Performansi Algoritma K-Means pada Penentuan Cluster Covid-19
Keywords:
Cluster, Covid-19, Data Mining, K-Means
Abstract
Pada awal Maret 2020, Indonesia dilanda pandemi Corona Virus atau sering kita sebut dengan Covid-19. Virus ini menyebabkan infeksi pada saluran pernapasan seperti flu ketika menyerang manusia. Di Indonesia sendiri penyebaran Covid-19 sangatlah cepat, misalnya di daerah Jawa Barat sehingga pemerintah kesulitan menangani cepatnya penyebaran virus Covid-19. Sebagai salah satu upaya untuk mempercepat penanganan penyebaran Covid-19, diperlukan pengelompokan wilayah yang terjangkit agar penanganannya tepat. Pengelompokan data ini dapat dilakukan menggunakan metode data mining clustering dengan algoritma K-Means. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performansi algoritma K-Means pada pengelompokan wilayah terjangkit Covid-19. Proses pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan bantuan tool Rapidminer. Hasil penelitian menunjukkan nilai DBI 0,459 dimana nilai tersebut non-negatif atau lebih besar sama dengan 0 yang berarti cluster yang dihasilkan semakin baik.
References
[1] A. Syauqi, “Jalan Panjang Covid-19 (Sebuah Refleksi Dikala Wabah Merajalela Berdampak pada Perekonomian),” JKUBS J. Keuang. dan Perbank. Syariah, vol. 1, no. 1, pp. 1–19, 2020.
[2] I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining Third Edition. Elsevier Inc., 2011.
[3] A. K. Nalendra, “Pengukuran Keakuratan Metode K-Means untuk Menentukan Status Gizi Balita,” J. Ekon. dan Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 48–54, 2018.
[4] M. D. Chandra, E. Irawan, I. S. Saragih, A. P. Windarto, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Mengelompokkan Balita yang Mengalami Gizi Buruk Menurut Provinsi,” BIOS J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput., vol. 2, no. 1, pp. 30–38, 2021.
[5] B. Harahap, “Penerapan Algoritma K-Means untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus pada UD. Toko Bangunan YD Indarung),” Ready Star-2, vol. 2, no. 1, pp. 394–403, 2019.
[6] Wardono, Sunarmi, and M. R. Wirawan, “Pengelompokkan Kabupaten atau Kota di Provinsi Jawa Tengah Berdasarkan Indikator Kesejahteraan dengan Metode K-Means Cluster,” in Seminar Nasional Edusaintek, 2019, pp. 599–610.
[7] Z. Nabila, A. R. Isnain, Permata, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining untuk Clustering Kasus Covid-19 di Provinsi Lampung dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 100–108, 2021.
[8] Z. I. Alfianti, “Pengelompokan Wilayah Penyebaran Covid-19 di Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 26, no. 2, pp. 111–122, 2021.
[9] N. Mirantika, A. Tsamratul’ain, and F. D. Agnia, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Provinsi Jawa Barat,” Nuansa Inform. Technol. Inf. J., vol. 15, no. 2, pp. 92–98, 2021.
[10] R. Meri, “Metode K-Means Clustering dalam Persebaran Covid-19 di Sumatra Barat,” J. Edik Inform., vol. 8, no. 1, pp. 1–12, 2021.
[11] S. Narulita, Prihati, A. T. Oktaga, and A. E. Widyantoro, “Performansi Algoritma Clustering K-Means untuk Penentuan Status Malnutrisi pada Balita,” J. Informasi, Sains, dan Teknol., vol. 6, no. 1, pp. 188–202, 2023, [Online]. Available: https://isaintek.polinef.ac.id/index.php/isaintek/article/view/128.
[12] Y. Sari, A. R. Baskara, and P. B. Prakoso, “Penerapan Metode K-Means Berbasis Jarak untuk Deteksi Kendaraan Bergerak,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 6, pp. 683–690, 2022.
[13] B. Santosa, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[14] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining, Concepts and Techniques, Third Edit. Massachusetts: Morgan Kaufmann Publishers, 2012.
[15] D. T. Larose, Data Mining Methods and Models. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc, 2006.
[16] Dennis Aprilla C, Donny Aji Baskoro, L. Ambarwati, and I. W. S. Wicaksana, Belajar Data Mining dengan Rapid Miner. Jakarta: Open Content Model, 2013.
[17] F. Riandari and A. Simangunsong, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa,” J. Mantik Penusa, vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2019.
[18] B. Everitt, Cluster Analysis. London: Gower Pub Co, 1980.
[19] R. Xu and D. Wunsch, Clustering. USA: Wiley-IEEE Press, 2008.
[20] P. D. Atika and W. Priatna, Modul Data Mining. Jakarta: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, 2020.
[21] E. Prasetyo, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Yogyakarta, 2012.
[22] P. Berkhin, Survey of Clustering Data Mining Techniques. San Jose: Accrue Software, 2003.
[23] H. Garcia-Molina, J. D. Ullman, and J. D. Widom, Database Systems The Complete Book, Second Edi. New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2001.
[24] S. Andayani, “Pembentukan Cluster dalam Knowledge Discovery in Database dengan Algoritma K-Means,” Semin. Nas. Mat. dan Pendidik. Mat. 2007, pp. 1–10, 2016.
[25] H. Sulastri and A. I. Gufroni, “Penerapan Data Mining dalam Pengelompokkan Penderita Thalassaemia,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017.
[26] S. K. Uppada, “Centroid Based Clustering Algorithms - A Clarion Study,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 5, no. 6, pp. 7309–7313, 2014, [Online]. Available: http://ijcsit.com/docs/Volume 5/vol5issue06/ijcsit2014050688.pdf.
[27] I. Wahyuni, Y. A. Auliya, A. Rahmi, and W. F. Mahmudy, “Clustering Nasabah Bank Berdasarkan Tingkat Likuiditas Menggunakan Clustering Nasabah Bank Berdasarkan Tingkat Likuiditas Menggunakan Hybrid Particle Swarm Optimization dengan K-Means,” J. Ilm. Teknol. dan Inf. Asia, vol. 10, pp. 24–33, 2016.
[28] T. S. Wijanarko, “Algoritma K-Means dan K-Medoids Berbasis Measure Distance Metode untuk Pengelompokkan Status Desa,” Universitas Dian Nuswantoro Semarang, 2017.
[29] I. D. Apriliyaningsih and D. Istiawan, “Penerapan Seleksi Atribut Berdasarkan Koefisien Variansi dan Korelasi untuk Inisialisasi Pusat Awal Klaster pada Algoritma K- Means dalam Pemetaan E-Government Tahun 2016,” J. Univ. Res. Colloq. 2017 Univ. Muhammadiyah Magelang, pp. 245–250, 2017.
[30] M. Zed, Metode Penelitian Kepustakaan. Jakarta: Yayasan Obor Indonesia, 2008.
[31] E. Juliana, V. N. Aleyda, and Yuliana, “Penerapan Metode Clustering K-Means untuk Membantu Menentukan Tingkatan Status Daerah Dampak Covid-19,” J. Media TIK, vol. 4, no. 3, pp. 112–114, 2021.
[32] N. Nugroho and F. D. Adhinata, “Penggunaan Metode K-Means dan K-Means++ sebagai Clustering Data Covid-19 di Pulau Jawa,” Tek. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 11, no. 3, pp. 170–179, 2022.
[2] I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining Third Edition. Elsevier Inc., 2011.
[3] A. K. Nalendra, “Pengukuran Keakuratan Metode K-Means untuk Menentukan Status Gizi Balita,” J. Ekon. dan Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 48–54, 2018.
[4] M. D. Chandra, E. Irawan, I. S. Saragih, A. P. Windarto, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Mengelompokkan Balita yang Mengalami Gizi Buruk Menurut Provinsi,” BIOS J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput., vol. 2, no. 1, pp. 30–38, 2021.
[5] B. Harahap, “Penerapan Algoritma K-Means untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus pada UD. Toko Bangunan YD Indarung),” Ready Star-2, vol. 2, no. 1, pp. 394–403, 2019.
[6] Wardono, Sunarmi, and M. R. Wirawan, “Pengelompokkan Kabupaten atau Kota di Provinsi Jawa Tengah Berdasarkan Indikator Kesejahteraan dengan Metode K-Means Cluster,” in Seminar Nasional Edusaintek, 2019, pp. 599–610.
[7] Z. Nabila, A. R. Isnain, Permata, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining untuk Clustering Kasus Covid-19 di Provinsi Lampung dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 100–108, 2021.
[8] Z. I. Alfianti, “Pengelompokan Wilayah Penyebaran Covid-19 di Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 26, no. 2, pp. 111–122, 2021.
[9] N. Mirantika, A. Tsamratul’ain, and F. D. Agnia, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Provinsi Jawa Barat,” Nuansa Inform. Technol. Inf. J., vol. 15, no. 2, pp. 92–98, 2021.
[10] R. Meri, “Metode K-Means Clustering dalam Persebaran Covid-19 di Sumatra Barat,” J. Edik Inform., vol. 8, no. 1, pp. 1–12, 2021.
[11] S. Narulita, Prihati, A. T. Oktaga, and A. E. Widyantoro, “Performansi Algoritma Clustering K-Means untuk Penentuan Status Malnutrisi pada Balita,” J. Informasi, Sains, dan Teknol., vol. 6, no. 1, pp. 188–202, 2023, [Online]. Available: https://isaintek.polinef.ac.id/index.php/isaintek/article/view/128.
[12] Y. Sari, A. R. Baskara, and P. B. Prakoso, “Penerapan Metode K-Means Berbasis Jarak untuk Deteksi Kendaraan Bergerak,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 6, pp. 683–690, 2022.
[13] B. Santosa, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[14] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining, Concepts and Techniques, Third Edit. Massachusetts: Morgan Kaufmann Publishers, 2012.
[15] D. T. Larose, Data Mining Methods and Models. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc, 2006.
[16] Dennis Aprilla C, Donny Aji Baskoro, L. Ambarwati, and I. W. S. Wicaksana, Belajar Data Mining dengan Rapid Miner. Jakarta: Open Content Model, 2013.
[17] F. Riandari and A. Simangunsong, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa,” J. Mantik Penusa, vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2019.
[18] B. Everitt, Cluster Analysis. London: Gower Pub Co, 1980.
[19] R. Xu and D. Wunsch, Clustering. USA: Wiley-IEEE Press, 2008.
[20] P. D. Atika and W. Priatna, Modul Data Mining. Jakarta: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, 2020.
[21] E. Prasetyo, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Yogyakarta, 2012.
[22] P. Berkhin, Survey of Clustering Data Mining Techniques. San Jose: Accrue Software, 2003.
[23] H. Garcia-Molina, J. D. Ullman, and J. D. Widom, Database Systems The Complete Book, Second Edi. New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2001.
[24] S. Andayani, “Pembentukan Cluster dalam Knowledge Discovery in Database dengan Algoritma K-Means,” Semin. Nas. Mat. dan Pendidik. Mat. 2007, pp. 1–10, 2016.
[25] H. Sulastri and A. I. Gufroni, “Penerapan Data Mining dalam Pengelompokkan Penderita Thalassaemia,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017.
[26] S. K. Uppada, “Centroid Based Clustering Algorithms - A Clarion Study,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 5, no. 6, pp. 7309–7313, 2014, [Online]. Available: http://ijcsit.com/docs/Volume 5/vol5issue06/ijcsit2014050688.pdf.
[27] I. Wahyuni, Y. A. Auliya, A. Rahmi, and W. F. Mahmudy, “Clustering Nasabah Bank Berdasarkan Tingkat Likuiditas Menggunakan Clustering Nasabah Bank Berdasarkan Tingkat Likuiditas Menggunakan Hybrid Particle Swarm Optimization dengan K-Means,” J. Ilm. Teknol. dan Inf. Asia, vol. 10, pp. 24–33, 2016.
[28] T. S. Wijanarko, “Algoritma K-Means dan K-Medoids Berbasis Measure Distance Metode untuk Pengelompokkan Status Desa,” Universitas Dian Nuswantoro Semarang, 2017.
[29] I. D. Apriliyaningsih and D. Istiawan, “Penerapan Seleksi Atribut Berdasarkan Koefisien Variansi dan Korelasi untuk Inisialisasi Pusat Awal Klaster pada Algoritma K- Means dalam Pemetaan E-Government Tahun 2016,” J. Univ. Res. Colloq. 2017 Univ. Muhammadiyah Magelang, pp. 245–250, 2017.
[30] M. Zed, Metode Penelitian Kepustakaan. Jakarta: Yayasan Obor Indonesia, 2008.
[31] E. Juliana, V. N. Aleyda, and Yuliana, “Penerapan Metode Clustering K-Means untuk Membantu Menentukan Tingkatan Status Daerah Dampak Covid-19,” J. Media TIK, vol. 4, no. 3, pp. 112–114, 2021.
[32] N. Nugroho and F. D. Adhinata, “Penggunaan Metode K-Means dan K-Means++ sebagai Clustering Data Covid-19 di Pulau Jawa,” Tek. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 11, no. 3, pp. 170–179, 2022.
Published
2023-12-30
How to Cite
Faqih Ahyar Prayoga, Rengga Pratama Putra, Ghani Ayang Arjuna, & Siska Narulita. (2023). Performansi Algoritma K-Means pada Penentuan Cluster Covid-19. Jurnal Cakrawala Informasi, 3(2), 1-8. https://doi.org/10.54066/jci.v3i2.327
Section
Articles
Copyright (c) 2023 Faqih Ahyar Prayoga, Rengga Pratama Putra, Ghani Ayang Arjuna, Siska Narulita
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
