Informasi Umum

Kode

21.04.4004

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Mining

Dilihat

234 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pada awal maret Indonesia dilanda dengan wabah virus corona (COVID-19) Setiap hari kasus penyebaran COVID-19 di indonesia terus meningkat. Masyarakat diminta untuk melakukan social distancing untuk memutus rantai penyebaran di Indonesia. Orang dapat tertular COVID-19 dari orang lain yang terinfeksi virus ini. Pandemi COVID-19 menjadi permasalahan yang besar bagi masyarakat indonesia sehingga kita perlu memahaminya agar ketidakpastian ini segera berakhir. Maka dari itu, dibutuhkan penelitian terhadap penyebaran virus COVID-19 di DKI Jakarta dengan metode yang akurat yaitu membuat suatu sistem cluster untuk mengelompokkan wilayah yang terdampak COVID-19 menggunakan metode Algoritma K-Medoids. Hasil dari penelitian dapat memberikan hasil pemetaan berupa klaster wilayah atau kelurahan yang terdampak dan dapat diperoleh pengetahuan berupa informasi. Pada proses Algoritma K-Medoids untuk mengklaster data wilayah Kota DKI Jakarta yang terinfeksi COVID-19 yang diambil melalui portal web yang disediakan Pemerintah DKI Jakarta. Dalam mengimplementasikan Algoritma K-Medoids pengelompokan (cluster) wilayah DKI Jakarta yang terinfeksi COVID-19 bisa dilakukan dengan cara menggunakan aplikasi rapidminer. Dari hasil cluster yang telah dicoba, nilai BDI yang optimal didapatkan adalah pada cluster pada simulasi 4 (5 cluster) dan simulasi 6 (7 cluster). Pada kedua cluster tersebut mendapatkan nilai 0,263 dan 0,292. Kata Kunci: K-Medoids, DBI, COVID-19, Clustering

Koleksi & Sirkulasi

Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama ARIF MARZUQ SYAHBANI
Jenis Perorangan
Penyunting Deden Witarsyah, Faqih Hamami
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom, S1 Sistem Informasi
Kota Bandung
Tahun 2021

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi