Analisis Cluster Pada Kelompok Masyarakat Yang Rentan Terhadap Paparan Covid-19 Menggunakan Metode K-Means Clustering Dan Visualiasi Dengan Sig

Abstract

Covid-19 adalah penyakit yang menular serta laju infeksi yang cepat,setelah mencapai 100 kasus yang dikonfirmasikan terinfeksi tingkat penyebarannya meluas, Dengan cepatnya penyebaran wabah Covid-19 masyarakat sangat prihatin dengan penyebaran dan dampaknya ,orang yang sebelumnya sudah memiliki gangguan kesehatan akan meningkatkan risiko terinfeksi Covid-19 gangguan kesehatan ini seperti,tuberkulosis,diabetes ,diare ,hipertensi.Ada pun Faktor lain yang mempengaruhi penyebaran Covid-19 sepert kepadatan penduduk yang tinggi di kota besar ,iklim,suhu dan daerah metropolitan merupakan faktor risiko utama untuk tertular virus. Dari adanya faktor yang mempengaruhi kasus covid-19 sehingga Satgas Penanganan Covid-19 menilai pentingnya bagi semua pihak termasuk masyarakat memahami faktor-faktor lonjakan kasus Covid-19 agar terhindar dari kasus itu.tujuan dari penelitian ini Menggunakan metode K-Means Clustering untuk analisis cluster pada wilayah yang memiliki karakteristik tingginya kasus covid-19 dan variable apa yang berpengaruh terhadap tingginya kasus covid-19 dan divisualisasi menggunakan Sistem informasi geografis sehingga diharapakan dapat menjadi informasi bagi masyarakat dan instansi kesehatan untuk memahami kelompok wilayah yang rentan. kesimpulannya wilayah kota bandung dikelompokan menjadi 3 cluster yang dimana cluster 1 itu wilayah dengan kasus covid-19 tertinggi dan faktor yang mempengaruhi covid-19 juga tinggi untuk cluster 2 memiliki tingkat kasus yang rendah dan cluster 3 memiliki tingkatan yang yang lebih rendah dari kedua cluster.

K-Means Clustering Method for Determining Waste Transportation Routes to Landfill

“…− 𝑏𝑖) ......................................................... (2)Description: ai: average cluster point n distance to all cluster n data. bi: minimum average distance from cluster point n to another cluster point different from cluster n(Drl et al, 2023) …”