Pengklasteran Risiko Covid-19 Di Riau Menggunakan Teknik One Hot Encoding Dan Algoritma K-Means Clustering

Abstract

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) merupakan jenis penyakit baru yang diketahui menjangkiti manusia pada Desember 2019. Kasus COVID-19 telah menyebar di seluruh penjuru dunia termasuk di Indonesia. Salah satu provinsi dengan jumlah kasus COVID-19 yang cukup tinggi adalah Provinsi Riau. Tindakan mitigasi yang tepat diperlukan untuk mencegah wabah COVID-19. Berdasarkan studi pustaka, COVID-19 mewabah berdasarkan jarak terdekat. Ahli epidemiologi juga telah menggunakan metode clustering untuk mengelompokkan daerah-daerah yang terkena Pandemi COVID-19. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan teknik one hot encoding dan algoritma k-means clustering untuk mengelompokkan daerah yang memiliki karakteristik data yang mirip. Penelitian ini menggunakan data 12 Kabupaten di Riau dengan tujuh fitur. Berdasarkan eksperimen, dihasilkan tiga klaster yaitu C1 (Pekanbaru, Kampar), C2 (Siak, Bengkalis, Rokan Hulu, Kuantan Singingi), dan C3 (Dumai, Indragiri Hilir, Indragiri Hulu, Pelalawan, Rokan Hilir, Meranti). Hasil klaster tersebut telah diuji dengan skor silhouette sebesar 0,6. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa teknik one hot encoding dan algoritma k-means clustering berpotensi digunakan untuk mengelompokkan wilayah pandemi COVID-19 berdasarkan karakteristik data yang mirip.

Application of K-Means Method in the Spread of Positive Cases of Covid-19 in Salatiga City

“…Pada akhir tahun 2019 tepatnya pada bulan Desember masyarakat seluruh dunia digemparkan dengan munculnya penyakit yang mengerikan yang disebut covid-19. Virus Corona merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh jenis coronavirus bernama SARS-CoV-2 yang baru diidentifikasi di Wuhan Ibukota Provinsi Hubei, China dan ditetapkan menjadi pandemi dunia [1]. Tidak hanya di Wuhan saja covid-19 telah menyebar di berbagai negara salah satunya di Indonesia tepatnya pada awal Maret 2020, dengan kasus terkonfirmasi positif covid-19 di Kota Depok Jawa Barat [2] [3].…”