Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Pattimura Proceeding : Conference of Science and Technology

SPATIAL CLUSTER ING DENGAN METODE SKATER (K’LUSTER ANALYSIS BY TREE EDGE REMOVAL) UNTUK PENGELOMPOKAN SEBARAN COVID-19 DI KABUPATEN TULUNGAGUNG Danang Ariyanto; Henny Pramoedyo; Novi Nur Aini
Pattimura Proceeding 2021: Prosiding KNM XX
Publisher : Pattimura University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1448.164 KB) | DOI: 10.30598/PattimuraSci.2021.KNMXX.371-380

Abstract

Covid-19 telah melanda banyak negara di dunia, termasuk di Indonesia. Penyebaran Covid-19 di Indonesia begitu cepat dengan kasus pertama di daerah Jawa Barat yang kemudian menyebar dengan cepat ke seluruh pulau Jawa, termasuk di Jawa Timur yaitu Kabupaten Tulungagung. Meskipun telah diterapkannya aturan PSBB namun penyebaran SARS-CoV-2 masih terus terjadi. Analisis statistika yang dapat digunakan untuk mengetahui sebaran Covid19 di suatu wilayah adalah analisis kluster spasial. Analisis ini menggunakan pengamatan yang dilakukan berdasarkan letak geografis dan merupakan bagian dari analisis kluster yang tidak terbatas hanya pada eksplorasi saja. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokan sebaran covid-19 Kabupaten Tulungagung dengan metode SKATER (K’luster Analysis by Tree Edge Removal). Pengetahuan tentang pengklasteran spasial sangat penting dalam pengendalian penyebaran covid-19, khususnya untuk menurunkan kejadian Covid-19 karena dapat memberikan informasi tentang lokasi populasi yang berisiko. Selain itu, hasil dari pengklusteran spatial juga dapat digunakan sebagai rujukan pengambilan keputusan untuk menyiapkan sarana-prasarana kesehatan yang diperlukan. Berdasarkan metode SKATER, telah terbentuk 3 cluster dan 5 cluster untuk dibandingkan untuk mendapatkan metode mana yang paling baik berdasarkan hasil analisis MANOVA. Berdasarkan nilai Pillai’s Trace diperoleh hasil bahwa metode SKATER dengan 3 cluster lebih baik daripada 5 cluster