Klastering Wilayah Kota/Kabupaten Berdasarkan Data Persebaran Covid-19 Di Propinsi Jawa Timur dengan Metode K-Means - Yustanti, Wiyli; Rahmawati, Naim; Yamasari, Yuni (JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology), 2020)
Klastering persebaran pandemi COVID-19 di Jawa Timur dapat dilakukan dengan melihat dinamika data harian yang disajikan dalam situs resmi pemerintah Jawa Timur terkait informasi COVID-19. Sumber data untuk proses klastering adalah data jumlah orang dalam resiko (ODR), orang tanpa gejala (OTG), orang dalam pemantauan (ODP), pasien dalam pengawasan (PDP) dan jumlah pasien positifÂ  terpapar virus COVID-19 (Confirm) untuk seluruh kabupaten/kota di Propinsi Jawa Timur. Melalui algoritma klastering Non-Hirarki K-Means didaptkan bahwa jumlah klaster optimum adalah 5 klaster. Untuk membuktikan bahwa kelima klaster yang dibentuk ini berbeda secara signifikan maka dilakukan uji mean vektor dengan statistic Wilks Lambda dan dihasilkan perbedaan yang signifikan dengan tingkat kepercayaan 95%. Karakteristik klaster untuk setiap kelompok dapat disimpulkan secara umum adalah klaster dengan kasus PDP dan Confirm yang sangat tinggi (red zone) , klaster dengan kasus jumlah Confirm Tinggi ( Orange Zone), klaster dengan jumlah PDP Tinggi (Yellow Zone), klaster dengan jumlah kasus PDP dan Confirmed Sedang ( Green Zone) dan klaster dengan PDP dan Confirm rendah (Light Green Zone).