Komparasi Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Penyebaran Covid-19 di Indonesia - Anisa Fira; Chaerur Rozikin; Garno Garno (Journal of Applied Informatics and Computing, 2021)
COVID-19 merupakan bagian dari keluarga virus penyebab Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) dan Middle East Respiratory Syndrome (MERS), beberapa gejala yang dialami apabila terinfeksi virus ini antara lain batuk, demam, letih, sesak nafas, dan mengalami penurunan nafsu makan. Pada Penelitian ini data yang digunakan tahun 2019 - Februari 2021 yang bersumber pada website resmi www.covid19.go.id. Dalam upaya menemukan daerah yang memiliki kasus penyakit Covid-19 dapat menggunakan Data Mining. Negara indonesia merupakan salah satu dari negara di dunia yang cukup tinggi terkena virus covid-19. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengelompokan provinsi yang memiliki penyakit covid-19 dengan tingkat tinggi dan rendah di indonesia dan melakukan perbandingan dengan metode algoritma yang digunakan yaitu K-Means dan K-Medoids. hasil yang didapatkan pada penelitian ini adalah memiliki cluster optimal sebanyak 2 cluster, dengan menggunakan algoritma K-Means dimana cluster 1 beranggotakan 2 wilayah dan dikategorikan tinggi, sedangkan untuk cluster 2 sebanyak 32 wilayah dan dikategorikan rendah. Sedangkan menggunakan algoritma K-Medoids yaitu untuk cluster 1 beranggotakan 4 wilayah dan dikategorikan tinggi, sedangkan untuk cluster 2 sebanyak 30 wilayah dan dikategorikan rendah. Dari kedua perbandingan tersebut menghasilkan nilai Silhouette Coefficient dengan metode K-Means adalah sebesar 0,207. Sedangkan Nilai Silhouette Coefficient dengan metode K-Medoids adalah sebesar 0,347.