K-Medoids Clustering dengan Jarak Dynamic Time Warping dalam Mengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Kasus Aktif Covid-19 (PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 2022)
Indonesia merupakan salah satu negara dengan kasus aktif COVID-19 yang relatif tinggi di dunia. Banyaknya provinsi dapat menyulitkan dan menjadi tantangan bagi pemerintah serta satuan tugas penanganan COVID-19 di tingkat nasional dalam menangani kasus aktif COVID-19. Diperlukan analisis perkembangan kasus aktif untuk setiap provinsi karena setiap provinsi di Indonesia memiliki karakteristik yang berbeda. Oleh karena itu, provinsi-provinsi tersebut dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama untuk mengetahui karakteristik fluktuasi kasus aktifnya. Hal tersebut dapat mempermudah pemerintah dalam menangani kasus aktif COVID-19 berdasarkan karakteristik masing-masing kelompok. Pengelompokkan kasus aktif dilakukan dengan analisis klaster menggunakan metode K-Medoids Clustering serta perhitungan jarak antar deret waktunya menggunakan Dynamic Time Warping (DTW) karena data merupakan data deret waktu dari 21 Maret 2020 sampai 4 Juli 2021. Jumlah kelompok optimum yang diambil dalam tahap clustering berdasarkan nilai koefisien pseudo-F terbesar. Terdapat tiga kelompok yang terbentuk memiliki karakteristik fluktuasi kasus aktif yang berbeda-beda antar kelompoknya. Kelompok 1 dan 2 merupakan kelompok yang perlu diperhatikan dikarenakan memiliki fluktuasi kasus aktif yang tinggi.