EVALUASI CLUSTERING K-MEANS DAN K-MEDOID PADA PERSEBARAN COVID-19 DI INDONESIA DENGAN METODE DAVIES-BOULDIN INDEX (DBI) - Fathurrahman, Fathurrahman; Harini, Sri; Kusumawati, Ririen (Jurnal Mnemonic, 2023)
Tingginya persebaran Covid-19 di Indonesia, dan persebaran di tiap-tiap daerah yang berbeda-beda, menjadikan perlu adanya pengelompokan daerah dengan masing-masing tingkat penyebarannya, untuk mengetahui kemiripan karakteristik atau kriteria dari setiap daerah dengan tingkat penyebaran Covid-19 yang akan terkumpul dalam suatu cluster tertentu. Penelitian ini menggunakan komparasi analisis cluster menggunakan K-Means dan K-Medoid untuk menganalisis perseberan virus Covid-19 di indonesia. Analisis komparasi kedua algoritma dibuktikan dengan adanya nilai davies bouldin index (DBI) sebagai parameter evaluasi menggunakan Bahasa Pemrograman Python Version 3 yang dijalankan pada tools Jupyter Notebook. Langkah penelitian dimulai dari import library atau modul yang digunakan dalam berbagai tahapan dalam penelitian ini. Tahapan yang dilakukan antara lain melakukan pre-processing berupa proses binning data hingga normalisasi data. Selanjutnya, menampilkan visualisasi data sebaran Covid-19. Kemudian, melakukan modeling Algoritma K-Means dan K-Medoids. Hingga diakhiri dengan langkah terakhir berupa evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Setelah dilakukan evaluasi DBI, K-Means mendapatkan nilai 0.9762331449809145, sedangkan K-Medoids mendapatkan nilai 0.9809235412405508. Karena K-Means memiliki nilai DBI yang lebih rendah dibandingkan K-medoids, maka dapat dikatakan K-Means menghasilkan klasterisasi yang lebih baik dalam klasterisasi data sebaran Covid-19 di Indonesia.