Performansi Algoritma K-Means pada Penentuan Cluster Covid-19 - Faqih Ahyar Prayoga; Rengga Pratama Putra; Ghani Ayang Arjuna; Siska Narulita (Jurnal Cakrawala Informasi, 2023)
Pada awal Maret 2020, Indonesia dilanda pandemi Corona Virus atau sering kita sebut dengan Covid-19. Virus ini menyebabkan infeksi pada saluran pernapasan seperti flu ketika menyerang manusia. Di Indonesia sendiri penyebaran Covid-19 sangatlah cepat, misalnya di daerah Jawa Barat sehingga pemerintah kesulitan menangani cepatnya penyebaran virus Covid-19. Sebagai salah satu upaya untuk mempercepat penanganan penyebaran Covid-19, diperlukan pengelompokan wilayah yang terjangkit agar penanganannya tepat. Pengelompokan data ini dapat dilakukan menggunakan metode data mining clustering dengan algoritma K-Means. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performansi algoritma K-Means pada pengelompokan wilayah terjangkit Covid-19. Proses pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan bantuan tool Rapidminer. Hasil penelitian menunjukkan nilai DBI 0,459 dimana nilai tersebut non-negatif atau lebih besar sama dengan 0 yang berarti cluster yang dihasilkan semakin baik.