Penerapan Data Mining K-Means dalam Analisis Kematian COVID-19 di Kalimantan Timur - Yunus, Marlina; Wati, Masna (Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI), 2025)
Pandemi COVID-19 telah memberikan dampak yang signifikan terhadap kesehatan masyarakat, terutama di Provinsi Kalimantan Timur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren kematian akibat COVID-19 pada periode Maret 2020 hingga Februari 2021 menggunakan metode data mining dengan algoritma K-Means. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari dataset resmi dalam format CSV, yang memuat jumlah pasien meninggal setiap bulannya. Proses analisis diawali dengan melakukan praproses data untuk memastikan kualitas dan konsistensi data. Selanjutnya, pada algoritma K-Means diterapkan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan tren kematian. Berdasarkan hasil analisis menggunakan metode Elbow, jumlah klaster optimal yang diperoleh adalah tiga klaster. Klaster pertama (Klaster 0) menunjukkan adanya peningkatan jumlah kematian secara moderat pada beberapa bulan. Klaster kedua (Klaster 1) menggambarkan tren kematian yang cenderung stabil dengan sedikit peningkatan. Klaster ketiga (Klaster 2) menunjukkan puncak kematian yang signifikan dengan tren peningkatan tajam, khususnya pada bulan-bulan tertentu selama pandemi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai tren kematian akibat COVID-19 di Provinsi Kalimantan Timur, sehingga dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pemerintah daerah dan tenaga kesehatan dalam merumuskan kebijakan penanggulangan pandemi. Selain itu, analisis tren ini juga dapat dijadikan acuan dalam merancang strategi mitigasi pada masa pandemi atau menghadapi potensi wabah penyakit serupa di masa mendatang.