ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS - Zulfa Nabila; Auliya Rahman Isnain; Permata Permata; Zaenal Abidin (Universitas Teknokrat Indonesia, 2021)
Coronavirus Diseases 2019 atau yang lebih dikenal dengan sebutan Covid19 adalah kasus pneumonia yang tidak diketahui penyebabnya yang ditemukan pertama kali pada akhir bulan Desember 2019 di Kota Wuhan, China. Ketika menyerang manusia, virus ini menyebabkan infeksi saluran pernafasan seperti flu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis data kasus Covid-19 agar dapat mengetahui pengelompokkan pada masalah kasus Covid-19 di Provinsi Lampung. Pengelompokkan data kasus Covid-19 di Provinsi Lampung dilakukan menggunakan metode Clustering dengan algoritma K-Means dengan atribut Kabupaten/Kota, Suspek, Probable, Konfirmasi Positif, Selesai Isolasi, dan Kematian yang digunakan dalam proses perhitungan dan membagi data ke dalam 4 cluster yang dikategorikan sebagai Zona Merah, Zona Orange, Zona Kuning dan Zona Hijau. Serta validasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil validasi DBI menggunakan perhitungan secara manual dan menggunakan bantuan tools RapidMiner memiliki perbedaan, pada kasus ini perhitungan manual memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan dengan menggunakan tools RapidMiner, tetapi hasil dari kedua perhitungan sama-sama mendekati 0 yang berarti klaster yang dievaluasi menghasilkan klaster yang baik.Kata Kunci: Covid-19, Data Mining, Clustering, K-Means, Davies-Bouldin Index (DBI)