Analisa perbandingan k-means dan fuzzy c-means dalam pengelompokan daerah penyebaran COVID-19 Indonesia - Putri, Aina Latifa Riyana; Dwidayati, Nurkaromah (Universitas Negeri Semarang, 2021)
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui algoritma terbaik dalam pengelompokan daerah penyebaran Covid-19 per provinsi di Indonesia yang mana dilakukan berdasarkan fakta dimana saat ini Indonesia diguncangkan oleh mewabahnya Covid-19. Metode analisis data melakukan perbandingan antara algoritma k-Means dan Fuzzy c-Means dengan uji validitas cluster menggunakan Dunn-Index dan Davies Bouldin-Index untuk memperoleh hasil cluster optimal berbantuan Rstudio. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengujian clustering k-Means menghasilkan nilai akurasi yang lebih besar sebesar 1,165219 dibandingkan Fuzzy c-Means. Sehingga clustering k-Means diambil untuk menentukan pengelompokan daerah penyebaran Covid-19 per provinsi Indonesia. Diperoleh 4 cluster optimal berdasarkan beberapa data kasus Covid-19 dari 15 Maret 2020 - 30 Juli 2021 menggunakan metode Elbow yang terbentuk dengan algoritma k-Means yaitu cluster yang berpotensi sangat tinggi dalam penyebaran kasus Covid-19 berisi 2 provinsi, cluster yang berpotensi tinggi dalam penyebaran kasus Covid-19 berisi 22 provinsi, cluster yang berpotensi sedang dalam penyebaran kasus Covid-19 berisi 8 provinsi, dan cluster yang berpotensi rendah dalam penyebaran kasus Covid-19 berisi 2 provinsi. Saran yang diberikan sebaiknya pemerintah lebih menertibkan lockdown hingga giat edukasi perihal vaksin sebagai alternatif cara untuk menekan kasus Covid-19.