Analisis Klaster untuk Data Kategorik Menggunakan Metode K-Modes (Studi Kasus: Data Pasien COVID-19 di RSUD Dr. H. Abdul Moeloek Provinsi Lampung) - Shabrina Novaindah Dwiyamti; Khoirin Nisa; Agus Sutrisno; Netti Herawati (FMIPA Universitas Lampung, 2022)
Analisis klaster merupakan salah satu analisis multivariat metode interdependensi dikarenakan tidak ada perbedaan antara variabel bebas dan variabel tak bebas. Analisis klaster terdiri dari metode hierarki dan non hierarki. K-Means merupakan salah satu metode analisis klaster non hierarki. Namun, metode K-Means terbatas pada data numerik. Sehingga dibutuhkan metode untuk mengolah data kategorik. Salah satu metode non hierarki untuk data kategorik yang sering digunakan adalah K-Modes. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan analisis klaster K-Modes pada data pasien COVID-19 di RSUD Dr. H. Abdul Moeloek Provinsi Lampung yang berjumlah 560 data pasien dengan variabel jenis kelamin, usia, cara masuk, dan kondisi saat keluar dari RSUD Dr. H. Abdul Moeloek Provinsi Lampung. Dengan menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) dan metode Silhouette, diperoleh hasil nilai optimal untuk analisis klaster K-Modes adalah sebanyak 8 klaster, yaitu terdiri dari 145 pasien klaster 1, 227 pasien klaster 2, 16 pasien klaster 3, 30 pasien klaster 4, 30 pasien klaster 5, 74 pasien klaster 6, 4 pasien klaster 7, dan 34 pasien klaster 8. Karena anggota klaster 1 dan 2 terbanyak jika dibandingkan dengan klaster lainnya, maka diperlukan penanganan yang lebih optimal untuk klaster 1 dan 2.