IMPLEMENTASI SPECTRAL CLUSTERING ALGORITHM UNTUK PENGELOMPOKAN SASARAN VAKSINASI COVID-19 DI INDONESIA - Millenia Winadya Putri; Indah Manfaati Nur; Rochdi Wasono (Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS, 2022)
Pandemi COVID-19 dalam kurun waktu dua tahun berhasil menginfeksi jutaan orang di seluruh dunia dan menyebabkan banyak kematian. Guna menghentikan penyebaran virus, pemerintah melakukan tindakan yaitu menerapkan protokol kesehatan dan mewajibkan vaksinasi kepada masyarakat. Namun, kegiatan vaksinasi masih lamban untuk mencapai target. Maka dari itu, dalam penelitian ini akan dilakukan suatu pengelompokan untuk mengetahui tingkat persebaran vaksinasi di Indonesia menurut provinsi dengan data jumlah vaksinasi per-kategori masyarakat pada tanggal 1 Februari 2022. Salah satu algoritma pengelompokan dalam Data Mining yaitu Spectral Clustering. Pengelompokan spektral merupakan teknik yang mengikuti pendekatan konektivitas, dimana metode ini mengklasifikasikan titik-titik yang terhubung atau berbatasan langsung. Penelitian ini menghasilkan 3 klaster untuk masing-masing kategori, yaitu klaster daerah-daerah yang memiliki tingkat persebaran vaksinasi tinggi, sedang, dan rendah. Evaluasi klaster diukur menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) dengan rata-rata nilai DBI tiap kategori yaitu 1,01422.