Indra Raja Drl, Yulison Herry Chrisnanto, Fajri Rakhmat Umbara
{"title":"ANALISIS CLUSTER PADA KELOMPOK MASYARAKAT YANG RENTAN TERHADAP PAPARAN COVID-19 MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING DAN VISUALIASI DENGAN SIG","authors":"Indra Raja Drl, Yulison Herry Chrisnanto, Fajri Rakhmat Umbara","doi":"10.36423/index.v4i2.885","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Covid-19 adalah penyakit yang menular serta laju infeksi yang cepat,setelah mencapai 100 kasus yang dikonfirmasikan terinfeksi tingkat penyebarannya meluas, Dengan cepatnya penyebaran wabah Covid-19 masyarakat sangat prihatin dengan penyebaran dan dampaknya ,orang yang sebelumnya sudah memiliki gangguan kesehatan akan meningkatkan risiko terinfeksi Covid-19 gangguan kesehatan ini seperti,tuberkulosis,diabetes ,diare ,hipertensi.Ada pun Faktor lain yang mempengaruhi penyebaran Covid-19 sepert kepadatan penduduk yang tinggi di kota besar ,iklim,suhu dan daerah metropolitan merupakan faktor risiko utama untuk tertular virus. Dari adanya faktor yang mempengaruhi kasus covid-19 sehingga Satgas Penanganan Covid-19 menilai pentingnya bagi semua pihak termasuk masyarakat memahami faktor-faktor lonjakan kasus Covid-19 agar terhindar dari kasus itu.tujuan dari penelitian ini Menggunakan metode K-Means Clustering untuk analisis cluster pada wilayah yang memiliki karakteristik tingginya kasus covid-19 dan variable apa yang berpengaruh terhadap tingginya kasus covid-19 dan divisualisasi menggunakan Sistem informasi geografis sehingga diharapakan dapat menjadi informasi bagi masyarakat dan instansi kesehatan untuk memahami kelompok wilayah yang rentan. kesimpulannya wilayah kota bandung dikelompokan menjadi 3 cluster yang dimana cluster 1 itu wilayah dengan kasus covid-19 tertinggi dan faktor yang mempengaruhi covid-19 juga tinggi untuk cluster 2 memiliki tingkat kasus yang rendah dan cluster 3 memiliki tingkatan yang yang lebih rendah dari kedua cluster.","PeriodicalId":355867,"journal":{"name":"Informatics and Digital Expert (INDEX)","volume":"47 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-01-17","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Informatics and Digital Expert (INDEX)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36423/index.v4i2.885","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1
Abstract
Covid-19 adalah penyakit yang menular serta laju infeksi yang cepat,setelah mencapai 100 kasus yang dikonfirmasikan terinfeksi tingkat penyebarannya meluas, Dengan cepatnya penyebaran wabah Covid-19 masyarakat sangat prihatin dengan penyebaran dan dampaknya ,orang yang sebelumnya sudah memiliki gangguan kesehatan akan meningkatkan risiko terinfeksi Covid-19 gangguan kesehatan ini seperti,tuberkulosis,diabetes ,diare ,hipertensi.Ada pun Faktor lain yang mempengaruhi penyebaran Covid-19 sepert kepadatan penduduk yang tinggi di kota besar ,iklim,suhu dan daerah metropolitan merupakan faktor risiko utama untuk tertular virus. Dari adanya faktor yang mempengaruhi kasus covid-19 sehingga Satgas Penanganan Covid-19 menilai pentingnya bagi semua pihak termasuk masyarakat memahami faktor-faktor lonjakan kasus Covid-19 agar terhindar dari kasus itu.tujuan dari penelitian ini Menggunakan metode K-Means Clustering untuk analisis cluster pada wilayah yang memiliki karakteristik tingginya kasus covid-19 dan variable apa yang berpengaruh terhadap tingginya kasus covid-19 dan divisualisasi menggunakan Sistem informasi geografis sehingga diharapakan dapat menjadi informasi bagi masyarakat dan instansi kesehatan untuk memahami kelompok wilayah yang rentan. kesimpulannya wilayah kota bandung dikelompokan menjadi 3 cluster yang dimana cluster 1 itu wilayah dengan kasus covid-19 tertinggi dan faktor yang mempengaruhi covid-19 juga tinggi untuk cluster 2 memiliki tingkat kasus yang rendah dan cluster 3 memiliki tingkatan yang yang lebih rendah dari kedua cluster.