Silviana, - (2022) PENGKLASTERAN RISIKO COVID-19 DI RIAU MENGGUNAKAN TEKNIK ONE HOT ENCODING DAN ALGORITMA K-MEANS CLSUTERING. Pengklasteran Risiko COVID-19 di Riau Menggunakan Teknik One Hot Encoding dan Algoritma K-Means Clustering, 10 (1). pp. 154-163. ISSN P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

Preview

Text Silviana - 11850120868.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) merupakan jenis penyakit baru yang diketahui menjangkiti manusia pada Desember 2019. Kasus COVID-19 telah menyebar di seluruh penjuru dunia termasuk di Indonesia. Salah satu provinsi dengan jumlah kasus COVID-19 yang cukup tinggi adalah Provinsi Riau. Tindakan mitigasi yang tepat diperlukan untuk mencegah wabah COVID-19. Berdasarkan studi pustaka, ahli epidemiologi telah menggunakan metode clustering untuk mengelompokkan daerah-daerah yang terkena Pandemi COVID-19. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan teknik one hot encoding dan algoritma k-means clustering untuk mengelompokkan daerah yang memiliki karakteristik data yang mirip. Penelitian ini menggunakan data 12 Kabupaten di Provinsi Riau dengan tujuh fitur. Berdasarkan eksperimen, dihasilkan tiga klaster yaitu C1 [Bengkalis, Siak, Pelalawan, Indragiri Hilir, Indragiri Hulu, Kuantan Singingi, Meranti, Dumai, Rokan Hulu, Rokan Hilir], C2 [Pekanbaru] dan C3 [Kampar]. Hasil klaster tersebut telah diuji dengan skor silhouette sebesar 0,7. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa teknik one hot encoding dan algoritma k-means clustering berpotensi digunakan untuk mengelompokkan wilayah pandemi COVID-19 berdasarkan karakteristik data yang mirip. Kata kunci : Covid-19, One Hot Encoding, Algoritma K-means

Actions (login required)

View Item