Evaluasi clustering K-Means dan K-Medoid pada persebaran Covid-19 di Indonesia dengan metode Davies-Bouldin Index (DBI)

Fathurrahman, Fathurrahman, Harini, Sri and Kusumawati, Ririen ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6090-7219 (2023) Evaluasi clustering K-Means dan K-Medoid pada persebaran Covid-19 di Indonesia dengan metode Davies-Bouldin Index (DBI). Jurnal Mnemonic, 6 (2). pp. 117-128. ISSN 2614-4808

Text 16597.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Tingginya persebaran Covid-19 di Indonesia, dan persebaran di tiap-tiap daerah yang berbeda-beda, menjadikan perlu adanya pengelompokan daerah dengan masing-masing tingkat penyebarannya, untuk mengetahui kemiripan karakteristik atau kriteria dari setiap daerah dengan tingkat penyebaran Covid-19 yang akan terkumpul dalam suatu cluster tertentu. Penelitian ini menggunakan komparasi analisis cluster menggunakan K-Means dan K-Medoid untuk menganalisis perseberan virus Covid-19 di indonesia. Analisis komparasi kedua algoritma dibuktikan dengan adanya nilai davies bouldin index (DBI) sebagai parameter evaluasi menggunakan Bahasa Pemrograman Python Version 3 yang dijalankan pada tools Jupyter Notebook. Langkah penelitian dimulai dari import library atau modul yang digunakan dalam berbagai tahapan dalam penelitian ini. Tahapan yang dilakukan antara lain melakukan pre-processing berupa proses binning data hingga normalisasi data. Selanjutnya, menampilkan visualisasi data sebaran Covid-19. Kemudian, melakukan modeling Algoritma K-Means dan K-Medoids. Hingga diakhiri dengan langkah terakhir berupa evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Setelah dilakukan evaluasi DBI, K-Means mendapatkan nilai 0.9762331449809145, sedangkan K-Medoids mendapatkan nilai 0.9809235412405508. Karena K-Means memiliki nilai DBI yang lebih rendah dibandingkan K-medoids, maka dapat dikatakan K-Means menghasilkan klasterisasi yang lebih baik dalam klasterisasi data sebaran Covid-19 di Indonesia.

Item Type:	Journal Article
Keywords:	Covid-19; Davies-Bouldin Index; K-Means Clustering; K-Medoids Clustering
Subjects:	08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0801 Artificial Intelligence and Image Processing > 080199 Artificial Intelligence and Image Processing not elsewhere classified 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0803 Computer Software > 080309 Software Engineering 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0899 Other Information and Computing Sciences > 089999 Information and Computing Sciences not elsewhere classified
Divisions:	Graduate Schools > Magister Programme > Graduate School of Informatics Engineering
Depositing User:	Ririen Kusumawati
Date Deposited:	17 Nov 2023 05:25

Downloads

Origin of downloads

Actions (login required)

View Item