Ningtias, Nadila Oktavia (2023) Pemetaan penderita covid-19 menggunakan K-Means Clustering. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
18650109.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (1MB) | Preview |
Abstract
INDONESIA :
Pandemi Covid-19 atau Coronavirus merupakan wabah dari infeksi SARs-Cov-2 yang berasal dari Wuhan, China. Mulai akhir tahun 2019 Covid-19 menyebar ke seluruh dunia termasuk negara Indonesia. Sehingga perlu diberikan informasi kepada masyarakat maupun pemerintah wilayah Provinsi Kalimantan Timur mengenai pemetaan persebaran penderita Covid-19. Penelitian ini membahas tentang klasterisasi penyebaran Covid-19 dengan metode K-Means Clustering dan disajikan dalam bentuk Sistem Informasi Geografi (SIG). Hasil perhitungan K-Means Clastering menggunakan 3 Cluster yang masing-masing terjadi pada iterasi ke-12, ke-13, dan ke-17. Dari hasil tersebut dilakukan pengujian menggunakan Davies bouldin index (DBI) untuk menentukan nilai terbaik dari Clustering tersebut. Sehingga dari pengujian Davies bouldin index diperoleh nilai terbaik pada Cluster ke-2 sebesar 0,7.
INGGRIS :
The Covid-19 pandemic, also known as the Coronavirus, is an outbreak of the SARs-Cov-2 infection that originated in Wuhan, China. Since the end of 2019, Covid-19 has spread worldwide, including to Indonesia. Therefore, it is necessary to provide information to the public and the government of East Kalimantan Province regarding the mapping of Covid-19 cases. This research discusses the clustering of Covid-19 spread using the K-Means Clustering method, presented in the form of a Geographic Information System (GIS). The K-Means Clustering calculation resulted in 3 clusters occurring at the 12th, 13th, and 17th iterations, respectively. The obtained results were then tested using the Davies-Bouldin Index (DBI) to determine the best value for the clustering. The testing of the Davies-Bouldin Index revealed the best value in Cluster 2, which was 0.7.
ARAB :
جائحة كوفيد-19 أو فيروس كورونا هي وباء ينتشر من عدوى فيروس SARs-Cov-2 والذي ينشأ في ووهان بالصين. ابتداءً من نهاية عام 2019، انتشر كوفيد-19 في جميع أنحاء العالم، بما في ذلك إندونيسيا. وبالتالي، من الضروري توفير معلومات للجمهور وللحكومة في مقاطعة شرق كاليمانتان حول توزيع حالات كوفيد-19. يتناول هذا البحث تجميع انتشار كوفيد-19 باستخدام طريقة تجميع كي-المتوسط ويتم تقديمها عبر نظام معلومات جغرافية (SIG). أسفرت حسابات تجميع كي-المتوسط عن ظهور 3 تجمعات في التجارب 12 و 13 و 17 على التوالي. تم بعد ذلك إجراء اختبار باستخدام مؤشر دافيز بولدين (DBI) لتحديد أفضل قيمة للتجميع. وبالتالي، أظهر اختبار مؤشر دافيز بولدين أن أفضل قيمة تم الحصول عليها كانت في التجمع الثاني وبلغت 0.7.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Fatchurrohman, Fatchurrohman and Suhartono, Suhartono |
Keywords: | K-Means Clustering; Sistem Informasi Geografis (SIG); Davies bouldin index (DBI) K-Means Clustering ; Geographic Information System (GIS); Davies bouldin index (DBI) (K-Means Clustering); نظاماملعلوماتاجلغرافية (GIS); مؤشردافيس بولدين (DBI). |
Subjects: | 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0806 Information Systems > 080611 Information Systems Theory |
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika |
Depositing User: | Nadila Oktavia Ningtias |
Date Deposited: | 16 Aug 2023 13:25 |
Last Modified: | 16 Aug 2023 13:25 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/53615 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
View Item |