Perbandingan Metode K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokan Sebaran Covid-19 di Sulawesi Selatan

Abstract

Pandemi COVID-19 merupakan pandemi berskala global yang memiliki dampak hampir keseluruh negara termasuk indonesia. Indonesia pertama kali mengonfirmasi kasus COVID-19 pada tanggal 2 maret 2020. Sebaran Pandemi COVID-19 yang menyeluruh di wilayah Indonesia, merupakan penularan yang sangat cepat dan memiliki dampak negatif pada berbagai bidang. Salah satu wilayah yang tak luput dari serangan Covid-19 adalah Provinsi Sulawesi Selatan, seluruh kabupaten dan  kota yang ada terpapar covid-19 dengan jumlah kasus yang berbeda-beda di setiap wilayah, permasalahan yang dihadapi petugas masih sulit untuk mengelompokkan wilayah sebaran covid-19 di sulawesi selatan. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan membuat model perbandingan metode K-Means dan K-Medoidsdalam pengelompokan sebaran covid 19 di sulawesi selatan. Maka diperlukan pengolahan data untuk pengelompokan wilayah sebaran COVID-19. Pengembangan sistem penelitian ini menggunakan metode SDLC, dimulai dari tahap perencanaan, analisis, desain, implmentasi dan uji coba. Hasil perbandingan metode K-Means dan K-Medoids dievaluasi menggunakan metode Davies Bouldin Index. Hasil Evaluasi metode K-Meansdan metode K-Medoids dapat disimpulkan bahwa metode K-Means lebih optimal dibandingkan metode K-Medoids. Adapun hasil pengelompokan dari metode K-meansdiperoleh 4 cluster. Pada cluster1 2 daerah, pada cluster2, 3 daerah, pada cluster3 tiga daerah, pada cluster4 19 daerah.