ANALISIS CLUSTER PADA KELOMPOK MASYARAKAT YANG RENTAN TERHADAP PAPARAN COVID-19 MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING DAN VISUALIASI DENGAN SIG
DOI:
https://doi.org/10.36423/index.v4i2.885Abstract
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.
References
R. Bag, M. Ghosh, B. Biswas, and M. Chatterjee, “Understanding the spatio-temporal pattern of COVID-19 outbreak in India using GIS and India’s response in managing the pandemic,” Regional Science Policy and Practice, vol. 12, no. 6, pp. 1063–1103, Dec. 2020, doi: 10.1111/rsp3.12359.
K. Tantrakarnapa, B. Bhopdhornangkul, and K. Nakhaapakorn, “Influencing factors of COVID-19 spreading: a case study of Thailand,” Journal of Public Health (Germany), 2020, doi: 10.1007/s10389-020-01329-5.
C. Sohrabi et al., “World Health Organization declares global emergency: A review of the 2019 novel coronavirus (COVID-19),” International Journal of Surgery, vol. 76. Elsevier Ltd, pp. 71–76, Apr. 01, 2020. doi: 10.1016/j.ijsu.2020.02.034.
A. Mollalo, B. Vahedi, and K. M. Rivera, “GIS-based spatial modeling of COVID-19 incidence rate in the continental United States,” Science of the Total Environment, vol. 728, Aug. 2020, doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138884.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Indra Raja Drl; Yulison Herry Chrisnanto, Fajri Rakhmat Umbara

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
All articles in Informatics and Digital Expert (INDEX) are published under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). Authors retain copyright and grant the journal the right of first publication. Anyone may share and adapt the work for any purpose, including commercial use, provided that appropriate credit is given, a link to the license is provided, and any changes are indicated.
Bahasa Indonesia
Seluruh artikel di Informatics and Digital Expert (INDEX) diterbitkan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional (CC BY 4.0). Penulis tetap memegang hak cipta dan memberikan hak publikasi pertama kepada jurnal. Siapa pun boleh membagikan dan mengadaptasi karya untuk tujuan apa pun, termasuk komersial, dengan mencantumkan atribusi yang sesuai, menyertakan tautan ke lisensi, dan menandai perubahan yang dilakukan.



