ANALISIS ALGORITMA K-MEDOIDS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN PENYEBARAN COVID-19 DI INDONESIA

Abstract

Abstract - At the beginning of March Indonesia was entering the corona outbreak virus (COVID) Every day the case of Covid-19 distribution in Indonesia continued to increase. the community is issued to conduct social distance to cut the distribution of COVID-19 distribution distributed in various regions. In Indonesia, therefore, the data that has been accommodated is certainly a lot, from the data it can be seen patterns - selection patterns of distribution of COVID-19 distribution are based on test scores, This study uses the K-Medoids method so that the distribution patterns of COVID-19 distribution can be used for the community. K-Medoids is a method of grouping Analytical sections that aim to get a set of k-clusters among the data that most require an object in the collection of data. The results of the new COVID-19 research grouping show the community produced from various regions in Indonesia. Characteristics with a body temperature above 36.9 ◦ c and with fever and cough resolution supported by one of the characteristics of COVID-19 symptoms.Kata Kunci -    K-Medoids Algorithm, Clustering, Data Mining, COVID-19, Data GroupingAbstrak - Pada awal maret Indonesia sedang di landa masuknya wabah  virus corona (covid) Setiap hari kasus penyebaran covid-19 di indonesia terus meningkat.  masyarakat diminta untuk melakukan  social distancing guna mamutus rantai penyebaran covid-19 yang tersebar diberbagai wilayah.di Indonesia.  Oleh karena itu, data yang telah ditampung pastinya banyak sekali, dari data tersebut dapat dilihat pola – pola penentuan pengelompokan penyebaran covid-19 dilakukan berdasarkan nilai tes, Penelitian ini menggunakan metode K-Medoids agar dapat diketahui pola pemilihan penentuan pengelompokan penyebaran covid-19 bagi masyarakat. K-Medoids merupakan metode Analitis partisional clustering yang bertujuan untuk mendapatkan suatu set k-cluster di antara data yang paling mendekati suatu objek dalam pengelmpokan suatu data.. Hasil penelitian pengelompokan penyebaran covid-19 baru menunjukkan bahwa masyarakat yang berasal dari berbagai wilayah di Indonesia. Cirri-ciri dengan suhu badan  di atas 36,9◦c dan dengan disertai demam dan batuk berkelanjutan menunjukkan salah satu ciri-ciri  gejalah covid-19Kata Kunci - Algoritma K-Medoids, Clustering, Data Mining,  Covid-19, Pengelompokan Data