ANALISIS CLUSTER PADA KELOMPOK MASYARAKAT YANG RENTAN TERHADAP PAPARAN COVID-19 MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING DAN VISUALIASI DENGAN SIG

Indra Raja Drl, Yulison Herry Chrisnanto, Fajri Rakhmat Umbara
{"title":"ANALISIS CLUSTER PADA KELOMPOK MASYARAKAT YANG RENTAN TERHADAP PAPARAN COVID-19 MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING DAN VISUALIASI DENGAN SIG","authors":"Indra Raja Drl, Yulison Herry Chrisnanto, Fajri Rakhmat Umbara","doi":"10.36423/index.v4i2.885","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":355867,"journal":{"name":"Informatics and Digital Expert (INDEX)","volume":"47 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-01-17","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Informatics and Digital Expert (INDEX)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36423/index.v4i2.885","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

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.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
集群分析易受COVID-19暴露的社区群体,使用g - mememetical和可视化的方法
Covid-19是传染性疾病和感染,快跑的速度达到100个病例确认感染后迅速广泛传播,传播瘟疫Covid-19非常关心社会的传播和影响,以前的人已经有疾病还会增加感染的风险Covid-19这种疾病如肺结核、糖尿病、高血压、腹泻。其他因素影响了大城市、气候、温度和大都市四分之一的高密度,是感染病毒的主要危险因素。covid-19案例中涉及的因素的存在,使covid-19工作组评估了它对包括公众在内的所有人的重要性,了解导致covid-19案件激增的因素,以避免案件的恶化。本研究的目的是用k -手段对具有covid-19特征的区域集群进行分析。最后,万隆地区被分成3个星团,其中星团1是最高的covid-19地区,影响covid-19的因素也高到于covid-19集群2的发病率较低,而集群3的发病率较低。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Pengembangan Real-Time Monitoring dan Data Logging Berbasis Web Pada Proses Robot Painting untuk Meningkatkan Efisiensi Produksi Penerapan Paradigma Sosio Religio Teknis Dalam Perancangan Aplikasi Forum Alumni Pondok Pesantren Alazhar Kota Banjar Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kucing Persia Berbasis Web APLIKASI PENGELOLAAN BANK SAMPAH DI PERUMAHAN KOTABARU KENCANA TASIKMALAYA BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE DEVOPS Aplikasi Media Pembelajaran Kimia Alkana Berbasis Android
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1