Tugas Riset Informatika C081

Nama = Renaldy William Lijaya Therry
NPM = 20081010179
Kelas = Riset Informatika C081
Jurusan = Informatika
Fakultas = Ilmu Komputer

Topik Penelitian

ANALISIS DATA COVID 19 DI INDONESIA DENGAN METODE KMEANS TIME SERIES CLUSTERING

Latar Belakang

Pandemi COVID-19 adalah krisis kesehatan global yang telah menimbulkan dampak besar bagi seluruh dunia, termasuk Indonesia. Sejak kasus pertama COVID-19 diumumkan pada Maret 2020, jumlah kasus positif, sembuh, dan meninggal akibat COVID-19 terus meningkat di Indonesia. Hingga Juli 2021, Indonesia telah melaporkan lebih dari 3 juta kasus positif dan lebih dari 80 ribu kematian akibat COVID-19

Dalam upaya mengendalikan penyebaran COVID-19, pemerintah Indonesia telah menerapkan berbagai kebijakan, seperti pembatasan sosial berskala besar (PSBB), pemberlakuan pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM), dan program vaksinasi nasional. Namun, kebijakan-kebijakan ini tidak selalu efektif dan konsisten di seluruh provinsi di Indonesia, karena adanya perbedaan karakteristik, kondisi, dan kapasitas daerah

Oleh karena itu, diperlukan analisis data COVID-19 yang dapat memberikan gambaran tentang situasi dan dinamika pandemi di Indonesia, serta mengidentifikasi pola dan faktor-faktor yang mempengaruhi penyebaran COVID-19 di berbagai provinsi. Salah satu metode analisis data yang dapat digunakan adalah kmeans time series clustering.

Kmeans time series clustering adalah metode pengelompokan data berdasarkan kemiripan pola waktu (time series) antara data. Metode ini dapat mengelompokkan data COVID-19 berdasarkan tren dan fluktuasi kasus positif, sembuh, dan meninggal di setiap provinsi, sehingga dapat menghasilkan kelompok-kelompok provinsi yang memiliki karakteristik penyebaran COVID-19 yang serupa

Dengan menggunakan metode kmeans time series clustering, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam hal:

Memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang situasi dan dinamika pandemi COVID-19 di Indonesia, khususnya di tingkat provinsi.
Mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi penyebaran COVID-19 di berbagai provinsi, seperti kepadatan penduduk, mobilitas masyarakat, tingkat tes, dan cakupan vaksinasi.
Memberikan rekomendasi kebijakan yang sesuai dengan kondisi dan kebutuhan masing-masing provinsi dalam menangani pandemi COVID-19.

Metodologi penelitian

Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif, di mana data dianalisis dengan menggunakan metode kmeans clustering yang melibatkan matematika di dalamnya

Metode Penelitian

Penelitian ini menggunakan data Covid-19 tiap provinsi di Indonesia yang diunduh dari kaggle, data-data tersebut diolah dengan menggunakan bahasa pemograman python beserta library-library tambahan seperti matplotlib, sklearn, numpy, panda, dll, kemudian melakukan operasi pengolahan pada data yaitu merapikan data, normalisasi data, membuat range pada masing-masing data, visualisasi data sebelum diolah menggunakan kmeans melalu matriks korelasi heatmap, elbow method, plot , kemudian menerapkan KMeans time series clustering, dan menampilkan visualisasi data setelah diolah menggunakan kmeans melalui treemap graph , bar chart.

K Means Clustering Adapun langkah-langkah untuk K-Means Clustering adalah sebagai berikut (Prasetyo, 2014):

Inisialisasi: tentukan nilai k sebagai jumlah klaster yang diinginkan dan matriks jarak yang diinginkan.
Pilih k data dari set data X sebagai centroid.
Alokasikan semua data ke centroid terdekat dengan matriks jarak yang sudah ditetapkan (memperbarui klaster ID pada setiap data).
Hitung kembali centroid berdasarkan data yang mengikuti klaster masing-masing. Setiap pusat cluster dihitung ulang berdasarkan dari nilai rata-rata dalam cluster yang didapatkan
Ulangi langkah 3 dan 4 hingga kondisi konvergen tercapai, yaitu tidak ada data yang berpindah klaster.

Hasil Penelitian

Jumlah Kasus Covid Per Cluster