KLASTERISASI PERSEBARAN COVID-19 DI KOTA TANGERANG SELATAN DENGAN METODE CLUSTERING K-MEANS DAN DENSITY BASED SPATIAL CLUSTERING OF APPLICATIONS WITH NOISE - Tukiyat, Tukiyat; Makhsun, Makhsun; Yohanes, Yohanes; Hotijah, Siti (PROSIDING SENANTIAS: Seminar Nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, 2022)
Pandemi Covid-19 yng menyebar di Indonesia pada awal tahun 2020 telah memberikan dampak yang signifikan bagi Indonesia terutama pada sektor kesehatan. Dampak dari pendemi tersebut telah direspon oleh pemerintah dengan mengantisipasi melalui upaya kebijakan pembatasan mobilitas dan kebijakan pada semua sektor dan lini. Kota Tangerang Selatan sebagai daerah penyangga di DKI Jakarta  tentunya perlu lebih waspada dalam menangani gejala baru covid-19. tujuan penulisan paper ini berusaha melakukan analisis pada pola penyebaran virus covid-19 di Kota Tangerang Selatan. Penelitian dilakukan dengan metode kualitatif  dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari web resmi https://lawancovid19.tangerangselatankota.go.id/. Sampel data Covid-19 yang digunakan adalah data dari Januari 2021 hingga Maret 2022. Hasil pengumpulan data dianalisis dengan metode K-Means dan Density Based Spatial Clustering of Applications With Noise (DBSCAN). Untuk menguji tingkat akurasi model klasterisasi diukur dengan metode Davies Bouldin Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasterisasi yang terbentuk ada 6 kluster. Kluster yang terbentuk dengan metode K-Mean kluster dengan jumlah anggota terbanyak pada kluster 0 sebanyak 12 atau sebesar 22.22%. Dengan metode DBSCAN kluster terbanyak pada kluster 4 dengan persentase sebesar 29,63% dengan jumlah anggota sebanyak 16 orang. Uji validasi data hasil pemodelan diukur dengan metode Davies Bouldin Index (DBI) dapat disimpulkan bahwa metode K-Means lebih cocok digunakan untuk mengkonstruksikan clustering Covid-19 di Kota Tangerang Selatan karena mempunyai nilai DBI yang lebih kecil dibanding dengan metode DBSCAN.