INTEGRASI METODE FORWARD SELECTION DAN DISTANCE MEASURE UNTUK MENINGKATKAN AKURASI K-MEANS, X-MEANS DAN K-MEDOID PADA PERSEBARAN DATA COVID-19 DI PROVINSI DKI JAKARTA : MEI 2021 HINGGA DESEMBER 2021 - Hotijah , Siti; Wiharjo , Sudarno; Djaksana, Yan Mitha (Scientia Sacra: Jurnal Sains, Teknologi dan Masyarakat, 2023)
Virus Covid-19 menarik perhatian global, dimana penambahan jumlah kasus Covid-19 berlangsung cukup cepat serta sudah terjadi penyebaran antar negara. Kota Jakarta merupakan ibu kota Indonesia yang menjadi salah satu pusat pergerakan perekonomian Indonesia sebagai kota terpadat di Indonesia yang menjadi salah satu penyumbang presentase korban terpapar virus covid-19 yang sangat tinggi di Indonesia. Penelitian ini mengintegrasikan metode forward selection dan distance measure untuk meningkatkan akurasi k-means, x-means dan k-medoids pada persebaran data covid-19 di Povinsi DKI Jakarta. Dilakukan percobaan dengan 3 algoritma, 2 distance measure dan penambahan seleksi fitur, kemudian dalam pengolahan data peneliti menggunakan aplikasi Rapidminer Studio. Hasil pengujian dari beberapa metode dan pengukuran jarak dengan tambahan forward selection maupun tanpa forward selection di dapatkan metode terbaik yaitu X-Means menggunakan Euclidean distance. menghasilkan 4 cluster yang kemudian dilakukan uji validasi terhadap hasil cluster yang terbentuk Davies Bouldin Index sebagai metode dalam analisis klaster menghasilkan nilai validitas sebesar 1,132 untuk X-Means tanpa fitur seleksi dan X-Means + Forward Selection dengan Euclidean DBI sebesar 1,336. Yang dapat digunakan sebagai referensi data pola penyebaran virus covid-19 di DKI Jakarta.