@thesis{thesis,
		author={Mutaali  Ahmad Lutfi},
		title ={PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K�MEDOIDS UNTUK PENGELOMPOKAN WILAYAH 
PENYEBARAN COVID-19 DI JAWA BARAT DENGAN 
ANALISIS DAVIES-BOULDIN INDEX, PURITY DAN 
SILHOUETTE COEFFICIENT},
		year={2023},
		url={http://repositori.unsil.ac.id/8701/},
		abstract={ABSTRAK
Covid-19 sekarang menjadi sebuah pandemi yang terjadi di banyak negara 
di seluruh dunia. Termasuk di Indonesia, khususnya di provinsi Jawa Barat yang 
merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang penyebarannya paling besar. 
Besarnya penyebaran Covid-19 di Jawa Barat sehingga diperlukannya
pengelompokan daerah terdampak Covid-19 untuk mengetahui karakteristik atau 
kriteria dari setiap daerah. Salah satu cara yang dapat dilakukan dalam 
pengelompokan ini menggunakan analisis cluster. Penelitian ini membandingkan 
algoritma K-Means dan K-Medoids dalam pengelompokan Covid-19 untuk 
mengetahui algoritma mana yang terbaik dengan pengukuran evaluasi
menggunakan analisis Davies-Bouldin Index (DBI), Purity dan Silhouette 
Coefficient. Hasil Clustering ini dibagi menjadi 3 cluster yaitu rendah, sedang dan 
tinggi. Hasil penelitian ini didapatkan 19 Kabupaten/Kota cluster rendah, 6 
kabupaten/kota cluster sedang, 2 kota cluster tinggi. Hasil evaluasi algoritma K?Means dengan Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0.343, Purity sebesar 0.78, dan 
Silhouette Coefficient 0.783. Sedangkan algoritma K-Medoids dengan Davies?Bouldin Index (DBI) sebesar 0.441, Purity sebesar 0.74, dan Silhouette Coefficient
0.783.
Kata Kunci: Covid-19, Clustering, Davies-Bouldin Index (DBI), K-Means, K?Medoids, Purity dan Silhouette Coefficient.}
		}