IDENTIFIKASI TINGKAT KEPARAHAN PARU-PARU PASIEN COVID-19 MENGGUNAKAN METODE K-MEANS BERBASIS WEB

Berdasarkan laporan dari World Health Organization (WHO) di China, Kawasan Wuhan, Provinsi Hubei terdapat 44 pasien pneumonia berat dengan dugaan awal gejala adanya kegiatan di pasar seafood atau live market sehingga ada yang teridentifikasi dan didapatkan kode genetik virus corona baru. Pada kasus tersebut jumlah pasien di seluruh dunia meningkat pesat, dan beberapa menjadi sakit parah.WHO memberikan nama pasien yang terkena pneumonia ini dengan corona- virus disease 2019 (covid-19)Terdapat 80% yang menunjukkan orang tanpa gejala (OTG) kasus terkonfirmasi covid-19 pada data WHO dan beberapa penelitian menunjukkan bahwa pasien tanpa gejala tidak disadari dapat menularkan virus. Hal ini membuktikan bahwa setiap gejala akan berbeda penanganan.Sehingga memerlukan pemeriksaan radiologi untuk mengetahui apakah terkena covid-19 atau tidak. Pemeriksaan radiologi dapat menilai dan mengkonfirmasi perkembangan kondisi pasien yang terkena covid-19 dikarenakan pada beberapa kasus menyatakan negatif pada tes virology tetapi pada pemeriksaan radiologi dapat menunjukan adanya infeksi virus pada tahap awal .Analisis clustering (pengelompokan) adalah salah satu metode data mining.Salah satu metode clustering yang sangat terkenal adalah algoritma k-means. berdasarkan hasil penelitian terdapat 3 cluster, yaitu cluster 0 dengan label tingkat keparahan sedang berjumlah 30 , cluster 1 dengan label tingkat keparahan rendah berjumlah 49, dan cluster 2 dengan label tingkat keparahan berat berjumlah 21 dengan penentuan label menggunakan metode active contour.