Rancang Bangun Sistem Aplikasi Secara Dinamis Berdasarkan Pola Mobilitas Warga (GMI) Suatu Provinsi Dengan Menggunakan Algoritma K-Means

Abstract

Pandemi Corona sangat mempengaruhi pola kehidupan masyarakat dimanapun, dan lebih khususnya perubahan pola
mobilitas yang ada di masyarakat. Data pergerakan warga dari satu tempat ke tempat yang lain ini kemudian yang
akan digunakan sebagai penggambaran situasi, penilaian, perbandingan, kepatuhan dan bahkan Analisa efektifitas
pengambilan kebijakan disuatu wilayah. Server cloud google, secara responsif dan berkelanjutan system akan
menangkap fenomena pergerakan warga menggunakan teknologi navigasi yang terpasang melalui akun individu
penggunanya. Destinasi kunjungan direkam dan disajikan dalam bentuk indeks agregrat harian yang dinamakan
indeks mobilitas Google atau dikenal dengan istilah (GMI). Dan pola data disajikan dalam persentase (%) dan
merupakan agregat dari data individu yang kunjungannya terekam melalui Google Maps. Berdasarkan pola data
yang diperoleh tersebut maka dibuatlah suatu pemaparan atau gambaran suasana atau model ilustrasi akan kebiasaan
warga setempat. Yang jika dilakukan dalam pengamatan dan Analisa yang tepat maka akan sangat menunjang
proses pengambilan keputusan maupun kebijakan yang sangat menguntungkan bagi bangsa dan negara secara umum
dan bagi masyarakat setempat secara khususnya. Penelitian ini menggunakan metode Clustering yang dinamis untuk
mengelompokkan data berdasarkan pola datanya masing-masing. Yaitu sistem akan mencari kluster model apa yang
sangat tepat untuk kondisi dari data yang diperoleh. Hasil pengujian terhadap pengelompokan data historical
pergerakan masyarakat menunjukan bahwa metode K-Means mampu mengelompokan data propinsi yang memiliki
kemiripan pola secara dinamis dengan jumlah set cluster yang optimal.