Mengambil data yang dikumpulkan dari sekitar 1.700 respondent dari sebuah aplikasi Covid Tracker. Didapat data dalam file excel “symptoms.xlsx”. Pertanyaanya adalah gejala apa yang paling umum yang ada pada seseorang yang terjangkit covid19 ?. Dengan metode klustering biasa tentu akan susah melihatnya meskipun bisa digambarkan dengan diagram VEN. Dengan coding R dihasilkan grafik yang lebih mudah dilihat dan dianalisa.

## # A tibble: 32 x 2
##    combination                                 count
##    <chr>                                       <dbl>
##  1 Anosmia                                       140
##  2 Cough                                          57
##  3 Fatigue                                       198
##  4 Diarrhea                                       12
##  5 Breath                                          5
##  6 Fever                                          11
##  7 Cough&Fatigue                                 179
##  8 Fatigue&Fever                                  28
##  9 Breath&Fatigue                                 10
## 10 Diarrhea&Fatigue                               43
## 11 Anosmia&Fatigue                               281
## 12 Breath&Cough                                    1
## 13 Anosmia&Diarrhea&Fatigue                       64
## 14 Breath&Cough&Fatigue                           22
## 15 Anosmia&Cough&Fatigue                         259
## 16 Anosmia&Fever&Fatigue                          46
## 17 Cough&Fever&Fatigue                            54
## 18 Cough&Diarrhea                                  7
## 19 Cough&Diarrhea&Fatigue                         31
## 20 Anosmia&Breath&Cough&Fatigue                   26
## 21 Anosmia&Cough&Fatigue&Fever                    69
## 22 Anosmia&Breath&Cough&Diarrhea&Fatigue          18
## 23 Anosmia&Breath&Cough&Fatigue&Fever             17
## 24 Breath&Cough&Fatigue&Fever                     11
## 25 Breath&Cough&Diarrhea&Fatigue                   7
## 26 Breath&Cough&Diarrhea&Fatigue&Fever             8
## 27 Diarrhea&Fatigue&Fever                         12
## 28 Cough&Diarrhea&Fatigue&Fever                   17
## 29 Anosmia&Diarrhea&Fatigue&Fever                 17
## 30 Anosmia&Diarrhea&Cough&Fatigue                 41
## 31 Anosmia&Breath&Cough&Diarrhea&Fatigue&Fever    23
## 32 Anosmia&Cough&Diarrhea&Fatigue&Fever           50
## Warning: `as_tibble.matrix()` requires a matrix with column names or a `.name_repair` argument. Using compatibility `.name_repair`.
## This warning is displayed once per session.
## # A tibble: 32 x 7
##    Anosmia Cough Fatigue Diarrhea Breath Fever count
##    <lgl>   <lgl> <lgl>   <lgl>    <lgl>  <lgl> <dbl>
##  1 TRUE    FALSE FALSE   FALSE    FALSE  FALSE   140
##  2 FALSE   TRUE  FALSE   FALSE    FALSE  FALSE    57
##  3 FALSE   FALSE TRUE    FALSE    FALSE  FALSE   198
##  4 FALSE   FALSE FALSE   TRUE     FALSE  FALSE    12
##  5 FALSE   FALSE FALSE   FALSE    TRUE   FALSE     5
##  6 FALSE   FALSE FALSE   FALSE    FALSE  TRUE     11
##  7 FALSE   TRUE  TRUE    FALSE    FALSE  FALSE   179
##  8 FALSE   FALSE TRUE    FALSE    FALSE  TRUE     28
##  9 FALSE   FALSE TRUE    FALSE    TRUE   FALSE    10
## 10 FALSE   FALSE TRUE    TRUE     FALSE  FALSE    43
## 11 TRUE    FALSE TRUE    FALSE    FALSE  FALSE   281
## 12 FALSE   TRUE  FALSE   FALSE    TRUE   FALSE     1
## 13 TRUE    FALSE TRUE    TRUE     FALSE  FALSE    64
## 14 FALSE   TRUE  TRUE    FALSE    TRUE   FALSE    22
## 15 TRUE    TRUE  TRUE    FALSE    FALSE  FALSE   259
## 16 TRUE    FALSE TRUE    FALSE    FALSE  TRUE     46
## 17 FALSE   TRUE  TRUE    FALSE    FALSE  TRUE     54
## 18 FALSE   TRUE  FALSE   TRUE     FALSE  FALSE     7
## 19 FALSE   TRUE  TRUE    TRUE     FALSE  FALSE    31
## 20 TRUE    TRUE  TRUE    FALSE    TRUE   FALSE    26
## 21 TRUE    TRUE  TRUE    FALSE    FALSE  TRUE     69
## 22 TRUE    TRUE  TRUE    TRUE     TRUE   FALSE    18
## 23 TRUE    TRUE  TRUE    FALSE    TRUE   TRUE     17
## 24 FALSE   TRUE  TRUE    FALSE    TRUE   TRUE     11
## 25 FALSE   TRUE  TRUE    TRUE     TRUE   FALSE     7
## 26 FALSE   TRUE  TRUE    TRUE     TRUE   TRUE      8
## 27 FALSE   FALSE TRUE    TRUE     FALSE  TRUE     12
## 28 FALSE   TRUE  TRUE    TRUE     FALSE  TRUE     17
## 29 TRUE    FALSE TRUE    TRUE     FALSE  TRUE     17
## 30 TRUE    TRUE  TRUE    TRUE     FALSE  FALSE    41
## 31 TRUE    TRUE  TRUE    TRUE     TRUE   TRUE     23
## 32 TRUE    TRUE  TRUE    TRUE     FALSE  TRUE     50
## # A tibble: 1,764 x 6
##    Anosmia Cough Fatigue Diarrhea Breath Fever
##    <lgl>   <lgl> <lgl>   <lgl>    <lgl>  <lgl>
##  1 TRUE    FALSE FALSE   FALSE    FALSE  FALSE
##  2 TRUE    FALSE FALSE   FALSE    FALSE  FALSE
##  3 TRUE    FALSE FALSE   FALSE    FALSE  FALSE
##  4 TRUE    FALSE FALSE   FALSE    FALSE  FALSE
##  5 TRUE    FALSE FALSE   FALSE    FALSE  FALSE
##  6 TRUE    FALSE FALSE   FALSE    FALSE  FALSE
##  7 TRUE    FALSE FALSE   FALSE    FALSE  FALSE
##  8 TRUE    FALSE FALSE   FALSE    FALSE  FALSE
##  9 TRUE    FALSE FALSE   FALSE    FALSE  FALSE
## 10 TRUE    FALSE FALSE   FALSE    FALSE  FALSE
## # ... with 1,754 more rows
library(ComplexUpset)

upset(indvs, symptoms, 
      name="Frekuensi Gejala Utama COVID19. Data total 1,764 individuals.", 
      min_size = 0,
      width_ratio = 0.100) +
    labs(title = "Kombinasi COVID-19 Symptoms",
         caption = "File data: covid.joinzoe.com/us, recrafted by Bambangpe" )

Mengamati grafik batang di atas, dengan mudah disimpulkan bahwa gejala utama terjangkit covid19 dpt dirangking sbb:
1. Kehilangan indera penciuman (atau "Anosmia") + fatigue(lemah) tampaknya menjadi gejala umum Covid19 total ada 281
2. Gejala fatigue(lemah)+Anosmia+Cough(batuk2) menempati urutan kedua dengan total 259
3. Gejala tubuh lemah juga sudah mengindikasi terkena covid19 dengan total 198
4. Dst
Kesimpulannya dengan mudah jika ditemukan seseorang dengan gejala lemah(fatigue) dan kehilangan indera penciuman(Anosmia) bisa dipastikan terjangkit covid19.