## Analisis Pengelompokan Wilayah Penyebaran
Covid-19 Di Indonesia Dengan Metode Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Dan K-Medoids
Chandra Halim 1 , Hindriyanto Dwi Purnomo 2 , Teguh Wahyono 3
Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia Email: 672018305@student.uksw.edu 1 , hindriyanto.purnomo@uksw.edu 2 , teguh.wahyono@uksw.edu 3
Abstrack - Corona virus is a disease that attacks human respiratory tract infections that are generally mild, such as flu and cough. If not treated quickly will result in death. This virus is quickly transmitted from  human  to  human  through  the  air  and  in  contact.  To  reduce  the  spread  of  the  virus,  it  requires clustering  using  the  K-Means and  K-Medoids algorithm,  this  method  works  to  partition  objects  into groups. The clustering was obtained based on data on total cases, total deaths and total cures. Based on the  results  of  this  study,  the  K-Means  algorithm  is  more  optimal  than  the  K-Medoids  in  clustering regions in  Indonesia.  It  is proven  that  the  best  value  of  the  Davies Bouldin  Index from  the  K-Means algorithm is 0.158 with k = 4 and the K-Medoids algorithm is 0.806 with k = 5. The results of clustering are based on the most optimal value, namely the K-Means algorithm, showing cluster 1 Central Java and Java. East is at the top due to high case and death rates.
Keywords - K-Means , K-Medoids , Covid-19 , cluster .
Intisari - Corona virus merupakan sebuah penyakit yang menyerang infeksi saluran pernafasan manusia yang umumnya ringan, seperti flu dan batuk. Jika tidak ada penanganan yang cepat akan mengakibatkan kematian. Virus ini dengan cepat menular ke manusia ke manusia melalui udara dan bersentuhan. Untuk mengurangi penyebaran virus dibutuhkan klastrisasi menggunakan algortima K-Means dan K-Medoids, metode  ini  bekerja  untuk  mempartisi  objek  kedalam  kelompok.  Klasterisasi  tersebut  diperoleh berdasarkan data total kasus, total kematian dan total kesembuhan. Berdasarkan hasil dari penelitian ini, algoritma K-Means lebih  optimal  dari  pada K-Medoids pada  mengklasterisasi  daerah-daerah  di Indonesia. Dibuktikan pada nilai terbaik Davies Bouldin Index dari algoritma K-Means sebesar 0.158 dengan k = 4 dan algoritma K-Medoids sebesar 0.806 dengan k = 5. Hasil klasterisasi berdasarkan nilai yang paling optimal yaitu algoritma K-Means , memperlihatkan cluster 1 Jawa Tengah dan Jawa Timur menjadi yang teratas dikarenakan tingkat kasus serta tingkat kematian yang tinggi.
Kata Kunci - K-Means , K-Medoids , Covid-19 , cluster.

## I. P ENDAHULUAN
Pada tanggal 7 Januari 2020, China mengidentifikasi kasus penyakit berjenis virus Corona atau covid-19 [1]. Infeksi covid-19 disebabkan oleh sekelompok virus yang menginfeksi sistem pernapasan  manusia.  Rata  –  rata  kasus  virus covid  –  19 menimbulkan  gejala  seperti menyebabkan  infeksi,  pernapasan  yang  berat  seperti pneumonia,  Middle  East  Respiratory Syndrome (MERS), dan Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) [2]. Kasus penyebaran virus covid – 19 di dunia terus meningkat sampai menyebar ke Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020. Menurut data dari Kementrian Kesehatan Republik Indonesia per tanggal 31 Maret 2021 dari 8.445.150 orang yang sudah diperiksa yang terkonfirmasi covid-19 berjumlah  1.505.775,  dengan  jumlah  kematian  40.754  dan  sembuh  1.342.695  [3].  Hal  ini tentunya berdampak ke masyarakat dari aspek pendidikan, ekonomi maupun sosial, oleh karena
itu  pemerintah  menerapkan  sistem lockdown, isolasi  mandiri  selama  14  hari,  dan  penerapan protokol 3M (menjaga jarak, mencuci tangan, memakai masker) [4].
Sebagai  upaya  pencegahan  perkembangan Covid-19 di  Indonesia,  pada  penelitian  ini melakukan clustering untuk  mengetahui  daerah  mana  saja  yang  terdampak.  Dengan pengelompokan ini juga dapat mengkategorikan kelompok daerah yang potensial penyebaran Covid-19 dan kelompok daerah yang memiliki kasus Covid-19 tertinggi. Clustering bertujuan pada  pengelompokan  seperti  record,  pengamatan  serta  membentuk  kelas  dari  objek  yang memiliki kemiripan dengan objek lainnya [1]. Clustering merupakan sebuah langkah awal yang dilakukan pada proses data mining yang menggunakan suatu metode analisis. Berbagai macam algoritma clustering yang dipakai peneliti sebelumnya seperti algoritma K-Means , Improved K- Means , Fuzzy  C-Means , DBSCAN , K-Medoids  (PAM) , CLARANS dan Fuzzy .  Dari  berbagai macam algoritma tersebut memiliki kekurangan dan kelebihan, namun memiliki prinsip yang sama  yaitu  mengelompokan  object  sesuai  dengan  karakteristik  dan  mengukur  jarak  object kemiripan dalam kelompok maupun antar kelompok [5].
K-Means merupakan  salah  satu  algoritma clustering yang  masuk  dalam  gerombolan Unsupervised learning yang dipergunakan mengelompokan data atau objek kedalam kelompok dengan  sistem  partisi  [1].  Pengelompokan  itu  dilakukan  jika  ada  object  yang  memiliki karakteristik yang sama maka akan dimasukan ke dalam kelompok yang sama, dan objek yang karakteristik  tidak  sama  akan  dikelompokan  dalam  kelompok  yang  tidak  sama.  Sedangkan algoritma K-Medoids adalah  Analitis  partisional,  sebuah  metode  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  set k-cluster yang  paling  mendekati  sebuah  objek  dalam  melakukan pengelompokan  sebuah  data  [5].  Algoritma K-Means dan K-Medoids merupakan pengelompokan  iteratif  yang  set  data  partisinya  tergantung  dengan  sejumlah  K cluster yang sudah ditetapkan sejak awal [6].
Penelitian ini bertujuan untuk mencari klasterisasi terbaik dengan menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids dalam  melakukan  klasterisasi  kasus Covid-19 di  Indonesia.  Kedua metode itu dipilih karena sama - sama menggunakan metode partitioning [7].  Dataset yang di dapat  pada  penelitian  ini  adalah  data  public  yang  diperoleh  dari  Kemenkes . Penelitian  ini menggunakan  data  total  kasus,  total  kematian  dan  total  sembuh  dari  kasus Covid  –  19 tiap provinsi yang ada di Indonesia. Berharap pada penelitian  ini dapat bermanfaat dari berbagai kalangan  dan  memberikan  wawasan  mengenai  pengelompokan  penyebaran Covid19 .  Serta dapat membantu pemerintah dalam upaya mengurangi penyebaran Covid-19 untuk memutus rantai penyebaran di Indonesia.

## II. S IGNIFIKASI S TUDI

## A. Studi Literatur
Penelitian  ini  menggunakan  artikel  –  artikel  yang  berhubungan  dengan  penelitian sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  analisis clustering .  Jurnal  tersebut  berjudul  Analisis Algoritma K-MEDOIDS CLUSTERING dalam  Pengelompokan  Penyebaran Covid-19 Di Indonesia. Dalam jurnal tersebut bertujuan untuk mengetahui seberapa banyak pengelompokan pada  masalah  kasus Covid-19 di  Indonesia  menggunakan  metode K-Medoids  Clustering. Melonjaknya  angka  penyebaran  wabah  menjadi  akar  pokok  permasalahan  ini  [5].  Hasil penelitian  dari  jurnal  tersebut  mendapatkan  hasil  yang  baik,  algoritma K-Medoids dapat melakukan pengelompokan data covid-19 mana saja wilayah yang terinfeksi di wilayah masing – masing dengan pengklasteran terbaik dilakukan dengan tiga cluster. Penelitian pada jurnal tersebut  memiliki  kesamaan dalam  proposal  penelitian  ini  yaitu  ingin  mengelompokan  data wilayah covid-19 dengan  menggunakan  metode clustering. Sedangkan  perbedaannya  adalah pada jurnal tersebut hanya menggunakan K-Medoids dalam melakukan clustering sedangkan
proposal  penelitian  ini  menggunakan  dua  algoritma  yaitu K-Means dan K-Medoids dalam melakukan clustering .
Penelitian ini didasari oleh artikel penelitian terdahulu yang berjudul Penerapan Algoritma K-Means Dalam  Menentukan  Tingkat  Penyebaran  Pandemi Covid-19 Di  Indonesia  [8]. Penelitian  tersebut  sama  -  sama  menggunakan  algoritma K- Means  dalam  melakukan Clustering . Tetapi ada perbedaan, dalam jurnal tersebut terdapat perhitungan Centroid untuk mencari  rata  - rata  setiap cluster kemudian  diimplementasikan  ke  dalam Rapidminer untuk pengelompokan  tiap  wilayah.  Sedangkan  penelitian  proposal  ini  menggunakan  algoritma K- Medoids dan Davies Bouldin Index untuk menemukan validitas cluster terbaik.
Penelitian lain yang terkait adalah penelitian yang berjudul Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 di  Provinsi  Lampung  Dengan  Algoritma K-MEANS [1].  Tujuan penelitian  jurnal  tersebut  adalah  untuk  mengolah  data covid-19 provinsi  Lampung menggunakan  algoritma K-Means sebanyak  4 cluster. Hasil  yang  didapatkan  dari  jurnal tersebut, perhitungan manual memiliki hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan bantuan tools RapidMiner. Tetapi hasil dari kedua perhitungan tersebut sama – sama mendekati 0 yang dapat diartikan menghasilkan klaster yang baik. Kesamaan dalam proposal penelitian ini adalah menggunakan  algoritma K-Means dalam  melakukan  klasterisasi.  Sedangkan  perbedaan  pada penelitian ini yaitu menggunakan algoritma K-Medoids sebagai pembanding untuk menentukan algoritma yang lebih baik dalam kasus yang diperoleh.

## B. Metode Penelitian
Tahapan Penelitian ini mengacu pada AI Project Cycle yang diambil dari buku Artificial Intelligence Curriculum [9]. Metode ini terdiri dari beberapa langkah yaitu Problem scoping, Data Acquisition, Data Exploration, Modeling, Evaluation yang dapat dilihat pada Gambar 1
AI  Project  Cycle merupakan  langkah  untuk  memecahkan  suatu  permasalahan menggunakan metode ilmiah yang terbukti dan menarik kesimpulan mengenai hal itu. Tahapan dalam metode tersebut adalah sebagai berikut:

## A. Problem Scoping
Definisi  dari Problem  Scoping adalah  saat  menyelesaikan  suatu  tujuan  dari system , permasalahan  tersebut  harus  di  lingkup  sesuai  dengan project yang  dikerjakan  agar  dapat mempermudah dalam menyelesaikan sebuah project [9]. Dalam Problem Scoping Terdapat 4W yang membantu dalam mengidentifikasi dan memahami masalah dengan cara yang lebih baik dan efisien. 4W dalam Problem Scoping antara lain:
1. Who Who atau Stakeholders membantu  dalam  memahami  dan  mengkategorikan  siapa  semua yang terpengaruh secara langsung dan tidak langsung dengan masalah.
Kasus  penelitian  yang  sedang  dilakukan,  masyarakat  merasakan  langsung  dampak  dari virus Covid-19 .  Sehingga  membuat  pemerintah  mencari  solusi  untuk  menanganinya. Dalam  kasus  ini  secara  tidak  langsung  tenaga  pendidik  membantu  pemerintah  dalam menangani Covid-19 .
2. What
Bagian  What  membantu  memahami  dan  mengidentifikasi  sifat  masalah  dengan  cara mengumpulkan bukti bahwa masalah yang dihadapi benar -benar ada. Seperti dari artikel surat kabar, Media, pengumuman dan masih banyak lagi.
Covid-19 sudah tersebar diseluruh dunia dan sampai ke Indonesia. Berita televisi, social media  dan  surat  kabar  memberitakan  virus  tersebut,  dikarenakan  masyarakat  banyak terkena dampaknya serta terdapat banyak korban jiwa. Sehingga pada kasus penelitian ini mengambil data nyata dari  total kasus covid-19 di Indonesia. Data tersebut diambil dari Kemenkes.
3. Where Where  untuk  mengetahui  “dimana”  masalah,  situasi,  dan  lokasi.  Kasus  virus Covid-19 pertama  terjadi  di  China  dan  menyebar  luas  ke  seluruh  dunia  dan  sampai  ke  Indonesia. Akibatnya menyebabkan masyarakat panik karena virus menyebar dengan cepat tetapi obat belum tersedia.
4. Why
Why tentang manfaat yang akan diperoleh Stakeholders dari solusi dan bagaimana hal itu akan menguntungkan masyarakat.
Penelitian  ini  menggunakan  solusi  clustering  pada  daerah  –  daerah  yang  memiliki perkembangan Covid-19 yang tinggi. Fungsi dari cluster itu dapat membantu pemerintah dalam penanganan pertiap daerah. Jika diketahui  cluster tersebut  memiliki tingkat kasus Covid-19  yang  tinggi,  maka  pemerintah  bisa  melakukan  PPKM  ataupun  melakukan lockdown  pada  daerah  tersebut.  Jika  daerah  tersebut  rawan  atau  memiliki  potensi  yang tinggi, pemerintah dapat memberi himbauan kepada masyarakat daerah itu untuk mematuhi protokol kesehatan.

## B. Data Acquisition
Data Acquisition adalah proses pengumpulan data yang akurat agar dapat  mengefisiensi system.  Data  dapat  berupa  teks,  video,  gambar,  audio  dan  sebagainya.  Data  tersebut dikumpulkan dari berbagai sumber yang dapat dipercaya dan otentik seperti jurnal, surat kabar dan sebagainya.
Seperti pada penelitian yang sedang dilakukan saat ini, penelitian ini mengambil data dari website Kemenkes  dan Kaggle .  Data  tersebut  merupakan  data  mentah  yang  berbentuk  tabel yang nantinya data tersebut akan diolah dan divisualisasikan.

## C. Data Exploration
Data  Exploration  adalah  proses  mengatur  data  yang  dikumpulkan  secara  seragam  untuk pemahaman yang lebih baik. Data tersebut dapat disusun dengan cara visualisasi dan akan dapat menemukan tren dan pola darinya. Visualisasi dapat disusun dalam bentuk tabel, membentuk diagram atau membuat database.
Dalam  penelititan  yang  sedang  dilakukan,  Data  Exploration  disusun  dalam  bentuk  tabel yang di dapat dari data mentah kemenkes dan kaggle. Data tersebut disusun, diatur dan dipilih sedemikian rupa, sehingga data tersebut menjadi data matang yang dapat diolah dengan baik.

## D. Modeling
Modeling  digunakan  untuk  mengimplementasikan  ide,  melihat  berbagai  algoritma berkemampuan AI yang bekerja pada Computer Vision. Melalui beberapa model dan memilih model yang sesuai dengan kebutuhan. Setelah memilih model lalu menerapkannya.
Penelitian ini menggunakan  rapidminer sebagai modeling design.  Terdapat banyak jenis modeling  design  yang  ada  pada  rapidminer  seperti  Predictive,  Segmentation,  Associations, Correlations, Similarities, Feature Weights, Optimization, Time Series. Pada kasus penelitian ini menggunakan modeling segmentation algoritma K-means dan K-Medoids untuk membuat sebuah cluster [10] .

## E. Evaluation
Evaluation  yaitu  menguji  dalam  banyak  cara,  tahap  pengujian  model  dikenal  sebagai evaluasi. Dalam tahap ini, setiap model dapat dievaluasi, dicoba dan memilih model yang paling efisien sehingga mendapatkan hasil yang maksimal.
Pada penelitian tahap ini menggunakan tiga sampai tujuh kluster pada algoritma K-Means dan  K-Medoids.  Uji  coba  menggunakan  acuan  DBI  (Davies  Bouldin  Index).  Setelah
mendapatkan  nilai DBI  dari  setiap  cluster  yang  ada,  akan  dilakukan  evaluasi  yaitu  dengan memilih model kluster yang efisien dan optimal. Pemilihan tersebut berdasarkan nilai DBI yang terkecil  dikarenakan  memiliki  jarak  intra-kluster  yang  minimum,  sehingga  di  dalam  kluster memiliki tingkat kesamaan karakteristik yang tinggi [11].
Gambar 1. Tahapan Penelitian.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tabel I merupakan data covid – 19 pada daerah – daerah di Indonesia. Data diperolah dari Kemenkes, dalam data tersebut memiliki 4 atribut yaitu kota, total kasus, total kematian dan  total  sembuh.  Data  akan  diolah  ke  dalam  algoritma K-Means dan K-Meodoids .  Kedua algoritma  itu  diolah  sehingga  mendapatkan  nilai centroid dan  DBI  ( Davies  Bouldin  Index ). Nilai - nilai tersebut dibutuhkan untuk membuat sebuah cluster yang optimal.
T ABEL I
D ATA COVID -19 Kota Total Kasus Total Kematian Total Sembuh Aceh 20140 862 15541 Bali 54079 1618 46181 Banten 61689 1457 50554 Bengkulu 11671 194 9530 DKI Jakarta 636383 9270 527060 Yogyakarta 72560 1892 54352 Jambi 13935 284 11892 Jawa Barat 440379 6008 348694 Jawa Tengah 285348 12562 223706 Jawa Timur 189705 13635 160296 Kalimantan Barat 16811 413 14371 Kalimantan Selatan 37176 1091 34774 Kalimantan Tengah 27808 556 21082
Kota Total Kasus Total Kematian Total Sembuh Kalimantan Timur 83762 2003 73864 Kalimantan Utara 14274 210 12318 Kepulauan Bangka Belitung 23188 365 20761 Kepulauan Riau 30637 639 23933 Lampung 24378 1149 19184 Maluku 10465 164 7708 Maluku Utara 6526 142 4650 Nusa tenggara Barat 13466 498 11458 Nusa Tenggara Timur 22933 493 17388 Papua 21503 213 11696 Papua Barat 13087 199 9829 Riau 74899 2019 67986 Sulawesi Barat 6251 127 5595 Sulawesi Selatan 67280 1021 62671 Sulawesi Tengah 14669 423 12988 Sulawesi Tenggara 12447 252 10412 Sulawesi Utara 17424 572 15525 Sumatera Barat 55675 1259 48840 Sumatera Selatan 31147 1569 27088 Sumatera Utara 38040 1232 33773
Tabel yang  terdapat pada gambar 1 dilakukan proses pengecekan missing value  terlebih dahulu. Setelah tidak ada missing value data tersebut dapat dimasukan ke dalam rapid miner agar dapat dimodelkan dan diolah.
Gambar 2. Modeling desain K-Means
Pada gambar 2 merupakan modeling desain yang dilakukan tanpa melakukan normalisasi. Pada  modeling  desain  gambar  diatas,  diawali  dengan Retrieve yang  digunakan  untuk memasukan data berupa excel atau csv untuk dibaca oleh Rapid Miner . Selanjutnya dilakukan Multiply yang  berguna  untuk  menyalin  data  yang  ada  pada Retrieve  book .  Setelah  proses penyalinan  data,  data  tersebut  akan  di  kluster  ke  dalam clustering  K-Means setiap  kluster tersebut  memiliki  k  yang  berbeda  –  beda.  Dilanjutkan  dengan cluster  distance  performance yang  digunakan  untuk  menghasilkan  model  kluster centroid ,  Set  kluster,  serta  melakukan pengukuran Davies Boudin Index .
T ABEL II H ASIL DBI K-M EANS TANPA NORMALISASI
Hasil model desain yang sudah diproses menghasilkan nilai DBI pada setiap klusternya. Hasil yang didapatkan seperti pada tabel I. Berdasarkan beberapa kluster yang sudah di uji coba, didapatkan enam set kluster yang memiliki nilai validitas DBI optimal yaitu 0.147.
Gambar 3. Modeling desain normalisasi K-Means
Gambar 3 proses clustering menggunakan data yang ada pada retrieve kemudian dilakukan normalisasi. Normalisasi merupakan hal yang penting dalam melakukan clustering , perbedaan rentang nilai akan mempengaruhi hasil proses clustering . Oleh sebab itu untuk menyamakan rentang nilai menggunakan fungsi normalisasi [12].
T ABEL III H ASIL DBI K - MEANS NORMALISASI
Jumlah cluster Nilai DBI K-Means k = 3 0.400 K-Means k = 4 0.158 K-Means k = 5 0.287 K-Means k = 6 0.192 K-Means k = 7 0.292 K-Means k = 8 0.339 Jumlah cluster Nilai DBI K-Means k = 3 0.429 K-Means k = 4 0.238 K-Means k = 5 0.273 K-Means k = 6 0.147 K-Means k = 7 0.258 K-Means k = 8 0.278
Dilihat tabel I dan II memiliki perbedaan nilai dan hasil nilai DBI optimal. Pada data yang sudah di normalisasi seperti tabel II, memiliki nilai DBI yang optimal dengan set cluster empat dan nilai DBI 0.158.
Gambar 4. Modeling visualisasi K-Means
Gambar  4  merupakan  model  desain  kluster  yang  dipilih  berdasarkan  set  kluster  paling optimal.  Kemudian  performance  example  dan performance cluster model  dihubungkan  ke result . Hal itu dilakukan untuk mengetahui jumlah anggota setiap kluster serta visualisasinya dan nilai centroid.
T ABEL IV J UMLAH TIAP CLUSTER K- MEANS
Set cluster terbagi menjadi set cluster 0 yang terdiri dari 29 daerah, cluster 1 terdiri dari 2 daerah, cluster 2 dengan 1 daerah dan cluster 3 memiliki 1 daerah.
T ABEL V
N ILAI CENTROID K- MEANS
Tabel centroid menampilkan nilai – nilai centroid dalam masing masing cluster .
T ABEL VI
J UMLAH TIAP CLUSTER K- MEANS Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Aceh Jawa Tengah DKI jakarta Jawa Barat Bali Jawa Timur Banten Bengkulu
Yogyakarta Jambi Kalimantan barat
Kalimantan Selatan
Kalimantan Tengah
Kalimantan Timur Cluster Total Cluster 0 29 items Cluster 1 2 items Cluster 2 1 items Cluster 3 1 items Attribute Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Total Cases -0.322 1.216 4.187 2.727 Total Deaths -0.342 3.284 2.156 1.195 Total Recovered -0.320 1.197 4.259 2.629
Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Kalimantan Utara Kepulauan Bangka
Kepulauan Riau Lampung
Maluku Maluku Utara Nusa Tengara Barat Nusa Tenggara Timur Papua Papua Barat
Riau Sulawesi Barat Sulawesi Selatan Sulawesi Tengah Sulawesi Tenggara Sulawesi Utara Sumatera Barat Sumatera Utara
Gambar 5. Visualisasi cluster K-Means k = 4
Tabel IV merupakan daerah – daerah di Indonesia yang sudah dikelompokan berdasarkan nilai centroid . Kemudian di visualisasikan seperti pada gambar 5.
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  perhitungan  menggunakan  algoritma K-Means, setiap klusternya mendapatkan karakteristik.  Kluster 1 memiliki karakteristik dengan total kematian yang paling besar, dilanjutkan dengan kluster 2 dan kluster 3 dengan karakteristik total kasus dan penyembuhan yang besar, kemudian pada kluster 0 merupakan daerah yang potensial dalam berkembangnya virus Covid – 19.
Dari  karakteristik  setiap cluster ,  dapat  menjadi  sebuah  referensi  pemerintah  dalam melakukan pencegahan berkembangnya virus Covid-19 di Indonesia. Pencegahan tersebut bisa
dilakukan dengan cara pada daerah kluster 1 dilakukan lockdown dikarenakan jumlah kematian yang  besar,  sehingga  masyarakat  berhenti  beraktifitas  sementara  waktu  untuk  mencegah kematian  yang  semakin  banyak.  Diharapkan  dengan  aktifitas  masyarakat  yang  berhenti sementara waktu dapat mengurangi dampak dari virus Covid-19.
Kemudian pemerintah bisa melakukan PPKM dan isolasi mandiri pada daerah yang ada pada  kluster  3  dan  kluster  2  dikarenakan  total  kasus  dan  kesembuhan  yang  seimbang. Diadakannya PPKM oleh pemerintah diharapkan jumlah kesembuhan lebih  besar, dan kasus yang semakin kecil.
Selanjutnya pada daerah kluster 0 merupakan daerah yang rata - rata kasus Covid-19 yang rendah.  Sehingga  pemerintah  dapat  memberikan  sebuah  himbauan  dengan  cara  masyarakat harus memenuhi protokol 3M (menjaga jarak, mencuci tangan, memakai masker) ataupun dapat melakukan PPKM tingkat 1.
Gambar 6. Modeling desain normalisasi K-Medoids
Pada  gambar  6  merupakan  modeling  design K-Medoids .  Modeling  design  dilakukan dengan menginput data covid – 19 yang kemudian di normalisasikan agar tidak ada perbedaan rentang  nilai.  Setelah  dilakukan  normalisasi,  data  akan  dibuat  enam  bagian  yang  setiap bagiannya berisi nilai K K-Medoids. Setiap cluster akan diberikan performance untuk melihat nilai tiap cluster yang didapatkan.

## T ABEL VII
HASIL DBI K - MEDOIDS NORMALISASI
Jumlah cluster Nilai DBI K-Medoids k = 3 0.989 K-Medoids k = 4 0.829 K-Medoids k = 5 0.806 K-Medoids k = 6 0.946 K-Medoids k = 7 1.254 K-Medoids k = 8 1.050
Dari modeling yang sudah dilakukan, mendapatkan hasil DBI seperti pada tabel VI. Nilai DBI yang paling optimal diambil dari nilai paling rendang diantara cluster lainnya, sehingga didapatkan nilai 0.806 dengan k = 5.
T ABEL VIII
HASIL DBI K - MEDOIDS NORMALISASI
Lima cluster tersebut terdiri dari cluster 0 dengan sebelas item, cluster 1 dengan sembilan items, cluster 2 dengan dua items, cluster 3 dengan dua items dan cluster 4 dengan sembilan items.
Gambar 7. Model untuk visualisasi K-Medoids
Cluster dengan nilai validitas optimal dilakukan pemodelan untuk menampilkan visualisasi serta nilai centroid .
T ABEL IX N ILAI CENTROID K- MEODIDS
Tabel diatas adalah nilai centroid yang berguna untuk membentuk sebuah cluster tetap.
Cluster Total Cluster 0 11 items Cluster 1 9 items Cluster 2 2 items Cluster 3 2 items Cluster 4 9 items Attribute Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Total Cases -0.270 0.460 2.727 0.860 0.423 Total Deaths -0.212 0.501 1.195 3.442 0.406 Total Recovered -0.250 0.463 2.629 0.907 0.416
Gambar 8. Visualisasi cluster K-Medoids

## T ABEL X
CLUSTER SETIAP DAERAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K - MEDOIDS
Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Bali Bengkulu DKI Jakarta Jawa Tengah Aceh Banten Jambi Jawa Barat Jawa Timur Kalimantan Barat Yogyakarta Kalimatan Utara Kalimantan Tengah Kalimantan Selatan Maluku Bangka Kalimantan Timur Maluku Utara Riau Lampung Papua NTB Riau Papua Barat NTT Sulawesi Selatan Sulawesi Barat Sulawesi Tengah Sumatera Barat Sulawesi Tenggara Sulawesi Utara Sumatera Selatan Sumatera Utara
Berdasarkan hasil penelitian dan perhitungan menggunakan algoritma K-Medoids . Dapat disimpulkan  kluster  –  kluster  tersebut  memiliki  sebuah  karakterisitik.  Pada  daerah  kluster  3 memiliki karakteristik dengan tingkat kematian yang tinggi. Kluster 2 memiliki karakterisitik dengan  total  kasus  dan  total  kesembuhan  yang  tinggi.  Kemudian  kluster  1  mempunyai karakteristik  kasus Covid-19 tidak  begitu  tinggi,  tetapi  dari  kasus  tersebut  lebih  cenderung banyak  kematian  didapat  daripada  kesembuhan  yang  diperoleh.  Pada  kluster  4  mempunyai karakterisitik yang kasus Covid-19 tidak begitu tinggi, tetapi mempunyai tingkat kesembuhan yang  baik  Dan  pada  kluster  0  memiliki  karakteristik  pada  kasus,  kesembuhan  dan  kematian yang sangat rendah.
Karakteristik yang diperoleh dapat menjadi acuan pemerintah untuk menanggulangi Covid- 19. Seperti  pada  daerah  kluster  3,  pemerintah  dapat  melakukan lockdown sementara dikarenakan  tingkat  kematian  yang  tinggi,  Diharapkan  dengan lockdown tersebut  dapat mengurangi  tingkat  kematian  serta  mengurangi  penyebaran  virus Covid-19. Kemudian  pada
daerah  kluster  2,  kluster  1  dan  kluster  4  pemerintah  dapat  melakukan  PPKM  dengan  skala bertingkat.
Pada daerah kluster 2 dapat menerapkan sistem PPKM tingkat 4 dikarenakan kasus yang tinggi.  Sehingga  lebih  baik  mengurangi  aktifitas  masyarakat  tetapi  tidak  sampai memberhentikan  total  aktifitas.  Pada  daerah  kluster  1  memiliki  kasus Covid-19 yang  cukup rendah tetapi kasus kematian yang dominan sehingga dapat dilakukan PPKM tingkat 3, seperti masyarakat melakukan WFH, tempat ibadah membuka kapasitas berkisar 25% serta kegiatan belajar dilakukan secara daring.
Pada daerah kluster 4 memiliki tingkat kesembuhan yang baik dan kasus Covid-19 yang cukup rendah. Sehingga pemerintah dapat melakukan PPKM tingkat 2 pada daerah  tersebut. Dikarenakan  daerah  pada  kluster  4  membaik  karena  tingkat  kesembuhan  dominan,  daerah tersebut  diperbolehkan  50%  bekerja,  belajar  dan  hal  aktifitas  lainnya  dengan  syarat  sudah vaksin.  Lalu  pada  kluster  0  merupakan  daerah  yang  potensial  untuk  semakin  meningkatnya kasus covid  -  19 .  Pemerintah  bisa  memberikan  peringatan  atau  PPKM  tingkat  1,  agar masyarakat tetap selalu waspada dan taat prokes yang sudah tersedia.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan.  Dapat disimpulkan, pengolahan data menggunakan algoritma K-Means memperoleh cluster terbaik dengan k = 4 dan nilai DBI 0.158. Kemudian pada  algoritma K-Medoids memperoleh k = 5 dengan nilai DBI 0.806. HaSsil pengujian validitas cluster terhadap klasterisasi covid – 19 di Indonesia menggunakan algoritma K-MEANS dan K-MEDOIDS , pada penelitian ini K-Means lebih  unggul  daripada K-Medoids dengan  memperoleh  nilai  DBI  terbaik  dan  optimal  yaitu 0.158 dengan k = 4. Sehingga pada kasus covid - 19 lebih baik mengklasterisasi menggunakan algoritma K-Means dikarenakan jarak intra-kluster minimal dibandingkan dengan jarak inter- kluster K-Medoids. Sehingga objek dalam kluster memiliki tingkat kesamaan karakteristik yang tinggi.
Diharapkan  dengan  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  pemerintah  bisa  mendapatkan manfaat dari penelitian ini mengenai menangani kasus covid - 19. Pemerintah bisa melakukan inovasi  seperti  klustering  menggunakan  algoritma K-Means,  K-Meodids ataupun  algoritma lainnya untuk mengelompokan wilayah - wilayah yang darurat berdasarkan data yang didapat Saran  untuk  penelitian  lebih  lanjut  adalah  untuk  mengembangkan  penelitian  ini  dengan melakukan perbandingan nilai validitas menggunakan silhouette index , atau pun menggunakan algoritma yang lainnya dalam menggambarkan klasterisasi.

## R EFERENSI
[1] Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means,” Jurnal Teknologi dan  Sistem  Informasi  (JTSI) ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[2] Z. I. Alfianti, “Pengelompokan Wilayah Penyebaran Covid-19 Di Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer , vol. 26, no. 2, pp. 111–122, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i2.4155.
[3] Kemenkes, “Situasi Global,” 2021. .
[4] H.  Harmawati  and  E.  Yanti,  “Kepatuhan  Pengunjung  Puskesmas  Terhadap  Protokol Kesehatan 3 M ( Memakai Masker, Mencuci Tangan, Menjaga Jarak Dan Menghindari Kerumunan),” Jurnal  Abdimas  Saintika ,  vol.  3,  no.  1,  p.  94,  2021,  doi: 10.30633/jas.v3i1.1106.
[5] S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. Ilmi R.H.Zer, and D. Hartama, “Analisis algoritma  K-Medoids  clustering  dalam  pengelompokan  penyebaran  Covid-19  di Indonesia,” Jti (Jurnal Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 166–173, 2020.
[6] T.  A.  Cinderatama et  al. ,  “Implementasi  Metode  K-Means  ,  Dbscan  ,  dan  Meanshift Untuk Analisis Jenis Ancaman Jaringan Pada Intrusion Detection System,” INOVTEK Polbeng , vol. 7, pp. 169–184, 2022.
[7] W. A. Triyanto, “Algoritma K-Medoids Untuk Penentuan Strategi Pemasaran Produk,” Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , vol. 6, no. 1, p. 183, 2015, doi: 10.24176/simet.v6i1.254.
[8] N.  Dwitri,  J.  A.  Tampubolon,  S.  Prayoga,  F.  Ilmi  Zer,  and  D.  Hartama,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Dalam  Menentukan  Tingkat  Penyebaran  Pandemi  Covid-19  Di Indonesia,” Jti (Jurnal Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 101–105, 2020.
[9] M.  Anita  Karwal  and  M.  Shweta  Khurana,  Eds., ARTIFICIAL  INTELLIGENCE CURRICULUM , 9th ed. India: Intel, 2019.
[10]  S.  S.  Prasetyo,  M.  Mustafid,  and  A.  R.  Hakim,  “Penerapan  Fuzzy  C-Means  Kluster Untuk  Segmentasi  Pelanggan  E-Commerce  Dengan  Metode  Recency  Frequency Monetary  (Rfm),” Jurnal  Gaussian ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  421–433,  2020,  doi: 10.14710/j.gauss.v9i4.29445.
[11]  S. S. Nober Six Salvanius Mendrofa, “Data Mining Untuk Penempatan Barang,” vol. 06, no. 04, 2022.
[12]  M. Tanzil Furqon and L. Muflikhah, “Clustering the Potential Risk of Tsunami Using Density-Based  Spatial  Clustering  of  Application  With  Noise  (Dbscan),” Journal  of Enviromental Engineering and Sustainable Technology , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2016, doi: 10.21776/ub.jeest.2016.003.01.1.
[13]  Tedyyana,  A.,  Fauzi,  M.,  Enda,  D.,  Ratnawati,  F.,  &  Syam,  E.  (2022).  Perancangan Aplikasi  Tanggap  Api  Berbasis  Android  Menggunakan  Metode  Design  Sprint. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 9 (2), 215-224.
doi:http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.2022914022