## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan  hasil-hasil penelitian,  studi pustaka, karya ilmiah  yang berkaitan dengan Informasi dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan  komputer  yang  berkaitan  dengan kajian-kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  serta  ilmu-ilmu  yang  terkait  dengan  bidang  Informasi  dan  Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  dengan  berpedoman  pada  penulisan  naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer  ini.  Merujuk  pada  realita  ini  kamu  sangat  mengharapkan  peran  aktif  dari  peneliti  untuk bersama-sama  menjaga  dan  memelihara  keberlangsungan  dari  jurnal  Informasi  dan  Komputer  STMIK Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini.  Yang  juga  tidak  kalah  pentingnya  dari  partisipasi  tersebut  diatas, adalah  saran  dan  kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun  akan  dijadikan  masukan  dan pertimbangan  yang  sangat  berarti  guna  peningkatan  mutu  dan  kualitas  Jurnal  Informasi  dan  Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 Oktober  2021
Dewan Redaksi

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER Volume 9 Nomor 2 Oktober 2021
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan  ilmiah,  Ataupun    studi  pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil  penelitian  ilmiah  di  bidang informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya  kesenjangan antar  kemajuan  teknologi  dan  hasil  penelitian.  Jurnal  ini  di  terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi)
Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung)
Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu
Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK
MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung)
Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret)
Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly  Ardhy,  S.Kom.,  M.Ti  (  Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah,  St.,  M.Kom  (STMIK  Tunas Bangsa Bandar Lampung)
Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira  Jaya  Hartono,  S.Pd.,  M.Pd  (  STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id
Jurnal informasi dan Komputer Vol : 9 no :2.2021                                                                         P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 9 NO. 2 THN. 2021

## DAFTAR ISI

## Halaman
Sistem Informasi Akuntansi Persedian Barang Berbasis Web Pada Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Banceuy Bandung : “Kelompok Tani Desa Banjar Kertarahayu”
Teuku Rian Hardiyansyah, Fatia Salsa Azzahra (Politeknik Piksi Ganesha Bandung 1,2 ) ...................................................................... 01-07
Penerapan Finite State Automata Pada Vending Machine Penjual Obat Non Resep Dokter Dan Keperluan Medis Eko Supriyanto 1 , Angga Ardiansyah 2 , Frieyadie 3 , Sri Rahayu 4 , Windu Gata 5 ( Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................... 08-14
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kelayakan Pengajuan Sertifikasi Guru Dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus : Ma Al Muhajirin Janti Jogoroto Jombang) Budiman, umam baharudin , winarti (Universitas Darul „Ulum Jombang)  ......................................................................... 15-22
Perancangan Infrastruktur Domain Name Server Lokal Menggunakan Ubuntu Server 16.04 Pada PT. Xyz
Zaenal  Mutaqin  Subekti, Hendra  Setiawan, Satria, Widia Murni Wijaya, Aliy Hafiz, Warsudi (STMIK Bani Saleh, Universitas Negeri Yogyakarta, AMIK Dian Cipta Cendikia, STMIK MIC CIkarang) .............................................................................................. 23-29
Perancangan Sistem Informasi Idea Proposal (Ip) Berbasis Web Pada Pt. Paxel Algorita Unggul Julian Murhan Sahputra, Indah Purnamasari (Universitas Nusa Mandiri 12 )  .................................................................................... 30-35
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Ekstrakurikuler Atletik Berdasarkan Bakat  Siswa Menggunakan Metode Profile Matching
Agnes Basuki, Petrus Sokibi, Tiara Eka Putri ( Universitas Catur Insan Cendekia ) ........................................................................... 36-50
Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Usia Calon Penerima Vaksin Di Kab. Ngawi
Irna Yuniarfi, Saifulloh (Universitas PGRI Madiun 12 )  ................................................................................... 51-62
System Penilaian Seleksi Calon Karyawan Baru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di PT.TNA
Anik Sri Wahyuningsih , Yudhi Firmansyah (Universitas Panca Sakti Bekasi )  ..............................................................................63-74
Perancangan Sistem Informasi Pembayaran SPP Menggunakan Framework Laravel Ichwan Habib Moudi (Universitas Panca Sakti Bekasi) ................................................................................ 75-80
Implementasi Algoritma K-Means  Dan Algoritma Apriori Optimasi Kinerja Ecu (Study Kasus Mobil Avanza Dan Xenia)
Sigit Mintoro , Asep Afandi (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  .................................................................81-88
Sistem Pakar Penyakit Buah Kakao Untuk Peningkatan Hasil Panen Kakao Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Berbasis Web Mobile
Aliy hafiz, Verawati (AMIK Dian Cipta Cendikia,Bandar Lampung) ........................................................ 89-94
Penerapan Metode Rapid Application Develomment (RAD) Dalam Pengembangan Sistem Pemesanan Menu Berbasis Android Aris Baihaqi, Tumini (Fakultas Sains dan Teknologi 1,2 ) .............................................................................. 95-102
Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pariwisata Di Lampung Timur
Sukatmi, Rexa Alfa Rizi
(AMIK DCC Bandar Lampung 12 )  .............................................................................103-108
Implementasi Psak No. 45 Pada Proses Penyusunan Laporan Keuangan Menggunakan M.S. Excel Dan Aplikasi Accurate Accouting Pada STMIK Bani Saleh
Marhakim, Willy Adam (STMIK Bani Saleh 12 )  .............................................................................................. 109-116
Sistem Prediksi Harga KOPI LAMBAR ( Lampung Barat) Dengan Metode Backpropagation, dan Double Exponential ( Studi Kasus BUMDES  ) Supriyanto, Dwi marisa Efendi,Rhomadhon
(STMIK Dian Cipta cendikia Kotabumi 1- )  ...............................................................117-123
Sistem Informasi Pemasaran Produk Umkm Berbasis Web Pada Kecamatan Bumi Nabung  Lampung Tengah
Yuli Syafitri, Agus Prasetyo, Reni Astika
(AMIK Dian Cipta Cendikia Bandar Lampung)  ......................................................124-134
Rancang  Bangun Aplikasi Pembelajaran Aksara Lampung  Berbasis Android Ferly Ardhy, Hendra Syahrobi (Universitas Aisyah Pringewu 1, STMIK Dian Cipta Cendikia 2 )  .............................. 135-143
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Balita Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Forward Chaining Studi Kasus Puskesmas Cempaka Sungkai Selatan Sidik Rahmatullah, Rima Mawarni (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 12 )  .............................................................. 144-153
Rekayasa Perangkat Lunak Perhitungan Harga Pokok Produksi Metode Full Costing  Pada Umkm Mitra Cake Di Bandar Lampung
Pitrawati, Arif Sanjaya
(AMIK Dian Cipta Cendikia, Bandar Lampung)  ...................................................... 154-162

## Rancang Bangun Sistem Ujian Online Menggunakan Algoritma Cosine Similarity Berbasis Web
Haryono, Zaenal Mutaqin Subekti, Widiyawati, Hidayatullah (STMIK Bani Saleh 1234 )  ............................................................................................ 163-168
Model Aplikasi Helpdesk Ticketing System Berbasis Web Menggunakan Metode Rad
Indra Permana  ........................................................................................................... 169-173
Pattern Recognition Tulisan Tangan Huruf Hijaiyah Menggunakan Metode
Convolutional Neural Network (CNN)
Mufassiril Abror, Nopiyanto
(Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 174-178
Aplikasi Sistem Informasi Keuangan Berbasis Android Di Perumahan Taman Karang Bahagia
Melda Ayulestari (Universitas Panca Sakti Bekasi)  .............................................................................. 179-185
Audit Pelayanan Sistem Rujukan Online Puskesmas Menggunakan Framework COBIT 5.0
Nurmayanti, Merri Parida, Ngajiyanto, Ina Anzalna (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ............................................................ 186-195
Perancangan Sistem Informasi Pengolahan Data Nilai Siswa Berbasis Web Erin Ermawati, Anik Sri Wahyuningsih (Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Panca Sakti Bekasi 12 ) ............................. 196-205
Pengembangan Sistem Pelaporan Data Hasil Inspeksi Barang Berbasis Web
Siska Putriani (Universitas Pancasakti Bekasi)  ................................................................................ 206-212 Penerapan Extreme Programming Dalam Perancangan Aplikasi Web Food Market
Tumini, Hilman Septiana
(   Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2 )  ........................... 213-221
Sistem Pencarian Barang Berbasis Website Menggunakan Php Dan Mysql Studi Kasus PT. Surya Technology Industri Sulaeman
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ............................................................................... 222-228
Implementasi Metode Prototype Pada Sistem Peminjaman Alat Kerja Berbasis Web Di PT SK Metalindo
Ali Mulyanto, Arjun Gunawan
(Univeritas Panca Sakti Bekasi)  ................................................................................ 229-233
Aplikasi Tata Cara Wudhu Menggunakan Teknologi Augmented Reality Sebagai Media  Pembelajaran  Di TK Al Fatih Ahmad Yakub , Idarul Fadli (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 234-247
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Petelur Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web Mochammad
Taufiq Hidayat, Ali Mulyanto (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 248-255
Penerapan Metode Prototyping Dalam Perhitungan Hasil Produksi Menggunakan Arduino Uno R3 Dan Php Di PT. Indonesia Epson Industry
Amandha Aulia, Ajar Rohmanu (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 256-264
System Pendukung Keputusan Penentuan Guru Teladan Dengan Metode Profile Matching Hasbulloh, Agmawarnida (Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2 )  ............................................................................ 265-271
Implementasi Waterfall Method Pada Aplikasi Buku Induk Siswa Berbasis Web
Idam Holid , Yogie Krisnayadi (Universitas Panca Sakti 12 )  ........................................................................................ 272-282
Pengembangan Text To Speech Media Pembelajaran Untuk Pengenalan Anggota Tubuh Manusia Kelas V Sekolah Dasar
Juwanda Saputra, Ali Mulianto (Teknik Infomratika Fakulutas Sains dan Teknologi 12 )  ........................................... 283-289
Perancangan Sistem Peminjaman Barang Berupa Aset Tetap Berbasis Web Pada Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Banceuy Bandung Guntur Salasa Priambodo, Perwito, Candra Mecca Sufyana (Politeknik Piksi Ganesha Bandung 1,2,3 )  ................................................................... 290-295
Metode Pemilihan Karyawan Terbaik Sebagai Penentu Goodwill Perguruan Tinggi Dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus Perguruan Tinggi Di Lampung Utara)
Dwi Sartika, Pakarti Riswanto (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................................................................. 296-303
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Merek Smartphone Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Ade Kiki Fatmawati, Muhammad Sultan Raflie, Norma Yunita (Universitas Nusa Mandiri 123 )  .................................................................................. 304-315
Pattern Recognition Aksara Lampung Menggunakan Algoritma Neural Network
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Nopiyanto, Rahmadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  .............................................................................. 316-321
Jurnal informasi dan Komputer Vol : 9 no :2.2021                                                                         P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN USIA CALON PENERIMA VAKSIN DI KAB. NGAWI
Irna Yuniarfi 1 , Saifulloh 2 , Universitas PGRI Madiun 12
Jl. Setia Budi No.85, Kanigoro, Kartoharjo, Madiun, Jawa Timur Email : irnayuniarfi@gmail.com 1 , saifulloh@unipma.ac.id 2

## ABSTRAK
Pandemi  dunia  yang  telah  ditetapkan  pada  tahun  2019  lalu  yang  ditemukan  di  Wuhan,  China  dan menyebar  keseluruh  dunia  yaitu  penyakit  Virus  Corona  atau Covid-19 .  Indonesia  kasus covid-19 setiap harinya meningkat drastis, hingga diberlakukan lockdown , PSBB dan PPKM. Hal tersebut adalah upaya indonesia  dalam  mengurangi  peningkatan covid-19 .  Setelah  adanya  pengembangan  vaksin  di  indonesia dan  sudah  di  distribusikan  keseluruh  wilayah  indonesia,  pemerintah  mewajibkan  masyarakat  untuk vaksin.  Begitu  pula  di  wilayah  Kab.  Ngawi.  masyarakat  dapat  mendaftarkan  diri  ke  Dinas  Kesehatan untuk mendapatkan jadwal vaksin dan penempatan lokasinya. Dengan menggunakan metode algoritma k- means dalam  penempatan  vaksin  Dinas  Kesehatan  dapat  membantu  pengelompokan  lokasi  vaksin  bagi masyarakat berdasarkan data-data  yang ada.  Dalam  membangun sistem  website  pengelompokan dengan menerapkan algoritma k-means digunakan metode pengembangan sistem model Waterfall . Website yang akan  dibangun  akan  menampilkan  hasil  perhitungan algoritma  k-means dengan cluster yang  telah ditentukan  dan  menampilkan  jarak  terdekat.  Dari  perhitungan  tersebut  website  juga  dapat  menampilkan pengelompokan  penempatan  lokasi  vaksin  yang  terbagi  menjadi  3 cluster yaitu  puskesmas  ngawi, puskesmas  ngawi  purba  dan  puskesmas  padas.  Penerapan  metode algoritma  k-means pada  website tersebut  diharapkan  dapat  membantu  kinerja  Dinas  Kesehatan  dalam  menentukan  penempatan  lokasi vaksin bagi calon pasien vaksin yang sudah mendaftar.
Kata kunci : Covid-19 , Vaksin, Algoritma K-Means , Waterfall

## ABSTRACTS
The  world  pandemic  that  was  established  in  2019  was  discovered  in  Wuhan,  China  and  spread throughout  the  world,  namely  the  Corona  Virus  Disease  or  Covid-19.  Indonesia's  Covid-19  cases  are increasing  drastically  every  day,  until  the  implementation  of  the  lockdown,  PSBB  and  PPKM.  This  is Indonesia's effort to reduce the increase in COVID-19. After the development of the vaccine in Indonesia and it has been distributed throughout Indonesia, the government requires the public to get the vaccine. Likewise in the district. Ngawi. the public can register with the Health Office to get the vaccine schedule and  location  placement.  By  using  the  k-means  algorithm  method  in  placing  vaccines,  the  Health  Office can  help  group  vaccine  locations  for  the  community  based  on  existing  data.  In  building  a  website grouping system by applying the k-means algorithm, the Waterfall model system development method is used. The website that will be built will display the results of the k-means calculation with the specified cluster  and  display  the  closest  distance.  From  these  calculations,  the  website  can  also  display  the grouping of vaccine locations which are divided into 3 clusters, namely the Ngawi Public Health Center, the Ngawi Ancient Health Center and the Padas Health Center. The application of the k-means algorithm method  on  the  website  is  expected  to  assist  the  performance  of  the  Health  Office  in  determining  the placement of vaccine locations for prospective vaccine patients who have registered.
Keywords: Covid-19, Vaccine, K-Means Algorithm, Waterfall.
1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Penyakit  Virus  Corona  atau Covid-19 yang diakibatkan oleh virus SARS-CoV-2 merupakan wabah  penyakit  baru  yang  berasal  dari  Kota Wuhan, China dan ditetapkan menjadi pandemi dunia. Dalam mencegah penularan Covid-19 di Indonesia  mewajibkan  semua  masyarakat dalam  melakukan  aktivitas  diluar  maupun didalam  ruangan  harus  memakai  masker, menjaga  jarak,  tidak  berkerumun  dan  mencuci tangan  sesering  mungkin.  Selain  pencegahan diatas  juga  diperlukannya  pengembangan vaksin  yang  dapat  digunakan  oleh  masyarakat yang sesuai dengan BPOM dan WHO.
Setelah  vaksin  siap  digunakan  masyarakat dapat mendaftarkan diri ke tempat-tempat yang telah  menyediakan  vaksin  bagi  masyarakat, seperti  puskesmas  atau  Dinas  Kesehatan. Dalam mendaftar vaksin tentunya ada beberapa data  yang  diperlukan,  seperti  nama  lengkap, usia,  alamat  dan  kesehatan  calon  pasien  itu sendiri. Dengan melakukan pendaftaran tersebut  calon  pasien  penerima  vaksin  akan mendapatkan  jadwal  vaksin  dan  penempatan lokasi vaksin.
Dalam  menentukan  penempatan  lokasi  vaksin dibutuhkan metode yang dapat mengelompokan sesuai dengan data-data
yang sudah
dikumpulkan tersebut. Pengelompokan dilakukan  menggunakan  metode Algoritma  K- Means . K-Means adalah algoritma partisi yang digunakan  untuk  membagi  data  ke  dalam kelompok  yang  berbeda  [1].  Metode  tersebut banyak  digunakan  dan  dipraktekan  pada penelitian, karena metode ini metode pengelompokan yang sederhana mudah dipahami dan diterapkan.
Metode Algoritma  K-Means termasuk  kedalam teknik yang ada pada Data mining. Data mining sendiri  yaitu  proses  dalam  menemukan  dan mengolah  informasi  dalam  data  yang  besar jumlahnya, dan memakai analisis statistik. Data mining  membantu  dalam  mendapatkan  acuan
terbaru  dari  data-data  yang  sudah  di  olah, nantinya  dapat  digunakan  dalam  menentukan keputusan selanjutnya.
Dengan  menerapkan  metode algoritma  k- means clustering kedalam sistem website yang nantinya  dibangun  akan  membantu  dan memudahkan  kinerja  Dinas  Kesehatan  dalam penempatan  lokasi  vaksin  bagi  masyarakat yang telah mendaftarkan diri.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Covid-19
Covid-19 singkatan  dari Coronavirus  Disease- 19 virus  yang  dapat  menjangkit  menular  yang diakibatkan oleh virus corona atau coronavirus jenis  baru.  Virus corona ini  masih  tergolong keluarga  besar  virus  yang  menimbulkan beberapa  penyakit  yang  menjangkit  hewan serta  manusia,  dari  penyakit  sedang  sampai dengan  penyakit  akut.  Penyakit  ini  dapat menular  dari  manusia  ke  manusia  melalui percikan  air  liur  biasa  disebut droplet ,  saat batuk, berbicara ataupun bersin.

## 2.2 Vaksin
Vaksin  yaitu  suatu  zat  yang  digunakan  untuk membuat  dan  membentuk  kekebalan  tubuh terhadap  suatu  penyakit.  Vaksin  adalah  agen biologis  yang  menghasilkan  respon  imun terhadap  antigen  spesifik  yang  berasal  dari patogen  penyebab  penyakit  infeksi  [2].  Vaksin itu  berbeda  dengan  obat,  vaksin  membantu membentuk  kekebalan  tubuh  agar  dapat  kebal terhadap  virus,  sedangkan  obat  itu  dapat menyembuhkan.

## 2.3 Data mining
Data mining yaitu proses dalam
mengelompokan,  menemukan  dan  mengolah informasi  pada  data  dengan  jumlah  yang  besar, dengan menggunakan analisis statistik, matematika  dan  kecerdasan  buatan. Knowledge discovery  in  database (KKD)  penyebutan  lain dari  data  mining  atau  pengenalan  pola.  Data
mining  dapat  dibagi  menjadi  empat  kategori, yaitu  model  prediktif,  analisis  cluster,  analisis asosiasi dan deteksi anomali [3].

## 2.4 Clustering atau Pengelompokan
Clustering yaitu  salah  satu  metode  yang  ada  di data mining, yang bertujuan untuk mengelompokan  sejumlah  data  dalam cluster dengan  objek  karakteristik  yang  mirip  dan berhubungan satu dengan yang lainnya. Clustering merujuk pada pengelompokan dokumen, observasi atau kasus pada kelas yang objeknya  mirip. Cluster adalah  kumpulan dokumen  yang  mirip  satu  sama  lain  tetapi berbeda dari dokumen di cluster lain. Clustering berusaha  untuk  membagi  kumpulan  data menjadi cluster-cluster dengan  anggota  yang relatif sama, dimana kemiripan dokumen dalam cluster yang  sama  tinggi,  dan  kemiripan dokumen pada cluster lain kecil. [4].

## 2.5 Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means adalah  metode  dengan sistem partisi dalam melakukan pengelompokan data,  proses  pemodelan  ini  tanpa  pengawasan atau  supervisi.  Secara  ilmiah,  k-means  menjadi salah  Salah  satu  metode  terpenting  dalam penambangan  data.  Metode k-means  clustering merupakan metode pengelompokan non-
hierarchical yang tujuannya untuk mengelompokkan objek mulai
dari mengidentifikasi  data  yang  akan  di- cluster [5]. Tahapan  dalam  metode algoritma  k-meams yaitu :
a. Menentukan jumlah cluster
b. Menginisialisasi  ke  pusat cluster dengan cara random atau acak
c. Lakukan perhitungan jarak ke pusat cluster untuk setiap data untuk mendapatkan jarak terdekat dengan rumus :
D( x i, u i ) = √ ∑ 2 (1) x i : Data kriteria u i : Centroid n   : Jumlah data (atribut) i   : Iterasi
d. Lakukan  langkah  ke  3  jika  ada  data  yang akan ditambahkan.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Tahapan Pengumpulan Data
a. Observasi
Observasi  langsung  terhadap  suatu  objek  yang sedang  diteliti,  mendatangi  secara  langsung tempat  penelitian  yaitu  di  Dinas  Kesehatan. Mengetahui  data-data  yang  ada  dan  melakukan pengamatan data-data tersebut.

## b. W awancara
Wawancara  yaitu  kegiatan  tanya  jawab  antara dua pihak yaitu narasumber yang bersangkutan. Wawancara  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan mewawancarai  staff  yang  bertugas  dalam mengelola  bagian  pendataan  mengenai  calon pasien penerima vaksin yang sudah mendaftar di Dinas Kesehatan.

## 3.2 Metode Pengembangan Sistem
Model  Waterfall  merupakan  salah  satu  model pengembangan  perangkat  lunak  yang  ada  di dalam  model  SDLC  ( Sequencial  Development Life  Cycle ).  Model waterfall adalah  model yang  paling  banyak  digunakan  untuk  tahap pengembangan.  Model waterfall ini  juga dikenal  dengan  nama  model  tradisional  atau model  klasik.  Model  air  terjun  ( waterfall ) sering  juga  disebut  model  sekuensial  linier ( squential  linear )  atau  alur  hidup  klasik
( Classic cycle )” [6].
Gambar 1. Tahapan-tahapan Metode Waterfall
Berdasakan  gambar  diatas  dapat  diuraikan sebagai berikut :

## 1. Requirement
Requirement atau  biasa  disebut  analisis kebutuhan bertujuan untuk mendapatkan
informasi yang
bersangkutan
dengan menggunakan studi literatur dari jurnal, internet dan  skripsi  atau  tesis  dilakukan  wawancara kepada  narasumber  dan  observasi  ke  Dinas Kesehatan.  Data  yang  akan  digunakan  yaitu nama,  usia,  kesehatan  dan  alamat  peserta  yang sudah  mendaftar  vaksin  di  Dinas  Kesehatan. Setelah  mendapatkan  data  dilakukan  proses algoritma
k-means clustering untuk mendapatkan hasil
pengelompokan penempatan vaksin.

## 2. Design
Tahapan kedua yaitu desain sistem, tahapan ini dapat  mempermudah  dalam  proses  alur sistemnya.  Pada  tahapan  ini  proses  alur  sistem dirancang  dengan  membuat flowchart alur sistem, usecase diagram, activity diagram  dan squence
diagram. Perancangan tersebut berguna  dalam  mengetahui  alur  sistem, kegunaan website dan  aktivitas  yang  dapat dilakukan pengguna pada sistem yang digunakan.  Membuat  UX  ( User  Experience ) berguna  dalam  menampilkan  antarmuka  pada website .

## 3. Implementation
Implementation atau  pengkodingan  adalah tahap  ketiga  yang  harus  dilakukan.  Dalam pembuatan website ini menerapkan perancangan  sistem  dan  data  yang  telah dilakukan  agar  sesuai  dengan  kebutuhan. Setelah  proses  pengkodingan  selesai website yang  telah  dibuat  dapat  digunakan  dan diimplementasikan.

## 4. Verification
Verification atau  pengujian  sistem  yaitu
tahapan  keempat  yang  harus  dilakukan. Pengujian  sistem  bertujuan  untuk  menemukan kesalahan  dalam  sistem  dan  memodifikasi sistem. Penelitian ini menggunakan penyebaran kuesioner.  Hasil  kuesioner  akan  dihitung dengan skala  likert dan  nantinya  dapat menghasilkan suatu kesimpulan.
5. Maintenance
Maintenance atau pemeliharaan adalah tahapan terakhir  yang  harus  dilakukan  tahapan  ini dilakukan  jila  selama  penggunaan  sistem mengalami  kendala  dan  terdapat  kekurangan dan masalah, nantinya akan dilakukan perbaikan dan pengembangan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisis Sistem
Analisis  sistem  yaitu  langkah  awal  dalam membangun  suatu  sistem,  dengan  melakukan analisis nantinya akan mendapatkan permasalahan  yang  dapat  membantu  dalam membangun  suatu  system.  Dalam  penelitian yang dilakukan data yang diambil berupa nama pendaftar  vaksin,  usia,  kesehatan  dan  alamat. Penelitian  ini  hanya  mengambil  10  pendaftar yang diambil secara acak.
Setalah mendapatkan  10  pendaftar  vaksin  akan  di lakukan perhitungan algoritma K-Means dengan  menggunakan  rumus  yang  sudah  ada. Dari  data  tersebut  ada  3  kriteria  yang  akan digunakan yaitu usia, kesehatan dan alamat. Adapun  alur  proses algoritma  k-means yang akan dilakukan yaitu :
Mulai
Menentukan
Jumlah Cluster Menentukan Pusat Cluster Hitung Jarak data  ke masing-masing Pusat Cluster yang telah di tentukan Menentukan jarak terdekat dari cluster yang telah dihitung Kelompokkan kedalam cluster yang sudah ditentukan Tampilkan Hasil Selesai Gambar 2. Alur Proses Algoritma K-Means
Adapun  tabel  data  yang  sudah  dikumpulkan dari Dinas Kesehatan Ngawi yaitu :
Tabel 1 Data Pendaftar Vaksin N o Nama Usi a Kese hatan Alamat 1 Wahyu Hendra wan 18 Sehat Kecamatan Ngawi 2 Chandra evendi 26 Sehat Kecamatan Ngawi 3 Adi Sumarn o 50 Sehat Kecamatan Padas 4 Sinta Okta 23 Sehat Kecamatan Ngawi 5 Esti Susilo 38 Sehat Kecamatan Kasreman 6 Adelia Sandra 21 Sehat Kecamatan Ngawi 7 Tri Budion o 47 Sehat Kecamatan Kasreman 8 Maulina nur fitri 30 Sehat Kecamatan Padas 9 Rukmin i 52 Sehat Kecamatan Kasreman 10 Joni Wahyud i 56 Sehat Kecamatan Padas
Pada  tabel  diatas  yaitu  data-data  yang  telah dilkumpulkan  pada  kriteria  kesehatan  dan alamat data diinisialisasikan agar dapat di hitung nantinya.
Berikut inisialisasi kesehatan dan alamat :
Tabel 2. Inisialisasi Kesehatan Kesehatan Inisialisasi Sehat 1 Tidak Sehat 2 Tabel 3. Inisialisasi Alamat Alamat Inisialisasi Kecamatan Ngawi 1 Kecamatan Kasreman 2 Kecamatan Padas 3
Selanjutnya dilakukan perhitungan algoritma k-
means manual pada Microsoft Office Excel 2007 sebagai berikut :
a. Menentukan jumlah cluster
Jumlah cluster yang  ditentukan  sebanyak  3 cluster , yaitu cluster 1 puskesmas ngawi, cluster
2 puskesmas  ngawi  purba, cluster  3 puskesmas padas.
b. Menentukan pusat cluster
Tabel 2. Pusat cluster Data cluster usia kesehatan alamat Data ke-1 Cluster 1 18 1 1 Data ke-5 Cluster 2 38 1 2 Data ke-10 Cluster 3 56 1 3
c. Menghitung Algoritma k-means
clustering
Tahapan selanjutnya yaitu menghitung K-Means clustering dengan  menggunakam microsoft office  excel dengan  rumus  yang  ada.  Dengan menghitung  jarak  setiap  data  ke  setiap  data pusat cluster yang  telah  ditentukan  dengan menggunakan  persamaan Euclidean  Distance . Rumus Euclidean Distance yaitu : D( x i, u i ) = √ ∑
2
Hitung  jarak  dari  data  pertama  ke  pusat cluster pertama
D 11 =
Hitung  jarak  dari  data  pertama  ke  pusat cluster kedua D 12 =
Hitung  jarak  dari  data  pertama  ke  pusat cluster ketiga D 13 =
Berikut hasil perhitungan algoritma k-means :
Tabel 3. Perhitungan Jarak Terdekat
Nama C1 C2 C3 Jarak Terdek at Wahyu Hendraw an 0 20,025  38,0526 0 Chandra evendi 8 12,0416 30,0666 8 Adi Sumarno 32,0624 12,0416 6 6 Sinta Okta 5 15,0333 33,0606 5 Esti Susilo 20,025 0 18,0278 0 Adelia sandra 3 17,0294 35,0571 3 Tri Budiono 29,0172 9 9,05539 9 Maulina nur fitri 12,1655 8,06226 26 8,0622 6 Rukmini  34,0147 14 4,12311 4,1231 1 Joni Wahyudi 38,0526 18,0278 0 0 Pada tabel diatas kemudian dapat di kelompokkan  kedalam cluster yang  sudah ditentukan  di  awal.  Pengelompokan cluster didapatkan hasil akhir yang menunjukkan lokasi dimana  calon  pasien  penerima  vaksin  akan melakukan vaksinasi.
Tabel 4. Pengelompokan cluster Nama Cluster C1 C2 C3 Wahyu Hendrawan 1 Chandra evendi 1 Adi Sumarno 1 Sinta Okta 1 Esti Susilo 1 Adelia sandra 1 Tri Budiono 1 Maulina nur fitri 1 Rukmini 1 Joni Wahyudi 1
4.2 Perancangan Sistem

## 1. Alur sistem
Mulai Login menginputkan username dan password Login berhasil? Input, edit dan hapus data kesehatan, alamat, peserta dan menentukan pusat cluster Menu dashboard Form data perhitungan memproses perhitungan algoritma k-means Form data pengelompokan memproses pengelompokan cluster untuk mengetahui penempatan vaksin Logout Selesai Ya Tidak
Gambar 3. Flowchart alur sistem
Gambar  diatas  menggambarkan  alur  sistem yang  akan  dibuat  yaitu  pengguna  sistem tersebut  melakukan  login,  setelah  berhasil dapat  melakukan  tambah  data,  edit  dan  hapus pada  form  yang  tersedia,  setelah  itu  dapat memproses  perhitungan k-means  clustering dan memproses pengelompokan cluster penempatan vaksin.
2. Use case diagram
Use case diagram yaitu cara untuk menggambarkan tingkah laku sistem informasi yang  akan  dibangun  dan  mengetahui  fungsi sistem  dan  aktor  berhak  mengakses  apa  saja [8].  Berikut use  case diagram  pada  website pengelompokan :
Gambar 4. Use case Diagram
Pada  gambar  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa admin  dapat  mengakses  4  fungsi  tersebut  jika sudah  melakukan  login  terlebih  dahulu,  jadi menggunakan  panah include yang  berarti fungsi-fungsi  tersebut  tidak  dapat  berdiri sendiri  atau  harus  melakukan  fungsi  lain  yaitu melakukan  login  agar  dapat  mengakses  4 fungsi lainnya.

## 3. Activity Diagram
Activity diagram  merupakan  suatu  alur  pada sistem
yang
dibuat.
Diagram
ini memperlihatkan  aliaran  dari  suatu  aktifitas  ke aktifitas  lainnya  dalam  suatu  sistem  [9]. Berikut activity diagram pada website pengelompokan :
Gambar 5. Activity Diagram
Admin  akan  menggunakan  sistem  pertama  kali harus membuka website, sistem akan
menampilkan form login, admin akan
melakukan login jika login berhasil sistem akan menampilkan  dashboard.  Selanjutnya  admin dapat memilih form data kesehatan, data alamat, data  peserta  dan  data  pusat cluster ,  masing- masing  form  tersebut  admin  dapat  menjalankan tambah  data,  edit  data  dan  hapus  data.
Selanjutnya admin memilih form data
perhitungan  sistem  akan  menampilkan  data perhitungan cluster dalam  bentuk  tabel,  admin juga  dapat  memilih  form  data  pengelompokan sistem  akan  menampilkan  data  pengelompokan cluster penempatan  vaksin  bagi  calon  pasien yang  sudah  mendaftar,  terakhir  admin  dapat melakukan logout dan selesai.

## 4. Squence
Diagram Pengertian squence diagram yaitu menggambarkan suatu peristiwa yang dilakukan secara  berurutan  interaksi  antar  objek  dengan sistem . Berdasarkan dari waktu langkah-langkah atau  urutan  yang  dilakukan  agar  dapat menghasilkan sesuatu yang dibutuhkan.
Sequence diagram  terdiri  dari  dimensi  vertikal (waktu)  dan  dimensi horizontal (objek  terkait)
[10]. Berikut squence diagram yang dibuat:
Gambar 6. Squence Diagarm
Dapat  dijelaskan  objek  yang  ada  pada  sistem berinteraksi  dengan  admin,  admin  dapat mengakses dengan mengisikan nama pengguna atau  username  dan  kata  sandi,  form  dashbord akan  ditampilkan  oleh  sistem,  admin  dapat menginput data peserta, kesehatan, alamat dan pusat cluster. Selanjutnya sistem menampilkan
proses  clustering  data  peserta  dan  proses pengelompokan  penempatan  vaksin,  admin dapat  melihat  pengelompokan  penempatan vaksin bagi peserta dan logout sistem .

## 4.3 Implementation
Implementasi  dilakukan  setelah  perancangan sistem  selesai  dirancang,  dengan  menerapkan proses algoritma  k-means  clustering dan rancangan  kedalam  sistem  yang  akan  dibuat. Pembuatan  sebuah  sistem  perlu  adanya pengkodingan  agar  sistem  yang  dirancang sebelumnya  dapat  dijalankan  dan  berfungsi sesuai  dengan  kebutuhan.  Pada  implementasi sistem  ini  penggunaan  data  dan  rancangan  ini sesuai dengan pembahasan diatas.
Sistem  yang  akan  diimplementasikan  ini berguna  dalam  menjalankan  proses algoritma
k-means clustering yang menghasilkan pengelompokan penempatan vaksin bagi peserta  yang  sudah  mendaftar,  hal  ini membantu  Dinas  Kesehatan  dalam  membagi setiap  peserta  melakukan  vaksin  dimana, Website  yang  dibangun  bertujuan  untuk mebantu  Dinas  Kesehatan  dalam  meringankan pekerjaan.  Adapun  tampilan  antarmuka  pada website  yang  akan  digunakan  oleh  admin  dari Dinas Kesehatan yaitu :
a. Halaman Login
Pertamakali  saat  pengguna  mengakses  website, halaman  login  akan  muncul  sebelum  memasuki sistem  websitenya.  Dengan  melakukan  login atau  memasukan  username  dan  password  yang sudah  ada,  baru  dapat  memasuki  halaman selanjutnya.
Gambar 7. Halaman Login

## b. Halaman Dashboard
Setelah  login,  akan  ditampilkan  halaman dashboard  yang  berisi  informasi  jumlah  setiap data yang sudah diinputkan.
Gambar 8. Halaman Dashboard
c. Halaman Data Kesehatan
Pada tampilan data kesehatan dapat menambahkan  data  kesehatan  jika  diperlukan, sudah ditentukan dan disepakati bersama. Selain itu juga ada form edit dan hapus.
Gambar 9. Halaman Data Kesehatan

## d. Halaman Data Alamat
Halaman  data  alamat  tampilannya  hampir sama  dengan  halaman  data  kesehatan, hanya  saja  halaman  ini  digunakan  untuk alamat.  Data  kesehatan  dan  alamat berfungsi untuk menginisialisasi kesehatan dan  alamat  kedalam  angka  agar  dapat dihitung.
Gambar 10. Halaman Data Alamat
e. Halaman Data Peserta
Tampilan  pada  halaman  data  peserta  berguna untuk  menambahkan  data  peserta  baru  dengan menginputkan  data-data  yang  dibutuhkan.  Pada tampilan ini juga dapat mengedit dan hapus data peserta.
Gambar 11. Halaman Data Peserta f. Halaman Data Pusat Cluster
Halaman  data  pusat cluster yaitu  menentukan pusat cluster dengan  memilih  data  secara random  dengan  jumlah cluster yang  telah ditentukan terlebih dahulu. Tahapan ini tahapan awal sebelum dilakukannya perhitungan
algoritma k-means clustering .
Gambar 12. Halaman Data Pusat Cluster
g. Halaman Data Perhitungan
Tampilan halaman ini menampilkan perhitungan algoritma  k-means  clustering dengan  cara  klik  proses  yang  ada, selanjutnya sistem akan memproses semua data yang sudah diinputkan dan menghasilkan perhitungan dan jarak terdekat  untuk  mempermudah  nanti  dalam pengelompokan.
Gambar 13. Halaman Data Perhitungan

## h. Halaman Data Pengelompokan
Halaman ini menampilkan hasil pengelompokan penempatan  vaksin  bagi  peserta  yan  telah mendaftar  dan  sudah  diinputkan  kedalam sistem.  Pada  halaman  ini  jika  sudah  diinputkan tinggal klik proses hasilnya akan di refresh, jika banyak  data  yang  diinputkan  agar  lebih  mudah mencari  data,  pengguna  dapat  mengisi  nama pada  kolom  search.  Setelah  selesai  pengguna dapat melakukan logout dan keluar dari sistem.
Gambar 14. Halaman Data

## Pengelompokan

## 4.4 Pengujian
Tahapan  terakhir  yang  dilakukan  setelah menyelesaikan  rangkaian  sebelumnya  yaitu melakukan pengujian sistem. Pengujian sistem berguna untuk dapat menyimpulkan kesimpulan  yang  diambil  dari  penelitian  yang dilakukan,  memudahkan  pengguna  dalam menggunakannya,  pengguna  nyaman  atau tidak  dan  lain  sebagainya.  Pada  pengujian sistem  website  data  mining  ini  menggunakan kuesioner  yang  akan  diisi  oleh  admin  yang mengoperasikan sistem website tersebut.
Pada perhitungan hasil kuesioner ini menggunakan  skala  likert.  Pengertian  skala likert  sendiri  yaitu  suatu  jawaban  dari pertanyaan  atau  pernyataan  yang  diberikan dengan  skala  yang  disediakan  yaitu  5  tingkat. Dari  jawaban  tersebut  nantinya  akan  di  hitung dengan rumus yang ada untuk dapat menghasilkan kesimpulan.
Ada  dua  bentuk  jenis  pertanyaan  skala  likert, yaitu bentuk pertanyaan positif untuk mengukur  skala  positif  dan  bentuk  pertanyaan negatif untuk mengukur skala negatif. Pertanyaan positif diberi skor 5, 4, 3, 2, dan 1; bentuk pertanyaan negatif diberi skor 1, 2, 3, 4, dan 5 [11]. Pada pengujian ini skala likert yang digunakan  yaitu  5  tingkat  dan  skala  5-1  yaitu Sangat Setuju = 5, Setuju = 4 , Cukup Setuju = 3, Tidak Setuju = 2 dan Sangat Tidak Setuju = 1.
Berikut pertanyaan kuesioner yang telah dibuat
:
Tabel 5. Kuesioner Pengujian Sistem No Pertanyaan
1. Apakah tampilan interface website clustering yang dibuat menarik?
2. Apakah website yang dibuat mudah dimengerti dan mudah digunakan?
3. Website yang dibuat sudah sesuai dengan kebutuhan yang sudah ditentukan
4. Apakah menu dan fitur-fitur yang ada pada website dapat digunakan dengan baik?
5. Apakah perhitungan clustering yang ada pada website akurat?
6. Website pengelompokan yang dibuat jarang terjadi non-responding
7. Apakah website ini membantu dalam pengelompokan penempatan vaksin bagi peserta yang sudah mendaftar?
8. Bagaimana pendapat pengguna mengenai desain, warna dan tata letak icon, fitur dan menu pada website?
9. Apakah website memudahkan dalam pekerjaan pengguna?
10. Apakah anda puas dengan keseluruhan kinerja website tersebut?
Kuesioner  yang  telah  dibuat  diatas  dibagikan kepada beberapa admin yang pernah
menggunakan  dan  mengoperasikan  sistem pengelompokan tersebut. Setelah semua kuesioner  dijawab  akan  dilakukan  perhitungan dengan  menggunakan skala  likert .  Berikut perhitungan kuesioner pengujian sistem dengan menggunakan skala likert :
Tabel 6. Perhitungan Skala Likert Pertanyaan Skala Total 1 2 3 4 5
1 0 0 1 3 1 20 2 0 0 1 2 2 21
3 0 0 1 3 1 20
4 0 0 1 2 2 21
5 0 0 1 2 2 21 6 0 0 1 1 3 22 7 0 0 1 3 1 20 8 0 0 1 1 3 22 9 0 0 0 4 1 21 10
0 0 1 3 1 20 Total 208 Rata-rata Skala (total/total tertinggi*100) 83,2%
disimpulkan  hasil skala  likert yang  dihitung dari  kuesioner  yang  telah  dibuat  mengenai website  pengelompokan  penempatan  vaksin menggunakan  metode algoritma  k-means dan telah  dijawab  oleh  5  responden  yang  pernah menggunakan  sistem  tersebut,  perhitungan skala  likert menggunakan  rumus  sebagai berikut:
Rumus Interval yaitu  batasan  jarak  yang digunakan  untuk  mengetahui  persen  dari  jarak rendah  yaitu  0%  hingga  jarak  tertingginya 100%.
I = 100 / Jumlah Skor atau Skala ( Likert ) Maka = 100 / 5 = 20. Hasil I yaitu = 20 Interval  jarak  dari  terendah  0%  hingga tertinggi  100  %).  Berikut  skornya  berdasarkan interval:
- 0% - 19,99% = Sangat Tidak Setuju
- 20% - 39,99% = Kurang Setuju
- 40% - 59,99% = Ragu
- 60% - 79,99% = Setuju
- 80% - 100% = Sangat Setuju [12].
Hasil  yang didasarkan dari jawaban 5 reponden tersebut    menghasilkan  penilaian  sesuai  dengan skala  likert .  Rata-rata  nilai  skala  yang  telah
didapatkan dari kuesioner website pengelompokan berdasarkan usia dalam penempatan  vaksin  menghasilkan  83,2%.  Dari hasil  yang  didapatkan  indeks interval masuk kedalam kategori Sangat Setuju.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian yang sudah dilakukan dapat ditarik kesimpulan  yang  didasarkan  pada  tahapan yang telah diselesaikan yaitu :
1. Metode algoritma k-means adalah metode yang  digunakan  pada  sistem  website untuk pengelompokan usia dalam
memperoleh  hasil  penempatan  vaksin bagi  peserta  yang  sudah  mendaftar. Tujuannya dapat membantu Dinas Kesehatan  Ngawi  dalam  menentukan tempat  vaksin  bagi  calon  pasien  dan mempermudah pekerjaan.
2. Hasil  yang  diperoleh  pada  sistem  setelah menentukan  jumlah cluster dan  jarak pusat cluster yaitu  penempatan  vaksin.
Terdapat  3 cluster yaitu  puskesmas ngawi,  puskesmas  ngawi  purba  dan puskesmas padas. Kelompok yang
tergolong  pada cluster 1  yaitu  ada  4 peserta  ditempatkan  di  puskesmas  ngawi, cluster 2  ada  3  peserta  ditempatkan  di puskesmas ngawi purba dan cluster 3 ada 3  peserta  ditempatkan  di  puskesmas padas.
3. Pengujian  sistem  yang  dilakukan  dengan menyebar  kuesioner  kepada  beberapa admin  yang  telah  menggunakannya,  rata- rata  menjawab  sistem  sudah  sesuai kebutuhan.  Sistem  mudah  digunakan  dan mudah  dipahami  oleh  pengguna,  non- responding dan responsif.
Saran  bagi  penelitian  selanjutnya  yang  dapat diberikan yaitu:
1. Dapat  ditingkatkan  lagi  pada  responsif menu-menu yang terdapat pada sistem agar
lebih nyaman dalam menggunakannya.
2. Dapat ditambahkan lagi beberapa hal yang mungkin perlu dimasukkan kedalam sistem agar sistem lebih baik kedepannya.
3. Dapat  menambahkan  data-data  lain  yang mungkin  berpengaruh  pada  perhitungan algoritma  k-means  clustering juga  hasil pengelompokan  penempatan  vaksin  dan nantinya  perlu  dimasukkan  dalam  sistem tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  S.  R.
Andani, and Handrizal, “Pemanfaatan Algoritma Clushtering Dalam Mengelompokkan  Jumlah  Desa /  Kelurahan  Yang  Memiliki Sarana Kesehatan Menurut Provinsi  Dengan  K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol.
1, no. 1, pp. 124–131, 2017.
[2] I. P. Sari and S. Sriwidodo, “Perkembangan
Teknologi Terkini dalam Mempercepat  Produksi  Vaksin
COVID-19,” Maj.  Farmasetika , vol. 5, no. 5, p. 204, 2020.
[3]  K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “Data Mining:  Penerapan  Rapidminer
Dengan  K-Means  Cluster  Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan Provinsi,” Comput.
Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  vol.  3,  no.  2,
p. 173, 2018.
[4]  Noviyanto,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Mengelompokkan Jumlah Kematian,” Paradig.  Inform. dan  Komput. ,  vol.  22,  no.  2, 2020.
[5]  F.  A.  Tanjung,  A.  P.  Windarto,  and  M. Fauzan,  “Penerapan  Metode  K- Means  Pada  Pengelompokkan Pengangguran  Di  Indonesia,” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf. dan  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1, pp. 61–74, 2021.
[6]  M. Susilo, “Rancang Bangun Website Toko
Online  Menggunakan  Metode Waterfall,” InfoTekJar  (Jurnal
Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 2, pp. 98– 105, 2018.
[7]  Rizaldi,  “Penerapan  Waterfall  Dalam Membangun  Sistem  Informasi Pengolahan  Data,”  vol.  IV,  no. 1, pp. 71–80, 2017.
[8]  Y.  P.  Santoso,  M.  Marlina,  and  H.  Agung,
“Implementasi Metode K- Means  Clustering  pada  Sistem Rekomendasi Dosen Tetap Berdasarkan  Penilaian  Dosen,”
J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 3, no. 4, p. 228, 2018.
[9]  R.  Nursyanti,  R.  Y.  R.  Alamsyah,  and  S. Perdana, “Perancangan Aplikasi Berbasis Web Untuk Membantu Pengujian  Kualitas  Kain  Tekstil Otomotif  (Studi  Kasus  Pada  Pt. Ateja  Multi  Industri),” Explor. J.  Sist.  Inf.  dan  Telemat. ,  vol. 10, no. 2, 2019.
[10]  T.  B.  Kurniawan,  “Perancangan  Sistem Aplikasi  Pemesanan  Makanan
Dan  Minuman  Pada  Cafetaria No  Caffe  Di  Tanjung  Balai Karimun  Menggunakan  Bahasa Pemograman,” J. TIKAR , vol. 1, no. 2, pp. 192–206, 2020.
[11]  V.  H.  Pranatawijaya,  W.  Widiatry,  R. Priskila,  and  P.  B.  A.  A.  Putra, “Penerapan  Skala  Likert  dan Skala Dikotomi Pada Kuesioner Online,” J.  Sains  dan  Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 128–137, 2019.
[12]  Sumartini,  K.  S.  Harahap,  and  Sthevany, “Kajian  Pengendalian  Mutu
Produk  Tuna  Loin  Precooked Frozen Di Perusahaan Pembekuan  Tuna  X  Study  of Quality  Control  of  Tuna  Loin Precooked Frozen Products Using the Likert Scale Method,” Ind. Pengolah. pangan dan Has. Perikan. secara simultan Meningkat.  concern  di  Bid. keamanan pangan dan Pengendali.  mutu.  Pengendali. mutu  yang  paling  dasar  adalah GMP  (Good  Manuf.  Pract.  dan
SSOP  (Sanitation  Stand.  Oper. Proc ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  29–38,
2020.