Vol. 12, No. 1, September 2021, pp. 51 – 55 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## PENERAPAN METODE CLUSTERING K-MENS UNTUK MEMBANTU MENTUKAN TINGKATAN STATUS  DAERAH DAMPAK COVID 19
Eki Juliana 1 , Yuliana 2 , dan Vivi Nur Aleyda 3
1,2,3 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer UNDA University Ekijuliana6@gmail.com 1 ,yuliana08016@gmail.com 2 ,vnurlyda@gmail.com 3

## Abstrak
Penyakit menular yang dapat menyerang daerah pernafasan telah dideteksi masuk di Indonesia sekitar awal tahun 2020 yaitu Corona Virus Disease-2019 atau Covid-19. Penularan  virus  ini  cukup  ringan  dengan  cairan  yang  dikeluarkan  seseorang  dari hidung, bersin, dan batuk dari pasien yang terjangkit, maka dari itu penularannya sangat  cepat.  Perkembangan  klaster  covid-19  ini  dapat  diakibatkan  dari  faktor manusianya yang tidak mematuhi peraturan protokol kesehatan. Peristiwa ini dapat diketahui dari jumlah kasus Covid-19 tertinggi antar per provinsinya yaitu Jakarta dengan kasus positif 9.128 jiwa perhari dengan kesembuhan 11.857 jiwa perhari, sedangkan penularan Covid-19 dengan kasus yang terendah penyebarannya adalah Maluku terdapat 69 jiwa kasus positif perhari dan kesembuhannya 23 jiwa perhari. Penelitian ini menerapkan algoritma k-means clustering dengan batuan tool weka agar  dapat  melakukan  pengklasifikasian    pengelolaan  kasus  Covid-19  untuk menetukan  pengelompokan  status  zona  pada  setiap  provinsinya  dengan menggunakan 3 cluster yaitu rendah, Sedang dan Tinggi. Sehingga diperoleh hasil data 4 provinsi  zona Merah, 11 Provinsi zona Kuning, dan 19 provinsi zona hijau. Kata Kunci: Algoritma K-means, Clustering, Covid-19, Status Zona, tool weka

## Abstract
Infectious  diseases  that  can  attack  the  respiratory  area  have  been  detected  in Indonesia  around  the  beginning  of  2020,  namely  Corona  Virus  Disease-2019  or Covid-19. The  transmission  of  this  virus  is  quite  light,  with  fluids  released  by  a person  from  the  nose,  sneezing,  and  coughing  from  infected  patients,  therefore transmission is very fast. The development of this covid-19 cluster can be caused by human factors that do not comply with health protocol regulations. This event can be seen from the highest number of Covid-19 cases per province, namely Jakarta with  9,128  positive  cases  per  day  with  healing  11,857  people  per  day,  while  the transmission of Covid-19 with the lowest case spread was Maluku, there were 69 positive cases per day and 23 people recovered. per day. This study applies the k- means clustering algorithm with the Weka tool in order to classify the management of Covid-19 cases to determine the grouping of zone status in each province using 3 clusters, namely positive patients, recovered and dead patients from each province in Indonesia. So that the data obtained from 4 provinces in the red zone, 11 provinces in the yellow zone, and 19 provinces in the green zone.
Keywords:  Algoritma K-means, Clustering, Covid-19, Status Zona, tool weka
1. Pendahuluan
Pada awal tahun 2020 terdapat sebuah virus
yang membuat semua orang didunia khususnya  di  Wuhan,  China  menjadi  heboh dan ketakutan Virus tersebut yaitu
CoronaVirus  Disease-2019  atau  Covid-19. Virus  tersebut  baru  diidentifikasi  sebagai sebagai  SARS-CoV-2,  virus  ini  pertama  kali terdeteksi  didaerah  wuhan,  China  pada desember 2019 lalu kemudian mulai menyebar  keseluruh  negara-negara  lain. Penyebaran  virus  ini  sangat  cepat  sehingga masyarakat indonesia menimbulkan ketakutan dan  keresahan  pada  virus  tersebut  karena penyebarannya  dapat  melalui  cairan  yang dikeluarkan seseorang dari hidung, bersin, dan batuk  dari  pasien  yang  terjangkit.  Kemudian pemerintah
langsung
melakukan pemberlakuan kebijakan-kebijakan yaitu salah satunya  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan Masyarakat  (PPKM)  yang  saat  ini  sedang  di terapkan.
Semenjak Indonesia terdeteksi Covid- 19  pada  awal  tahun  2020,  kasusnya  semakin meningkat  dengan  cepat.  Provinsi  yang pertama  kali  terdampak  adalah  jakarta  dan yang  paling  tinggi  tingkat  kasusnya  diantara provinsi lainnya yang ada di Indonesia sampai saat ini Pemantauan data pada tanggal 18 juli 2021 dengan kasus positif 9.128 jiwa perhari dengan  kesembuhan  11.857  jiwa  perhari, sedangkan  penularan  Covid-19  dengan kasus yang terendah penyebarannya adalah Maluku terdapat  69  jiwa  kasus  positif  perhari  dan kesembuhannya 23 jiwa perhari. Pemantauan data  pada  tanggal  18  juli  2021  di  seluruh provinsi  Indonesia  dengan  kasus  Positif mencapai    44.721  jiwa,  Sembuh  mencapai 29.264  jiwa  dan  Kematian  mencapai  1.093 jiwa  atau  sebanding  78,6  %.  Sehingga masyarakat  harus  membentuk  imun  tubuh yang  baik  agar  kita  dianjurkan  untuk mengonsumsi  vitamin  c,  buah-buahan  dan sayuran yang cukup serta menjaga pola tidur yang  baik  dan  berjemur  dipagi  hari.  Karena Sampai  saat  ini  banyak  sekali  orang  yang terjangkit virus ini tetapi tidak memiliki gejala seperti  batuk  ataupun  panas  yang  tinggi,  dan sekarang  pun  belum  ditemukan  obat  untuk virus  ini,  walaupun  dunia  sudah  membuat sebuah  vaksin  untuk  virus  ini  tetapi  belum menutup kemungkinan seseorang yang sudah divaksin  tersebut  tidak  dapat  lagi  terjangkit virus ini.
Dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk
melakukan  clustering  pada  data  penularan Covid-19  di  Provinsi  seluruh  Indonesia Sehingga  dapat  membatu    untuk  membetuk cluster zona penyebaran covid 19. Clustering ini  adalah  metode  data  mining  yang  dapat digunakan  dalam  melakukan  pengategorian data yang serupa atau sama sehingga menjadi cluster. Proses penggunaan algoritma clustering  yaitu  dengan  mencari  data  pada seluruh set/bagian dan dijadikan subkelompok atau  bagian  kelompok.  Adapun  harapan  dari penelitian ini agar dapat membatu pemerintah dalam  mengelompokan  zona  penyebaran covid-19  dan  memberikan  keterangan  status zona  dari  angka  penyebaran  covid  tertinggi, sedang dan rendah.

## 2. Metode
A. Tahap Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini di  peroleh  dari  kasus  penyebaran  covid-19 pada  tanggal  18  Juli  2021  dari  34    provinsi yang ada di indonesia yang di ambil langsung dari situs web resmi  Data Riset dan Teknologi Covid-19 Indonesia (ristekbrin.go.id)
B. Pembagian Zona di Indonesia  pada pandemi covid-19 Menurut Gugus Tugas Percepatan Penanganan Covid-19, kriteria zonasi wilayah berdasarkan  warna  tersebut  merupakan indikator kategori risiko Covid-19 yang dilihat dari tingkat penularannya ataupun penyebarannya
Berikut  ini  Beberapa  pembagian  zona  di
Indonesia :
a) Zona Hijau ( Tidak Terdampak atau sudah tidak terinfeksi virus covid 19 )
b) Zona  Kuning  (  Resiko  penyebaran  covid rendah)
c) Zona  Orange  (  Resiko  penyebaran  covid sedang )
d) Zona  Merah  (  Resiko  penyebaran  covid Tinggi )
C. Metode Clustering Clustering  adalah  memisahkan  data  ke dalam  kelompok-kelompok  yang  memiliki obyek  dengan  karakteristik  yang  serupa. Clustering ini merupakan awalan dari sebuah data mining.[3]

## D. Algoritma K-Means
Salah satu algoritma Clustering adalah K- Means yang digunakan untuk
mengelompokkan  data  menjadi  beberapa kelompok dengan beberapa Cluster.[1] Data – data  dipilih  menjadi  beberapa  kelompok dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  lalu dikumpulkan  menjadi  satu  dalam  sebuah Cluster.Dimana  setiap  Cluster  memiliki  titik pusat  yang  disebut  Centroid.  Berikut  adalah tahapan-tahapan  untuk  melakukan  optimasi mengunakan algoritma K-Means[1]
a) Pilihlah jumlah Cluster (k) yang diinginkan pada dataset
b) Tentukan  titik  pusat  (Centroid)  secara acak/random pada tahap awal
c) Hitunglah jarak terdekat setiap data dengan Centroid.Untuk menghitung jarak terdekat dengan Centroid adalah Euclidean distance d) Hitung  kembali  pusat  Cluster  dengan keanggotaan Cluster yang sekarang.Pusat  Cluster  adalah  rata  –  rata dari semua data dalam sebuah Cluster. e) Kelompokan  hasil    cluster  dan  berikan tanda warna
E. Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) WEKA adalah sebuah paket tools machine learning praktis. WEKA merupakan singkatan dari  Waikato  Environment  for  Knowledge Analysis, yang dibuat di Universitas Waikato, New Zealand untuk penelitian, pendidikan dan berbagai aplikasi.
WEKA mampu
menyelesaikan  masalah-masalah  data mining di  dunia  nyata,  khususnya  klasifikasi  yang mendasari  pendekatan-pendekatan  machine learning.  Perangkat  lunak  ini  ditulis  dalam hirarki class Java dengan metode berorientasi objek  dan  dapat  berjalan  hampir  di  semua platform.[4]

## 3. Hasil dan Pembahasan

## A. Data Pengujian
Pengunaan  data  yang  di  gunakan  dalam penelitian ini berupa dataset kasus penularan covid 19 yang terdiri dari 7 atribut yaitu  nama provinsi,  kasus  positif,  kasus  positif  hari  ini, kasus sembuh, kasus sembuh hari ini , kasus meninggal,  kasus  meninggal  hari  ini  dan  34
data Provinsi Indonesia.
Table 1 Dataset Kasus pasisen covid 19 disetiap provinsi pada 18 juli 2021

## B. Implemtasi Pada Tool Weka
1. Pertama –tama Exploler Dataset kedalam tool Weka dalam format csv atau xls
Gambar 1. Ekspor Dataset
Provinsi Asal Kasus Kasus Hari ini Sembuh Sembuh Hari Ini Kem atian Kematian Hari ini Aceh 20949 63 16193 86 923 8 Bali 61179 944 52293 465 1769 20 Banten 87718 3139 55381 310 1554 9 Bangka Belitung 26777 309 22371 271 455 10 Bengkulu 14003 468 10569 232 256 1 DI Yogyakarta 92084 2119 62428 780 2382 48 DKI Jakarta 746312 9128 627462 11857 1016 7 158 Jambi 16441 442 12809 133 321 6 Jawa Barat 516591 7777 390203 3895 7340 91 Jawa Tengah 321763 4699 245593 3420 1439 7 179 Jawa Timur 239168 5726 178766 3053 1583 6 328 Kalimantan Barat 21149 358 15987 249 501 12
Kalimantan Timur 96564 1514 78479 708 2392 51 Kalimantan Tengah 30347 305 21950 160 584 11 Kalimantan Selatan 40029 299 35531 103 1141 6 Kalimantan Utara 16286 284 13123 172 243 3
Kepulauan Riau 36581 928 27657 347 826 31 Nusa
Tenggara Barat 16331 333 13337 210 533 2 Sumatera Selatan 36945 556 29430 300 1707 15 Sumatera Barat 61350 641 51508 316 1347 0 Sulawesi Utara 19720 306 15957 89 607 6 Sumatera Utara 44535 814 35379 217 1319 14 Sulawesi Tenggara 13817 159 11336 126 284 6 Sulawesi Selatan 72239 434 64778 349 1094 17 Sulawesi Tengah 16792 251 13677 72 473 7 Lampung 28009 677 20791 176 1253 11 Riau 82107 847 72081 639 2190 28 Maluku Utara 8204 84 5270 90 179 6
Maluku 12127 69 7913 23 187 0 Papua Barat 15902 156 11626 147 235 3 Papua 23385 135 11846 67 216 3
Sulawesi Barat 6919 90 5841 30 137 1
Nusa Tenggara Timur 28363 565 18276 141 537 2 Gorontalo 6790 102 5817 31 197 0
2. Pilih  Algoritma  cluster  kemudian  tentukan metodenya yaitu SimpleKmeans
Gambar 2. Pemilihan Metode
3. Selanjutnya  kita  masukan  jumlah  cluster yang  sudah  kita  tentukan  sebelumnya dengan cara
double klik pada
simpleKMean
Gambar 3. Penentujuan Jumlah Klaster
4. akan diperoleh hasil seperti berikut ini
Gambar 4. Tampilan Hasil

## C. Hasil
Dengan  Menggunakan  Tool  Weka  hasil  dari
Perhitungannya  Secara  otomatis  langsung  di proses oleh komputer tanpa harus menghitung secara  manual  lagi,  berikut  ini  adalah  hasil dari perhitungan metode Kmeans
Gambar 5. Hasil Penjumlahan a. Initial  starting  poin  (Random)  merupakan titik awal centroids yang di mana apa bila kita  menghitung  dengan  cara  manual  kita menetukannya  sendiri  secara  acak  karena kita  mengunakan  tool  weka  maka  secara otomatis akan terpilih dengan sendirinya b. Final  Cluster  Centroids  adalah  hitungan pusat rata rata  Cluster dengan keanggotaan Cluster yang sekarang.
Terdapat  3  pembagian  hasil  klastering dengan  rincian    Cluster  0  terdiri  dari 11hasil  data, cluster 1 terdiri dari 19 hasil data, cluster 2 terdiri dari 4 hasil data.

## D. Pengkelompokan zona
Zona  di  kelompokan  berdasarkan  hasil pembagian  dari    perhitungan  clustering. Terdapat  3  cluster  untuk  menetukan  status zona yang telah ditentukan dan di peroleh hasil cluster 0, cluster 1 dan cluster 2. Berdasarkan hasil  yang  kita  peroleh  melalui  perhitungan dengan  batuan  tool  weka.  Cluster  2 dikategorikan  sebagai  zona  merah  karena cluster tersebut termasuk status zona penyebaran covid 19 tingkat  tinggi, cluster 0 bewarna  orane  melambangkan  bawah  cluster tersebut  termasuk  ke  status  zona  penyebaran covid-19 tingkat sedang dan cluster 1 bewarna kuning  melambangkan  penyebaran  covid tingkat rendah.
Provinsi Asal Cluster
Aceh cluster0 Bali cluster0 Banten cluster0 'Bangka Belitung' cluster1 Bengkulu cluster1 'DI Yogyakarta' cluster0 DKI Jakarta' cluster2 Jambi cluster1 'Jawa Barat' cluster2 'Jawa Tengah' cluster2 'Jawa Timur' cluster2 'Kalimantan Barat' cluster1 'Kalimantan Timur' cluster0 'Kalimantan Tengah' cluster1 'Kalimantan Selatan' cluster1 'Kalimantan Utara' cluster1 'Kepulauan Riau' cluster0 'Nusa Tenggara Barat' cluster1 'Sumatera Selatan' cluster0 'Sumatera Barat' cluster0 'Sulawesi Utara' cluster1 'Sumatera Utara' cluster0 'Sulawesi Tenggara' cluster1 'Sulawesi Selatan' cluster0 'Sulawesi Tengah' cluster1 Lampung cluster1 Riau cluster0 'Maluku Utara' cluster1 Maluku cluster1 'Papua Barat' cluster1 Papua cluster1 'Sulawesi Barat' cluster1 'Nusa Tenggara Timur' cluster1 Gorontalo cluster1

## 5. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  kita lakukan  di  atas  maka  dapat  di  Tarik kesimpulan  bahwasanya  algoritma  clustering KMeans dapat di terapkan dalam pengeolaaan kasus  data  covid-19  dalam  menentukan Tingakatan  Status  zona  penyebaran  covid  19 di  provinsi  indonesia,  dengan  batuan  tool weka  maka  proses  perhitungannya  lebih mudah dalam membatu mendapatkan hasil di penelitian  ini.  Terdapat  4  provinsi  yang termasuk  ke  zona  merah  ,  11  provinsi  zona orage dan 19 provisi zona kuning.
Tentunya dalam penelitian ini masi banyak kekurangan sehingga penelitian ini masi perlu
dikaji  sehingga  dapat  di  kembangkan  dalam membatu penanganan kasus data covid-19

## Daftar Pustaka
N.  Dwitri,  J.  A.  Tampubolon,  S.  Prayoga,
P.P.P.A.N.W. F. Ilmi R.H Zer, D Hartama (2020)  “Penerapan  Algoritma  K-Means Dalam  Menentukan  Tingkat  Penyebaran Pandemi Covid-19 Di Indonesia,” E.  Bu’ulolo,  B.  Purba  (2021)  “Algoritma
Clustering  Untuk  Membentuk  Cluster Zona Penyebaran Covid-19”Digital Zone : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi A. H. Ardiansyah, W. Nugroho, N. H. Alfiyah, R.  A.  Handoko,  M.  A.  Bakhtiar  (2020)
“Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Metode  Clustering  Untuk  Menentukan Status  Provinsi  Di  Indonesia  2020” Seminar Nasional Inovasi Teknologi. S.  Pujiono,  A.  Amborowati,  M.  Suyanto
(2013)  “Analisis  Kepuasan  Publik Menggunakan Weka Dalam Mewujudkan Good  Governance  Di  Kota  Yogyakarta”
Jurnal Dasi