817   Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322
E- ISSN 2503-2933

## Analisis Cluster Pasien Covid-19 Berdasarkan Jumlah Rumah Terpapar Di Kelurahan Kota Surakarta
Edy Susanto 1 , Frestiany Regina Putri 2 , Nurlaila Akbar Kurniawati 3 1,2,3 Politeknik Indonusa Surakarta; Jl. Samanhudi No. 31, Kec. Laweyan, Kota Surakarta, Telp: 0271 – 743479
1,3 Program Studi Sistem Informasi, 2 Program Studi Manajemen Informasi Kesehatan Politeknik Indonusa Surakarta email: 1 edy_skp@poltekindonusa.ac.id
2 frestiany.putri@poltekindonusa.ac.id
3 nurlaila.kurniawati@poltekindonusa.ac.id

## Abstrak
Pada  awal  tahun  2020,  Indonesia  mengalami  pandemi  yang  dikenal  dengan  covid-19.  Penyebab penyebaran  virus  corona  di  Indonesia  bermula  ketika  salah  satu  warga  Indonesia  berinteraksi  dengan pendatang  dari  luar  negeri  dan  akhirnya  ditetapkan  sebagai  pasien  covid-19  setelah  menunjukkan beberapa  gejala.  Wilayah  Jawa  Tengah  yang  mengidentifikasi  pasien covid-19 pertamakali  adalah  Kota Surakarta  di  Rumah  Sakit  Moewardi,  dengan  riwayat  pasien  yang  melakukan  perjalanan  ke  luar  kota kemudian  berobat  di  rumah  sakit  tersebut  karena  gejala  flu,  sampai  pada  akhirnya  pasien  didiagnosis positif covid-19.
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengelompokkan  kelurahan  di  Kota  Surakarta  berdasarkan jumlah  rumah  yang  terpapar  Covid-19,  yang  memiliki  potensi  terbesar  penyebaran  virus  corona. Penelitian  ini  menggunakan  metode  k-means  untuk  meng cluster data.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  yang  tersedia  dalam  situs  website  resmi  milik  pemerintah  Kota  Surakarta covid.intip.surakarta.go.id  dengan  data  kelurahan  serta  jumlah  rumah  terpapar  covid-19  yang  ada  di kelurahan  tersebut.  Hasil  dari  analisis cluster Covid-19  menyimpulkan  bahwa  Kecamatan  Banjarsari adalah  kecamatan  yang  memiliki  jumlah  rumah  terpapar  terbanyak  kemudian  disusul  Kecamatan Laweyan  diposisi  kedua.  Hasil  analisis  dapat  dijadikan  bahan  pertimbangan  untuk  memberikan rekomendasi  kebijakan  kepada  pemerintah  Kota  Surakarta  untuk  mencegah  penyebaran  virus  corona semakin meluas, atau mengurangi resiko penyebaran virus wilayah Kota Surakarta.
Kata kunci: Covid-19, cluster, k-means

## Abstract
In early 2020, Indonesia experienced a pandemic known as COVID-19. The cause of the spread of the corona virus in Indonesia began when one of the Indonesian citizens interacted  with migrants from abroad and was finally designated as a COVID-19 patient after showing several symptoms. The Central Java  region  that  identified  the  Covid-19  patient  for  the  first  time  was  the  City  of  Surakarta  at  the Moewardi  Hospital,  with  a  history  of  patients  traveling  out  of  town  and  then  seeking  treatment  at  the hospital due to flu symptoms, until the patient was finally diagnosed as positive for COVID-19.
The  purpose  of  this  study  is  to  group  urban  villages  in  Surakarta  City  based  on  the  number  of houses exposed to Covid-19, which has the greatest potential for spreading the corona virus. This study uses  the  k-means  method  to  cluster  data.  The  data  used  in  this  study  is  data  available  on  the  official website of the Surakarta City government, covid.intip.surakarta.go.id with village data and the number of houses exposed to COVID-19 in the village. The results from the Covid-19 cluster analysis concluded that Banjarsari  District  was  the  sub-district  that  had  the  highest  number  of  exposed  houses,  followed  by Laweyan  District  in  the  second  position.  The  results  of  the  analysis  can  be  taken  into  consideration  to provide  policy  recommendations  to  the  Surakarta  City  government  to  prevent  the  spread  of  the  corona virus from expanding, or reduce the risk of spreading the virus in the Surakarta City area.
Keywords : Covid-19, cluster, k-means
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 817-826 E-ISSN 2503- 2933 818
IJCCS Vol. x, No. x,

## 1. PENDAHULUAN
Kasus pneumonia yang tidak diketahui penyebabnya pertama kali dilaporkan di Wuhan, Provinsi Hubei, Cina pada Desember 2019. [1] Penyakit ini berkembang sangat pesat dan telah menyebar  ke  berbagai  provinsi  lain  di  Cina,  bahkan  menyebar  hingga  ke  Thailand  dan  Korea Selatan  dalam  kurun  waktu  kurang  dari  satu  bulan.  [2]  Hingga  pada  11  Februari  2020, World Health Organization (WHO)  mengumumkan  nama  penyakit  ini  sebagai  Virus  CoronaDisease (Covid-19)  yang  disebabkan  oleh  virus  SARS-CoV-2,  yang  sebelumnya  disebut  2019-nCoV, dan dinyatakan sebagai pandemik pada tanggal 12 Maret 2020.
Infeksi COVID-19  menimbulkan gejala klinis utama seperti demam (suhu >38C), batuk dan kesulitas bernapas. Selain itu, dapat disertai dengan sesak memberat, fatigue, mialgia, gejala gastrointestinal  seperti  diare  dan  gejala  saluran  napas  lainnya.  Pada  kasus  berat  perburukan secara cepat dan progresif, seperti ARDS, syok septik, asidosis metabolik yang sulit dikoreksi dan  perdarahan  atau  disfungsi  sistem  koagulasi  dalam  beberapa  hari.  Kebanyakan  pasien memiliki prognosis baik dengan sebagian kecil dalam kondisi kritis bahkan meninggal [3]
Penyebab  penyebaran  virus  corona  di  Indonesia  bermula  ketika  salah  satu  warga Indonesia berinteraksi dengan pendatang dari luar negeri dan akhirnya ditetapkan sebagai pasien covid-19 setelah menunjukkan beberapa gejala. Gejala yang muncul akibat virus ini antara lain dimulai  dari  flu  dan  batuk  disertai  demam.  Penyebaran  virus  corona  ini  hampir  merata  di seluruh  wilayah  Indonesia,  khususnya  wilayah  Pulau  Jawa,  yang  memiliki  jumlah  penduduk terpadat  di  Indonesia.  Wilayah  Jawa  Tengah  yang  mengidentifikasi  pasien  COVID-19 pertamakali  adalah  Kota  Surakarta  di  Rumah  Sakit  Moewardi,  dengan  riwayat  pasien  yang melakukan perjalanan dari kota Bogor kemudian berobat di rumah sakit tersebut karena gejala flu, sampai pada akhirnya pasien didiagnosis positif  COVID-19 .
Penularan  COVID-19  dapat  dicegah  dengan  tindakan  preventif  yang  diterapkan  oleh pemerintah kepada masyarakat. Upaya pencegahan penyebaran virus corona di Surakarta yang pernah  diterapkan  antara  lain  PSBB,  wajib  memakai  masker,  wajib  melakukan  rapidtest sebelum  bepergian  jauh,  meniadakan  kegiatan  yang  mengundang  kerumunan,  dan  sebagainya. Namun  setelah  diterapkan  berbagai  peraturan  terkait  pencegahan  tersebut,  masyarakat  Kota Surakarta  masih  ada  yang  terpapar  virus  tersebut.  Oleh  karena  itu,  dari  setiap  kelurahan  Kota Surakarta  wajib  melaporkan  tambahan  kasus  setiap  saat  kepada  pemerintah.  Pemerintah  harus selalu siaga dalam mengambil kebijakan untuk kebaikan bersama.
Dalam  penelitian  ini,  penulis  akan  menganalisis cluster-cluster tertentu  berdasarkan jumlah pasien yang positif COVID-19 disetiap kelurahan yang ada di Kota Surakarta. Penelitian terkait  analisis cluster COVID-19  berdasarkan  beberapa  lingkup  seperti  dunia  [4]  bahkan Indonesia  [5][6]  menunjukkan  hasil  yang  berbeda-beda  tingkat  persebarannya.  Tingkat persebaran  tersebut  yang  menjadi  bahan  pertimbangan  dari  masing-masing  pemerintah  untuk melakukan  tindakan  demi  mencegah  persebaran  COVID-19  semakin  meluas.  Hasil  dari penelitian  yang  dilakukan  penulis  diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  kebijakan  apa yang  dapat  dilakukan  oleh  pemerintah  untuk  mengupayakan  tindakan  pencegahan  penyebaran virus  corona.  Dengan  demikian,  jumlah  kasus  COVID-19  di  Kota  Surakarta  dapat  menurun sesuai yang diharapkan masyarakat.
Clustering merupakan teknik dalam data mining yang bertujuan untuk mengelompokkan data-data (objek) ke dalam beberapa cluster atau kelompok sehingga objek dengan pola serupa disatukan  kedalam  cluster  yang  sama,  sedangkan  objek  dengan  pola  berbeda  harus  menjadi bagian  dari  cluster  yang  berbeda.[7]  Ada  dua  jenis  data  clustering  yang  sering  dipergunakan dalam  proses  pengelompokan  data,  yaitu  hierarchical  data  clustering  (hirarki)  dan  non- hierarchical  data  clustering  (non  hirarki).  [8]  K-Means  merupakan  salah  satu  metode  data clustering non hierarchical yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau
819 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 817-826 E-ISSN 2503-2933
is short and clear, implies research results (First Author)
lebih  cluster.  [9]  Adapun  tujuan  utama  dari  clustering  adalah  untuk  memaksimalkan  tingkat kesamaan  pada  sebuah  cluster  dan  perbedaan  pada  cluster  yang  berbeda.  Data  yang dikelompokkan  menggunakan  metode  ini  tidak  untuk  diprediksi,  melainkan  hanya mengelompokkan data dengan struktur serupa [10]

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  jumlah  rumah  yang terpapar  di  seluruh  kelurahan  yang  ada  di  Kota  Surakarta.  Data  yang  diambil  dari  situs  resmi pemerintah  covid.intip.surakarta.go.id.  adalah  data  yang  ter update pada  tanggal  24  Juli  2021, yaitu  hari  dimana  Pemerintah  Kota  Surakarta  mulai  menerapkan  PPKM  sebagai  bentuk  dari pengendalian  penyebarluasan  virus  Covid-19  di  Kota  Surakarta.  Grafik  harian  rumah  terpapar Covid-19  pada  tanggal  24  Juli  digambarkan  seperti  Gambar  1  yang  menunjukkan  adalah peningkatan dari hari sebelumnya.  Dengan  adanya  PPKM  ini,  diharapkan  grafik  harian rumah yang terpapar Covid-19 dapat berkurang, dan penyebarluasan virus Covid-19 dapat terhenti.
Gambar 1. Grafik Harian Rumah Terpapar Covid-19
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 817-826 E-ISSN 2503- 2933 820
IJCCS Vol. x, No. x,

## 2.2 Metode Analisis Data

## Gambar 2. Metode Analisis Data
Langkah metode analisis data dalam penelitian ini digambarkan seperti yang ditunjukkan pada gambar 2. Penelitian ini diawali dengan tahap perencanaan. Pada tahap ini, peneliti terlebih dahulu  melakukan  identifikasi  dan  merumuskan  masalah,  kemudian  menentukan  tujuan  dari penelitian.  Setelah  itu,  dilakukan  studi  pustaka  untuk  menentukan  data  yang  akan  digunakan dalam  penelitian.  Tahap  berikutnya,  yaitu  tahap  pengumpulan  data  dimana  data  yang dikumpulkan diperoleh dari website resmi Pemerintah Kota Surakarta
covid.intip.surakarta.go.id.
Selanjutnya,  diakukan  tahap  analisis  data  dari  data  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya. Tahapan ini diawali dengan menentukan jumlah cluster optimum berdasarkan metode Silhoutte. Setelah  itu,  melakukan  analisis cluster menggunakan  K-Means.  Hasil  dari  analisis  tersebut dapat ditarik kesimpulan berupa hasil clustering untuk digunakan sebagai referensi rekomendasi tindakan apa yang harus dilakukan oleh Pemerintah Kota Surakarta. Penelitian ini nantinya akan dipublikasikan dalam jurnal ilmiah.
821 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 817-826 E-ISSN 2503-2933
is short and clear, implies research results (First Author)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Prepocessing Data
Analisis cluster data  kelurahan  Kota  Surakarta  dilakukan  dengan  model  K-Means. Data penelitian memiliki 3 variabel yaitu kecamatan, kelurahan, dan jumlah rumah terpapar. Data tersebut ditunjukkan dalam tabel 1.
Tabel 1. Data Jumlah Rumah Terpapar Kelurahan Kota Surakarta
No Kecamatan Kelurahan Jumlah Rumah Terpapar 1 Banjarsari Nusukan 124 2 Jebres Mojosongo 118 3 Laweyan Pajang 115 4 Jebres Jebres 87 5 Laweyan Karangasem 64 6 Laweyan Kerten 60 7 Banjarsari Sumber 55 8 Banjarsari Banyuanyar 54 9 Banjarsari Kadipiro 54 10 Laweyan Sondakan 52 11 Banjarsari Banjarsari 47 12 Serengan Joyotakan 45 13 Banjarsari Joglo 41 14 Serengan Serengan 41 15 Pasar Kliwon Kedunglumbu 31 16 Jebres Purwodiningratan 27 17 Pasar Kliwon Semanggi 26 18 Jebres Jagalan 25 19 Jebres Gandekan 23 20 Jebres Pucangsawit 23 21 Laweyan Purwosari 23 22 Serengan Danukusuman 23 23 Banjarsari Setabelan 22 24 Banjarsari Ketelan 20 25 Banjarsari Punggawan 20 26 Jebres Sewu 19 27 Laweyan Sriwedari 19 28 Pasar Kliwon Gajahan 19 29 Pasar Kliwon Mojo 19 30 Pasar Kliwon Baluwarti 18
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 817-826 E-ISSN 2503- 2933 822
IJCCS Vol. x, No. x,
31 Pasar Kliwon Pasarkliwon 17 32 Banjarsari Mangkubumen 16 33 Jebres Sudiroprajan 16 34 Banjarsari Keprabon 15 35 Serengan Jayengan 15 36 Serengan Tipes 14 37 Jebres Tegalharjo 11 38 Laweyan Laweyan 10 39 Jebres Kepatihan Kulon 9 40 Serengan Kratonan 9 41 Laweyan Bumi 8 42 Serengan Kemlayan 8 43 Banjarsari Kestalan 7 44 Laweyan Panularan 7 45 Laweyan Penumping 7 46 Jebres Kepatihan Wetan 6 47 Banjarsari Gilingan 5 48 Pasar Kliwon Kampungbaru 5 49 Pasar Kliwon Joyosuran 3 50 Pasar Kliwon Kauman 3 51 Banjarsari Manahan 2 52 Banjarsari Timuran 2 53 Laweyan Jajar 1 54 Pasar Kliwon Sangkrah 1

## 3.2 Model K-Means
Dari data kelurahan Kota Surakarta yang ada, selanjutnya dilakukan tahap preprocessing, dimana  pada  tahap  ini  seluruh  data  harus  menghilangkan  menghilangkan  outler/missing  value yang  tidak  memilik  nilai  variable  dalam  dataset.  Adapun  gambarannya  ditunjukkan  pada Gambar 1 dimana proses K-Means dilakukan setelah preprocessing data.
823 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 817-826 E-ISSN 2503-2933
is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 3. Model K-Means
Dari data hasil preprocessing, selanjutnya menentukan jumlah cluster sebelum dilakukan clusetering data.  Jumlah cluster yang  ditentukan  adalah  3 cluster dimana  gambarannya ditentukan dengan cara seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Menentukan Jumlah Cluster

## 3.3 Hasil Clustering
Dari data hasil clustering di atas, dapat disimpulkan bahwa pada cluster 1 atau disingkat C1  terdapat  26  kelurahan,  pada cluster 2  atau  disingkat  C2  terdapat  13  kelurahan,  dan  pada cluster 3  atau  disingkat  C3  terdapat  15  kelurahan.  Adapun  gambaran  persebaran cluster dapat dilihat dilihat pada gambar scatter plot yang ditunjukkan pada gambar 5.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 817-826 E-ISSN 2503- 2933 824
IJCCS Vol. x, No. x,
Gambar 5. Scatter Plot Clustering
Hasil Clustering berikut  ini  memberikan  gambaran  kecamatan  manakah  di  Kota Surakarta  yang  memiliki  jumlah  rumah  terpapar  paling  banyak.  Dari  hasil  tersebut  dapat dijadikan  pedom an  untuk  menentukan  rekomendasi  tindakan  apa  sajakah  yang  perlu dilakukan  oleh  Pemerintah  Kota  Surakarta  agar  jumlah  rumah  yang  terpapar  semakin berkurang dan pasien isoman dinyatakan sembuh. Pada Cluster 1 yang ditunjukkan pada tabel  2,  menunjukkan  kecamatan  Banjarsari  adalah  kecamatan  yang  memiliki  jumlah rumah  terpapar  covid  paling  banyak,  sehingga  rekomendasi  yang  dapat  diberikan kepada  pemerintah  Kota  Surakarta  adalah  melakukan  patroli  ketat  kepada  masing- masing  daerah  pada Cluster 1  agar  jumlah  rumah  yang  terpapar  tidak  mengalami peningkatan, atau dilakukan lockdown sebagai solusi terakhir.
Tabel 2. Clustering Covid-19 di Kelurahan Kota Surakarta Kecamatan C1 C2 C3 Serengan Joyotakan, Kemlayan Serengan Jayengan, Tipes, Kratonan Pasar Kliwon Kampungbaru, Joyosuran, Kauman, Sangkrah Kedunglumbu, Semanggi, Danukusuman Gajahan, Mojo, Baluwarti, Pasarkliwon Laweyan Pajang, Karangasem, Kerten, Sondakan, Bumi, Panularan, Penumping, Jajar Purwosari Sriwedari, Laweyan Jebres Mojosongo, Jebres, Kepatihan Wetan, Purwodiningrat, Jagalan, Gandekan, Pucangsawit Sewu, Sudiroprajan, Tegalharjo, Kepatihan Kulon Banjarsari Nusukan, Sumber, Banyuanyar, Kadipiro, Banjarsari, Kestalan, Gilingan, Manahan, Timuran Joglo, Setabelan, Ketelan, Punggawan Mangkubumen, Keprabon
825 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 817-826 E-ISSN 2503-2933
is short and clear, implies research results (First Author)

## 4. KESIMPULAN
Hasil clustering memberikan  gambaran  bahwa  kelurahan  yang  memiliki  jumlah  rumah terpapar  terbanyak  ada  pada cluster 1  (C1).  Dapat  disimpulkan  bahwa  Kecamatan  Banjarsari adalah  kecamatan  yang  memiliki  jumlah  rumah  terpapar  terbanyak  kemudian  disusul Kecamatan  Laweyan  diposisi  kedua.  Perlu  adanya  penanganan  atau  tindak  lanjut  Pemerintah Kota  Surakarta  agar  kecamatan-kecamatan  dengan  jumlah  rumah  terpapar  yang  banyak  dapat berkurang, dan tidak menyebar ke kecamatan lainnya.
.

## 5. SARAN
Analisis cluster pada  penelitian  ini  masih  memiliki  kekurangan  karena  hanya menggunakan data pada 1 hari saja dan hanya dilingkup Kota Surakarta. Kedepannya, penelitian seperti ini dapat dilakukan dalam lingkup yang lebih luas dan data yang digunakan lebih dari 1 hari agar dapat dilakukan perbandingan dengan hari-hari lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada institusi Politeknik Indonusa Surakarta yang telah memberi dukungan financial terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Susilo, A., Rumende, C. M., Pitoyo, C. W., Santoso, W. D., Yulianti, M., Herikurniawan, H., Sinto, R., Singh, G., Nainggolan, L., Nelwan, E. J., Chen, L. K., Widhani, A., Wijaya, E., Wicaksana, B., Maksum, M., Annisa, F., Jasirwan, C. O. M., & Yunihastuti, E. 2020. Coronavirus Disease 2019: Tinjauan Literatur Terkini . Jurnal Penyakit Dalam Indonesia , 7 (1), 45. https://doi.org/10.7454/jpdi.v7i1.415
[2]  Yuliana,  Y.  2020. Corona  Virus  Diseases  (Covid-19):  Sebuah  Tinjauan  Literatur . Wellness and Healthy Magazine , 2 (1), 187–192. https://doi.org/10.30604/well.95212020
[3]  Fitriani, N. I. 2020. Tinjauan Pustaka COVID-19 : Virologi, Patogenesis, dan Manifestasi Klinis. Engineering, Construction and Architectural Management , 25 (1), 1–9.
[4]  Nana  Nurhaliza,  M.  2021. Clustering  of  Data  Covid-19  Cases  in  The  World  Using DBSCAN  Algorithms  Pengelompokan  Data  Kasus  Covid-19  di  Dunia  Menggunakan Algoritma. Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering , 1 (1), 1–
8.
[5]  Sari,  D.  N.  P.,  &  Sukestiyarno,  Y.  L.  2021. Analisis  Cluster  Dengan  Metode  K-Means pada Persebaran Kasus Covid-19 Berdasarkan Provinsi di Indonesia. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , 4 , 602–610.
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 817-826 E-ISSN 2503- 2933 826
IJCCS Vol. x, No. x,
[6]  R, R. P., & E, Y. A. 2020. Analisis Cluster Virus Corona (COVID-19) di Indonesia pada 2 Maret 2020 – 12 April 2020 Dengan Metode K-Means Clustering . May , 1–6.
[7]  Sari,  D.  N.,  &  Yunita,  I.  2021. Tingkat  Keparahan  dan  Risiko  Penyebaran  Covid-19  di Indonesia Dengan Menggunakan K-Means Clustering. Seminar Nasional Official
[8]  Rustam,  S.  2020. Penerapan  Optimasi  Jumlah  Kluster  pada  Kmeans  Untuk Pengelompokan  Kelas  Mata  Kuliah  Kosentrasi  Mahasiswa  Semester  Akhir.  Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer , 5 (1), 1–5. https://doi.org/10.51876/simtek.v5i1.64 Statistics , 2020 (1), 210–216. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.706
[9]  Kambey,  Gabriella.  E.I.,  Rizal  Sengkey.,    dan  A.  J.  2020. Penerapan  Clustering  pada Aplikasi  Pendeteksi  Kemiripan  Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia. Jurnal  Teknik Informatika , 15 (2), 72–82.
[10]  Nana  Nurhaliza,  M.  2021. Clustering  of  Data  Covid-19  Cases  in  The  World  Using DBSCAN  Algorithms  Pengelompokan  Data  Kasus  Covid-19  di  Dunia  Menggunakan Algoritma . 1 (1), 1–8.