Volume 4 Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISIS CLUSTER SEBARAN COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS: PROVINSI JAWA BARAT)
CLUSTER ANALYSIS OF COVID-19 DISTRIBUTION USING K-MEANS CLUSTERING ALGORITHM (CASE STUDY: WEST JAVA PROVINCE)
Ato Sugiharto 1 , Betha Nurina Sari 2 , Tesa Nur Padilah 3
Universitas Singaperbangsa Karawang 1,2,3 ato.sugiharto17010@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
Coronavirus disease (covid-19) has become a global concern after on January 20, 2020, three people were killed in the city of Wuhan, Hubei province, China. Covid-19 was first reported to have entered Indonesia on  March  2,  2020,  with  two  cases.  This  study  aims  to  conduct  a  cluster  analysis  of  the  distribution  of COVID-19 cases in West Java province as of April 1, 2021 with the variables of isolation, recovery, and death.  By  using  the  elbow  method,  the  difference  in  SSE  in  each  cluster,  the  silhouette  graph,  and  the factoextra diagram, the optimum number of clusters is 3, the evaluation results show the Dunn index value = 0.4776, connectivity = 9.4738, and silhouette = 0.5839 (data structure reasoned). The clustering results show a good variance of 75.8%. Cluster 1 consists of 1 city/district, cluster 2 consists of 6 cities/districts, and cluster 3 consists of 20 cities/districts.
Keywords: Data Mining, Clustering, Covid-19, K-Means, KDD.

## ABSTRAK
Coronavirus disease (covid-19) mulai menjadi perhatian masyarakat dunia setelah pada 20 Januari 2020 menewaskan tiga orang di kota Wuhan, provinsi Hubei, Tiongkok. Covid-19 pertama kali dilaporkan masuk ke  Indonesia  pada  tanggal  2  Maret  2020  sejumlah  dua  kasus.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan analisis cluster terhadap sebaran kasus covid-19 di provinsi Jawa Barat per tanggal 1 April 2021 dengan variabel  isolasi,  sembuh,  dan  meninggal.  Dengan  menggunakan  elbow  method,  selisih  SSE  pada  setiap cluster, grafik silhouette, serta diagram factoextra didapatkan jumlah cluster optimum yaitu 3, hasil evaluasi menunjukkan  nilai  indeks  dunn =  0,4776,  connectivity  =  9,4738,  dan  silhouette  =  0,5839  (struktur  data beralasan). Hasil clustering menunjukkan variance yang baik yaitu sebesar 75,8%.  Cluster 1 berjumlah 1 kota/kabupaten, cluster 2 berjumlah 6 kota/kabupaten, dan cluster 3 berjumlah 20 kota/kabupaten. Kata Kunci : Data Mining, Clustering, Covid-19, K-Means, KDD.

## PENDAHULUAN
Coronavirus  desease (Covid-19) termasuk  kedalam  virus  RNA  dengan ukuran  partikel  sebesar  120-160  nm. Terdapat  enam  jenis coronavirus yang mampu  menginfeksi  manusia,  yaitu
alphacoronavirus NL63, alphacoronavirus 229E, betacoronavirus HKU1, betacoronavirus OC43, Middle  East Respiratory Syndrome Coronavirus (MERS-CoV), dan Severe Acute Respiratory Illness Coronavirus (SARS-
CoV) (Riedel , S., Morse, S., Mietzner,
T., Miler, S. J., Melnick., & Adelberg's Medical Microbiology., 2019).
Kemudahan  penularan  covid-19 membuat  virus  ini  tersebar  ke  beberapa daerah  di  Indonesia  dengan  cepat. Penyebaran kasus covi d-19  yang  kian  merata  di  daerah- daerah  Indonesia  membuat  kepanikan serta  kerugian  bagi  masyarakat,  daerah, serta  negara.  Jawa  Barat  merupakan salah  satu  daerah  yang  terkena  imbas dari penularan covid-19. Dalam penelitian Dwitri, Tampubolon, Prayoga,
Zer,  &  Hartama  (2020)  menghasilkan bahwa  Jawa  Barat  merupakan cluster
provinsi  dengan  tingkat  kasus  positif covid-19  dan  kasus  meninggal  paling besar kedua setelah DKI Jakarta.
Clustering merupakan kegiatan untuk  mengelompokkan  data  yang memiliki  tingkat  kemiripan  ( similarity ) dengan  data  lainnya  (Aditya,  Jovian,  & Sari,  2020;  Yogi,  dkk.,  2020;  Hertina, dkk.,  2021).  Penelitian  Sindi,  Ningse, Sihombing,  Ilmi,  &  Hartama  (2020) menghasilkan pengelompokkan 34 record  wilayah  di  Indonesia  yang terinfeksi  covid-19  dengan clustering terbaik  sebanyak  3 cluster yang  terdiri dari cluster pertama sebanyak  1 wilayah, cluster kedua  sebanyak  2  wilayah,  dan cluster ketiga  sebanyak  31  wilayah. Penelitian dilakukan menggunakan algoritma k-medoids dengan tools rapidminer,  variabel  yang  digunakan adalah  kasus  positif,  sembuh,  dan meninggal.  Penelitian clustering kasus covid-19  di  Indonesia  selanjutnya dilakukan  oleh  Khotimah  &  Darsin (2020)  menggunakan  algoritma Self Organizing Map (SOM) menghasilkan 4 cluster yang terdiri dari cluster pertama sebanyak  1  provinsi, cluster kedua sebanyak  11  provinsi, cluster ketiga sebanyak  1  provinsi,  dan cluster keempat sebanyak 21 provinsi(Sinaga & Yang, 2020).

## METODE
Metode  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  KDD  ( Knowledge
Doscovery in Database ) dengan menerapkan teknik clustering menggunakan algoritma k-means .
Metode KDD dapat dilihat pada Gambar 1(Liu, dkk., 2020).
KDD adalah salah satu metode pada data  mining yang  berfungsi  untuk memperoleh pengetahuan dari database . Hasil  pengetahuan  yang  diperoleh  dari proses KDD kemudian dapat dimanfaatkan untuk keperluan pengambilan
keputusan yang
menguntungkan  atau  membuat  suatu kebijakan  (Mardi,  2016;  Plotnikova, dkk., 2020).

## Gambar 1. Tahapan KDD

## 1. Data Cleaning
Pada fase pertama dataset dari penelitian dicari  keterkaitan  atau  hubungan  antara atribut-atribut  yang  dibutuhkan  untuk proses  analisis,  di  tahap  ini  juga dilakukan pembersihan data yaitu dengan  membuang  data  yang  tidak konsisten, noise ,  dan  data  yang  tidak relevan.  Proses data  cleaning akan berpengaruh  kepada  proses mining nantinya karena jumlah banyaknya  data dan kompleksitasnya berpengaruh terhadap performa teknik data mining .

## 2. Data Integration
Data  integration atau  integrasi  data merupakan aktivitas melakukan
penggabungan  data  dari  sumber  yang didapat, kemudian diolah menjadi tabel- tabel  yang  nantinya  akan  diproses  pada tahap selanjutnya.

## 3. Data Selection
Pada  tahap  data  selection  adalah melakukan  pemilihan  data  berdasarkan data yang diperoleh dari sumber data.
4. Data Transformation Pada tahap data transformation
dilakukan  pengubahan  data  ke  dalam format  yang  sesuai  untuk  proses data mining . 5. Data Mining Pada  tahap data  mining dilakukan pengaplikasian algoritma
k-means menggunakan tools Rstudio.

## 6. Pattern Evaluation
Pattern  evaluation adalah  melakukan evaluasi  terhadap  hasil  dari  proses data mining , evaluasi pada penelitian ini yaitu menggunakan indeks validitas silhouette , dunn , dan connectivity .

## 7. Knowledge Presentation
Knowledge  presentation merupakan penyajian  pengetahuan  atau  visualisasi hasil  dari  penelitian  dalam  bentuk  yang mudah dimengerti.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian yang dilakukan adalah  melakukan  analisis cluster dari kasus  sebaran  covid-19  di  Jawa  Barat pada  bulan  April  2021  dengan  variabel isolasi, sembuh, dan meninggal.
Software yang digunakan yaitu Rstudio.

## 1. Data Cleaning
Gambar 2 merupakan hasil summary dari dataset yang  digunakan, pada  hasil summary tersebut  tidak ditemukan NA atau missing value , maka tahap  penelitian  dilanjutkan  ke  tahap berikutnya.
Gambar 2. Hasil Summary dataset

## 2. Data Integration
Pada  tahap data  integration adalah melakukan penggabungan semua dataset yang  dibutuhkan  ke  dalam  satu  tabel. Pada penelitian ini hanya menggunakan satu  tabel,  maka  tahap  ini  tidak dilakukan.

## 3. Data Selection
Penelitian ini menggunakan dataset sebaran kasus covid-19 di provinsi Jawa
Barat  terhitung  sampai  1  April  2021 yang bersumber dari https://pikobar.jabarprov.go.id/.  Atribut yang  digunakan  yaitu  isolasi,  sembuh,
dan meninggal.
Tabel 1. Dataset Covid-19 Jabar 1 April
2021 Nama Kota/Kabupate n Isolas i Semb uh Menin ggal Kab. Bogor 2.338 10.77 2 172 Kab. Sukabumi 225 4.438 34 Kab. Cianjur 813 1.961 2 Kab. Bandung 485 8.831 43 Kab. Garut 802 79 143 Kab. Tasikmalaya 281 1.915 60 Kab. Ciamis 511 2.473 55 Kab. Kuningan 505 3.888 16 Kab. Cirebon 744 574 194 Kab. Majalengka 418 1.902 40 Kab. Sumedang 191 1.922 40 Kab. Indramayu 206 402 43 Kab. Subang 1.964 2.296 14 Kab. Purwakarta 263 342 59 Kab. Karawang 3.583 12.00 6 237 Kab. Bekasi 4.088 20.81 7 60
Kab. Bandung Barat 564 3.815 37 Kab. Pangandaran 0 1.024 2 Kota Bogor 1.883 11.73 7 120 Kota Sukabumi 392 3.103 42 Kota Bandung 2.161 13.78 8 89 Kota Cirebon 887 3.485 36 Kota Bekasi 2.052 35.54 5 218 Kota Depok 6.635 35.45 3 322 Kota Cimahi 250 3.817 54 Kota Tasikmalaya 680 4.103 32 Kota Banjar 218 648 24

## 4. Data Transformation
Pada tahap ini dilakukan perubahan data  agar  memudahkan  saat  melakukan pengolahan data. Perubahan yang dilakukan  adalah  dengan  melakukan standarisasi  menggunakan  fungsi scale terhadap  nilai  pada  semua  data,  hal  ini bertujuan  agar  beberapa  variabel  yang digunakan  memiliki  rentan  nilai  yang sama,  tidak  ada  yang  terlalu  besar ataupun terlalu kecil sehingga membuat analisis menjadi lebih mudah dilakukan. Hasil scalling dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Scalling Nama Kota/Kabupaten Isolasi Sembuh Meningga l Kab. Bogor 0,73 0,38 1,12 Kab. Sukabumi -0,66 -0,27 -0,57 Kab. Cianjur -0,27 -0,53 -0,97 Kab. Bandung -0,49 0,18 -0,46 Kab. Garut -0,28 -0,73 0,76 Kab. Tasikmalaya -0,62 -0,54 -0,26 Kab. Ciamis -0,47 -0,48 -0,32
Kab. Kuningan -0,48 -0,33 -0,80 Kab. Cirebon -0,32 -0,68 1,39 Kab. Majalengka -0,53 -0,54 -0,50 Kab. Sumedang -0,68 -0,54 -0,50 Kab. Indramayu -0,67 -0,69 -0,47 Kab. Subang 0,49 -0,50 -0,83 Kab. Purwakarta -0,64 -0,70 -0,27 Kab. Karawang 1,56 0,51 1,92 Kab. Bekasi 1,89 1,43 -0,26 Kab. Bandung Barat -0,44 -0,34 -0,54 Kab. Pangandaran -0,81 -0,63 -0,97 Kota Bogor 0,43 0,48 0,48 Kota Sukabumi -0,55 -0,41 -0,48 Kota Bandung 0,62 0,70 0,098 Kota Cirebon -0,22 -0,37 -0,55 Kota Bekasi 0,54 2,96 1,69 Kota Depok 3,57 2,95 2,97 Kota Cimahi -0,64 -0,34 -0,33 Kota Tasikmalaya -0,36 -0,31 -0,60 Kota Banjar -0,67 -0,68 -0,70 5. Data Mining Pada tahap ini dilakukan pengolahan data menggunakan algoritma k-means . Jumlah  cluster yang digunakan  adalah  hasil  dari  penentuan dengan elbow  method dan  SSE  ( Sum Square of Error ).
Hasil  penentuan  nilai  C  optimal menggunakan elbow method dan selisih SSE  pada  tiap-tiap cluster ,  grafik silhouette method dan diagram
factoextra juga digunakan untuk mempertimbangkan  hasil  penentuan  C optimal, hasil elbow method ditunjukkan oleh Gambar 3, grafik silhouette method ditunjukkan  pada  Gambar  4,  diagram factoextra ditunjukkan  oleh  Gambar  5, sementara  hasil  selisih  SSE  pada  tiap- tiap cluster ditunjukkan pada Tabel 3.
Gambar 3. Grafik Elbow Method
Gambar 4. Grafik Silhouette Method
Gambar 5. Diagram Factoextra
Tabel 3. Selisih SSE Pada Setiap Cluster Cluster Hasil SSE Selisih C2 31,586954 31,586954 C3 18,849531 12,737423 C4 13,8089912 5,0405398
Pada Gambar 3 digambarkan sebuah grafik dari elbow method yang menunjukkan nilai C terbaik  adalah saat C berada di angka 3, hal ini karena nilai
C terbaik adalah ketika terjadi penurunan
di beberapa nilai C dan selanjutnya hasil dari nilai C akan stabil atau turun secara perlahan-lahan,  hal  ini  diperkuat  oleh hasil  diagram factoextra yang  juga menunjukkan  bahwa  C  optimal  berada saat C = 3. Pada grafik silhouette method menunjukkan C optimal berada saat C = 2 kemudian C = 3. Tabel 3 menunjukkan
C3  merupakan  C  terbaik  karena memiliki  jumlah cluster yang  tidak terlalu sedikit dan  memiliki selisih SSE lebih besar dari cluster diatasnya seperti C4. Berdasarkan hasil elbow method dan selisih  SSE  pada  tiap cluster serta didukung  oleh  hasil  diagram silhouette method dan diagram factoextra , maka C
terbaik adalah 3. Hasil clustering dengan C = 3 dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Clustering
Ket: Ss = sum of square , dalam literatur data science disebut Sum  Square  of  Error (SSE) Cluster  of  sizes =  ukuran/jumlah  titik data pada setiap cluster Cluster means = nilai rata-rata ( centroid ) dari tiap cluster Clustering  vector =  pembagian cluster dari  tiap  elemen  data  berdasarkan posisinya Within_ss =  total sum  of  square per cluster Tot.within_ss =  total  penjumlahan  dari setiap ss dari within Total_ss =  total sum  of  square untuk seluruh titik data
Between_ss =  perbedaan  nilai  antara total_ss dan tot.within_ss Between_ss / total_ss =  rasio  antara between_ss dibagi  dengan total_ss atau
disebut  juga variance .  Semakin  besar persentasenya, umumnya semakin baik.
Berdasarkan hasil clustering
menggunakan algoritma k-means dengan C  =  3  menghasilkan variance sebesar 75,8%  dan  SSE  sebesar  18,849531. Hasil clustering dalam  bentuk  tabel dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Clustering N
o Nama Kota/Kabup aten Isol asi Semb uh Menin ggal Clus ter 1 Kab.
Bogor 0,73 0,38 1,12 2 2 Kab. Sukabumi -
0,66 -0,27 -0,57 3 3 Kab. Cianjur
- 0,27 -0,53 -0,97 3 4 Kab. Bandung
- 0,49 0,18 -0,46 3 5 Kab.
Garut - 0,28 -0,73 0,76 3 6 Kab. Tasikmal aya
- 0,62 -0,54 -0,26 3 7 Kab.
Ciamis - 0,47 -0,48 -0,32 3 8 Kab. Kuningan -
0,48 -0,33 -0,80 3 9 Kab.
Cirebon - 0,32 -0,68 1,39 3 10 Kab. Majaleng ka
-
0,53 -0,54 -0,50 3 11 Kab. Sumedan g - 0,68 -0,54 -0,50 3 12 Kab. Indramay u - 0,67 -0,69 -0,47 3 13 Kab.
Subang 0,49 -0,50 -0,83 3
14 Kab. Purwakart a -
0,64
-0,70 -0,27 3
15
Kab. Karawang 1,56 0,51 1,92 2
16 Kab. Bekasi 1,89 1,43 -0,26 2
17 Kab.
Bandung Barat - 0,44 -0,34 -0,54 3
18 Kab. Panganda
ran -
0,81 -0,63 -0,97 3 19
Kota Bogor 0,43 0,48 0,48 2 20 Kota
Sukabumi - 0,55 -0,41 -0,48 3
21 Kota Bandung 0,62 0,70 0,098 2 22 Kota
Cirebon - 0,22 -0,37 -0,55 3 23
Kota Bekasi 0,54 2,96 1,69 2 24
Kota Depok 3,57 2,95 2,97 1 25 Kota
Cimahi - 0,64 -0,34 -0,33 3
26 Kota Tasikmal
aya -
0,36 -0,31 -0,60 3 27 Kota
Banjar - 0,67 -0,68 -0,70 3

## 6. Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi menggunakan indeks validitas silhouette , dunn , dan connectivity . Hasil evaluasi dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Evaluasi
Gambar 7 menunjukan nilai evaluasi  dari  masing-masing  indeks validitas, menghasilkan
indeks
connectivity =  9,4738, dunn =  0,4776, dan silhouette =  0,5839  (struktur  data beralasan). Hasil  evaluasi dalam bentuk tabel dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Evaluasi Indeks Validitas Hasil Evaluasi Silhouette 0,5839 Dunn 0,4776 Connectivity 9,4738

## 6. Knowledge Presentation
Pada tahap ini merupakan penyajian hasil yang diperoleh dari penelitian yang dilakukan.  Hasil clustering  final dapat dilihat  pada  Tabel  6  serta  plot visualisasinya dapat dilihat pada Gambar 7.

## Tabel 6. Hasil Clustering Final
No Nama Kota/Kabupaten
Cluster
1 Kab. Bogor 2 2 Kab. Sukabumi 3 3 Kab. Cianjur 3 4 Kab. Bandung 3 5 Kab. Garut 3 6 Kab. Tasikmalaya 3 7 Kab. Ciamis 3 8 Kab. Kuningan 3 9 Kab. Cirebon 3 10 Kab. Majalengka 3 11 Kab. Sumedang 3 12 Kab. Indramayu 3 13 Kab. Subang 3 14 Kab. Purwakarta 3 15 Kab. Karawang 2 16 Kab. Bekasi 2 17 Kab. Bandung Barat 3 18 Kab. Pangandaran 3 19 Kota Bogor 2 20 Kota Sukabumi 3 21 Kota Bandung 2 22 Kota Cirebon 3 23 Kota Bekasi 2 24 Kota Depok 1 25 Kota Cimahi 3 26 Kota Tasikmalaya 3 27 Kota Banjar 3
Gambar 7. Plot Clustering
Pada  Tabel  6  merupakan  hasil penyajian  dari  clustering  dengan  C  =  3 dan Gambar 7 merupakan plot dari hasil clustering.  Untuk  lebih  memudahkan dalam  membaca  hasil clustering dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Clustering Terurut menurut
Cluster Nama Kota/Kabupaten Cluster Kota Depok 1 Kab. Bogor 2 Kab. Karawang 2 Kab. Bekasi 2 Kota Bekasi 2 Kota Bandung 2 Kota Bogor 2 Kab. Garut 3 Kab. Tasikmalaya 3 Kab. Ciamis 3 Kab. Kuningan 3 Kab. Cirebon 3 Kab. Majalengka 3 Kab. Sumedang 3 Kab. Indramayu 3 Kab. Subang 3 Kab. Purwakarta 3 Kab. Sukabumi 3 Kab. Bandung Barat 3 Kab. Pangandaran 3 Kota Sukabumi 3 Kota Cirebon 3 Kab. Cianjur 3 Kab. Bandung 3 Kota Cimahi 3 Kota Tasikmalaya 3 Kota Banjar 3 Untuk memudahkan dalam menganalisis  kategori  masing-masing cluster ,  deskripsi  dari  hasil clustering dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Deskripsi Hasil Clustering
Berdasarkan  kesimpulan  deskripsi hasil clustering pada  Gambar  8, didapatkan  bahwa cluster 1  merupakan kategori dengan tingkat isolasi, sembuh, dan  meninggal  tertinggi, cluster 2 merupakan  kategori  tingkat  isolasi, sembuh,  dan  meninggal  menengah  dan cluster 3 adalah kategori dengan tingkat isolasi, sembuh, dan meninggal terendah. Hasil penggolongan kota/kabupaten ke masing-masing
cluster dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Clustering Clust er Karakteristik Juml ah Katego
ri Isola si Semb uh Mening gal C1 6.63 5 35.45 3 322 1 Tinggi
C2 1.88
3 -
4088 10.77 2 – 35.54 5
60 – 237 6 Menen
gah
C3 0 – 1.96 4
79 – 8.831 2 - 194 20 Rendah
Tabel  8  menyajikan  hasil  dari pembagian cluster sebaran  covid-19 untuk  kota/kabupaten  di  provinsi  Jawa Barat  dimana cluster dengan  jumlah kota/kabupaten terbanyak adalah cluster 3  sebanyak  20  kota/kabupaten  dan cluster dengan  jumlah  kota/kabupaten paling sedikit adalah cluster 1 sebanyak 1  kota/kabupaten,  dengan  masing- masing  urutan cluster yaitu: cluster 1 sebanyak  1  kota/kabupaten, cluster 2 sebanyak 6 kota/kabupaten, dan cluster 3 sebanyak 20 kota/kabupaten. Cluster 1  merupakan  kategori dengan  tingkat  isolasi,  sembuh,  dan meninggal  tertinggi, cluster 1  hanya
terdiri  dari  1  kota/kabupaten  yaitu  kota Depok.  Karena cluster ini  hanya berjumlah  1,  maka  jumlah  kasus,  rata- rata  kasus,  angka  kasus  terkecil  dan terbesar  pada  variabel  isolasi  adalah 6.635  kasus.  Jumlah  kasus,  rata-rata kasus, angka kasus terkecil dan terbesar pada  variabel  sembuh  adalah  35.453 kasus. Dan jumlah kasus, rata-rata kasus, angka  kasus  terkecil  dan  terbesar  pada variabel  meninggal  adalah  322  kasus. Rincian karakteristik dari cluster 1 dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Rincian Karakteristik Cluster 1
C1 Isolasi Sembuh Meninggal Min 6.635 35.453 322 Max 6.635 35.453 322 Rata- rata 6.635 35.453 322 Jumlah 6.635 35.453 322
Cluster 2  merupakan  kategori dengan  tingkat  isolasi,  sembuh,  dan meninggal  menengah, cluster 2  terdiri dari 6 kota/kabupaten yaitu Kab. Bogor, Kab.  Karawang,  Kab.  Bekasi,  Kota Bekasi,  Kota  Bandung,  Kota  Bogor. Pada  variabel  isolasi  angka  kasus terkecil  =  1.883  kasus,  angka  kasus terbesar  =  4.088  kasus,  dengan  jumlah kasus = 16.105 kasus dan rata-rata kasus =  2.684,167  kasus.  Pada  variabel sembuh  angka  kasus  terkecil  =  10.772 kasus,  angka  kasus  terbesar  =  35.545 kasus,  dengan  jumlah  kasus  =  104.665 kasus  dan  rata-rata  kasus  =  17.444,17 kasus. Sementara pada variabel meninggal  angka  kasus  terkecil  =  60 kasus, angka kasus terbesar = 237 kasus, dengan  jumlah  kasus  =  896  kasus  dan rata-rata  kasus  =  149,3333  kasus. Rincian karakteristik dari cluster 2 dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Rincian Karakteristik Cluster 2
C2 Isolasi Sembuh Meningga l Min 1.883 10.772 60 Max 4.088 35.545 237 Rata- rata 2.684,16 7 17.444,1 7 149,3333 Jumla h 16.105 104.665 896 Cluster 3  merupakan  kategori dengan  tingkat  isolasi,  sembuh,  dan meninggal  terendah  dari  dua cluster lainnya, cluster 3  memiliki  jumlah anggota terbanyak yaitu 20 kota/kabupaten  yang  terdiri  atas  Kab. Garut,  Kab.  Tasikmalaya,  Kab.  Ciamis, Kab.  Kuningan,  Kab.  Cirebon,  Kab. Majalengka,  Kab.  Sumedang,  Kab. Indramayu, Kab. Subang, Kab. Purwakarta,  Kab.  Sukabumi,  Kab. Bandung Barat, Kab. Pangandaran, Kota Sukabumi, Kota Cirebon, Kab. Cianjur,
Kab.  Bandung,  Kota  Cimahi,  Kota Tasikmalaya  dan  Kota  Banjar.  Pada variabel  isolasi cluster 3,  angka  kasus terkecil = 0 kasus, angka kasus terbesar =  1.964  kasus,  jumlah  kasus  pada variabel  isolasi  di cluster 3  =  10.399 kasus  dengan  rata-rata  kasus  =  519,95 kasus.  Pada  variabel  sembuh  angka kasus  terkecil  =  79  kasus,  angka  kasus terbesar  =  8.831  kasus,  dengan  jumlah kasus = 51.018 kasus dan rata-rata kasus =  2.550,9  kasus.  Sementara  pada variabel meninggal angka kasus terkecil =  2  kasus,  angka  kasus  terbesar  =  194 kasus, dengan jumlah kasus = 970 kasus dan rata-rata kasus = 48,5 kasus. Rincian karakteristik  dari cluster 3  dapat  dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Rincian Karakteristik Cluster 3
C3 Isolasi Sembuh Meninggal Min 0 79 2 Max 1.964 8.831 194
Rata- rata 519,95 2.550,9 48,5 Jumlah 10.399 51.018 970

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  kesimpulan  yang  dapat diambil sebagai berikut.
1. Pada  penelitian  ini  didapatkan jumlah cluster optimum  yaitu  3,
setelah  melakukan  evaluasi  dengan beberapa indeks validitas, didapatkan  nilai  indeks connectivity
=  9,4738, dunn =  0,4776,  dan silhouette =  0,5839  (struktur  data beralasan). Berdasarkan hal tersebut dapat dikatakan bahwa struktur data pada  penelitian  ini  cukup  baik  dan pada  hasil clustering dengan  C  =  3 menghasilkan variance yang  baik yaitu  dengan  presentase  sebesar 75,8%.
2. Jumlah kota/kabupaten paling sedikit adalah cluster 1  dengan  kategori tingkat isolasi, sembuh, dan meninggal  tertinggi  yaitu  berjumlah 1 kabupaten/kota, selanjutnya cluster 2  yaitu  kategori  kota/kabupaten dengan  tingkat  isolasi,  sembuh,  dan meninggal  menengah  berjumlah  6 kota/kabupaten,  dan cluster 3  yaitu kategori tingkat isolasi, sembuh, dan meninggal  terendah  berjumlah  20 kota/kabupaten. Cluster 3 merupakan cluster dengan  jumlah kota/kabupaten  terbanyak  diantara cluster lain.
3. Pada setiap cluster terdapat variabel dengan  jumlah  kasus  bervariasi.
Variabel  dengan  jumlah  kasus terbanyak pada setiap cluster adalah variabel  sembuh  dengan  jumlah kasus  terbanyak  berada  di cluster 3 sebanyak  51.018  kasus,  sementara variabel dengan jumlah kasus paling sedikit  adalah  variabel  isolasi  pada cluster 3  dengan  jumlah  kasus sebanyak 0 kasus.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditya,  A.,  Jovian,  I.,  &  Sari,  B.  N.
(2020). Implementasi K-Means Clustering  Ujian  Nasional  Sekolah Menengah  Pertama  Di  Indonesia
Tahun  2018/2019. Jurnal  Media Informatika  Budidarma ,  4(1):  51-
58.
Dwitri,  N.,  Tampubolon,  J.A.,  Prayoga,
S.,  Zer,  F.  I.  R.  H.,  &  Hartama,  D.
(2020).  Penerapan  Algoritma  K- Means Clustering Dalam Menentukan  Tingkat  Penyebaran Pandemi  Covid-19  Di  Indonesia.
Jurnal  Teknologi  Informasi ,  4(1):
128-132.
Hertina,  H.,  Nurwahid,  M.,  Haswir,  H., Sayuti, H., Darwis, A., Rahman, M., ...  &  Hamzah,  M.  L.  (2021).  Data mining  applied  about  polygamy using sentiment analysis on Twitters in Indonesian perception. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 10 (4), 2231-2236. Khotimah,  T.,  &  Darsin.  (2020). Clustering  Perkembangan  Kasus Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Self Organizing Map. Jurnal Dialektika Informatika ( Detika ), 1 (1): 23-26.
Liu, J., Kantarci, B., & Adams, C. (2020, July). Machine learning-driven intrusion detection for Contiki-NG- based  IoT  networks  exposed  to NSL-KDD  dataset.  In Proceedings of  the  2nd  ACM  Workshop  on Wireless  Security  and  Machine Learning (pp. 25-30).
Mardi,  Y.  (2016).  Data  Mining: Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Edik Informatika , 2(2): 213-219. Riedel,  S.,  Morse,  S.,  Mietzner,  T., Miler, S. J., Melnick., & Adelberg's
Medical Microbiology. (2019).
Adelberg's  Medical  Microbiology
(28 th ed.).  New  York:  McGraw-Hill Education/Medical.
Sinaga,  K.  P.,  &  Yang,  M.  S.  (2020). Unsupervised  K-means  clustering algorithm. IEEE  Access,  8 ,  80716-
80727.
Sindi, S., Ningse, W. R. O., Sihombing, I. A., Ilmi, F., & Hartama, D. (2020).
Analisis Algoritma K-Medoids Clustering  Dalam  Pengelompokan
Penyebaran Covid-19 Di Indonesia. Jurnal  Teknologi  Informasi ,  4(1): 166-173. Plotnikova, V., Dumas, M., & Milani, F. (2020).  Adaptations  of  data  mining methodologies: a
systematic literature  review. PeerJ  Computer Science, 6 , e267.
Yogi Yunefri, Nizwardi Jalinus, Syahril,
Muhammad Luthfi Hamzah. (2020). Grouping  Systems  In  Cooperative Oriented  Problem  Learning  Model Using K-Means Clustering. International  Journal  of  Advanced Science  and  Technology,  29 (05), 5963  -  5971.  Retrieved  from http://sersc.org/journals/index.php/I JAST/article/view/15570