Ahmad Adil Email: ahmat.adil@universitasbumigora.ac.id

## Penerapan Algoritma K-Means     Berbasis Spasial Untuk Pengelompokan Potensi Virus Covid-19 Di Kabupaten Dompu
Ahmat Adil 1 , I Made Yadi Dharma 2 , Heroe Santoso 3 , Lalu Sofiyandi Prayatna 4 1 Universitas Bumigora, ahmat.adil@universitasbumigora.ac.id, Mataram, Indonesia
2 Universitas Bumigora, yadi_dharma@universitasbumigora.ac.id, Mataram, Indonesia
3 Universitas Bumigora, heroe.santoso@universitasbumigora.ac.id, Mataram, Idonesia
4 Universitas Bumigora, sman1dompu@yahoo.co.id, Mataram, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : April 2, 2023 : May 3, 2023 : Juni 3, 2023 Pandemi  COVID-19  memiliki  dampak  sosial-ekonomi  yang besar,  termasuk  t ingkat  kemiskinan  pada  2020  mencapai  12,4%
atau  akan  ada  8,5  juta  orang  miskin  baru. Kasus  COVID-19 pertama kali yang tercatat di Kabupaten Dompu terjadi pada tanggal  18  April  2020.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengimplementasikan  Metode  K-means  berbasis  spasial  untuk mengetahui  potensi  penyebaran  COVID-19  di  Kabupaten  Dompu. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data mining  dengan  menerapkan  algorithma  K-Means.  Algoritma K-Means  memiliki  fungsi  untuk  mengelompokkan  data kedalam  cluster.  Hasil  yang  diperoleh  berdasarkan    Analisa algoritma  k-means  terkait  potensi  penyebaran  covid  19  di kabupaten  Dompu  dibagi  menjadi  2  cluster  diantaranya cluster  1  dalam  kelompok  zona  orange  3  kecamatan  yaitu kecamatan Woja, Dompu dan Hu ’ u, dan cluster 2 dalam zona merah  5  kecamatan  yaitu  Kilo,  Pajo,  Manggelewa,  Kempo, Pekat.  Pengelompokan  data  ini  diimplementasikan  kedalam data  spasial  yaitu  data  keruangan  area  yang  merupakan potensi penyebaran covid 19.   Kesimpulan yang didapatkan adalah    metode  K-Means  berhasil  mengelompokkan  potensi penyebaran  covid-19  di  Kabupaten  Dompu  dengan  2  cluster diantaranya  cluster  1  dalam  kelompok  zona  orange  3 kecamatan, dan cluster 2 dalam zona merah 5 kecamatan. Dan dari hasil akhir usability penggunaan aplikasi menyimpulkan bahwa  penerapan  metode  K-Means  dalam  pengelompokan penyebaran  kasus  covid-19  di  kabupaten  Dompu “ Sangat Baik ”
Kata Kunci :
Covid-19
Potensi virus Algoritma
K-Means
Data Spasial

## Abstract
The COVID-19 pandemic has had major socio-economic impacts, including the poverty rate in 2020 reaching 12.4% or there will be 8.5 million new poor people. The first case of COVID-19 recorded  in  Dompu  District  occurred  on  April  18  2020.  This  study  aims  to  implement  the spatial-based  K-means  method  to  determine  the  potential  spread  of  COVID-19  in  Dompu District. The method used in this study is data mining by applying the K-Means algorithm. An algorithm that has a function for grouping data into data clusters. The results obtained based on the k-means algorithm analysis related to the potential spread of Covid 19 in Dompu district are
divided  into  2  clusters  including  cluster  1  in  the  orange  zone  group  of  3  sub-districts  namely Woja, Dompu and Hu'u sub-districts, and cluster 2 in the red zone 5 sub-districts namely Kilo , Pajo, Manggelewa, Kempo, Thick. This data grouping is implemented into spatial data, namely spatial area data which is a potential spread of Covid-19. The conclusion obtained is that the K- Means method has succeeded in classifying the potential for the spread of Covid-19 in Dompu Regency  with  2  clusters  including  cluster  1  in  the  orange  zone  group  of  3  sub-districts,  and cluster  2  in  the  red  zone  of  5  districts.  And  from  the  final  usability  results  of  using  the application it is concluded that the application of the K-Means method in grouping the spread of Covid-19 cases in Dompu district is "Very Good".

## 1. Pendahuluan
Coronavirus  Disease 2019  (COVID-19) adalah  penyakit  menular  yang  disebabkan oleh Severe  Acute  Respiratory  Syndrome Coronavirus  2 (SARS-CoV-2). SARS-CoV-2 merupakan coronavirus jenis baru yang belum pernah  diidentifikasi  sebelumnya  pada manusia(Iba et al., 2020). Ada setidaknya dua jenis coronavirus yang diketahui menyebabkan penyakit yang dapat menimbulkan gejala berat seperti Middle East Respiratory  Syndrome (MERS)  dan Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS)(Velavan &  Meyer,  2020).  Tanda  dan  gejala  umum infeksi  COVID-19  antara  lain  gejala gangguan  pernapasan  akut  seperti  demam, batuk dan sesak napas. Pada kasus COVID-19 yang  berat  dapat  menyebabkan  pneumonia, sindrom  pernapasan  akut,  gagal  ginjal,  dan bahkan  kematian.  Pandemi  COVID-19  telah membawa  banyak  korban,  baik  korban  jiwa maupun  korban  dirawat  dengan  konfirmasi positif  atau  dugaan  terinfeksi  COVID-19, yang  jumlahnya  terus  bertambah(Saputri  et al.,  2020).    Pandemi  COVID-19  memiliki dampak  sosial-ekonomi  yang  besar.  Tingkat kemiskinan  pada  2020  diprediksi  akan mencapai 12,4% atau akan ada 8,5 juta orang miskin  baru  akibat  pandemi  COVID-19. Persentase penduduk miskin pada Maret 2020 mencapai  9,78%  (26,42  juta  orang)  atau meningkat  sebesar  0,56%  dibandingkan dengan  September  2019(Suryahadi  et  al., 2020).
Indonesia melaporkan kasus pertama pada tanggal  2  Maret  2020  kasus  meningkat  dan menyebar  dengan  cepat  di  seluruh  wilayah Indonesia. Sampai dengan tanggal 9 Juli 2020 Kementerian  Kesehatan  melaporkan  70.736 kasus  konfirmasi  COVID-19  dengan  3.417 kasus meninggal(Yumna,
2020)(Estro
Darianto  Sihaloho,  2020).  Sedangkan  di Provinsi Nusa Tenggara Barat Kasus COVID-
19  tercatat  Pertama  Kali  pada  tanggal  24 Maret  2020,  dan  Kasus  COVID-19  pertama kali yang tercatat di Kabupaten Dompu terjadi pada  tanggal  18  April  2020.  Update  Kasus COVID-19  per  tanggal  11  November  2020 yang  terjadi  di  Kabupaten  Dompu  sudah tercatat 269 Kasus(Sayuti & Hidayati, 2020).
Penanggulangan  Kedaruratan  Kesehatan Masyarakat  (KKM)  sudah  dilakukan  di wilayah  Kabupaten  Dompu  sesuai  dengan Keputusan  Presiden  Nomor  11  Tahun  2020, tetapi  masih adanya penolakan dari masyarakat  untuk  dilakukan  kontak  trecing oleh Dinas Kesehatan setempat, masih adanya kegiatan  yang  belum  mematuhi  protokol COVID, isolasi mandiri yang belum taat, dan keterbatasan  alat  untuk  pemeriksaan  orang yang  terindikasi  COVID-19  di  Rumah  Sakit Umum  Dompu  menjadi  masalah  dalam penanggulangan  KKM(Fillaili  &  Tamyis, 2020).
Penggunaan data mining dalam membantu pengelompokan  potensi  penyebaran  COVID- 19,  dilakukan  dalam  rangka  memudahkan petugas  Kesehatan  untuk  mengantisipasi penyebaran  masiv  dari  Covod-19  ini(Nur Khormarudin,  2016).  Data  mining  adalah proses  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika, kecerdasan buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  database yang  besar.  Istilah  data  mining  memiliki hakikat  sebagai  disiplin  ilmu  yang  tujuan utamanya adalah untuk menemukan, menggali,  atau menambang  pengetahuan dari data  atau  informasi  yang  kita  miliki.  Proses menggali  informasi  dalam  data  mining melibatkan  integrasi  teknik  dari  berbagai disiplin  ilmu,  seperti  teknologi  database  dan data  warehouse,  statistik,  machine  learning, komputasi  dengan  kinerja  tinggi,  pattern
recognition,  neural  network,  visualisasi  data dan sebagainya(Nur Khormarudin, 2016).
Data  mining  menggunakan  pendekatan discovery-based  dimana  pencocokan  pola (pattern  matching)  dan  algoritma-algoritma yang lain digunakan untuk menentukan relasi- relasi  kunci  di  dalam  data  yang  dieksplorasi. Data  mining  (penambangan  data),  sesuai dengan namanya, berkonotasi sebagai pencarian informasi bisnis yang berharga dari basis  data  yang  sangat  besar(Purba  et  al., 2019).  Dengan  tersedianya  basis  data  dalam kualitas dan ukuran yang memadai, teknologi data mining memiliki kemampuan- kemampuan sebagai berikut: a. Mengotomatisasi  prediksi  trend  sifat-sifat bisnis.  Data  mining  mengotomatisasi  proses pencarian informasi di dalam basis data yang besar.  b.  Mengotomatisasi  penemuan  pola- pola  yang  tidak  diketahui  sebelumnya.  Tools data mining "menyapu" basis data, kemudian mengidentifikasi  pola-pola  yang  sebelumnya tersembunyi  dalam  satu  sapuan.  Contoh  dari penemuan  pola  ini  adalah  analisis  pada  data penjualan  ritel  untuk  mengidentifikasi produk-produk  yang  kelihatannya  tidak berkaitan,  yang  seringkali  dibeli  secara bersamaan  oleh  customer(Damanik  et  al., 2021).
Dengan  memanfaatkan  kemampuan  data mining dalam memproses Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  yang  bentuk kegiatannya  yaitu  mengumpulkan  dan menggunakan data  masa  lalu untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan dalam suatu set data yang lebih besar(BASTIAN,  2018).  Salah  satu  tugas dalam  data  mining  adalah  clustering,  dimana teknik  clustering  mengelompokan  sejumlah data atau objek ke dalam suatu grup (cluster) sehingga  anggota  cluster  memiliki  data  yang semirip  mungkin.  Clustering  atau  analisis cluster  adalah  proses  pengelompokan  satu himpunan  benda  fisik  atau  abstrak  ke  dalam kelas  atau  objek  yang  sama  melalui  proses partisi(Hutagalung, 2022).
Dalam  data  mining,  algorithma  yang banyak  dikenal  dalam  pengelompokan  data adalah  algorithma  K-Means. Algoritma  ini didesain untuk memungkinkan pengelompokkan  data  ke  dalam  grup  yang berbeda  dengan  cara  yang  lebih  mudah berdasarkan  variabel  tertentu  tanpa  perlu melakukan  proses  training(Ediyanto  et  al.,
2013).  Hal  ini  karena  k-means  clustering merupakan  algoritma  unspervised  learning berbasis  centroid,  dimana  setiap  cluster diasosiasikan dengan centroid. Tujuan utama dari algoritma ini adalah untuk meminimalkan jumlah jarak antara titik data dan  cluster  yang  sesuai(Mirantika,  2021). Tujuan dari clustering adalah pengelompokan  data  ke  dalam  beberapa cluster  berdasarkan  tingkat  kemiripan dihitung  jarak  antar  data(Sugianto  et  al., 2020).
Pengelompokan  data,  dapat  menerapkan sistem  informasi  geografis  (SIG),  dimana pengelompokan data didasakan pada geolokasi(Adil  &  Triwijoyo,  2021). SIG merupakan  sistem  informasi  khusus  yang mengelola  data  yang  memiliki  informasi spasial  (bereferensi  keruangan)(Adil,  2017). Atau  dalam  arti  yang  lebih  sempit,  SIG adalah  sistem  komputer  yang  memiliki kemampuan untuk membangun, menyimpan, mengelola  dan  menampilkan  informasi bereferensi  geografis,  misalnya  data  yang diidentifikasi  menurut  lokasinya,  dalam sebuah database(Adil et al., 2022).
Salah  satu  data  yang  ada  dalam  sistem informasi geografis adalah data spasial, yaitu data  yang  bereferensi  geografis  atas representasi obyek di bumi. Data spasial pada umumnya  berdasarkan  peta  yang  berisikan interprestasi  dan  proyeksi  seluruh  fenomena yang  berada  di  bumi.  Fenomena  tersebut berupa  fenomena  alamiah  dan  buatan manusia.  Pada  awalnya,  semua  data  dan informasi  yang  ada  di  peta  merupakan representasi  dari  obyek  di  muka  bumi(Adil, 2018). Data Spasial, menyimpan kenampakan-kenampakan  permukaan  bumi, seperti:  jalan,  sungai,  pemukiman,  jenis penggunaan tanah, jenis tanah, dan lain-lain. Model  data  spasial  dibedakan  menjadi  dua, yaitu  Model  Data  Vektor  dan  Model  Data Raster.  Model  data  vector  diwakili  oleh symbol-simbol  atau  yang  selanjutnya  dalam SIG  dikenal  dengan  feature,  seperti  feature titik  (point),  feature  garis  (line),  dan  feature area  (surface).  Sementara  Model  data  raster merupakan  data  yang  sangat  sederhana, dimana  setiap  informasi  disimpan  dalam petak-petak  bujursangkar  (grid),  yang membentuk sebuah bidang(Adil, 2017).
Penelitian ini betujuan untuk mengimplementasikan  metode  K-means
dengan  memanfaatkan  data  spasial  pada Sistem Informasi Geografis untuk
mengetahui  potensi  penyebaran  COVID-19 di Kabupaten Dompu.
Berikut  pembahasan  beberapa  penelitian yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  yang dilakukan oleh peneliti sebelumnya: Mentari Tri  Indah  Rahmayani (2018)  melakukan penelitian  terkait  algoritma  K-Means. Makalah ini berfokus pada analisis clustering tingkat keparahan penyakit pasien
menggunakan  algoritma  k-mean,  dengan studi kasus di puskesmas bandar seikijang(Rahmayani,  2018) Perbedaan  dari penelitian sebelumnya dengan penelitian saat ini  adalah  dari  segi  objek  yang  digunakan yaitu  membahas  lebih  pada  potensi  visus (Covid  19)  di  kabupaten  dompu  dan implementasinya  menggunakan  data  spasial. Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh Gustientiedinaa,  M.Hasmil  Adiyaa,  Yenny Desnelita  (2019)  dengan  judul  Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru, dengan focus  pada  objek  mengenai  obat-obatan  dan tdak  menggunakan  data  spasial  untuk penelompokan  datanya(Gustientiedina  et  al., 2019).

## 2. Metode Penelitian
3.1. Algoritma K-Means
K-means  merupakan  salah  satu  algoritma yang  bersifat  unsupervised  learning.  K- Means memiliki fungsi
untuk mengelompokkan data kedalam data cluster(Wulandari  &  Yogantara,  2022). Algoritma ini dapat menerima data tanpa ada label kategori.
K-Means Clustering
Algoritma  juga  merupakan  metode  non- hierarchy.  Metode  Clustering  Algoritma adalah  mengelompokkan  beberapa  data  ke dalam  kelompok  yang  menjelaskan  data dalam  satu  kelompok  memiliki  karakteristik yang  sama  dan  memiliki  karakteristik  yang berbeda  dengan  data  yang  ada  di  kelompok lain(Damanik  et  al.,  2021).  Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk penyebaran  potensi  covid-19  di  kabupaten Dompu
1. Menentukan  jumlah  cluster,  jumlah cluster  merupakan  jumlah  kelompok  data yang  akan  dibuat  atau  dihasilkan.  Dalam
penelitian  ini  jumlah  cluster  yang  akan dibuat adalah 2 cluster.
2. Membangkitkan  centroid  awal.  Centroid awal  diperoleh  secara  acak,  dan  jumlah centroid  sebanyak  cluster  yang  akan dibuat.  Centroid  awal  merupakan  titik pusat  cluster  pertama  atau  awal  pusat cluster.  Controid  awal  dari  penelitian  ini adalah:
Centroid-1 (4) Centroid-2 (12)
3. Menghitung  distance  space  data  ke masing-masing centroid.
Formula  Menghitung  jarak  ke  masing- masing cluster(Izzah & Jananto, 2022)
Dimana, 1. 𝒅 ( 𝒙 , 𝒚 ) adalah jarak antara data x ke data y 2. 𝒙𝑖 adalah data testing ke-i
3. 𝒚𝑖 adalah data training ke-i 1    Nk µk = ∑ xi ƞ k   i=1
Dimana, 1. 𝜇𝑘 adalah titik centroid dari cluster ke-k
2. 𝑁𝑘 adalah banyaknya data pada cluster ke- k 3. 𝑥𝑖 adalah data ke-I pada cluster ke-k
Langkah-lngkah algoritma K-Means adalah, 1)  Siapkan  dataset,  2)  Tentukan  jumlah cluster (k), 3) Pilih titik centroid secara acak, 4)  Kelompokan  data  sehingga  terbentuk  k buah cluster dengan titik centroid dari setiap cluster,  5)  Perbarui  nilai  titik  centroid,  6) Ulangi langkah 3 sampai 5 sampai nilai dari titik centroid tidak lagi berubah.
Gambar  1  berikut  menunjukan  kerangka kerja  pada  penelitian  yang  menerapkan algorithma k-Means(Normah et al., 2022).

## Identifikasi Masalah
Mengumpulkan data
Analisa data
Pengolahan data dengan K-Means
Pengujian data

## Pengambilan kesimpulan

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Tahapan pada penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Identifikasi  Masalah  Yaitu  melakukan identifikasi masalah yang terdapat potensi covid-19.
2. Pengumpulan  Data  Yaitu  mengumpulkan data  lokasi/wilayah  yang  berpotensi covid-19.
3. Analisa Data Yaitu menganalisa permasalahan  ,yaitu  data  pasien  yang poritif dan potensi positif disetiap wilayah di kabupaten Dompu
4. Pengolahan Data Yaitu dengan menggunakan  algoritma  k-means  dan menerapkannya  penelompokan  potensi dengan data spasial.
5. Pengujian  Data  Yaitu  dengan  melakukan pengujian data yang sudah diolah dengan uji betha.
6. Pengambilan  Kesimpulan  Yaitu  dengan menarik kesimpulan dari hasil perhitungan  dan  pengolahan  data  yang dihitung secara manual  dengan  data  hasil uji betha
3.2. Metode Pengembangan sistem Model pengeembangan yang diterapkan untuk  pembuatan  sistem  pada  penelitian  ini adalah dengan pengembangan metode Waterfall . Metode Waterfall
merupakan model pengembangan sistem informasi yang sistematik dan sekuensial(Pricillia & Zulfachmi, 2021).
Requirement Analisys Design Development Testing

## Maintenance
Gambar 2. Metodologi Waterfall(Wahid, 2020).
1. Requirement Analisys Tahap  ini  bertujuan  untuk  memahami perangkat lunak. Informasi dapat diperoleh  melalui  wawancara,  diskusi atau survei langsung. Informasi dianalisis untuk mendapatkan data yang dibutuhkan oleh pengguna.
2. Design Pada  tahap  ini,  pengembang  membuat desain  sistem  yang  dapat  membantu menentukan  perangkat  keras  (hardware) dan  sistem  persyaratan  dan  juga membantu dalam mendefinisikan arsitektur sistem secara keseluruhan.
3. Development Pembuatan  kode  program  Desain harus  ditranslasikan  ke  dalam  program perangkat  lunak.  Hasil  dari  tahap  ini adalah  program  komputer  sesuai  dengan desain  yang  telah  dibuat  pada  tahap desain.
4. Pengujian Pengujian  fokus  kepada  perangkat lunak  secara  logic  dan  fungsional  dan memastikan  bahwa  semua  bagian  sudah diuji  untuk  meminimalisir  error  dan keluaran harus sesuai.
5. Pemeliharaan Tahap  pemeliharaan  dapat  mengulangi proses pengembangan mulai dari analisis spesifikasi  untuk  perubahan  perangkat lunak  yang  sudah  ada,  tapi  tidak  untuk membuat perangkat lunak yang baru.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  set  covid-19  di  kabupaten
Dompu  sebanyak  8  data  dengan  atribut suspek,  pelaku  perjalanan,  postif,  kontak erat,  sembuh,  dan  meninggal.  Data dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1 Dataset Covid-19 Kabupaten Dompu
Kecamata n Susp ek P.Perja lanan Positi f Konta k  Erat Sem buh Menin g gal Kilo 12 8 6 0 14  0 Woja 0 0 9 0 155  7 Dompu 4 0 15 64 251  13 Pajo 0 0 5 3 17  0 Hu’u 8 0 12 10 140  1 Manggele wa 2 9 2 0 25  2 Kempo 5 11 5 0 22  1 Pekat 1 9 6 0 13  1 Jumlah Data 8 Jumlah Kluster (k)  2 Tabel 2 Centroid Awal Centorid 1 4 0  15  64 251  13 Centroid 2 12  8  6 0 14 0 Iterasi 1 Centroid 1 Data ke 1
𝒅 ( 𝒙𝟏 , 𝒚𝟏 ) = √ ( 𝟏𝟐 − 𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟖 − 𝟎 )
𝟐 + ( 𝟔 − 𝟏𝟓 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟔𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟒 − 𝟐𝟓𝟏 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟏𝟑 ) 𝟐 𝒅 ( 𝒙 𝟏 , 𝒚 𝟏 )  = √ 𝟔𝟒 + 𝟔𝟒 + 𝟖𝟏 + 𝟒 . 𝟎𝟗𝟔 + 𝟓𝟔 . 𝟏𝟔𝟗 + 𝟏𝟔𝟗 = √ 𝟔𝟎 . 𝟔𝟒𝟑 = 𝟐𝟒𝟔 . 𝟐𝟓𝟕𝟗𝟗𝟒𝟕𝟗𝟒𝟎𝟕
Data Ke-2
𝒅 ( 𝒙 𝟐 , 𝒚 𝟏 ) = √ ( 𝟎 − 𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟗 − 𝟏𝟓 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟔𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟓𝟓 − 𝟐𝟓𝟏 ) 𝟐 + ( 𝟕 − 𝟏𝟑 ) 𝟐 𝒅 ( 𝒙 𝟐 , 𝒚 𝟏 )  = √ 𝟏𝟔 + 𝟎 + 𝟑𝟔 + 𝟒 . 𝟎𝟗𝟔 + 𝟗 . 𝟐𝟏𝟔 + 𝟑𝟔 = √ 𝟏𝟑 . 𝟒𝟎𝟎 = 𝟏𝟏𝟓 .
𝟕𝟓𝟖𝟑𝟔𝟗𝟎𝟐𝟕𝟗𝟎
Data ke-3
𝒅 ( 𝒙 𝟑 , 𝒚 𝟏 ) = √ ( 𝟒 − 𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟓 − 𝟏𝟓 ) 𝟐 + ( 𝟔𝟒 − 𝟔𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟐𝟓𝟏 − 𝟐𝟓𝟏 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟑 − 𝟏𝟑 ) 𝟐 d ( 𝒙 𝟑 , 𝒚 𝟏 ) = √ 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 = √ 𝟎 =
Data Ke-4
𝒅 ( 𝒙𝟒 , 𝒚𝟏 ) = √ ( 𝟎 − 𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟓 − 𝟏𝟓 ) 𝟐 + ( 𝟑 − 𝟔𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟕 − 𝟐𝟓𝟏 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟏𝟑 ) 𝟐
𝒅 ( 𝒙 𝟒 , 𝒚 𝟏 )  = √ 𝟏𝟔 + 𝟎 + 𝟏𝟎𝟎 + 𝟑 . 𝟕𝟐𝟏 + 𝟓𝟒 . 𝟕𝟓𝟔
+ 𝟏𝟔𝟗 = √ 𝟓𝟖 . 𝟕𝟔𝟐 = 𝟐𝟒𝟐 . 𝟒𝟎𝟖𝟕𝟒𝟓𝟕𝟏𝟔𝟖𝟏
Data Ke-5 d ( 𝒙 𝟓 , 𝒚 𝟏 ) = √ ( 𝟖 − 𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟐 − 𝟏𝟓 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟎 − 𝟔𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟒𝟎 − 𝟐𝟓𝟏 ) 𝟐 + ( 𝟏 − 𝟏𝟑 ) 𝟐 d ( 𝒙 𝟓 , 𝒚 𝟏 )  = √ 𝟏𝟔 + 𝟎 + 𝟗 + 𝟐 . 𝟗𝟏𝟔 + 𝟏𝟐 . 𝟑𝟐𝟏 + 𝟏𝟒𝟒 = √ 𝟏𝟓 . 𝟒𝟎𝟔 = 𝟏𝟐𝟒 . 𝟏𝟐𝟎𝟗𝟎𝟖𝟕𝟗𝟒𝟔𝟏 Data ke-6 𝒅 ( 𝒙 𝟔 , 𝒚 𝟏 ) = √ ( 𝟐 − 𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟗 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟐 − 𝟏𝟓 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟔𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟐𝟓 − 𝟐𝟓𝟏 ) 𝟐 + ( 𝟐 − 𝟏𝟑 ) 𝟐 d ( 𝒙 𝟔 , 𝒚 𝟏 )  = √ 𝟒 + 𝟖𝟏 + 𝟏𝟔𝟗 + 𝟒 . 𝟎𝟗𝟔 + 𝟓𝟏 . 𝟎𝟕𝟔 + 𝟏𝟐𝟏 = √ 𝟓𝟓 . 𝟓𝟒𝟕 = 𝟐𝟑𝟓 . 𝟔𝟖𝟒𝟏𝟏𝟎𝟔𝟐𝟐𝟔𝟕 Data ke-7
𝒅 ( 𝒙 𝟕 , 𝒚 𝟏 ) = √ ( 𝟓 − 𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟏 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟓 − 𝟏𝟓 ) 𝟐 +
( 𝟎 − 𝟔𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟐𝟐 − 𝟐𝟓𝟏 ) 𝟐 + ( 𝟏 − 𝟏𝟑 ) 𝟐 𝒅 ( 𝒙 𝟕 , 𝒚 𝟏 )  = √ 𝟏 + 𝟏𝟐𝟏 + 𝟏𝟎𝟎 + 𝟒 . 𝟎𝟗𝟔 + 𝟓𝟐 . 𝟒𝟒𝟏 + 𝟏𝟒𝟒 = √ 𝟓𝟔 . 𝟗𝟎𝟑 = 𝟐𝟑𝟖 . 𝟓𝟒𝟑𝟒𝟕𝟗𝟎𝟖𝟏𝟕𝟔 Data ke-8 d ( 𝒙 𝟖 , 𝒚 𝟏 ) = √ ( 𝟏 − 𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟗 − 𝟎 )
𝟐 + ( 𝟔 − 𝟏𝟓 ) 𝟐 +
( 𝟎 − 𝟔𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟑 − 𝟐𝟓𝟏 ) 𝟐 + ( 𝟏 − 𝟏𝟑 ) 𝟐 𝒅 ( 𝒙 𝟖 , 𝒚 𝟏 ) = √ 𝟗 + 𝟖𝟏 + 𝟖𝟏 + 𝟒 . 𝟎𝟗𝟔 + 𝟓𝟔 . 𝟔𝟔𝟒 + 𝟏𝟒𝟒 = √ 𝟔𝟏 . 𝟎𝟕𝟓 = 𝟐𝟒𝟕 . 𝟏𝟑𝟑𝟓𝟔𝟕𝟏𝟐𝟓𝟏𝟒
Centroid 2 Data ke-1 𝒅 ( 𝒙 𝟏 , 𝒚 𝟐 ) = √ ( 𝟏𝟐 − 𝟏𝟐 ) 𝟐 + ( 𝟖 − 𝟖 ) 𝟐 + ( 𝟔 − 𝟔 ) 𝟐 +
( 𝟎 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟒 − 𝟏𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟎 ) 𝟐 𝒅 ( 𝒙 𝟏 , 𝒚 𝟐 ) = √ 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 = √ 𝟎 = 𝟎 Data ke-2 𝒅 ( 𝒙 𝟐 , 𝒚 𝟐 ) = √ ( 𝟎 − 𝟏𝟐 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟖 ) 𝟐 + ( 𝟗 − 𝟔 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟓𝟓 − 𝟏𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟕 − 𝟎 ) 𝟐 𝒅 ( 𝒙 𝟐 , 𝒚 𝟐 )  = √ 𝟏𝟒𝟒 + 𝟔𝟒 + 𝟑𝟔 + 𝟎 + 𝟏𝟗 . 𝟖𝟖𝟏 + 𝟒𝟗 = √ 𝟐𝟎 . 𝟏𝟕𝟒 = 𝟏𝟒𝟐 .
𝟎𝟑𝟓𝟐𝟎𝟔𝟗𝟎𝟑𝟎𝟕
Data ke-3 𝒅 ( 𝒙 𝟑 , 𝒚 𝟐 ) = √ ( 𝟒 − 𝟏𝟐 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟖 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟓 − 𝟔 ) 𝟐 + ( 𝟔𝟒 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟐𝟓𝟏 − 𝟏𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟑 − 𝟎 ) 𝟐 d ( 𝒙 𝟑 , 𝒚 𝟐 )  = √ 𝟔𝟒 + 𝟔𝟒 + 𝟖𝟏 + 𝟒 . 𝟎𝟗𝟔 + 𝟓𝟔 . 𝟏𝟔𝟗 + 𝟏𝟔𝟗 = √ 𝟔𝟎 . 𝟔𝟒𝟑 = 𝟐𝟒𝟔 . 𝟐𝟓𝟕𝟗𝟗𝟒𝟕𝟗𝟒𝟎𝟕
Data Ke-4 𝒅 ( 𝒙 𝟒 , 𝒚 𝟐 )  = √ ( 𝟎 − 𝟏𝟐 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟖 ) 𝟐 + ( 𝟓 − 𝟔 ) 𝟐 + ( 𝟑 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟕 − 𝟏𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟎 ) 𝟐 d ( 𝒙 𝟒 , 𝒚 𝟐 ) = √ 𝟏𝟒𝟒 + 𝟔𝟒 + 𝟏 + 𝟗 + 𝟗 + 𝟎 = √ 𝟐𝟐𝟕 = 𝟏𝟓 . 𝟎𝟔𝟔𝟓𝟏𝟗𝟏𝟕𝟑𝟑𝟏𝟗
Data Ke-5
𝒅 ( 𝒙 𝟓 , 𝒚 𝟐 ) = √ ( 𝟖 − 𝟏𝟐 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟖 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟐 − 𝟔 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟎 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟒𝟎 − 𝟏𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟏 − 𝟎 ) 𝟐 𝒅 ( 𝒙 𝟓 , 𝒚 𝟐 )  = √ 𝟏𝟔 + 𝟔𝟒 + 𝟑𝟔 + 𝟏𝟎𝟎 + 𝟏𝟓 . 𝟖𝟕𝟔 + 𝟏 = √ 𝟏𝟔 . 𝟎𝟗𝟑 = 𝟏𝟐𝟔 . 𝟖𝟓𝟖𝟏𝟖𝟖𝟓𝟒𝟏𝟑𝟕
Data Ke-6
𝒅 ( 𝒙 𝟔 , 𝒚 𝟐 )  = √ ( 𝟐 − 𝟏𝟐 ) 𝟐 + ( 𝟗 − 𝟖 ) 𝟐 + ( 𝟐 − 𝟔 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟐𝟓 − 𝟏𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟐 − 𝟎 ) 𝟐 𝒅 ( 𝒙 𝟔 , 𝒚 𝟐 )  = √ 𝟏𝟎𝟎 + 𝟏 + 𝟏𝟔 + 𝟎 + 𝟏𝟐𝟏 + 𝟒 =
√ 𝟐𝟒𝟐 = 𝟏𝟓 . 𝟓𝟓𝟔𝟑𝟒𝟗𝟏𝟖𝟔𝟏𝟎𝟒 Data Ke-7
d ( 𝒙 𝟕 , 𝒚 𝟐 ) = √ ( 𝟓 − 𝟏𝟐 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟏 − 𝟖 )
𝟐 + ( 𝟓 − 𝟔 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟐𝟐 − 𝟏𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟏 − 𝟎 ) 𝟐 𝒅 ( 𝒙 𝟕 , 𝒚 𝟐 ) = √ 𝟒𝟗 + 𝟗 + 𝟏 + 𝟎 + 𝟔𝟒 + 𝟏 = √ 𝟏𝟐𝟒 = 𝟏𝟏 . 𝟏𝟑𝟓𝟓𝟐𝟖𝟕𝟐𝟓𝟔𝟔𝟎
Data ke-8 d ( 𝒙 𝟖 , 𝒚 𝟐 )  = √ ( 𝟏 − 𝟏𝟐 ) 𝟐 + ( 𝟗 − 𝟖 ) 𝟐 + ( 𝟔 − 𝟔 ) 𝟐 + ( 𝟎 − 𝟎 ) 𝟐 + ( 𝟏𝟑 − 𝟏𝟒 ) 𝟐 + ( 𝟏 − 𝟎 ) 𝟐 𝒅 ( 𝒙 𝟖 , 𝒚 𝟐 ) = √ 𝟏𝟐𝟏 + 𝟏 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟏 + 𝟏 = √ 𝟏𝟐𝟒 = 𝟏𝟏 . 𝟏𝟑𝟓𝟓𝟐𝟖𝟕𝟐𝟓𝟔𝟔𝟎

## Tabel 3 Hasil Pengelompokan Data Iterasi 1
Kecamatan  C1 C2 Hasil Kilo 246.25799 0 C2 Woja 115.75836 142.03520 C1 Dompu 0 246.25799 C1 Pajo 242.40874 15.06651 C2 Hu’u 124.12090 126.85818 C1 Manggelewa  235.68411 15.55634 C2 Kempo 238.54347 11.13552 C2 Pekat 247.13356 11.13552 C2
Titik Centroid 1 Baru Iterasi 2 𝑺𝒖𝒔𝒑𝒆𝒌 = 𝟎 + 𝟒 + 𝟖 ÷ 𝟐 = 𝟔 ÷ 𝟐 = 𝟑 ÷ 𝟐 = 𝟏 . 𝟓 𝑷𝒆𝒍𝒂𝒌𝒖 𝑷𝒆𝒓𝒋𝒂𝒍𝒂𝒏𝒂𝒏 = 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 ÷ 𝟐 = 𝟎 ÷ 𝟐 = 𝟎 ÷ 𝟐 = 𝟎
𝑷𝒐𝒔𝒊𝒕𝒊𝒇 = 𝟗 + 𝟏𝟓 + 𝟏𝟐 ÷ 𝟐 = 𝟏𝟖 ÷ 𝟐 = 𝟗 ÷ 𝟐 = 𝟒 . 𝟓 𝑲𝒐𝒏𝒕𝒂𝒌 𝑬𝒓𝒂𝒕 = 𝟎 + 𝟔𝟒 + 𝟏𝟎 ÷ 𝟐 = 𝟑𝟕 ÷ 𝟐 = 𝟏𝟖 . 𝟓 ÷ 𝟐 = 𝟗 . 𝟐𝟓 𝑺𝒆𝒎𝒃𝒖𝒉 = 𝟏𝟓𝟓 + 𝟐𝟓𝟏 + 𝟏𝟒𝟎 ÷ 𝟐 = 𝟐𝟑𝟕 ÷ 𝟐 = 𝟏𝟑𝟔 . 𝟓 ÷ 𝟐 = 𝟔𝟖 . 𝟐𝟓 𝑴𝒆𝒏𝒊𝒏𝒈𝒈𝒂𝒍 = 𝟕 + 𝟏𝟑 + 𝟏 ÷ 𝟐 = 𝟏𝟎 . 𝟓 ÷ 𝟐 = 𝟓 . 𝟐𝟓 ÷ 𝟐 = 𝟐 . 𝟔𝟐𝟓
Titik Centroid 2 Baru Iterasi 2 𝑺𝒖𝒔𝒑𝒆𝒌 = 𝟏𝟐 + 𝟎 + 𝟐 + 𝟓 + 𝟏 ÷ 𝟐 = 𝟏𝟎 ÷ 𝟐 = 𝟓 ÷ 𝟐 = 𝟐 . 𝟓 𝑷𝒆𝒍𝒂𝒌𝒖 𝑷𝒆𝒓𝒋𝒂𝒍𝒂𝒏𝒂𝒏 = 𝟖 + 𝟎 + 𝟗 + 𝟏𝟏 + 𝟏𝟏 ÷ 𝟐 = 𝟏𝟗 . 𝟓 ÷ 𝟐 = 𝟗 . 𝟕𝟓 ÷ 𝟐 = 𝟒 . 𝟖𝟕𝟓
𝑷𝒐𝒔𝒊𝒕𝒊𝒇 = 𝟔 + 𝟓 + 𝟐 + 𝟓 + 𝟔 ÷ 𝟐 = 𝟏𝟐 ÷ 𝟐 = 𝟔 ÷ 𝟐 = 𝟑
𝑲𝒐𝒏𝒕𝒂𝒌 𝑬𝒓𝒂𝒕 = 𝟎 + 𝟑 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 ÷ 𝟐 = 𝟏 . 𝟓 ÷ 𝟐 = 𝟎 . 𝟕𝟓 ÷ 𝟐 = 𝟎 . 𝟑𝟕𝟓
𝑺𝒆𝒎𝒃𝒖𝒉 = 𝟏𝟒 + 𝟏𝟕 + 𝟐𝟓 + 𝟐𝟐 + 𝟏𝟑 ÷ 𝟐 = 𝟒𝟓 . 𝟓 ÷ 𝟐 = 𝟐𝟐 . 𝟕𝟓 ÷ 𝟐 = 𝟏𝟏 . 𝟑𝟕𝟓 𝑴𝒆𝒏𝒊𝒏𝒈𝒈𝒂𝒍 = 𝟎 + 𝟎 + 𝟐 + 𝟏 + 𝟏 ÷ 𝟐 = 𝟐 ÷ 𝟐 = 𝟏 ÷ 𝟐 = 𝟎 .5

## Tabel 4 Centroid Baru Iterasi 2
Centorid 1 1.5  0  4.5  9.25  68.25  2.625 Centroid 2 2.5 4.625  3  0.375  11.375  0.5 Iterasi 2 Tabel 5 Hasil Pengelompokan Data Iterasi 2 Kecamatan C1 C2 Hasil Kilo 56.67464 10.85918 C2 Woja 87.48008 143.99365 C1 Dompu 191.36160  248.58031 C1 Pajo 51.72055 8.39177 C2 Hu’u 72.45526 129.49873 C1 Manggelewa  45.21079 14 . 43 682 C2 Kempo 48.58771 12.81295 C2 Pekat 56.78261 5.78116 C2 Tabel 6 Centroid Baru Iterasi 3 Centorid 1 1.5 0 4.5  9.25  68.25  2.62 5 Centroid 2 2.5  4.625  3  0.375  11.375  0.5

## Iterasi 3
Tabel 7 Hasil Pengelompokan Data Iterasi 3 Kecamatan C1 C2 Hasil Kilo 56.67464 10.85918 C2 Woja 87.48008  143.99365 C1 Dompu 191.36160  248.58031 C1 Pajo 51.72055 8.39177 C2 Hu’u 72.45526  129.49873 C1 Manggelewa  45.21079 14.43682 C2 Kempo 48.58771 12.81295 C2 Pekat 56.78261 5.78116 C2

## Informasi spasial
Gambar  3  berikut  menunjukan  informasi spasial sistem informasi geografis.  Pada halaman peta  potensi  penyebaran Covid-19, pengunjung akan  mendapatkan  informasi  seputar  hasil pemetaan  zonasi  kasus Covid-19 yang terjadi  di Kabupaten  Dompu.  Tampilan  saat  pengunjung membuka halaman peta potensi penyebaran Covid- 19.

## Gambar 3. Tampilan Peta Potensi Penyebaran Covid-19
Dari  gambar  3  terlihat  bahwa  hasil  yang diperoleh  berdasarkan    Analisa  algoritma  k- means terkait potensi penyebaran covid 19 di kabupaten  Dompu  dibagi  menjadi  2  cluster diantaranya  cluster  1  dalam  kelompok  zona orange  3  kecamatan  yaitu  kecamatan  Woja, Dompu  dan  Hu ’ u,  dan  cluster  2  dalam  zona merah  5  kecamatan  yaitu  Kilo,  Pajo, Manggelewa, Kempo, Pekat.
Pengujian Usability
Pengujian usability merupakan tahap
pengujian  setelah  dilakukannya  pengujian program.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna sistem yang telah dibangun oleh pengguna. Manfaat dari  pengujian usability ini  adalah  salah satunya kita dapat mengetahui pembangunan aplikasi  sistem  sudah  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna  atau  belum,  sehingga menjadi tolak ukur keberhasialan penerimaan aplikasi oleh pengguna terkait.
Pada  penelitian  ini  untuk  mengetahui seberapa  efektivitas,  efisiensi  dan  kepuasan program  yang  dibuat  menurut  penggunanya maka dilaksanakan usability    testing . Program dalam  penelitian  ini  yang  dimaksud  adalah sistem  Pengelompokan  dengan      Algoritma K-Means Berbasis      Sistem      Informasi Geografis      untuk  Mengetahui  Potensi Penyebaran  Virus Covid-19 di  Kabupaten Dompu yang digunakan oleh masyarakat dan petugas surveilens tim  gugus  covid-19 Kabupaten  Dompu  (dalam  penelitian  ini menjadi responden). Sehingga akan diketahui tingkat kepuasan responden dalam menggunakan sistem yang dibuat. Mengetahui  Potensi  Penyebaran  Virus Covid-19 di  Kabupaten  Dompu  yang digunakan  oleh  masyarakat  dan  petugas
surveilens tim  gugus  covid-19  Kabupaten Dompu  (dalam  penelitian  ini  menjadi responden).  Sehingga  akan  diketahui  tingkat kepuasan  responden  dalam  menggunakan sistem yang dibuat.
Pengujiannya berupa kuesioner yang terdiri  dari  10  item  pertanyaan  seperti  pada tabel dibawah. Kuesioner SUS menggunakan 5 poin skala likert . Responden diminta untuk memberikan  penilaian  “Sangat  Tidak  Setuju (STS)“, “Tidak Setuju (TS)”, “Moderat (M)”, “Setuju (S)”, dan “Sangat Setuju (SS)” atas 3 item  pertanyaan  usability  sesuai  dengan penilaian surveilens.
Tabel 8. Nilai Kuesioner
No.  Responden 1 2 3  Hasil 1. Responden 1 4 5 5 14 2. Responden 2 3 5 4 12 3. Responden 3 5 5 5 15 4. Responden 4 5 4 5 14 5. Responden 5 4 5 5 14 Skor Aktual 69 Skor Ideal 25  25 25 75
Keterangan : Nilai 1 : responden memilih “sangat tidak setuju” Nilai 2 : responden memilih “tidak setuju ” Nilai 3 : responden memilih “moderat” Nilai 4 : responden memilih “setuju” Nilai 5: responden memilih “sangat setuju”
Untuk  perhitungan  hasil  akhir  usabililitynya menggunakan persamaan berikut ini:
Berdasarkan  hasil  akhir  usability  yang didaptakan  sebesar  92%,  sehigga  dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  K- Means  dalam  pengelompokan  penyebaran kasus covid-19 di kabupaten Dompu “ Sangat Baik ”

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  kerja  algorithma  k-means menunjukan  bahwa    potensi  penyebaran covid 19 di kabupaten Dompu dibagi menjadi 2 cluster yaitu cluster 1 dalam kelompok zona orange  3  kecamatan  yaitu  kecamatan  Woja, Dompu  dan  Hu ’ u,  dan  cluster  2  dalam  zona
merah  5  kecamatan  yaitu  Kilo,  Pajo,
Manggelewa, Kempo, Pekat. Dan berdasarkan  hasil  uji  kepuasan  user terhadap kinerja aplikasi didaptakan sebesar 92%,  sehigga  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan metode K-Means dalam
pengelompokan  penyebaran  kasus  covid-19 di kabupaten Dompu “ Sangat Baik ”

## 5. Referensi
Adil, A. (2017). Sistem Informasi Geografis . 172. https://books.google.co.id/books?id=ui1 LDwAAQBAJ&pg=PA172&dq=penge rtian+analisis+spasial&hl=id&sa=X&v ed=0ahUKEwjc0fb6kIjfAhWYTn0KH bJ_B4MQ6AEIKDAA#v=onepage&q= pengertian analisis spasial&f=true Adil,  A.  (2018).  Perancangan  Spasial
Pengembangan Potensi Produk Kerajinan  berbasis  Pemukiman  di Taman  Nasional  Komodo. MATRIK : Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika Dan  Rekayasa  Komputer , 18 (1[1]  A.
Adil, “ Perancangan Spasial Pengembangan Potensi Produk Kerajinan  berbasis  Pemukiman  di Taman Nasional Komodo, ” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa
Komput.,  vol.  18,  issue  1,  pp.  50 – 57, 2018.), 50 – 57. https://doi.org/10.30812/matrik.v18i1.3
53
Adil, A., Dwiputri, R. A., & Triwijoyo, B. K. (2022).  Aplikasi  Spasial  Rekomendasi Wisata  Terdekat  dengan  Metode Haversine  Berbasis  Mobile. Jurnal Bumigora  Information  Technology (BITe) , 4 (1), 95 – 106.
https://doi.org/10.30812/bite.v4i1.1948
Adil, A., & Triwijoyo, B. K. (2021). Sistem Informasi Geografis Pemetaan Jaringan Irigasi dan Embung di Lombok Tengah.
MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik
Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer , 20 (2), 273 – 282.
https://doi.org/10.30812/matrik.v20i2.1 112 BASTIAN,  A.  (2018).  Penerapan  Algoritma K-Means  Clustering  Analysis  Pada Penyakit  Menular  Manusia  (Studi Kasus  Kabupaten  Majalengka). Jurnal
Sistem Informasi , 14 (1), 28 – 34. https://doi.org/10.21609/jsi.v14i1.566 Damanik,  Y.  F.  S.  Y.,  Sumarno,  S., Gunawan, I., Hartama, D., & Kirana, I. O.  (2021).  Penerapan  Data  Mining
Untuk  Pengelompokan  Penyebaran Covid-19 Di Sumatera Utara Menggunakan  Algoritma  K-Means. Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 1 (2), 109 – 132. https://doi.org/10.54082/jiki.13 Ediyanto,  Mara,  N.,  &  Satyahadewi,  N. (2013).  Pengklasifikasian  Karakteristik Dengan  Metode  K-Means  Cluster Analysis. Buletin Ilmiah Mat. Stat. Dan Terapannya  (Bimaster) , 02 (2),  133 –
136.
Estro  Darianto  Sihaloho.  (2020).  Dampak
Covid-19 Terhadap Perekonomian Indonesia  Dampak  Covid-19  Terhadap Perekonomian Indonesia. ResearchGate , April , 1 – 6.
Fillaili, R., & Tamyis, A. R. (2020). Menjaga Persepsi  Resiko  Masyarakat  Melalui Komunikasi  Risiko  Yang  Efektif  Pada Masa  Pandemi  Covid-19. SMERU Catatan Kebijakan , 7 .
Gustientiedina,  G.,  Adiya,  M.  H.,  & Desnelita,  Y.  (2019).  Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering Data  Obat-Obatan. Jurnal  Nasional Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 5 (1), 17 – 24. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.20 19.17-24
Hutagalung, J. (2022). Pemetaan Siswa Kelas Unggulan  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Clustering. JATISI  (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 9 (1), 606 – 620. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i1.151
6
Iba,  T.,  Levy,  J.  H.,  Connors,  J.  M., Warkentin,  T.  E.,  Thachil,  J.,  &  Levi, M.  (2020).  The  unique  characteristics of  COVID-19  coagulopathy. Critical
Care , 24 (1), 4 – 11.
https://doi.org/10.1186/s13054-020- 03077-0 Izzah, L. ‘ , & Jananto, A. (2022). Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Perencanaan Kebutuhan Obat Di Klinik Citra  Medika. Progresif:  Jurnal Ilmiah
Komputer , 18 (1), 69.
https://doi.org/10.35889/progresif.v18i1 .769
Mirantika,  N.  (2021).  Penerapan  Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19 di  Provinsi  Jawa  Barat. Nuansa Informatika , 15 (2), 92 – 98. https://doi.org/10.25134/nuansa.v15i2.4
321
Normah, Rifai, B., Vambudi, S., & Maulana,
R. (2022). Analisa Sentimen Perkembangan  Vtuber  Dengan  Metode Support  Vector  Machine  Berbasis SMOTE. Jurnal  Teknik  Komputer AMIK BSI , 8 (2), 174 – 180. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2 Nur  Khormarudin,  A.  (2016).  Teknik  Data Mining: Algoritma K-Means Clustering. Jurnal  Ilmu  Komputer ,  1 – 12. https://ilmukomputer.org/category/data mining/
Pricillia, T., & Zulfachmi. (2021).
Perbandingan  Metode  Pengembangan Perangkat Lunak (Waterfall, Prototype, RAD). Jurnal Bangkit Indonesia , 10 (1),
6 – 12.
https://doi.org/10.52771/bangkitindones ia.v10i1.153
Purba,  W.,  Siawin,  W.,  &  .  H.  (2019). Implementasi  Data  Mining  Untuk Pengelompokkan Dan Prediksi Karyawan  Yang  Berpotensi  Phk Dengan Algoritma K-Means Clustering.
Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Ilmu Komputer  Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,
2 (2), 85 – 90. https://doi.org/10.34012/jusikom.v2i2.4
29
Rahmayani,  M.  T.  I.  (2018).  Analisis
Clustering Tingkat Keparahan Penyakit Pasien  Menggunakan  Algoritma  K- Means. Jurnal Inovasi Teknik Informatika , 1 (2), 40 – 44.
Saputri,  N.  S.,  Anbarani,  M.  D.,  Toyamah,
N.,  &  Yumna,  A.  (2020).  Dampak Pandemi  Covid-19  pada  Layanan  Gizi dan  Kesehatan  Ibu  dan  Anak  (KIA): Studi  Kasus  di  Lima  Wilayah  di Indonesia. The  SMERU  Research Institute , 5 , 1 – 8. Sayuti,  R.  H.,  &  Hidayati,  S.  A.  (2020). Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap Ekonomi Masyarakat di Nusa Tenggara
Barat. RESIPROKAL:  Jurnal  Riset Sosiologi  Progresif  Aktual , 2 (2),  133 – 150. https://doi.org/10.29303/resiprokal.v2i2 .46 Sugianto, C. A., Rahayu, A. H., & Gusman, A.  (2020).  Algoritma  K-Means  untuk Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  pada Puskesmas Cigugur Tengah. Journal of Information  Technology , 2 (2),  39 – 44. https://doi.org/10.47292/joint.v2i2.30 Suryahadi,  A.,  Al  Izzati,  R.,  &  Suryadarma, D.  (2020).  The  Impact  of  COVID-19 Outbreak on Poverty: An Estimation for Indonesia  (Draft). SMERU  Working
Paper , April (April), 1 – 20. http://smeru.or.id/en/content/impact- covid-19-outbreak-poverty-estimation- indonesia
Velavan, T. P., & Meyer, C. G. (2020). The
COVID-19 epidemic. Tropical Medicine  and  International  Health , 25 (3), 278 – 280. https://doi.org/10.1111/tmi.13383
Wahid,  A.  A.  (2020).  Analisis  Metode
Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Informasi. Jurnal Ilmu-Ilmu Informatika  Dan  Manajemen  STMIK , November , 1 – 5.
Wulandari,  L.,  &  Yogantara,  B.  O.  (2022). Algorithm  Analysis  of  K-Means  and Fuzzy C-Means for Clustering
Countries  Based  on  Economy  and Health. Faktor Exacta , 15 (2), 109 – 116. https://journal.lppmunindra.ac.id/index. php/Faktor_Exacta/article/view/12106 %0Ahttps://journal.lppmunindra.ac.id/i ndex.php/Faktor_Exacta/article/downlo ad/12106/4917 Yumna,  athia; et al. (2020). Apa Yang Saat
Ini  Perlu  Dilakukan  Oleh  Pemerintah?
Ringkasan Eksekutif . 3 .
www.smeru.or.id.