## Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui Potensi Penyebaran Virus Corona di Kota Cirebon
Harry Gunawan [1] , Vega Purwayoga [2]
Program Studi Teknik Informatika [1], [2]
Universitas Muhammadiyah Cirebon Cirebon, Indonesia Email: harygunawan@umc.ac.id [1 ] , vega.purwayoga@umc.ac.id [2]
Abstract — Corona  virus  is  an  epidemic  that  spreads  so  fast. Because  this  virus  will  spread  easily  through  contact  with sufferers.  One  of  the  areas  affected  by  the  corona  virus  is Cirebon City. To overcome the spread of the virus, it is necessary to  group  the  areas  in  the  city  of  Cirebon.  The  concept  of  data mining  is  very suitable  to  be  applied  to  determine  the  spread  of the corona virus. K-means is one of the data mining techniques to group  areas  that  prevent  the  corona  virus.  The  parameters  or clusters  used  are  3  clusters,  namely  low  distribution  level  (C1), medium distribution level (C2), and  high distribution  level (C3), with  3  criteria,  namely  Close  Contact  (KE),  Suspected  (S),  and Confirmed (T). The data obtained are 22 Kelurahan in Cirebon City  with  the  level  of  spread  of  the  corona  virus.  The  results  of the calculation using k-means showed that the regions that found the  corona  virus  with  a  high  level  (C3)  were  4  Kelurahan,  a medium level (C2) was 5 Kelurahan, and a low level was (C1) 13 Kelurahan.  The  results  of  this  study  become  one  of  the  input materials  and  can  determine  the  priority  scale  for  the  Cirebon City government in dealing with the corona virus.
Keywords— Data mining, K-Means, Corona Virus, Cirebon City
Abstrak —Virus corona merupakan wabah yang penyebarannya  begitu  cepat.  Karena  virus  ini  akan  menyebar secara  mudah  melalui  kontak  dengan  penderita.  Salah  satu daerah yang terdapak virus corona adalah Kota  Cirebon. Untuk mengatasi  penyebaran  virus  tersebut  perlu  mengelompokkan dareah yang berada di Kota Cirebon. Konsep data mining sangat cocok  diterapkan  untuk  mengetahui  penyebaran  virus  corona. K-means  merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  untuk melakukan  pengelompokkan  daerah  yang  terdampak  virus corona. Parameter atau cluster yang digunakan adalah sebanyak 3 cluster yaitu  tingkat  penyebaran  rendah  (C1),  tingkat penyebaran  sedang  (C2),  dan  tingkat  penyebaran  tinggi  (C3), dengan  3  kriteria  yaitu  Kontak  erat  (KE),  Suspek  (S),  dan Terkonfirmasi  (T).  Data  yang  diperoleh  adalah  22  Kelurahan yang  berada  di  Kota  Cirebon  dengan  tingkat  penyebaran  virus corona.  Hasil  perhitungan  menggunakan k-means didapatkan daerah yang terdampak virus corona dengan tingkat tinggi (C3) sebanyak  4  Kelurahan,  tingkat  sedang  (C2)  sebanyak  5 Kelurahan,  dan  tingkat  rendah  sebanyak  (C1)  13  Kelurahan. Hasil dari penelitian ini menjadi salah satu bahan masukkan dan
dapat menentukan skala prioritas bagi pemerintah Kota Cirebon dalam menangani virus corona.
Kata  Kunci—Data  mining,  K-means,  Virus  Corona,  Kota Cirebon

## I. PENDAHULUAN
Virus  corona  merupakan  virus  yang  menyebabkan penyakit  yang  menyerang  sistem  pernapasan.  Penyakit disebabkan  karena  infeksi  virus  dan  dapat  menular  disebut Covid-19,  awal  gejala  penyakit  ini  ditandai  dibagian pernapasan  akut  (SARS-CoV-2).  Virus  corona  merupakan keluarga  besar  virus  yang  mengakibatkan  terjadinya  infeksi saluran  pernapasan  dan  dapat  menyerang  siapa  saja.  Hal  ini dikarenakan  virus  tersebut  menular  terjadi  jika  adanya bersentuhan  dengan  sesama  manusia  yang terkonfirmasi  virus corona.  Pada  saat  menular,  Virus  ini  akan  mengakibatkan infeksi pada sistem saluran pernafasan, seperti MERS ( Middle East  Respiratory  Syndrome ),  dan  SARS  ( Severe  Acute Respiratory  Syndrome ).  Virus  corona  telah  menyerang  pada berbagai belahan negara di dunia. Oleh karena itu virus corona ditetapkan sebagai pandemi oleh WHO [1].
Permasalahan  penyebaran  virus  corona  yang  menyeluruh di  bermacam  segala  wilayah  di  Indonesia,  tidak  terkecuali  di Kota Cirebon yang salah satu tingkat penyebarannya lumayan besar serta sangat cepat. Sehingga berakibat pada segala sektor yang terdapat di kota Cirebon. Letak kota Cirebon yang sangat strategis  merupakan  salah  satu  penyabab  penyebaran  virus corona.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  pengelompokkan  buat mengenali  pola  penyebaran  virus  corona  di  Kota  Cirebon. Pengelompokkan ini menciptakan titik- titik pusat penyebaran virus corona.
Konsep  Data  mining  sangat  cocok  diterapkan  untuk mengetahui  pola  dari  suatu  data  penyebaran  virus  corona  di Kota  Cirebon.  Pengelompokkan  berdasarkan  titik-titik  lokasi di  beberapa  wilayah  kecamatan  Kota  Cirebon  yang  sering dijadikan  tempat  beraktivitas  seperti  pasar,  perkantoran, pabrik,  perjalanan,  asrama  dan  fasilitas  Kesehatan.  Algoritma K-Means adalah metode analisis data dalam proses pemodelan tanpa  supervisi  ( Unsupervised) yang  digunakan  untuk pengelompokkan data dengan sistem partisi [1].
Tujuan dari penelitian tentang penyebaran virus corona ini adalah  membuat  klaster  penyebaran  virus  corona  di  Kota Cirebon  berdasarkan  pada  kriteria  seperti  jumlah  kontak  erat, suspek  serta  terkonfirmasi  yang  diperoleh  dari  titik  posisi penyebaran  virus  corona.  Sehingga  dapat  menciptakan  model ataupun  pola cluster penyebaran  virus  corona  serta  hasil tersebut  menjadi  bahan  masukkan  serta  skala  prioritas  untuk pemerintah  Kota  Cirebon  dalam  menanggulangi  virus  corona yang begitu cepat penyebarannya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Penelitian Terkait
Beberapa  kajian  terdahulu  yang  sama  dengan  penelitian yang  dilakukan  diantaranya  yaitu  Implementasi  Algoritma  k- means dalam  menentukan tingkat  penyebaran pandemi covid- 19  di  Sumatera  Barat.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk menentukan  daerah  yang  menjadi  pusat  sebaran  virus  corona terbanyak  di  Sumatera  Barat  berdasarkan  kasus  positif  dan kasus meninggal [2].
Penelitian  selanjutnya  yaitu  klasterisasi  persebaran  virus corona  (covid-19)  di  DKI  Jakarta  menggunakan  metode K- Means yang  membahas  tentang  penyebaran  virus  corona  di DKI  Jakarta  berdasarkan  parameter  jumlah  ODP,  PDP,  kasus positif,  pasien  sembuh,  dan  pasien  meninggak.  Sedangkan untuk mengukur menggunakan metode jarak Euclidean . Hasil dari  penelitian  ini  dapat  membantu  pemerintah  DKI  dalam mengambil  keputusan  dalam  mengurangi  pesebaran  virus corona di DKI Jakarta [3].
B. Covid 19 Coronavirus  disease (covid-19)  merupakan  penyakit  yang disebabkan  oleh  jenis  baru  virus  corona  yang  dapat menyebabkan  gangguan  pernapasan  ringan  hingga  berat  bagi manusia  yang  saat  ini  belum  dapat  ditemukan  vaksinnya  [4]. Covid 19 termasuk kedalam kelompok coronavirus yang dapat melanda  hewan.  Penyebaran  virus  corona  terjalin  bila  adanya sentuhan  antar  sesama  manusia  yang  menyebabkan  penyakit infeksi saluran pernapasan seperti MERS dan SARS [1].
C. Data Mining
Data  mining  yang  biasa  disebut  sebagai knowledge discovery  in  database (KDD)  merupakan  kegiatan  yang meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk menemukan keteraturan, pola hubungan dalam himpunan data yang berukuran besar [5].
Data  mining  adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi menarik dalam data terpilih dengan  menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik-teknik, metode-metode, atau algoritma  dalam  data  mining  sangat  bervariasi.  Pemilihan metode  atau  algoritma  yang  tepat  sangat  bergantung  pada tujuan  dan  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) secara keseluruhan [6].
D. K-Means
K-Means merupakan sebuah algoritma clustering pada data mining  untuk  dapat  menghasilkan  kelompok  dari  data  yang
jumlahnya  banyak  dengan  metode  partisi  yang  berbasis  titik dengan waktu komputasi yang cepat dan efisien [7].
K-Means yaitu  salah  satu  dari  metode  pengelompokkan data non  hierarki (sekatan)  yang  dapat  mempartisi  data kedalam  bentuk  dua  kelompok  ataupun  lebih  [8].  Data-data diseleksi menjadi beberapa  bagian dengan kriteria yang sudah ditetapkan kemudian digabungkan jadi satu dalam cluster [1]. Langkah-langkah  perhitungan  untuk  mengaplikasikan optimasi dengan menggunakan algoritma K-Means : [1]
a) Tentukan  jumlah cluster (k)  yang  terdapat  pada dataset
b) Tentukan  titik  pusat  ( centroid )  secara  acak  pada langkah awal
c) Hitung  setiap  jarak  terdekat  data  dengan centroid .
Dengan rumus dibawah ini:
𝐷𝑒 = √(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑛 − 𝑦 𝑛 ) 2 ………… (1) Keterangan: De = Euclidean Distance (x) = koordinat objek
(y) = koordinat centroid i = banyaknya objek
d) Hitung  lagi  titik cluster dengan  anggota cluster yang saat ini. Titik cluster merupakan rata-rata dari seluruh data dalam sebuah cluster . Dapat dihitung menggunakan rumus:
𝑐 𝑘𝑗 = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑃 𝑖=1 𝑃
……………. (2) Keterangan: X ij = cluster ke-n P = banyaknya anggota cluster ke-n
e) Hitung  lagi  tiap objek  dengan titik Cluster ( Centroid baru).  Bila  perhitungan  kelompok  tidak  terjadi perubahan lagi, maka perhitungan Clustering dinyatakan selesai. Namun bila perhitungan kelompok masih terjadi perubahan, maka perhitungan dilakukan  lagi  seperti  langkah  ke-c  sampai  anggota Cluster tidak terjadi perpindahan lagi.
E. Clustering Clustering
merupakan sebuah proses untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa cluster atau kelompok  sehingga  data  dalam  satu cluster memiliki  tingkat kemiripan  yang  maksimum  dan  data  antar cluster memiliki kemiripan yang minimum [9].
Teknik Clustering K-Means  merupakan  salah  satu prosedur dalam pemecahan masalah clustering sederhana yang bersifat  tanpa  arahan  ( unsupervised ).  Misalkan  D  adalah sebuah dataset dari n objek, dan k adalah jumlah cluster yang akan dibentuk, algoritma partisi mengatur objek-objek tersebut ke  dalam  partisi  k  (k  ≤  n),  di  mana  setiap  partisi menggambarkan sebuah cluster . Setiap cluster dibentuk untuk mengoptimalkan  kriteria  partisi,  seperti  fungsi  perbedaan berdasarkan  jarak,  sehingga  objek-objek  di  dalam  sebuah cluster adalah mirip, sedangkan objek-objek pada cluster yang
tidak  selaras  adalah  tidak  seperti  dalam  hal  atribut  dataset [10].

## III. METODE PENELITIAN
A. Alur Penelitian
Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam  proses  penelitian ini  untuk  memperoleh  data  yang  diperlukan  sebagai  bahan penelitian adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Alur penelitian
1. Tahap Pra Penelitian
Tahapan  ini  menjelaskan  tentang  proses  awal  penelitian yang dilakukan yaitu:
a. Studi Pustaka Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  atau mengidentifikasi  permasalahan  yang  sedang  terjadi pada  permasalahan  penyebaran  covid-19  di  Kota Cirebon.
b. Pengumpulan Data
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  cara  melakukan beberapa  kajian  pustaka  seperti  mengumpulkan  dan mempelajari  buku-buku  referensi,  artikel,  dan  jurnal yang memuat tentang pembahasan serupa. Sedangkan data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah penyebaran covid-19 yang melanda beberapa kelurahan yang terletak di Kota Cirebon.
Tabel 1. Data Kelurahan Kota Cirebon No Kelurahan Kecamatan Ke S T 1 Kejaksaan Kejaksan 9 5 32 2 Kesenden 10 4 105 3 Kebon Baru 0 1 70 4 Sukapura 165 1 45
5 Kesambi Kesambi 130 41 52 6 Sunyaragi 34 2 69 7 Karyamula 141 7 246 8 Drajat 141 72 136 9 Pekiringan 12 4 164 10 Pekalipan Pekalipan 43 2 53 11 Jagasatru 10 0 4 12 Pulasaren 13 5 28 13 Pekalangan 30 0 35 14 Lemahwung kuk Lemahwung kuk 7 0 29 15 Kesepuhan 6 1 34 16 Pegambiran 64 12 25 17 Panjunan 16 0 25 18 Harjamukti Harjamukti 21 0 91 19 Kalijaga 5 0 22 20 Argasunya 2 0 45 21 Kecapi 51 0 148 22 Larangan 53 22 92 2. Tahap Persiapan Penelitain Tahapan ini menjelaskan tentang persiapan penelitian yang dilakukan yaitu:
a. Proses Cleaning
Proses  dimana  data  yang  sudah  diperoleh  dilakukan cleaning dan selection data, preprocessing data adalah dimana  data  diolah  dan  diseleksi  untuk  menghapus noise,  missing  value,  dan  data  yang  tidak  konsisten. Sehingga  data  tersebut  dapat  digunakan  dalam perhitungan clustering dengan k-means . b. Proses Clustering
Proses  ini  dilakukan  dengan  cara  mengelompokkan record data  pada  kriteria  tertentu,  hasil clustering diberikan  kepada  pengguna  untuk  memberikan gambaran tentang apa yang terjadi pada data pusat. 3. Tahap Proses Penelitian
Tahapan  ini  dilakukan  setelah  data  yang  dipeoleh  sudah lengkap.  Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan perhitungan algoritma K-Means.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan data yang dilakukan penelitian ini berasal dari gugus  tugas  covid-19  Kota  Cirebon.  Atribut  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  kontak  erat,  suspek,  dan terkonfirmasi  dan  jumlah cluster yang  digunakan  sebanyak  3 (tiga) cluster yaitu C1=Rendah, C2=Sedang, dan C3=Tinggi.
Tabel 2. Dataset penyebaran covid-19 Kota Cirebon perKelurahan (sumber: covid19.cirebonkota.go.id tanggal 5 Juli 2021 ) No Kelurahan KE S T 1 Kejaksaan 9 5 32 2 Kesenden 10 4 105 3 Kebon Baru 0 1 70 4 Sukapura 165 1 45
5 Kesambi 130 41 52 6 Sunyaragi 34 2 69 7 Karyamula 141 7 246 8 Drajat 141 72 136 9 Pekiringan 12 4 164 10 Pekalipan 43 2 53 11 Jagasatru 10 0 4 12 Pulasaren 13 5 28 13 Pekalangan 30 0 35 14 Lemahwungkuk 7 0 29 15 Kesepuhan 6 1 34 16 Pegambiran 64 12 25 17 Panjunan 16 0 25 18 Harjamukti 21 0 91 19 Kalijaga 5 0 22 20 Argasunya 2 0 45 21 Kecapi 51 0 148 22 Larangan 53 22 92

## A. Perhitungan menggunakan K-Means
Proses  perhitungan K-Means yang  akan  dilakukan  adalah sebagai berikut:
1. Iterasi ke-1
1) Menentukan  titik  pusat  awal  atau centroid secara acak.
Tabel 3. Titik awal cluster Data ke- Kelurahan KE S T Cluster 20 Argasunya 2 0 45 C1 10 Pekalipan 43 2 53 C2 4 Sukapura 165 1 45 C3
2) Menghitung  jarak  terdekat  setiap  data  dengan centroid.
Hitung  masing-masing cluster ke  setiap  titik  pusat dengan menggunakan persamaan eucledean distance . 𝑑𝑒 = √(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑛 − 𝑦 𝑛 ) 2 C 11 = √(9 − 165) 2 + (5 − 1) 2 +  (32 − 45) 2 = 156,59
C 12 = √(10 − 165) 2 + (4 − 1) 2 +   (105 − 45) 2 = 166,23 C 13 = √(0 − 165) 2 + (1 − 1) 2 +  (70 − 165) 2 = 166,88 …..
C 122 = √(53 − 165) 2 + (22 − 1) 2 +   (92 − 45) 2 = 123,23 C 21 = √(9 − 43) 2 + (5 − 2) 2 +   (32 − 53) 2 = 40,07
C 22 = √(10 − 43) 2 + (4 − 2) 2 +  (105 − 53) 2 = 61,62
C 23 = √(0 − 43) 2 + (1 − 2) 2 +   (70 − 53) 2 = 46,23 ….
C 222 = √(53 − 43) 2 + (22 − 2) 2 +  (92 − 53) 2 = 44,96 C 31 = √(9 − 2) 2 + (5 − 0) 2 +   (32 − 45) 2 = 15,56
C 31 = √(10 − 2) 2 + (4 − 0) 2 +   (105 − 45) 2 = 60,66
C 33 = √(0 − 2) 2 + (1 − 0) 2 +   (70 − 45) 2 = 25,09
…..
C 322 = √(53 − 2) 2 + (22 − 0) 2 +   (92 − 45) 2 = 72,76
3) Melakukan pengelompokkan berdasarkan cluster . Tabel 4. Jarak dengan titik pusat awal No Kelurahan Jarak ke centroid Kelompok Data C1 C2 C3 1 Kejaksaan 15,56 40,07 156,59 C1 2 Kesenden 60,66 61,62 166,23 C1 3 Kebon Baru 25,09 46,23 166,88 C1 4 Sukapura 163,00 122,27 0 C3 5 Kesambi 134,59 95,37 53,61 C2 6 Sunyaragi 55,26 53,76 138,52 C2 7 Karyamula 244,48 216,51 202,52 C3 8 Drajat 181,07 146,26 117,89 C3 9 Pekiringan 119,49 115,26 193,85 C2 10 Pekalipan 41,82 0 122,27 C2 11 Jagasatru 41,77 59,11 160,33 C1 12 Pulasaren 20,86 39,17 153 C1 13 Pekalangan 29,73 22,23 135,37 C2 14 Lemahwung kuk 16,76 43,31 158,81 C1 15 Kesepuhan 11,75 41,60 159,38 C1 16 Pegambiran 66,24 36,40 103,55 C2 17 Panjunan 24,41 38,95 150,34 C1 18 Harjamukti 49,77 43,96 151,17 C2 19 Kalijaga 23,19 49,08 161,65 C1 20 Argasunya 0 41,82 163 C1 21 Kecapi 114,06 95,36 153,64 C2 22 Larangan 72,76 44,96 123,26 C2
Setelah data dikelompokkan pada perhitungan  iterasi awal dengan  hasil  C1=10,  C2=9,  dan  C3=3,  maka  langkah selanjutnya yaitu membentuk titik pusat baru untuk melakukan perhitungan iterasi kedua.
2. Iterasi ke-2
1) Menentukan  titik  pusat  awal  atau centroid kembali yaitu  dengan  cara  menghitung  nilai centroid baru  di masing-masing cluster dengan rumus sebagai berikut:
C 1KE = (𝐾𝐸 1 +𝐾𝐸 2 +𝐾𝐸 3 +𝐾𝐸 11+𝐾𝐸12 +𝐾𝐸 14+𝐾𝐸15+𝐾𝐸17+𝐾𝐸 19+𝐾𝐸20 10 = 149 C 1S = (𝑆 1 +𝑆 2 +𝑆 3 +𝑆 11+𝑆12 +𝑆 14+𝑆15+𝑆17+𝑆 19+𝑆20 10 = 26,6
C 1T = (𝑇 1 +𝑇 2 +𝑇 3 +𝑇 11+𝑇12 +𝑇 14+𝑇15+𝑇17+𝑇 19+𝑇20 10 = 142,3
C 2KE = (𝐾𝐸 5 +𝐾𝐸 6 +𝐾𝐸 9 +𝐾𝐸 10+𝐾𝐸13 +𝐾𝐸 16+𝐾𝐸18+𝐾𝐸21+𝐾𝐸 22 9 = 48,67
C 2S = (𝑆 5 +𝑆 6 +𝑆 9 +𝑆 10+𝑆13 +𝑆 16+𝑆18+𝑆21+𝑆 22 9 = 9,22
C 2T = (𝑇 5 +𝑇 6 +𝑇 9 +𝑇 10+𝑇13 +𝑇 16+𝑇18+𝑇21+𝑇 22 9 = 73,33 C 3KE = (𝐾𝐸 4 +𝐾𝐸 7 +𝐾𝐸 8 3 = 7,8 C 3S = (𝑆 4 +𝑆 7 +𝑆 8 3 = 1,6 C 3T = (𝑇 4 +𝑇 7 +𝑇 8 3 = 39,4
Sehingga diperoleh titik awal atau centroid baru Tabel 5. Centroid baru Iterasi 2 cluster KE S T C1 149 26,6 142,3 C2 48,67 9,22 73,33 C3 7,8 1,6 39,4
2) Menghitung  kembali  jarak  terdekat  setiap  data dengan centroid baru  seperti  perhitungan  pada langkah ke 2
3) Melakukan  pengelompokkan  berdasarkan cluster
perhitungan iterasi ke 2 . Tabel 6. Jarak dengan titik pusat Iterasi 2 No Kelurahan Jarak ke centroid Kelompok Data C1 C2 C3 1 Kejaksaan 8.23 57.443 179,56 C1 2 Kesenden 65.68 50.251 145,7 C2 3 Kebon Baru 31.58 49.469 167,61 C1 4 Sukapura 157.30 120.02 101,92 C3 5 Kesambi 129.01 89.889 93,42 C2 6 Sunyaragi 39.53 16.913 138,6 C2 7 Karyamula 245.87 195.82 105,82 C3 8 Drajat 178.97 128.04 46,47 C3 9 Pekiringan 124.69 97.94 140,54 C2 10 Pekalipan 37.74 22.31 140,8 C2 11 Jagasatru 35.50 79.92 197,91 C1 12 Pulasaren 12.98 57.836 178,99 C1 13 Pekalangan 22.69 43.623 162,46 C1 14 Lemahwung kuk 10.55 61.535 183,63 C1 15 Kesepuhan 5.72 58.61 181,23 C1 16 Pegambiran 58.94 50.783 145,63 C2 17 Panjunan 16.65 59.062 179,35 C1 18 Harjamukti 53.28 34.097 140,46 C2 19 Kalijaga 17.69 68.022 189,54 C1 20 Argasunya 8.22 55.368 178,31 C1 21 Kecapi 116.88 75.27 101,72 C2 22 Larangan 72.29 23.032 108,5 C2
Hasil  perhitungan  iterasi  ke  2  didapatkan  data  C1=10, C2=9,  dan  C3=3,  karena  nilai centroid masih  berubah,  maka langkah  selanjutnya  yaitu  membentuk  titik  pusat  baru  untuk melakukan perhitungan iterasi ke-3.
3. Iterasi ke-3
1) Menentukan titik pusat awal atau centroid baru Tabel 7. Centroid baru Iterasi 3 cluster KE S T C1 149 26,6 142,3 C2 48,67 9,67 88,78 C3 9,8 1,2 32,4
2) Menghitung  jarak  terdekat  setiap  data  dengan centroid
3) Melakukan  pengelompokkan  berdasarkan cluster
perhitungan iterasi ke 3 Tabel 8. Hasil pengelompokkan Iterasi 3 No Kelurahan Jarak ke centroid Kelompok Data C1 C2 C3 1 Kejaksaan 3.90 68.173 179.56 C1 2 Kesenden 72.65 40.292 145.7 C2 3 Kebon Baru 38.85 50.841 167.61 C1 4 Sukapura 155.71 126.68 101.92 C3 5 Kesambi 128.12 96.519 93.416 C3 6 Sunyaragi 43.88 24.593 138.6 C2 7 Karyamula 250.74 183.48 105.82 C3 8 Drajat 181.54 122.7 46.467 C3 9 Pekiringan 131.65 82.927 140.54 C2 10 Pekalipan 39.08 36.752 140.8 C2 11 Jagasatru 28.43 92.784 197.91 C1 12 Pulasaren 6.64 69.529 178.99 C1 13 Pekalangan 20.40 57.061 162.46 C1 14 Lemahwung kuk 4.56 72.268 183.63 C1 15 Kesepuhan 4.13 68.64 181.23 C1 16 Pegambiran 55.76 66.191 145.63 C1 17 Panjunan 9.73 71.33 179.35 C1 18 Harjamukti 59.67 27.309 140.46 C2 19 Kalijaga 11.52 79.186 189.54 C1 20 Argasunya 14.87 63.129 178.31 C1 21 Kecapi 122.73 60.179 101.72 C2 22 Larangan 76.49 14.334 108.5 C2
Hasil  perhitungan  iterasi  ke  3  didapatkan  data  C1=11, C2=7,  dan  C3=4,  karena  nilai centroid masih  berubah,  maka langkah  selanjutnya  yaitu  membentuk  titik  pusat  baru  untuk melakukan perhitungan iterasi ke-4.
4. Iterasi ke-4
1) Menentukan titik pusat awal atau centroid kembali
Tabel 9. Centroid baru Iterasi 4 cluster KE S T C1 144,25 30,25 119,75 C2 32 4,86 103,143 C3 14,73 2,18 31,73
2) Menghitung  jarak  terdekat  setiap  data  dengan centroid
3) Melakukan  pengelompokkan  berdasarkan cluster perhitungan iterasi ke 4 Tabel 10. Hasil pengelompokkan Iterasi 4 No Kelurahan Jarak ke centroid Kelompok Data C1 C2 C3 1 Kejaksaan 6.38 74.768 163.19 C1 2 Kesenden 73.45 22.095 137.59 C2 3 Kebon Baru 41.03 46.231 155.37 C1 4 Sukapura 150.86 145.2 82.908 C3 5 Kesambi 123.31 116.3 70.062 C3
6 Sunyaragi 41.96 34.321 124.61 C2 7 Karyamula 248.76 179.7 128.41 C3 8 Drajat 178.02 132.17 44.919 C3 9 Pekiringan 132.31 64.065 141.91 C2 10 Pekalipan 35.38 51.415 124.52 C1 11 Jagasatru 28.21 101.67 179.82 C1 12 Pulasaren 4.98 77.508 162.12 C1 13 Pekalangan 15.77 68.345 145.43 C1 14 Lemahwung kuk 8.48 78.395 167.3 C1 15 Kesepuhan 9.09 73.97 165.29 C1 16 Pegambiran 50.69 84.743 125.5 C1 17 Panjunan 7.18 79.912 162.3 C1 18 Harjamukti 59.64 17.089 130.12 C2 19 Kalijaga 13.92 85.655 172.8 C1 20 Argasunya 18.52 65.606 163.52 C1 21 Kecapi 121.82 48.957 102.02 C2 22 Larangan 74.09 29.309 95.732 C2
Hasil  perhitungan  iterasi  ke  4  didapatkan  data  C1=12, C2=6,  dan  C3=4,  karena  nilai centroid masih  berubah,  maka langkah  selanjutnya  yaitu  membentuk  titik  pusat  baru  untuk melakukan perhitungan iterasi ke-5.
5. Iterasi ke-5
1) Menentukan titik pusat awal atau centroid kembali Tabel 11. Centroid baru Iterasi 5 cluster KE S T C1 144,25 30,25 119,75 C2 30,17 5,33 111,5 C3 17,08 2,17 33,5
2) Menghitung  jarak  terdekat  setiap  data  menggunakan centroid
3) Melakukan  pengelompokkan  berdasarkan cluster
perhitungan iterasi ke 5 Tabel 12. Hasil pengelompokkan Iterasi 5 No Kelurahan Jarak ke centroid Kelompok Data C1 C2 C3 1 Kejaksaan 8.69 82.27 163.19 C1 2 Kesenden 71.87 21.23 137.59 C2 3 Kebon Baru 40.32 51.488 155.37 C1 4 Sukapura 148.37 150.4 82.908 C3 5 Kesambi 120.83 121.57 70.062 C3 6 Sunyaragi 39.32 42.803 124.61 C1 7 Karyamula 246.04 174.29 128.41 C3 8 Drajat 175.32 131.64 44.919 C3 9 Pekiringan 130.61 55.57 141.91 C2 10 Pekalipan 32.43 59.984 124.52 C1 11 Jagasatru 30.41 109.51 179.82 C1 12 Pulasaren 7.413 85.247 162.12 C1 13 Pekalangan 13.18 76.686 145.43 C1 14 Lemahwung kuk 11.25 85.857 167.3 C1
15 Kesepuhan 11.16 81.296 165.29 C1 16 Pegambiran 48.68 93.12 125.5 C1 17 Panjunan 8.83 87.815 162.3 C1 18 Harjamukti 57.67 23.081 130.12 C2 19 Kalijaga 16.82 93.124 172.8 C1 20 Argasunya 19.09 72.416 163.52 C1 21 Kecapi 119.43 42.364 102.02 C2 22 Larangan 71.45 34.342 95.732 C2
Hasil  perhitungan  iterasi  ke  5  didapatkan  data  C1=13, C2=5,  dan  C3=4,  karena  nilai centroid masih  berubah,  maka langkah  selanjutnya  yaitu  membentuk  titik  pusat  baru  untuk melakukan perhitungan iterasi ke-6.
6. Iterasi ke-6
1) Menentukan titik pusat awal atau centroid kembali
Tabel 13. Centroid baru Iterasi 6 cluster KE S T C1 144,25 30,25 119,75 C2 29,4 6 120 C3 18,38 2,15 36,23
2) Menghitung  jarak  terdekat  setiap  data  dengan centroid
3) Melakukan pengelompokkan berdasarkan cluster
Tabel 14. Hasil pengelompokkan Iterasi 6 No Kelurahan Jarak ke centroid Kelompok Data C1 C2 C3 1 Kejaksaan 10.68 90.339 163.19 C1 2 Kesenden 69.303 24.604 137.59 C2 3 Kebon Baru 38.47 58.218 155.37 C1 4 Sukapura 146.88 155.04 82.908 C3 5 Kesambi 119.23 126.37 70.062 C3 6 Sunyaragi 36.29 51.363 124.61 C1 7 Karyamula 243.02 168.32 128.41 C3 8 Drajat 172.82 130.64 44.919 C3 9 Pekiringan 127.94 47.358 141.91 C2 10 Pekalipan 29.78 68.483 124.52 C1 11 Jagasatru 33.37 117.76 179.82 C1 12 Pulasaren 10.24 93.456 162.12 C1 13 Pekalangan 11.88 85.214 145.43 C1 14 Lemahwung kuk 13.66 93.908 167.3 C1 15 Kesepuhan 12.64 89.267 165.29 C1 16 Pegambiran 47.99 101.28 125.5 C1 17 Panjunan 11.68 96.128 162.3 C1 18 Harjamukti 54.87 30.782 130.12 C2 19 Kalijaga 19.65 101.17 172.8 C1 20 Argasunya 18.71 80.073 163.52 C1 21 Kecapi 116.45 35.869 102.02 C2 22 Larangan 68.57 39.962 95.732 C2
Hasil  perhitungan  iterasi  ke  6  didapatkan  data  C1=13, C2=5,  dan  C3=4,  karena  nilai centroid sama  atau  tidak berubah, maka proses perhitungan clustering selesai. Sehingga
hasil  akhir  penyebaran  virus  corona  di  Kota  Cirebon  sudah didapatkan yaitu Tingkat rendah (C1) sebanyak 13 Kelurahan, Tingkat sedang (C2) sebanyak 5 Kelurahan dan Tingkat tinggi (C3) sebanyak 4 Kelurahan.
B. Implementasi RapidMiner
Perhitungan  dengan  aplikasi  Rapidminer  dilakukan  untuk menguji data penyebaran virus corona di Kota Cirebon. Proses pertama  yang dilakukan adalah  memasukkan data  penyebaran covid-19 Kota Cirebon.
Gambar 2. Pemodelan perhitungan K-means pada Rapidminer
Setelah memasukkan data selanjutnya melakukan pengaturan parameter yang telah ditentukan jumlah clusternya yaitu 3 cluste r,
Gambar 3. Pengaturan jumlah cluster
Setalah  selesai  pengaturan  langkah  selanjutnya  adalah proses clustering k-means.  Hasil  perhitungan  dengan  aplikasi rapidminer  didapatkan  yaitu  data  tingkat  rendah  (C0) sebanyak  13  data,  tingkat  sedang  (C1)  sebanyak  5  data,  dan tingkat tinggi (C2) sebanyak 4 data.
Gambar 4. Hasil perhitungan model cluster

## V. KESIMPULAN
Hasil dari perhitungan algoritma k-means pada penyebaran yang  disebabkan  oleh  virus  corona  di  Kota  Cirebon berdasarkan  kriteria  Kontak  Erat  (KE),  Suspek  (S),  dan Terkonfirmasi (T), maka ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Data  dihitung  berdasarkan  3 cluster yaitu cluster tingkat  rendah  (C1), cluster tingkat  sedang  (C2),  dan cluster tinggi (C3)
2. Daerah  yang  paling  rawan  (C3)  dan  butuh  perhatian khusus  atas  tersebarnya  covid-19  di  Kota  Cirebon adalah  Kelurahan  Sukapura,  Kelurahan  Kesambi, Kelurahan Karyamulya, dan Kelurahan Drajat. Hal ini memerlukan  perhatian  khusus  dari  Pemerintah  Kota dalam  menangani  virus  corona  yang  terjadi  di  Kota Cirebon.
3. Daerah  tingkat  sedang  (C2)  tersebarnya  covid-19 adalah  Kelurahan  Kesenden,  Kelurahan  Pekiringan, Kelurahan  Harjamukti,  Kelurahan  Kecapi,  dan Kelurahan Larangan. Sedangkan 13 Kelurahan lainnya termasuk kedalam cluster tingkat rendah (C1).

## REFERENSI
[1] N.  Dwitri,  J.  A.  Tampubolon,  S.  Prayoga,  F.  Ilmi  Zer,  and  D. Hartama,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Menentukan Tingkat Kepuasan Pembelajaran Online Pada Masa Pandemi Covid- 19  di  Indonesia,” Jti  (Jurnal  Teknol.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.
101–105, 2020.
[2] D. P. Sari, “Implementasi Algoritma  K-Means Dalam Menentukan Tingkat  Penyebaran  Pandemi  Covid-19  Di  Sumatera  Barat,” CBIS J. , vol. 01, pp. 50–56, 2021.
[3] A.  Solichin  and  K.  Khairunnisa,  “Klasterisasi  Persebaran  Virus Corona  (Covid-19)  Di  DKI  Jakarta  Menggunakan  Metode  K- Means,” Fountain  Informatics  J. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  52,  2020,  doi: 10.21111/fij.v5i2.4905.
[4] Dahlia Winingsih et al. , “SIMBAS: Sistem Informasi Bantuan Jasa Pandemi  Covid-19,” J.  Sist.  Cerdas ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  123–132, 2020, doi: 10.37396/jsc.v3i2.61.
[5] S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E.  Handayani,  “Implementasi Data  Mining  Untuk  Menentukan  Tingkat  Penjualan  Paket  Data Telkomsel  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J.  Ilm. Teknol.  dan  Rekayasa ,  vol.  25,  no.  1,  pp.  76–88,  2020,  doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[6] R.  Adelina  Hutasoit,  I.  Parlina,  S.  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar, A. Tunas Bangsa Pematangsiantar, and J. A. Jendral Sudirman Blok No,  “Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information  Science (SENARIS)  Penerapan  Data  Mining  Dalam  Mengelompokkanm Jumlah  Usaha  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  K-Means Clustering,” no. September, pp. 937–945, 2019, [Online]. Available: http://www.bps.go.id.
[7] R.  Yuliani,  “Infotek :  Jurnal  Informatika  dan  Teknologi  Penerapan Data  Mining  untuk  Mengcluster  Data  Penduduk  Miskin Menggunakan  Algoritma  K-  Means  di  Dusun  Bagik  Endep Sukamulia  Timur  Infotek :  Jurnal  Informatika  dan  Teknologi Pendahuluan masalah kemiskanan belum bis,” vol. 4, no. 1, pp. 39– 50, 2021.
[8] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y.  Desnelita,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” J.  Nas. Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24,  2019,  doi:
10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[9] K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “Data  Mining:  Penerapan Rapidminer  Dengan  K-Means  Cluster  Pada  Daerah  Terjangkit Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd)  Berdasarkan  Provinsi,” Comput. Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  173,  2018,  doi:
10.24114/cess.v3i2.9661.
[10] P.  A.  Jusia  and  F.  M.  Irfan,  “Clustering  Data  Untuk  Rekomendasi Penentuan  Jurusan  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metode  K- Means,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 3, pp. 75–84, 2019.