Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.356 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1323-1328 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF K-MEANS METHOD IN THE SPREAD OF POSITIVE CASES OF COVID-19 IN SALATIGA CITY
Gladis Tri Enggiel *1 , Hindriyanto Dwi Purnomo 2
Progam Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana Email: 1 672018226@student.uksw.edu , 2 hindriyanto.purnomo@uksw.edu
(Naskah masuk: 2 Juni 2022, Revisi: 7 Juni 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
Covid-19  is  an  infectious  disease  caused  by  SARS-CoV-2.  It  was   discovered  in  Wuhan,  China.  It  has  been spread in every countries, especially in Indonesia. It has spreading all districts/cities in every province, one of it is City of Salatiga. This research used to determine the grouping of the spread of Covid-19 positive cases in each "kelurahan" in  order to  find out  which villages has contributed the most  positive cases. The research uses the calculation process  for the distribution of clusters, it is divided into 3 which are categorized as overage (from the range 200-150), moderate (from the range 100-55), and few (from the range 50-5). This grouping process is assisted  by  the  RapidMiner  Studio  tools.  From  this  calculation,  cluster  1  (C1  =  a  lot)  is  the  highest  cluster consisting of 5 villages, cluster 2 (C2 moderate) is a medium cluster consisting of 6 villages, and cluster 0 (C3 is few)  is  a  small  cluster.  consists  of  12  villages.  From  this  grouping,  it  can  be  seen  that  cluster  1  is  the  highest cluster  because  the  highest  range  is  in  cluster  1. The  results  of  this  grouping  can  be  applied  and can  provide information about the spread of positive cases of Covid-19 in Salatiga City .
Keywords : covid-19, k-means, rapidminer studio, salatiga, spread of covid-19
Penerapan Metode K-Means Pada Penyebaran Kasus Positif Covid-19 Di Kota Salatiga

## Abstrak
Covid-19 merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh SARS-CoV-2. Penyakit ini ditemukan pertama kali di  Kota  Wuhan  China.  Sampai  sekarang  telah  tersebar  di  seluruh  negara  terutama  di  Indonesia.  Penyebaran  di Indonesia  sudah  mencapai  keseluruhan  di  kabupaten/kota  tiap  provinsi  salah  satunya  Kota  Salatiga.  Tujuan penelitian  ini  adalah  mengetahui  pengelompokan  penyebaran  kasus  positif Covid-19 di  setiap  kelurahan  agar mengetahui kelurahan mana saja yang banyak menyumbangkan kasus positif.Pengelompokan data kasus positif Covid-19 menggunakan  metode K-Means dengan  variabel  nama  kelurahan  dan  jumlah  kasus  positif Covid-19 yang digunakan pada proses perhitungan. Untuk pembagian cluster dibagi menjadi 3 yang dikategorikan banyak (dari rentang 200-150), sedang (dari rentang 100-55), dan sedikit (dari rentang 50-5). Proses pengelompokan ini dibantu  dengan tools RapidMiner  Studio  dari  penghitungan  tersebut  mendapatkan  hasil cluster 1  (C1=banyak) merupakan cluster tertinggi  terdiri  5  kelurahan, cluster 2  (C2  sedang)  merupakan cluster sedang  terdiri  6 kelurahan,  dan cluster 0  (C3  sedikit)  merupakan cluster sedikit  terdiri  dari  12  kelurahan.  dari  pengelompokan tersebut dapat dilihat cluster 1 merupakan cluster tertinggi karena rentang tertinggi terdapat pada cluster 1.Hasil pengelompokan ini dapat diterapkan dan dapat memberi informasi tentang penyebaran kasus positif Covid-19 di Kota Salatiga.
Kata kunci : covid-19, k-means, penyebaran covid-19, rapidminer studio, salatiga

## 1. PENDAHULUAN
Pada  akhir  tahun  2019  tepatnya  pada  bulan Desember  masyarakat  seluruh  dunia  digemparkan dengan  munculnya  penyakit  yang  mengerikan  yang disebut covid-19 .  Virus  Corona  merupakan  penyakit menular  yang  disebabkan  oleh  jenis  coronavirus bernama SARS-CoV-2 yang  baru  diidentifikasi  di Wuhan  Ibukota  Provinsi  Hubei,  China  dan  ditetapkan
menjadi  pandemi  dunia[1].  Tidak  hanya  di  Wuhan  saja covid-19 telah  menyebar  di  berbagai  negara  salah satunya  di  Indonesia  tepatnya  pada  awal  Maret  2020, dengan  kasus  terkonfirmasi  positif covid-19 di  Kota Depok Jawa Barat [2][3]. Virus ini mudah menular dari orang  yang  memiliki  kontak  erat  dengan  pasien  positif covid-19 .  Seseorang  yang  terinfeksi  virus  tersebut  akan merasakan  gejala  pernapasan  dari  kategori  ringan, menengah  yang  dapat  sembuh  tanpa  penanganan

## 1324
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1323-1328
khusus,  hingga  sampai  berat  yang  berkategori  berat contonya yang memiliki penyakit bawaan dan golongan orang tua akan diberi perawatan khusus[4][5].
Virus  ini  hanya  bisa  dicegah  dengan  melakukan sosial distancing guna memutus rantai penularan covid- 19 .  Pemerintah  Indonesia  telah  memberlakukan  PPKM (Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat) diberbagai  kota  ataupun  kabupaten  salah  satunya  di Kota  Salatiga[6][7].  Sampai  tahun  2022  jumlah terkonfirmasi  positif  selalu  bertambah  setiap  harinya dengan  jumlah  mencapai  6.028.413  jiwa,  dan  total sembuh  berjumlah    5.794.602  jiwa  serta  155.509  jiwa meninggal dunia[8]. Pertambahan kasus positif perminggunya  mencapai  2.400  jiwa.  Di  kota  Salatiga sendiri  sampai  tahun  2022  mencapai  10.968  ribu  jiwa yang positif[9].
Guna mengetahui penyebaran kasus positif di Kota Salatiga per Kelurahan maka akan dilakukan pengelompokan  data  kasus  positif covid-19 dari  bulan januari  –  februari  tahun  2022  dengan  menggunakan metode K-Means .  Dimana  data  kasus  positif covid-19 akan  dikelompokan  berdasarkan  jumlah  kasus  positif covid-19 .  Kemudian  dari  hasil  pengelompokan  tersebut dapat  dianalisis  berdasarkan  3  kriteria  yaitu  banyak (C1), sedang(C2), dan sedikit(C3). Dari hasil pengelompokkan  bertujuan  untuk  memudahkan  pihak pemerintah dalam  penanganan kasus positif covid-19 di seluruh kelurahan Kota Salatiga dan memberi informasi kepada  masyarakat  tentang  persebaran  kasus  positif covid-19 [10].

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar  1. Metode penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  pertama  yang  dilakukan  adalah identifikasi  masalah.  Identifikasi  masalah  dilakukan untuk  mengetahui dengan jelas tujuan dan manfaat  dari penelitian  yang  dilakukan.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  mengetahui  pengelompokan  penyebran  kasus positif covid-19 di  kelurahan  Kota  Salatiga  pada  bulan Januari  –  Februari  2022.  Sedangkan  manfaatnya  yaitu
dapat memeberi informasi dan mempermudah perhitungan  penyebaran  kasus  positif covid-19 kepada masyarakat dan pihak terkait.
2.1.1. Covid-19 Virus  Corona  atau Severe  Acute  Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) adalah kelompok  virus  yang  menyerang  sistem  pernapasan. Penyakit  yang  disebabkan  infeksi  virus  ini  sering disebut Covid-19 .  Virus  ini  merupakan  jenis  baru  dari coronavirus  yang  menular  antar  manusia.  Infeksi  virus Covid-19 pertama kali ditemukan di Kota  Wuhan, Cina akhir Desember 2019[11].

## 2.2. Pengumpulan Data
Tahap  kedua  dilihat  dari  identifikasi  masalah penelitian ini akan dilakukan pengumpulan data dengan melakukan  wawancara  dengan  karyawan/staff  di  Dinas Kesehatan  Kota  Salatiga  untuk  mendapatkan  data  dan informasi  mengenai  kasus  positif covid-19 .  Dari wawancara  tersebut  diperoleh  data  kasus  positif covid- 19 yang  didalamnya  terdapat  beberapa  atribut.  Atribut yang digunakan pada penelitian ini yaitu kelurahan yang selanjutnya  akan  digunakan  untuk  pengelohan  metode K-Means . 2.3. Pemprosesan Data
Tahap  ketiga  yaitu  pemprosesan  data.  Dilihat  dari data yang telah dikumpulkan akan dilakukan pemprosesan  data  yaitu cleaning data  yang  bertujuan untuk  mempersiakan  data  untuk  proses  analisis  atau pengolahan  menggunakan  metode K-Means . Cleaning data  yang  dilakukan  yaitu  mengubah  atribut  kelurahan yang  sebelumnya  bersifat string menjadi  numerik dengan  cara  memberi  nomor  pada  setiap  nama kelurahan  yang  berjumlah  23  lalu  mencari  nomor kelurahan  yang  telah  ditentukan.  Untuk  nomor  yang paling  tinggi  dimulai  dari  23  hingga  1.  Pada  tahap  ini memerlukan bantuan tools microsoft office excel . 2.3.1. Microsoft Office Excel Microsoft  Office  Excel adalah  perangkat  lunak yang  digunakan  untuk  mengolah  data  secara  otomatis dengan  program  statistik[12].  Pada  dasarnya  perangkat lunak  ini  juga  bisa  digunakan  untuk  pengolahan  data mining  dengan  cara  memasukkan  rumus  yang  telah tersedia  di  perangkat  ini.  Penggunaan  pada  penelitian yaitu  untuk  mengubaha  data  string  ke  numerik menggunakan rumus IF bertingkat dan COUNTIF [13].
2.4. Memproses Data Menggunakan K-Means Tahap Keempat yaitu memproses data
menggunakan  metode K-Means .  Tahapan  ini  akan dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  metode K- Means yang  telah  di  lakukan cleaning sebelumnya. Pengolahan pada tahap ini dilakukan untuk menghasilkan  nilai  pengelompokan  menggunakan tools RapidMiner Studio . Dari memproses data menggunakan metode K-Means penulis  akan  medapatakan  hasil  dan pembahasan  berupa,  serta  akan  mendapatkan  sebuah kesimpulan.
Gladis Tri Enggiel, dkk, Penerapan Metode K-Means Pada Penyebaran Kasus Positif Covid-19 … 1325 2.4.1. K-Means K-Means merupakan
metode untuk pengelompokkan  partisi  set  dari  data  ke  sejumlah cluster yang  ditetapkan[14].  Untuk cluster n  objek berdasarkan  atribut  dimana  k  <  n,  yang  menentukan pusat awal sebagai centroid. Algoritma K-Means adalah salah  satu  algoritma  partitional,  dengan  meminimalisir kriteria  jumlah  kesalahan  kuadrat  menggunakan  iterasi yang  optimal[15].  Pada  metode  ini  akan  dilakukan pengelompokan  data  penyebaran  kasus  positif covid- 19 agar  dapat  menegtahui  kelurahan  mana  saja  yang banyak  terkonfirmasi  positif covid- 19.  Metode  ini memilih  nilai  K  sebagai  jumlah cluster yang  ingin dibentuk. Berikut algoritma K-Means[16][17]:
a) Menentukan  nilai  k  sebagai  jumlah cluster yang akan dibentuk.
b) Tentukan  nilai  k  Centroid  (titik  pusat cluster )  awal secara random atau acak.
𝑣 = ∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 ; 𝑖 = 1,2,3, . . , 𝑛 (1)
Dimana; v : centroid pada cluster xi : objek ke-i n    :  banyaknya  objek/jumlah  objek  yang  menjadi anggota cluster.
c) Hitung jarak setiap objek ke masing-masing centroid dari  masing-masing cluster .  Menghitung  jarak menggunakan Euclidian Distance.
𝑑(𝑥, 𝑦) = |𝑥 − 𝑦| = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖−1 ; 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛 (2)
Dimana; xi : objek x ke-i yi : objek y ke-i
n  : banyaknya objek
d) Alokasikan  masing-masing  objek  ke  dalam  centroid yang paling dekat.
e) Lakukan  iterasi,  kemudian  tentukan  posisi  centroid baru dengan menggunakan persamaan (1).
f) Ulangi  langkah  3  jika  posisi  centroid  baru  tidak sama.

## 2.4.2. RapidMiner Studio
RapidMiner Studio adalah  perangkat  lunak  yang bersifat  terbuka  ( open  source ). RapidMiner Studio merupakan  solusi  untuk  melakukan  analisis  data mining,  text  mining  dan  analisis  prediksi.  Aplikasi RapidMiner  memiliki  keunggulan  yaitu  bentuk  grafis yang canggih, banyaknya algoritma data mining, proses data  mining  yang  tersusun  atas  operator-operator  yang nestable ,  dan  menyediakan  prosedur  data  mining  dan machine  learning [18]. Pada tools ini  akan  berguna untuk  membatu  pengelompokan  kasus  positif Covid-19 disetiap kelurahan Kota Salatiga.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang diambil pada penelitian ini yaitu kasus covid-19 Kota  Salatiga  dari  bulan  Januari  –  Februari
2022 yang terdiri variabel kelurahan, kecamatan, gejala, tanggal  terkonfirmasi  positif  dan  tanggal  sembuh.  Data yang  akan  digunakan  untuk  pengelompokan  daerah yang  paling  banyak  terkonfirmasi  positif covid-19 berdasarkan  kriteria  banyak,  sedang,  dan  sedikit  yakni kelurahan. Dataset yang diambil berjumlah 1803 data.
Gambar  2.  Pemprosesan Data
Pada gambar 2 merupakan hasil dari pemprosesan  data.  Untuk  menentukan  data  yang  ingin diproses  berdasarkan  kelurahan  dengan  jumlah  data 1803. Dataset yang digunakan bersifat teks (string) oleh karena itu akan diubah menjadi data yang bersifat angka (numerik) terlebih dahulu menggunakan tools microsoft office  excel dengan  rumus IF bertingkat  berdasarkan banyaknya kasus positif disetiap kelurahan.

## Gambar  3. Data yang siap digunakan
Hasil  dari  data  yang  telah  diubah  akan dikelompokkan dari yang terkecil sampai yang tertinggi disetiap  kelurahan.  Kemudian  dilakukan  dilakukan perhitungan banyaknya kasus positif covid-19 berdasarkan kelurahan yang muncul menggunakan tools microsoft  office  excel dengan  rumus COUNTIF .  Pada

## 1326
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1323-1328
gambar  3  merupakan  hasil  dari  perhitungan  banyaknya kasus  positif covid-19 ,  yang  akan  digunakan  untuk pengolahan  metode K-Means menggunakan tools RapidMiner Studio : Pada pengolahan data mining, dilakukan beberapa tahap pemodelan untuk proses pengelompokan yaitu  menerapkan  algoritma K-Means menggunakan RapidMiner . Dari data yang telah di proses sebelumnya, akan  digunakan  pada  pengolahan  menggunakan K- Means dengan  jumlah  23  data  dan  terdapat  2  variabel yaitu    nama  kelurahan  dan  jumlah  positif.  Selanjutnya pada  variabel  nama  kelurahan  akan  diberi  label  untuk membedakan  data  yang  bersifat  teks  dan  angka  agar memudahkan pada proses pengelohan.

## Gambar  4. Memberi label pada data
Pada gambar 4 merupakan data yang akan diproses di  RapidMiner  Studio  yang  sebelumnya  diberi  label terlebih  dahulu,  kemudian  akan  masuk  pengolahan dataset  menggunakan  algoritma K-Means ,  dimana dataset  tersebut  dibagi  menjadi  3 cluster (nilai  k)  yaitu banyak (dari  range  200-150), sedang (dari  range  100- 55),  dan sedikit (dari  50-5)  sesuai  jumlah  kasus positif disetiap kelurahan.

## Gambar  5. Hasil cluster model
Pada gambar 5  hasil dari proses sebelumnya dapat dilihat  dimana cluster 1  (C1  =  banyak)    merupakan cluster tertinggi  terdiri  5  kelurahan, cluster 2  (C2  =
sedang)  merupakan cluster sedang  terdiri  6  kelurahan, dan cluster 0  (C3  =  sedikit)  merupakan cluster sedikit terdiri  12  kelurahan.  Berikut  hasil  lengkap  persebaran kasus  positif covid-19 berdasarkan  kelurahan  Kota Salatiga :
a) Cluster 1 tertinggi (C1 = banyak ) adalah Mangunsari,  Ledok,  Tegalrejo,  Sidorejo  Lor,  dan Dukuh.
b) Cluster 2 sedang (C2 = sedang) adalah
Randuacir,  Blotongan,  Salatiga,  Kutowinangun Kidul, Kutowinangun Lor, dan Sidorejo Kidul.
c) Cluster 0 sedikit (C3 = sedikit) adalah Cebongan, Kumpulrejo, Noborejo, Bugel, Kauman Kidul, Pulutan, Kalicacing, Kecandran, Gendongan,  Kalibening,  Tingkir  Lor,  dan  Tingkir Kidul.

## Gambar  6. Diagram plot scatter
Dari visualisasi yang terdapat pada gambar 6 dapat dilihat bahwa cluster 1 merupakan cluster tertinggi atau banyak  terdapat  5  kelurahan  karena  dari  jumlah  kasus positif terbanyak terdapat pada cluster 1 yaitu dari range (200-150)  dengan  jumlah  positif  Mangunsari  =  177, Ledok  =  174,  Tegalrejo  =  189,  Sidorejo  Lor  =  167, Dukuh  =  158. Cluster  2 merupakan cluster sedang terdapat  6  kelurahan  dengan  range  (100-55)  dengan jumlah positif Kutowinangun Kidul  =  95, Randuacir = 82, Blotongan = 80, Salatiga = 80, Kutowinangun Lor = 77,  dan  Sidorejo  Kidul  =  76. Cluster  3 merupakan cluster sedikit  terdapat  12  kelurahan  dengan  jumlah posistif  Kalicacing  =  50,  Kuaman  Kidul  =  48, Gendongan  =  48,  Kumpulrejo  =  45,  Cebongan  =  36, Tingkir  Kidul  =  36,  Kecandran  =  35,  Noborejo  =  27, Bugel  =  26,  Pulutan  =  19,  Tingkir  Lor  =  18,  dan Kalibening 7.

## 4. DISKUSI
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan dengan masalah sedang dihadapi penulis, yang berjudul klastering  virus covid-19 di  wilayah  kabupaten lamongan  dengan  menggunakan  metode K-Means Clustering untuk  mengetahui persebaran virus covid-19
Gladis Tri Enggiel, dkk, Penerapan Metode K-Means Pada Penyebaran Kasus Positif Covid-19 … 1327
tingkat  kecamatan  di  wilayah  kabupaten  Lamongan berdasarkan  jumlah  OPD,  PDP,  kasus  positif,  pasien sembuh,  dan  pasien  meninggal  setelah  itu  digunakan untuk  membuat  zonasi  atau  wilayah cluster persebaran virus covid-19 dengan  aplikasi  berbasis  website. Pengelompokan  berdasarkan  jumlah cluster yaitu  4 cluster , cluster kategori  penyebaran  zona  merah  C1, cluster kategori  penyebaran  zona  orange  C2, cluster kategori  penyebaran  zona  kuning  C3, cluster kategori penyebaran  zona  hijau  C4.  Untuk  menentukan cluster terbaik dilakukan 3 kali iterasi, dari interasi ke-2 dan ke- 3  memiliki  anggota  yang  sama  maka  tidak  perlu iterasi lagi.  Dan  didapat  hasil clustering yang  mencapai  nilai konvergen.  Lalu  hasil  nilai  konvergen  tersebut dikonversi  dari  variabel  C1,C2,C3,  dan  C4,  agar diperoleh  zona clusterisasi yang  terkena  virus covid-19 di wilayah Kabupaten Lamongan[19].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  yang  berjudul analisis karakteristik wilayah transmisi covid-19 dengan menggunakan  metode K-Means clustering untuk mengetahui kejadian kasus positif covid-19 berdasarkan jenis  transmisinya  sehingga  rancangan  mitigasi  dapat disesuaikan  berdasarkan  karakteristik  sumber  infeksi  di berbagai wilayah Bali. Sumber transmisi dikelompokkan  menjadi  4 cluster yang  memiliki karakteristik  yang  berbeda-beda.  Strategi  mitigasi dikategorikan  antara  lain  pembatasan  transmisi  lokal dan perjalanan dalam negeri untuk wilayah yang berada cluster 1,2,  dan  3.  Sedangkan  pembatasan  transmisi lokal  serta  perjalanan  luar  negeri  pada cluster 4.  Hasil dari  pengelompokan  diatas  yaitu  disebabkan  oleh aktivitas transmisi lokal[20].
Berdasarkan  penelitian  di  Dinas  Kesehatan  Kota Salatiga, pengelompokan yang masih  dilakukan saat  ini yaitu  mengenai  zonasi  daerah  yang  dikelompokan berdasarkan  zona  merah  yaitu  memiliki  risiko  tinggi penularan covid-19 ,  zona  orange  yaitu  memiliki  risiko sedang  dalam  penularan,  dan  zona  kuning  yaitu memiliki  risiko  penulran  rendah,  serta  zona  hijau  yaitu zona yang bebas dari penularan covid-19 . Pengelompokan ini masih menggunakan metode manual dengan bantuan tools microsoft office excel .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dataset  diatas  pada kasus  positif covid-19 menggunakan  metode K-Means di  kelurahan  Kota  Salatiga  pada  bulan  Januari  – Februari 2022 dapat dilihat pada gambar 5 menghasilkan  pengelompokan  yang  berbeda  dimana cluster 0 (C3) merupakan cluster rendah, cluster 1 (C1) merupakan cluster banyak,  dan cluster  2 (C2) merupakan cluster sedang.  Dari  hasil  pengelompokan cluster  1 merupakan  cluster  tertinggi  dikarenakan memiliki  rentang  tertinggi  (200-150).  Dataset  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  sebanyak  1803 data.  Dari  hasil  pengujian  diketahui  hasil  bahwa keluruhan  yang  banyak  menyumbangkan  kasus  positif covid-19 di  Kota  Salatiga  yaitu  daerah  Mangunsari, Ledok,  Tegalrejo,  Sidorejo  Lor,  dan  Dukuh  dengan
jumlah positif keseluruhan 865 jiwa. Hasil penelitian ini dapat  dijadikan  oleh  pihak  terkait  untuk  pengambilan keputusan dalam menekan laju penularan virus covid-19 di kelurahan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Kurniawan,  A.  Nazir,  E.  Budianita,  F. Syafria, dan S. K. Gusti, “PENGKLASTERAN RISIKO COVID-19 DI RIAU MENGGUNAKAN TEKNIK ONE HOT ENCODING  DAN  ALGORITMA  K-MEANS CLUSTERING,” no. 1, hal. 154–163, 2022.
[2] M. F. Rahmi, P. S. Prasetyo, R. Nurhabibah, R. Perdana, W. Ode, dan Z. Madjida, “Pengelompokkan  Provinsi  Di  Indonesia Berdasarkan  Jumlah  Kasus  Covid-19  Dan Fasilitas Kesehatan,” no. September, hal. 47–56, 2020, doi: 10.34123/jurnalasks.v13i1.274.
[3] D.  D.  Darmansah,  “Analisis  Penyebaran Penularan  Virus  Covid-19  di  Provinsi  Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  3,  hal.  1188–1199, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1034.
[4] D. D. Darmansah dan N. W. Wardani, “Analisis Pesebaran  Penularan  Virus  Corona  di  Provinsi Jawa  Tengah  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  1,  hal.  105–117, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.590.
[5] Kemenkes,  “Sosialisasi  tentang  Pencegahan Covid-19  di  Kalangan  Siswa  Sekolah  Dasar  di SD  Minggiran  2  Kecamatan  Papar  Kabupaten Kediri,” J. Karya Abdi , vol. 4, no. 1, hal. 80–83,
2020. [6] “Pemberlakuan pembatasan kegiatan masyarakat  di  Indonesia  -  Wikipedia  bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas.”
https://id.wikipedia.org/wiki/Pemberlakuan_pe mbatasan_kegiatan_masyarakat_di_Indonesia (diakses Apr 19, 2022).
[7] Y.  Khaedir,  “Menguji  Efektivitas  PPKM  Skala
Mikro,” mediaindonesia.com , Feb 2021, Diakses: Apr 19, 2022. [Daring]. Tersedia pada: https://mediaindonesia.com/opini/383462/meng uji-efektivitas-ppkm-skala-mikro. [8] “Beranda | Covid19.go.id.” https://covid19.go.id/ (diakses Nov 29, 2021). [9] “Dinas Kesehatan Kota Salatiga – Jl. Hasanudin
No.  110  A,  Mangunsari,  Sidomukti,  Kota Salatiga, Jawa Tengah 50721.” https://dinkes.salatiga.go.id/  (diakses  Apr  19, 2022).
[10] W. G. D. S. F. Goni Muhammad, “Implementasi k-means  dalam  pengelompokan  penyebaran COVID-19  di  Jawa  Barat,” Progresif  J.  Ilm. Komput. ,  vol.  17,  no.  2,  hal.  107–118,  2021, [Daring]. Tersedia pada: http://ojs.stmik-
1328 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1323-1328
banjarbaru.ac.id/index.php/progresif/article/vie w/648.
[11] H. Sunardi, “Penerapan metode K-Means dalam mengelompokkan tingkat kesembuhan penderita COVID-19,” Teknomatika  (Jurnal  Teknol.  dan Inform. ,  vol.  11,  no.  2,  hal.  127–136,  2021,
[Daring]. Tersedia
pada:
http://ojs.palcomtech.ac.id/index.php/teknomati
ka/article/view/537.
[12] C.  R.  Niani  dan  N.  Lewaherilla,  “Analisis Kemampuan  Pengolahan  Data  Berbasis  Ms. Excel Pada Mahasiswa Semester Akhir Universitas Teuku Umar,” BAREKENG  J.  Ilmu Mat.  dan  Terap. ,  vol.  15,  no.  2,  hal.  203–214, 2021,  doi:  10.30598/barekengvol15iss2pp203- 214.
[13] P. U. Gio dan E. Rosmaini, “Belajar Olah Data dengan  SPSS,  MINITAB,  R,  MICROSOFT EXCEL,  EVIEWS,  LISREL,  AMOS,  dan SMARTPLS,” USU Press , hal. 112, 2018.
[14] F. A. Tanjung, A. P. Windarto, dan  M. Fauzan,
“Penerapan Metode K-Means Pada Pengelompokkan  Pengangguran  Di  Indonesia,”
Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. ,
vol. 6, no. 1, hal. 61, 2021, doi:
10.30645/jurasik.v6i1.271.
[15] W. Maulidi Molyono, S. Achmadi, dan Y. Agus Pranoto,  “Pemetaan  Tambak  Garam  Serta Produksi  Garam  Pada  Kabupaten  Pamekasan Menggunakan  K-Means  Clustering,” JATI (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  hal. 794–799, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3736.
[16] R.  Anjariansyah  dan  A.  Triayudi,  “Clustering Kebutuhan Makanan untuk Meminimasi Standar Deviasi Angka Kebutuhan Gizi
Menggunakan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids,” J. Media  Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, hal. 597–607, 2022, doi:
10.30865/mib.v6i1.3522.
[17] P.  P.  Siregar  dan  Z.  A.  Siregar,  “Penerapan
Metode  K-Means  Dalam  Mengelompokkan Persebaran Lahan Kritis Di Indonesia Berdasarkan  Provinsi,”  vol.  2,  no.  4,  hal.  145–
151, 2022.
[18] Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  dan  Z.  Abidin, “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus
Covid-19  Di  Provinsi  Lampung  Dengan
Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. , vol. 2, no. 2, hal. 100, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[19] K.  F.  Mauladi  dan  P.  H.  Susilo,  “Klasterisasi Virus Covid-19 Di Wilayah Kabupaten Lamongan Dengan Metode K-Means
Clustering,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan
Pembelajaran  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  hal.  325– 335, 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i2.1999.
[20] D.  T.  Utari,  “Analisis  Karakteristik  Wilayah Transmisi  Covid-19  dengan  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering  Characteristics Analysis of Covid-19 Transmission  Area Using the  K-Means  Clustering  Method,” Media  Tek. dan Sist. Ind. , vol. 5, no. 1, hal. 25–32, 2021.