PENGELOMPOKAN PENYEBARAN VIRUS COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING YANG BERADA DI WILAYAH JAWA BARAT
Syifa Restillah, Ade Irma Purnamasari Program Studi Manajemen Informatika D3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer IKMI Cirebon, Jalan Perjuangan No 10 B Kota Cirebon Indonesia
Syifarestillah123@gmail.com

## ABSTRAK
Indonesia telah  terkena  penyakit kategori baru yang dikenal sebagai COVID-19, yang telah  menyebar  ke seluruh  dunia.  China  mengalami  pendeteksian COVID-19 pertamanya  pada  akhir  tahun  2019.  Pasar  basah Wuhan  di  China  adalah  lokasi  klaster  pertama  di  mana  virus  tersebut  ditemukan.  Pada  2  Maret  2020,  virus tersebut ditemukan di kota Depok, Jawa Barat, Indonesia. virus penyebab COVID-19 dapat mengganggu sistem pernafasan  dan  menimbulkan  berbagai  gejala  mulai  dari  gejala  mirip flu hingga  infeksi  paru-paru  seperti pneumonia. Hingga  27  Desember  2022,  jumlah  total  orang  yang  terinfeksi COVID-19 mencapai  1.231.878  di Provinsi Jawa Barat, menjadikan Jawa Barat sebagai Provinsi dengan tingkat infeksi COVID-19 tertinggi. Untuk membuat  strategi  menghentikan  penyebaran COVID-19 ,  maka  penting  untuk  mengelompokkan  Kota  atau Kabupaten di Provinsi Jawa Barat. Informasi ini merupakan salah satu titik data yang tersedia di website Open Data Jabar. Pendekatan K-Means clustering yang membagi data menjadi banyak cluster berdasarkan kesamaan data  dan  diimplementasikan  menggunakan  Rapidminer.  Rapidminer  digunakan  untuk  mengelompokkan penyebaran COVID-19 .  Berdasarkan  temun  kajian,  terdapat  dua cluster ,  dengan cluster 0  yang  penyebaran C0VID-19 terbanyak  tersebar  di  23  Kabupaten  atau  kota.  4  Kabupaten  atau  Kota  diperoleh  untuk cluster 1, cluster dengan sebaran COVID-19 paling sedikit. Pemerintah Provinsi Jawa Barat diharapkan dapat mengambil manfaat dari temuan studi tersebut untuk menangani kasus COVID-19.
Kata kunci: Covid-19, Cluster, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Virus  Covid-19  awalnya  teridentifikasi  pada akhir  Desember  2019  di  Wuhan,  China.  Awal  Maret 2020,  wabah  virus  ini  meluas  ke  Indonesia.  Virus covid-19,  mengganggu  sistem  pernapasan  dan  dapat menyebabkan  infeksi  paru-paru  seperti  pneumonia atau  gejala  mirip  flu  lainnya  [1].  Per  27  Desember 2022,  jumlah  penduduk  Indonesia  memiliki  total penyebaran  Covid-19  sebanyak  6.717.395  juta, Provinsi Jawa Barat memiliki angka tertinggi sebesar 1.231.878  juta.  Provinsi  Jawa  Barat  saat  ini menempati  posisi  teratas  penyebaran  Covid-19  di Indonesia.  Untuk  itu,  pemerintah  daerah  harus menyusun  rencana  penanganan  wabah  Covid-19  di Provinsi  Jawa  Barat  yang  sudah  meluas  menjadi  27 kota  dan  kabupaten.  Untuk  menerapkan  pendekatan ini,  diperlukan  klaster  atau  pengelompokan  data wabah Covid-19 di Provinsi Jawa Barat menggunakan Algoritma K-Means.
K-Means clustering adalah  teknik  analisis  data atau  data  mining  yang  menggunakan  sistem  partisi untuk  mengkategorikan  data.  Data  yang  memiliki sifat  yang  sama  atau  sebanding  dikelompokkan bersama  ke  dalam cluster menggunakan  teknik  data mining clustering [2] . Hasil klasterisasi ini diharapkan  dapat  mengungkap  sebaran  kasus  covid- 19 di setiap wilayah Provinsi Jawa Barat yang dibagi berdasarkan wilayah kabupaten atau kota.

## Tabel. 1 Jumlah yang terkonfirmasi Covid-19 Provinsi
Jawa Barat No Kab/kota Konf.se mbuh Konf.menin ggal Konf .akti f 1. Kabupaten Bandung 616 13 99 2. Kabupaten Bandung Barat 177 6 97 3. Kabupaten Bekasi 1566 46 1024 4. Kabupaten Bogor 855 15 858 5. Kabupaten Ciamis 33 2 52 …. …. …. …. … 836. Kota Sukabumi 258 5 124 837. Kota Tasikmalaya 61 5 95
Tujuan  dalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui kabupaten atau kota  mana saja yang termasuk dalam cluster dengan  tingkat  sebaran  kasus  Covid-19 tertinggi dan terendah di wilayah kabupaten atau kota Provinsi  Jawa  Barat  [3].  Algoritma  K-Means mengelompokkan  data  berdasarkan  kriteria  seperti jumlah  pasien  sembuh, jumlah  pasien  yang aktif  dan jumlah pasien meninggal dunia.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Covid-19
Virus SARS-CoV-2 yang mengakibatkan covid- 19,  mengganggu  sistem  pernapasan  dan  dapat menyebabkan  infeksi  paru-paru  seperti  pneumonia atau  gejala  mirip  flu  lainnya.  Virus  ini  berpotensi menyebar  dengan  cepat  dan  mungkin  menjangkau hampir semua negara, termasuk Indonesia [1].

## 2.1.1. Knowledge Discovery in Database (KDD)
KDD menghasilkan pengetahuan yang sebelumnya  belum  ditemukan  dan  berpotensi bermanfaat.  Salah  satu  langkah  dalam  rangkaian prosedur iteratif KDD adalah data mining [4].

## 2.1.2. Data Mining
Data  Mining  merupakan  suatu  metode pengolahan  data  untuk  menemukan  pola  yang tersembunyi dari data tersebut [5].

## 2.1.3. Rapidminer
RapidMiner  adalah  platform  perangkat  lunak data  ilmu  pengetahuan  yang      dikembangkan  oleh perusahaan dengan nama yang sama, yang menyediakan lingkungan terpadu untuk pembelajaran machine learning [6] .
2.1.4. K-Means algoritma  K-Means  adalah  pembentukan partisi  cluster,  yang  kemudian  diperbaiki  secara iteratif hingga tidak ada perubahan yang terlihat pada partisi  cluster.  Data  dibagi  menjadi  beberapa kelompok  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means sehingga  data  dengan  ciri  yang  mirip  ditempatkan pada kelompok yang sama dan data dengan ciri yang berbeda  ditempatkan  pada  kelompok  yang  berbeda [7].

## 2.1.5. Clustering
clustering  adalah  proses  mengatur  titik  data menjadi  dua  atau  lebih  kelompok  sehingga  titik  data yang  termasuk  dalam  kelompok  yang  sama  lebih mirip  satu  sama  lain  dari  pada  titik  data  dalam kelompok yang berbeda [8].

## 2.1.6. Davies Bouldin Index
Untuk menghitung jumlah cluster yang paling efektif, gunakan Indeks Davies Bouldin Index. David L.  Davies  dan  Donald  W.  Bouldin  menemukan Davies Bouldin Index (DBI) pada tahun 1979. Dalam metode  clustering  dimana  keterpaduan  didefinisikan sebagai  penjumlahan  kedekatan  data  dengan  titik pusat cluster dari cluster yang  diikuti,  salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  menilai  validitas jumlah  cluster  yang  paling  efektif  adalah  Davies- Bouldin Indeks [9].

## 3. METODE PERANCANGAN
3.1      Tahapan perancangan
Gambar 1. Knowledge Discovery in Data base
KDD  atau Knowledge  Discovery  in  Databases , digunakan dalam penelitian ini. Knowledge Discovery in  Database memiliki  tahapan  dan  proses  sebagai berikut.
a. Data Selection Proses  pemilihan  data  merupakan  tahap  KDD pertama  dalam  penelitian  ini,  dimana  diputuskan jenis dan kategori data mana yang akan digunakan dan dibutuhkan untuk  penelitian  dari sekumpulan data  yang  ada.  karena  tidak  semua  data  akan digunakan dalam perhitungan
b. Preprocessing Data
Proses cleaning data  dilakukan  selama  tahap preprocessing ini. Untuk memastikan bahwa data yang  diproses  benar-benar  data  yang  relevan, cleaning data  melibatkan  penghapusan  atribut yang tidak akan digunakan dan bidang yang tidak bernilai  (null)  dan  tidak  diperlukan  dalam  proses perhitungan setelahnya.
c. Transformasi Data Setelah  tahap preprocessing selesai,  lanjut  ke prosedur transformasi data. Untuk mempermudah proses  penambangan  data,  transformasi  data melibatkan  penempatan  beberapa  subdataset  ke dalam  format  yang  sama.  Untuk  membuat  data lebih  mudah  disajikan  dan  diproses,  beberapa kode juga diubah nama atributnya.
d. Data Mining Data mining adalah suatu  metodologi atau proses untuk  mengidentifikasi  pola  atau  mengekstraksi informasi  yang  khas  dan  menarik  dari  dalam kumpulan data yang dipilih dengan menggunakan metodologi  atau  algoritma  tertentu.  Regresi, klasifikasi, dan pengelompokan adalah tiga teknik yang paling sering digunakan dalam penambangan data.
e. Interpretation atau Evaluasi
Tahap  ini  melibatkan  penerjemahan  dan  analisis pola  atau  informasi  spesifik  yang  muncul  dari perhitungan  data  mining.  Dengan  menentukan apakah  pola,  informasi,  atau  pengetahuan  yang diperoleh  konsisten  dengan  fakta  atau  hipotesis sebelumnya  atau  bahkan  bertentangan,  prosedur peninjauan  ini  dilakukan.  Data  yang  terkumpul selanjutnya ditampilkan melalui visualisasi [10].
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Tujuan 1
4.1.1. Data Selection
Operator  paling  mendasar  yang  digunakan sebelum  memulai  proses  adalah Read  Excel .  Data dapat  dimuat  menggunakan  operator  ini  dari spreadsheet Microsoft Excel
Gambar 2. Operator Read Excel

## 4.1.2. Preprocessing data
Preprocessing  data  ini  menggunakan  operator Replace  Missing  Value yang  berfungsi  untuk menyaring data yang noise atau data yang double.
Gambar 3. Operator Replace Missing Value
Tampilan  gambar  ini  merupakan  tampilan  dari hasil Replace Missing Value yang sudah dilakukan.
Gambar 4. Hasil dari replace missing value

## 4.1.3. Transformasi Data
Gambar 5. Operator Subprocces
Operator Subprocess yang  berfungsi  untuk cleansing data. Didalam operator Subprocess terdapat 2  tahapan,  tahap  pertama  menggunakan  operator Nominal  to  Numerical yang  berfungsi  untuk mengubah  semua  tipe  atribut  yang  bersifat non-
numeric menjadi tipe numeric , juga digunakan untuk mengatur  semua  nilai  atribut  ke  nilai numeric .  Data yang  akan  di  numerical  yaitu  nama  kabupaten  atau kota.
Gambar 6. Operator Nominal to Numerical
Gambar 7. Hasil Proses Nominal to Numerical
Tahap  yang  kedua  adalah  menggunakan operator Normalize untuk  melakukan  normalisasi. Operator  ini  berfungsi  untuk  memperkecil  jarak atribut  yang  ingin  kita  pakai.  Operator  ini  dilakukan besarnya jarak antar selisih.
Gambar 8. Operator Normalize
Gambar 9. Hasil Proses Normalize
Hasil  dari  operator Normalize menggunakan method yang  digunakan  yaitu range  transformation karena dapat merubah jarak yang kita inginkan. Oleh karena  itu  penelitian  ini  mengubah  jarak  dengan range minimal 0.0 dan maksimal 1.0.

## 4.1.4. Data Mining
Pada tahap ini adalah metode yang digunakan dalam  proses  data  mining  ini  adalah  pengelompokan dengan menggunakan algoritma K-Means.
Gambar 10. Hasil Proses Clustering
Tahap selanjutnya memasukan operator clustering K-Means, dan operator cluster distance performance.
Gambar 11. Hasil operator Clustering menggunakan algoritma K-Means
4.2. Hasil Tujuan 2
4.2.1. Jumlah Cluster optimal
Gambar 12. Hasil Visualizations Cluster
Cluster_0  yang  berwarna  biru  merupakan cluster dengan anggota terbanyak yaitu berjumlah 23 anggota,  Cluster_1  yang  berwarna  hijau  berjumlah  4 anggota.  Cluster  ini  memuat  Kabupaten  atau  kota yang  angka  penyebaran  Covid-19  nya  tertinggi  di Jawa Barat, yaitu Kabupaten Bandung.
Tabel 2. Hasil pengelompokan cluster 0
No Kab/kota sembuh  meninggal  aktif cluster 1 Kab Bandung 616 13 99 cluster_0 2 Kab Bandung Barat 177 6 97 cluster_0 3 KabCiamis 33 2 52 cluster_0 4 KabCianjur 75 2 14 cluster_0 … … … … … … 714 Kota Sukabumi 258 5 124 cluster_0 715 Kota Tasikmalaya 61 5 95 cluster_0 Tabel 3. Hasil pengelompokan cluster 1 No Kab/kota sem buh meni nggal aktif  cluster 1 Kabupaten Bekasi 1566 46 1024  cluster_1 2 Kabupaten Bogor 855 15 858  cluster_1 3 Kota Bekasi  2245 49 1841  cluster_1 4 Kota Depok  2254 82 1578  cluster_1 … … … … … … 123  Kota Bekasi  4563 114 1949  cluster_1 124  Kota Depok  4246 170 1477  cluster_1

## 4.2.2. Performa Cluster
Untuk  menghasilkan  nilai  cluster  (k)  yang paling optimum menggunakan  operator Performance untuk  mengetahui  hasil Davies  Bouldin  Index .  Nilai cluster (k)  yang  paling optimum adalah  yang  nilai Davies  Bouldin  Index nya  mendekati  0,  dan  sudah dilakukan  10  kali  percobaan  untuk  mengetahui  hasil Davies Bouldin Index yang mendekati 0.
Gambar 13. Hasil Performance
Untuk mengetahui hasil Davies Bouldin Index yan g  paling optimum dilakukan  beberapa  kali percobaan,  melakukan  10  kali  percobaan  untuk
mengetahui  nilai Davies  Bouldin  Index yang  paling optimum yaitu, 0.078 pada cluster k=2.
Tabel 4. Hasil Davies Bouldin Index No Cluster Davies Bouldin Index 1 K2 0.078 2 K3 0.091 3 K4 0.091 4 K5 0.119 5 K6 0.114 6 K7 0.128 7 K8 0.118 8 K9 0.120 9 K10 0.123
Berdasarkan  Tabel  diatas  menunjukan  hasil cluster yang  optimal  melakukan  10  kali  percobaan yaitu  k=2  dengan  nilai Davies  Bouldin  Index nya 0.078

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  pada  penelitian  ini,  berdasarkan data  yang  sudah  diolah  kemudian  menggunakan Rapidminer dengan  menggunakan  metode  algoritma K-Means.  Berdasarkan  hasil  diatas  menjelaskan bahwa  kesimpulan  sebagai  berikut:  1.  Dengan menerapkan algoritma K-Means pada pengelompokan covid-19 berdasarkan wilayah kabupaten atau kota didapatkan 2 cluster yaitu cluster tertinggi  dan  terendah.  2.  Hasil  pengelompokan penyebaran  Covid-19  berdasarkan  kabupaten  atau kota menggunakan algoritma K-Means yaitu cluster_0 merupakan cluster dengan anggota terbanyak  yaitu  berjumlah  23  anggota  dan cluster_1 berjumlah  4  anggota, cluster ini  memuat  kabupaten yang  penyebaran  Covid-19  tertingi  di  Jawa  Barat, yaitu Kabupaten Bandung.
Data  yang  disampaikan  pada  situs  Open  Data Jabar  agar  lebih up  to  date dan real  time. Untuk mencegah  penyebaran  covid-19  perlu  diadakannya penyuluhan  terhadap  masyarakat  tentang  bahayanya covid-19.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Mirantika,  A.  Tsamaratul’Ain,  and  F. Diviana  Agnia,  “Volume  15  Nomor  2  ,  Juli 2021  PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS CLUSTERING  UNTUK  PENGELOMPOKAN PENYEBARAN
COVID-19 JURNAL NUANSA INFORMATIKA Volume 15 Nomor
2  ,  Juli  2021,” J.  Nuansa  Inform. ,  vol.  15,  pp. 92–98, 2021.
[2]  M.  W.  Goni,  D.  Gustian,  and  F.  Sembiring, “Implementasi K-Means Dalam Pengelompokan Penyebaran COVID-19 di  Jawa  Barat,”
Progresif J. Ilm. Komput. , vol. 17, no. 2, p. 107, 2021, doi: 10.35889/progresif.v17i2.648.
[3]  D. N. P.  Sari and Y.  L. Sukestiyarno, “Analisis Cluster dengan Metode K-Means pada Persebaran Kasus Covid-19 Berdasarkan
Provinsi di Indonesia,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. ,  vol.  4,  pp.  602–610,  2021,  [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[4]  M. R. Muttaqin and M. Defriani, “Algoritma K- Means  untuk  Pengelompokan  Topik  Skripsi Mahasiswa,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 121– 129,  2020,  doi:  10.33096/ilkom.v12i2.542.121- 129.
[5]  R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan, and M. Yulia Sari, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN  DATA  REKAM  MEDIS PASIEN BERDASARKAN JENIS PENYAKIT DENGAN ALGORITMA CLUSTERING (Studi  Kasus :  Poli  Klinik  PT.Inecda),” J.  Ilmu Komput. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  148–153,  2020,  doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss2.181.
[6]  R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “ANALISIS  DATA HASIL  KEUNTUNGAN  MENGGUNAKAN PENDAHULUAN Penerapan teknologi informasi  saat  ini  berkembang  begitu  pesat  . Salah  satunya  penerapan  teknologi  yang  dapat diterapkan  didunia  industri  yaitu  untuk  evaluasi terhadap kinerja perusahaan . Evaluasi me,” vol. V, no. 2, pp. 199–204, 2019.
[7]  A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring dalam  Penetuan  Siswa  Kelas  Unggulan,”  vol. 15, no. 2, pp. 25–36, 2020.
[8]  V. Herlinda and D. Darwis, “Analisis Clustering Untuk Recredesialing Fasilitas Kesehatan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means,”
Darwis, Dartono , vol. 2, no. 2, pp. 94–99, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[9]  E. Muningsih, I. Maryani, and V. R. Handayani, “Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi Jumlah  Cluster  dengan  Index  Davies  Bouldin untuk  Clustering  Propinsi  Berdasarkan  Potensi Desa,” J.  Sains  dan  Manaj. ,  vol.  9,  no.  1,  pp. 95–100, 2021, [Online].
Available:
www.bps.go.id
[10]  A.  Supriyadi,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dengan  K- Medoids Pada Pengelompokan Armada Kendaraan  Truk  Berdasarkan  Produktivitas,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  229–240,  2021,  doi: 10.29100/jipi.v6i2.2008.