## PENGELOMPOKAN PENDERITA PENYAKIT COVID-19 MENGGUNAKAN METODE K-MEANS (STUDI KASUS JAWA TIMUR)

## Akhmad Fajrul Mujab, Ali Mahmudi, Nurlaily Vendyansyah
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1618126scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Informasi  penderita  covid-19  pada  pemerintah  provinsi  jawa  timur  dapat  dilihat  di website resmi  yaitu http://infocovid19.jatimprov.go.id/ . Mungkin sebagian dari masyarakat di Indonesia kurang memahami tentang pengelompokan kota mana saja yang  terjangkit penyakit covid-19 karena pada website hanya ditampilkan peta dan  warna  wilayah  yang  terjangkit  saja  dan  sedikit  sulit  dipahami  oleh  masyarakat  awam  untuk  melihat  hasil dari setiap daerah yang terjangkit penyakit covid-19 khususnya didaerah provinsi jawa timur.
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  maka  perlu  dibuat  suatu  sistem  yang  dibuat  menerapkan metode K-Means  Clustering untuk  proses  pengelompokan  jumlah pasien  penderita covid-19 dan  berbasis website .  Penelitian  ini  menggunakan  data covid-19 yang  diambil  dari  data website pemerintah  provinsi  jawa timur pada tanggal 10 juni 2020, yang kemudian dilakukan perhitungan dengan metode k-means. Kriteria yang digunakan pada sistem ini kriteria penderita covid-19 ini dikelompokkan menjadi 4 yaitu orang dalam pantauan (odp),pasien  dalam  pengawasan  (pdp),orang  tanpa  gejala  (otg)  dan  positif.  Pada  sistem  ini  ada  dua  pengguna yaitu  admin  dan  user,  untuk  admin  bisa  melakukan update data  untuk  perhitungan kmeans sedangkan user hanya  bisa  melihat  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  oleh admin . Penelitian  menunjukkan  bahwa  data  pasien covid-19  tanpa  perhitungan  metode  dengan  data  yang  dilakukan  perhitungan  metode kmeans memliki keakuratan 55%
.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  pengelompokan  penderita  penyakit  covid-19  menggunakan metode  k-means  menghasilkan  data rangking yang  cukup    sesuai  pengelompokan  yang  telah ditentukan.Sehingga,  sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  dan  pemerintah  daerah  untuk  lebih mempersiapkan diri  dalam  menghadapi pandemi  seperti  sekarang ini  sehingga dapat membantu  memudahkan masyarakat pada umumnya untuk mengetahui hasil dari setiap kota yang terjangkit covid-19 dan lebih waspada dan selalu menjaga kebersihan dan kesehatan dalam kehidupan sehari-hari.
.
Kata Kunci : covid-19,kmeans custering,website,pengelompokan,jawa timur

## 1. PENDAHULUAN
Virus  Covid-19 adalah  bagian  dari  keluarga virus yang  menyebabkan  penyakit  pada  hewan ataupun pada manusia. Di indonesia, masih melawan virus  Corona hingga  saat  ini,  begitupun  juga  di negara-negara lain. Jumlah kasus virus covid-19 terus bertambah dengan beberapa melaporkan kesembuhan,  tapi  tak  sedikit  yang  meninggal.  di indonesia jumlah kasus virus corona yang terkomfirmasi adalah 1792 sembuh 4351 dirawat dan 553  meninggal  per  tanggal  10  juni  pukul  9  malam 2020. [1] Sistem  yang  dibuat  menerapkan metode  K- Means  Clustering untuk  proses  pengelompokan jumlah pasien  penderita covid-19 dan  berbasis website .  Sehingga  dapat  membantu  memudahkan pemerintah  daerah  untuk  mengkontrol  warganya maupun  masyarakat  pada  umumnya  untuk  lebih waspada  dan  selalu  menjaga  kebersihan  dan kesehatan. Kriteria yang  digunakan  pada  sistem  ini kriteria penderita covid-19 ini  dikelompokkan menjadi  5 yaitu  orang  dalam  pantauan  (odp),pasien dalam pengawasan (pdp),orang tanpa gejala (otg) dan positif.  untuk  sangat  banyak  kasus  (resiko  tinggi)
dengan  kasus  2049+,    banyak  kasus  (resiko sedang)dengan kasus 513-2048, Kasus sedang (resiko rendah)dengan  kasus  129-512  ,  128    sangat  sedikit kasus(tidak  beresiko)1-16  sedikit  kasus  (resiko terkontrol)17-128  .
Dari  uraian  permasalahan  di  atas,  tercipta sebuah  pemikiran  untuk  mengelompokkan  jumlah penderita penyakit covid-19 dengan metode k-means. sistem ini nantinya mampu menyediakan jumlah data- data  pasien  penderita covid-19 yang  memudahkan pihak  pemda  maupun  masyarakat  pada  umumnya untuk berhati hati jika kota yang ditinggalinya banyak terjangkit covid-19 .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu
Beberapa  keterkaitan  dari  penelitian  yang  di lakukan  oleh    Bayu  Dwiputra  Mudzakkir,pada  tahun 2018  yang  berjudul  “pengelompokan  data  penjualan produk pada pt advanta seeds indonesia mengggunakan metode k-means” pesatnya perkembangan  teknologi  informasi  yang  menjadikan semua  informasi  dapat  disimpan  dalam  jaringan computer,  membuat  munculnya  system  basis  data
yang  sangat  besar.  data  mining  salah  satunya, merupakan  teknologi  yang  sangat  berguna  untuk membantu  perusahaan  menemukan  informasi  yang sangat  penting  dari  gudang  data  (data  Warehouse). clustering  merupakan  salah  satu  metode  dalam  data mining  yang  bersifat  tanpa  arahan  (unsupersived). Penggunaan algoritma k-means adalah dapat membantu  dalam  mengelompokan  data,  informasi yang  ditampilkan  berupa  nilai  centeroid  dari  tiap  – tiap cluster, untuk mengelompokan barang berdasarkan  tingkat  kelarisan  barang  pada  pt.advanta seeds indonesia . [2]
Selanjutnya  Penelitian  dilakukan  oleh  Tutik Khotimah., pada tahun 2014 yang berjudul “pengelompokan  surat  dalam  al  qur’an  menggunkan algoritma k-means”. Pada penelitian ini penulis Kitab suci Al Qur’an terdiri dari 114 surat. Masing-masing surat  memiliki  jumlah  ayat  yang  berbeda.  Ayat  ayat tersebut  ada  yang  panjang  dan  ada  yang  pendek. Banyak  atau  sedikit  jumlah  ayat  dalam  suatu  surat, dan  panjang  atau  pendek  ayat  memberi  pengaruh terhadap  lama  waktu  membaca  surat-surat  dalam  Al Qur’an  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan pengelompokan  ( clustering )  surat-surat  dalam  Al Qur’an  berdasarkan  jumlah  ayat,  jumlah  ruku’  dan lama  waktu  membaca  surat.  Algoritma clustering yang digunakan adalah K-means . [3]
Kemudian Penelitian yang dilakukan  Iin Parlina dkk,    tahun  2018  mengenai  “  memanfaatkan algoritma  k-means  dalam  menentukan  pegawai  yang layak  mengikuti  asessment  center  untuk  clustering program  sdp”.Data  mining  merupakan  teknik pengolahan data dalam jumlah besar untuk pengelompokan.  Teknik  Data  mining  mempunyai beberapa  metode  dalam  mengelompokkan  salah  satu teknik yang dipakai penulis saat ini adalah K-Means. Dalam  hal  ini  penulis  mengelompokan  data  daftar program SDP tahun 2017 untuk mengetahui manakah pegawai  yang  layak  lolos  dalam  program  SDP sehingga  dapat  melakukan  Registrasi  Asessment Center.  Pengelompokan  tersebut  berdasarkan  kriteria – kriteria data Program SDP. [4]
Proses monitoring tumbuh kembang bayi hingga balita  di  Indonesia  menggunakan  lembaga  posyandu. Monitoring  tersebut  meliputi  pemeriksaan  berat badan  dan  tinngi  badan  berdasarkan  umur  serta pemberian  imunisasi  secara  teratur.  Pemeriksaan pertumbuhan  batita  di  lakukan  setiap  bulan  oleh petugas posyandu secara manual. Dalam menentukan status  gizi  batita,  petugas  masih  kesulitan  dalam merekap  semua  data  dengan  banyaknya  data  kasus batita yang semakin bertambah.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  petugas dalam  mereka  dan  menentukan  status  gizi  batita. Metode  ini  meyelesaikan  suatu  masalah  dengan membandingkan  permasalahan  yang  pernah  terjadi sebelumnya.Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa beberapa  fungsi  yang  terdapat  dalam  aplikasi  dapat berjalan  dengan  baik.  Dan  hasil  perbandingan menunjukkan  terdapat  perbedaan  nilai  pada  masing-
masing  variabel  perbandingan  yang  dilakukan  pada ketiga  metode  tersebut,  diantaranya  jumlah  cluster, nilai  normalisasi  dan  jumlah  iterasi  yang  terjadi selama proses perhitungan metode[5].

## 2.2 Data mining
Merupakan  salah  satu  solusi  untuk  menjelaskan proses  penggalian  informasi  dalam  suatu  basis  data yang berskala besar dan proses klasifikasi otomatisasi kasus berdasarkan pola data yang diperoleh dari data set. Data  mining dapat  diterapkan  pada  berbagai bidang,  dibagi  menjadi  empat  kelompok  :  model prediksi  ( prediction  modelling) ,  analisis  cluster ( cluster  analysisI ),  analisis  aosiasi  ( association analysis ),  dan  deteksi  anomaly  ( anomaly  detection ).
[6]

## 2.3 K-Means Clustering
K-means  clustering merupakan  salah  satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokan  data  dalam  bentuk  satu  atau    lebih cluster atau  kelompok.  Data-data  yang  memiliki karakteristik yang  sama  dikelompokan  dalam    satu cluster  atau  kelompok  dan  data    yang  memiliki karakteristik yang    ber  berbeda  dikelompokan dengan cluster atau  kelompok    yang    lain    sehingga data  yang  berada  dalamsatu  cluster/kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil.
Langkah-langkah   melakukan clustering dengan metode K-Means adalah sebagai berikut:
a. Pilih jumlah cluster k.
b. Inisialisasi k-pusat  cluster  ini  bisa  dilakukan dengan berbagai cara. Namun yang paling sering dilakukan  adalah  dengan  cara  random.  Pusat pusat  cluster  diberi  nilai  awal  dengan  angka- angka random .
c. Alokasikan  semua  data/  objek  ke cluster terdekat.  Kedekatan  dua  objek  ditentukan berdasarkan    jarak    kedua  objek        tersebut. Demikian  juga  kedekatan  suatu  data  ke cluster tertentu  ditentukan  jarak  antara  data  dengan pusat  cluster.  Dalam  tahap  ini  perlu  dihitung jarak    tiap    data    ke    tiap  pusat    cluster.    Jarak paling  antara  satu
data    dengan    satu  cluster  tertentu  akan menentukan  suatu  data  masuk  dalam  cluster mana.  Untuk  menghitung  jarak  semua  data  ke setiap  titik  pusat  cluster  dapat  menggunakan teori  jarak Euclidean yang  dirumuskan    seperti ditunjukkan pada persamaan 2.1
.(2.1)

## Dimana :
Dimana data ke   ke pusat cluster Data ke   pada atribut data ke Titik pusat ke   pada atribut ke
d. Hitung kembali pusat cluster dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah  rata-rata  dari  data/objek  dalam  cluster tertentu.    Jika  dikehendaki    bisa  juga menggunakan median dari cluster tersebut.  Jadi rata-rata ( mean ) bukan satu satunya ukuran yang bisa dipakai.
e. Hitung  kembali  jarak  setiap  data  dengan  pusat cluster  yang  baru  seperti  langkah  no  c  sampai anggota cluster tidak berubah lagi.[7 ]

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Perancangan sistem
Perancangan konsep berguna untuk memberikan solusi  terbentuknya  pengelompokan  yang  di  analisa dan  di  proses  dengan Algoritma  K-Means  Clustering menggunakan  data pasien covid-19 yang diambil dari website pemrov jatim yaitu http://infocovid19.jatimprov.go.id/.

## 3.2 Blok Diagram Sistem
Blok  diagram  adalah diagram dari  sebuah sistem ,  di  mana  bagian  utama  atau  fungsi  yang diwakili  oleh  blok  dihubungkan  dengan  garis,  yang menunjukkan  hubungan  dari  blok.  proses  kerja  pada pengelompokan  penderita covid-19 menggunakan metode k-means ditununjukan pada Gambar 1.
Database Mengambil data Proses  k-means clustering Hasil clustering

## Gambar 1 Blok diagram sistem

## 3.3 Flowchart Sistem
Flowchart sistem  ini  menjelaskan  proses berjalananya  aplikasi  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2
Start Menu Admin Edit pilihan End Update data pasien covid- 19 Proses kmeans Tampilkan data pasien covid19 Y Y T Menu user Data covid Perhitungan k-means user admin Input username dan password Cek validasi login ApakahLogin Gambar 2 Flowchart Sistem
Pada  gambar  2 flowchat sistem  menjelaskan tentang alur  dari sistem dimulai dari login jika login maka  otomatis  akan  langsung  masuk  pada  beranda admin.untuk  admin  proses login akan  dicek  dahulu apakah  benar pasword dan usernamenya sudah benar,kalau  sudah  benar  maka admin bisa  untuk melakukan  pengeditan  pada  pasien  penderita  covid- 19  ,kemudian  bisa  untuk  melakkan  proses  clustering menggunakan  metode  kmeans  dan  bisa  untuk menampilkan  data  agar  bisa  dilihat  oleh  user biasa.jika  tidak login maka  akan  masuk  pada user,pada  menu user ini hanya bisa  melihat tampilan data  pasien covid-19 dan  melihat  tampilan  hasil  dari data  perhitungan  kmeans  yang  telah  dilakukan  oleh admin .

## 3.4 Flowchat Metode
Pada Gambar 3 Flowchart program menjelaskan tentang  alur  dari  metode K-Means  Clustering ,  di mana  metode  ini  harus  menentukan  banyaknya cluster dulu, setelah jumlah cluster di tentukan maka akan di lanjutkan dengan menentukan titik tengahnya, setelah  menemukan  titik  tengahnya  maka  proses K- Means  Clustering selesai,  jika  titik  tengahnya berubah  maka  proses  akan  di  lanjutkan  dengan  cara mencari  jarak  terdekat  dan  mengelompokkan  data berdasarkan  jarak  terdekat,  apabila  jarak  terdekatnya sudah  ditemukan  maka  proses K-Means clustering selesai seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
. mulai selesai Cluster berubah? Tentukan centroid Menghitung jarak ke centroid Klasterifikasi data y Y Masukkan nilai K

## Gambar 3  Blok diagram sistem

## 3.5 Struktur Menu
Struktur  menu dirancang  untuk  menyederhanakan suatu  sistem  yang  telah  dibangun  untuk  melihat semua  arsitektur  sistem  yang  telah  dirancang, tampilan  struktur  menu  yang  telah  dirancang  dapat dilihat pada Gambar 4
home Data About
Data Covid-19 jawa timur Login Edit Data Clustering Hasil Clustering Admin Log out Web site Pengelompokan penderita covid- 19 menggunakan  meto de k-means Gambar 4 struktur menu
Penjelasan  lebih  dari  Gambar  adalah  sebagai berikut:
1. menu  home  :  yaitu  tampilan  home  pada website
2. data :
a. data  penderita covid-19 dijawa  timr diambill dari website pemerintah provinsi jatim
b. hasil  clustering  :untuk  menampilkan data setelah di clustering
3. admin  :  merupakan  fitur  admin  yang  bisa mengedit data dan melakukan clustering a. login : halaman khusus untuk admin b. edit data : edit data yang dilakukan oleh admin dari data penderita covid-19
c. clustering :  proses  pengelompokan  data yang dilakukan admin
d. logout : untuk kembali kemenu user
4. about  :  merupakan  profil  dari  pembuat website

## 3.6 Data training
Berdasarkan  data  pasien covid-19 ,  terdapat beberapa kriteria yaitu  orang  tanpa  gejala(otg)  (K1), orang  dalam  pantauan(odp)  (K2),  pasien  dalam pengawasan(pdp) (K3), positif (K4), penderita covid- 19 pertanggal  10  juni  2020.  Berikut  adalah  data jumah pasien. Ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Data jumlah pasien covid-29 jawa timur
No. Kabupaten/K ota otg odp pdp pos itip sem buh mnin ggal 1 Kab. Bangkalan 833 966 32 117 217 44 2 Kota Surabaya 4007 404 0 351 2 362 7 473 3 743 3 Kab. Pasuruan 228 278 183 118 340 64 4 Kab. Jombang 615 660 55 103 322 40 5 Kab. Sidoarjo 1153 119 3 553 818 167 3 175 6 Kab. Situbondo 527 444 47 75 167 11 7 Kab. Pacitan 567 626 18 16 30 2 8 Kab. Lamongan 787 534 190 154 213 44 9 Kab. Gresik 280 122 0 339 247 843 140 10 Kab. Sampang 85 506 20 59 143 12 11 Kab.Malang 302 495 343 110 239 42 12 Kab. Mojokerto 93 568 100 69 251 20 13 Kab. 1198 478 64 120 153 6
Probolinggo 14 Kab. Bojonegoro 363 255 24 69 168 24 15 Kota Probolinggo 471 343 23 24 153 6 16 Kab. Tuban 628 639 77 57 123 16 17 Kota Malang 498 933 277 73 172 64 18 Kab. Ponorogo 275 448 54 34 122 5 19 Kab. Lumajang 497 400 111 49 55 11 20 Kab. Trenggalek 192 890 35 14 54 0 21 Kota Mojokerto 52 518 13 21 163 12 22 Kota Kediri 475 334 36 55 167 19 23 Kab. Nganjuk 1069 97 98 38 102 24 24 Kab. Jember 1040 128 5 192 66 140 8 25 Kota Blitar 104 209 6 4 24 2 26 Kab. Tulung Agung 805 133 0 649 66 239 3 27 Kab. Banyuwangi 157 870 40 11 39 2 28 Kab. Blitar 247 955 54 10 60 11 29 Kab. Ngawi 379 335 41 16 26 0 30 Kab.Madiun 929 344 60 33 14 0 31 Kab. Pamekasan 820 511 73 52 149 27 32 Kab. Kediri 1784 103 2 198 172 55 3 33 Kab.Sumenep 35 346 11 16 160 8 34 Kab. Bondowoso 138 108 7 10 19 34 1 35 Kab. Magetan 174 337 82 87 108 5 36 Kota Madiun 128 71 19 6 14 0 37 Kota Pasuruan 120 115 13 33 94 20 38 Kota Batu 287 303 83 39 133 9
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan home
Gambar 5 tampilan home
Pada  Gambar  5  tampilan  home  merupakan tampilan  awal  pada website penderita  covid-19 dijawa  timur,pada  tampilan  home  terdapat  menu data, login dan about .

## 4.2. Tampilan Login
Gambar 7 tampilan login
Pada  Gambar  7  tampilan  login  digunakan untuk masuk pada halaman admin yang nantinya bisa melakukan mengupdate tampilan data pada website.

## 4.3. Halaman Admin
Gambar 8 halaman admin
Pada  Gambar  8  tampilan    awal  pada halaman  admin  yang  nantinya  akan  bisa  mengedit perhitungan k-means dan jumlah data pasien covid-19

## 4.4. Tampilan data admin
Gambar 9 tampilan data admin
Pada Gambar 9 tampilan  data pada halaman admin yang isinya yaitu jumlah data penderita covid- 19 dan bisa diedit oleh khusus admin

## 4.5. Menentukan Jumlah Cluster dan Centroid
Tahap  awal  perhitungan  data  menggunakan metode K-Means adalah  dengan  menentukan  jumlah k cluster  yang akan dibentuk. Pada perhitungan awal ini  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  nilak  k sebanyak 5, kemudian diperlukan penentuan centroid awal terlebih dahulu.
Tabel 2 adalah centroid awal. Centroid K1 K2 K3 K4 C1 120 115 13 33 C2 128 71 19 6 C3 5671 626 18 16 C4 1153 1193 553 818 C5 4007 4040 3512 3627
Proses  penentuan centroid  baru diambil  secara acak pada tabel data pasien covid 19 c1 diambil dari data  otg,odp,pdp  dan  positif  dari  kota  pasuruan,c2 diambil  dari  data  kota  madiun,c3  diambil  dari    data kabupaten pacitan,c4 diambil dari data o kab.sidoarjo dan c5 diambil dari data kota surabaya.
Kemudian  menghitung  jarak  setiap  data  ke centroid  proses  ini  bertujuan  untuk  mencari  jarak terpendek antara objek ke centroid dengan persamaan perhitungan Euclidean Distance (1)
=1113.55 = 1144.79
= 443.57
= 957.48
Hasil  Perhitungan  pada centroid tersebut dilakukan  sebanyak  data  pada  tabel  data  jumlah penderita covid-19 dengan  menggunakan  5 centroid . Selanjutnya  untuk  Data  ke-2  sampai  Data  ke-38 dilakukan perhitungan sesuai dengan Data ke-1. Hasil perhitung jarak semua data centroid pada Tabel 3
Tabel 3 mencari jarak terpendek antara objek ke
centroid Data Ke- C1 C2 C3 C4 C5 Cluster 1 1113.55 1144.79 443.57 957.48 6629.80 3 2 7461.52 7490.81 6981.14 5735.58 0.00 5 3 272.69 303.79 523.12 1523.07 7199.22 1 4 740.75 771.23 111.35 1154.45 6877.46 3 5 1771.16 1803.89 1262.66 0.00 5735.58 4 6 526.13 551.25 197.60 1327.01 7047.31 3 7 679.15 707.71 0.00 1262.66 6981.14 3 8 816.35 836.54 324.80 1068.13 6764.45 3 9 1182.67 1226.29 769.16 1065.22 6582.95 3 10 393.49 440.32 498.57 1572.50 7266.08 1 11 540.70 570.83 449.27 1325.43 6978.96 3 12 463.47 508.69 487.41 1510.11 7188.55 1 13 1141.94 1151.33 658.03 1113.36 6690.75 3 14 282.96 305.08 426.73 1531.27 7240.89 1 15 418.77 438.15 298.99 1448.78 7164.21 3 16 733.02 760.65 95.14 1178.24 6894.10 3 17 939.84 975.19 411.51 1061.99 6712.87 3 18 369.59 407.12 344.34 1479.72 7190.11 3 19 482.92 504.69 256.35 1358.64 7066.72 3 20 778.88 821.69 458.93 1389.27 7044.15 3 21 408.87 453.70 526.25 1610.79 7300.19 1 22 418.33 438.48 309.15 1430.74 7145.01 3 23 952.98 945.21 733.98 1422.57 6979.64 3 24 1499.48 1529.40 831.14 846.79 6332.16 3 25 99.91 140.69 623.33 1740.82 7438.29 1 26 1533.31 1563.30 976.18 845.34 6202.77 4 27 756.71 799.82 477.65 1418.01 7071.18 3 28 850.85 892.67 460.41 1333.92 6978.20 3 29 341.40 365.08 347.21 1496.86 7209.48 1 30 842.10 847.67 461.11 1276.81 6925.87 3 31 806.71 823.10 285.58 1180.33 6871.55 3 32 1913.98 1930.14 1304.86 983.58 6075.31 4 33 246.74 290.58 601.23 1704.20 7397.21 1 34 972.27 1016.17 629.79 1405.24 6997.93 3 35 244.70 288.79 497.10 1564.41 7259.52 1 36 52.58 0.00 707.71 1803.89 7490.81 2 37 0.00 52.58 679.15 1771.16 7461.52 1 38 261.09 290.33 432.99 1539.41 7241.23 1
Hasil  perhitungan  pada centroid tersebut  dilakukan sebanyak  38  data  data  penderita  covid-19  dan sebanyak 5 cluster. Dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 hasil rata rata dari perhitungan cluster satu literasi pertama
Hitung Data 1920 3770 576 531 Jumlah Data 11 11 11 11 Rata-rata 174.5 342.7 52.4 48.3
setelah  hasil  diperoleh  dari  iterasi  pertama,  langkah berikutnya  adalah  menghitung  jumlah  rata-rata  data sesuai  dengan  hasil cluster yang  digunakan  untuk menentukan nilai centroid terbaru,berikut hasil dari  perhitungan    dari  cluster  1.  Dibawah  ini merupakan rumus untuk mencari nilai rata-rata yang didapat dari literasi pertama cluster 1 : =6629.80

## Dengan hasil berikut :
C1 K1 = =174.5 C1 K2 = =342.7 C1 K3 = =52.4 C1 K4 = =48.3 C2 K1 = =128 C2 K2 =  =71 C2 K3 =  =19 C2 K4 =  =6 C3 K1 = =570.2  C3 K2 = =661.8  C3 K3 = =101.3  C3 K4 = =67.1 C4 K1 = =1247.3 C4 K2 = =1185 C4 K3 = =2 C4 K4 = =352 C5 K1 = =4007 C4 K2 = =4040 C4 K3 = =3512 C4 K4 = =3627
Hasil  pembetukan centroid  baru pada  literasi selanjutnya  yang  diambil  dari  hasil  rata-rata  sesuai cluster di literasi sebelumnya  berikut  hasil centroid baru pada Tabel 5
Tabel 5 centroid baru Centroid K1 K2 K3 K4 C1 174.5 342.7 52.4 48.3 C2 178 21 19 6 C3 570.2 661.8 101.3 67.1 C4 1247.3 1185 466.7 352 C5 4007 4040 3512 3627
Apabila hasil centroid yang terbaru berubah, maka  perlu  di  lakukan  iterasi  lagi  sampai centroid tidak ada yang berubah daripada centroid sebelumnya.
4.6. cluster 1 hasil perhitungan k-means terdapat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil cluster 1 No. Kabupaten/Kota Odp Pdp Otg Positip 1 Kab. Pasuruan 228 278 183 118 2 Kab.situbondo 527 444 47 75 3 Kab. Sampang 85 506 20 59 4 Kab. Malang 302 495 343 110 5 kab. Mojokerto 93 568 100 69 6 Kab Bojonegoro 363 255 24 69 7 Kota Probolinggo 471 343 23 24 8 Kab. Ponorogo 275 448 54 34 9 Kab. Lumajang 497 400 111 49 10 Kota Mojokerto 52 518 13 21 11 Kota Kediri 475 334 36 55 12 Kab. Ngawi 379 335 41 16 13 Kab. Magetan 174 337 82 87 14 Kota Batu 287 303 83 39
Hasil  dari  cluster  1  adalah  cluster  dengan sedikit kasus(resiko terkontrol) dari pasien covid-1
9

## 4.7. cluster 2
Hasil perhitungan k-means terdapat pada tabel 6
Tabel 6. Hasil cluster 2
No. Kabupaten/Kota Odp Pdp Otg Positip 1 Kota Madiun 128 71 19 6 2 Kota Pasuruan 120 115 13 33 3 Kota Blitar 104 209 6 4 4 Kab. Sumenep 35 346 11 16
Hasil  dari  cluster  1  adalah  cluster  dengan sangat sedikit dari pasien covid-19

## 4.8. cluster 3
Hasil  perhitungan k-means terdapat pada  tabel 7.
Tabel 7. Hasil cluster 3 No. Kabupaten/Kota Odp Pdp Otg positip 1 Kab. Madiun 929 344 60 33 2 Kab. Pamekasan 820 511 73 52 3 Kab. Banyuwangi 157 870 40 11 4 Kab. Blitar 247 955 54 10 5 Kab. Nganjuk 1069 97 98 38 6 Kab. Trenggalek 192 890 35 14 7 Kab. Tuban 628 639 77 57 8 Kota Malang 498 933 277 73 9 Kab. Probolinggo 1198 478 64 120 10 Kab. Bondowoso 138 1087 10 19 11 Kab. Pacitan 567 626 18 16 12 Kab. Lamongan 787 534 190 154 13 Kab. Gresik 280 1220 339 247 14 Kab. Jombang 615 660 55 103 15 Kab. Bangkalan 833 966 32 117
Hasil  dari  cluster  3  adalah cluster dengan  kasus sedang dari pasien covid-19
4.9. cluster 4 Hasil  perhitungan k-means terdapat  pada  tabel
8. Tabel 8. Hasil cluster 4 No. Kabupaten/Kota Odp Pdp Otg positip 1 Kab. Kediri 1784 1032 198 172 2 Kab. Tulungagung 805 1330 649 66 3 Kab. Jember 1040 1285 192 66 4 Kab. Sidoarjo 1153 1193 553 818
Hasil  dari cluster 4  adalah  cluster  dengan  banyak kasus dari pasien covid-19

## 4.10. cluster 5
Hasil perhitungan k-means terdapat pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil cluster
No. Kabupaten/Kota Odp Pdp Otg positip 1 Kota Surabaya 4007 4040 3512 3627
Hasil  dari cluster 5  adalah  cluster  dengan  sangat sangat banyak  dari pasien covid-19
4.11. Pengujian fungsional fungsional sistem dilakukan untuk menguji fitur-fitur yang  ada  pada  sistempengelompokan  jumlah  penderita covid-19 . Hasil pengujian  sistem  ditampilkan  pada  tabel  10, pengujian  fungsional  menunjukkan  hasil  pengujian sistem  yang  telah  dilakukan  mendapatkan  hasil bahwa sebagaimana fungsi pada sistem telah berjalan dengan baik.

## Tabel 10  pengujian fungsional
NO Modul Fungsi Mozila Firefox versi 78.0.2 Internet Explore versi 11.0 1. Masuk ke system dengan akses sebagai   Admin Berhasil Berhasil 1. Admin dapat mengakses menu home Berhasil Berhasil 2. Login dengan memasukkan username dan pasword sesuai hak akses Berhasil Berhasil 3. Admin dapat mengupdate data penderita covid-19 Berhasil Berhasil 4. Admin dapat mengupdate data covid-19 Berhasil Berhasil 5. Admin dapat melakukan perhitungan K-Means Berhasil Berhasil 6. Admin dapat mengupdate centroid Berhasil Berhasil 7. Admin dapat melakukan perhitungan iterasi Berhasil Berhasil 8. Admin dapat mengakses halaman about Berhasil Berhasil 2. Masuk ke sistem sebagai user Berhasil Berhasil 1.User dapat mengakses menu home Berhasil Berhasil 2. User dapat melihat data covid Berhasil Berhasil 3. User dapat melihat proses perhitungan k-means Berhasil Berhasil 4. User dapat melihat hasil perhitungan kmeans Berhasil Berhasil 5. User dapat mengakss menu about Berhasil Berhasil Tabel 11 perbandingan hasil No Kabupaten /kota Hasil Data pada website http://infocovid19 . jatimprov.go.id/ Sistem k-means Keterangan 1 Kabupaten Nganjuk sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama 2 Kabupaten Bangkalan sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama 3 Kabupaten Banyuwangi sangat sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama 4 Kabupaten Blitar sangat sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama 5 Kabupaten Bojonegoro sedikit kasus sedikit kasus Hasil Sama 6 Kabupaten Bondowoso sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama 7 Kabupaten Gresik kasus sedang kasus sedang Hasil Sama 8 Kabupaten Jember sedikit Kasus banyak kasus Hasil Sama 9 Kabupaten Jombang sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama
10 Kabupaten Kediri kasus sedang banyak Kasus Hasil Sama 11 Kabupaten Lamongan kasus sedang kasus sedang Hasil Sama 12 Kabupaten Lumajang sedikit kasus sedikit Kasus Hasil Sama 13 Kabupaten Madiun sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama 14 Kabupaten Magetan sedikit kasus sedikit Kasus Hasil Sama 15 Kabupaten Malang sedikit kasus sedikit Kasus Hasil Sama 16 Kabupaten Mojokerto sedikit kasus sedikit Kasus Hasil Sama 17 Kabupaten Ngawi sedikit kasus sedikit Kasus Hasil Sama 18 Kabupaten Pacitan sangat sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama 19 Kabupaten Pamekasan sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama 20 Kabupaten Pasuruan sedikit kasus sedikit Kasus Hasil Sama 21 Kabupaten Ponorogo sedikit kasus sedikit kasus Hasil Sama 22 Kabupaten Probolinggo sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama 23 Kabupaten Sampang sedikit kasus sedikit kasus Hasil Sama 24 Kabupaten Sidoarjo banyak Kasus banyak Kasus Hasil Sama 25 Kabupaten Sumenep sangat sedikit kasus sangat sedikit kasus Hasil Sama 26 Kabupaten Trenggalek sangat sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama 27 Kabupaten Tuban sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama 28 Kabupaten Tulung agung sedikit kasus banyak kasus Hasil Sama 29 Kota Batu sedikit kasus sedikit kasus Hasil Sama 30 Kota Kediri sedikit kasus sedikit kasus Hasil Sama 31 Kota Madiun sangat sedikit kasus sangat sedikit kasus Hasil Sama 32 Kota Malang sedikit kasus kasus sedang Hasil Sama 33 Kota Mojokerto sedikit kasus kedikit kasus Hasil Sama 34 Kota Pasuruan sedikit kasus sangat sedikit kasus Hasil Sama 35 Kota Probolinggo sedikit  kasus sedikit kasus Hasil Sama 36 Kota Surabaya sangat banyak kasus sangat sedikit kasusu Hasil Sama 37 Kabupaten situbondo sedikit kasus sedikit kasus Hasil Sama 38 Kota blitar sangat sedikit kasus sangat sedikit kasus
Hasil
Sama
Berdasarkan  Tabel  11  dapat  dilihat  persentase  untuk Correctly Clustering adalah sebesar 55% jumlah data tidak  sama  dibagi  jumlah  data  kemudian  dikalikan 100 jumlah  data  yang  tidak  sama  dibagi  jumlah  data covid-19 dengan hasil perhitungan sebagai berikut :
x 100 = 55%
Dimana  dari  38  data  kota  kabupaten  yang terjangkit  covid,  ada  sebanyak  20  data  berhasil  di
clustering  dengan  benar  dan  sebanyak  18  data  tidak berhasil  di  clustering  dengan  benar  sangat  banyak kasus  (resiko  tinggi)  dengan  kasus  2049+,    banyak kasus (resiko sedang) dengan kasus 513-2048, Kasus sedang  (resiko  rendah)  dengan  kasus  129-512  sangat sedikit  kasus(tidak  beresiko)1-16  sedikit  kasus (resiko terkontrols)17- 128.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  perhitungan  dengan  metode  k- means dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Hasil dari perhitungan metode k-means clustering yang dibagi menjadi 5 cluster. sangat banyak  kasus  (zona  hitam)  dengan  kasus terkonfirmasi  positif  2049+,    banyak  kasus
(zona  merah  tua)dengan  kasus  terkonfirmasi positif  513-2048,  Kasus  sedang  (zona  merah bata)dengan kasus terkonfirmasi positif 129-512 sangat sedikit kasus(zona merah muda) terkonfirmasi  positif  1-16  sedikit  kasus  (zona merah)  terkonfirmasi  positif  17-  128.Jumlah data  pada  cluster  1  sebanyak  14  data,cluster  2 sebanyak 4 data,cluster 3 sebanyak 14 data dan cluster 5 sebanyak 1 data.
2. Berdasarkan  perbandingan  hasil  dapat  dilihat persentase  untuk  Correctly  Clustering  adalah sebesar  Berdasarkan  perbandingan  hasil  dapat dilihat  persentase  untuk  Correctly  Clustering adalah sebesar 45% sementara persentase untuk Incorrectly  Clustering  adalah  sebesar  55%. Dimana dari 38 jumlah data penderita covid-19, ada  sebanyak  22  data  berhasil  di  clustering dengan  benar  dan  sebanyak  16  data  tidak berhasil  di  clustering  dengan  benar,oleh  karna itu  untuk  mendapatkan  keakuratan data dengan data  website  pemrov  jatim  perlu  penambahan metode lain.
3. Berdasarkan hasil pengujian fungsional melalui  2  browser,  Sistem  Pengelompokan jumlah  pasien  covid-19,  100%  fungsi  sudah berjalan  sesuai  dengan  apa  yang  telah diharapkan.

## 5.2 Saran
Adapun  saran-saran  yang  diperlukan  untuk menindaklanjuti  penelitian  dan  perbaikan  untuk kedepannya adalah sebagai berikut :
1. Sitem  dapat  membaca  data  pasien  covid19 secara  update  sesuai  data  yang  ada  pada website pemerintah provinsi  jatim
2. Pengembangan  selanjutnya,  menambahkan Grafik.
3. Penelitian  selanjutnya  dilakukan  dengan perbandingan  metode  K-means  dan  (KNN) untuk  mengetahui  nilai  keakuratan  yang maksimal  dengan  menggunakan  data  yang sama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  pemrovjatim.  (2020,  April  10).  Retrieved frominfocovid19:http://infocovid19.jatimprov.g o.id/
[2]  bayu  dwiputra,  m.  (2018).  "Pengelompokan Data  Penjualan  Produk  Pada  Pt  Advanta  Seeds Indonesia  Menggunakan  Metode  K  -  Means" JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) , 2(2)vol 2 no 2
[3]  Khotimah,  T.  (2014).  Pengelompokan  Surat Dalam  Al  Qur’an  Menggunakan  Algoritma  K- Means. Jurnal Simetris , 5 (1), 83-88..
[4]  Parlina, I., Windarto, A. P., Wanto, A., & Lubis, M.  R.  (2018).  Memanfaatkan  Algoritma  K- Means dalam Menentukan Pegawai yang Layak Mengikuti  Asessment  Center  untuk  Clustering Program  SDP. Computer  Engineering,  Science and System Journal , 3 (1), 87-93..
[5]    Effendi, M. (2018). Penerapan Metode K-Means Clustering  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Status Gizi Batita, 184-189.
[6]  Darmi, Y. D., & Setiawan, A. (2016). Penerapan Metode
Clustering K-Means Dalam Pengelompokan  Penjualan  Produk. Jurnal
Media Infotama , 12 (2).
[7]  Abdillah,  G.,  Putra,  F.  A.,  Renaldi,  F.,  & Informatika,  P.  S.  (2016).  Penerapan  Data Mining  Pemakaian  Air  Pelanggan  Untuk Menentukan  Klasifikasi  Potensi  Pemakaian  Air Pelanggan  Baru  Di  Pdam  Tirta  Raharja Menggunakan  Algoritma  K-Means. vol.  I, SENTIKA , 498-506.