Gayatri, L. and Hendry, H. (2021) “Pemetaan Penyebaran Covid-19 pada Tingkat Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering”, Sebatik, 25(2). Submitted: 2021/04/20 Accepted: 2021/06/15 Published: 2021/12/01

## PEMETAAN PENYEBARAN COVID-19 PADA TINGKAT KABUPATEN/KOTA DI PULAU JAWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS CLUSTERING
Lidia Gayatri 1) dan Hendry 2)
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana
1,2 Jl. Dr. O. Notohamidjojo No. 1, Salatiga, 50715 E-mail : lidiagayatri123@gmail.com 1) , hendry@uksw.edu 2)

## ABSTRAK
Coronavirus atau  Covid-19  adalah  virus  yang  ditemukan  di  Wuhan,  China  pada  Desember  2019,  memiliki  kemampuan penyebaran  yang  cukup  cepat  diseluruh  dunia  termasuk  di  Indonesia.  Kasus  Covid-19  mulai  masuk  di  Indonesia  pada  2 Maret  2020  dan  kasus  Covid-19  terus  meningkat  setiap  hari,  tercatat  1.492.002  kasus  Covid-19  pada  27  Maret  2021  di Indonesia. Kasus Covid-19 yang terus meningkat menyebabkan perlunya pemetaan tingkat kerawanan penyebaran Covid- 19 khususnya di Pulau Jawa menggunakan data dari website resmi pemerintah pada tingkat provinsi dengan menggunakan 3  parameter,  yaitu  jumlah  kasus  dirawat,  sembuh,  dan  meninggal.  Untuk  menentukan  banyaknya cluster digunakan algoritma K-Means dan metode Davies Bouldin Index (DBI). Algoritma K-Means adalah salah satu metode clustering yang dapat  membagi  data  ke  dalam  beberapa  kelompok  atau cluster ,  sedangkan  DBI  digunakan  untuk  menghitung  kemiripan setiap cluster .  Hasil  pengujian  menunjukkan cluster terbaik  pada  ukuran cluster 3  dengan  nilai  DBI  0.609.  Terdapat  3 tingkat kerawanan, yaitu kerawanan rendah terdapat pada cluster 0 yang memiliki 105 kabupaten/kota, kerawanan sedang terdapat  pada cluster 2  yang  memiliki  7  kabupaten/kota,  dan  kerawanan  tinggi  terdapat  pada cluster 1  yang  memiliki  7 kabupaten/kota.  Hasil  pemetaan  menunjukkan  kabupaten/kota  yang  berada  pada  tingkat  kerawanan  tinggi  berada di  Kota Jakarta Utara, Kota Jakarta Barat, Kota Jakarta Pusat, Kota Jakarta Selatan, Kota Jakarta Timur, Kota Surabaya, dan Kota Semarang.  Hasil  dari  penelitian  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  acuan  oleh  masyarakat  maupun  pemerintah  dalam melihat  setiap  daerah  yang  memiliki  tingkat  kerawanan  rendah,  sedang,  dan  tinggi  dalam  penyebaran  Covid-19  di  Pulau Jawa, agar pemerintah memfokuskan perhatian lebih kepada kabupaten/kota yang memiliki tingkat kerawanan tinggi.
Kata Kunci: Covid-19, DBI, Data Mining, K-Means, Clustering, Pemetaan.
1. PENDAHULUAN
Coronavirus adalah  virus  yang  menyebabkan penyakit pada manusia dan hewan. Ditemukan di Wuhan
China,  pada  Desember  2019,  kemudian  virus  ini  diberi nama Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2
(SARS-COV2)  dan  menyebabkan  penyakit  Corona Disease–2019  (Covid–19).  Covid-19  pada  manusia biasanya  menginfeksi  saluran  pernapasan,  seperti  flu sampai  penyakit  yang  serius  seperti Middle  East Respiratory Syndrome dan Severe  Acute  Respiratory Syndrome .  Indonesia  mulai  mengkonfirmasi  penyebaran Covid-19 pada 2 Maret 2020 (Kementrian Kesehatan RI, 2020).  Hampir  di  seluruh  wilayah  Indonesia  sudah terdapat  kasus  Covid-19,  tercatat  pada  tanggal  27  Maret 2021  jumlah  kasus  Covid-19  di  Indonesia  mencapai 1.492.002  kasus  (Purnomo,  2021).  Menurut  (Solichin  & Khairunnisa, 2020) Pulau Jawa merupakan pulau dengan provinsi yang menjadi titik awal persebaran Covid-19 di Indonesia  dengan  1.005.292  kasus  Covid-19  di  Pulau Jawa pada 27 Maret 2021 (Tim Detikcom, 2021).
Usaha pemerintah untuk mencegah penularan Covid- 19  serta  memutus  rantai  penularan  yaitu  dengan  cara melakukan  isolasi  diri  bagi  mereka  yang  terkena  virus
atau yang melakukan perjalanan diluar kota maupun luar pulau,  tetap  berada  di rumah  dan  selalu  cuci  tangan  dan menggunakan  masker  apabila  di  luar  rumah (Komite Penanganan  Covid-19,  2020).  Namun,  walaupun  sudah diberlakukannya  anjuran  atau  Pembatasan  Sosial Berskala Besar (PSBB) kasus Covid-19 terus bertambah hari demi hari. Mengelompokkan daerah atau kabupaten/kota  yang  mempunyai  tingkat  kerawanan penyebaran  Covid-19  lebih  tinggi  merupakan  salah  satu cara  untuk  membatasi  aktivitas  penyebaran  Covid-19 semakin meluas sehingga dapat mengurangi peningkatan kasus Covid-19.
Clustering merupakan  metode  dalam data  mining yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  atau memetakan  data  berdasarkan  kemiripannya  (Ridlo, Defiyanti  &  Primajaya,  2017)  (Heraldi,  Aprilia  & Pratiwi,  2019).  Algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk clustering yaitu  K-Means.  K-Means  adalah  algoritma non-hierarchical yang  cukup  populer  dan  sudah  banyak digunakan di beberapa penelitian.
Penelitian  terdahulu  berjudul  Klasterisasi  Persebaran Virus  Corona  (Covid-19)  di  DKI  Jakarta  Menggunakan Metode K-Means, bertujuan untuk melakukan clustering
wilayah  Provinsi  DKI  Jakarta  per  kelurahan  dengan menggunakan  5  parameter,  yaitu  jumlah  ODP,  PDP, kasus positif, pasien sembuh dan pasien meninggal. Hasil perhitungan  dengan  metode  K-Means  berdasarkan  nilai SSE  mendapatkan  9 cluster (Solichin  &  Khairunnisa,
2020).
Penelitian  terdahulu  lainnya  berjudul  Penentuan Jumlah Cluster Ideal  SMK  di  Jawa  Tengah  Dengan Metode  X-Means Clustering dan  K-Means Clustering , membahas  tentang  pengembangan  revitalisasi  SMK dengan pengelompokkan SMK berdasarkan data kemendikbud  di  Jawa  Tengah.  X-means  dan  K-Means adalah  metode  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI)  menggunakan  data  pokok Kemendikbud  untuk  mencari  pembagian cluster terbaik. Hasil perhitungan X-means dan K-Means  membagi data ke  dalam  4  kelompok  yaitu  kurang,  cukup,  baik,  dan unggul (Adhitama, 2020).
Penelitian  terdahulu  lainnya  berjudul  Pemetaan Kasus  Covid-19  di  Sulawesi  Tenggara  Tahun  2020, memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  hubungan  antara kepadatan  penduduk  dengan  kejadian  Covid-19  di Sulawesi  Tenggara  tahun  2020.  Dengan  menggunakan desain  penelitian  deskriptif  analitik,  teknik sampling mengambil  sampel  peneitian  dari  data  sekunder  yaitu data  kasus  Covid-19  tanggal  11  Mei  2020.  Perangkat lunak  yang  digunakan  untuk  memetakan  yaitu  GIS  dan memperoleh  hasil  bahwa  kepadatan  penduduk  dengan kejadian  Covid-19  di  Sulawesi  Tenggara  tidak  memiliki hubungan yang signifikan (Hanafi et al., 2020).
Penelitian terdahulu lainnya berjudul Analisis Cluster Untuk  Pemetaan  Data  Kasus  Covid-19  di  Indonesia Menggunakan  K-Means,  membahas  tentang clustering wilayah  provinsi  di  Indonesia  dengan  data  Covid-19 untuk  menghindari  wilayah  dengan  kasus  persebaran Covid-19  yang  tinggi  menggunakan  algoritma  K-Means untuk  membagi  wilayah  ke  dalam  beberapa  kelompok. Penelitian  ini  mendapatkan  hasil cluster optimal  pada  2 kelompok  dengan  nilai  SC  0,74,  yaitu  kelompok  rawan sebanyak  6  provinsi  dan  kelompok  aman  sebanyak  28 provinsi (Sholihah, 2021)
Penelitian  ini  bertujuan  melakukan clustering data Covid-19  di  Pulau  Jawa  dari  tahun  2020-2021 menggunakan  algoritma  K-Means  dan  DBI.  K-Means digunakan untuk  pengelompokan berdasarkan  kemiripan data,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan data  Covid-19  di  Pulau  Jawa.  Setelah  mendapatkan jumlah cluster data  Covid-19  dilakukan  penilaian menggunakan  DBI  untuk  mendapatkan  jumlah cluster yang  optimal.  Untuk  memudahkan  membaca  data clustering Covid-19 hasil DBI divisualisasikan ke dalam bentuk peta.
2. RUANG LINGKUP
Penelitian  ini  memiliki  permasalahan  yang  dapat dilihat sebagai berikut:
1. Bagaimana  cara  mengelompokkan  data  Covid-19 berdasarkan tingkat kabupaten/kota. Diharapkan data yang sudah dikelompokkan kemudian dapat dilakukan  pemetaan.  Data  yang  digunakan  adalah data  Covid-19  dari  portal  website  milik  pemerintah provinsi dan kabupaten/kota.
2. Menerapkan
algoritma K-Means untuk mengelompokkan data Covid-19 di Pulau Jawa.
3. Menggunakan  data  Covid-19  di  6  provinsi  yang  ada di  Pulau  Jawa  pada  tingkat  kabupaten/kota.  Analisis ini  diterapkan  dengan  mengelompokkan  tingkat kerawanan Covid-19 di Pulau Jawa.
4. Pengujian menggunakan DBI dari hasil algoritma K- Means  untuk  mendapatkan  jumlah cluster kemudian dilakukan visualisasi dalam bentuk peta.

## 3. BAHAN DAN METODE
Bagian  ini  akan  membahas  metode  atau  langkah- langkah yang digunakan untuk melakukan pemetaan.

## 3.1 Clustering
Clustering merupakan metode yang digunakan untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok sehingga  satu  kelompok  memiliki  tingkat  kemiripan maksimum  setiap  datanya,  sedangkan  antar cluster memiliki  kemiripan  minimum setiap datanya . Beberapa manfaat clustering adalah  prediksi  dan  analisa  masalah bisnis  tertentu  karena clustering merupakan  metode segmentasi  data  serta  dapat  mengidentifikasi  objek dalam  berbagai  bidang  (Irwansyah  &  Faisal,  2015). Proses clustering berlangsung  berdasarkan  data  yang ada,  kemudian cluster yang  sudah  terbentuk  akan dilakukan  iterasi  hingga cluster tersebut  tidak  berubah. Proses  clustering  dapat  dilihat  pada  Gambar  (Han, Kamber & Pei, 2012) dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Proses clustering

## 3.2 K-Means
Algoritma K-Means adalah algoritma yang digunakan  untuk clustering dan  berbentuk non- hierarchical yang  memiliki  waktu  komputasi  relatif cepat (Ridlo, Defiyanti & Primajaya, 2017). Menentukan jumlah berapa cluster yang akan digunakan adalah awal yang dilakukan algoritma K-Means, kemudian menentukan  nilai  awal  untuk  masing-masing cluster . Selanjutnya menghitung jarak dari tiap data dengan nilai awal  yang  telah  ditentukan Data  tersebut  kemudian ditempatkan  dalam  cluster  terdekat. Cluster yang  sudah memiliki data kemudian dihitung nilai rata-rata dari tiap
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
cluster yang nantinya nilai tersebut digunakan untuk nilai awal  yang  baru  dalam  menghitung  jarak  dari  tiap  data. Iterasi  terus  berlanjut  sampai  nilai cluster yang  baru sama  dengan  nilai cluster sebelumnya  atau  tidak mengalami perubahan (Heraldi, Aprilia & Pratiwi, 2019). Untuk  menghitung  jarak  ke  pusat cluster ,  menggunakan rumus pada persamaan (1).
(    )   √( ) ( ) ( )
Di  mana  D( i,j )  adalah  jarak  ke i ke  pusat cluster j ,  X ki adalah  data  ke i pada  atribut  data  ke k ,  dan  X kj adalah titik pusat ke j pada atribut ke k (Santosa, 2007).
3.3 Davies Bouldin Index Davies  Bouldin  Index (DBI)  adalah  metode menghitung  kesamaan  antar  anggota cluster atau  yang memiliki  kemiripan  (Nawrin,  Rahatur  &  Akhter,  2017). DBI melakukan  perhitungan  dengan  membandingkan rasio cluster ke  –  i  dan  ke  –  j.  Nilai  DBI  yang  semakin kecil menunjukkan cluster yang dihasilkan semakin baik (Adhitama,  Burhanuddin  &  Ananda,  2020).  Untuk menghitung  nilai  DBI  dapat  menggunakan  persamaan (2):

## ( )                               ( )
Di  mana  k  adalah  banyak cluster ,  I  dan  j  adalah cluster ke - i dan ke – j.

## 3.4 Pemetaan
Peta  adalah  gambar  permukaan  bumi  dua  dimensi yang  diperkecil  dan  termuat  dalam  sebuah  kertas. Dengan  menggunakan  sebuah  peta,  memudahkan  dalam pengamatan  permukaan  bumi  secara  luas  (Banyumanik, 2018).  Pemetaan  adalah  seluruh  proses  yang  dilakukan untuk  membuat  sebuah  peta  (Yusuf  &  Halim,  2014). Proses  pemetaan  dapat  dilakukan  dengan  banyak  cara, salah  satunya  secara  digital.  Cara  ini  memanfaatkan teknologi digital yang dapat mengurangi sumber-sumber kesalahan seperti faktor manusia ataupun karena distrosi media (Armijon, 2019).

## 3.5 Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  kuantitatif  yang  menggunakan  data  sekunder. Penelitian  ini  terdiri  dari  tahapan  yang  saling berhubungan satu sama lain. Tahap ini dapat dilihat pada Gambar 2.
1. Studi Literatur Tahapan  ini  melakukan  pencarian  informasi  baik melalui  jurnal,  artikel,  buku,  skripsi  maupun  tesis untuk  mendapatkan  informasi  yang  sesuai  dengan penelitian yang sedang dilakukan.
2. Pengumpulan Data Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  dengan menggunakan data sekunder.

## 3. Preprocessing
Tahapan ini merupakan tahapan untuk membersihkan data  yang  tidak  digunakan,  memiliki missing  value , dan normalisasi data.
4. Implementasi Algoritma K-Means Clustering Tahapan  ini  merupakan  tahapan  terpenting  dalam penelitian  ini.  Algoritma  K-Means  digunakan  untuk mengelompokkan  data  Covid-19  ke  dalam  beberapa kelompok dari karakteristik setiap data.
5. Pengujian Menggunakan DBI
Tahapan ini dilakukan untuk mencari ketepatan hasil penelitian,  apakah  hasil  penelitian  baik  atau  buruk dilihat  dari  nilai  DBI  yang  dihasilkan  setiap  ukuran cluster ,  semakin  kecil  nilai  DBI  maka  semakin  baik hasil penelitian tersebut.
6. Visualisasi
Tahapan  ini  bertujuan  untuk  membuat  data  menjadi peta sehingga mudah untuk dibaca dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Metodologi Penelitian

## 4. PEMBAHASAN
Bagian  pembahasan  akan  menguraikan  metode  yang digunakan dalam melakukan analisis.

## 4.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data Covid-19  pada  tingkat  kabupaten/kota  pada  6  provinsi, yaitu  DKI  Jakarta  (Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta, 2021), Banten (Pemerintah Provinsi Banten, 2021), Jawa Barat  (Pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat,  2021),  Jawa Timur  (Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur,  2021),  Jawa Tengah  (Pemerintah  Provinsi  Jawa  Tengah,  2021),  dan DI  Yogyakarta  (Pemerintah  Provinsi  DI  Yogyakarta,
2021). Data yang digunakan mulai tanggal 2 Maret 2020 hingga 27 Maret 2021 melalui website resmi pemerintah pada tingkat provinsi.

## 4.2 Preprocessing
Preprocessing adalah tahapan yang digunakan dalam membersihkan  data  dari noise ,  memperkecil  ukuran dimensi,  dan  membuat  data  lebih  terstruktur  sehingga data  dapat  diolah  pada  tahapan  selanjutnya.  Salah satunya  adalah  menghapus  data  yang  tidak  sesuai  atau tidak  diperlukan  terdapat  dalam dataset yang  diperoleh melalui website resmi  pemerintah.  Proses  pembersihan data  dan  analisis  algoritma  K-Means clustering menggunakan  RapidMiner  Studio.  Data  Covid-19  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Covid-19 No Kabupaten /Kota Konfir- masi Dirawat Sem- buh Meni- nggal 1 Kota Jakarta Barat 61213 1268 58818 1127 2 Kota Jakarta Pusat 37676 768 36202 706 3 Kota Jakarta Selatan 73337 1608 70490 1239 … ... … … … … 123 Kab. Pamekasan 1143 14 1043 86 124 Kab. Tuban 3360 40 2951 369 125 Kab. Pasuruan 3381 50 3070 261
Tabel  1  menunjukkan  kolom  konfirmasi  yang  tidak diperlukan  sehingga  kolom  tersebut  perlu  dihapus  dari dataset .  Selain  itu,  terdapat  6  baris  data  yang  tidak  bisa digunakan karena data tersebut tidak termasuk  ke dalam kabupaten/kota  yang  dianalisis.  Hasil  dari  pembersihan data adalah terdapat 119 data dan 3 atribut.
Tahap  selanjutnya  melakukan  normalisasi  data. Karena  menggunakan  data  yang  mempunyai  nilai bervariasi,  membuat  dimensi  data  menjadi  tidak seimbang. N ormalisasi data menggunakan metode Min- Max (Nishom & Fathoni, 2018), yaitu merubah nilai data antara  0  –  1  sehingga  membuat  data  menjadi  seimbang. Data setelah normalisasi dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Data Setelah Normalisasi
No Kabupaten/Kota Dirawat Sembuh Meninggal 1 Kota Jakarta Barat 0.232 0.674 0.634 2 Kota Jakarta Pusat 0.141 0.413 0.397 3 Kota Jakarta Selatan 0.295 0.809 0.697 ... … … … … 117 Kab. Pamekasan 0.003 0.006 0.047 118 Kab. Tuban 0.007 0.028 0.207 119 Kab. Pasuruan 0.009 0.029 0.146 4.3 Implementasi Algoritma K-Means Clustering Penentuan jumlah cluster dalam proses implementasi menggunakan  2  cara.  Pertama, cluster akan  dibagi menjadi 2 ukuran yaitu 3 dan 4. Hasil dari nilai centroid setiap cluster menentukan tingkat  kerawanan persebaran Covid-19,  semakin  tinggi  nilai centroid suatu cluster maka  tingkat  kerawanan  semakin  tinggi.  Kedua, cluster yang  sudah  dibagi  ke  beberapa  ukuran  akan  ditarik menjadi cluster yang  baik  menggunakan  DBI  untuk melihat seberapa baik cluster tersebut.

## 4.3.1 Implementasi 3 Cluster
Implementasi  menggunakan  3 cluster menghasilkan jumlah  wilayah  bervariasi  pada  setiap cluster .  Pada cluster 0  berjumlah  105  wilayah, cluster 1  berjumlah  7 wilayah, dan cluster 2 berjumlah 7 wilayah.
Perbandingan nilai centroid dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Centroid Pada 3 Cluster Cluster Centroid 0 0.013 1 0.135 2 0.061
Tabel  3  menunjukkan cluster 0  adalah  wilayah  yang mengalami tingkat kerawanan Covid-19 terendah, cluster 2  adalah  wilayah  yang  mengalami  tingkat  kerawanan Covid-19  sedang,  dan cluster 1  adalah  wilayah  yang mengalami tingkat kerawanan Covid-19 tinggi.

## 4.3.2 Implementasi 4 Cluster
Implementasi  menggunakan  4 cluster menghasilkan jumlah  wilayah  bervariasi  pada  setiap cluster .  Pada cluster 0  berjumlah  105  wilayah, cluster 1  berjumlah  3.
Perbandingan nilai centroid dapat dilihat pada Tabel 4.
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
Tabel 4. Nilai Centroid Pada 4 Cluster Cluster Centroid 0 0.013 1 0.034 2 0.061 3 0.082 Tabel  4  menunjukkan cluster 0  adalah  wilayah  yang mengalami tingkat kerawanan Covid-19 terendah, cluster 1  adalah  wilayah  yang  mengalami  tingkat  kerawanan Covid-19  sedang, cluster 2  adalah  wilayah  yang mengalami  tingkat  kerawanan  Covid-19  tinggi,  dan cluster 3  adalah  wilayah  yang  mengalami  tingkat kerawanan Covid-19 sangat tinggi.

## 4.4 Pengujian Menggunakan DBI
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  implementasi  K- Means  pada  3 cluster dan  4 cluster yang  terjadi  pada iterasi  ke  5  dengan  niai  yang  tidak  berubah,  maka selanjutnya melakukan pengujian dan perbandingan nilai menggunakan  DBI.  Pengujian  DBI  dapat  dilihat  pada Tabel 5.

## Tabel 5. Nilai DBI
Tabel 5 menunjukkan perbandingan nilai DBI pada 3 cluster dan  4 cluster di  mana  nilai  DBI  yang  semakin kecil menunjukkan cluster yang dihasilkan semakin baik sehingga jumlah cluster terbaik dimiliki 3 cluster dengan nilai DBI 0.609.

## 4.5 Visualisasi
Hasil  pengujian  menggunakan  DBI dibuat  dalam bentuk  peta  per  provinsi  di  Pulau  Jawa  menggunakan aplikasi  QGIS  ( Quantum  Geographic  Information System ) mendapatkan hasil seperti pada Gambar 3 – 8. Kabupaten/kota  yang  berada  di  Provinsi  Banten mempunyai tingkat kerawanan rendah, dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Persebaran Covid-19 di Provinsi Banten
Kabupaten/kota yang berada di Provinsi DKI Jakarta mempunyai  tingkat  kerawanan  rendah  pada  Kabupaten Kepulauan  Seribu,  dan  tingkat  kerawanan  tinggi  pada Jakarta barat, Jakarta Timur, Jakarta utara, Jakarta Pusat dan Jakarta Selatan, dapat dilihat pada Gambar 4.
Kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Barat  yang mengalami  tingkat  kerawanan  sedang  berada  di Karawang, Bekasi, dan Depok. Sedangkan kabupaten/kota  lainnya  mengalami  tingkat  kerawanan rendah, dapat dilihat pada Gambar 5.
Kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  yang mengalami  tingkat  kerawanan  tinggi  berada  pada  Kota Semarang,  sedangkan  kabupaten/kota  lainnya  berada pada  tingkat  kerawanan  rendah,  dapat  dilihat  pada Gambar 6.

## Gambar 4. Persebaran Covid-19 di Provinsi DKI Jakarta
Gambar 5. Persebaran Covid-19 di Provinsi Jawa Barat
Cluster Nilai DBI 3 0.609 4 0.698

## Gambar 6. Persebaran Covid-19 di Provinsi Jawa Tengah
Kabupaten/kota  di  Provinsi  DI  Yogyakarta  yang mengalami  tingkat  kerawanan  sedang  berada  di Yogyakarta,  Sleman,  Bantuk  dan  Kulon  Progo. Sedangkan  kabupaten/kota  yang  mengalami  tingkat kerawanan rendah berada di Gunung Kidul, dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Persebaran Covid-19 di Provinsi DI Yogyakarta
Kabupaten/kota  yang  berada  di  Provinsi  Jawa  Timur yang mengalami tingkat kerawanan tinggi berada di Kota Surabaya,  sedangkan  kabupaten/kota lainnya  mengalami tingkat kerawanan rendah, dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Persebaran Covid-19 di Provinsi Jawa Timur
Gambar 3 – 8 merupakan data hasil implementasi K- Means  yang  dibuat  ke  dalam  bentuk  peta,  terbagi menjadi  3  tingkat  kerawanan.  Pada  tingkat  kerawanan rendah  terdapat  105  kabupaten/kota,  tingkat  kerawanan sedang terdapat 7 kabupaten/kota, dan tingkat kerawanan tinggi terdapat 7 kabupaten/kota.

## 5 KESIMPULAN
Hasil  implementasi  persebaran  kasus  Covid-19  di
Pulau Jawa menggunakan algoritma K-Means clustering mendapatkan 3 cluster dari hasil pengujian menggunakan DBI dengan nilai 0,609. 3 cluster tersebut dibagi  ke  dalam  3  tingkat  kerawanan,  yaitu  kerawanan rendah  terdapat  pada cluster 0,  kerawanan  sedang terdapat  pada cluster 2,  dan  kerawanan  tinggi  terdapat pada cluster 1.  Pada cluster 0  memiliki  105 kabupaten/kota , cluster 1 memiliki 7 kabupaten/kota, dan cluster 2  memiliki  7  kabupaten/kota.  Dari  peta,  dapat diketahui  bahwa  kabupaten/kota  yang  memiliki  tingkat kerawanan  tinggi  berada  di  Kota  Jakarta  Utara,  Kota Jakarta  Barat,  Kota  Jakarta  Pusat,  Kota  Jakarta  Selatan, Kota Jakarta Timur, Kota Surabaya, dan Kota Semarang.
Hasil  dari  penelitian  diharapkan  dapat  digunakan sebagai  acuan  oleh  masyarakat  maupun  pemerintah dalam  melihat  setiap  daerah  yang  memiliki  tingkat kerawanan rendah, sedang, dan tinggi dalam penyebaran Covid-19  di Pulau  Jawa,  agar  pemerintah  memfokuskan perhatian  lebih  kepada  kabupaten/kota  yang  memiliki tingkat kerawanan tinggi.

## 6 SARAN
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dalam  melakukan pengelompokan  data  Covid-19  dapat  memperluas daerah,  membuat  peta  pada  tingkat  desa/kelurahan, menambahkan  parameter  seperti  kepadatan  penduduk, perpindahan  penduduk  dan  usia,  dan  menambah beberapa  ataupun  menggunakan  algoritma clustering selain  K-Means  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih optimal.

## 7 DAFTAR PUSTAKA
Adhitama,  R.,  Burhanuddin,  A.  &  Ananda,  R.  2020.
Penentuan  Jumlah  Cluster  Ideal  Smk  di  Jawa Tengah  Dengan  Metode  X-Means  Clustering  dan
K-Means Clustering. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) . 3(1):1–5. DOI: 10.33387/jiko.
Armijon.  2019. PEMETAAN  DIGITAL  PRAKTIS . Armijon,  Ed.  Bandar  Lampung:  Anugrah  Utama
Raharja. Banyumanik,  K.  2018.  Analisis  Potensi  Desa  Berbasis Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus: Kelurahan  Sumurboto,  Kecamatan  Banyumanik,
Kabupaten  Semarang). Jurnal  Geodesi  Undip . 7(4):1–7.
Han, J., Kamber, M. & Pei, J. 2012. Data mining: Data mining concepts and techniques . DOI:
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
10.1109/ICMIRA.2013.45.
Hanafi,  M.A.,  Ode,  L.,  Sety,  M.  &  Lestari,  H.  2020. PEMETAAN  KASUS  COVID-19  DI  SULAWESI TENGGARA TAHUN 2020. 1(1):11–20.
Heraldi, H.Y., Aprilia, N.C. & Pratiwi, H. 2019. Analisis Cluster  Intensitas  Kebencanaan  di  Indonesia Menggunakan Metode K-Means. Indonesian Journal  of  Applied  Statistics .  2(2):137.  DOI: 10.13057/ijas.v2i2.34911.
Irwansyah,  E.  &  Faisal,  M.  2015. Advanced  clustering teori dan aplikasi . Yogyakarta: Deepublish. Kementrian  Kesehatan  RI.  2020. Apa  itu  Coronavirus? Informasi Tentang Virus Corona | Stoppneumonia.id . https://stoppneumonia.id/informasi-tentang-virus- corona-novel-coronavirus/  [diakses  tanggal  02  Juli 2020].
Komite  Penanganan  Covid-19.  2020. Jubir  Pemerintah: Atasi COVID-19 Dengan Putus Rantai Penularan - Berita  Terkini  |  Satgas  Penanganan  COVID-19 . https://covid19.go.id/p/berita/jubir-pemerintah- atasi-covid-19-dengan-putus-rantai-penularan [diakses tanggal 13 Oktober 2020].
Nawrin,  S.,  Rahatur,  M.  &  Akhter,  S.  2017.  Exploreing K-Means  with  Internal  Validity  Indexes  for  Data Clustering in Traffic Management System. International  Journal  of  Advanced  Computer Science and Applications . 8(3). DOI: 10.14569/ijacsa.2017.080337.
Nishom,  M.  &  Fathoni,  M.Y.  2018.  Implementasi Pendekatan Rule-Of-Thumb untuk Optimasi Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Informatika: Jurnal  Pengembangan  IT .  3(2):237–241.  DOI: 10.30591/jpit.v3i2.909.
Pemerintah  Provinsi  Banten.  2021. Corona  Provinsi Banten . https://infocorona.bantenprov.go.id/
[diakses tanggal 27 Maret 2021].
Pemerintah  Provinsi  DI  Yogyakarta.  2021. Yogyakarta Tanggap COVID-19 .
https://corona.jogjaprov.go.id/data-statistik  [diakses tanggal 27 Maret 2021].
Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta.  2021. Covid-19 . https://corona.jakarta.go.id/id/peta-persebaran
[diakses tanggal 27 Maret 2021].
Pemerintah Provinsi Jawa Barat. 2021. Sebaran  Kasus  -
Pikobar  [Pusat  Informasi  dan  Koordinasi  COVID-
19 Jawa Barat] . https://pikobar.jabarprov.go.id/distribution-case [diakses tanggal 27 Maret 2021]. Pemerintah  Provinsi  Jawa  Tengah.  2021. Jateng Tanggap COVID-19 . https://corona.jatengprov.go.id/data [diakses tanggal 27 Maret 2021]. Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur.  2021. JATIM TANGGAP COVID-19 . Available:
https://www.infocovid19.jatimprov.go.id/  [diakses tanggal 27 Maret 2021].
Purnomo, K. 2021. UPDATE 27 Maret 2021: Bertambah 4.461  Orang,  Kasus  Covid-19  di  Indonesia  Capai 1.492.002 . https://nasional.kompas.com/read/2021/03/27/1644 0421/update-27-maret-2021-bertambah-4461- orang-kasus-covid-19-di-indonesia-capai [diakses tanggal 04 April 2021].
Ridlo,  M.R.,  Defiyanti,  S.  &  Primajaya,  A.  2017. Implementasi Algoritme K-Means Untuk Pemetaan Produktivitas Panen Padi Di Kabupaten Karawang. Citee 2017 . 426–433.
Santosa,  B.  2007. Data  Mining :  Teknik  Pemanfaatan Data  untuk  Keperluan  Bisnis .  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
Sholihah,  S.A.  2021.  Analisis  Cluster  untuk  Pemetaan Data  Kasus  Covid-19  di  Indonesia  Menggunakan K-Means.
Solichin,  A.  &  Khairunnisa,  K.  2020.  Klasterisasi Persebaran  Virus  Corona  (Covid-19)  Di  DKI Jakarta  Menggunakan  Metode  K-Means. Fountain of Informatics Journal . 5(2):52. DOI: 10.21111/fij.v5i2.4905.
Tim Detikcom. 2021. Sebaran 4.461 Kasus Baru Corona di RI 27 Maret, DKI Tertinggi . https://news.detik.com/berita/d-5510377/sebaran- 4461-kasus-baru-corona-di-ri-27-maret-dki- tertinggi [diakses tanggal 27 Maret 2021].
Yusuf, H. & Halim, H. 2014. Survey Dan Pemetaan . 1st ed. Yogyakarta: Deepublish.