Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.165 Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 261-267 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF THE K-MEANS CLUSTERING ALGORITHM FOR THE COVID-19 VACCINATED VILLAGE IN THE UJUNG PADANG SUB-DISTRICT
Dewi Sinta Saputri *1 , Guntur Maha Putra 2 , Mustika Fitri Larasati 3
1,2,3 Program Studi Sitem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Royal Kisaran, Indonesia
Email: 1 dewisintasaputri11@gmail.com , 2 igoenputra@gmail.com , 3 bukmus.inaction@gmail.com
(Naskah masuk: 14 Februari 2022, Revisi : 21 Februari 2022, diterbitkan: 25 April 2022)

## Abstract
The  grouping  of  villages  vaccinated  against  Covid-19  in  Ujung  Padang  District  will  produce  several  village groups with the same characteristics in  each group, but  there is no technology that is capable of assisting the work of the sub-district office staff in grouping villages vaccinated against Covid-19. carry out data collection, as  a  submission  for  the  next  Covid-19  vaccination  submission/request  so  that  it  is  appropriate  and  can  help make  the  Covid-19  vaccination  program  successful  in  Indonesia  in  sub-districts.  This  research  method  was carried out by applying data mining techniques and using the k-means clustering algorithm method. Tests were carried out using Microsoft Excel, rapidminer application, and PHP programming language with MySQL as the database.  The  results  of  this  study  were  3  clusters  consisting  of  C1  at  the  village  level  vaccinated  with  the highest Covid-19, there are 2 nagori, C2 at the village level being vaccinated against Covid-19, while there are 12 nagori and C3 at the village level vaccinated with Covid-19, there were 6 nagori. This study concluded that the k-means clustering algorithm can be used to make it easier to classified the vaccinated villages of Covid-19 on Ujung Padang sub-district.
Keywords : Algorithm, Clustering, K-means, MySQL, PHP, Vaccination.

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK DESA TERVAKSINASI COVID-19 PADA KECAMATAN UJUNG PADANG

## Abstrak
Pengelompokkan  desa  tervaksinasi  Covid-19  di  Kecamatan  Ujung  Padang  akan  menghasilkan  beberapa kelompok  desa  dengan  karakteristik  yang  sama  pada  setiap  masing-masing  kelompoknya,  namun  belum  ada teknologi  yang  mumpuni  untuk  membantu  pekerjaan  staf  Kantor  Camat  dalam  mengelompokkan  desa tervaksinasi  Covid-19.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memudahkan  dalam  melakukan  pendataan,  sebagai acuan  pengajuan/permintaan  vaksinasi  Covid-19  selanjutnya  agar  tepat  sasaran  serta  dapat  membantu mensukseskan  program  vaksinasi  Covid-19  di  Indonesia  pada  daerah  kecamatan.  Metode  penelitian  ini dilakukan menerapkan teknik data mining serta menggunakan metode algoritma k-means clustering . Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan Microsoft  Excel ,  aplikasi Rapidminer dan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan MySQL  sebagai  basis  datanya.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  3 cluster yang  terdiri  dari  C1  tingkat  desa tervaksinasi  Covid-19  tertinggi  terdapat  2  nagori,  C2  tingkat  desa  tervaksinasi  Covid-19  sedang  terdapat  12 nagori  dan  C3  tingkat  desa  tervaksinasi  Covid-19  rendah  terdapat  6  nagori.  Penelitian  ini  memberikan kesimpulan  bahwa  algoritma k-means  clustering dapat  digunakan  untuk  memudahkan  clusterisasi  desa tervaksinasi Covid -19 pada kecamatan Ujung Padang.
Kata kunci : Algoritma, Clusterisasi, K-means, MySQL, PHP, Vaksinasi.

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  dunia  tengah  dilanda  wabah  penyakit baru yang diakibatkan oleh Virus SARS-Cov-2 atau yang  disebut  juga  sebagai  Virus  Corona/Covid-19 [1].  Covid-19  berasal  dari  kota  Wuhan,  Hubei, Tiongkok  dan  diperkirakan  terdeteksi  pada  31 Desember  2019  [2],  kemudian  resmi  dijadikan
sebagai  pandemi  dunia  oleh  WHO  pada  tanggal  11 Maret  2020  [3].  Penyebaran  Covid-19  terus  meluas hingga  ke  berbagai  penjuru  negara,  salah  satunya Indonesia.  Di  Indonesia  sendiri  kasus  Covid-19 pertama  terjadi  pada  2  maret  2020.  Berbagai  upaya dilakukan  untuk  menghentikan  penyebaran  Covid- 19 diantaranya yaitu gerakan 3M (memakai masker,
menjaga jarak, mencuci tangan menggunakan sabun) [4]. Pemerintah juga menerapkan beberapa kebijakan  seperti lockdown (karantina  wilayah), PSBB (Pembatasan Sosial Berskala Besar), dan juga PPKM (Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat).  Bahkan  upaya  yang  terbaru  saat  ini adalah  vaksinasi  Covid-19.  Vaksinasi  Covid-19 diklaim mampu mengurangi resiko terinfeksi Covid- 19  [5].  Program  vaksinasi  Covid-19  pertama  kali terjadi di Indonesia pada tanggal  13 januari  2021 di Istana Merdeka [6]. Berdasarkan laman covid19.go.id  mengemukakan  bahwa  data  vaksinasi Covid-19  di  Indonesia  terus  meningkat  setiap harinya,  pada  tanggal  31  Desember  ada  sekitar 161.082.857  orang  yang  sudah  di  vaksinasi  dosis  1, vaksinasi  dosis  2  ada  113.666.327.  Yang  dapat menerima vaksin dimulai usia 6 tahun hingga lansia.
Dalam  hal  ini  membuat  gencar  pemerintah melakukan  berbagai  cara  demi  mensukseskan program  vaksinasi  Covid-19  di  Indonesia  termasuk di  berbagai  daerah  kecil  seperti  pada  Kecamatan. Khususnya Kecamatan Ujung Padang yang merupakan  salah  satu  Kecamatan  yang  ada  di Kabupaten  Simalungun  Provinsi  Sumatera  Utara, Kecamatan  Ujung  Padang  memiliki  20  nagori  atau kelurahan.  Per  tanggal  31  Desember  2021,  total keseluruhan  masyarakat  yang  sudah  melakukan vaksinasi lengkap berada pada angka 17.294 dimana vaksinasi dosis 1 ada 25.359 orang, vaksinasi dosis 2 ada  17.294  orang.  Data  ini  bersumber  dari  rekapan staf  Kantor  Camat  bidang  Tata  Usaha  yang  fokus mengelola data vaksinasi Covid-19 pada Kecamatan Ujung  Padang.  Luasnya  wilayah  Kecamatan  Ujung Padang memungkinkan perlunya sebuah pengelompokan desa tervaksinasi Covid-19.
Pengelompokan  desa  tervaksinasi  Covid-19 akan  menghasilkan  beberapa  kelompok  desa  yang sudah  melakukan  vaksinasi  baik  yang  terbanyak maupun  tersedikit.  Namun  sayangnya  tidak  ada sama sekali sistem cerdas yang membantu pekerjaan manusia  dalam  mengelompokkan  desa  tervaksinasi Covid-19  ini.  Perekapan  dan  pengelompokan  masih dilakukan  menggunakan  aplikasi Microsoft  Excel dan  belum  terintegrasi  menggunakan database . Adanya teknologi yang mumpuni mampu membantu setiap  pekerjaan  yang  dilakukan  dengan  cepat  dan akurat  terutama  pada  instansi  pemerintah  seperti Kantor  Camat  yang  mempunyai  banyak  pekerjaan dan menampung begitu banyak data serta menyajikan berbagai informasi dengan jumlah besar [7]. Dalam melakukan setiap pekerjaan, individu staf Kantor  Camat  didorong  untuk  mengelola  data masyarakat  dengan  benar,  cepat  dan  teliti  untuk mencapai  hasil  yang  optimal  tanpa  mengurangi kualitas  [8]. Data masyarakat  yang berhasil dikelola dengan  baik  dan  benar  merupakan  prinsip  tata pemerintahan yang ideal.
Beberapa penelitian tentang penerapan algoritma k-means clustering telah banyak dilakukan.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh

## Untoro dkk (2016) dengan judul “Penerapan Metode
K-means  Clustering Data  Covid-19  di  Provinsi Jakarta”,  persebaran  data  dapat  digunakan  sebagai informasi  daerah-daerah  yang  memiliki  jumlah kesembuhan tertinggi dan terendah untuk memberikan  keputusan  kepada  pemerintah  [8]. Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Goni  dkk (2021) dengan judul “Implementasi K-means Dalam Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  di  Jawa Barat”  dapat  disimpulkan  bahwa  proses clustering berhenti pada clustering ke-5, sehingga daerah yang masuk  ke cluster C1  (penyebaran  tinggi)  terdapat  2 kabupaten/kota,  cluster  C2  (penyebaran  sedang) terdapat 6 kabupaten/kota, dan cluster C3 (penyebaran rendah) terdapat 19 kabupaten/kota [9]. Data  mining merupakan  pilihan  tepat  untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  yang  berkaitan dengan  pengelompokkan  data  [10]. Data  mining merupakan  suatu  rangkaian  proses  yang  berguna untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  pengetahuan yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari kumpulan  data  yang  akan  dijadikan  sebuah informasi yang berguna [11]-[12].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan algoritma
k-means clustering untuk
mengelompokkan  desa  tervaksinasi  Covid-19  pada Kecamatan Ujung Padang berdasarkan jumlah kasus vaksinasi  Covid-19  dosis  1  dan  dosis  2.  Keluaran yang  dihasilkan  nantinya  berupa cluster desa tervaksinasi  Covid-19  dengan  tingkat  tertinggi, sedang,  dan  rendah.  Hasil  dari  pengelompokkan desa  tervaksinasi  Covid-19  ini  nantinya  ikut membantu  mensukseskan  program  vaksinasi  Covid- 19  di  Indonesia,  memudahkan  dalam  melakukan pendataan,  mempercepat  waktu  pekerjaan  tanpa mengurangi kualitas kerja serta sebagai acuan/pengajuan vaksinasi selanjutnya yang akhirnya  bisa  dijadikan  sebagai  bahan  penyuluhan oleh satgas setempat

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  penelitian  kuantitatif.  Setiap  proses yang  dilakukan  dengan  menggunakan  data  berupa angka-angka  dengan  teknik  statistik.  Tahapan penelitian dapat  dijelaskan  terdiri  dari  pengumpulan dan analisis data.

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara observasi  serta  wawancara  kepada  pihak  instansi bidang  Tata  Usaha  yang  fokus  mengelola  data tentang  vaksinasi  Covid-19  pada  Kantor  Camat Kecamatan  Ujung  Padang.  Data  yang  diperoleh berupa  nama  nagori,  jumlah  vaksinasi  Covid-19 dosis  1  dan  dosis  2  pada  per  tanggal  31  Desember 2021.

## 2.2. Analisis Data
Analisis  data  merupakan  suatu  proses  untuk mengolah  data  serta  mengubah  data  menjadi  suatu informasi yang didapatkan dengan cara mempelajari dan  mengidentifikasi  data  yang  diperlukan  pada penelitian.  Dalam  tahap  ini  diterapkan  teknik data mining untuk  mengolah  data  dengan  menerapkan metode algoritma k-means clustering .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Clusterisasi Desa Vaksinasi
Clusterisasi  desa  vaksinasi  Covid-19  pada Kecamatan Ujung Padang diimplementasikan dengan  menggunakan  Bahasa  pemrograman  PHP dengan  MySQL  sebagai  basis  datanya.  Proses pengujiannya  dilakukan  dengan  cara  menghitung manual  menggunakan Microsoft  Excel. Pembuktian dilakukan dengan
menggunakan
aplikasi Rapidminer .  Jumlah  cluster  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  ada  sebanyak  3  cluster  yaitu  C1,  C2, dan  C3.  Data  Desa  vaksinasi  Covid-19  pada kecamatan Ujung Padang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data desa vaksinasi covid-19 pada Kecamatan Ujung
Padang No Nagori/Desa Dosis 1 Dosis 2 1 Bangun Sordang 1413 681 2 Sordang Bolon 1148 834 3 Pagar Bosi 1410 986 4 Sordang Baru 668 394 5 Aek Gerger Sidodadi 1452 1219 6 Sayur Matinggi 1339 651 7 Pulo Pitu Marihat 1077 604 8 Siringan Ringan 1097 825 9 Dusun Ulu 1564 997 10 Banjar Hulu 751 596 11 Taratak Nagodang 848 603 12 Riah Naposo 957 610 13 Sei Merbau 1271 957 14 Huta Parik 1355 943 15 Tanjung Rapuan 1418 1136 16 Teluk Lapian 2011 1280
17 Ujung Padang 2263 2048 18 Rawa Masin 470 289 19 Tinjowan 1295 836 20 Kampung Lalang 1552 805

## 3.2. Penentuan Centroid Awal secara Acak
Berdasarkan  Tabel  1  data  vaksinasi  Covid-19 dipilih  3  centroid  secara  acak  yang  masing-masing terdiri  dari  Teluk  Lapian  sebagai  C1,  Pagar  Bosi sebagai  C2,  dan  Banjar  Hulu  sebagai  C3.  Centroid awal yang telah dipilih dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Titik pusat centroid awal Cluster Dosis 1 Dosis 2 C1 2011 1280 C2 1410 986 C3 751 596

## 3.3. Perhitungan Jarak Data ke Titik Pusat
Cluster Perhitungan ini dilakukan dengan menggunakan Euclidean Distance . Persamaan Euclidean Distance dapat dilihat pada persamaan (1) [13]:
𝐷𝑒  =   √(𝑥 𝑖 −𝑦 𝑖 )² + (𝑦 𝑖 −𝑡 𝑖 )² (1)
Keterangan: De : Euclidean Distance
i : Banyaknya objek ( x, y )   : Koordinat objek
( s, t )  : Koordinat centroid Hasil perhitungan ini disebut sebagai iterasi ke- 1. Hasil dari iterasi  ke-1 dapat  dilihat pada Tabel 3. Berdasarkan  Tabel  3  diperoleh  hasil  iterasi  ke-1 dengan  C1  terdiri  dari  2  nagori,  C2  terdiri  dari  12 nagori  dan  C3  terdiri  dari  6  nagori.  Selanjutnya menghitung  titik  pusat centroid baru  berdasarkan nilai dari iterasi ke-1.
Tabel 3. Hasil iterasi ke-1 Nagori C1 C2 C3 Jarak Cluster Bangun Sordang 846 305 667 305 C2 Sordang Bolon 971 303 463 303 C2 Pagar Bosi 669 0 766 0 C2 Sordang Baru 1609 949 218 218 C3 Aek Gerger Sidodadi 562 237 938 237 C2 Sayur Matinggi 920 342 591 342 C2 Pulo Pitu Marihat 1153 507 326 326 C3 Siringan Ringan 1021 352 415 352
C2 Dusun Ulu 529
154 907 154
C2 Banjar Hulu 1434 766 0 0
C3 Taratak Nagodang 1346
680 97 97
C3 Riah Naposo 1249 589 206 206 C3 Sei Merbau 807
142 633 142 C2
Huta Parik
737
70 697 70 C2
Tanjung Rapuan
610
150 858 150
C2 Teluk Lapian 0 669 1434 0 C1 Ujung Padang 808 1362 2096 808 C1 Rawa Masin 1832 1170 416 416 C3 Tinjowan 842 189 595 189 C2 Kampung Lalang 661 230 828 230 C2
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.165 Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 261-267 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## 3.4. Perhitungan Titik Pusat Centroid Baru
Perhitungan  titik centroid baru  tidak  lagi dilakukan  secara  acak  melainkan  menggunakan persamaan (2) [13]:
𝑉 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑋𝑘𝑗 𝑁 𝑖 𝑘=0 (2)
Keterangan: 𝑉 𝑖𝑗 : Centroid rata-rata cluster ke-I  untuk  langkah ke-j 𝑁 𝑖 : Jumlah anggota cluster ke-i 𝑖, 𝑘 : Indeks dari cluster 𝑗 : Indeks dari varibel 𝑋𝑘𝑗 : Nilai data ke-k langkah ke-j untuk cluster Nilai dari titik pusat centroid baru dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Titik pusat centroid baru Cluster Dosis 1 Dosis 2 C1 2137 1664 C2 1360 906 C3 795 516 Setelah melakukan perhitungan dengan menggunakan centroid baru,  maka  selanjutnya menghitung  ulang  dengan  nilai centroid baru  yang telah  ditentukan  pada  Tabel  4.  Pada  perhitungan ini tidak ditemukannya perubahan data dari iterasi  ke-1 hingga  iterasi  ke-2  sehingga  proses  perhitungan iterasi  dihentikan.  Hasil  dari  iterasi  ke-2  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil iterasi ke-2 Nagori C1 C2 C3 Jarak Cluster Bangun Sordang 1221 231 639 231 C2
Sordang Bolon 1291 223 475 223 C2
Pagar Bosi 994 95 774 95
C2
Sordang Baru 1942 860 176 176 C3 Aek Gerger Sidodadi 817 327 962 327 C2
Sayur Matinggi 1290 256 560 256 C2
Pulo Pitu Marihat 1499 413 295 295 C3
Siringan Ringan 1336 275 432 275 C2 Dusun Ulu 879 224 907 224 C2 Banjar Hulu 1750 683 91 91 C3
Taratak Nagodang 1670 594 102 102
C3
Riah Naposo 1582 500 187 187 C3 Sei Merbau 1118 102 649 102 C2 Huta Parik 1064 37 704 37 C2 Tanjung Rapuan 892 237 879 237 C2 Teluk Lapian 404 751 1436 404 C1 Ujung Padang 404 1456 2122 404 C1 Rawa Masin 2161 1082 397 397 C3 Tinjowan 1181 95 593 95 C2 Kampung Lalang 1039 217 810 217
C2
Berdasarkan  hasil  iterasi  ke-2  pada  Tabel  5 dapat  disimpulkan  bahwa cluster yang  dihasilkan adalah  C1  ada  2  nagori  dengan  tingkat  desa tervaksinasi  Covid-19  tertinggi,  C2  ada  12  nagori dengan  tingkat  desa  tervaksinasi  Covid-19  sedang, dan  C3  ada  6  nagori  dengan  tingkat  desa tervaksinasi  Covid-19  rendah.  Setelah  melakukan perhitungan manual dengan menggunakan Microsoft
Excel dilanjutkan  pengujian  dengan  menggunakan aplikasi Rapidminer . Pengujian menggunakan aplikasi Rapidminer ini  untuk  membuktikan  sesuai atau  tidaknya  proses  perhitungan  yang  telah dilakukan  secara  manual.  Model  cluster  pada Rapidminer dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Model Cluster pada Rapidminer
Berdasarkan  model cluster dapat  dilihat bahwa C0  pada Rapidminer adalah  C1  pada  perhitungan manual  yang  artinya  adalah  cluster  tertinggi,  C1 pada Rapidminer adalah  C2  pada  perhitungan manual  yang  artinya  adalah  cluster  sedang,  dan  C2 pada Rapidminer adalah  C3  pada  perhitungan manual  yang  artinya  adalah  cluster  rendah.    Hasil yang  diberikan  pada Rapidminer sesuai  dengan perhitungan  manual.  Untuk  melihat  grafiknya  dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Grafik Cluster pada Rapidminer
Grafik  pada  Gambar  2  menjelaskan  tentang grafik  cluster  desa  tervaksinasi  Covid-19  pada Kecamatan Ujung Padang berdasarkan nagorinya.
Implementasi yang selanjutnya diterapkan pada Bahasa  pemrograman  PHP  dengan  MySQL  sebagai basis  datanya.  Berikut  ini  adalah  beberapa  tampilan yang terdapat  pada aplikasi k-means clustering desa tervaksinasi Covid-19.

## 3.5. Tampilan Login
Tampilan login merupakan  tampilan  yang berisikan form input username dan password untuk pengguna.  Seorang  pengguna  bisa  menginputkan username dan password harus  pengguna  yang  telah mendaftarkan  dirinya  ke  sistem  agar  mendapatkan
Dewi Sinta Saputri, dkk, Implementasi Algoritma K-Means Clustering … 265
izin  untuk  mengakses  aplikasi  tersebut.  Tampilan login dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Login

## 3.6. Tampilan Dashboard
Tampilan dashboard merupakan  tampilan pengguna  setelah  pengguna  melakukan login . Tampilan  pengguna  terdiri  dari  beberapa  menu utama  serta  terdapat  grafik  yang  menggambarkan tingkatan  desa  vaksinasi  Covid-19  dengan  tingkat tinggi,  sedang  dan  rendah.  Grafik  ini  menampilkan nama  nagori  dan  jumlah  dari  masing-masing tingkatan desa tervaksinasi Covid-19 pada Kecamatan  Ujung  Padang.  Grafik  desa  vaksinasi Covid-19 tertinggi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Dashboard Grafik Desa Vaksinasi Covid-19 Tinggi
Grafik desa vaksinasi Covid-19 dengan tingkat sedang dapat dilihat pada Gambar 5.
Grafik desa vaksinasi Covid-19 dengan tingkat terendah dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Dashboard Grafik Desa Vaksinasi Covid-19 Rendah

## 3.7. Tampilan Pengguna
Tampilan  pengguna  merupakan  informasi mengenai  data  pengguna  yang  berisikan username dan password pengguna  yang  dapat  mengakses aplikasi k-means clustering desa tervaksinasi Covid- 19.  Pengguna  yang  terdaftar  dapat  melihat  serta menginputkan data desa vaksinasi Covid-19 selanjutnya.  Tampilan  pengguna  dapat  dilihat  pada Gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan Pengguna

## 3.8. Tampilan Menu Data Vaksinasi Covid 19
Tampilan  data  vaksinasi  Covid-19  merupakan tampilan mengenai form penginputan data vaksinasi per  nagori.  Data  yang  diinputkan  merupakan  data yang  diekspor  dari Microsoft  Excel ,  kemudian diimpor kedalam form input data vaksinasi Covid-19 per  nagorinya.  Data  vaksinasi  Covid-19  yang berhasil  dinput  akan langsung  menampilkan  nomor, tanggal, nagori, jumlah dosis 1 dan dosis 2 di bawah form  input data  vaksinasi  Covid-19.  Tampilan  data vaksinasi Covid-19 dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Menu Data Vaksinasi Covid-19

## 3.9. Tampilan K-Means
Tampilan k-means merupakan  menu  utama mengenai  proses  perhitungan  algoritma k-means clustering yang diterapkan kedalam koding pemrograman dengan menggunakan bahasa pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  basis datanya.  Tampilan  ini  memuat  informasi  langkah- langkah  setiap  perhitungan  algoritma k-means clustering dan  juga  hasil  clusterisasi.  Tampilan k- means dapat dilihat pada Gambar 9.
Hasil perhitungan yang terdapat  pada tampilan menu k-means menunjukkan hasil cluster yang sama dengan perhitungan secara manual dan menggunakan  aplikasi Rapidminer .  Hasil  cluster tersebut  terdiri  dari  desa  tervaksinasi  Covid-19 tinggi  (C1)  dengan  jumlah  2  nagori,  desa tervaksinasi  Covid-19  (C2)  sedang  dengan  12 nagori,  dan  desa  tervaksinasi  Covid-19  (C3)  rendah dengan  6  nagori.  Dengan  Metode K-means
Clustering ” penelitian ini menghasilkan 4 cluster.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dalam  penelitian ini yaitu implementasi  algoritma k-means clustering dapat  memudahkan  clusterisasi  desa  tervaksinasi Covid-19 pada Kecamatan Ujung Padang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Hudoyo,  “Implementasi  Web  Service
Pada Sistem Informasi Geografis (SIG) Peta Sebaran  Data  Covid-19  Berbasis  Mobile Apps,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist.
Informasi) ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  1278–1293, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1010.
[2] R.  N.  Putri,  “Indonesia  dalam  Menghadapi
Pandemi Covid-19,” J. Ilm. Univ.
Batanghari  Jambi ,  vol.  20,  no.  2,  p.  705,
2020, doi: 10.33087/jiubj.v20i2.1010. [3]
R.  N.  Putri,  “Indonesia  dalam  Menghadapi
Pandemi Covid-19,” J. Ilm. Univ.
Batanghari  Jambi ,  vol.  20,  no.  2,  p.  705,
2020, doi: 10.33087/jiubj.v20i2.1010.
[4] N.  Nurhalimah,  “Upaya  Bela  Negara Melalui  Sosial  Distancing  Dan  Lockdwon
Untuk  Mengatasi  Wabah  Covid-19,” Sekol. Tinggi Tarb. Insa. Kamil , pp. 1–6, 2020. [5] M.  Malau,  P.  sariguna  J.  Kennedy,  H. Situmorang,  R.  M.  D.  T,  W.  Veronica,  and E. Manalu, “Manajemen Sosialisasi Vaksinasi COVID-19 Sebagai Upaya Menghentikan Pandemi,” J. Ikraith- abdimas , vol. 5, no. 1, pp. 99–104, 2022.
[6] T.  Tamara,  “Gambaran  Vaksinasi  COVID- 19  di  Indonesia  pada  Juli  2021,” Medula , vol.  11,  no.  1,  pp.  180–183,  2021,  [Online]. Available: http://journalofmedula.com/index.php/medul a/article/view/255. [7] J.  Dharmawan  and  J.  Ardianto,  “Pengaruh Kemutakhiran Teknologi, Kemampuan Teknik  Personal  Sistem  Informasi,  Program Pelatihan Pengguna Dan Dukungan Manajemen Puncak Terhadap Kinerja Sistem Informasi Akuntansi,” Ultim.  J. Ilmu Akunt. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  60–78,  2017,  doi: 10.31937/akuntansi.v9i1.588.
[8] M.  C.  Untoro,  L.  Anggraini,  M.  Andini,  H.
Retnosari, and M. A. Nasrulloh, “Penerapan metode  k-means  clustering  data  COVID-19 di  Provinsi  Jakarta,” Teknologi ,  vol.  11,  no. 2, pp.
59–68, 2021, doi: 10.26594/teknologi.v11i2.2323. [9] M.  W.  Goni,  D.  Gustian,  and  F.  Sembiring, “Implementasi K-Means Dalam Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  Di
Jawa  Barat,” J.  Ilm.  Komput. ,  vol.  17,  no. Vol  17,  No  2,  Agustus  2021,  pp.  107–118, 2021,  [Online].  Available:  http://ojs.stmik- banjarbaru.ac.id/index.php/progresif/article/ view/648/pdf.
[10] M.  Minarni,  E.  I.  Sari,  A.  Syahrani,  dan  P. Mandarani,
Klasterisasi Penyakit Menggunakan  Algoritma  K-Medoids  pada
Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Agam. J.  Nas. Pendidik. Tek. Inform. 2021; Vol. 10, No. 3:
137.
[11] Y.  F.  S.  Y.  Damanik,  S.  Sumarno,  I.
Gunawan,  D.  Hartama,  and  I.  O.  Kirana, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  Di Sumatera Utara Menggunakan Algoritma K- Means,” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 109–132, 2021, doi:
10.54082/jiki.13.
[12] I. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, and M. R.  Lubis,  “Memanfaatkan  Algoritma  K- Means  Dalam  Menentukan  Pegawai  Yang Layak  Mengikuti  Asessment  Center,”
Memanfaatkan  Algoritm.  K-Means  Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment  Cent.  Untuk  Clust.  Progr.  Sdp , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.
[13] Z.  Nabila,  “Analisis  Data  Mining  Untuk Clustering  Kasus  Covid-19,” J.  Teknol.  dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 100–108, 2021.
[14]    L.  Gayatri  and  H.  Hendry,  “Pemetaan
Penyebaran Covid-19 Pada Tingkat Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Sebatik , vol. 25, no. 2, pp. 493– 499, 2021, doi: 10.46984/sebatik.v25i2.1307.
[15] U.  R.  Gurning  and  Mustakim,  “Penerapan Algoritma  K-Means  dan  K-Medoid  untuk Pengelompokkan  Data  Pasien  Covid-19,”
Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  3,  no.
1, p. 48−55, 2021, doi:
10.47065/bits.v3i1.1003.