## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL .4 N O . 2 (2022) 61-69
Terbit online pada laman web jurnal : https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |

## ANALISIS CLUSTER PADA KELOMPOK MASYARAKAT YANG RENTAN TERHADAP PAPARAN COVID-19 MENGGUNAKAN

## METODE K-MEANS CLUSTERING DAN VISUALISASI DENGAN SIG
Indra Raja Drl 1 , Yulison Herry Chrisnanto 2 ,Fajri Rakhmat Umbara 3
1,2,3 Jurusan Informatika, Fakultas Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi, Indonesia e-mail: indrarajadrl17@if.unjani.ac.id *1 , y.chrisnanto@gmail.com 2 ,, fajri.umbara@gmail.com 3

## I NFORMASI A RTIKEL ABSTRAK
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi : 01 Februari 2022 Revisi Akhir : 13 Juni 2022 Diterbitkan Online : 30 November 2022
Covid-19 adalah penyakit yang menular serta laju infeksi yang cepat,setelah  mencapai  100  kasus  yang  dikonfirmasikan terinfeksi  tingkat  penyebarannya  meluas,  Dengan  cepatnya penyebaran  wabah Covid-19 masyarakat  sangat  prihatin  dengan penyebaran  dan  dampaknya  ,orang  yang  sebelumnya  sudah memiliki  gangguan  kesehatan  akan  meningkatkan  risiko terinfeksi
Covid-19 gangguan
kesehatan
ini seperti,tuberkulosis,diabetes ,diare ,hipertensi.Adapun Faktor  lain  yang  mempengaruhi  penyebaran Covid-19 seperti kepadatan penduduk yang tinggi di kota besar ,iklim,suhu dan daerah  metropolitan  merupakan  faktor  risiko  utama  untuk tertular virus. Dari adanya faktor  yang mempengaruhi kasus Covid-19 sehingga  Satgas  Penanganan Covid-19 menilai pentingnya  bagi  semua  pihak  termasuk  masyarakat  memahami faktor-faktor  lonjakan  kasus Covid-19 agar  terhindar  dari kasus  itu.tujuan  dari  penelitian  ini  Menggunakan  metode  K- Means Cluster ing  untuk  analisis cluster pada  wilayah  yang memiliki karakteristik tingginya kasus Covid-19 dan variabel apa  yang  berpengaruh  terhadap  tingginya  kasus Covid-19 dan visualisasi  menggunakan  Sistem  informasi  geografis  sehingga diharapkan  dapat    menjadi  informasi  bagi  masyarakat  dan instansi  kesehatan  untuk  memahami  kelompok  wilayah  yang rentan.  kesimpulannya  wilayah  kota  bandung  dikelompokan menjadi  3 cluster yang  dimana cluster 1  itu  wilayah  dengan kasus Covid-19 tertinggi dan faktor yang mempengaruhi Covid- 19 juga  tinggi  untuk cluster 2  memiliki  tingkat  kasus  yang rendah dan cluster 3 memiliki tingkatan yang yang lebih rendah dari kedua cluster .
Kata Kunci :
K-Means, Clustering, Covid-19, Sig,
Visualisasi Korespondensi :
Telepon / Hp : +62  89614730295 E-mail : indrarajadrl17@if,unjani.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
.Penyakit  baru Covid-19 telah  menimbulkan bahaya  yang  luar  biasa  bagi  masyarakat., Covid-19 adalah  penyakit  yang  menular  serta  laju  infeksi  yang cepat  .Pada  tahap  awal  jumlah  terinfeksi  kasus  sedikit meningkat,  namun,  setelah  mencapai  100  kasus  yang dikonfirmasi  terinfeksi,  tingkat  pertumbuhannya  cepat atau sedikit ada perubahan sehingga WHO menyatakan wabah  penyakit  di  Cina Covid-19 menjadi  Darurat Kesehatan  Masyarakat  karena  menimbulkan  risiko tinggi untuk terpapar bagi negara-negara dengan sistem kesehatan  yang  kurang  [1],  [2],[3].seperti  di  negara Amerika Serikat menjadi negara terdepan  jumlah kasus covid di  seluruh  dunia,  menggantikan  Italia  yang sebelumnya masuk memimpin kasus Covid- 19 [4].dampak  adanya  kasus COVID-19 ini  di  Thailand lebih  dari  10  jutaan  orang  akan  menghadapi pengangguran diakibatkan oleh adanya pembatasan[2].
Dengan  cepatnya  penyebaran  wabah Covid-19 , masyarakat  sangat  prihatin  dengan  penyebaran  dan
dampaknya [5]. .orang yang sebelumnya sudah memiliki gangguan kesehatan akan meningkatkan resiko terinfeksi Covid-19 [6].gangguan  kesehatan  ini  dikaitkan  dengan Penyakit tuberkulosis dengan peningkatan 2,10 kali lipat risiko  penyakit Covid-19 yang  parah.tuberkulosis memiliki  peluang  lebih  tinggi  untuk  mengembangkan komplikasi  serius  dari Covid-19 [7]Diabetes  melitus dikaitkan    perkembangan  penyakit  pada  pasien  dengan Covid-19 [8]  adapun  masyarakat  yang  didiagnosis memiliki obesitas menjadi pengaruh terinfeksi Covid-19 dan  membawanya  lebih  parah[9].Saat  pasien  memiliki diare,merupakan gejala yang dapat terkonfirmasi karena pandemi Covid-19 [10].Adapun  Faktor  lain  yang mempengaruhi  penyebaran Covid-19 seperti  kepadatan penduduk  yang  tinggi  di  kota  besar  ,iklim,suhu  dan daerah  metropolitan  merupakan  faktor  risiko  utama untuk tertular virus.[11].
Dari adanya faktor yang mempengaruhi kasus Covid-19 sehingga  Satgas    Penanganan code  menilai pentingnya bagi  semua  pihak  termasuk  masyarakat  memahami
62 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 2, November 2022, hlm. 61-69
faktor-faktor lonjakan kasus Covid-19 agar terhindar dari kasus itu [12] .
Cluster ing  metode  yang  biasa  digunakan  untuk memetakan atau mengklasifikasikan suatu objek adalah algoritma K-Means [13].pada penelitian lainnya menggunakan metode k-mean cluster ing dapat digunakan untuk menentukan indikator yang mempengaruhi penyebaran Covid-19 [14].Sebuah penelitian yang dilakukan di amerika serikat yaitu GIS- COVID19  mengelompokkan  3 cluster ,Mereka  adalah cluster wilayah dengan tingkat pendapat yang tidak sama ,umr yang rendah dan partisipasi perawat. Faktor risiko ini berpengaruh signifikan dalam hasil COVID-19 [15]. Maksud  dari  penelitian  ini  adalah  analisis cluster Menggunakan  metode K-Means Cluster ing sehingga  didapat  hasil cluster dan  menentukan karakteristik cluster dengan dilakukannya perbandingan untuk  setiap cluster ,setelah  itu  divisualisasi  sehingga menjadi  informasi  bagi  masyarakat  dan  instansi kesehatan  untuk  memahami  kelompok  wilayah  mana yang  memiliki  jumlah  kasus Covid-19 tertinggi  dan faktor  apa  yang  mempengaruhi  tingginya  kasus Covid- 19 pada kelompok itu.

## 2. METODE PENELITIAN
Terdapat  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam penelitian ini yang digambarkan dengan flowchart pada gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## A. Pengumpulan Data
dalam  tahapan  ini  mengambil  data  komorbid dan  populasi  yang  didapat  dari  situs  open  data  dinas kesehatan kota bandung , data tersebut  mengenai jenis- jenis  penyakit  dan  jumlah  penduduk  pada  seluruh kecamatan.
B. Preprocessing Data
Preprocessing  data  mencakup  antara  lain membuang  duplikasi  data,  melakukan  integrasi  data, merubah skala data dan seleksi fitur pada data, tujuannya agar data yang digunakan  mendapatkan hasil informasi yang  sesuai  dan  juga  format  yang  baik  tergantung terhadap metode yang digunakan.
1. Remove duplicate ,Menghapus duplikasi data yang bertujuan agar data yang digunakan tidak memiliki kesamaan sehingga lebih sesuai.
2. Data integration ,Menggabungkan data yang sama sehingga dalam satu format , yang sebelumnya data itu terpisah karena dari source yang berbeda.
3. Min-max scaler ,Mengubah skala data yang tinggi , manfaatnya data memiliki skala yang lebih rendah dengan rentang yang ditentukan semisalnya angka minimal 0 dan maksimalnya 2.
Rumus : menghitung min-max scaler 𝑧  = 𝑥 − 𝑚𝑖𝑛(𝑥) 𝑚𝑎𝑥(𝑥) − 𝑚𝑖𝑛(𝑥) (1) Keterangan : Min : minimum Max : maximum X : value range
4. Selection feature ,Seleksi variabel yang digunakan, jika  variabel  yang  didapat  tidak  mengandung sebuah  informasi  maka  variabel  tersebut  akan dihapus.

## C. Elbow Method
Metode  ini  berfokus  pada  persentase  varian sebagai  fungsi  jumlah cluster .Nilai  dari  k  ditambahkan satu  per  satu  dan  nilai  Sum  Square  Error  (SSE) direkam[16].metode  elbow  ini  digunakan  untuk menentukan jumlah k optimal dari jumlah data yang ada.
Rumus : Menghitung SSE
𝑆𝑆𝐸  =   ∑ 𝑘 𝑘−1 ∑ 𝑥𝑖∈𝑠𝑘 ‖ 𝑋𝑖 − 𝐶𝑘 ‖ 22 (2) Keterangan : SSE : Sum of Square Error Xi : nilai atribut dari data ke-i Ck : nilai atribut  titik pusat cluster ke-I K
: Banyaknya cluster
Saat  nilainya  turun  secara  drastis  dan membentuk  sudut  yang  lebih  kecil(membentuk  seperti siku-siku  tangan),  maka  nilai  k  optimalnya  telah ditemukan.semakin banyak jumlah datanya maka tingkat SSEnya semakin tinggi.
D. K-Means Cluster ing
K-Means adalah metode  pengelompokan yang cepat  dan  sederhana  dengan  jumlah  iterasi  yang  lebih
Indra, dkk, Analisis Cluster pada Kelompok Masyarakat … 63
kecil.  Algoritma  ini  membagi  data  menjadi  bagian  k. Persyaratan cluster diperkirakan  berdasarkan  pengguna pilihan. Komputer secara acak memilih dan menetapkan objek ke satu objek cluster (k). Jarak antara setiap objek dan  pusat  setiap cluster dihitung  dan  menghasilkan cluster yang optimal larutan[16].
Rumus : Hitung jumlah jarak kuadrat antara titik data dan semua centroid.
𝑑 𝑖,𝑗 √∑ 𝑝 𝑘=1 {𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 } 2 (3)
Keterangan :
Dij : Jarak objek antara objek i dan j P : Dimensi data Xik : Koordinat dari obyek i pada dimensi k
Xjk
: Koordinat dari obyek j pada dimensi
Rumus  :  Hitung  centroid  untuk cluster dengan mengambil rata-rata dari semua titik data yang dimiliki setiap cluster .
𝜇 𝑘 = 1 𝑁 𝑘 ∑ 𝑁 𝑘 𝑗=1 𝑥 𝑗 (4)
Keterangan :
µ k
: adalah titik tengah kelompok ke-I/k
Nk : banyak data dalam cluster ke-I/k I,K
: indeks dari cluster j : indeks dari variable(v1,v2,v3..)
Xj : nilai data ke-j dalam ke-I/k

## E. Rata-Rata Variable
Nilai  rata-rata  adalah  angka  representasi  atau biasa  juga  disebut  sebagai  mean  dari  suatu  kelompok data  yang  mewakili  data  secara  keseluruhan.  Dapat digunakan  untuk  membandingkan  kualitas  suatu kelompok  dengan  kelompok  lain  ,Mewakili  kondisi suatu  kelompok  dengan 1 angka dan  Mendeskripsikan suatu kelompok dengan singkat[17].
Rumus : menghitung rata-rata variabel
𝑥  = 1 𝑛 ∑ 𝑛 𝑖=1 𝑥𝑖 (5)
Keterangan : X : rata-rata hitung Xi : nilai sample ke-I n : jumlah sample

## F. Evaluasi Hasil
Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau  informasi  yang  ditemukan  bertentangan  dengan fakta atau hipotesis yang ada sebelumnya.Setelah teruji data bisa dipresentasikan kepada pengguna.
1. silhouette  coefficient berfungsi  untuk  menguji kualitas  dari cluster yang  dihasilkan  serta  sebagai metode pengesahan suatu cluster yang menggabungkan  antara  metode  cohesion  dan
metode  separation  [18].  Hasil  perhitungan  nilai silhouette  coefficient  memiliki  range  antara  -1 hingga  1.  Hasil  dapat  dikatakan  baik  apabila bernilai positif, hal ini berarti titik sudah berada di dalam cluster yang  tepat  sedangkan  jika  nilainya negatif  ini  menandakan  terjadinya  overlapping sehingga titik berada di antara dua cluster .
Rumus : Menghitung silhouette coefficient
𝑆 𝑖 = 𝑏 𝑖 −𝑎 𝑖 𝑚𝑎𝑥(𝑎 𝑖 − 𝑏 𝑖 (5)
Keterangan : Si  : nilai silhouette coefficient ai  :  rata-rata  jarak  titik cluster n  dengan  semua data yang bek rada dalam cluster n bi  :  minimal  jarak rata-rata dari  titik cluster n ke titik cluster yang lain yang berbeda dari cluster n
2. Davies-bouldin  index  (DBI) adalah  rasio  dari jumlah  jarak  intra- cluster dan  jarak  inter cluster . Untuk  mencapai  hasil cluster ing  yang  baik,  jarak inter- cluster harus  tinggi  dan  jarak  intra- cluster harus  rendah  dan  oleh  karena  itu,  nilai  DBI  yang lebih rendah cluster terbaik[19].Rumus : menghitung davies-bouldin index
Rumus : menghitung DBI 𝐷𝐵𝐼  = 1 𝑘 ∑ 𝑘 𝑖=1 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 ( 𝑅 𝑖,𝑗 ) (6)
Keterangan : K : jumlah cluster 𝑅 𝑖𝑗
:  rasio  perbandingan  antara cluster ke-i dan cluster ke-j
Semakin kecil nilai Davies Bouldin Index (DBI)  yang  diperoleh  (non-negatif  >=  0),  maka semakin  baik cluster yang  diperoleh  dari pengelompokan
menggunakan algoritma cluster ing.
3. Visualisasi  dengan  sistem  informasi  geografis , Sistem  Informasi  Geografis(GIS)  merupakan sebuah  tool  yang  digunakan  untuk  memetakan wilayah  secara  geografis  ,  bisa  juga  digunakan untuk menampilkan tingginya prevalensi ,transmisi suatu penyakit  dan memodelkan lingkungan secara spatial[20].

## 3. PERANCANGAN SISTEM
Pada  perancangan  sistem  ini  adalah  isi  dari tahapan-tahapan pada metode penelitian yang digunakan.

## A. Pengumpulan Data
Data yang diperoleh dan dikumpulkan dari situs open  data  dinas  kesehatan  kota  bandung  ,  prosesnya mengambil  semua  data  jenis-jenis  penyakit  dan  data
64 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 2, November 2022, hlm. 61-69
kependudukan  untuk  dilakukan  analisa  pengaruhnya terhadap kasus Covid-19 . data yang diperoleh sebanyak 30  dan  7  variable  menyatakan  kecamatan,jenis-jenis komorbid dan populasi. Data ini merupakan rekapitulasi data profil kesehatan tahun 2020 yang dimana ditahun ini terdapat pengaruh terhadap kasus Covid-19 .

## B. Preprocessing Data
Dalam preprocessing data adalah tahapan untuk mengolah data sehingga data itu siapa itu digunakan.
1. Remove duplicate
pada  tahapan  pertama  apabila  terdapat  variabel  yang duplikasi akan dihilangkan atau digabungkan jumlahnya untuk menghindari kemiripan variable.
Tabel 1. Remove Duplicate Input Output Obesitas L,Obesitas P Tuberculosis L,Tuberculosis  P Obesitas dan tuberculosis

## 2. Data Integration
Pada  tahapan  kedua  ini  akan  menggabungkan data dari source yang terpisah agar sesuai dengan format yang dapat diperhitungkan , semisalnya akan menggabungkan 2 file yaitu table hipertensi.xls dan table diabetes.xls yang didapat dari source yang berbeda.
Tabel 2. Data Integration Input Output Hipertensi.xls Diabetes.xls Data table dari kedua file

## 3. Min-Max Scaler
Pada tahapan ketiga ini melakukan Normalisasi min-max    pada  data  asli.  Nilai  dinormalisasi  dalam rentang  yang  diberikan  dari  0  sampai  2.  Manfaat normalisasi  Min-Max adalah bahwa semua nilai  adalah dalam kisaran tertentu.
Tahap  1: menentukan  nilai  maksimum  dan  minimum pada suatu variabel
Tabel 3.Penentuan min-max variable Minimum maksimum Obesitas 7 92
Tahap 2: Melakukan normalisasi data yang ke-i dengan rentang 0-2.
Tabel 4.Perhitungan min-max Data ke-i tuberculosis zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 2 Data ke-1 (88 - 7) / ( 92 - 7 ) * 2 = 1.905882352941176 Data ke -2 (16 - 7 ) / ( 92 - 7 ) * 2 = 0.211764705882352 Data ke-3 (25 - 7 ) / ( 92 - 7 ) * 2 = 0.423529411764705 … ..
Data ke-30 (39 - 7 ) / ( 92 - 7 ) * 2 =0.752941176470588
Tahap  3  : Lakukan  perhitungan  untuk  semua  variabel dan data yang ke-i sehingga didapat hasilnya.
Tabel 5.Hasil min-max
n o Obesit as Diabe tes Tuber culosi s Diare Hiper tensi Jumla h pendu duk Positi f covid 1  0.128 0.859 1.905 0.537 0.917 1.298 1.637 2  0.064 0.888 0.211 1.213 1.120 0.938 1.663 3  0.041 1.519 0.423 0.849 1.293 0.905 1.760 . . . . . . . . 3 0 0.223 0.237 0.752 0.697 0.215 1.078 0.854

## 4. Feature Selection
Pada  tahapan  terakhir  ini  akan  seleksi  atau mengeliminasi  variabel  yang  tidak  memiliki  relasi dengan Covid-19 berdasarkan hasil dari penelitian publik yang berkaitan dengan data komorbid Covid-19 . variabel yang dieliminasi penyakit jiwa dan demam berdarah.

## C. Elbow method
Pada  tahapan  ini  untuk  menentukan  jumlah cluster yang  optimal  dengan  Sum  of  square  error  Saat nilainya turun secara drastis dan membentuk sudut yang lebih  kecil(membentuk  seperti  siku-siku  tangan),  maka nilai  k  optimalnya  telah  ditemukan.semakin  banyak jumlah datanya maka tingkat SSEnya semakin tinggi.
Tahap  1: tentukan  jumlah cluster ,  jumlah cluster ditentukan sebanyak 5, yang dimana perulangan dimulai dari  jumlah  K  -  1.tentukan  titik  pusat cluster secara random untuk iterasi pertama.
Tabel 6  Centroid random 2 Cent roid Obe sitas diab etes tuberc ulosis diare hiperte nsi Jumlah Pendu duk Cov id- 19 Cent roid 1 0.25 75 0.78 71 0.992 6 0.84 19 1.1329 1.3911 1.2 394 Cent roid 2 0.12 52 0.29 15 0.361 3 0.39 05 0.4684 0.5790 0.5 829
Tahap 2 : melakukan perhitungan SSE untuk setiap data ke-i dengan cluster nya
Tabel 7 Hitung SSE cluster 2 Data ke-i Perhitungan SSE -i (xi-ck)
∑ 2 2−1 ∑ 𝑥1∈2 ‖ 𝑥𝑖 − 𝑐𝑘 ‖ 2 2
(0.128837209  -       0.2575872091875)^2
(0.859891259               -0.7871183605)^2 (1.905882353 -        0.9926470588125)^2 (0.53748232- -        0.8419377651875)^2 (0.917912476             -1.13293354175)^2 (1.298979914 - 1.3911141199375)^2 (1.637540453     -   1.2394822006875)^2
∑ 2 2−1 ∑ 𝑥2∈2 ‖ 𝑥𝑖
− 𝑐𝑘 ‖ 2 2 (0.064883721     -    0.2575872091875)^2
(0.888331242     -          0.7871183605)^2
(0.211764706     -    0.9926470588125)^2
(1.21301273       -    0.8419377651875)^2 (1.120956782     -        1.13293354175)^2
(0.938602026 - 1.3911141199375)^2 (1.663430421 - 1.2394822006875)^2 .. .. ∑ 2 2−1 ∑ 𝑥30∈2 ‖ 𝑥𝑖
− 𝑐𝑘 ‖ 2 2 (0.223255814 - 0.12524916942857)^2 (0.237557507 - 0.29156957635714)^2 (0.752941176 - 0.36134453771429)^ (0.697029703 - 0.39050313185714)^2 (0.215004077 - 0.46843086228571)^2
(1.078592211 - 0.57903540014286)^2
Sehingga untuk setiap perhitungan dimulai dari data ke-i sampai jumlah data maksimal didapat hasil SSE untuk cluster 2 .
Tabel 8 Hasil SSE cluster 2 Data ke-i Nilai Penjumlahan 1 1.1617374208125
2
1.1794952916257
..
.. 30 0.64725958883863 Hasil penjumlahan total SSE dari data  ke-1  sampai  ke-30  didapat untuk cluster 2 = 29.357775054012
Tahap 3 : Menaikan jumlah cluster , perhitungan SSE ditambah  1 cluster sampai  dengan  jumlah cluster yang telah ditentukan. Lalu menentukan centroid yang baru.
Tabel 9. Centroid Random 3
Cen troi d Obesi tas diab etes tuber culos is diare hipert ensi Jumla h Pendu duk Covi d-19
Cen troi d 1
0.180 0 0.82 86 1.214 9 0.867 1 1.247 6 1.5324 1.28 68 Cen troi d 2 0.341 8 0.54 22 0.505 8 0.834 7 0.653 4 1.0125 0.58 29 Cen troi d 3
0.105 3 0.29 29 0.320 8 0.247 3 0.521 2 0.4915 1.00 08
Tahap 4 : Melakukan Perhitungan SSE kembali, dengan jumlah centroid baru 3.
Tahap  5  : lakukan  perhitungan  sampai  dengan  jumlah cluster ke-5,sehingga didapat hasil SSE tiap cluster dan selisihnya.dapat ditetapkan jumlah cluster yang optimal adalah  sebanyak  3  dengan  30  data  dan  7  variable  dari data  ,  karena  perpindahan  dari cluster 2  ke cluster 3 memiliki penurunan sel yang signifikan.
Tabel 10. Centroid Random 3
Cluster SSE Selisih (SSE i - SSE -i+1) 2 29.35 29.35 3 25.67 3.680 4 21.36 4.308 5 22.07 0.704

## D. K-Means Clustering
Dalam  tahapan  ini  akan    mengelompokan  data  yang memiliki  karakteristik  sama  akan  ditentukan  pada kelompok  yang  mana  ,  cara  kerja  k-mean  untuk pengelompokan  data  yaitu  menggunakan  rumus euclidean  distance  melihat  kedekatan  data  dengan centroid.
Tahap 1: Menentukan jumlah K/ cluster , pada tahapan ini  jumlah cluster ditentukan  dari  hasil  metode  elbow yang didapat jumlah k optimal sebanyak 3 cluster .
Tahap  2: Menentukan  Centroid  secara  acak  sebanyak dengan  jumlah cluster nya.  Sehingga  dapat  dilakukan perhitungan kedekatan data point dengan centroidnya.
Tabel 11. Centroid Random 3 C en tr oi d
Obes itas diabet es tuber culosi s diare hipert ensi Jumla h Pend uduk posit if vivid
1 0.35 8
0.273 2 0.772 1.047 2 0.88 6 2 0 0.756 0.894 2 1.752 1.539 0.90 6 3 0.05 8 0.792 0.494 0.017 1.150 1.150 0.89 9
Tahap  3  : Setelah  diketahui  centroid  untuk  masing- masing  variabel,  lalu  masuk  ke  proses  perhitungan euclidean  distance  untuk  menentukan  suatu  data  jarak paling dekatnya dengan centroid yang mana.
Tabel 12. Hitung jarak iterasi-1
Data ke 1 andir
Hitung Euclidean distance
𝑑 1,1 √∑ 6 𝑘=1 {𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 } 2 Data 1 , centroid 1 √ (0.128837209 − 0.358837209) 2 +(0.859891259 − 0.273525721) 2 +(1.905882353 − 2) 2 + (0.53748232  −  0.772842999) 2 + (0.917912476 − 1.047567274) 2
+(1.298979914 − 2) 2 +(1.637540453 − 0.886731392 ) 2
𝑑 1,2 √∑ 6 𝑘=1 {𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 } 2 Data 1 , centroid 2
√ (0.128837209 − 0) 2
+(0.859891259 − 0.756168967) 2 +(1.905882353 − 0.894117647) 2 + (0.53748232  − 0.017538897) 2 + (0.917912476 − 1.75292199) 2
+(1.298979914 − 1.539664178) 2
+(1.637540453 − 0.906148867 ) 2
𝑑 1,3 √∑ 6 𝑘=1 {𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 } 2 √ (0.128837209 − 0.058372093) 2
Data 1 , centroid 3
+ (0.53748232  −  0.928429986) 2 + (0.917912476 − 0.017538897) 2 +(1.298979914 − 1.150856211) 2
+(1.637540453 − 0.899676375 ) 2
Sehingga  didapat  centroid  untuk  data  1  ,hasilnya  pada tabel  berikut,  dari  jarak  terdekat  untuk  data  1  adalah centroid 1.
Tabel 13. Hasil jarak iterasi-1 Data ke 1 andir Nilai centroid Data 1 centroid 1 1.23811594713 Data 1 centroid 2 2.1166215014451 Data 1 centroid 3 1.7638958576596
Tahap  4  : melakukan  perhitungan  untuk  setiap  data dengan  centroid  terdekat  dan  menentukan  termasuk kepada cluster yang  mana  ,sehingga  didapat  hasilnya untuk iterasi pertama.
Tabel 14. Hasil cluster iterasi-1 No Kecamantan Cluster 1 Andir 1 2 Antapani 3
3
Arcamanik 3 4 Astanaanyar 3 . . . 30 Ujung Berung 3
Tahap 5 : Penentuan Centroid baru pertama,penentuan centroid  ini  dilakukan  agar  menyesuaikan  data  dengan centroid yang sebenarnya.Dilakukan penentuan centroid sampai dengan tidak ada perubahan centroid .
Tabel 15. Penentuan centroid baru iterasi-1
Centr oid Penentan centroid Centr oid ke 1 ( 1.637540453+2+0.886731392+0.705501618+0.912621359
5 ) ≈ 0.26424418575,(obesitas)
( 0.859891259+0.273525721+0.60811376+0.403178586+0.649100795
5 )
≈ 0.54642409025,(diabetes)
( 1.905882353+1.341176471+2+0.403178586+0.649100795 5 )
≈ 1.6470588235(tuberculosis) ( 0.53748232+0.772842999+0.540311174+0.704950495+1.14115983
5 )
≈ 0.789108911(diare) ( 0.917912476+1.047567274+0.472139168+0.877684153+1.012503398
5 )
≈ 0.96391682525(hipertensi) ( 1.298979914+2+0.611052687+1.722981737+1.064570407+1.893101272
5
, )
≈ 1.5216330145(jumlah penduduk)
( 1.637540453+2+0.886731392+0.705501618+0.912621359
5 ) ≈ 1.0355987055(positif covid)
Tahap 6 : Setelah centroid baru ditemukan, lakukan lagi langkah  untuk  menghitung  euclidean  distance  dengan
centroid  yang  baru  sampai  penentuan cluster menjadi tetap sehingga didapat cluster tetapnya. ,
Tabel 16. Hasil clustering No Kecamatan Cluster 1 Andir 1 2 Antapani 2 3 Arcamanik 1 4 Astanaanyar 3 . . . 30
Ujung Berung
2

## E. Rata-Rata Variable
Pada tahapan ini akan menentukan karakteristik cluster seperti  apa  dengan  menghitung  mean  dari variabel  sehingga  didapatkan  perbandingkan  setiap cluster .
Tahap 1 : Menghitung rata-rata variabel untuk variabel obesitas  yang  termasuk  kepada cluster 1, cluster 2  dan cluster 3.
Tabel 17. Hitung rata-rata variable obesitas
Perhitungan Proses Perhitungan
X
= 1 11 ∑ 𝑛 𝑖=1 1 𝑖 Nilai sample 1 1 11 ( 554+177+1543+357+1766+1886+562+0+28+144 2+201) ≈ 774 X = 1 8 ∑ 𝑛 𝑖=1 1 𝑖
Nilai sample 2
1 8 (279+0+975+620+8600+89+238+960) ≈ 1470
X = 1 11 ∑ 𝑛 𝑖=1 1 𝑖
Nilai sample 3 1 11 (1931+0+470+0+217+132+251+418+0+1039+
527) ≈ 453
Berdasarkan  perhitungan  yang  dihasilkan  dari masing-masing  variabel,  didapatkan  karakteristik  pada masing-masing cluster .
Tabel 18. Hasil hitung rata-rata variable clust
er obesit as diabe tes Tub ercu losis diare hipert ensi Jumlah
Pendud uk Pos itif cov
id
1 774 1092 58 2189 5217 112699 242
2 1470 750 28.5 2132 3031 83036 198
3 453 452 20 1094 2544 53308 125
Tahap 2 : menentukan karakteristik cluster dari rata-rata variabel  yang  didapat  dengan  cara  membandingkan jumlah rata-rata variabel.
1. Cluster 1 , memiliki karakteristik rata-rata variable diabetes  ,  tuberculosis,diare,hipertensi,  jumlah penduduk  dan  angka  positif cov  yang lebih  tinggi dari cluster 2 dan 3 .
2. Cluster 2 ,memiliki karakteristik rata-rata variabel,obesitas  yang  lebih  tinggi  dari cluster 1 dan 3.
3. Cluster 3,memiliki  karakteristik  rata-rata  variable obesitas
,diabetes,tuberculosis,diare,hipertensi,jumlah penduduk dan positif cov lebih kecil dari cluster 2 dan 1.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Evaluasi Hasil /Pengujian Cluster
1. Silhouette Coefficient
Berikut adalah tabel proses pengujian terhadap data komorbid,populasi dan covid dengan memasukkan sebanyak 3 cluster yang berbeda dapat dilihat pada Tabel 4.4.
Table 19. Silhouette coefficient score Jumlah Cluster Silhouette Coefficient Score 1 0.7> 2 0.6> 3 0.8>
Dari  hasil  pengujian  3 cluster yang  dimasukkan didapatkan cluster dengan jumlah 3 (tiga) yang memiliki nilai silhouette coefficient paling mendekati dengan nilai Si = 1 yaitu dengan nilai 0.8> pada jumlah cluster 3.
Gambar 2. Grafik silhouette
Nilai  silhouette  dapat  dikatakan  baik  apabila  bernilai positif karena titik pusat  sudah berada di  dalam cluster yang  tepat  sedangkan  jika  nilai  silhouette  dikatakan negatif  menandakan  terjadinya  overlapping  sehingga titik pusat berada diantara dua cluster .

## 2. Davies-bouldin index
Pengujian  dilakukan  terhadap  semua  data sebanyak  30  data  dan  7  variabel  dengan  memasukkan beberapa  titik  pusat  secara  acak  dan  jumlah cluster sebanyak  9  kemudian  dilakukan  perhitungan  davies bouldin index yang hasilnya didapat pada tabel
Tabel 20. Davies-Bouldin index score
Jumlah Cluster Davies-Bouldin index Score 2 0.580698159017849, 3 0.4384581806318664, 4 0.4736100293004229, 5 0.46715526070416385, 6 0.46036203228101585, 7 0.5018038950737858, 8 0.4839960637214656, 9 0.45368603694816023
dari hasil yang didapat dengan melakukan validasi jumlah  maksimal cluster ,jumlah cluster yang  baik adalah  3  karena  index  yang  paling  rendah  dari cluster yang lain dapat dilihat dalam grafik.
Gambar 3. Grafik  davies-bouldin index

## B. Visualisasi Cluster
Visualisasi cluster ini  ditampilkan  dengan menggunakan  sistem  informasi  geografis  untuk memetakan wilayah kecamatan kota bandung .terdapat 3 cluster yang  dimana  memiliki  warna  berbeda,  untuk cluster 1 berwarna merah dengan tingkat kasus Covid-19 tinggi dan faktor pengaruh terhadap Covid-19 juga tinggi , cluster 2  berwarna  kuning  dengan  tingkat  kasus  yang lebih rendah dari cluster 1 dan untuk cluster 3 memiliki tingkatan kasus Covid-19 dan faktor yang mempengaruhi lebih rendah dari cluster 1 dan cluster 3.
Gambar 4. Clustering

## 5. KESIMPULAN
dapat  disimpulkan  bahwa  wilayah  dibagi berdasarkan  karakteristik cluster nya  ,setiap cluster memiliki karakteristik yang berbeda,untuk wilayah yang termasuk  kepada cluster 1  yaitu  andir,arcamanik
68 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 2, November 2022, hlm. 61-69
babakan ciparay,bandung kulon,batununggal ,bojongloa kaler    bojongloa  kidul,cibeunying  kidul,coblong, kiaracondong dan sukajadi  memiliki karakteristik  nilai rata-rata  variable  diabetes,tuberculosis,diare,hipertensi, jumlah  penduduk  dan  angka  positif covid yang  lebih tinggi dari cluster 2 dan 3. untuk wilayah yang termasuk kepada cluster 2  antapani,buah  batu,cibeunying kaler,cibiru,  cicendo,regol,sukasari  dan  ujung  berung memiliki  karakteristik  rata-rata  variabel,obesitas  yang lebih  tinggi  dari cluster 1  dan  3.untuk  wilayah  yang termasuk kepada cluster 3 yaitu Astana Anyar,bandung kidul,bandung  wetan,  cidadap,  cinambo,  gedebage, lengkong, mandalajati, panyileukan, rancasari dan sumur bandung  memiliki  memiliki  karakteristik  nilai  rata-rata variabel obesitas,diabetes,tuberculosis,diare,hipertensi,jumlah penduduk dan positif covid lebih kecil dari cluster 2 dan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Bag, M. Ghosh, B. Biswas, and M. Chatterjee, “Understanding  the  spatio-temporal  pattern  of COVID-19 outbreak in India using GIS and India’s response  in  managing  the  pandemic,” Regional Science  Policy  and  Practice ,  vol.  12,  no.  6,  pp. 1063–1103, Dec. 2020, doi: 10.1111/rsp3.12359.
[2] K.  Tantrakarnapa,  B.  Bhopdhornangkul,  and  K. Nakhaapakorn, “Influencing factors of COVID-19 spreading:  a  case  study  of  Thailand,” Journal  of Public Health (Germany) , 2020, doi: 10.1007/s10389-020-01329-5.
[3] C.  Sohrabi et  al. ,  “World  Health  Organization declares  global  emergency:  A  review  of  the  2019 novel  coronavirus  ( COVID-19 ),” International Journal  of  Surgery , vol. 76. Elsevier Ltd, pp. 71– 76, Apr. 01, 2020. doi: 10.1016/j.ijsu.2020.02.034.
[4] A.  Mollalo,  B.  Vahedi,  and  K.  M.  Rivera,  “GIS- based spatial modeling of COVID-19 incidence rate in  the  continental  United  States,” Science  of  the Total  Environment ,  vol.  728,  Aug.  2020,  doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138884.
[5] M.  Yıldırım  and  A.  Güler,  “ COVID-19 severity, self-efficacy,  knowledge,  preventive  behaviors, and mental health in Turkey,” Death Studies , pp. 1– 8, 2020, doi: 10.1080/07481187.2020.1793434.
[6] B.  Gavin,  J.  Lyne,  and  F.  McNicholas,  “Mental health and the COVID-19 pandemic,” Irish Journal of  Psychological  Medicine ,  vol.  37,  no.  3. Cambridge University Press, pp. 156–158, Sep. 01, 2020. doi: 10.1017/ipm.2020.72.
[7] Y.  Gao,  M.  Liu,  Y.  Chen,  S.  Shi,  J.  Geng,  and  J. Tian,  “Association  between  tuberculosis  and COVID-19 severity  and  mortality:  A  rapid systematic  review  and  meta-analysis,” Journal  of Medical  Virology ,  vol.  93,  no.  1.  John  Wiley  and Sons  Inc,  pp.  194–196,  Jan.  01,  2021.  doi: 10.1002/jmv.26311.
[8] I.  Huang,  M.  A.  Lim,  and  R.  Pranata,  “Diabetes mellitus is associated with increased mortality and severity  of  disease  in COVID-19 pneumonia  –  A systematic  review,  meta-analysis,  and  meta-
regression: Diabetes and COVID-19 ,” Diabetes and Metabolic  Syndrome:  Clinical  Research  and Reviews , vol. 14, no. 4, pp. 395–403, Jul. 2020, doi: 10.1016/j.dsx.2020.04.018.
[9] Z.  Kang et  al. ,  “Obesity  is  a  potential  risk  factor contributing  to  clinical  manifestations  of COVID- 19 ,” International Journal of Obesity , vol. 44, no.
12, pp. 2479–2485, Dec. 2020, doi: 10.1038/s41366-020-00677-2.
[10]  X. Yang, J. Zhao, Q. Yan, S. Zhang, Y. Wang, and Y.  Li,  “A  case  of COVID-19 patient  with  the diarrhea as initial symptom and literature review,” Clinics  and  Research  in  Hepatology  and Gastroenterology ,  vol.  44,  no.  5,  pp.  e109–e112, Oct. 2020, doi: 10.1016/j.clinre.2020.03.013.
[11]  C.  H.  Zhang  and  G.  G.  Schwartz,  “Spatial Disparities in Coronavirus Incidence and Mortality in the United States: An Ecological Analysis as of May 2020,” Journal of Rural Health , vol. 36, no. 3, pp. 433–445, Jun. 2020, doi: 10.1111/jrh.12476.
[12]  covid19.go.id,  “satgas  penting  memahami  faktor penyebab lonjakan agar terhindar gelombang baru Covid-19 ,”  Oct.  2021,  Accessed:  Feb.  01,  2022. [Online]. Available: https://covid19.go.id/artikel/2021/10/05/satgas- penting-memahami-faktor-penyebab-lonjakan- agar-terhindar-gelombang-baru- Covid-19
[13]  R.  S.  Wardani,  Purwanto,  Sayono,  and  A. Paramananda, “ Cluster ing tuberculosis in children using  K-Means  based  on  geographic  information system,”  in AIP  Conference  Proceedings ,  Jun. 2019, vol. 2114. doi: 10.1063/1.5112483.
[14]  Z.  Kang et  al. ,  “Obesity  is  a  potential  risk  factor contributing  to  clinical  manifestations  of COVID- 19 ,” International Journal of Obesity , vol. 44, no. 12, pp. 2479–2485, Dec. 2020, doi: 10.1038/s41366-020-00677-2.
[15]  A.  Mollalo,  B.  Vahedi,  and  K.  M.  Rivera,  “GIS- based spatial modeling of COVID-19 incidence rate in  the  continental  United  States,” Science  of  the Total  Environment ,  vol.  728,  Aug.  2020,  doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138884.
[16]  D.  Marutho,  S.  Hendra  Handaka,  and  E.  Wijaya, “The Determination of Cluster Number at k-mean using  Elbow  Method  and  Purity  Evaluation  on Headline News.”
[17]  statmat.net,  “Cara  Menghitung  Nilai  Rata-rata dalam  Statistika  dan  Contohnya,” statmat.net , 2020. https://www.statmat.net/cara-menghitung- nilai-rata-rata/ (accessed Feb. 01, 2022).
[18]  F. Nur, R. Fauzan, J. Aziz, B. Darma Setiawan, and I.  Arwani,  “Implementasi  Algoritma  K-Means untuk Klasterisasi Kinerja Akademik Mahasiswa,” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[19]  M. D. Kartikasari, “Self-Organizing  Map Menggunakan Davies-Bouldin Index dalam Pengelompokan  Wilayah  Indonesia  Berdasarkan Konsumsi  Pangan,” Jambura Journal of Mathematics , vol. 3, no. 2, pp. 187–196, Jul. 2021,
doi: 10.34312/jjom.v3i2.10942.
[20]  A.  Murad  and  B.  F.  Khashoggi,  “Using  GIS  for disease  mapping  and cluster ing  in  Jeddah,  Saudi Arabia,” ISPRS  International  Journal  of  Geo- Information ,  vol.  9,  no.  5,  May  2020,  doi: 10.3390/ijgi9050328.