## K-Means Clustering Data COVID-19
R. A. Indraputra 1 , R. Fitriana 2*
1,2 Jurusan Teknik Industri Universitas Trisakti Jln. Kyai Tapa No. 1 Jakarta 11440
1 rane063001800001@std.trisakti.ac.id
2 rinaf@trisakti.ac.id (penulis korespondensi)

## (Makalah: Diterima Agustus 2020, direvisi Desember 2020, dipublikasikan Desember 2020)
Intisari— Pandemi  COVID-19 merupakan suatu  kejadian yang  menimbulkan banyak sekali data yang sulit diolah. Data-data yang sangat penting seperti jumlah infeksi yang terkonfirmasi, jumlah kematian, dan jumlah orang yang pulih dapat diperoleh dari database seperti  Kaggle,  akan  tetapi  data  tersebut  perlu  diolah  lagi  agar  dapat  menjadi  berguna.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memperoleh dan mengolah data COVID-19 yang terdapat pada Kaggle mengunakan metode Data Mining yaitu K-Means Clustering Untuk  K-Means  Clustering  pada  penelitian  ini,  akan  digunakan  tiga  metode  untuk  mengolah  data  yaitu  pengolahan  menggunakan software Microsoft Excel, dan software Data Mining yaitu Weka dan KNIME. Dari hasil pengolahan data, diperoleh dua cluster data, dimana cluster 2 memiliki jumlah terjangkit dan  meninggal yang lebih tinggi dibandingkan dengan  cluster 1, maka daerah-daerah cluster tersebut perlu diprioritaskan penanganannya.
Kata kunci — Data Mining, Big Data, Clustering , K-Means, COVID-19, Microsoft Excel, Weka, KNIME
Abstract— The COVID-19 pandemic is an event that has generated lots of data that are difficult to process. Crucial data such as number of confirmed infections, number of deaths, and number of people recovered can be obtained from databases such as Kaggle, however these  data  needs  to  be  processed  further  to  become  useful.  The  purpose  of  this  research  is  to  obtain  and  process  COVID-19  data contained in Kaggle using Data Mining method namely K-Means Clustering Therefore, to process Big Data such as this, a Data Mining technique can be used which is Clustering. For K-Means Clustering in this research, there will be three methods used to process this data which is processing using the Microsoft Excel software, and using the Weka and KNIME Data Mining software. From the data processing results, two data clusters are obtained, in which cluster 2 have higher number of confirmed cases and deaths compared to cluster 1, thus the regions in that cluster needs priority in handling.
Keywords — Data Mining, Big Data, Clustering , K-Means, COVID-19, Microsoft Excel, Weka, KNIME

## I. P ENDAHULUAN
Pandemi COVID-19 merupakan pandemi berskala global yang  memiliki  dampak  dan  konotasi  yang  menjangkau seluruh pelosok bumi ini. Pandemi ini disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 ( Severe acute respiratory syndrome coronavirus  2 ),  yang  memiliki  simptom  umum  berupa demam,  batuk  kering,  kelelahan,  nyeri  dan  sakit,  sakit tenggokan, dan  lain-lain. Virus  ini sangat berbahaya karena dapat juga mengakibatkan simptom mematikan seperti sesak napas, rasa sakit pada dada, dan kesulitan untuk berbicara dan bernapas,  hingga  dapat  berujung  kepada  kematian.  Orang dengan sistem imun yang lemah dan orang lanjut usia (lansia) terutama  sangat  rentan  terhadap  infeksi  virus  ini  beserta dampak-dampaknya.
Virus ini ditentukan berasal mula dari sebuah pasar basah pada  kota  Wuhan  di  Cina,  dan  telah  menyebar  ke  hampir seluruh negara di dunia. Kelelawar, ular, dan berbagai hewan eksotis lain hingga kini masih dianggap sebagai vektor virus Corona  atau  COVID-19.  Terlepas  dari  benar-tidaknya informasi  tersebut,  COVID-19  membuktikan  diri  mampu menular  antarmanusia.  Penularan  sangat  cepat  hingga Organisasi  Kesehatan  Dunia  WHO  menetapkan  pandemi
virus Corona atau COVID-19 pada tanggal 11/3/2020. Virus ini  sangat  cepat  untuk  menyebar  karena  metode  penularan dari  manusia  ke  manusia-nya  yang  sangat  efektif  yaitu melalui close contact (kontak dekat) dan respiratory droplets seperti batuk atau bersin.
Pandemi  atau  epidemi  global  mengindikasikan  infeksi COVID-19 yang sangat cepat hingga hampir tak ada negara atau  wilayah  di  dunia  yang  absen  dari  virus  Corona. Peningkatan jumlah kasus terjadi dalam waktu singkat hingga butuh penanganan secepatnya. Sayangnya, hingga kini belum ada obat spesifik untuk menangani kasus infeksi virus Corona atau  COVID-19.  WHO  menyatakan  saat  ini  Eropa  telah menjadi  pusat  pandemi  virus  Corona  secara  global.  Eropa memiliki lebih banyak kasus dan kematian akibat COVID-19 dibanding China. Jumlah total kasus  virus Corona, menurut WHO, kini lebih dari 136 ribu di sedikitnya 123 negara dan wilayah.  Dari  jumlah  tersebut,  nyaris  81  ribu  kasus  ada  di wilayah China daratan. Italia, yang merupakan negara Eropa yang terdampak virus Corona terparah, kini tercatat memiliki lebih dari 15 ribu kasus. [1]
Hingga  pada  tanggal  27/11/2020,  telah  tercatat  60.9  juta kasus,  dengan  39  juta  orang  tercatat  pulih  dan  1.43  juta kematian  tercatat.  Data  jumlah  kasus  terkonfirmasi,  pulih, dan kematian ini sangatlah bervariasi dari tempat ke tempat,
yang  dikarenakan  perbedaan  kebijakan  dan  kemampuan pemerintah  tiap-tiap  tembat  untuk  melakukan  tindakan pencegahan  dan  penindakan  terhadap  pandemi  ini  seperti social distancing, tracing dan testing .
Data-data masing-masing daerah ini dapat ditemukan dan diakses pada website database seperti Kaggle, namun karena ada banyaknya data yang tersedia, maka Big Data seperti ini sangatlah  sulit  untuk  dimanfaatkan  secara  baik.  Maka,  agar dapat  diperoleh  informasi  yang  berguna  dan  mudah  untuk digunakan,  dapat  digunakan  teknik Data  Mining untuk mengolah data dengan jumlah sebesar ini. Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah teknik Clustering , terutamanya K-Means Clustering , dimana data dikategorikan berdasarkan mean terdekat,  sehingga  daerah-daerah  dapat  dikategorikan menjadi  kluster-kluster  berdasarkan  dampak  COVID  pada daerah  tersebut,  dan  prioritisasi  bantuan  COVID  dapat ditentukan  dan  diarahkan  berdasarkan  informasi  kluster tersebut, sehingga penindakan terhadap pandemi COVID-19 ini dilakukan secara seefektif mungkin.
Secara sederhana Data Mining adalah penambangan atau penemuan  informasi  baru  dengan  mencari  pola  atau  aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar [2]. Data mining juga disebut sebagai serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara  manual  dari  suatu  kumpulan  data  [3]. Data mining , sering juga disebut sebagai knowledge discovery in database (KDD).  KDD  adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan, pemakaian data, historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar [4].
Data mining  adalah  kegiatan  menemukan  pola  yang menarik  dari  data  dalam  jumlah  besar,  data  dapat  disimpan dalam database , data warehouse ,  atau  penyimpanan informasi lainnya. Data mining berkaitan dengan bidang ilmu –ilmu  lain,  seperti database system , data warehousing , statistik, machine learning , information retrieval ,  dan komputasi  tingkat  tinggi.  Selain  itu, data mining didukung oleh  ilmu  lain  seperti neural network ,  pengenalan  pola, spatial data analysis , image database , signal processing [5]. Data mining didefinisikan  sebagai  proses  menemukan pola-pola  dalam  data.  Proses  ini  otomatis  atau  seringnya semiotomatis. Pola yang ditemukan harus penuh arti dan pola tersebut  memberikan  keuntungan,  biasanya  keuntungan secara  ekonomi.  Data  yang  dibutuhkan  dalam  jumlah  besar [6]. Karakteristik data mining sebagai berikut :
 Data mining berhubungan dengan penemuan sesuatu yang  tersembunyi  dan  pola  data  tertentu  yang  tidak diketahui sebelumnya.
 Data mining biasa  menggunakan  data  yang  sangat besar.  Biasanya  data  yang  besar  digunakan  untuk membuat hasil lebih dipercaya.
 Data mining berguna untuk membuat keputusan yang kritis, terutama dalam strategi [2].
Berdasarkan  beberapa  pengertian  tersebut  dapat  ditarik kesimpulan bahwa data mining adalah suatu teknik menggali informasi  berharga  yang  terpendam  atau  tersembunyi  pada
suatu  koleksi  data  ( database )  yang  sangat  besar  sehingga ditemukan  suatu  pola  yang  menarik  yang  sebelumnya  tidak diketahui.  Kata mining sendiri  berarti  usaha  untuk mendapatkan  sedikit  barang  berharga  dari  sejumlah  besar material dasar. Karena itu data mining sebenarnya memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan ( artificial intelligence ), machine learning ,  statistik  dan database . Beberapa metode yang sering disebut-sebut dalam literatur  data  mining  antara  lain clustering, classification, association rules mining, neural network, genetic algorithm dan lain-lain [3].
Menurut Eaton, Dirk, Tom, George, & Paul [7], Big Data merupakan  istilah  yang  berlaku  untuk  informasi  yang  tidak dapat  diproses atau dianalisis  menggunakan alat tradisional. Menurut  Dumbill  [8], Big Data adalah  data  yang  melebihi proses kapasitas dari kovensi sistem database yang ada. Data terlalu  besar  dan  terlalu  cepat  atau  tidak  sesuai  dengan struktur  arsitektur  database  yang  ada.  Untuk  mendapatkan nilai  dari  data,  maka  harus  memilih  jalan  altenatif  untuk memprosesnya.
Berdasarkan  pengertian  para  ahli  di  atas,  dapat disimpulkan  bahwa Big Data adalah  data  yang  memiliki volume  besar  sehingga  tidak  dapat  diproses  menggunakan alat  tradisional  biasa  dan  harus  menggunakan  cara  dan  alat baru untuk mendapatkan nilai dari data ini.
Clustering adalah proses pengelompokan benda serupa ke dalam  kelompok  yang  berbeda,  atau  lebih  tepatnya  partisi dari  sebuah  data  set  kedalam  subset,  sehingga  data  dalam setiap subset  memiliki arti  yang bermanfaat. Dimana dalam cluster terdiri dari kumpulan benda-benda yang mirip antara satu  dengan  yang  lainnya  dan  berbeda  dengan  benda  yang terdapat  pada cluster lainnya.  Algoritma clustering terdiri dari dua bagian yaitu secara hierarkis dan secara partisional. Algoritma  hierarkis  menemukan cluster secara  berurutan dimana cluster ditetapkan sebelumnya, sedangkan alogritma partisional menentukan semua kelompok pada waktu tertentu. Clustering juga  bisa  dikatakan  suatu  proses  dimana mengelompokan  dan  membagi  pola  data  menjadi  beberapa jumlah data set sehingga akan membentuk pola yang serupa dan dikelompokan pada cluster yang sama dan memisahkan diri  dengan  membentuk  pola  yang  berbeda  ke cluster yang berbeda.  Pada  ulasan  mengenai clustering -nya,  Madhulatha mengidentifikasi  teknik-teknik clustering yang  umum digunakan  dan  pengertiannya,  beserta  algoritma clustering yang  ada,  manfaat  dan  pengaplikasiannya,  dan  juga kekurangannya [9]. Bataineh et.al. membandingkan beberapa metode clustering yang  ada  pada  ulasan  mereka,  seperti Fuzzy  C-Mean (FCM)  dan Subtractive  Clustering, berdasarkan validitas hasil cluster mereka. [10]. Clustering dapat  memainkan  peran  penting  dalam kehidupan  sehari-hari,  karena  tidak  bisa  lepas  dengan sejumlah data yang menghasilkan informasi untuk memenuhi kebutuhan  hidup.  Salah  satu  sarana  yang  paling  penting dalam hubungan dengan data adalah untuk mengklasifikasikan  atau  mengelompokkan  data  tersebut  ke
dalam  seperangkat  kategori  atau cluster . Clustering dapat ditemukan dibeberapa aplikasi yang ada di berbagai bidang. Sebagai  contoh  pengelompokan  data  yang  digunakan  untuk menganalisa  data  statistik  seperti  pengelompokan  untuk pembelajaran  mesin, data mining ,  pengenalan  pola,  analisis citra  dan  bioinformatika.  Varghese et.al. menggunakan clustering sebagai  metodologi  untuk  melakukan  analisis terhadap data siswa untuk mengkarakterisasi pola performansi siswa [11].
Algoritma K - means merupakan  salah  satu  algoritma dengan    partitional,  karena K-Means didasarkan  pada penentuan  jumlah  awal  kelompok  dengan  mendefinisikan nilai centroid awalnya.  Algoritma K-means menggunakan proses secara berulang-ulang  untuk mendapatkan  basis data cluster .  Dibutuhkan  jumlah cluster awal    yang  diinginkan sebagai  masukan  dan  menghasilkan  titik centroid akhir sebagai output. Metode K-means akan memilih pola k sebagai titik  awal centroid secara  acak  atau  random.  Jumlah  iterasi untuk mencapai cluster centroid akan dipengaruhi oleh calon cluster centroid awal secara random. Sehingga didapat cara dalam pengembangan algoritma dengan menentukan centroid cluster yang dilihat dari kepadatan data awal yang tinggi agar mendapatkan  kinerja  yang  lebih  tinggi.  Hung  et.  al. menggunakan  algoritma K-Means ini  dalam  penelitian mereka  untuk  meningkatkan  kecepatan  metode clustering dengan  cara  membuat  penentuan centroid yang  lebih sederhana [12].
Dalam  penyelesaiannya,  algoritma K-Means akan menghasilkan  titik centroid yang  dijadikan  tujuan  dari algoritma K-Means . Setelah iterasi K-Means berhenti , setiap objek dalam dataset menjadi anggota dari suatu cluster . Nilai cluster ditentukan  dengan  mencari  seluruh  objek  untuk menemukan cluster dengan  jarak  terdekat  ke  objek. Algoritma K-means akan  mengelompokan  item  data  dalam suatu  dataset  ke  suatu cluster berdasarkan  jarak  terdekat. Pada  penelitian  mereka,  Bangoria et.al. melakukan  survei terhadap  efisiensi  berbagai  jenis  algoritma clustering  K- means yang berbeda terhadap efisiensinya dalam menentukan nilai pusat [13]. Nilai centroid awal yang dipilih secara acak yang  menjadi  titik  pusat  awal,  akan  dihitung  jarak    dengan semua  data  menggunakan  rumus Euclidean Distance .  Data yang memiliki jarak pendek terhadap centroid akan membuat sebuah cluster . Proses ini berkelanjutan sampai tidak terjadi perubahan  pada  setiap  kelompok.  Agrawal  dan  Gupta melakukan  survei  dan  analisis  terhadap  metode  ini  beserta usulan  untuk  memperbaiki  kekurangan-kekurangan  yang dimiliki  oleh  algoritma K-Means agar  dapat  menjadi  lebih efisien [14].
K-Means  Clustering merupakan  salah  satu  metode clustering non-hirarki  yang  mengelompokkan  data  dalam bentuk  satu  atau  lebih cluster /kelompok.  Data-data  yang memiliki karakteristik  yang sama dikelompokan dalam satu cluster /kelompok yang lain sehingga data yang berada dalam satu cluster kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil.
Fitriana et.al. menggunakan  metode K-Means  Clustering ini untuk membuat model data mining dalam menyelesaikan masalah  pengukuran  dan  analisis  proses  pemasaran  produk roti  pada  pabrik  roti  untuk  membantu  pemgambilan keputusan  bagian  pemasaran  pada  pabrik  roti  tersebut, membagi jumlah sisa roti menjadi dua kluster yaitu kategori sisa roti yang rendah dan kategori sisa roti yang tinggi [15]. Fitriana et.al menggunakan  data  mining  dengan  metode klasifikasi  dengan  algoritma  decision  tree,  dimana pengambilan  keputusan  perusahaan  untuk  produk  tipe  1 common rail dengan 10 paremeter penting. [16]
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memperoleh  dan mengolah  data  COVID-19  yang  terdapat  pada  Kaggle mengunakan metode Data Mining yaitu K-Means Clustering , dimana  data  dikategorikan  berdasarkan mean terdekat, sehingga daerah-daerah dapat dikategorikan menjadi kluster- kluster  berdasarkan  dampak  COVID  pada  daerah  tersebut, dan  prioritisasi  bantuan  COVID  dapat  ditentukan  dan diarahkan  berdasarkan  informasi  kluster  tersebut,  sehingga penindakan  terhadap  pandemi  COVID-19  ini  dilakukan secara seefektif mungkin.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data COVID-19  yang  diperoleh  dari  website database yaitu Kaggle.  Pada database ini  terdapat  informasi  yaitu  nomor data, tanggal observasi, provinsi/ state, negara/daerah, tanggal update terakhir,  jumlah  kasus  yang  dikonfirmasi,  jumlah kematian, dan jumlah orang yang pulih.
Metodologi  pengolahan  data  yang  digunakan  adalah metodologi data mining yaitu data cleasing, data integration, data  selection,  data  scaling,  data  preprocessing,  data clustering, dan data analysis . Dalam tahap pembersihan data hal yang dilakukan adalah pembersihan data yang merupakan outlier ,  tidak  lengkap,  dan  memilih  sampel  data  yang  akan digunakan untuk penelitian ini yaitu sebanyak 48 jumlah data.
Untuk  mengolah  data  ini  digunakan  metode K-Means Clustering dengan  tiga  cara yang berbeda,  yaitu menggunakan  rumus  dan software Microsoft  Excel ,  dan menggunakan software data  mining yaitu Weka dan Knime . Untuk  penelitian  ini  jumlah cluster yang  akan  digunakan adalah  2 cluster agar  hasil  konsisten  dan  hasil  perhitungan ketiga  metode  akan  dianalisis  hasilnya  untuk  menentukan kesimpulan dari penelitian ini.
Gambar 1. Flowchart Metodologi Data Mining Gambar 2. Flowchart Metodologi Pengolahan Data

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Untuk dataset yang  diperoleh,  pertama  sebelum  diolah perlu  dilakukan  pembersihan  data  ( data  cleaning )  dan pengambilan sampel, karena ukuran data yang tersedia terlalu besar dan penelitian ini dilakukan untuk tujuan hanya untuk menguji metode clustering tersebut. Akan tetapi, metode ini tetap  feasibel  apabila  seluruh Big  Data memang  mau  di - cluster .  Maka,  tahap  pertama  dalam  pengolahan  data  ini adalah pembersihan data  yaitu  menghapus subset data yang tidak  menjadi  perhatian  dari  penelitian  ini,  seperti  tanggal observasi  dan  tanggal update terakhir.  Maka,  tersisa informasi  yaitu  nomor  data,  provinsi/ state ,  negara/daerah, dan metode peng- cluster -an data ini yaitu jumlah kasus yang dikonfirmasi, jumlah kematian, dan jumlah orang yang pulih (yang  berarti  untuk clustering ini  terdapat  3  variabel) Kemudian  dipilih  sampel  data  acak  sebanyak  48  set  data dengan  variasi  yang  baik  agar  kluster  terlihat  dengan  jelas. Diperolehlah tabel data berupa seperti ini:
T ABEL I D ATA C OVID -19 Y ANG T ELAH D IBERSIHKAN [17] No Province/ State Country/ Region Confirmed Deaths Recovered 1 Quindio Colombia 2941 87 1905 2 Quintana Roo Mexico 11478 1598 9485 3 Rajasthan India 118793 1367 98812 4 Reunion France 3501 15 2482 5 Rheinland Germany 10246 248 9271 6 Rhode Island US 24177 1102 0 7 Rio Grande Brazil 67459 2355 39924 8 Rio Grande Brazil 177485 4472 165170 9 Rio de Janeiro Brazil 253756 17798 232036 10 Risaralda Colombia 10239 220 7579 11 Rivne Oblast Ukraine 11459 155 8990 12 Rondonia Brazil 63781 1312 54687 13 Roraima Brazil 48302 613 15324 14 Rostov Oblast Russia 20604 460 16436 15 Ryazan Oblast Russia 7891 49 6614 16 Saarland Germany 3306 176 3039 17 Sachsen Germany 6855 228 5952 18 Anhalt Germany 2500 67 2239 19 Saga Japan 242 0 244 20 Barthelemy France 45 0 25 21 St. Petersburg Russia 41359 2817 28141 22 Saint Pierre France 12 0 6 23 Saitama Japan 4481 100 4078 24 Republic Russia 8807 95 6748 25 Sakhali Oblast Russia 5347 0 3802 26 Samara Oblast Russia 10999 177 8547 27 San Andres Colombia 1055 10 445 28 San Luis Mexico 22100 1601 19656 29 San Martin Peru 16759 693 0 30 Santa Catarina Brazil 207692 2671 196530 31 Santander Colombia 28751 1209 22261 32 Sao Paulo Brazil 945422 34266 818593 33 Saratov Oblast Russia 14755 95 9789 34 Sardegna Italy 3405 145 1515 35 Saskatchewan Canada 1830 24 1673 36 Schleswig Germany 4498 161 4068 37 Scotland UK 25495 2508 0 38 Sergipe Brazil 76193 1993 70008 39 Sevastopol Ukraine 865 25 565 40 Shaanxi China 402 3 374 41 Shandong China 832 7 816 42 Shanghai China 977 7 926 43 Shanxi China 203 0 203 44 Shiga Japan 481 8 451 45 Shimane Japan 138 0 137 46 Shizuoka Japan 522 2 494 47 Sichuan China 675 3 656 48 Sicilia Italy 6234 303 3519
Setelah  data  dibersihkan,  dilakukan  plot  data confirmed vs deaths untuk  melihat  apabila  terdapat outlier ,  dan  ternyata terdapat  3 outlier maka  outlier  tersebut  perlu  dibersihkan terlebih  dahulu  dari  data.  Dari scatter  graph ini  juga  dapat diperkirakan berapa cluster yang akan terbentuk.
Gambar 3. Grafik scatter graph untuk mengidentifikasi terdapatnya outlier .
Sehabis outlier dibersihkan, untuk setiap kolom ditentukan nilai minimum, maximum dan median sebagai perkiraan kasar awal dari kluster, menggunakan fungsi =MIN(), =MAX(), dan =MEDIAN() dari Excel . Karena nilai maximum yaitu pada data ke-32  dibersihkan  dari  data  karena  merupakan outlier ,  maka perkiraan-nya  hanya  akan  dua cluster yang  digunakan  yaitu cluster minimum yang berpusat pada data ke-22 (12, 0, 6) dan cluster median yang berpusat pada data ke-15 (7891, 49, 6614). Untuk rumus median berupa [18]
     2 ) ( n X X Med (1)

## X = daftar urutan nilai pada dataset
n = jumlah data pada dataset
Kemudian,  dilakukan  perhitungan Euclidean  Distance menggunakan  fungsi  =SUMXMY2()  yang  merupakan perhitungan sum of square pengurangan antara matriks masing- masing  data  dengan  matriks  data  yang  ditentukan  menjadi cluster awal dengan rumus [19]:
   2 ) ( 2 Y X SUMXMY (2)

## X = nilai dari dataset 1
Y = nilai dari dataset 2
Ini  digunakan  untuk  menentukan  estimasi  jarak  dari  data tersebut kepada cluster , karena metode Clustering K-Means ini mengkategorikan berdasarkan jarak terdekat. Data dimasukkan kedalam cluster 1  atau  2  berdasarkan  jarak  terdekatnya, menggunakan  fungsi  =MIN().  Dan  dari  hasil  tersebut, diperoleh hasil cluster awal berupa:
T ABEL II H ASIL C LUSTER ING DENGAN M ICROSOFT E XCEL
Case Cluster 1 Cluster 2 Confirmed Deaths Recovered Confirmed Deaths Recovered 1 2941 87 1905 2 11478 1598 9485 3 118793 1367 98812 4 3501 15 2482
5 10246 248 9271 6 24177 1102 0 7 67459 2355 39924 8 177485 4472 165170 9 253756 17798 232036 10 10239 220 7579 11 11459 155 8990 12
63781 1312 54687 13 48302 613 15324 14 20604 460 16436 15
7891
49 6614
16 3306 176 3039 17 6855 228
5952
18 2500 67 2239 19 242 0 244 20 45 0 25 21 41359
2817 28141 22 12 0
6 23
4481 100 4078 24 8807 95 6748 25 5347 0 3802 26 10999 177 8547
27 1055
10 445 28
22100 1601 19656 29 16759 693 0 30 207692 2671 196530 31 28751 1209 22261 33 14755 95 9789
34
3405 145 1515 35 1830 24 1673
36
4498
161 4068 37
25495 2508 0 38 76193 1993 70008
39 865 25 565 40 402 3 374 41 832 7 816 42 977 7 926 43 203 0 203 44 481 8 451 45 138 0 137 46 522 2 494 47 675 3
656 48 6234 303 3519 Mean 1259.5789 30.47368 957.63158 46642.67857 1657.143 37408.1071
T ABEL III T ABEL K ESIMPULAN C LUSTER ING E XCEL
Cluster Jumlah Data
1 29 2
19
Untuk  menghitung  tingkat  keakurasian cluster ,  dapat digunakan  perhitungan Sum  of  Square  Error (SSE).  Semakin kecil  nilai  SSE,  maka  semakin  akurat  perkiraan clustering menggunakan K-Means ini.  Rumus Sum  of  Square  Error adalah [20]
     K i C x i i x m dist SSE 1 2 ) , ( (3)
x = poin data pada cluster C i m i = poin perwakilan untuk cluster C i
Untuk  iterasi  pertama  ini  diperoleh  nilai  SSE  sebesar 286778721384. Maka, sebaiknya dilakukan clustering kembali menggunakan Cluster K-Means baru yang telah diperoleh yaitu
(1259.5789,30.47368,957.63158) untuk cluster 1 dan (46642.67857,1657.143,37408.1071) untuk cluster 2, menggunakan  tahap-tahap  yang  sama  dengan  tadi.  Untuk iterasi  kedua,  diperoleh  nilai  SSE  sebesar  183006796028. Terlihat  bahwa  nilai  SSE  mengecil  secara  signifikan,  maka berarti  iterasi cluster kedua  ini  jauh  lebih  akurat  daripada cluster pertama. Untuk hasil estimasi paling optimal, sebaiknya dilakukan reiterasi  hingga perubahan nilai SSE  menjadi tidak signifikan lagi setelah reiterasi.
Data  juga  dapat  diolah  menggunakan  teknik clustering menggunakan software  Weka. Pertama,  pada  bagian preprocess keluarkan atribut yang tidak akan digunakan yaitu date  observed dan date  last  updated .  Kemudian,  buka  tab cluster dan untuk metode clusterer pilih metode SimpleKMeans . Untuk cluster  mode ,  gunakan use  training  set dan  klik Start . Maka diperoleh hasil clustering Weka berupa ini:
Gambar 4. Hasil perhitungan Clustering Weka

## Gambar 5. Visualisasi Clustering Weka
Untuk clustering menggunakan KNIME ,  pertama  buka training  set untuk node  repository  Clustering .  Maka  akan muncul node  CSV  Reader untuk  membaca  data COVID-19 yang  sudah  dalam  bentuk  format .csv ,  yang  kemudian terhubung  pada node  Partitioning untuk  membagi  data,  yang terbuhung  dengan  dua node ,  yaitu node  k-Means untuk menentukan nilai K-Means pada data dan melakukan clustering dan node Cluster Assigner yang menugaskan cluster pada data point baru.
Untuk visualisasi data, terdapat node Color Manager yang memberikan  warna-warna  yang  berbeda  pada  kelas  yang berbeda, node  Shape  Manager yang  memberikan  bentuk berbeda pada cluster yang berbeda, dan node Scatter Plot yang membuat scatter diagram .
Gambar 6. Layout node repository K-Means Clustering dengan KNIME .
Apabila  seluruh node telah di- setup dengan  lengkap, maka hal  yang  tinggal  perlu  dilakukan  adalah  memasukan  data COVID-19 pada CSV  Reader ,  menentukan  warna  dan  bentuk visualisasi  yang  diinginkan dan  meng- execute seluruh node, dan memilih opsi Open Views untuk menghasilkan visualisasi clustering yang diperoleh.
Gambar 7. Visualiasi Clustering KNIME .

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan yang didapatkan adalah sampel data ini dapat dibagi menjadi 2 cluster , dimana pada cluster 1 terdapat 29 data dan pada cluster 2 terdapat 19 data. Dengan informasi ini, dapat diketahui cluster daerah-daerah yang memerlukan penangangan  COVID-19  yang  lebih  darurat,  dimana  pada sampel  ini  merupakan cluster 2 dengan  jumlah terjangkit dan meninggal yang lebih tinggi dibandingkan dengan cluster 1.

## R EFERENSI
[1] R. Widiyani.  Latar  Belakang Virus Corona, Perkembangan hingga Isu Terkini,  2020.  [Online]  Available:  https://news.detik.com/berita/d- 4943950/latar-belakang-virus-corona-perkembangan-hingga-isu-terkini
[2] Davies  and  P.  Benyon.  “Database  Systems  Third  Edition”,  Palgrave, Macmillan, New York, 2004.
[3] I.  Pramudiono. Pengantar  Data  Mining  :  Menambang  Permata Pengetahuan di Gunung Data , 2007. [Online] Available: http://www.ilmukomputer.org/wpcontent/uploads/2006/08/iko-
datamining
[4] B.  Santoso.  “Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2007.
[5] J. Han dan M. Kamber. Data Mining Concepts and Techniques Second Edition . San Francisco: Morgan Kauffman, 2006.
[6] I.H.  Witten  dan  E.  Frank. Data  Mining:  Practical  Machine  Learning Tools  and  Techniques .  Biomedical  Engineering  Online  –  BIOMED ENG ONLINE. 5. 1-2, 2006.
[7] C. Eaton, D. Dirk, D. Tom, L. George, dan Z. Paul. Understanding Big
Data. Mc Graw Hill, n.d.
[8] E. Dumbill. Big Data Now Current Perspective. O'Reilly Media, 2012.
[9] T. Madhulatha. An Overview on Clustering Methods . IOSR Journal of Engineering, 2012. 2. 10.9790/3021-0204719725.
[10] K.M.  Bataineh,  M.  Naji,  dan  M.  Saqer. A  Comparison  Study  between Various Fuzzy Clustering Algorithms . Jordan Journal of Mechanical and Industrial Engineering, Vol 5 No. 4. Irbid, 2011.
[11] Varghese,  Bindiya  dan  Unnikrishnan,  Avittathur,  dan  K.  Jacob. Clustering  Student  Data  to  Characterize  Performance  Patterns . International Journal of Advanced Computer Science and Applications Special Issue, 2011. 10.14569/SpecialIssue.2011.010322.
[12] M.  Hung,  J.  Wu,  J.H.  Chang,  dan  D.  Yang. An  Efficient  k-Means Clustering Algorithm Using Simple Partitioning . Journal of Information Science and Engineering. 21. 1157-1177. 2005.
[13] B.  Bangoria,  N.  Mankad,  dan  V.  Pambhar. A  Survey  on  Efficient Enhanced  K-Means  Clustering  Algorithm. International  Journal  for Scientific Research & Development, I(9), pp.1698-700, 2013.
[14] A.  Agrawal  dan  H.  Gupta. Global  K-Means (GKM) Clustering Algorithm:  A  Survey. International  Journal  of  Computer  Applications, 2013. 79. 20-24. 10.5120/13713-1472.
[15] R. Fitriana, J. Saragih, dan B. A.  Hasyati. Perancangan Model Sistem Intelijensia  Bisnis  untuk  Menganalisis  Pemasaran  Produk  Roti  di Pabrik  Roti  Menggunakan  Metode    Data  Mining  dan  Cube .  Jurnal Teknologi Industri Pertanian, 28(1), p.113-126, 2018.
[16] R.Fitriana,  J.Saragih,  and  S.D.Fauziah.  “Quality  improvement  on Common  Rail  Type-1  Product  using  Six  Sigma  Method  and  Data Mining on Forging Line in PT. ABC .” ISIEM 12. IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 847 012038, 2020,
[17] Novel  Corona  Virus  2019  Dataset  |  Kaggle.  [Online]  Available: https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/novel-corona-virus-2019- dataset
[18] n.a. Calculating the median , 2017. [Online] Available: https://www150.statcan.gc.ca/n1/edu/power-pouvoir/ch11/median- mediane/
[19] Zaheer.  SUMXMY2 Excel  Formula ,  n.d.  [Online]  Available: http://www.learningexcel.org/sumxmy2-excel-formula/
[20] P. Tan, M. Steinbach, dan V. Kumar . Introduction to Data Mining, (First Edition) .  Boston,  Massachusetts,  USA:  Addison-Wesley  Longman. 2005.