Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Lama Sembuh Pasien Covid-19
Nadya Octavianna Lompoliuw 1* , Hindriyanto Dwi Purnomo 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana , Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 8 July 2022 Received in revised form 22 November 2022 Accepted 12 February 2023 Available online April 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i2.706
Keywords: COVID-19; Cluster ing; K- Means; RapidMiner.
Kata Kunci: COVID-19; Cluster ing; K- Means; RapidMiner.

## a b s t r a c t
COVID-19 (coronavirus disease 2019) is a disease caused by infection with the severe acute  respiratory  syndrome  Coronavirus  2  (SARS-CoV-2).  COVID-19  can  cause disturbances in the respiratory system, ranging from mild symptoms such as flu, cough to lung infections. The spread of this virus is still happening, therefore the purpose of this study is so that the public can find out more information about COVID-19, one of which is the recovery time for COVID-19 patients consisting of 4 clusters, which are very long, long, fast, and very fast. judging by the length of the recovery. Grouping the recovery time of COVID-19 patients based on age, positive date and negative date using the K-Means Algorithm. The K-Means algorithm is an iterative grouping that partitions the data set into a number of K clusters that have been determined in the initial data. Of the 4 clusters that have been determined, the results obtained are cluster 1 (very long) which is the cluster that has the longest recovery time, which is 41-48 days with ages 31 and 48 years. It can also be seen based on the symptoms experienced at each different age, on average all experience symptoms of fever and cough.

## a b s t r a k
COVID-19 (coronavirus disease 2019) adalah penyakit akibat infeksi virus severe acute respiratory syndrome Coronavirus 2(SARS-CoV-2). COVID-19 dapat mengakibatkan gangguan pada sistem pernapasan, dimulai dari gejala ringan seperti flu, batuk hingga infeksi  paru-paru.  Penyebaran  virus  ini  sampai  sekarang  masih  terjadi,  maka  dari  itu tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  agar  masyarakat  bisa  lebih  mengetahui  informasi tentang COVID-19 salah satunya yaitu lama sembuhnya pasien COVID-19 yang terdiri dalam 4 cluster sangat lama, lama, cepat, dan sangat cepat dilihat dari lama sembuhnya. Pengelompokkan  lama sembuh  pasien  COVID-19 berdasarkan  umur,  tanggal  positif dan  tanggal  negatif  menggunakan  Algoritma  K-Means.  Algoritma  K-Means  adalah pengelompokan  iteratif  yang  melakukan  partisi  set  data  ke  dalam sejumlah K  cluster yang telah ditentukan di data awal. Dari 4 cluster yang telah ditentukan hasil yang di dapatkan yaitu cluster 1 (sangat lama) merupakan cluster yang memiliki lama sembuh yang  paling  lama  yaitu 41 – 48  hari  dengan  umur  31  dan  48  tahun. Bisa  dilihat  juga berdasarkan  gejala  yang  dialami  di  setiap  umur  berbeda – beda,  rata – rata  semua mengalami gejala deman dan batuk.
*Corresponding author. Email: 672018029@student.uksw.edu 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Dalam  era  kemajuan  teknologi  yang  terus berkembang  hingga  saat  ini,  penggunaan  teknologi telah meluas ke berbagai sektor, termasuk di bidang ekonomi  dan  bidang  lainnya  [1].  Dalam  bidang kesehatan,  teknologi  juga  telah  terbukti  sangat membantu  dalam  mengelompokkan  data  pasien COVID-19,  khususnya  dalam  hal  lama  waktu penyembuhan  pasien.  Pentingnya  kesehatan  tidak dapat dipungkiri, karena kesehatan yang baik sangat menentukan  produktivitas  dan  kualitas  hidup manusia  [2].  Oleh  karena  itu,  teknologi  yang digunakan  dalam  bidang  kesehatan  sangat  penting untuk  memastikan  bahwa  pasien  mendapatkan perawatan yang tepat dan waktu penyembuhan yang optimal.
Pada akhir tahun 2019 tepatnya awal bulan desember, seluruh negara digemparkan dengan sebuah kejadian yang  membuat  banyak  masyarakat  gelisah  yaitu COVID-19.  Kejadian  itu  bermula  di  Wuhan, Provinsi Hubei, China. Awalnya virus COVID-19 ini diduga  karena  paparan  pasar  grosir  makanan  laut Huanan  yang  menjual  banyak  spesies  hewan  hidup [3]. Virus ini begitu cepat menyebar di wilayah lain di China.  Munculnya  Covid-19  sudah  menarik perhatian dunia, pada 30 Januari 2020 WHO (World Health Organization) telah mengumumkan COVID-19 sebagai  darurat  kesehatan  masyarkat  yang  menjadi perhatian nasional [4]. Kenaikan jumlah kasus virus ini  1bisa  dibilang  cukup  cepat  dan  telah  terjadi penyebaran  antar  negara.  Pada  tanggal  25  Maret 2020,  diberitahukan  total  kasus  konfirmasi  414.179 dengan  18.440  kematian  (CR  4.4%)  dimana  kasus yang dilaporkan 192 wilayah/negara. Dari beberapa kasus  yang  terjadi,  terkonfirmasi  ada  sebagian petugas  kesehatan  yang  telah  dilaporkan  terinfeksi. Virus  COVID-19  ini  adalah  zoonosis  yang  artinya yaitu  penyakit  yang  dapat  dtularkan  hewan  ke manusia.  Orang  yang  berisiko  terjangkit  virus tersebut yaitu mempunyai kontak erat dengan orang yang terpapar COVID-19 dan orang yang merawat pasien positif tersebut [5]. Infeksi ini menular melalui droplet  yang  berasal  dari  batuk  ataupun  bersin dengan gejala, tetapi juga bisa menular dengan tanpa gejala.  Sebab,  Droplet  bisa  menebar  hingga  1 – 2 meter  dan  virus  yang  terdapat  didalam  itu  bisa bertahan  dalam  beberapa  hari,  tetapi  virus  ini  bisa dimusnahkan dengan disinfektan. Penyebab
COVID-19 ini terjadi karena menghirup udara sekitar, dan menyentuh permukaan benda atau tempat yang terkontaminasi.  Penyebaran  COVID-19  ini  bisa melalui mukosa hidung, mulut dan mata. Penyebaran virus dapat terjadi pada semua kelompok umur [6].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  pertama  ini untuk  analisis  survival  pada  pasien  COVID-19  di Kabupaten  Timur  Tengah  Utara  (TTU),  dimana pengolahan data menggunakan uji Kaple Meier dan uji Log-Rank . Tujuan nya adalah untuk mengetahui lama waktu  sembuh  dan  perbedaan  lama  waktu  sembuh pada  pasien  COVID-19  yang  memiliki  usia  kurang dari 40 tahun dan di atas 40 tahun. Data penelitian ini menggunakan  data  pasien  COVID-19  di  Timor Tengah Utara yang didapatkan dari Dinas Kesehatan Kabupaten TTU pada April 2020 hingga 31 Agustus 2021.  Hasil  analisis  dalam  penelitian  ini  adalah berdasarkan hasil uji Kaple Meier peluang lama waktu sembuh  pada  pasien COVID-19  secara  keseluruhan memiliku  median  10  hari  perawatan  dan  perbedaan lama  waktu  sembuh  usia  kurang  dari  40  tahun memiliki median 9 hari perawatan dan di atas 40 tahun memilki median 10 hari perawatan, dan berdasarkan hasil  uji Log-Rank perbedaan  waktu  perawatan  yang signifikan, pasien usia kurang dari 40 tahun sembuh lebih cepat dibandingkan pasien di atas 40 tahun [7].
Penelitian tedahulu yang kedua ini untuk mengetahui gambaran  usia  pada  kejadian  COVID-19,  dimana pengolahan data nya menggunakan desain case control. Tujuan nya adalah untuk melakukan analisis terhadap gambaran usia terhadap pasien COVID-19. Data dari penelitian ini menggunakan data sekunder dari pasien yang  dirawat  inap  di  ruang  isolasi  COVID-19  di RSMH Palembang pada tanggal 1 Maret 2020 s/d 31 Juli 2020. Penelitian ini memiliki 2 kriteria yaitu usia berisiko  (>65  tahun)  dan  usia  tidak  berisiko  (<65 tahun). Hasil analisis dalam penelitian ini adalah usia berisiko  memiliki  persentasi  40,2%  dan  usia  tidak berisiko presentasi nya 47,45% [8].
Dengan begitu, bukan hanya gejala saja yang penting, umur  juga  sangat  penting  untuk  kita  kenali  dan memahami  berapa  lama  sembuhnya  seseorang  yang positif COVID-19. Mengenali rentan umur mana saja yang  proses  penyembuhan  paling  lama  sejak  dini. Pada  dasarnya  seseorang  yang  positif  COVID-19 disarankan untuk melakukan Swab Test paling lambat setelah  14  hari  terkonfirmasi  tertular  COVID-19.
Nadya Octavianna Lompoliuw, Hindriyanto Dwi Purnomo / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (2) 2023, 186-193
Pada  saat  ini  kasus  COVID-19  di  Indonesia  bisa dibilang cukup menurun. Walaupun kasus COVID- 19 menurun kita harus tetap waspada, karena tidak menutup kemungkinan virus ini masih ada di sekitar kita  dan  berisiko  kita  bisa  tertular  virus  ini.  Infeksi virus  ini  bisa  terinfeksi  kepada  siapa  saja,  tidak memandang umur dan kondisi kesehatan seseorang. Apalagi masih ada banyak orang yang meremehkan virus ini, dengan tidak mematuhi protokol kesehatan salah satunya tidak menggunakan masker.
Maka  dari  itu,  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan pengelompokkan berdasarkan umur, tanggal positif, dan tanggal negatif pada orang yang positif COVID- 19 di Kota Salatiga menggunakan metode algoritma K-Means .  Data  yang  akan  digunakan  diambil  dari Dinas Kesehatan Kota Salatiga. Dari hasil penelitian ini,  masyarakat  bisa  lebih  mengetahui  informasi tentang  COVID-19  salah  satunya  lama  sembuhnya pasien COVID-1 9 dalam 4 kategori sangat lama, lama, cepat, dan sangat cepat dilihat dari lama sembuhnya .

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan lama sembuhnya pasien COVID- 19  berdasarkan  umur,  tanggal  positif,  dan  tanggal negatif.  Dataset  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini diambil dari Data Pasien COVID-19 di Dinas Kesehatan Kota Salatiga.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Identifikasi Masalah
Tahap yang pertama ini adalah identifikasi masalah. Identifikasi  masalah  ini  dilakukan  guna  untuk mengetahui tujuan dan manfaat dari penelitian yang dilakukan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  pengelompokkan  lama  sembuhnya
pasien COVID-19. Manfaat dari penelitian ini adalah agar  masyarakat  bisa  lebih  mengetahuui  informasi tentang  COVID-19  salah  satunya  yaitu  lama sembuhnya pasien COVID-19.
COVID-19 COVID-19  ( coronavirus  disease  2019 )  adalah  penyakit yang  berasal  dari  infeksi  virus severe  acute  respiratory syndrome  Coronavirus  2 (SARS-CoV-2).  Virus  ini  bisa mengakibatkan  gangguan  pada  sistem  pernapasan, dimulai dari gejala ringan seperti flu sampai yang lebih serius, seperti Middle East Respiratory Syndrome (MERS) dan Severe  Acute  Respiratory  Syndrome (SARS)  atau sindrom  pernapasan  akut  berat  [9].  Virus  ini  adalah sejenis penyakit baru yang belum pernah ditemukan sebelumnya pada manusia [10]. Ada beberapa faktor yang harus diperhatikan terhadap pasien COVID-19 agar  bisa  cepat  sembuh  yaitu,  faktor  yang  pertama harus  berpikiran  positif  karena  kesehetan  mental sangat berpengaruh terhadap kondisi fisik seseorang, faktor selanjutnya konsumsi nutrisi yang tepat, minum air putih yang banyak, makan makanan sehat, makan buah,  sayur  dan  diusahakan  hindari  makanan  yang berlemak tinggi dan juga istirahat yang cukup [11].

## Pengumpulan Data
Tahap  yang  kedua  adalah  melakukan  pengumpulan data yang orang yang positif COVID-19 pada bulan Januari – Maret 2022 yang didapatkan dari data Dinas Kesehatan Kota Salatiga. Dari data yang didapatkan terdapat beberapa atribut. Atribut tersebut yang akan digunakan  pada  penelitian  ini  yang  selanjutnya  akan diproses menggunakan metode K-Means .

## Cleaning Data
Tahap yang ketiga adalah cleaning data yang bertujuan untuk  mengambil  data  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  umur,  tanggal  positif,  tanggal negatif. Dan juga mengambil gejala untuk informasi tambahan pada penelitian ini. Dalam menghitung hari sembuhnya  pasien  COVID-19  akan  memggunakan Microsoft Office Excel.
Microsoft Office Excel Microsoft  Office  Excel adalah  salah  satu  produksi  dari Microsoft Corporation dalam paket Microsoft Office . Fungsi Microsoft Excel ini untuk memproses data seperti angka atau  bilangan  dengan  menggunakan spreadsheet yang terdapat  baris  dan  kolom  [12].  Selain  cara pengunaannya  mudah,  Microsoft  Excel  ini
mendapatkan banyak pengakuan dari berbagai segala jenis profesi akan ketangguhannya dalam menangani sekaligus  menyelesaikan  berbagi  persoalan.  Dari penggunaan  yang  ringan  sampai  pengunaan  yang berat  yang  berhubungan  dengan  pengolahan perhitungan  dan  data  diperoleh  dengan  hasil  yang maksimal dan otomatis [13].

## Proses Pengolahan Data
Tahap yang keempat adalah dalam clustering data akan diproses  dengan  metode  Algoritma K-Means menggunakan aplikasi RapidMiner . Terdapat 4 cluster yang akan digunakan yaitu sangat lama, lama, cepat, dan  sangat  cepat.  Untuk  variabel  yang  akan digunakan  dalam  proses  ini  yaitu  umur  dan  lama sembuh.
Algoritma K-Means Algoritma K-Means adalah  pengelompokan  iteratif yang melakukan partisi set data ke dalam sejumlah K cluster yang telah ditentukan di data awal. Algoritma K-Means biasa  jika  untuk  diimplementasikan  dan dijalankan,  termasuk  relatif  cepat,  dapat  mudah beradaptasi,  penggunaannya  umum  dalam  praktek. K-Means bisa  digunakan  pada  data  yang dipresentasikan  dalam  r-dimensi  ruang  tempat. K- means mengelompokkan  set  data  r-dimensi,  X= { x i |i= 1,...,N}. Algoritma KMeans mengelompokkan semua titik data dalam X sehingga setiap titik x i hanya jatuh dalam satu K partisi [14].
Clustering Clustering adalah  proses  dimana  pengelompokkan benda serupa  dalam sebuah kelompok yang berbeda, atau  tepatnya  partisi  dari  sebuah  data  set  kedalam subset, hingga data di dalam setiap subset memiliki arti  yang  berguna  [15].  Dalam  pengelompokkan clustering menggunakan  teknik unsupervised  learning dimana tidak dibutuhkan fase learning dan juga tidak memakai pelabelan pada setiap kelompok [16].
RapidMiner Studio RapidMiner adalah  platform  perangkat  lunak  ilmu data  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan  bernama sama dengan yang menyuplai lingkungan terintegrasi untuk  persiapan  data,  pembelajaran  dan  analisis predektif.  Hal  tersebut  dipakai  untuk  bisnis  dan komersial,  dan  untuk  penelitian,  pendidikan, pelatihan, rapid  prototyping ,  dan  juga  pengembangan aplikasi  [17]. RapidMiner dikenal  dengan  sebutan
YALE ( Yet Another Learning Environment ), dikemukakan  oleh  Ralf  Klinkenberg,  Ingo  Mierswa, dan  Simon  Fischer  merupakan  Unit  Kecerdasan Buatan  Universitas  Teknik  Dortmundtahun  2001 [18].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sumber  data  dalam  penelitian  ini  adalah  data  awal yang  diambil  dari  Dinas  Kesehatan  Kota  Salatiga, dimana data awal ini merupakan data COVID-19 di Kota Salatiga pada bulan Januari - Maret tahun 2022 terdiri  dari  1.600  data  yang  terdiri  dari  berbagai variabel.  Untuk  penelitian  ini  diambil  data  yang dibutuhkan  yaitu  umur,  tanggal  positif,  dan  tanggal negatif.  Kemudian  nanti  akan  di  proses  untuk menentukan lama sembuhnya berdasarkan tanggal.
Gambar 2. Dataset COVID-19
Pada gambar 2 merupakan sebagian data yang telah di cleaning dari data awalnya yang berjumlah 1.600 data. Dari data awal diambil 150 data, karena banyak data yang  ada  tanggal  positifnya  tapi  tidak  ada  tanggal negatifnya, begitupun sebaliknya.
Gambar 3. Data Umur dan Gejala Pada gambar 3 merupakan sebagian data gejala yang dialami  oleh  pasien  COVID-19  sebagai  informasi tambahan dalam penelitian ini. Rata – rata gejala yang dialami yaitu demam, batuk, dan pilek.
Gambar 4. Umur dan Lama Sembuh
Pada  gambar  4  merupakan  data  umur  beserta  lama sembuh  seseorang  pasien  COVID-19.  Lama sembuhnya  dihitung  dalam  hari.  Dari  dataset  awal tidak ada data lama sembuhnya. Maka dari itu, untuk menentukan lama sembuhnya menggunakan Microsoft Office Excel dengan formula =DATEDIF(C2,D2,"d") sebagai  contoh  tinggal  menyesuaikan  dengan column dan row yang  ada  pada  data  berdasarkan  tanggal negatif dan tanggal positifnya.
Gambar 5. Memberikan Label Pada Dataset Pada gambar 5 merupakan data yang telah di cleaning yang  akan  diproses  di RapidMiner yang  sebelumnya diberikan label terdahulu. Dalam pengolahan dataset ini menggunakan algoritma K-Means , terdapat 4 cluster yaitu sangat lama, lama, cepat, dan sangat cepat.
Gambar 6. Hasil Akhir Design Pada RapidMiner Pada  gambar  6  merupakan  hasil  akhir design pada aplikasi.  Proses  ini  mulai  dari  import  data  jarak sembuh lalu dihubungan dengan operators Clustering K- Means lalu mengisi berapa “k” yang akan di cluster yaitu 4.
Gambar 7. Data View
Pada  gambar  7  merupakan sheet di Result untuk menampilkan  data  yang  telah  diproses  secara keseluruhan dengan cluster dari example set. Hasil nya terdapat 4 cluster yaitu cluster 0, cluster 1, cluster 2.
Gambar 8. Cluster Model
Pada  gambar  8  merupakan  hasil  dari Cluster  Model terdapat jumlah items pada setiap cluster yaitu cluster 1 (sangat lama) terdapat 2 items , cluster 0 (lama) terdapat 37 items, cluster 3 (cepat) terdapat 48 items , dan cluster 2
(sangat  cepat)  terdapat  63 items .  Berikut  uraian  dari hasil cluster tersebut :
1) Cluster 1 (sangat lama) terdiri dari umur 31 tahun dan 48 tahun.
2) Cluster 0 (lama) terdiri dari umur 55 tahun, 66 tahun , 51 tahun, 52 tahun, 47 tahun, 74 tahun, 54 tahun, 60 tahun, 50 tahun, 45 tahun, 66 tahun, 71 tahun, 53 tahun, 61 tahun, 58 tahun, 49 tahun, 64 tahun, 72 tahun, 58 tahun, 46 tahun, 63 tahun, 64 tahun, dan 57 tahun.
3) Cluster 3  (cepat)  terdiri  dari  umur  37  tahun,  28 tahun, 42 tahun, 41 tahun, 39 tahun, 25 tahun, 29 tahun, 43 tahun, 35 tahun, 36 tahun, 30 tahun, 32 tahun, 26 tahun, 27 tahun, 34 tahun, 38 tahun, 44 tahun, 40 tahun, dan 31 tahun.
4) Cluster 2 (sangat cepat) terdiri dari umur 15 tahun, 4 tahun, 16 tahun, 9 tahun, 17 tahun, 21 tahun, 14 tahun,  3  tahun,  6  tahun,  2  tahun,  10  tahun,  11 tahun, 20 tahun, 12 tahun, 23 tahun, 22 tahun, 19 tahun, 24 tahun, 13 tahun, 18 tahun, dan 4 tahun.

## Gambar 9. Visualizations
Pada  gambar  8  merupakan sheet di Result untuk menampilkan  data  yang  telah  diproses  secara keseluruhan  dengan cluster dari example  set dalam bentuk diagram Scatter / Bubble . Dari hasil clustering nya dilihat  lama  sembuh  nya cluster 1  =  ‘sangat  lama’ dengan lama sembuh 41 – 48 hari, cluster 0 = ‘lama’
dengan  lama  sembuh  8 – 22  hari, cluster 3  =  ‘cepat’ dengan lama sembuh 6 – 21 hari, dan cluster 2 ‘sangat cepat’ dengan lama s embuh 4 – 20 hari.
Perbedaan  dari  hasil  yang  ada  dapat  dilihat  dari penelitian terdahulu yang pertama hanya menentukan lama  sembuh  pasien  COVID-19  dengan  kriteria peluang dan perbedaan lama waktu sembuh dan untuk
Nadya Octavianna Lompoliuw, Hindriyanto Dwi Purnomo / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (2) 2023, 186-193
penelitian terdahulu yang kedua dengan kriteria usia berisiko  dan  usia  tidak  berisiko.    Sedangkan  dalam penelitian  dengan  kriteria  sangat  lama,  lama,  cepat dan  sangat  cepat  dalam  pengelompokkan  lama sembuh  pasien  COVID-19  masih  belum  ada penelitiannya, maka dari itu penelitian ini dilakukan .

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  ini  terdapat kesimpulan  dalam  penerapan  metode  Algoritma K- Means untuk  pengelompokkan  lama  sembuh COVID-19  berdasarkan  umur,  tanggal  positif  dan tanggal  negatif  menggunakan  aplikasi RapidMiner . Dari 150 data yang ada terdapat 4 cluster yang telah ditentukan, dapat dilihat cluster 1 (sangat lama) adalah cluster yang memiliki lama sembuh yang paling lama yaitu 41 – 48 hari dengan umur 31 dan 48 tahun. Dari dataset yang ada bisa dilihat juga berdasarkan gejala yang dialami di setiap umur berbeda – beda, rata – rata semua  mengalami  gejala  deman  dan  batuk.  Hasil penelitian  ini  kiranya  dapat  dijadikan  informasi tambahan  bagi  masyarakat  agar  dapat  lebih mengetahui informasi tentang COVID-19 yaitu lama sembuh pasien COVID-19 karena penyebaran virus ini  masih  terjadi  hingga  saat  ini,  maka  dari  itu masyarakat  harus  tetap  mewaspadai  virus  ini  dan menjaga  kesehatan.  Dari  hasil  penelitian  dalam pengelompokkan  lama  sembuh  pasien  COVID-19, mendapatkan  hasil  yang  cukup  baik  karena  hasil analisis  sesuai  dengan  data  yang  ada.  Dalam penelitian ini tentunya tidak terlepas dari kekurangan dan  kelemahan.  Maka  dari  itu,  terdapat saran  perlu dilakukan  proses  penelitian  lebih  lanjut  terhadap clustering lainnya  agar  mendapat  perbandingan  hasil yang lebih baik dan lebih maksimal .

## 5. Daftar Pustaka
[1] Kidi,  O.  and  Sos,  S.,  2018.  Teknologi  dan Aktivitas  Dalam  Kehidupan  Manusia. Jurnal Media .
[2] Lifiyasari, M. 2019. Universitas Ngudi Waluyo, Lifiyasar , (186), hal. 6925408.
[3] Putri, N.A., Putra, A.E. and Mariko, R., 2021. Hubungan usia, Jenis kelamin dan gejala dengan kejadian COVID-19 di Sumatera Barat. Majalah Kedokteran  Andalas , 44 (2),  pp.104-111.  DOI: https://doi.org/10.25077/mka.v44.i2.p104- 111.2021.
[4] Susilo,  A.,  Rumende,  C.M.,  Pitoyo,  C.W., Santoso, W.D., Yulianti, M., Herikurniawan, H., Sinto,  R.,  Singh,  G.,  Nainggolan,  L.,  Nelwan,
E.J. and Chen, L.K., 2020. Coronavirus disease 2019:  Tinjauan  literatur  terkini. Jurnal  penyakit dalam Indonesia , 7 (1), pp.45-67. DOI: 10.7454/jpdi.v7i1.415.
[5] Yuliana, L.W., 2020. Karakteristik gejala klinis kehamilan  dengan  Coronavirus  disease (COVID-19). Jurnal  Ilmiah  Kesehatan  Sandi Husada , 9 (2), pp.726-734. DOI:
10.35816/jiskh.v10i2.397.
[6] Putri, R.N., 2020. Indonesia dalam menghadapi pandemi  Covid-19. Jurnal  Ilmiah  Universitas Batanghari  Jambi , 20 (2),  pp.705-709.  DOI: 10.33087/jiubj.v20i2.1010.
[7] Matematika,  P.  S. et  al. 2022.  ANALISIS SURVIVAL  PADA  PASIEN  COVID-19  DI KABUPATEN  TIMOR  TENGAH  UTARA (TTU). 4(1), hal. 87 – 95.
[8] Elviani, R., Anwar, C. and Sitorus, R.J., 2021. Gambaran usia pada kejadian Covid-19. JAMBI MEDICAL  JOURNAL"  Jurnal  Kedokteran  dan Kesehatan" , 9 (2), pp.204-209. DOI:
10.22437/jmj.v9i1.11263.
[9] Nasution,  N.H.  and  Hidayah,  A.,  2021. Gambaran  pengetahuan  masyarakat  tentang pencegahan covid-19 di kecamatan padangsidimpuan batunadua, kota padangsidimpuan. Jurnal Kesehatan Ilmiah Indonesia/Indonesian Health Scientific Journal , 6 (1), pp.107-114.
DOI: http://dx.doi.org/10.51933/health.v6i1.419.
[10] Levani, Y., Prastya, A.D. and Mawaddatunnadila,  S.,  2021.  Coronavirus disease  2019  (COVID-19):  patogenesis, manifestasi  klinis  dan  pilihan  terapi. Jurnal Kedokteran dan kesehatan , 17 (1), pp.44-57. DOI: https://doi.org/10.24853/jkk.17.1.44-57.
[11] Azania, D. and Naan, N., 2021. Peran Spiritual Bagi Kesehatan Mental Mahasiswa di Tengah Pandemi  Covid-19. HUMANISTIKA:  Jurnal Keislaman , 7 (1), pp.26-45. DOI: https://doi.org/10.55210/humanistika.v7i1.3 84.
[12] Andriyani,  D.,  Harahap,  E.,  Badruzzaman, F.H.,  Fajar,  M.Y.  and  Darmawan,  D.,  2019. Aplikasi Microsoft Excel Dalam Penyelesaian Masalah Rata-rata Data Berkelompok. Matematika:  Jurnal  Teori  dan Terapan Matematika , 18 (1). DOI: https://doi.org/10.29313/jmtm.v18i1.5078.
[13] Idayat, R. et al. 2022. Pemanfaatan Penggunaan Microsoft  Excel  Secara  Efektif  Terhadap Pembelajaran Siswa-Siswi SMP Muhammadiyah  44  Pamulang, JATIMIKA: Jurnal  … ,  2,  hal.  331 – 336.  Tersedia  pada: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/J
ATIMIKA/article/view/15996. [14] Auliasari,  K.  and  Kertaningtyas,  M.,  2019. Penerapan Algoritma K-Means untuk Segmentasi Konsumen Menggunakan R. JTMI
Jurnal Teknologi Dan Manajemen Informatika , 5 (2). DOI: 10.26905/jtmi.v5i2.3644.
[15] Indraputra,  R.A.  and  Fitriana,  R.,  2020.  K- Means clustering data COVID-19. Jurnal Teknik Industri , 10 (3), pp.275-282.
[16] Priyatman,  H.,  Sajid,  F.  and  Haldivany,  D., 2019. Klasterisasi Menggunakan Algoritma K- Means  Clustering  untuk  Memprediksi  Waktu Kelulusan  Mahasiswa. Jurnal  Edukasi  Dan Penelitian  Informatika  (JEPIN) , 5 (1),  p.62.  DOI: 10.26418/jp.v5i1.29611.
[17] Prasetyo,  V.R.,  Lazuardi,  H.,  Mulyono,  A.A. and  Lauw,  C.,  2021.  Penerapan  Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap  US  Dollar  Dengan  Metode  Regresi Linier. Jurnal  Nasional  Teknologi  dan  Sistem Informasi  (TEKNOSI) , 7 (1),  pp.8-17.  DOI: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[18] Nasir,  J.,  2020.  Penerapan  Data  Mining Clustering  Dalam  Mengelompokan  Buku Dengan Metode K-Means. Jurnal Simetris , 11 (2). DOI: 10.24176/simet.v11i2.5482.