## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 88 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1005

## Penerapan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Data Kasus Covid-19 di Kabupaten Indragiri Hilir
Sania Fitri Octavia 1 , Mustakim 2
1,2 Puzzle Research Data Technology (Predatech), Faculty of Science and Technology
1,2 Department of Information System, Faculty of Science and Technology Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 saniahfitri2017@gmail.com, 2,* mustakim@uin-suska.ac.id Submitted: 05/09/2021 ; Accepted: 25/09/2021 ; Published : 29/09/2021
Abstrak− Diawal tahun 2020 dunia sedang diguncangkan dengan merebaknya virus baru yaitu Corona Virus Disease (Covid-19). Virus ini menyebar dengan cepat hampir ke setiap negara, termasuk indonesia. Penyebaran virus Covid-19 mulai terjadi di berbagai wilayah di Indonesia yang semakin hari semakin meningkat. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan wilayah yang terkena kasus Covid-19 di Kabupaten Indragiri Hilir guna untuk memberikan informasi terhadap pemerintah pusat mengenai penanganan terhadap Covid-19. Untuk melakukan klasterisasi pada penelitian ini akan menggunakan algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means. Setelah  dilakukan  beberapa  percobaan  didapatkan  perbandingan  validitas  yang  diuji  dengan  Silhouette  Index  dan  Partition Coefficient Index, yaitu nilai validitas SI dari K-Means adalah 0,950 sedangkan nilai validitas PCI dari Fuzzy C-Means adalah 0,960. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode Fuzzy C-Means merupakan metode terbaik untuk melakukan clustering data Covid-19 di Kabupaten Indragiri Hilir dikarenakan nilai validitasnya mendekati 1 yang terletak pada K=3
Kata Kunci: Covid-19; Klastering; Fuzzy C-Means; K-Means; Partition Coefficient Index; Silhouette Index
Abstract −In the beginning of 2020 world was shocked because new virus spreaded, that is Coronavirus Disease 2019 (Covid-19). This virus spread quickly in almost country, including Indonesia. Covid-19 virus deployment started in various regions in Indonesia stay increasing everyday. this research has been done the region clustering that infected Covid-19 case in Indragiri Hilir district to inform  to  central  government  about  Covid-19  handling.  To  do  Clustering  in  this  research  used  K-Means  and  Fuzzy  C-Means Algorithm. After done some of test, it's obtained the ratio which was tested with Silhouette Index and Partition Coefficient, SI validity value of K-Means is 0,950 while PCI validity value of Fuzzy C-Means is 0,960. The results have been obtained shown that Fuzzy C-Means Method is the best Method to do Clustering Covid-19 data in Indragiri Hilir district Because the validity value is closed to 1 which is located in K=3.
Keywords : Covid-19; Clustering; Fuzzy C-Means; K-Means; Partition Coefficient Index; Silhouette Index

## 1. PENDAHULUAN
Virus Covid-19 diidentifikasi pertama kali pada akhir Desember 2019 di Wuhan, atau lebih tepatnya ibu kota Provinsi Hubei,  China.  Corona  Virus  Disease  atau  Covid-19  adalah  penyakit  menular  yang  ditandai  dengan  gejala  saluran pernapasan akut (Coronavirus 2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 atau SARSCoV2) . Gejala yang biasa dialami oleh korban Covid-19 adalah mudah letih, demam dan batuk kering [2]. Gejala lain yang kurang dialami beberapa  pasien  antara  lain  nyeri,  hidung  tersumbat,  sakit  kepala,  sakit  tenggorokan,  diare,  kehilangan  rasa  dan penciuman, ruam bahkan jari tangan dan jari kaki berubah warna. World Health Organization (WHO) menyatakan bahwa  virus  Covid-19  dapat  bertahan  hidup  berjam-jam,  berhari-hari  pada  suhu  26-27  °C.  Penularan  virus  dapat menular  melalui  droplet  (percikan  sangat  kecil)  yang  mengandung  virus  penyakit  dan  dikeluarkan  oleh  penderita ketika berbicara, batuk ataupun bersin. Virus ini menyebar ke hampir setiap negara, termasuk indonesia [3].
Indonesia mengonfirmasi  kasus virus Covid-19 pertama kali pada Senin, 2 maret  2020 lalu dengan 2 kasus terkonfirmasi  [4].  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  situs  web  Covid19.go.id  pada  04  Desember  2021,  yang terkonfirmasi  positif  Covid-19  berjumlah  4.257.489  dengan  jumlah  kematian  143.863  dan  sembuh  4.105.994. Keberadaan  virus  Covid-19  ini  tentu  dapat  melumpuhkan  semua  kegiatan  seperti  kegiatan  sosial  dan  kegiatan perekonomian. Pencegahan yang dapat  dilakukan adalah menjaga jarak fisik, menggunakan masker dan tidak lupa untuk menerapkan pola hidup sehat. Pemerintah juga dapat menerapkan aktivitas keluar rumah dan anjuran physical distancing  untuk  mengantisipasi  kenaikan  jumlah  kasus  Covid-19.  Adapun  kebijakan  yang  paling  dikedepankan adalah Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) di setiap wilayah guna memutuskan rantai penyebaran Covid-19 ini.
Penyebaran  kasus  Covid-19  yang  tersebar  diseluruh  Provinsi  dan  Kabupaten  di  Indonesia  relatif  cepat  dan berdampak  negatif  di  seluruh  wilayah  [5].  Salah satunya  yang  tak  lepas  dari  serangan  covid-19  adalah  Kabupaten Indragiri Hilir. Berdasarkan data yang diperoleh dari  Dinas Kesehatan sejak 03 Maret  hingga 04 Oktober 2021, di Kabupaten Indragiri Hilir terdapat jumlah kasus Covid-19 yang terkonfirmasi sebanyak 5613, sembuh hingga 5374, dalam  perawatan  sebanyak  51  dan  meninggal  sebanyak  188  orang,  Berikut  grafik  konfirmasi  positif  Covid-19  di Kabupaten indragiri Hilir dapat dilihat pada Gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 88 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1005
Gambar 1. Distribusi Komulatif Konfirmasi Positif Covid-19 di Kabupaten Indragiri Hilir
Luasnya wilayah di Kabupaten Indragiri Hilir memungkinkan diperlukannya pengelompokkan bagian bagian berdasarkan wilayah. Dalam upaya penanganan tersebut  diperlukan faktor-faktor agar penanganannya tepat. Maka diperlukanlah suatu upaya untuk mengantisipasi penularan virus COVID-19 tersebut dengan mengelompokkan suatu kawasan  agar  dapat  dilakukan  prioritas  penanganan,  pengawasan  dan  peningkatan  layanan  kesehatan  masyarakat. Teknik clustering pada data mining dapat digunakan untuk klasterisasi kasus Covid-19.
Data  mining  adalah  metode  menggali,  mencari,  dan  menemukan  informasi  atau  wawasan  penting  dalam database besar. Salah satu  tujuan dari data mining adalah untuk  menemukan pola-pola tertentu yang harus dicapai sehingga dapat digunakan untuk memprediksi dalam pengambilan keputusan yang akan datang[6]. Clustering adalah teknik  data  mining  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  (objek)  menjadi  beberapa  cluster  atau  kelompok. Kemudian objek serupa digabungkan ke dalam cluster yang sama dan objek yang berbeda menjadi bagian dari cluster yang berbeda[7]. Terdapat beberapa algorima yang ada dalam clustering seperti K-Means Clustering dan Fuzzy C- Means.
Menurut  Athifaturrofifah,  Goejantoro  &  Yuniarti  (2018)  dalam  penelitiannya  menyatakan  bahwa  K-Means dapat memberikan hasil clustering yang lebih baik karena metode K-Means memberikan nilai SC yang lebih besar daripada K-Medoids. Menurut  Syarif, Furqon & Adinugroho (2018), Algoritma K-Means ini mudah dipahami dan memiliki tingkat kompleksitas yang cukup efisien sehingga algoritma ini sering digunakan dalam berbagai kasus [8]. Menurut Yohanes (2016) berdasarkan hasil penelitiannya menunjukkan bahwa K-Means lebih cepat dalam hal waktu clustering. Sedangkan Fuzzy C-Means secara komputasi  lebih baik  dalam menentukan derajat keanggotaan cluster dalam pengelompokkan data [9]. Menurut Fajar Agustini (2017) pada penelitiannya juga menyatakan bahwa algoritma Fuzzy  C-Means  memeiliki  kelebihan  dalam  penempatan  pusat  cluster  yang  lebih  tepat  jika  dibandingkan  dengan metode cluster lainnya.
Berdasarkan uraian diatas dari beberapa penelitian sebelumnya. Penelitian kedua metode tersebut memberikan hasil yang signifikan dan berbeda dalam pola cluster. Pengujian perfomasi  algoritma adalah salah satu  cara dalam clustering  untuk  menemukan  metode  mana  yang  baik  untuk  digunakan  dalam  pengelompokkan.  Oleh  karena  itu penelitian  ini  akan  ditunjukkan  perbandingan  clustering  data  Covid-19  di  Kabupaten  Indragiri  Hilir  menggunakan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means, yang bertujuan untuk  mengetahui kemampuan masing-masing  algoritma dalam  melakukan  clustering  untuk  mendapatkan  hasil  algoritma  terbaik.  Diharapkan  dapat  membantu  pemerintah Kabupaten Indragiri Hilir dalam mengambil keputusan yang tepat  serta mengioptimalkan penanganan Covid-19 di Kabupaten Indragiri Hilir.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Covid-19
Covid-19  atau  dikenal  dengan  nama  Virus  Corona  merupakan  jenis  baru  dari  coronavirus  yang  dapat  menular  ke manusia [9]. Covid-19 adalah suatu penyakit yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 yang memiliki gejala mirip dengan  flu  biasa  yang  jika  berlanjut  dapat  menyebabkan  masalah  pernapasan  dan  radang  paru  (Pneumonia)  [10]. Gangguan saluran pernafasan pada pasien merupakan gejala utama yang ditimbulkan dari penularan Virus Corona . Gangguan pernapasan yang disebabkan oleh virus corona dimulai dari penyakit ringan seperti flu biasa hingga infeksi pernapasan seperti infeksi paru-paru (pneumonia). Pada gejala pertama, penderita biasanya mengalami batuk kering, flu, sakit kepala, demam, dan sakit tenggorokan [11].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  terbagi  menjadi  lima  tahapan  utama  yaitu  pengumpulan  data,  pre-processing  data,  proses klasterisasi  menggunakan  algoritma,  pengukuran  validitas  cluster  serta  analisis  dan  hasil  algoritma  terbaik. Metodologi penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
227 180 88 86 31 24 23 19 14 13 13 13 10 10 9 8 8 8 6 6 5 3 3 3 2 2 2 1 0 0 0
T em bi la h… G a ja h M a d a T em bi la h… Su ng ai … Su ng ai …
Pu la u… K o ta B a ru K em pa s… M a n d ah S e le n se n T an ah … L ua r… Su ng ai … Pe ng al ih a… Pu la u… E n o k C on co ng … P e la n g ir an S a p at L a h a n g T el uk … T el uk …
Pe ng al ih a…
Su ng ai … K u al a E n o k K er it an g… B at an g…
Si m pa ng … B e k a w a n B e n te n g Su ng ai …
DISTRIBUSI KOMULATIF KONFIRMASI POSITIF COVID-19 DI KABUPATEN
INDRAGIRI HILIR

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 88 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1005
Mulai Pengum pulan  Data K-Means Clustering Fuzzy Clustering Pre-processing Data Pengukuran Validitas Cluster Hasil dan Analisis Selesai
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan  adalah  data  kasus  Covid-19  di  Kabupaten  Indragiri  Hilir  yang diperoleh langsung dari Dinas Kesehatan Kabupaten Indragiri  Hilir pada tanggal  03 Maret  2020 hingga 4 Oktober 2021. Kemudian Langkah selanjutnya adalah melakukan proses preprocessing terhadap data yang diperoleh dengan melakukan  cleaning  dan  normalisai  data.  Normalisasi  yang  diterapkan  pada  data  adalah  normalisasi  min  max. Selanjutnya  dilakukan  proses  clustering  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Means  dan  Fuzzy  C-Means.  Tahap selanjutnya, proses analisis dan hasil dilakukan perhitungan validitas cluster dengan menggunakan Silhouette Index (SI) dan Partition Coefficient Index (PCI), kemudian didapatkan hasil algoritma terbaik.

## 2.3 Clustering
Clustering merupakan suatu proses pengelompokan data kedalam kelas atau cluster yang memiliki kesamaan objek. Dalam Clustering, data yang memiliki kesamaan akan digabungkan ke dalam cluster yang sama, begitupun sebaliknya data yang tidak memiliki kesamaan akan dimasukkan ke dalam cluster yang berbeda [12]. Potensi clustering dapat digunakan  untuk  mendefinisikan  struktur  data  yang  dapat  digunakan  lebih  lanjut  dalam  berbagai  aplikasi  seperti klasifikasi, pengolahan gambar dan pengenalan pola [13].

## 2.4 K-Means
K-Means merupakan algoritma klasterisasi yang mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok dengan beberapa cluster  berdasarkan  titik  pusat  klaster  (centroid)  terdekat  dengan  data  [14].  Algoritma  ini  banyak  digunakan  karna cukup mudah untuk diimplementasikan dan relatif cepat [15]. Metode ini membagi data ke dalam klaster/kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu klaster yang sama dan sebaliknya data yang memiliki karakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam klaster yang berbeda [16]. Untuk menghitung jarak semua data ke setiap centroid dari sebuah cluster, dapat menggunakan jarak Euclidean persamaan berikut:
𝑑 𝑖𝑘 =   √∑ (𝑋 𝑖𝑗 −  𝐶 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 (1)

## 2.5 Fuzzy C-Means
Fuzzy C-Means merupakan salah satu teknik Fuzzy clustering paling populer yang pertama kali diperkenalkan oleh Jim Bezdek pada tahun 1981. Dalam pendekatan ini, titik data memiliki nilai keanggotaannya dengan pusat cluster, yang  akan  diperbarui  secara  iterative  [17].  Algoritma  FCM  merupakan  algoritma  pengelompokan  data  yang ditentukan  oleh  derajat  keanggotaan.  Untuk  beberapa  objek  data  yang  menunjukkan  keanggotaan  parsial  dan  data yang  tidak  mempunyai  batasan  pada  salah  satu  kelas  saja  dapat  dikelompokkan    berdasarkan  derajat  keanggotaan yaitu  antara  0  sampai  dengan  1  [18].  Meminimalkan  fungsi  objektif  atau  fungsi  fitnes  dapat  dilakukan  untuk mendapatkan struktur klaster dan hasil klaster yang optimal. Fungsi  objektif yang dapat  digunakan adalah sebagai berikut :
𝑗𝑚 = ∑ ∑ (𝑢 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑐 𝑖=1 ) 𝑚 𝑑 2 (𝑦 1,𝑍 1 ) (2)
𝑢 𝑖𝑗 = [ ∑ ( 𝑑 𝑖𝑗 𝑑 𝑘𝑗 ) 2 𝑚=1 𝑐 𝑘=1 ] −1 1 ≤ 𝑖  ≤ 𝑐; 1  ≤ 𝑗  ≤ 𝑛 (3)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 88 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1005
𝑧 𝑖 = ∑ (𝑢 𝑖𝑗 ) 𝑚 𝑦 𝑗 𝑛 𝑗=1 ∑ (𝑢 𝑖𝑗 ) 𝑚 𝑛 𝑗=1 (4)

## 2.5 Silhouette Index
SI  digunakan  untuk  memvalidasi  sebuah  data  cluster  tunggal  maupun  cluster  keseluruhan  [19].  Metode  validitas cluster ini dilakukan dengan membandingkan jarak rata-rata objek baik dalam cluster yang sama maupun cluster yang berbeda.  Sebuah  cluster  dinyatakan  terbaik  jika  nilainya  mendekati  satu  [20].  Untuk  menghitung  nilai  SI  dapat menggunakan persamaan:
𝑆𝐼 = 1 𝑛 ∑ ( 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖) 𝑚𝑎𝑥 {𝑎(𝑖),𝑏(𝑖)} ) 𝑛 𝑖=1 (5)

## 2.5 Partition Coefficirnt Index
PCI hanya menyesuaikan untuk nilai derajat keanggotaan yang berisi informasi geometris. Nilai dalam rentang [0,1] akan  menunjukkan  kualitas  klaster  yang  semakin baik  dengan  nilai  yang  tinggi  atau  mendekati  nilai  1[21].  Untuk menghitung nilai PCI dapat menggunakan persamaan:
𝑃𝐶𝐼 = 1 𝑁 (∑ ∑ 𝑈 𝑖𝑗 𝐾 𝑗=𝐼 𝑁 𝑖=1 ) (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan dan Prepocessing Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data Covid-19 di Kabupaten Indragiri Hilir yang diperoleh dari Dinas Kesehatan pada 03 Maret 2020 hingga 04 Oktober 2021 dengan jumlah kasus terkonfimasi sebanyak 5613, sembuh 5374, dalam perawatan sebanyak 51 dan meninggal sebanyak 188 orang. Atribut yang digunakan adalah selesai isolasi mandiri, selesai isolasi rs, total selesai isolasi, suspek meninggal, isolasi mandiri, sembuh, meningal dan konfirmasi dirawat.  Pada penelitian ini data yang digunakan adalah hasil cleaning data yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil data cleaning No. Kecamatan Selesai Isolasi Mandiri Selesai Isolasi Rs Total Selesai Isolasi Suspek Meninggal Isolasi Mandiri Sembuh Meningal Dirawat 1 Enok 535 17 552 1 2 120 9 2 2 Tanah Merah 178 10 188 2 3 85 1 4 3 Gaung Anak Serka 554 9 563 1 2 66 2 2 4 Keritang 387 47 434 2 4 141 21 4 5 Mandah 220 17 237 2 4 132 3 4 6 Pulau Burung 91 32 123 2 6 289 4 6 7 Sungai Batang 10 3 13 2 4 565 20 4 8 Tembilahan Hulu 1000 58 1058 3 8 121 2 8 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 19 Kempas 1166 17 1183 2 61 5246 181 64

## 3.2 Normalisasi Data
Normalisai  yang  diterapkan  pada  data  yang  akan  diteliti  adalah  min-max  normalization.  Hasil  normalisasi  data ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Covid-19 hasil Normalisasi Data No. Kecamatan Selesai Isolasi Mandiri Selesai Isolasi Rs Total Selesai Isolasi Suspek Meninggal Isolasi Mandiri Sembuh Meningal Dirawat 1 Enok 0,0714 0,0809 0,0715 0,0000 0,0167 0,0201 0,0444 0,0159 2 Tanah Merah 0,0229 0,0405 0,0232 0,0714 0,0333 0,0134 0,0000 0,0476 3 Gaung Anak Serka 0,0740 0,0347 0,0730 0,0000 0,0167 0,0097 0,0056 0,0159 4 Keritang 0,0513 0,2543 0,0559 0,0714 0,0500 0,0241 0,1111 0,0476 5 Mandah 0,0286 0,0809 0,0297 0,0714 0,0500 0,0224 0,0111 0,0476 6 Pulau Burung 0,0111 0,1676 0,0146 0,0714 0,0833 0,0524 0,0167 0,0794 7 Sungai Batang 0,0001 0,0000 0,0000 0,0714 0,0500 0,1051 0,1056 0,0476 8 Tembilahan Hulu 0,1345 0,3179 0,1386 0,1429 0,1167 0,0203 0,0056 0,1111 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 19 Kempas 0,1571 0,0809 0,1552 0,0714 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 88 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1005

## 3.3 Klasterisasi dengan Algoritma
Penelitian ini melakukan klasterisasi dengan algortima K-Means dan Fuzzy C-Means menggunakan data yang sudah dinormalisasi pada tahap sebelumnya. Dilakukan beberapa percobaan clustering menggunakan algoritma Kmeans dan Fuzzy C-Means untuk menemukan jumlah cluster optimal.

## 3.3.1 K-Means
Proses  ini  dilakukan  percobaan  dengan  jumlah  3  cluster  sampai  dengan  10  cluster  bertujuan  untuk  mendapatkan cluster optimal. Hasil klasterisasi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil klasterisai Algoritma K-Means
Percobaan Klaster 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 K=3 17 1 1 - - - - - - - K=4 16 1 1 1 - - - - - - K=5 13 1 1 1 3 - - - - - K=6 3 1 1 1 11 2 - - - - K=7 1 1 1 1 11 2 2 - - - K=8 1 5 1 1 6 1 2 2 - - K=9 8 1 1 1 1 2 1 2 2 - K=10 2 1 1 1 5 1 1 5 1 1
Setelah dilakukan proses cluster kemudian dilakukan validitas cluster untuk menemukan klaster yang terbaik. Untuk menemukan nilai validitas cluster K-Means menggunakan silhouette index . Hasil validitas cluster dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Perbandingan Nilai SI
Dapat dilihat pada Gambar 2 bahwa semua nilai SI pada percobaan ini adalah positif. Artinya objek ke-i sudah berada di kelompok yang benar. Nilai SI tertinggi adalah 0,950 yang terletak pada nilai K=3. Maka didapatkan hasil klaster 1 berjumlah 17 kecamatan, klaster 2 berjumlah 1 1 kecamatan, dan klaster 3 berjumlah 1 kecamatan

## 3.3.2 Fuzzy C-Means
Pada proses ini juga dilakukan percobaan dengan jumlah 3 cluster sampai dengan 10 cluster dan melakukan input pangkat (w) yaitu 2 dan Maxiter berjumlah 100. Hasil klasterisasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil klasterisasi Fuzzy C-Means
Percobaan Klaster 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 K=3 17 1 1 - - - - - - - K=4 1 11 6 - - - - - - - K=5 1 1 11 2 4 - - - - - K=6 1 3 2 11 1 1 - - - - K=7 1 5 2 8 1 1 1 - - - K=8 3 1 1 1 5 2 5 1 - - K=9 3 2 1 1 5 4 1 1 1 - K=10 2 1 1 2 1 5 1 3 1 2 0.000 0.200 0.400 0.600 0.800 1.000 K=3 K=4 K=5 K=6
K=7 K=8 K=9 K=10 Cluster Perbandingan Nilai  SI

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 88 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1005
Setelah melakukan clustering dengan menggunakan Fuzzy C-Means pada data, kemudian dilakukan validitas cluster  untuk  mencari  cluster  yang  paling  optimal.  Untuk  menemukan  nilai  validitas  cluster  Fuzzy  C-Means menggunakan PCI. Hasil validitas cluster dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Perbandingan Nilai PCI
Pada  Gambar  3  Nilai  PCI  tertinggi  terletak  pada  nilai  K=3  dengan  nilai  yang  diperoleh  sebesar  0,960. Kemudian didapatkan hasil yaitu klaster 1 berjumlah 171 kecamatan, klaster 2 berjumlah 1 kecamatan, dan klaster 3 berjumlah 1 kecamatan.

## 3.4 Perbandingan Validitas Cluster
Setelah melakukan percobaan pengelompokkan dengan 2 Algoritma yaitu K-Means dan FCM, dengan percobaan dari 3 klaster sampai dengan 10 klaster maka langkah selanjutnya menentukan klaster terbaik dengan cara membandingkan nilai  validitas  algoritma  K-means  dengan  SI  dan  algoritma  Fuzzy  C-Means  dengan  PCI  pada  setiap  percobaan algoritma. Dari percobaan yang telah dilakukan dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Perbandingan Nilai SI dan PCI
Pada Gambar 4 hasil validitas K-Means dan FCM memiliki nilai tertinggi yaitu K-means bernilai 0,950 dan nilai Fuzzy C-Means bernilai 0,960. Berdasarkan ketentuan validasi, semakin mendekati 1 maka semakin baik kualitas klaster  yang  dihasilkan.  Sehingga  Fuzzy  C-Means  memiliki  validitas  cluster  paling  baik  dibandingkan  K-Means dengan perbandingan nilai SI dan PCI yaitu 0,960.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  analisis  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  pengelompokkan  data  Covid-19 menggunakan algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means diperoleh cluster terbaik pada K=3. Namun jika dilihat dari segi  validitasnya,  Nilai  SI  pada  K-Means  adalah  0,950  sedangkan  nilai  PCI  pada  Fuzzy  C-Means  adalah  0,960. Sehingga dalam melakukan clustering data Covid-19, Fuzzy C-Means merupakan metode terbaik untuk melakukan pengelompokkan data dikarenakan nilai validitasnya mendekati 1 dengan percobaan nilai K=3. Maka diperoleh hasil klaster 1 terdiri dari 17 kecamatan, klaster 2 berjumlah 1 kecamatan dan klaster 3 berjumlah 1 kecamatan
0.000 0.500 1.000 1.500 K=3 K=4 K=5 K=6 K=7 K=8 K=9 K=10 Cluster Perbandingan Nilai  PCI K=3 K=4 K=5 K=6
K=7 K=8 K=9 K=10 SII 0.950 0.920 0.710 0.665 0.706 0.617 0.668 0.768 PCI 0.960 0.735 0.753 0.724 0.634 0.607 0.643 0.643 0.000 0.200 0.400 0.600 0.800 1.000 1.200 Perbandingan Nilai  SI dan PCI

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 88 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1005

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimaksih kepada Dinas Kesehatan dan Kantor Walikota Dumai yang telah memberikan kesempatan untuk melakukan  penelitian.  Terimakasih  juga  Keluarga  besar  Puzzle  Research  dan  Data  Technology  yang  selalu memberikan masukan, dorongan dan semngat dalam penyelesaian penelitian ini.

## REFERENCES
[1] D. P. Sari, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Penyebaran Pandemi Covid-19 Di Sumatera Barat,” CBIS J. , vol. 01, pp. 50–56, 2021.
[2] F. Adiba, “Penerapan Data Mining dalam Mengklasifikasikan Tingkat Kasus Covid-19 di Sulawesi Selatan Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Indones. J. Fundam. Scienes , vol. 7, no. 1, pp. 18–28, 2021.
[3] A. Prastyowati, “Mengenal Karakteristik Virus SARS-CoV-2 Penyebab Penyakit COVID-19 Sebagai Dasar Upaya Untuk Pengembangan Obat Antivirus Dan Vaksin,” BioTrends , vol. 11, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[4] A. Solichin and K. Khairunnisa, “Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means,” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 2, p. 52, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i2.4905.
[5] N. Dwitri, J. A. Tampubolon, S. Prayoga, F. Ilmi Zer, and D. Hartama, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Penyebaran Pandemi Covid-19 Di Indonesia,” Jti (Jurnal Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 101–105, 2020.
[6] B.  Produktivitas,  “Perbandingan  algoritma  k-means  dengan  k-medoids  pada  pengelompokan  armada  kendaraan  truk berdasarkan produktivitas,” vol. 06, pp. 229–240, 2021.
[7] M. Nana Nurhaliza, “Clustering of Data Covid-19 Cases in the World Using DBSCAN Algorithms Pengelompokan Data Kasus Covid-19 di Dunia Menggunakan Algoritma,” vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[8] R. Syarif, M. T. Furqon, and S. Adinugroho, “Perbandingan Algoritme K-Means Dengan Algoritme Fuzzy C Means ( FCM ) Dalam Clustering Moda Transportasi Berbasis GPS,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 10, pp. 4107–4115, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/2852.
[9] D. Caesaron, S. A. Salma, M. D. Prasetio, and M. H. Rifai, “Edukasi dan Sosialisasi Pencegahan dan Pengendalian COVID- 19 melalui Media Poster di Desa Bojongsoang, Kabupaten Bandung,” Abdimas J. Pengabdi. Masy. Univ. Merdeka Malang , vol. 6, no. 2, pp. 221–229, 2021, doi: 10.26905/abdimas.v6i2.5354.
[10]  Kemendagri, “Pendemi Covid-19 dan Implementasinya pada Perekonomian,” Kementrian Perdagang. Ri , vol. 14, no. 11, pp. 3497–3508, 2020.
[11]  N. Nurahman, D. A.-J. ILMIAH, and  undefined 2021, “Algoritma K-Means Untuk Melihat Penularan Tertinggi Virus Covid- 19  Diseluruh  Provinsi  Indonesia,” Ejournal.Lppmsttpagaralam.Ac.Id ,  vol.  12,  no.  02,  pp.  162–168,  2021,  [Online]. Available: http://ejournal.lppmsttpagaralam.ac.id/index.php/betrik/article/view/331.
[12]  S. T. Siska, “VOL . 9 NO . 1 April 2016,” J. Teknol. Inf. Pendidik. , vol. 9, no. 1, pp. 86–93, 2016.
[13]  N. Rofiqo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Clustering Pada Penduduk Yang Mempunyai Keluhan Kesehatan Dengan Datamining K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 216–223, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.
[14]  N. Purba, P. Poningsih, and H. S. Tambunan, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Penyebaran Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Provinsi Riau,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 3, pp. 220–226, 2021, [Online]. Available: http://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/article/view/736.
[15]  D.  Marlina,  N.  F.  Putri,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” vol. 4, no. 2, pp. 64–71, 2018.
[16]  W.  Yustianti,  N.  Rahmawati,  and  Y.  Yamasari,  “Jurnal  Wiyli  Naim  Yuni.Pdf,” Journal  Information  Engineering  and Educational Technology , vol. 04, no. 01. p. 20, 2021.
[17]  J. Xu, J. Han, X. Kai, and F. Nie, “Robust and sparse fuzzy k-means clustering,” IJCAI Int. Jt. Conf. Artif. Intell. , vol. 2016- Janua, pp. 2224–2230, 2016.
[18]  A. E. Pramitasari and Y. Nataliani, “Perbandingan Clustering Karyawan Berdasarkan Nilai Kinerja Dengan Algoritma K- Means Dan  Fuzzy  C-Means,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8, no. 3,  pp.  1119–1132,  2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.957.
[19]  N. I. Selviana et al. , “Analisis Perbandingan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pemetaan Motivasi Balajar Mahasiswa,” no. November, pp. 95–105, 2016.
[20]  F. M. Izzadin, “OPTIMASI JUMLAH CLUSTER K-MEANS DENGAN METODE ELBOW DAN SILHOUETTE PADA PRODUKTIVITAS TANAMAN PANGAN DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2018,” 2018.
[21]  A. Ramadhan, Mustakim, and R. Handinata, “Implementasi Algoritma Fuzzy C Means Dan Moora Untuk Pengelompokan Dan Penentuan Wilayah Penanggulangan Bencana Banjir,” no. November, p. Pekanbaru, 2019.