Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 565-574 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Klasterisasi Sebaran Kasus Covid-19 Di Kota Denpasar Menggunakan Algoritme K-Means
Ida Bagus Gede Sarasvananda 1* , I Gusti Made Ngurah Desnanjaya 2 , Yunita Dewi 3 1,2,3 STMIK STIKOM Indonesia, Jl. Tukad Pakerisan No. 97 Panjer Denpasar – Bali
1 sarasvananda@stiki-indonesia.ac.id, 2 ngurah.desnanjaya@stiki-indonesia.ac.id,
3 yunita.dewi@gmail.com
Abstract
Various efforts have been made by the government to tackle the spread of Covid-19 in Denpasar City.  Starting  from  creating  a  data  collection  system  for  Covid-19  patients  and  a  map  of  the distribution of Covid-19 patients based on villages, which are updated every day and open for access  to  the  general  public.  In  the  observations  made  by  researchers,  the  Denpasar  City Government needs to add efforts to organize the distribution of Covid-19 cases, by knowing the characteristics of  Covid-19  patients and  grouping  villages  based  on  similar  characteristics so that  the  distinctive  characteristics of each  urban  village  group  can  be  identified in  Denpasar City.  The  problem  that  will  be  discussed  in  this  research  is  how  to  cluster  the  distribution  of Covid-19 cases using the K-means algorithm. The purpose  of this proposed study is to cluster Covid-19 data using the K-Means algorithm. The clustering of the distribution of Covid-19 cases in Denpasar City was successfully carried out using the K-Means algorithm and the number of clusters  used  was  3,  with  cluster  0  (Low  Cluster)  of  16  villages  /  wards,  cluster  2  (Regular Cluster) of 21 villages / wards, and cluster 1 (High Cluster) of 6 villages / wards. Cluster validity was tested using the Davies Bouldin method with the resulting value of -0.522.
Keywords : clustering, covid-19, k-means

## Abstrak
Berbagai upaya telah dilakukan oleh pemerintah untuk menanggulangi penyebaran Covid-19 di Kota Denpasar. Mulai dari membuat sistem informasi pendataan pasien Covid-19 dan peta sebaran pasien Covid-19 berdasarkan desa/kelurahan yang diupdate setiap hari dan terbuka untuk  diakses  oleh  masyarakat  umum.  Dalam  pengamatan  yang  dilakukan  oleh  peneliti, Pemerintah  Kota  Denpasar  perlu  menambahkan  upaya  untuk  mengorganisir  sebaran  kasus Covid-19 khususnya di Kota Denpasar, dengan  mengetahui karakteristik pasien Covid-19 dan mengelompokkan  kelurahan-kelurahan  berdasarkan  kesamaan  karakteristik  sehingga  dapat diketahui ciri khas dari masing masing kelompok kelurahan di Kota Denpasar. Masalah yang akan  dibahas  dalam  penelitian  ini  yaitu,  bagaimana  melakukan  klasterisasi  sebaran  kasus Covid-19  algoritme  K-means.  Tujuan  dari  penelitian  yang  diusulkan  ini  adalah  untuk melakukan  klasterisasi  data  Covid-19  menggunakan  algoritme  K-Means.  Klasterisasi  sebaran kasus  Covid-19  di  Kota  Denpasar  berhasil  dilakukan  menggunakan  algoritme  K-Means  dan jumlah  klaster  yang  digunakan  yaitu  3,  dengan  klaster  0  (Low  Cluster)  sebanyak  16 desa/kelurahan, klaster 2 (Regular Cluster) sebanyak 21 desa/kelurahan, dan klaster 1 (High Clutser)  sebanyak  6  desa/kelurahan.  Validitas  klaster  diuji  menggunakan  metode  Davies Bouldin dengan nilai yang dihasilkan yaitu -0.522.
Kata kunci : klastering, covid-19, k-means

## 1. PENDAHULUAN
Sudah  lebih  dari  setahun  pandemi  COVID-19  melanda  Indonesia semenjak  kasus  terkonfirmasi  positif  COVID-19  diumumkan  pertama  kali pada Senin 2 Maret 2020. Tidak hanya Indonesia, hampir seluruh negara di dunia  mengalami  pandemi  COVID-19.  Pandemi  COVID-19  adalah  pandemi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 565-574 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
berskala  global  yang  disebabkan  oleh  virus  SARS-CoV-2  (Severe  acute respiratory syndrome coronavirus 2) [1]. Virus SARS-CoV-2 tergolong dalam kategori virus berbahaya karena dapat menyembabkan kematian.
Hingga  saat  ini  kasus  terkonfirmasi  positif  di  Indonesia  masih  terus bertambah  setiap  harinya.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  laman website infocorona.baliprov.go.id pada tanggal 27 Maret 2021 jumlah kasus terkonfirmasi  positif    di  Indonesia  sebanyak  1.492.002,  sembuh  sebanyak 1.327.121,  dalam  perawatan  sebanyak  124.517  dan  meninggal  sebanyak 40.364 orang. Sedangkan di Provinsi Bali, jumlah kasus terkonfirmasi positif sebanyak  39.323,  sembuh  sebanyak  36.357,  dalam  perawatan  sebanyak 1.640 dan meninggal sebanyak 1.111 orang. Dari 9 Kabupaten/Kota yang ada di Provinsi Bali, Kota Denpasar merupakan penyumbang kasus terkonfirmasi positif terbanyak yaitu sebanyak 12.244 orang.
Sumber: infocorona.baliprov.go.id Gambar 1. Kasus Covid-19 Per Kabupaten di Provinsi Bali
Berbagai upaya telah dilakukan oleh pemerintah untuk menanggulangi penyebaran  Covid-19  di  Kota  Denpasar.  Mulai  dari  membuat  sistem informasi  pendataan  pasien  Covid-19  dan  peta  sebaran  pasien  Covid-19 berdasarkan kelurahan yang diupdate setiap hari dan terbuka untuk diakses oleh masyarakat umum melalui laman hhtps://safecity.denpasarkota.go.id/id/covid19.  Selain  membuat  sistem informasi  pendataan  pasien  Covid-19,  Pemerintah  Kota  Denpasar  juga membuat  Peraturan  Walikota  Denpasar  untuk  menanggulangi  penyebaran Covid-19 Nomor 32 Tahun 2020 tentang Pembatasan Kegiatan Masyarakat di Desa,  Kelurahan  dan  Desa  Adat  dalam  percepatan  penanganan  Covid-19. Berbasis  Desa/Kelurahan  dan  bahkan  Desa  Adat  dimaksudkan  karena
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 565-574 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
penyebaran  kasus  Covid-19  telah  berdampak  secara  multidimensional, sehingga dibutuhkan kolaborasi dari seluruh [2].
Dalam  pengamatan  yang  dilakukan  oleh  peneliti,  Pemerintah  Kota Denpasar  perlu  menambahkan  upaya  untuk  mengorganisir  sebaran  kasus Covid-19  khususnya  di  Kota  Denpasar,  dengan  mengetahui  karakteristik pasien  Covid-19  dan  mengelompokkan  kelurahan-kelurahan  berdasarkan kesamaan  karakteristik  sehingga  dapat  diketahui  ciri  khas  dari  masing masing kelompok kelurahan di Kota Denpasar.
Beberapa penelitian yang berkaitan dengan klasterisasi kasus Covid-19 telah  dilakukan,  diantaranya  yaitu:  memanfaatkan  klastering  untuk melakukan  analisis  pengelompokkan  penyebaran  dan  perkembangan  kasus Covid-19  di  Indonesia  [3],[4],[5].  Yustanti,  W  dkk  [6]    melalukan  klastering wilayah Kota/Kabupaten berdasarkan data harian yang disajikan dalam situs resmi  Pemerintah  Jawa  Timur  menggunakan  metode K-Means .  Beberapa peneliti yang lain seperti [1],[7] juga menggunakan klastering K-Means untuk melakukan  pengelompokkan  penyebaran  kasus  Covid-19.  Pemanfaatan klastering K-Means dalam  pengelompokkan data berdasarkan wilayah telah terbukti  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  yang  tepat  dalam mengurangi sebaran Covid-19. Sarasvananda, dkk [8] menggunakan K-Means dengan semantic  similarity untuk  melakukan  klasterisasi  data  pasien. Pengelompokkan kasus dan kematian akibat Covid-19 di Asia Tenggara juga pernah dilakukan oleh Hutagalung, dkk [9].
Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan  diatas,  dapat dapat dirumuskan  masalah  yang  akan  dibahas  dalam  penelitian  ini  yaitu, bagaimana  melakukan  klasterisasi  sebaran  kasus  Covid-19  berdasarkan Desa/Kelurahan di Kota Denpasar menggunakan algoritme K-means . Tujuan dari penelitian yang diusulkan ini adalah untuk melakukan klasterisasi data Covid-19  berdasarkan  data  harian  yang  disajikan  resmi  oleh  Pemerintah Kota Denpasar menggunakan algoritme K-Means , di mana data dikategorikan berdasarkan mean terdekat,  sehingga  Desa/Kelurahan  dapat  dikategorikan menjadi  klaster-klaster.  Diharapkan  juga  dengan  klasterisasi  Covid-19 berdasarkan  Desa/Kelurahan  dapat  membantu  Pemerintah  Kota  Denpasar dalam  pengambilan  keputusan  yang  tepat  dalam  mengoptimalkan penanganan Covid-19 di Kota Denpasar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Peneletian  dawali  dengan  melakukan  literatur  terhadap  data  sebaran kasus covid-19 setiap Desa / Kelurahan di Kota Denpasar melalui situs resmi Pemerintah Kota Denpasar, kemudian dilanjutkan literatur review dari jurnal yang  berkaitan  dengan  masalah  dan  metode  yang  digunakan  dalam melakukan klaster data.

## 2.1. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data harian yang disajikan  resmi  oleh  Pemerintah  Kota  Denpasar  pada  laman
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 565-574 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
https://safecity.denpasarkota.go.id/id/covid19  mulai  dari  tanggal  2  Maret 2020 sampai dengan tanggal 27 Maret 2021.

## 2.2. Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan pada praktikum ini akan diuraikan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Keterangan X 1 Sembuh X 2 Meninggal X 3 Masih Dirawat X 4 Kasus Terkonfirmasi positif Covid-19

## 2.3. Struktur Data
Struktur  data  yang  digunakan  pada  praktikum  ini  ditunjukkan  pada tabel sebagai berikut.
Tabel 2. Struktur Data Desa/Kelurahan X1 X2 X3 X4 1 X1,1 X1,2 X1,3 X1,4 2 X2,1 X2,2 X2,3 3 X3,1 X3,2 X3,3 X3,4 …. …. …. …. …. 44 X44,1  X44,2  X44,3  X44,4
Langkah analisis yang dilakukan pada praktikum ini adalah sebagai berikut:
1) Melakukan identifikasi dan merumuskan masalah.
2) Mengumpulkan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  website  resmi Safecity Pemerintah Kota Denpasar.
3) Melakukan pengolahan dan analisis karakteristik data COVID-19.
4) Menentukan  klaster  optimum  berdasarkan  metode silhouette coefficient .
5) Melakukan analisis klaster dengan metode non hierarki menggunakan K-Means .
6) Menarik kesimpulan dan saran.

## 2.4. Penerapan Metode
Penerapan  metode K-means pada  penelitian  Klasterisasi  Persebaran Virus  Corona  di  Kota  Denpasar  dilakukan  dalam  beberapa  tahap  seperti disajikan pada Gambar 2.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 565-574 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 2 . Penerapan Metode
Langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu  melakukan  pengambilan  data berdasarkan  data  harian  yang  disajikan  pada  situs  resmi  Pemerintah  Kota Denpasar    safecity.denpasarkota.go.id,  dilanjutkan  dengan  melakukan pemilihan data yang akan diproses sesuai dengan variabel dan struktur data penelitian  yang  telah  ditetapkan.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  melakukan klasterisasi  dengan  algoritme K-Means .  Langkah  pertama  yang  dilakukan dalam algoritme K-Means yaitu menentukan banyaknya jumlah klaster yang akan dibentuk. Penentuan banyaknya jumlah  klaster berpengaruh terhadap penentuan jumlah centroid . Jika jumlah klaster yang akan dibentuk sebanyak tiga,  maka  akan  memilih  sebanyak  tiga  data  sebagai centroid .  Nilai initial centroid pada  iterasi  yang  pertama  diberikan  secara  acak.  Ketika centroid awal  sudah  dipilih,  selanjutnya  adalah  menghitung  kemiripan  untuk  setiap data ke masing-masing centroid.
Gambar 3. Flowchart algorimte K-Means
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 565-574 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Data yang memiliki nilai  jarak yang dekat dengan centroid pada suatu klaster  tertentu  maka  data  tersebut  dikategorikan  dan  dialokasikan  pada klaster  tersebut.  Proses  untuk  menghitung  nilai  kemiripan  data  dengan centroid menggunakan  pendekatan euclideans  distance .  Setelah  semua  data dialokasikan  pada  suatu  klaster,  langkah  selanjutnya  yaitu  dilakukan pengecekan  konvergensi  hasil  klaster  dengan  membandingkan  hasil  klaster pada  iterasi  sebelumnya  dengan  hasil  klaster  pada  iterasi  yang  sedang berjalan  atau  menggunakan  nilai  fungsi  objektif  yang  ditentukan.  Jika hasilnya  sama  atau  atau  apabila  perubahan  nilai  fungsi  objektif  yang digunakan berada di bawah nilai threshold yang ditentukan maka data hasil klastering telah konvergen, tetapi jika berbeda atau atau apabila perubahan nilai  fungsi  objektif  yang  digunakan  berada  di  diatas  nilai threshold yang ditentukan  maka  belum  dikatakan  konvergen  sehingga  perlu  dilakukan iterasi selanjutnya dan menentukan kembali centroid baru berdasarkan data dari  masing-masing  klaster.  Penentuan centroid baru  dilakukan  dengan mencari nilai jarak rata-rata dari seluruh anggota di setiap klaster.
Langkah  tersebut  akan  berulang  kembali  hingga  tidak  ada  lagi perubahan  keanggotaan  dari  setiap  klaster  sehingga  dapat  dikatakan  data telah  konvergen.  Sehingga  hasil  akhir  dari  metode  ini  merupakan pengelompokkan desa / kelurahan yang memiliki jarak yang dekat antar data pada suatu klaster.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengelohan dan Analisis Karakteristik data COVID-19
Data  yang  digunakan  yaitu  data  harian  sebaran  kasus  Covid-19  per Desa  /  Kelurahan  yang  bersumber  dari  website  resmi  Pemerintah  Kota Denpasar.  Tabel  3  merupakan  data  yang  telah  diolah  dan  akan  digunakan untuk melakukan klasterisasi.
Tabel 3. Data yang digunakan untuk klastering Desa/Kelurahan Sembuh  Meninggal Masih Dirawat Kasus konfirmasi positif Pemecutan Kelod 442 12 62 516 Padangsambian Kelod 314 9 36 359 Dauh Puri 235 4 34 273 Pemogan 492 12 33 537 Dauh Puri Kelod 226 5 28 259 Pedungan 399 2 26 427 Sesetan 709 12 25 746 Ubung Kaja 490 8 23 521 Sidakarya 330 5 21 356 Tonja 315 5 20 340 Kesiman Kertalangu 296 9 18 323 Penatih 215 5 18 238 Peguyangan 288 9 17 314 Panjer 523 6 16 545
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 565-574 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Desa/Kelurahan Sembuh  Meninggal Masih Dirawat Kasus konfirmasi positif Sumerta Kelod 283 3 15 301 Dauh Puri Kauh 162 1 14 177 Padangsambian Kaja 364 9 11 384 Dauh Puri Kangin 47 3 9 59 Peguyangan Kangin 313 7 9 329 Renon 277 6 9 292 Sanur Kauh 213 9 9 231 Sumerta Kauh 134 5 9 148 Kesiman 224 6 7 237 Pemecutan 250 12 7 269 Pemecutan Kaja 414 7 7 428 Tegal Harum 253 6 7 266 Tegal Kertha 278 2 7 287 Kesiman Petilan 160 5 6 171 Dangin Puri Kangin 256 5 5 266 Peguyangan Kaja 169 1 5 175 Sanur Kaja 141 8 5 154 Dangin Puri 115 8 4 127 Dangin Puri Kaja 230 6 4 240 Dauh Puri Kaja 153 7 4 164 Padangsambian 628 7 4 639 Penatih Dangin Puri 146 2 4 152 Ubung 172 5 4 181 Sumerta 179 3 3 185 Dangin Puri Kelod 185 3 2 190 Sumerta Kaja 141 6 2 149 Dangin Puri Kauh 49 2 1 52 Sanur 183 6 1 190 Serangan 37 1 1 39
Data variabel yang digunakan  dalam klasterisasi  sebaran kasus Covid- 19  di  Kota  Denpasar  meliputi  X 1 =  sembuh,  X 2 =  Meninggal,  X 3 =Masih dirawat, dan X 4 = Kasus terkonformasi positif. Tipe data yang digunakan dari keseluruhan  variabel  yaitu  integer,  sehingga  untuk  menghitung  jarak terdekat dengan pusat klaster bisa menggunakan metode euclidean distance .

## 3.2. Klasterisasi Data dengan K-Means
Berdasarkan  data  pada  Tabel  3,  akan  dilakukan  klasterisasi  dengan menggunakan  algoritme K-Means untuk  mengetahui  klaster  sebaran  Covid- 19  di  Kota  Denpasar.  Proses  klasterisasi  dilakukan  dengan  menggunakan aplikasi Rapid  Miner .  Jumlah  klaster  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu K=3.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 565-574 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4. Proses Klasterisasi dengan menggunakan algoritme K-Means
Gambar 4 merupakan proses klasterisasi dengan menggunakan algoritme K- Means pada Rapid  Miner .  Data  pada  Tabel  3  akan  disimpan  dalam  format Microsoft excel sebagai input klaster dan dilakukan pemilihan atribut sesuai dengan  variabel  penelitian.  Setelah  dilakukan  pemilihan  atribut,  data  akan diproses  menggunakan  algoritme K-Means dan  untuk  menghitung  jarak terdekat dengan pusat klaster bisa menggunakan metode euclidean distance . Hasil  akhir  dari  proses  klasterisasi  data  dengan  menggunakan  algoritme K mean ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5 Hasil proses klasterisasi dengan menggunakan algoritme K-Means Data diklaster menjadi tiga klaster, dengan klaster 0 ( Low Cluster ) sebanyak 16 desa/kelurahan, klaster 2 ( Regular Cluster ) sebanyak 21 desa/kelurahan, dan  klaster  1  ( High  Clutser )  sebanyak  6  desa/kelurahan.  Gambar  6 merupakan data detail dari anggota masing-masing klaster.
Gambar 6. Anggota dari masing-masing klaster
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 565-574 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.3. Validitas Klaster
Proses  validitas  klaster  dilakukan  dengan  menggunakan  metode validitas Davies  Bouldin .  Indeks  validitas Davies-Bouldin diperoleh  dengan menghitung rata-rata dari setiap titik pada himpunan data. Nilai setiap titik diperoleh dengan  menghitung jumlah  nilai compactness yang dibagi dengan jarak antara kedua titik pusat klaster sebagai separation [10]. Hasil validitas klaster dengan menggunakan metode Davies Bouldin yaitu sebesar -0.522.
Gambar 7. Validitas klaster dengan Davies Bouldin
4.  SIMPULAN
Klasterisasi  sebaran  kasus  Covid-19  di  Kota  Denpasar  berhasil dilakukan  menggunakan  algoritme K-Means dan  jumlah  klaster  yang digunakan  yaitu  3,  dengan  klaster  0  ( Low  Cluster )  sebanyak  16 desa/kelurahan, klaster 2 ( Regular Cluster ) sebanyak 21 desa/kelurahan, dan klaster  1  ( High  Clutser )  sebanyak  6  desa/kelurahan.  Validitas  klaster  diuji menggunakan  metode Davies  Bouldin dengan  nilai  yang  dihasilkan  yaitu  - 0.522.
DAFTAR PUSTAKA
[1] R. A. Indraputra and R. Fitriana, “K-Means Clustering Data COVID-19,” vol. 10, no. 3, pp. 275–282, 2020.
[2] P.  L.  O.  Permadhi  and  I.  M.  Sudirga,  “Problematika  Penerapan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (Pkm) Kota Denpasar Berbasis Adat Dalam  Upaya  Penanganan  Covid-19,” Pros.  Webinar  Nas.  … ,  2020, [Online]. Available: http://e- journal.unmas.ac.id/index.php/webinaradat/article/view/1169.
[3] T. Khotimah et al. , “Clustering The Development Of The Covid-19 Case In Indonesia,” vol. 1, no. 1, pp. 23–26, 2020.
[4] S.  Sindi,  W.  R.  O.  Ningse,  I.  A.  Sihombing,  F.  Ilmi  R.H.Zer,  and  D. Hartama,  “Analisis  Algoritma  K-Medoids  Clustering  Dalam Pengelompokan Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” Jti (Jurnal Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 166–173, 2020.
[5] N.  Dwitri,  J.  A.  Tampubolon,  S.  Prayoga,  F.  Ilmi  Zer,  and  D.  Hartama, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Pembelajaran  Online  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19  di  Indonesia,” Jti
(Jurnal Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 101–105, 2020.
[6] W.  Yustanti,  N.  Rahmawati,  and  Y.  Yamasari,  “Klastering  Wilayah Kota/Kabupaten  Berdasarkan  Data  Persebaran  Covid-19  di  Propinsi Jawa Timur dengan Metode K-Means,” Journal Information Engineering
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 565-574 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
and Educational Technology , vol. 04, no. 01. pp. 1–9, 2020.
[7] 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.
[8] I.  B.  G.  Sarasvananda,  R.  Wardoyo,  and  A.  K.  Sari,  “The  K-Means Clustering Algorithm With Semantic Similarity To Estimate The Cost of Hospitalization,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 13, no. 4, p. 313, 2019, doi: 10.22146/ijccs.45093.
[9] J. Hutagalung, N. L. W. S. R. Ginantra, G. W. Bhawika, W. G. S. Parwita, A. Wanto, and P. D. Panjaitan, “COVID-19 Cases and Deaths in Southeast Asia Clustering using K-Means Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no. 1, p. 012027, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1783/1/012027.
[10]  A.  F.  Khairati,  A.  A.  Adlina,  G.  F.  Hertono,  and  B.  D.  Handari,  “Kajian Indeks  Validitas  pada  Algoritma  K-Means  Enhanced  dan  K-Means MMCA,” Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 2, pp. 161–170, 2019.