## Analisis Penerimaan Vaksin Covid-19 Berbasis Fuzzy Clustering Machine Learning di Provinsi Riau
Siti Sarah 1 , Mustakim 2
1,2 Puzzle Research Data Technology (Predatech), Faculty of Scienceand Technology
1,2 Department of Information System, Faculty of Scienceand Technology Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Riau, Indonesia Email: 1 sitisarah18401@gmail.com, 2 mustakim@uin-suska.ac.id Submitted 25-09-2021 ; Accepted 05-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstrak
Corona  Virus  Disease  2019  atau  Covid-19  disebut  global  karena  menyebar  dengan  cepat  ke  seluruh  dunia,  meningkatnya  kasus  dan kematian, serta kurangnya perawatan dan vaksin. Melihat penyebaran Covid-19 yang begitu cepat dan bahaya yang akan muncul jika tidak segera  ditangani,  salah  satu  cara  yang  paling  mungkin  untuk  mencegah  penyebaran  virus  ini  adalah  dengan  mengembangkan  vaksin. Kepala Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi DKI Jakarta mengeluarkan Surat Keputusan (SK) Nomor 1972 Tahun 2021 tentang Protokol  Pencegahan  dan  Pengendalian  Covid-19  di  Perkantoran  atau  Badan  Usaha  Milik  Negara  Pimpinan  perusahaan  hanya memperbolehkan pelaksanaan Work From Office (WFO) kepada pekerja yang telah divaksinasi Covid-19 minimal dosis pertama. Salah satu perusahaan yang membutuhkan vaksin untuk para pekerja ialah PT. Perkebunan Nusantara V atau PTPN V dikarenakan jumlah kasus Covid-19 di PTPN V semakin meningkat. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini akan melakukan pemodelan atau pengelompokan data vaksin Covid-19 di PTPN V dengan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means. Atribut yang digunakan pada panelitian ini adalah Jenis Kelamin,  Usia,  Unit  kerja  dan  Status  Vaksin.  Hasil  cluster  yang  terbaik  didapatkan  adalah  5  cluster,  cluster  terbanyak  pada  cluster  2 terdapat  sebanyak  3574  persons,  dan  cluster  yang  memiliki  jumlah  produk  paling  sedikit  adalah  cluster  4  dengan  18  persons.  Hasil pengujian nilai validitas Silhoutte Index (SI), didapatkan sebesar 0,1541, dengan demikian kualitas cluster masih jauh untuk mencapai kata optimal.
Kata Kunci: Clustering; Covid-19; Data Mining; Fuzzy C-Means; Silhouette Index (SI)

## Abstract
Corona Virus Disease 2019 or Covid-19 is called global because it is spreading rapidly around the world, increasing cases and deaths, and lack of treatment and vaccines. Seeing rapid spread of Covid-19 and dangers will arise if not handled immediately, One of the most likely ways  to  prevent  the  spread  of  this  virus  is  develop  a  vaccine.  The  Head  of  the  Manpower  and  Transmigration  Office  of  DKI  Jakarta Province  Issues  Decree  (SK)  No.  1972  of  2021  concerning  the  Covid-19  Prevention  and  Control  Protocol  in  Offices  or  State-Owned Enterprises. Company leaders only allow the implementation of Work From Office (WFO) to workers who have been vaccinated against Covid-19 at least the first dose. One of the companies that need vaccines for workers is PT. Perkebunan Nusantara V or PTPN V because the number of Covid-19 cases in PTPN V is increasing. Based on this case, this research will model or group Covid-19 vaccine data at PTPN V using the Fuzzy C-Means algorithm. The attributes used in this study were Gender, Age, Unit of Work and Vaccine Status. The best cluster results obtained are 5 clusters, the most cluster in cluster 2 there are 3574 persons, and the cluster which has the least number of products is cluster 4 with 18 person. The result of testing the validity of the Silhouette Index (SI) value is 0.1541, thus the quality of the cluster is still far from reaching the optimal word.
Keywords : Clustering; Covid-19; Data Mining; Fuzzy C-Means; Silhoutte Index (SI)

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), Corona Virus Disease 2019 atau Covid-19 disebut global karena menyebar dengan cepat ke seluruh dunia, meningkatnya kasus dan kematian, serta kurangnya perawatan dan vaksin [1][2]. Di Indonesia Presiden Joko Widodo mengatakan bahwa kasus pertama Covid-19 masuk ke Indonesia yaitu pada tanggal 2 Maret 2020 lalu, yang terinfeksi dua orang Warga Negara Indonesia asal Depok, Jawa Barat. Berawal dari kasus tersebut, jumlah kasus masyarakat Indonesia yang terinfeksi virus Covid-19 terus bertambah setiap harinya, hingga lebih dari 1,7 juta kasus dengan tingkat kematian sebanyak 49.000 jiwa pada 25 Mei 2021 lalu [3].
Mengingat penyebaran Covid-19 yang begitu cepat hingga tahun 2021 Pandemi Covid-19 masih berlanjut melanda Indonesia memerlukan penanganan lanjutan, dan bahayanya jika tidak segera diobati. Salah satu cara yang paling mungkin untuk mencegah penyebaran virus ini adalah dengan secara aktif mendorong penegakkan protokol kesehatan masyarakat dan dengan mengembangkan vaksin [3][4]. Vaksinasi seharusnya menjadi salah satu upaya untuk mempercepat respon terhadap Covid-19 dan segera dilakukan kepada seluruh masyarakat . Hal itu tertuang dalam Permenkes RI Tahun 2020 Nomor 84 tentang Pelaksanaan Vaksinasi untuk Mengatasi Pandemi Covid-19 [5][6].
Vaksinasi adalah proses dimana seseorang memperoleh kekebalan atau melindungi dirinya dari penyakit, dan jika suatu  hari  terkena  penyakit,  vaksinasi  biasanya  tidak  menyebabkan  penyakit  atau  penyakit  ringan[7][8]. Vaksinasi  akan memperkuat kekebalan atau imunitas tubuh pada orang dan masyarakat [9]. Kepala Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi  DKI  Jakarta  menerbitkan  Surat  Keputusan  (SK)  Tahun  2021  No.  1972  tentang  Protokol  Pencegahan  dan Penanganan Covid-19 di Perkantoran atau Badan Usaha Milik Negara. Manajer perusahaan hanya mengizinkan penerapan WorkFromOffice (WFO). Kepada pekerja yang  divaksinasi dengan dosis minimum pertama Covid-19. Salah  satu  perusahaan  yang  membutuhkan  vaksin  ialah  PT.  Perkebunan  Nusantara  V  atau  PTPN  V  dikarenakan jumlah kasus Covid-19 di PTPN V semakin meningkat. PTPN V adalah perusahaan negara, perusahaan yang tumbuh dan berkembang dalam masyarakat [10] . PTPN V terus berupaya memperkuat pencegahan wabah Covid-19 sebagai bagian dari
upaya keberlanjutan produktivitas yang kuat sejak tahun lalu hingga paruh pertama tahun 2021. Upaya preventif dimulai dengan  penguatan  protokol  kesehatan,  dilanjutkan  dengan  program  vaksinasi  massal  bagi  karyawan.  Vaksinasi  pegawai PTPN  V  yang  sudah  berlangsung  sejak  pertengahan  Maret  2021  akan  semakin  diperkuat.  Hingga  1.855  karyawan berpartisipasi dalam program vaksinasi dosis penuh. Kepemimpinan PTPN V ditujukan kepada seluruh karyawan perusahaan yang telah berhasil  melaksanakan program vaksinasi Covid-19 pada tahun 2020.
Berdasarkan hal tersebut, pada penelitian ini akan dilakukan pemodelan atau pengelompokan data vaksin Covid-19 di daerah pada sub bagian PTPN V menggunakan teknik Ilmu Komputer. Cabang dari komputasi adalah kecerdasan buatan seperti Data  Mining ,  sistem  pendukung  keputusan,  sistem  pakar,  jaringan  syaraf  tiruan,  logika fuzzy dan  lain-lain. Pengelompokan  tersebut  mengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  ada  sesuai  dengan  kesamaan karakteristik  masing-masing  data.  Ada  banyak  cara  untuk  melakukan  perhitungan clustering ,  termasuk Fuzzy  C-Means [11][12].
Fuzzy C-Means adalah teknik clustering dimana eksistensi setiap titik data pada suatu grup dipengaruhi oleh derajat keanggotaannya.  Teknik  ini  pertama  kali  dikembangkan  oleh  Jim  Bezdek  [13][14].  Pengelompokkan  data  menggunakan metode Fuzzy  C-Means yang  menghasilkan  bilangan  acak  sebagai  matriks  partisi  awal,  menghitung  pusat  cluster, menghitung fungsi tujuan, dan menghitung perubahan pada matriks partisi [15]. Metode Fuzzy C-Means pernah digunakan pada beberapa penelitian terdahulu untuk mengelompokkan data.
Pada  penelitian  pertama  yang  dilakukan  Agustina  dan  Prihandoko  tahun  2018  Menyatakan  bahwa  Berdasarkan penelitian yang dilakukan dengan dua metode, data kinerja pegawai dikelompokkan menjadi 3 cluster yaitu kinerja tinggi, kinerja sedang dan  kinerja rendah. Hasil  penelitian ini menunjukkan bahwa Fuzzy C-Means merupakan metode yang lebih baik  daripada K-Means untuk  mengelompokkan  data    tingkat  kinerja  pegawai  di  STT  Bandung  karena  nilai  validasinya mendekati 1 [16].
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Ramadhan  dan  kawan-kawan  tahun  2019  tentang  menghasilkan  bahwa algoritma Fuzzy  C-Means menghasilkan  nilai  SI  sebesar  0,2159 dan  algoritma K-Medoids menghasilkan  nilai  SI  sebesar 0,2018. Berdasarkan nilai SI, algoritma Fuzzy C-Means lebih baik pada lokasi cluster daripada algoritma K-Medoids [17]. Penelitian Selanjutnya dilakukan oleh Ayu tahun 2015 mengatakan Dari mendapatkan jumlah pengulangan yang maksimal dan  hasil  segmentasi  yang  didapat,  Metode Fuzzy  C-Means memberikan  hasil  segmentasi  terbaik  untuk  segmentasi  citra grayscale khususnya citra USG. Hasil segmentasi terbaik dari kedua Metode adalah pada nilai terkecil, dimana untuk Fuzzy C-Means adalah 2 cluster dan DBSCAN adalah 2 MinPts [18].
Pada Penelitian ini adanya kesulitan dalam melakukan pemodelan atau pengelompokan data dilapangan terkait dengan Jenis Kelamin, Usia, Unit Kerja dan Status Vaksin yang digunakan. Oleh karena itu, diperlukan sebuah algoritma Fuzzy C- Means untuk melakukan pengelompokan tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode dalam penelitian ini terbagi menjadi empat tahapan utama yaitu Pengumpulan Data, Pre-Processing Data, Analisis dan Hasil serta dokumentasi. Metode penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Penelitian  dimulai  dengan    perencanaan,  pendefinisian  topik,  perumusan  masalah,  dan  hasil  yang  ingin  dicapai. Setelah dilakukan perencanaan, dilakukan pengumpulan dokumen dan data untuk mendukung penelitian sehingga data yang dihasilkan dapat diolah secara manual dengan melakukan Pre-Processing data dan normalisasi data. Data  yang dinormalisasi  kemudian  dihitung  untuk Fuzzy  C-Means ,  sedangkan  perhitungan  dilakukan   menggunakan alat MatLab. Ketika hasil cluster diperoleh, dilakukan analisis cluster dan data yang dikandungnya untuk mendapatkan hasil dan kesimpulan.

## 2.1 Fuzzy C-Means
Data  Mining memiliki  hubungan  dengan  bidang  lain  seperti  sistem  basis  data,  jaringan  saraf  tiruan,  pengenalan  pola, penyimpanan  data,  statistik,  pembelajaran  mesin,  dan  penelitian  informasi  data  [19].  Dalam Fuzzy  Clustering ,  algoritma Fuzzy  C-Means merupakan  metode  clustering  yang  paling  umum  digunakan  [20]. Fuzzy  C-Means merupakan  salah  satu metode clustering Data  Mining . Data  Mining Sebuah  proses  semi-otomatis  yang  menggunakan  teknologi  statistik, matematika, dan intelektual. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak dan mengidentifikasi informasi pengetahuan yang berpotensi berguna dan berguna yang disimpan dalam database besar [19]. Fuzzy C-Means menggunakan model Fuzzy Clustering , sehingga data dapat dimiliki oleh setiap kelas atau cluster yang terbentuk dengan  keanggotaan atau keanggotaan yang bervariasi antara 0 dan  keberadaan data dalam cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan [21]. Keuntungan dari algoritma Fuzzy C-Means adalah kemampuannya yang sangat baik untuk mendeteksi cluster tingkat tinggi dan  mengungkapkan  hubungan  antara  model cluster yang berbeda  [21].  Langkah-langkah  dari  algoritma Fuzzy  C-Means adalah sebagai berikut [21]:
1. Data input harus dalam cluster X, berupa matriks berukuran n x m (n, jumlah sampel data; m, atribut setiap data). Xij, data sampel ke-i (i=1,2...n), atribut ke-j (j=1,2...m).
2. Tentukan:
a) Jumlah Cluster : c;
b) Pangkat
: w; c) Maksimum Iterasi
: MaxIter;
d) Error Rate
: 𝜀 𝐼 ; e) Fungsi Objektif Awal : 𝑃 𝑜 = 0;
f) Iterasi Awal
: t = 1;
3. Bangkitkan bilangan random µik, i=1,2...n; k=1,2...c; sebagai elemen-elemen matriks partisi awal U
𝑄 𝑖 = ∑ = 𝑐 𝑘 1𝜇𝑖𝑘 (1)
Dengan j = 1, 2, …n
Hitung: μ ik = 𝜇𝑖𝑘 𝑄𝑖 (2)
4. Hitung pusat cluster ke-k: Vkj, dengan k=1,2...c; dan j=1,2...m
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ =1((𝜇𝑖𝑘)𝑤∗ 𝑋𝑖𝑗) 𝑛 𝑖
∑ = 𝑛 𝑖 1(𝜇𝑖𝑘)𝑤 (3)
5. Hitung fungsi objektif pada iterasi ke-t, Pt
𝑃 𝑡=∑ =1 ∑ =1([∑ =1(𝑋𝑖𝑗−𝑉𝑘𝑗) 2 𝑚 𝑗 ](𝜇𝑖𝑘) 𝑤) 𝑐 𝑘 𝑛 𝑖 (4)
6. Hitung perubahan matriks partisi
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ =1(𝑋𝑖𝑗−𝑉𝑘𝑗) 2 𝑚 𝑗 ] −1 𝑤−1 [∑ =(𝑋𝑖𝑗−𝑉𝑘𝑗) 2 𝑐 𝑘 ] −1 𝑤−1 (5)

## 7. Cek kondisi berhenti:
Jika: (|Pt-Pt-1|< 𝜀 𝐼 ) atau (t >MaxIter) maka berhenti Jika tidak : t = t + 1, ulangi langkah ke-4
Mulai Pengumpulan Data Pre-Processing Data Algoritma Fuzzy C-Means Selesai Hasil dan Analisis
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.2 Silhoutte Index (SI)
Silhoute Index (SI) adalah metode untuk penentuan validitas cluster yang biasanya dihitung dengan  menghitung mean dari setiap data. Satu per cluster atau seluruh cluster . Secara khusus, perhitungan rata-rata adalah selisih antara nilai separasi dan kompresi dibagi dengan nilai maksimum dari dua nilai tersebut [22]. Untuk mendapatkan nilai SI keseluruhan yaitu dengan menghitung nilai rata-rata SI semua cluster [17].
𝑆𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑆𝐼 𝑗 𝑘 𝑗=1 (6)

## 2.2 Vaksinasi Covid-19
Vaksinasi adalah proses di mana seseorang kebal atau terlindungi dari suatu penyakit, ke titik di mana penyakit itu tidak menyebabkan penyakit atau hanya menderita penyakit ringan [23]. Vaksin Covid-19 disetujui pada akhir 2020 dan awal 2021 untuk penggunaan umum di negara-negara di seluruh dunia [24]. Vaksinasi terhadap Covid-19 merupakan salah satu program pemerintah untuk menanggulangi wabah Covid-19 [23]. Virus corona telah memasuki tahun kedua penyebarannya di Indonesia. Menyadari banyaknya wabah Covid-19, pemerintah mengeluarkan  kebijakan mengenai vaksinasi terhadap Covid-19 di Indonesia salah satu cara untuk mencegah penyebaran Covid-19 adalah dengan melakukan vaksinasi. Vaksin tidak hanya melindungi orang yang divaksinasi, tetapi juga mencegah penyebaran penyakit di masyarakat [25]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan dan Pre-Processing Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data vaksin Covid19 di PTPN V dengan total data vaksin sekitar 10.000 data yang dapat diolah, kemudian dilakukan proses transformasi data sehingga dapat diolah menggunakan algoritma Fuzzy C-Means .  Atribut  yang  digunakan  adalah  Jenis  Kelamin, Umur,  Unit  Kerja,  Status  Vaksin.  Data  yang  direkap  kemudian dinormalisasi. Normalisasi dilakukan untuk mengubah data menjadi nilai yang lebih mudah dipahami. Data yang dihasilkan diproses dan dirangkup serta  dinormalisasi.

## Transformasi Data
Transformasi  diterapkan  pada  data  vaksin  Covid-19  untuk  atribut  Jenis  Kelamin,  Umur,  Unit  Kerja  dan  Status  Vaksin. Transformasi pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Vaksin Covid-19 Nama Jenis Kelamin Umur Unit Kerja Status Vaksin Person 1 1 19 1 1 Person 2 1 20 1 1 Person 3 1 20 1 1 Person 4 1 22 1 1 Person 5 1 22 1 1 Person 6 1 23 1 1 Person 7 1 25 1 1 Person 8 1 25 1 1 … … … … … Person 10325 2 55 43 2

## Normalisasi Data
Normalisasi yang diterapkan pada data vaksin Covid-19 dalam penelitian ini adalah min-max normalization . Hasil normalisasi data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Vaksin hasil Normalisasi Nama Jenis Kelamin Umur Unit Kerja Status Vaksin Person 1 0,0000 0,0222 0,0000 1,0000 Person 2 0,0000 0,0444 0,0000 1,0000 Person 3 0,0000 0,0444 0,0000 1,0000 Person 4 0,0000 0,0889 0,0000 1,0000 Person 5 0,0000 0,0889 0,0000 1,0000 Person 6 0,0000 0,1111 0,0000 1,0000 Person 7 0,0000 0,1556 0,0000 1,0000 Person 8 0,0000 0,1556 0,0000 1,0000 … … … … … Person 10325 1,0000 0.8222 1,0000 1,0000

## 3.2 Pengelompokkan Data Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means
Pada tahapan ini dilakukan pengelompokan data vaksin Covid-19 dengan melakukan pemodelan pecobaan dari K3 hingga K5 dengan tujuan menentukan nilai SI tertinggi untuk menghasilkan cluster terbaik dalam hal penempatan cluster . Hasil clustering menggunakan algoritma Fuzzy C-Means ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Clustering Algoritma Fuzzy C-Means
Setelah  dilakukan clustering menggunakan  algoritma Fuzzy  C-Means selanjutnya  membandingkan  nilai  validasi terhadap cluster yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah SI  untuk  mendapatkan  hasil cluster terbaik.  Validasi  pada algoritma Fuzzy C-Means dari semua pengujian model cluster yaitu dari K3 sampai dengan K5. Pada Gambar 2 menunjukkan nilai validitas K3 senilai 0,0216, nilai validitas K4 sebear 0,1044, nilai validitas K5 sebesar 0,1541. Nilai yang mendekati 1 merupakan validitas cluster terbaik dalam hal penempatan cluster . Dari grafik perbandingan di atas dapat diketahui nilai SI dari algoritma Fuzzy C-Means bahwa semakin tinggi nilai K maka semakin tinggi nilai validitas SI. nilai SI algoritma Fuzzy C-Means pada K5 lebih tinggi dibandingkan nilai SI pada K yang lainya. Sehingga validitas cluster tertinggi yang terdapat pada K5 algoritma Fuzzy C-Means inilah yang selanjutnya dilakukan analisis cluster.
Gambar 3. Sebaran Seluruh Cluster
Hasil cluster pada K5 algoritma Fuzzy C-Means dengan total mencapai 10.325 persons terlihat pada gambar diatas. Didapatkan sebaran cluster vaksin Covid-19 dengan rincian, cluster 1 diisi sebanyak 3040 persons , cluster 2 diisi sebanyak 3574 persons , cluster 3  diisi  sebanyak  284 persons , cluster 4  diisi  sebanyak  18 persons , cluster 5  diisi  sebanyak  3409 persons . Cluster terbanyak pada cluster 2 terdapat sebanyak 3574 persons , dan cluster dengan produk paling sedikit adalah cluster 4 dengan jumlah 18 persons.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dan di validasi dengan SI, dari grafik perbandingan pada Gambar 2 diatas dapat diketahui nilai SI dari algoritma Fuzzy C-Means dengan nilai validitas K3 sebesar 0,0216, nilai validitas K4 sebesar 0,1044, nilai  validitas  K5  sebesar  0,1541,  maka  didapatkan  analisis cluster dilakukan  pada  nilai  SI  yang  tertinggi  dengan pengelompokan  data  Covid-19  terbaik  pada  algoritma Fuzzy  C-Means yaitu  pada  5 cluster ,  nilai  yang  mendekati  1 merupakan  validitas cluster terbaik  dalam  hal penempatan cluster. Cluster 1  diisi  sebanyak  3040 persons , cluster 2  diisi sebanyak 3574 persons, cluster 3 diisi sebanyak 284 persons, cluster 4 diisi sebanyak 18 persons, cluster 5 diisi sebanyak 3409 persons . Cluster terbanyak  pada cluster 2  terdapat  sebanyak  3574 persons ,  dan cluster dengan  nilai  paling  sedikit adalah cluster 4 dengan jumlah 18 persons . Penelitian ini juga dapat disimpulkan bahwa  semakin tinggi nilai K semakin tinggi pula nilai validitas. Namun pada penelitian ini hasil validitas SI pada algoritma ini kurang baik hanya sebesar 0,1541 yang artinya masih jauh dari kata optimal dengan demikian maka algoritma ini tidak disarankan dalam mengelompokkan kasus  Covid-19  khususnya  di  PT.  Perkebunan  Nusantara  V  atau  PTPN  V.  Saran  yang  dapat  diberikan  untuk  penelitian selanjutnya adalah dapat menggunakan algoritma atau metode lain yang lebih akurat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih kepada Perusahaan PT. Perkebunan Nusantara V atau PTPN V yang telah memberikan data serta kesempatan untuk  melakukan  penelitian.  Terimakasih  juga  kepada  Organisasi Puzzle  Research  Data  Technology atau Predatech dan
0.0216 0.1044 0.1541 0 0.05 0.1 0.15 0.2 K 3 K 4 K 5 Silhoutte Score 3040 3574 284 18 3409 15 1015 2015 3015 4015 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4
Cluster 5
Sebaran Cluster
teman-teman seperjuangan yang selalu memberikan masukan, dorongan dan semangat kepada  penulis dalam penyelesaian penelitian ini.

## REFERENCES
[1] Khofifah Putriyani, T. Wahyuningrum, and Y. Dwi Prasetyo, “Prediksi Jumlah Produksi Akibat Penyebaran Covid-19 Menggunakan Metode  Fuzzy  Takagi-Sugeno,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  220–230,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i2.2973.
[2] R. Ayunda, V. Kosasih, and H. S. Disemadi, “Perlindungan Hukum Bagi Masyarakat Terhadap Efek Samping Pasca Pelaksanaan Vaksinasi Covid-19 Di Indonesia,” Nusant. J. Ilmu Pengetah. Sos. , vol. 7, no. 2, pp. 408–420, 2020.
[3] E. Nufa, “Analisis Klasifikasi Sentimen Tentang Pro Dan Kontra[1] E. Nufa, ‘Analisis Klasifikasi Sentimen Tentang Pro Dan Kontra Masyarakat Indonesia Terhadap Vaksin Covid-19 Pada Media,’ no. May, p. 2, 2021. Masyarakat Indonesia Terhadap Vaksin Covid- 19 Pada Media,” no. May, p. 2, 2021.
[4] F. F. Rachman and S. Pramana, “Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter,” Heal. Inf. Manag. J. , vol. 8, no. 2, pp. 100–109, 2020, [Online]. Available:
https://inohim.esaunggul.ac.id/index.php/INO/article/view/223/175.
[5] A. Kriswibowo, J. K. P. Prameswari, and A. G. Baskoro, “Analisis Kepercayaan Publik Terhadap Kebijakan Vaksinasi Covid-19 Di Kota Surabaya,” J. Publicuho , vol. 4, no. 2, pp. 326–344, 2021, doi: 10.35817/jpu.v4i2.17912.
[6] T. 19, “PERILAKU PENCEGAHAN COVID-19 DI LINGKUNGAN RUMAH TANGGA DI DESA GADUNGAN TABANAN BALI,” vol. 7, no. 2, p. 6, 2021.
[7] Fitriani  Pramita  Gurning,  Laili  Komariah  Siagian,  Ika  Wiranti,  Shinta  Devi,  and  Wahyulinar  Atika,  “Kebijakan  Pelaksanaan Vaksinasi Covid-19 Di Kota Medan Tahun 2020,” J. Kesehat. , vol. 10, no. 1, pp. 43–50, 2021, doi: 10.37048/kesehatan.v10i1.326.
[8] H. Hartaty, “Pengaruh Tingkat Pengetahuan Ibu Tentang Imunisasi Pada Bayi Di Wilayah Kerja Puskesmas Batua Kota Makassar,” J. Ilm. Kesehat. Sandi Husada , vol. 5, no. 2, pp. 13–32, 2018, doi: 10.35816/jiskh.v5i2.29.
[9] R.  A.  Sukmana,  M.  I.  Iyansyah,  B.  A.  Wijaya,  and  M.  F.  Kurniawati,  “Implementasi  Strategi  Komunikasi  Kesehatan  dalam Meyakinkan Masyarakat untuk Pelaksanaan Vaksinasi COVID-19 di Kabupaten Barito Kuala,” J. Sains Sosio Hum. , vol. 5, no. 1, pp. 409–419, 2021, doi: 10.22437/jssh.v5i1.14153.
[10]  A. Mayssara A. Abo Hassanin Supervised, “STRATEGI MEDIA RELATIONS HUMAS PT,PERKEBUNAN NUSANTARA  V PEKANBARU ( PTPN V) PEKANBARU DALAM MENINGKATKAN CITRA POSITIF,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , vol. 3, no. 2, pp. 1–13, 2014.
[11]  L. Siburian, “Data Mining Memprediksi Kebutuhan Vaksin Imunisasi dengan Menggunakan Metode Naive Bayes ( Studi kasus UPT Puskesmas Teladan ),” vol. 1, no. 5, pp. 282–290, 2021.
[12]  N. L. G. P. Suwirmayanti, “Penerapan Metode Fuzzy C-Means Untuk Pengelompokan Data Kredit,” STMIK Pontianak Online Proc. , pp. 390–395, 2018.
[13]  D. L. Rahakbauw, V. Y. I. Ilwaru, and M. H. Hahury, “Implementasi Fuzzy C-Means Clustering Dalam Implementation Of Fuzzy C-Means Clustering In,” vol. 11, pp. 1–12, 2017.
[14]  S. Kasus, D. Lubuk, A. Besar, A. M. M, H. Sofyan, and M. Subianto, “Perbandingan Metode Fuzzy C-Means ( Fcm ) Dan Fuzzy Gustafson-Kessel ( Fgk ) Menggunakan Data Citra Satelit Quickbird,” J. Mat. 00 01–05 , vol. 00, pp. 1–5, 2013.
[15]  A. Ahmadi and S. Hartati, “Penerapan Fuzzy C-Means dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Penerima Bantuan Langsung Masyarakat ( BLM ) PNPM- MPd ( Studi Kasus PNPM-MPd Kec . Ngadirojo Kab . Pacitan ) 2007 Pemerintah Indonesia mencanangkan Program Nasional Pemberdayaan Mas,” Berk. MIPA , vol. 23, no. 3, pp. 264–273, 2013.
[16]  N. Agustina and P. Prihandoko, “Perbandingan Algoritma K-Means dengan Fuzzy C-Means Untuk Clustering Tingkat Kedisiplinan Kinerja Karyawan,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 3, pp. 621–626, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i3.492.
[17]  A. Jaini, Mustakim, A. W. Syaputri, T. Qurahman, and S. T. Rizaldi, “Perbandingan Algoritma Fuzzy C-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Penjualan pada 212 Mart,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. 12 , no. 2012, pp. 172–179, 2020.
[18]  P.  D.  W.  Ayu,  “Perbandingan  Kinerja  Fuzzy  C-Means  dan  DBSCAN  dalam  Segmentasi  Citra  USG  Kepala  Janin,” J.  Sist.  dan Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 79–85, 2015.
[19]  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.
[20]  M.  S.  Yang  and  Y.  Nataliani,  “Robust-learning  fuzzy  c-means  clustering  algorithm  with  unknown  number  of  clusters,” Pattern Recognit. , vol. 71, pp. 45–59, 2017, doi: 10.1016/j.patcog.2017.05.017.
[21]  R.  Rustiyan  and  M.  Mustakim,  “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C  Means  untuk  Analisis  Permasalahan  Simpanan  Wajib  Anggota Koperasi,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 171, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201852605.
[22]  A. F. Khairati, A. . Adlina, G. . Hertono, and B. . Handari, “Kajian Indeks Validitas pada Algoritma K-Means Enhanced dan K- Means  MMCA,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 2, pp. 161–170, 2019, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/view/28906.
[23]  L.  Saletti-cuesta et  al. , “Pemberian Vaksinasi Covid-19 Kepada Masyarakat  Sebagai Wujud Pemenuhan Hak Asasi Manusia Di Bidang Kesehatan,” Sustain. , vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2020, [Online]. Available: https://pesquisa.bvsalud.org/portal/resource/en/mdl- 20203177951%0Ahttp://dx.doi.org/10.1038/s41562-020-0887-9%0Ahttp://dx.doi.org/10.1038/s41562-020-0884-
z%0Ahttps://doi.org/10.1080/13669877.2020.1758193%0Ahttp://sersc.org/journals/index.php/IJAST/article.
[24]  S. Schaffer Deroo, N. J. Pudalov, and L. Y. Fu, “Planning for a COVID-19 Vaccination Program,” JAMA - J. Am. Med. Assoc. , vol. 323, no. 24, pp. 2458–2459, 2020, doi: 10.1001/jama.2020.8711.
[25]  E. Kartikawati and M. Mayarni, “Edukasi Vaksinasi Covid-19 Bagi Kelompok Aisyiah Ranting Kukusan Depok,” SELAPARANG J. Pengabdi. Masy. Berkemajuan , vol. 4, no. 3, p. 650, 2021, doi: 10.31764/jpmb.v4i3.5182.