## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 124 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1617

## Penerapan Algoritma K-Medoids Clustering Dalam Pembentukan Zona Cluster Vaksin Boster
Siti Lialiyah 1 , Reza Andrea 2
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
2 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, Indonesia Email: 1,* lail@wicida.ac.id, 2 reza.andrea@gmail.com Email Penulis Korespondensi: lail@wicida.ac.id Submitted: 29/05/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Efek dari pandemi virus covid-19 cukup memberikan dampak yang buruk bagi kehidupan masyarakat baik di Indonesia dan  khususnya  di  Kalimantan  Timur.  Penyebaran  dari  virus  yang  cukup  cepat  dari  interaksi  setiap  masyarakat  menyebabkan pemerintah  harus  membuat  kebijakan  membatasi  kegiatan  dari  setiap  masyarakat.  Selain  kebijakan  dalam  membatasi  kegiatan masyarakat  pemerintah  juga  membuat  kebijakan dengan  mambagikan  vaksin  secara  gratis  pada  setiap  masyarakat  dimulai dari vaksin  pertama,  vaksin  kedua  dan  terakhir  adalah  vaksin  ketiga  (boster).  Kegunaan  dari  vaksin  sendiri  adalah  untuk  dapat merangsang  antibodi  yang  dimiliki  oleh  tubuh  agar  dapat  mengenali  virus  yang  dilemahkan  pada  vaksin  tersebut.  Tujuan  dari vaksin tersebut adalah untuk memperlambat penyebaran dari virus itu sendiri. Vaksin ketiga (boster) merupakan vaksin pelengkap yang diberikan oleh pemerintah agar antibodi dapat secara sepenuhnya menghambat seseorang terkena dampak dari virus covid- 19 tersebut.  Oleh  sebab  itu, perlu  kiranya dilakukan percepatan  terhadap proses  pemberian  vaksin  ketiga  (boster)  tersebut.  Hal tersebut  dapat  dilakukan  dengan  cara  membentuk  cluster  pada  setiap  wilayah.  Tujuan  dari  pembentukan  cluster  untuk  dapat mengetahui daerah prioritas yang harus diberikan vaksin ketiga (boster) tersebut. Maka dari itu dibutuhkan sebuah teknik yang mampu untuk mengkelompokan/cluster terhadap zona pemberian vaksin ketiga (boster). Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah  Algoritma  K-Medoids.  Hasil  penelitian  yang  diharapkan  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Medoids  mampu  untuk membentuk zona cluster yang nantinya dapat mengetahui wilayah yang menjadi prioritas pemberian vaksin ketiga (boster)
Kata Kunci: Data Mining; Covid-19; Algoritma K-Medoids; Cluster; Vaksin
Abstract− The effects of the COVID-19 virus pandemic are quite bad for people's lives both in Indonesia and especially in North Sumatra. The spread of the virus is quite fast from the interaction of every community, causing the government to make policies to  limit  the  activities  of  each  community.  In  addition  to  policies  in  limiting  community  activities,  the  government  also  makes policies by distributing vaccines for free to every community starting from the first vaccine, the second and last vaccine is the third vaccine (booster). The purpose of the vaccine itself is to stimulate the body's antibodies to recognize the weakened virus in the vaccine. The aim of the vaccine is to slow the spread of the virus itself. The third vaccine (booster) is a complementary vaccine given by the government so that antibodies can completely inhibit a person from being affected by the COVID-19 virus. Therefore, it is necessary to accelerate the process of administering the third vaccine (booster). This can be done by forming clusters in each region. The purpose of forming clusters is to be able to identify priority areas that should be given the third vaccine (booster). Therefore we need a technique that is able to group/cluster the third vaccine administration zone (booster). One technique that can be used is the K-Medoids Algorithm. The expected results of the research using the K-Medoids Algorithm are able to form a cluster zone which will later be able to find out which areas are the priority for giving the third vaccine (booster).
Keywords : Data Mining; Covid-19; K-Medoids Algorithm; Clusters; Vaccine

## 1. PENDAHULUAN
Corona Virus Disease (Covid-19) merupakan penyakit yang menyerang sistem pernapasan manusia, dimana penyakit tersebut  disebabkan  oleh  virus  yang  bernama  corona.  Penyakit  Covid-19  ini  mewabah  diseluruh  dunia  pada  akhir tahun 2019. Penyakit covid-19 ini termasuk penyakit yang berbahaya, hal tersebut dikarenakan seseorang yang terkena penyakit covid-19 tersebut dapat meninggal dunia diakibatkan terganggunya sistem pernafasan dan juga komplikasi penyakit  lainnya.  Selain  itu  juga  covid-19  termasuk  dalam  penyakit  berbahaya  dikarenakan  penyebarannya  yang begitu mudah dan cepat. Penyebaran covid-19 dapat disebarkan dari tubuh yang satu ke tubuh yang lainnya dengan hanya berinteraksi terlalu dekat[1], [2].
Penyakit Corona Virus Disease (Covid-19) ini menyebabkan pandemi yang cukup panjang pada setiap negara di seluruh belahan dunia dan termasuk juga di Indonesia. Pada Indonesia sendiri penyakit covid-19 mulai masuk di awal tahun 2020 yang menyebabkan dilakukannya lockdown pada beberapa daerah dan juga pemberlakukan PSBB (Pembatasan Sosial Bersekala Besar) pada seluruh daerah di Indonesia[3], [4].
Aturan PSBB (Pembatasan Sosial Bersekala Besar) yang diterapkan oleh pemerintah untuk menghambat laju penyebaran virus covid-19 tersebut dengan cepat. Tercatat pada data gugus covid-19 di Indonesia jumlah pasien yang terkonfirmasi  terkena  penyakit  covid-19  sebanyak  6  Juta  jiwa  dimana  pada  awal penyebarannya  angka bertambah begitu cepat dan menjadikan Indonesia salah satu negara yang memiliki pasien terkonfirmasi covid-19 yang tinggi.
Selain dengan kebijakan PSBB yang dilakukan, pemerintah juga memberlakukan kebijakan wajib vaksin dan pemberian vaksin gratis bagi seluruh masyarakat di Indonesia. Pada Indonesia sendiri pada saat ini sudah dilakukan 3 (tiga) tahap vaksin bagi seluruh masyarakat Indonesia. Pada vaksin pertama sudah diterima oleh 197 Juta jiwa dengan total angka persentase sebesar 94,96% dan pada vaksin kedua sebanyak 162 Juta jiwa yang telah menerima dengan angka persentase sebesar 77,80%[5].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 124 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1617
Kalimantan  Timur  merupakan  daerah  yang  memiliki  jumlah  pasien  yang  terkonfirmasi  menderita  penyakit Covid-19 yang tinggi. Kalimantan Timur juga merupakan daerah prioritas dalam pemberian vaksin pada masyarakat, pada  vaksin  pertama  sudah  diberikan  dosis  vaksin  terhadap  2,8  Juta  jiwa  dengan  angka  persentase  100,02%  yang tersebar pada 10 Kabupaten/Kota di Kalimantan Timur dan juga pada vaksin kedua jumlah penerima vaksin sebanyak 2,4 Juta jiwa dengan persentase sebesar 85,90% yang tersebar pada 10 Kabupaten/Kota di Kalimantan Timur[6].
Vaksin sendiri memiliki tujuan untuk dapat merangsang antibodi tubuh manusia untuk dapat mengenali virus yang  terjangkit  pada  tubuh  manusia.  Vaksin  terdiri  dari  virus  yang  dilemahkan dan  kemudian  disuntikan  kedalam tubuh manusia. Tujuan dari pemberian vaksin bagi masyarakat untuk menghambat laju penyebaran virus covid-19 dan  tidak  ada  lagi  masyarakat  yang  terkonfirmasi  mengidap  penyakit  covid-19.  Selain  vaksin  tahap  pertama  dan kedua, pemerintah juga memberikan vaksin pelengkap yaitu vaksin tahap ketiga (boster). Vaksin tahap ketiga (boster) yang  diberikan  pemerinta  memiliki  tujuan  agar  kiranya  antibodi  pada  tubuh  manusia  dapat  dengan  cepat  untuk mengenali penyakit tersebut dan menghambat seseorang untuk mengidap penyakit covid-19.
Berdasarkan hal tersebut perlu dilakukan percepatan terhadap proses pemberian vaksin tahap ketiga (boster) tersebut. Percepatan yang dilakukan dapat dilihat dengan wilayah Kabupaten/Kota mana yang terdapat di Kalimantan Timur masih memiliki potensi penyebaran penyakit covid-19 dengan cepat. Proses percepatan pemberian vaksin tahap ketiga (boster) dapat kiranya dilakukan dengan membentuk kelompok/cluster pada setiap Kabupaten/Kota.
Pembentukan kelompok/cluster pada setiap 10 wilayah Kabupaten/Kota di Kalimantan Timur memiliki tujuan untuk  menentukan  wilayah  Kabupaten/Kota  yang  menjadi  prioritas  dan  fokus  pada  pemberian  vaksin  kepada masyarakat.  Maka  dalam  proses  pembentukan  kelompok/cluster  tersebut  dibutuhkan  sebuah  teknik  khusus  untuk proses penyelesaiannya atau biasa disebut dengan Data Mining.
Pada data mining sendiri biasa digunakan pada proses pengolahan data yang besar. Proses pengolahan data pada data mining untuk mendapatkan sebuah hasil berupa informasi yang dapat dipergunakan sebagai pengetahuan dan  pengambilan  keputusan  yang  bermanfaat  dimasa  sekarang  atau  kemudian  hari.  Hal  tersebut  dikarenakan  data mining merupakan teknik untuk melakukan pengolahan data yang besar untuk mengetahui dan mengenali pola-pola yang  terdapat  dan  tersimpan  pada  data  yang  besar  tersebut  untuk  mendapatkan  sebuah  informasi  yang  dapat dimanfaatkan[7],  [8].  Data  mining  juga  memiliki  beberapa  teknik  didalamnya,  pada  proses  pembentukan kelompok/cluster maka dipergunakan teknik clustering data mining dengan proses penyelesaian dengan menggunakan Algoritma K-Medoids[9], [10].
Algoritma K-Medoids merupakan algoritma pada teknik clustering data mining yang dapat digunakan untuk pembentukan  kelompok/clusering.  Proses  pembentukan  kelompok/cluster  pada  Algoritma  K-Medoids  dilakukan dengan cara menghitung nilai jarak terdekat (ecluiden distance). Dimana pada tahapan awal Algoritma K-Medoids terlebih dahulu menenutkan nilai titik pusat pada masing – masing titik cluster. Proses pembentukan kelompok/cluster pada Algoritma K-Medoids berdasarkan dengan jarak terdekat dari titik pusat masing  –  masing cluster, kemiripan ataupun kesamaan karakteristik[11]–[13]. Data jumlah kasus covid-19 di Kalimantan Timur dapat dipergunakan dan juga  dimanfaatkan  untuk  pembentukan  zona  cluster  pada  pemberian  prioritas  vaksin  ketiga  (boster)  pada  wilayah Kabupaten/Kota.
Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Dini  Marlina, dkk  di tahun  2018[14]  mendapatkan hasil  bahwasannya algoritma  K-Medoids  mampu  melakukan  pengelompokan  data  sebaran  serta  algoritma  K-Medoids  lebih  baik kinerjanya dibandingkan dengan algoritma K-Means dan penelitian lainnya yang dilakukan oleh Insanul Kamila, dkk pada tahun 2019[15] mendapatkan hasil bahwasannya algoritma K-Medoids dapat dipergunakan untuk pembentukan data kelompok di dataset
Penelitian lainnya yang dilakukan pada tahun 2019 oleh  Novita Lestari Anggreini[16] pada hasil penelitian didapatkan  bahwa  Algoritma  K-Medoids  mampu  melakukan  pengolahan  data  untuk  melakukan  pengelompokan berdasarkan cluster dan penelitian yang dilakuakn oleh Suka Sindi, dkk ditahun 2020 K-Medoids agar dapat diketahui pola pemilihan penentuan pengelompokan penyebaran covid-19 bagi masyarakat[17].
Berdasarkan  dengan  penjelasan  diatas  maka  Algoritma  K-Medoids  dapat  dipergunakan  untuk  proses pembentukan kelompok/cluster  di  10  Kabupaten/Kota  Kalimantan  Timur  dengan  menggunakan  data  jumlah  kasus Covid-19.  Hasil  dari  peneilitian  kiranya  dapat  mengetahui  daerah  prioritas  pada  pemberian  vaksin  tahap  ketiga (boster) yang nantinya akan menghambat proses penyebaran dari virus covid-19.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Peneitian
Metodologi  penelitian  merupakan  proses  atau  alur  yang  dilakukan  pada  penelitian  dimulai  dari  proses  identifikasi masalah hingga proses penarikan kesimpulan. Adapun metodologi penelitian yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 124 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1617
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan statistic ,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi yang bermanfaat. Data mining didefinisikan sebagai proses penemuan pola dalam data. Berdasarkan tugasnya, data mining dikelompokkan menjadi deskripsi, estiminasi prediksi, klasifikasi, klastering, dan asosiasi. Suatu proses penambangan informasi penting dari suatu data. Informasi penting ini didapat dari suatu proses  yang  amat  rumit  seperti  menggunakan artificial  intelligence ,  teknik  statistik,  ilmu  matematika, machine learning dan lain sebagainya[18], [19].
Jadi,  berdasarkan  penjelasan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  data  mining  merupakan  suatu  proses penambangan data dalam jumlah data yang sangat besar dengan menggunakan metode statistika, matematika, hingga memanfaatkan  teknologi artificial  intelligence terkini.  Menurut  para  ahli  tujuan  dari  penambangan  data  ini  untuk mengekstraksi  serta  mengidentifikasi  suatu  data demi  informasi  tertentu  yang  berhubungan  dengan  suatu database besar atau big data.

## 2.3 Algoritma K-Medoids
Algoritma K-Medoids atau Partitioning Around Medoids (PAM) adalah algoritma clustering yang mirip dengan K- Means.  Perbedaan  dari  kedua  algoritma  ini  yaitu  algoritma  K-Medoids  atau  PAM  menggunakan  objek  sebagai perwakilan  (medoid)  sebagai  pusat cluster untuk  setiap cluster, sedangkan  K-Means  menggunakan  nilai  rata-rata (mean) sebagai pusat cluster [5]. Algoritma K-Medoids memiliki kelebihan untuk mengatasi kelemahan pada pada algoritma  K-Means  yang  sensitive  terhadap  noise  dan  outlier,  dimana  objek  dengan  nilai  yang  besar  yang memungkinkan  menyimpang  pada  dari  distribusi  data.  Kelebihan  lainnya  yaitu  hasil  proses  clustering  tidak bergantung pada urutan masuk dataset. Langkah-langkah algoritma K-Medoids[9], [10], [13]:
a. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster)
b. Alokasikan  setiap  data  (objek)  ke    cluster  terdekat    menggunakan  persamaan  ukuran  jarak  Euclidian  Distance dengan persamaan:
dij = √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 + (𝑥 2𝑖 − 𝑥 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (1)
c. Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru
d. Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat medoi dbaru.
e. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total distance baru – total distancelama. Jika S< 0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan objek baru sebagai medoid.
f. Ulangi langkah 3 sampai 5 hingga tidak terjadi perubahan medoid, sehingga didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Dampak dari menyebarnya covid-19 adalah sebuah pandemi virus. Dimasa pandemi covid-19 dilakukan kebijakan dan aturan oleh pemerintah yaitu PSBB (Pembatasan Sosial Berskala Besar). PSBB dilakukan dengan tujuan untuk
Pembuatan Laporan hasil penelitian
Mulai
Identifikasi Ruang Lingkup Masalah Pengumpulan DataSet Mempelajari Literatur Analisa Data Penerapan Algoritma K- Medoids Implementasi Pengujian Selesai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 124 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1617
mengurangi aktifitas dan juga interaksi dari setiap masyarakat, hal tersebut mengacu pada penyebaran virus covd-19 yang begitu mudah tersebar dari aktifitas yang dilakukan oleh masyarakat. Selain kebijakan PSBB yang diterapkan oleh pemerinta, pemberian vaksin secara gratis juga merupakan salah satu kebijakan yang dibuat oleh pemerintah. Pemberian  vaksin  secara  gratis  terhadap  masyarakat  untuk  menghambat  lajunya  dari  penyebaran  virus  covid-19. Proses vaksin yang dilakukan adalah dengan memberikan virus yang dilemahkan kemudian disuntikan pada tubuh manusia  agar  kirianya  antibodi  yang  terdapat  pada  tubuh manusia  dapat  segera  mengetahui  dan  mengenali  vaksin covid-19  tersebut.  Pada  saat  ini  sudah  terdapat  3 (tiga)  tahapan  vaksin  (boster)  yang  diberikan pemerintah  kepada seluruh masyarakat, pemberian vaksin tahap ketiga (boster) merupakan sebagai vaksin pelengkap bagi antibodi tubuh untuk  segera  mengethaui  virus  yang  masuk  kedalam  tubuh  nantinya.  Maka  dari  itu  perlu  kiranya  dilakuakn pengkelompokan / pembentukan cluster terhadap penyebaran vaksin tahap ketiga (boster), hal tersebut untuk dapat mengetahui wilayah Kabupaten/Kota mana yang menjadi prioritas terhadap pemberian vaksin tahap ketiga (boster).

## 3.1.1 Penerapan Algoritma K-Medoids
Sebelum dilakukan proses terhadapa algoritma K-Medoids, diperlukan terlebih dahulu untuk mengetahui data yang digunakan. Dalam hal ini data yang digunakan berdasar dari Gugus Tugas Percepat Penanganan Covid-19 Kalimantan Timur. Adapun data tersebut dapat dilihat berikut:

## Tabel 1. Data Kasus Covid dan Vaksin di Kalimantan Timur
Kabupaten/Kota  Kasus Aktif  Vaksin Pertama (%)  Vaksin Kedua (%)  Vaksin Ketiga (%)
Kota Balikpapan 55 117,04 106,19 26,9 Kota Samarinda 15 97,92 86,64 16,6 Kutai 31 92,47 73,98 11,3 Paser 32 93,31 77,20 12,3 Berau 34 94,42 78,95 17 Kutai Timur 20 97,51 80,46 15 Kutai Barat 19 109,21 91,84 18,3 Kota Bontang 45 97,32 88,10 23,8 Penajam 4 92,73 82,25 13,2 Mahakam Ulu 6 97,26 75,38 21,2
Setelah didapatkan data terhadap kasus covid-9 di Kalimantan Timur tersebut maka selanjutnay dapat diproses dengan menggunakan algoritma K-Medoids tersebut.

## Iterasi I
Sebelum dilakukan proses pada Iterasi I, terlebih dahulu menentukan nilai titik pusat / centroid awal pada masing  – masing cluster. Pada penelitian ini di Iterasi I pemilihan nilai centroid awal dipilih secara acak dari data kasus covid- 19
Tabel 2. Nilai Centroid Awal Iterasi I Kabupaten/Kota  Kasus Aktif  Vaksin Pertama (%)  Vaksin Kedua (%)  Vaksin Ketiga (%) Kutai 31 92,47 73,98 11,3 Kota Bontang 45 97,32 88,1 23,8
Setelah menentukan nilai centroid awal pada iterasi I, selanjutnya adalah menghitungan jarak dari data kasus covid-19 dengan nilai titik pusat untuk menentukan masing – masing cluster. Adapun hasil perhitungan dapat dilihat pada berikut :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Iterasi I
Kabupaten / Kota  dc1 dc2 Cluster Kota Balikpapan 49,60  28,74 2 Kota Samarinda 21,77  30,89 1 Kutai 0,00  23,98 1 Paser 3,62  20,88 1 Berau 8,37  16,11 1 Kutai Timur 14,22  27,58 1 Kutai Barat 28,15  29,35 1 Kota Bontang 23,98 0,00 2 Penajam 28,30  43,00 1 Mahakam Ulu 27,35  41,10 1
Hasil pembentukan cluster dari perhitungan jarak dengan aturan jika dc1<dc2 maka hasilnya adalah cluster 1 dan  jika  dc2<dc1  maka  hasilnya  adalah  cluster.  Setelah  didapatkan  hasil  masing  –  masing  cluster  selanjutnya

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 124 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1617
mengitunga total nilai jarak pada Iterasi I = 28,74 + 21,77 + 0 + 3,62 + 8,37 + 14,42 + 28,15 + 23,98 + 28,30 + 27,35 = 160,50

## Iterasi II
Proses yang dilakukan pada Iterasi II sama juga dengan proses pada Iterasi I yaitu menentukan dahulu nilai centroid awal  /  titik  pusat  awal  pada  Iterasi  II.  Pada  penelitian  ini  terdapat  3  cluster  maka  langkah  awal  pada  iterasi  II menentukan 3 nilai centroid awal dimana nilai centroid awal pada Iterasi II berbeda dengan nilai centroid awal Iterasi I. Nilai centroid awal Iterasi II dapat dilihat berikut :

## Tabel 4. Nilai Centroid Awal Iterasi II
Kabupaten/Kota  Kasus Aktif  Vaksin Pertama (%)  Vaksin Kedua (%)  Vaksin Ketiga (%)
Kota Samarinda 15 97,92 86,64 16,6 Kutai Barat 19 109,21 91,84 18,3
Setelah menentukan nilai centroid awal pada iterasi II, selanjutnya adalah menghitungan jarak dari data kasus covid-19 dengan nilai titik pusat untuk menentukan masing – masing cluster. Adapun hasil perhitungan dapat dilihat pada berikut :
Tabel 5. Nilai Centroid Awal Iterasi II Kabupaten / Kota  dc1 dc2 Cluster Kota Balikpapan 49,54  40,46 2 Kota Samarinda 0,00  13,17 1 Kutai 21,77  28,15 1 Paser 20,44  25,93 1 Berau 20,80  24,73 1 Kutai Timur 8,12  16,68 1 Kutai Barat 13,17 0,00 2 Kota Bontang 30,89  29,35 2 Penajam 13,37  24,79 1 Mahakam Ulu 15,15  24,31 1
Proses  pembentukan  cluster  sama  dengan  pada  Iterasi  I.  Setelah  didapatkan  hasil  masing  –  masing  cluster selanjutnya mengitunga total nilai jarak pada Iterasi II = 40,46 + 0 + 21,77 + 20,44 + 20,80 + 8,12 + 0 + 29,35 + 13,37 + 15,15 = 193,24
Setelah didapatkan total nilai jarak pada Iterasi I dan Iterasi II selanjutnay melakukan perbandingan dari kedua nilai total jarak. Pada Iterasi I nilai total jarak adalah 160,50 dan pada Iterasi II nilai total jarak adalah 193,24 yang artinya bahwasannya total nilai iterasi yang baru sudah lebih besar dibandingkan nilai iterasi yang lama, maka proses perhitungan  jarak  iterasi  selanjutnya  dihentikan.  Maka  dari  proses  pembentukan  cluster  pada  Iterasi  II  maka  hasil pembentukan cluster pada vaksin boster di Kalimantan Timur adalah
Tabel 6. Pembentukan Zona Cluster Vaksin Boster
Cluster 1 Cluster 2 Kota Samarinda  Kota Balikpapan Kutai Kutai Barat Paser Kota Bontang Berau Kutai Timur Penajam
Mahakam Ulu
Dari hasil pada tabel 6 pada pembentukan zona cluster vaksin boster di Kalimantan Timur dan dikaitkan dengan tabel  1  data  kasus  covid-19  di  Kalimantan  Timur  maka  terdapat  2  jenis  cluster  yaitu  Cluster  1  merupakan  cluster prioritas dan Cluster 2 merupakan cluster sedang

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan proses penelitian yang telah dilakukan sebelumnya didapatkan hasil proses bahwasannya Algoritma K- Medoids dapat digunakan untuk menentukan masing – masing Kabupaten/Kota masuk kedalam cluster yang mana. Pada hasil penelitian yang dilakukan terdapat 2 cluster pada vaksin boster yaitu Cluster Prioritas da Cluster Sedang

## REFERENCES
[1] Y. F. S. Y. Damanik, S. Sumarno, I. Gunawan, D. Hartama, and I. O. Kirana, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 124 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1617
Penyebaran Covid-19 Di Kalimantan Timur Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 109–132, 2021, doi: 10.54082/jiki.13.
[2] D.  P.  Sari,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam  Menentukan  Tingkat  Penyebaran  Pandemi  Covid-19  Di  Sumatera Barat,” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 9, no. 1, pp. 50–56, 2021, doi: 10.33884/cbis.v9i1.3646.
[3] N. Mirantika, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di  Provinsi Jawa Barat,” Nuansa Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 92–98, 2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i2.4321.
[4] Alvina Felicia Watratan, Arwini Puspita. B, and Dikwan Moeis, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat  Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,” J.  Appl.  Comput.  Sci.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  7–14,  2020,  doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.
[5] K. K. R. INDONESIA, “Vaksinasi COVID-19 Nasional,” INDONESIA, KEMENTERIAN KESEHATAN REPUBLIK , 2022. https://vaksin.kemkes.go.id/#/vaccines.
[6] C.-19 Sumut, “Kasus Covid-19 Di SUMUT,” Pemprov Sumut , 2022.
https://covid19.sumutprov.go.id/article/title/perkembangan-kasus-covid19-tanggal-12-april-2022-di-provinsi-sumatera- utara.
[7] D.  P.  Utomo,  P.  Sirait,  and  R.  Yunis,  “Reduksi  Atribut  Pada  Dataset  Penyakit  Jantung  dan  Klasifikasi  Menggunakan Algoritma C5. 0,” Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020.
[8] D. P. Utomo and S. Aripin, “Penerapan Algoritma C5 . 0 Untuk Mengetahui Pola Kepuasan Mahasiswa di Masa Pembelajaran Daring,” in Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS) , 2021, vol. 3, pp. 7–12.
[9] E.  Buulolo,  R.  Syahputra,  and  A.  Fau,  “Algoritma  K-Medoids  Untuk  Menentukan  Calon  Mahasiswa  Yang  Layak Mendapatkan Beasiswa Bidikmisi di Universitas Budi Darma,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 797, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2240.
[10]  N. Pulungan, S. Suhada, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Mengelompokkan Penduduk 15 Tahun Keatas Menurut Lapangan Pekerjaan Utama,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 329– 334, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1609.
[11]  S. Darma and G. W. Nurcahyo, “Klasterisasi Teknik Promosi dalam Meningkatkan Mutu Kampus Menggunakan Algoritma K-Medoids,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 3, pp. 89–94, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i3.87.
[12]  R. A. Farissa, R. Mayasari, and Y. Umaidah, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient di Puskesmas Karangsambung,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 109–116, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.
[13]  E. Buulolo and B. Purba, “Algoritma Clustering Untuk Membentuk Cluster Zona,” vol. 19, pp. 59–67.
[14]  D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[15]  I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan Manaj. Sist.  Inf. ,  vol. 5, no.  1,  p.  119,  2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[16]  N. L. Anggreini, “Teknik Clustering Dengan Algoritma K-Medoids Untuk Menangani Strategi Promosi Di Politeknik Tedc Bandung,” J. Teknol. Inf. dan Pendidik. , vol. 12, no. 2, pp. 1–7, 2019, doi: 10.24036/tip.v12i2.215.
[17]  S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. I. R.H.Zer, and D. Hartama, “Analisis Algoritma K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  166–173,  2020,  doi: 10.36294/jurti.v4i1.1296.
[18]  F.  Telaumbanua,  J.  M.  Purba,  and  D.  P.  Utomo,  “Analysis  of  Online  Learning  Understanding  Patterns  at  Budi  Darma University Using the C5 . 0 Algorithm,” vol. 5, no. 2, pp. 118–122, 2021, doi: 10.30865/ijics.v5i2.3129.
[19]  D. P. Utomo and Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, pp. 437–444, 2020.