Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah  yang  berkaitan  dengan Informasi  dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan pemikiran dalam pengembangan ilmu informatika dan komputer yang berkaitan dengan kajian- kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan  dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer ini. Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif dari peneliti untuk bersama- sama menjaga dan memelihara keberlangsungan dari jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini. Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut diatas, adalah saran dan kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan  langsung  kepada redaksi  JIK.  Saran dan  kritik  yang membangun  akan  dijadikan masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat berarti guna peningkatan mutu dan kualitas Jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April  2022
Dewan Redaksi
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 10 Nomor 2 April 2022
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan ilmiah, Ataupun  studi pustaka. Jurnal ini terbit dua kali setahun  pada bulan April dan Oktober. Berisi hasil penelitian ilmiah di bidang informatika yang bertujuan untuk menghubungkan adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian. Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:

## Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi
Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi)
Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar
Lampung) Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu
Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK
MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret) Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly Ardhy, S.Kom., M.Ti ( Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah, St., M.Kom (STMIK Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira Jaya Hartono, S.Pd., M.Pd ( STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 10 NO. 2 THN. 2022

## DAFTAR ISI

## Halaman
Peningkatan Pengelolaan Arsip Surat Menyurat Melalui Aplikasi Berbasis Web Dengan Metode First In First Out Yuli Syafitri 1 , Reni Astika 2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu 3,
(AMIK Dian Cipta Cendikia 12 ,AMIK Lampung 3 ) ................................................  01-08
Pengembangan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis  Web Pada Amik Dian Cipta Cendikia Bandar  Lampung Sukatmi 1 , Euis Mustika Prianganti 2 , Astriyanti 3
( AMIK DCC Bandar Lampung 123 ) ....................................................................... 09-14
Klasifikasi Penyakit Powdery Mildew Pada Ceri Manis Dengan Menggunakan Algorita Convolutional Neural Network (CNN) Iwansyah Edo Hendrawan 1 , M. Ilhamsyah 2 , Dadang Yusup 3 (Universitas Singaperbangsa Karawang 123 )  ...........................................................  15-20
Penerapan Finite State Automata Pada Desain Vending Machine Masker Dan Hand Sanitizer Ridwan 1 , Windu Gata 2 , Hafifah Bella Novitasari 3 , Laela Kurniawati 4 , Sri Rahayu 5 (Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................  21-28
Analisis Perhitungan Muatan Sedimentasi Berdasarkan Kedalaman Air ( Chart Datum )
Pada Senipah Channel Di Kabupaten Kutai Kartanegara Berbasis Web Salmajah (Stmik Handayani Makasar)  .................................................................................  29-43
Aplikasi Pembelajaran Ilmu Tajwid Berbasis Mobile Novita Lestari Anggreini 1 , Ichsan Perdana Putra 2 ( Politeknik TEDC Bandung ) .................................................................................  44-49
Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Pengaruh  Media Sosial Terhadap Semangat Belajar Mahasiswa  Di Masa Pandemi Covid 19
Fiqih Satria 1 , Hermanto 2
(Universitas Raden Intan Lampung )  ....................................................................  50-56
Klasifikasi Kinerja Pembayaran  Angsuran Dengan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus : Data Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Bina Bersama)
Dwi Marisa 1 , Sigit Mintoro 2 , Supriyanto 3 , Sani Hanika lubis 4 , Sri Lestari 5
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ) ............................................................. 57-61
Peningkatan Akurasi Prediksi Pengadaan Bahan Baku Produksi Dengan Menggunakan Metode Neural Network Mumtaz Muttakin 1 , Sabar Hanadwiputra 2
(STMIK Bani Saleh, Bekasi) .............................................................................................  62-72
Penerapan Konsep Finite State Automata Pada Simulasi Vending Machine Pergantian Seragam Karyawan
Ristyani Slamet 1 , Windu Gata 2 , Ketut Sakho Parthama 3 , Nita Merlina 4 , Eni Heni Hermaliani 5
(Universitas Nusa Mandiri 1,2,4,5 , Universitas Pramita Indonesia 3 )  ....................................... 73-79
Penerapan Metode Electre Untuk Pemilihan Pengajar Terbaik Muchamad Maskhur 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
(Universitas Stikubank, Semarang) ........................................................................  80-88
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kenaikan Pangkat Jabatan Fungsional(Asn) Metode Topsis
Nurmayanti 1 , Merri Parida 2 , M. Reka Yuansyah 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia kotabumi ) ..............................................................  89-96
Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Articulate Storyline 3 Pada Mata Kuliah Pemrograman Berorientasi Objek
Dikwan Moeis 1 , Andi Harmin 2
(STMIK Profesional Makasar 12 )  ........................................................................... 97-106
Penentuan Penerima Beasiswa Di Stmik Bani Saleh Dengan Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Knearest Neighbors
Siti Chodijah 1 , Mohammad Iqbal 2
(Universitas Gunadama 12 )  ....................................................................................  107-114
Perancangan Sistem Informasi Kehadiran Pegawai Dan Skp (Sikap)
Pada Institut Agama Islam Negeri (Iain) Metro
Toto Andri Puspito
(Institut Agama Islam Negeri Metro - )  ................................................................... 115-120
Kualitas Layanan Sistem Informasi Akademik (Siakad) Terhadap Kepuasan Mahasiswa Sebagai Pengguna Aidah Hami 1 , Dyah Anggraini 2
(Stmik Bani Saleh 1 , Universitas Gunadarma)  ....................................................... 121-129
Implementasi Metode Bag Of Visual Words Dalam Pengenalan Citra Masker Pada Wajah Komang Budiarta 1 , I Made Budi Adnyana 2 , Gede Herdian Setiawan 3
(ITB STIKOM BALI )  ......................................................................................... 130-137

## Sistem Tiket Helpdesk Pada Stmik Bani Saleh
Zaenal Mutaqin Subekti 1 , Kresno Murti Prabowo 2 , Budi 3
(STMIK Bani Salih 123 )  .........................................................................................  138-144
Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Siswa Berpotensi  Drop Out
Sidik Rahmatullah 1 , Ngajiyanto 2 , Pakarti Riswanto 3 ,, Arief Hendriawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikian Kotabumi 123 )  ......................................................... 145-153
Pengklasteran Risiko Covid-19 Di Riau Menggunakan Teknik One Hot Encoding Dan Algoritma K-Means Clustering
Silviana 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Alwis Nazir 3 , Elvia Budianita 4 ,
Fadhillah Syafria 5 , Siska Kurnia Gusti 6
(Universitas Riau 2 , Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 1,3,4,5,6 )  ....  154-163
Aplikasi Pengelolaan E-Document Sistem Penjaminan Mutu Internal Menggunakan Metode User Centered Design
Andi Harmin 1 , Rosnani 2
(STMIK Profesional Makassar 12 ) .......................................................................  164-173
Game Edukasi Mengenal Kepulauan Indonesia Menggunakan Unity 3d Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa Sekolah Dasar Tri Aditama 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Tati Suprapti 3
(STMIK IKMI Cirebon)  .......................................................................................  174-179
Alat Pemantau Bilik Desinfektan Untuk Pencegahan Penularan  Covid 19 Dengan Internet Of Things (I.O.T) Berbasis Microcontroller
Yusup Supriadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ..........................................................................  180-193
Penerapan Metode Fuzzy Ahp ( Analytical Hierarchy Process ) Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dosen Terbaik  (Studi Kasus : Stmik Pringsewu)
Afrizal Martin 1 , Bambang Suprapto 2 , Sulasminarti 3 , Akni Widiyastuti 4 , Deny Firmansyah Kurniawan 5 , Henry Simanjuntak 6 (STMIK Pringsewu 1 , AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23456 )  ........................  194-207
Game Edukasi Pembelajaran Anak Usia Dini Berbasis Android Ferly Ardhy 1 Gusnaedi Adam 2 Agustinus Eko Setiawan 3
Anti Aisyah 4
(unversitas aisyah pring sewu, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................  208-213
Sistem Informasi Penjualan Alat-Alat Pancing Berbasis Web Pada Toko Yoggi Bersaudara Di Talang Padang Kabupaten   Tanggamus (Studi Kasus Toko Yoggi Bersaudara)
Rima Mawarni 1 , Dewi Triyanti 2 , Dodi Afriansyah 3 , Yoggi Kurniawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 14 AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23 ).. 214-219
Implementasi Algoritma Winnowing Dalam Mendeteksi Plagiarisme Pada Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa (   ITB STIKOM BALI)  ...........................................................................................  220-230
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Menggunakan Metode Composite Performance Index (Cpi) Pada Smk Negeri 1  Kotabumi
Rustam 1 , Pakarti Riswanto 2 , Dwi Marisa Efendi 3 , Asep Afandi 4 , Supriyanto 5 , Desri Arisandi 6
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ........................................................  231-238
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 No:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## PENGKLASTERAN RISIKO COVID-19 DI RIAU MENGGUNAKAN

## TEKNIK ONE HOT ENCODING DAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Silviana 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Alwis Nazir 3 , Elvia Budianita 4 , Fadhillah Syafria 5 , Siska Kurnia Gusti 6 Universitas Riau 2 , Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 1,3,4,5,6
Jl.H.R. Soebrantas no. 155 KM 18 Simpang Baru, Pekanbaru 28293 2 , Jl. H.R. Soebrantas KM 12,5 Simpang Baru, Kec. Tampan, Kota Pekanbaru, Riau 28293 13456 Email: 11850120868@uin-suska.ac.id 1 ,  rahmadkurniawan@lecturer.unri.ac.id 2 , alwis.nazir@uin- suska.ac.id 3 , elvia.budianita@uin-suska.ac.id 4 , fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id 5 , siskakurniagusti@uin- suska.ac.id 6

## ABSTRAK
Coronavirus  disease 2019  (COVID-19)  merupakan  jenis  penyakit  baru  yang  diketahui  menjangkiti manusia  pada  Desember  2019.  Kasus  COVID-19  telah  menyebar  di  seluruh  penjuru  dunia  termasuk  di Indonesia. Salah satu provinsi dengan jumlah kasus COVID-19 yang cukup tinggi adalah Provinsi Riau. Tindakan mitigasi yang tepat diperlukan untuk mencegah wabah COVID-19. Berdasarkan studi pustaka, ahli  epidemiologi  telah  menggunakan  metode clustering untuk  mengelompokkan  daerah-daerah  yang terkena  Pandemi  COVID-19.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  teknik one  hot encoding dan algoritma k-means clustering untuk mengelompokkan daerah yang memiliki karakteristik data yang mirip. Penelitian  ini  menggunakan  data  12  Kabupaten  di  Provinsi  Riau  dengan  tujuh  fitur.  Berdasarkan eksperimen, dihasilkan tiga klaster yaitu C1 [Bengkalis, Siak, Pelalawan, Indragiri Hilir, Indragiri Hulu, Kuantan Singingi, Meranti, Dumai, Rokan Hulu, Rokan Hilir] , C2 [Pekanbaru] dan C3 [Kampar] . Hasil klaster tersebut telah diuji dengan skor silhouette sebesar 0,7. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa teknik one hot encoding dan algoritma k-means clustering berpotensi digunakan untuk mengelompokkan wilayah pandemi COVID-19 berdasarkan karakteristik data yang mirip.
Kata kunci : Covid-19, One Hot Encoding , Algoritma K-means

## ABSTRACTS
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a new type known to infect humans in December 2019. COVID- 19 cases have spread throughout the world, including in Indonesia. Riau Province is one of the provinces with a fairly high number of COVID-19 cases. Appropriate mitigation measures are needed to prevent the COVID-19 outbreak. Based on a literature review, COVID-19 outbreaks are infected based on the closest distance. Epidemiologists have also used the clustering method to group the areas affected by the COVID- 19  pandemic.  Therefore,  this  study  applied  the one-hot  encoding technique  and  the k-means clustering algorithm to cluster regions with similar data characteristics. Twelve districts in Riau with seven features were  obtained  for  clustering.  Based  on  the  experimental  testing  results,  three  clusters  were  obtained, namely  C1  [Bengkalis,  Siak,  Pelalawan,  Indragiri  Hilir,  Indragiri  Hulu,  Kuantan  Singingi,  Meranti, Dumai,  Rokan  Hulu,  Rokan  Hilir],  C2  [Pekanbar]),  and  C3  [Kampar].  The  results  of  the  cluster  were tested  with  a silhouette score  of  0.7.  Thus, it  can  be concluded that the one-hot encoding technique  and the k-means clustering algorithm have the potential to be used to cluster areas of the COVID-19 pandemic based on similar data characteristics.
Keywords: Covid-19, One Hot Encoding, K-means Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Wabah  pneumonia  yang  belum  pernah  terjadi sebelumnya  muncul  di  Kota  Wuhan,    provinsi Hubei  di  Cina  pada  Desember  2019.  Virus corona menjangkiti jutaan orang dan menyebabkan banyak kematian. Virus ini disebut COVID-19  oleh  Organisasi  Kesehatan  Dunia (WHO)  [1] [2]
[3].  WHO  resmi  menetapkan  virus  tersebut dengan nama  Novel  Coronavirus  pada  manusia dengan  sebutan Coronavirus    Diseases 2019. Pandemi  COVID-19  adalah  wabah  terburuk yang  menyebabkan  lebih  dari  445.096.684  juta kasus terkonfirmasi secara global dan 5.998.301 juta kematian [4] [5].
Terlepas  dari  upaya  pencegahan  dan  karantina global  yang  ketat,  kasus  COVID-19  terus meningkat di Indonesia. Kasus yang terkonfirmasi  hingga  20  Maret  2022  sebanyak 5.956.561  orang  terinfeksi  dan  153.599  total kematian [5]. COVID-19 pertama dilaporkan di Indonesia pada 2 maret 2020. Virus ini memiliki angka  kematian    mencapai  8,9%.        Ini merupakan yang tertinggi di Asia Tenggara [6]. Provinsi Riau merupakan salah satu provinsi  di Indonesia dengan kasus terkonfirmasi hingga 20 Maret  mencapai  34.012  orang  terinfeksi.  Total kasus  kematian  tercatat  mencapai  4.107  orang meninggal dunia [7].
Saat ini, para peneliti dengan sungguh-sungguh berupaya  untuk  memprediksi  penyebaran  dan risiko  penularan  virus  mematikan  ini.  Data jumlah  kasus  terkonfirmasi  COVID-19  sesuai data  di  WHO  [5]  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 berikut:
Gambar 1. Total kasus COVID-19 di Indonesia Virus  COVID-19  bisa  dicegah  dan  dianalisis penyebarannya.  Para  peneliti  telah  berupaya untuk  memprediksi  penyebaran  dan  risiko  dari penularan virus tersebut. Para ahli epidemiologi
menggunakan  pembelajaran  mesin  untuk memprediksi  penyebaran  virus  menular  baik pada epidemi ataupun pandemi. Dimulai dengan memprediksi dari cara penularan melalui faktor lingkungan  sekitar.  Sampai  saat    ini,  informasi data  yang ada  belum  dipublikasikan untuk  bisa diteliti  lebih  lanjut.  Oleh  karena  itu,  prediksi penyebaran virus COVID-19 melalui kecerdasan buatan, yaitu pembelajaran mesin sangat penting untuk mempercepat studi saat ini [1].
Kumpulan  data  digunakan  untuk  menganalisis penyebaran COVID-19. Analisis risiko penyebaran  COVID-19  sangat  dibutuhkan terutama  di  Kabupaten/Kota  yang  terkena dampak.  Penelitian ini akan menerapkan metode pembelajaran  mesin  tanpa  pengawasan  yang populer,  yaitu clustering .  Metode clustering mampu  mengelompokkan  data  yang  tidak berlabel berapapun jumlah fiturnya [8]. Metode ini juga sesuai digunakan pada data yang sedikit [1].
Penelitian terkait penggunaan machine learning untuk  pengklasteran  200  negara  di  dunia  yang terinfeksi  COVID-19    pernah  dilakukan  oleh Rahmad  Kurniawan  pada  tahun  2020.  Pada penelitian  tersebut  algoritma k-means secara otomatis  mencari cluster yang  tidak  diketahui dari  banyak  negara  di  dunia  yang  terinfeksi COVID-19.  Hasil  penelitian  dengan  cepat menunjukkan  bahwa  sekelompok  m=5  dapat menghasilkan akurasi sebesar 97% [1]
Berdasarkan tinjauan pustaka, algoritma k-means clustering mampu  mengelompokkan  daerah yang  terkonfirmasi  COVID-19  berdasarkan karakteristik data yang mirip. Akan tetapi, belum ada penelitian yang menggunakan teknik one hot encoding dalam    mentransformasi  fitur  non numerik  untuk  pengklasteran  suatu  daerah. Penelitian  yang  secara  signifikan  melakukan pengklasteran risiko COVID-19 sangat terbatas.
Untuk memangkas penyebaran virus COVID-19 di  Provinsi  Riau,  salah  satunya  dengan mendapatkan data penyebaran COVID-19 yang sudah  dikelompokkan.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  ini  akan  mengelompokkan  12 Kabupaten/Kota di Provinsi Riau menggunakan teknik one hot encoding dan algoritma k-means clustering . Sehingga dapat menjadi rujukan bagi pihak  terkait  dan  pembuat  keputusan  untuk pencegahan  dan  mitigasi  risiko  penularan COVID-19  yang  mematikan  ini  untuk  setiap Kabupaten/Kota yang terkonfirmasi COVID-19.

## 1.1 COVID-19
Coronavirus  diseases 2019  atau  yang  dikenal dengan COVID-19  adalah virus yang menginfeksi  saluran  pernapasan  manusia ditandai  dengan  gejala  pada  bagian  pernapasan akut.  Virus  ini  merupakan  keluarga  besar Coronavirus yang  dapat  menyerang  hewan. Penularan  pada  virus  ini  terjadi  jika  adanya kontak  antara  sesama  manusia.  Untuk memutuskan  rantai  penyebaran  COVID-19, pemerintah  dan  masyarakat  menerapkan physical  distancing dan  pembatasan  kegiatan masyarakat. Analisa dan pengetahuan digunakan untuk  membantu  pemerintah  dalam  menangani Kabupaten/Kota yang
memiliki risiko persebaran  virus  yang  lebih  tinggi  [3].  Oleh sebab itu, pengetahuan tentang data serta analisis yang  tepat  mengenai  persebaran  COVID-19  di Riau sangat diperlukan.

## 1.2 Teknik One Hot Encoding
One hot encoding adalah salah satu teknik untuk menyeragamkan  data  kategorik  dan  numerik. Cara  kerja one  hot  encoding adalah  dengan membuat  sebuah array 1  dimensi  dengan panjang  sebanyak  jenis  fitur  yang  ada  dan mempunyai  isi  biner  antara  0  dan  1. One  hot encoding dapat  merepresentasikan  data  bertipe kategorik  menjadi  lebih  ekspresif  [9].  Pada algoritma  pembelajaran k-means tidak  dapat bekerja dengan data kategorik.
Oleh  karena  itu,  data  kategorik  harus  diubah menjadi data numerik yang bernilai integer 0 dan 1.  Selanjutnya  mengubah  setiap  nilai  di  dalam kolom menjadi kolom baru dan diisi dengan nilai numerik 0 dan 1 untuk fitur yang memiliki nilai kategorik  tersebut.    Salah  satu  contoh penggunaan  teknik one-hot encoding pada  fitur data  status  pasien  dapat  dilihat  pada  Tabel  1 berikut:
Tabel  1.  Transformasi  fitur  data  status pasien
Pada  dasarnya  algoritma  pengelompokkan k- means termasuk  ke  dalam  metode clustering berbasis jarak yang membagi data-data ke dalam beberapa cluster .  Metode ini hanya akan bekerja pada  fitur  yang  bertipe  numerik [10]. K-means mengelompokkan  data  berdasarkan  titik  pusat cluster terdekat  dengan  data melalui  penentuan pusat cluster [11] .
Pengelompokan dilakukan dengan memilih dari dataset yang digunakan secara acak. Setelah itu k-means akan  memeriksa  tiap  komponen  dari dataset.  Mengelompokkan  data  yang  telah dihitung  jaraknya  berdasarkan  jarak  antara dataset  dan  titik  pusat  yang  menjadi  sebuah cluster [12]. Selanjutnya akan dihitung kembali untuk menentukan pusat cluster hingga terbentuk titik  pusat cluster baru.  Ulangi  proses  tersebut sampai  hasil  pusat cluster tidak  mengalami perubahan dengan hasil pusat cluster sebelumnya.
Menentukan jarak terdekat antara dataset dengan pusat cluster menggunakan persamaan
Euclidean Distance berikut:
d e = √(𝑥𝑖 − 𝑠𝑖)² + (𝑥𝑖 − 𝑡𝑖)² (1)
Keterangan:
d e : Euclidean Distance i : banyaknya objek
( x,y ) : nilai objek
( s,t ) : nilai centroid (titik pusat cluster )
Memperbaharui  titik  pusat cluster dengan persamaan berikut:
ῡ ij  = 1 𝑁𝑖 ∑ 𝑋 𝑁𝑖 𝑘=𝑜 kj (2)
Keterangan:
ῡ ij : rata-rata cluster ke-i untuk variabel ke- j
N i :  jumlah  data  yang  menjadi  anggota cluster ke-i
i,k : indeks dari cluster j : indeks dari variabel No.  Fitur  Sebelum Sesudah
JP_ RawatInap …  JP_IGD 1. Jenis Pasien RawatInap 1 .. 0 Rawat Jalan 0 .. 0 IGD 0 .. 1
2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian dilakukan untuk
mendapatkan  hasil  sesuai  dengan  yang diinginkan.  Berikut  tahapan-tahapan  yang digunakan  dalam  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 2 berikut:
Rumusan Mas alah Pengambilan Data Rekam Medis Pasien COVID-19 Data Pre-Processing One Hot Encoding Clustering Model (K -Means ) Row Compression Evaluasi dan Pengujian Valid Kesim pulan dan Saran Selesai Mulai Im plementasi Tidak Ya Gambar 2. Metodologi pengklasteran risiko COVID-19 di Provinsi Riau menggunakan teknik One Hot Encoding dan algoritma K- means

## 2.1 Pengumpulan Data
Metode  yang  dilakukan  dalam  mengumpulkan data  dan  informasi  terkait  penelitian  diperoleh dari  studi    literatur  dan  Rumah  Sakit  Umum Daerah Arifin Ahmad Provinsi Riau. Data yang digunakan  yaitu  data  rekam  medis  pasien terkonfirmasi COVID-19 tahun 2020-2021. Data dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:

## 2.2 Implementasi
Implementasi pada  penelitian  ini menggunakan bahasa  pemrograman python ,  dengan  3  tahap diantaranya:
1. Data pre-processing Data pre-processing merupakan proses pembersihan  untuk  menangani missing  value . Proses  pembersihan  dilakukan  agar  data  bisa digunakan  pada  saat pemodelan.  Sehingga  data lebih  mudah  dikenali  dan  dapat  meningkatkan proses  pembelajaran  dari  algoritma machine learning yang digunakan.
2. Teknik One Hot Encoding
Pada tahapan teknik one hot encoding data yang
Tabel 2. Contoh data rekam medis pasien COVID-19
No.  Inisial Kabupa
ten Jenis Kelamin Usia Jenis Pasien … Status Keluar 1.  SO Pekan baru Laki- laki 60   IGD  … Meninggal
2.  PA Beng kalis Laki- laki 70   IGD  … Meninggal
3.  AH Siak Laki- laki 10   IGD  … Meninggal 4.  NR Siak Perem puan 60   IGD  … Meninggal 5.  GH Kuansi ng Laki- laki 40   IGD  … Meninggal 6.  NL Pekan baru Perem puan 70   IGD  … Meninggal
7.  HER Rokan Hulu Laki- laki 60 RawatI nap … Meninggal 8.  KS Siak Laki- laki 70 RawatI nap … Di rawat 9.  KS Pekan baru Perem puan 40 RawatI nap … Di rawat
…  .... .... .... ....  .... … .... …  .... .... .... ....  .... … ....
36
47 . Tn.M Pekan baru Laki- laki 70 RawatJ alan … Sembuh
bertipe  kategorik  akan  ditransformasikan  atau diseragamkan  menjadi  data  bertipe  numerik yaitu  bobot  nilai  0  dan  1.  Fitur  yang  memiliki beberapa  parameter  diubah  menjadi  fitur  baru dengan  tipe  data  antara  0  dan  1.  Fitur  baru menghasilkan  1  jika    sesuai  dengan  nilai  pada data  kategorik  dan  menghasilkan  0  jika sebaliknya.
Proses  transformasi  sangat  perlu  dilakukan karena algoritma k-means clustering hanya akan bekerja  pada  atribut  dengan  nilai  data  bertipe numerik. Hasil one hot encoding pada fitur non numerik terdapat pada Tabel 3 berikut:

## 3. Proses Perhitungan K-means
Penerapan  algoritma k-means clustering dilakukan  pada tahap  implementasi  atau  proses pemodelan data. Tahap implementasi clustering risiko  COVID-19  menggunakan  algoritma k- means dapat  dilihat  pada flowchart Gambar  3 berikut:
Tentukan jumlah cluster Pilih pusat k secara acak sebagai centroid cluster Hitung jarak ke centroid
Pengelompokkan data berdasarkan jarak minimum Apakah centroid berubah? Hasil cluster Tidak Ya Mulai Selesai Gambar 3. Flowchart algoritma k-means clustering
Penjelasan  proses  perhitungan model clustering menggunakan k-means berdasarkan  Gambar  3 sebagai berikut:
a. Menentukan jumlah cluster (k) : Pada tahap awal  menentukan  jumlah cluster yang diinginkan, pada penelitian ini menggunakan 3 cluster terbaik.
b. Menentukan  titik  pusat  atau centroid : Menentukan secara acak pusat data sebanyak cluster yang dipilih.
c. Menghitung  jarak  antar  titik  objek  ke  titik centroid : menghitung jarak antar titik objek ke  titik  pusat  menggunakan Euclidean Distance pada persamaan 1.
d. Mengelompokkan  data  berdasarkan  jarak minimum: Mengelompokkan data yang telah dihitung jaraknya berdasarkan jarak
minimum  antara  data  tersebut  dengan centroid dan  menjadikan  sebuah  kelompok cluster baru. e. Memperhatikan  perubahan  hasil cluster:
Ulangi  lagi  setiap  objek  memakai  pusat cluster yang  baru.  Jika  hasil  pusat cluster sudah  tidak  berubah,  maka  proses  iterasi selesai.  Kembali  ke  tahap  2  sampai  hasil pusat cluster tidak mengalami perubahan.

## 2.3 Pengujian menggunakan Silhouette
Coefficient
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  evaluasi  dan pengujian terhadap kualitas dan efektivitas dari model yang dibuat menggunakan teknik one hot encoding dan algoritma  k-means .  Untuk pengujian  menggunakan silhouette  coefficient . Tujuan  dilakukannya  pengujian  yaitu  untuk melihat kekuatan dan kualitas dari cluster yang terbentuk  dari  proses  pengklasteran  analisis risiko  COVID-19  Provinsi  Riau.  Tahapan perhitungan menggunakan silhouette coefficient adalah sebagai berikut:
a. Menghitung rata-rata  jarak  dari  suatu  objek, misalkan data ke-i dengan semua data berada dalam satu cluster . Misalkan data ke-i berada di cluster a, maka: a(i)  = 1 |𝐴|−1 ∑ 𝑗 ∈ A,j ≠ 𝑖 d (i,j) (3)
Tabel  3.  Hasil  akhir  fitur  kategori  setelah proses One hot encoding
No.    Kabupaten  Jk_Pr Jk_ Laki … SK_ Sembuh 1. Pekanbaru 0 1 … 0 2. Bengkalis 0 1 … 0 3. Siak 0 1 … 0 4. Siak 1 0 … 0 5. Kuansing 0 1 … 0
... … … … … … ... … … … … … 3646.  Kampar 0 0 … 1 3647.  Pekanbaru 0 1 … 1
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 No:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Dimana  a  adalah  jarak  rata-rata  pasien  dan Kabupaten/Kota ke masing-masing data lain dalam cluster yang sama.
b. Menghitung  rata-rata  jarak  dari  data  ke-i dengan semua data di cluster lain dan diambil nilai terkecil.
d( i,C ) = 1 |𝐴| ∑ 𝑗   ∈ 𝐶   𝑑(𝑖, 𝑗)
(4)
Dimana  d  adalah  jarak  rata-rata  pasien  dan Kabupaten/Kota ke cluster berbeda.
c. Hitung  nilai silhouette coefficient dengan persamaan:
s ( i ) = 𝑏(𝑖) – 𝑎(𝑖) max(𝑎(𝑖),b(𝑖)) (5)
Nilai  hasil silhouette  coefficient terletak  pada kisaran  nilai  -1  hingga  1.  Jika  nilai silhouette coefficient mendekati  1  maka  semakin  baik pengelompokkan  data  dalam  satu cluster. Sebaliknya,  jika  nilai silhouette  coefficient mendekati  -1  maka    kualitas  pengelompokkan data didalam suatu cluster tidak cukup baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  dua  eksperimen menggunakan  data  yang  diperoleh  dengan menggunakan  teknik one  hot  encoding dan algoritma k-means.
Eksperimen  pertama  yaitu  mengelompokkan data  kasus  COVID-19  di  12  Kabupaten/Kota berdasarkan  karakteristik  data  yang  mirip. Eksperimen  kedua  yaitu  mengakumulasi menggunakan  teknik Row  Compression. Pengklasteran  risiko  COVID-19  menjadi  tiga kategori termasuk jumlah cluster ( k ) terbaik yang ditentukan  menggunakan  metode elbow yang dapat dilihat pada Gambar 4 berikut:
Gambar 4. Penentuan jumlah cluster
menggunakan metode Elbow
Berdasarkan  metode elbow untuk  menentukan jumlah cluster terbaik , pada  sumbu  x  terdapat jumlah cluster k sedangkan  pada  sumbu  y terdapat nilai total WCSS ( within cluster sum of square )  sebagai  penentu k optimal.  Hasilnya,
terlihat  garis mengalami  penurunan  yang membentuk siku di sumbu x pada saat k=3 . Hal ini  dapat  menunjukkan  bahwa  jumlah cluster optimal  untuk  pembagian  risiko  COVID-19 berdasarkan  3  kategori  yang  merupakan  nilai cluster terbaik.
.
3.1 Pengelompokkan Berdasarkan Kabupaten/Kota pada Tahun 2020-2021
Berdasarkan  hasil clustering 12  Kabupaten  di Provinsi  Riau  menggunakan  data  pada  Tabel  2 diperoleh  hasil cluster setelah  dilakukan  pra pemrosesan  data  dan  teknik one  hot  encoding pada  fitur  yang  digunakan,  selanjutnya  data dikelompokkan  menggunakan  algoritma k- means. Tahapan  dalam  pengelompokkan  data diantaranya:
a. Menentukan  jumlah cluster menjadi  tiga cluster .
b. Menentukan  titik  pusat cluster awal  seperti pada Tabel 4 berikut:
c. Menghitung  jarak  menggunakan  rumus Euclidean distance seperti berikut:
K1 = √ (0-1)² + (1-0)² + (0-0)² + (0-0)² + (0-1)² +
(0-1)² + (1-0)² + (0-0)² + (0-0)² + (1-1)² + (0-0)² + (1-0)² + (1-1)² + (0-0)² = 2,4494
Selanjutnya, menghitung jarak antar data dengan tiap titik pusat sampai dengan titik pusat 3.
Hasil dari perhitungan jarak antar cluster seperti
pada Tabel 5 berikut:
d. Mengelompokkan  data  yang  telah  dihitung jaraknya berdasarkan jarak minimum.
e. Menghitung rata-rata tiap kelompok cluster .
Ulangi langkah b sampai langkah e menggunakan titik pusat baru sampai objek tidak mengalami  perubahan  hasil cluster .  Provinsi Riau  setelah  proses  teknik one  hot  encoding menggunakan algoritma k-means
clustering dapat dilihat pada Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Hasil pengklasteran kasus COVID-19
di Provinsi Riau
No. Inisia l Kabupa ten Usia Jk_ Pr Jk_ Laki SP_ suspec t … Clus ter 1.  SO Pekan baru 60 0 1 1 … 1 2.  PA Beng kalis 70 0 1 1 … 1 3.  AH Siak 40 0 1 1 … 3 4.  NR Siak 50 1 0 1 … 3 5.  GH Kuans ing 40 0 1 1 … 3 6.  NL Peka nbaru 80 1 0 1 … 1 7.  HER Rokan Hulu 60 0 1 1 … 1 8.  KS Siak 40 0 1 0 … 1 9.  KS Peka nbaru 70 1 0 0 … 3 …  ... … ... …  … … …  ... …  ... … ... …  … … …  ... 3546. Tn. Am Kamp ar 80 0 1 1 … 1
3547. Tn.M Peka nbaru 70 0 1 0 … 1
Tabel 4. Contoh data pusat centroid awal cluster
No. Kabupate n Jk_Pr Jk_ Laki SP_ konfir … SK_ Sembuh 1.  Siak 0 1 0 … 0 2. Pekanbar u 1 0 1 … 0 3. Rokan Hulu 0 1 0 … 0
Tabel 5. Contoh perhitungan jarak antar data dengan ke-3 centroid No. Kabu paten C1 C2 C3 1. Pekan baru 2,449 4 2,236 0 3,316 6
2. Bengk alis 1,414 2 2,236 0 3 3. Siak 2,449 4 1,732 0 3 4. Siak 1,414 2 2,645 7 2,645 7
5. Kuans ing 2,236 0 2,449 4 3,162 2 … … … … … 3547 . Pekan baru 3,162 2 2,645 7 2,645

## 3.2 Pengelompokan dengan Mengakumulasi Menggunakan Row Compression
Penelitian  ini  juga  melakukan  eksperimen dengan mengakumulasi data rekam medis pasien COVID-19  per  Kabupaten/Kota  menggunakan teknik row compression . Row compression atau pemampatan  data  dilakukan  agar  mendapatkan jumlah total semua pada baris data.
Selanjutnya menggabungkan dua atau lebih baris pada data menjadi satu baris data untuk melihat risiko  total  persebaran  dari  masing-masing Kabupaten/Kota. Hasil akumulasi menggunakan teknik row compression dapat dilihat pada Tabel
7 berikut:
Berdasarkan Tabel 7 menunjukkan
Kabupaten/Kota dengan total karakteristik kasus yang  tinggi  dan  rendah  setelah  dilakukan akumulasi  menggunakan row  compression . Kabupaten/Kota yang memiliki tingkat akumulasi  kasus  yang  tinggi  yaitu  Kota Pekanbaru,  Kabupaten  Kampar  dan  Kabupaten Siak  yang  masing-masing  Kabupaten/Kota termasuk kedalam klaster yang berbeda.
Kabupaten dengan akumulasi kasus yang cukup rendah  yaitu  Kabupaten  Bengkalis,  Kabupaten Indragiri  Hilir,  Kabupaten  Idragiri  Hulu, Kabupaten  Kuantan  Singingi,    Kabupaten Meranti,  Kota  Dumai,  Kabupaten  Rokan  Hilir, dan Kabupaten Rokan Hulu.
Selanjutnya  dilakukan  pengklasteran  secara otomatis menggunakan algoritma k-means untuk semua fitur yang ada. Berikut hasil pengklasteran pada  12  Kabupaten/Kota seperti  pada  Tabel  8 berikut:
Tabel 8. Hasil pengklasteran menggunakan algoritma k-means pada data yang telah diproses dengan teknik Row Compression
No. Kabupaten/Kota Cluster 1. Bengkalis C1 2. Pekanbaru C2 3. Siak C1 4. Kampar C3 5. Pelalawan C1 6. Indragiri Hilir C1 7. Indragiri Hulu C1 8. Kuantan Singingi C1 9. Meranti C1 10. Dumai C1 11. Rokan Hilir C1 12. Rokan Hulu C1
Tabel 7. Hasil akumulasi data pada setiap Kabupaten/Kota menggunakan teknik Row Compression Kabup aten Laki- laki Pr Rawa t Inap Rawat Jalan IGD  … Sem buh Bengk alis 57  49  81 6 2 5 … 47 Pekan baru 10 79 1274 153 4 102 8
1 9 …  1143 Siak 79  70  111 5 3 8 … 15
Kampa r 20 2 227  324 18 1 0 5 …  221 Pelala wan 48  27  63 7 1 2 … 42 Idragir i Hilir 25  23  31 48 1 7 … 23 Indragi ri Hulu 15  15  26 1 4  … 0 Kuata n Singin gi 47  39  66 8 2 0 … 41 Meran ti 10  10  19 5 1  … 15
Dumai  19  23  34 3 8  … 15 Rokan Hilir 43  35  38 4 2 0 … 34 Rokan Hulu 46  56  83 5 1 4 … 52

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini  telah  berhasil  mengelompokkan data kasus COVID-19 di Provinsi Riau. Ada dua eksperimen  utama  yang  dilakukan.  Pertama, eksperimen  pada  data  rekam  medis  pasien dengan teknik one-hot encoding dan algoritma k- means  clustering .  Hasil cluster tersebut  telah diuji dengan skor silhouette sebesar 0,58.
Kedua,  eksperimen  dengan  mengelompokkan data kasus COVID-19 pada 12 Kabupaten/Kota di Provinsi Riau dengan teknik row compression, one  hot  encoding  dan algoritma k-means clustering. Terdapat tiga cluster yang dihasilkan yaitu C1 [Bengkalis, Siak, Pelalawan, Indragiri Hilir,  Indragiri  Hulu,  Kuantan  Singingi, Meranti, Dumai, Rokan Hulu, Rokan Hilir] , C2
[Pekanbaru] dan C3 [Kampar]. Hasil eksperimen  kedua  juga  telah  diuji  dengan  skor silhouette sebesar  0,7.  Berdasarkan  hasil clustering tersebut, maka daerah yang terkelompok  dalam  satu cluster dianggap memiliki  karakteristik  risiko  kasus  yang  mirip. Penelitian  ini  diharapkan  sebagai  rujukan  bagi pihak  terkait  dalam  mitigasi,  penanganan  yang tepat  dan  efisien  untuk  kasus  COVID-19  di Provinsi  Riau  terutama  pada  daerah  yang terkelompok pada cluster yang sama.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Rumah  Sakit  Umum Daerah  Arifin  Ahmad  Provinsi  Riau,  lembaga riset  CIDSCI  ( Center  of  Islamic  Data  Science and Continuous Improvement ) Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau dan Universitas Riau yang telah mendukung penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Kurniawan,  S.  N.  H.  S.  Abdullah,  F. Lestari,  M.  Z.  A.  Nazri,  A. Mujahidin,  and  N.  Adnan,
“Clustering  and  Correlation Methods for Predicting Coronavirus  COVID-19  Risk Analysis in Pandemic Countries,” 2020  8th  Int.  Conf. Cyber  IT  Serv.  Manag.  CITSM 2020 , 2020, doi:
10.1109/CITSM50537.2020.92
68920.
[2]  S.  R.  Vadyala,  S.  N.  Betgeri,  E.  A.  Sherer, and  A.  Amritphale,  “Prediction of  the  number  of  COVID-19 confirmed  cases  based  on  K- means-LSTM,” Array ,  vol.  11, p. 100085, 2021, doi: 10.1016/j.array.2021.100085. [3] Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain, and  Z.  Abidin,  “Analisis  Data Mining  Untuk  Clustering  Kasus
Covid-19  Di  Provinsi  Lampung Dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2,  p.  100,  2021,  [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index. php/JTSI.
[4] WHO, “WHO Coronavirus Disease (COVID- 19) Dashboard,” 2020. https://covid19.who.int/ (accessed Jan. 31, 2022).
[5] Worldometers.info, “COVID-19 Coronavirus Outbreak,” Dadax , 2020. https://www.worldometers.info/ coronavirus/  (accessed  May  09, 2022).
[6]  Henderi,  M.  Maulana,  H.  L.  H.  S.  Warnars, D.  Setiyadi, and T.  Qurrohman,
“Model Decision Support
System  for  Diagnosis  COVID- 19  Using  Forward  Chaining:  A Case in Indonesia,” 2020 8th Int. Conf.  Cyber  IT  Serv.  Manag. CITSM 2020 , pp. 6–9, 2020, doi:
10.1109/CITSM50537.2020.92 68853. [7]  “Total  Kasus  COVID-19  di  Riau,” riau24.com , 2021. https://www.riau24.com/berita/b aca/1611110272-total-kasus- pasien-covid-19-di-riau-sudah- 27592-pekanbaru-nyaris-13- ribu-kasus  (accessed  Mar.  09,
2022).
[8] R. Baruri, A. Ghosh, R. Banerjee, A. Das, A. Mandal,  and  T.  Halder,  “An Empirical  Evaluation  of  k- Means Clustering Technique and Comparison,” Proc.  Int.  Conf.
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 No:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Mach.  Learn.  Big  Data,  Cloud Parallel Comput. Trends, Prespectives  Prospect.  Com.
2019 ,  pp.  470–475,  2019,  doi: 10.1109/COMITCon.2019.8862
215.
[9]  F.  S.  Silfia,  Rahmad  Kurniawan,  Nazruddin Safaat,  Elvia  Budianita,  “Jurnal Teknik Informatika Atmaluhur,”
J.  Tek.  Inform.  Atmaluhur ,  vol.
6, no. 1, p. 40, 2018.
[10]  M.  W. Talakua,  Z.  A.  Leleury,  and  A.  W. Talluta,  “Cluster  Analysis  by Using  K-Means  Method  for Grouping  of  District/City  in Maluku Provinse Industrial
Based  on  Indicators  of  Maluku
Development Index in 2014,” J. Ilmu  Mat.  dan  Terap. ,  vol.  11, pp. 119–128, 2017.
[11] A. Nur, R. Kurniawan, M. Z. A. Nazri, K. Rajab, P. Papilo, and A. Mas’ari, “Solution to Traveling Freelance Teacher  Problem  using  the
Simple  K-Means  Clustering,” Proc.  -  2021  4th  Int.  Conf. Comput.  Informatics  Eng.  IT- Based  Digit.  Ind.  Innov.  Welf. Soc.  IC2IE  2021 ,  pp.  112–116, 2021, doi:
10.1109/IC2IE53219.2021.9649
086.
[12] S. Irna Yuniarfi, “Penerapan Algoritma K-
Means  untuk  Pengelompokan Usia  Calon  Penerima  Vaksin  di Kab. Ngawi,” no. 2, p. 6, 2021.