Andi Irawan, Erwin Hermawan, Freza Riana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 2, 15 April 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
PEMETAAN ZONASI TINGKAT RESIKO COVID-19 MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTER BERBASIS WEBGIS DI KOTA BOGOR
Andi Irawan 1 , Erwin Hermawan 2 , Freza Riana 3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Sains Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl.KH Sholeh Iskandar Km 2 Kota Bogor
Andiirawan2821@gmail.com 1 , rwien.gfm@gmail.com 2 , freza@uika-bogor.ac.id 3

## Abstrak
Coronaviruses atau  disebut  dengan  COVID-19 merupakan  virus  yang  menyerang  sistem  pernafasan. Virus  ini  berkembang  sangat  pesat  dalam  penularan dari manusia ke manusia lainnya. Angka penularan di Indonesia  terbilang  cukup  tinggi,  salah  satu  wilayah yang  terpapar  COVID-19  adalah  Kota  Bogor.  Kota bogor  menduduki  status  beresiko  sedang,  dimana pada  bulan  maret  tahun  2020  hingga  agustus  tahun 2021  jumlah  kasus  positif  yang  terkonfirmasi sebanyak 35.583 kasus, sedangkan untuk pasien yang terkonfirmasi positif  sembuh  mencapai 35.062 orang, dan  pasien  yang  terkonfirmasi  positif  meninggal sebanyak  521  orang.  Dari  data  yang  diperoleh  dari Dinas  Kesehatan  Kota  Bogor  dinamika  harian  virus COVID-19  terus  menunjukan  peningkatan.  Peta sebaran zonasi COVID-19 untuk wilayah Kota Bogor pada  tingkat  kelurahan  masih  belum  tersedia.  Oleh karena  itu  penelitian  ini  memanfaatkan  sistem informasi  geografis  (SIG)  dalam  memetakan  zona COVID-19    dengan  menerapkan  metode Kmeans Cluster untuk  mengklasterisasi  daerah  sebaran  virus COVID-19.  Pengelompokan  dilakukan  berdasarkan parameter jumlah kasus positif dan pasien meninggal. Penelitian  ini  menghasilkan  peta  zonasi  COVID-19. Berdasarkan pengujian, jumlah klaster yang direkomendasikan  adalah  3  klaster.  Dimana  untuk pembagian  zonasi  berdasarkan  Satgas  COVID-19 terbagi  diantaranya,  merah  untuk  zona  tinggi,  orange untuk  zona  sedang,  kuning  untuk  zona  rendah,  dan wilayah  yang  tidak  terpapar  kasus  COVID-19  masuk kedalam  kategori  hijau  atau  tidak  ada  kasus.  Hasil dari penelitian ini adalah peta zonasi COVID-19 yang ditampilkan dalam bentuk WEBGIS.
Kata  kunci  :  SIG,    COVID-19, K-Means  Cluster, Rstudio, WebGIS

## Abstract
Coronaviruses,  also  known  as  COVID-19,  is  a virus that attacks the respiratory system. This virus is growing  very  rapidly  in  transmission  from  human  to human.  The  distribution  rate  in  Indonesia  is  quite high, one of the areas exposed to COVID-19 is Bogor City.  The  city  of  Bogor  occupies  a  moderately dangerous  status,  where  from  March  2020  to  August 2021  the  number  of  confirmed  positive  cases  was 35,583  cases,  while  for  patients  who  were  confirmed positive  recovered  reached  35,062  people,  and patients who were confirmed positive died as many as 521 people. From data obtained from the Bogor City Health  Office,  the  daily  dynamics  of  the  COVID-19 virus  continues  to  show  an  increase.  The  COVID-19 zoning distribution map for the Bogor City area at the kelurahan  level  is  still  not  available.  Therefore,  this study  utilizes  a  geographic  information  system  (GIS) within  the  COVID-19  zone  by  applying  the  Kmeans Cluster method to cluster the distribution areas of the COVID-19  virus.  The  grouping  is  done  based  on  the parameters  of  the  number  of  positive  cases  and patients  who  died.  This  study  produced  a  COVID-19 zoning map. Based on the test, the definite number of clusters is 3 clusters. Where the zoning division based on  the  COVID-19  Task  Force  is  divided  into  red  for the high zone, orange for the medium zone, yellow for the  low  zone,  and  areas  that  are  not  exposed  to COVID-19  cases  are  in  the  green  category  or  there are no cases. The result of this study is a COVID-19 zoning map that is displayed in WEBGIS form.
Keywords:  GIS,  COVID-19,  K-Means  Cluster, Rstudio, WebGIS
Nama penulis 1, Penulis 2, penulis 3 Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume X, No X, DD Month YYYY
E-ISSN : 2407 – 3911

## P-ISSN : 2686 - 0333

## I. P ENDAHULUAN

## I.1 Latar Belakang
World Health Organization
(WHO) menjelaskan  bahwa  Coronaviruses  (Cov)  adalah sistem  pernafasan  yang  terinfeksi  oleh  virus . Infeksi virus ini disebut COVID-19. Virus corona menyebabkan  penyakit  flu  biasa  sampai  penyakit yang  lebih  parah  seperti  Sindrom  Pernafasan  Akut (SARS-CoV).  Penyebaran  virus  corona  ini  sangat cepat  bahkan  sampai  kelintas  Negara.  Di  Indonesia sendiri  jumlah  virus  corona  sudah  mencapai  32  ribu lebih terjangkit virus ini. penyebaran virus corona ini telah meluas ke berbagai daerah yang ada di indonesia (Ardiansyah, 2020).
Covid-19  pertama  dilaporkan  masuk  ke Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020 dengan jumlah 2 kasus  (Ardiansyah,  2020).  Menurut  informasi  yang diperoleh  dari  Pusat  Informasi  dan  Koordinasi COVID-19  Provinsi  Jawa  Barat,  Kota  Bogor menduduki  status  Berisiko  Sedang  (Pusat  Informasi dan  Koordinasi  COVID-19). Kemudian  berdasarkan data yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota Bogor pada  bulan  Maret  tahun  2020  hingga  Agustus  tahun 2021  terdapat  35.583  kasus  terkonfimasi  positif. Dengan  jumlah  pasien  terkonfirmasi  positif  sembuh mencapai  35.062,  sedangkan  jumlah  pasien  yang terkonfirmasi  positif  meninggal  sebanyak  521, dimana penyebaran virus corona juga terus menunjukkan  peningkatan  dari  hari  ke  hari  (Dinas Kesehatan Kota Bogor).
Data  mengenai  informasi  tentang  daerah sebaran  atau  pemetaan  zonasi  positif  COVID-19 dapat  digunakan  sebagai  bentuk  upaya  untuk membantu  pemerintah  dalam  memuat  strategi pencegahan  penyebaran  COVID-19  (Yustanti,  2020). Namun,  data  yang  digunakan  masih  dalam  bentuk tabel yang berisi jumlah kasus, tanggal dan lokasi dari pasien.  Dengan  melakukan  trasnformasi  dari  tabel yang  sulit  di  pahami  menjadi  data  visualisasi mapping.  Sehingga  dapat  dengan  mudah  melihat daerah  mana  saja  yang  paling  banyak  terdapat  kasus positif COVID-19 (Fahri, 2020).
Dengan
didapatkannya  peta  penyebaran  yang  dapat  diakses oleh  pihak  yang  berkepentingan,  maka  dapat membantu proses analisa pemerintah dalam mengambil kebijakan (Fahri, 2020).
Beberapa peneliti sebelumnya telah melakukan  klasifikasi  kasus  COVID-19  dengan
membagi zona penyebaran COVID-19 untuk mempermudah  mengidetifikasi  penyebaran  dengan menggunakan  Algoritma K-Means  Clustering untuk membentuk  zona  penyebaran  COVID-19    (Bu’ulolo Efor,  2021)  dan  mengimplementasikan  sistem informasi  geografis  untuk  memantau  penyebaran COVID-19 (Hendryco, 2020).
Penelitian ini memanfaatkan sistem informasi  geografis  (SIG)  untuk  menganalisis  zonasi pemetaan  positif  COVID-19,  dengan  memanfaatkan metode K-Means  Cluster untuk  mengklasifikasikan daerah  menjadi  zona  resiko  tinggi,  zona  resiko sedang,  zona  resiko  rendah  dan  zona  resiko  tidak terdampak. Hasil dari penelitian ini adalah peta zonasi COVID-19  beserta  informasi  yang  dibutuhkan  yang nantinya  akan  di  visualisasikan  dalam  bentuk WEBGIS.

## I.2 Rumusan Masalah
Dari  latar  belakang  yang  telah  dijabarkan diatas,  maka  permasalahan  yang  di  dapat  adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana menerapkan metode K-Means Cluster dalam  pemetaan cluster zonasi  COVID-19  di Kota Bogor?
2. Bagaimana cara menampilkan Peta cluster Zonasi COVID-19 ke dalam sistem informasi berbasikan WEBGIS?

## I.3 Maksud dan Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian ini, yaitu :
1. Menganalisis perkembangan zonasi tingkat kerawanan COVID-19 bulan Maret tahun 2020 – Agustus  tahun  2021  di  Kota  Bogor  dengan penerapan metode K-means cluster .
2. Merancang  sistem  informasi  untuk cluster Zonasi COVID-19 di Kota Bogor dan memvisualisasikan dalam bentuk WEBGIS.

## I.4 Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  tugas  akhir  ini  terdapat beberapa  batasan  masalah  agar  pembahasan  menjadi jelas, diantaranya :
1. Area  penelitian  adalah  wilayah  Kota  Bogor Perkelurahan
2. Analisis  spasial  kluster  zonasi  COVID-19 menggunakan penerapan K-Means cluster
Nama penulis 1, Penulis 2, penulis 3 Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume X, No X, DD Month YYYY
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
3. Perangkat lunak yang dibangun berbasis WEBGIS.
4. Data yang digunakan adalah data jumlah kejadian positif COVID-19 dari  bulan Maret tahun 2020 - Agustus tahun 2021.
5. Data  yang  digunakan  bersumber  dari  Dinas Kesehatan kota Bogor.

## I.5 Manfaat Penelitian
Manfaat yang ingin dicapai dalam penelitian ini, yaitu :
1. Dapat membantu satgas Covid Kota Bogor dalam memetakan cluster zona  daerah  COVID-19  di Kota Bogor.
2. Memberikan informasi terhadap kalangan umum, sehingga bisa mengetahui perkembangan COVID-19  dari  bulan  Maret  tahun  2020  sampai dengan Agustus tahun 2021.

## II. K AJIAN L ITERATUR
II.1 Virus CORONA (Covid-19)
Corona  virus  termasuk  dalam  kelompok  virus yang  menyebabkan  penyakit  pada  manusia  dan hewan. Pada manusia biasanya menyebabkan penyakit  infeksi  saluran  pernapasan,  mulai  flu  biasa hingga  penyakit  yang  serius  seperti Middle  East Respiratory Syndrome (MERS) dan sindrom pernafasan  akut  berat  atau Severe  Acute  Respiratory Syndrome (SARS).  Corona  virus  jenis  baru  yang ditemukan  pada  manusia  sejak  kejadian  luar  biasa muncul  di  Wuhan  Cina,  pada  Desember  2019. Kemudian  diberi  nama Severe  Acute  Respiratory Syndrome  Corona  Virus 2  (SARS-COV2),  dan menyebabkan  penyakit Coronavirus  Disease-2019 (Covid-19).  COVID-19  disebabkan  oleh  SARS- COV2  yang  termasuk  dalam  keluarga  besar Corona virus yang  sama  dengan  penyebab  SARS  pada  tahun 2003,  hanya  berbeda  jenis  virusnya.  Gejalanya  mirip SARS,  namun  angka  kematian  SARS  (9,6%)  lebih tinggi  disbanding  COVID-19  (kurang  dari  5%) walaupun jumlah kasus COVID-19 jauh lebih banyak dibanding SARS. Covid-19 juga memiliki penyebaran yang  lebih  luas  dan  cepat  ke  beberapa  Negara dibanding SARS (Kementrian Kesehatan, 2020).
II.2 WEB Geographic Information System (WEB GIS)
GIS  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan pengolahan  data  dan  melakukan  operasi-operasi tertentu  dengan  menampilkan  dan  menganalisa  data. Aplikasi  GIS  saat  ini  tumbuh  tidak  hanya  secara jumlah  aplikasi  namun  juga  bertambah  dari  jenis keragaman  aplikasinya.  Pengembangan  aplikasi  GIS kedepannya  mengarah  kepada  aplikasi  berbasis  web yang  dikenal  dengan  web-based  GIS.  Hal  ini disebabkan karena pengembangan aplikasi di lingkungan  jaringan  telah  menunjukan  potensi  yang besar  dalam  kaitannya  dengan  geoinformasi  (Shindy, 2014).

## II.3 Cluster Analysis
Menurut  Tan  (2006), cluster adalah  sebuah proses  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam beberapa cluster atau  kelompok  sehingga  data  dalam satu cluster memiliki  tingkat  kemiripan  maksimum dan data antar cluster memiliki kemiripan minimum.
Metode cluster secara  umum  dapat  dibagi menjadi  dua  yaitu Hierarchical  Cluster dan Partitional Cluster.
1. Hierarchical Cluster Pada Hierarchical
Cluster, data dikelompokkan melalui suatu bagan yang berupa hirarki,  dimana  terdapat  penggabungan  dua  grup yang terdekat disetiap iterasinya ataupun pembagian dari seluruh set data kedalam cluster.
2. Partitional Cluster
Pada Partitional Cluster,
data dikelompokkan  ke  dalam  sejumlah cluster tanpa adanya  struktur  hirarki  antara  satu  dengan  yang lainnya.  Pada  metode Partitional  Cluster, setiap cluster memiliki titik pusat ( centroid ) dan secara umum  metode  ini  memiliki  fungsi  yaitu  untuk meminimalkan  jarak  ( dissimilarity )  dari  seluruh data  ke  pusat cluster masing-masing  (Agusta Yudi, 2007).
II.4 K-Means Cluster
Algoritma K-means merupakan  salah  satu algoritma cluster (pengelompokkan). K-means cluster merupakan metode cluster non-hirarki yang mengelompokkan  data  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster .  Data-data  yang  memiliki  karakteristik  yang sama  dikelompokkan  dalam  satu cluster atau kelompok  dan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang
Nama penulis 1, Penulis 2, penulis 3 Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume X, No X, DD Month YYYY
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
berbeda  dikelompokkan  dengan cluster yang  lain, sehingga  data  yang  berada  dalam  satu cluster memiliki  tingkat  variasi  kecil  (Argnes  Dionanda, 2018).

## Gambar 1. Ilustrasi K-means Cluster
Metode  k-means  berusaha  mengelompokkan data  yang  ada  ke  dalam  beberapa  kelompok,  dimana data  dalam suatu kelompok mempunyai karakteristik yang  berbeda  dengan  data  yang  ada  di  dalam kelompok yang lain. Dasar algoritma k-means adalah sebagai berikut :
1. Tentukan  nilai  k  sebagai  jumlah cluster yang ingin dibentuk.
2. Inisialisasi  k  sebagai  centroid  yang  dapat dibangkitkan secara random.
3. Hitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing centroid  menggunakan  persamaan Euclidean Distance yaitu sebagai berikut :
(1)
Dimana :
adalah Euclidean Distance
adalah banyaknya objek
merupakan koordinat objek merupakan koordinat centroid
4. Kelompokkan  setiap  data  berdasarkan  jarak terdekat antara data dengan centroidnya.
5. Tentukan posisi centroid baru
6. Kembali  ke  langkah  3  jika  posisi  centroid baru  dengan  centroid  lama  tidak  sama (Asroni, 2018).
Berdasarkan peraturan Gubernur No.63 tahun 2020.  Penentuan  Risiko  kesehatan  masyarakat  di daerah  Kabupaten  atau  Kota  yang  dikeluarkan  oleh Satuan  Tugas  Penanganan  Covid-19  Nasional  diatur meliputi empat level zona resiko, yaitu :
1. Level  1  =  Tidak  Terdampak/Tidak  Ada Kasus (Hijau)
2. Level 2 = Resiko Rendah (kuning) 3. Level 3 = Resiko Sedang (Oranye) 4. Level 4 = Resiko Tinggi (Merah) Proses clustering dimulai dengan : 1. Menentukan jumlah Cluster .
Tahap  pertama  adalah  menentukan  jumlah cluster, dalam  sistem  ini  akan  menghasilkan  3 kelompok yang di identitaskan, cluster 1 atau kelas 1, cluster 2 atau kelas 2, cluster 3 atau kelas 3.
2. Tentukan nilai centroid awal.
Tahap  selanjutnya  menentukan  nilai centroid awal  dengan  mengambil  data  yang  mewakili cluster yang  ditentukan  pada  tahap  1,  seperti  yang  disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Covid-19 Bulan Maret
Kelas Jumlah Kasus Kelurahan
P M
Cluster 1 1 0 Ciluar Cluster 2 2 0 Sukasari Cluster 3 3 0
Tegal Gundil
3. Hitung jarak setiap data yang ada terhadap setiap
Cluster.
Setelah  menentukan  nilai centroid awal,  langkah selanjutnya  adalah  hitung  jarak  setiap  data  yang  ada terhadap setiap Cluster .
Menghitung jarak Kelurahan pada tiap cluster.
a) Desa  Bondongan  dengan  pusat cluster pertama
C1
b) Desa Bondongan dengan pusat cluster kedua
Nama penulis 1, Penulis 2, penulis 3 Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume X, No X, DD Month YYYY

## E-ISSN : 2407 – 3911
P-ISSN : 2686 - 0333
c) Desa Bondongan dengan pusat cluster ketiga

## C3
4. Tentukan anggota dari suatu cluster .
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  suatu data  akan  menjadi  anggota  dari  suatu cluster yang memiliki  jarak  terkecil  dari  pusat cluster nya. Misalkan untuk data pertama atau desa Tegal Gundil, jarak  terkecil  diperoleh  pada  C3,  sehingga  data pertama  akan  menjadi  anggota  dari  C3  (Suprihatin, 2019).

## II.5 Sistem Informasi Geografis
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) adalah sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang  menangkap, menyimpan, mengolah, menganalisa dan menampilkan  data  yang  bereferensi  geografis.  SIG merupakan  sistem  informasi  yang  menyajikan informasi  dalam  format  grafis  dengan  menggunakan peta sebagai tampilan antar muka (Ulil Albab, 2013).

## II.6 ArcGIS
ArcGIS merupakan kumpulan aplikasi perangkat  lunak  SIG  utama  yang  berbasis  MS Windows  yang  digunakan  untuk  mengompilasikan, menuliskan,  menganalisis,  men-sharing,  memetakan dan  mempublikasikan  informasi  spasial(Prahasta, 2011).  Peraangkat  lunak  ini  memiliki  banyak fungsional, extension yang sudah terintegrasi dan juga mengimplementasikan  konsep  basis  data  spasial, khususnya geodatabase (baik personal maupun multi- user ).  ArcGIS  dibuat  untuk  performanceGIS  yang tinggi contoh untuk WEB GIS, Server GIS, Database GIS yang besar (Gilang Yudistira, 2015).

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini meliputi tiga bagian pokok yaitu metode pengumpulan  data,  metode  analisis  dan  metode perancangan  sistem.  Dalam  metode  penelitian  dapat di lihat pada Gambar 2.
Mulai Pengumpulan Data Centroid desa kasus Covid Akhir Overlay Data Non-Spasial Analisis Clustering Data Covid-19 Peta tingkat kerawanan Uji Coba Berhasil? Output Sistem Data Spasial Yes Data Covid-19 Bulan Maret tahun 2020 – Agustus tahun 2021 Peta Administrasi Kota Bogor No Implementasi Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## III.1 Pengumpulan Data
Pada  tahap  awal  ini  dilakukan  analisis kebutuhan-kebutuhan yang diperlukan untuk merancang  sistem.  Dengan  menggunakan  data sekunder  yaitu  dari  kepustakaan  dan  data  primer didapat dari Dinas Kesehatan Kota Bogor.

## III.2 Analisis Spasial Kluster Zonasi COVID-19
Pada  tahap  analisis  spasial  ini  digunakan untuk menganalisis data-data spasial diantaranya data Covid-19  dan  batas  administrasi.  Berikut  ditunjukan pada Gambar 3.
Nama penulis 1, Penulis 2, penulis 3 Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume X, No X, DD Month YYYY
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Start K-Means Clustering Code Rstudio Data Covid-19 Bulan Maret tahun 2020 – Agustus tahun 2021 Hasil End Run Tida k Training Data (Jumlah Positif dan Jumlah Meninggal)
Gambar 3. Flowchart Analisis Spasial
Berdasarkan Gambar 3 tahapan-tahapan yang dilakukan dijelaskan berikut ini :
1. Metode Kartometrik menggunakan Google Earth
Dalam tahap ini peneliti melakukan pengolahan data  Covid-19  yang  telah  didapatkan  dari  Dinas Kesehatan  Kota  Bogor.  Dalam  analisis  ini  data  yang digunakan  berupa  data  Covid-19  dari  bulan  Maret tahun  2020  -  Agustus  tahun  2021.  Tahap  selanjutnya yaitu mengolah data untuk mendapatkan nilai centroid bujur (x) dan centroid lintang (y). Pengumpulan titik- titik  centroid  lokasi  kelurahan  pasien  dilakukan dengan menggunakan metode kartometrik. Metode ini dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  peta  citra satelit dari Google Earth. Adapun jumlah data Covid- 19  bulan  Maret  tahun  2020  -  Agustus  tahun  2021 dapat  dilihat  pada  Lampiran  1.  Selanjutnya, melakukan  digitasi  point  atau  koordinat  di Google Earth seperti Gambar 4.
Gambar 4. Digitasi Point di Google Earth
2. Pengolahan Clustering Analysis dengan R Setelah data Covid-19 di olah dan mendapatkan  nilai  x  dan  y,  maka  dilakukan  proses Clustering dengan  Kmeans  di software Rstudio. Tahap  pertama  yaitu  memasukan  data  Covid-19  ke dalam  Rstudio  dengan  cara  mengklik  import  dataset dan  pilih  from excel. Setelah  data  berhasil  di  import maka  akan  muncul  di workspace seperti  Gambar  5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Code Menampilkan data covid.xls
Source  Code Memanggil  data  Covid-19  dengan format excel :
library(readxl) data  <-  read_excel(“D:/Andi  file/Andi  Skripsi/Data Excel/table keseluruhan.xls) data view(data)
Gambar 6. Hasil Pemanggilan Data Covid.xls
Nama penulis 1, Penulis 2, penulis 3 Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume X, No X, DD Month YYYY
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Kemudian  mengambil  kolom  yang  akan  di cluster, kolom  yang  akan  di cluster antara  lain  total positif  dan  positif  meninggal  dengan  syntax  seperti pada Gambar 7 dan Gambar 8.

## Gambar 7. Mengambil Kolom Pada Tabel
Source  Code Memanggil  kolom  yang  akan digunakan :
data = data.frame(data[2:5]) data summary(data) str(data)

## Gambar 8. Attribute Yang Digunakan

## Gambar 9. Hasil Analisis Dari Data Yang Dibaca
Pada  Gambar  9  hasil  dari  kesimpulan  atau keseluruhan  pada  table  summary,  terdapat  nilai total_positif  Min.  :  14.00,  1st  Qu.:  22.00,  Median: 27.00,  Mean:  28.53  dan  positif_meninggal  Min.  : 0.000,  1st  Qu.:  1.000,  Median:  2.000,  Mean:  2.132. Lalu hasil dari nilai data pada tabel str , terdapat nilai total_positif  :  num  27  27  22  38  dan  seterusnya,  dan positif_meninggal : num 2 2 1 1 dan seterusnya.
Tahap selanjutnya adalah mencari nilai jarak antar  objek.  Untuk  mencari  nilai  jarak  antar  objek dapat  dilihat  dengan syntax seperti  pada  Gambar  10 dan Gambar 11.
Gambar 10. Syntax Mencari Nilai Distance dan Plot Distance
Source Code Mencari nilai  jarak antar objek satu dengan yang lain :
#Mencari jarak distance <-get_dist(data) distance #Plot visualisasi jarak fviz_dist(distance,gradient=list(low=”green”,mid= ”white”,high=”red”))

## Gambar 11. Hasil Nilai Distance Antar Objek
Pada Gambar 11 merupakan nilai jarak antar objek  dapat  dilihat  jarak  objek  1  dengan  objek  2 sebesar  0.017568138,  jarak  objek  1  dengan  objek  3 sebesar  5.099512590  dan  seterusnya.  Sebelum melakukan  tahap  analisis K-Means  Cluster, perlu ditentukan  terlebih  dahulu  jumlah cluster yang  akan di  bentuk  dengan  cara  menggunakan  metode elbow atau silhouette. Hasil  penentuan  jumlah  cluster  baik dapat dilihat pada Gambar 12 dan Gambar 13.
Gambar 12. Penentuan Jumlah Cluster Dengan Elbow
Nama penulis 1, Penulis 2, penulis 3 Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume X, No X, DD Month YYYY
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Metode Elbow adalah  suatu  metode  yang digunakan  untuk  menentukan  jumlah  cluster  terbaik dengan  cara  melihat  persentase  hasil  perbandingan antara jumlah cluster yang akan membentuk siku pada suatu  titik  untuk  mendapatkan  perbandingannya adalah  dengan  cara  menghitung  SEE  ( sum  of  square error )  dari  masing-masing  nilai  cluster.  Metode  ini bekerja  dengan  memilih  nilai  cluster  dan  kemudian menambah  nilai  cluster  tersebut  untuk  dijadikan model data dalam penentuan cluster tersebut. Semakin kecil  nilai  SEE  maka  semakin  besar  nilai  cluster. Sehingga  akan  terbentuk  siku  saat  terjadi  penurunan drastis.

## Gambar 13. Penentuan Jumlah Cluster Dengan Silhoutte
Metode Silhouette adalah  metode  yang digunakan  untuk  mengukur  kualitas  sebuah  cluster yang menggabungkan nilai kohesi dan separasi. Nilai silhouette  yang  di  dapatkan  rentang  -1  hingga  1. Dimana nilai Silhouette yang mendekati 1 menunjukan bahwa data tersebut semakin tepat berada di  cluster  yang  di  maksud.  Nilai Silhouette  negative menunjukan  bahwa  data  tersebut  tidak  tepat  berada dalam cluster yang dimaksud.
Berdasarkan  hasil  jumlah cluster dengan menggunakan  metode elbow hasil  yang  diperoleh  k optimal  berada  di  k  =  3  dan  hasil  dari silhouette diperoleh  k  optimal  berada  di  k  =  2.  Namun  dalam penelitian ini akan membagi zonasi menjadi 3 cluster. Penelitian  ini  menggunakan  center  =  3  dan  iterasi sebanyak 25 kali, yaitu dengan syntax seperti Gambar 14.
Gambar 14. Syntax Pengclusteran dengan K- means
Gambar 15. Hasil Pengclusteran dengan K-Means
Source Code Cluster Data : #Klaster klaster <- kmeans(data, centers = 3, nstart = 25) klaster k=data.frame(klaster$cluster) view(k)
k
Pada Gambar 15 dengan mengunakan 3 kelas dengan  ukuran  yang  didapatkan  jika  menggunakan  3 kelas  yaitu  28,  28,  dan  12.  Dimana  untuk  nilai  rata- rata  variable  cluster  1  pada  total  positif  sebesar 30.10714,  positif_meninggal  sebesar  2.464286.  Pada cluster 2 total positif sebesar 20.89286, positif_meninggal  sebesar  1.535714.  Pada  cluster  3 total_positif  sebesar  42.66667,  positif_meninggal sebesar 2.750000.
Untuk  melihat  objek  mana  saja  yang  masuk dalam  masing-masing  cluster  dapat  dilihat  pada cluster  1  anggotanya  adalah  objek  1,  2,  6,  8,  10,  12, 16,  17,  21  22,  25,  29,  30,  31,  32,  35,  36,  39,  42,  46, 47,  49,  51,  57,  58,  59,  66,  67.  Pada  cluster  2 anggotanya  adalah  objek  3,  7,  9,  13,  14,  15,  18,  23, 24,  26, 27, 33, 34, 37, 38, 40, 41, 43, 44, 48, 50, 52, 53,  54,  55,  60,  61,  62.  Pada  cluster  3  anggotanya adalah  objek  4,  5,  11,  19,  20,  28,  45,  56,  63,  64,  65, 68.  Untuk within  cluster  sum  of  squares merupakan jarak antara objek didalam cluster. Dapat dilihat jarak untuk  cluster  1  adalah  281.6812,  cluster  2  sebesar 219.7160,  cluster  3  sebesar  416.9239.  Sehingga  nilai
Nama penulis 1, Penulis 2, penulis 3 Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume X, No X, DD Month YYYY
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
jarak  sebesar  81.8%.  Hasil  plot  cluster  dapat  dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Hasil Plot Cluster
Setelah  selesai  dan  mendapatkan  hasil cluster, save file hasil cluster dengan format .xls .
Source Code Plot data dan menyimpan data hasil Cluster :
#Plot berdasarkan koordinat dari hasil cluster Plot(data$longitude,data$latitude,col=klaster$cluste r,pch=20)
#Melihat  hasil  K  dan  Menyimpan  Data  Hasil
Cluster Hasil <-cbind(data,k) Setwd(“D:/Andi File/Andi Skripsi/Data Excel/Picture Olahan R/Keseluruhan Bulan New”)
Write.csv2(hasil, file=”Keseluruhan Bulan New”)
3. Pengolahan  Data  Hasil  Cluster  dengan  Aplikasi ArcGis
Setelah  melakukan  pengklasteran  data  hasil cluster  akan  di  tampilkan  di  Arcgis  dan  di  convert menjadi .shp dengan melakukan Add data yang ada di pilihan  menu  file  di  Arcgis,  pilih  Add  XY  data  lalu sesuaikan  X  dan  Y.  Bila  sudah  di  convert  ke  format .shp  hasil  point  akan  muncul  saat  di  zoom  to  layer. Hasilnya akan tampak seperti Gambar 17.

## Gambar 17. Tampilan Point Pada Arcgis
Setelah  data  point  hasil cluster telah  di inputkan kedalam Arcgis, selanjutnya yaitu masuk ke tahap overlay atau  menggabungkan  data  dengan melakukan  Spatial  Join  Shp  kelurahan  kedalam  Shp Point Covid-19, seperti pada gambar 18.
Gambar 18. Overlay Dengan Spatial Join
Nama penulis 1, Penulis 2, penulis 3 Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume X, No X, DD Month YYYY
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Gambar 19. Hasil Melakukan Overlay Data

## Gambar 20. Peta Zonasi Covid-19
Gambar  20  diatas  merupakan  peta  hasil analisis  kluster  zona  Covid-19  di  Kota  Bogor  yang diperoleh  dari  hasil clustering yang  telah  dilakukan. Dari  peta  di  atas  dapat  dianalisis  bahwa  daerah  yang memiliki  kluster  zona  kasus  Covid-19  paling  tinggi yaitu  berada  di  Kelurahan  Bantarjati,  Baranangsiang, Cibogor,  Ciparigi,  Ciwaringin,  Katulampa,  Pabaton, Sempur, Sukasari, Tajur, Tanah Baru, Tegal gundil.

## IV. P ERANCANGAN GRAFIK USER
INTERFACE ( GUI )
1. Desain halaman login
Desain interface halaman login merupakan menu  untuk  dapat  masuk  kedalam  halaman  admin,
yang  memberi  sebuah  tampilan  berupa  menu update pada tabel data covid-19.
Gambar 21. Desain Halaman Login
2. Desain interface halaman home Desain interface halaman home
menampilkan  halaman  awal  saat  halaman  pertama kali dijalankan, pada tampilan ini terdiri dari tampilan home,  maps, grafik ,  dan  about .  Adapun  desain interface halaman  utama  dapat  dilihat  pada  gambar berikut :
ABOUT JUDUL WEB Logo Home Maps Grafik About Foto
Gambar 22. Desain Interface Halaman Home
3. Desain halaman about
Desain  halaman about berisikan  informasi mengenai  web.  Adapun  desain interface halaman about dapat dilihat pada gambar berikut :
ABOUT Logo Home About Maps Data Login DESKRIPSI TENTANG WEB Gambar 23. Desain Halaman About
Nama penulis 1, Penulis 2, penulis 3 Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume X, No X, DD Month YYYY
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## 4. Desain halaman data
Desain halaman  Data  berisikan  tabel informasi  sebaran  daerah  Covid-19  di  Kota  Bogor. Adapun  desain interface halaman  data  dapat  dilihat pada gambar berikut :
JUDUL TABEL Logo Home About Maps Data Login SEARCH

## Gambar 24. Desain Halaman Data
5. Desain halaman grafik
Desain  halaman  Grafik  berisikan  grafik statistic  mengenai  informasi  daerah  rawan Covid-19 di  Kota  Bogor.  Adapun  desain interface halaman grafik dapat dilihat pada gambar berikut :
WEB COVID
USERS
Home Data Covid-19 Peta Grafik foto Admin Profil Halaman Grafik 0 5 10 15 20 25 30 35 Jan Feb Mar Apr May Jun Food Gas Motel 0 5 10 15 20 25 30 35 Jan Feb Mar Apr May Jun Food Gas Motel

## Gambar 25. Desain Halaman Grafik
6. Desain halaman maps
Desain halaman maps berisikan peta sebaran daerah  rawan  Covid-19  di  Kota  Bogor.  Adapun desain  halaman maps dapat  dilihat  pada  gambar berikut :
MAPS
Home About Maps Grafik Login Logo Gambar 26. Desain Halaman Maps

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## V.1  Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  Implementasi Metode  Cluster  Analisis  Dalam  Pemetaan  Kluster Zonasi Positif Covid-19 Di Kota Bogor Berbasis Web Gis dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Hasil  proses  cluster  yang  dilakukan  pembagian cluster  zona  covid-19  dibagi  menjadi  (3  atau  4) zona  diantaranya  zona  merah..  hampir  terdapat diseluruh  kecamatan  di  Kota  Bogor, tingkat kerawanan  paling  tinggi  selama  kurun  waktu bulan Maret-November yaitu berada di kelurahan Bantarjati,  Baranangsiang,  Cibogor,  Ciparigi, Ciwaringin, Katulampa, Pabaton, Sempur, Sukasari, Tajur, TanahBaru, Tegalgundil.
2. Sistem  Informasi  yan  dibuat  dapat  menampilkan atau  memvisualisasikan  informasi  berupa  peta cluster zonasi covid-19.

## V.2   Saran
Berdasarkan  penelitian  adapun  saran  yang dapat dikemukakan adalah sebagai berikut :
1. Penelitian  Selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan mengkombinasikan  beberapa  metode cluster yang lain.
2. Aplikasi  WEB  GIS  yang  telah  dibuat  dapat dikembangkan  dalam  bentuk  aplikasi  berbasis Mobile.
Nama penulis 1, Penulis 2, penulis 3 Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume X, No X, DD Month YYYY
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## R EFERENSI
Ardiansyah,  Ahmad  Husain.  Wisnu  Nugroho.  Nurul Hanifatul  Alfiyah.  Rahmat  Aji  Handoko. Muhammad Arfan Bakhtia. (2020). Penerapan Data Mining Menggunakan
Metode Clustering untuk Menentukan Status Provinsi  di  Indonesia  2020.”  Fakultas Teknik,  Teknik  Informatika  Universitas Muhammadiyah Magelang. Seminar Nasional  Inovasi  Teknologi.  UN  PGRI Kediri. Website  Pusat  Informasi  dan  Koordinasi  covid-19 Provinsi Jawa Barat https://pikobar.jabarprov.go.id/ https://covid19.go.id/peta-risiko
Dinas Kesehatan Kota Bogor.
Yustanti,  Wiyli.  Naim  Rahmawati.  Yuni  Yamasari. (2020).  Klastering  Wilayah  Kota/Kabupaten Berdasarkan  Data  Persebaran  Covid-19  di Propinsi  Jawa  Timur  dengan  Metode  K- Means. Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya.
Fahri,  Muhammad  Ullil.  (2020).  Melihat  Peta
Penyebaran Pasien Covid-19 Dengan Kombinasi  Qgis  Dan  Framework  Laravel Manajemen Informatika, Akademi
Manajemen  Komputer  Dan  Informatika (Amki)  Ketapang  Ketapang,  Kalimantan
Barat.
Bu’ulolo,  Efori.  Bister  Purba.  (2021).  Algoritma Clustering  Untuk  Membentuk  Cluster  Zona Penyebaran Covid-19. Program Studi Teknik Informatika  Fakultas  Ilmu  Komputer  & Teknologi  Informasi.  Medan,  Sumatera Utara.
Hendryco.  Wilda  Susanti.  Irwan.  (2020).  Aplikasi Pemantauan Dan Sebaran Covid-19 Berbasis Mobile  Dan  GIS.”  Program  Studi  Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer. Institut Bisnis  dan  Teknologi  Pelita  Indonesia. Pekanbaru, riau.
Kementrian  Kesehatan,  R.  (2020).  Frequently  Asked Questions (Faq) Covid-19. Jakarta.
Shindy  Mariska  Zulkarnain,  Bambang  Sudarsono, Arief  Laila  Nugraha.  (2014).  Pemanfaatan
Webgis Untuk Pemetaan Persebaran Spbu Di Kota Semarang.
Agusta,  Yudi.  (2007).  K-Means  –  Penerapan, Permasalahan Dan Metode Terkait.
Argnes  Dionanda  Resza  Pradipta,  Moehammad Awaluddin,  Arief  Laila  Nugraha.  (2018). Pemetaan  Daerah  Rawan  Kecelakaan  Di Kota Semarang Dengan Menggunakan Metode  Cluster  Analysis  (Studi  Kasus  : Kecamatan Banyumanik Dan Tembalang.
Asroni,  Hidayatul  Fitri,  Eko  Prasetyo.  (2018). Penerapan Metode Clustering Dengan Algoritma  K-Means  Pada  Pengelompokkan Data  Calon  Mahasiswa  Baru  Di  Universitas Muhammadiyah  Yogyakarta  (Studi  Kasus: Fakultas  Kedokteran  Dan  Ilmu  Kesehatan, Dan Fakultas Ilmu Sosial Dan Ilmu Politik).
Suprihatin,  Yustina  Retno  Wahyu  Utami,  Didik Nugroho. (2019). K-Means Clustering Untuk Pemetaan Daerah Rawan Demam Berdarah.
Ulil  Albab  Rabbani,  Agung  Budi  Prasetijo,  Dania Eridani.  (2013)  Implementasi  Google  Maps Api  Untuk  Sistem  Informasi  Geografis Pemetaan  Kriminalitas  Di  Wilayah  Hukum Polrestabes Semarang Berbasis Web.
Gilang  Yudistira  Hilman,  Bandi  Sasmito,  Arwan Putra  Wijaya.  (2015).  Pemetaan  Daerah Rawan  Kriminalitas  Di  Wilayah  Hukum Poltabes  Semarang  Tahun  2013  Dengan Menggunakan Metode Clustering .