Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.314 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 839-846 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IDENTIFICATION OF THE COVID-19 DISTRIBUTION AREA ON THE ISLAND OF KALIMANTAN USING THE K-MEANS SPATIAL CLUSTERING METHOD
Fabian Valerian *1 , Sri Yulianto
1,2 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email: 1 672018010@student.uksw.edu , 2 sri.yulianto@uksw.edu
(Naskah masuk: 01 Mei 2022, Revisi : 10 Mei 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
Based on the map of the spread of COVID-19 in Indonesia, Kalimantan Island is the second island with the number of COVID-19 distributions after Java Island.  The purpose of this study is to provide information to the entire community and government, especially the Kalimantan region regarding the clustering of the spread of COVID- 19.  The K-Means algorithm method used in the grouping is based on data on positive, recovered, and deceased people collected by each province on the island of Kalimantan, then a geographic information system (GIS) is applied in mapping to display the clustered distribution area of  each district on the island of Kalimantan.  The result of this research is that the k-means algorithm is able to classify data with low, medium, and high distribution levels so that later the distribution area can be mapped using GIS based on the results of the clustering. With the results of this application, it is hoped that it can be used as information for the government and also the public to think about what efforts should be made if bad things happen later, based on the level of spread to be used as a priority scale in controlling the spread of the COVID-19 virus.
Keywords : Clustering,  Data  Mining,  Geographic  Information,  K-Means  Algorithm,  Spread  of  The  COVID-19 Virus.

## IDENTIFIKASI WILAYAH PERSEBARAN COVID-19 DI PULAU KALIMANTAN MEGGUNAKAN METODE SPATIAL CLUSTERING K-MEANS

## Abstrak
Berdasarkan peta persebaran COVID-19 di Indonesia Pulau Kalimantan merupakan Pulau urutan kedua dengan angka persebaran COVID-19 terbanyak setelah Pulau Jawa. Tujuan dibuatnya penelitian adalah untuk memberikan informasi  ke  seluruh  masyarakat  maupun  pemerintah,khususnya  wilayah  Kalimantan  mengenai  klasterisasi penyebaran COVID-19 tersebut. Metode algoritma K-Means digunakan dalam pengelompokkan, berdasarkan data orang  yang  positif,  sembuh,  dan  meninggal  yang  dikumpulkan  setiap  provinsi  di  pulau  Kalimantan,  kemudian diterapkannya  sistem  infornasi  geografis  (GIS)  dalam  pemetaan  untuk  menampilkan  wilayah  persebaran klasterisasi  setiap Kabupaten di pulau Kalimantan tersebut. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa algoritma k- means mampu mengelompokkan data tingkat persebaran rendah, sedang, maupun tinggi sehingga nantinya dapat dipetakan wilayah persebarannya menggunakan GIS berdasarkan hasil klasterisasi tersebut. Dengan adanya hasil aplikasi ini diharapkan dapat dijadikan informasi bagi pemerintah dan juga masyarakat untuk memikirkan upaya apa  yang  harus  dilakukan  jika  hal  buruk  terjadi  nantinya,berdasarkan  tingkat  penyebaran  guna  dijadikan  skala prioritas  dalam mengatisipasi penanggulangan penyebaran virus COVID-19.
Kata kunci : Algoritma K-Means, Clustering, Data Mining, Penyebaran COVID-19, Sistem Informasi Geografis.

## 1. PENDAHULUAN
Virus COVID-19 atau severe acute respiratory syndrome coronavirus  2 (SARS-CoV-2) pertama kali diketahui pada akhir tahun 2019 di Wuhan, China [1]. Virus ini menular dengan sangat cepat dan sangat mematikan, sehingga pada 11 maret 2020 Organisasi Kesehatan  Dunia  (WHO)  memutuskan  bahwa COVID-19  sebagai  pandemi  global  [2].  Virus COVID-19 ini dikatakan berbahaya karena,
Coronavirus  adalah  kumpulan  virus  yang  bisa menginfeksi  sistem  pernapasan  dan  dengan  mudah dapat  menyebabkan  kematian  pada  manusia  [3]. Banyak  negara  yang  sudah  mulai  berlomba-lomba untuk  mengatasi  wabah  ini,  mulai  dari lockdown , PSBB  (Pembatasan  Sosial  Bersekala  Besar), social distancing atau physical distancing maupun melakukan  uji  coba  vaksinasi  untuk  mempercepat terciptanya herd  immunity .  Hal-hal  ini  dilakukan
karena mencegah  meledaknya  angka  kematian  yang sangat  besar  di  seluruh  dunia.  Indonesia  juga  tidak luput  menggunakan  metode-metode  tersebut  untuk mengurangi  jumlah  tingkat  loncatan  COVID-19  di negaranya.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  uji  pemetaan persebaran  COVID-19  di  Pulau  Kalimantan.  Pulau Kalimantan  dipilih  sebagai  lokasi  penelitian  dengan alasan  bahwa  Pulau  Kalimantan  merupakan  pulau kedua  setelah  Pulau  Jawa  dengan  tingkat  lonjakan COVID-19  terbanyak  dibandingkan  pulau  lainnya, berdasarkan data yang bersumber dari covid19.go.id tentang data persebaran COVID-19 di seluruh pulau Indonesia  [4].  Oleh  karena  itu  pemetaan  persebaran COVID-19 perlu dilakukan di Pulau Kalimantan agar dapat mengetahui tingkat persebaran di tiap provinsi pulau Kalimantan.
Sistem  informasi  geografis  (GIS)  itu  sendiri nantinya akan digunakan untuk melakukan pemetaan pulau  Kalimantan,  lalu  metode Clustering  K-Means digunakan  dalam  mengelompokan  dan  untuk dimasukkan  ke  dalam  data  GIS  ( Geographic Information System ) itu sendiri [5]. K-Means adalah suatu metode yang digunakan untuk membagi suatu data  kedalam  beberapa  kelompok  atau  cluster  [6]. Dimana  dari  metode  tersebut  akan  membaginya menjadi  beberapa  kelompok  berbeda  dengan  nilai karakteristik yang sama di masing-masing kelompoknya  [7]. Spatial  clustering  K-means digunakan agar data dapat dikelompokan berdasarkan tingkatan persebaran
COVID-19
baik rendah,sedang,dan tinggi beserta dengan pemetaannya [8].
Berlandaskan  permasalahan  tersebut,  sehingga dilakukannya penelitian yang menganalisis Identifikasi Wilayah Persebaran COVID-19 di Pulau Kalimantan menggunakan Metode Spatial Clustering K-Means.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Metode penelitian menjabarkan tingkatan setiap riset  secara  runtut  agar  acuan  yang  jelas  dalam
menuntaskan  dan  menghasilkan  analisa  dari  hasil riset  yang  akan  dibuat.  Dimana  tahapan  riset  ini terdapat pada gambar dibawah.
Gambar  di  atas  merupakan  langkah-langkah yang  dijalankan  di  riset  ini,  agar  langkah  yang diambil  peneliti  dalam  riset  ini  mudah  dimengerti. Berikut  akan  dijabarkan  secara  mendalam  tentang metodologi pemecahan masalah.

## 2.1. Tahap Identifikasi Masalah
Tahap pertama yaitu mengidentifikasi permasalahan,  Berdasarkan  data  resmi  website pemerintahan  yaitu  covid.go.id  pulau  Kalimantan tepatnya  provinsi  Kalimantan  Timur  termasuk  ke dalam kategori jumlah pasien positif covid terbanyak setelah  provinsi-provinsi  yang  ada  di  pulau  Jawa seperti  pada  peringkat  pertama  adalah  DKI  Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, dan kemudian disusul  oleh  provinsi  Kalimantan  Timur  itu  sendiri. Dalam  mengatasi  tingkat  persebaran  virus  covid  di pulau Kalimantan, maka pada penelitian ini dilakukan pemetaan penyebaran COVID-19 dengan membaginya  pada  tingkat  persebaran  virus  yang rendah, sedang dan tinggi di Pulau Kalimantan.

## 2.2. Studi Literatur
Menggunakan  studi  literatur  pengumpulan informasi yang terkait dengan penyusunan penelitian ini  diharapkan  dapat  membantu  mengumpulkan informasi  yang  menunjang  penelitian  ini  berupa jurnal, buku, referensi, dan sumber-sumber terpercaya yang lainnya mengenai topik yang sedang diteliti tersebut.

## 2.3. Pengumpulan Data
Pencarian  data  pasien  positif,  pasien  sembuh, pasien meninggal di Pulau Kalimantan dan peta Pulau Kalimantan  per-Kabupaten,  dengan  rincian  data, yaitu : Kalimantan Barat (sebaran covid-19 Provinsi Kalimantan  Barat),  Kalimantan  Utara  (Informasi COVID-19  Kalimantan  Utara),  Kalimantan  Timur (Sebaran COVID 19 KALTIM), Kalimantan Selatan (Peta  Sebaran  Covid-19 di  Kalimantan  Selatan)  dan Kalimantan Tengah (Peta Sebaran Kasus COVID-19 Kalimantan Tengah).

## 2.4. Menganalisa dan Merancangkan Data ke dalam Metode K-Means
Analisa  dan  Perancangan  dilakukan  proses normalisasi  dengan  menambahkan  atribut  untuk pembagian  klaster  sesuai  hasil  K-Means  dan  juga pembagian warna berdasarkan tingkat persebarannya.

## 2.5. Mengimplementasikan Pemetaan dengan
Menggunakan Metode Clustering K-Means
Proses pengaplikasian hasil clustering K-Means pada peta Pulau Kalimantan.

## 2.6. Pengujian Hasil Program
Program yang telah dirancang memberikan hasil untuk  digunakan  dalam  menganalisis  dan  untuk melihat  variable  apa  saja  yang  mendorong pembentukan cluster yang  terjadi  di  Pulau Kalimantan  dengan  menggunakan  desain  subsistem Sistem Informasi Geografis (SIG).
Gambar 2. Diagram Desain
Gambar 2 Diagram Desain Subsistem SIG dapat di uraikan menjadi beberapa subsistem, yaitu:
a. Data Input
Merupakan  data  yang  sudah  diolah  dan  sudah melakukan  proses  normalisasi  berdasarkan  jumlah
pasien  positif,sembuh,dan  meninggal  di  Pulau Kalimantan serta peta Pulau Kalimantan. b. Data Output Merupakan  data  keluaran  yang  memberikan hasil berupa peta Pulau Kalimantan, hasil clustering dan analisis cluster . c. Proses Data  yang  sudah  dikumpulkan,seperti  :data spasial dan data tabel dimasukkan kedalam basis data, yang  kemudian  dapat  dikelompokan  menggunakan metode  K-Means  dan  nantinya  dari  tahap  tersebut akan  di  proses  untuk  menjabarkan  hasil  yang  dapat dikeluarkan  oleh  GIS  (Geographic  Information System) dan pemodelan akan memberikan data yang diperlukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Data Kasus Positif, Sembuh, dan Meninggal Pulau Kalimantan
Pengambilan  data  diambil  dari  jumlah  kasus covid-19 di Pulau Kalimantan. Data tersebut meliputi jumlah  kasus  positif,  kasus  negatif,  dan  kasus meninggal. Berikut adalah data penyebaran covid-19 di Pulau Kalimantan per 11 November 2021. Tabel 1 merupakan  jumlah  kasus  positif,  sembuh,  dan meninggal  per  11  November  2021  di  Provinsi Kalimantan Barat.
Tabel 1. Hasil Pengumpulan Data Kalimantan Barat Provinsi Kabupaten Positif Sembuh Meninggal Kalimantan Barat Pontianak 8466 8031 431 Kalimantan Barat Singkawang 4038 4002 36 Kalimantan Barat Mempawah 2578 2556 21 Kalimantan Barat Kubu Raya 3691 3566 121 Kalimantan Barat Kayong Utara 873 859 12 Kalimantan Barat Ketapang 2694 2634 58 Kalimantan Barat Melawi 1867 1842 24 Kalimantan Barat Sanggau 2413 2377 32 Kalimantan Barat Sekadau 1378 1363 13 Kalimantan Barat Bengkayang 2801 2787 13 Kalimantan Barat Sambas 3195 3158 34 Kalimantan Barat Kapuas Hulu 748 733 15 Kalimantan Barat Sintang 3057 2862 195 Kalimantan Barat Landak 3223 3176 47
Tabel  2  merupakan  jumlah  kasus  positif,  sembuh,  dan  meninggal  per  11  November  2021  di  Provinsi Kalimantan Utara.
Tabel 2. Hasil Pengumpulan Data Kalimantan Utara Provinsi Kabupaten Positif Sembuh Meninggal Kalimantan Utara Tarakan 13304 12908 354 Kalimantan Utara Malinau 2785 2672 93 Kalimantan Utara Nunukan 6215 6069 137 Kalimantan Utara Tana Tidung 1640 1608 26 Kalimantan Utara Bulungan 11868 11650 204
Tabel  3  merupakan  jumlah  kasus  positif,  sembuh,  dan  meninggal  per  11  November  2021  di  Provinsi Kalimantan Tengah.
Tabel 3. Hasil Pengumpulan Data Kalimantan Tengah Provinsi Kabupaten Positif Sembuh Meninggal Kalimantan Tengah Murung Raya 2472 2420 49

## 842
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 839-846
Kalimantan Tengah Barito Utara 1537 1493 44 Kalimantan Tengah Kapuas 5015 4825 187 Kalimantan Tengah Barito Selatan 1684 1629 53 Kalimantan Tengah Barito Timur 2079 2032 46 Kalimantan Tengah Pulang Pisau 1160 1089 70 Kalimantan Tengah Palangka Raya 13100 12577 514 Kalimantan Tengah Kotawaringin Timur 5251 5050 201 Kalimantan Tengah Sukamara 1770 1721 47 Kalimantan Tengah Kotawaringin Barat 6266 6059 207 Kalimantan Tengah Lamandau 1244 1206 38 Kalimantan Tengah Seruyan 1064 1045 19 Kalimantan Tengah Katingin 1802 1737 65 Kalimantan Tengah Gunung Mas 2172 2131 41
Tabel  4  merupakan  jumlah  kasus  positif,  sembuh,  dan  meninggal  per  11  November  2021  di  Provinsi Kalimantan Selatan.
Tabel 4. Hasil Pengumpulan Data Kalimantan Selatan Provinsi Kabupaten Positif Sembuh Meninggal Kalimantan Selatan Tabalong 2214 2158 50 Kalimantan Selatan Balangan 2753 2657 96 Kalimantan Selatan Hulu Sungai Utara 2917 2792 119 Kalimantan Selatan Hulu Sungai Selatan 2216 2142 74 Kalimantan Selatan Hulu Sungai Tengah 3222 3061 161 Kalimantan Selatan Kota Baru 3201 3058 138 Kalimantan Selatan Tanah Bumbu 6173 5891 282 Kalimantan Selatan Tapin 2466 2368 98 Kalimantan Selatan Barito Kuala 4537 4480 56 Kalimantan Selatan Banjar 6037 5865 166 Kalimantan Selatan Banjarmasin 15861 15311 544 Kalimantan Selatan Banjar Baru 10131 9756 366 Kalimantan Selatan Tanah Laut 8133 7892 239
Tabel 5 merupakan jumlah kasus positif, sembuh, dan meninggal per 11 November 2021 di Provinsi Kalimantan Timur.
Tabel 5. Hasil Pengumpulan Data Kalimantan Timur Provinsi Kabupaten Positif Sembuh Meninggal Kalimantan Timur Balikpapan 37873 35735 1863 Kalimantan Timur Berau 12989 12350 393 Kalimantan Timur Bontang 14949 14111 348
Kalimantan Timur Kutai Barat 10405 10107 260 Kalimantan Timur Kutai Kertanegara 25890 24791 832 Kalimantan Timur Kutai Timur 17793 17214 428 Kalimantan Timur Mahulu 1593 1555 27 Kalimantan Timur Paser 8228 7899 264 Kalimantan Timur Penajam Paser Utara 3284 4097 228 Kalimantan Timur Samarinda 22119 21275 714

## 3.2. Clusterisasi Pulau Kalimantan
Proses  pengujian  cluster  dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi Rapidminer. Jumlah  cluster yang digunakan dalam penelitian ini ada sebanyak 3
cluster  yaitu  rendah  (C2),  sedang  (C0),  dan  tinggi (C1). Data centroid clustering kasus positif, sembuh, dan meninggal dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Centroid Akhir Cluster C0 C1 C2 Positif 12102.25 28627.33 2888.415 Sembuh 11650.5 27267.0 2800.609 Meninggal 97.911 1863 492.4
Gambar 3 menunjukan hasil cluster model pada data kasus  positif di  Pulau Kalimantan yang nantinya akan dijadikan sebagai acuan dalam pembuatan SIG.
Gambar 3 Hasil cluster model Kasus Positif
Dapat  diketahui  bahwa  pada  kasus  positif  di Kalimantan  memiliki  3 cluster persebaran,  yaitu dengan  tingkat  persebaran  tinggi  adalah  3  wilayah, sedang 12 wilayah dan rendah 41 wilayah.
Gambar 4 Hasil cluster model Kasus Sembuh
Pada  gambar  4  diketahui  bahwa  pada  kasus sembuh di Kalimantan memiliki 3 cluster persebaran, yaitu  dengan  tingkat  persebaran  tinggi  adalah  3 wilayah, sedang 12 wilayah dan rendah 41 wilayah.
Gambar 5 Hasil cluster model Kasus Meninggal
Pada  gambar  4  diketahui  bahwa  pada  kasus meninggal  di  Kalimantan  memiliki  3 cluster persebaran,  yaitu  dengan  tingkat  persebaran  tinggi adalah 1 wilayah, sedang 10 wilayah dan rendah 45 wilayah.
3.3. Hasil R-Studio Kasus COVID-19 di Pulau Kalimantan
Positif COVID-19 Kode  Program  1  berguna  untuk  melakukan clustering kasus  positif  COVID-19  di  Pulau Kalimantan  dengan  3 cluster dimana  kode  tersebut sebagai operasi, variable, dan clustering.
Kode Program 1. Clustering Positif
Gambar 6. Hasil clustering pada peta Pulau Kalimantan kasus positif
Gambar di atas adalah hasil plot peta pada kasus positif.  daerah  zona  merah  adalah  daerah  dengan tingkat persebaran COVID-19 yang tinggi yaitu Kutai Kartanegara,  Samarinda,  dan  Balikpapan.  Daerah zona orange adalah daerah dengan tingkat persebaran COVID-19  yang  sedang  yaitu  Pontianak,  Bontang, Kutai Timur, Berau, Bulungan, Tarakan, Kutai Barat, Paser,  Tanah  Laut,  Banjar  Baru,  Banjarmasin,  dan Palangka Raya. Lalu, daerah zona hijau adalah daerah dengan tingkat  persebaran  COVID-19  yang  rendah seperti  Bengkayang, Nunukan, Tana Tidung, Tapin, Sambas, Tabalong, Tanah Bumbu, Landak, Sanggau, Sintang,  Gunung  Mas,  Murung  Raya,  Hulu  Sungai Utara,  Katingan,  Kotawaringin  Timur,  Barito Selatan,  Sukamara,  Barito  Utara,  Mempawah, Kapuas  Hulu,  Barito  Timur,  Barito  Kuala,  Hulu Sungai  Selatan,  Balangan,  Hulu  Sungai  Tengah, Ketapang, Melawi, Kubu Raya, Kotawaringin Barat, Lamandau,  Pulang  Piso,  Banjar,  Mahakam  Hulu, Sekadau,  Kayong  Utara,  Singkawang,  Kapuas, Seruyan,  Kotabaru,  Penajam  Paser  Utara  dan Malinau.
Sembuh COVID-19
Kode  Program  2  berguna  untuk  melakukan clustering kasus  sembuh  COVID-19  di  Pulau Kalimantan  dengan  3 cluster dimana  kode  tersebut sebagai operasi, variable, dan clustering.
Kode Program 2. Clustering Sembuh
Gambar 7. Hasil clustering pada peta Pulau Kalimantan kasus sembuh
Gambar diatas adalah hasil plot peta pada kasus sembuh.  daerah  zona  merah  adalah  daerah  dengan tingkat kesembuhan yang rendah yaitu Bengkayang, Hulu  Sungai  Tengah,  Mempawah,  Kotabaru,  Barito Kuala,  Sambas,  Ketapang,  Barito  Selatan,  Hulu Sungai Selatan, Landak, Kapuas Hulu, Kotawaringin Timur, Barito Utara, Sanggau, Sekadau, Tapin, Hulu Sungai Utara, Sintang, Melawi, Pulang Piso, Gunung Mas,  Kotawaringin  Barat,  Kapuas,  Murung  Raya, Banjar,  Barito  Timur,  Kayong  Utara,  Singkawang, Katingan,  Kubu  Raya,  Sukamara,  Lamandau, Seruyan,  Tabalong  Tanah  Bumbu,  Balangan, Penajam Paser Utara, Mahakam Hulu, Malinau, Tana Tidung  dan  Nunukan.  Daerah  zona  orange  adalah daerah  dengan  tingkat  kesembuhan  yang  sedang seperti  Pontianak,  Palangka  Raya,  Banjarmasin, Banjarbaru,  Tanah  Laut,  Paser,  Kutai  Barat,  Kutai Timur,  Bontang,  Berau,  Bulungan,  dan  Tarakan. Lalu, daerah zona hijau adalah daerah dengan tingkat
#Pemilihan kasus positif print(pilih) if(pilih == "Positif") #kondisi jika memilih positif maka lanjut ke statement berikutnya{ p =  leaflet(shp_peta_indonesia) %>% #inisialisasi paket leaflet pada variabel p addTiles() %>%  #perintah untuk membuka peta berdasarkan inisialisasi diatas setView(lng = 114.590111, lat = - 3.316694, zoom = 05) %>% #menentukan lokasi dari peta indonesia
#pemilihan kasus clustering positif output$mytable = DT::renderDataTable({  p = 0 pilih = input$pilih_kasus if(pilih == "Positif"){ p = dat[c(1,2,3)] #menentukan data center ( kmeans memiliki 3 center)}
#Pemilihan kasus sembuh print(pilih)
if(pilih == "Sembuh") #kondisi jika memilih sembuh maka lanjut ke statement berikutnya{ p =  leaflet(shp_peta_indonesia) %>% #inisialisasi paket leaflet pada variabel p addTiles() %>%  #perintah untuk membuka peta berdasarkan inisialisasi diatas setView(lng = 114.590111, lat = - 3.316694, zoom = 05) %>% #menentukan lokasi dari peta indonesia
#pemilihan kasus clustering sembuh output$mytable = DT::renderDataTable({  p = 0 pilih = input$pilih_kasus if(pilih == "sembuh"){ p = dat[c(1,2,3)] #menentukan data center ( kmeans memiliki 3 center)}
Fabian Valerian, dkk, Identification of The Covid- 19 Distribution Area … 845
kesembuhan  tinggi  seperti  Kutai  Kertanegara, Samarinda, dan Balikpapan.
Meninggal COVID-19
Kode  Program  3  berguna  untuk  melakukan clustering kasus  meninggal  COVID-19  di  Pulau Kalimantan  dengan  3 cluster dimana  kode  tersebut sebagai operasi, variable, dan clustering.
Kode Program 3. Clustering Meninggal
Gambar 8 Hasil clustering pada peta Pulau Kalimantan kasus meninggal
Gambar di atas adalah hasil plot peta pada kasus meninggal. daerah zona merah adalah daerah dengan tingkat  meninggal  yang  tinggi  yaitu  Balikpapan. Daerah  zona  orange  adalah  daerah  dengan  tingkat meninggal  sedang  yaitu  Pontianak,  Palangka  Raya, Banjarmasin,  Banjar  Baru,  Kutai  Kartanegara, Samarinda,  Bontang,  Kutai  Timur,  Berau,  dan Tarakan.  Lalu,  daerah  zona  hijau  adalah  daerah dengan tingkat  meninggal  yang  rendah  seperti Tabalong,  Landak,  Ketapang,  Banjar,  Sambas, Kotabaru,  Murung  Raya,  Bengkayang,  Sekadau, Melawi,  Barito  Timur,  Sanggau,  Barito  Kuala, Kayong  Utara,  Mempawah,  Hulu  Sungai  Selatan Utara, Sintang, Gunung Mas, Kubu Raya,
Kotawaringin  Timur,  Lamandau,  Pulang  Pisau, Barito  Selatan,  Kapuas  Hulu,  Tapin,  Singkawang, Kotawaringin  Barat,  Sukamara,  Barito  Utara, Katingan, Seruyan, Kapuas, Tanah Bumbu,
Balangan,  Paser,  Kutai  Barat,  Penajam  Paser  Utara, Mahakam  Hulu,  Malinau,  Bulungan,  Tana  Tidung, Nunukan, dan Tanah Laut

## 3.4. Pembahasan
Kasus-kasus  mengenai  pemetaan  persebaran atau yang lainnya, yang sering di jumpai di berbagai macam  bidang,  contoh  halnya  dalam  pemetaan daerah rawan banjir, pemetaan potensi wilayah tanah perkebunan, dan lain sebagainya. Salah satu metode yang baik adalah menggunakan metode algoritma K- Means Clustering . Dari hasil ini dapat dilihat bahwa Algoritma  K-Means  dapat  berkerja  dengan  baik dalam  pengelompokan  masing-masing  c luster , dibanding jika menggunakan data secara kumulatif.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa dan pembahasan data mining menggunakan  metode Spatial  Clustering  K- means yang  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode K-Means dapat mempermudah  dalam  melakukan  klasterisasi  pada tingkat  rendah,  sedang,  maupun  tinggi  pada  jumlah kasus  COVID-19  di  Provinsi  Kalimantan  Barat, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara  dan  Kalimantan  Tengah  pada  data  positif, sembuh,  dan  meninggal.  Dari  penelitian  ini berhasil menghasilkan  output  berupa  pemetaan  persebaran COVID-19  di  pulau  Kalimantan  dengan  memakai GIS, Sehingga diharapkan dapat  memberikan solusi penanganan  yang  harus  dilakukan  oleh  masyarakat maupun  pemerintah  agar  dapat  dengan  mudah memikirkan upaya apa yang harus dilakukan jika hal buruk  terjadi  nantinya  berdasarkan  hasil  tingkat klasterisasi penyebaran di Pulau Kalimantan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Lavielle and P. D. Waggoner, “Exploring and  Comparing  Unsupervised  Clustering Algorithms,” J. Open Res. Softw. , vol. 8, no. 1, pp. xx–xx, 2020, doi: 10.5334/jors.269.
[2] D.  D.  Darmansah  and  N.  W.  Wardani, “Analisis Pesebaran Penularan Virus Corona di  Provinsi  Jawa  Tengah  Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8,  no.  1,  pp.  105–117,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i1.590.
[3] W.  Yustanti,  N.  Rahmawati,  and  Y.
Yamasari, “Klastering Wilayah Kota/Kabupaten Berdasarkan Data
Persebaran    Covid-19    Di  Propinsi  Jawa Timur  dengan  Metode    K-Means,” JIEET (Journal Inf. Eng. Educ. Technol. , vol. 4, no.
#Pemilihan kasus meninggal print(pilih) if(pilih == "Meninggal") #kondisi jika memilih sembuh maka lanjut ke statement berikutnya{ p =  leaflet(shp_peta_indonesia) %>% #inisialisasi paket leaflet pada variabel p
addTiles() %>%  #perintah untuk membuka peta berdasarkan inisialisasi diatas
setView(lng = 114.590111, lat = - 3.316694, zoom = 05) %>% #menentukan lokasi dari peta indonesia
#pemilihan kasus clustering meninggal output$mytable = DT::renderDataTable({  p = 0 pilih = input$pilih_kasus if(pilih == "meninggal"){ p = dat[c(1,2,3)]  #menentukan data center ( kmeans memiliki 3 center)}
846 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 839-846
1,  pp.  1–9,  2020,  [Online].  Available: https://journal.unesa.ac.id/index.php/jieet/art icle/view/8590.
[4] A. Solichin and K. Khairunnisa, “Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta  Menggunakan  Metode  K-Means,” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 2, p. 52, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i2.4905.
[5] R.  D.  Bekti,  Y.  Setyawan,  and  E. Laksminiasih,  “Spatial  Area  Model  for Covid-19  in  Java  Based  on  R-Shiny  Web Framework,” J.  Mat.  Stat.  dan  Komputasi , vol.  17,  no.  3,  pp.  381–393,  2021,  doi: 10.20956/j.v17i3.11743.
[6] Y.  A.  Priambodo  and  S.  Y.  J.  Prasetyo, “Pemetaan  Penyebaran  Guru  di  Provinsi Banten dengan Menggunakan Metode Spatial Clustering  K-Means  (Studi  kasus :  Wilayah
Provinsi  Banten),” Indones.  J.  Comput. Model. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  18–27,  2018,  doi: 10.24246/j.icm.2018.v1.i1.p18-27.
[7] Z.  I.  Alfianti,  “Pengelompokan  Wilayah
Penyebaran Covid-19 Di Kabupaten
Karawang  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 26, no.
2, pp. 111–122, 2021, doi:
10.35760/ik.2021.v26i2.4155.
[8] D.  N.  P.  Sari  and  Y.  L.  Sukestiyarno,
“Analisis  Cluster  dengan  Metode  K-Means pada Persebaran Kasus
Covid-19 Berdasarkan  Provinsi  di  Indonesia,” Prism.
Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 4, pp. 602–610,
2021,
[Online].
Available:
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/pris ma/.
[9] F.  S.  Muhammad  Wildan  Goni  ,  Dudih
Gustian,  “IMPLEMENTASI  K-MEANS DALAM PENGELOMPOKAN PENYEBARAN  COVID-19  DI  JAWA BARAT,” Jurnal Ilmiah Komputer ., pp. 107–
118, 2021,
doi
:10.35889/progresif.v17i2.648.
[10] A.  A.  Vernanda,  A.  Faisol,  and  N. Vendyansyah, “Penerapan Metode K-Means Clustering  Untuk  Pemetaan  Daerah  Rawan Kecelakaan  Lalu  Lintas  Di  Kota  Malang
Berbasis  Website,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 836–844, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3791.
[11] A.  Bastian,  H.  Sujadi,  and  G.  Febrianto, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering
Analysis  Pada  Penyakit  Menular  Manusia (Studi  Kasus  Kabupaten  Majalengka),” Jurnal Sistem Informasi (Journal of Information System) ., no. 1, pp. 26–32., 2018, doi:10.21609/jsi.v14i1.566.
[12] L.  Gayatri  and  H.  Hendry,  “Pemetaan
Penyebaran Covid-19 Pada
Tingkat
Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Sebatik , vol. 25, no. 2, pp. 493– 499, 2021, doi: 10.46984/sebatik.v25i2.1307.
[13] S. Annas and Z. Rais, “k-Means and GIS for Mapping  Natural  Disaster  Prone  Areas  in Indonesia,” EAI ,  pp.  1–7,  2020,  doi: 10.4108/eai.12-10-2019.2296336.
[14] Mirantika,  Nita,  A.  T.  diviana  agnia, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering untuk  Pengelompokan  Penyebaran  COVID- 19,” nuansa  informatika ,  vol.15,  no.  2,  pp.
92–98,
2021,
doi:10.25134/nuansa.v15i2.4321.
[15] D. S. Saputri, G. M. Putra, and M. F. Larasati, “IMPLEMENTATION OF THE K-MEANS CLUSTERING  ALGORITHM  FOR  THE
COVID-19  VACCINATED  VILLAGE  IN
THE  UJUNG  PADANG  SUB-DISTRICT IMPLEMENTASI
ALGORITMA K- MEANS  CLUSTERING  UNTUK  DESA TERVAKSINASI COVID-19 PADA KECAMATAN UJUNG PADANG,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) ,  vol. 3, no. 2, pp.
261–267,
2022, doi:10.20884/1.jutif.2022.3.2.165.