## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4325
Evaluasi Hasil Pengujian Tingkat Clusterisasi Penerapan Metode K-Means Dalam Menentukan Tingkat Penyebaran Covid-19 di Indonesia
Elsa Virantika 1 , Kusnawi 1,* , Joang Ipmawati 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 elsa.virantika@students.amikom.ac.id, 2 khusnawi@amikom.ac.id , 3 joang@unu-jogja.ac.id Email Penulis Korespondensi: khusnawi@amikom.ac.id
Abstrak−Coronavirus Diseases 2019 , sering dikenal dengan COVID-19 adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 . Indonesia memiliki wilayah yang luas sehingga mudah terjangkit COVID-19 serta persebaran virus COVID-19 di Indonesia berkembang cukup pesat. Berdasarkan wilayah di Indonesia dapat dikelompokan ke dalam bagian-bgaian provinsi di Indonesia serta mebghasilkan titik-titik provinsi persebaran kasus COVID-19 , bertujuan untuk membuat strategi penanganan penyebaran COVID-19 di  seluruh  provinsi  di  Indonesia.  Pengelompokan  tingkat  penyebaran COVID-19 dilakukan menggunakan  metode data  mining ,  yaitu algoritma  k-means  clustering dengan  mengelompokan  data  ke  beberapa cluster berdasarkan kemiripan datanya. Berdasarkan hasil penelitian, teridentifikasi 3 cluster , yaitu cluster 0 dengan tingkat persebaran COVID-19 kategori rendah terdapat 12 provinsi, cluster 1 dengan tingkat persebaran COVID-19 kategori sedang terdapat 18 provinsi, dan cluster 2 dengan tingkat persebaran COVID-19 kategori tinggi terdapat 4 provinsi. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, diharapkan dapat memberikan informasi serta mendukung pemerintah untuk mengambil keputusan secara strategis pada setiap cluster guna menekan tingkat persebaran COVID-19 di Indonesia.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma K-Means; Penyebaran; Pengelompokan
Abstract−Coronavirus Diseases 2019 , often known as COVID-19 is an infectious disease caused by the SARS-CoV-2 virus. Indonesia has a large area so that it is easy to contract COVID-19 and the spread of the Covid-19 virus in Indonesia is growing quite rapidly. Based on the region in Indonesia, it can be grouped into parts of the provinces in Indonesia and generate provincial points for the distribution of Covid-19 cases, aiming to create a strategy for handling the spread of COVID-19 in all provinces in Indonesia. The grouping of the level of spread of COVID-19 is carried out using a data mining method, namely the k-means clustering algorithm by grouping data into several clusters based on the similarity of the data. Based on the results of the study, 3 clusters were identified, namely cluster 0 with a low level of distribution of Covid-19 , 12 provinces, cluster 1 with a moderate level of distribution of COVID-19 , 18 provinces, and cluster 2 with a high level of distribution of COVID-19 , 4 categories. province. Based on the results of this study, it is hoped that it can provide information and support the government  to make strategic decisions in each cluster to reduce the level of spread of COVID-19 in Indonesia.
Keywords : Data Mining; K-Means Algorithm; Spreading; Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Pada puncak tahun 2019, dunia digemparkan dengan adanya penemuan virus jenis baru. Virus ini teridentifikasi pertama kali di daerah Wuhan provinsi Hubei, Tiongkok[1]. Adanya paparan pasar grosir makanan laut di Wuhan yang banyak menjual  spesies hewan hidup, diduga sebagai  munculnya virus jenis baru ini. Penyakit  atau virus jenis baru ini dengan cepat menyebar di dalam negeri bagian ke bagian lain China[2]. Virus corona sering dikenal dengan COVID-19 merupakan penyakit jenis baru yang ditemukan tahun 2019 yang belum pernah teridentifikasi menyerang  manusia.  Pada  30  Januari  2020,  WHO  menyatakan covid-19 sebagai  darurat  kesehatan  masyarakat yang menjadi perhatian internasional[2]. WHO ( World Health Organization ) secara resmi medeklarasikan virus corona ( covid-19 ) sebagai pandemic pada tanggal 9 Maret 2020[3]. Pada tanggal 14 Maret 2020, pemerintah telah menetapkan wabah corona-virus atau covid-19 sebagai Bencana Nasional[4]. Penyebaran kasus covid-19 yang merata di  seluruh daerah Indonesia merupakan persebaran yang  cukup pesat serta berdampak negatif pada aspek kehidupan[5]. Jumlah kasus covid-19 di Indonesia saat ini meningkat pesat,  hingga  Oktober  2021  sebanyak  4.270.794  terkonfirmasi[6].  Banyaknya  warga  Negara  Indonesia, menyulitkan  pemerintah  untuk  mengedukasi  masyarakat  berkenaan  dengan  pencegahan  penularan covid-19 . Luasnya  wilayah  Indonesia,  memungkinkan  untuk  dilakukannya  pengelompokan  bagian-bagian  berdasarkan wilayah Indonesia. Pengelompokan ini akan menghasilkan titik-titik pusat penyebaran kasus covid-19 . Pada penelitian ini mengelompokan bagian-bagian wilayah Indonesia dengan menggunakan metode data mining atau Knowledge Discovery in Database (KDD). Data mining adalah ekstraksi informasi atau pola penting dari  data  yang  ada  di  database  yang  besar[7]. Clustering adalah  salah  satu  metode  dalam data  mining untuk mengelompokan data ke dalam beberapa cluster sehingga data dalam satu cluster memiliki tingkat kemiripan yang maksimum dan data antar cluster memiliki kemiripan yang minimum[8]. Algoritma K-Means merupakan sebuah metode yang berusaha menggelompokan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data yang ada dalam satu kelompok mempunyai karakter yang sama satu sama lainnya dan mempunyai karakter yang berbeda dengan data yang ada dalam kelompok lain[9].
Penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk  menentukan clustering  K-Means pernah  diteliti  oleh  peneliti sebelumnya, yang terkait dengan tingkat penyebaran kasus covid-19 [5][10][11][12][13]. Dalam penelitian Kristin

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4325
D R.Sianipar, Septri Wanti Siahaan, Marina Siregar, P.P.P.A.N.W Fikrul Ilmi R.HZer, Dedy Hartama pada tahun 2020 menggunakan metode K-Means , diperoleh hasil 3 cluster , cluster pertama (4, 6) kategori setuju pembelajaran online pada pandemi covid-19 tergolong “rendah” dan yang tidak setuju tergolong “tinggi”, cluster kedua (7,125; 2,875) kategori setuju terhadap pembelajaran online pada pandemi covid-19 tergolong “sedang” dan yang tidak setuju tergolong “sedang”, dan cluster ketiga (9,285; 0,714) dengan kategori setuju terhadap pembelajaran online pada pandemi covid-19 tergolong “tinggi” dan yang tidak setuju tergolong “rendah”. Selanjutnya dalam penelitian oleh  Zulfa  Nabila,  Auliya  Rahman  Isnain, Permata,  Zaenal  Abidin  tahun  2021  diperoleh  hasil  pengelompokan yang berbeda dikarenakan jumlah atribut Suspek, Probable, Konfirmasi Positif, Selesai, Isolaasi, dan Kematian setiap Kabupaten/Kota tidak sama. Hasil penelitian menunjukan 4 cluster yang dikategorikan sebaga Zona Merah, Zona Orange, Zona Kuning, dan Zona Hijau. Dalam penelitian oleh Desy Noor Permata Sari, YL.Sukestiyarno tahun 2021 memperoleh hasil cluster sebanyak 3 cluster, yaitu cluste r 1 berisi 2 provinsi , cluster 2 berisi 3 provinsi, dan cluster 3 berisi 29 provinsi. Ada pun penelitian selanjutnya oleh Nita Mirantika, Annisa Tsamratul’Ain, Futry Diviana Agnia pada tahun 2021 terkait clustering covid-19 , diperoleh 3 cluster dalam atribut kasus total isolasi, kasus total selesai, dan kasus meninggal. Cluster pertama dengan penyebaran jumlah besar terdapat 34802 kasus total isolasi, 7301 total selesai, dan 48 kasus meninggal, cluster 2 dengan penyebaran jumlah menengah terdapat 31603 kasus total, 7600 kasus selesai dan 345 kasus meninggal, serta cluster 3 dengan penyebaran jumlah kecil terdapat  291  kaus  total  selesai,  6885  total  selesai  isolasi  dan  550  kasus  meninggal.  Dalam  penelitian  lain  oleh Darmansah,  Ni  Wayan  Wardani  pada  tahun  2021  yakni  tentang  persebaran  penularan  corona  di  Jawa  Tengah. Penelitian ini menggunakan metode K-Means , dengan hasil terdapat 3 cluster , yaitu cluster 0 tingkat persebaran virus corona di kabupaten/kota di Jawa Tengah kategori rendah terdapat 18 kabupaten, cluster 1 dengan kategori sedang terdapat 1 kabupaten, dan cluster 3 dengan kategori tinggi  terdapat 16 kabupaten.
Pada penelitian ini, akan dilakukan pengelompokan provinsi yang ada di Indonesia, dimana pengelompokan dilakukan  berdasarkan  tingkat  penyebaran  kasus covid-19 .  Pengelompokan  dilakukan  dengan  menggunakan Algoritma K-Means . Dimana terdapat 3 macam cluster , cluster 1 dengan ketgori tingkat penyebaran kasus covid- 19 rendah, cluster 2 dengan kategori sedang, dan cluster 3 dengan kaetori tinggi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melaksanakan penelitian, diciptakan sebuah kerangka kerja berupa skema untuk mempermudah penelitian. Kerangka kerja dibuat berupa suatu tahapan-tahapan sebagai panduan yang harus dilakukan untuk mendapatkan hasil akhir dari penelitian. Berikut adalah tahapan penelitian:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 menjelaskan tahapan penelitian yang akan dilaksanakan, mulai dari tahap identifikasi masalah hingga tahap evaluasi hasil penelitian seperti penjelasan sebagai berikut:
a. Identifikasi Masalah
Adapun  permasalahan  dalam  penelitian  ini  yaitu  Indonesia  masih  kekurangan  informasi  mengenai perkembangan covid-19 pada tiap provinsi. Dengan adanya identifikasi masalah berfungsi agar peneliti fokus pada  titik  permasalahan  yaitu  bagaimana  implementasi algoritma  k-means dalam  menentukan  tingkat penyebaran covid-19 di  Indonesia.  Dikarenakan  luasnya  permasalahan  yang  ada,  diperlukan  adanya pembatasan  masalah  diantaranya  metode  yang  digunakan clustering  k-means ,  fokus  penelitian  terhadap clustering tingkat penyebaran covid-19 di Indonesia, dataset yang digunakan bersumber dari kawalcovid19.id terdiri dari 34 provinsi di Indonesia, periode 1 Juni 2021 hingga 30 September 2021, dan metode evaluasi yang digunakan  yaitu Elbow  Method , DB  Index ,  dan Silhouette  Coefficient .  Metode  analisis  menggunakan  studi literatur  dilakukan  dengan  mencari  sumber  pustaka  relevan  dengan  masalah  yang  dapat  dijadikan  topik sehingga  dapat  dianalisis  untuk  mendapatkan  pemahaman  mengenai  penerapan  metode k-means dalam pengelompokan data penyebaran covid-19 .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4325
b. Selection Data
Dataset  yang  digunakan  diperoleh  dari  website https://sinta.ristekbrin.go.id/covid/datasets  kawalcovid19.id yang terdiri dari 34 provinsi di Indonesia dengan total kasus harian covid-19 sebesar 2393351, kasus sembuh berjumlah 344591265, dan kasus meninggal sebesar 91356 dalam periode 1 Juni 2021 hingga 30 September 2021.
c. Data Cleaning
Tahap data cleaning berfungsi untuk memeriksa apakah dalam data tersebut terdapat data noise , data hilang dan outlier .  Data outlier dapat diperiksa dengan dua cara, cara pertama dengan mencari rata-rata dan standar deviasi tiap atribut guna mencari threshold . Rumus mencari nilai threshold sebagai berikut:
𝑇ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑 = 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎  ± 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑎𝑠𝑖 (1)
Cara kedua untuk mengetahui adanya outlier yaitu dengan visualisasi tiap atribut ke dalam scatter plot atau boxplot .

## Gambar 2. Boxplot Tiap Atribut
Gambar  2  menunjukan  adanya outlier dalam  tiap  atribut  dataset covid-19 .  Hal  tersebut  terbukti  dengan adanya titik-titik pada tiap atribut yang menandakan adanya outlier .
d. Data Reduction
Data  Reduction merupakan  pemilihan,  pemusataan  pada  penyederhanaan  data  kompleks  tanpa  mengurangi integritas data asli serta tidak mengurangi kualitas informasi yang dihasilkan. Data reduction berungsi untuk mengatasi keterbatasan penyimpanan dan mengatasi lamanya waktu dalam pemrosesan data.
Tabel 1. Sampel Data Reduction Kasus Harian Kasus Sembuh Kasus Meninggal 22716 2421897 1330 65323 8628444 2441 81999 10340675 1413 32912 3720698 1128 14947 1757288 285
Pada  Tabel  1  merupakan  penerapan data  reduction yaitu  dengan  menghilangkan  atribut  ‘Tanggal’  dan ‘Provinsi’.
e. Data Transformation
Data yang sudah melalui data  selection dan data cleaning akan di  transformasi, bertujuan untuk  meratakan persebaran data sehingga data menjadi data normal dan lebih mudah untuk dikelompokan. Dalam penelitian ini menggunakan Logaritma Transformation dilanjutkan dengan Normalization menggunakan Robust Scaler . Rumus Robust Scaler sebagai berikut:
𝑅𝑆 = 𝑋ᵢ − 𝑄₁(𝑥) 𝑄₃(𝑥) − 𝑄₁(𝑥) (2)
Dari  rumus Robust  Scaler terdapat  keterangan bahwa RS merupakan Robust  Scaler , Xᵢ  merupakan nilai yang diuji, Q₃(x) merupakan kuartil atas dan Q₁(x) merupakan kuartil bawah
Keterangan:
f. Data Mining
Tahap data mining dilakukan dengan menggunakan Algoritma K-Means untuk mengelompokan data ke dalam cluster. Tahapan-tahapan dalam melakukan optimasi menggunakan Algoritma K-Means [7][14][15]:
1) Tentukan jumlah cluster (k) pada dataset.
2) Tentukan titik pusat ( centroid ) secara acak pada tahapan awal.
3) Pada  masing-masing  record,  hitung  jarak  terdekat  setiap  data  dengan centroid menggunakan Euclidean Distance . Rumus Euclidean Distance :
𝑑𝑒 = √(𝑥𝑖 − 𝑠𝑖) 2 + (𝑦𝑖 − 𝑡𝑖)²
(3)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4325
Dari  rumus Euclidean  Distance terdapat  keterangan  bahwa  (x,y)  merupakan  koordinat  objek,  (s,t) merupakan koordinat centroid dan I merupakan banyaknya objek.
4) Menghitung kembali  pusat  cluster dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah rata- rata dari semua data dalam sebuah cluster. Dihitung dengan rumus:
𝑣 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 𝛴 𝑘=0 𝑁 𝑖 𝑋 𝜅 𝑗 (4)
Dari  rumus  pusat cluster didapatkan  bahwa  Vij  merupakan centroid rata-rata  pada cluster ke-I  untuk variable ke-j, Ni merupakan jumlah anggota cluster ke-I, (I,k) merupakan indeks dari cluster , j merupakan indeks variable.
5) Hitung kembali setiap objek menggunakan centroid baru. Hal ini dilakukan pada tahap awal pembukaan iterasi  baru.  Jika  anggota cluster tidak  mengalami  perpindahan cluster kembali,  maka  proses clustering telah selesai dan berhenti. Tetapi, jika anggota cluster masih mengalami perpindahan, maka kembali lagi pada langkah ke 5 hingga anggota cluster tidak mengalami perpindahan kembali.
g. Evaluation
Tahap evaluation , data yang sudah diolah pada data mining ditampilkan dalam bentuk grafik untuk mengetahui persebaran  datanya.  Tahap evaluation menggunakan Elbow  Method , Davies  Bouldin  Index ,  dan Silhouette Coefficient .
1. Elbow Method
Elbow  Method merupakan  metode  untuk  menghasilkan  informasi  berkaitan  dengan  penentuan  jumlah cluster optimal dengan melihat persentase hasil perbandingan antara jumlah cluster yang membentuk siku pada suatu titik. Nilai cluster k dan SSE saling berkaitan, semakin bear jumlah nilai cluster k, maka nilai SSE semakin kecil. Adapun rumus SSE sebagai berikut:[16]

## SSE = ∑ ∑ ⃓xᵢ − cₖ
X₁ K K=1 ǀ² (5)
Dari rumus SSE didapatkan keterangan bahwa k merupakan cluster ke-c, Xi merupakan jarak data objek ke-I, dan Ck merupakan pusat cluster ke-i.
2. Davies Bouldin Index
Davies Bouldin Index merupakan metode mengukur validitas cluster pada metode clustering . Pengukuran menggunakan DB  Index ,  dengan  cara  memaksimalkan  jarak inter-cluster dan  pada  waktu  bersamaan meminimalkan jarak antar titik dalam sebuah cluster . Persamaan mengetahui matrik kohesi dalam sebuah cluster ke-i yang mempunyai rumus:[16]
𝑆𝑆𝑊ᵢ = 1 𝑚ᵢ ∑ 𝑑(𝑥ⱼ, 𝑐ᵢ 𝑚ᵢ 𝑗=1 ) (6)
Dari rumus diatas di dapatkan keterangan bahwa mᵢ merupakan jumlah data cluster ke-I, x merupakan data dalam cluster ,  cᵢ  merupakan centroid  cluster ke-I,  d(xⱼ,  cᵢ)  merupakan  jarak Euclidean setiap  data  ke centroid . Sum of square between cluster (SSB) adalah persamaan untuk mengetahui nilai separasi antara cluster yang rumusnya adalah
𝑆𝐵ᵢⱼ = 𝑑(𝑐ᵢ, cⱼ) (7)
Dari rumus Sum of square between cluster (SSB) didapatkan keterangan bahwa d(cᵢ , cⱼ ) merupakan jarak centroid . Setelah nilai separasi dan kohesi didapatkan, kemudian melakuakn perhitungan pengukuran rasio (Rᵢⱼ) untuk mengenali nilai perbandingan antara cluster ke-i dan cluster ke-j, menggunakan rumus:
𝑅ᵢ , ⱼ = 𝑆𝑆𝑊ᵢ + 𝑆𝑆𝑊ᵢ 𝑆𝑆𝐵ᵢ , ⱼ (8)
Persamaan menghitung nilai DB Index dengan menggunakan rumus:
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝐾 ∑ 𝑚𝑎𝑥ᵢ ≠ ⱼ(𝑅ᵢ , ⱼ) 𝑘 𝑖=1 (9)
Semakin rendah nilai DB Index yang diperoleh maka menunjukan hasil cluster yang optimal.
3. Silhouette Coefficient
Silhouette Coefficient merupakan metode yang berfungsi untuk mengukur rata-rata kesamaan objek dalam suatu cluster dan a=jarak antar objek lain. Untuk menghitung nilai silhouette , 𝑎 𝑗 𝑖 = rata-rata jarak data ke- i terhadap semua data dalam satu cluster . Rumus perhitungan untuk mendapatkan nilai SI:[17]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4325
𝑆𝐼𝑗 = 1 𝑚ⱼ ∑ 𝑆𝐼 𝑗 𝑖 𝑚ⱼ 𝑖=1 (10)
Dari rumus perhitungan untuk mendapatkan nilai SI didapatkan keterangan bahwa SIⱼ merupakan rata-rata Silhouetter  Index  cluster j,  SIᵢⱼ  merupakan Silhouette  Index data  ke-I  dalam  satu cluster , Mⱼ merupakan jumlah  data  dalam cluster ke-j  dan  I  merupakan  index  data.    Rumus  perhitungan  memperoleh  nilai  SI global:
𝑆𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑆𝐼𝑗 𝑘 𝑗=1 (11)
Dari rumus perhitungan SI global didapatkan keterangan bahwa SI merupakan rata-rata Silhouette Index dataset.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi Clustering K-Means
a. Mendapatkan data
Datset yang digunakan berformat comma-separated values , berfungsi untuk memudahkan dalam analisis dan manipulasi data.
Tabel 2. Sample Dataset Tanggal Provinsi Kasus Harian Kasus Sembuh Kasus Meninggal 01/06/2022–30/09/2022 Aceh 22716 2421897 1330 01/06/2022–30/09/2022 Bali 65323 8628444 2441 01/06/2022–30/09/2022 Banten 81999 10340675 1413 01/06/2022–30/09/2022 Bangka Belitung 32912 3720698 1128 01/06/2022–30/09/2022 Bengkulu 14947 1757288 285
Pada tabel 2 merupakan sample dataset, untuk mengubah dataset berformat csv. menjadi DataFrame maka menggunakan  bantuan  library  Pandas.  Setelah  dataset  diubah  ke  dalam  bentuk  DataFrame  maka  data  akan dianalisis mengenai strktur dari isi data tersebut.
Tabel 3. Struktur Data Column Non-Null Count Dtype Tanggal 34 non-null Object Provinsi 34 non-null Object Kasus Harian 34 non-null Int64 Kasus Sembuh 34 non-null Int64 Kasus Meninggal Dunia 34 non-null Int64 Dtypes: int64(3), object(2)
Tabel  3  menunjukan  struktur  dari  isi  data  dengan  menggunakan  metode  dataset.info(),  yang  mencakup atribut, type data value dari atribut serta jumlah value dalam masing-masing atribut.
b. Data Cleaning
Dengan adanya rata-rata dan standar deviasi dapat berfungsi untuk mencari nilai threshold .
Tabel 4. Perhitungan Threshold Atribut Nilai Plus (+) Nilai Minus (-) Threshold Kasus Harian 174951,2971 -34165,94414 Threshold Kasus Sembuh 27658577,9 -7388503,486 Threshold Kasus Meninggal 7398,142631 -2024,260278
Tabel 4 menunjukkan perhitungan threshold ketiga atribut bernilai negatif yang menandakan bahwa adanya outlier dalam tiap atribut.
c. Feature Selection
Feature  Selection merupakan  tahapan preprocessing  data  mining ,  yang  berfungsi  memilah  atribut  yang berpengaruh dalam penganalisaan data serta mengesampingkan atribut yang tidak berpengaruh dalam kegiatan analisis data. Pearson Correlation termasuk dalam jenis Filter Features Selection untuk menghitung korelasi antar variable seperti gambar 3 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4325
Submitted: 20/06/2022 ; Accepted: 13/07/2022 ; Published: 25/07/2022

## Gambar 3. Heatmap Person Correlation Matrix
Dari gambar 3 terlihat bahwa nilai korelasi atribut Kasus Meninggal, terlihat pada kolom Kasus Sembuh berwarna hitam, yang berarti nilainya mendekati 0. Hal ini menandakan bahwa Kasus Sembuh tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan atribut Kasus Meninggal Dunia.
d. Data Reduction
Data  reduction adalah  transformasi  informasi  numeric  atau  alphabet  berdasarkan  penelitian  yang  dirubah, dikoreksi, dan disederhanakan. Data reduction dalam penelitian ini digunakan untuk menghapus atribut yang tidak berpengaruh yakni ‘Tanggal’ dan ‘Provinsi’.
e. Data Transformation
Tujuan data transformation berfungsi untuk meratakan persebaran data sehingga data menjadi data normal dan lebihh  mudah  untuk  dikelompokan.  Hal  pertama  yang  dilakukan  yaitu  melihat  histogram  dan boxplot dari setiap atribut sehingga dapat menentukan transformasi yang tepat untuk digunakan serta melihat adanya data noise ,  hilang  ataupun outlier .  Dalam  tiap  atribut  terdapat outlier, maka  diperlukan  suatu  metode data transformation khusus untuk menangani outlier . 1. Kasus Harian
Gambar 4. Kasus Harian Sebelum Transformasi
Gambar 4 menunjukan histogram skewness kearah kiri, maka menggunakan Logaritma Transformation . Logaritma Transformation merupakan transformasi berfungsi mengatasi kemencengan data. Dalam proses transformasi  kasus  harian  menggunakan Logaritma  Transformation dilanjutkan  dengan  normalisasi menggunakan Robust Scaler , karena di atribut tersebut terdapat outlier .
Gambar 5. Kasus Harian Setelah Transformasi
Gambar 5 menunjukan histogram kasus harian setelah ditransformasi, persebaran datanya menjadi normal dan lebih baik. Dengan menggunakan Logaritma Transformation dan Robust Scaler membuat hubungan tidak linier menjadi linier dan data yang menceng menjadi normal.
2. Kasus Sembuh

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4325
Gambar  6  menunjukan  histogram skewness kearah  kiri,  maka  menggunakan  proses Logaritma Transformation . Logaritma  Transformation merupakan  transformasi,  berfungsi  mengatasi  kemencengan data.  Dalam  proses  transformasi  kasus  sembuh  menggunakan Logaritma  Transformation dilanjutkan normalisasi menggunakan Robust Scaler , karena di atribut tersebut terdapat outlier .
Gambar 7. Kasus Sembuh Setelah Transformasi
Gambar 7 menunjukan histogram kasus sembuh setelah ditransformasi, persebaran datanya menjadi normal dan lebih baik. Dengan menggunakan Logaritma Transformation dan Robust Scaler membuat hubungan tidak linier menjadi linier dan data yang menceng menjadi normal.
3. Kasus Meninggal Dunia
Gambar 8. Kasus Meninggal Sebelum Transformasi
Gambar  8  menunjukan histogram skewness kearah kiri, maka menggunakan Logaritma Transformation . Logaritma Transformation merupakan transformasi yang berfungsi mengatasi kemencengan data. Dalam proses  transformasi  kasus  meninggal  dunia menggunakan  Logaritma  Transformation dilanjutkan normalisasi menggunakan Robust Scaler , karena di atribut tersebut terdapat outlier .
Gambar 9. Kasus Meninggal Setelah Transformasi
Gambar  9  menunjukan  histogram  kasus  meninggal  dunia  setelah  ditransformasi,  persebaran  datanya menjadi  normal  dan  lebih  baik.  Dengan  menggunakan Logaritma  Transformation dan Robust  Scaler membuat hubungan tidak linier menjadi linier dan data yang menceng menjadi normal.
f. Clustering K-Means
Dalam  proses  selanjutnya  adalah clustering  algoritma  k-means ,  dengan  memilih  banyaknya cluster sama dengan 3. Alokasi  nilai pada setiap cluster awal ditentukan secara acak menggunakan atribut random_state. Tahap selanjutnya yaitu menentukan titik pusat dari setiap cluster yaitu 3 cluster .
Tabel 5. Titik Pusat Awal Titik Pusat (Centroid) -0,72920019 -0,54915791 -0,77781666 0,21243036 0,28369933 0,17507539 1,60504258 1,75249057 1,34196534
Pada tabel 5 merupakan titik pusat atau centroid dalam penelitian ini. Setelah menentukan titik pusat secara random maka dilakukan perhitungan Euclidean Distance dan hasil akhir terdapat pada iterasi 7, maka dari hasil akhir cluster iterasi 7 dapat disimpulkan sebagai berikut:
Tabel 6.Clusterisasi Tiap Provinsi Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Provinsi Bengkulu, Jambi, Kalimantan Utara, Nusa  Tenggara  Barat, Aceh,  Bali,  Banten, Bangka  Belitung,  DI Yogyakarta, DKI Jakarta, Jawa Barat,  Jawa  Tengah, Jawa Timur

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4325
Submitted: 20/06/2022 ; Accepted: 13/07/2022 ; Published: 25/07/2022
Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Sulawesi Utara, Sulawesi Tenggara, Maluku Utara, Maluku,  Papua  Barat, Papua, Sulawesi Barat, Gorontalo Kalimantan Barat, Kalimantan Timur, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kepulauan Riau, Sumatera Selatan, Sumatera Barat, Sumatera Utara, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tengah, Lampung,  Riau,  Nusa Tenggara Timur
Pada tabel 6 merupakan hasil clusterisasi tiap provinsi. Setelah semua atribut dalam data selesai diproses maka akan diketahui hasil clustering K-Means dan divisualisasikan ke dalam subplot 3D
Gambar 10. Visualisasi Clustering K-Means
Gambar 10 diatas merupakan visualisasi hasil clustering k-means terhadap dataset covid-19 di Indonesia. Titik-titik koordinat dalam gambar 12 merupakan hasil cluster tiap provinsi yang dibagi menjadi 3 cluster . Cluster 0 berwarna biru menandakan tingkat penyebaran covid-19 di Indonesia kategori rendah. Cluster 1 berwarna hijau menandakan tingkat penyebaran covid-19 di Indonesia kategori sedang. Cluster 2 berwarna kuning menandakan tingkat penyebaran covid-19 di Indonesia kategori tinggi.
Gambar 11. Peta Persebaran Covid-19 di Indonesia
Gambar 11 merupakan peta persebaran covid-19 di Indonesia. Titik-titik koordinat merupakan representasi provinsi-provinsi di Indonesia serta merepresentasikan tingkat penyebaran covid-19 di Indonesia yang tergolong rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Dengan visualisasi geomap,  memudahkan  data  untuk  dipahami  serta  dianalisis berdasarkan  kategori  tingkat  penyebaran  secara  interaktif  berdasarkan  peta  di  Indonesia. Cluster 0  tingkat persebaran covid-19 di Indonesia kategori rendah terdapat  12 provinsi, cluster 1 tingkat persebaran covid-19 di Indonesia kategori sedang terdapat 18 provinsi, dan cluster 2 tingkat persebaran covid-19 di Indonesia kategori tinggi terdapat 4 provinsi.

## 3.2 Pengujian
Pengujian berfungsi agar hasil penelitian dapat berjalan dengan optimal dan memberikan informasi terkait covid- 19 di Indonesia. Pengujian ini menggunakan tiga model yaitu evaluasi Elbow Method , DB Index , dan Silhouette Coefficient untuk menentukan jumlah cluster terbaik.

## 3.2.1 Elbow Method
Elbow Method digunakan untuk menentukan jumlah cluster terbaik pada dataset. Cluster terbaik diketahui dengan melihat persentase hasil perbandingan antara jumlah cluster yang akan membentuk elbow (siku) pada suatu titik tertentu.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4325
Gambar 12. Hasil Uji Elbow Method
Pada pengujian cluster terbaik menggunakan Elbow Method seperti pada gambar 12 didapatkan hasil bahwa cluster optimal dalam dataset covid-19 di Indonesia adalah 3 dengan Nilai Sum of Square Error sebesar 8,61468.

## 3.2.2 DB Index
Pengukuran dengan metode DB Index , dengan cara memaksimalkan jarak inter-cluster dan pada waktu bersamaan meminimalkan jarak antar titik dalam sebuah cluster .
Gambar 13. Hasil Uji DB Index
Pada  pengujian cluster terbaik  pada  gambar  13  menggunakan DB  Index didapatkan  hasil  bahwa jumlah cluster optimal dalam dataset covid-19 adalah 3 dengan nilai 0,5213.

## 3.2.3 Silhouette Coefficient
Silhouette  Coefficient merupakan matrix yang  menggabungkan  dua  persyaratan  model  pengelompokan  yaitu perpaduan metode separasi dan kohesi.
Gambar 14. Hasil Uji Silhouette Coefficient
Pada pengujian cluster terbaik menggunakan Silhouette Coefficient didapatkan hasil bahwa jumlah cluster optimal dalam dataset covid-19 adalah 3 dengan nilai 0,55759 seperti tergambarkan pada gambar 14.

## 3.3 Evaluasi Hasil Pengujian
Evaluasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  evaluasi Elbow  Method , Davies  Bouldin  Index ,  dan Silhouette Coefficient . Berikut ini seperti yang tertera pada tabel 7 hasil pembanding antara setiap metode evaluasi:
Tabel 7. Evaluasi Hasil Pengujian Jumlah Cluster Elbow Method DB Index Silhouette Coefficient 2 22,4606677830544 0,6996441232844882 0,50703244313718 3 8,61468187763729 0,5213466444181813 0,557597245560565 4 4,78685576916238 0,5660380374993768 0,5141278114578964 5 3,3197244463821 0,5600630155967841 0,5038207211153642 6 2,7308661668618 0,6451917630222116 0,44375080304216774 7 2,13706620836519 0,5979330314782978 0,4418695988494611 8 1,64400710380106 0,6540236554381771 0,41891023182036746 9 1,38204525675513 0,7140385120056594 0,3966768616391529
Pada tabel 7 merupakan hasil dari pengujian tiap metode dalam perulangan 2 hingga 9. Dalam pengujian menggunakan Elbow Method , Davies Bouldin Index , dan Silhouette Coefficient memberikan hasil cluster optimal adalah 3, maka penggunaan cluster optimal yang tepat adalah cluster 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4325

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada penelitian ini, menunjukan bahwa metode Algoritma K-Means sangat baik dalam mengelompokan provinsi di Indonesia dalam tingkat persebaran covid-19 .  Algoritma K-Means berhasil dalam mengelompokan dan memberikan informasi terkait hasil clustering dari setiap provinsi di Indonesia melalui  beberapa  tahapan  yaitu data  cleaning,  data  transformation , data  mining  (algoritma  k-means) dan dilanjutkan metode evaluasi yaitu Elbow Method , DB Index dan Silhouette Coefficient . Hasil penelitian clustering K-Means terdapat 3 macam cluster yaitu cluster 0 dengan tingkat persebaran covid-19 di Indonesia kategori rendah terdapat  12  provinsi, cluster 1  dengan  tingkat  persebaran covid-19 di  Indonesia  kategori  sedang  terdapat  18 provinsi, dan cluster 2 dengan tingkat persebaran covid-19 di Indonesia kategori tinggi terdapat 4 provinsi. Hasil perhitungan  pengujian Elbow  Method 8,61468,  hasil  perhitungan DB  Index 5,21346,  dan  hasil  perhitungan Silhouette Coefficient 0,55759 memberikan hasil cluster optimal adalah 3, maka penggunaan cluster optimal yang tepat adalah cluster 3.

## REFERENCES
[1] Y. Yuliana, “Corona virus diseases (Covid-19): Sebuah tinjauan literatur,” Wellness Heal. Mag. , vol. 2, no. 1, pp. 187– 192, 2020, doi: 10.30604/well.95212020.
[2] Y.  Dong et  al. ,  “Epidemiology  of  COVID-19  among  children  in  China,” Pediatrics ,  vol.  145,  no.  6,  2020,  doi: 10.1542/peds.2020-0702.
[3] “Satuan Tugas Penangan Covid-19,” 2020. .
[4] “Kementerian Kesehatan Republik Indonesia,” 2020. .
[5] K. D. R. Sianipar, S. W. Siahaan, M. Siregar, and P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Online,” Infomatek , vol. 22, no. 1, pp. 23–30, 2020, doi: 10.23969/infomatek.v22i1.2748.
[6] “Informasi Terkini COVID-19 di Indonesia | KawalCOVID19,” 2022. https://kawalcovid19.id/.
[7] A. Wanto, Data Mining : Algoritma dan Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[8] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[9] D. Darmansah, “Analisa Penyebab Kerusakan Tanaman Cabai Menggunakan Metode K-Means,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 126–134, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.309.
[10]  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],  doi: https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i2.868. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[11]  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/prisma/.
[12]  A.  T.  diviana  agnia  Mirantika,  Nita,  “Volume  15  Nomor  2  ,  Juli  2021  PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS CLUSTERING  UNTUK  PENGELOMPOKAN  PENYEBARAN  COVID-19  JURNAL  NUANSA  INFORMATIKA Volume 15 Nomor 2 , Juli 2021,” vol. 15, pp. 92–98, 2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i2.4321.
[13]  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.
[14]  D. T. Larose, Discovery Knowledge in Data Mining , vol. 134. 2004.
[15]  I. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, and M. R. Lubis, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center,” Memanfaatkan Algoritm. K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Cent. Untuk Clust. Progr. Sdp , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.
[16]  D. A. I. C. Dewi and D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada Algoritma Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 9, no. 3, pp. 102–109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[17]  A.  T.  Rahman,  Wiranto,  and  A.  Rini,  “Coal  Trade  Data  Clustering  Using  K-Means  (Case  Study  Pt.  Global  Bangkit Utama),” ITSMART J. Teknol. dan Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 24–31, 2017, [Online], doi: https://doi.org/10.20961/itsmart.v6i1.11296. Available: https://jurnal.uns.ac.id/itsmart/article/download/11296/11108.