## ANALISIS CLUSTERING KASUS COVID 19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Tikaridha Hardiani 1
1 Teknologi Informasi, Universitas ‘ Aisyiyah Yogyakarta email: tikaridha@unisayogya.ac.id 1

## Abstrak
Kasus  Covid  19  semakin  meningkat  di  Indonesia.  Penelitian  ini  bermaksud  untuk  menerapkan  teknik penambangan data ( data mining ) dengan algoritma clustering K-Means. Penelitian ini  menganalisiis pola penyebaran  Covid  19  dengan  mengelompokan  kasus  Covid  19  di  Indonesia  yang  didapatkan  dari website dataset Kaggle. Metode penambangan data ( data mining )  yang digunakan  yaitu Cross Industry Standard  Process  for  Data-Mining (CRISP-DM).  Penelitian  ini  mengembangkan  dari  penelitian  yang terdahulu  dengan  data  dan  atribut  yang  lebih  banyak.  Data  yang  digunakan  sebanyak  16.284  dari tanggal  1  Maret  2020  hingga  9  Juli  2021.  Pengelompkan  provinsi  di  Indonesia  ke  beberapa cluster tertentu  sehingga  dapat  mengetahui  daerah  dengan  jumlah  kasus  yang  banyak  dan  yang  sedikit  serta karakteristiknya.    Hasil  klasterisasi  provinsi  diharapkan  dapat  memberikan  saran  kepada  pemerintah dalam  membuat  aturan  atau  kebijakan  terkait  pembatasan  kegiatan  masyarakat atau  kebijakan  lainnya dalam  mengatasi  penyebaran  COVID-19.  Penentuan  jumlah cluster yang  optimal  atau  validasi cluster menggunakan David Boulden index (DBI ) . Cluster yang terbaik ditentukan dari nilai David Boulden Index yang  terendah.    Hasil  penelitian  ini  diperoleh  3 cluster yang  terbaik  dengan  nilai  DBI  terendah,  yaitu sebesar  0,47. Cluster 1 terdiri  dari 30 provinsi, Cluster 2 dan  3 masing-masing  2 provinsi.  Saran untuk peneliti  selanjutnya  yaitu  menambahkan  algoritma  clustering  yang  lain  dan  membandingkan  beberapa algoritma untuk memperoleh hasil yang terbaik.
Kata kunci: clustering, K-Means, data mining, kasus Covid 19, Indonesia

## Abstract
Covid-19 cases are increasing in Indonesia. This study intends to apply data mining techniques with the K-Means  clustering  algorithm.  This  study  analyzes  the  pattern  of  the  spread  of  Covid  19  by  grouping Covid 19 cases in Indonesia obtained from the Kaggle dataset website. The data mining method used is Cross  Industry  Standard  Process  for  Data-Mining  (CRISP-DM).  This  study  develops  from  previous research with more data and attributes. The data used is 16,284 from March 1, 2020 to July 9, 2021. The grouping  of  provinces  in  Indonesia  into  certain  clusters  so  as  to  identify  areas  with  a  large  number  of cases  and  few  and their  characteristics.  The  results  of  the  provincial  clustering  are  expected  to  provide advice  to  the  government  in  making  rules  or  policies  regarding  restrictions  on  community  activities  or other policies in overcoming the spread of COVID-19. Determination of the optimal number of clusters or cluster  validation  using  the  David  Boulden  index  (DBI).  The  best  cluster  is  determined  from  the  lowest David  Boulden  Index  value.  The  results  of  this  study  obtained  the  best  3  clusters  with  the  lowest  DBI value,  which was 0.47. Cluster 1 consists of 30 provinces, Cluster 2 and 3 consist of 2 provinces each. Suggestions for future work are adding another clustering algorithm and comparing several algorithms to obtain the best results.
Keywords : clustering, K-Means, data mining, Covid 19, Indonesia
Diterima Redaksi: 08-03-2022 | Selesai Revisi: 30-07-2022 | Diterbitkan Online: 31-07-2022 DOI: https://doi.org/10.23887/janapati.v11i2.45376

## PENDAHULUAN
Covid 19 ialah penyakit yang ditimbulkan  virus  corona.  Penyakit  ini    berasal dari  Wuhan,  Provinsi  Hubei,  China  pada  bulan Desember  2019.  Penyakit  ini  bergerak  sangat cepat dari Wuhan ke penjuru dunia. Tanggal 11 Maret 2020  Organisasi  kesehatan dunia memutuskan  Covid  19  sebagai  pandemi[1]. Virus  corona  membahayakan  manusia  karena mempunyai  gejala  mematikan  seperti  nyeri dada,  sesak  nafas,  kesulitan  bernafas  dan ketidakmampuan berbicara[2].
Indonesia  termasuk  negara  penduduk terpadat di dunia. Indonesia menempati peringkat ke empat penduduk terpadat di dunia, oleh karena itu virus Covid 19 ini dipresiksi akan menyebar  dalam  waktu  yang  lama[3].  Kasus Covid 19 di Indonesia pada tanggal 9 November 2021, menurut website covid19.go.id, terkonfirmasi positif sebanyak 4.248.843, sembuh sebanyak 4.095.663 dan yang meninggal sebanyak 143.578 jiwa.
Data  mining atau  penambangan  data merupakan proses pencarian pola yang menarik dan  tersembunyi  dari    kumpulan  data  yang berukuran  besar.  Data  tersebut  tersimpan  di basis data, gudang data , atau tempat penyimpanan  data  lainnya[4].  Penambangan data merupakan  salah  satu  bagian  dari kecerdasan  buatan.  Teknik  dalam  data  mining yaitu  asosiasi,  clustering,  estimasi,  klustering dan prediksi[5]. Teknik penambangan data yang dipakai  dalam  penelitian  ini  yaitu clustering . Teknik  clustering  dan  klasifikasi  memiliki perbedaan,  pada  clustering  tidak  mempunyai variable target dalam melakukan pengelompokan[6].  Analisis clustering memilah kumpulan  data  menjadi  beberapa  kategori dengan  kesamaan  keunikan  atau  perhitungan jarak [4]. Clustering adalah proses pengelompokan  dan  pembagian  pola  data menjadi beberapa jumlah data set.  Pola serupa yang terbentuk dikelompokan pada cluster yang sama dan memisahkan diri dengan membentuk pola yang berbeda ke cluster yang berbeda.[7]. Algoritma K-Means merupakan algoritma  yang  mengelompokan  data  dengan mencoba  memisahkan  data  menjadi  beberapa kelompok sehingga data yang memiliki beberapa kemiripan  dalam  kelompok  yang  sama.  Data yang  berbeda  dikelompokan  dalam  kelompok yang  lain[2][8].  Tujuan  dari  algoritma  K-Means adalah meminimalkan fungsi dengan meminimalkan  variasi  antar  data  dalam  suatu
cluster dan  memaksimalkan  variasi  data  pada cluster lainnya[9].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rahmad Kurniawan  menganalisis  metode clustering dan prediksi  resiko  covid  19  di  negara  pandemi. Penelitian ini menerapkan dua metode unsupervised  learning yaitu  K-Means  dan korelasi  pada  suatu  set.Data  yang  digunakan dari  27  Maret  sampai  16  Agustus  2020.  Hasil akurasi  cluster  sebesar  97%  dengan  5  cluster dan  prediksi  hubungan  terkait  antara  total kematian  dan  atribut  pasien  kritis  sebesar  0,85 [10].  Indraputra  dan  Fitriana  menngunakan  K- Means  untuk clustering data  covid  19  dengan mengelompokan wilayah-wilayah di dunia. Penelitian  ini  menghasilkan  2 cluster dengan cluster ke dua mempunyai  jumlah terjangkit dan meninggal yang lebih tinggi daripada cluster 1[7]. Mohammad  Reza  dan  kawan-kawan  meneliti tingkat  penyebaran  Covid  19  di  negara  yang beresiko  tinggi  menggunakan  metode  fuzzy clustering .  Penelitian  ini  menggunakan  sebaran penyebaran  Covid-19  di  Amerika  Serikat, Spanyol,  Italia,  Jerman,  Inggris,  Prancis,  dan Iran  dibandingkan  dan  diklaster  menggunakan teknik  fuzzy  clustering.  Rangkaian  waktu  dari dataset  Covid-19  di  negara-negara  tertentu dipertimbangkan.  Kemudian,  hubungan  antara penyebaran  Covid-19  dan  jumlah  penduduk dipelajari dengan menggunakan korelasi Pearson[11].  Hasil clustering memperlihatkan bahwa  penyebaran  di  Spanyol  dan  Italia memperlihatkan persamaan dengan negara lain. Wargijono  dalam  penelitian  yang  dilakukan memadankan algoritma clustering yaitu K Means dan K medoid. Data yang digunakan bersumber dari  kementerian  kesehatan  dengan  4  atribut, antara  lain  kasus  terkonfirmasi,  pengobatan, pemulihan, dan kasus kematian. Dalam penelitian  ini,  hanya  2  atribut  yang  digunakan: kasus  terkonfirmasi  dan  kasus  kematian.  Dari analisis  data  dan  hasil  pengolahan  melalui perbandingan antara metode  K-Medoids dan K- means  untuk  klasterisasi  penyebaran  virus corona di Indonesia, diperoleh suatu kesimpulan. Dengan nilai indeks Davies Boulden dari  nilai  K2  hingga  K9  ternyata  metode  K- Means  mendapatkan  nilai  terkecil  pada  K-5 sebesar 0,064, sedangkan K-Medoids pada nilai k-2 sebesar 0,411. Dengan demikian, dari kedua metode  yang  digunakan  dapat  disimpulkan bahwa metode yang paling baik untuk klasterisasi  penyebaran  wabah  virus  corona  di Indonesia adalah metode K-Means[2]. Algoritma K-Means  juga  digunakan  oleh  Ali  dalam mengelompokan  kabupaten  atau  kota  di  Jawa
Tengah  dengan  data  Covid  19.  Hasil clustering menunjukkan  kelompok  2  dan kelompok  3  ialah daerah yang lebih diperhatikan oleh pemerintah. Daerah tersebut mempunyai besaran kasus aktif dan  kasus  kematian  COVID-19  yang  tinggi  di Jawa Tengah[12].
Penelitian  yang dilakukan oleh  Abdullah dkk  bertujuan  untuk  mengelompokan  provinsi- provinsi di Indonesia dari risiko pandemi COVID- 19 berdasarkan data penyakit virus corona 2019 (COVID-19).  Pengelompokan  ini  diperoleh  dari data  Satuan  Tugas  Percepatan  Penanganan Covid-19  Indonesia  (SATGAS  COVID-19)  pada 19 April 2020. Algoritma yang digunakan yaitu K Means  dengan  perhitungan  optimasi cluster menggunakan elbow method . Clustering menghasilkan  3  grup  provinsi[13].  Zulfa  dan kawan-kawan  melakukan  pembagian  kasus covid  19  di  provinsi  Lampung  menggunakan algoritma  K-Means.  Data  yang  digunakan meliputi atribut Suspek, Kabupaten/Kota, Probable, Selesai isolasi, Konfirmasi Positif,  dan Kematian.  Pembagian  menjadi  empat  kelompok berdasarkan  zona  merah,    orange,  kuning  dan hijau.  Penggunakan Davies  Bouldin Index  untuk validasi cluster [14].
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma
K-Means guna mengelompokan tingkat penyebaran covid 19 di Indonesia  yang  diperoleh  dari  wesite dataset Kaggle. Pengelompkan provinsi di Indonesia ke beberapa  klater  tertentu  sehingga dapat mengetahui  daerah  dengan  jumlah  kasus  yang banyak  dan  yang  sedikit.    Hasil  klasterisasi provinsi  diharapkan  dapat  memberikan  saran kepada  pemerintah  dalam  menentukan  aturan atau  kebijakan  terkait  pembatasan  kegiatan masyarakat  atau  kebijakan  lainnya  dalam mengatasi  penyebaran  COVID-19.  Penentuan jumlah cluster yang  optimal  menggunakan David boulden index. Penelitian ini mengembangkan  dari  penelitian  yang  terdahulu dengan  data  dan  atribut  yang  lebih  banyak. Data  yang  digunakan  sebanyak  16.284  dari tanggal 1 Maret 2020 hingga 9 Juli 2021.

## METODE
Penelitian ini menggunakan data Covid 19 yang  tedapat  pada  website dataset Kaggle. Dataset terdiri  dari  16.284  data.  Penelitian  ini menggunakan  variable  yang  terdiri  dari  total kasus, total meninggal, total sembuh, total kasus aktif, peluang kematian dan peluang kesembuhan.  Metode  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  yaitu Cross  Industry  Standard Process  for  Data-Mining (CRISP-DM).  CRISP- DM  merupakan  model  proses  penambangan data  yang  digunakan  untuk  memecahkan
masalah  oleh  para  ahli.  Penelitian  berpedoman pada  enam  tahap  CRISP-DM,  atau  siklus  hidup pengembangan  data  mining  sebagai framework dari  proyek data  mining .  Metodologi  CRISP-DM dijelaskan  dalam  model  proses  hierarkis,  yang terdiri dari empat tingkat abstraksi (dari umum ke khusus):  fase,  tugas  umum,  tugas  khusus,  dan contoh proses[15]. Tahapan CRISP-DM yaitu[16][17][18]: a.  Pemahaman Bisnis ( Business Understanding ).
Fase  awal    CRISP-DM  yang  berpusat mengidentifikasi  faktor  penting  seperti kriteria keberhasilan, tujuan dan persyaratan kebutuhan bisnis[19]. Tahap ini menentukan  tujuan  penelitian  Kemudian dilakukan  penerjemahan  dan  analisis  pada batasan  dan  tujuan  yang  menjadi  masalah penambangan data.
b.  Pemahaman Data ( Data Understanding ) Fase  kedua  pada  CRISP-DM.  yang mempunyai  fokus  pengumpulan  data, pengecekan  kualitas  data,  dan  eksplorasi data  untuk  mendapatkan  informasi  yang tersembunyi[19].  Melakukan  pengumpulan data untuk dianalisis dan diselidiki sehingga diketahui  struktur  pola  data  awal  agar diperoleh  gambaran  pengetahuan  awal yang  akan  dihasilkan  dari  data  mining. Kemudian data tersebut dievaluasi kualitasnya untuk menghilangkan data-data missing  value ,  duplikasi,  dan  tipografi. Hubungan  antara  pemahaman  bisnis  dan pemahaman data saling berkaitan.
c.  Pengolahan Data ( Data Preparation ). Fase  ketiga  dalam  CRISP  DM,  yang berfokus  pada  pemilihan  dan  persiapan akhir  data.  Tahap  ini  dilakukan  persiapan data  dengan  menentukan  kasus  dan variabel  yang  ingin  dianalisis.  Tahap  ini mencakup pemilihan variable, tabel, pembersihan  dan  transformasi  data[19]. Pada tahapan  ini  dapat  dilakukan  berulang kali.  Setelah  pengolahan  data  dilakukan diharapkan  data  siap  dan  memenuhi kriteria dilakukan pemodelan.
d.    Pemodelan ( Modelling ). Fase keempat di CRISP-DM dan penerapan  berbagai  teknik  pemodelan. Pemodelan meliputi pengaturan situasi dan spesifikasi  sehingga  memungkinkan  data dapat  diproses menggunakan metode data mining yang direncanakan.
Tahap pemodelan  ini  diperlukan tools atau pengkodean menggunakan bahasa pemrograman tertentu. Penelitian ini menggunakan perangkat lunak Rapidminer. Pemodelan  menggunakan  algoritma  K- Means.  Proses  CRISP  DM  dapat  kembali
ke  tahap  sebelumnya  untuk  menyesuaikan data dengan kebutuhan
metode penambangan data yang digunakan. .Langkah-langkah algoritma K-Means
yaitu[14]:
1.  Memutuskan jumlah kluster k
2.  Menetapkan  nilai-nilai  awal  k  pusat
cluster . Inisiasi dapat dilakukan dengan  cara  acak.  Pusat-pusat cluster diberi  nilai  awal  dengan  angka-angka acak.
3.  Menempatkan  tiap-tiap  item  dataset yang jaraknya paling dekat dengan nilai
centroid  ke  dalam  centroid  kluster tersebut.
4.  Menghitung  rata-rata  nilai  item  dalam setiap  kluster  untuk  dijadikan  sebagai centroid   yang baru.
5. Mengulang  langkah  2  dan  langkah  3 sehingga  nilai  centroid  sama  dengan nilai  rata-rata  item  dalam  kluster. Penggunakan euclidean distance untuk menghitung  jarak  antar  titik . Alur  dari alrgoritma  K-Means  dijelaskan  pada Gambar 1.
Gambar 1 Alur algoritma K-Means
e.  Tahap Evaluasi (Evaluation ).
Fase kelima dari proses DM yang berpusat pada evaluasi dari hasil modeling.
Interpretasi model tergantung pada algoritma dan model dapat dievaluasi untuk meninjau ketercapaian tujuan[19]. Tahapan ini  mengevaluasi  model  yang  digunakan. Menetapkan  apakah  terdapat  model  yang memenuhi tujuan pada fase awal. Evaluasi dan  validasi  untuk  performa  klister  dengan mengoptimalkan  jumlah cluster dengan teknik Davies  Bouldin  Index (DBI). Davies Bouldin Index adalah ukuran untuk mengevaluasi suatu pengelompokan .
Davies  Bouldin  Index merupakan  salah satu  metode  yang  diperkenalkan  oleh David  L.  Davies  dan  Donald  W.  Bouldin. Davies  Bouldin  Index digunakan  untuk mengevaluasi cluster secara umum berdasarkan kuantitas dan kedekatan antar anggota cluster. memiliki  korelasi  positif untuk  kasus “ dalam  kelas ” dan  korelasi negatif  untuk  kasus “ antar  kelas ” .[20]. Perhitungan  nilai Davies  Bouldin  Index didasarkan  pada  rasio  rasio cluster ke-i terhadap cluster ke-j.  Semakin  kecil  nilai Davies  Bouldin  Index  maka cluster yang dihasilkan semakin baik[9][21].
f. Penyebaran ( Deployement)
Fase keenam dan fase terakhir dari proses CRISP-DM, yang berfokus pada penentuan penggunaan pengetahuan, pengorganisasian, pelaporan dan penyajian pengetahuan yang diperoleh saat dibutuhkan  [19].  Penyebaran  disini  adalah penggunaan  model  yang  dihasilkan  yakni rangkaian metode
dan
data-data representatif  yang  sudah  terolah  sehingga memberikan informasi optimal ketika
proses data  mining .  Penyebaran  dalam lingkup  sederhana  adalah  penggunaan hasil  akhir  dari  data mining contohnya: pelaporan hasil proses yang menggunakan data  mining untuk  analisis cluster data Covid 19 di Indonesia. Gambar 2 menunjukkan tahapan CRISP- Data Mining .

## Gambar 2 Tahapan CRISP DM
HASIL DAN PEMBAHASAN a. Pemahaman Bisnis ( Business Understanding)
Pemahaman  bisnis  dari  penelitian  ini ialah  mengelompokan  dan  menganalisis  hasil cluster  data  Covid  19  yang  ada  di  Indonesia. Data  covid  19  ini  meliputi  34  provinsi.  Hasil pengelompokan  ini  dapat  memberikan  saran kepada  pengambil  keputusan  tentang  tingkat penyebaran covid di Indonesia.
b.
Pemahaman data (Data

## Understanding)
Dataset Covid 19  meliputi 34 provinsi di Indonesia  yang  meliputi  data: Location  ISO Code, Date,  Location New Deaths, New Cases, New  Recovered,  Location  Level,  Total  Cases, Total  Deaths,  Total  Active  Cases,  City, Province,  Country,  Continent,  Island,  Total Regencies,  Total Districts, Total Rural Villages, Total  Urban,  Total  Recovered,  Population Density Villages, New Active Cases, Time Zone,
Total  Cities,  Special  Statu,    Population,  Area (km2),    Longitude,  Latitude,    Total  Cases  per Million,  New  Deaths  per  Million,  Case  Fatality Rate,  Case  Recovered  Rate,  Total  Deaths  per Million,  Growth  Factor  of  New  Cases  dan Growth  Factor  of  New  Deaths , New  Cases  per Million. Jumlah  data  sebanyak  16.284  dari tanggal 1 Maret 2020 hingga 9 Juli 2021.
c. Pengolahan data (Data Preparation ) Dataset  memiliki  495  data  provinsi  yang missing  value.  Data  tersebut  dihapus  dari dataset,  kemudian  memilih  atribut  yang  sesuai dengan  pemodelan.  Dataset  juga  dilakukan normalisasi.  Data  yang  digunakan  yaitu  total kasus,  total  meninggal,  total  sembuh,  total kasus  aktif.  Menambahkan  peluang  kematian (%)  dan  peluang  kesembuhan  (%).  Tampilan data  yang  sudah  diolah  pada  rapidminer diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Data yang sudah diolah
Visualisasi data total kasus provinsi di Indonesia diperlihatkan pada Gambar 4.  Pada Gambar 4 terlihat total kasus di pulau Sumatera  meningkat pada bulan Juli 2021.  Papua dan  Sulawesi  menjadi  pulau yang mempunyai kasus terendah pada bulan Juli 2021.
Gambar 4. Visualisasi data total kasus provinsi di Indonesia
d.  Pemodelan Pemodelan  dengan  algoritma  K-Means  menggunakan  perangkat  lunak  Rapidminer, ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5 Pemodelan clustering di Rapidminer
e.   Evaluasi Evaluasi  menggunakan  metode Davies  Bouldin  Index .  Hasil  perhitungan Davies  Bouldin Index ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1 Perhitungan Nilai DBI
Dilihat  dari  tabel  di  atas,  maka cluster yang optimal  adalah  di cluster 3  dengan  nilai  DBI 0,474.    Hasil  dari  pengelompokan  3 cluster
ditunjukkan pada Tabel 2. Cluster atau kelompok 1 meliputi  30  provinsi  , Cluster atau  kelompok  2 meliputi  2  provinsi  dan cluster atau  kelompok  3 meliputi 2 provinsi.
Cluster Nilai DBI 2 0,72 3 0,47 4 0,68 5 0.61 6 0,58 7 0,50
Tabel 2 Hasil
pengelompokan 3 cluster
Visualisasi hasil clustering diperlihatkan  pada Gambar 6.
Gambar 6. Visualisasi hasil clustering
Grafik  visualisasi  hasil  pengelompokan menunjukkan cluster 1  total  kasus,  total kematian,  total  kesembuhan,  total  kasus  aktif rendah;  peluang  kematian  sedang  dan  peluang kesembuhan tinggi. Cluster 2 menunjukkan total kasus, total kesembuhan, total kasus aktif tinggi; total  kematian  sedang,  peluang  kematian rendah dan peluang kesembuhan tinggi. Cluster
3  menunjukkan  total  kasus,  total  kesembuhan, total kasus aktif sedang; total kematian, peluang kematian  dan  peluang  kesembuhan  tinggi. Cluster  2  dan  3  merupakan  provinsi  yang mempunyai  mobilitas  tinggi  dan  tingkat  resiko Covid 19 tinggi.
f. Penyebaran
Cluster Provinsi 1 Aceh, Bali, Banten, Bengkulu, DIY, Jambi, Lampung, Kepulauan bangka Belitung,
Kepulauan Riau,  Maluku, Maluku Utara, Nusa Tenggara Timur, Papua, Riau, Sulawesi Barat, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Sumatera Utara, Sulawesi Tengah, Sumatera Selatan, Gorontalo,   Nusa Tenggara Barat, Kalimantan Barat, Kalimantan Timur,
Kalimantan Selatan, Kalimantan utara,  Papua Barat 2 Jawa Barat, DKI Jakarta 3 Jawa Timur, Jawa Tengah
Tahap  akhir  metode  CRISP  DM  yaitu pembuatan laporan. Laporan akhir menjelaskan tentang  pengetahuan  yang  diperoleh  pada  data dalam  proses penambangan  data . Penelitian yang  dilakukan  menghasilkan  pola,  informasi, dan pengetahuan dalam mengelompokan kasus Covid 19 di Indonesia pada periode Maret 2020 hingga Juli 2021.

## KESIMPULAN
Kesimpulan penelitian ini ialah penerapan  algoritma  K  Means  dihasilkan  3 cluster  yang  optimal  berdasarkan  perhitungan Davies  Bouldin  Index.  Nilai  perhitungan  DBI terendah sebesar 0,474.
Cluster  1  meliputi  30  provinsi  (  Aceh, Jambi,  Bali,  Banten,  Lampung,  Bengkulu,  DIY, Riau,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Selatan, Kalimantan  timur,  Kalimantan  utara,  Kepulauan bangka  Belitung,  Kepulauan  Riau,  Maluku, Maluku  Utara,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa Tenggara Timur, Papua, Papua Barat, Sulawesi Tenggara, Sulawesi Selatan, Sulawesi Barat,  Sumatera  Selatan,  Sumatera  Utara, Sulawesi  Tengah,  Sumatera  Selatan  dan Gorontalo);  cluster  2  meliputi  2  provinsi  (DKI Jakarta  dan  Jawa  Barat);  cluster  3  meliputi  2 provinsi ( Jawa Tengah dan Jawa Timur).
Cluster 1 total kasus, total kematian, total kesembuhan,  total  kasus  aktif  rendah;  peluang kematian  sedang  dan  peluang  kesembuhan tinggi. Cluster 2  menunjukkan  total  kasus,  total kesembuhan,  total  kasus  aktif  tinggi;  total kematian sedang, peluang kematian rendah dan peluang kesembuhan tinggi. Cluster 3 menunjukkan  total  kasus,  total  kesembuhan, total kasus aktif sedang; total kematian, peluang kematian  dan  peluang  kesembuhan  tinggi. Cluster  2  dan  3  merupakan  provinsi  yang mempunyai  mobilitas  tinggi  dan  tingkat  resiko Covid 19 tinggi.
Saran  untuk  peneliti  selanjutnya  yaitu menambahkan  algoritma  clustering  yang  lain dan  membandingkan  beberapa  algoritma  untuk memperoleh hasil yang terbaik.

## REFERENSI
[1] H.  Fransiska, “ Clustering  Provinces  in Indonesia  Based  on  Daily  Covid-19 Cases, ” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1863, no. 1, 2021.
[2] W.  Utomo, “ The  comparison  of  k-means and  k-medoids  algorithms  for  clustering the  spread  of  the  covid-19  outbreak  in Indonesia, ” Ilk. J. Ilm. , vol.  13, no. 1, pp.
31 – 35, 2021.
[3] R.  Djalante et  al. , “ Review  and  analysis
of  current  responses  to  COVID-19  in Indonesia:  Period  of  January  to  March 2020, ” Prog. Disaster Sci. , vol. 6, 2020.
[4] T. Hardiani, S. Sulistyo, and R. Hartanto, “ pada  Lembaga  Keuangan  Mikro, ” vol. 03, pp. 181 – 187, 2014.
[5] Z.  R.  S.  Elsi et  al. , “ Utilization  of  Data Mining  Techniques  in  National  Food Security  during  the  Covid-19  Pandemic in  Indonesia, ” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1594, no. 1, 2020.
[6] S.  Sindi,  W.  R.  O.  Ningse,  I.  A. Sihombing,  F.  Ilmi  R.H.Zer,  and  D. Hartama, “ Analisis  algoritma  K-Medoids clustering dalam pengelompokan penyebaran  Covid-19  di  Indonesia, ” Jti (Jurnal  Teknol.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  1, pp. 166 – 173, 2020.
[7] R.  A.  Indraputra  and  R.  Fitriana, “ K- Means  Clustering  Data  COVID-19, ” J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 3, p. 3, 2020.
[8] K.  Hammouda, “ A  Comparative Study  of Data Clustering Techniques, ” pp. 1 – 21.
[9] N.  Suarna,  Y.  A.  Wijaya,  Mulyawan,  T. Hartati, and T. Suprapti, “ Comparison K- Medoids Algorithm and K-Means
Algorithm  for  Clustering  Fish  Cooking Menu from Fish Dataset, ” IOP Conf. Ser. Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p. 012034, 2021.
[10] R.  Kurniawan,  S.  N.  H.  S.  Abdullah,  F. Lestari, M. Z. A. Nazri, A. Mujahidin, and N.  Adnan, “ Clustering  and  Correlation Methods  for  Predicting  Coronavirus COVID-19  Risk  Analysis  in  Pandemic Countries, ” 2020  8th  Int.  Conf.  Cyber  IT Serv. Manag. CITSM 2020 , 2020.
[11] M. R. Mahmoudi, D. Baleanu, Z. Mansor, B.  A.  Tuan,  and  K.  H.  Pho, “ Fuzzy clustering method to compare the spread rate  of  Covid-19  in  the  high  risks countries, ” Chaos, Solitons and Fractals , vol. 140, pp. 1 – 9, 2020.
[12] A.  Mahmudan, “ Clustering  of  District  or City  in  Central  Java  Based  COVID-19 Case Using K-Means Clustering, ” J. Mat. Stat.  dan  Komputasi ,  vol.  17,  no.  1,  pp.
1 – 13, 2020.
[13] D.  Abdullah,  S.  Susilo,  A.  S.  Ahmar,  R. Rusli, and R. Hidayat, “ The application of K-means
clustering
for
province clustering  in  Indonesia  of  the risk of the COVID-19 pandemic based on COVID-19  data, ” Qual.  Quant. ,  no. 0123456789, 2021.
[14] 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.
[15] R.  Wirth, “ CRISP- DM :  Towards  a
Standard  Process  Model  for  Data Mining, ” no. 24959.
[16] T. Hardiani, “ Comparison of Naive Bayes
Method, K-NN (K-Nearest Neighbor) and
Decision Tree for Predicting the Graduation of ‘ Aisyiyah University
Students of Yogyakarta, ” Int. J. Heal. Sci. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 75 – 85, 2021.
[17] T. Hardiani, “ Segmentasi Nasabah Simpanan Menggunakan Fuzzy C
Means  Dan  Fuzzy  Rfm  (  Recency  , Frequency  ,  Monetary  )  Pada  Bmt  Xyz, ” J. Ilm. NERO , vol. 3, no. 3, pp. 185 – 192, 2018.
[18] A.  Nadali  and  H.  E.  Nosratabadi,
“ Evaluating  the  Success  Level  of  Data Mining  Projects  Based  on  CRISP-DM
Methodology by a Fuzzy Expert System, ” IEEE , pp. 161 – 165, 2011.
[19] U. Shafique and H. Qaiser, “ A Comparative  Study  of  Data  Mining Process Models ( KDD , CRISP-DM and SEMMA  ), ” Int.  J.  Innov.  Sci.  Res. ,  vol.
12, no. 1, pp. 217 – 222, 2014.
[20] Y.  A.  Wijaya,  D.  A.  Kurniady,  E. Setyanto, W. S. Tarihoran, D. Rusmana, and  R.  Rahim, “ Davies  Bouldin  Index Algorithm for Optimizing Clustering Case Studies  Mapping School Facilities, ” TEM J. , vol. 10, no. 3, pp. 1099 – 1103, 2021.
[21] M. Mughnyanti,  S. Efendi,  and M. Zarlis,
“ Analysis of determining centroid clustering x-means algorithm with davies-bouldin  index  evaluation, ” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 725, no.
1, 2020.