JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 325 – 335

## KLASTERISASI VIRUS COVID-19 DI WILAYAH KABUPATEN LAMONGAN DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Kemal Farouq M 1) , Purnomo Hadi Susilo 2)
1, 2) Teknik Informatika, Universitas Islam Lamongan Jl. Veteran No 53A Lamongan Jawa Timur e-mail: kemalfarouq@unisla.ac.id 1) , purnomo@unisla.ac.id 2) ,

## ABSTRAK
Klasterisasi adalah proses pengelompokan data menjadi beberapa kelompok atau cluster sehingga dalam satu kelompok memiliki kemiripan yang maksimum dan data antar kelompok yang memiliki kemiripan minimum. Kemiripan yang dimaksud merupakan  pengukuran  secara  numerik  antara  dua  objek.  Nilai  kemiripan  akan  se-makin  tinggi  jika  kedua  objek  yang dibandingkan memiliki kemiripan yang tinggi. Metode K-Means merupakan metode pengelompokkan yang berbasis titik pusat, dan  memiliki  kemampuan  dalam  pengelompokkan  data  dengan  jumlah  besar  dalam  waktu  yang  cepat  dan  efisien.  Tujuan dilakukannya  penelitian  ini  adalah  klusterisasi  persebaran  Virus  Covid-19  tingkat  Kecamatan  di  Wilayah  Kabupaten Lamongan berdasarkan parameter jumlah ODP, PDP, kasus positif, pasien sembuh dan pasien meninggal.
Kata Kunci: Klasterisasi, K-Means, Covid-19.

## ABSTRACT
Clustering is the process of grouping data into several groups or clusters so that in one group there is maximum similarity and data between groups has minimum similarity. Similarity is a numerical measurement between two objects. The similarity value will be higher if the two objects being compared have a high similarity. The  K-Means method is a clustering method based on a central point, and has the ability to group large amounts of data in a fast and efficient manner. The purpose of this study is to  cluster the distribution  of  the Covid-19 Virus at  the District level  in  the Lamongan Regency area based on the parameters of the number of ODP, PDP, positive cases, recovered patients and dead patients.
Keywords: Clustering, K-Means, Covid-19.

## I. P ENDAHULUAN
RUS corona  merupakan  virus  yang  berasal  dari  Wuhan,  China.  Penyebaran  yang  sangat  cepat mengakibatkan  virus  corona  mewabah  di  seluruh  dunia.  Gejala  penderita  virus  corona  seperti  batuk, demam dan sesak nafas. Pencegahan terhadap virus corona sudah dilakukan, seperti mencuci tangan, me- makai masker, menjaga jarak dan penggunaan hand sanitizer . Pembatasan sosial berskala besar pada setiap daerah memiliki tujuan untuk menurunkan penyebaran virus corona dan mengisolasi daerah yang sudah terjangkit virus corona agar tidak menyebar ke daerah yang belum tertular. Sekolah dan tempat keramaian ditutup sementara hingga kondisi normal kembali. Pemerintah memberikan anjuran untuk tidak bepergian dan melakukan kontak fisik guna memutus penyebaran rantai virus corona. [1]
Sejak  adanya  pandemi  COVID-19  di  Negara  Indonesia,  berbagai  cara  atau  upaya  telah  dilakukan  oleh pemerintah untuk menghindari terjadinya penularan covid-19 yang berkepanjangan. Penyebaran virus covid-19 di Provinsi Jawa Timur sangat cepat dalam kasus kluster harian yang di laporkan pada dinas Kesehatan. Penularan virus  Covid-19  di  Provinsi  Jawa  Timur  kasus  kumulatif  kenaikan  sangat  tinggi  dan  telah  menyebar  di  seluruh Kabupaten, khususnya di Wilayah Kabupaten Lamongan. Penyebaran/penularan virus covid-19 di Wilayah Kabu- paten Lamongan tersebar di 27 Kecamatan diantaranya yaitu Lamongan, Deket, Sukodadi, Paciran, Maduran, Turi, Solokuro, Karangbinangun, Kedungpring, Sugio, Karanggeneng, Glagah, Brondong, Kembangbahu, Pucuk, Kali- tenggah, Babat, Sekaran, Bluluk, Sambeng, Sarirejo, Sukorame, Laren, Mantup, Modo, Tikung, Ngimbang.
Penelitian yang dilakukan oleh Ardiansyah, Nugroho, Alfiyah, Handoko, Bahtiar yang berjudul Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Clusstering untuk Menentukan Status Provinsi di Indonesia 2020, dari hasil penelitian ini didapatkan data tentang banyaknya orang yang terjangkit virus covid-19 mulai dari yang meninggal dunia, sampai dengan yang sembuh yang terjadi di berbagai penjuru daerah di Indonesia. Yang kedua dari hasil penelitian  ini  adalah  membuat  klasifikasi  daerah  dari  di  Wilayah  Indonesia  menjadi  beberapa  zona  diantaranya zona merah, kuning, dan hijau dengan berdasarkan metode K-Means Clusstering .[2] Penelitian menurut Arief Rachman dan M Reza Hidayat yang berjudul Klasterisasi Sumber Penyebaran Vi- rus Covid-19 dengan Menggunakan Metode K-MEANS Di Daerah Kota Cimahi dan Kab. Bandung Barat.  Hasil dari penelitian ini yaitu memperoleh informasi tentang 5 klaster sumber penyebaran virus Covid-19, yaitu klaster 0 (kantor), klaster 1 (tempat makan), klaster 2 (rumah), klaster 3 (perbelanjaan), dan klaster 4 (transportasi umum) selama  bulan  Mei  sampai  Juli  2020  untuk  Kota  Cimahi  dan  Kab  Bandung  Barat.  Dari  hasil  metode K-Means
V

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 325 – 335
Clusstering yang  dilakukan  penelitian  ini  didapat  klaster  0  tertinggi  dari  Kab.  Bandung  Barat  dengan  rata-rata 0,05%, untuk klaster 1 dampak covid-19 tertinggi dari Kab. Bandung Barat dengan rata-rata 0,55%, untuk klaster 2  dengan  rata-rata  0,02%,  untuk  klaster  3  dampak  covid-19  tertinggi dari  Kab.  Bandung Barat  dengan  rata-rata 0,04%, untuk klaster 4 dampak covid-19 tertinggi dari Kota Cimahi dengan rata-rata 0,79%.[3]
Penelitian  menurut  Ni  Putu  Eka  Merliana,  Ernawati,  Alb  Joko  Santoso  yang  berjudul  Analisa  Penentuan Jumlah Cluster Terbaik pada Metode K-Means Clusstering , Hasil dari penelitian ini akan dijadikan dasar untuk penentuan  jumlah cluster dalam  melakukan  proses clusstering dengan  metode K-Means pada  suatu  studi kasus, dalam hal ini penelitian  dilakukan di lembaga STAHN (Sekolah Tinggi Agama Hindu Negeri) Tampung Penyang Palangka Raya.[4] Penelitian yang selanjutnya menurut Efori Bu’ ulolo, dan Bister Purba yang berjudul Algoritma clusstering untuk membentuk cluster zona penyebaran covid-19. Hasil penelitian ini adalah Algoritma clustering K-Medoids dapat diterapkan dalam pembentukan cluster zona penyebaran Covid-19 khusunya di Sumatera Utara, Berdasarkan  data  yang  digunakan, penyebaran  Covid-19 dapat  di cluster menjadi  3  (tiga)  kelompok,  Hasil  dari pembentukan cluster zona penyebaran Covid-19 adalah cluster 1 (satu) merupakan zona dengan kasus tinggi, clus- ter 2 (dua) merupakan zona dengan kasus sedang dan cluster 3 merupakan zona dengan kasus rendah, dan pem- bentukan cluster zona penyebaran Covid-19 dapat mempermudah Gugus Tugas Percepatan Penanganan Covid-19 Sumatera Utara dalam menangani dan menanggulangi penyebaran Covid-19 berdasarkan tingkat cluster .[5] Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dian  Permatasari  yang  berjudul  Implementasi  Algoritma K-Means dalam menentukan  tingkat  penyebaran  pandemi  covid-19  di  Sumatera  Barat.  Hasil  penelitian  ini  dengan  algoritma K- Means dapat mengelompokkan sebaran kasus covid-19 di Wilayah Sumatera Barat. Dari hasil perhitungan metode algoritma K-Means di dapat  daerah  yang  menjadi  pusat cluster pertama  adalah  kota  Padang dan  ini  merupakan daerah penyebaran covid-19 terbesar di provinsi Sumatera Barat dengan tingkat kasus positif dan meninggal paling besar.[7] Penelitian menurut wiyli, dkk berjudul Klastering wilayah Kota/Kabupaten berdasarkan data persebaran covid-19 di Propinsi Jawa Timur dengan metode K-Means . Hasil dari penelitian ini dengan menggunakan metode algoritma klastering Non-Hirarki K-Means didaptkan bahwa jumlah klaster optimum adalah 5 klaster. Untuk mem- buktikan bahwa kelima klaster yang dibentuk ini berbeda secara signifikan maka dilakukan uji mean vector dengan statistic Wilks Lambda dan dihasilkan perbedaan yang signifikan dengan tingkat kepercayaan 95%. Karakteristik klaster untuk setiap kelompok dapat disimpulkan secara umum adalah klaster dengan kasus PDP dan Confirm yang sangat tinggi ( red zone ), klaster dengan kasus jumlah Confirm Tinggi ( Orange Zone ), klaster dengan jumlah PDP Tinggi ( Yellow Zone ), klaster dengan jumlah kasus PDP dan Confirmed Sedang ( Green Zone ) dan klaster dengan PDP dan Confirm rendah (Light Green Zone ).[6]
Klasterisasi  merupakan  cara  untuk  mengelompokkan  data.  Lebih  lengkapnya  klasterisasi  adalah  proses pengelompokan data menjadi beberapa kelompok atau cluster sehingga dalam satu kelompok memiliki kemiripan yang maksimum dan data antar kelompok memiliki kemiripan yang minimum. Kemiripan yang dimaksud meru- pakan pengukuran secara numerik antara dua objek. Nilai kemiripan akan semakin tinggi jika kedua objek yang dibandingkan memiliki kemiripan yang tinggi.[7]
Metode K-Means merupakan metode pengelompokkan yang berbasis titik pusat.  Metode ini memiliki ke- mampuan mengelompokkan data dalam jumlah besar dengan waktu yang cepat dan efisien. K-Means dijalankan secara  independen  dengan  inisialiasi  yang  berbeda  sehingga  menghasilkan  kelompok  akhir  yang  berbeda.[5] Sesuai  kebutuhannya,  penggunaan  algoritma K-Means  Clustering adalah  suatu  metode  penganalisaan  data  atau metoda data mining yang melakukan proses pemodelan tanpa supervised ( unsupervised ) dan merupakan salah satu metoda  yang  melakukan  pengelompokan  data  dengan  sistem  partisi.  [3]  Adapun  pada  penelitian  ini  juga menggunakan metoda Algoritma K-Means dengan klasterisasi Covid–19 di Kabupaten Lamongan.
Berdasarkan dari penjelasan diatas dan teori terdahulu yang sudah dilakukan oleh peneliti sebelumnya maka penelitian ini bermaksud untuk membuat zonasi atau wilayah cluster persebaran virus covid-19 yang terus mening- kat di Wilayah Kabupaten Lamongan dengan menggunakan metode K-Means Clusstering dengan aplikasi berbasis website. Dalam aplikasi nantinya di buat klasifikasi dengan 3 zona yaitu zona merah, kuning, dan hijau. Pada zona merah  diartikan  sebagai  daerah  bahaya dengan  jumlah  terjangkit virus  covid-19  cukup banyak,  sedangkan pada zona kuning menandakan zona itu masuk di daerah zona siaga, dimana daerah tersebut termasuk penyebaran virus covid-19 dengan jumlah yang sama tidak banyak dan tidak sedikit. Yang ketiga adalah zona hijau yang berarti zona aman, maksudnya di zona ini adalah daerah yang terjangkit virus covid-19 datanya paling sedikit terjangkit. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah mengklaster persebaran Virus Corona di Wilayah Kabupaten Lamongan ber- dasarkan parameter jumlah ODP, PDP, kasus Positif, pasien sembuh dan pasien meninggal. Klasterisasi dilakukan menggunakan metode K-Means Clusstering , yang mengelompokkan data ke dalam beberapa klaster berdasarkan kemiripan data.

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 325 – 335

## II. METODE PENELITIAN
Knowledge Discovery in Database ( KDD ) merupakan sebuah proses untuk menemukan pengetahuan yang berguna dalam sebuah basis data. Seluruh proses dari KDD biasanya terdiri dari beberapa tahapan-tahapan, yaitu yang pertama memahami bidang aplikasi, kedua membuat data target yang ditetapkan dari data mentah yang ter- simpan dalam database, dan yang ketiga pembersihan data dan preprocessing data. [8]
Data mining adalah suatu proses ekstraksi atau penggalian data dan informasi yang besar, yang belum diketahui sebelumnya, namun dapat dipahami dan berguna dari database yang besar serta digunakan untuk membuat suatu keputusan bisnis yang sangat penting. Data mining adalah analisis pada data untuk mencari hubungan yang jelas dan  menyimpulkan  belum  diketahui  sebelumnya  dengan  cara  terkini  agar  mudah  dipahami  dan  bermanfaat. Tahapan tahapan di dalam data mining, yang bersifat interaktif, pengguna langsung terlibat atau dengan perantara knowledge base . Berikut tahap-tahap dari data mining:[9] Pembersihan data (Data Cleaning ), Integrasi data (Data Integration ), Seleksi data (Data Selection ), Transformasi data (Data Transformation ), Proses Mining, Evaluasi pola ( Pattern Evaluation ). Clustering sangat berguna untuk prediksi dan analisa masalah bisnis tertentu, misalnya, marketing, segmentasi pasar dan pemetaan zonasi wilayah. Syarat dalam melakukan klasterisasi adalah skalabilitas, kemampuan analisa dalam bentuk data, menemukan kelompok dengan bentuk yang tidak terduga, mampu menangani data yang rusak, sensitifitas  terhadap  perubahan  data,  interpretasi  dan  kegunaan.  Kualitas  dari  hasil  klasterisasi  bergantung  pada metode yang dipakai.[8] Metode clusstering adalah memisahkan data ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki obyek dengan karakteristik yang serupa. Metode clusstering merupakan awalan dari sebuah data mining, dengan metode clusstering dapat mengklasifikasikan pasien Covid-19 di Wilayah Kabupaten Lamongan berdasarkan zona merah, kuning, dan hijau di setiap Kecamatan.
Sample  data  yang  digunakan  dalam  metode clusstering penelitian  ini,  diperoleh  dari  situs  dinas  Kesehatan Kabupaten Lamongan dengan kriteria data yaitu jumlah kasus positif, PDP, ODP, Sembuh, dan meninggal dunia. Data yang digunakan adalah data kasus Covid-19 per Kecamatan yang ada di Kabupaten Lamongan dan jumlah data yang digunakan sebanyak 27 Kecamatan. Berikut data penyebaran  virus covid-19 di Kabupaten Lamongan dapat dilihat pada tabel I.
TABEL I Data Kasus Covid-19 di Kabupaten Lamongan No Kecamatan ODP PDP Positif Sembuh Meninggal Aktif 1 Lamongan 258 4 321 288 13 21 2 Deket 125 3 129 114 8 7 3 Sukodadi 135 3 85 71 10 4 4 Paciran 134 3 116 96 15 5 5 Maduran 50 0 38 33 3 2 6 Turi 112 5 85 76 2 7 7 Solokuro 36 2 23 23 0 0 8 Karangbinangun 43 0 38 33 3 2 9 Kedungpring 54 5 39 38 0 1 10 Sugio 55 3 79 70 3 6 11 Karanggeneng 73 5 54 46 3 5 12 Glagah 72 3 79 73 3 3 13 Brondong 137 3 84 66 13 5 14 Kembangbahu 116 5 49 44 4 1 15 Pucuk 57 5 44 34 7 3 16 Kalitengah 45 0 31 31 0 0 17 Babat 151 8 154 135 11 8 18 Sekaran 67 2 51 44 7 0 19 Bluluk 7 1 18 17 0 1 20 Sambeng 32 5 26 22 2 2 21 Sarirejo 20 1 33 32 0 1 22 Sukorame 9 0 7 3 3 1 23 Laren 55 1 24 20 3 1 24 Mantup 59 1 44 38 3 3 25 Modo 48 5 26 25 0 1 26 Tikung 75 0 79 72 3 4 27 Ngimbang 29 6 41 36 0 5
Sumber : Website Dinas Kesehatan Kabupaten Lamongan Tahun 2020
Algoritma K-Means merupakan  salah  satu  algoritma  dengan  partitional,  karena K-Means didasarkan  pada penentuan  jumlah  awal  kelompok  dengan  mendefinisikan  nilai centroid awalnya.  Algoritma K-Means menggunakan proses secara berulang-ulang untuk mendapatkan basis data cluster . Dibutuhkan jumlah cluster awal

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 325 – 335
yang di inginkan sebagai masukan dan menghasilkan jumlah cluster akhir sebagai output. Jika algoritma diperlukan untuk menghasilkan cluster K maka akan ada K awal dan K akhir. Metode K-Means akan memilih pola k sebagai titik awal centroid secara acak. Jumlah iterasi untuk mencapai cluster centroid akan dipengaruhi oleh calon cluster centroid awal secara random dimana jika posisi centroid baru tidak berubah. Nilai K yang dipilih menjadi pusat awal, akan dihitung dengan menggunakan rumus Euclidean Distance yaitu mencari jarak terdekat antara titik cen- troid dengan data/objek. Data yang memiliki jarak pendek atau terdekat dengan centroid akan membentuk sebuah cluster . Metode ini memiliki kemampuan mengelompokkan data dalam jumlah besar dengan waktu yang cepat dan efisien. K-Means dijalankan secara independen dengan inisialiasi yang berbeda sehingga menghasilkan kelompok akhir yang berbeda.[5] Berikut ini langkah-langkah dalam menentukan metode K-Means : 1. Tentukan k sebagai jumlah cluster yang akan dibentuk
2. Tentukan k Centroid (titik pusat cluster ) awal secara acak/random.
3. Hitung jarak setiap objek ke masing-masing centroid dari masing-masing cluster. Untuk menghitung jarak antara objek dengan centroid dapat menggunakan Euclidian Distance 4. Alokasikan masing-masing objek ke dalam centroid yang paling dekat
5. Tentukan titik pusat cluster terbaru dengan menghitung rata-rata dari data yang memilih pusat cluster yang sama.
6. Ulangi langkah 3 jika posisi pusat cluster baru dan lama tidak sama
Metode clusstering dilakukan dengan tujuan untuk menjelaskan lebih detail tata cara menghitung klasterisasi. Kriteria  yang  dijadikan  parameter  untuk  klasterisasi  gejala  virus  covid-19  di  Wilayah  Kabupaten  Lamongan diantaranya : ODP (Orang Dalam Pantuan), PDP (Pasien Dalam Pantauan), Pasien positif, Pasien sembuh, Pasien meninggal.
Analisis cluster merupakan teknik analisis data yang bertujuan untuk mengelompokan individu/objek ke dalam beberapa kelompok yang memiliki sifat berbeda antar kelompok, sehingga individu/objek yang terletak dalam satu kelompok akan mempunyai sifat relatif sama. proses pengelompokan objek berdasarkan informasi yang diperoleh dari data yang menjelaskan hubungan antar objek dengan prinsip untuk memaksimalkan kesamaan antar anggota satu kelas dan meminimumkan kesamaan antar kelas/ cluste r.
Penggunaan data uji berupa tabel yang memiliki komponen tabel penyusun yang memiliki 5 atribut, yaitu nama Kecamatan yang ada di Kabupaten Lamongan dan status pasien Covid-19, diantaranya positif, sembuh, meninggal, dan aktif. Dimana data uji tersebut dapat dilihat pada tabel II di bawah ini.
TABEL II Data  Uji Virus Covid-19 di Kab Lamongan
No Kecamatan ODP PDP Positif Sembuh Meninggal Aktif 1 Lamongan 258 4 321 288 13 21 2 Deket 125 3 129 114 8 7 3 Sukodadi 135 3 85 71 10 4 4 Paciran 134 3 116 96 15 5 5 Maduran 50 0 38 33 3 2 6 Turi 112 5 85
76 2 7 7 Solokuro 36 2 23 23 0 0 8 Karangbinangun 43 0 38 33 3 2 9 Kedungpring 54 5 39 38 0 1 10 Sugio 55 3 79 70 3 6 11 Karanggeneng 73 5 54 46 3 5 12 Glagah 72 3 79 73 3 3 13 Brondong 137 3
84
66 13 5 14 Kembangbahu 116 5 49
44 4 1 15 Pucuk 57 5 44 34 7 3 16 Kalitengah 45 0 31
31 0 0 17 Babat 151 8 154
135 11 8 18 Sekaran 67 2
51
44 7 0 19 Bluluk 7 1 18
17 0 1 20 Sambeng 32 5
26
22 2 2 21 Sarirejo 20 1 33
32 0 1 22 Sukorame 9 0 7
3 3 1
23 Laren 55 1
24
20 3 1 24 Mantup 59 1 44
38 3 3
25 Modo 48 5 26
25 0 1
26 Tikung 75 0 79
72 3 4 27 Ngimbang 29 6
41
36 0 5

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 325 – 335
Dari tabel II diatas maka, dilakukan pengelompokan berdasarkan jumlah cluster atau kelompok menjadi empat cluster yaitu: 1. Cluster kategori penyebaran zona merah C1
2. Cluster kategori penyebaran zona orange C2
3. Cluster kategori penyebaran zona kuning C3
4. Cluster kategori penyebaran zona hijau C4
Centroid awal ini adalah data yang menjadi titik pusat cluster pertama dalam menentukan analisa tingkat pesebaran virus corona di Kabupaten Lamongan. Dari data uji pada tabel.2 di dapat perhitungan iterasi dengan metode K-Means sebagai berikut:

## Iterasi ke-1
Pada iterasi I ditentukan terlebih dahulu nilai centroid awal / titik pusat awal. Dalam kasus ini, nilai c en- troid awal yang digunakan adalah 3(tiga) record data yang dipilih secara acak dari Tabel 2. Penentuan centroid awal terdapat di tiga (3) Kecamatan di Wilayah Kabupaten Lamongan yang terdiri dari Kecamatan Lamongan, Babat, dan Sambeng. Dari penentuan centroid awal tersebut bisa di lihat pada tabel III dibawah ini.
TABEL III
Nilai Centroid awal Iterasi I No Kecamatan ODP PDP Positif Sembuh Meninggal Aktif 1 Lamongan 258 4 321 288 13 21 2 Babat 151 8 154 135 11 8 3 Sambeng 32 5 26 22 2 2
Untuk hasil perhitungan jarak pada Iterasi I dapat dilihat pada tabel IV dibawah ini.
Tabel IV

## Hasil Perhitungan Jarak Iterasi I
C1 C2 C3 C4 JARAK TERDEKAT 0 245,7295261 455,9813593 456,6026719 C1 287,1724221 42,64973622 169,431402 169,7822134 C2 340,8870781 98,32090317 129,4565564 128,2575534 C2 303,9325583 59,48108943 156,8629975 156,7258753 C2 432,9872977 188,2790482 24,79919354 24,04163056 C4 345,1941483 99,85990186 115,5941175 115,0347774 C2 456,6026719 211,9976415 6,244997998 0 C3 436,3931713 192,1249593 20,29778313 20,76053949 C3 428,1483388 183,2484652 29,69848481 29,06888371 C4 380,5496025 139,3520721 77,76245881 79,47326595 C4 402,2238183 156,9108027 56,52433104 55,96427432 C4 371,7593308 128,2341608 84,36824047 85,15280383 C3 343,3656943 101,5332458 129,3174389 128,0468664 C2
Hasil pembentukan cluster berdasarkan aturan jika c1<c2, c1<c3, dan c1<c4 maka cluster 1, jika c2<c1, c2<c3,  dan  c2<c4  maka cluster 2,  dan  jika  c3<c1,  c3<c2,  dan  c3<c4  maka  termasuk cluster 3,  jika  c4<c1, c4<c2,  dan  c4<c3  maka  termasuk cluster 4.  Perhitungan  nilai  total cost iterasi  I  =  0  +  42,6497362  + 129,4565564 + 156,7258753 + 188,2790482 + 345,1941483 + 115,5941175 + 0 + 20,29778313 + 428,1483388 + 139,3520721 + 55,96427432 + 101,43322458 + 129,3174389 = 34,516,710
Setelah diketahui anggota tiap-tiap cluster , kemudian pusat cluster baru dihitung berdasarkan data anggota tiap-tiap cluster sesuai dengan rumus pusat anggota cluster . Sehingga diperoleh cluster baru bisa dilihat pada tabel V dibawah ini
TABEL V Cluster Iterasi Pertama ODP PDP POSITIF SEMBUH MENINGGAL C1 258 4 321 288 13 C2 132,3333 4,166667 108,8333 99 9,833333 C3 38 2,111111 44,44444 42,55556 1,888888889 C4 60 2,818182 38,45455 35,72727 2,727272727

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 325 – 335

## Iterasi ke-2
Pada iterasi II sama dengan Iterasi I ditentukan terlebih dahulu nilai centroid awal / atau titik pusat awal. Dalam kasus ini, nilai centroid awal yang digunakan adalah 4 (empat) record data yang dipilih secara acak dari Tabel 1 dan  nilai centroid awal  pada  Iterasi  II  berbeda  dengan  nilai centroid awal  yang  digunakan  pada  Iterasi  I.  Nilai centroid II bisa dilihat pada tabel 6 di bawah ini.

## TABEL VI
Nilai Centroid Awal Iterasi II ODP PDP POSITIF SEMBUH MENINGGAL C1 258 4 321 288 13 C2 132,3333 4,166667 108,8333 99 9,833333 C3 28,875 2,25 33,125 31,75 1,375 C4 64,25 2,666667 46,5 43,5 3
Dari nilai centroid iterasi ke-2 berikutnya adalah perhitungan untuk menentukan nilai jarak di setiap cluster, pada proses perhitungan jarak bisa dilihat pada tabel VII dibawah ini
TABEL VII Perhitungan Jarak Iterasi II C1 C2 C3 C4 JARAK TERDEKAT 0 310,705425 430,4102385 427,5329078 C1 287,1724221 30,80899938 144,6039696 140,4377147 C2 340,8870781 33,94889951 110,3312062 96,88525098 C2 303,9325583 9,28409651 133,8829396 126,0971014 C2 432,9872977 126,317831 15,75781404 10,42842588 C4 345,1941483 36,04896352 93,62085171 84,32365726 C2 456,6026719 150,0828474 29,15243304 31,38365746 C3 436,3931713 130,9880189 11,37139848 17,2554938 C3 428,1483388 121,2855904 17,61242623 7,694584099 C4 380,5496025 86,29906006 51,02589253 57,36666049 C3 402,2238183 94,22594 37,37910465 25,47061067 C4 371,7593308 71,46463766 58,91215247 58,3946379 C4 343,3656943 37,8663586 110,9007443 96,71150646 C2 391,5086206 82,44712107 78,25299257 57,78901455 C4 424,4620124 117,1801794 20,65262485 8,024237427 C4 442,3833179 135,7320685 19,26937292 17,84089579 C4 245,7295261 65,88268194 187,0245886 182,3032607 C2 411,0437933 103,2030092 30,2026079 17,13919476 C4 477,376162 175,0053173 47,62443296 59,60191707 C3 455,9813593 150,3834912 26,99748777 32,89276415 C3 452,5383962 151,1032575 23,47523151 40,59475236 C3 491,2931915 186,1993406 61,11717395 67,86033382 C3 448,1249826 138,9887085 34,264947 21,31212478 C4 421,2457715 114,0257037 21,12075835 7,933086577 C4 447,1453902 139,2833841 26,94805488 20,14780247 C4 370,287726 69,06659421 60,72321117 59,15101712 C4 438,2042903 136,9057867 10,67592242 31,82519412 C3

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 325 – 335
Tabel VII menampilkan hasil perhitungan jarak pada Iterasi II Hasil pembentukan cluster berdasarkan aturan jika c1<c2 dan c1<c3, c1<c4 maka cluster 1, jika c2<c1, c2<c3, dan c2<c4 maka c luster 2, dan jika c3<c1, c3<c2, dan c3<c4 maka cluster 3, c4<c1, c4<c2, dan c4<c3 maka cluster 3. Perhitungan total nilai cost pada Iterasi II = 0 + 30,80899938 + 126,0971014 + 126,317831 + 36,04896352 + 150,0828474  +  436,3931713  +  17,61242623  +  57,36666049  +  37,37910465  +  58,91215247  +  110,9007443  + 391,5086206  +  117,1801794  +  17,84089579  +  182,3032607  +  17,13919476  +  59,60191707  +  455,9813593  + 151,1032575  +  61,11717395  +  34,264947  +  7,933086577  +  20,14780247  +  59,15101712  +  31,82519412  = 79,804,324

## Iterasi ke-3
Untuk proses Iterasi ke-3, proses dari pengulangan iterasi yang ke satu yaitu untuk mencari perhitungan jarak pusat cluster hingga posisi data yang tidak mengalami perubahan, berikut hasil Iterasi ke-3 bisa dilihat pada tabel VIII di bawah ini.

## TABEL VIII
Iterasi Proses ke 8 Menentukan Jarak Cluster Wilayah C1 C2 C3 C4 JARAK TERDEKAT 0 310,705425 446,4793345 387,1902347 C1 287,1724221 30,80899938 159,7822499 100,1030027 C2 340,8870781 33,94889951 119,7787077 63,71769361 C2 303,9325583 9,28409651 147,1119942 87,22162084 C2 432,9872977 126,317831 14,70943079 46,20185163 C3 345,1941483 36,04896352 105,779806 46,28474698 C2 456,6026719 150,0828474 10,51917542 69,92813754 C3 436,3931713 130,9880189 10,45788479 50,5200728 C3 428,1483388 121,2855904 20,07689276 41,24250759 C3 380,5496025 86,29906006 69,10920083 29,36456647 C4 402,2238183 94,22594 46,77693491 15,7250684 C4 371,7593308 71,46463766 74,92622226 20,6384215 C4 343,3656943 37,8663586 119,7333775 64,90463116 C2 391,5086206 82,44712107 80,89638127 45,88693864 C4 424,4620124 117,1801794 24,4732263 37,78815197 C3 442,3833179 135,7320685 7,026189373 55,61424661 C3 245,7295261 65,88268194 202,0458123 142,1698907 C2 411,0437933 103,2030092 38,03301505 24,48015052 C4 477,376162 175,0053173 36,17925878 94,48956415 C3 455,9813593 150,3834912 10,22302332 70,00436474 C3 452,5383962 151,1032575 19,48468762 70,91975096 C3 491,2931915 186,1993406 45,82197146 105,895913 C3 448,1249826 138,9887085 19,42226807 61,49209514 C3 421,2457715 114,0257037 26,87689257 34,15568913 C3 447,1453902 139,2833841 11,28571385 60,03286124 C3 370,287726 69,06659421 76,33158069 20,44368959 C4 438,2042903 136,9057867 18,9041619 57,11051639 C3
Dari iterasi ke-2 dan iterasi ke-3 memiliki anggota yang sama maka tidak dilakukan untuk proses perulangan atau iterasi. Dari tabel 9 diatas di dapat hasil proses clustering yang mencapai nilai konvergen. Selanjutnya nilai kovergen  dilakukan  konversi  dari  variabel  C1,  C2,  C3  dan  C4,  agar  diperoleh  zona clusterisasi wilayah  yang terkena virus covid-19 di Wilayah Kabupaten Lamongan. Cluster Zonasi penyebaran Virus Covid-19 dapat dilihat pada Tabel IX.
Perancangan desain sistem penelitian ini dengan menggunakan diagram Alur Flowchart. Proses flowchart men- jelaskan tentang alur klasterisasi virus covid-19 di Wilayah Kabupaten Lamongan dengan menggunakan metode K-Means Clustering . [5] Pada proses clusterisasi dipilih titik pusat atau centroid secara acak, kemudian menghitung jarak  data  dengan  jarak centroid dengan menggunakan  rumus K-Means ,  dari  hasil  perhitungan  jarak  ditentukan lebih dekat ke cluster mana. Hasil dari iterasi kedua apakah ada perubahan, jika tidak ada, maka proses klasterisasi telah  selesai,  namun  jika  ada  perubahan  maka  akan  di  ulangi  kembali  untuk  mencari centroid secara  acak  atau secara random. Alur desain Flowchart dalam penelitian ini dapat di lihat pada gambar 1 dibawah ini.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 325 – 335

## Tabel IX
Cluster Zona Wilayah Penularan Virus Covid-19 di Kabupaten Lamongan
No Kecamatan Klasifikasi 1 Lamongan zona merah 2 Deket zona orange 3 Sukodadi zona orange 4 Paciran zona orange 5 Maduran zona kuning 6 Turi zona orange 7 Solokuro zona kuning 8 Karangbinangun zona kuning 9 Kedungpring zona kuning 10 Sugio zona hijau 11 Karanggeneng zona hijau 12 Glagah zona hijau 13 Brondong zona orange 14 Kembangbahu zona hijau 15 Pucuk zona kuning 16 Kalitengah zona kuning 17 Babat zona orange 18 Sekaran zona hijau 19 Bluluk zona kuning 20 Sambeng zona kuning 21 Sarirejo zona kuning 22 Sukorame zona kuning 23 Laren zona kuning 24 Mantup zona kuning 25 Modo zona kuning 26 Tikung zona hijau
27 Ngimbang zona kuning
Gambar. 1. Alur Flowchart Proses Clustering

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  implementasi  diberikan  fasilitas  pada tools yang  ada  di  Aplikasi  sistem clusterisasi untuk

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 325 – 335
penentuan zona penyebaran Virus Covid-19 di Wilayah Kabupaten Lamongan. Implementasi pada penelitian ini menggunakan Bahasa pemograman PHP dengan data base mysql, hasil implementasi pada penelitian ini.
Halaman  login  adalah  halaman  yang  pertama  kali  diakses  saat  membuka  sistem.  Sistem  ini  memiliki  dua pengguna  yaitu,  admin  dan  user.  Admin  diharuskan  melakukan  login  dengan  mengisi  username  dan  password, sedangkan user hanya bisa mengakses “Diagnosa Covid” tanpa login. Menu Login dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar. 2. Form Login Sistem
Halaman  beranda  admin  merupakan  halaman  pertama  kali  yang  muncul  setelah  admin  melakukan  login. Halaman beranda berisi beberapa menu dan submenu yang digunakan untuk melakukan olah data dan Klasterisasi Virus Covid-19 di Wilayah Kabupaten Lamongan. Halaman menu utama bisa dilihat pada gambar 3 dibawah ini.

## Gambar. 3. Tampilan Menu Utama Aplikasi
Halaman  parameter  merupakan  data  yang  digunakan untuk  melakukan perhitungan klasterisasi  menggunakan metode K-Means . Halaman parameter bisa dilihat pada gambar 4 dibawah ini.

## Gambar. 4. Menu Dataset
Halaman klasterisasi K-Means pada proses Iterasi ke-1 berisi tentang hasil perhitungan centroid 1, centroid 2, centroid 3 dan centroid 4 beserta nilai jarak terdekat terhadap centroid . Halaman menu perhitungan Iterasi Ke-1 bisa dilihat pada gambar 5 dibawah ini

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 325 – 335

## Gambar. 5. Proses Iterasi ke-1
Pada Iterasi Ke-1 di tentukan centroid awal 3 Kecamatan yang ada di Wilayah Kabupaten Lamongan terdiri dari Kecamatan Lamongan, Babat, Sambeng. Didapat zonasi penyebaran virus covid-19 di Kecamatan Lamongan yang terdiri pasien ODP (258), PDP (4), Positif (321), sembuh (288), dan meninggal (13), untuk Kecamatan Babat yang terdiri pasien ODP (151), PDP (8), Positif (154), sembuh (135), dan meninggal (11), sedangkan pada Kecamatan Sambeng didapat pasien ODP (32), PDP (5), Positif (26), sembuh (22), dan meninggal (2). Dari hasil iterasi ke-1 selanjutkan akan dilakukan proses iterasi yang ke-2.
Halaman klasterisasi K-Means pada proses Iterasi ke-2 berisi tentang hasil perhitungan centroid 1, centroid 2, centroid 3 dan centroid 4 beserta nilai jarak terdekat terhadap centroid . Halaman menu perhitungan Iterasi Ke-2 bisa dilihat pada gambar 6 dibawah ini.

## Gambar. 6. Proses Iterasi ke-2
Pada  proses  perhitungan  iterasi  ke-2  di  dapat  nilai centroid 1, centroid 2, centroid 3, centroid 4,  tidak  sama dengan nilai pada proses iterasi ke-1. Didapat nilai c1 yang terdiri pasien ODP (258), PDP (4), Positif (321), sembuh (288), dan meninggal (13), untuk nilai c2  yang terdiri pasien ODP (132,3333), PDP (4,166667), Positif (108,8333), sembuh (99), dan meninggal (9,833333), untuk nilai c3 didapat pasien ODP (28,875), PDP (2,25), Positif (33,125), sembuh (31,75), dan meninggal (1,375), sedangkan nilai c4 didapat pasien pasien ODP (64,25), PDP (2,666667), Positif (46,5), sembuh (43,5), dan meninggal (3). Dari hasil iterasi ke-2 selanjutkan akan dilakukan proses iterasi yang ke-3.
Selanjutnya  adalah  halaman  klasterisasi K-Means pada  proses  Iterasi  ke-3  berisi  tentang  hasil  perhitungan centroid 1, centroid 2, centroid 3 dan centroid 4 beserta nilai jarak terdekat terhadap centroid yang disebut sebagai iterasi pertama. Setelah proses perhitungan iterasi ke-3 dinyatakan tidak ada perubahan maka dinyatakan selesai, dan dilanjutkan dengan klik tombol proses iterasi selanjutnya untuk mencari klasterisasi zona di wilayah Lamongan menggunakan metode K-Means Clusstering . Proses perhitungan Iterasi ke.3 bisa dilihat pada gambar 7 dibawah ini.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 325 – 335

## Gambar 7. Proses Iterasi ke-3
Selanjutnya  adalah  Halaman  hasil  klasterisasi  dengan  menggunakan  metode K-Means berisi  tentang  hasil perhitungan klasterisasi menggunakan metode K-Means bisa dilihat pada ganbar 8 dibawah ini.
Gambar. 8. Hasil Klasterisasi K-Means

## IV K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa  Klasterisasi  virus  covid-19  di  Wilayah  Kabupaten  Lamongan  dengan menggunakan metode K-Means Clustering dapat berperan penting dalam mengklasifikasi  zona yang  tersebar di tingkat Kecamatan serta dapat mempermudah Gugus Tugas Percepatan Penanganan Covid-19 dalam menangani dan menanggulangi penyebaran Covid-19 berdasarkan tingkat cluster .

## D AFTAR P USTAKA
[1] Zaharah, Kirilova, G. I., & Windarti, A. (2020). Dampak wabah virus corona terhadap kegiatan belajar mengajar di Indonesia. Salam: Jurnal Sosial Dan Budaya Syar’i , 7 (3), 269–282. http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/salam/article/view/15104/0
[2] Ardiansyah, A. H., Nugroho, W., Alfiyah, N. H., Handoko, R. A., & Bakhtiar, M. A. (2020). Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Clustering untuk Menentukan Status Provinsi di Indonesia 2020. Seminar Nasional Inovasi Teknologi , 4 (3), 329–333.
[3] Di, M. K., Kota, D., & Bandung, K. (2020). Klasterisasi Sumber Penyebaran Virus Covid-19 dengan Menggunakan . 19 (02), 62–72.
[4] Putu, N., Merliana, E., & Santoso, A. J. (n.d.). Analisa Penentuan Jumlah Cluster Terbaik pada Metode K-Means . 978–979.
[5] Bu’ulolo, E., & Purba, B. (2021). Algoritma Clustering Untuk Membentuk Cluster Zona Penyebaran Covid-19. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 12 (1), 59–67. https://doi.org/10.31849/digitalzone.v12i1.6572
[6] Yustanti, W., Rahmawati, N., & Yamasari, Y. (2020). Klastering Wilayah  Kota/Kabupaten Berdasarkan Data Persebaran  Covid-19  Di Propinsi Jawa Timur dengan Metode K-Means . JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) , 4 (1), 1–9. https://journal.unesa.ac.id/index.php/jieet/article/view/8590
[7] Solichin, A., & Khairunnisa, K. (2020). Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means . Fountain of Informatics Journal , 5 (2), 52. https://doi.org/10.21111/fij.v5i2.4905
[8] Darmansah, D. D., & Wardani, N. W. (2021). Analisis Pesebaran Penularan Virus Corona di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 8 (1), 105–117. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i1.590
[9] Asroni, R. A. (2015). Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang. Ilmiah Semesta Teknika , 18 (1), 76–82.
[10] Sari, D. P. (2021). Implementasi Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Penyebaran Pandemi Covid-19 Di Sumatera Barat. CBIS Journal ,