30   Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322
E-ISSN 2503-2933

## Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Proses Pengelompokan Kasus Meninggal Dunia Covid-19 Di Indonesia
Asep Saepudin* 1 , Rizki Entis Sutisna 2 , Christina Juliane 3
Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Informatika dan Komputer LIKMI e-mail: 1 azharsaepudin5@gmail.com, 2 rizkientiss@gmail,com, 3 christina.juliane@likmi.ac.id

## Abstrak
Negara Indonesia masih bergelut dengan wabah covid-19 sampai saat ini, sama dengan negara lain di dunia. Jumlah kasus harian covid-19 di terus bertambah dengan seiring tingkat kesembuhan, akan tetapi tidak sedikit juga yang meninggal. Pemerintah Indonesia memberikan sosialisasi  kepada  masyarakat  untuk  melakukan  physical  distancing  guna  memutus  rantai penyebaran  covid-19  yang  tersebar  di  berbagai  wilayah  Indonesia.  Maka  dari  itu, pengumpulan data pasti banyak sekali, dari data yang banyak itu kita dapat melihat pola – pola menentukan  pengelompokan  penyebaran  covid-19  yang  dilakukan  berdasarkan  tes menggunakan  algoritma  k-means  clsutering.  Hasil  penelitian  yaitu  mengetahui  daerah  yang memiliki tingkat kasus meninggal dunia paling tinggi. Dan mengambil keputusan untuk daerah tingkat kasus meninggal tinggi maka termasuk kedalam zona merah dan harus segera diambil tindakan.
Kata kunci – Covid-19 , Clustering , Data Mining

## Abstract
The country of Indonesia is still struggling with the Covid-19 outbreak to date, the same as other countries in the world. The number of daily cases of covid-19 continues to grow along with the rate of cure, but not a few also die. The Indonesian government provides socialization to  the  public  to  carry  out  physical  distancing  to  break  the  chain  of  the  spread  of  COVID-19 which  is  spreading  in  various  parts  of  Indonesia.  Therefore,  there  must  be  a  lot  of  data collection, from that much data we can see patterns in determining the grouping of the spread of Covid-19 based on tests using the k-means clustering algorithm. The result of the research is to  know the  area  that  has the  highest death  rate.  And  making  decisions for  areas  with  a  high death rate will be included in the red zone and action must be taken immediately.
Keywords - Covid-19, Clustering, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
oronavirus adalah  kelompok  virus  yang  dapat  menyebabkan  penyakit  pada  hewan  atau manusia[1].  Beberapa  jenis coronavirus diketahui  menyebabkan  infeksi  saluran pernafasan  pada  manusia  mulai  dari  batuk,  flu  hingga  yang  lebih  serius  seperti Middle East Respiratory Syndrome (MERS) dan Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS). Dengan bertambahnya  kasus  kematian  yang  disebabkan  covid-19,  maka  perlu  adanya  tindakan  untuk C
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 30-37 E-ISSN 2503-2933 31
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
mencegah  kematian.  Pencegahan  dapat  dimulai  dari  diri  sendiri  seperti  menggunakan  masker dan patuh terhadap protokol kesehatan[2]. Tidak cukup dengan menjalankan prosedur kesehatan untuk  mencegah  penularan  dan  angka  kematian,  melainkan  bisa  menggunakan  teknologi  agar dapat  mengetahui  daerah  yang  memiliki  angka  kematian  tinggi.  Sehingga  dapat  dilakukan tindakan  atau  pengetatan  dan  pembatasan  kegiatan  masyarakat  sesuai  dengan  aturan  yang ditetapkan pemerintah.
Penggunaan teknologi data mining metode clustering dengan menggunakan algoritma K- Means,  maka  data  tersebut  dapat  dikelompokkan  berdasarkan  angka  kematian.  Sehingga teknologi  data  mining  dapat  membatu  berkontribusi  dalam  hal  mengolah  data.  Data  mining adalah kegiatan pengumpulan data atau menambang data, kemudian data tersebut diolah untuk menemukan pengetahuan, informasi, pola atau hubungan data yang berukuran sangat besar dan tidak dapat diukur [3,4]. Data mining tidak berdiri sendiri karena berkaitan dengan bidang ilmu lainnya seperti database, statistik, dan artificial intelligent . 1. Database –  merupakan  media  penyimpanan  data  yang  digunakan  dalam data  mining yang bersumber dari database tempat dimana data itu disimpan dan data tersebut digali atau dicari informasinya sehingga nanti akan digunakan untuk di olah ke proses selanjutnya.
2. Statistik  –  sebelum  pengambilan  keputusan,  penggunaan  statistik  diperlukan  dalam pengumpulan  data,  serta  pengambilan  sampel  data  dan  probabilitas.  Dalam  dunia data mining penentuan  sample  data,  cara  menganalisa,  dan  mempresentasikan output yang digunakan menggunakan teknik statistik.
3. Artificial intelligent – adalah sebuah kecerdasan buatan yang dapat membantu dalam proses data mining.
Menurut  Sani  susanto,  Dedy  suryadi(2010),Universitas  katolik  parahyangan,  berjudul “Pengantar  data  mining”  dalam  bukunya  menjelaskan  data  mining  adalah  salah  satu  tujuan untuk mencari pengetahuan yang berada didalam data yang sangat banyak[5].
Menurut  khasanah  Irene  Radius  Sarreta  (2021),  Cermati.com,  berjudul  “Data  mining: pengertian, fungsi, penerapan dan metode pengambilannya” data mining adalah proses mencari sebuah  data  yang  diinginkan  dari  sekumpulan  data  yang  sangat  banyak  untuk  mendapatkan informasi yang dapat digunakan dan bermanfaat[6].
Dalam  melakukan  suatu  penelitian  diperlukan  dukungan  dari  hasil  penelitian  terdahulu yang telah ada sebelumnya dan berkaitan dengan penelitian ini diantaranya yaitu:
Menurut Darmansah, Ni wayan Wardani (2021), Institut Teknologi Telkom Purwekerto, berjudul “Analisis Persebaran Penularan Virus Corona Di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering”. Dalam penelitian yang  mereka lakukan  menunjukan bagaimana menentukan tingkat persebaran covid-19 di daerah Jawa Tengah dengan menggunakan metode k-means clustering dan  dibagi  dibagi  menjadi  tiga cluster . Cluster pertama  dengan  kategori penularan  rendah  adalah  C0,  lalu cluster kedua  dengan  kategori  penularan  sedang  adalah  C1, dan  yang  ketiga  dengan  kategori  penularan  tinggi  adalah  C2.  Serta  perangkat  lunak  yang digunakan dalam pengolahan data adalah rapidminer studio 7.6 [7].
Penelitian  selanjutnya  dari  Desy  Noor  Permata  Saria,  YL.  Sukestiyarno  (2021), Universitas  Negeri  Semarang,  berjudul  “Analisis  Cluster  Metode  K-Means  pada  Persebaran kasus COVID-19 Berdasarkan Provinsi di Indonesia” Dalam penelitian mereka metode k-means clustering digunakan  untuk  mencari  data  tingkat  sebaran  kasus covid-19 dengan  hasil cluster tinggi,  sedang,  dan  rendah  pada  setiap  provinsi  di  Indonesia.  Dalam  penelitiannya mempertimbangkan beberapa aspek jumlah penduduk, kepadatan penduduk, pasien yang postif covid-19 ,  pasien  yang  sembuh,  dan  pasien  yang  meninggal  dunia.  Lalu  perangkat  lunak  yang digunakan untuk melakukan analisis data adalah software SPSS staristics [8].
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Dina  Tri  Utari  (2021),  Universitas  Islam  Indonesia, berjudul  “Analisis  Karakteristik  Wilayah  Transmisi  Covid-19  Dengan  Menggunakan  Metode
32 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 30-37 E-ISSN 2503-2933
Clustering”  dalam  penelitiannya  bertujuan  untuk  mencari  informasi  kasus  positif  covid-19 berdasarkan jenis transmisi covid-19 di wilayah bali. Hasil dari penelitian menunjukan transmisi dapat dikelompokkan menjadi empat cluster yang masing-masing memiliki karakteristik, untuk pembatasan transmisi lokal atau perjalanan di dalam negeri termasuk pada cluster satu, dua, dan tiga.  Sedangkan  pembatasan  transmisi  lokal  untuk  perjalanan  ke  luar  negeri  termasuk  pada cluster empat[9].
Menurut  penelitian  Hasrif  SY,  Rismayani,  Asrul  Syam(2019),  STMIK  Dipanegara Makasar,  yang  berjudul  “Data  mining  menggunakan  algoritma  K-means  pengelompokan penyebaran  diare  di  kota  makasar”  K-Means  Clustering  merupakan  metode  clustering  non hirarki  yang  membagi  data  kedalam  kelompok  atau  cluster  berdasarkan  data  yang  memiliki karakteristik yang sama[10].
Pada  penelitian  (7–10)  telah  membahas  persebaran  codid-19  di  indonesia  namun  ada beberapa keukurangan yang harus diperbaiki yaitu belum menerapkan keputusan zonasi terkait hasil  dari  pengolahan  data.  Serta  cakupan  wilayah  yang  kurang  luas.  Maka  dari  itu  jurnal  ini dibuat  untuk  memudahkan  pengambilan  keputusan  zonasi  covid-19  dengan  menggunakan algoritma K-Means Clustering.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam proses pengolahan data dan referensi dari teknik analisis yang digunakan adalah clustering dan dilakukan proses pemilihan data dalam jumlah besar yang bersumber  dari dataset  online  Kaggle.com ,  mengenai  penyebaran covid-19 di  Indonesia  pada tahun  2020  sampai  dengan  tahun  2021.  Kemudian  dilakukan  sortasi  dan  pembersihan  agar tersusun sesuai dengan kebutuhan penelitian yaitu dengan 20.683 data dan 2 atribut penelitian.
Untuk software yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah rapidminer untuk  membantu proses data mining mulai dari tahap proses hingga nanti menjadi hasil sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik(9).
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 30-37 E-ISSN 2503-2933 33
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 1. Flowchart Penelitian Cluster K-Means
Pada gambar 1 merupakan langkah-langkah atau flowchart dalam penelitian ini, tentu saja langkah awal yang dilakukan adlaah mengumpulkan data-data yang nantinya akan diolah serta pengolahan  data  menggunakan  perangka  lunak rapidminer .  Setelah  data  valid  maka  data tersebut  akan  di  uji  dengan  metode k-means yang  hasil  akhirnya  akan  berupa cluster untuk mengetahui hasil wilayah dalam penelitian ini.
34 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 30-37 E-ISSN 2503-2933
Asep , et., al [ Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Proses Pengelompokan Kasus Meninggal Dunia Covid-19 di Indonesia]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
(Sumber: Penulis)

## Gambar 1. Proses Metode Clustering
Pada gambar 1 merupakan proses yang dilakukan ketika menggunakan metode clustering dengan aplikasi rapid miner berikut langkah – langkah yang dilakukan : 1. Proses pertama, dataset yang masih berupa format excel dimasukan ke dalam aplikasi rapid miner untuk nantinya dapat dibaca oleh aplikasi.
2. Pada tahap kedua, dilakukan filter example yang bertujuan untuk menyaring data meninggal dunia serta membuang data yang tidak digunakan atau tidak valid , sehingga nantinya dapat memudahkan dalam pengolahan data.
3. Selanjutnya tahap ketiga, nominal to numerical adalah untuk mengkonversi data yang masih format nominal diubah ke numerical .
4. Lalu pada tahap 4, dilakukan remove duplicates untuk menghapus data yang sama atau duplikat, sehingga ketika diproses tidak ada data yang sama atau ganda.
5. Kemudian tahap 5, multiply bertujuan untuk membagi pengujian ke setiap clustering dengan jumlah K yang berbeda, maka dari itu sudah dilakukan pengelompokan sesuai cluster masing – masing.
6. Dan yang terakhir, performance digunakan untuk mengetahui nilai dari davies bouldin yang paling rendah, maka cluster tersebut yang akan digunakan sebagai acuan data yang digunakan pada penelitian ini.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 30-37 E-ISSN 2503-2933 35
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
(Sumber: Penulis)
Gambar 2. Hasil dari Proses Clustering
Terlihat  pada  gambar  2  hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  terbagi  menjadi beberapa cluster yaitu: 1. Peringkat pertama, berada di cluster_01 yaitu daerah Jawa Tengah dan Jawa Timur.
2. Peringkat kedua, berada di cluster_02 yaitu daerah DKI Jakarta dan Jawa Barat.
3. Peringkat  ketiga,  berada  di cluster_04 yaitu  daerah  Banten,  Sumatera  Utara,  Sumatera Selatan, Kalimantan Timur, Riau, Bali, Lampung dan Daerah Istimewa Yogyakarta.
4. Peringkat keempat, berada di cluster_05 yaitu daerah Sulawesi Selatan, Kalimantan Selatan, Sulawesi  Utara,  Aceh,  Riau,  Sumatera  Barat,  Sulawesi  Tengah,  Kalimantan  tengah,  Nusa Tenggara Timur, Kepulauan Riau, Kepulauan Bangka Belitung dan Kalimantan Barat.
5. Peringkat kelima, berada di cluster_0 yaitu daerah Jambi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dimulai  dari  pendahuluan  sampai  dengan hasil  serta  pembahasan  dan  kesimpulan  dari  penelitian  yaitu  Alogaritma K-Means  Clustering dapat diterapkan dalam pembentukan cluster wilayah tingkat meninggal dunia akibat covid-19 khususnya  di  Indonesia,  disimpulkan  bahwa  hasil  dari  penelitian  menunjukan  cluster_01 menjadi  wilayah  dengan  tingkat  meninggal  dunia  paling  tinggi  yaitu  daerah  Jawa  Timur  dan Jawa  Tengah  ditetapkan  sebagai  zona  merah.  Maka  dari  itu  pemerintah  Indonesia  harus meningkatkan kewaspadaan dan prokes pada daerah tersebut.
36 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 30-37 E-ISSN 2503-2933

## 5. SARAN
Peneliti  menyadari  keterbatasan  pengetahuan  yang  dimiliki,  namun  peneliti  mencoba memberikan saran yang mungkin nantinya dapat membangun, antara lain:
1. Penelitian  ini  masih  menggunakan  satu  perangkat  lunak  yaitu rapidminer apabila  diolah dengan perangkat lunak yang lain dapat memberikan hasil yang berbeda.
2. Penelitian ini hanya membahas tingak meninggal dunia yang disebabkan oleh covid-19.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengunacapkan terima kasih kepada teman-teman dan dosen dari STMIK LIKMI yang telah memberi semangat dan dukungan yang membantu terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Unicef. Coronavirus [Internet].  2021  [dikutip  9  April  2022].  Tersedia  pada: https://www.unicef.org/indonesia/id/coronavirus
[2]   Mulyadi M. Partisipasi Masyarakat Dalam Penanganan  Penyebaran COVID-19. Bidang Kesejahteraan Sosial Info Singkat. XII(april 2020).
[3]   Binus.  Clustering  [Internet].  2021  [dikutip  17  April  2022].  Tersedia  pada: https://socs.binus.ac.id/2017/03/09/clustering/
[4] Definisi  Fungsi  Metode  dan  Penerapan  Data  Mining  [Internet] .  2022  [dikutip  17  April 2022]. Tersedia pada: https://idcloudhost.com/apa-itu-data-mining-definisi-fungsi- metode-dan-penerapannya/
[5]   Susanto    Sani,  Suryadi    Dedi. Pengantar  Data  Mining. Nikodemus  WK.  Andi Yogyakarta; 2010.
[6]   Radius  Sarreta  I. Data  Mining:  Pengertian,  Fungsi,  Penerapan,  dan  Metode Pengambilannya.
Cermati.com [Internet]. 2021; Tersedia pada:
https://www.cermati.com/artikel/data-mining-pengertian-fungsi-penerapan-dan-metode- pengambilannya
[7]   D, Wardani NW. Analisis Pesebaran Penularan Virus Corona di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering . VIII:105–17.
[8]   D.  N.  P  S,  Y  S. Analisis  Cluster  Dengan  Metode  K-Means  pada  Persebaran  Kasus COVID-19  Berdasarkan  Provinsi  di  Indonesia ,"  PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika,.
[9]   D.  T.  U. Analisis  Karakteristik  Wilayah  Transmisi  Covid-19  Dengan  Menggunakan Metode KMeans Clustering.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 30-37 E-ISSN 2503-2933 37
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[10]   SY  H,  Rismayani,  Syam  A. Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Pengelompokan Penyebaran Diare di Kota Makassar. Prosiding Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi. 2019;VII:73–82.