Jurnal Media Teknik & Sistem Industri Vol. 5 (no. 1) (2021) hal. 25 – 32 http://jurnal.unsur.ac.id/JMTSI e-issn: 2581-0561

## Analisis Karakteristik Wilayah Transmisi Covid-19 dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering
Dina Tri Utari 1*
1 Program Studi Statistika Universitas Islam Indonesia Jl. Kaliurang Km 14.5 Sleman Yogyakarta
1* dina.t.utari@uii.ac.id

## Characteristics Analysis of Covid-19 Transmission Area Using the K-Means Clustering Method
Dikirimkan :  02, 2021.  Diterima: 03, 2021.  Dipublikasikan : 03, 2021.
Abstract — Since the beginning of 2020, Indonesia has become one of the countries affected by the Covid-19 pandemic. Various efforts have been made by the government to prevent wider disease transmission. Large- scale social restrictions are one of the efforts that have been made by the Government. Bali Province is one of the areas where there are quite a lot of community activities, considering that Bali is a tourist destination that is in great demand by local and foreign tourists. This study aims to see the incidence of positive cases of Covid- 19 based on the type of Covid-19 transmission that has occurred in all areas of Bali, so that the mitigation design can be adjusted based on the characteristics of the source of infection in various existing areas. The results  show  that  based  on  the  transmission  source,  it  can  be  grouped  into  four  clusters  that  have  their respective characteristics. The proposed mitigation strategies include restrictions on local transmission and domestic travel for areas in clusters 1, 2, and 3. Meanwhile, restrictions on local transmission and overseas travel are in the 4th cluster.
Keywords — covid-19, K-Means clustering, profiling, risk mitigation.
Abstrak— Sejak awal tahun 2020, Indonesia menjadi salah satu negara terkena pandemi Covid-19. Berbagai upaya telah dilakukan oleh pemerintah untuk mencegah transmisi penyakit yang lebih luas. Pembatasan sosial berskala besar menjadi salah satu upaya yang telah dilakukan oleh Pemerintah. Provinsi Bali merupakan salah satu wilayah yang cukup banyak terjadi aktivitas masyarakat, mengingat Bali merupakan kawasan destinasi wisata  yang  banyak  diminati  wisatawan  lokal  maupun  mancanegara.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat kejadian  kasus  positif  Covid-19  berdasarkan  jenis  transmisi  Covid-19  yang  terjadi  di  seluruh  wilayah  Bali, sehingga rancangan mitigasi dapat disesuaikan berdasarkan karakteristik sumber infeksi di berbagai wilayah yang  ada.  Hasil  menunjukkan,  bahwa  berdasarkan  sumber  transmisi  dapat  dikelompokkan  menjadi  empat cluster yang  memiliki  karakteristik  masing-masing.  Usulan  strategi  mitigasi  yang  diberikan  antara  lain pembatasan transmisi lokal dan perjalanan dalam negeri untuk wilayah yang berada pada cluster 1, 2, dan 3. Sedangkan pembatasan transmisi lokal serta perjalanan luar negeri pada cluster ke-4. Kata kunci — covid-19, K-Means clustering , profiling, mitigasi risiko

## I. P ENDAHULUAN
Sejak  awal  tahun  2020,  Indonesia  menjadi salah  satu  negara  terkena  pandemi  Covid-19. Indonesia  melalui  Satuan  Tugas  Covid-19 berusaha  untuk  melakukan  pendataan  maupun mitigasi  risiko  penularan  untuk  mencegah terjadinya kasus yang lebih banyak.
Peningkatan  kasus  Covid-19  yang  melebihi kapasitas sumber daya medis membuat
penanganan  kasus  menjadi  lebih  lama.  Hingga tanggal  9  September  2020,  tercatat  pasien  yang masih  dalam  perawatan  berjumlah  1.196  orang. Sementara, mereka yang masih mendapat perawatan  di  rumah  sakit  sebanyak  668  orang. Jumlah  tempat  tidur  yang  tersedia  di  55  rumah sakit rujukan Covid-19 di Bali sebanyak 778 kasur. Dari  jumlah  kasus  dan  ketersediaan  tempat  tidur khusus  pasien  Covid-19,  rumah  sakit  di  Bali
terancam  penuh  jika  terjadi  kasus  Covid-19  terus bertambah [1].
Keterbatasan  kapasitas  sumber  daya  medis tidak hanya pada peralatan medis dan isolasi atau ruang rawat inap, tetapi juga dari segi tenaga medis dan dokter. Tim Mitigasi Ikatan Dokter Indonesia (IDI) melaporkan pembaruan data kematian tenaga medis akibat Covid-19. Sejak Maret sampai akhir Desember 2020, sebanyak 504 tenaga medis wafat terinfeksi Covid-19. Terdapat 11 provinsi dengan kematian  tenaga  medis  dan  kesehatan  tertinggi mencakup Jawa Timur, DKI Jakarta, Jawa Tengah, Sumatra  Utara,  Jawa  Barat,  Sulawesi  Selatan, Banten,  Bali,  Nanggroe  Aceh  Darussalam, Kalimantan Timur, dan DI Yogyakarta [2]. Berbagai upaya telah dilakukan oleh
Pemerintah  Indonesia  melalui  Badan  Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) untuk menanggulangi  masalah  Covid-19,  salah  satunya dengan  mengimpor alat  kesehatan, alat  kesehatan diagnostik in  vitro dan  perbekalan  kesehatan rumah tangga yang digunakan untuk mitigasi [3].
Selain  itu  upaya  yang  telah  dilakukan  oleh pemerintah  untuk  mencegah  transmisi  penyakit yang  lebih  luas  antara  lain  dengan  menerapkan pembatasan  sosial  berskala  besar  dan  memonitor wilayah-wilayah  yang  banyak  terjadi  migrasi penduduk  lokal  maupun  asing.  Provinsi  Bali merupakan  salah  satu  wilayah  di  Indonesia  yang cukup  banyak  terjadi  migrasi  baik  warga  lokal maupun  asing,  mengingat  Bali  merupakan kawasan destinasi wisata yang populer. Walaupun Bali tidak termasuk dalam provinsi dengan  kasus positif  Covid-19  tertinggi  di  Indonesia,  namun dengan maraknya wisatawan yang tetap berpergian ke  Bali  di  tengah  pandemi  Covid-19  yang  terjadi membuat  masyarakat  Bali  maupun  pemerintah provinsi  tetap  waspada  terhadap  penambahan kasus  baru  yang  bersumber  dari  perjalanan masyarakat dari maupun ke Bali.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat kejadian kasus positif Covid-19 berdasarkan jenis transmisi yang terjadi di seluruh wilayah Bali. Jika sumber  penularan  terbesar  dapat  diketahui  sejak dini,  maka  pemerintah  Provinsi  Bali  dapat mengambil  tindakan  tegas  untuk  menekan  angka penambahan  kasus  positif  Covid-19  dengan membatasi  kegiatan  atau  perjalanan  masyarakat baik  yang  akan  masuk  maupun  keluar  Bali.  Oleh karena itu diharapkan penelitian ini dapat menjadi rekomendasi  bagi  pihak  terkait  untuk  dapat merancang  kebijakan  atau  strategi  mitigasi  yang sesuai  dengan  karakteristik  penularan  di  setiap wilayah.
Metode  yang  digunakan  untuk  mengetahui karakteristik  wilayah  transmisi  Covid-19  di  Bali adalah K-Means  clustering . Clustering bertujuan
untuk mengelompokkan objek ke dalam cluster di mana  data  dalam  satu  kelompok  mempunyai karakteristik  yang  sama  satu  sama  lainnya  dan mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  dengan data  yang  ada  di  dalam  kelompok  yang  lain. Dengan  kata  lain,  metode  ini  berusaha  untuk meminimalkan variasi antar data yang ada di dalam suatu cluster dan  memaksimalkan  variasi  dengan data yang ada di cluster lainnya. K-Means adalah algoritma  pengelompokan  dalam  bidang data mining . Metode ini digunakan untuk menganalisis cluster dan  memiliki  efisiensi  tinggi  pada pembagian data terutama dalam dataset besar [4].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah jumlah kasus positif  Covid-19 pada setiap wilayah  kabupaten/kota  di  Bali  berdasarkan sumber penularan yang dilaporkan pada tanggal 19 Januari  2021  dari website Provinsi  Bali  Tanggap Covid-19  [5].  Sumber  penularan  yang  dimaksud terdiri dari tiga jenis yaitu Riwayat Perjalanan Luar Negeri (PPLN), Riwayat Perjalanan Dalam Negeri (PPDN),  dan  Riwayat  Transmisi  Lokal  (TL)  [5]. Jumlah  kasus  positif  di  Bali  berdasarkan  ketiga jenis penularan tersebut sampai tanggal 19 Januari 2021 adalah sebanyak 21.929 kasus.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri  dari  tiga  tahap  yaitu  statistika  deskriptif, analisis cluster  K-Means ,  dan  profilisasi  hasil cluster . Alur penelitian ditunjukkan pada Gambar 1 berikut.
A. Analisis Clustering
Analisis cluster membagi data menjadi kelompok ( cluster ) yang bermakna, berguna, atau keduanya. Jika kelompok  yang  bermakna  adalah  tujuan  dari  analisis cluster , maka cluster harus menangkap struktur alami data.  Analisis cluster mengelompokkan  objek  data berdasarkan  hanya  pada  informasi  yang  ditemukan dalam  data  yang  mendeskripsikan  objek  dan hubungannya.  Tujuannya  adalah  agar  objek-objek dalam suatu kelompok menjadi serupa atau terkait satu sama  lain  dan  berbeda  dari  atau  tidak  terkait  dengan objek dalam kelompok lain [6].
B. Algoritma K-Means K-Means adalah teknik cluster partisional berbasis prototipe  yang  mencoba  menemukan  jumlah cluster ( K )  yang  optimal,  yang  diwakili  oleh  sentroidnya.
Langkah-langkah dalam algoritma K-Means dijelaskan oleh Tabel I [6].
T ABEL I ALGORITMA K-MEANS No Langkah 1 Pilih titik K sebagai sentroid awal 2 Ulangi 3 Bentuk K cluster dengan menetapkan setiap titik ke sentroid terdekatnya
4 Hitung ulang sentroid dari setiap cluster
5 sampai centroid tidak berubah
Pada  langkah  pertama,  ditunjukkan  pada  Gambar 2(a), titik ditetapkan ke sentroid awal, yang semuanya berada  dalam  kelompok  titik  yang  lebih  besar.  Pada contoh ini, digunakan mean sebagai sentroid. Setelah titik  ditetapkan  ke  sentroid,  sentroid  tersebut kemudian  diperbarui.  Gambar  untuk  setiap  langkah menunjukkan  sentroid  pada  awal  langkah  dan penetapan titik-titik ke sentroid tersebut. Pada langkah kedua, titik ditetapkan ke sentroid yang diperbarui dan sentroid diperbarui lagi.
Gambar 2 Menggunakan algoritma K-Means untuk menemukan tiga cluster dalam data sampel ([2])
Pada langkah 2, 3, dan 4 yang masing-masing ditunjukkan  pada  Gambar  2(b),  (c),  dan  (d),  dua sentroid bergerak ke kelompok kecil titik di bagian bawah  gambar.  Ketika  algoritma K-Means berhenti dalam Gambar 2(d) karena tidak ada lagi perubahan yang terjadi, sentroid telah mengidentifikasi  pengelompokan  titik  secara alami. Adapun tahapan dalam proses algoritma K- Means seperti ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 3 Flowchart algoritma K-Means ([7])
Keterangan:
1) Menentukan  banyak cluster yang  akan dibentuk.
2) Menentukan K sentroid  (titik  pusat cluster ) secara acak.
3) Menghitung jarak setiap data terhadap masing- masing sentroid menggunakan rumus
Euclidean berikut:
𝑊(𝐶 𝑘 ) = ∑ (𝑥 𝑖 − 𝜇 𝑘 ) 2 𝑥𝑖∈𝐶𝑘 (1)
di mana:
𝑥 𝑖 adalah titik data cluster 𝐶 𝑘 𝜇 𝑘 adalah nilai rata-rata dari titik yang ditetapkan ke cluster 𝐶 𝑘
4) Mengelompokkan  data  berdasarkan  jarak terdekat antara data dengan sentroid.
5) Menentukan  nilai  sentroid  yang  baru  dengan menghitung  rata-rata  dari cluster yang bersangkutan menggunakan persamaan (2):
𝐶 𝑘 = 1 𝑛𝑘 ∑ 𝑑 𝑖 (2)
di mana:
𝑛 𝑘 adalah jumlah data dalam cluster K 𝑑 𝑖 adalah jumlah nilai jarak yang masuk dalam masing-masing cluster
6) Melakukan  perulangan  dari  langkah  3–5 hingga  anggota  tiap cluster tidak  ada yang berubah.

## C. Jumlah Cluster Optimal
K-Means clustering mengharuskan  pengguna untuk  menentukan  jumlah cluster yang  akan dibuat.  Berikut  beberapa  metode  yang  digunakan untuk menentukan jumlah klaster yang optimal [8]:
1. Metode Elbow
Seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  sub-bab
sebelumnya  bahwa K-Means clustering
bertujuan untuk menentukan cluster
sedemikian rupa sehingga variasi total dalam cluster diminimalkan:
𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒(∑ 𝑊(𝐶 𝑘 ) 𝐾 𝑘=1 ) (3)
dimana 𝐶 𝑘 adalah cluster ke- k dan 𝑊(𝐶 𝑘 ) adalah variasi dalam cluster . Jumlah kuadrat total  dalam cluster (WSS)  mengukur kekompakan dari pengelompokan dan diharapkan nilainya sekecil mungkin. Berikut merupakan  algoritma  untuk  menentukan cluster yang  optimal  menggunakan  metode
Elbow :
a) Menghitung algoritma clustering (misalnya: K-Means clustering ) untuk nilai K yang berbeda. Misalnya dengan memvariasikan K dari 1 hingga 10
cluster .
b) Untuk setiap K , hitung nilai WSS.
c) Plot kurva WSS sesuai dengan jumlah cluster K .
d) Lokasi belokan ( elbow ) di dalam plot umumnya dianggap sebagai indikator jumlah cluster yang sesuai.
2. Metode Average Silhouette Metode Average Silhouette mengukur seberapa baik sebuah observasi dikelompokkan  dan  memperkirakan  jarak rata-rata  antar cluster .  Plot Silhouette menampilkan  ukuran  seberapa  dekat  setiap titik  dalam  satu cluster dengan  titik-titik  di cluster tetangga. Untuk setiap pengamatan 𝑖 , lebar siluet 𝑠 𝑖 dihitung sebagai berikut:
a) Untuk setiap pengamatan 𝑖 , hitung rata- rata  ketidaksamaan 𝑎 𝑖 antara 𝑖 dan semua  titik  lain  dari cluster tempat 𝑖 berada.
b) Untuk  semua cluster 𝐶 lainnya,  yang bukan  termasuk 𝑖 ,  hitung  perbedaan rata-rata 𝑑(𝑖, 𝐶) dari 𝑖 untuk  semua pengamatan 𝐶 .  Rata-rata  terkecil  dari 𝑑(𝑖, 𝐶) ini  didefinisikan  sebagai 𝑏 𝑖 = min 𝐶 𝑑(𝑖, 𝐶) .  Nilai 𝑏 𝑖 dapat  dilihat sebagai  ketidaksamaan  antara 𝑖 dan cluster tetangganya, yaitu cluster terdekat yang bukan miliknya.
c) Lebar siluet dari pengamatan 𝑖 didefinisikan dengan rumus:
𝑆 𝑖 = (𝑏 𝑖 − 𝑎 𝑖 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑎 𝑖 , 𝑏 𝑖 ) ⁄ (4) III. HA SIL P ENELITIAN
A. Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif digunakan untuk meringkas  data  secara  terorganisir  dengan menggambarkan  hubungan  antar  variabel  dalam suatu  sampel  atau  populasi.  Menghitung  statistik deskriptif merupakan langkah penting pertama saat melakukan  penelitian  dan  harus  selalu  dilakukan sebelum membuat perbandingan statistik inferensial  [9].  Statistik  deskriptif  untuk  variabel penelitian yang digunakan disajikan pada Tabel II.
Sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah jumlah kasus positif  Covid-19 pada setiap wilayah  kabupaten/kota  di  Bali  berdasarkan sumber penularan yang dilaporkan pada tanggal 19 Januari 2021 yang bersumber dari website Provinsi Bali Tanggap Covid-19 [4]. Jumlah kasus positif di Bali  berdasarkan  ketiga  jenis  penularan  yaitu Riwayat Perjalanan Luar Negeri (PPLN), Riwayat Perjalanan  Dalam  Negeri  (PPDN),  dan  Riwayat
Transmisi  Lokal  (TL)  sampai  tanggal  19  Januari 2021 adalah sebanyak 21.929 kasus.
T ABEL II STATISTIKA DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL

## PENELITIAN
Ringkasan Data PPDN PPLN TL Rata-rata 45 28 1920 Nilai Minimum 3 6 34 Nilai Maksimum 211 58 5806
Berdasarkan  Tabel  II,  dapat  disimpulkan  bahwa sumber penularan atau variabel Riwayat Perjalanan  Luar  Negeri  (PPLN)  menyumbangkan rata-rata  kasus  Covid-19  di  Bali  sebanyak  28 kasus. Kondisi yang hampir sama bersumber dari Riwayat Perjalanan Dalam Negeri (PPDN) dengan jumlah kasus hampir dua kali lipatnya. Sedangkan sumber  Transmisi  Lokal  (TL)  memberikan  rata- rata  terbesar  kasus  positif  Covid-19  di  Bali mencapai 1920 kasus. Hal yang sama juga terlihat dari  kasus  terbanyak  (maksimum)  dari  masing- masing  sumber  penularan,  TL  menjadi  sumber penularan  terbanyak  disusul  oleh  PPDN  dan PPDL.
T ABEL III

## JUMLAH KASUS POSITIF BERDASARKAN SUMBER PENULARAN PER KABUPATEN DI BALI
Kabupaten Jumlah Kasus Positif Berdasarkan Sumber Penularan PPDN PPLN TL Badung 53 30 4060 Bangli 6 58 985 Buleleng 17 41 1473 Denpasar 211 48 5806 Gianyar 65 30 2629 Jembrana 34 26 1238 Kab. Lainnya 58 6 118 Karangasem 16 23 1126 Klungkung 3 19 1028 Tabanan 28 21 2624 Warga Negara Asing 4 11 34
Tabel  III  menunjukkan  sebaran  kasus  positif Covid-19  di  beberapa  kabupaten  di  Bali berdasarkan  sumber  penularannya.  Berdasarkan data  yang  dilaporkan  pada website Provinsi  Bali Tanggap  Covid-19  kasus  yang  dilaporkan berdasarkan  wilayah  kabupaten  di  Bali  dan  juga Warga Negara Asing (WNA) yang tinggal di Bali. Oleh  karena  itu  terdapat  9  kapupaten  di  Bali,  1 kabubaten  lainnya,  dan  jumlah  kasus  positif khusus untuk WNA. Berdasarkan Tabel III terlihat bahwa kabupaten Denpasar memiliki jumlah kasus positif  terbanyak  yang  bersumber  dari  transmisi lokal  sebanyak  5.806  kasus.  Sedangkan  kasus positif  terbanyak  yang  bersumber  dari  Riwayat Perjalanan Dalam Negeri (PPDN) dan Luar Negeri (PPLN)  berturut-turut  terjadi  di  kabupaten Denpasar sebanyak 211 kasus dan Bangli sebanyak 58 kasus.
B. Analisis K-Means Clustering
Sebelum melakukan analisis K-Means
Clustering , terlebih dahulu akan ditentukan jumlah cluster optimal dengan menggunakan kriteria WSS dan Average Silhouette [10].

## Gambar 3 Metode WSS
Metode Elbow menggunakan nilai total WSS sebagai  penentu K optimalnya.  Dari  Gambar  4,
garis
mengalami
patahan
yang membentuk elbow atau siku pada saat K = 4 . Oleh karena  itu  dengan  menggunakan  metode  ini diperoleh K optimal  pada  saat  berada  di K  =  4 . Untuk menjadi pembanding, dilakukan uji Average Silhouette .
Gambar 4 Metode Average Silhouette
Berdasarkan  Gambar  5,  pendekatan  rata-rata nilai  metode Average  Silhouette untuk  menduga kualitas  dari cluster yang  terbentuk.  Semakin tinggi nilai rata-ratanya maka akan semakin baik. Berdasarkan  hasil  Gambar  5  dipeoleh  banyak cluster optimal yang terbentuk pada K = 4.
Gambar 6 berikut merupakan hasil plot cluster untuk  kasus  positif  Covid-19  di  beberapa kabupaten di Bali berdasarkan sumber penularan.
Gambar 5 Plot hasil K-Means Clustering
Gambar 6 menunjukkan hasil K-Means Clustering dengan jumlah K optimum sebanyak 4 berdasarkan hasil  dari  metode  WSS  dan Average  Silhouette . Terlihat bahwa dari empat cluster yang terbentuk terjadi ketidakseimbangan jumlah anggota cluster . Secara  sekilas, cluster dengan  jumlah  anggota yang  terdapat  perbedaan  yang  cukup  menonjol adalah cluster 2  (berwarna  hijau)  dan cluster 1 (berwarna merah). Lebih lanjut, distribusi anggota cluster akan dijelaskan pada Gambar 7.
Gambar 7 Distribusi Hasil Cluster
Gambar  7  menunjukkan  distribusi  anggota dari  masing-masing cluster .  Pada cluster 1 beranggotakan  hanya  satu  kabupaten  yaitu Denpasar, cluster 2  terdiri  dari  lima  kabupaten yaitu Jembrana, Klungkung, Karangasem, kabupaten  lainnya,  dan  warga  negara  asing. Sedangkan  kabupaten  Tabanan,  Badung,  dan Gianyar  masuk  ke  dalam  satu cluster yang  sama yaitu cluster 3. Sementara dua kabupaten  sisanya yaitu Bangli dan Buleleng berada pada cluster 4.

## IV. P EMBAHASAN
Proses clustering yang  telah  dilakukan menghasilkan  empat cluster yang  memiliki anggota  masing-masing.  Pada  konsep clustering , setiap  entitas  dikelompokkan  ke  dalam cluster berdasarkan kemiripan atributnya, sehingga setiap cluster memiliki  karakteristik  atau  profil  yang membedakan antara cluster satu dengan yang lain.
Pada  Tabel  IV  berikut  ditampilkan  ringkasan karakteristik setiap cluster yang teridentifikasi.
T ABEL IV
RINGKASAN KARAKTERISTIK HASIL CLUSTER Cluster Rata-rata PPDN Rata-rata PPLN Rata-rata TL 1 211 48 5806 2 23 17 708,80 3 48,67 27 3140,33 4 11,50 49,50 1229
Tabel  IV  menunjukkan  bahwa cluster 1 memiliki  jumlah  rata-rata  kasus  positif  Covid-19 tertinggi berdasarkan ketiga sumber dibandingkan dengan cluster lainnya,  sebaliknya cluster 2 menjadi cluster dengan kasus positif terendah baik yang  bersumber  dari  PPDN,  PPLN,  maupun  TL. Kasus  positif  tertinggi  pada cluster 3  bersumber dari TL dan PPDN, sedangkan pada cluster 4 yang menjadi sumber penularan tertinggi yaitu dari TL dan PPLN. Berdasarkan hasil
clustering
yang
teridentifikasi, rekomendasi strategi mitigasi yang dapat diberikan kepada pihak terkait adalah dengan memperketat  mobilitas  penduduknya  baik  yang melakukan  perjalanan  dari  dan  ke  luar  negeri maupun  dalam  negeri.  Terlebih  menerapkan protokol  kesehatan  yang  lebih  ketat  serta membatasi  aktivitas  masyarakat  karena  infeksi sudah terjadi di tengah masyarakat lokal (transmisi lokal).  Penyebaran  virus  berdasarkan  transmisi lokal  inilah  yang  menjadi  sumber  penularan Covid-19 tertinggi di Bali.

## V. K ESIMPULAN
Penyebaran  Covid-19  di  Provinsi  Bali  secara rata-rata disebabkan oleh aktivitas transmisi lokal. Meskipun  Bali  menjadi  destinasi  wisata  bagi warga  negara  asing,  namun  kasus  positif  yang disebabkan oleh perjalanan dalam negeri
berjumlah  lebih  banyak  dibanding  kasus  positif yang disebabkan oleh perjalanan luar negeri. Hasil penelitian  menunjukkan  terdapat  empat cluster yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda, sehingga  strategi  mitigasi  yang  diusulkan  perlu disesuaikan dengan karakteristik cluster .  Mitigasi risiko  infeksi  untuk cluster ke-1,  2,  dan  3  perlu difokuskan  pada  pembatasan  transmisi  lokal  dan perjalanan dalam negeri. Sedangkan mitigasi untuk cluster ke-4  perlu  difokuskan  pada  pembatasan transmisi lokal serta perjalanan luar negeri.

## R EFERENSI
[1]   CNN Indonesia, ”55 Rumah Sakit Rujukan Covid-19 di Bali Hampir  Penuh”,CNN  Indonesia,  9  September  2020.
[Online].
Available:
https://www.cnnindonesia.com/nasional/20200909150125- 20-544480/55-rumah-sakit-rujukan-covid-19-di-bali- hampir-penuh/. [Använd 19 January 2021].
[2]   Kabar24, ” 504 Tenaga Medis Wafat Akibat Virus Corona,
Desember Paling Tinggi”, Iim Fathimah Timorria, 2 January 2021. [Online]. Available: https://kabar24.bisnis.com/read/20210102/15/1337841/504- tenaga-medis-wafat-akibat-virus-corona-desember-paling- tinggi/. [Använd 19 January 2021].
[3]   Jakarta  Globe,  “Customs  Office  Simplifies  Import Requirements for Medical Equipment”, Mariska, D., 3 April 2020. [Online]. Available: https://jakartaglobe.id/news/customs-office-simplifies- import-requirements-for-medical-equipment/.  [Använd  19 January 2021].
[4]   Y. Yao, Y. Liu, Y. Yu, H. Xu, W. Lv, Z. Li, & X. Chen, ”An Effective SVM Algorithm Based on K-Means Clustering,”
Journal of Computers, 8(10), 2013.
[5]   P. Bali, ”Provinsi Bali Tanggap Covid-19,” Provinsi Bali, 2
March 2020. [Online]. Available:
https://infocorona.baliprov.go.id/.  [Använd  19  January 2021].
[6]   P.  N.  Tan,  M.  Steinbach,  A.  Karpatne  och  V.  Kumar, Introduction  to  Data  Mining  (Second  Edition),  New  York CIty: Pearson, 2019.
[7]   F. A. Hermawati, Data Mining, Yogyakarta: Penerbit ANDI,
2013.
[8]  J. A. Hartigan och M. A. Wong, ”Algorithm AS 136: A K- Means Clustering Algorithm,” Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), vol. 28, nr 1, pp. 100-108, 1979.
[9]  L. Kaufman och P. J. Pousseeuw, Finding Groups in Data: An  Introduction  to Cluster Analysis,  New  Jersey:  John Wiley & Sons, Inc., 1990.
[10]  P. Kaur, J. Stoltzfus och V. Yellapu, ”Descriptive statistics,” Int J Acad Med, pp. 60-63, 2018.