## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 48 − 55 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1003

## Penerapan Algoritma K-Means dan K-Medoid untuk Pengelompokkan Data Pasien Covid-19
Umairah Rizkya Gurning 1 , Mustakim 2
1,2 Puzzle Research Data Technology (Predatech), Faculty of Science and Technology
1,2 Department of Information System, Faculty of Science and Technology Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* umairahrizkyagurning@gmail.com, 2 mustakim@uin-suska.ac.id Submitted: 24/06/2021 ; Accepted: 29/06/2021 ; Published : 30/06/2021
Abstrak− Pada  akhir  2019  di  Wuhan,  Cina  telah  ditemukan  virus  baru  yaitu    Corona  Virus  Disease  2019.  Virus  ini menyebabkan masalah kesehatan yang serius dan ditetapkan sebagai pandemi sejak 11 Maret 2020. Menyebabkan kematian dan telah merenggunt ribuan nyawa. Virus ini menyebar sangat cepat dan dengan berbagai cara seperti kontak langsung dengan pasien, pelaku perjalanan, pemilik penyakit bawaan dan masih banyak penularan lainnya. Untuk mengurangi penyebaran virus ini,  pemerintah  telah  melakukan  berbagai  cara  seperti  social  distancing  dan  scrining  atau  swab  dadakan  di  pusat-pusat keramaian. Dikarenakan banyaknya jenis penularan dari virus ini, penelitian dilakukan untuk mengelompokkan kasus Covid- 19 di Kota Dumai. Harapannya, hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai gambaran pengelompokan data pasien Covid -19 dengan  menerapkan  K-Means  dan  K-Medoid  sebagai  algoritma  pengelompokan  berdasarkan  jenis  penularan,  usia,  jenis kelamin, paskes dan kecamatan. Berdasarkan dari penelitian ini, algoritma K-Means lebih optimal dibanding K-Medoid pada mengklasterisasi data pasien Covid-19 khususnya di Kota Dumai. Dibuktikan pada nilai terbaik DBI K-Means sebesar 0,139 dengan percobaan k = 4.
Kata Kunci: Klastering; Perbandingan; Covid-19; Davies Bouldin Index (DBI); K-Means; K-Medoid
Abstract −At the end of 2019 in Wuhan, China, a new virus was discovered, that is Corona Virus Disease 2019. This virus causes serious health problems and has  been declared as pandemic since March 11, 2020. It has caused death and claimed thousands of lives. This virus spreads very quickly and in various ways such as direct contact with patients, travelers, owners of  congenital diseases  and  many  other transmissions. To  suppress  the  spread  of this virus,  the  government  has  carried  out various  ways  such  as  social  distancing  and  screening  or  impromptu  swabs  in  crowded  centers.  Due  to  the  many  types  of transmission from this virus, this research was conducted to classify Covid-19 cases in Dumai City. It is hoped that the results of this study can be used as an illustration of the grouping of Covid-19 patient data by applying K-Means and K-Medoid as a grouping algorithm based on the type of transmission, age, gender, health services and district. Based on this research, the K- Means algorithm is more optimal than K-Medoid in classifying Covid-19 patient data, especially in Dumai City. It is proven that the best DBI K-Means value is 0.139 with k = 4.
Keywords : Clustering; Comparison; Covid-19; Davies Bouldin Index (DBI); K-Means; K-Medoid

## 1. PENDAHULUAN
Akhir 2019 di Wuhan, Cina telah ditemukan virus baru yaitu Corona Virus Disease 2019 atau Covid-19, kemudian menyebar ke seluruh dunia pada tahun 2020 dan menjadi masalah kesehatan yang serius [1][2][3]. World Health Organization  (WHO)  secara  resmi  menandai  Covid-19  sebagai  pandemi  pada  11  Maret  2020.  Ini  dikarenakan penyebarannya yang cepat ke seluruh dunia [4][5][6]. Covid-19 adalah virus mematikan, virus ini telah merenggut ribuan nyawa [6][7], menjadi pandemi global pada waktu kurang dari empat bulan dan menyerang  negara lain bahkan Indonesia [2][6][7][8].
Kasus Covid pertama di Indonesia dikonfirmasi pada Senin, 2 Maret 2020 yang dipublikasikan secara resmi oleh pemerintah melalui website resmi Kementerian Kesehatan Republik Indonesia [2]. Sejak saat itu pemerintah Indonesia terus mengumumkan kasus yang dikonfirmasi, pulih serta meninggal setiap harinya [1][9]. Di Indonesia, pertanggal 15 September 2021 telah mencapai 4,18 juta kasus dengan kasus kematian sebesar 140 ribu kasus [10], dan sudah tersebar ke semua provinsi di Indonesia. Provinsi Riau pertama kalinya mengkonfirmasi kasus Covid- 19 pada Hari Rabu, 18 Maret 2020 dan menjadi satu diantar sepuluh provinsi dengan tingkat tertinggi. Pekanbaru dan Dumai sebagai kota dengan kasus Covid tertinggi di Riau. Jumlah kasus Covid terkonfirmasi di kota Dumai mencapai 10.189 [11]. Penderita yang terkena virus Covid akan mendapatkan gangguan pernafasan ringan maupun berat  dengan gejala seperti, batuk kering, mudah Lelah, demam, sesak nafas, letih  dan penurunan nafsu makan [12][13]. Adapun penyebaran dari virus ini umumnya melalui kontak erat, terkena droplet pasien yang terinfeksi maupun menyentuh barang yang telah terkena droplet pasien [2][14].
Untuk  menghindari  penyebaran  Covid-19,  pemerintah  telah  melakukan  berbagai  cara  seperti  social distancing  dan  scrining  atau  swab  dadakan  di  pusat-pusat  keramaian  [2][7][15].  Selain  itu,  masyarakat  juga diharuskan  untuk  menaati  protokol  kesehatan  seperti  menjaga  jarak,  menggunakan  masker,  mencuci  tangan, menghindari  kerumunan  dan  menerapkan  hidup  sehat.  Dikarenakan  banyaknya  jenis  penularan  virus  Covid-19 maka diperlukan pengelompokan pasien berdasarkan jenis penularannya. Untuk melakukan pengelompokan dan menganalisis data yang berskala besar diperlukan sebuah algoritma data mining pengelompokan [16].
Data mining merupakan sebuah metode eksplorasi data berskala besar yang sebelumnya tidak ditemukan [17].  Data  mining  dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan,  prediksi  masa  depan,  pengelompokan  dan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 48 − 55 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1003
peramalan.  Metode  pada  data  mining  sangat  beragam  anatara  lain  Classiffication,  Estimation,  Clustering, Association dan Prediction. Clastering merupakan proses pengelompokan satu set pola yang diberikan pada suatu kelompok  data.  Teknik  pengelompokan  ini  di  lakukan  dengan  menentukan  pola  yang  sama  untuk  jenis  cluster yang  sama.  Metode  ini  menghasilkan  cluster-cluster  yang  sesuai  dengan  pola  kelompoknya.  Clustering mengelompokkan menjadi beberapa kategori berdasarkan kesamaan atribut. Tujuan dari metode ini adalah untuk mengetahui perbedaan antar kategori [18]. Pada metode Clustering data atau nilai yang ada belum memiliki target sehingga memerlukan prediksi ke kategori mana data itu akan masuk [19]. Pada saat ini, metode Clustering sudah sangat banyak seperti K-Means Clustering dan K-Medoids.
K-Medoids  pernah  digunakan  pada  penelitian  terdahulu  pada  pengelompokkan  penyebaran  Covid-19  di Indonesia menjadi 3 cluster, hasil cluster 1 sebanyak 1 wilayah, cluster 2 terdiri dari 2 wilayah dan 31 wilayah lainnya  di  cluster  ke-3  [15].   Penelitian  lainnya  pernah  dilakukan  pengelompokan  kasus  kematian Covid-19  di Benua Asia  denganK-Means,  yang menghasilkan empat negara dengan tingkat  tinggi, 4 negara tingkat  sedang dan 41 laainnya tingkat rendah [5]. Dan masih banyak penelitian lainnya.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnnya,  yang  membedakan  penelitian  ini  adalah  membandingan  dua algoritma pengelompokan yaitu K-Means dan K-Medoids serta dataset yang menjadi dasar pengelompokan adalah jenis penularan virus, usia, jenis kelamin, asal paskes dan kecamatan. Dengan menggunakan kedua algoritma ini, data yang dikelompokkan akan ditentukan pusat data dari setiap kelompoknya kemudian dilakukan perhitungan menggunakan  rumus  K-Means  dan  K-Medoids  agar  menghasilkan  akurasi  masing-masing  algoritma  yang nantinya  dapat  dibandingkan  dengan  uji  validitas  cluster  serta  didapatkan  cluster-cluster  yang  dianalisis berdasarkan  atribut  pendukungnya.  Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  berasal  dari  Dinas  Kesehatan  Kota Dumai yang diambil secara langsung pada bulan September 2021. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan algoritma K-Means Clustering dan K-Medoids Clustering pada klasterisasi data pasien Covid-19 di Kota Dumai. Adanya kesulitan pada pemodelan dan klusterisasi data dilapangan terkait dengan jenis penularan, jenis kelamin, usia, paskes dan kecamatan menjadi permasalahan urtama sehingga diperlukan sebuah algoritma K-Means dan K-Medoid untuk melakukan klusterisasi tersebut. Penelitian ini diharapkan dapat memperoleh model algoritma  terbaik  pada  pengelompokan  pasien  Covid-19  dan  dapat  dijadikan  sebagai  saran  atau  bahan pertimbangan kepada Dinas Kesehatan untuk menanggulangi virus Covid-19 di Kota Dumai berdasarkan dari hasil analisis yang diperoleh.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini menerapkan lima tahapan utama yang tertera pada gambar 1 yaitu pengumpulan data, pre-pocessing data, proses klasterisasi menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoid serta tahap hasil dan analisis.
Pengumpulan Data Pre-Processing Data K-Means Clustering K-Medoid Clustering Validitas Cluster (DBI) Hasil dan Analisis Selesai Mulai
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap  pengumpulan  data  dilakukan  di  dinas  kesehatan  kota  dumai  dengan  menggunakan  data  pasien Covid-19 kota dumai selama 2 bulan yaitu sejak 1 juli hingga 4 september 2021 dengan menghasilkan sebanyak 3125  data.  Data  tersebut  kemudian  di  prepocessing  hingga  menyisakan  3002  data.  Kemudian  klasterisasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 48 − 55 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1003
menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoid. Tahapan teakhir sebelum didapatkan hasil dan dilakukannya analisis adalah melakukan validitas cluster yang mana pada penelitian ini menerapkan teknik Davies Bouldin Index (DBI).

## 2.1 K-Means
Algoritma partitioned clustering yang mudah digunakan serta sangat cepat mengklasterisasi data besar dan outlier adalah K-Means Clustering. Algoritma ini, mengklasterisasi berdasarkan tingkat kesesuaian dan ketidaksesuaian objek dengan cara membagi suatu objek menjadi k-cluster yang nantinya posisi objek tersebut dikelompokkan dari nilai mean terdekat [20]. Proses klasterisasi K-Means bergantung pada data yang ada serta kesimpulan yang inigin diambil. Data yang sudah diatur di tiap-tiap pengamatan cluster berdasarkan ketetanggaan pengamatan nilai mean kemudian diterapkan perhitungan berulang [21]. Untuk menghitung jarak ke–i (xi) pada pusat cluster ke-k (ck), diberi nama (dik), dapat menggunakan persamaan 1 yaitu persamaan Euclidean.
dik √∑ (c ij − x ik ) 2 m j=1 (1)
K-Means akan menguji setiap atribut pada kumpulan data yang ada dan mengelompokkan atribut tersebut kedalam suatu cluster dengan jarak terdekat. Untuk menghitung hal ini dapat menerapkan persamaan 2.
m ∑ dik k k √∑ (c ij − x ik ) 2 m j=1 (2)

## 2.2 K-Medoids
Partitioning Around Medoids (PAM) atau yang dikenal dengan K-Medoids adalah varian algoritma K-Means yang dilandaskan pada penerapan medoids yang bertujuan mengurangi sensitivitas dari partisi terkait nilai-nilai ekstrim pada  dataset  [21][22]. Setiap  data  dialokasikan  ke  cluster  yang  paling  dekat  dengan  persamaan Euclidian  pada persamaan 3.
dik √∑ (c ij − x ik ) 2 m j=1 (3)

## 2.3 Davies-Bouldin Index (DBI)
Tahun 1979, David L. Davies dan Donald W. Bouldin pertama kali memperkenalkan DBI. DBI berfungsi untuk memaksimalkan jarak inter- cluster, dan juga mencoba meminimalkan jarak antar-titik pada cluster pada saat yang bersamaan [23][24][25] Nilai rata-rata yang similar antara setiap cluster dan paling mirip merupakan ukuran dari DBI. Semakin kecil nilai DBI atau bernilai  postif terkecil yang mendekati 0 maka menunjukkan skema cluster yang paling optimal [26]. Untuk Menghitung nilai DBI dapat menggunakan persamaan 4.
DB =   ∑ ( σ i +σ i p ) p i=1 (4)

## 2.4 Corona Virus Disease 2019 (Covid-19)
Covid-19  adalah  jenis  penyakit  menular  berupa  sindrom  pernapasan  akut  yang  disebabkan  oleh  SARS-CoV-2 (severe acute respiratory syndrome coronavirus 2) [27]. Virus ini tergolong ke dalam keluarga coronaviridae yang ketika  menyerang  manusia  dapat  mengakibatkan  infeksi  saluran  pernapasan,  seperti  flu,  MERS  (Middle  East Respiratory Syndrome), dan SARS (severe acute respiratory syndrome). Pada akhir 2019, COVID-19 ditemukan sebagai coronavirus jenis baru di wilayah Wuhan, Hubei, China [28]. Covid-2019 kemudian menyebar ke seluruh dunia pada tahun 2020 dan menjadi masalah kesehatan yang serius [1][2][3].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan dan Prepocessing Data
Sumber data pada penelitian ini diambil langsung pada Dinas Kesehatan Kota Dumai. Data yang diambil berupa data kasus Covid-19 pada 2 bulan terakhir yaitu sejak 1 Juli hingga 4 September 2021. Data yang siperoleh pada penumpulan ada adalah 3125 data. Atribut yang terdapat pada data antaralain Jenis Kelamin, Umur, Alamat atau Kecamatan, Paskes, Status Isolasi, Lokasi pengambilan Swab dan Status Penyebab Tertularnya Virus Covid-19. Pada tahap preprocessing data, dilakukan cleaning, transformasi dan normalisasi terhadap data-data di tiap atribut karena memiliki banyak noise dan data kecamatan, status isolasi, paaskes, lokasi  pengambilan swab dan status penyebab tertularnya pasien masih berupa data kualitatif sehingga harus ditransformasi ke data numerik terlebih dahulu. Data yang digunakan setelah proses prepocessing ini menjadi 3002 data. Pada tabel 1 dapat terlihat data hasil cleaning penelitian ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 48 − 55 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1003
Tabel 1. Data Covid-19 hasil Cleaning
Id Jenis Penularan Jenis kelamin Usia (th) Kecamatan Puskesmas Status Isolasi Lokasi Pengambilan Sampel 1 Suspek L 26 Dumai Barat Dumai Barat Isolasi Mandiri RSPD 2 Suspek L 45 Dumai Barat Dumai Barat Isolasi Mandiri RSPD 3 Kontak Erat L 58 Dumai Barat Purnama Isolasi Mandiri P. Purnama 4 Kontak Erat P 53 Dumai Barat Purnama Isolasi Mandiri P. Purnama 5 Kontak Erat L 11 Dumai Barat Purnama Isolasi Mandiri P. Purnama 6 Kontak Erat P 42 Dumai Kota Dumai Kota Isolasi Mandiri P. Dumai Kota 7 Suspek P 46 Dumai Selatan Bumi Ayu Isolasi Mandiri P. Bumi Ayu … … … … … … … … 3001 Suspek P 41 Dumai Timur Jaya Mukti Isolasi Mandiri P. Jaya Mukti 3002 Suspek L 36 Dumai Timur Jaya Mukti Isolasi Mandiri P. Jaya Mukti

## Transformasi Data
Transformasi diterapkan pada data kasus Covid-19 untuk atribut Jenis Kelamin, Umur, Alamat atau Kecamatan, Paskes, Status Isolasi, Lokasi pengambilan Swab dan Status Penyebab Tertularnya Virus Covid-19 yang tertera pada tabel 2.
Tabel 2. Data Covid-19 hasil Transformasi Id Jenis Penularan Jenis kelamin Usia (th) Kecamatan Puskesmas Status Isolasi Lokasi Pengambilan Sampel 1 1 1 26 1 1 1 2 2 1 1 45 1 1 1 2 3 2 1 58 1 2 1 3 4 2 2 53 1 2 1 3 5 2 1 11 1 2 1 3 6 2 2 42 5 3 1 4 7 1 2 46 3 4 1 5 … … … … … … … … 3001 1 2 41 2 5 1 6 3002 1 1 36 2 5 1 6

## Normalisasi Data
Tabel 3 merupakan data hasil normalisasi dengan menggunakan teknik min-max normalization pada data paseien Covid-19 di Kota Dumai.
Tabel 3. Data Covid-19 hasil Normalisasi Id Jenis Penularan Jenis kelamin Usia (th) Kecamatan Puskesmas Status Isolasi Lokasi Pengambilan Sampel 1 0,28571 0,66667 0,27957 0,22222 0,16667 0,50000 0,17647 2 0,28571 0,66667 0,48387 0,22222 0,16667 0,50000 0,17647 3 0,42857 0,66667 0,62366 0,22222 0,25000 0,50000 0,23529 4 0,42857 1,00000 0,56989 0,22222 0,25000 0,50000 0,23529 5 0,42857 0,66667 0,11828 0,22222 0,25000 0,50000 0,23529 6 0,42857 1,00000 0,45161 0,66667 0,33333 0,50000 0,29412 7 0,28571 0,66667 0,27957 0,22222 0,16667 0,50000 0,17647 … … … … … … … … 3001 0,28571 1,00000 0,44086 0,33333 0,50000 0,50000 0,41176 3002 0,28571 0,66667 0,38710 0,33333 0,50000 0,50000 0,41176

## 3.1.1 Proses Clustering dan Validitas Cluster
Proses  Clustering  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  algoritma  yaitu  K-Means  dan  K- Medoid.  Algoritma  tersebut  mengolah  data  Covid  kota  dumai  sebanyak  3002  data  yang  sebelumnya  sudah diprepocessing.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 48 − 55 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1003

## K-Means
Proses Clustering pada penelitian ini menggunakan algoritma K-Means. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Insanul Kamila, Ulya Khairunnisa, dan Mustakim (2019) menggunakan percobaan cluster 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, dan 10. Hasil cluster tersebut dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Klasterisasi K-Means PERCOBAAN K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 NILAI K = 2 2142 860 - - - - - - - - NILAI K = 3 1562 651 789 - - - - - - - NILAI K = 4 652 789 1560 1 - - - - - - NILAI K = 5 751 598 639 1 1013 - - - - - NILAI K = 6 746 597 58 587 1013 1 - - - - NILAI K = 7 584 739 58 379 569 672 1 - - - NILAI K = 8 58 1 680 565 519 154 354 671 - - NILAI K = 9 291 1 58 518 455 154 541 678 306 - NILAI K = 10 150 193 284 1 681 304 554 58 376 401
Setelah dilakukan proses pengelompokan menggunakan algoritma k-means kemudian dilakukan validitas cluster dengan teknik DBI. Nilai DBI berdasarkan hasil Clustering data menggunakan algoritma K-Means tertera pada gambar 2.
Gambar 2. Nilai DBI K-Means
Berdasarkan nilai DBI terbaik, cluster terbaik pada algoritma k-means terletak pada percobaan dengan k=4 dengan nilai DBI yang diperoleh sebesar 0,139 yang membagi data menjadi  4 cluster dengan 653 anggota pada cluster 1, 789 anggota pada cluster 2, 1560 anggota pada cluster 3 dan 1 anggota pada cluster 4.

## K-Medoid
Proses  Clustering  pada  penelitian  ini juga  menggunakan  algoritma  K-Medoid  dengan  menggunakan  percobaan cluster yang sama dengan algoritma sebelumnya, sehingga juga menggunakan percobaan cluster  2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, dan 10. dan 10. Hasil cluster tersebut dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Klasterisasi K-Medoid PERCOBAAN K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 NILAI K = 2 2335 667 - - - - - - - - NILAI K = 3 621 509 1872 - - - - - - - NILAI K = 4 587 446 896 1073 - - - - - - NILAI K = 5 520 922 880 391 289 - - - - - NILAI K = 6 222 839 732 235 587 387 - - - - NILAI K = 7 230 520 229 380 731 117 795 - - - NILAI K = 8 384 325 191 285 52 374 745 646 - - NILAI K = 9 713 135 228 116 492 51 519 365 383 - NILAI K = 10 619 349 205 377 216 123 634 230 199 50
Kemudian juga dilakukan validitas cluster dengan menggunakan Davies Bouldin Index (DBI). Nilai DBI berdasarkan hasil Clustering data menggunakan algoritma K-Medoid dapat dilihat pada gambar 3.
0.197 0.189
0.139 0.181 0.17 0.168 0.171 0.17 0.2
K=2 K=3 K=4 K=5 K=6 K=7 K=8 K=9 K=10 Nilai  DBI K-Means

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 48 − 55 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1003
Gambar 3. Nilai DBI K-Medoid
Berdasarkan  nilai  DBI  terbaik,  cluster  terbaik  pada  algoritma  k-medoid  terletak  pada  percobaan  dengan k=9 dengan nilai DBI yang diperoleh adalah 0,197 disusul percobaan dengan nilai k=2 diperoleh nilai DBI sebesar 0,198. Pada percobaan nilai k=9 membagi data menjadi 9 cluster dengan 713 anggota pada cluster 1, 135 anggota pada cluster 2, 228 anggota pada cluster 3, 116 anggota pada cluster 4, 492 anggota pada cluster 5, 51 anggota pada cluster 6, 519 anggota pada cluster 7, 365 anggota pada cluster 8, dan 383 anggota pada cluster 9.

## Perbandingan Hasil DBI Algoritma K-Means dan K-Medoid
Adapun  perbandingan  algoritma  K-Means  dan  K-Medoid  dalam  mengelompokkan  data  pasien  Covid-19  dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Perbandingan Nilai DBI K-Means dan K-Medoid
Grafik perbandingan nilai DBI tertinggi pada algoritma k-means yaitu pada k=4 dengan nilai DBI sebesar 0,139 dan pada algoritma k-medoids yaitu pada k=9 dengan nilai DBI sebesar 0,197 dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Perbandingan Nilai DBI Terendah K-Means dan K-Medoid
0.212 0.198
0.267 0.253 0.267 0.239 0.253
0.197 0.226
K=2 K=3 K=4 K=5 K=6 K=7 K=8 K=9 K=10 Nilai  DBI K-Medoid 0.197 0.189 0.139 0.181
0.17
0.168 0.171 0.17 0.2 0.212 0.198 0.267 0.253 0.267 0.239 0.253 0.197 0.226 k=2 k=3 k=4 k=5 k=6 k=7 k=8 k=9 k=10 Perbandingan Nilai  DBI K-Means dan K-Medoid 0.139 0.197 Perbandingan Nilai  DBI Terendah K-Means dan K- Medoid

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 48 − 55 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1003
Dari hasil yang telah ditampilkan pada grafik 4 maka dapat kita ketahui bahwa pada penelitian ini, algoritma K- Means  memiliki  nilai  validitas  cluster  lebih  baik  dibandingkan  algoritma  K-Medoid.  Dengan  demikian,  pada penelitian ini diperoleh cluster paling optimal menggunakan algoritma K-Means dengan percobaan nilai k = 4.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil  analisis dan pengolaan data menggunakan algoritma k-means dan k-medoid. Maka diperoleh cluster  terbaik  pada  algoritma  k-means  dengan  nilai  k=4.  Sementara  itu,  pada  algoritma  K-Medoid  diperoleh cluster terbaik pada k=9. Hasil klasterisasi tersebut sudah di validasi menggunakan Davies Bouldin Index (DBI). Maka pada penelitian ini K-Means lebih unggul daripada K-medoid pada pengelompokan kasus Covid-19 di Kota Dumai berdasarkan jenis tertularnya dengan nilai DBI terbaik yaitu 0,139 dengan nilai k=4. Percobaan k-means dengan nilai k=4 membagi data menjadi 4 cluster dengan 653 anggota pada cluster 1, 789 anggota pada cluster 2, 1560 anggota pada cluster 3 dan 1 anggota pada cluster 4. Pola yang diperoleh dari penelitian ini dapat dijadikan sebagai acuan gambarkan model clustering Covid-19.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih kepada Dinas Kesehatan Kota Dumai yang telah memberikan data untuk penelitian ini. kepada Organisasi  Research  Puzzle  Research  Data  Technologi  atau  Predatech  yang  memberikan  dukungan,  menjadi wadah pembelajaran dan memberikan motivasi terhadap penelitian ini sehingga dapat berjalan dengan baik sesuai dengan yang di harapkan.

## REFERENCES
[1] D. Y. Liliana, H. Maulana, and A. Setiawan, “Data Mining untuk Prediksi Status Pasien Covid-19 dengan Pengklasifikasi Naïve Bayes,” J. Multinetics, vol. 7, no. 1, pp. 48–53, 2021.
[2] F.  Adiba,  “Penerapan  Data  Mining  dalam  Mengklasifikasikan  Tingkat  Kasus  Covid-19  di  Sulawesi  Selatan Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Indones. J. Fundam. Scienes, vol. 7, no. 1, pp. 18–28, 2021.
[3] G. Moguolo and L. Nanni, “A Critic Evaluation of Methods for COVID-19 Automatic Detection from X-Ray Images,” http://arxix.org/abs/2004.12823, 2020.
[4] N. Nurhalimah, “Upaya Bela Negara Melalui Sosial Distancing Dan Lockdwon,” Sekol. Tinggi Tarb. Insa. Kamil, pp. 1–6, 2020.
[5] Noviyanto, “Penerapan Data Mining dalam Mengelompokkan Jumlah Kematian,” J. Inform. dan Komput., vol. 22, no. 2, pp. 183–188, 2020.
[6] G.  D.  Rembulan,  T.  Wijaya,  D.  Palullungan,  K.  N.  Alfina,  and  M.  Qurthuby,  “Kebijakan  Pemerintah  Mengenai Coronavirus Disease (COVID-19) di Setiap Provinsi di Indonesia Berdasarkan Analisis Klaster,” JIEMS (Journal Ind. Eng. Manag. Syst., vol. 13, no. 2, 2020, doi: 10.30813/jiems.v13i2.2280.
[7] D.  D.  Darmansah  and  N.  W.  Wardani,  “Analisis  Pesebaran  Penularan  Virus  Corona  di  Provinsi  Jawa  Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 1, pp. 105– 117, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.590.
[8] Z. Zaharah, G. I. Kirilova, and A. Windarti, “Impact of corona virus outbreak towards teaching and learning activities in Indonesia,” SALAM J. Sos. dan Budaya Syar-i, vol. 7, no. 3, pp. 269–282, 2020.
[9] M. Sukmana, M. Aminuddin, and D. Nopriyanto, “Indonesian government response in COVID-19 disaster prevention,” East African Sch. J. Med. Sci., vol. 3, no. 3, pp. 81–86, 2020.
[10]  Covid-19.go.id, “Situasi Covid-19 Di Indonesia,” http://covid19.go.id, 2021. .
[11]  Riau Tanggap Virus Corona, “Sebaran Covid-19 Provinsi Riau,” https://corona.riau.go.id, 2021.
[12]  C.  Long  et  al.,  “Diagnosis  of  the  Coronavirus  disease  (COVID-19):  rRT-PCR  or  CT?,”  Eur.  J.  Radiol.,  vol.  126,  p. 108961, 2020.
[13]  N. Mona, “Konsep isolasi dalam jaringan sosial untuk meminimalisasi efek contagious (kasus penyebaran virus corona di Indonesia),” J. Sos. Hum. Terap., vol. 2, no. 2, 2020.
[14]  A. Hafeez, S. Ahmad, S. A. Siddqui, M. Ahmad, and S. Mishra, “A review of COVID-19 (Coronavirus Disease-2019) diagnosis, treatments and prevention,” EJMO, vol. 4, no. 2, pp. 116–125, 2020.
[15]  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.
[16]  C.  A.  Sugianto,  A. H.  Rahayu,  and A.  Gusman,  “Algoritma K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  Pada Puskesmas Cigugur Tengah,” J. Inf. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 39–44, 2020.
[17]  A. F. Watratan and D. Moeis, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” J. Appl. Comput. Sci. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2020.
[18]  Y. Cheng, K. Chen, H. Sun, Y. Zhang, and F. Tao, “Data and knowledge mining with big data towards smart production,” J. Ind. Inf. Integr., vol. 9, no. September, pp. 1–13, 2018, doi: 10.1016/j.jii.2017.08.001.
[19]  M. Arhami, M. Kom, and S. T. Muhammad Nasir, Data Mining-Algoritma dan Implementasi. Penerbit Andi, 2020.
[20]  D.  K.  Sharma,  S.  K.  Dhurandher,  D.  Agarwal,  and  K. Arora,  “kROp:  k-Means  clustering  based  routing  protocol  for opportunistic networks,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput., vol. 10, no. 4, pp. 1289–1306, 2019.
[21]  S. A. Abbas, A. Aslam, A. U. Rehman, W. A. Abbasi, S. Arif, and S. Z. H. Kazmi, “K-Means and K-Medoids: Cluster Analysis on Birth Data Collected in City Muzaffarabad, Kashmir,” IEEE Access, vol. 8, pp. 151847–151855, 2020.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 48 − 55 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1003
[22]  I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019.
[23]  S. Nawrin, M. R. Rahman, and S. Akhter, “Exploreing k-means with internal validity indexes for data clustering in traffic management system,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 8, no. 3, pp. 264–272, 2017.
[24]  P. Prasetyawan, I. Ahmad, R. I. Borman, Y. A. Pahlevi, and D. E. Kurniawan, “Classification of the Period Undergraduate Study  Using  Back-propagation  Neural Network,”  in  2018  International  Conference on  Applied  Engineering (ICAE), 2018, pp. 1–5.
[25]  S.  Pramono,  I.  Ahmad,  and  R.  I.  Borman,  “ANALISIS  POTENSI  DAN  STRATEGI  PENEMBAAN  EKOWISATA DAERAH PENYANGA TAMAN NASIONAL WAY KAMBAS,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 57–67, 2020.
[26]  H. Sulistiani, I. Darwanto, and I. Ahmad, “Penerapan Metode Case Based Reasoning dan K-Nearest Neighbor untuk Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Karet,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 23– 28, 2020.
[27]  R. Adha, N. Nurhaliza, U. Sholeha, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma DBSCAN dan K-Means Clustering untuk Pengelompokan Kasus Covid-19 di Dunia,” SITEKIN J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 18, no. 2, pp. 206–211, 2021.
[28]  H. Lu, C. W. Stratton, and Y. Tang, “Outbreak of pneumonia of unknown etiology in Wuhan, China: The mystery and the miracle,” J. Med. Virol., vol. 92, no. 4, p. 401, 2020.