Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Visualisasi Data Mining Cluster Covid-19 Menggunakan K-means dan Aplikasi Google Colaboratory
Diana Laily Fithri 1 , Fajar Nugraha 2 , Noor Latifah 3
1) Program Studi Sistem Informasi, Universitas Muria Kudus Jl. Lingkar Utara, Gondangmanis, Bae, Kudus Email: Diana.laily@umk.ac.id

## ABSTRAK
Pada  tahun  2020  secara  merata  penduduk  dunia  digemparkan  dengan  virus  covid- 19,  tidak  terkecuali  masyarakat  Indonesia  yang  secara  langsung  juga  mulai terdampak dengan kasus penderita sembuh dan meninggal. Indonesia memiliki data dari  beberapa  provinsi  yang  terdampak  dengan  beberapa  kriteria  cluster,  yaitu cluster  1  sampai  dengan  cluster  4.  Dalam  pengelompokan  cluster  tersebut  banyak masyarakat  yang  mengalami  masalah  dengan  gejala  ringan  sampai  dengan  gejala berat.  Oleh  karena  itu,  kami  melakukan  penelitian  untuk  melakukan pengelompokan  kasus  covid-19  dengan  menggunakan  data  mining.  Data  mining tersebut  digunakan  untuk  menentukan  pola  sesuai  dengan  algoritma  yang digunakan.  Algoritma  K-means  sangat  membantu  dalam  mengatasi  permasalahan dalam  melakukan  pengelompokan  kasus  covid-19  ini  karena  dapat  menghasilkan cluster  sesuai  dengan  data  yang  ada.  Hasil  cluster  yang  telah  terlihat  adalah  2 provinsi  cluster  zona  merah  untuk    penderita  kasus  Covid-19  terdiri  dari  provinsi DKI  Jakarta  dan  Jawa  Barat,  2  provinsi  cluster  zona  orange  terdiri  dari  provinsi Jawa  Tengah  dan  dan  Jawa  Timur,  8  provinsi  cluster  zona  kuning  terdiri  dari provinsi  Bali,  Banten,  DI  Yogyakarta,  Sumatera  Barat,  Kalimantan  Timur, Sumatera Utara, Riau, Sulawesi Selatan, dan 22 provinsi lainnya termasuk cluster zona hijau
Kata kunci: Cluster, Data, Analisa, covid-19.

## ABSTRACT
In 2020, the world's population was evenly shocked by the Covid-19 virus, including the  Indonesian  people  who  were  also  directly  affected  by  cases  of  patients  recovering and  dying.  Indonesia  has  data  from  several  affected  provinces  with  several  cluster criteria, namely cluster 1 to cluster 4. In this cluster grouping, many people experience problems  with  mild  to  severe  symptoms.  Therefore,  we  conducted  a  study  to  group Covid-19 cases using data mining. The data mining is used to determine the pattern according to the algorithm used. The K-means algorithm is very helpful in overcoming the  problem  of grouping  Covid-19  cases  because  it  can  produce  clusters  according  to the  existing  data.The  cluster  results  that  have  been  seen  are  2  red  zone  cluster provinces  for  Covid-19  case  sufferers  consisting  of  DKI  Jakarta  and  West  Java provinces, 2 orange zone cluster provinces consisting of Central Java and East Java provinces,  8  yellow  zone  cluster  provinces  consisting  of  Bali  province.  ,  Banten,  DI Yogyakarta, East Kalimantan, West Sumatra, North Sumatra, South Sulawesi, and Riau, and 22 other provinces including green zone clusters
Keywords : Cluster, Data, Analysis, Covid-19
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Pendahuluan
Pada  tahun  2020,  dunia  dikejutkan  oleh  virus  yang  berasal  dari  Wuhan, Hubei,  China  yang  diakibatkan  virus Severse  Acute  Respiratory  Syndrome Coronavirus – 2 (SARS – CoV – 2)  (Damanik et al. , 2021, Febrina, 2021). Munculnya COVID-19  yang  merupakan  virus  menyerang  sistem  pernapasan,  yang  dapat memberikan dampak buruk bagi penderitanya  disertai gejala yang ringan maupun yang berat, Middle East Respiratory Syndrome (MERS) dan Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS)  .  Virus  covid-19  ini  dapat  menular  melalui  kontak  fisik,  dan menggunakan  barang  secara  bergantian  dengan  penderita  covid-19,  selain  itu penyebaran  juga  bisa  dari  ketika  berdekatan  dengan  seseorang  yang  menderita batuk,  bersin,  berbicara,  hingga  bernapas  dengan  penderita  covid-19.  Penyebaran COVID-19  juga  bisa  terjadi  melalui  udara,  permukaan  yang  terkontaminasi  virus tersebut,  dan  limbah  manusia  sendiri,  tidak  memakai  masker  pada  saat  berbicara dengan penderita Covid-19, dsb(Elsa Ramadanti and Muhamad Muslih, 2021). Virus ini  tidak  dapat  diprediksi  sebelumnya,  karena  virus  tersebut  berjalan  begitu  cepat menjalar  ke  tubuh  apalagi  jika  penderita  tersebut  memiliki  riwayat  penyakit  yang komplek.
Gejala  covid-19  yang  tergolong  berat  dapat  terjadi  ketika  pasien  mengalami gejala  yang  fatal  dan  berakibat  kematian.  Gejala  ringan  yang  bisa  terjadi  yaitu demam,  bersin,  sakit  tenggorokan  dan  lain  sebagainya.    Dari  hal  tersebut  kami mencoba  untuk  menganalisis  data  Covid-19  yang  ada  untuk  dijadikan  informasi, dengan  cara  mengelompokkan nya  agar  dapat  menemukan jarak  status dan  zonasi Covid-19(Damanik et  al. ,  2021).  Beberapa  daerah  memiliki  jumlah  penderita  yang cukup  banyak,  sehingga  mempersulit  didalam  pengelompokan  atau  clustering terhadap  covid-19  tersebut.  Dengan  adanya  permasalahan  tersebut,  kami  ingin melakukan  sebuah  penelitian  dengan  menggunakan  data  terdampak  covid-19 dengan  jumlah  kasus,  pasien  sembuh  dan  pasien  meninggal.  Clustering  atau pengelompokan amat berjasa karena dapat mempermudah serta dapat menciptakan kelompok  atau  golongan  yang  tidak  diketahui  serta  belum  dikenal  dalam membentuk  suatu  informasi(Anggiat et  al. ,  2022).  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut,  kami  ingin  melakukan  sebuah  penelitian  yang  berhubungan  dengan pengelompokan kasus covid-19 di beberapa daerah dengan menggunakan algoritma data mining K-means. Data mining serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari  suatu  kumpulan  data  berupa  mengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui secara  manua l(Desyanti,  2021). K-Means  adalah  algoritma  data  clustering  non hirarki yang digunakan untuk membagi data yang ada dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok.(Damanik et  al. ,  2021).  Algoritma  K-means  adalah  algoritma cluster yang dapat mengelompokan model dari pola untuk memisahkan data menjadi beberapa  kelompok  yang  sama.  Data  yang  berbeda  nantinya  dapat  dikelompokan menjadi  beberapa  kelompok  data  cluster  yang  lain  (Hardiani,  2022).  Pengunaan teknik data  mining diharapkan  dapat  memberikan  pengetahuan  yang  sebelumnya tersembunyi di dalam gudang data se-hingga menjadi informasi yang berharga, dari beberapa  algoritma  yang  ada  pada  data  mining  akan  dipilih  algoritma  Apriori sebagai langkah dalam menghasilkan knowledge (Wahyuni et al. , 2021).
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Dilihat  dari  masalah  diatas  teknik  penyelesaian  yang  digunakan  dengan analisa  cluster  K-means.  Pengelompokan  analisis  cluster  merupakan  suatu  teknik multivariate dengan  tujuan  agar  bisa  mengahasilka  beberapa  cluster  dengan  data kasus  covid-19  yang  ada  di  beberapa  provinsi.  Dimana  hasilnya  nanti  dapat digunakan  untuk  memberikan  bantuan  dari  masyarakat  yang  terdampak,  dan nantinya dapat tepat, terarah dan sesuai sasaran.

## Metode Penelitian
1. Metode Pengumpulan Data Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  pebelitian  ini  menggunakan metode  pustaka  dengan  memahami,  menganalisa  serta  membuat  hipotesa sederhana terlebih dahulu. Data pengelompokan kasus virus Covid-19 didapatkan dari dokumen dengan keterangan jumlah kasus yang jelas.
2. Metode Analisis Data
Analisa  data  dilakukan  dengan  melakukan  proses  preprocessing  data  dengan memisahkan  antara  data  yang  satu  dengan  data  yang  lain,  dengan  konsep algoritma  K-means  nantinya  dapat  menghasilkan  cluster  pengelompokan  untuk kasus  covid-19  berdasarkan  provinsi  dan  zona  yang  ada,  zona  cluster  K-means yaitu  zona hijau, zona    kuning, zona orange, zona merah. Analisa yang dilakukan melalui observasi dan pengumpulan data serta dokuementasi dimana data akan dipelajari sebelumnya dan  membuat pola dari data tersebut dan nantinya dapat memberikan kesimpulan berupa cluster covid-19. Tahapan dalam pengelompokan analisa  cluster  yaitu,  menentukan  ukuran  kemiripan  objek  data  yang  diteliti yaitu  data  penderita  covid-19,  Melakukan  proses  standarisasi  data  covid-19  , Melakukan  pengclusteran  sesuai  dengan  cluster  yang  telah  ditentukan,  dan Melakukan validasi cluster ( Analisis Cluster untuk Pemetaan Data Kasus Covid- 19 di Indonesia Menggunakan K-Means , no date)
3. Studi Literatur
Studi literature berguna agar dapat menemukan jawaban dari setiap masalah yaitu untuk data covid-19, dan nantinya dapat menemukan model cluster yang dihasilkan dari pola yang telah dibuat dengan menggunakan algoritma K-means.

## Hasil dan Pembahasan
Mengenakan  masker  untuk  melawan  Covid-19  bermanfaat  dalam  menekan penyebaran  pandemi,  bukan  dengan  mencegah  pemakainya  agar  tidak  terinfeksi tetapi  dengan  mencegah  pemakainya  menulari  orang  lain  (Masriani,  Alam  and Arham, 2022) . Data minin g atau sering juga disebut dengan penambangan suatu data yang    nantinya  dapat  menentukan  pola  yang  sesuai  dengan  algoritma  yang digunakan dan terdiri dari kumpulan data yang memiliki pola pengelompokan yang berbeda-beda.  Data  tersebut  tersimpan  di  suatu  database  misalnya  gudang  data, atau  tempat  penyimpanan  data  (Hardiani,  2022).  Konsep  database  data  mining adalah salah satu cara yang berpusat dengan cara totalitas cara temuan ilmu atau
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
knowledge dari informasi, tercantum cara penyimpanan serta pengaksesan informasi (Anggiat et al. , 2022).
Model  pengelompokan  untuk  data  kasus  penyakit  covid-19  ini  dengan menggunakan  sampel  data  yang  ada  pada  tahun  2021,    kemudian  akan  dilakukan preprocessing dan pembentukan pola dengan cluster K-Means. Data hasil covid 2019 akan ditampilkan pada tabel berikut.
Tabel 1 . Data kasus covid-19 berdasarkan provinsi No Provinsi Asal Kasus Sembuh Kematian 1 Aceh 37.733 34.027 1.927 2 Bali 112.582 107.627 3.943 3 Banten 131.475 128.002 2.670 4 Bangka Belitung 51.209 48.924 1.397 5 Bengkulu 23.021 22.463 466 6 DI Yogyakarta 154.829 148.125 5.190 7 DKI Jakarta 857.765 842.510 13.539 8 Jambi 29.547 28.366 767 9 Jawa Barat 702.722 685.219 14.624 10  Jawa Tengah 482.009 448.597 29.894 11  Jawa Timur 395.475 364.251 29.413 12  Kalimantan Barat 39.961 38.711 1.045 13  Kalimantan Timur 156.811 150.282 5.381 14  Kalimantan Tengah 45.162 42.338 1.367 15  Kalimantan Selatan 69.425 66.531 2.359 16  Kalimantan Utara 31.202 31.202 773 17  Kepulauan Riau 53.633 51.435 1.737 18  Nusa Tenggara Barat 27.423 26.380 799 19  Sumatera Selatan 59.615 56.184 3.046 20  Sumatera Barat 89.276 86.244 2.121 21  Sulawesi Utara 34.179 32.317 1.028 22  Sumatera Utara 104.706 100.076 2.837 23  Sulawesi Tenggara 20.030 19.216 523 24  Sulawesi Selatan 108.584 104.498 2.206 25  Sulawesi Tengah 46.341 43.858 1.561 26  Lampung 49.064 43.964 3.764 27  Riau 127.735 122.629 4.064 28  Maluku Utara 11.956 11.567 302 29  Maluku 14.524 14.113 258 30  Papua Barat 22.899 22.461 352 31  Papua 33.746 31.441 496 32  Sulawesi Barat 12.159 11.567 336 33  Nusa Tenggara Timur 62.716 60.747 1.296 34  Gorontalo 11.735 11.152 458

## Langkah-langkah dalam pengelompokan menggunakan K-means :
1. Penentuan manual jumlah cluster
Penentuan  cluster  dibagi  menjadi  empat  cluster  yaitu  zona  kuning, zona merah, zona hijau, zona orange.
Tabel 2 . Penentuan 4 cluster awal PENENTUAN CLUSTER BARU Cluster Kasus Sembuh Kematian 1 - Zona Hijau 31343,368 29763,263 1018,737 2 - Zona Kuning 107068,545 102813,182 3192,091 3 - Zona Orange 438742,000 406424,000 29653,500 4 - Zona Merah 780243,500 763864,500 14081,500

## 2. Clustering data
Dari tabel data Kasus Penyakit Covid-19 pada tahun 2021 berdasarkan data Provinsi  didapatkan  pengelompokan  suatu  data  pada  iterasi  1  untuk  4 cluster tersebut. Cluster zona hijau ( C1 ) ada 21 Provinsi, cluster zona kuning ( C2 )  ada 9 Provinsi,  cluster  zona  orange  ( C3 )  sebanyak 2 kasus  yakni Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur, serta cluster  zona merah ( C4 ) ada 2 provinsi yakni DKI Jakarta dan Jawa Barat. Proses   pencarian dan penentuan jarak  terpendek,  pengelompokan  data  pada  iterasi  1  dan  clustering ditampilkan  pada tabel berikut:
Tabel 3 . Perhitungan jarak pusat cluster iterasi 1 No Provinsi Asal Kasus Sembuh Kematian C1 C2 C3 C4 Jarak Terpendek Kelompok 1 Aceh 37.733        34.027           1.927 7735,100874 97675,77554 547956,6611 1041216,765 7735,100874 1 2 Bali 112.582      107.627           3.943 112565,6612 7357,641672 443081,2822 936227,7096 7357,641672 2 3 Banten 131.475      128.002           2.670 140285,1372 35077,40247 415523,68 908488,8045 35077,40247 2 4 Bangka Belitung 51.209        48.924           1.397 27602,9027 77637,3305 528002,373 1021171,933 27602,9027 1 5 Bengkulu 23.021        22.463               466 11084,27608 116308,096 566658,5476 1059833,704 11084,27608 1 6 DI Yogyakarta 154.829      148.125           5.190 171101,1437 65865,11615 384608,1484 87700,1125 65865,11615 2 7 DKI Jakarta 857.765      842.510         13.539 1159175,021 1053946,682 604988,3892 110430,9374 110430,9374 4 8 Jambi 29.547        28.366               767 2289,684536 107507,46 557855,5631 1051037,846 2289,684536 1 9 Jawa Barat 702.722      685.219         14.624 938379,7702 833144,8034 384236,8778 110430,9374 110430,9374 4 10 Jawa Tengah 482.009      448.597         29.894 615918,0071 510744,3444 60420,63437 434266,5641 60420,63437 3 11 Jawa Timur 395.475      364.251         29.413 495257,6354 390148,1153 60420,63437 554952,9736 60420,63437 3 12 Kalimantan Barat 39.961        38.711           1.045 12422,81202 92828,45668 543192,0311 1036356,95 12422,81202 1 13 Kalimantan Timur 156.811      150.282           5.381 174028,5087 68792,3819 381684,3816 874772,6934 68792,3819 2 14 Kalimantan Tengah 45.162        42.338           1.367 18686,89039 86562,11032 536902,1865 1030100,461 18686,89039 1 15 Kalimantan Selatan 69.425        66.531           2.359 5291,61415 52288,88288 502660,2109 995828,4828 52288,88288 2
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
16 Kalimantan Utara 31.202        31.202               773 1466,402171 104353,9462 554720,1855 1047871,473 1466,402171 1 17 Kepulauan Riau 53.633        51.435           1.737 31096,74831 74143,05345 524504,9694 1017679,221 31096,74831 1 18 Nusa Tenggara Barat 27.423        26.380               799 5183,053389 110413,6363 560757,83 1053944,267 5183,053389 1 19 Sumatera Selatan 59.615        56.184           3.046 38748,55202 66529,24857 516830,0483 1010068,764 38748,55202 1 20 Sumatera Barat 89.276        86.244           2.121 80916,49041 24336,38625 474762,842 967857,7797 24336,38625 2 21 Sulawesi Utara 34.179        32.317           1.028 3816,079679 101426,2332 551766,878 1044961,424 3816,079679 1 22 Sumatera Utara 104.706      100.076           2.837 101632,9806 3633,163206 454035,5394 947149,6848 3633,163206 2 23 Sulawesi Tenggara 20.030        19.216               523 15475,23248 120711,7279 571050,2257 1064241,414 15475,23248 1 24 Sulawesi Selatan 108.584      104.498           2.206 107483,9786 2471,353893 448237,6375 941292,5649 2471,353893 2 25 Sulawesi Tengah 46.341        43.858           1.561 20588,45815 84653,46241 534997,0446 1028192,104 20588,45815 1 26 Lampung 49.064        43.964           3.764 22873,96293 82632,20059 532819,3517 1026151,374 22873,96293 1 27 Riau 127.735      122.629           4.064 133883,0286 28644,8812 421805,38 914904,7269 28644,8812 2 28 Maluku Utara 11.956        11.567               302 26598,64205 131835,559 582168,2324 1075363,699 26598,64205 1 29 Maluku 14.524        14.113               258 22986,96612 128221,7768 578561,0838 1071748,456 22986,96612 1 30 Papua Barat 22.899        22.461               352 11183,69095 116400,3936 566755,2964 1059923,743 11183,69095 1 31 Papua 33.746        31.441               496 2976,691657 102359,43 552706,2241 1045890,657 2976,691657 1 32 Sulawesi Barat 12.159        11.567               336 26450,14394 131688,4383 582017,7163 1075218,241 26450,14394 1 33 Nusa Tenggara Timur 62.716        60.747           1.296 44094,34018 61158,05018 511558,6856 1004680,746 44094,34018 1 34 Gorontalo 11.735        11.152               458 27040,37082 132278,9945 582603,9043 1075809,938 27040,37082 1 Tabel 4 . Hasil pengelompokan iterasi 1 ATAU DENGAN KESIMPULAN Cluster Total Kasus C1 21 C2 9 C3 2 C4 2
Proses  K-means  akan  melakukan  iterasi  sampai  pengelompokan  data  sama dengan  pengelompokan data iterasi yang dulu(Sroyer, Mandowen and Reba, 2022). Dengan  kata  lain,  proses  iterasi  akan  terus  dilakukan  sampai  dengan  data  pada iterasi  berikutnya, dan akan dilakukan proses mencari nilai rata-rata dengan cara menambahkan   semua nilai  pada  tiap  kelompok  (cluster),  lalu  dibagi  dengan  total kasus  pada  cluster  tersebut.  Nilai  rata-rata  tersebut  akan  digunakan  sebagai penentuan  cluster  terbaru.  Lalu akan  dilakukan  dengan  proses  mencari  jarak terpendek dari suatu data kasus covid-19, cluster iterasi 2 dapat dilihat pada hasil table berikut.
Tabel 5 . Penentuan cluster 2
CLUSTER BARU 2 Cluster Kasus Sembuh Kematian 1 34183,571 32496,810 1128,476 2 117269,222  112668,222 3419,000
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
3
438742,000  406424,000  29653,500
4
780243,500  763864,500  14081,500 Tabel  6 . Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 2 No Provinsi Asal Kasus Sembuh Kematian C1 C2 C3 C4 Jarak Terpendek Kelompok 1 Aceh 37.733 34.027 1.927 3946,84258 111860,0847 547956,6611 1041216,765 3946,84258 1 2 Bali 112.582 107.627 3.943 108622,1923 6903,517194 443081,2822 936227,7096 6903,517194 2 3 Banten 131.475 128.002 2.670 136342,3624 20916,25837 415523,68 908488,8045 20916,25837 2 4 Bangka Belitung 51.209 48.924 1.397 23659,87975 91822,47715 528002,373 1021171,933 23659,87975 1 5 Bengkulu 23.021 22.463 466 15023,95451 130493,0256 566658,5476 1059833,704 15023,95451 1 6 DI Yogyakarta 154.829 148.125 5.190 167157,6915 51682,26425 384608,1484 877700,1125 51682,26425 2 7 DKI Jakarta 857.765 842.510 13.539 1155232,34 1039762,2 604988,3892 110430,9374 110430,9374 4 8 Jambi 29.547 28.366 767 6220,293158 121692,5883 557855,5631 1051037,846 6220,293158 1 9 Jawa Barat 702.722 685.219 14.624 934436,7381 818959,645 384236,8778 110430,9374 110430,9374 4 10 Jawa Tengah 482.009 448.597 29.894 611975,8478 496572,4266 60420,63437 434266,5641 60420,63437 3 11 Jawa Timur 395.475 364.251 29.413 491316,9583 375989,4106 60420,63437 554952,9736 60420,63437 3 12 Kalimantan Barat 39.961 38.711 1.045 8485,388173 107013,4002 543192,0311 1036356,95 8485,388173 1 13 Kalimantan Timur 156.811 150.282 5.381 170085,0414 54609,50387 381684,3816 874772,6934 54609,50387 2 14 Kalimantan Tengah 45.162 42.338 1.367 14745,56942 100747,2201 536902,1865 1030100,461 14745,56942 1 15 Kalimantan Selatan 69.425 66.531 2.359 49008,14828 66474,32944 502660,2109 995828,4828 49008,14828 1 16 Kalimantan Utara 31.202 31.202 773 3269,963793 118538,2361 554720,1855 1047871,473 3269,963793 1 17 Kepulauan Riau 53.633 51.435 1.737 27153,37238 88328,39524 524504,9694 1017679,221 27153,37238 1 18 Nusa Tenggara Barat 27.423 26.380 799 9123,006048 124598,8176 560757,83 1053944,267 9123,006048 1 19 Sumatera Selatan 59.615 56.184 3.046 34806,85923 80713,17011 516830,0483 1010068,764 34806,85923 1 20 Sumatera Barat 89.276 86.244 2.121 76973,51021 38516,8121 474762,842 967857,7797 38516,8121 2 21 Sulawesi Utara 34.179 32.317 1.028 206,0287059 115611,5082 551766,878 1044961,424 206,0287059 1 22 Sumatera Utara 104.706 100.076 2.837 97689,7076 17797,11598 454035,5394 947149,6848 17797,11598 2 23 Sulawesi Tenggara 20.030 19.216 523 19418,29259 134896,8902 571050,2257 1064241,414 19418,29259 1 24 Sulawesi Selatan 108.584 104.498 2.206 103541,0849 11985,6992 448237,6375 941292,5649 11985,6992 2 25 Sulawesi Tengah 46.341 43.858 1.561 16645,32353 98838,81603 534997,0446 1028192,104 16645,32353 1 26 Lampung 49.064 43.964 3.764 18970,22925 96810,85432 532819,3517 1026151,374 18970,22925 1 27 Riau 127.735 122.629 4.064 129939,5969 14462,55937 421805,38 914904,7269 14462,55937 2 28 Maluku Utara 11.956 11.567 302 30541,85524 146020,7095 582168,2324 1075363,699 30541,85524 1 29 Maluku 14.524 14.113 258 26929,92629 142406,8272 578561,0838 1071748,456 26929,92629 1 30 Papua Barat 22.899 22.461 352 15121,57202 130585,1763 566755,2946 1059923,743 15121,57202 1 31 Papua 33.746 31.441 496 1306,22687 116544,1299 552706,2241 1045890,657 1306,22687 1 32 Sulawesi Barat 12.159 11.567 336 30393,53043 145873,6468 582017,7163 1075218,241 30393,53043 1 33 Nusa Tenggara Timur 62.716 60.747 1.296 40152,22044 75341,7182 511558,6856 1004680,746 40152,22044 1 34 Gorontalo 11.735 11.152 458 30983,68589 146464,2719 582603,9043 1075809,938 30983,68589
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Tabel 7 . Pengelompokan kelompok cluster No Provinsi Asal Kasus Sembuh  Kematian  Kelompok 1 Aceh 37.733        34.027           1.927 1 2 Bali 112.582      107.627           3.943 2 3 Banten 131.475      128.002           2.670 2 4 Bangka Belitung 51.209        48.924           1.397 1 5 Bengkulu 23.021        22.463               466 1 6 DI Yogyakarta 154.829      148.125           5.190 2 7 DKI Jakarta 857.765      842.510         13.539 4 8 Jambi 29.547        28.366               767 1 9 Jawa Barat 702.722      685.219         14.624 4 10 Jawa Tengah 482.009      448.597         29.894 3 11 Jawa Timur 395.475      364.251         29.413 3 12 Kalimantan Barat 39.961        38.711           1.045 1 13 Kalimantan Timur 156.811      150.282           5.381 2 14 Kalimantan Tengah 45.162        42.338           1.367 1 15 Kalimantan Selatan 69.425        66.531           2.359 1 16 Kalimantan Utara 31.202        31.202               773 1 17 Kepulauan Riau 53.633        51.435           1.737 1 18 Nusa Tenggara Barat 27.423        26.380               799 1 19 Sumatera Selatan 59.615        56.184           3.046 1 20 Sumatera Barat 89.276        86.244           2.121 2 21 Sulawesi Utara 34.179        32.317           1.028 1 22 Sumatera Utara 104.706      100.076           2.837 2 23 Sulawesi Tenggara       20.030        19.216               523 1 24 Sulawesi Selatan 108.584      104.498           2.206 2 25 Sulawesi Tengah 46.341        43.858           1.561 1 26 Lampung 49.064        43.964           3.764 1 27 Riau 127.735      122.629           4.064 2 28 Maluku Utara 11.956        11.567               302 1 29 Maluku 14.524        14.113               258 1 30 Papua Barat 22.899        22.461               352 1 31 Papua 33.746        31.441               496 1 32 Sulawesi Barat 12.159        11.567               336 1 33 Nusa Tenggara Timur 62.716        60.747           1.296 1 34 Gorontalo 11.735        11.152               458 1
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Tabel 8 . Nilai rata-rata cluster
Tabel 9. Hasil pengelompokan iterasi 3

## ATAU DENGAN KESIMPULAN
Cluster Total Kasus C1 22 C2 8 C3 2
C4 2

## 3. Analisa Data
Pemrosesan  data  mining  juga  diperlukan  suatu  analisa  data  yang  merupakan cara untuk mengtasi permasalahan penelitian melalui prosedur penegeloaan data terutama  masalah  yang  berkaitan  dengan  penelitian( Analisis  Cluster  untuk Pemetaan Data Kasus Covid-19 di Indonesia Menggunakan K-Means , no date) Proses  data  mining  dilakukan  secara  berulang-ulang  dengan  meghasilkan  suatu iterasi.  Pada  iterasi  3,  cluster  data  yang  dilakukan  terhadap  4  cluster  dengan iterasi 2 didapatkan hasil yang sama. Dari 34 data jumlah kasus penderita Covid- 19  berdasarkan    daerah  dapat  diketahui,  2  provinsi  berada  dalam pengelompokan/cluster zona merah yaitu provinsi DKI Jakarta dan Jawa Barat, 2 provinsi  atau  daerah  berada  dalam  pengelompokan  cluster  zona  orange  terdiri dari provinsi Jawa Tengah dan dan Jawa Timur, 8 provinsi   atau daerah berada dalam  kelompok  atau  cluster  zona  kuning  terdiri  dari provinsi Bali, Banten, DI Yogyakarta,  Kalimantan  Timur,  Sumatera  Barat,  Sumatera  Utara,  Sulawesi Selatan, dan Riau, dan 22 provinsi lainnya termasuk cluster kelompok zona hijau.
4. Implementasi K-Means Clustering dengan Google Colaboratory
a. Mengimpor library dan Mengimpor lokasi dataset
Dalam proses import library dan import lokasi dataset dengan memasukkan data provinsi sesuai data yang ada dengan total kasus beserta sembuh dan data kematian.
Nilai Rata-rata Cluster C1
C2 C3 C4 35785,45455 123249,75 438742  780243,5 34043,81818  118435,375  406424  763864,5 1184,409091 3551,5 29653,5  14081,5
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
b. Proses data set K-means yaitu dengan memasukkan semua data ke aplikasi tersebut berdasarkan kasus, pasien sembuh dan meninggal.
Gambar 2. Proses dataset K-means
c. Proses ketiga, yaitu dengan melakukan preprocessing data dengan langkah menghilangkan masalah  yang bisa mengganggu saat pemrosesan data.
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
d. Dalam  proses  clustering  ke  data  set  akan  merubah  bentuk  pola  yang dihasilkan dari data tersebut.
Gambar 4. Menjalankan K-Means Clustering ke dataset
e. Visualisasi hasil cluster adalah model custer yang akan dihasilkan dengan hasil f-cluster 1 sampai dengan 4.
Gambar 5 . Visualisasi hasil clusters
f. Visualiasi histogram adalah hasil pola yang dihasilkan dengan algoritma K- Means dan bisa memberikan hasil pola cluster 1-cluster 4.
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Gambar 6 . Visualisasi histogram kasus Covid-19
g. Eksport hasil output dihasilkan setelah mendapatkan hasil visualisasi histogram dengan beberapa cluster sebelumnya yang sudah terbentuk.
Gambar 7. Ekspor hasil output data Covid-19
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Simpulan
Setelah  melakukan  pemrosesan  menggunakan  clustering  K-MEANS  dari data  kasus  covid  tersebut,kami  telah  memperoleh  data  Pada  iterasi  3, pengelompokan data yang dilakukan terhadap 4 cluster dengan iterasi 2 didapatkan hasil  yang  sama.  Dari  34  data  jumlah  kasus  penderita  Covid-19  berdasarkan provinsi  dapat  diketahui,  2  provinsi  cluster  zona  merah  untuk penderita  kasus Covid-19 terdiri dari provinsi DKI Jakarta dan Jawa Barat, 2 provinsi cluster zona orange terdiri dari provinsi Jawa Tengah dan dan Jawa Timur, 8 provinsi cluster zona kuning terdiri dari provinsi Bali, Banten, DI Yogyakarta, Kalimantan Timur, Sumatera  Barat,  Sumatera  Utara,  Sulawesi  Selatan,  dan  Riau,  dan  22  provinsi lainnya termasuk cluster zona hijau.

## Daftar Pustaka
Analisis Cluster untuk Pemetaan Data Kasus Covid-19 di Indonesia Menggunakan K- Means (no date).
Anggiat,  Y. et  al. (2022)  ‘Data  Mining  Clustering  Penyebaran  Virus  Covid-19 Berdasarkan Provinsi di Indonesia Metode K-Means’, Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) , 6(2).
Damanik,  Y.F.S.Y. et  al. (2021)  ‘Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan Penyebaran  Covid-19 Di  Sumatera  Utara  Menggunakan  Algoritma  K-Means’,
Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika ,
1(2). Available at: https://doi.org/10.54082/jiki.13.
Desyanti,  D.  (2021)  ‘Implementasi  Metode  C.45  dalam  Menganalisa  Tingkat Kecemasan Mahasiswa Menyusun Tugas Akhir’, Jurnal Unitek , 14(1), pp. 17– 29. Available at: https://doi.org/10.52072/unitek.v14i1.175.
Elsa  Ramadanti  and  Muhamad  Muslih  (2021)  ‘Analisis  Persebaran  Kasus  Covid-19 Di Jawa Barat Menggunakan Metode K-Means Clusterin | Seminar Nasional Sistem  Informasi  dan  Manajemen  Informatika  Universitas  Nusa  Putra’,
SISMATIK (Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika) , pp. 319–326. Available at: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismatik/article/view/41. Febrina,  Wetri  (2021).  Review:  Perkembangan  Teknologi  Deteksi  CoVid-19. Jurnal UNITEK 14(2)
pp. 58-66. Available at:
https://doi.org/10.52072/unitek.v14i2.239
Hardiani, T. (2022) ‘Analisis Clustering Kasus Covid 19 di Indonesia Menggunakan
Algoritma  K-Means’, Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika  … ,  11, pp. 156–165. Available at:
https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/janapati/article/view/45376%0Ahttps: //ejournal.undiksha.ac.id/index.php/janapati/article/download/45376/22680.
Masriani,  M.,  Alam,  S.  and  Arham,  A.  (2022)  ‘Rancang  Bangun  Sistem  Automatic Touchless  Mask  Machine  Upaya  Pengendalian  Penggunaan  Masker  di  Masa Pandemi  Covid-19’, Jurnal  Unitek ,  15(1),  pp.  9–19.  Available  at: https://doi.org/10.52072/unitek.v15i1.314.
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Sroyer, A.M., Mandowen, S.A. and Reba, F. (2022) ‘Analisis Cluster Penyakit Malaria Provinsi  Papua  Menggunakan  Metode  Single  Linkage  Dan  K-Means’, Jurnal Nasional  Teknologi  dan  Sistem  Informasi ,  7(3),  pp.  147–154.  Available  at: https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i3.2021.147-154.
Wahyuni,  S. et  al. (2021)  ‘Data  Mining  Prediksi  Minat  Customer  Penjualan Handphone  Dengan  Algoritma  Apriori’, Jurnal  Unitek ,  14(2),  pp.  10–19.
Available at: https://doi.org/10.52072/unitek.v14i2.243.