PENGELOMPOKAN WILAYAH PENYEBARAN COVID-19 DI KABUPATEN KARAWANG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Zulia Imami Alfianti
Universitas Bina Sarana Informatika Kampus Kabupaten Karawang Jl. Banten No. 1, Karangpawitan, Karawang 41371, Jawa Barat zulia.zim@bsi.ac.id

## Abstrak
Virus  Covid-19  merupakan  keluarga  besar  coronavirus  yang  dapat  menyerang  hewan. Covid-19 merupakan penyakit menular yang ditandai oleh gejala pada bagian pernapasan akut (Coronavirus  2  (Severe  Acute  respiratory  Syndrome  Coronavirus  2)  atau  SARS-CoV-2).  Virus ini menyerang penduduk di Wuhan China sejak Desember 2019. Penularan virus ini terjadi jika adanya kontak langsung antar manusia.  Sejak Februari 2020 penyebaran virus covid-19 mulai terjadi  di  berbagai  wilayah  di  Indonesia  dan  semakin  meningkat  setiap  harinya.  Pada penelitian  ini  akan  dilakukan  pengklasteran  wilayah  penyebaran  Covid-19  di  Kabupaten Karawang.  Pengklasteran  dilakukan  bertujuan  untuk  mengelompokkan  himpunan  data  yang besar untuk memudahkan analisis data atau pengolahan data lebih lanjut menggunakan metode k-means  dengan  membagi  data  kecamatan  di  kabupaten  Karawang  menjadi  tiga  cluster  yaitu cluster  wilayah  penyebaran  rendah,  cluster  wilayah  penyebaran    sedang,  dan  wilayah penyebaran  tinggi.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  terdapat  50%  persen  wilayah  yang  tingka penyebarannya rendah, 33,3% persen wilayah yang tingkat penyebarannya sedang, dan 16,7% persen wilayah yang tingkat penyebarannya tinggi.
Kata Kunci: Clustering, Covid-19, Data Mining, K-Means

## Abstract
The Covid-19 virus is a big family of coronaviruses that can infect animals. Covid-19 is an infectious disease characterized  by  symptoms  in  the acute  respiratory  tract  (Coronavirus  2 (Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2)  or SARS-CoV-2).  This virus  has attacked residents in Wuhan, China since December 2019 The transmission of this virus occurs if there is direct  contact  between  humans.  Since  February  2020  the  spread  of  the  Covid-19  virus  has begun  to  occur  in  various  regions  in  Indonesia  and  is  increasing  every  day.  In  this  study, clustering  of  the  Covid-19  distribution  area  in  Karawang  Regency  will  be  carried  out. Clustering  is  carried  out  with  the  aim  of  grouping  big  data  sets  to  facilitate  data  analysis  or further  data  processing  using  the  k-means  method  by  dividing  sub-district  data  in  Karawang district  into  three  clusters,  namely  clusters  of  low  distribution  areas,  clusters  of  distribution areas,  medium,  and  high  distribution  areas.  The  results  of  this  study  are  that  there  are  50% percent of  areas with  low  distribution,  33.3%  of  areas  with  moderate  distribution,  and  16.7% percent of areas with high distribution.
Keywords: Clustering, Covid-19, Data Mining, K-Means

## PENDAHULUAN
Virus  Covid-19  merupakan  penyakit menular  yang  ditandai  oleh  gejala  pada bagian  pernapasan  akut  ( Coronavirus  2 ( Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2)  atau  SARS-CoV-2)  [1]. Infeksi Virus Corona atau Covid-19
disebabkan oleh Corona virus, yaitu kelompok  virus  yang  menginfeksi  sistem pernapasan, pada sebagian besar kasus corona virus hanya  menyebabkan  infeksi  pernapasan ringan sampai sedang, seperti flu, akan tetapi, virus  ini  juga  bisa  menyebabkan  infeksi pernapasan berat, seperti Pneumonia, MiddleEast  Respiratory  Syndrome (MERS) dan Severe  Acute  Respiratory  Syndrome (SARS)  [2].  Virus  ini  dapat  menyerang hewan  dan  juga  manusia  dan  pada  manusia gejalanya  berupa  infeksi  yang  serupa  dengan penyakit  SARS  dan  MERS,  hanya  saja Covid-19  bersifat  lebih  masif  perkem- bangannya. Saat ini, penyebaran SARS-CoV- 2  dari  manusia  ke  manusia  menjadi  sumber transmisi utama sehingga penyebaran menjadi lebih  agresif.  Transmisi  SARS-CoV-2  dari pasien  simptomatik  terjadi  melalui  droplet yang  keluar  saat  batuk  atau  bersin  [3]. Indonesia  juga  merupakan  salah  satu  negara yang  terdampak  wabah  yang  satu  ini  [4]. Keberadaan  virus  Covid-19  ini  tentunya melumpuhkan  semua  kegiatan  baik  kegiatan sosial  dan  maupun  kegiatan  perekonomian [5].  Penyebaran  virus  Covid-19  di  seluruh
provinsi  di  Indonesia  menyebabkan  berbagai dampak  pada  semua  bidang  yang  tentunya menghambat  aktivitas  manusia.    Beberapa wilayah  ditetapkan  sebagai  zona  merah  yang artinya  wilayah  yang  memiliki  tingkat penderita  dan  penyebarannya  sangat  tinggi. Sempat  beberapa  kali  dikategorikan  sebagai wilayah  zona  merah  yang  artinya  wilayah yang  tingkat  penderitanya  tinggi,  membuat wilayah Kabupaten Karawang harus mendapat  penanganan  lebih  cepat  oleh pemerintah daerah Kabupaten Karawang [6]
Penelitian  ini  akan  mengelompokkan wilayah  penyebaran  virus  Covid-19  di Kabupaten  Karawang. Data  mining yang biasa disebut sebagai Knowledge Discovery in Database (KDD)  merupakan  kegiatan  yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola hubungan  dalam  himpunan  data  yang berukuran  besar  [7].  Hasil  perhitungan  dari data  mining ini  dapat  digunakan  untuk pengambilan  keputusan.  Teknik  dalam data mining yang  digunakan  untuk  melakukan pengelompokkan sejumlah data atau objek ke dalam cluster (grup) disebut dengan clustering . Clustering ini  memungkinkan melakukan  pengelompokkan  data  wilayah penyebaran Covid-19 menjadi menjadi beberapa cluster (grup).
Penelitian  serupa  mengenai  metode clustering telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti  diantaranya  Nayuni  Diwitri  dkk.  [8] mengenai  penerapan  algoritma K-Means
dalam menentukan tingkat penyebaran Covid- 19  di  Indonesia.  Hasil  penelitian  tersebut yaitu  dari  34  provinsi  di  Indonesia  terbagi menjadi  pusat cluster yang  diperoleh  yaitu untuk cluster pertama atau penyebaran tingkat tinggi  berada  pada  Provinsi  DKI  Jakarta, pusat cluster kedua  atau  penyebaran  tingkat sedang  berada  pada  provinsi  Jawa  Barat,dan pusat  klaster  ketiga  atau  penyebaran  tingkat sedang berada pada Provinsi Banten.
Penelitian selanjutnya oleh M. Hasmil Aditya dkk.  [9]  mengenai  Penggunaan  algoritma K-
Means untuk clustering obat-obatan di RSUD Pekanbaru.  Dari  hasil  klasterisasi  pada  obat- obatan tersebut kelompok obat yang termasuk pemakaian  sedikit  rata-rata  permintaan  obat setiap tahunnya  kurang  dari  18000  buah,  dan obat  yang  termasuk  pemakaian  sedang  rata- rata permintaan obat setiap tahunnya diantara 18000–70000  buah,  sedangkan  obat  yang masuk kedalam kelompok obat yang pemakaian  tinggi  rata-rata  permintaan  obat setiap tahunnya diatas 70000 buah. Penelitian yang  ketiga  oleh  Muhammad  Rafi  Muttaqin dan Meriska Defriani [10] mengenai penggunaan algoritma K-Means untuk pengelompokkan  topik  skripsi  mahasiswa hasil  pengelompokkan  dengan  nilai cluster yang  paling  tinggi  dapat  menunjukkan kemampuan  mahasiswa  pada  tiap  kelompok bidang  keahlian.  Hasil  pengelompokkan dianalisis  dengan  melihat  jumlah  matakuliah pada  setiap  kelompok  bidang  keahlian. Jumlah  matakuliah  yang  paling  banyak  pada suatu kelompok bidang keahlian menandakan
bahwa mahasiswa memiliki kemampuan lebih baik pada bidang tersebut sehingga direkomendasikan  topik  skripsi  yang  sesuai dengan kelompok bidang keahlian tersebut.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menen- tukan  pengelompokkan  wilayah  berdasarkan tingkat  penyebaran  Covid-19  di  wilayah Kabupaten  Karawang  menggunakan  metode clustering algoritma K-Means .

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  meng- gunakan metode klasifikasi K-Means . Metode klasifikasi K-Means merupakan  algoritma yang melakukan pengelompokkan data berdasarkan  data  yang  terdekat  dengan  titik pusat cluster .
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  penyebaran  virus Covid-19  di kabupaten  Karawang  yang  diperoleh  dari laman  covid19.karawangkab.go.id.  data  yang digunakan  adalah  data  penyebaran  yang direkap pada tanggal 20 Mei 2021.
Data  mining disebut  juga Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  melakukan ekstraksi  informasi  dari  tumpukan  data. Proses  pencarian  informasi  tersebut  akan menemukan  pola  kecenderungan  dari  data yang  kemudian  hasil  dari  penambangan ( mining )  dapat  menjadi  informasi  yang mudah dipahami.
Analisis cluster merupakan  salah  satu teknik data  mining yang  bertujuan  untuk mengidentifikasi  sekelompok  objek  yang
mempunyai  kemiripan  karakteristik  tertentu yang  dapat  dipisahkan  dengan  kelompok objek  lainnya,  sehingga  objek  yang  berada dalam  kelompok  yang  sama  relatif  lebih homogen  daripada  objek  yang  berada  pada kelompok yang berbeda [11].
K-Means yaitu  salah  satu  dari  metode pengelompokkan  data  nonhierarki  (sekatan) yang  dapat  mempartisi  data  kedalam  bentuk dua  kelompok  ataupun  lebih  [9]. K-Means clustering merupakan  sebuah  konstanta  dari sejumlah cluster yang  diinginkan,  sedangkan Means  atau  dapat  didefinisikan  sebagai cluster adalah  suatu  nilai  rata-rata  dari sekumpulan  populasi  data[12].  Metode K- Means digunakan  untuk  mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok, data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama  dan  mempunyai  karakteristik  yang berbeda dengan data dari kelompok yang lain [13].  Metode  ini  berusaha  meminimalkan variasi  antar  data  yang  ada  di  dalam  suatu cluster dan memaksimalkan variasi data yang ada di cluster lainnya.
Langkah-langkah clustering menggunakan algoritma K-Means [14]:
1. Tentukan Jumlah cluster
2. Alokasikan  data  ke  dalam cluster secara acak
3. Menghitung  centroid/rata-rata  dari  data yang ada di masing-masing cluster
4. Alokasikan masing-masing data ke
centroid/cluster terdekat
5. Jika masih ada data yang berpindah cluster
adanya  selisih  antara  nilai centroid lama
dengan centoid baru  maka  kembali lakukan  perhitungan centroid kembali  di masing-masing cluster .  Jika  tidak  ada perubahan  terhadap  nilai centroid maka perhitungan dihentikan.
Proses  mengolah  data  yang  telah didapatkan  dengan  menyusun  pola  serta mengelompokkan  pola  tersebut  menjadi beberapa cluster dengan  metode K-means . Pengelompokkan  pola  menjadi  beberapa cluster menggunakan rumus eucledian distance .  Dengan  menghitung  jarak  antara data  dengan centroid sama  dengan  akar  dari hasil penjumlahan antara data pada atribut ke- n dikurangi  objek  data  pada centroid ke- k . Hasil  jarak  ini  yang  akan  digunakan  untuk mencari  data  mana  yang  memiliki  tingkat kemiripan  berdasarkan  jarak  yang  paling kecil/terpendek.  Perhitungan  menggunakan rumus elucledian  distance diformulasikan dengan menggunakan persamaan 1.
2 (1)
Dimana: d = jarak n = jumlah dimensi (atribut)
= atribut ke- k dari objek data
Untuk  melengkapi  pengetahuan  dasar dalam  melakukan  penelitian  ini  digunakan studi  literatur  yang  bersumber  dari  jurnal maupun penelitian terkait.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengelompokkan
daerah terdampak  Covid-19  di  Kabupaten Karawang menggunakan  algoritma K-Means .  Langkah pertama  yang  dilakukan  adalah  menentukan jumlah cluster yang  ditentukan  yaitu  jumlah cluster harus  lebih  sedikit  dari  jumlah  data yang  akan  diteliti.  Selanjutnya,  pilih  titik centroid secara  acak  yang  nantinya  titik  ini akan  menjadi centroid dari  masing-masing cluster . Kemudian hitung jarak dan alokasikan  masing-masing  data  ke centroid terdekat.  Setelah  itu,  tentukan centroid baru dari  data  yang  ada  di  masing-masing cluster . Apabila  masih  ada  data  yang  berpindah cluster atau  ada  perubahan  nilai centroid, maka  kembali  hitung  jarak  dan  alokasikan kembali data ke masing-masing centroid . Jika tidak ada  perpindahan cluster atau  perubahan
nilai centroid maka hentikan proses clustering .  Langkah-langkah  dalam  metode K-Means dari  data  yang  akan  diteliti digambarkan  dalam flowchart yang  dapat dilihat pada Gambar 1.
Langkah  pertama  yang  dilakukan  pada proses clustering menggunakan  metode K- Means adalah  menentukan  jumlah cluster awal secara bebas yaitu 3 cluster dan centroid dari  data  30  Kecamatan  di  Kabupaten Karawang  yang  ditandai  dengan  K1  sampai dengan K30. Ditentukan 3 titik centroid awal yaitu  K17,  K18,  K27  diambil  dari  jumlah kasus  tinggi,  sedang/menengah,  dan  rendah. Data  kecamatan  terdampak  Covid-19  di Kabupaten  Karawang  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Gambar 1. Langkah-Langkah Pengklusteran Menggunakan Metode K-Means
Tabel 1. Data Kecamatan Terdampak Covid-19 Kabupaten Karawang pada Tanggal 20
Mei 2021 Kode Kecamatan Perawatan Isolasi Sembuh Meninggal K1 Banyusari 1 0 165 7 K2 Batujaya 1 0 112 8 K3 Ciampel 2 0 307 6 K4 Cibuaya 1 0 154 9 K5 Cikampek 13 0 1016 41 K6 Cilamaya Kulon 0 0 137 7 K7 Cilamaya Wetan 3 0 380 18 K8 Cilebar 1 0 112 2 K9 Jatisari 3 0 403 18 K10 Jayakerta 0 0 178 13 K11 Karawang Barat 12 4 2378 62 K12 Karawang Timur 8 0 2100 54 K13 Klari 8 7 1910 68 K14 Kota Baru 6 0 1390 37 K15 Kutawaluya 1 0 144 10 K16 Lemahaban g 1 0 217 23 K17 Majalaya 3 0 990 20 K18 Pakisjaya 0 0 19 6 K19 Pangkalan 0 0 82 2 K20 Pedes 0 0 172 14 K21 Purwasari 6 0 750 21 K22 Rawamerta 1 0 314 18 K23 Rengasdeng klok 2 4 462 28 K24 Tegalwaru 0 0 134 3 K25 Telagasari 1 0 415 32 K26 Telukjambe Barat 5 5 345 9 K27 Telukjambe Timur 8 1 3246 73 K28 Tempuran 2 0 169 9 K29 Tirtajaya 0 0 147 6 K30 Tirtamulya 0 0 102 4 Sumber : covid19.karawangkab.go.id
Dari  data  penyebaran  Covid-19  30 Kecamatan  di  Kabupaten  Karawang  tersebut ditentukan  tiga cluster sebagai  titik centroid awal yaitu data ke-27, 17, dan 18 dapat dilihat pada  Tabel  1.  dipilih  berdasarkan  jumlah kasus  keseluruhan  dengan  menjumlahkan atribut dari masing-masing kecamatan
sehingga  didapatkan  satu  kecamatan  yang memiliki kasus tertinggi, satu kecamatan yang memiliki  kasus  sedang/menengah,  dan  satu kecamatan yang memiliki kasus terendah dari 30  kecamatan  di  Kabupaten  Karawang  yang ditetapkan  sebagai centroid awal. Centroid awal yang telah ditentukan dapat dilihat pada
Tabel  2.  Setelah  dilakukan  penentuan centroid awal,  maka  langkah  selanjutnya adalah menghitung jarak antara centroid awal dengan  titik centroid menggunakan  rumus sebagai  berikut.  Berdasarkan  persamaan  (1). Hasil  yang  didapatkan  untuk  menentukan jarak  antara centroid awal  dengan  titik
centroid menggunakan  rumus eucledian
distance yang  hasilnya  terdapat  pada  Tabel  3 ini,  kemudian  dipilih centroid mana  dari masing-masing  kode  yang  memiliki  jarak terpendek.
Tabel 2. Hasil Pemilihan Centorid Awal Centorid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 C1 5 5 345 9 C2 3 0 990 20 C3 0 0 19 6 Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Cluster dengan Titik Centroid Kode C1 C2 C3 Kode C1 C2 C3 K1 180 825 146 K16 128.9 773 198.7 K2 233 878 93 K17 645 0 971 K3 38.5 683 288 K18 326 971 0 K4 191 836 135 K19 263 908 63 K5 671.8 34.9 997.7 K20 173 818 153 K6 208 853 118 K21 405 240 731 K7 36.5 610 361 K22 32.9 676 295 K8 233 878 93 K23 118.5 528 443.5 K9 58.9 587 384 K24 211 856 115 K10 167 812 159 K25 73.9 575 396.8 K11 2033.7 1388.6 2359.6 K26 0 645 326 K12 1755.5 1110.5 2081.5 K27 2901.7  2256.6  3227.7 K13 1566 921 1892 K28 176 821 150 K14 1045 400 1371 K29 198 843 128 K15 201 846 125 K30 243 888 83
Tabel 4. Keanggotaan Cluster Hasil Perhitungan Centroid pada Iterasi 1
Centorid Keanggotaan Cluster C1 K3 K7 K9 K16  K22  K23  K25  K26 C2 K5  K11  K12  K13  K14  K17  K21  K27 C3 K1 K2 K4 K6 K8 K10  K15  K18  K19  K20  K24  K28  K29  K30 Tabel 5. Nilai Centroid dari Hasil Perhitungan Iterasi 1 Centorid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 C1 2 1.125 355.375 19 C2 8 1.75 1722.5 47 C3 0.5 0 131 7.1
Dari  hasil  perhitungan  untuk  mencari jarak terpendek pada Tabel 3 didapatkan jarak terpendek  antara  data  dengan centroid sehingga  didapatkan  keanggotaan cluster yaitu C1 sebanyak  8,  C2  sebanyak  8,  dan  C3 sebanyak  14,  dapat  dilihat  pada  Tabel  4. Langkah  selanjutnya  yaitu  dengan  kembali menghitung  nilai  rata-rata  anggota cluster sehingga  didapatkan  nilai centroid iterasi  1 yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  5:  Hasil  yang didapatkan  di  iterasi  1  ternyataada  perubahan nilai centroid ,  maka  diharuskan  melakukan perhitungan  kembali  menggunakan  rumus eucledian  distance untuk  menentukan  jarak antara centroid dengan  titik centroid yang
hasilnya  terdapat  pada  Tabel  6,  kemudian dipilih  kembali centroid mana  dari  masing- masing  kode  yang  memiliki  jarak  terpendek, hasil  perhitungan  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai centroid pada  iterasi  2  terdapat  perbedaan antara  nilai centroid yang  dihasilkan  pada iterasi 1. Sehingga diperlukan iterasi berikutnya  dengan  melakukan  perhitungan kembali  jarak  antara  data  dengan  nilai centroid yang  terakhir  untuk  kemudian ditentukan  kembali  keanggotaan cluster melalui  jarak  terkecil  antara  data  dengan cluster serta hitung nilai centroid berikutnya.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Jarak Cluster dengan Titik Centroid Sebelumnya Untuk
Menentukan Centroid pada Iterasi 2 Kode C1 C2 C3 Kode C1 C2 C3 K1 190.7 1558 34.5 K16 138.4 1505.7 87.9 K2 243 1610.9 18.5 K17 644.6 733 859.5 K3 50 1416 176.5 K18 336.6 1704 111.5 K4 201.6 1568.9 23.5 K19 273.9 1641 48.7 K5 661 706.5 886 K20 183.4 1550.8 42 K6 218.7 1586 6.5 K21 394.6 972.8 619.6 K7 24.6 1342.8 249.7 K22 41 1408.8 183.8 K8 243.9 1611 19 K23 107 1260.6 332 K9 47.6 1342.8 272.7 K24 221 1589 5 K10 177 1544.8 47.8 K25 61 1307.6 285.5 K11 2023 655.6 2248 K26 15 1378 214.6 K12 1744.9 377.5 1970 K27 2891 1523.7 3116 K13 1555 188.7 1780 K28 186.6 1553.9 38.5 K14 1034.7 332.6 1259.8 K29 208.7 1576 16.5 K15 211.5 1578.9 13.8 K30 253.8 1621 28.6 Tabel 7. Nilai Centroid yang Dihasilkan pada Iterasi 2 Centorid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 C1 4 1.1 538.2 21.4 C2 8.4 2.4 2204.8 58.8 C3 0.53 0 8 8.2
Berikut ini nilai centroid dari iterasi 2 yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  7.  Hasil  yang didapatkan  untuk  menentukan  jarak  antara centroid dengan  titik centroid menggunakan rumus eucledian  distance pada  iterasi  3 yang hasilnya  dijabarkan  pada  Tabel  8,  kemudian dipilih centroid mana  dari  masing-masing kode  yang  memiliki  jarak  terpendek,  hasil perhitungan  tersebut  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 8. Setelah dilahkukan perhitungan jarak data  dengan  titik centroid ,  didapatkan  hasil perhitungan centorid pada  iterasi  3.  Berikut ini  nilai centroid dari  iterasi  3  yang  dapat
dilihat  pada  Tabel  9.  Setelah  dilakukan perhitungan, proses iterasi terhenti di iterasi 3 karena  nilai centroid iterasi  3  sama  dengan nilai centroid iterasi  2.  Perbandingan  nilai centroid yang berasal dari iterasi awal sampai dengan  iterasi  3  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel 10.
Setelah  dilakukan  perbandingan  nilai centroid pada Tabel 10, proses iterasi berhenti pada  iterasi  3  karena  nilai centroid pada iterasi  2  sama  dengan  nilai centroid pada iterasi  3.  Sehingga  didapatkan  keanggotaan cluster seperti ditampilkan pada Tabel 11.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Jarak Cluster dengan Titik Centroid Sebelumnya Untuk
Menentukan Centroid pada Iterasi 3 Kode C1 C2 C3 Kode C1 C2 C3 K1 373 2040 156.8 K16 321 1988 209 K2 426 2093 103.8 K17 451.8 1215 981.8 K3 231.7 1898.5 298.8 K18 519 2186 11 K4 384 2051 145.8 K19 456.6 2123 74 K5 478 1188.9 1008 K20 366 2033 163.9 K6 401 2068 128.8 K21 211.8 1455 741.9 K7 158.2 1825 371.9 K22 224 1891 305.9 K8 426.6 2093.5 103.9 K23 76.5 1743 454 K9 135 1802 394.9 K24 404.6 2071.5 125.9 K10 360 2027 169.8 K25 123.6 1790 407 K11 1840 173 2370 K26 193.6 1860 336.8 K12 1562 104.9 2092 K27 2708 1041 3238 K13 1372.6 294.9 1902.7 K28 369 2036 160.8 K14 851.9 851 1382 K29 391.5 2058 138.8 K15 394 2061 135.8 K30 436.5 2103.5 93.8 Tabel 9. Nilai Centroid yang Dihasilkan pada Iterasi 3 Centorid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 C1 4 1.1 538.2 21.4 C2 8.4 2.4 2204.8 58.8 C3 0.53 0 8 8.2
Tabel 10. Perbandingan Nilai Centroid pada Iterasi Awal sampai Iterasi 3
Centorid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 Iterasi 0 C1 5 5 345 9 C2 5 0 990 20 C3 0 0 19 6 Iterasi 1 C1 2 1.125 355.375 19 C2 8 1.75 1722.5 47 C3 0.5 0 131 71 Iterasi 2 C1 4 1.1 538.2 21.4 C2 8.4 2.4 2204.8 58.8 C3 0.53 0 8 8.2 Iterasi 3 C1 4 1.1 538.2 21.4 C2 8.4 2.4 2204.8 58.8 C3 0.53 0 8 8.2

## Tabel 11. Keanggotaan Cluster Hasil Perhitungan Centroid pada Iterasi 3
Centorid Keanggotaan Cluster C1 K3 K5 K7 K9 K17  K21  K22  K23  K25  K26 C2 K11  K12  K13  K14  K27 C3 K1 K2 K4 K6 K8 K10  K15  K16  K18  K19  K20  K24  K28  K29  K30

## Gambar 2. Diagram Hasil Pengklasteran Wilayah Terdampak Covid-19 Kabupaten Karawang
Dari  hasil clustering wilayah  penye- baran  Covid-19  diatas,  maka  untuk  lebih jelasnya  penulis  gambarkan  pada  sebuah diagram  lingkaran  yang  ditampilkan  pada Gambar  2.  Hasil  perhitungan  menggunakan metode K-Means pada  diagram  lingkaran yang  terdapat  pada  Gambar  2,  dari  30
kecamatan  di  wilayah  Kabupaten  Karawang yang  telah  melewati  proses clustering menggunakan metode K-Means dibagi menjadi  tiga cluster penyebaran  yang dikategorikan  menjadi  tiga  wilayah  tingkat penyebaran  tinggi  yang  memiliki  tingkat kasus  tertinggi,  wilayah  yang  memiliki
tingkat  penyebaran  sedang/menengah  yang memiliki  jumlah  kasus  diantara  tinggi  dan rendah,  dan  wilayah  yang  memiliki  tingkat wilayah  penyebaran  rendah  memiliki  tingkat kasus terendah.
Pada  diagram  lingkaran  diatas  yang dihasilkan  dari  proses clustering terdapat 16,7%  yaitu  5  kelurahan  yang  memiliki tingkat  penyebaran  tinggi,  33,3%  terdiri  dari 10  kelurahan  memiliki  tingkat  penyebaran sedang/menengah  karena  berada  diantara persentasi tingkat tinggi dan rendah, dan 50% terdiri  dari  15  kelurahan    memiliki  tingkat penyebaran rendah.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah dilakukan proses pengelompok- kan wilayah terdampak Covid-19 di Kabupaten  Karawang  dengan  menggunakan metode K-Means dapat  disimpulkan  bahwa dari  30  kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten Karawang  50%  wilayah  termasuk  kedalam kategori  terdampak  rendah,  33,3%  wilayah termasuk kedalam kategori terdampak sedang, dan 16,7% wilayah termasuk kedalam kategori terdampak tinggi.
Mengingat  pandemi  Covid-19  yang
masih berlangsung maka diperlukan pengkajian lanjutan mengenai wilayah terdampak  Covid-19  di  Kabupaten Karawang dengan  menggunakan  data-data  yang  telah diperbaharui setiap harinya berdasarkan kasus yang  terjadi  di  masing-masing  kecamatan Kabupaten Karawang.
Untuk  mengembangkan  penelitian  ini,
dibutuhkan penelitian lanjutan metode clustering terhadap  wilayah  penyebaran Covid-19  yang  lebih  luas  yaitu  pada  34 provinsi  di  Indonesia  yang  dilakukan  secara lebih valid dengan  ditetapkan  nilai centroid terbaik  untuk  mengetahui  pengelompokkan wilayah  berdasarkan  tingkat  penyebaran Covid-19 di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  C.  Lai,  T.  P.  Shih,  W.  C.  Ko,  H.  J. Tang,  and  P.  R.  Hsueh,  “Severe  acute
respiratory  syndrome  coronavirus  2 (SARS-CoV-2) and coronavirus disease-2019 (COVID-19): The epidemic  and  the  challenges,” Int.  J. Antimicrob.  Agents ,  vol.  55,  no.  3,  p. 105924, 2020, doi: 10.1016/j.ijantimicag.2020.105924. [2] D. Indriyani and C. Virus, “Penanganan dan Pencegahan Pandemi
Wabah  Virus  Corona  (  Covid-19  ),” vol. 2, 2020.
[3] A.  Susilo et  al. ,  “Coronavirus  Disease 2019:  Tinjauan  Literatur  Terkini,” J. Penyakit Dalam Indones. , vol. 7, no. 1, p. 45, 2020, doi: 10.7454/jpdi.v7i1.415.
[4] I.  Wahidah,  M.  A.  Septiadi,  M.  C.  A.
Rafqie,  N.  Fitria,  S.  Hartono,  and  R. Athallah, “Pandemik Covid-19 :
Analisis  Perencanaan  Pemerintah  dan Masyarakat  dalam  Berbagai  Upaya
Pencegahan  COVID-19  Pandemic :
Analysis of Government and Community Planning in Various Prevention  Measures,”  vol.  11,  no.  3, pp. 179–188, 2020. [5] C.  Fikri,  “Tiga  Dampak  Pandemi Covid-19 Bagi Perekonomian Nasional,” Beritasatu.com ,  p.  2021, 2021, [Online]. Available: https://www.beritasatu.com/ekonomi/7 28997/tiga-dampak-pandemi-covid19- bagi-perekonomian-nasional.
[6] Y. F. Silitonga, “Seluruh Kecamatan di Karawang Zona Merah,” p. 2021, 2021.
[7] S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E.
Handayani, “Implementasi Data Mining  Untuk  Menentukan  Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J.  Ilm.  Teknol.  dan Rekayasa ,  vol.  25,  no.  1,  pp.  76–88, 2020, doi:
10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[8] N.  Dwitri,  J.  A.  Tampubolon,  S.
Prayoga,  F.  Ilmi  Zer,  and  D.  Hartama, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Pembelajaran Online Pada Masa Pandemi  Covid-19  di  Indonesia,” Jti
(Jurnal  Teknol.  Informasi) ,  vol.  4,  no.
1, pp. 101–105, 2020.
[9] M. H. Adiya and Y. Desnelita, “Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem
Informasi  Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Clustering  Data  Obat-
Obatan  Pada  RSUD  Pekanbaru,”  vol.
01, pp. 17–24, 2019. [10] M.  R.  Muttaqin  and  M.  Defriani, “Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129.
[11] T. Suprawoto, “Klasifikasi data
mahasiswa  menggunakan  metode  k- means  untuk  menunjang  pemilihan strategi  pemasaran,”  vol.  1,  no.  1,  pp.
12–18, 2016. [12] dkk Sugiono, “Pengelompokan Perilaku  Mahasiswa  Pada  Perkuliahan E-Learning dengan K-Means Clustering,” J. Kaji. Ilm. , vol. 19, no. 2, pp. 126–133, 2019.
[13] Z.  I.  Alfianti,  M. A.  Azis, A.  Fauzi,  F.
T. Informasi, and U. B. Saranainformatika, “JurnalMantik,” vol. 4, no. 4, pp. 2336–2341, 2021.
[14] S.  Ramadani,  I.  Ambarita,  and  A.  M.
H.  Pardede,  “Metode  K-Means  Untuk Pengelompokan  Masyarakat  Miskin Dengan Menggunakan Jarak Kedekatan Manhattan  City  Dan  Euclidean  (  Studi Kasus  Kota  Binjai  ),” Inf.  Syst.  Dev. , vol. 04, no. 2, pp. 15–29, 2019.
[15] Satgas  Covid-19  Karawang.  “Pantauan kasus  aktif  Covid-19  untuk  sebaran kecamatan”
Internet:
http://covid19.karawangkab.go.id/data/, tanggal di-update [20 Mei 2021].