## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 229 − 237 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2550

## Penerapan Algoritma K-Means Pada Penyebaran Covid-19 Di Provinsi Jambi
Reza Pahlevi, Muhammad Wahyu Prayogi, Errissya Rasywir * , Yovi Pratama
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1 paaahlevi@gmail.com , 2 wahyuprayogi@gmail.com, 3,* errissya.jurnal@gmail.com , 4 yovi.pratama@gmail.com Email Penulis Korespondensi: errissya.jurnal@gmail.com Submitted: 25/10/2022; Accepted: 29/11/2022; Published: 30/11/2022
Abstrak− Tujuan dalam penelitian menggunakan metode K-Means Cluster adalah untuk mengetahui tingkat persebaran kasus Covid-19 kategori tinggi, sedang, dan rendah pada masing-masing daerah di Provinsi Jambi. Ada beberapa aspek yang bisa diukur seperti jumlah penduduk, kepadatan penduduk, kasus positif terinfeksi Covid-19, pasien yang sembuh, dan pasien yang meninggal  dunia.  Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  metode  dokumentasi  berupa  data  sekunder  yang diperolehdari website Pemerintah Provinsi Jambi. Data yang digunakan yaitu positif, sembuh, dan meninggal dan dianalisis menggunakan aplikasi WEKA. Dari hasil penelitian dengan metode K-Means menggunakan 3 cluster. Cluster 0 merupakan Cluster dengan kategori penyebaran tingkat tinggi yakni ada pada Kota Jambi. Cluster 1 merupakan  Cluster dengan kategori penyebaran tingkat sedang yakni terdiri dari Batanghari, Merangin, Muaro Jambi, Tanjab Barat. Cluster 2 merupakan Cluster dengan kategori penyebaran tingkat rendah yakni terdiri dari Bungo, Kerinci, Sarolangun, Sungai Penuh, Tanjab Timur, Tebo.
Kata Kunci: Algoritma; K-Means; WEKA; Covid-19; Provinsi Jambi
Abstract− The purpose of this study using the K-Means Cluster method is to determine the level of distribution of Covid-19 cases in the high, medium, and low categories in each region in Jambi Province. There are several aspects that can be measured such as population, population density, positive cases infected with Covid-19, recovered patients, and patients who died. The data collection method used is the documentation method in the form of secondary data obtained from the Jambi Provincial Government website. The data used were positive, recovered, and died and were analyzed using the WEKA application. From the results of research with the K-Means method using 3 clusters. Cluster 0 is a cluster with a high level of distribution category, which is in the city of Jambi. Cluster 1 is a cluster with a medium level distribution category consisting of Batanghari, Merangin, Muaro  Jambi,  Tanjab  Timur.  Cluster  2  is  a  cluster  with  a  low-level  distribution  category  consisting  of  Bungo,  Kerinci, Sarolangun, Sungai Penuh, Tanjab Barat, Tebo .
Keywords : Algorithm; K-Means; WEKA; Covid-19; Jambi Province

## 1. PENDAHULUAN
COVID-19 adalah penyakit yang menular, dan ditandai oleh gejala pada bagian pernapasan akut (coronavirus 2 (severe  acute  respiratory  syndrome  coronavirus  2  atau  SARS-CoV-2).  Virus  ini  merupakan  keluarga  besar Coronavirus yang dapat  menyerang hewan [1]–[3]. Penularan virus ini terjadi jika adanya kontak antar sesama manusia. Penyakit yang disebabkan oleh virus ini adalah penyakit infeksi saluran pernafasan, seperti flu, MERS (Middle East Respiratory Syndrome), dan SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome) [4].
Di Indonesia sendiri  kasus COVID – 19 semakin  hari  semakin  meningkat  semenjak  pertama kali  tercatat kasus  orang  positif  pada  20  maret  2020  sampai  16  juli  2022  sudah  tercatat  ada  6.131.413 kasus korban Positif,  sedangkan untuk pasien yang sembuh mencapai 5.947.980  kasus,  dan  untuk  korban  yang  meninggal sudah  terkonfirmasi  ada  156.839  jiwa  sampai  saat  ini [5]. Hal  ini  tentunya  membuat  keresahan  masyarakat yang    akan  berdampak   pada    segala    aspek    baik    pada    bidang    pendidikan,  ekonomi    maupun  sosial,    oleh karenanya    negara    harus    menerapkan    sistem  lockdown  dan    pandemi    secara    global  termasuk    di  negara Indonesia. Karena  cepatnya  penyebaran  virus corona ini  pemerintah menerapkan  beberapa  kebijakan untuk mencegah  dan  memperlambat  penyebarannya. Beberapa  kebijakan  ini di  antaranya: penerapan  isolasi  mandiri bagi orang  yang  sudah  terkena COVID-19 selama  minimal  14  hari, penerapan protokol 3M (menjaga jarak dari kerumunan orang, selalu mencuci tangan dan memakai masker) [5]. Selain itu ada juga pembuatan kelompok relawan tanggap COVID-19 sebagai  upaya  untuk  menghambat  penyebarannya.  Kelompok relawan ini berperan untuk memberikan penyuluhan, dan pelatihan kepada warga akan bahaya dan bagai mana cara menanggapi virus corona ini. Maka dari itu pihak relawan harus di bekali dengan pengetahuan  tentang COVID-19 dan  bagaimana cara  menanggulanginya  agar  mereka  dapat meneruskan pengetahuan tersebut kepada masyarakat [4].
Penelitian  menggunakan  metode  K–Means  pernah  dilakukan  Diah  Novita  Sari  dan  rekannya  untuk mengetahui  tingkat  keparahan  Virus  Corona  di  34  provinsi  yang  ada  di  Indonesia.  Dengan  mengacu  pada  tiga variabel  berikut:  Case  Fatality  Rate  (CFR),  Total  kasus  dan  Kepadatan  penduduk.  Kemudian  Dilakuakan Clustering Analysis menggunakan metode K–Means. Dari hasil penelitian tersebut disimpulkan bahwa provinsi dengan tingkat keparahan tertinggi yaitu DKI jakarta dan Jawa Timur [6].
Penelitian  menggunakan  metode  K-Means  juga  pernah  dilakukan  oleh  Wiyli  Yustanti  dan  tim  untuk penglompokan data persebaran Virus Corona di jawa timur. Hasil dari penelitiannya menunjukan bahwa jumlah Cluster optimum nya 5 Cluster . Dilakukan sebuah uji mean vektor menggunakan statistic Wilks Lambda yang digunakan  untuk  membuktikan  kelima Cluster yang  dibentuk  berbeda  secara  signifikan.  Hasil  dari  penelitian tersebut ialah kelima Cluster terbukti memiliki perbedaan yang signifikan dengan tingkat kepercayaan 95% [7].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 229 − 237 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2550
Adapun  alasan  mengapa  penulis  menggunakan  metode  K-Means  ini  dikarenakan  metode  KMeans merupakan  metode  yang  cukup  populer,  mempunyai  keakuratan  data  yang  cukup  baik.  Metode  ini  juga  dapat digunakan dalam kuantitas yang besar dan praktis tanpa harus memperhatikan urutan objek [8].
Jumlah kasus Covid-19 yang terus meningkat di setiap wilayah Indonesia. Salah satunya di Provinsi Jambi tercatat  11  Juli  2022  jumlah  konfirmasi  38193.  9  (0,02)  kasus  aktif  ,881  (2,30%)  kasus  kematian  dan  37143 (97,68%) kasus sembuh, data ini diperoleh dari situs satgas covid Provinsi Jambi [4].
Gambar 1. Data Covid-19 Provinsi Jambi Per Tanggal 11 Juli 2022 [5]
Penyebaran kasus COVID-19 yang merata di Provinsi Jambi, merupakan penyeberan yang cukup cepat dan berdampak  negatif  pada  seluruh  bidang.  Luasnya  wilayah  Provinsi  Jambi  memungkinkan  diperlukannya pengelompokkan  bagian  bagian  berdasarkan  kota  dan  kabupaten  di  Provinsi  Jambi.  Pengelompokkan  ini  akan menghasilkan titik-titik pusat penyebaran kasus COVID-19.
Clustering merupakan suatu proses pengelompokkan record suatu observasi, atau mengelompokkan kelas yang  memiliki  kesamaan  objek.  Adapun  Perbedaan Clustering dengan  klasifikasi  adalah  tidak  adanya  variabel target dalam melakukan suatu pengelompokan pada proses Clustering . Clustering sering dilakukan sebagai cara awal dalam proses data mining pada saat melakukkan sebuah metode analisis [4]. Clustering merupakan sebuah metode pada data mining yang digunakan untuk pengelompokkan data yang memiliki karakteristik mirip ataupun sama menjadi sebuah Cluster . Analisis Cluster merupakan teknik multivariat yang mempunyai tujuan utama untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimilikinya [4].
K-Means merupakan salah satu algoritma Clustering yang masuk dalam kelompok Unsupervised learning yang digunakan untuk mengelompokkan data kedalam beberapa kelompok dengan sistem partisi. Algoritma ini menerima masukan berupa data tanpa label kelas. Pada algoritma K-Means, komputer menerima data-data yang tidak  diketahui  kelasnya  terkebih  dahulu  lalu  mengelompokkannya.  Input  yang  diterima  ialah  data  dan  jumlah kelompok  ( Cluster )  yang  diinginkan  [9].  Algoritma  ini  akan  memasukan  data  kedalam  beberapa  kelompok tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Clustering
Clustering adalah metode pengelompokan data yang sering digunakan sebagai salah satu metode machine learning [10]–[12]. Clustering adalah proses partisi  satu  set  objek data ke dalam himpunan bagian yang disebut  dengan Cluster [1], [12], [13]. Oleh karena itu, metode Clustering ini sangat berguna untuk menemukan kelompok yang tidak dikenal dalam data [9].

## 2.2 K-Means
K-Means  merupakan  algoritma Clustering yang  berulang-ulang  [9].  K-means  merupakan  salah  satu  bentuk pengelompokan yang paling sederhana. Prosesnya yang sederhana dan mudah untuk mengelompokkan data yang diberikan melalui sejumlah Cluster . Penentuan centroid dilakukan dengan cara mengambil data pertama sebagai centroid pertama,  data  kedua  sebagai centroid kedua,  dan  seterusnya  hingga  jumlah centroid yang  diperlukan. Langkah berikutnya adalah dengan menghitung jarak dari titik yang akan di Cluster ke setiap centroid yang ada dan dikelompokkan sesuai dengan jarak terdekat kepada centroid -nya. Bila semua titik Paradigma sudah masuk kedalam pengelompokan maka langkah pertama selesai. K-Means  merupakan  teknik Clustering yang  diperoleh  dari  sebuah  dataset  dengan  cara  menghitung  jarak  dari setiap titik ke pusat Cluster secara iterative. Algoritma K-Means memiliki beberapa aturan yaitu [14]: 1. Total Cluster yang dibutuhkan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 229 − 237 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2550
2. Jenis atribut adalah numeric. Proses untuk Clustering menggunakan algoritma k-means adalah sebagai berikut : 1. Tentukan nilai k dalam total Cluster yang ingin dibentuk.
2. Pilih nilai centroid Cluster ( centroid ) berawal dari k.
3. Hitung  jarak  setiap  data  input  dan  setiap centroid menggunakan  rumus  jarak  Euclideanuntuk  menemukan jarak terdekat antara setiap titik data dan centroid .
4. Mengklasifikasikan/mengelompokan setiap item data berlandaskan jarak (jarak minimum)ke centroid . 5. Perbarui mediannya. Nilai pusat baru.
6. Mengulangi langkah ke 3 sampai 5 anggota setiap Cluster tetap tidak berubah. Berikut ini merupakan rumus terhadap perhitungan algoritma K-Means Clustering :
𝑑𝑒 = √( 𝑥 i − 𝑠 i) 2 + ( 𝑦 i− 𝑡 i) 2 (1)

## 2.3  Tools Eksperimen
Pada  penelitian  ini,  tools  yang  gunakan  untuk  melakukan  eksperimen  adalah  tools  WEKA.  Aplikasi WEKA merupakan  sebuah  perangkat  lunak  yang  menerapkan  berbagai  algoritma machine  learning untuk melakukan beberapa proses yang berkaitan dengan sistem temu kembali informasi  atau data mining [12], [13], [15]. Beberapa fitur unggulan yang dimiliki oleh WEKA yaitu:
1. Classification
Di  dalam WEKA terdapat  banyak  algoritma  yang  mendukung  untuk  proses  klasifikasi  sebuah  objek  serta pengguna dimudahkan dalam melakukan implementasi secara langsung. User dapat melakukan load dataset , melakukan  pemilihan  algoritma  untuk  klasifikasi,  kemudian  diberikan  beberapa  representasi  data  yang mewakili hasil akurasi, tingkat kesalahan dari proses klasifikasi.
2. Regression
Regression merupakan sebuah proses yang dapat melakukan suatu prediksi terhadap berbagai pola yang sudah terbentuk  sebelumnya yang dijadikan sebagai  model  data. Tujuan dari regression adalah menciptakan suatu variabel  baru  yang  mewakili  suatu  representasi  perkembangan  data  pada  masa  yang  akan datang. WEKA mendukung  proses regression dan  hal  tersebut  dipermudah  dengan user  interface/user experience yang sederhana.
3. Clustering
Clustering merupakan  salah  satu  cabang  konsep  dari unsupervised  method dari machine  learning yang bertujuan untuk melakukan pengelompokan data dan juga menjelaskan hubungan/relasi yang ada di antara data tersebut  dan  memaksimalkan  kesamaan  antar  satu  kelas/ Cluster tetapi  meminimumkan  kesamaan  antar kelas/ Cluster . Clustering digunakan untuk analisa suatu data dan diharapkan menghasilkan suatu representasi data yang mewakili suatu pola yang terbentuk akibat relasi yang ada antar data.
Di  dalam WEKA tersedia  beberapa  pendekatan  algoritma  untuk  menangani  permasalahan Clustering dan pada  fitur  ini  juga  terdapat  bagian  kesimpulan  dari  proses Clustering data  yang  memberikan  secara  garis  besar perhitungan dan hasil yang diberikan dalam implementasi algoritma Clustering [16]–[18].
1. Association Rules
Association  Rules merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menemukan  berbagai  relasi  antara  banyaknya variabel yang terdapat di dalam sebuah basis data dengan jumlah yang besar.
2. Visualization
WEKA memiliki  fitur  untuk  memberikan  sebuah  representasi  data  hasil  sebuah  proses data  mining dalam bentuk  gambar atau chart yang juga dapat  dilakukan pemilihan berbagai  parameter yang mendukung dalam membentuk representasi data yang ada dalam aplikasi WEKA .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 229 − 237 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2550
3. DataProcessing
WEKA menyediakan fitur dalam hal data preprocessing yaitu stemming dan stopword removal. Proses stemming dan stopword  removal yang  ada  di  dalam  perangkat  lunak WEKA berbasiskan  Bahasa Inggris,  sehingga  untuk  implementasi  bahasa  diluar  bahasa  Inggris  diharuskan  untuk  melakukan proses preprocessing  data di  luar  aplikasi WEKA.  Beberapa  algoritma stemming yang  telah  disediakan oleh WEKA  adalah Iterated Lovins Stemmer, Lovins Stemmer dan Snowball Stemmer. Data yang digunakan pada Weka adalah dengan format ekstensi .arff. Anda bisa membuka file dengan ekstensi ini dengan berbagai macam text editor, misalnya Notepad. Contoh file berformat .arff adalah sebagai berikut:
Gambar 3. Cuplikan Data .arff

## 2.4 Teknik Pengumpulan Data
Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah data jumlah penyebaran virus COVID-19 di Provinsi Jambi yang diperoleh  dari  website  Corona  -  Pemerintah  Provinsi  Jambi  ( http://corona.jambiprov.go.id/v2/index.php ).  Data penyebaran  virus  COVID-19  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  penyebaran  pada  tanggal  11  Juli 2022. Untuk rangkuman data jumlah penyebaran virus  COVID-19 dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penyebaran Covid-19 Provinsi Jambi Per Tanggal 11 Juli 2022
Nama Positif  Sembuh  Meninggal Batanghari 3165 3048 114 Bungo 2077 2046 31 Kerinci 590 564 22 Kota Jambi 9738 9482 254 Menrangin 1679 1585 94 Muaro Jambi 4131 4060 68 Sarolangun 1036 1027 9 Sungai Penuh 1408 1388 20 Tanjab Barat 2419 2353 63 Tanjab Timur 1406 1370 36 Tebo 2137 1067 31

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Algoritma K-means Menggunakan Aplikasi WEKA
Ketika data siap di proses, algoritma K-Means memproses data pada Gambar 2 dibawah ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 229 − 237 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2550
Data  yang digunakan ditampilkan dalam Tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data Penyebaran Covid-19 Provinsi Jambi Per Tanggal 11 Juli 2022
Data Nomor Nama Positif  Sembuh  Meninggal 1 Batanghari 3165 3048 114 2 Bungo 2077 2046 31 3 Kerinci 590 564 22 4 Kota Jambi 9738 9482 254 5 Merangin 1679 1585 94 6 Muaro Jambi 4131 4060 68 7 Sarolangun 1036 1027 9 8 Sungai Penuh 1408 1388 20 9 Tanjab Barat 2419 2353 63 10 Tanjab Timur 1406 1370 36 11 Tebo 2137 1067 31

## 3.2 Hasil Perhitungan K-Means Clustering Menggunakan Aplikasi WEKA
Berikut  ini  kami tampilkan  hasil  perhitungan  k-means Clustering dengan  menggunakan  aplikasi  WEKA  untuk Penerapan Algoritma K-Means Pada Penyebaran Covid-19 Di Provinsi Jambi:
Gambar 5. Cuplikan File .arff Data Covid Provinsi Jambi
Selanjutnya  menentukan parameter dalam pengolahan kelompok data. Pada penelitian ini  menggunakan K=3.
Gambar 6. Jumlah Cluster Yang Digunakan Penerapan Algoritma K-Means Pada Penyebaran Covid-19 Di Provinsi Jambi
Hasil running tools menghasilkan output seperti pada tampilan ‘ Cluster er Output’ seperti gambar dibawah ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 229 − 237 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2550
Gambar 7. Hasil Cluster Dan Hasil Keluaran Penerapan Algoritma K-Means Pada Penyebaran Covid-19 Di Provinsi Jambi
Tampilan    ‘Visualize Cluster assignments’  dari  data  Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada  Penyebaran Covid-19 Di Provinsi Jambi dapat dilihat di bawah ini.
Gambar 8. Visualisasi Dari Hasil Keluaran Penerapan Algoritma K-Means Pada Penyebaran Covid-19 Di Provinsi Jambi
Berikut  tampilan  hasil Cluster yang  diperoleh  pada  Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada  Penyebaran Covid-19 Di Provinsi Jambi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 229 − 237 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2550
Gambar 10. Menyimpan Visualisasi Hasil Penerapan Algoritma K-Means Pada Penyebaran Covid-19 Di Provinsi Jambi
Gambar 11. Hasil Cluster Data Penerapan Algoritma K-Means Pada Penyebaran Covid-19 Di Provinsi Jambi

## 3.3 Hasil Perhitungan
Berikut  hasil Clustering Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada  Penyebaran  Covid-19  Di  Provinsi  Jambi menggunakan aplikasi WEKA dijadikan dalam bentuk tabel:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Menggunakan Aplikasi WEKA
Data Nomor Nama Positif  Sembuh  Meninggal Cluster 1 Batanghari 3165 3048 114 Cluster 2 2 Bungo 2077 2046 31 Cluster 3 3 Kerinci 590 564 22 Cluster 3 4 Kota Jambi 9738 9482 254 Cluster 1 5 Merangin 1679 1585 94 Cluster 2 6 Muaro Jambi 4131 4060 68 Cluster 2 7 Sarolangun 1036 1027 9 Cluster 3 8 Sungai Penuh 1408 1388 20 Cluster 3 9 Tanjab Barat 2419 2353 63 Cluster 2 10 Tanjab Timur 1406 1370 36 Cluster 3 11 Tebo 2137 1067 31 Cluster 3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 229 − 237 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2550
Berdasarkan Tabel 3 didapatkan bahwa perhitungan ini terdiri dari 3 Cluster yaitu : 1. Cluster1 terdiri dari Kota Jambi
2. Cluster2 terdiri dari Batanghari, Merangin, Muaro Jambi, Tanjab Barat
3. Cluster3 terdiri dari Bungo, Kerinci, Sarolangun, Sungai Penuh, Tanjab Timur, Tebo Jadi dapat disimpulkan bahwa tingkat penyebaran covid-19 tertinggi ada pada Kota Jambi, dan penyebaran tingkat sedang ada pada Batanghari, Merangin, Muaro Jambi, dan Tanjab Barat, serta tingkat penyebaran terendah ada pada Bungo, Kerinci, Sarolangun, Sungai Penuh, Tanjab Timur, dan Tebo

## 4. KESIMPULAN
Dalam proses algoritma K-Means, centroid pertama ditentukan secara acak. Oleh karena itu, setiap data memiliki peluang yang sama untuk terpilih sebagai centroid pertama. Algoritma K-Means suboptimal terdiri dari penentuan centroid awal. Perubahan centroid awal mempengaruhi nilai keseluruhan untuk hasil Clustering yang optimal dan mengubah  validasi.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  aplikasi  WEKA  dapat digunakan dalam menentukan Clustering . Hasil perhitungan Clustering penyebaran covid-19 di  Provinsi  Jambi dengan aplikasi WEKA menggunakan 3 atribut yakni, jumlah kasus positif, kasus sembuh, dan kasus meninggal dan dikelompokkan menjadi 3 kelompok Clustering yaitu, penyebaran tingkat tinggi, tingkat sedang dan tingkat rendah. Cluster 0  merupakan Cluster dengan  kategori  penyebaran  tingkat  tinggi  yakni  ada  pada  Kota  Jambi. Cluster 1 merupakan Cluster dengan kategori penyebaran tingkat sedang yakni terdiri dari Batanghari, Merangin, Muaro Jambi, Tanjab Barat. Cluster 2 merupakan Cluster dengan kategori penyebaran tingkat rendah yakni terdiri dari Bungo, Kerinci, Sarolangun, Sungai Penuh, Tanjab Timur, Tebo.

## REFERENCES
[1] Hendrawan, A. Haris, E. Rasywir, and Y. Pratama, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Karet dengan Metode Fuzzy  Mamdani  Berbasis  Web,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1225–1234,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2521.
[2] E.  Rasywir,  R.  Sinaga,  and  Y.  Pratama,  “Analisis  dan  Implementasi  Diagnosis  Penyakit  Sawit  dengan  Metode Convolutional Neural Network ( CNN ),” J. Paradig. UBSI , vol. 22, no. 2, pp. 117–123, 2020.
[3] F. Fachruddin, E. Rasywir, Hendrawan, Y. Pratama, D. Kisbianty, and M. R. Borroek, “Real Time Detection on Face Side Image with Ear Biometric Imaging Using Integral Image and Haar- Like Feature,” 2018 Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. , pp. 165–170, 2018.
[4] A. R. Setiawan, “Lembar Kegiatan Literasi Saintifik untuk Pembelajaran Jarak Jauh Topik Penyakit Coronavirus 2019 (COVID-19),” Edukatif  J. Ilmu Pendidik. , vol. 2, no. 1, pp. 28–37, 2020, doi: 10.31004/edukatif.v2i1.80.
[5] N.  Dwitri,  J.  A.  Tampubolon,  S.  Prayoga,  F.  Ilmi  Zer,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam Menentukan Tingkat Penyebaran Pandemi Covid-19 Di Indonesia,” Jti (Jurnal Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 101– 105, 2020.
[6] H. Prastiwi, J. Pricilia, and E. Raswir, “Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan Stok Barang Di Mini Market  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  Jurnal  Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer  (  JAKAKOM  ),” J. Inform. Dan Rekayasa Komput. , vol. 1, no. April, pp. 141–148, 2022.
[7] Dodo Zaenal Abidin, S. Nurmaini, R. F. Malik, Jasmir, E. Rasywir, and Y. Pratama, “A Model of Preprocessing For Social Media Data Extraction,” in 2019 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS) , 2019, vol. 1, no. 1, pp. 1346–1358, doi: 10.1109/JPROC.2015.2447016.
[8] K. Celikmih, O. Inan, and H. Uguz, “Failure Prediction of Aircraft Equipment Using Machine Learning with a Hybrid Data Preparation Method,” Sci. Program. , vol. 2020, pp. 1–10, 2020, doi: 10.1155/2020/8616039.
[9] H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany,  “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Memprediksi Waktu Kelulusan,” JEPIN , vol. 5, no. 1, pp. 62–66, 2019.
[10]  E. Rasywir, Y. Pratama, H. Hendrawan, and M. Istoningtyas, “Removal of Modulo as Hashing Modification Process in Essay Scoring System Using Rabin-Karp,” 2018 Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. , pp. 159–164, 2018.
[11]  Y. Pratama and E. Rasywir, “Automatic Cost Estimation Analysis on Datawarehouse Project with Modified Analogy Based Method,” in Proceedings  of  2018  International Conference  on Electrical  Engineering and  Computer  Science, ICECOS 2018 , 2019, pp. 171–176, doi: 10.1109/ICECOS.2018.8605195.
[12]  H.  Hendrawan,  A.  Haris,  E.  Rasywir,  and  Y.  Pratama,  “Diagnosis  Penyakit  Tanaman  Karet  dengan  Metode  Fuzzy Mamdani,” J. Paradig. UBSI , vol. 22, no. 2, pp. 132–138, 2020.
[13]  M. R. Borroek, E. Rasywir, Y. Pratama, Fachruddin, and M. Istoningtyas, “Analysis on Knowledge Layer Application for  Knowledge  Based  System,”  in Proceedings  of  2018  International  Conference  on  Electrical  Engineering  and Computer Science, ICECOS 2018 , 2019, pp. 177–182, doi: 10.1109/ICECOS.2018.8605262.
[14]  L. Buch and A. Andrzejak, “Learning-Based Recursive Aggregation of Abstract Syntax Trees for Code Clone Detection,” SANER  2019  -  Proc.  2019  IEEE  26th  Int.  Conf.  Softw.  Anal.  Evol.  Reengineering ,  pp.  95–104,  2019,  doi: 10.1109/SANER.2019.8668039.
[15]  Fachruddin, Saparudin, E. Rasywir, and Y. Pratama, “Network and layer experiment using convolutional neural network for content based image retrieval work,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 20, no. 1, pp. 118–128, 2022, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v20i1.19759.
[16]  B. Demir and L. Bruzzone, “A Novel Active Learning Method in Relevance Feedback for Content-Based Remote Sensing Image  Retrieval,” Geosci.  Remote  Sensing,  IEEE  Trans. ,  vol.  53,  no.  5,  pp.  2323–2334,  2015,  doi: 10.1109/TGRS.2014.2358804.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 229 − 237 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2550
[17]  W. Xu, S. Wu, M. J. Er, C. Zheng, and Y. Qiu, “New non-negative sparse feature learning approach for content-based image retrieval,” IET Image Process. , vol. 11, no. 9, 2017, doi: 10.1049/iet-ipr.2016.0726.
[18]  P. Alkhairi and A. P. Windarto, “Penerapan K-Means Cluster pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 762–767, 2019.
[19]  F.  Fachruddin  and  Y.  Pratama,  “Eksperimen  Seleksi  Fitur  Pada  Parameter  Proyek  Untuk  Software  Effort Estimation dengan  K-Nearest  Neighbor,” J.  Inform.    J.  Pengemb.  IT ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  53–62,  2017,  [Online].  Available: http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/510.
[20]  V. N. Sari, L. Y. Astri, and E. Rasywir, “Analisis Dan Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Evaluasi,” J. Ilm. Mhs. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 53–68, 2020.