KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1585-1592 DOI 10.30865/klik.v4i3.1334 https://djournals.com/klik

## Klasterisasi Wilayah Prioritas Vaksin Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Rahmat Kurniawan, Muhammad Siddik Hasibuan, Riska Hasibuan *
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan, Indonesia Email: 1 rahmat.kr@uinsu.ac.id, 2 muhammadsiddik@uinsu.ac.id, 3,* riskaahasibuan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: riskaahasibuan@gmail.com
Abstrak− Algoritma K-Means Clustering adalah metode klastering yang dilakukan secara partisi (partitional clustering). Penggunaan klaster bermaksud untuk mempartisi sejumlah objek ke dalam kelompoknya dimana setiap objek ke dalam kelompok yang terdekat sehingga akan menghasilkan kelompok dengan perbedaan yang signifikan. Selain itu upaya yang telah dilakukan oleh pemerintah  untuk mencegah transmisi penyakit yang lebih luas antara lain dengan menerapkan  pembatasan sosial berskala besar dan memonitor wilayah- wilayah yang banyak terjadi migrasi penduduk lokal maupun asing serta melakukan vaksinasi.  Melihat data banyaknya orang yang tertular, meninggal dunia akibat virus Covid-19 sampai   sembuh yang terjadi di berbagai penjuru daerah di Indonesia. Untuk itu perlu dibuat  klasterisasi daerah dari zona merah, kuning dan hijau yang berarti untuk zona merah sendiri berarti daerah itu adalah daerah bahaya  dan  daerah  dengan  jumlah  terjangkit  virus  dengan  jumlah  cukup  banyak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memecahkan permasalahan yaitu menghasilkan aplikasi yang dapat memberikan informasi tentang wilayah yang di prioritaskan vaksin di Sumatera Utara,  melakukan klasterisasi daerah Sumatera Utara, mengetahui wilayah prioritas vaksin dengan  menggunakan  algoritma  K-Means. Untuk mengetahui hasil dari penggunaan aplikasi algoritma  K-Means yaitu Aplikasi dapat mengelompokkan kasus covid 19 setiap Kabupaten/Kota  yang  terdapat  pada  Provinsi  Sumatera  Utara ke  dalam  klasterisasi  C1  (Tinggi),  C2  (Sedang)  dan  C3  (Rendah). Berdasarkan hasil  klasterisasi, Medan berada pada klasterisasi C1 dengan nilai jarak 0.00 sehingga dapat diprioritaskan dalam kegiatan vaksinasi covid 19. Pada klasterisasi C2 (Sedang) terdapat satu Kabupaten, yaitu Deli Serdang dengan nilai iterasi ke-4 dengan jarak 0.00. Pada klasterisasi C3 (Rendah) terdapat 31 Kabupaten/Kota Data kasus covid 19  dari Maret- November 2021 di Provinsi Sumatera Utara dilakukan perhitungan sebanyak 4 iterasi hingga tidak ada lagi perubahan data dalam proses klasterisasi.
Kata Kunci: Covid; K-Means Clustering; Vaksin; Sumatera Utara
Abstract− K-means clustering algorithm is a clustering method which is done by partition (partitional clustering).  The use of clusters intends to partition a number of objects into groups where each object is into the closest group so that it will produce groups with significant differences.  In  addition,  efforts  have  been  made  by  the  government  to  prevent wider  disease  transmission,  among  others,  by implementing large-scale social restrictions and monitoring areas where there is a lot of migration of local and foreign residents as well as  vaccinating.  Looking  at  the  data  on the number  of  people who were infected, died from the Covid-19 virus until they recovered, which occurred in various regions in Indonesia.  For this reason, it is necessary to cluster the area from the red, yellow, and green zones, which means for the red zone itself, it means that the area is a danger area and an area with a large number of viruses infected.  This study aims to solve the problem, namely to produce applications that can  provide  information  about  priority  areas  for  vaccines  in  North Sumatra, clustering the North Sumatra area, knowing vaccine priority areas using the K- Means algorithm. To find out the results of using the K-Means algorithm application, namely the application can classify Covid 19 cases in each Regency/City in North Sumatra Province into clusters of C1 (High), C2 (Medium) and C3 (Low). Based on the results of the clustering, Medan is in the C1 cluster with a distance value of 0.00 so that it can be prioritized for covid 19 vaccination activities. In the C2 (Medium) clustering there is one Regency, namely Deli Serdang with a 4th iteration value with a distance of 0.00.  In the C3 (Low) cluster.  Covid-19 case data from march-November 2021 in Nort Sumatra Province was calculated in 4 iterations until there  there were no more data changes in the clustering process.
Keywords : Covid; K-means Clustering; Vaccines; North Sumatra

## 1. PENDAHULUAN
Sejak awal tahun 2020, Indonesia menjadi salah satu negara terkena pandemi Covid-19 dimana melalui Satuan Tugas Covid-19 berusaha untuk melakukan pendataan maupun mitigasi risiko penularan untuk mencegah terjadinya kasus yang lebih banyak lagi. Selain itu upaya yang telah dilakukan oleh pemerintah untuk mencegah transmisi penyakit yang lebih luas  antara  lain  dengan  menerapkan  pembatasan  sosial  berskala  besar  dan  memonitor  wilayah-  wilayah  yang  banyak terjadi migrasi penduduk lokal maupun asing serta melakukan vaksinasi[1][2].
Melihat  data  banyaknya  orang  yang  tertular,  meninggal  dunia  akibat  virus  Covid-19  sampai  sembuh  yang terjadi  di  berbagai  penjuru  daerah  di Indonesia[3]. Untuk itu perlu dibuat klasterisasi daerah dari zona merah, kuning, dan  hijau  yang  berarti  untuk  zona  merah  sendiri  berarti  daerah  itu  adalah  daerah   bahaya  dan  daerah  dengan  jumlah terjangkit virus dengan jumlah cukup banyak[4]. Untuk zona kuning berarti zona itu masuk di daerah dengan zona siaga, maksudnya adalah di daerah tersebut masuk daerah bisa dibilang dengan korban terjangkit virus Covid-19 dengan jumlah yang  tidak  banyak  namun  tidak  juga  sedikit.  Yang  terakhir  zona  hijau  yang  berarti  zona  aman,  klasterisasi  tersebut menggunakan metode K-Means Clustering [5] .
Untuk memantau perkembangan penyakit akibat virus Corona ini perlu dilakukan manajemen data agar penanganan serta  pemberian  vaksin  kepada  masyarakat  tepat  serta  efisien[6].  Pada  penelitian  ini  pemantauan  yang  dilakukan berdasarkan wilayah Kabupaten/Kota di Sumatera Utara dengan parameter yaitu akumulasi kasus, kasus, rawat/isolasi, sembuh dan akumulasi meninggal. Berdasarkan akumulasi tertinggi kasus, rawat/isolasi, sembuh dan meninggal maka wilayah tersebut dapat dikatakan wilayah dengan zona merah atau daerah         bahaya dengan begitu daerah tersebut berhak diprioritaskan untuk vaksin terlebih dahulu. Pada penelitian ini data yang akan digunakan meliputi angka penyebaran
kasus covid-19  di  Provinsi  Sumatera  Utara  untuk  tingkat kota dan  kabupaten  selama rentang  waktu  per-30  november 2021. Dengan menggunakan  metode K-Means Clussturing. Algoritma K-means Clustering adalah metode klastering yang dilakukan secara partisi ( partitional clustering )[7]. Penggunaan klaster bermaksud untuk  mempartisi  sejumlah  objek  ke dalam  kelompoknya  dimana  setiap  objek  ke  dalam  kelompok  yang  terdekat  sehingga  akan  menghasilkan  kelompok dengan perbedaan yang signifikan. Jumlah terbaik dari  kelompok didasari pada   jarak  yang  disebut  prioritas  dan  harus dihitung dari data yang ada dan sesuai dengan kebutuhan[8].
Penelitian  terdahulu  yang  diselesaikan  oleh Nayuni Dwitri  et  al[9] dalam  risetnya  yang berjudul “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan  Tingkat  Penyebaran  Pandemi  Covid-19  di  Indonesia”.  Karena  belum  adanya penelitian  tentang  penyebaran  vaksinasi  dan  masih  banyak  masyarakat  yang  rentan  akan  penularan  COVID-19  jadi dilakukan penelitian ini  untuk  mempermudah  pekerjaan  pihak  Dinas  Kesehatan  Kecamatan  Tambun  Selatan dalam masalah  pengelompokkan  vaksin  dari  setiap  kelurahan  yang  ada  di  Kecamatan Tambun Selatan.
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dijabarkan  diatas,  maka  penelitian  ini  akan  menggunakan K-means  Clustering dalam  menentukan klaster  wilayah prioritas vaksin. Penelitian ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman  PHP dan database MySQL.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Studi literatur yaitu teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara mencari informasi dan pengetahuan yang bersumber dari buku, jurnal ilmiah dan sumber-sumber lainnya yang berkaitan dengan penelitian sehingga penulis mendapatkan referensi teori yang relevan tentang klasterisasi prioritas menerima vaksin Covid-19 dengan algoritma K-Means Clustering [10] .
b. Observasi merupakan teknik pengumpulan data dengan cara mengamati secara langsung suatu objek untuk mencari informasi dan pengetahuan yang berkaitan dengan penelitian, khususnya pada penerapan metode K-Means Clustering dalam menentukan prioritas vaksin Provinsi Sumatera Utara[11].
c. Wawancara, melakukan wawancara atau bertanya kepada ahli dalam mengumpulkan data[12]. Penulis menggunakan metode  pengumpulan  data  bersumber  dari  Dinas  Kesehatan  Provinsi  sumatera  utara  diambil  melalui (https://dirive.google.com/drive/folders/126HqrlJ9EnN4bl6qil21vwJBQxFxPBTw?usp=sharing)  yang  terdiri  dari data kasus, akumulasi kasus, rawat/isolasi, sembuh dan akumulasi meninggal di Provinsi Sumatera Utara maret 2020- 30 November 2021.

## 2.2 Metode Perancangan Sistem
Dalam  tahap  perencanaan  ini  akan  disajikan  langkah-langkah  yang  akan  dilaksanakan  dalam  penyelesaian  penelitian adalah pengumpulan data yang akan diolah berupa data penduduk yang sudah layak mendapatkan vaksinasi, selanjutnya perancangan  sistem  dilakukan  desain  dari  perangkat  lunak  sebagai user  interface bagi  pengguna[13].  Pada  proses penerapan sistem dilakukan penggunaan sistem yang sudah dibangun dengan melakukan proses data yang sebenarnya dan  pada  proses  pengujian  sistem  dilakukan testing data  untuk  mendapatkan  informasi  apakah  sistem  yang  dibangun sudah layak digunakan untuk keperluan penyajian informasi  bagi pengambil keputusan[14]. Adapun tahap prosedur kerja pada penelitian ini dapat    dilihat seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahap-Tahap Prosedur Kerja

## 2.3 Algoritma K-Means Clustering
Algoritma K-means  Clustering adalah  metode  klastering  yang  dilakukan secara  partisi  ( partitional  clustering )[15]. Pengelompokan menggunakan K-Means bermaksud untuk mempartisi sejumlah objek ke dalam kelompok dimana setiap objek dimasukan ke dalam jarak terdekatnya[16]. Metode ini menghasilkan kelompok dengan perbedaan yang signifikan
dengan  kelompok  lainnya[17].  Jumlah  terbaik  dari  kelompok  tergantung  pada  jarak  yang  disebut  apriori  dan  harus dihitung  dari  data  yang  ada  dan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Algoritma K-Means adalah  algoritma  yang  memerlukan parameter masukan yaitu jumlah klaster ( k ), selanjutnya membagi sekumpulan data objek ke k sampai tingkat kemiripan dari  antar  anggota  yang  ada  dalam  satu  klaster[18].  Secara  umum, K- Means adalah  sebuah  algoritma  untuk  proses clustering . Clustering sangat bergantung         pada inisialisasi nilai titik pusat awal (centroid)[19].
Gambar 2. Tahap-Tahap algoritma K-Means Clustering
Gambar 2 merupakan tahapan algoritma K-Means Clustering . Adapun langkah-langkah dari algoritma K-Means Clustering adalah sebagai berikut[20]:
a. Tentukan jumlah K, K adalah jumlah cluster.
b. Tentukan nilai awal titik pusat cluster untuk dilakukannya proses clustering.
c. Hitung distance measure (jarak data) terhadap  masing-masing centroid.
d. Alokasikan  seluruh  objek  data  yang  telah  dihitung  ke  dalam  masing-masing cluster.
e. Tentukan centroid baru dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑣 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑘𝑗 (1)
∑ 𝑘 = 0 𝑛 𝑁𝑖 (2)
Keterangan: 𝑣 ̅ ij = centroid/ rata-rata cluster ke-i untuk variabel ke-j Ni = jumlah data yang menjadi anggota cluster ke-i i, K = indeks dari cluster
j = indeks dari variabel
xkj = nilai data ke- k yang ada di dalam cluster tersebut untuk variabel ke- j f. Ulang kembali langkah 3, 4 dan 5 hingga tidak ada lagi anggota cluster yang berpindah ke cluster lain.
g. Euclidean  distance merupakan  salah  satu  metode  perhitungan  jarak  yang  digunakan untuk mengukur jarak dari 2 (dua) buah titik dalam euclidean space (meliputi bidang euclidean dua dimensi, tiga dimensi, atau bahkan lebih). Untuk mengukur tingkat kemiripan data dengan rumus euclidean distance digunakan rumus berikut:
𝒅(𝒙, 𝒚) = |𝒙 − 𝒚| = √∑ (𝒙 𝒊 − 𝒚 𝒊 ) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 (3)
Keterangan: d = jarak antara x dan y
xi = data pada pusat klaster ke i
x = data pusat klaster
yi = data pada setiap data ke i
y = data pada atribut
i = setiap data, n = jumlah data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  berupa  data  Covid  19  yang   di  dapat  dari  Dinas  Kesehatan  Provinsi Sumatera Utara dan tanggal terakhir data    yang digunakan adalah 30 November 2021[21]t. Untuk lebih jelasnya data kasus Covid 19 di Provinsi Sumatera Utara per tanggal 30 November 2021 dapat dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kasus Covid 2021 Provinsi Sumatera Utara
No Kabupaten /Kota Tanggal Kasus Akum ulasi Kasus Rawat/ Isolasi  Sembuh Akumulasi Meninggal 1 Medan 30-09-21 12 48208 42 47261 905 2 Pematang Siantar 30-09-21 0 3984 7 3893 84 3 Tanjung Balai 30-09-21 0 600 4 564 32 4 Binjai 30-09-21 0 2194 2 2120 72 5 Tebing Tinggi 30-09-21 0 1261 0 1225 36 6 Sibolga 30-09-21 0 879 2 846 31 7 Padang Sidempuan  30-09-21 0 1090 3 1039 48 8 Deli Serdang 30-09-21 1 16606 24 16157 425 9 Langkat 30-09-21 0 2335 0 2222 113 10  Karo 30-09-21 0 2046 3 2006 37 … 34  Luar Sumatera Utara  30-09-21 0 370 0 359 11

## 3.1 Perhitungan K-Means Clustering
a. Iterasi ke-1
Penentuan pusat awal cluster, untuk penentuan awal pusat cluster di asumsikan dari nilai acak yang diambil dari data kasus covid 2021 Provinsi Sumatera Utara sebagai berikut :
Diambil data ke-1 dengan kasus baru sebagai pusat Cluster ke-1 data  yang diambil dari kota Medan: C1= kasus, akumulasi kasus, rawat/isolasi, akumulasi sembuh, akumulasi meninggal C1=  12, 48208, 42, 47261, 905 Diambil data ke - 2 sebagai pusat Cluster ke-2 data yang diambil dari  data kota Pematang Siantar: C2 = kasus,  akumulasi  kasus,  rawat/isolasi,  akumulasi  sembuh, akumulasi meninggal C2 = 0, 3984, 7, 3893, 84
Dan  berikut  data  sebagai  pusat Cluster ke-3  data  yang  diambil  dari data   luar  Sumatera  Utara,  dimana  data  Luar Sumatera Utara merupakan data kasus yang terdapat di Sumatera Utara tetapi tidak berdomisili di Sumatera Utara. C3 = kasus, akumulasi kasus, rawat/isolasi, akumulasi sembuh, akumulasi meninggal C3 = 0, 370, 0, 359, 11 Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  matrix  jarak  pusat  cluster. Perhitungan jarak pusat cluster terhadap data adalah : 1. Kota Medan
𝐶 1 = √ (12 − 12) 2 + (48208 − 48208) 2 + (42 − 42) 2 + (47261 − 47261) 2 + (905 − 905) 2 = 0 𝐶 2 = √ (0 − 12) 2 + (3984 − 48208) 2 + (7 − 42) 2 +(3983 − 4726) 2 + (84 − 905) 2 = 61945,31 𝐶 3 = √ (0 − 12) 2 + (370 − 48208) 2 + (0 − 42) 2 +(359 − 4726) 2 + (11 − 905) 2 =  67000,54
Kemudian akan didapatkan matrix jarak sebagai berikut. Matriks jarak dapat dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Matriks Jarak No Kabupaten/Kota C1 C2 C3 1 Medan 0 61945,30 67000,54 2 Pematang Siantar 61945,31 0 5055,248 3 Tanjung Balai 66692,54 4747,25 308,83 4 Binjai 64464,67 2519,48 2536,10 5 Tebing Tinggi 65757,82 3812,51 1242,76 6 Sibolga 66295,94 4350,63 704,73 7 Padang Sidempuan 66009,96 4064,70 991,04 8 Deli Serdang 44343,83 17602,19 22657,37 9 Langkat 64292,08 2347,83 2347,83 10 Karo 64650,60 2705,33 2349,95 … 34 Luar Sumatera Utara 67000,54 5055,25 0
Pada  tabel  2  yaitu  matriks  jarak  pada  setiap  kolom  pada  matriks  menunjukkan  nilai  jarak  masing-masing  data terhadap  pusat cluster. Selanjutnya melakukan  matriks  pengelompokkan data.  Jarak  hasil  perhitungan  akan  dilakukan perbandingan  dan  dipilih  jarak  terdekat  antara  data  dengan  pusat cluster, jarak  ini  menunjukkan  bahwa  data   tersebut berada dalam satu kelompok dengan pusat cluster terdekat.
Kemudian akan didapatkan hasil matriks pengelompokkan cluster. Pengelompokkan matriks dapat dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengelompokan Matrix
No Kabupaten/Kota C1 C2 C3 1 Medan 1 0 0 2 Pematang Siantar 0 1 0 3 Tanjung Balai 0 0 1 4 Binjai 0 1 0 5 Tebing Tinggi 0 0 1 6 Sibolga 0 0 1 7 Padang Sidempuan 0 0 1 8 Deli Serdang 0 1 0 9 Langkat 0 1 0 10 Karo 0 0 1 … 34 Luar Sumatera Utara 0 0 1
Ket: 0 = Tidak berada didalam cluster, 1= Berada pada cluster
Pada  tabel  3  yaitu  pengelompokkan  matriks,  dari  hasil  matriks  pengelompokkan  didapatkan  pembagian kelompok  alternatif sebagai berikut dapat dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengelompokkan No Kabupaten/Kota C1 1 Medan Berada pada kelompok : C1(Tinggi) 2 Pematang Siantar Berada pada kelompok : C2(Sedang) 3 Tanjung Balai Berada pada kelompok : C3(Rendah) 4 Binjai Berada pada kelompok : C2(Sedang) 5 Tebing Tinggi Berada pada kelompok : C3(Rendah) 6 Sibolga Berada pada kelompok : C3(Rendah) 7 Padang Sidempuan Berada pada kelompok : C3(Rendah) 8 Deli Serdang Berada pada kelompok : C2(Sedang) 9 Langkat Berada pada kelompok : C2(Sedang) 10 Karo Berada pada kelompok : C3(Rendah)
…
34 Luar Sumatera Utara  Berada pada kelompok : C3(Rendah)
Pada  tabel  4  yaitu  hasil  pengelompokkan  matriks,  setelah diketahui anggota  tiap-tiap cluster, kemudian pusat cluster baru   dihitung berdasarkan data anggota tiap-tiap cluster sesuai dengan rumus pusat    anggota cluster. Karena  C1 memiliki 1 anggota maka cluster baru untuk C1 tetap. Dan begitu juga untuk C2. Karena C2 mempunyai 7 anggota, maka cluster baru  untuk  C2  didapat  dengan  cara  menjumlahkan  data  kasus.  Setelah  diketahui  anggota  tiap-tiap cluster, kemudian pusat cluster baru   dihitung berdasarkan data anggota tiap-tiap cluster sesuai dengan rumus pusat  anggota cluster. Karena C1 memiliki 1 anggota maka cluster baru untuk C1 tetap. Dan begitu juga untuk C2. Karena C2 mempunyai 7 anggota, maka cluster baru untuk C2 di dapat dengan  cara menjumlahkan.
3.2 Implementasi
a. Login
Merupakan  halaman login yang  pertama  kali  admin  lihat  saat  membuka website. Admin  harus  memasukkan username dan password yang sudah didaftarkan.
Halaman login dari aplikasi dapat dilihat pada Gambar 2.
b. Dashboard
Dashboard merupakan halaman pertama yang dapat ditemukan setelah berhasil melakukan login , terdapat menu- menu yang dapat dipilih untuk menjalankan sistem.
Gambar 3. Tampilan Dashboard
Halaman dashboard dari aplikasi yang dihasilkan dapat dilihat pada   Gambar 3.
c. Halaman Pengguna
Pada halaman menu pengguna, admin dapat menampilkan data pengguna. Pada  halaman ini, admin juga dapat menjalankan fungsi tambah (input), edit (update) dan hapus (delete) data pengguna.
Gambar 4. Tampilan Halaman Pengguna
Halaman pengguna dari aplikasi yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar  4.
d. Halaman Data Covid-19
Pada halaman data covid, admin dapat menampilkan data covid dari semua Kabupaten/Kota yang terdata.
Halaman data Covid dari aplikasi yang  dihasilkan dapat dilihat pada    Gambar 5.
e. Halaman K-Means Clustering Pada halaman K-Means , akan ditampilkan perhitungan dengan menggunakan metode K-Means Clustering.
Gambar 6. Tampilan Halaman K-Means
Halaman K-Means Clustering dari aplikasi yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar  6.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini dihasilkan sebuah aplikasi klasifikasi Covid 19 di Provinsi Sumatera Utara menggunakan algoritma K-Means Clustering berbasis website. Berdasarkan  data  kasus  Covid  19 per  tanggal  30  November  2021  di  Provinsi Sumatera Utara dilakukan perhitungan sebanyak 4 iterasi hingga tidak ada lagi perubahan data dalam proses klasterisasi. Aplikasi dapat mengelompokkan kasus Covid 19 setiap Kabupaten/Kota yang terdapat pada Provinsi Sumatera Utara ke dalam  klasterisasi  C1  (Tinggi),  C2  (Sedang)  dan  C3  (Rendah).  Berdasarkan  hasil  klasterisasi,  Medan  berada  pada klasterisasi C1 dengan nilai jarak 0.00 sehingga dapat diprioritaskan dalam kegiatan vaksinasi Covid 19. Pada klasterisasi C2 (Sedang) terdapat satu Kabupaten, yaitu Deli Serdang  dengan nilai iterasi ke-4 dengan jarak 0.00 Pada klasterisasi C3 (Rendah) terdapat Kabupaten/Kota, yaitu Batu Bara (1458.45), Nias Selatan (237.26), Pakpak Bharat (27.09), Humbang Hasundutan  (210.74),  Samosir  (1458.45),  Serdang  Bedagai  (2886.24),  Padang  Lawas  Utara  (138.63),  Padang  Lawas (56.12), Toba (1525.03), Labuhan Batu Utara (1121.78), Labuhan Batu Selatan (616.96), Gunung Sitoli (1186.03), Nias Utara  (216.26),  Nias  Barat  (285.93),  Mandailing   Natal  (428.95),  Dairi  (2344.02),  Nias  (166.39),  Tapanuli  Selatan (602.77), Tapanuli Tengah (802.57), Tapanuli Utara (2147.64), Labuhan Batu (1987.00), Asahan (2832.29), Simalungun (3863.48), Karo (2349.95), Langkat (2347.83), Padang Sidempuan (991.04), Sibolga (704.73), Tebing Tinggi (1242.76), Binjai (2536.10) dan Tanjung Balai (308.83).

## REFERENCES
[1] D. T. Utari, “Analisis Karakteristik Wilayah Transmisi Covid-19 Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Media Tek. Dan Sist. Ind. , vol. 5, no. 1, pp. 25–32, 2021.
[2] T.  S.  Pratiwi  and  P.  T.  Arisanto,  “Kolaborasi  Pemerintah  dan  Masyarakat  Sipil  Merespon  Covid-19  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta  Melalui  Pendekatan Crisis  Visualizations,”  in Proceeding  International  Relations  on  Indonesian  Foreign  Policy Conference , 2021, pp. 249–271.
[3] A. H. Ardiansyah, W. Nugroho, N. H. Alfiyah, R. A. Handoko, and M. A. Bakhtiar, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Clustering untuk Menentukan Status Provinsi di Indonesia 2020,” in Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) , 2020, pp. 329–333.
[4] T. Covid and P. IDI, “standar perlindungan dokter di era Covid-19,” 2020.
[5] T. M. Tambunan, M. Sulistiono, and E. Rasywir, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Status Covid-19 di Jambi,” J. Manaj. Teknol. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 196–204, 2022.
[6] R. Gumilar, R. Modjo, R. S. Putra, and D. L. Setyowati, “Implementasi Pencegahan Dan Pengendalian Covid-19 Di Fasilitas Pelayanan Kesehatan Di Wilayah Provinsi Kalimatan Timur,” PREPOTIF J. Kesehat. Masy. , vol. 5, no. 2, pp. 1084–1096, 2021.
[7] A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, pp. 51–58, 2020.
[8] I. G. T. Isa, F. Elfaladonna, and I. Ariyanti, Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan . Penerbit NEM, 2022.
[9] N. Dwitri, J. A. Tampubolon, S. Prayoga, F. I. R. H. Zer, and D. Hartama, “Penerapan algoritma K-Means dalam menentukan tingkat penyebaran pandemi COVID-19 di Indonesia,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 128–132, 2020.
[10]  R. Sofiah, S. Suhartono, and R. Hidayah, “Analisis karakteristik sains teknologi masyarakat (STM) sebagai model pembelajaran: sebuah studi literatur,” Pedagog. J. Penelit. Pendidik. , vol. 7, no. 1, 2020.
[11]  N. Arifin, R. H. Irawan, and I. N. Farida, “Algoritma K-Means Untuk Memprediksi Stok Bahan Baku Produksi.” Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2022.
[12]  R. A. Fadhallah, Wawancara . Unj Press, 2021.
[13]  R. Agustianti et al. , Metode Penelitian Kuantitatif Dan Kualitatif . Tohar Media, 2022.
[14]  T. D. Rosmalasari, M. A. Lestari, F. Dewantoro, and E. Russel, “Pengembangan E-Marketing Sebagai Sistem Informasi Layanan Pelanggan Pada Mega Florist Bandar Lampung,” J. Soc. Sci. Technol. Community Serv. , vol. 1, no. 1, pp. 27–32, 2020.
[15]  A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 2, pp. 25–36, 2021.
[16]  A. Nurrachman, “Analisis perbandingan Cluster K-Means dan Fuzzy C-Means hasil ujian Nasional SMP.” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2021.
[17]  M. A. AZRA N, “PENGGUNAAN DAVIES BOULDIN INDEX DALAM PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS  UNTUK  KLASTERISASI  PROVINSI  DI  INDONESIA  BERDASARKAN  TINGKAT  INDIKATOR KETENAGAKERJAAN.” Matematika, 2023.
[18]  M. Z. Nasution and M. S. Hasibuan, “Pendekatan Initial Centroid Search Untuk Meningkatkan Efisiensi Iterasi Klustering K- Means,” Techno. Com , vol. 19, no. 4, pp. 341–352, 2020.
[19]  F. Yunita, “Penerapan Data Mining Menggunkan Algoritma K-Means Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa Baru,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 7, no. 3, pp. 238–249, 2018.
[20]  R. K. Dinata, H. Novriando, N. Hasdyna, and S. Retno, “Reduksi atribut menggunakan information gain untuk optimasi cluster algoritma k-means,” J. Edukasi dan Penelit. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 48–53, 2020.
[21]  T. Ginting, D. L. Kaban, and R. Ginting, “Kepatuhan pedagang pasar pagi dalam melaksanakan protokol kesehatan pencegahan COVID-19,” J. Prima Med. Sains , vol. 3, no. 1, pp. 6–12, 2021.