## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2312

## Bagian 1: Kombinasi Metode Klastering dan Klasifikasi (Kasus Pandemi Covid-19 di Indonesia)
Agus Perdana Windarto 1,* , Ulfah Indriani 2 , Mokhamad Ramdhani Raharjo 3 , Linda Sari Dewi 4
1 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 Mahasiswa program studi Doktor (S3) Teknologi Informasi, Universitas Putra Indonesia "YPTK" Padang, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Potensi Utama, Medan – Sumatera Utara, Indonesia
4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin, Indonesia
5 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta Pusat, Indonesia Email: 1,2,* agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id, 3 batakeraton@gmail.com, 4 ramdhani@uniska-bjm.ac.id,
5 linda.lrw@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi: agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak− Tujuan  dari  penelitian  untuk  mengkombinasi  metode  klastering  dan  klasifikasi  yang  merupakan  bagian  dari  data mining. Kasus yang diangkat adalah  jumlah persebaran pandemi Covid-19 di Indonesia per tanggal 7 juli 2020 yang terdari 34 record . Sumber data diperoleh dari Data Kementerian Kesehatan, dicuplik dan diolah dari covid19.go.id dan bnpb.go.id. Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah  jumlah  kasus  positip  (x1),  jumlah  kasus  sembuh  (x2)  dan  jumlah  kasus meninggal  dunia  (x3)  berdasarkan  provinsi.  Metode  klastering  dan  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  k-medoids  dan  C4.5. Metode k-medoids berfungsi untuk melakukan pemetaan berupa klaster terhadap wilayah di Indonesia berdasarkan provinsi. Label  pemetaan  yang  digunakan  sebanyak  3  klaster  yakni:  klaster  tinggi  (C1=  zona  merah),  klaster  waspada  (C2=  zona kuning),  klaster  rendah  (C3= zona  hijau).  Hasil  dari pemetaan  diteruskan  dengan menggunakan metode  C4.5  untuk  melihat aturan berupa pohon keputusan. Proses analisa dibantu dengan software RapidMiner. Penentuan jumlah klaster (k) ditentukan dengan menggunakan parameter Davies Bouldin Index (DBI) untuk mengoptimalkan hasil klaster yang diperoleh. Untuk k=3 memiliki  nilai  optimal  yakni  0.740.  Hasil  pemetaan  diperoleh  9  provinsi  berada  di  klaster  tinggi  (C1=  zona  merah),  3 provinsi berada di klaster waspada (C2= zona kuning) dan 22 provinsi berada di klaster rendah (C3= zona hijau). Nilai yang diperoleh  dari  pohon  keputusan  untuk  klaster  tinggi  (C1=  zona  merah)  berdasarkan  C4.5  adalah  jika  jumlah  kasus  positip lebih kecil dari 9524 dan lebih besar dari 4329 ( 4329 > x1 < 9524). Sembilan provinsi yang masuk klaster tinggi (C1= zona merah) adalah  Aceh,  Bali,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa Tengah,  Jawa  Timur, Kalimantan  Selatan,  Sumatera  Selatan  dan Sulawesi  Selatan.  Hasil  dari  kombinasi  metode  tersebut  dapat  diterapkan  dan  memberikan  pengetahuan  berupa  informasi baru tentang pemetaan berupa klaster terhadap jumlah persebaran pandemi Covid-19 di Indonesia.
Kata Kunci: Data Mining, Klastering, Klasifikasi, Covid-19, Indonesia
Abstract− The  purpose  of  this  research  is  to  combine  the  classification  and  classification  methods  that  are  part  of  data mining.  The  case  raised  was  the  number  of  the  spread  of  the  Covid-19  pandemic  in  Indonesia  as  of  July  7,  2020  with  34 records.  Data  sources  were  obtained  from  Ministry  of  Health  Data,  sampled  and  processed  from  covid19.go.id  and bnpb.go.id. The variables used in the study are the number of positive cases (x1), number of cases cured (x2) and number of deaths (x3) by province. The classification and classification methods used are k-medoids and C4.5. The k-medoids method works  to  map clusters  of regions  in  Indonesia by  province.  The mapping labels  used are  3 clusters:  high cluster  (C1  =  red zone),  alert  cluster (C2  =  yellow  zone),  low  cluster  (C3  =  green zone). The  results  of the mapping are  continued  using  the C4.5 method to  see the rules in  the  form  of  a  decision  tree.  The analysis  process  is  assisted  with  the  RapidMiner software. Determination  of the  number  of  clusters  (k) is  determined  by  using  the  Davies  Bouldin  Index (DBI)  parameter  to  optimize the cluster results obtained. For k = 3 has an optimal value of 0.740. The mapping results obtained 9 provinces are in the hi gh cluster (C1 = red zone), 3 provinces are in the alert cluster (C2 = yellow zone) and 22 provinces are in the low  cluster (C3 = green zone). The value obtained from the decision tree for cluster height (C1 = red zone) based on C4.5 is if the number of positive cases is smaller than 9524 and greater than 4329 (4329> x1 <9524). The nine provinces included in the high cluster (C1  =  red  zone)  are  Aceh,  Bali,  DKI  Jakarta,  West  Java,  Central  Java,  East  Java,  South  Kalimantan,  South  Sumatra  and South Sulawesi. The results of the combination of these methods can be applied and provide knowledge in the form of new information about mapping in the form of clusters to the distribution of the Covid-19 pandemic in Indonesia.
Keywords : Data Mining, Classification, Classification, Covid 19, Indonesia

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining  merupakan  salah  satu  cabang artificial  intelligence yang  bekerja  dengan  cara  mencari  pola  atau informasi menarik dengan menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database dengan menggunakan teknik tertentu [1]–[4]. Ada banyak teknik yang terkenal dalam data mining diantaranya klastering, klasifikasi, estimasi, assosiasi dan peramalan  [5]. Diantara teknik tersebut, klastering dan klasifikasi merupakan metode yang sering digunakan  [6]–[8].  Beberapa  metode  terkenal  dari  klastering  adalah  k-medoids  dan  k-means  [5].  Berbicara metode  k-means  dan  k-medoids,  menurut  [6]  bahwa  metode  k-means  efisien  untuk  kumpulan  data  yang  lebih kecil  dan  k-medoids  berperforma  lebih  baik  untuk  dataset  besar.  Selain  itu  menurut  [5]  k-medoids  muncul sebagai  penanggulangan  kelemahan  metode  k-means  yang  sensitif  terhadap outlier .  Sementara  metode klasifikasi yang sering digunakan adalah C4.5 [9]–[11].
Banyak  penelitian  memanfaatkan  kedua  metode  tersebut  untuk  menyelesaikan  permasalah.  Diantaranya [12]  yang  memanfaatkan  kelebihan  dari  klastering  (k-medoids).  Pada  penelitian  tersebut  metode  k-medoids dapat diterapkan pada kasus ekspor bahan minyak mentah ke negara tujuan. Hasil penelitian menyatakan bahwa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2312
cluster tinggi (C1) terdiri dari 3 negara dan cluster rendah (C2) terdiri dari 6 negara. Selanjutnya penelitian [10] juga memanfaatkan  kelebihan dari  C4.5.  pada  penelitian  tersebut  model klasifikasi  C4.5 dapat diterapkan pada penentuan kualitas layanan pelanggan di bank BTN cabang pematangsiantar dengan tingkat akurasi 77,78% . Berdasarkan hal tersebut mengkombinasikan kedua metode dalam suatu penelitian menjadi hal menarik. Mengingat  kedua  metode  memiliki  kesamaan  dalam  hal  pemetaan  (klastering  dan  klasifikasi).  Kasus  yang digunakan untuk menguji kombinasi kedua metode adalah jumlah persebaran pandemi Covid-19 di Indonesia per tanggal  7  juli  2020  yang  bersumber  dari  Data  Kementerian  Kesehatan,  dicuplik  dan  diolah  dari  covid19.go.id dan  bnpb.go.id.  Berikut  merupakan  data  keseluruhan  peta  kepadatan  kasus  positif  covid-19  di  Indonesia  per tanggal 7 juli 2020.
Gambar 1. Data Nasional - 7 Juli 2020
Yang  menjadi  pertanyaan  pada  penelitian  adalah  bagaimana  membangun  model  kombinasi  metode klastering  dan  klasifikasi  pada  kasus  jumlah  persebaran  pandemi  Covid-19  di  Indonesia  dan  menguji  model kombinasi  tersebut  dengan  menggunakan  bantuan  software.  Sehingga  hasil  dari  penelitian  dapat  memberikan hasil  pemetaan  berupa  klaster  dan  nilai  aturan  berupa  pohon  keputusan  terhadap  hasil  klaster  yang  terbentuk. Sehingga dari hasil tersebut akan diperoleh pengetahuan berupa informasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data yang digunakan penelitian adalah data sekunder yang diperoleh dari  Kementerian Kesehatan, dicuplik dan diolah  dari  covid19.go.id  dan  bnpb.go.id.  data  tersebut  adalah  data  jumlah  persebaran  pandemi  covid-19  di Indonesia pada tanggal 7 juli 2020 yang terdiri dari 34 record . Kemudian data di preprocessing sesuai dengan kebutuhan  dengan  memanfaatkan software  microsoft  excel dan RapidMiner .  Variabel  yang  digunakan  adalah jumlah  kasus  positip  (x1),  jumlah  kasus  sembuh  (x2)  dan  jumlah  kasus  meninggal  dunia  (x3)  berdasarkan provinsi. Berikut data penelitian seperti yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penelitian No  Provinsi Jumlah Kasus Positif  Jumlah Kasus Sembuh  Jumlah Kasus Meninggal 1 Aceh 88 42 3 2 Bali 1.94 1.034 25 3 Banten 1.531 952 80 4 Bangka Belitung 171 136 2 5 Bengkulu 144 96 13 6 DI Yogyakarta 346 282 8 7 DKI Jakarta 12.86 8.277 661 8 Jambi 121 81 1 9 Jawa Barat 3.779 1.763 180 10 Jawa Tengah 4.878 1.617 220 11 Jawa Timur 14.6 5.114 1.079 12 Kalimantan Barat 344 305 4 13 Kalimantan Timur 603 452 11 14 Kalimantan Tengah 1.058 464 62 15 Kalimantan Selatan 3.695 1.064 205 16 Kalimantan Utara 206 176 2 17 Kepulauan Riau 313 263 16 18 Nusa Tenggara Barat 1.392 889 65 19 Sumatera Selatan 2.356 1.21 112 20 Sumatera Barat 780 637 31 21 Sulawesi Utara 1.252 317 92 22 Sumatera Utara 1.821 494 108 23 Sulawesi Tenggara 487 285 8 24 Sulawesi Selatan 6.192 2.242 202 25 Sulawesi Tengah 191 164 6 26 Lampung 201 159 12

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2312
No  Provinsi Jumlah Kasus Positif  Jumlah Kasus Sembuh  Jumlah Kasus Meninggal 27 Riau 236 214 11 28 Maluku Utara 967 124 32 29 Maluku 830 414 17 30 Papua Barat 266 185 4 31 Papua 2.057 963 19 32 Sulawesi Barat 127 89 2 33 Nusa Tenggara Timur 118 54 1 34 Gorontalo 276 227 15 Sumber: Data olahan – 7 Juli 2020
Berdasarkan pendahuluan  yang  telah dijabarkan,  penelitian ini  melalui  beberapa  tahap.  Mulai  dari  studi literatur baik yang bersumber dari jurnal (nasional dan international) dan prosiding (nasional dan international). Setelah mencari sumber literatur, proses pengumpulan data dilakukan dengan memanfaatkan data  Kementerian Kesehatan, dicuplik dan diolah dari covid19.go.id dan bnpb.go.id tentang jumlah persebaran pandemi covid-19 di  Indonesia  pada  tanggal  7  juli  2020  yang  terdiri  dari  34 record .  Data  yang  diperoleh  kemudian  di preprocessing sebelum  diolah.  Data  yang telah di preprocessing kemudian  diproses  dengan  metode  k-medoids dan  hasilnya  dilanjutkan  diproses  dengan  metode  C4.5.  Hasil  kemudian  di  uji  validitas  untuk  melihat  apakah memperoleh  hasil  yang  maksimal.  Misalnya  menggunakan  parameter Davies  Bouldin  Index (DBI)  untuk mengevaluasi hasil pemetaan klaster.
Setelah  itu  diperoleh  keputusan  tentang  penelitian  yang  dilakukan.  Berikut  adalah  gambar  metodologi penelitian seperti yang ditunjukkan berikut:

## Gambar 2. Metodologi Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  metodologi  penelitian  yang  ditunjukkan  pada  gambar  1,  proses  dilakukan  menggunakan  bantuan software RapidMiner.  Kombinasi  metode  klastering  dan  klasifikasi  memiliki  peran  masing-masing.  Metode klastering  melakukan  pemetaan  berupa  klaster  berdasarkan  data  tabel  1  dan  hasil  pemetaan  akan  diproses kembali  menggunakan  metode  klasifikasi  untuk  melihat  nilai  aturan  berupa  pohon  keputusan.  Sebelum melakukan  pemetaan,  penentuan  jumlah  klaster  dilakukan  dengan  menggunakan  parameter Davies  Bouldin Index (DBI). Berikut grafik perbandingan jumlah klaster (k) dengan menggunakan Davies Bouldin Index .
Tabel 2. Hasil Perbandingan DBI Klaster klaster  Davies Bouldin Index k=2 0.828 k=3 0.74
k=4
0.867
Gambar 3. Perbandingan DBI pada RapidMiner
0.65 0.7 0.75 0.8 0.85 0.9 k=2 k=3 k=4 Davies Bouldin Index Davies Bouldin Index

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2312
Berdasarkan  perbandingan nilai  Davies-Bouldin  Index pada  gambar  3,  jumlah  klaster  (k=3)  menjadi klaster terbaik karena memiliki nilai terkecil yakni 0.74 (optimal). Berdasarkan hal tersebut jumlah klaster yang digunakan pada penelitian ini adalah 3 label yakni klaster tinggi (C1= zona merah), klaster waspada (C2= zona kuning),  klaster  rendah  (C3=  zona  hijau).  Berikut  adalah  model  kombinasi  metode  klastering  dan  klasifikasi dengan menggunakan software RapidMiner seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 4. View Proces pada RapidMiner
Pada  gambar  4  dijelaskan  rancangan  kombinasi metode  klastering  dan  klasifikasi  dengan menggunakan bantuan software RapidMiner. Beberapa parameter digunakan untuk menghasilkan output yang sesuai keinginan seperti change  attribute  role,  applay  model,  performance,  clustering (k-medoids)  dan decision  tree .  Setiap parameter memiliki tugas masing-masing. Read excel (covid training)yang digunakan untuk input data ( tabel 1 ) akan  diproses  menuju  clustering  (k-medoids)  dan change  attribute  role.  change  attribute  role akan  mengecek apakah label klaster yang digunakan pada data sudah benar. Jika oke, apply model akan menampilkan visual data (grafik  dan  tabel)  dengan  menggunakan  data  yang  bersumber  dari read  excel (covid  testing  =  covid  training). Data  tersebut  akan  diproses  ke decision  tree yang  selanjutnya  akan  diukur performance dari  hasil  yang diperoleh.  Untuk  parameter  k-medoids  diubah  sesuai  dengan  keinginan. Measure types yang  digunakan adalah mixedmeasures . Hal ini dilakukan karena parameter ini tersedia ketika tipe pengukuran dilakukan secara random pada  saat  penentuan  nilai centroid .  Sedangkan  parameter  C4.5,  nilai  criterion  yang  dipilih  adalah information gain . Berikut gambar pengaturan parameter pada setiap metode seperti yang ditunjukkan pada gamabr berikut:
Gambar 5. Pengaturan parameter pada setiap metode (K-medoids dan C4.5)
Untuk melihat hasil analisis, klik ikon Play. Tunggu beberapa saat, komputer membutuhkan waktu untuk menyelesaikan perhitungan. Berikut hasil pemetaan berupa klaster pada jumlah persebaran pandemi Covid-19 di Indonesia seperti yang ditunjukan pada gambar berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2312
Gambar 6. Hasil pemetaan klaster
Pada gambar 6 hasil dari pemetaan dapat dilihat dimana klaster tinggi (C1= zona merah) terdiri 9 provinsi ( cluster _0), klaster waspada (C2= zona kuning) terdiri 3 provinsi ( cluster _1) dan klaster rendah (C3= zona hijau) terdiri  22  provinsi  ( cluster _2).  Berikut    hasil  lengkap  pemetaan  klaster  terhadap  jumlah  persebaran  pandemi Covid-19 di Indonesia:
a) klaster  tinggi  (C1=  zona  merah)  adalah  Aceh,  Bali,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur, Kalimantan Selatan, Sumatera Selatan dan Sulawesi Selatan
b) klaster waspada (C2= zona kuning) adalah Banten, Nusa Tenggara Barat dan Papua
c) klaster  rendah  (C3=  zona  hijau)  adalah  Bangka  Belitung,  Bengkulu,  DI  Yogyakarta,  Jambi,  Kalimantan Barat, Kalimantan Timur, Kalimantan Tengah, Kalimantan Utara, Kepulauan Riau, Sumatera Barat, Sulawesi Utara, Sumatera Utara, Sulawesi Tenggara, Sulawesi Tengah, Lampung, Riau, Maluku Utara, Maluku, Papua Barat, Sulawesi Barat, Nusa Tenggara Timur, Gorontalo.
Dalam penentuan klaster ( cluster _0, 1 dan 2) juga didasarkan atas hasil centroid akhir yang ditunjukkan oleh gambar berikut:
Gambar 7. Hasil centroid akhir (k-medoids)
Pada gambar  7, cluster _0 adalah klaster tinggi (C1= zona merah), cluster _1 adalah  klaster waspada (C2= zona kuning) dan cluster _2 adalah klaster rendah (C3= zona hijau). Hasil dari pemetaan klaster dapat di visualisasikan dengan diagram plot scatter seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2312
Tabel 3. Hasil pemetaan klaster dengan RapiMiner (data export ) Provinsi Positif  Sembuh  Meninggal  label Aceh 88.0 42.0 3.0  cluster_0 Bali 1.9 1.0 25.0  cluster_0 Banten 1.5 952.0 80.0  cluster_1 Bangka Belitung 171.0 136.0 2.0  cluster_2 Bengkulu 144.0 96.0 13.0  cluster_2 DI Yogyakarta 346.0 282.0 8.0  cluster_2 DKI Jakarta 12.9 8.3 661.0  cluster_0 Jambi 121.0 81.0 1.0  cluster_2 Jawa Barat 3.8 1.8 180.0  cluster_0 Jawa Tengah 4.9 1.6 220.0  cluster_0 Jawa Timur 14.6 5.1 1.1  cluster_0 Kalimantan Barat 344.0 305.0 4.0  cluster_2 Kalimantan Timur 603.0 452.0 11.0  cluster_2 Kalimantan Tengah 1.1 464.0 62.0  cluster_2 Kalimantan Selatan 3.7 1.1 205.0  cluster_0 Kalimantan Utara 206.0 176.0 2.0  cluster_2 Kepulauan Riau 313.0 263.0 16.0  cluster_2 Nusa Tenggara Barat 1.4 889.0 65.0  cluster_1 Sumatera Selatan 2.4 1.2 112.0  cluster_0 Sumatera Barat 780.0 637.0 31.0  cluster_2 Sulawesi Utara 1.3 317.0 92.0  cluster_2 Sumatera Utara 1.8 494.0 108.0  cluster_2 Sulawesi Tenggara 487.0 285.0 8.0  cluster_2 Sulawesi Selatan 6.2 2.2 202.0  cluster_0 Sulawesi Tengah 191.0 164.0 6.0  cluster_2 Lampung 201.0 159.0 12.0  cluster_2 Riau 236.0 214.0 11.0  cluster_2 Maluku Utara 967.0 124.0 32.0  cluster_2 Maluku 830.0 414.0 17.0  cluster_2 Papua Barat 266.0 185.0 4.0  cluster_2 Papua 2.1 963.0 19.0  cluster_1 Sulawesi Barat 127.0 89.0 2.0  cluster_2 Nusa Tenggara Timur 118.0 54.0 1.0  cluster_2 Gorontalo 276.0 227.0 15.0  cluster_2
Pada tabel 3, hasil pemetaan klaster dapat diexport ke excel sehingga hasil dari pemetaan dapat digunakan sesuai dengan  kebutuhan.  Hasil  pemetaan  tersebut  selanjutnya  diproses  dengan metode  C4.5  untuk  melihat  informasi berupa  aturan  pohon  keputusan.  Berikut  hasil  pohon  keputusan  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  bantuan software RapidMiner seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2312
Dari  pohon  keputusan  dapat  diambil  suatu  informasi berdasarkan  klaster  bahwa label cluster _0  (klaster tinggi (C1= zona merah)) terjadi jika jumlah kasus positip lebih kecil dari 9524 dan lebih besar dari 4329 ( 4329 > x1 < 9524). Berikut aturan pohon keputusan lengkap yang  diperoleh dengan menggunakan bantuan software RapidMiner.
Tree label = cluster_0 |   Positif > 4.329 |   |   Positif > 9.524: Aceh {Aceh=1, Bali=0, Banten=0, Bangka Belitung=0, Bengkulu=0, DI Yogyakarta=0, DKI Jakarta=1, Jambi=0, Jawa Barat=0, Jawa Tengah=0, Jawa Timur=1, Kalimantan Barat=0, Kalimantan Timur=0, Kalimantan Tengah=0, Kalimantan Selatan=0, Kalimantan Utara=0, Kepulauan Riau=0, Nusa Tenggara Barat=0, Sumatera Selatan=0, Sumatera Barat=0, Sulawesi Utara=0, Sumatera Utara=0, Sulawesi Tenggara=0, Sulawesi Selatan=0, Sulawesi Tengah=0, Lampung=0, Riau=0, Maluku Utara=0, Maluku=0, Papua Barat=0, Papua=0, Sulawesi Barat=0, Nusa Tenggara Timur=0, Gorontalo=0} |   |   Positif ≤ 9.524: Jawa Tengah {Aceh=0, Bali=0, Banten=0, Bangka Belitung=0, Bengkulu=0, DI Yogyakarta=0, DKI Jakarta=0, Jambi=0, Jawa Barat=0, Jawa Tengah=1, Jawa Timur=0, Kalimantan Barat=0, Kalimantan Timur=0, Kalimantan Tengah=0, Kalimantan Selatan=0, Kalimantan Utara=0, Kepulauan Riau=0, Nusa Tenggara Barat=0, Sumatera Selatan=0, Sumatera Barat=0, Sulawesi Utara=0, Sumatera Utara=0, Sulawesi Tenggara=0, Sulawesi Selatan=1, Sulawesi Tengah=0, Lampung=0, Riau=0, Maluku Utara=0, Maluku=0, Papua Barat=0, Papua=0, Sulawesi Barat=0, Nusa Tenggara Timur=0, Gorontalo=0} |   Positif ≤ 4.329 |   |   Positif > 3.026: Jawa Barat {Aceh=0, Bali=0, Banten=0, Bangka Belitung=0, Bengkulu=0, DI Yogyakarta=0, DKI Jakarta=0, Jambi=0, Jawa Barat=1, Jawa Tengah=0, Jawa Timur=0, Kalimantan Barat=0, Kalimantan Timur=0, Kalimantan Tengah=0, Kalimantan Selatan=1, Kalimantan Utara=0, Kepulauan Riau=0, Nusa Tenggara Barat=0, Sumatera Selatan=0, Sumatera Barat=0, Sulawesi Utara=0, Sumatera Utara=0, Sulawesi Tenggara=0, Sulawesi Selatan=0, Sulawesi Tengah=0, Lampung=0, Riau=0, Maluku Utara=0, Maluku=0, Papua Barat=0, Papua=0, Sulawesi Barat=0, Nusa Tenggara Timur=0, Gorontalo=0} |   |   Positif ≤ 3.026: Bali {Aceh=0, Bali=1, Banten=0 , Bangka Belitung=0, Bengkulu=0, DI Yogyakarta=0, DKI Jakarta=0, Jambi=0, Jawa Barat=0, Jawa Tengah=0, Jawa Timur=0, Kalimantan Barat=0, Kalimantan Timur=0, Kalimantan Tengah=0, Kalimantan Selatan=0, Kalimantan Utara=0, Kepulauan Riau=0, Nusa Tenggara Barat=0, Sumatera Selatan=1, Sumatera Barat=0, Sulawesi Utara=0, Sumatera Utara=0, Sulawesi Tenggara=0, Sulawesi Selatan=0, Sulawesi Tengah=0, Lampung=0, Riau=0, Maluku Utara=0, Maluku=0, Papua Barat=0, Papua=0, Sulawesi Barat=0, Nusa Tenggara Timur=0, Gorontalo=0} label = cluster_1: Banten {Aceh=0, Bali=0, Banten=1, Bangka Belitung=0, Bengkulu=0, DI Yogyakarta=0, DKI Jakarta=0, Jambi=0, Jawa Barat=0, Jawa Tengah=0, Jawa Timur=0, Kalimantan Barat=0, Kalimantan Timur=0, Kalimantan Tengah=0, Kalimantan Selatan=0, Kalimantan Utara=0, Kepulauan Riau=0, Nusa Tenggara Barat=1, Sumatera Selatan=0, Sumatera Barat=0, Sulawesi Utara=0, Sumatera Utara=0, Sulawesi Tenggara=0, Sulawesi Selatan=0, Sulawesi Tengah=0, Lampung=0, Riau=0, Maluku Utara=0, Maluku=0, Papua Barat=0, Papua=1, Sulawesi Barat=0, Nusa Tenggara Timur=0, Gorontalo=0}
Selain  itu  hasil  uji  performance  dilakukan  dengan  menggunakan  operator cluster  distance  performance . Operator  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  metode  pengelompokan  berbasis centroid .  Operator  ini memberikan  daftar  nilai  kriteria  kinerja  berdasarkan centroid . Cluster  distance  performance yang  dimaksud penggunaan Davies-Bouldin  Index  (DBI) .  Dimana  pada  penelitian  ini  nilai  DBI  cukup  optimal  yakni  0.740 seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:

## PerformanceVector
PerformanceVector: Avg. within centroid distance: -71708.965 Avg. within centroid distance_cluster_0: - 37709.045 Avg. within centroid distance_cluster_1: - 3811.573 Avg. within centroid distance_cluster_2: - 94876.759
Davies Bouldin: -0.740
Gambar 10. Hasil uji performance

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2312

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  kombinasi  metode  klastering  dan  klasifikasi  dapat diterapkan  pada  kasus  persebaran  pandemi  covid-19  di  Indonesia  dengan  memanfaatkan software bantu RapidMiner. Dengan menggunakan kombinasi tersebut untuk hasil pemetaan wilayah berupa klaster diperoleh  9 provinsi berada di klaster tinggi (C1= zona merah), 3 provinsi berada di klaster waspada (C2= zona kuning) dan 22 provinsi berada di klaster rendah (C3= zona hijau). Nilai yang diperoleh dari pohon keputusan untuk klaster tinggi (C1= zona merah) berdasarkan C4.5 adalah jika jumlah kasus positip lebih kecil dari 9524 dan lebih besar dari 4329  (  4329  >  x1  < 9524).  Sembilan  provinsi  yang  masuk  klaster  tinggi  (C1= zona  merah)  adalah  Aceh, Bali, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Kalimantan Selatan, Sumatera Selatan dan Sulawesi Selatan.  Hasil  dari  penelitian  dapat  menjadi  bahan  referensi  terhadap  peta  penyebaran  covid-19  di  Indonesia. Kedepannya,  hasil  dari  pemetaan  klaster  akan  dikembangkan  dengan  memanfaatkan  metode neural  network untuk  melihat  apakah neural  network dalam  melakukan  prediksi  dengan  hasil  pemetaan  klaster  berupa  nilai akurasi.

## REFERENCES
[1] A.  P.  Windarto et  al. ,  “Analysis  of  the  K-Means  Algorithm  on  Clean  Water  Customers  Based  on  the  Province,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012001.
[2] A. P. Windarto, “Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering,” Techno.COM , vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.
[3] A. P. Windarto, “Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method,” Int. J. Artif. Intell. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2017.
[4] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan datamining pada populasi daging ayam ras pedaging di indonesia  berdasarkan  provinsi  menggunakan  k-means  clustering,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2017.
[5] I. Kamila, U. Khairunnisa, and Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data  Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  119–125, 2019.
[6] D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[7] J. Jamal and D. Yanto, “Analisis RFM dan Algoritma K-Means untuk Clustering Loyalitas Customer,” Energy , vol. 9, no. 1, pp. 0–8, 2019.
[8] E. H. S. Atmaja, “Implementation of k-Medoids Clustering Algorithm to Cluster Crime Patterns in Yogyakarta,” Int. J. Appl. Sci. Smart Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 33–44, 2019, doi: 10.24071/ijasst.v1i1.1859.
[9] D. Hartama, A. Perdana Windarto, and A. Wanto, “The Application of Data Mining in Determining Patterns of Interest of High School Graduates,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012042.
[10]  M. Widyastuti,  A.  G. Fepdiani  Simanjuntak,  D.  Hartama,  A.  P. Windarto, and  A. Wanto,  “Classification Model  C.45 on Determining the Quality of Custumer Service in Bank BTN Pematangsiantar Branch,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 012002, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012002.
[11]  W. Katrina, H. J. Damanik, F. Parhusip, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “C.45 Classification Rules Model for Determining Students Level of Understanding of the Subject,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 012005, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012005.
[12]  F.  Rahman,  I.  I.  Ridho,  M.  Muflih,  S.  Pratama,  M.  R.  Raharjo,  and  A.  P.  Windarto,  “Application  of  Data  Mining Technique using K-Medoids in the case of Export of Crude Petroleum Materials to the Destination Country Application of Data Mining Technique using K-Medoids in the case of Export of Crude Petroleum Materials to the Destination C,” 2020, doi: 10.1088/1757-899X/835/1/012058.