Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Kota Padang Menggunakan Algoritma K-Medoids
Domi Sepri 1* , Yuka Fimazid 2 1,2 Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Imam Bonjol Padang Kampus III Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang, Sungai Bangek Koto Tangah, Padang, West Sumatera, Indonesia
1* domisepri@uinib.ac.id, 2 yuka190700 @gmail.com
Diterima: 20 Jul 2021 | Direvisi: 30 Jul 2021 Disetujui: 13 Aug 2021 | Dipublikasi: 20 Sep 2021

## Abstrak
Covid-19 merupakan  penyakit  pandemi  yang disebabkan  oleh  virus  corona  2 nCoV-2019 yangmenyerang  system  pernafasan  manusia  dan  telah menyebar  ke  seluruh  dunia.  Padang  sebagai  Ibukota Provinsi  di  Sumatera  Barat  juga  mendapat  penularan dari virus ini sehingga per tanggal 18 Juli 2021 angka kasus Covid-19 telah  mencapai  25830  kasus.  Data Mining  klasterisasi  adalah  suatu  ilmu  dalam  membuat suatu  pengelompokan  kategori  dari  data  tertentu  yang diharapkan mampu mengkategorikan daerah kelurahan di  Kota  Padang  menjadi  beberapa  klaster  sebagai rekomendasi  dalam  penanganan  penyebaran  virus Covid-19 di  Kota  Padang.  Algoritma  K-Medoins adalah  salah  satu  algoritma  yang  bagus  dalam mengklasterisasi data tertentu dikarenakan menggunakan  metode Partitional Clustering yang ampuh  dan  telah  digunakan  dalam  penelitian pengklasteran sejenis. Penelitian menggunakan algoritma K-Medoids ini  diterapkan  menggunakan aplikasi Rapidminer  Studio  9.9.002 dengan  Sumber data  didapatkan  dari  situs corona.padang.go.id dan menghasilkan  3  klaster  dengan  masing-masing  klaster menghasilkan  51  item,  20  item  dan  33  item  dari  104 item kelurahan di Kota Padang.
Kata Kunci: Algoritma K-Medoids, Covid-19, Klastering

## Abstract
Covid-19 is a pandemic disease caused by the corona virus  2  nCoV-2019  which  attacks  the  human respiratory  system  and  has  spread  throughout  the world.  Padang  as  the  provincial  capital  in  West Sumatra has also received transmission from this virus so  that  as  of  July  18,  2021  the  number  of  Covid-19
cases  has  reached  25830  cases.  Clustering  Data Mining is a science in making a grouping of categories from  certain  data  which  is  expected  to  be  able  to categorize  urban  villages  in  Padang  City  into  several clusters as recommendations in handling the spread of the  Covid-19  virus  in  Padang  City.  The  K-Medoins algorithm is one of the good algorithms for clustering certain  data  because  it  uses  a  powerful  Partitional Clustering  method  and  has  been  used  in  similar clustering  studies.  This  study  using  the  K-Medoids algorithm  was  applied  using  the  Rapidminer  Studio 9.9.002 application with the data source obtained from the corona.padang.go.id site and resulted in 3 clusters with each cluster producing 51 items, 20 items and 33 items from 104 sub-district items. in Padang City.
Keyword: Clustering, Covid-19, K-Medoids Algorithm

## I. PENDAHULUAN
Covid-19 merupakan penyakit yang bermula  pada  akhir  tahun  2019  di  kota  wuhan Cina  dengan  virus  penular  adalah corona 2 (nCoV-2019 [1].  Virus  ini  cepat  sekali  bermutasi dan  telah  menjadi  pandemi  dunia  dengan  jumlah penderita per tanggal 19 juli 2021 di seluruh dunia adalah  188.655.968  orang[2].  Penyakit  ini  juga berbahaya  karena  menyerang  sistem  pernafasan manusia[3] sehingga bisa menyebabkan kematian pada penderita.
Kota  padang  terdiri  dari  11  kecamatan  dan 104  kelurahan  dengan  jumlah  penduduk  pada tahun  2016  mencapai  914.968  jiwa[4].  Kasus covid-19 di  kota  Padang  mulai  dipantau pergerakannya dari tanggal 21 Maret 2019[5] oleh
penerimtah  Kota  Padang  dan  penularan  virus  ini mengalami  pergerakan  yang  terus  bertambah dengan  jumlah  kasus  konfirmasi  positif  harian yang bertambah setiap harinya. Penyebaran covid- 19 semakin merebak setelah ditemukannya mutasi virus covid-19 dengan nama varian delta covid-19 yang  awalnya  bermutasi  di  sejumlah  negara seperti  India  dan  kawasan  Asia  lainnya[6]  .  Per tanggal 13 Juli 2021 kasus komulatif Covid-18 Di Kota  Padang  berjumlah  25830  kasus  dengan jumlah kematian total adalah 423 orang[7].
Dilatar  belakangi  masifnya  persebaran covid-19 di  kota  Padang  maka  perlu  adanya penanganan  strategis  agar  penyebaran covid-19 perlu  diantisipasi  dengan  bebarapa  hal  seperti penggolongan  zona  tertentu  dalam  penangan covid-19 di  kota  Padang.  Penggolongan  zona  ini bisa  dilakukan  dengan  teknik  klastering data mining , yang dalam hal ini penulis menggunakan algoritma K-Medoids .  Algoritma K-Medoids dalam  pengolahannya  menggunakan  metode Partitional Clustering dimana  dalam  menemukan klaster yang tepat algoritma ini akan mencari ciri kesamaan tertentu dari suatu objek untuk mencari kesesuaian  klaster  sehingga  mampu  menciptakan klasterisasi secara baik.
Pada  Penelitian  ini,  penulis  meneliti pengelompokan  persebaran covid-19 untuk mengetahui  pengelompokan  daerah  kelurahan  di kota  padang  yang  beresiko  tinggi,  sedang  dan rendah  dalam  penyebaran  penyakit covid-19 sehingga menjadi rekomendasi dalam penanganan persebaran covid-19 bagi  pemerintah  dan  pihak terkait.  Saat  ini  ada  beberapa  penelitian  berbasis algoritma  tentang  pandemi covid-19 diantaranya artikel  dari  S.  Sindi,  dkk[8],  pada  penelitian  itu dilakukan  pengelompokan  pola  masyarakat  yang terkena covid-19 menggunakan  algoritma K- Medoids .  Di  Samping  itu  penelitian  dari  E. Bu’ulolo  dan  B.  Purba  [9]  tentang  klaster covid- 19 di  Sumatera  Utara  menghasilkan  pembagian daerah  zona  di  sumatera  utara  menjadi  tiga  zona yaitu  zona  merah,  kuning  dan  hijau  berdasarkan jumlah  kasus  positif covid-19 dan  kematian  yang diakibatkan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Data Mining
1. Pengertian Data Mining
Data  mining merupakan  suatu  teknik penemuan  pengetahuan  dalam database (KDD). Yaitu  proses  penggalian  data  dengan  berbagai
proses  seperti  pembersihan  data,  pengintegrasian data,  pemilihan  data,  pentransformasian  data, penggalian  data  ( data  Mining ),  pengevaluasian pattern (pola)  dan  penyajian  hasil  pengetahuan. Data mining biasanya digunakan untuk menambang
( mining ) pengetahuan dari sekelompok data yang sangat besar ( big data )[10]
Gambar 1. Knowledge Discovery In Database (Kdd) Sumber : Fayyad Et Al. (1996)
2. Jenis Data Mining
a. Descriptive
Adalah  cabang  data  mining  untuk  mencari penggambarkan  pola  dan  kecenderungan  yang terdapat  dalam  data  [11].  Sebagai  contoh,  pada saat  pemilu  petugas  Pemilu  akan  susah menemukan  pola  fakta  orang-orang  profesional lebih  mudah  didukung  dalam  pemilu  dibanding dengan  kandidat  yang  biasa  saja  .  Deskripsi  dari pola  dan  kecenderungan  ini  dapat  memberikan penjelasan yang logis.
b. Estimation Estimation  adalah  suatu  metode data mining untuk  memperkirakan  nilai  Populasi dengan  memakai  nilai  sampel[12].  Estimasi  ini diperlukan untuk membantu mendapatkan keputusan,  penjadwalan  proyek,  estimasi  proyek beserta  biayanya,  kelayakan  sebuah  proyek  juga bisa  diestasimasi  dengan  cara  ini.  Pengembangan kebutuhan  pendanaan,  progress  dari  sebuah proyek,  penyusunan  waktu  penganggaran  proyek dan  penetapkan  garis  dasar  dari  sebuah  proyek juga bisa dilakukan dengan metode estimasi data mining . c. Prediction Metode prediksi adalah metode data mining dimana  hasilnya  diperoleh  dari  proses training atau  klasifikasi[13].  Metode  ini  bisa  diproses dengan  menggunakan  metode  tertentu  seperti  K- NN  yang  proses  klasifikasinya  berdasarkan  jarak terdekat  di  ruang Euclidian .  Proses  prediksi dilakukan dengan Decision Tree untuk memperoleh sebuah
Rule yang diolah
menggunakan  algoritma  tertentu  seperti Naive Bayes untuk diperoleh perhitungan probabilistiknya.
d. Classification
Proses  klasifikasi  data  mining  adalah dengan  menempatkan  data  kepada  kategori- kategori yang telah ditetapkan. Metode Klasifikasi sering digunakan dalam pemprediksian kelas pada label  tertentu,  artinya  dengan  mengklasifikasikan data  berdasarkan  training  set  dan  nilai-nilai  kelas dalam pengklasifikasian atribut tertentu data dapat digunakan  dalam  mengklasifikasi  data  yang  baru nantinya[14].
e. Association
Metode  asosiasi  data  mining  adalah  proses menemukan  atribut  yang  muncul  dalam  satu waktu  tertentu.  Dalam  pengimplementasiannya metode data  mining ini  sering  digunakan  dalam penganalisaan  kombinasi  keranjang  belanja kostumer[15].
f. Clustering
Clustering atau  klasterisasi bertujuan  untuk mengelompokkan  data,  observasi,  atau  kejadian ke  dalam  kelas-kelas  yang  sama.  Klaster  adalah kumpulan  dari  data  yang  serupa  dan  dibedakan dengan data dalam klaster lainnya. Pada klastering algoritma  klasterisasi  mencari  ke  segmen  data seluruh  set  menjadi  bagian  dari  kelompok  yang relatif  homogen  dengan  kesamaan  data  dalam klaster  dimaksimalkan  untuk  didapatkan,  dan kesamaan data yang berbeda digabungkan dengan klaster lainnya[16].
Ada  beberapa  algoritma  yang  telah dikembangkan oleh para ahli dalam pengembangan  dan  penerapan  data  mining klasterisasi diantaranya K-Mean  Clustering, Improved  K-Means,  Fuzzy  C-Means,  DBSCAN, K-Medoids  (PAM),  CLARANS  dan  Fuzzy Substractive. Diantara  masing-masing  algoritma tersebut  mempunyai  kekhasan  masing-masing dalam penghitungan dan penerapannya.

## B. Algoritma K-Medoids
K-Medoids adalah
metode
yang
meminimalkan  jarak  antara  titik  berlabel  dalam klaster  dengan  titik  pusat  klaster. K-Medoids adalah  teknik  partisi  klasik  klastering  untuk mengelompokkan  data  set  dari  objek  ke  dalam kelompok k ( apriori ). K-Medoids lebih kuat untuk penanganan noise karena meminimalisir beberapa ketidaksamaan  yang  berpasangan,  bukan  jumlah kuadrat jarak Euclidean[17].
Berikut
langkah-langkah penerapan algoritma K-Medoids : 1. Inisialisasi Jumlah pusat klaster. 2. Tempatkan setiap data ke klaster terdekat menggunakan persamaan Euclidean Distance seperti pada persamaan (1) , yaitu :
2 2 ) 2 1 ( ) 2 1 ( y y x x d − + − = …..(1)
Keterangan : d = Jarak ! 1 = Koordinat latitude 1
! 2 = Koordinat latitude 2
! 1 = Koordinat Longitude 1
! 2 = Koordinat Longitude 2
3. Pilih  dengan  pengacakan  objek  dari masing-masing  klaster  untuk  dijadikan  kandidat medoid baru.
4. Hitung  jarak  dari  setiap  objek  pada masing-masing klaster dengan medoids baru yang sudah terbentuk.
5. Hitung  total  simpangan  (S)  dengan  cara menghitung  nilai  total  yaitu  ( distance baru dikurangi  total distance lama).  Jika  S<0,  maka ganti  objek  dengan  data  klaster  untuk mendapatkan sekelompok k objek yang baru yang menjadi medoids.
6. Ulangi proses ke 3 sampai 5 sampai tidak terjadi  lagi  perubahan medoid ,  sehingga  klaster baru didapatkan  beserta  anggota  klasternya masing-masing.  Lalu  untuk  mendapatkan  nilai  k dari  data  dari  klastering K-Medoids dilakukan  di dalam proses klastering yang dapat dipilih dengan berdasarkan  nilai  DBI  ( Davies  Bouldin  Index) terkecil.

## III. METODE PENELITIAN
Tahapan  metode  dalam  penelitian  ini  bisa dilihat dari gambar flowchart 1 gambar 2 di bawah ini.

## E-ISSN: 2775-4669

## Gambar 2. Tahapan Metode Penelitian

## A. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi masalah dalam klastering menggunakan algoritma K-Medoids untuk  pengelompokan  kategori  zona kelurahan  penyebaran Covid-19 di  Kota  Padang. Identifikasi  ini  mencakup  jumlah  perencanaan klaster  yang  akan  dibentuk  untuk  pengolahan menggunakan  algoritma K-Medoids .  Identifikasi kebutuhan data dan atribut tabel untuk pengolahan data  menggunakan  algoritma K-Medoids .  Serta mempelajari  cara  aplikasi rapidminer dalam mengolah data klasterisasi menggunakan algoritma K-Medoids .

## B. Pengumpulan Data
Pada tahapan ini dilakukan pencarian data persebaran  penderita covid-19 kota  Padang.  Data yang  diperlukan  adalah  data  persebaran  kasus konfirmasi  positif covid-19 ,  data  kasus  sembuh, dan data kematian komulatif di hari tertentu untuk dijadikan  data  sampel  untuk  menjadi  rujukan dalam penerapan algoritma K-Medoins .

## C. Pre Processing Data
Proses data  mining biasanya  didahului dengan proses preprocessing data  yaitu  dengan menyesuaikan  data  menjadi  sesuai  dengan kebutuhan  dalam  pengolahan  aplikasi  pengolah data mining . Preprocessing yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menentukan ID table yang dikenali sebagai objek yang akan dilakukan klasterisasi (dengan cara mengubah format atribut menjadi  tipe  data  nominal)  dan  atribut  lainnya yang  akan  dijadikan  sebagai  acuan  dalam penempatan hasil klasterisasi (bertipe data integer untuk angka)
D. Pengolahan Data Menggunakan Algoritma
K-Medoids Data yang telah melalui proses preprocessing diolah  menggunakan  aplikasi Rapidminer .  Jumlah  analisa  klaster  yang diinisisasi  sesuai  langkah-langkah K-Medoids juga ditentukan pada tahapan ini untuk berikutnya proses  pengolahan  data  mining  diolah  oleh aplikasi Rapidminer .
E. Hasil Penerapan Algoritma K-Medoids &

## Evaluasi
Hasil  Penerapan  data  mining  akan ditampilkan  dalam  bentuk  grafik  titik  persebaran klaster  dan  tabel  hasil  klaster  dari  penerapan algoritma K-Medoids

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Perancangan
Pada  tahap  perancangan  ini  diinisiasi bahwa jumlah klaster yang akan terbentuk dengan algoritma  klastersasi K-Medoids adalah  3  klaster. Jumlah klaster yang akan terbentuk ini membagi 3 zona  daerah  kelurahan  di  Kota  Padang berdasarkan  persebaran  kasus Covid-19 yaitu Zona  Merah,  Kuning  dan  Hijau.  Zona  Merah adalah daerah kelurahan rawan penyebaran Covid- 19 yang  ditandai  dengan  tingginya  jumlah  kasus positif  konfirmasi covid-19 ,  lambatnya  angka kesembuhan pasien dan tingginya angka kematian di  kelurahan  tersebut.  Zona  kuning  adalah kelurahan  dengan  kategori  sedang  jumlah penyebaran  positif  terkonfirmasi,  tidak  terlalu tinggi  angka  kematian  dan  tingkat  kesembuhan yang  sedang.  Sedangkan  Zona  Hijau  adalah kategori  kelurahan  yang  terkonfirmasi  kasus positif Covid-19 dengan  jumlah  relatif  rendah, angka  kematian  minim  dan  tingkat  kesembuhan yang tinggi.
Mulai Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Pre Processing Data Pengolahan Data Menggunakan Algoritma K-Medoids Hasil Penerapan Algoritma K- Medoids & Evaluasi Selesai

## B. Data Awal
Data  yang  digunakan  dalam  pengolahan pengelompokan zona daerah penyebaran Covid-19 di  Kota  Padang  bersumber  dari  website http://corona.padang.go.id/ .  Data  diambil  dari komulatif laporan harian Covid-19 per tanggal 18 Juli 2021
Gambar 3. Grafik Komulatif Data Suspect, Konfirmasi Positif Dan Kematian Di Kota Padang
Tabel 1 Data Komulatif Covid-19 Kota Padang
Tanggal PPT ODP PDP Positif Sembuh Mati 18/07/2021 8007 293 0 28187 24099 429
Sumber : DKK Kota Padang, Update Hingga 18 Juli 2021
Dari  gambar  3  dan  Tabel  1  diketahui jumlah kasus konfirmasi Positif Covid 19 di Kota Padang  per  tanggal  18  Juli  2021  adalah  28187 orang  dan  angka  Kematian  429  orang.  Dalam Penelitian  ini  data  yang  diolah  adalah  data persebaran  penderita covid-19 per  kelurahan  dan berikut  persebaran  per  kecamatan  terdapat  pada tabel 2 di bawah.
Tabel  2  Data  Komulatif Covid-19 Kecamatan  se
Kota Padang Lokasi Positif Mati Sembuh Sisa Kec. Padang Utara 2276 34 1950 292 Kec. Padang Barat 1695 28 1407 260 Kec. Padang Timur 4077 69 3498 510 Kec. Padang 1468 33 1222 213
Selatan Kec. Nanggalo 2325 27 1983 315 Kec. Kuranji 4791 65 4097 629 Kec. Pauh 1668 25 1447 196 Kec. Lubuk Begalung 2884 53 2492 339 Kec. Lubuk Kilangan 1681 21 1472 188 Kec. Koto Tangah 5140 71 4378 691 Kec. Bungus Teluk Kabung 182 3 153 26 Total 28187 429 24099 3659 Sumber : DKK Kota Padang, Update Hingga 18 Juli 2021 C. Proses Analisa Pengujian Pengujian Algoritma K-Medoids menggunakan aplikasi Rapidminer Studio 9.9.002 dengan  cara  data  yang  telah  didapat  dilakukan preprocessing data  sehingga  menjadi  data  covid Per  Kelurahan  Kota  Padang  dengan  sampel  data pada gambar 4 di bawah.
Gambar 4. Sampel Data Komulatif Covid-19 Kelurahan Se Kota Padang Pada Untuk Dilakukan Proses Preprocessing Data
Pada  aplikasi rapidminer ,  data  diimpor pada menu impor data dan kemudian data diambil dari  lokasi  penyimpanan  yang  telah  berupa  file spreetsheet .
Pada  proses  seperti  tampilan  gambar  4 juga  dilakukan  proses  pencocokan  tipe  data  pada atribut  lokasi  menjadi  nominal,  dan  pada  atribut positif, mati dan sembuh menjadi tipe data integer untuk kemudian diproses pada tahapan berikutnya.  Di  samping  itu  untuk  mengenalkan bahwa  acuan  klasterisasi  adalah  atribut  lokasi, maka primary  key tabel  juga  di  set Id tabelnya adalah atribut lokasi seperti pada gambar 4.
Setelah  selesai  melakukan preprocessing data, maka data tersebut dimasukkan ke tab design aplikasi rapidminer untuk  dilakukan  pengolahan menggunakan  algoritma K-Medoids seperti  pada gambar 5 di bawah.
Gambar 5. Proses Klastering Data Menggunakan Algoritma K-Medoids Di Aplikasi Rapidminer
Hasil  dari  pengolahan  klastering  menggunakan algoritma K-Medoids pada  aplikasi Rapidminer adalah seperti pada gambar 6 dan 7 di bawah ini.
Gambar 6. Jumlah Item Hasil Klaster Terbentuk
Hasil Klaster terbentuk dari pengolahan menggunakan  algoritma K-Medoids 3  klaster yaitu:  pada  klaster  0  menghasilkan  51  item kelurahan,  klaster  1  menghasilkan  20  kelurahan dan klaster 2 menghasilkan 33 kelurahan, dimana rincian  kelurahan  masing-masing  klaster  yang telah diimpor ke dalam dokumen berformat (.xlsx) yang terurai pada tabel di bawah ini
Gambar 8. Persebaran Daerah Klaster 0 Menggunakan Algoritma K-Medoids
Gambar 9. Persebaran Daerah Klaster 1 Menggunakan Algoritma K-Medoids
Gambar 8, 9 dan 10 menggambarkan bahwa pada klaster  0  adalah  kelompok  daerah  dengan  tingkat persebaran  penyakit Covid-19 tertinggi  di  kota Padang, klaster 1 adalah kelompok daerah dengan tingkat persebaran penyakit Covid-19 menengah di kota Padang dan klaster 2 adalah kelompok daerah dengan  tingkat  persebaran  penyakit Covid-19 terrendah di kota Padang per tanggal 18 Juli 2021.

## E-ISSN: 2775-4669
Gambar 10 Persebaran Daerah Klaster 2 Menggunakan Algoritma K-Medoids

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian,
pengimplementasian  dan  pengujian  data  covid  19 di Kota Padang yang telah dilakukan menggunakan  Algoritma K-Medoids dengan aplikasi Rapidminer berhasil  didapatkan  3  klaster pengelompokan  daerah  zona  kelurahan  yang terjangkit  penyakit Covid-19 di  Kota  Padang. Kelompok 0 terdiri dari 51 kelurahan, kelompok 1 terdiri  dari  20  kelurahan  dan  Kelompok  2  terdiri dari  33  Kelurahan.  Proses  penelitian  klasterisasi ini  bisa  dikembangkan  dan  digabungkan  dengan algoritma  klasterisasi  lain  untuk  penyempurnaan penelitian  dengan  penambahan  data  dan  atribut yang lebih kompleks.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada pemerintah  Kota  Padang  yang  telah  memberikan akses  data  pantauan  Pandemi Covid-19 pada website http://corona.padang.go.id sehingga bermanfaat  bagi  penulis  dan  orang  banyak, mudah-mudahan  penelitian  ini  memberikan manfaat  untuk  Kota  Padang  dan  masyarakat umum  untuk  penanggulangan  wabah  pandemi covid-19 .

## REFERENSI
[1]  MLE  Parwanto,  “Virus  Corona  (2019-nCoV) penyebab COVID-19,” vol. Vol. 3, p. 2, 2020.
[2]   world  health  Organization,  “WHO  Coronavirus (COVID-19)  Dashboard.”  [Online].  Available: https://covid19.who.int/. [Accessed: 19-Jul-2021].
[3]  I Nyoman Artayasa, “Kebijakan Pemerintah dalam percepatan  penanganan  dampak Covid-19 Di  Kota Denpasar,” vol. Vol. 03 No, p. 6.
[4]  pemerintah  kota  pdang,  “Gambaran  Umum  Kota Padang.” [Online]. Available: https://padang.go.id/.
[5]  O.  S.  R.  Prima  Kurniati  Hamzah,  Wakidul  Kohar, Ahmad Fauzi, “Menentukan Kebijakan Pemerintah Kota  Padang  Melalui  Simulasi  Permodelan  Seir Kasus Covid-19 ,” p. 6, 2020.
[6]   world  health  Organization,  “COVID-19  Weekly Epidemiological Update,” 2021.
[7]  DKK  Kota  Padang,  “COVID-19  Kota  Padang Dalam  Angka,”  2021.  [Online].  Available: http://corona.padang.go.id/.
[8]  S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. Ilmi R.H.Zer,  and  D.  Hartama,  “Analisis  Algoritma K- Medoids Clustering Dalam Pengelompokan Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,” Jti  (Jurnal Teknol.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  166–173, 2020.
[9]  E.  Bu’ulolo  and  B.  Purba,  “Algoritma  Clustering Untuk  Membentuk  Cluster  Zona  Penyebaran Covid-19,” Digit.  Zo.  J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. , vol. 12, no. 1, pp. 59–67, 2021.
[10]  J.  P.  Jiawei  Han,  Micheline  Kamber, Data Mining Concepts and Techniques Third Edition . 2012.
[11]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma  C4.5,” Edik  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 213–219, 2017.
[12]  Y.  Warih,  Eggy  Inaidi  Andana;  Rahayu, “Penerapan  Data  Mining  untuk  Menentukan Estimasi  Produktivitas  Tanaman  Tebu  dengan Menggunakan  Algoritma  Linear  Regresi  Berganda di  Kabupaten  Rembang,” Informatika ,  pp.  1–5, 2014.
[13]  S.  Maesaroh  and  K.  K,  “Sistem  Prediksi Produktifitas  Pertanian  Padi  Menggunakan  Data Mining,” Energy, J. Ilm. Ilmu-ilmu Tek. , vol. 7, no. 2, pp. 25–30, 2017.
[14]  Popy  Meilina,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan Metode  Kalsifikasi  Menggunakan  Decision  Tree Dan Regresi,” vol. Volume 7 N, p. 10, 2014.
[15]  E.  T.  Kusrini  dan  Luthfi, algoritma  data  mining . Penerbit Andi.
[16]  D. T. Larose, “WY045-FM Discovering Knowledge  In  Data  An  Introduction  to  Data Mining,” 2004.
[17]  Syahrul dkk, “Teknik Clustering Dengan Algoritma K-Medoids Untuk  Menangani  Strategi  Promosi  Di Politeknik Tedc Bandung,” Al-Manar (Edisi 1) , vol. 12, no. 2, pp. 1–7, 2004.