http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
Komparasi Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Penyebaran Covid-19 di Indonesia
Anisa Fira 1 *, Chaerur Rozikin 2 *, Garno 3 * * Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang anisa.fira17058@student.unsika.ac.id 1 chaerur.rozikin@staff.unsika.ac.id 2 , garno@staff.unsika.ac.id 3
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2021-08-19 Revised 2021-10-06 Accepted 2021-10-22
COVID-19  merupakan  bagian  dari  keluarga  virus  penyebab Severe  Acute Respiratory  Syndrome  (SARS) dan Middle  East  Respiratory  Syndrome  (MERS) , beberapa gejala yang dialami apabila terinfeksi virus ini antara lain batuk, demam, letih, sesak nafas, dan mengalami penurunan nafsu makan. Pada Penelitian ini data yang digunakan adalah sebanyak 34 data Provinsi pada tahun 2019 - Februari 2021 yang bersumber pada website resmi www.covid19.go.id . Dalam upaya menemukan daerah yang memiliki kasus penyakit Covid-19 dapat menggunakan Data Mining . Negara  indonesia  merupakan  salah  satu  dari  negara  di  dunia  yang  cukup  tinggi terkena virus covid-19. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengelompokan provinsi yang memiliki penyakit covid-19 dengan tingkat tinggi dan rendah di indonesia dan melakukan perbandingan dengan metode algoritma yang digunakan yaitu K-Means dan K-Medoids . Hasil yang didapatkan pada penelitian ini adalah memiliki cluster optimal  sebanyak  2 cluster ,  dengan  menggunakan  algoritma K-Means dimana cluster 1 beranggotakan 2 wilayah dan dikategorikan tinggi, sedangkan untuk cluster 2  sebanyak  32  wilayah  dan  dikategorikan  rendah.  Sedangkan  menggunakan algoritma K-Medoids yaitu  untuk cluster 1  beranggotakan  4  wilayah  dan dikategorikan  tinggi,  sedangkan  untuk  cluster  2  sebanyak  30  wilayah  dan dikategorikan  rendah.  Dari  kedua  perbandingan  tersebut  menghasilkan  nilai Silhouette  Coefficient dengan  metode K-Means adalah  sebesar  0,207.  Sedangkan Nilai Silhouette Coefficient dengan metode K-Medoids adalah sebesar 0,347.
Keyword: Clustering, Covid-19, Data Mining, K-Medoids, K-Means. This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
COVID-19 merupakan  bagian  dari  keluarga  virus penyebab Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  (SARS) dan Middle East Respiratory Syndrome (MERS) [1]. Kasus virus ini ditemukan pertama kali di provinsi Wuhan dan beberapa gejala  yang  dialami  apabila  terinfeksi  virus  ini  antara  lain batuk, demam, letih, sesak nafas, dan mengalami penurunan nafsu  makan  [2].  Secara  umum  virus  ini  dapat  menular melalui  droplet  atau  cairan  tubuh  yang  dikeluarkan  selama bersin  dan  batuk  [3-5].  Negara  Indonesia  adalah  salah  satu dari  berbagai  negara  di  dunia  yang  mengalami  dampak COVID-19.  Berdasarkan  Grafik  perkembangan  COVID-19 Indonesia  jumlah  kasus  terkonfirmasi  telah  mencapai 1.263.299 kasus per 19 Februari 2021.
Gambar 1 Data Grafik Penyakit Covid-19 tahun 2019– 2020
(Sumber: www.covid19.go.id)
134
Negara Indonesia adalah salah satu dari berbagai negara di dunia  yang  mengalami  dampak  COVID-19.  Berdasarkan Grafik  perkembangan  COVID-19  Indonesia  jumlah  kasus terkonfirmasi telah mencapai 1.263.299 kasus per 19 Februari 2021  [2].  Berdasarkan  pada  gambar  1  ini  yakni  informasi permasalahan  penyakit  Covid-19  di  indonesia  pada  tahun 2019  hingga  Februari  2021  mengalami  peningkatan  setiap harinya.
Pada penelitian ini, seluruh data kasus COVID-19 di semua provinsi di indonesia dilakukan pengelompokan berdasarkan konsep data  mining sehingga  dapat  menemukan  pola hubungan  pada  keseluruhan  data.  Data  mining  mampu mengonversi data mentah menjadi sebuah pengetahuan yang lebih bermanfaat dengan cara memetakan data menjadi lebih ringkas dan abstrak [6]. Salah satu teknik yang terdapat dalam konsep  data  mining  adalah  teknik  klasterisasi.  Klasterisasi diartikan  sebagai  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mengklasifikasi  data  dan  untuk  melakukan  segmentasi  data [6] Metode klasterisasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah  non  hierarki  yaitu    Algoritma K-Means dan K- Medoids. Algoritma K-Means digunakan untuk menunjukkan jumlah anggota dan mengklasifikasikan masing-masing data di  setiap  klaster  [7].  Keunggulan  dari  metode  ini  yaitu memiliki  tingkat  ketilitian  yang  cukup  tinggi  pada pengukuran  dan  pengolahan  objek  dengan  jumlah  besar sehingga algoritmanya lebih relatif terukur dan efisien [8-11]. Selain  itu,  terdapat  pengembangan  varian  dari  metode K- Means  Clustering yaitu K-Medoids ,  bertujuan  mengurangi sensitivitas  dari  partisi  yang  dihasilkan  sehubungan  dengan nilai-nilai  ekstrim  yang  terdapat  dalam  dataset,  penggunan medoids  tidak  berdasarkan  dari  pengamatan  mean  yang dimiliki oleh setiap cluster.

## II. M ETODE P ENELITIAN
A. Silhouette Coefficient
Silhouette  Coefficient adalah  suatu  metode  penilaian Cluster yang  bertujuan  buat  memandang  mutu  objek  dalam sesuatu Cluster [6]. Ada pula tahapan perhitungan Silhouette Coefficient , antara lain :
1. Hitung  jarak rata- rata dari  suatu  objek  ke- i dengan seluruh objek lain yang terletak dalam satu Cluster.
𝑎(𝑖) = 1 [𝐴] − 1
𝑗 ∈ 𝐴, 𝑗 ≠ 𝑑(𝑖, 𝑗)
2. Hitung  rata-  rata  dari  objek  ke-  i  tersebut  dengan seluruh objek pada Cluster yang yang lain, serta ambil nilai terkecilnya.
𝑑(𝑖) = 1 [𝐴] 𝑗 ∈ 𝐶 𝑑(𝑖, 𝑗)
3. Nilai Silhouette  Coefficient nya  merupakan:  Jumlah s(i)  diperoleh  dengan  mengkombinasikan  a(i)  serta b(i):
Sehingga bisa dirumuskan :
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖) max(𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖))
Dimana : 𝑠 (i) = Nilai Silhouette.
𝑎 (i)  =  Rata–  rata  jarak  antara  i  dengan  seluruh  objek pada Cluster -nya.
𝑏 (i) = Rata– rata jarak antara data i pada seluruh objek pada Cluster lain. 𝑑 (i, j) = Jarak antara objek i dengan j .

## B. Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah Knowledge  Discovery  Database (KDD).  Adapun tahapan dari metode Knowledge Discovery in Database yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.

## 1) Data Selection
Data  selection merupakan  salah  satu  proses  dimana pengambilan  data/pengumpulan  data,  pemilihan  data  dan pengecekan data.

## 2) Pre-Processing
Tahap pre-processing merupakan  salah  satu  tahap pembersihan  data  dengan  membuang  duplikasi  data, mengatasi missing  value ,memeriksa  data  yang  tidak konsisten,  dan  memperbaiki  data  seperti  kesalahan  pada penulisan (tipografi).

## 3) Data Transformation
Tahap  ini  data  akan  dilakukan  transformasi  sebelum dilakukannya data mining . Hal tersebut bertujuan supaya data dapat menyesuaikan pada saat diolah berdasarkan algoritma dan tools yang akan digunakan dalam pengolahan data.
4) Data Mining
Data mining merupakan salah satu proses pengolahan data berdasarkan  algoritma  sesuai  dengan  teknik  data  mining. Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah algoritma  k-means  dan  k-medoids  yang  merupakan  salah algoritma clustering .

## 5) Knowledge Interpretation/Evaluation.
Tahap  ini  merupakan  proses  dari  penginterpretasian  dan evaluasi hasil dari data mining . Sehingga hasil yang didapat menjadi informasi.
(1) (2)
(3)
Komparasi Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Penyebaran Covid-19 di Indonesia (Anisa Fira, Chaerur Rozikin, Garno)

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasi Penelitian
1) Data Selection
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan dataset  penyakit Covid-19 di indonesia tahun Desember  2019  -  Februari  2021  dengan  atribut  Provinsi, jumlah kasus sembuh, dan jumlah jumlah kasus meninggal di indonesia. Dataset diperoleh dari website www.covid19.go.id. Berikut merupakan tabel kasus penyakit covid-19 yang ada di indonesia.
Berdasarkan Tabel I dibawah ini, kasus penyakit Covid- 19 di Indonesia tahun 2019-2021 terdiri dari 4 variabel dan 34 objek data.
TABEL I D ATASET P ENYAKIT C OVID -19 DI I NDONESIA T AHUN 2019-2021 No Provinsi Sembuh Meninggal 1 Aceh 7776 382 2 Sumatera Utara 20239 803 3 Sumatera Barat 26730 639 4 Riau 28802 737 5 Jambi 3927 80 6 Sumatera Selatan 13283 744 7 Bengkulu 4510 146 8 Lampung 9946 612 9 Bangka Belitung 5737 103 10 Kepulauan Riau 8102 212 11 Dki Jakarta 304799 5095 12 Jawa Barat 159519 2169 13 Jawa Tengah 92458 6113 14 DI Yogyakarta 19717 624 15 Jawa Timur 111822 8798 16 Banten 20553 605 17 Bali 28340 856 18 Nusa Tenggara Barat 6673 336 19 Nusa Tenggara Timur 5162 210 20 Kalimantan Barat 3991 32 21 Kalimantan Tengah 11713 345 22 Kalimantan Selatan 18006 701 23 Kalimantan Timur 41868 1206 24 Kalimantan Utara 6661 136 25 Sulawesi Utara 11275 488 26 Sulawesi Tengah 7085 242 27 Sulawesi Selatan 49051 819 28 Sulawesi Tenggara 9076 191 29 Gorontalo 4238 126 30 Sulawesi Barat 3345 96 31 Maluku 6035 104
32 Maluku Utara 3202 111 33 Papua 8928 171 34 Papua Barat 6436 120

## 2) Data Pre-Processing
Setelah  dilakukan  data  selection  atau  pemilihan  data kemudian  dilakukan  penanganan  missing  value,  duplikasi data  dan  data  yang  tidak  sesuai  atau  inkonsisten  data.  Dari dataset dilakukannya proses perbersihan data atau pemilihan data,  dimana  hanya  data-data tertentu  yang akan  digunakan pada proses data mining.
berikut  merupakan  data  akan  diolah  dari  hasil  seleksi dataset penyakit Covid-19 tahun 2019-2021 dapat dilihat pada Tabel II sebagai berikut.
TABEL II
D ATASET H ASIL S ELEKSI C OVID -19 DI I NDONESIA T AHUN 2019-2021 Provinsi Sembuh Meninggal Aceh 7776 382 Sumatera Utara 20239 803 Sumatera Barat 26730 639 Riau 28802 737 Jambi 3927 80 Sumatera Selatan 13283 744 Bengkulu 4510 146 Lampung 9946 612 Bangka Belitung 5737 103 Kepulauan Riau 8102 212 Dki Jakarta 304799 5095 Jawa Barat 159519 2169 Jawa Tengah 92458 6113 Di Yogyakarta 19717 624 Jawa Timur 111822 8798 Banten 20553 605 Bali 28340 856 Nusa Tenggara Barat 6673 336 Nusa Tenggara Timur 5162 210 Kalimantan Barat 3991 32 Kalimantan Tengah 11713 345 Kalimantan Selatan 18006 701 Kalimantan Timur 41868 1206 Kalimantan Utara 6661 136 Sulawesi Utara 11275 488 Sulawesi Tengah 7085 242 Sulawesi Selatan 49051 819 Sulawesi Tenggara 9076 191 Gorontalo 4238 126
136 Sulawesi Barat 3345 96 Maluku 6035 104 Maluku Utara 3202 111 Papua 8928 171 Papua Barat 6436 120

## 3) Data Transformation
Pada  tahap  ini  data  ditranformasikan  dan  atribut-atribut yang  akan  digunakan  Pada  proses  pengolahan  data menggunakan bantuan tools Rapidminer sehingga didapatkan atribut  yang  digunakan  seperti  pada  tabel  di  bawah  ini. Berikut merupakan tabel atribut yang digunakan pada dataset penyakit Covid-19 di indonesia tahun 2019-2021.

## TABEL III
A TRIBUT DATASET YANG AKAN DIGUNAKAN
Atribut Tipe Data Keterangan Provinsi Polynominal Nama Provinsi Kasus Sembuh Intejer Jumlah Kasus Sembuh Kasus Meninggal Intejer Jumlah Kasus Meninggal

## 4) Data Mining
Pada  tahap  data  mining,  algoritma  yang  digunakan  yaitu algoritma K-Medoids dan K-Means. Dalam pemilihan jumlah cluster yang optimal dengan menggunakan tools Rapidminer, Setelah  hasil  cluster  dilakukan  maka  akan  diproses  tahap evaluasi berdasarkan nilai Silouette Coefficient.
Pada  Tabel  IV  dapat  diketahui  terdapat  2  cluster  pada dataset  Penyakit  Covid-19  di  indonesia  Tahun  2019-2021, yaitu cluster 1 memiliki jumlah 2 Provinsi, dengan tingkatan cluster  provinsi  yang  memiliki  kasus  penyakit  Covid-19 tinggi  di  indonesia.  Pada  cluster  2  memiliki  jumlah  32 Provinsi,  dengan  tingkatan  cluster  yang  memiliki  daerah penyakit  Covid-19  Rendah  di  indonesia.  sehingga  hasilnya dapat dilihat pada tabel IV berikut.

## TABEL IV
H ASIL C LUSTER K-M EANS
Cluster Anggota Jumlah Kriteria Cluster 1 DKI Jakarta, Jawa Barat 2 Tinggi Cluster 2 Aceh,  Sumatera  Utara, Sumatera Barat, Riau, Jambi,  Sumatera  Selatan, Bengkulu, Lampung, Bangka Belitung , Kepulauan Riau, Jawa Tengah,  Di  Yogyakarta, Jawa  Timur,  Banten,  Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, 32 Rendah
Kalimantan
Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara , Sulawesi  Utara,  Sulawesi Tengah  ,  Sulawesi  Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo,  Sulawesi  Barat,
Maluku,  Maluku  Utara, Papua, Papua Barat
Berdasarkan  Tabel  V  dibawah  ini,  dapat  diketahui terdapat 2 cluster pada dataset Penyakit Covid-19 di indonesia Tahun 2019-2021, yaitu cluster 1 memiliki jumlah 4 Provinsi, dengan  tingkatan  cluster  provinsi  yang  memiliki  kasus penyakit  Covid-19  tinggi  di  indonesia.  Pada  cluster  2 memiliki jumlah 30 Provinsi, dengan tingkatan cluster yang memiliki daerah penyakit Covid-19 Rendah di indonesia.
TABEL V H ASIL C LUSTER K-M EDOIDS Cluster Anggota Jumlah Kriteria Cluster 1 DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur 4 Tinggi
Cluster 2
Aceh,  Sumatera  Utara, Sumatera  Barat,  Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Bangka Belitung, Kepulauan  Riau  ,  Di Yogyakarta, Banten, Bali, Nusa  Tenggara  Barat, Nusa  Tenggara  Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara , Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi  Barat,  Maluku, Maluku  Utara,  Papua, Papua Barat 30 Rendah

## 5) Knowledge Interpretation/Evaluation
Setelah  dilakukannya  analisis  pada  cluster  dengan menggunakan  algoritma K-Means dan K-medoids .  Tahap selanjutnya  dilakukan  evaluasi  terhadap  model  yang  telah dibuat  dengan  menggunakan Silouette  Coefficient yang bertujuan  untuk  mengetahui  kualitas  dari  suatu  objek  pada suatu cluster .  Dalam  melakukan  pengukuran  pada  kualitas cluster  dengan  menggunakan  pengujian  yang  berpengaruh pada jumlah nilai cluster.
Berdasarkan  Tabel  VI  dibawah  ini,  menunjukkan  hasil dari  pengujian  pada  kualitas  cluster  pada  dataset  Penyakit Covid-19 di indonesia Tahun 2019-2021 dengan data uji 34
Komparasi Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Penyebaran Covid-19 di Indonesia (Anisa Fira, Chaerur Rozikin, Garno)
137
data,  pengujian  kualitas  cluster  yang  di  uji  yaitu  nilai  k=2 sampai  k=8.  Kualitas  cluster  paling  baik  diperoleh  pada cluster 2 dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,207.
TABEL VI H ASIL U JI K-M EANS
Berdasarkan  Tabel  VII  dibawah  ini,  menunjukkan  hasil dari  pengujian  pada  kualitas  cluster  pada  dataset  Penyakit Covid-19 di indonesia Tahun 2019-2021 dengan data uji 34 data,  pengujian  kualitas  cluster  yang  di  uji  yaitu  nilai  k=2 sampai  k=8.  Kualitas  cluster  paling  baik  diperoleh  pada cluster 2 dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,347.

## TABEL VII
H ASIL U JI K-M EDOIDS
Berdasarkan  Tabel  VIII  dapat  diketahui  bahwa  Nilai  SC untuk  validasi  data  hasil  pengelompokan  data  Covid-19  di Indonesia tahun 2019-2021 dengan metode K-Means adalah sebesar 0,207. Sedangkan Nilai Silhouette Coefficient dengan metode K-Medoids adalah  sebesar  0,347  yang  menyatakan bahwa  struktur  cluster  yang  dihasilkan  pada  kedua  metode pengelompokan  ini  adalah  sama-sama weak  structure atau terstruktur dengan lemah, Karena berdasarkan nilai Silhouette Coefficient antara 0,25 < SC ≤ 0,5 termasuk dalam kategori Weak  Strukture. Berdasarkan hasil penelitian  menggunakan Jumlah dataset sebesar 34 data  tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode K-Medoids menghasilkan nilai SC lebih besar dari  pada  metode K-Means ,  sehingga K-Medoids dapat memberikan hasil pengelompokan yang lebih baik.
TABEL VIII P ERBANDINGAN H ASIL E VALUASI Algoritma Jumlah Cluster Silhouette Coefficient K-Means 2 0.207 K-Medoids 2 0.347

## B. Pembahasan
Dalam penelitian ini untuk mengelompokan provinsi yang memiliki  kasus  penyakit  covid-19  yang  ada  di  indonesia menggunakan  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  dengan menggunakan  metodologi  knowledge  discovery  in  database (KDD)  yang  terdiri  beberapa  tahapan  yaitu,  data  selection, data  preprocessing,  data  transformation,data  mining,  dan knowledge interpretation atau evaluation. Serta menggunakan tools  RapidMiner  Studio  dalam  melakukan  proses pengolahan data.
Data  selection  merupakan  proses  pemilihan  data  yang akan  dilakukan  dalam  proses  data  mining,  kemudian dilanjutkan  pada  tahap  data  preprocessing  dimana  data dilakukan pengecekan apabila terdapat data yang hilang atau terdapat  typography  (kesalahan  input)  maka  data  harus ditangani  terlebih  dahulu,  kemudian  dilakukan  data transformation  dimana  data  yang  telah  dibersihkan  melalui tahap  data  preprocessing  atribuyt-atribut  yang  digunakan diubah  menjadi  standarisasi  data  yang  masih  berbentuk kategori  juga  ditranformasikan  pada  bentuk  intejer  dan polynomial, selanjutnya adalah proses data mining yaitu data tersebut diekstraksi bentuk dan polanya dengan menggunakan algoritma  K-Means  dan    K-Medoids,    dan  hasil  dari  nilai Device Boudin [14] cluster yang tersedia di tools RapidMiner studio pengukuran jarak tersebut digunakan pada proses data mining,  sedangkan  untuk  melakukan  proses  mining menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids [15] untuk menampilkan  hasil  clustering  dari  cluster.  Selanjutnya dilakukannya  evaluasi  dari  hasil  model  data  mining  yang telah  didapatkan  yaitu  untuk  mengukur  optimalisasi  dari cluster  yang  hasilkan  pada  tools  RapidMiner  dengan menggunakan  nilai  Device  Boudin  untuk  mengetahui  nilai evaluasi berupa nilai silhouette.
Adapun  cluster  optimal  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini adalah  pada  dataset  Penyakit  covid-19  di  indonesia  Tahun 2019-2021 menghasilkan 2 cluster dan optimal cluster pada cluster 2. Parameter untuk mengetahui kualitas suatu cluster dapat dilakukan dengan menggunakan Silhouette Coefficient yang  bertujuan  untuk  mengukur  kualitas  dari  cluster.  Dari dataset  yang  digunakan  yaitu  dataset  Penyakit  covid-19  di Indonesia Tahun 2019-2021 dengan hasil perbandingan nilai Silhouette  Coefficient  dengan  metode  K-Means  adalah sebesar 0,207. Sedangkan Nilai Silhouette Coefficient dengan metode  K-Medoids  adalah  sebesar  0,347  yang  menyatakan bahwa  struktur  cluster  yang  dihasilkan  pada  kedua  metode pengelompokan  ini  adalah  sama-sama  weak  structure  atau terstruktur dengan lemah.
Data Uji  Nilai K Silhouette Coefficient 34 2 0.207 3 0.130 4 0.189 5 0.142 6 0.132 7 0.094 8 0.073 Data Uji  Nilai K Silhouette Coefficient 34 2 0.347 3 0.358 4 1.298 5 0.218 6 0.346 7 1.620 8 0.775
138

## V. K ESIMPULAN
Hasil pengelompokan  yang  terbentuk  dengan  menggunakan algoritma  K-Means  yaitu  untuk  cluster  1  beranggotakan  2 wilayah,  sedangkan  untuk  cluster  2  sebanyak  32  wilayah. Hasil pengelompokan  yang  terbentuk  dengan  menggunakan algoritma K-Medoids yaitu untuk cluster 1 beranggotakan 4 wilayah, sedangkan untuk cluster 2 sebanyak 30 wilayah. Hasil  Cluster  dievaluasi  menggunakan  Nilai  Silhouette Coefficient  dengan  metode  K-Means  adalah  sebesar  0,207. Sedangkan  Nilai  Silhouette  Coefficient  dengan  metode  K- Medoids  adalah  sebesar  0,347  yang  menyatakan  bahwa metode  K-Medoids  menghasilkan  nilai  SC  lebih  besar  dari pada K-Means, sehingga K-Medoids dapat memberikan hasil pengelompokan yang lebih baik.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S.  Ahmad,  “A  review  of  COVID-19  (Coronavirus  disease-2019) diagnosis, treatments and prevention,” Eurasian J. Med. Oncol., 2020. https://doi.org/10.14744/ejmo.2020.90853.
[2] N. Mona, “Konsep isolasi dalam jaringan sosial untuk meminimalisasi efek contagious (kasus penyebaran virus corona di Indonesia),” J. Sos. Hum. Terap, vol. 2, no. 2, 2020.
[3] A.  S.  Abdelhafiz  et  al.,  “Knowledge,  Perceptions,  and  Attitude  of Egyptians Towards the Novel Coronavirus Disease (COVID-19),” J. Community  Health,  vol.  45,  no.  5,  pp.  881–890,  Oct.  2020,  doi: 10.1007/s10900-020-00827-7.
[4] A. Alqurneh, A. Mustapha, and N. M. Sharef, “A Partitioning-based Approach  for  Clustering  COVID-19  Drugs  and  Co-Medication  for Safe Use,” Int. J. Integr. Eng., vol. 12, no. 5, pp. 224–232, 2020.
[5] M.  L.  F.  Nascimento,  “A  multivariate  analysis  on  spatiotemporal evolution of Covid-19 in Brazil,” Infect. Dis. Model., vol. 5, pp. 670– 680, 2020, doi: 10.1016/j.idm.2020.08.012.
[6] B.  Riyanto,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Clustering  Untuk Pengelompokkan  Penyebaran  Diare  Di  Kota  Medan  (Studi  Kasus: Kantor Dinas Kesehatan Kota Medan),” KOMIK Konf. Nas. Teknol. Inf. Dan Komput, vol. 3, no. 1, 2019.
[7] P.  Arora,  Deepali,  and  S.  Varshney,  “Analysis  of  K-Means  and  K- Medoids Algorithm For Big Data,” Procedia Comput. Sci., vol. 78, pp. 507–512, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.02.095.
[8] P. Kumar, B. Negi, and N. Bhoi, “Detection of Healthy and Defected Diseased Leaf of  Rice Crop using K-Means Clustering  Technique,” Int.  J.  Comput.  Appl.,  vol.  157,  no.  1,  pp.  24–27,  Jan.  2017,  doi: 10.5120/ijca2017912601.
[9] 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,  Dec.  2018,  doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498
[10] S.  Sindi,  W.  R.  O.  Ningse,  I.  A.  Sihombing,  F.  I.  R.  Zer,  and  D. Hartama,  “Analisis  algoritma  k-medoids  clustering  dalam pengelompokan penyebaran covid-19 di indonesia,” JurTI J. Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 166–173, 2020.
[11] Velmurugan, “Computational Complexity between K-Means and K- Medoids Clustering Algorithms for Normal and Uniform Distributions of Data Points,” J. Comput. Sci., vol. 6, no. 3, pp. 363–368, Mar. 2010, doi: 10.3844/jcssp.2010.363.368.
[12] A. R. Mansyur, “Dampak covid-19 terhadap dinamika pembelajaran di indonesia,” Educ. Learn. J., vol. 1, no. 2, pp. 113–123, 2020.
[13] R.  K.  Klimberg,  S.  Ratick,  and  H.  Smith,  “A  Novel  Approach  to Forecasting  Regression  and  Cluster  Analysis,”  in  Advances  in Business and Management Forecasting, Emerald Publishing Limited, 2017.
[14] F. Mahmuda, M. A. R. Sitorus, H. Widyastuti, and D. E. Kurniawan, “Clustering Profil Pengunjung Perpustakaan Menggunakan Algoritma K-means,”  J.  Appl.  Informatics  Comput.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  14–21, 2017.
[15] L. Purba, S. Saifullah, and R. Dewi, “Pengelompokan Kasus Penyakit Aids  Berdasarkan  Provinsi  Dengan  Data  Mining  K-Medoids Clustering,” KOMIK Konf. Nas. Teknol. Inf. Dan Komput., vol. 3, no. 1, 2019.