## Menemukan Pola Sebaran Vaksinasi Data Covid-19 di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means
Wahju Tjahjo Saputro 1 , Murhadi 2 , Hamid Muhammad Jumasa 3 1,2,3 Teknologi Informasi, Teknik, Universitas Muhammadiyah Purworejo
1 wahjusaputro@umpwr.ac.id * , 2 murhadi@umpwr.ac.id, 3 hamidjumasa@umpwr.ac.id

## Abstract
Since the first case of Covid-19 in Indonesia was discovered on 2 March 2020, the growth of positive occupancy of Covid-19 patients  has  been  increasing.  The  government  has  made  a  policy  to  minimise  the  spread  of  the  Covid-19  virus,  one  of  the ways  is  by  promoting  a  vaccination  programme  to  create  immunity.  The  Covid-19  vaccination  programme  in  Indonesia began on 13 January 2021. The government launched the vaccine in 34 provinces starting 13 January 2021. The programme is targeted to be completed by December 2021. The purpose of this study is to find a clustering pattern of vaccination results in  Indonesia  with the  K-Means  Algorithm  equipped  with  the  Rapid Miner application.  Davies  Bouldin  Index  calculation  is also involved in this research. The vaccination data used is vaccination data for the period 12 February 2021 to 24 July 2022 taken from the official website of the Ministry of Health. There are 2,570 vaccination data observed. From this interval, three variables were determined, namely dose I, dose II and dose III data in 416 districts and 98 cities with five categories, namely Elderly  aged  ≥  60  years,  medical  personnel,  children  12  -  17  years,  public  services,  general  public  and  vulnerable.  This research resulted in the highest cluster 1 of 1890, cluster 2 of 141, the lowest cluster 3 of 25. Then the smallest Bouldin Index value is 0.487.
Keywords: covid-19, vaccination, k-means, rapid miner, bouldin index

## Abstrak
Sejak kasus Covid-19 pertama di Indonesia ditemukn pada 2 Maret 2020, pertumbuhan okupansi positif penderita Covid-19 semakin  meningkat.  Pemerintah  membuat  kebijakan  dalam  meminimalisir  tingkat  sebaran  virus  Covid-19,  salah  satu  cara yaitu  menggalakkan  program  vaksinasi  untuk  menciptakan  pembentukan  kekebalan  tubuh.  Program  vaksinasi  Covid-19  di Indonesia di mulai pada 13 Januari 2021. Pemerintah mencanangkan vaksin di 34 provinsi mulai 13 Januari 2021. Program tersebut ditargetkan selesai Desember 2021. Tujuan penelitian ini yaitu, menemukan pola pengelompokan hasil vaksinasi di Indonesia  dengan  Algoritma  K-Means,  yang diselesaikan  dengan  aplikasi  Rapid  Miner.  Perhitungan  Davies  Bouldin  Index juga  dilibatkan  dalam  penelitian  ini.  Data  yang  digunakan  vaksinasi  12  Februari  2021  hingga  24  Juli  2022  diambil  dari halaman resmi Kementerian Kesehatan. Data vaksinasi yang diamati sebanyak 2.056 record. Dari interval tersebut ditentukan tiga variabel yaitu data dosis I, dosis II dan dosis III pada 416 kabupaten dan 98 kota dengan lima kategori Lansia usia ≥ 60 tahun, tenaga medis, anak 12 – 17 tahun, layanan publik, masyarakat umum dan rentan. Penelitian ini menghasilkan kluster 1 tertinggi  sebanyak  1890,  kluster  2  sebanyak  141,  kluster  3  terendah  sebanyak  25.  Kemudian  nilai  Bouldin  Index  terkecil 0,487.
Kata kunci: covid-19, vaksinasi, k-means, rapid miner, bouldin index
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Covid-19  merupakan  virus  yang  menyerang  dan mengganggu  organ  pernapasan  manusia,  yang disebabkan oleh virus corona baru yaitu SARS-COV- 2 ( Corona Virus Disease Covid-19 ) [1]–[4]. Virus ini menyebar  ke  seluruh  dunia,  tercatat  lebih  dari  196 negara  telah  terinfeksi  dan  menimbulkan  korban meninggal  yang  cukup  banyak  [5].  Hasil  kajian  dari [5]–[7]  menjelaskan  Corona  Virus  Disease  19  atau disingkat  Covid-19  merupakan  suatu  penyakit menular  yang  disebabkan  infeksi  saluran  pernapasan. Covid-19  ditemukan  pada  manusia  sejak  terjadi  di Provinsi  Wuhan  Negara  Cina  pada  Desember  2019. Selanjutnya  [5],  [8]  menyatakan  penyakit  yang disebabkan virus Corona adalah jenis baru dan belum pernah diidentifikasi menyerang manusia sebelumnya, hal  ini  diperkuat  oleh World  Health  Organization (WHO)  pada  tahun  yang  sama.  Awal  kemunculan
virus  Corona  diduga  merupakan  penyakit  Pneumonia dengan  gejala  seperti  sakit  Flu  pada  umumnya  [5]. Gejala tersebut secara spesifik meliputi batuk, demam letih,  sesak  napas  dan  tidak  nafsu  makan.  Virus Corona  memiliki  penyebaran  yang  cepat  hingga mengakibatkan  infeksi  lebih  parah  pada  gagal  organ. Kondisi  darurat  ini  terutama  terjadi  pada  pasien  yang memiliki  masalah  kesehatan  sebelumnya  (komorbid). Karena  penyebaran  virus  Corona  sangat  cepat  WHO menetapkan  sebagai  pandemik  pada  11  Maret  2020 [6],  [9].  Penyebaran  ini  hampir  tak  terelakkan  di seluruh Negara [5], [6].
Dalam  penelitian  [7]  menyebutkan  penyebaran  virus Corona  telah  menjangkau  215  negara  termasuk Indonesia.  Kemudian  sampai  31  Maret  2021  jumlah kasus  positif  penderita  Covid-19  mencapai  1.511.712 orang.  Masih  menurut  [7]  bersumber  dari  data  [10] untuk  tahun  2021  angka  kematian  di  Indonesia
mencapai 40.858 orang. Karena merebaknya penderita Covid-19  di  semua  negara  dan  termasuk  pandemi menurut  WHO,  maka  diperlukan  langkah  strategis dalam  menanggulangi  permasalahan  ini.  Pada  kajian [11],  dijelaskan  WHO  dan  UNICEF  pada  bulan November 2020 mengeluarkan pedoman atau dokumen interim Guidance on Developing a National Deployment  and  Vaccination  Plan  for  Covid-19 Vaccines .  Dimana  dokumen  tersebut  berisi  sangat lengkap  tentang  bagaimana  acuan  pelaksanaan vaksinasi  massal  pada  suatu  Negara.  Dokumen tersebut  membahas  populasi  target  yang  akan divaksin,  mekanisme  distribusi,  siapa  yang  harus divaksin,  strategi  pemberian  vaksin,  menjaga  mata rantai  kendali,  memperlakukan  hasil  limbah  vaksin, cara  penyuntikan  dan  cara  menangani  efek  samping setelah vaksin.
Sementara  itu  Presiden  Indonesia  pada  2  Maret  2020 mengumumkan  kasus  Covid-19  pertama  terjadi  di Indonesia  [4].  Sejak  kasus  Covid-19  pertama  masuk ke  Indonesia,  pertumbuhan  jumlah  positif  penderita Covid-19 semakin meningkat. Sehingga mengakibatkan  dampak yang besar  terhadap  berbagai bidang  kehidupan  baik  bidang  ekonomi,  sosial budaya,  pendidikan  dan  bidang  kesehatan.  Menurut [11,  12]  pemerintah  membuat  beberapa  kebijakan dalam meminimalkan tingkat penyebaran virus Covid- 19,  dengan  cara  pembatasan  sosial  yang  diterapkan pada  lembaga,  perusahaan,  sekolah,  pemerintahan, rumah  sakit  dan  sektor  lainnya.  Menurut  [13]–[15] kebijakan kebiasaan baru ( new normal ) dan kebijakan 3M  (menjaga  jarak,  memakai  masker  dan  mencuci tangan) diterapkan.
Vaksinasi  Covid-19  dilaksanakan  untuk  menciptakan pembentukan  kekebalan  tubuh  dengan  spesifik  pada virus Covid-19 dan sebagai bentuk upaya menghindari penularan  dan  penyebaran  virus  Covid-19  [14,  16]. Program  vaksinasi  Covid-19  di  Indonesia  dimulai pada  13  Januari  2021,  dengan  penyuntikan  pertama vaksin  Covid-19  kepada  presiden  Joko  Widodo  [4]– [6].  Pemerintah  senantiasa  menggalakkan  program vaksinasi  Covid-19  dengan  target  77  %  dari  populasi penduduk untuk memenuhi kekebalan kelompok [7].
Pemerintah  Indonesia  secara  berkelanjutan  memasok ketersediaan vaksin Covid-19 di berbagai daerah, agar dapat  mencukupi  ketersediaan  vaksin  di  seluruh Indonesia  [3,  6,  8,  11].  Pemerintah  membuat  empat tahapan pelaksanaan vaksin Covid-19, dengan tahapan pertama  adalah  tenaga  Kesehatan,  tahapan  kedua adalah petugas yang melayani publik, dan lansia (lebih dari  60  tahun),  tahapan  ketiga  adalah  masyarakat renta.  Tahapan  keempat  masyarakat  dan  pelaku ekonomi  yang  sesuai  dengan  ketersediaan  vaksin. Pemerintah  mencanangkan  program  nasional  untuk pemberian  vaksin  Covid-19  bagi  seluruh  masyarakat Indonesia  di  34  provinsi,  dimulai  sejak  13  Januari 2021 dan ditargetkan selesai pada Desember 2021 [9].
Sesuai  dengan  SK  Dirjen  Nomor  HK.02.02/4/1/2021 berisi  tentang  teknis  pelaksanaan  vaksinasi  dalam rangka penanggulangan pandemi Covid-19, dijelaskan vaksinasi memiliki tujuan untuk mengurangi penyebaran  dan  penularan  Covid-19,  menekan  angka kematian,  meminimalkan  kasus  terjangkit  Covid-19. Selain itu menurut [4, 12, 17] vaksinasi berguna untuk mencapai  kekebalan  kelompok  di  masyarakat  ( herd immunity )  dan  dalam  rangka  melindungi  masyarakat dari penyebaran Covid-19. Sehingga masyarakat tetap produktif  secara  ekonomi  maupun  sosial  di  masa pandemi  Covid-19  [9].  Vaksin  diberikan  guna meningkatkan  kekebalan  tubuh  secara  aktif  terhadap suatu  penyakit,  sehingga  bila  sewaktu-waktu  terpapar penyakit tersebut, hanya mengalami sakit yang ringan dan  tidak  menyebabkan  penularan  penyakit  [3,  6,  14, 16].
Pemerintah Indonesia melakukan berbagai cara terkait upaya  pemutusan  mata  rantai  penyebaran  Covid-19. Mulai  dari  pembuatan  kebijakan  hingga  pembatasan sosial  berskala  besar  dan  menyeluruh.  Vaksinasi periode  I  telah  berlangsung  Januari  2021  dengan pemberian  skala  prioritas  seperti  tenaga  medis  dan petugas  pelayanan  publik  [6].  Sementara  vaksinasi periode  II  berlangsung  selama  11  bulan  yaitu  April 2021 – Maret 2022 [6].
Sesuai  standar  dokumen  WHO  setiap  penduduk  akan mengikuti  vaksin  dua  kali.  Beberapa  vaksin  yang dikenal  diantaranya  Sinovac,  Astrazeneca,  Moderna, Pfizer. Walaupun pemberian vaksin kepada masyarakat  gratis,  namun  tetap  ada  masyarakat  yang meyakini  bahwa  pemberian  vaksin  tidak  dapat meningkatkan  efektivitas  terhadap  sistem  imunitas tubuh  seseorang.  Menurut  [11]  untuk  Indonesia pemberian vaksin perlu melalui Badan Pengawas Obat Makanan  (BPOM)  dan  pendapat  Majelis  Ulama Indonesia  (MUI)  yang  direncanakan  mulai  tahun 2021.  Sehingga  Kemenkes  mengeluarkan  Surat Keputusan Nomor KH.01.07/Menkes/12758/2020 dengan  menetapkan  tujuh  jenis  vaksin  yang  dapat diterima  oleh  orang  Indonesia.  Ketujuh  vaksin tersebut  yaitu:  Astrazeneca,  Sinopharm,  Moderna, Novavax, Pfizer, Sinovac dan BioNTech.
Sesuai  dengan  informasi  [10]  tanggal  26  Mei  2022, menunjukkan  sasaran  vaksin  untuk  tenaga  kesehatan, lanjut  usia,  petugas  publik,  masyarakat  rentan  dan masyarakat  umum  dan  usia  12-17  tahun  ada 208.265.720 dosis vaksin. Dari data [10] untuk jumlah vaksinasi  dosis  I  yang  telah  dilakukan  sebanyak 200.090.554 dosis atau 96.07%. Total vaksinasi dosis II berjumlah 167.164.933 dosis atau sebanyak 80.27% Vaksinasi  dosis  III  berjumlah  44.922.995  dosis  atau 21.57%.
Data tersebut menunjukkan bahwa vaksin dosis 1 dan vaksin  dosis  2  di  atas  77%  dan  untuk  vaksin  dosis  3 belum  mencapai  77%  baru  terlaksana  21.57%.  Data vaksin  memiliki  beberapa  atribut  yang  beraneka ragam,  sehingga  dimungkinkan  memiliki  berbagai
informasi  atau  pengetahuan  yang  ada.  Data  vaksinasi dipilih  karena  data  tersebut  baru  dikeluarkan  sesuai realita  sekarang.  Sehingga  peneliti  ingin  membantu pemerintah  melalui  penelitian  ini  dalam  mencari  pola sebaran vaksinasi sebagai pedoman dalam mengambil keputusan  yang  tepat.  Dimana  permasalahan  yang timbul  antara  lain  Covid-19  menimbulkan  korban meninggal yang cukup banyak. Pemerintah berencana membuat empat tahapan pelaksanaan vaksinasi Covid- 19.  Belum  seluruh  penduduk  Indonesia  mengikuti vaksinasi dosis I, dosis II dan dosis III. Data vaksinasi Covid-19  memiliki  atribut  yang  beraneka  ragam. Teknis pelaksanaan vaksinasi dalam rangka penanggulangan  pandemi  Covid-19  belum  dapat diketahui pola pengelompokkannya.
Penelitian  ini  berusaha  membantu  dengan  Metode pengelompokan  ( clustering )  dan  Algoritma  K-Means untuk  mengetahui  pola  data  vaksin.  Sehingga  tujuan pemerintah  untuk  melihat  bagaimana  perkembangan program  vaksinasi  yang  telah  dianjurkan  dapat berjalan  sesuai  harapan.  Penelitian  ini  juga  ingin mengetahui  batch  atau  kategori  kabupaten  dan  kota mana  yang  telah  melaksanakan  vaksinasi  secara maksimal.  Guna  mengetahui  pola  pengelompokan tersebut  maka  Algoritma  K-Means  digunakan  pada penelitian  ini.  Dimana  Algoritma  K-Means  memiliki keakuratan  data  yang  validasi  pengelompokannya yang  cukup  baik  untuk  data  skala  besar.  Selain  itu Algoritma  K-Means  cukup  sederhana  dan  dapat dipahami dengan mudah.
Penelitian  ini  menggunakan  data  vaksinasi  Covid-19 yang  ada  di  Indonesia  pada  setiap  provinsi  dengan menggunakan  empat  buah  batch  /  kategori  dan menggunakan  tiga  buah  atribut.  Atribut  yang digunakan  adalah  jumlah  vaksinasi  dosis  I,  dosis  II dan  dosis  III.  Sehingga  penelitian  ini  akan menghasilkan  sebuah  informasi  berbasis  pengetahuan yang dapat digunakan oleh pemerintah atau pihak lain yang membutuhkan dalam mengambil keputusan.

## 2. Metode Penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Persiapan  awal  meliputi menentukan  data  Covid-19  interval  berapa  yang  akan diambil. Dalam hal ini peneliti mengambil data Covid- 19  mulai  tanggal  13  Januari  2021  sampai  9  Agustus 2022  bersumber  dari  [10].  Pertimbangan  pemilihan interval  tersebut  bahwa  pelaksanaan  vaksinasi  telah sampai  dosis  III  di  kabupaten    atau  daerah  pelosok. Dari  interval  data  tersebut  akan  diambil  tiga  buah variabel  yaitu  vaksinasi  dosis  I,  dosis  II  dan  dosis  III pada  setiap  kabupaten  atau  kota  di  Indonesia  dimana terdapat  416  kabupaten  dan  98  kota  yang  dilibatkan pada penelitian ini [10].

## Gambar 1. Tahap Penelitian
Langkah berikutnya menyiapkan Rapid Miner sebagai tools dan Algoritma K-Means dipilih untuk mengetahui  pola  sebaran  vaksinasi.  Dilanjutkan dengan  tahap data preprocessing sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1. Menurut [19]–[21] tahap preprocessing ada  empat  tahap  yang  dilakukan  yaitu data selection , data cleaning , data transformation dan data integration .  Tahap  terpenting  berikutnya  yaitu melakukan  proses  pengelompokan  dengan  Algoritma K-Means dengan tools Rapid Miner untuk memproses 2.056 data dari [10]. Terakhir melakukan analisis dan visualisasi  mempelajari  pola  pengetahuan  apa  yang diperoleh dari proses tersebut.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  dari  data  2.056  yang  diolah  dengan Rapid  Miner  dan  Algoritma  K-Means  diperoleh  3 buah klaster seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel  1. Hasil Pengujian Data Vaksin dengan K-Means
No Kluster Jumlah Anggota 1 Kluster 1 1.890 2 Kluster 2 141 3 Kluster 3 25
Tabel  1  menunjukkan  klaster  1  memiliki  tingkat vaksinasi  paling  rendah,  diikuti  klaster  2  tingkat vaksinasi sedang dan klaster 3 tingkat vaksinasi paling tinggi. Untuk mendapatkan jumlah klaster yang paling optimal  dilakukan  menggunakan  Davies  Bouldin Index.  Menurut  [22],  [23]  Davies  Bouldin  Index adalah  metode  untuk  mengevaluasi  klaster  pada metode pengelompokan dengan menghitung kedekatan  data  terhadap centroid dari  kluster  yang diikuti  dan  menghitung  jarak  antar centroid dari cluster tersebut. Dalam hal ini Davies Boulding Index dihitung  dari  pembuatan  klaster  (K)  3  hingga  klaster (K)  30  dengan  kelipatan  3  sebagaimana  ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2.Hasil Perhitungan Davies Bouldin Index
No K Davies Bouldin Index 1 3 0,487 2 6 0,572
3 9 0,664 4 12 0,660 5 15 0,639 6 18 0,614 7 21 0,730 8 24 0,656 9 27 0,735 10 30 0,680
Dari  Tabel  2  didapatkan  nilai  Davies  Bouldin  Index terkecil  dimiliki  klaster=3  sebesar  0,487.  Nilai terbesar  dimiliki  kluster=27  sebesar  0,735.  Semakin kecil  nilai  Davies  Bouldin  Index  maka  semakin  baik klaster K-Means. Selanjutnya dari Tabel 2 divisualisasikan dalam grafik radar seperti Gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Visualisasi Davies Bouldin Index
Pada  Gambar  2.  garis  berwarna  biru  merupakan  jari- jari radar yang menyatakan nilai K (klaster) dan garis- garis tipis menunjukkan nilai Davies Bouldien Index.
Hasil  visualisasi  lain  tentang  sebaran  pola  vaksinasi Covid-19  ditunjukkan  pada  Gambar  3  hasil  dari aplikasi  Rapid  Miner.  Hasil  visualisasi  ini  memiliki dua  sumbu,  yaitu  sumbu  X  menandakan  klaster,  dan sumbu  Y  menandakan  ID-Data.  Pada  Gambar  3 terlihat  klaster  1  berwarna  biru  anggotanya  tersebar merata  tampak  solid,  dari  ID  1  hingga  ID  2056. Kemudian  klaster  2  berwarna  hijau  anggotanya  dari ID  1162  hingga  ID  1770  lebih  sedikit  dengan  garis terputus-putus. Klaster 3 berwarna oranye, anggotanya didominasi  mulai  ID  1366  hingga  ID  1914  dengan garis terputus tidak solid pada bagian bawah.
Peneliti selanjutnya perlu membahas langkah-langkah sesuai  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Tahap  awal  menganalisis  data  vaksinasi  setiap kabupaten dan kota di Indonesia bersumber pada [10] sebagaimana pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Visualisasi Pola Vaksinasi Covid-19
Proses  analisis  ini  terhadap  data  vaksinasi  Covid-19 diharapkan  dapat  memenuhi  beberapa  hal  yaitu mampu  menunjukkan  pola  kelompok  data  vaksinasi dan  Algoritma  K-Means  serta  Rapid  Miner  yang digunakan  mampu  mengolah  data  vaksinasi  hasil transformasi yang telah dilakukan. Guna menyelesaikan  permasalahan  tersebut  diperlukan empat  tahap preprocessing , selection , cleaning dan transformation sebagaimana merupakan  sebuah  tahap dalam data mining [19], [20], [24]–[26].
Tahap  preprocessing  mulai  dilakukan  terhadap  data vaksinasi yang diamati sebanyak 2.056 record dari 12 file format CSV ditunjukkan pada Tabel 3 [10].
Gambar 4. Data Mentah Dari Kementrian Kesehatan
Tabel 3. File-file CSV Yang Akan Terlibat Dalam Dataset
No Nama File Record Keterangan 1 Divaksin pertama lansia.csv 515 dosis 1 lansia 2 Divaksin pertama sdm Kesehatan.csv 515 dosis 1 SDM kesehatan 3 Divaksin pertama petugas publik.csv 515 dosis 1 petugas publik 4 Divaksin pertama petugas publik.csv 515 dosis 1 masyarakat umum dan rentan 5 Divaksin kedua lansia.csv 514 dosis 2 lansia 6 Divaksin kedua sdm kesehatan.csv 514 dosis 2 SDM kesehatan 7 Divaksin kedua 514 dosis 2 petugas
petugas publik.csv public 8 Divaksin kedua masyarakat.csv 514 dosis 2 masyarakat umum dan rentan 9 Divaksin ketiga lansia.csv 514 dosis 3 lansia 10 Divaksin ketiga sdm kesehatan.csv 514 dosis 3 SDM kesehatan 11 Divaksin ketiga petugas publik.csv 514 dosis 3 petugas publik 12 Divaksin ketiga masyarakat.csv 514 dosis 3 masyarakat umum dan rentan
Selanjutnya memasuki tahap seleksi dimana ke-12 file tersebut  diamati,  diolah  dan  disajikan  berdasarkan kategori  pelaksanaan  vaksinasi  per  kabupaten  dan kota.  Ketika  memasuki  tahap cleaning dimana menghasilkan  empat  buah  kolom  yaitu  kolom kabupaten/kota,  kolom  propinsi,  kolom  persentase vaksinasi  yang  dilakukan  dan  jumlah  vaksinasi  yang terlaksana  sebgaimana  pada  Tabel  4.  Sehingga  dari lima  buah  file  hasil  seleksi  kemudian  dijadikan  satu file seperti pada Tabel 4 yang nanti menjadi dataset.
Tabel 4. Hasil Penggabungan Data Vaksinasi Kabupaten/Kota No Kabupaten/Kota Jumlah Vaksinasi Dosis 1 Dosis 2 Dosis 3 1 Kota Yoyakarta Lansia 57.489 55.113 34.523 2 Kota Yogyakarta Masyarakat Umum & Rentan 330.228 321.754 171.958 3 Kota Yogyakarta Petugas Publik 147.954 145.104 145.104 4 Kota Yogyakarta SDM Kesehatan 14.652 14.373 12.636 5 Kab. Sleman Lansia 105.861 98.142 47.064 6 Kab. Sleman Masyarakat Umum & Rentan 448.029 418.385 212.039 7 Kab. Sleman Petugas Publik 151.234 137.996 137.996 8 Kab. Sleman SDM Kesehatan 20.626 20.206 18.209 9 Kab. Sleman SDM Kesehatan 51.988 45.115 16.725 10 Kab. Kulonprogo Masyarakat Umum & Rentan 146.791 131.930 53.205 … … … … … … … … … … … … … … … 2056 Kab. Aceh Barat SDM Kesehatan 2.503 2.390 1.927
Selanjutnya  melakukan  transformasi  data.  Tahap  ini mempresentasikan  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  dan  menentukan  keseluruhan  nilai  dari atribut  yang  tersedia  sehingga  data  yang  digunakan memiliki  keselarasan  nilai  yang  sama.  Terdapat  tiga buah  variabel  di  mana  disajikan  pada  Tabel  5.  Pada tahapan  transformasi  dataset  mengalami  perubahan. Kolom  kabupaten/kota  diubah  menjadi  kolom  data untuk  memudahkan  proses  pemodelan.  Sehingga, terdapat  empat  kolom  yaitu  data,  jumlah  vaksinasi
dosis  1,  jumlah  vaksinasi  dosis  II  dan  jumlah vaksinasi  dosis  III.  Sehingga  dari  tabel  yang ditunjukkan  pada  Tabel  4  berubah  menjadi  seperti Tabel  6.  Dimana  data  pada  Tabel  6  tersebut  akan diproses  menggunakan  tools  Rapid  Miner  dengan Algoritma K-Means.
Tabel 5. Variabel Yang Terlibat No Atribut Penjelasan atribut 1 Vaksin 1 Jumlah orang yang telah melakukan vaksinasi dosis 1 2 Vaksin 2 Jumlah orang yang telah melakukan vaksinasi dosis 2 3 Vaksin 3 Jumlah orang yang telah melakukan vaksinasi dosis 3 Tabel 6. Dataset Setelah Transformasi Data Vaksin 1 Vaksin 2 Vaksin 3 1 57.489 55.113 34.523 2 330.228 321.754 171.958 3 147.954 145.104 145.104 4 14.652 14.373 12.636 5 105.861 98.142 47.064 6 448.029 418.385 212.039 7 151.234 137.996 137.996 8 20.626 20.206 18.209 9 51.988 45.115 16.725 10 146.791 131.930 53.205 … … … … … … … … … … … … 2056 2.503 2.390 1.927
Berikutnya memilih atribut yang akan dilibatkan pada proses  klasterisasi  data  vaksinasi  sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 5. Proses Memilih Atribut Pada Rapid Miner
Atribut  yang  digunakan  sebanyak  empat  buah  yaitu atribut  ID  data,  vaksinasi  dosis  1,  vaksinasi  dosis  2 dan vaksinasi dosis 3. Proses penentuan K-Means dan klasterisasi pada Rapid Minier ditunjukkan Gambar 5. Gambar 6 menunjukkan hasil dari pengelompokan dan nilai centroid yang diperoleh dari Rapid Miner.
Gambar 6. Pengaturan Operator Performance
Gambar 7. Hasil Pemrosesan Tools Rapid Miner
Pada Tabel 7 hasil pengelelompokan dari Rapid Miner nilai  centroid  yang  diperoleh  kluster  c1  yaitu 35016,03, 28765,70, 15417,91. Kemudian nilai kluster c2  yaitu  405912,08,  344626,73,  152391,54.  Nilai kluster  c3  yaitu  1235814,64,  1062436,12,  553632,4. Kemudian anggota setiap kluster yang didapatkan dari hasil pengelompokan 1890, 145 dan 25.
Tabel 7. Hasil Klasterisasi Data Vaksinasi Covid 19 Data V1 V2 V3 Kluster 1 35.016,03 28.265,70 15417,91 Anggota 1890 Kluster 1 405.912,08 344.626,73 152.391,54 Anggota 141 Kluster 1 1.235.814,64 1.062.436,12 553.632,40 Anggota 25

## 4.   Kesimpulan
Penentuan  klaster  pada  penelitian  ini  menggunakan Davies  Bouldin  Index  (DBI)  berhasil  dilakukan menggunakan tools Rapid Miner dengan Algoritma K- Means. Dimana diperoleh 10 kluster pada interval 3 – 30.  Kemudian  menggunaan  perhitungan  Davies Bouldin Index diperoleh klaster terbaik pada kluster 3 dengan  nilai  0,487.  Berikutnya  tiga  kelompok  dalam pengelompokan  data  vaksinasi  Covid-19,  yaitu kelompok  vaksinasi  tingkat  rendah,  kelompok vaksinasi  tingkat  sedang  dan  kelompok  vaksinasi tingkat  tinggi.  Hasil  pengelompokan  dari  data vaksinasi  Covid-19  ini  didapatkan  klaster  yang memiliki  jumlah  anggota  terbanyak  adalah  kelompok vaksinasi tingkat rendah (klaster 1) dan klaster dengan jumlah  terendah  adalah  kelompok  vaksinasi  tingkat tinggi (klaster 3).

## Daftar Rujukan
[1] Z.  Zaharah,  G.  Ildusovna  Kirilova,  and  A.  Windarti,
“Impact of Corona Virus Outbreak Towards Teaching and Learning  Activities  in  Indonesia,” SALAM  J.  Sos.  Dan Budaya  Syar-I ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  269–282,  2020,  doi: 10.15408/sjsbs.v7i3.15104.
[2] A. Lia, I. Irwan, and H. Febriani, “Analisis Gejala Klinis
Dan  Peningkatan  Kekebalan  Tubuh  Untuk  Mencegah Penyakit  Covid-19,” Jambura  J.  Heal.  Sci.  Res. ,  vol.  2,
no. 2, pp. 71–76, 2020, doi: 10.35971/jjhsr.v2i2.6134. [3] Meri,  Khusnul,  R.  Suhartati,  U.  Mardiana,  and  R. Nurpalah, “Pemberdayaan Masyarakat Dalam
Penggunaan  Hand  Sanitizier  dan  Masker  Sebagai  Upaya Preventif  Terhadap  Covid-19,” Bantenese  -  J.  Pengabdi. Masy. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  26–33,  2020,  doi: 10.30656/ps2pm.v2i1.2340.
[4] S.  G.  Kaparang,  D.  R.  Kaparang,  and  V.  P.  Rantung, “Analisis  Sentimen  New  Normal  Pada  Masa  Covid-19 Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” JOINTER  –  J. Informatics Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 16–23, 2021. [5] A.  F.  Watratan,  .  Arwini  Puspita  B.,  and  D.  Moeis, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” J.  Appl.  Ccomputer  Sci.  Technol. ,  vol.  1,  no.
1, pp. 7–14, 2020.
[6] C.  P.  Ananda  and  E.  Paujiah,  “Sosialisasi  Vaksinasi Covid-19  Melalui  Media  Cetak  untuk  Meningkatkan Pemahaman  Masyarakat  Mengenai  Pentingnya  Vaksinasi Covid-19,”  in Proceedings  UIN  Sunan  Gunung  Djati Bandung , 2021, pp. 53–62.
[7] E.  Nurhazizah,  R.  Nur  Ichsan,  and  S.  Widiyanesti, “Analisis Sentimen Dan Jaringan Sosial Pada Penyebaran Informasi  Vaksinasi  Di  Twitter,” J.  Swabumi  (Suara Wawasan  Sukabumi)  Ilmu  Komputer,  Manajemen,  Sos. , vol. 10, no. 1, pp. 24–35, 2022, doi:
https://doi.org/10.31294/swabumi.v10i1.12474.
[8] Y.  N.  Prasetya,  D.  Winarso,  and  S.  Syahril,  “Analisis Sentimen Masyarakat Pada Twiter Terhadap Isu Covid-19 Menggunakan  Metode  Lexicon  Based,” J.  FASILKOM , vol. 11, no. 2, pp. 97–103, 2021, doi:
https://doi.org/10.37859/jf.v11i2.2772.
[9] M.  Pakpahan,  D.  Siregar,  L.  B.  Togatorop,  M.  J.  Manik, M.  A.  Panjaitan,  and  N.  S.  Barus,  “Edukasi  Manfaat Vaksinasi  Covid-19  Dan  Mengenalkan  Hoax,” J.  Kreat. Pengabdi.  Kpd.  Masy. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  122–133,  2021, doi: DOI: https://doi.org/10.33024/jkpm.v1i1.5354.
[10]
K.  Kesehatan,  “Vaksinasi  COVID-19  Nasional,”
Kementrian Kesehatan , 2022. https://vaksin.kemkes.go.id/#/vaccines  (accessed  May 26, 2022).
[11] T.  Y.  Aditama,  “Perkembangan  Vaksin  Covid-19,” J. eJKI , vol. 8, no. 3, pp. 155–158, 2020.
[12] F. Fernalia, P. Pawiliyah, R. Ida, J. Loren, S. Sanisahhuri, and  R.  Syamsu,  “Sosialisasi  Pengunaan  Masker  Dan Pembagian  Masker  Kepada  Warga  Untuk  Pencegahan Covid 19 Di Pasar Tradisional Kota Bengkulu,” J. Kreat. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 4, no. 1, pp. 10–17, 2021, doi: 10.33024/jkpm.v4i1.3577.
[13] M.  Meri,  K.  Khusnul,  R.  Suhartati,  U.  Mardiana,  and  R.
Nurpalah, “Pemberdayaan Masyarakat Dalam Penggunaan  Hand  Sanitizier  Dan  Masker  Sebagai  Upaya Preventif Terhadap Covid-19,” BANTENESE J. Pengabdi. Masy. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  26–33,  2020,  doi: 10.30656/ps2pm.v2i1.2340.
[14] N.  Lubis et  al. ,  “Edukasi  Vaksinasi  Covid  19  Untuk Pelajar  MA  Ma’arif  Guna  Mencapai  Kekebalan Komunal,” Din. J. 67 Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 6, no. 2, pp. 364–370, 2022, doi: https://doi.org/10.31849/dinamisia.v6i2.7988.
[15] S. Ardiputra, P. Muhammad Rizky, T. Muhammad, P. Sri Utami,  L.  Nurul,  and  Q.  Laila, “Pembagian  Masker  Dan Sosialisasi Kebijakan Pemerintah Dalam Rangka Mendukung  Pencegahan  Penyebaran  Covid-  19  Pada
Masyarakat Desa Pallis Kecamatan Balanipa,”
Community Dev. J. J. Pengabdi. Masy. , vol. 1, no. 3, pp. 395–400, 2020, doi: 10.31004/cdj.v1i3.1095.
[16] G.  R.  Putri  and  F.  Firmansyah,  “Hubungan  antara Pemberitaan  Vaksin  Covid-19  dengan  Minat  Vaksinasi pada  Mahasiswa,” Bandung  Conf.  Ser.  Journal. ,  vol.  2, no. 1, pp. 44–54, 2022, doi: https://doi.org/10.29313/bcsj.v2i1.1951.
[17] Z.  Zaharah,  G.  I.  Kirilova,  and  A.  Windarti,  “Impact  of Corona  Virus  Outbreak  Towards  Teaching  and  Learning Activities in Indonesia,” SALAM J. Sos. dan Budaya Syar- i , vol. 7, no. 3, pp. 269–282, 2020, doi:
10.15408/sjsbs.v7i3.15104.
[18] S. Ardiputra, M. R. Prawira, M. Tasbir, S. U. Permata, N. Listiawati,  and  L.  Qadrini,  “Pembagian  Masker  Dan
Sosialisasi Kebijakan
Pemerintah Dalam Rangka Mendukung  Pencegahan  Penyebaran  Covid-19  Pada Masyarakat Desa Pallis Kecamatan Balanipa,” Community Dev. J.  J. Pengabdi. Masy. , vol. 1, no. 3, pp. 395–400, 2020, doi: 10.31004/cdj.v1i3.1095.
[19] W.  T.  Saputro,  H.  M.  Jumasa,  and  M.  Murhadi, “Algoritma  Apriori  Untuk  Menemukan  Pola  Aturan Asosiasi,” J. INTEK (Informatika dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 1, pp. 9–16, 2020,
doi: https://doi.org/10.37729/intek.v3i1.
[20] D.  T.  Larose, Discovering  Knowledge  In  Data  An Introduction  to  Data  Mining .  New  Jersey  USA:  John Wiley & Sons, Inc, 2005.
[21] J.  Han,  J.  Pei,  and  M.  Kamber, Data  Mining:  Concepts and Techniques , Third Edit. 225 Wyman Street,Waltham,
MA  02451,  USA:  Morgan  Kaufmann  Publishers  is  an imprint of Elsevier, 2012. doi: https://doi.org/10.1016/C2009-0-61819-5.
[22]
M.  Mughnyanti,  S.  Efendi,  and  M.  Zarlis,  “Analysis  of Determining  Centroid  Clustering  X-Means  Algorithm with  Davies-Bouldin  Index  Evaluation,”  in IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 2020, pp. 1–6. doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012128.
[23] N.  K.  Syarifuddin,  M.  Abdul,  A.  Saiful  Do,  and    d  F. Muhamma,  “Penerapan  Algoritma  Clustering  Khonen- Som  Dengan  Validasi  Davies  Bouldin  Index  Pada Pengelompokan  Potensi  Udang  Di  Indonesia,” IJIS  - Indones. J. Inf. Syst. , vol. 7, no. 2, pp. 134–143, 2022, doi: https://doi.org/10.36549/ijis.v7i2.218.
[24] U.  Fayyad  and  P.  Piatetsky-Shapiro,  Gregory  Smyth, “Knowledge  Discovery  and  Data  Mining:  Towards  a Unifying  Framework,” in Knowledge  Discovery  Data-96 Proceedings , 1996, pp. 882–88.
[25] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques ,  Third  Edit.  225  Wyman  Street,  Waltham, MA 02451, USA: Morgan Kaufmann, 2012.
[26] D.  Winarso  and  A.  Karnaidi,  “Association  Rule  Mining Untuk  Meningkatkan  Promosi  Produk  (Studi  Kasus  Pada PD.  XYZ),” J.  FASILKOM ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  155–258, 2018, doi: https://doi.org/10.37859/jf.v7i2.789.