ISSN 2407-4322

## Analisis Pesebaran Penularan Virus Corona Di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering
Darmansah* 1 , Ni Wayan Wardani 2
1 Institut Teknologi Telkom Purwokerto; Jl. DI. Panjaitan No.128 Purwokerto, Telp 0281-641629
2 STMIK STIKOM Indonesia; Jl. Tukad Pakerisan No. 97 Panjer, Denpasar e-mail: * 1 darmansah@ittelkom-pwt.ac.id, 2 niwayan.wardani@stiki-indonesia.ac.id

## Abstrak
Saat ini virus corona atau Covid-19 telah berkembang pesat dan telah dilaporkan hampir diseluruh dunia terpapar penuluran virus corona. Covid-19 telah merengut ribuan nyawa manusia di China hanya dalam waktu 3 bulan bahkan virus ini telah menyebar ke negara-negara lain seperti Italia, Iran, Korea Selatan, Inggris, Jepang, Amerika, Jerman, dan bahkan di Indonesia. Salah satu provinsi di Indonesia yang menjadi penularan virus corona adalah di provinsi jawa tengah (Prov. Jateng). Virus corona ini telah menyebar di berbagai kabupaten dan kota se-Jawah Tengah. Terdapat 35 kabupaten/kota di Jawa Tengah yang menjadi penularan virus corona. Untuk memudahkan pemerintah daerah Jawa Tengah dalam mengambil tindakan pencegahan penuluran virus corona maka perlunya peneliti untuk menentukan tingkat pesebaran penuluran virus corona yang di bagi menjadi tiga cluster. Cluster pertama yaitu C0 dengan kategori rendah, C1 dengan kategori sedang dan C2 dengan kategori pesebaran tinggi. Didalam analisis tingkat pesebaran penuluran virus corona ini peneliti menggunakan metode data mining dan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokan data pesebaran. Kemudian dalam pengolahan data peneliti menggunakan aplikasi Rapidminer Studio 7.6. Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa C0 terdapat 18 kota/ kabupaten, C1 terdapat 1 kota/ kabupaten dan C2 terdapat 16 kota/ kabupaten tingkat persebaran virus corona di provinsi Jawa Tengah.
Kata kunci — Analisis, Covid-19, Datamining, K-Means Clustering .

## Abstract
Currently the corona virus or Covid-19 has developed rapidly and it has been reported that almost all over the world have been exposed to the transmission of the corona virus. Covid- 19 has claimed thousands of human lives in China in just 3 months. This virus has even spread to other countries such as Italy, Iran, South Korea, England, Japan, America, Germany, and even in Indonesia. One of the provinces in Indonesia that has contracted the corona virus is the province of Central Java (Prov. Central Java). This corona virus has spread in various districts and cities in Central Jawah. There are 35 districts / cities in Central Java that have contracted the corona virus. To make it easier for the Central Java regional government to take measures to prevent the spread of the corona virus, it is necessary for researchers to determine the level of spread of the corona virus which is divided into three clusters. The first cluster is C0 with a low category, C1 with a medium category and C2 with a high spread category. In the analysis
106 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 105-117 E-ISSN 2503-2933
of the spread of the corona virus, the researchers used data mining methods and the K-Means Clustering algorithm to classify the distribution data. Then in data processing researchers use the Rapidminer Studio 7.6 application. From the results of the study, it was found that C0 there were 18 cities / districts, C1 there were 1 city / regency and C2 there were 16 cities / districts where the spread of the corona virus was in Central Java province.
Keywords — Analysis, Covid-19, Datamining, K-Means Clustering

## 1. PENDAHULUAN
enyakit Corona virus (COVID-19) merupakan suatu penyakit yang baru ditemukan pada tahun akhir tahun 2019 lalu dan virus ini dapat menular. Orang-orang yang terinfeksi virus ini akan mendapati penyakit pernapasan dari kategori ringan hingga menengah dan dapat sembuh tanpa harus ada perawatan khusus. Penyakit ini dapat berkembang ke arah yang lebih serius untuk golongan orang tua dan orang-orang yang memiliki penyakit seperti kardiovaskular, diabetes, pernapasan kronis, dan kanker [1]. Saat ini COVID-19 atau virus corona telah berkembang pesat dan telah dilaporkan hampir diseluruh dunia. COVID-19 telah merengut ratusan bahkan ribuan nyawa manusia di China hanya dalam waktu kisaran 3 bulan bahkan virus ini telah menyebar ke negara-negara lain seperti Italia, Iran, Korea Selatan, Inggris, Jepang, Amerika, Jerman, dan bahkan di Indonesia sekalipun [2].  Sejak adanya pandemi COVID-19 di negara Indonesia, berbagai cara atau upaya telah dilakukan oleh pemerintah indonesia untuk menghindari terjadinya penularan covid-19 yang berkepanjangan di tanah air kita yaitu indonesia [3].  Salah satu provinsi di Indonesia yang menjadi penularan virus corona adalah di provinsi Jawa Tengah (Prov. Jateng). Virus cona ini telah menyebar di berbagai kabupaten dan kota se-Jawah Tengah. Terdapat 35 kabupaten/ kota di Jawa Tengah yang menjadi penularan virus corona.  Adapun kabupaten kota  yang menjadi pesebaran/penularan virus corona anatara lain yaitu Kota Semarang, Kudus, Jepara, Demak, Kendal, Semarang, Boyolali, Kebumen, Sukoharjo, Wonosobo, Magelang, Rembang, Surakarta, Karanganyar, Purworejo, Sragen, Blora, Temanggung, Grobogan, Banyumas, Klaten, Batang, Pati, Pemalang, Tegal, Banjarnegara, Pekalongan, Cilacap, Brebes, Pekalongan, Magelang, Salatiga, Purbalingga, Wonogiri dan Tegal. Hal ini tentu menyulitkan pemerintah untuk mengelompokan tingkat pesebaran atau penularan virus corona di Jawa Tengah. Pada penelitian ini, peneliti mengelompokan pesebaran penularan virus corona se-Jawa Tengah dengan mengelompokan tingkat pesebaran penuluran virus corona ke dalam tiga tingkatan berdasarkan kabupaten/ kota. Tingkatan pertama yaitu rendah (C0), Tingkat kedua yaitu Sedang (C1) dan Tinggi (C2). Dimana hasil penelitian ini bisa digunakan oleh pemerintah Jawa Tengah untuk mengabil kebijakan berdasarkan tingkat pesebarkan penularan virus corona berdasarkan kabupaten/ kota yang ada. Dalam pengelompokan tingkat pesebaran penuluran virus corona se Jawa Tengah ini, peneliti menggunakan metode Data Mining dan  algoritma K-Means Clustering . Data mining merupakan suatu metode pengolahan data untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil dari pengolahan data dengan metode datamining ini dapat digunakan untuk mengambil keputusan di masa depan. Data mining ini juga dikenal dengan istilah pattern recognition [4]. Sedang K-Means merupakan suatu algoritma yang digunakan dalam pengelompokkan secara pertisi yang memisahkan data ke dalam kelompok yang berbeda berda. Algoritma ini mampu meminimalkan jarak antara data ke cluster nya. Pada dasarnya penggunaan algoritma ini dalam proses clustering tergantung pada data yang didapatkan dan konklusi yang ingin dicapaidi akhir proses [5]. Adapun penelitian sebelumnya yang menggunakan algoritma K-Means Clustering yaitu Penerapan Clustering Pada Penduduk Yang
P
Mempunyai  Keluhan  Kesehatan  Dengan Datamining K-Means [6].  Analisa  Penyebab Kerusakan Tanaman Cabai Menggunakan Metode K-Means [7]. Analisis Klasifikasi Tinggkat Kesehatan Lembaga Perkreditan Desa (Lpd) Menggunakan Metode K-Means Clustering [8]. Pengelompokan Dan Pemetaan Derajat Kesehatan Kota Bengkulu Dengan Metode  K-Means Clustering [9]. Penerapan data mining untuk pengelompokan datarekam medis pasien berdasarkan jenis penyakitdengan algoritma clustering [10].

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan sebuah proses untuk menemukan pengetahuan yang berguna dalam sebuah basis data. Seluruh proses dari KDD biasanya terdiri dari beberapa tahapan -tahapan, yaitu yang pertama memahami bidang aplikasi, kedua membuat data target yang ditetapkan dari data mentah yang tersimpan dalam database, dan yang ketiga pembersihan data dan preprocessing data [7].

## 2.2 Data Mining
Pendekatan Data Mining menjadi sangat penting dalam mengambil sebuah keputusan berdasarkan analisis dari data klinis yang besar [7]. Data Mining adalah suatu metode pengolahan data untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut [10]. Pendapat lain juga  mengatakan bahwa Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan menidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database yang besar [11] .

## 2.3 Clustering
Clustering merupakan proses pengelompokan objek berdasarkan informasi yang didapat dari data yang menjelaskan hubungan antar objek dengan prinsip untuk memaksimalkan kesamaan antar anggota satu kelas dan meminimumkan kesamaan antar kelas/ cluster [7]. Menurut pendapat lainnya mengatakan bahwa Clustering merupakan suatu alat bantu pada data mining yang bertujuan mengelompokkan objek-objek kedalam cluster-cluster atau kelompok [12].

## 2.4 Algoritma K-Menas
Algoritma K-Means merupakan sebuah metode yang berusaha mengelompokan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data yang ada dalam satu kelompok mempunyai karakteryang sama satu sama lainnya dan mempunyai karakter yang berbeda dengan data yang ada dalam kelompok lain [7]. Menurut pendapatlainnya mengatakan bahwa K-Means merupakan salah satu metode data clusteringnon hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster atau kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lainnya [13]. AlgoritmeK-Means merupakan algoritme klasterisasi yang mengelompokkan data berdasarkan titik  pusat  klaster (centroid) terdekat  dengan  data.  Tujuan  dari K-Means adalah pengelompokkan data dengan memaksimalkan kemiripan data dalam satu klaster [14].
108 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 105-117 E-ISSN 2503-2933

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian menjelaskan tentang tahapan penelitian secara sistematis sehingga dapat digunakan sebagai pedoman yang jelas dalam menyelesaikan dan membuat analasis dari hasil penelitian yang dilakukan. Adapun metode penelitian dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Metode Penelitian
Pada kerangka kerja yang digambarkan adalah langkah-langkah atau cara sistematik atau metode yang dilakukan pada penelitian ini, agar langkah-langkah yang diambil peneliti dalam penelitian dapat lebih mudah dipahami. Berikut ini dijelaskan secara lebih detail mengenai metodologi pemecahan masalah dari tahapan kerangka kerja diatas sebagai berikut:

## 3.1 Merumuskan Masalah
Melakukan penetapan atau menentuan masalah yang akan menjadi penelitian. Dengan menentukan permasalahan yang ditemukan pada obyek yang diteliti guna mencari alternatif solusi yang bersangkutan dengan penelitian. Perumusan masalah dilakukan untuk memperoleh gambaran yang lengkap tentang lingkup masalah dan langkah yang tepat dalam pemecahannya serta membuat penelitian ini terarah dan tidak mengambang yaitu untuk mengetahui tingkat pesebaran virus corona di Jawa Tengah.

## 3.2 Mepelajari Studi Literatur
Tahapan ini merupakan pengumpulan dan mempelajari literatur yang berkaitan dengan tujuan serta mendapatkan referensi pendukung yang memadai baik berupa jurnal penelitian maupun buku-buku mengenai algoritma K-Means dan software Rapidminer serta literatur yang membahas tentang data pesebaran penuluran virus corona di Jawa Tengah untuk memperkuat pengetahuan dasar dan teori pendukung. Literatur dikumpulkan untuk memperkuat metode yang dipakai, dalam hal ini mengenai algoritma K-Means dan software Rapidminer .

## 3.3 Menganalisa data dengan algoritma K-Means
Pada tahap ini dilakukan analisa terhadap data pesebaran penuluran virus corona di Jawa Tengah yang di peroleh dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah yang telah di
dapatkan dan dirumus perhitungan K-Means Clustering. Setelah dilakukan perhitungan maka akan didapat hasil dari data tersebut.

## 3.4 Menganalisa Data Menggunakan Aplikasi RapidMiner
Tahapan selanjutnya adalah menggunakan Rapidminer untuk mempercepat pengolahan data dengan algoritma K-Means Clustering , yaitu data pesebaran penuluran virus corona di Jawa Tengah yang di peroleh dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah.

## 3.5 Menguji Hasil
Proses ini merupakan proses analisa untuk menguji apakah hasil pengolahan dan penghitungan yang dilakukan itu benar, maka selanjutnya dilakukan implementasi dengan menggunakan perangkat lunak dalam sistem aplikasi sehingga dapat dilihat perbandingan dan kesesuaian dari hasil keputusan akhir yang didapatkan dari algoritma K-Means  Clustering dengan menggunakan aplikasi Rapidminer.

## 3.6 Menarik Kesimpulan
Pada tahapan ini penulis dapat menarik kesimpulan dari penelitian ini, dimana kesimpulan ini dapat menjadi acuan bagi pihak yang ingin menggunakan hasil penelitian ini yaitu pemerintah Provinsi Jawa Tengah dalam mengetahui tingkat pesebaran penuluran virus corona se Jawa Tengah berdasarkan kabupaten dan kota. Pada tahap ini juga dapat saran yang diberikann terkait dengan penelitian yang dilakukan ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini peneliti menjelasakan sebuah gambaran proses analisa suatu masalah yang terjadi dan penerapan dari metode yang digunakan. Untuk membantu peneliti dalam menganalisis  data  dalam pencarian  pengetahuan (knowledge), maka  akan  dilakukan transformasi data yang didapat pada hasil data dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah dalam bentuk file program pengolahan angka (spreadsheat). untuk melakukan pengolahan algoritma K-Means Clustering di olah dengan softwere Rapidminer Studio 7.6.

## 4.1 Model Pemprosesan
Di dalam penelitian ini peneliti melakukan analisis data pesebaran penuluran virus corona di Jawa Tengah dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Berdasarkan litelatur yang ada maka penulis membuat langkah langkah atau metode pemrosesan K-Means Clustering Yaitu seperti gambar 2 dibawah ini:
110 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 105-117 E-ISSN 2503-2933
Gambar 2. Pemproses K-Menas Clustering

## 4.2 Analisis Data
Pada saat melakukan tahap penganalisaan data pesebaran penuluran virus corona di Jawa Tengah yang di peroleh dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah. Setelah data dikumpulkan kemudian data disusun dan dikelompokkan dalam bentuk tabel yang mudah dipahami dan dimengerti kedalam Softwere Microsoft Office Excel 2016.Tahap analisa yaitu proses pembahasan persoalan yang dilakukan sebelum membuat penyelesaian yang akan menjadi hasil utama penelitian .

## 4.3 Data Set
Dataset merupakan data yang digunakan dalam analisa tingkat pesebaran virus corona di jawa tengah, adapun data yang di gunakan adalah data yang di dapat pada Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah. Adapun bentuk dataset yang peneliti olah adalah seperti tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Dataset Kabupaten/ Kota Terkonfirmasi  Dirawat  Sembuh Meninggal Suspek Suspek Discarded Kota Semarang 5.119 311 4.214 594 376 2.401 Kudus 1.743 273 1.262 208 135 707 Jepara 1.675 236 1.306 133 101 348 Demak 1.62 104 1.278 238 259 1.101 Kendal 1.162 287 820 55 178 352 Semarang 924 172 695 57 112 324 Boyolali 885 127 725 33 37 349 Kebumen 813 326 473 14 56 355 Sukoharjo 719 130 548 41 121 498
Wonosobo 659 275 362 22 336 611 Magelang 638 188 433 17 34 488 Rembang 571 237 279 55 16 289 Kota Surakarta 567 93 441 33 50 460 Karanganyar 561 125 404 32 72 599 Purworejo 557 71 476 10 129 97 Sragen 554 81 444 29 28 363 Blora 539 105 403 31 94 116 Temanggung 525 116 385 24 110 212 Grobogan 520 45 398 77 82 871 Banyumas 494 107 373 14 36 596 Klaten 423 166 237 20 102 399 Batang 419 98 296 25 59 147 Pati 414 79 254 81 190 425 Pemalang 406 96 275 35 60 621 Tegal 340 115 189 36 184 439 Banjarnegara 254 51 190 13 30 165 Pekalongan 254 62 169 23 16 72 Cilacap 245 56 182 7 22 338 Brebes 208 67 115 26 37 270 Kota Pekalongan 206 63 124 19 4 32 Kota Magelang 200 26 158 16 7 119 Kota Salatiga 199 48 148 3 65 78 Purbalingga 194 34 158 2 33 329 Wonogiri 168 12 139 17 150 146 Kota Tegal 121 39 71 11 11 101

## 4.4 Analisis Cluster
Analisis cluster merupakan teknik analisis data yang bertujuan untuk mengelompokan individu/objek ke dalam beberapa kelompok yang memiliki sifat berbeda antar kelompok, sehingga individu/objek yang terletak dalam satu kelompok akan mempunyai sifat relatif sama. proses pengelompokan objek berdasarkan informasi yang diperoleh dari data yang menjelaskan hubungan antar objek dengan prinsip untuk memaksimalkan kesamaan antar anggota satu kelas dan meminimumkan kesamaan antar kelas/ cluster.

## 4.5 Menentukan Jumlah Cluster
Dalam penelitian ini dilakukan pengelompokan berdasarkan data yang di dapat pada Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah. Adapun jumlah cluster atau kelompok di bagi menjadi tiga cluster yaitu:
1. Cluster kategori penyebaran penuluran rendah C0 2. Cluster kategori penyebaran penuluran sedang C1
112 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 105-117 E-ISSN 2503-2933
3. Cluster kategori penyebaran penuluran tinggi C2

## 4.6 Centroid Awal
Centroit awal ini adalah data yang menjadi titik pusat cluster pertama dalam menentukan analisa tingkat pesebaran virus corona di jawa tengah. Adapun data yang menjadi nilai atau titik centroid awal seperti tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Centoid Awal Kabupaten /Kota Terkon firmasi Dirawat Sembuh  Meninggal  Suspek Suspek Discarded Tegal 340 115 189 36 184 439 Kendal 1.162 287 820 55 178 352 Sragen 554 81 444 29 28 363

## 4.7 Algotitma K-Means Clustering
Untuk mengetahui analisa tingkat pesebaran penularan virus corona di jawa tengah peneliti  menggunakan aplikasi rapidminer. Adapun langkah langkah yang peneliti lakukan adalah seperti berikut ini:

## 4.7.1 Membuka Aplikasi Rapidminer
Langkah yang pertama adalah membuka aplikasi Rapidminer , adapun bentuk tampilan adalah seperti berikut ini:
Gambar 3. Menu Utama

## 4.7.2 Memasukan dataset ke dalam rapidminer
Bagian ini yaitu memilih format data yang di masukan ke dalam aplikasi, adapun jenis format data yang penulismasukan kedalam aplikasi ini yaitu data dalam bentuk file Microsoft Office Exel. Adapun data yang dimasukan ke dalam aplikasi ini yaitu dataset yang telah di dapat sebelumnya.
ISSN 2407-4322
Gambar 4. Memasukan Dataset

## 4.7.3 Proses K-Means Clustering
Untuk melakukan proses clustering K-Means maka peneliti melakukan pengabung antara data yang masuk pada tool readexcel (dataset) dengan tool K-Means . Kemudian pada tool K-Means lakukan pemilihan jumlah cluster yang terdapat pada bagian kanan aplikasi di page kerja tool K-Means . isi jumlah cluster dan jumlah pengulangan yang akan dilakukan. Dalam kasus ini nilai K=3 dan maksimal pengulangan 10 kali. Adapun gambarnya seperti berikut ini:
114 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 105-117 E-ISSN 2503-2933

## 4.7.4 Hasil Clustering
Setelah di lakukan perhitungan dan proses K-Means Clustering, maka di dapatkan hasil cluster model seperti berikut ini:
Gambar 6. Hasil Clustering

## 4.7.5 Hasil Analasis
Setelah melakukan perhitungan dasa dengan algoritma K-Means  Clustering dengan aplikasi Rapidminer maka didapat hasil yaitu: terdapat tiga Cluster yaitu C0, C1 dan C2. Dimana C0 adalah tingkat pesebaran virus corona di kabupaten/ kota se-Jawa tengah dengan katergori rendah yang terdapat 18 kabupaten/ kota, C1 dengan kategori sedang terdapat 1 kabupaten/ kota dan C2 dengan kategori tinggi terdapat 16 kabupaten/kota. Adapun tabel pengelompokan antar cluster seperti tabel berikut ini:
Tabel 3. Hasil Analisis Kategori Rendah di Kabupaten/Kota se Jawa Tengah (C0)
No  Kabupaten/Kota Cluster_0 1 SEMARANG Cluster_0 2 BOYOLALI Cluster_0 3 KEBUMEN Cluster_0 4 SUKOHARJO Cluster_0 5 WONOSOBO Cluster_0 6 MAGELANG Cluster_0 7 REMBANG Cluster_0 8 KOTA SURAKARTA Cluster_0 9 KARANGANYAR  Cluster_0 10  PURWOREJO Cluster_0 11  SRAGEN Cluster_0 12  BLORA Cluster_0 13  TEMANGGUNG Cluster_0
14  GROBOGAN Cluster_0 15  BANYUMAS Cluster_0 16  KLATEN Cluster_0 17  PATI Cluster_0 18  PEMALANG Cluster_0 Tabel 4. Hasil Analisis Kategori Sedang di Kabupaten/Kota se Jawa Tengah (C1) No Kabupaten/Kota cluster_1 1  KENDAL cluster_1
Tabel 5. Hasil Analisis Kategori Tinggi di Kabupaten/Kota se Jawa Tengah (C2)
No  Kabupaten Kota Cluster_2 1 KOTA SEMARANG cluster_2 2 KUDUS cluster_2 3 JEPARA cluster_2 4 DEMAK cluster_2 5 BATANG cluster_2 6 TEGAL cluster_2 7 BANJARNEGARA  cluster_2 8 PEKALONGAN cluster_2 9 CILACAP cluster_2 10  BREBES cluster_2 11 KOTA PEKALONGAN cluster_2 12 KOTA MAGELANG cluster_2 13  KOTA SALATIGA  cluster_2 14  PURBALINGGA cluster_2 15  WONOGIRI cluster_2 16  KOTA TEGAL cluster_2

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pengujian yang peneliti lakukan dengan algoritma K- Means clustering terhadap data pesebaran penuluran virus corona di Jawa Tengah yang di peroleh dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah. maka dapat disimpulkan bahwa hasil penelitian ini adalah sebagai berikut ini: Analisa tingkat pesebaran virus corona di Jawa Tengah menggunakan  algoritma K-Means  Clustering dan menggunakan aplikasi Rapidminer dalam pengolahan data nya. Pada penelitian ini peneliti mendapat atau menentukan jumlah cluster terdiri dari tiga macam cluster yaitu C0, C1, dan C2. Dimana C0 adalah tingkat pesebaran virus
116 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 105-117 E-ISSN 2503-2933
corona di kabupaten/ kota se-Jawa tengah dengan katergori rendah, C1 dengan kategori sedang dan C2 dengan kategori tinggi.
Dataset yang digunakan berjumlah sebanyak 35 data hal ini berdasarkan jumlah kabupaten/ kota se-Jawa Tengah. kabupaten/ kota yang tergolong penyebaran penuluran virus corona terendah (C0) di jawa tengah terdapat 18 kabupaten/ kota yaitu diantaranya adalah Semarang, Boyolali, Kebumen, Sukoharjo, Wonosobo, Magelang, Rembang, Surakarta, Karanganyar, Purworejo, Sragen, Blora, Temanggung, Grobogan, Banyumas, Klaten, Pati dan Pemalang.
Kemudian terdapat 1 kabupaten/ kota dengan penuluran virus corona sedang (C1) di jawa tengah yaitu kabupaten Kendal. Terdapat 16 kabupaten/ kota di Jawa Tengah yang kategori pesebaran penularan virus corona tertinggi (C2) di Jawa Tengah yaitu kota Semarang, Kudus, Jepara, Demak, Batang, Tegal, Banjarnegara, Pekalongan, Cilacap, Brebes, Pekalongan, Magelang, Salatiga, Purbalingga, Wonogiri dan Tegal.

## 6. SARAN
Dari kesimpulan diatas dapat diberikan saran-saran sebagai beriku:
1. Penulis sangat menyarankan agar dilakukan penelitian atau pengembangan lebih lanjut terhadap penelitian ini dengan metode metode lainnya seperti metode Fuzzy C-Means, Self Organizing Map, K-Modes dan lain-lain.
2. Hasil dari proses data mining ini dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam mengambil keputusan lebih lanjut tentang kebijakan yang di lakukan dinas kesehatan provinsi Jawa Tengah dalam menangani tingkat pesebaran penularan virus corona di kabupaten/kota yang ada di Jawa Tengah, sehingga kualitas penanganan pencegahan virus corona semakin lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan kepada semua pihak yang telah membantu demi terlaksananya penelitian ini yag tidak bisa peneliti sebutkan namanya satu perssatu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. D. Rembulan, T. Wijaya, D. Palullungan, K. N. Alfina, And M. Qurthuby. 2020, Kebijakan Pemerintah Mengenai Coronavirus Disease (Covid-19) di Setiap Provinsi di Indonesia Berdasarkan Analisis Klaster, Jiems (Journal Ind. Eng. Manag. Syst. , Vol. 13, No. 2, Doi: 10.30813/Jiems.V13i2.2280.
[2] Z. Zaharah And G. I. Kirilova. 2020, Impact of Corona Virus Outbreak Towards Teaching and Learning Activities In Indonesia, Salam J. Sos. Dan Budaya Syar-I , Vol. 7, No. 3, Doi: 10.15408/Sjsbs.V7i3.15104.
[3] K.  D.  R  Sianipar,  S.  Wanti  Siahaan,  M.  Siregar,  And  P.  R.  Fikrul  Ilmi  Zer,  2020, Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Pembelajaran Online Pada Masa Pandemi Covid-19 , J. Teknol. Inf. , Vol. 4, No. 1, Pp. 101–105.
[4] M.  G.  Sadewo,  A.  Eriza,  A.  P.  Windarto,  And  D.  Hartama.  2019, Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Desa/Kelurahan Menurut Keberadaan Keluarga Pengguna Listrik dan Sumber Penerangan Jalan Utama Berdasarkan Provinsi , Semin.  Nas.
Teknol. Komput. Sains Sainteks 2019 , Pp. 754–761.
[5] A. K. Wardhani, 2016, K-Means Algorithm Implementation for Clustering of Patients Disease In Kajen Clinic of Pekalongan , J. Transform. , Vol. 14, No. 1, P. 30, Doi: 10.26623/Transformatika.V14i1.387.
[6] N. Rofiqo, A. P. Windarto, And D. Hartama. 2018, Penerapan Clustering pada Penduduk yang Mempunyai Keluhan Kesehatan Dengan Datamining K-Means , Komik (Konferensi Nas. Teknol. Inf. Dan Komputer) , Vol. 2, No. 1, Pp. 216–223, Doi: 10.30865/Komik.V2i1.929.
[7] D. Darmansah. 2020, Analisa Penyebab Kerusakan Tanaman Cabai Menggunakan Metode K-Means , Jatisi (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , Vol. 7, No. 2, Pp. 126–134, Doi: 10.35957/Jatisi.V7i2.309.
[8] M. A. Raharja And I. W. Supriana. 2019, Analisis Klasifikasi Tinggkat Kesehatan Lembaga Perkreditan Desa (Lpd) Menggunakan Metode K-Means Clustering , J. Teknol. Inf. dan Komput. , Vol. 5, No. 1, Pp. 83–90, Doi: 10.36002/Jutik.V5i1.641.
[9] R. Efendi, F. F. Coastera, And F. . Tanjung. 2019, Pengelompokan dan  Pemetaan Derajat Kesehatan Kota Bengkulu Dengan Metode K-Means Clustering, J. Rekursif , Vol.  7,  No.  1,  Pp.  91–97,  [Online]. Available: Https://Ejournal.Unib.Ac.Id/Index.Php/Rekursif/Article/View/7097/4003.
[10] C. S. Journal, R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan, And M. Y. Sari, 2020, Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Data Rekam Medis Pasien Berdasarkan Jenis Penyakit Dengan Algoritma Clustering (Studi Kasus: Poli Klinik PT . Inecda) , Vol. 9, No. 2, Pp. 148–153.
[11]  F. Wulandari And P. A. Jusia, 2020, Klasifikasi Data Mining Untuk Mendiagnosa Penyakit Ispa Menggunakan Metode Naïve Bayes pada Puskesmas Jambi Selatan , Vol. 2, No. 3, Pp. 214–227.
[12]  J. Wandana, S. Defit, And S. Sumijan. 2020, Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Pengguna Layanan BPJS Kesehatan Menggunakan Metode K-Means , J.  Inf.  dan Teknol. , Vol. 2, Pp. 4–9, Doi: 10.37034/Jidt.V2i4.73.
[13]  S. A. Rahmah. 2020, Klasterisasi Pola Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K- Means Clustering (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja), Vol. 1, No. 1, Pp. 1–5.
[14]  Y. Darnita, R. Toyib, And Y. Kurniawan. 2020, Penerapan Metode K-Means Clustering pada Aplikasi Android pada Tanaman , Vol. VII, No. September, pp. 105–114.