Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"DNA adalah salah satu pembawa informasi genetik pada makhluk hidup. Sequencing dan clustering barisan DNA telah menjadi pekerjaan utama dan rutin dalam dunia biologi molekuler, khususnya dalam bidang terapan bioinformatika. Secara umum metode clustering dapat dibedakan menjadi dua, yaitu hirarki clustering dan partisi clustering. Penelitian ini menggabungkan dua metode clustering yaitu K-Means partisi clustering pada Level 1 dan DIANA hirarki clustering pada Level 2, oleh karena itu disebut Two-Level Hybrid Clustering. Proses awal dimulai dengan mengumpulkan barisan DNA HPV yang diperoleh dari NCBI National Centre for Biotechnology Information, Ekstraksi Ciri, dan Normalisasi. Kemudian melakukan proses clustering menggunakan algoritma K-Means pada Level 1 dan algoritma DIANA pada Level 2. Untuk menghitung jarak genetik antar barisan DNA HPV digunakan persamaan Euclidian Distance. Dan validitas klaster yang digunakan untuk menentukan banyaknya klaster yang optimum adalah Indeks Davies-Bouldin IDB. Hasil penerapan Two-Level Hybrid Clustering pada 1252 barisan DNA HPV adalah data dikelompokan menjadi 4 klaster dengan nilai IDB yaitu 0.859154564. Semua perhitungan dan proses clustering menggunakan software R.

---

DNA is one of the carrier of genetic information in living organisms. Sequencing and clustering DNA sequences has become the key and routine activitis in the molecular biology, in particular on bioinformatics applications. There are two type of clustering, hierarchical clustering and partitioning clustering. In this paper, we combine two type clustering proccesses including K Means partitioning clustering on Level 1 and DIANA hierarchical clustering on Level 2, therefore it called Two Level Hybrid clustering. The beginning of process is started with collecting DNA sequences of HPV from NCBI National Centre for Biotechnology Information, Characteristics Extraction, and Normalization. The next step is clustering by implementation K Means algorithm on Level 1 and DIANA algorithm on Level 2. To calculate the genetic distance we use Euclidian Distance. Moreover, in validating cluster results in order to get optimum number of clusters, we use Davies Bouldin Index DBI. The result of implementation of Two Level Hybrid Clustering on 1252 sequences of HPV is the data clustered into 4 clusters with minimal IDB value is 0.859154564. All calculating and clustering process in this paper using software R."

"Clustering bertujuan untuk mengklasifikasikan pola yang berbeda ke dalam kelompok yang disebut cluster. Analisis gen dengan menggunakan metode clustering dinilai lebih akurat dibandingkan analisis nukleotida menggunakan penyejajaran DNA. Hybrid clustering pada tesis ini mengkombinasikan algoritma fuzzy c-means dan algoritma divisive mampu meningkatkan keakurasian jika dibandingkan pendekatan pengelompokan partitional tradisional. Algoritma divisive akan dijalankan pada step kedua setelah hasil clustering yang diperoleh dari pengelompokan partisi fuzzy c-means. Penentuan jumlah cluster terbaik ditentukan dari nilai Indeks Davies Bauldin yang paling minimum. Sebanyak 1252 barisan DNA HPV Human papillomavirus diperoleh dari Genbank NCBI dengan proses melakukan ekstraksi ciri DNA, selanjutnya dilakukan normalisasi. Proses ekstraksi ciri, normalisasi, dan penerapan algoritma partisi fuzzy c-means dan divisive dalam metode hybrid clustering menggunakan bantuan program open source. Pada hasil hybrid clustering level awal diperoleh jumlah cluster optimum sebanyak 3 cluster dengan nilai Indeks Davies Bouldin paling minimum adalah 0.9715919. Pada level ke-2 clustering didapatkan cluster ke-1 terbagi atas 9 sub cluster dengan nilai IDB minimum adalah 0.8909797. Cluster ke-2 terbagi atas 2 sub cluster dengan nilai IDB minimum adalah 0.7650508. Cluster 3 terbagi atas 2 sub cluster dengan nilai IDB minimum adalah 0.9112528. Nilai IDB pada level kedua selalu lebih kecil dibanding nilai IDB pada level 1. Hal ini mengindikasikan bahwa hybrid clustering memberikan hasil yang lebih baik terhadap hasil clustering.

---

Clustering aims to classify the different patterns into groups called clusters. Analysis gene by using clustering method is considered more accurate than analysis of nucleotide using DNA alignment. In this thesis, hybrid clustering algorithm which combines fuzzy c means and algorithm divisive will be improve accuracy when compared to partitional clustering. Divisive algorithms will applied on second level after clustering partition using fuzzy c means.

To find the best number of clusters is determined using the minimum value of Davies Bouldin Index DBI of the cluster results. The data is 1252 sequences of HPV DNA sequences obtained from Gen Bank Database in the National Centre for Biotechnology Information NCBI at http www.ncbi.nlm.nih.gov in FASTA format. The data is converted into numerical form through feature extraction using n mers frequency.

The results on first level hybrid clustering obtained the optimum cluster divided into three clusters with the value of the minimum Davies Bouldin Index is 0.9715919. Morever, DBI values after implementing the second step of clustering are always producing smaller IDB values compare to the results of using first step clustering only. This condition indicates that the hybrid approach in this study produce better performance of the cluster results, in term its DBI values."

"Kanker serviks merupakan penyakit kanker yang menyerang daerah kelamin. Kanker serviks ini disebabkan oleh infeksi Human Papillomavirus HPV. Terdapat lebih dari 100 tipe HPV yang sudah teridentifikasi, namun tidak semua tipe memiliki tingkat keganasan yang sama. Clustering dapat dilakukan dengan metode partisi atau metode hirarki. Kedua metode tersebut dapat dikombinasikan dengan metode partisi pada level pertama dan hirarki pada level kedua. Metode ini dikenal dengan nama hybrid clustering. Fase partisi dapat dilakukan menggunakan PAM, K-means, atau Fuzzy c-means. Kami memilih PAM pada level pertama dan Divisive Analysis DIANA pada level kedua untuk memperoleh hasil cluster yang lebih spesifik. Kami memilih hasil clustering yang meminimalkan nilai IDB. Pada penelitian ini dilakukan clustering pada 1252 barisan DNA HPV yang diperoleh dari GenBank. Hasil dari hybrid clustering diperoleh 15 clusters, dan hasil clustering menunjukkan data dapat dikelompokkan berdasarkan genusnya.

---

Cervical cancer is a type of cancer that attacks the genital areas which may cause death. Cervical cancer is caused by Human Papillomavirus HPV which attacks uterus cells More than 100 types of HPV have been identified, but not all types have the same malignancy. One way to determine which types of HPV high risk lead to cervical cancer is by clustering or grouping data. Clustering can be achieved through partition or hierarchical method. Both clustering methods can be combined by processing partition algorithm in the first level and hierarchical in the second level.

This method is known as a hybrid clustering. The partition phase can be done by using PAM, K means, or Fuzzy c means methods. We selected Divisive Analysis DIANA algorithm for the second level in order to get more accurate clustering. We choose the clustering results which minimize the DBI value. In this work, we conduct the clustering on 1252 HPV DNA sequences data from GenBank. Results of hybrid clustering obtained 15 clusters, and the result shows that the data can be identified by genus."

"[ABSTRAKBerdasarkan data WHO tahun 2014, diperkirakan sekitar 15 juta orang di duniayang terinfeksi hepatitis B (HBsAg+) juga terinfeksi hepatitis D. Infeksi hepatitisD dapat terjadi bersamaan (koinfeksi) atau setelah seseorang terkena hepatitis Bkronis (superinfeksi). Penyakit hepatitis B disebabkan oleh virus HBV danpenyakit hepatitis D disebabkan oleh virus HDV. HDV tidak dapat hidup tanpaHBV. Hepatitis D erat hubungannya dengan infeksi virus HBV, sehingga sangatrealistis bila setiap usaha pencegahan terhadap hepatitis B, maka secara tidaklangsung mencegah hepatitis D. Pada tesis ini akan dibahas bagaimana hasilpengelompokan barisan DNA HBV menggunakan algoritma k-means clusteringdengan menggunakan perangkat lunak R. Dimulai dengan mengumpulkan barisanDNA HBV yang diambil dari GenBank, kemudian dilakukan ekstraksi cirimenggunakan n-mers frequency, dan hasil ekstraksi ciri barisan DNA tersebutdikumpulkan dalam sebuah matriks dan dilakukan normalisasi menggunakannormalisasi min-max dengan interval [0, 1] yang akan digunakan sebagai datamasukan. Jumlah cluster yang dipilih dalam penelitian ini adalah dua danpenentuan centroid awal dilakukan secara acak. Pada setiap iterasi dihitung jarakmasing-masing objek ke masing-masing centroid dengan menggunakan Euclideandistance dan dipilih jarak terpendek untuk menentukan keanggotaan objek disuatu cluster sampai akhirnya terbentuk dua cluster yang konvergen. Hasil yangdiperoleh adalah virus HBV yang berada pada cluster pertama lebih ganasdibanding virus HBV yang berada pada cluster kedua, sehingga virus HBV padacluster pertama berpotensi berevolusi dengan virus HDV menjadi penyebabpenyakit hepatitis D.

---

ABSTRACTBased on WHO data, an estimated of 15 millions people worldwide who areinfected by hepatitis B (HBsAg+) are also infected by hepatitis D. Hepatitis Dinfection can occur simultaneously with hepatitis B (co infection) or after a personis exposed to chronic hepatitis B (super infection). Hepatitis B is caused by theHBV virus and hepatitis D is caused by HDV virus. HDV can not live withoutHBV. Hepatitis D virus is closely related to HBV infection, hence it is reallyrealistic that every effort of prevention against hepatitis B can indirectly preventhepatitis D. This thesis discussed the clustering of HBV DNA sequences by usingk-means clustering algorithm and R programming. Clustering processes is startedwith collecting HBV DNA sequences that are taken from GenBank, thenperforming extraction HBV DNA sequences using n-mers frequency andfurthermore the extraction results are collected as a matrix and normalized usingthe min-max normalization with interval [0, 1] which will later be used as an inputdata. The number of clusters is two and the initial centroid selected of cluster ischoosed randomly. In each iteration, the distance of every object to each centroidare calculated using the Euclidean distance and the minimum distance are selectedto determine the membership in a cluster until two convergent clusters are created.As the result, the HBV viruses in the first cluster is more virulent than the HBVviruses in the second cluster, so the HBV viruses in the first cluster can potentiallyevolve with HDV viruses that cause hepatitis D., Based on WHO data, an estimated of 15 millions people worldwide who areinfected by hepatitis B (HBsAg+) are also infected by hepatitis D. Hepatitis Dinfection can occur simultaneously with hepatitis B (co infection) or after a personis exposed to chronic hepatitis B (super infection). Hepatitis B is caused by theHBV virus and hepatitis D is caused by HDV virus. HDV can not live withoutHBV. Hepatitis D virus is closely related to HBV infection, hence it is reallyrealistic that every effort of prevention against hepatitis B can indirectly preventhepatitis D. This thesis discussed the clustering of HBV DNA sequences by usingk-means clustering algorithm and R programming. Clustering processes is startedwith collecting HBV DNA sequences that are taken from GenBank, thenperforming extraction HBV DNA sequences using n-mers frequency andfurthermore the extraction results are collected as a matrix and normalized usingthe min-max normalization with interval [0, 1] which will later be used as an inputdata. The number of clusters is two and the initial centroid selected of cluster ischoosed randomly. In each iteration, the distance of every object to each centroidare calculated using the Euclidean distance and the minimum distance are selectedto determine the membership in a cluster until two convergent clusters are created.As the result, the HBV viruses in the first cluster is more virulent than the HBVviruses in the second cluster, so the HBV viruses in the first cluster can potentiallyevolve with HDV viruses that cause hepatitis D.]"

"Spectral clustering adalah salah satu algoritma clustering modern yang paling terkenal. Sebagai teknik clustering yang efektif, metode spectral clustering muncul dari konsep teori graf spektral. Metode spectral clustering membutuhkan algoritma partisi. Ada beberapa metode partisi termasuk PAM, SOM, Fuzzy c-means, dan k-means. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh Capital dan Choudhury pada 2013, ketika menggunakan Euclidian distance, k-means memberikan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma PAM. sehingga, makalah ini menggunakan algoritma k-means. Keuntungan utama dari spectral clustering adalah mengurangi dimensi data, terutama dalam hal ini untuk mengurangi dimensi yang besar dari data microarray. Microarray data adalah chip berukuran kecil yang terbuat dari slide kaca yang berisi ribuan bahkan puluhan ribu jenis gen dalam fragmen DNA yang berasal dari cDNA. Aplikasi data microarray secara luas digunakan untuk mendeteksi kanker, misalnya adalah karsinoma, di mana sel-sel kanker mengekspresikan kelainan pada gen-nya. Proses spectral clustering dimulai dengan pengumpulan data microarray gen karsinoma, preprocessing, menghitung similaritas, menghitung , menghitung nilai eigen dari , membentuk matriks , dan clustering dengan menggunakan k-means. Dari hasil pengelompokan gen karsinoma pada penelitian ini diperoleh dua kelompok dengan nilai rata-rata Silhouette maksimal adalah 0.6336247. Proses clustering pada penelitian ini menggunakan program open source R.

---

Spectral clustering is one of the most famous modern clustering algorithms. As an effective clustering technique, spectral clustering method emerged from the concepts of spectral graph theory. Spectral clustering method needs partitioning algorithm. There are some partitioning methods including PAM, SOM, Fuzzy c means, and k means. Based on the research that has been done by Capital and Choudhury in 2013, when using Euclidian distance k means algorithm provide better accuracy than PAM algorithm. So in this paper we use k means as our partition algorithm. The major advantage of spectral clustering is in reducing data dimension, especially in this case to reduce the dimension of large microarray dataset.

Microarray data is a small sized chip made of a glass plate containing thousands and even tens of thousands kinds of genes in the DNA fragments derived from doubling cDNA. Application of microarray data is widely used to detect cancer, for the example is carcinoma, in which cancer cells express the abnormalities in his genes. The spectral clustering process is started with collecting microarray data of carcinoma genes, preprocessing, compute similarity matrix, compute , compute eigen value of , compute , clustering using k means algorithm. In this research, Carcinoma microarray data using 7457 genes. The result of partitioning using k means algorithm is two clusters clusters with maximum Silhouette value 0.6336247."

"Produk internet fixed broadband atau produk internet menggunakan kabel merupakan produk yang jarang digunakan oleh masyarakat Indonesia, padahal di era Covid-19 dengan sistem work from home, masyarakat membutuhkan kualitas internet yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk membantu PT ABC mendapatkan pelanggan baru dengan melakukan cross-selling produk terhadap pelanggan dari anak perusahaannya yaitu PT XYZ yang juga menggunakan produk internet fixed broadband namun bukan produk dari PT ABC dengan menggunakan metode machine learning jenis unsupervised learning dengan jenis clustering partisi dengan algoritma k-means clustering dengan menggunakan tool KNIME untuk proses k-means clustering dan tool R Programming untuk proses pencarian cluster jumlah optimal. Hasil dari algoritma ini menemukan bahwa terdapat empat jenis cluster pelanggan PT XYZ yang karakteristiknya dapat dilihat dari sisi pendapatan yang didapat dari hasil korelasi data, cluster 2 dan cluster 3 merupakan cluster potensial dengan 2123 pelanggan dan area yang memiliki sedikit pelanggan adalah area 1 dan area 4, lalu estimasi pendapatan minimum yang akan dihasilkan adalah Rp 8.937.830.000.

---

Internet fixed broadband products or internet products using cables is a products that are rarely used by Indonesian people, even though in the Covid-19 era with a work from home system, people need a good quality internet. This study aims to help PT ABC get new customers by cross-selling products to customers of its subsidiary PT XYZ who also use internet fixed broadband products, but not products from PT ABC by using the machine learning method unsupervised learning types with partition clustering and the k-means clustering algorithm using the KNIME tool for the k-means clustering process and the R Programming tool for the process of finding the optimal number of clusters. The result of this algorithm finds that there are four types of PT XYZ customer clusters whose characteristics we can see from the revenue side from the results of data correlation, cluster 2 and cluster 3 are potential clusters with 2123 customers and areas that have few customers are area 1 and area 4, then the estimated minimum revenue that will be generated is IDR 8,937,830,000."

"Salah satu metode clustering yang banyak digunakan karena unggul dari sisi kestabilannya adalah metode Self Organizing Map. Pada tesis ini dibahas penggunaan metode SOM pada DNA Human Papillomavirus (HPV) yang menjadi penyebab utama penyakit kanker serviks, yaitu penyakit kanker yang menempati urutan pertama di negara berkembang. DNA HPV yang digunakan adalah sebanyak 18 buah yang diambil berdasarkan complete genome terbaru. Dengan menggunakan program berbasis opensource R, proses clustering berhasil mengelompokkan 18 tipe HPV ke dalam dua buah cluster berbeda, yang terdiri dari 2 tipe HPV di cluster pertama sementara 16 tipe HPV lainnya di cluster ke dua. Hasil analisis 18 tipe HPV adalah berdasarkan tingkat keganasannya, atau tingkat kesulitan dalam penyembuhannya. Dua di antara tipe HPV yang berada di cluster pertama tergolong jenis HPV jinak, sementara 16 tipe HPV yang berada di cluster ke dua tergolong jenis HPV ganas.

---

One of the most widely used clustering method, since it has advantage on its robustness is Self Organizing Map (SOM) method. This thesis discusses the application of SOM method on Human Papillomavirus (HPV) DNA which is a main cause of cervical cancer disease, the most dangerous cancer in developing countries. We use 18 types of HPV DNA based on the newest complete genome. By using open-source-based program R, clustering process can separate 18 types of HPV into two different clusters. There are two types of HPV in the first cluster while 16 others in the second cluster. The Analyzing result of 18 types HPV based on the malignancy of the virus (the difficultness to cure). Two of HPV types the first cluster can be classified as tame HPV, while 16 others in the second cluster are classified as vicious HPV."

"Kanker adalah penyakit yang disebabkan oleh ketidakteraturan perjalanan hormon yang mengakibatkan tumbuhnya daging pada jaringan tubuh yang normal atau sering dikenal sebagai tumor ganas. Kanker terjadi saat sel-sel dalam tubuh membelah diri diluar kendali. Sel-sel abnormal ini kemudian menyerang jaringan terdekat. Salah satu kanker yang paling umum terjadi adalah kanker paru-paru. Kanker paru-paru adalah kanker yang dimulai di paru-paru dan paling sering terjadi pada orang yang merokok. Paru-paru kanan memiliki 3 bagian, yang disebut dengan lobus, sedangkan paru-paru kiri memiliki 2 lobus. Kanker paru-paru merupakan penyebab utama kematian terkait kanker di seluruh dunia dengan 30%-40% terjadi di negara berkembang. Untuk memprediksi apakah seseorang menderita kanker paru-paru atau tidak dapat dilihat dari terdapatnya tumor ganas pada paru-paru yang dapat dilakukan melalui CT scan. Namun, hasil CT scan tidak cukup dalam mendeteksi atau mendiagnosis secara dini terdapatnya tumor ganas di dalam paru-paru. Untuk itu, dapat digunakan machine learning dalam mendeteksi secara dini adanya tumor ganas di dalam paru-paru. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan Kernel K-Means based Co-clustering yang merupakan pengembangan dari K-Means based Co-clustering. K-Means mengelompokkan data menggunakan jarak Euclidean. Akan tetapi, jika data yang dipisahkan adalah data nonlinear, maka konvergensi dari data yang dipisahkan tersebut akan kecil dan membutuhkan waktu yang lama, sehingga masalah ini dapat diselesaikan dengan menggunakan fungsi kernel untuk menggantikan jarak Euclidean.Co-clustering mempartisi baris dan kolom dari suatu matriks data secara simultan, sehingga blok yang diinduksi oleh partisi adalah klaster yang baik. Metode Kernel K-Means based Co-clustering memasukkan banyak titik untuk mewakili masing-masing pusat klaster, sehingga titik-titik di dalam klaster saling berdekatan, akan tetapi jauh dari titik yang mewakili klaster lain. Data yang digunakan adalah data kanker paru-paru yang diperoleh dari laboratorium radiologi RSUPN Cipto Mangunkusumo, Jakarta. Hasil akurasi yang diperoleh untuk memprediksi penyakit kanker paru-paru dengan menggunakan metode Kernel K-Means based Co-clustering adalah 94,5%.

---

Cancer is a disease caused by an irregular course of hormones that results in the growth of flesh in normal body tissues or often known as malignant tumors. Cancer occurs when cells in the body divide out of control. These abnormal cells then attack nearby tissues. One of the most common cancers is lung cancer. Lung cancer is cancer that starts in the lungs and most often occurs in people who smoke. The right lung has 3 parts, which are called lobes, while the left lung has 2 lobes. Lung cancer is the leading cause of cancer-related deaths worldwide with 30%-40% occurring in developing countries. To predict whether someone has lung cancer or can not be seen from the presence of malignant tumors in the lungs that can be done through a CT scan. However, CT scan results are not enough to detect or diagnose the presence of malignant tumors early in the lungs. For this reason, machine learning can be used to detect malignant tumors early in the lungs. In this research, the writer usesKernel K-Meansbased Co-clustering which is the development of K-Means-based Co-clustering. K-Means groups data using Euclidean distances. However, if the separated data is non-linear data, the convergence will be small and take a long time, so this problem can be solved by using the kernel function to replace the Euclidean distance. Co-clustering partitioned rows and columns of a data matrix simultaneously, so the blocks induced by partitions are good clusters. Kernel K-Meansbased Co-clustering method includes many points to represent each cluster center, so that the points within the cluster are close together, but far from the points representing other clusters. The data used are lung cancer data obtained from the radiology laboratory of Cipto Mangunkusumo General Hospital, Jakarta. Accuracy results obtained to predict lung cancer by using the Kernel K-Meansbased Co-clustering method are 94.5%."

"Multiple Travelling Salesman Problem (M-TSP) adalah masalah pencarian rute perjalanan optimal dari n kota oleh m salesman dengan m < n, dengan tiap kota hanya dapat dikunjungi satu kali dan oleh satu orang salesman saja. M-TSP merupakan perkembangan dari TSP dengan salesman lebih dari satu. Dalam tugas akhir ini akan dibahas M-TSP Single Depot yaitu M-TSP dengan kota awal perjalanan semua salesman berada di kota yang sama. Untuk menyelesaikan M-TSP digunakan Algoritma K-Means Clustering-Genetika, yaitu dengan membagi n kota yang ada menjadi m kluster kemudian tiap kluster akan diterapkan algoritma genetika dan pada akhirnya seluruh hasil yang didapat akan dijumlahkan untuk mengetahui total jarak tempuh seluruh salesman.

---

Multiple Travelling Salesman Problem (M-TSP) is a problem of finding an optimal travel route from n cities by m salesmen with m < n, the condition is that each city can only be visited once and only by one salesman. M-TSP is a development of the TSP problem which involves more than one salesman. M-TSP Single Depot, where all the salesmen start travelling from the same city, will be discussed in this final project. M-TSP will be solved by using the K-Means Clustering-Genetic Algorithm that divides n cities to m clusters and applies the genetic algorithm to each cluster, then all the results obtained will be summed to determine the total mileage of the whole salesman."

"Berdasarkan data WHO pada pertengahan Juli 2021 lebih dari 185,2 juta orang di seluruh dunia terinfeksi virus corona atau Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Virus ini menyerang penapasan manusia yang dapat mengakibatkan infeksi paru-paru pada manusia dan bahkan dapat menyebabkan kematian. Tercatat bahwa lebih dari 4 juta orang di seluruh dunia meninggal akibat terinfeksi virus corona. Di Indonesia sendiri pada pertengahan Juli 2021 tercatat lebih dari 2,4 juta orang ternfeksi virus corona dan lebih dari 65,4 ribu orang meninggal akibat terinfeksi virus corona. Berdasarkan data tersebut, perlu dilakukan analisis kekerabatan virus SARS-CoV-2 untuk mengurangi penyebaran dan memberikan batasan sosial dari negara satu dengan negara lainnya. Identifikasi kekerabatan dari virus covid-19 dan penyebarannya dapat dilakukan dengan cara pembentukan pohon filogenetik dan clustering. Pada penelitian ini pohon filogenetik akan dibangun berdasarkan metode Hierarchical Clustering dengan menggunakan metode Multiple Encoding Vector dan K-Mer berdasarkan translasi DNA kodon menjadi asam amino. Jarak Euclidean akan digunakan untuk menentukan matriks jarak. Penelitian ini selanjutnya menggunakan metode K- Means Clustering untuk melihat penyebarannya, dimana nilai k ditentukan dari jumlah centroid yang dihasilkan dari metode Hierarchical Clustering. Penelitian ini mengambil sampel barisan DNA SARS-CoV-2 dari beberapa negara yang tertular. Dari hasil simulasi, nenek moyang SARS-CoV-2 berasal dari China. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa leluhur covid-19 yang paling dekat dengan Indonesia berasal dari India, Australia dan Spanyol. Selain itu dari hasil simulasi dihasilkan bahwa barisan DNA SARS-CoV-2 terdiri dari 9 cluster dan cluster keenam adalah kelompok yang memiliki anggota paling banyak. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa metode ini sangat opitimal dalam pengelompokan data dengan nilai 97.4%.

---

Based on WHO data in middle of July 2021, Coronavirus or Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is infecting more than 185.2 million people worldwide. The virus attacks human breathing, which can cause lung infections and can even cause death. More than 4 million people worldwide have died due to being infected with the coronavirus. In Indonesia alone, in mid-July 2021, there were more than 2.4 million people infected with the corona virus and more than 65.4 thousand people died from being infected with the corona virus. Based on those covid-19 survivor data, it is necessary to carry out a kinship analysis of the coronavirus to reduce its spreading. Identification of the kinship of the covid- 19 virus and its spread can be done by forming a phylogenetic tree and clustering. This study uses the Multiple Encoding Vector method and K-mer based on translation DNA codon to amino acid in analyzing sequences and Euclidean Distance to determine the distance matrix. This research will then use the Hierarchical Clustering method to determine the number of initial centroids and cluster, which will be used later by the K-Means Clustering method kinship in SARS-CoV-2 DNA sequence. This study took samples of DNA sequences of SARS-CoV-2 from several infected countries. From the simulation results, the ancestors of SARS-CoV-2 came from China. The results of the analysis also show that the closest ancestors of covid-19 to Indonesia came from India, Australia and Spain. In addition, the ancestors of SARS-CoV-2 came from China. The SARS- CoV-2 DNA sequence is also consisted of 9 clusters, and the sixth cluster is the group that has the most members. The results also show that this method is very optimal in a grouping of data with a value of 97.4%."