<![CDATA[Pandemi Corona sangat mempengaruhi pola kehidupan masyarakat dimanapun, dan lebih khususnya perubahan polamobilitas yang ada di masyarakat. Data pergerakan warga dari satu tempat ke tempat yang lain ini kemudian yangakan digunakan sebagai penggambaran situasi, penilaian, perbandingan, kepatuhan dan bahkan Analisa efektifitaspengambilan kebijakan disuatu wilayah. Server cloud google, secara responsif dan berkelanjutan system akanmenangkap fenomena pergerakan warga menggunakan teknologi navigasi yang terpasang melalui akun individupenggunanya. Destinasi kunjungan direkam dan disajikan dalam bentuk indeks agregrat harian yang dinamakanindeks mobilitas Google atau dikenal dengan istilah (GMI). Dan pola data disajikan dalam persentase (%) danmerupakan agregat dari data individu yang kunjungannya terekam melalui Google Maps. Berdasarkan pola datayang diperoleh tersebut maka dibuatlah suatu pemaparan atau gambaran suasana atau model ilustrasi akan kebiasaanwarga setempat. Yang jika dilakukan dalam pengamatan dan Analisa yang tepat maka akan sangat menunjangproses pengambilan keputusan maupun kebijakan yang sangat menguntungkan bagi bangsa dan negara secara umumdan bagi masyarakat setempat secara khususnya. Penelitian ini menggunakan metode Clustering yang dinamis untukmengelompokkan data berdasarkan pola datanya masing-masing. Yaitu sistem akan mencari kluster model apa yangsangat tepat untuk kondisi dari data yang diperoleh. Hasil pengujian terhadap pengelompokan data historicalpergerakan masyarakat menunjukan bahwa metode K-Means mampu mengelompokan data propinsi yang memilikikemiripan pola secara dinamis dengan jumlah set cluster yang optimal.]]>
