## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2021  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## 118
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Pemanfaatan Data Mining Dalam Memprediksi Kasus Positif Covid-19 Di Kota Palembang Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors
Yulianita Purnamasari 1 , Yesi Novaria Kunang 2
1,2 Informatics Departement , Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: ypsyuli5@gmail.com 1 , yesi_kunang@.binadarma.ac.id 2

## Abstract
Covid-19 was first detected in Indonesia in early March 2020. The province of South Sumatra  has  more  than  20,000  confirmed  cases  of  Covid-19,  15,914  from Palembang City. The Covid-19 pandemic still shows no signs of ending. This can be seen from the increase in positive cases of Covid-19 every day. In making decisions on  policies  and  decisions  related  to  handling  Covid-19,  positive  cases  are  still  an important influence in this regard. Therefore, it focuses on predicting positive cases of Covid-19 in Palembang City. The data used in this study are data taken from the official website of the Palembang City Health Office as many as 153 data with 14 parameters.  From  153  data,  it  is  divided  into  80%  training  data  and  20%  testing data.  The  variable  used  in  this  study  is  the  daily  number  of  confirmed  cases  of Covid-19 in Palembang City. KNN is used as a model to make predictions. From the research conducted, the RMSE results were 209,362. The  results of this prediction can  be  used  as  input  for  research  related  to  the  prediction  of  positive  cases  of Covid19 in the city of Palembang.
Keywords: K-Nearest Neighbors,Covid-19,Prediction,RapidMiner,Knowladge Discovery in Database.

## 1. PENDAHULUAN
Coronavirus  Disease 2019  (Covid-19)  yaitu  virus  baru  yang  menyebabkan infeksi  saluran  pernafasan  disebabkan  oleh Severe  Acute  Respiratory Syndrome  Coronavirus  2  (SARS-Cov-2) yang  pertamakali  teridentifikasi  di Wuhan,  China  pada  akhir  tahun  2019.  Virus  ini  berasal  dari  hewan  yang dapat  menular  pada  manusia  dengan  percikan  air  liur.[1]  Covid-19 menyebar  dengan  sangat  cepat,  begitu  juga  penyebarannya  di  Indonesia.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2021  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Yulianita Purnamasari, Yesi Novaria Kunang | 119
Covid-19 pertamakali terdeteksi di Indonesia pada awal bulan maret tahun 2020  [2]  .  Pada tanggal 2 maret 2020 terdeteksi 2 orang yang dinyatakan positif Covid-19 yang disebut sebagai kasus 1 dan kasus 2 [3].
Berdasarkan website resmi kawalCovid19.com jumlah  pasien Covid-19 masih terus  meningkat  terlihat  dari  jumlah  kasus  terkonfirmasi  pertanggal  06  juli 2021  tercatat  2.313.829  kasus  terkonfirmasi  Covid-19  di  Indonesia.  Provinsi Sumatera  Selatan  memiliki  jumlah  kasus  terkonfirmasi  Covid-19  lebih  dari 20.000 pasien, 15.914 berasal dari Kota Palembang. Hal ini menjadikan  Kota Palembang  sebagai  daerah  yang  paling  2  banyak  terkonfirmasi  Covid-19  di Provinsi Sumatera Selatan mengingat bahwa Kota Palembang merupakan Ibu Kota Dari Provinsi Sumatera Selatan.
Saat  ini  pemerintah  sudah  melakukan  sebuah  penekanan  terhadap peningkatan  jumlah  kasus  Covid-19  dengan  memberlakukan  pembatasan terhadap  kegiatan  masyarakat  yang  menyebabkan  kerumunan  dan memberikan  vaksinasi  terhadap  masyarakat.  Pada  awal  pandemi  telah dilakukan  berbagai  kajian  yang  menunjukkan  bahwa  terjadinya  penurunan dalam  sektor  ekonomi  seperti  menurunnya  pertumbuhan  ekonomi  dan meningkatnya angka pengangguran dan kemiskinan [4]. Untuk mengatasi hal ini  dapat  dilakukan  penyusunan  strategi  dalam  menangani  wabah  Covid-19 yaitu  dengan  membuat  sebuah  prediksi  kasus  positif  Covid-19  yang  akan terjadi  dalam  beberapa  waktu  kedepan  sehingga  pihak  yang  bersangkutan dapat mengambil langkah-langkah  dalam mencegah  agar  situasi tidak makin memburuk.  Dalam  data  mining,  peramalan  digunakan  sebagai  alat  bantu untuk  memprediksi  kemungkinan  yang  akan  datang  berdasarkan  bukti-bukti temuan  pada  data. Data  Mining adalah  proses  analisa  data  menggunakan perangkat  lunak  untuk  menemukan  pola  atau  aturan tertentu  dari  sejumlah data  dalam  jumlah  yang  besar  yang  diharapkan  dapat  menemukan pengetahuan guna mendukung keputusan [5]
Dalam  pembuatan  Prediksi  kasus  positif  Covid-19  ini  diperlukan  data  kasus Covid-19  terdahulu  dan  metode  yang  mampu  melakukan  prediksi  seperti metode K-Nearest  Neighbors .  Algoritma  KNN  merupakan  algoritma  yang sederhana, yaitu bekerja berdasarkan jarak terpendek dari query instance ke training  sample untuk  menentukan  ketetanggaannya  [6].  Algoritma  KNN adalah  sebuah  metode  untuk  meakukan  klasifikasi  terhadap  objek berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut [7].

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
120 | Pemanfaatan Data Mining Dalam Memprediksi Kasus Positif Covid .....

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  tahapan Knowladge Discovery in Database (KDD) yang terdiri dari beberapa tahapan, yaitu data  selection,  preprocessing,  transformation,  data  mining dan evaluasion .
2.1 Bahan Penelitian
Dalam  penelitian  ini  bahan  yang  digunakan  untuk  kemudian  diolah  dan menjadi acuan adalah data time series atau deret waktu berupa data kasus Covid-19 di Kota Palembang dari 1 Agustus 2020 hingga 31 Agustus 2021 yang didapatkan dari situs resmi Dinas Kesehatan Kota Palembang.
2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu :
1. Tahapan pertama yaitu tahapan persiapan dimana pada tahapan ini ditentukan  objek  yang  akan  diteliti,  Batasan  dan  penyusunan rencana penelitian.
2. Tinjauan  kepustakaan  yaitu  melakukan  telaah  dan  studi  literatur mengenai suatu prediksi yang berhubungan dengan penelitian.
3. Tahapan  ketiga  yaitu  tahap  pengumpulan  data.  Data  didapatkan dari situs resmi Dinas Kesehatan Kota Palembang
(https://dinkes.palembang.go.id).
4. Tahap  keempat  yaitu  pengolahan  data mining .  Data  yang  sudah dikumpulkan diolah sesuai dengan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD).
5. Tahapan  kelima  yaitu  hasil  dan  pembahasan.  Pada  tahapan  ini menjelaskan mengenai hasil dari proses data mining yang dilakukan dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbors .
6. Tahapan terakhir yaitu kesimpulan dan saran. Membuat kesimpulan dari hasil penelitian  yang dilakukan  dan  memberikan saran  kepada instansi  terkait  agar  dapat  dapat  memberikan  sebuah  keputusan yang tepat.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Data Selection
Tahapan  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  data selection .  Data  yang digunakan  dalam penelitian  ini yaitu data kasus Covid-19 di Kota Palembang dari 1 April 2021 hingga 31 Agustus 2021 yang berasal dari situs resmi Dinas

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Kesehatan  Kota  Palembang.  Setelah  dilakukan  seleksi  data,  atribut  yang digunakan dalam memprediksi kasus positif Covid-19 di Kota Palembang yaitu Tanggal dan Kasus Konfirmasi Baru. Contoh data tersebut dapat dilihat pada Gambar 1 :
Gambar 1. Hasil Seleksi Data
3.2 Pre-processing & Cleaning
Tahapan pre-processing merupakan  proses  yang  dilakukan  untuk  membuat data mentah menjadi data yang berkualitas atau data yang dapat digunakan dalam  proses  data  mining.  Pada  tahapan  ini pre-processing dilakukan  untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  tanggal  dan  bulan  agar  mempermudah dalam perhitungan prediksi. Contoh datanya dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Pre-Processing

## 3.3 Transformation
Proses transformasi data merupakan proses mengubah bentuk data menjadi data  yang  sesuai  untuk  digunakan  dalam  proses  data mining .  Data  hasil

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
tahapan  sebelumnya  digunakan  pada  tahapan  ini  sebagai  data training dan data testing .  Pada  tahapan  ini,  data  disusun  dengan  berderet  berdasarkan urutan  kemudian  diolah  dengan  menggunakan  metode sliding  window dengan  menggunakan RapidMiner agar  sesuai  dengan  kebutuhan  bahan penelitian  yang  dapat  dilihat  pada  Gamber  3.  Data training yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  80%  dari  data  5  bulan  sebelumnya.  Contohnya yaitu  pada  Gambar  4.  Sedangkan  untuk  data testing diambil  20%  dari pembagian data testing dan data training . Contoh datanya dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 3. Data Hasil Transformasi
Gambar 4. Data Training

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2021  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Yulianita Purnamasari, Yesi Novaria Kunang | 123
Gambar 5. Data Testing

## 3.4 K-Nearest Neighbors
Pada tahapan ini yang dilakukan adalah menentukan parameter k . Tidak ada peraturan  baku  dalam penentuan  parameter k maka k yang akan  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  parameter k =5.  Kemudian  menghitung  jarak terdekat  dari  seluruh  data training pada  tahap transformation dengan menggunakan rumus perhitungan euclidean distance [8].
𝑑 (𝑥,𝑦) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: d : jarak
n : banyaknya jumlah data
i : variabel data
xi : sampel data / data training yi : data uji / testing
Mengurutkan  data  hasil  perhitungan  berdasarkan  jarak  yang  paling  dekat sampai dengan jarak yang paling jauh yang dapat dilihat pada Gambar 6 .

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## Gambar 6. Hasil Perhitungan Euclidean
Tahapan  selanjutnya  yaitu  menentukan  kelompok  label  mayoritas  dari k tetangga terdekat. Pada penelitian  ini nilai k =5 maka diambil 5 jarak terkecil yaitu d 1,2 , d 1,3 , d 1,4 , d 1,5 , d 1,8 . Dengan menggunakan kategori Nearest Neighbors yang  paling  mayoritas  maka  dapat  diprediksikan  jumlah  kasus  pada  hari berikutnya.
3.5 Implementasi RapidMiner
RapidMiner merupakan suatu tools yang digunakan untuk melakukan analisis data mining . RapidMiner merupakan salah satu software pengolahan dataset untuk mencari pola data sesuai dengan tujuan dari pengolahan data tersebut. RapidMiner mengekstrak  pola-pola  dari data  set yang  besar  degan mengkombinasikan metode statistika, kecerdasan buatan dan database [9].
3.5.1 Prediksi Algoritma K-Nearest Neighbors Proses  prediksi  dengan  algoritma  K-NN  menggunakan tool RapidMiner bisa dilihat  pada  Gambar  7.  Tahapan  awal  adalah  proses  pembacaan  data  dari tabel excel  data training.  Data  training sendiri  merupakan  data  yang  sudah diolah  dari  proses transformation yang  terdiri  dari  20  fitur.  Contoh data training yang  dibaca  bisa  dilihat  pada  Gambar  8.  Tahapan  selanjutnya  yaitu proses pembacaan data dari tabel excel data testing . Contoh pembacaan data testing dapat dilihat pada Gambar 9. Kemudian menggunakan algoritma K-NN sebagai metode prediksi  dan  menetukan  nilai k yaitu k =5 yang dapat dilihat

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
pada Gambar 10. Tahapan selanjutnya adalah menghubungkan operator K-NN dan  Read  Excel  2  dengan  operator apply  model untuk  menggabungkan operator  K-NN  dengan read  excel 2  menjadi  satu  kesatuan  model  dan operator performance untuk  mengetahui  kinerja  dari  model  K-NN  yang terbentuk.
Gambar 7. Model prediksi K-NN
Gambar 8. Import Data Training
Gambar 9. Import Data Testing

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
126 | Pemanfaatan Data Mining Dalam Memprediksi Kasus Positif Covid .....
Gambar 10.  Menentukan Nilai K

## 3.5.2 Hasil Algoritma K-Nearest Neighbors
Hasil  dari  Proses  prediksi  dengan  algoritma  K-NN  menggunakan tool RapidMiner yang dimana setelah semua operator dihubungkan kemudian klik icon play , maka akan tampil sebuah tab result yang isinya merupakan sebuah prediksi dari seluruh data yang memenuhi nilai k =5 dengan data training 80% dan data testing 20%, yang dapat dilihat pada Gambar 11. hasil prediksi dapat dilihat  pada  bagian prediction (Target),  sedangkan  bagian-bagian  yang  lain merupakan data harian secara real.
Gambar 11.  Hasil Prediksi
Prediksi ini juga ditampilkan dalam bentuk visualisasi yang dapat dilihat pada Gambar  12.  Kurva  yang  berwarna  merah  merupakan  data  sebenarnya  dan kurva warna hijau merupakan hasil dari prediksi. adanya tidak keseimbangan

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2021  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Yulianita Purnamasari, Yesi Novaria Kunang | 127
antara data target dan data hasil prediksi. Hal ini dapat terjadi karena adanya beberapa faktor yang dapat mempengaruhi diantaranya faktor dari kebijakan pemerintahan pusat dan pemerintahan daerah yang berbeda-beda pada tiap daerahnya.  Sebagai  contoh  di  Kota  Pelembang,  pemerintahan  Kota Palembang  sudah  menerapkan  yang  namanya  penerapan  pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM). Faktor ini dapat mendorong adanya penurunan angka  dari  kasus  positif  covid-19  itu  sendiri  karena  dengan  adanya  PPKM kegiatan  berkerumun  yang  akan  menyebabkan  penyebaran  virus  akan menjadi  sangat  terbatas.  Ada  juga  faktor  lain  yang  dapat  mempengaruhi penurunan  kasus  covid-19  yaitu  vaksinasi.  Faktor  lainnya  yang  dapat  juga menyebabkan  tidak  seimbangnya  data  target  dan  hasil  prediksi  yaitu kurangnya  data  training  dan  sedikitnya  fitur-fitur  yang  digunakan  dalam proses  prediksi  seperti  fitur  level  dari  PPKM  dan  jumlah  yang  sudah melakukan vaksinasi.
Gambar 12. Visualisasi Prediksi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa Algoritma K-Nearest  Neighbors dapat  digunakan  dalam  melakukan  prediksi terhadap kasus positif Covid-19 di Kota Palembang, dengan melalui beberapa proses  yaitu  proses  pengubahan dataset kedalam  bentuk  yang  sesuai  untuk proses  data mining ,  menghitung  jarak  antar  data training dan  menghitung nilai  prediksi  berdasarkan  nilai k tetangga  terdekat.  Hasil  prediksi  juga ditampilkan  dalam  bentuk  visualisasi  berupa  grafik  plot  yang  telah  didapat

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
dengan menggunakan RapidMiner untuk mempermudah dalam menampilkan hasil  prediksi.  Adapun  hasil  dari  evaluasi  perhitungan  algoritma K-Nearest Neighbors masih  cukup  sederhana  dengan k =5  menghasilkan RMSE sebesar 209.362.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Anggraini,  S.,  Akbar,  M.,  Wijaya,  A.,  Syaputra,  H.,  &  Sobri,  M.  (2021). Klasifikasi  Gejala  Penyakit  Coronavirus  Disease  19  (COVID-19) Menggunakan Machine Learning. Journal of Software Engineering Ampera, 2(1), 57-68.
[2] Susilo,  A.  et  al.  (2020)  ‘Coronavir us  Disease  2019:  Tinjauan  Literatur Terkini’,  Jurnal  Penyakit  Dalam  Indonesia,  7(1),  p.  45.  doi: 10.7454/jpdi.v7i1.415.
[3] Arianto,  D.  and  Noviyanti  Pui  (2020)  ‘PREDIKSI  KASUS  COVID -19  DI INDONESIA  MENGGUNAKAN  METODE  BACKPROPAGATION  DAN  FUZZY TSUKAMOTO’. doi: 10.13140/RG.2.2.34286.02885.
[4] Joyosemito,  I.  S.  and  Nasir,  N.  M.  (2021)  ‘Pendekatan  Pemodelan Matematika  Dinamis  Dalam  Analisis  Prediksi  COVID-19  Sebagai  Masukan Kebijakan Pemerintah Indonesia’, p. 16.
[5]  Andri, A.,  Kunang, Y.  N.,  &  Murniati, S. (2015,  July).  Implementasi  Teknik Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Pada Universitas  Bina  Darma  Palembang.  In  Seminar  Nasional  Informatika (SEMNASIF) (Vol. 1, No. 1).
[6]  Mulyati,  S.,  Husein,  S.  M.  and  Ramdhan,  R.  (2020) ‘RANCANG  BANGUN APLIKASI  DATA  MINING  PREDIKSI  KELULUSAN  UJIAN  NASIONAL MENGGUNAKAN  ALGORITMA  (KNN)  K-NEAREST  NEIGHBOR  DENGAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE PADA SMPN 2 PAGEDANGAN’, JIKA (Jurnal Informatika), 4(1), p. 65. doi: 10.31000/jika.v4i1.2288
[7]  Kurniawan,  Y.  I.,  &  Barokah,  T.  I.  (2020).  Klasifikasi  Penentuan Pengajuan  Kartu  Kredit  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor.  Jurnal Ilmiah Matrik, 22(1), 73-82.
[8] Madyaningrum,  N.A.  (2019b)  ‘ANALISA  PREDIKSI  KEKAMBUHAN KANKER PAYUDARA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR’, p. 6.
[9]  Sumarlin,  S.,  &  Anggraini,  D.  (2019).  IMPLEMENTASI  K-NEAREST NEIGHBORD  PADA  RAPIDMINER  UNTUK  PREDIKSI  KELULUSAN MAHASISWA. High  Education  of  Organization  Archive  Quality:  Jurnal Teknologi Informasi , 10 (1), 35-41.