## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3282

## Penerapan Logika Fuzzy Menggunakan Metode Mamdani Pada Prediksi Jumlah Kasus Positif Covid-19
Graha Prakarsa, Vani Maharani Nasution *
Fakultas Teknologi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia, Bandung, Indonesia Email: 1 gprakarsa@gmail.com , 2,* vanimaharaninasution@gmail.com Email Penulis Korespondensi: vanimahaeraninasutio@gmail.com
Abstrak− Pandemi Covid-19 menye babkan banyak rumah sakit di seluruh dunia mengalami kesulitan baik secara manajemen maupun  saran  prasarana  dalam  memberikan  pelayanan  karena  jumlah  pasien  melonjak  dalam  waktu  singkat  sehingga penanganan seperti menyediakan layanan, fasilitas, dan tenaga medis tak dapat diprediksi. Oleh karena itu, diperlukan sebuah aplikasi  yang  dapat  memprediksi  jumlah  kasus  positif  Covid-19  14  hari  ke  kemudian  untuk  membantu  tim  Gugus  Tugas Percepatan  Penanganan  Covid-19  agar  dapat  memberikan  kebijakan  yang  tepat  untuk  penanganan  penyediaan  layanan, fasilitas,  dan  tenaga  medis.  Logika  fuzzy  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  masalah  Covid-19  yang  mengandung ketidakpastian pada saat ini. Penelitian yang dilakukan untuk merancang sistem diperoleh dari pengamatan data-data yang ada, dalam penelitian ini mengunakan metode penelitian deskriptif. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa logika fuzzy metode mamdani pada prediksi jumlah kasus positif covid-19 di Provinsi Jawa Barat mempunyai tingkat error sebesar 50,16%. Aplikasi logika fuzzy pada prediksi jumlah kasus positif covid-19 menggunakan model logika fuzzy metode mamdani pada prediksi jumlah kasus positif covid-19 di Provinsi Jawa Barat dengan tingkat error sebesar 50,16%..
Kata Kunci: Prediksi; Covid-19; Jawa Barat; Fuzzy; Mamdani
Abstract− The  Covid-19 pandemic has  caused  many  hospitals  around  the  world  to  experience difficulties both  in  terms  of management  and  infrastructure  advice  in  providing  services  because  the  number  of  patients  soared  in  a  short  time  so  that treatments such as providing services, facilities, and medical personnel were unpredictable. Therefore, we need an application that can predict the number of positive Covid-19 cases 14 days later to help the Covid-19 Handling Acceleration Task Force team in order to provide the right policies for handling the provision of services, facilities, and medical personnel. Fuzzy logic that  can  be used to  analyze  Covid-19 problems that  contain uncertainty  at  this time. The  research  conducted to design  the system was obtained from the observation of existing data, in this study using descriptive research methods. The results of this study conclude that the fuzzy logic of the Mamdani method in predicting the number of positive cases of COVID-19 in West Java Province has an error rate of 50.16%. The application of fuzzy logic in predicting the number of positive cases of covid- 19 uses the fuzzy logic model of the mamdani method to predict the number of positive cases of covid-19 in West Java Province with an error rate of 50.16%.
Keywords : Prediction; Covid-19; West Java; Fuzzy; Mamdani

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi,  kemampuan  pemecahan  masalah  teknologi  juga  semakin meningkat,  termasuk  pengembangan  aplikasi  yang  dapat  memprediksi  kejadian.  Contoh  aplikasi  yang  dapat memprediksi sesuatu kejadian adalah aplikasi yang menggunakan logika fuzzy. Logika fuzzy adalah logika yang dapat digunakan untuk menganalisis masalah yang mengandung unsur ketidakpastian, salah satunya adalah proses prediksi [1]. Logika fuzzy adalah ilmu yang mempelajari ketidakpastian. Logika fuzzy dianggap dapat memetakan suatu  masukan  ke  suatu  keluaran  tanpa  mengabaikan  faktor-faktor  yang  ada.  Logika  fuzzy  dianggap  sangat fleksibel dan mentolerir data yang ada [2].
Metode Mamdani merupakan salah satu metode yang terdapat dalam logika fuzzy. Ada beberapa penelitian sebelumnya yang menggunakan logika fuzzy dengan metode Mamdani untuk memprediksi sesuatu, di antaranya penelitian  yang  dilakukan  [3]  dalam  memprediksi  hasil  produksi  gula  pasir,  menghasilkan  tingkat  keakuratan mencapai 85,9%. Penelitian Nurhayati & Immanudin (2019) mempunyai hasil tingkat keakuratan 81,1% dalam memprediksi  pengadaan  peralatan  rumah  tangga  rumah  sakit  dengan  logika  fuzzy  metode  mamdani.  Adapun penelitian [4] memprediksi jumlah produksi karet menggunakan logika fuzzy metode mamdani, mempunyai hasil tingkat keakuratan 87,82706% dan tingkat error mencapai 12,17294%. Pramana [5] melakukan penelitian prediksi jumlah kasus demam berdarah di Kabupaten Malang menggunakan logika fuzzy metode mamdani dengan hasil tingkat  error  untuk  kecamatan  di  dataran  rendah  sebesar  6%,  dataran  sedang  sebesar  12%,  dan  dataran  tinggi sebesar  14%.  Terdapat  juga  penelitian  yang  membandingkan  logika  fuzzy  metode  tsukamoto,  sugeno,  dan mamdani dalam memprediksi jumlah pendaftar mahasiswa baru Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung yang dilakukan [6] dengan kesimpulan metode mamdani mempunyai tingkat error yang lebih kecil sebesar 19,76% dibandingkan dengan metode tsukamoto sebesar 39,93% dan sugeno sebesar 86,41%. Berdasarkan penelitian-penelitian yang disebutkan, dapat disimpulkan metode mamdani memiliki tingkat error  yang  kecil  karena  mendekati  0%  dan  tingkat  keakuratan  besar  karena  mendekati  100%  pada  kasus memprediksi. Metode mamdani juga mempunyai tingkat error yang terendah dibandingkan metode tsukamoto dan sugeno pada memprediksi.
Pandemi  penyakit  coronavirus  tahun  2019  (Covid19)  adalah  masalah  yang  sedang  berlangsung  di  200 negara di seluruh dunia. Covid19 diidentifikasi sebagai penyebab berjangkitnya penyakit pernapasan menular di

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3282
Wuhan, Republik Rakyat Tiongkok. Pada 31 Maret 2020, ada 719.758 kasus yang dikonfirmasi di seluruh dunia. Jumlah  kematian  terkait  Covid-19  juga  telah  mencapai  33.673  orang  di  seluruh  dunia.  Indonesia  telah mengkonfirmasi  1.528  kasus  Covid-19  dan  136  kematian  terkait  penyakit  tersebut  [7].  Pandemi  Covid-19 membuat banyak rumah sakit di seluruh dunia baik dalam infrastruktur manajemen maupun konsultasi mengalami penurunan  dalam  memberikan  pelayanan  karena  jumlah  pasien  yang  melonjak  hanya  dalam  waktu  singkat (Kompas.com,  2020).  Dari  kasus  pertama  hingga  sekarang,  jumlah  pasien  yang  terinfeksi  virus  corona  terus mengalami  peningkatan. Pada Senin, 9 Maret 2020, Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat mengakui  minimnya fasilitas  perawatan  Covid19  di  52  Rumah  Sakit  Umum  Daerah  (RSUD)  Provinsi  Jawa  Barat  untuk  memantau secara ketat jumlah pasien positif Covid-19 sehingga jumlahnya pengobatan seperti pemberian layanan, fasilitas dan staf medis tidak dapat diprediksi. Oleh karena itu, diperlukan sebuah aplikasi yang dapat memprediksi jumlah kasus positif Covid19 14 hari kemudian untuk membantu Gugus Tugas Percepatan Penanganan Covid19 Provinsi Jawa  Barat  menghasilkan  kebijakan  yang  tepat  untuk  mengelola  pasokan,  pelayanan  kesehatan,  fasilitas  dan persiapan jumlah tenaga kesehatan.
Menurut  [8]  terdapat  4  (empat)  sebutan  orang  terkait  Covid-19  untuk  membantu  pemerintah  dan  pihak kesehatan  menganalisis  para  pasiennya,  yaitu  Orang  Dalam  Pengawasan  (ODP),  Pasien  Dalam  Pengawasan (PDP),  Orang  Tanpa  Gejala  (OTG),  dan  positif  Covid-19.  Orang  yang  dikategorikan  ODP,  PDP,  dan  OTG mempunyai  peluang  menjadi  positif  Covid-19  dikarenakan  3  kategori  tersebut  mempunyai  ciri-ciri orang  yang tertular coronavirus. Oleh karena itu pemerintah menyarankan untuk ODP, PDP, dan OTG melakukan karantina mandiri  selama  14  hari.  Indikator  yang  mengakibatkan  terjadinya  kenaikan  pasien  positif  Covid-19  adalah peningkatan  ODP,  PDP,  dan  positif  Covid-19.  Indikator  tersebut  dapat  dibagai  menjadi  tiga  kelompok  yaitu rendah,  sedang,  dan  tinggi  (mediaindonesia,  2020).  Tiga  kelompok  tersebut  dapat  menjadikan  himpunan  pada variabel peningkatan ODP hari ini, PDP hari ini, kasus positif hari ini, dan kasus positif 14 hari kemudian untuk kebutuhan  logika  fuzzy.  Argumentasi  tersebut  diperkuat  dengan  adanya  penelitian  yang  dilakukan  di  Negara Mexico meneliti kenaikan Covid-19 menggunakan kombinasi dari fractal dimension dan logika fuzzy membagi himpunan pada variabel  kenaikan kasus positif Covid-19 di  dunia menjadi  tidak kelompok yaitu low (rendah), medium (sedang), dan high (tinggi) [9].
Hal tersebut di atas yang melatarbelakangi peneliti untuk melakukan penelitian dalam memprediksi jumlah pasien  yang  terkonfirmasi  Covid-19  dengan  tujuan  untuk  mempermudah  pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat khususnya  Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan  Covid-19  di  Provinsi  Jawa  Barat  dalam  memprediksi  jumlah kasus  positif  Covid-19  14  hari  kemudian,  sehingga  pihak  bersangkutan  dapat  memprediksi  penanganan  seperti menyediakan layanan, fasilitas, dan tenaga medis yang efektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  adalah  sekumpulan  peraturan,  kegiatan,  dan  prosedur  yang  digunakan  untuk  melakukan penelitian. Jadi metodologi penelitian berisi langkah-langkah yang digunakan dalam penelitian ini agar terstruktur dengan  baik.  Sistematika  ini  proses  penelitian  dapat  dipahami  dan  diikuti  oleh  pihak  lain.  Penelitian  yang dilakukan untuk merancang sistem diperoleh dari pengamatan data-data yang ada. Dalam penelitian ini, penulis melakukan  penelitian  berdasarkan  skema  penelitian.  Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  mencapai tujuan dari penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3282
Tahap  identifikasi  masalah  bertujuan  untuk  mengetahui  permasalahan  yang  sedang  dialami  dalam penelitian dan sudah dijelaskan pada BAB I. Pada tahap ini dijabarkan masalah apa yang diangkat untuk dijadikan penelitian. Masalah yang diangkat nantinya akan dikaji dan didapatkan informasi yang berkaitan dengan masalah tersebut.
Tahap ini, penulis melakukan studi literatur untuk mencari referensi mengenai permasalahan yang ada dan mendukung penelitian yang dilakukan. Dengan mencari beberapa bahan baik dari buku-buku, jurnal-jurnal ilmiah, dan hasil-hasil penelitian terkait penerapan logika fuzzy menggunakan metode Mamdani.
Tahap  pengumpulan  data  merupakan  kegiatan  penulis  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan  untuk pengembangan aplikasi. Teknik pengumpulan data yang dilakukan penulis adalah observasi pada website pikobar. Tujuan  dari  observasi  ini  adalah  untuk  mendapatkan  data  yang  digunakan  untuk  pengembangan  aplikasi,  yaitu berupa data jumlah ODP, jumlah PDP, dan jumlah positif Covid-19.
Tahap  analisis  dan  perancangan  merupakan  awal  mula  kegiatan  pengimplementasian  metode pengembangan  sistem  yaitu  Rapid  Application  Development  (RAD)  pada  penelitian  ini.berawal  dari  kegiatan merencanakan  kebutuhan  meliputi  perencanaan  dan  analisa  sistem.  Pada  tahap  ini  penulis  menganalisis  segala kebutuhan yang telah dikumpulkan sebelumnya untuk memahami sifat program yang akan dibangun. Kemudian penulis mendefinisikan kebutuhan aplikasi  yang akan dibangun berupa karakteristik pengguna, kebutuhan data, dan  kebutuhan  fungsional  dan  non-fungsional.  Setelah  kebutuhan  sistem  yang  sudah  didefinisikan,  penulis membuat model logika fuzzy metode mamdani pada prediksi peningkatan jumlah kasus positif Covid-19 14 hari kemudian dengan variabel-variabel yang dibutuhkan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Variabel dan Himpunan Fuzzy Variabel Himpunan Variabel Input Peningkatan ODP Rendah, Sedang, dan Tinggi Peningkatan PDP Rendah, Sedang, dan Tinggi Peningkatan Positif Covid-19 Rendah, Sedang, dan Tinggi Variabel Output Peningkatan Positif Covid-19 14 Hari Kemudian Rendah, Sedang, dan Tinggi
Model  logika  fuzzy  yang  dibuat  kemudian  diterapkan  pada  aplikasi  yang  dibangun  pada  penelitian  ini. Arsitektur  perancangan  yang  digunakan  untuk  merancang  aplikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Object Oriented Analysis and Design (OOAD), maka penulis menggunakan Unified Modelling Language (UML) untuk membuat model objek desain perangkat lunak. Adapun diagram UML yang akan dibuat yaitu diagram use case,  diagram  kelas,  diagram  sequence,  dan  diagram  state.  Penulis  hanya  membuat  empat  diagram  tersebut dikarenakan empat diagram tersebut merupakan diagram utama yang cukup digunakan untuk aplikasi yang tidak terlalu besar. Pada tahap ini juga penulis membuat prototype berupa mockup aplikasi yang akan dibangun.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  merupakan  bagian  penting  dari  tahap  pembangunan  aplikasi.  Analisis  adalah  tahap  mendefinisikan penyelesaian  masalah  dan  kebutuhan  aplikasi.  Berdasarkan  permasalahan  yang  sudah  dipaparkan  di  BAB  1, dibutuhkan aplikasi  untuk memprediksi jumlah kasus positif Covid-19 14 hari kemudian. Logika fuzzy metode mamdani  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  kasus  positif  Covid-19  14  hari  kemudian.  Model  logika  fuzzy metode mamdani tersebut di terapkan pada aplikasi yang akan dibangun pada penelitian ini.
Agar aplikasi yang dibangun sesuai dengan tujuan dari penelitian ini, maka pada tahap analisis ini penulis mengidentifikasi kebutuhan aplikasi. Adapun tahapan analisis yang diperlukan untuk mengidentifikasi kebutuhan aplikasi  yaitu  meliputi  analisis  karakteristik  pengguna  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  pengguna  aplikasi, analisis kebutuhan data untuk  mengidentifikasi  data masukan dan data keluaran yang nantinya dijadikan acuan untuk mendapatkan fungsi-fungsi yang relevan dan akurat, analisis fungsionalitas berisi kebutuhan yang terkait dengan fungsi yang harus dipenuhi perangkat lunak, dan analisis non-fungsional untuk menggambarkan kebutuhan luar sistem yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi yang dibangun.
Penelitian ini menggunakan model logika fuzzy dengan metode mamdani untuk proses perhitungan prediksi jumlah kasus positif Covid-19. Model logika fuzzy metode mamdani yang suda dibuat, nantinya akan diterapkan ke dalam aplikasi. Metode mamdani  terdiri dari  4 tahapan yaitu pembentukan himpunan fuzzy, aplikasi  fungsi implikasi, komposisi aturan, dan penegasan (defuzzifikasi). Pada bab ini penulis menggunakan satu data sebagai contoh untuk perhitungan logika fuzzy metode mamdani, yaitu data peningkatan ODP, PDP, dan Positif Covid-19 pada  tanggal  15  Maret  2020  dengan  peningkatan  ODP  sebesar  10%,  peningkatan  PDP  sebesar  3,45%,  dan peningkatan positif Covid-19 50%. Contoh data tersebut diambil karena nilai prediksi mendekati dengan angka positif Covid-19 14 hari kemudian pada kenyataannya. Adapun pemaparan dari tiap tahap metode mamdani pada prediksi jumlah kasus positif Covid-19 14 hari kemudian adalah sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3282

## 1. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Tahapan pembentukan himpunan fuzzy diawali dengan penentuan data semesta pembicaraan sebagai acuan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Penelitian ini menggunakan tiga variabel input dan satu variabel output. Variabel-variabel tersebut dapat dilihat pada Tabel 1. Semesta pembicaraan dari setiap variabel dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 1. Semesta Pembicara Variabel Semesta Pembicaraan Variabel Input Peningkatan ODP [1%; ∞%] Peningkatan PDP [1%; ∞%] Peningkatan Positif Covid-19 [1%; ∞%] Variabel Output
Peningkatan Positif Covid-19 14 Hari Kemudian
[1%; ∞%]
Setelah semesta pembicaraan terdefinisikan, selanjutnya penulis menentukan himpunan beserta domainnya pada setiap variabel. Seperti yang sudah dipaparkan di bab 1, bahwa himpunan pada tiap variabel dibagi menjadi tiga,  yaitu rendah  sedang,  dan  tinggi.  Domain  setiap  himpunan  didapat  dari  hasil  analisis  data  dengan  mencari persentase peningkatan per harinya, persentase peningkatan tertinggi, persentase peningkatan terendah, dan rata- rata persentase peningkatan. Adapun domain dari tiap himpunan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 2. Domain Himpunan tiap Variabel Fuzzy Variabel Himpunan Domain (%) Peningkatan ODP Rendah [1,60; 18,29] Sedang [1,60; 18,29; 50,91; 67,60] Tinggi [50,91; 67,60; ∞] Peningkatan PDP Rendah [1,26; 13,27] Sedang [1,26; 13,27; 50,84; 62,89] Tinggi [50,84; 62,86; ∞] Peningkatan Positif Covid-19 Rendah [1,29; 10,50] Sedang [1,29; 10,50; 45,05; 55,56] Tinggi [45,05; 55,56; ∞] Peningkatan Positif Covid-19 14 Hari Kemudian Rendah [1,20; 8,26] Sedang [1,20; 8,26; 41,71; 48,77] Tinggi [41,71; 48,77; ∞]
Berdasarkan tabel 3, maka dibuat representasi kurva dari masing-masing variabel untuk mengetahui fungsi keanggotaan dari tiap himpunan. Adapun representasi kurva dari tiap variabel adalah sebagai berikut:
a. Kurva Variabel Peningkatan ODP
Gambar 2. Kurva Variabel Peningkatan ODP
Fungsi keanggotaan himpunan Rendah adalah sebagai berikut:
𝜇 𝑂𝐷𝑃𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [𝑥] = { 1; 𝑥 ≤ 1,60
18,29 − 𝑥 18,29 − 1,60 ; 1,60 < 𝑥 < 18,29 0; 𝑥 ≥ 18,29
Fungsi keanggotaan himpunan Sedang adalah sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3282
𝜇 𝑂𝐷𝑃𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [𝑥] = {
0; 𝑥 < 1,60
𝑥 − 1,60 18,29 − 1,60 ; 1 < 𝑥 < 18,29 1 18,29 ≤ 𝑥 ≤ 50,91 67,60 − 𝑥 67,60 − 50,91 ; 50,91 < 𝑥 < 67,60 0; 𝑥 ≥ 67,60
Fungsi keanggotaan himpunan Tinggi adalah sebagai berikut:
𝜇 𝑂𝐷𝑃𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [𝑥] =
{
0; 𝑥 ≤ 50,91
𝑥 − 50,91 67,60 − 50,91 ; 50,91 < 𝑥 < 67,60
1;
𝑥 ≥ 67,60
b. Kurva Variabel Peningkatan PDP
Gambar 3. Kurva Variabel Peningkatan PDP
Fungsi  keanggotaan  himpunan Rendah didapat  menggunakan  rumus  2.2  di  bab  2,  adapun  fungsi keanggotaan himpunan Rendah adalah sebagai berikut:
𝜇 𝑃𝐷𝑃𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [𝑥] =
{
1; 𝑥 ≤ 1,26
13,27 − 𝑥 13,27 − 1,26 ; 1,26 < 𝑥 < 13,27 0; 𝑥 ≥ 13,27
Fungsi  keanggotaan  himpunan Sedang didapat  menggunakan  rumus  2.4  di  bab  2,  adapun  fungsi keanggotaan himpunan Sedang adalah sebagai berikut:
𝜇 𝑃𝐷𝑃𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [𝑥] = { 0; 𝑥 < 1,26
𝑥 − 1,26 13,27 − 1,26 ; 1 < 𝑥 < 13,27 1 13,27 ≤ 𝑥 ≤ 50,84 50,84 − 𝑥 62,89 − 50,84 ; 50,84 < 𝑥 < 62,89 0; 𝑥 ≥ 62,89
Fungsi  keanggotaan  himpunan Tinggi didapat  menggunakan  rumus  2.1  ,  adapun  fungsi  keanggotaan himpunan Tinggi adalah sebagai berikut:
𝜇 𝑃𝐷𝑃𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [𝑥] =
{
0; 𝑥 ≤ 50,84
𝑥 − 50,84 62,89 − 50,84 ; 50,84 < 𝑥 < 62,89 1; 𝑥 ≥ 62,89
c. Kurva Variabel Peningkatan Positif Covid-19

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3282
Gambar 4. Kurva Variabel Peningkatan Positif Covid-19 14 Hari Kemudian
Fungsi  keanggotaan  himpunan Rendah didapat  menggunakan  rumus  2.2  di  bab  2,  adapun  fungsi keanggotaan himpunan Rendah adalah sebagai berikut:
𝜇 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [𝑥] = {
1; 𝑥 ≤ 1,20 8,26 − 𝑥 8,26 − 1,20 ; 1,20 < 𝑥 < 8,26 0; 𝑥 ≥ 8,26
Fungsi  keanggotaan  himpunan Sedang didapat  menggunakan  rumus  2.4  di  bab  2,  adapun  fungsi keanggotaan himpunan Sedang adalah sebagai berikut:
𝜇 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [𝑥] = { 0; 𝑥 < 1,20
𝑥 − 1,20 8,26 − 1,20 ; 1 < 𝑥 < 8,26 1 8,26 ≤ 𝑥 ≤ 41,71 48,77 − 𝑥 48,77 − 41,71 ; 41,71 < 𝑥 < 48,77 0; 𝑥 ≥ 48,77
Fungsi  keanggotaan  himpunan Tinggi didapat  menggunakan  rumus  2.1  di  bab  2,  adapun  fungsi keanggotaan himpunan Tinggi adalah sebagai berikut:
𝜇 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [𝑥] = { 0; 𝑥 ≤ 41,71
𝑥 − 41,71 48,77 − 41,71 ; 41,71 < 𝑥 < 48,77 1; 𝑥 ≥ 48,77
Fungsi keanggotaan berguna untuk mencari derajat keanggotaan dari suatu himpunan berdasarkan nilai input . Proses pencarian derajat keanggotaan tersebut disebut dengan fuzzifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan merupakan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan menyimpulkan model logika Fuzzy metode mamdani  pada prediksi  jumlah kasus positif covid-19 di  Provinsi  Jawa Barat  mempunyai  tingkat  error sebesar 50,16%.  Aplikasi  logika  fuzzy  pada  prediksi  jumlah  kasus  positif  covid-19  menggunakan  model  logika  fuzzy metode mamdani pada prediksi jumlah kasus positif covid-19 di Provinsi Jawa Barat dengan tingkat error sebesar 50,16% dianggap cukup akurat untuk memprediksi jumlah pasien yang positif covid-19.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih kepada yang terhormat Graha Prakarsa S.T., M.T., selaku rekan peneliti yang sudah bekerja sama selama proses penelitian berlansung dan selalu memberikan masukan dalam proses pengolahan data.

## REFERENCES
[1] S. Nurhayati dan I. Immanudin, “Penerapan Logika Fuzzy Mamdani Untuk Prediksi Pengadaan Peralatan Rumah Tangga Rumah Sakit,” Komputika  J. Sist. Komput., vol. 8, no. 2, hal. 81–87, 2019, doi: 10.34010/komputika.v8i2.2254.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3282
[2] V. M. Nasution dan G. Prakarsa, “Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 1, hal. 129, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1719.
[3]H. Rahmawati, “Penerapan Fuzzy Inference System,” Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, 2017.
[4] D. L. Rahakbauw, F. J. Rianekuay, dan Y. A. Lesnussa, “Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Karet (Studi Kasus: Data Persediaan Dan Permintaan Produksi Karet Pada Ptp Nusantara Xiv (Persero) Kebun Awaya,  Teluk  Elpaputih,  Maluku-Indonesia),”  J.  Ilm.  Mat.  Dan  Terap.,  vol.  16,  no.  1,  hal.  51–59,  2019,  doi: 10.22487/2540766x.2019.v16.i1.12764.
[5] I. P. A. A. Pramana, “Peramalan Jumlah Kasus Demam Berdarah Di Kabupaten Malang Menggunakan Metode Fuzzy Inference System,” J. Tek. ITS, vol. 5, no. 1, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.14114.
[6] M.  Irfan,  L.  P.  Ayuningtias,  dan  J.  Jumadi,  “Analisa  Perbandingan  Logic  Fuzzy  Metode  Tsukamoto,  Sugeno,  Dan Mamdani ( Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains Dan Teknologi Uin Sunan Gunung Djati Bandung),” J. Tek. Inform., vol. 10, no. 1, hal. 9–16, 2018, doi: 10.15408/jti.v10i1.6810.
[7] S. Setiati dan M. K. Azwar, “COVID-19 and Indonesia,” Acta Med. Indones., vol. 52, no. 1, hal. 84–89, 2020.
[8] Kompas.com, “Mengapa Rumah Sakit Kewalahan Hadapi Corona dan Apa Dampaknya? Halaman all - Kompas.com,” kompas.com, 2020. https://www.kompas.com/sains/read/2020/05/08/130400523/mengapa-rumah-sakit-kewalahan- hadapi-corona-dan-apa-dampaknya-?page=all#page1 (diakses Jun 26, 2020).
[9] Liputan6.com,  “Dinkes  Jabar  Akui  Fasilitas  untuk  Penanganan  COVID-19  Masih  Kurang  -  Health  Liputan6.com,” liputan6.com, 2020. https://www.liputan6.com/health/read/4198171/dinkes-jabar-akui-fasilitas-untuk-penanganan- covid-19-masih-kurang (diakses Jun 26, 2020).
[10]  R. Abudi, Y. Mokodompis, dan A. N. Magulili, “Stigma Terhadap Orang Positif Covid-19,” Jambura J. Heal. Sci. Res., vol. 2, no. 2, hal. 77–84, 2020, doi: 10.35971/jjhsr.v2i2.6012.
[11]  mediaindonesia, “Ini  Tiga  Indikator  Agar  Aktivitas  Ekonomi  dan  Sosial  Bisa  Dimulai,”  2020. https://mediaindonesia.com/read/detail/315906-ini-tiga-indikator-agar-aktivitas-ekonomi-dan-sosial-bisa-dimulai (diakses Sep 27, 2020).
[12]  O. Castillo dan P. Melin, “Forecasting of COVID-19 Time Series for Countries in the World Based on a Hybrid Approach Combining the Fractal Dimension and Fuzzy Logic,” no. January, 2020.
[13]  N. Syafitri N, “Simulasi Sistem Untuk Pengontrolan Lampu Dan Air Conditioner Dengan Menggunakan Logika Fuzzy,” J. Inform., vol. 10, no. 1, hal. 1164–1172, 2016, doi: 10.26555/jifo.v10i1.a3348.
[14]  H. P. Sri Kusumadewi, Aplikasi Logika Fuzzy Pendukung Keputusan, 2 ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[15]   Putra D. J. 2019. Aplikasi Monitoring Permintaan Dan Persediaan Barang Pada Politeknik Negeri Sriwijaya Berbasis Web. Other Thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.
[16]  Minarni, & Aldyanto, F. (2016). Prediksi Jumlah Produksi Roti Menggunakan Metode Logika Fuzzy (Studi Kasus : Roti Malabar Bakery). Jurnal TEKNOIF, 4(2), 59–65.
[17]  Tahyudin, I., & Kurniawan, A. A. (2013). Aplikasi Fuzzy Servqual untuk Identifikasi Preferensi Keputusan Nasabah Bank X. Sustainable Competitive Advantage, 3-4