## 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.v6i3.4356

## Analisa Efektifitas Kebijakan PPKM terhadap Pertumbuhan Kasus COVID-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Regiolina Hayami * , Yulia Fatma, Okta Tri Antoni, Harun Mukhtar
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* regiolinahayami@umri.ac.id, 2 yuliafatma@umri.ac.id, 3 oktatriantoni@gmail.com, 4 harunmukhtar@umri.ac.id Email Penulis Korespondensi: 1 regiolinahayami@umri.ac.id
Abstrak− Pandemi yang sedang dialami oleh Indonesia, yakni merebaknya virus COVID-19, menyebabkan diberlakukannya pembatasan social berskala besar dalam rangka percepatan penanganan penyebaran virus. Akibat dari meningkatnya jumlah kasus  covid-19  di  Indonesia,  termasuk  di  Propinsi  Riau,  dimana  disetiap  Kota  dan  Kabupatennya  mengalami  peningkatan terutama Pekanbaru maka dilaksanakannya Pemberlakuan Pembatasan Kegiataan Masyarakat (PPKM). Penelitian ini mencoba menjawab hal tersebut dengan  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Naïve  Bayes  Classifier  merupakan salah  satu teknik klasifikasi  metode  probabilistik  dan  statistik  yang  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya. Penggunaan algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi pertumbuhan kasus Covid-19 di Pekanbaru memperoleh nilai perfoma yang baik dangan akurasi 90.00%, presisi 90.24% dan Recall 91.90%. Berdasarkan hasil klasifikasi terhadap dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  kebijakan  Pemberlakuan  Pembatasan Kegiatan Masyarakat(PPKM) di kota Pekanbaru terbukti efektif dimana terjadi penurunan kategori pertumbuhan kasus Covid- 19 dengan kategori tinggi dari 70% menjadi 25%. Begitu juga sebaliknya, pertumbuhan kasus Covid-19 dengan kategori rendah mengalami peningkatan dari semula 30% menjadi 65%.
Kata  Kunci: Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiataan  Masyarakat  (PPKM);  Prediksi;  Machine  Learning;  Naïve  Bayes; Rapidminer
Abstract− The pandemic that is being experienced by Indonesia, namely the outbreak of the  COVID-19 virus, has led to the implementation of large-scale social restrictions in order to accelerate the handling of the spread of the virus. As a result of the increasing number of COVID-19 cases in Indonesia, including in Riau Province, where every City and Regency has increased, especially Pekanbaru, the implementation of Community Activity Restrictions (PPKM). This study tries to answer this question by using the Naïve Bayes Algorithm. Naïve Bayes Classifier is a probabilistic and statistical method of classification technique that predicts future opportunities based on previous experience. The use of the Naïve Bayes algorithm to predict the growth of Covid-19 cases in Pekanbaru obtained a good performance score with 90.00% accuracy, 90.24% precision and 91.90% recall. Based on the results of the classification of the datasets used in this study, it can be concluded that the implementation of  the Policy for Enforcement of Community Activity Restrictions (PPKM) in the city of Pekanbaru has proven to be effective where there has been a decline in the category of growth of Covid-19 cases with a high category from 70% to 25%. Vice versa, the growth of Covid-19 cases in the low category has increased from 30% to 65%.
Keywords : Implementation of the Policy for Enforcement of Community Activity Restrictions (PPKM); Machine Learning; Naïve Bayes; Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Berbagai negara termasuk Indonesia hingga saat ini masih berada dalam masa pandemi  akibat penyebaran wabah virus Covid-19 yang membuat pergerakan dan kegiatan manusia menjadi lebih terbatas[1]. Di Indonesia sendiri khususnya kota Pekanbaru, berbagai langkah kebijakan telah dilakukan pemerintah daerah mulai dari himbauan pembatasan jarak pisik ( physical distansing ), melakukan karantina terhadap orang atau kelompok tertentu sesuai dengan  protokol  kesehatan,  sampai  pada  disusunnya  kebijakan  pembatasan  kegiatan  masyarakat[2].  Langkah tersebut dilakukan pemerintah dikarenakan bahaya  yang  ditimbulkan oleh  wabah virus Covid-19 tidak hanya mempengaruhi kesehatan orang yang sedang terjangkit saja, namun dengan mudah menular kepada orang-orang yang berinteraksi dengannya, sehingga perlu adanya upaya untuk memutus rantai penyebaran tersebut ditengah- tengah masyarakat.
Peningkatan  kasus  Covid-19  menjadikan  kota  Pekanbaru  berada  di  posisi  5  besar  dengan  jumlah  kasus terbanyak  se-Riau.  Hal  tersebut  menyebabkan  pemerintah  daerah  kota  Pekanbaru  mengambil  kebijakan mengajukan  permohonan  untuk  melakukan  pembatasan  kegiatan  masyarakat  pada  tahun  tersebut.  Sehubungan dengan belum adanya perubahan  yang  signifikan terhadap  perkembangan kasus COVID-19 di Pekanbaru, maka PSBB dilanjutkan ke Tahap II yang diberlakukan mulai tanggal 1 Mei sampai dengan 14 Mei 2020 dan dilanjutkan dengan  PSBB  Tahap  III  hingga  28  Mei  2020.  Jumlah  kasus  positif  virus  Covid-19  di  kota  Pekanbaru  terus mengalami  peningkatan  meskipun  pemerintah  telah  mencoba  melaksanakan  kebijakan  terkait  pembatasan kegiatan masyarakat tersebut [2], [3].
Realita  ini  yang  mendasari  kebijakan  pemerintah  kota  terkait  pembatasan  kegiatan  masyarakat  sebagai upaya  untuk  mengendalikan  pertumbuhan  kasus  Covid-19[4].  Pada  tahun  2021  pemerintah  kota  Pekanbaru menerapkan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan  Masyarakat(PPKM) sebagai  kelanjutan pelaksanaan PSBB di tingkat kotamadya.  PPKM di kota Pekanbaru dilaksanakan dalam beberapa tahap, yaitu tanggal 31 Mei s.d  13 Juni 2021 dan diperpajang pada tanggal 15 Juni s.d 28 Juni 2021.
Melihat  dari  statistik  pertumbuhan  Covid-19  di  tahun  sebelumnya  saat  menerapkan  PSBB,  serta  dalam upaya  menekan  pertumbuhan  kasus  Covid-19  dan  mendukung  realisasi  kebijakan  pemerintah  daerah  kota

## 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.v6i3.4356
Submitted: 23/06/2022 ; Accepted: 13/07/2022 ; Published: 25/07/2022
Pekanbaru, kebijakan PPKM ini menjadi  hal  penting  dan dibutuhkan studi ilmiah untuk  mengetahui efektifitas dari kebijakan tersebut. Penyajian model pengukuran efektifitas dari kebijakan pembatasan kegiatan masyarakat ini  diharapkan  dapat  membuka  jalan  bagi  pemerintah  untuk  mengambil  tindakan  tegas  selama  masa  pandemi Covid-19 yang belum teridentifikasi kapan akan berakhir.
Analisa machine  learning dapat  menjadi  sangat  berguna  dan  memberikan  hasil  yang  baik  untuk menjelaskan kemungkinan korelasi antar variabel yang diteliti melalui prediksi atau peramalan. Algoritma Naïve Bayes merupakan  salahsatu  algoritma machine  learning yang  menggunakan  perhitungan  statistik  untuk mendapatkan  probabilitas  anggota  pada  suatu  kelas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari dataset  yang  diberikan.  Algoritma  ini  didasarkan pada  teorema  Bayes,  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan klasifikasi  yang  mirip  dengan decision  tree dan neural  network dalam  memahami  peristiwa  yang  terjadi sebelumnya untuk memprediksi peristiwa/ kejadian di masa yang akan datang [5], [6].
Studi  mengenai  analisa machine  learning terkait  skrining  Covid-19  diberbagai  wilayah  menunjukkan peningkatan dari segi akurasi prediksi yang dihasilkan[7]. Penelitian lain menggunakan 6(enam) model Machine Learning dalam memprediksi jumlah total kasus Covid-19 pada 1,3, dan 6 hari ke depan di 10(sepuluh) negara bagian  Brazil  dan  memperoleh  error  range  0,87%  –3,51%,  1,02%  –5,63%,  dan  0,95%  –6,90%[8].  Algoritma machine learning seperti Naïve Bayes, Random Forest, XGBoost juga terbukti dalam untuk menangkap korelasi antara cuaca, penggunaan masker, penutup wajah(face covering) terhadap tingkat kematian dan/ penularan Covid- 19 diberbagai negara [9]–[12].
Berdasarkan studi yang telah dikemukakan sebelumnya terkait penggunakan algoritma machine learning dalam menganalisa data kasus Covid-19, maka dilakukan prediksi pertumbuhan kasus Covid-19 di Kota Pekanbaru selama  penerapan  kebijakan  pembatasan  kegiatan  masyarakat  berskala  mikro  diberlakukan.  Selanjutnya,  akan dilakukan analisa berdasarkan data statistik dan peramalan untuk memperkirakan efektifitas kebijakan pembatasan kegiatan masyarakat  selama masa pandemi. Tujuan yang ingin dicapai  adalah dikembangkannya sebuah model prediksi  terkait  pertumbuhan  kasus  Covid-19  di  kota  Pekanbaru  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  sebagai salahsatu  algoritma machine  learning yang  dapat  diukur  tingkat  akurasi  hasil  prediksinya.  Selain  itu,  melalui penelitian  ini  dilakukan  analisa  hasil  peramalan  terhadap  data  statistik  terkait  variabel  kebijakan  pembatasan kegiatan masyarakat dan variabel pertumbuhan kasus Covid-19 untuk menjelaskan korelasi kedua variabel tersebut pada pertumbuhan kasus di kota Pekanbaru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian merupakan penggambaran tahapan-tahapan yang dilaksanakan salam menyelesaikan suatu penelitian agar dapat dikerjakan secara sistematis. Pada penelitian ini, tahapan proses penelitian disusun melalui gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Tahapan Proses Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Populasi dalam penelitian ini berupa data pertumbuhan kasus Covid-19 di kota Pekanbaru yang terdiri atas data kasus terkonfirmasi, jumlah kematian, dan kasus sembuh. Adapun tahapan yang dilakukan dalam pengumpulan data pada penelitian ini adalah:
a. Penentuan periode pengambilan data sebelum dan saat pelaksanaan PPKM berskala mikro.
b. Pencarian akun sosial media resmi dari Dinas Kesehatan Provinsi Riau berupa akun instagram dengan alamat web https://www.instagram.com/dinkespemprovriau/ .
c. Pengumpulan/crawling  data  pertumbuhan  kasus  Covid-19  harian  di  kota  Pekanbaru  melalui  pengecekkan secara manual terhadap postingan akun instagram Dinas Kesehatan Provinsi Riau dalam bentuk gambar selama periode 1 Mei s.d 10 Juli 2021.
d. Pengelompokan  data  dan  validasi  ulang  atas  jumlah  data  kasus  harian  baik  akumulasi  kasus  baru,  kasus sembuh, dan kasus meninggal untuk memastikan ketepatan data yang dikumpulkan.

## 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.v6i3.4356
e. Penyimpanan data dalam format CSV untuk selanjutnya digunakan sebagai dataset dalam penelitian. Tabel 1 berikut merupakan contoh data penelitian yang telah dikumpulkan terkait akumulasi pertumbuhan kasus Covid-19 kota Pekanbaru:
Tabel 1. Sampel Data Pertumbuhan Kasus Covid-19 Kota Pekanbaru Tahun 2021
Data Kasus Konfirmasi Covid-19 Di Pekanbaru Dari 1 Mei – 1 Juli 2021 N o Tanggal Jumlah Kasus Jumlah Sembuh Jumlah Meninggal Sebel um Terb aru Kumul atif Sebel um Terb aru Kumul atif Sebel um Terb aru Kumul atif 1 Saturday, May 1, 2021 20845 116 20961 18499 155 18654 437 6 443 2 Sunday, May 2, 2021 20960 252 21212 18654 110 18764 443 5 448 3 Monday, May 3, 2021 21211 74 21285 18764 169 18933 448 5 453 4 Tuesday, May 4, 2021 21281 205 21486 18933 108 19041 453 0 453 5 Wednesday, May 5, 2021 21485 275 21760 19041 220 19261 453 2 455 6 Thursday, May 6, 2021 21759 143 21902 19261 218 19479 455 4 459 7 Friday, May 7, 2021 21903 167 22070 19477 263 19740 459 5 464 8 Saturday, May 8, 2021 22071 263 22334 19740 154 19894 464 2 466
Dalam penelitian ini akan diukur tingkat efektifitas pelaksanaan PPKM berskala mikro berdasarkan hasil prediksi  menggunakan algoritma Machine Learning. Untuk mencapai  tujuan tersebut, diperlukan perbandingan peramalan menggunakan data yang dikumpulkan, maka data tersebut dibagi menjadi 2 kondisi, yaitu:
a. Pertumbuhan  kasus  Covid-19  kota  pekanbaru  sebelum  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat (PPKM) berskala mikro.
b. Pertumbuhan kasus Covid-19 kota Pekanbaru saat Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat(PPKM) berskala mikro.

## 2.2 Analisa Data
Terhadap  data  yang  diperoleh  pada  tahap  sebelumnya,  dilakukan  eksplorasi  untuk  memastikan  semua  atribut- atribut dan kelas dalam dataset tersebut valid dan dapat digunakan sebagai objek penelitian. Atribut dataset yang digunakan pada penelitian ini terdiri atas atribut kasus baru, jumlah sembuh, jumlah meninggal dan tingkat kasus. Kelas  tingkat  kasus  digunakan  untuk  mengelompokkan  jenis  pertumbuhan  kasus  Covid-19  pada  dataset  yang digunakan  dalam  penelitian,  dibagi  menjadi  2  atribut  tinggi  dan  rendah  dengan  parameter  150>jumlah  kasus baru<150. Penentuan kelas didapat dari bertambah dan berkurangnya kasus Covid-19 baik sebelum PPKM atau pada saat PPKM berskala mikro dilaksanakan.

## 2.3 Prediksi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemprosesan  dataset  untuk  selanjutnya  dilakukan  proses  prediksi  untuk  mengetahui performansi dari algoritma Naïve Bayes sebagai salahsatu jenis algoritma machine learning yang digunakan dalam penelitian ini. Adapun tahapan yang dilakukan adalah:

## 2.3.1 Preprocessing
Agar  data  dapat  digunakan,  maka  harus  dilakukan  beberapa  tahapan  preprocessing  sebelum  dataset  dapat digunakan dalam model yang dibangun. Berikut ini tahapan preprocessing yang dilakukan: a. Penentuan Atribut dan data Cleaning
b. Menambahkan  data  real  untuk  atribut  program  PPKM,  kasus  baru,  jumlah  sembuh,  jumlah  meninggal, sementara data tingkat kelas diubah menjadi TINGGI dan RENDAH.

## 2.3.2 Pembangunan Model Naïve Bayes
Pembangunan model algoritma naïve bayes untuk memprediksi pertumbuhan kasus Covid-19 pada penelitian ini dilakukan  dengan  memanfaatkan  tools  Rapidminer.  Rapidminer  memiliki  kemudahan  dalam  penggunaannya, seperti pengumpulan data yang dapat diperoleh dari berbagai sumber seperti basis data, cloud, dokumen, media sosial dan aplikasi bisnis. Selain itu Rapidminer dapat digunakan untuk mengeksplorasi dan memvisualisasi data secara statistic melalui beberapa model mesin pembelajaran dan model validasi [13]. Melalui tools tersebut model yang  dibangun  akan  diberikan  data  latih  sebagai  proses  training  pembelajaran  terhadap  sekumpulan  data  yang

## 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.v6i3.4356
Submitted: 23/06/2022 ; Accepted: 13/07/2022 ; Published: 25/07/2022
menjadi input dan selanjutnya diberikan data uji untuk menguji/ testing akurasi model naïve bayes yang dibangun dalam  memprediksi  pertumbuhan  kasus  Covid-19  di  kota  Pekanbaru.  Gambar  2  berikut  memaparkan  langkah- langkah pembangunan model prediksi menggunakan algoritma naïve bayes:
Gambar 2. Alur Proses Naïve Bayes
Set Role menjelaskan bagaimana operator menjalankan atribut yang telah ditentukan sebelumnya. Operator ini digunakan untuk menentukan field atau bagian mana yang akan digunakan sebagai label [14]. Cross-validasi atau  dapat  disebut  estimasi  rotasi  adalah  sebuah  teknik  validasi  model  untuk  menilai  bagaimana  hasil  statistik analisis  akan  menggeneralisasi  kumpulan  data  independen.  Teknik  ini  utamanya  digunakan  untuk  melakukan prediksi  model dan memperkirakan seberapa akurat  sebuah model prediktif ketika dijalankan dalam praktiknya [15].

## 2.3.3 Pengukuran Performa
Validasi dari model yang telah dibangun dapat diperoleh melalui confusion matrix yang merepresentasikan kelas actual dan prediksi dari data (atau sebaliknya) dalam bentuk tabel seperti ilustrasi berikut ini [16]:
Tabel 2. Ilustrasi Confusion Matrix Predicted Negative Predicted Positive Actual Negative True Negative (TN) False Positive (FP) Actual Positive False Negative (FN)  True Positive (TP)
a. True Positive = banyak data yang aktual kelasnya positif, dan model juga memprediksi positif.
b. True Negative = banyak data yang aktual kelasnya negatif, dan model memprediksi negatif.
c. False Positive = banyak data yang aktual kelasnya negatif, namun model memprediksi positif.
d. False Negative = banyak data yang aktual kelasnya positif, namun model memprediksi negatif.
Untuk  mengukur  performa  dari  model  yang  telah  dibangun,  melalui  hasil confussion  matrix tersebut selanjutnya diperoleh nilai accuracy , precision dan recall melalui rumus [17]:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)

## 2.4 Critical Analysis
Tahapan critical analysis merupakan tahap akhir dari pelaksanaan penelitian ini yang memberikan hasil dan juga penarikan kesimpulan berdasarkan hasil analisa peramalan. Kesimpulan yang diperoleh dijadikan sebagai ukuran untuk menjelaskan efektifitas kebijakan pembatasan kegiatan masyarakat terhadap pertumbuhan kasus Covid-19 di kota Pekanbaru.

## 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.v6i3.4356
Submitted: 23/06/2022 ; Accepted: 13/07/2022 ; Published: 25/07/2022

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dataset  dikumpulkan  melalui  pencatatan  manual,  selanjutnya  dilakukan  proses  pembelajaran( learning) untuk mengetahui performadari algoritma Naïve Bayes sebagai salahsatu jenis algoritma Machine Learning yang digunakan dalam penelitian ini. Adapun tahapan yang dilakukan adalah:

## 3.1 Persiapan Dataset
Pada tahapan ini dilakukan penentuan atribut dan data cleaning sebelum dataset tersebut ditambahkan sesuai data tingkat  kelas  kasus  pertumbuhan  Covid-19  tinggi  atau  rendah.  Tabel  berikut  menjelaskan  tentang  atribut  yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 3. Atribut Dataset Nama Atribut Notasi Class Tanggal X1 Date Program PPKM X2 Sebelum dan Saat PPKM Kasus Baru Covid-19 X3 Real Sembuh X4 Real Meninggal X5 Real Tingkat Kasus Y Tinggi/ rendah
Selanjutnya, dilakukan proses import data pada aplikasi Rapidminer untuk selanjutnya digunakan sebagai data training dan testing pada model yang dibangun, seperti terlihat pada gambar 3 berikut ini:

## Gambar 3 Import Data Pada Rapidminer

## 3.2 Pemodelan Naïve Bayes
Proses  selanjutnya  setelah  data  berhasil  diimport  adalah  membangun  model  Naïve  Bayes  untuk  melatih  dan menguji penggunaan algoritma tersebut terhadap dataset. Tahapan pembangunan model dimulai dengan penentuan label  dalam  proses  Set  Roll  selanjutnya  digunakan  dalam  proses  Cross  Validation.  Proses  pengaturan  role  dan parameter  Cross  validation  pada  algoritma  Naïve Bayes  menggunakan  Rapid  Miner  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Parameter K-fold Cross Validation pada penelitian ini adalah sebanyak 7(tujuh), maksudnya adalah dataset tersebut  akan  dibagi  7(tujuh)  himpunan  bagian.  Dimana  setiap  subset  akan  memiliki  7(tujuh)  data  dengan

## 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.v6i3.4356
Submitted: 23/06/2022 ; Accepted: 13/07/2022 ; Published: 25/07/2022
pembagian 6(enam) data pelatihan/ data training dan 1(satu) data pengujian/ data testing, serta proses pembelajaran dan  pengujian  dilakukan  7(tujuh)  kali.  Setelah  pengaturan  Role  dan  parameter  Cross  Validation  dilakukan selanjutnya  apply  model  tersebut  pada  dataset  yang  telah  dibagi  menjadi  data  training  dan  data  testing  untuk mengetahui performa dari algoritma dalam memprediksi pertumbuhan kasus Covid-19 di Kota Pekanbaru sebelum dan saat kebijakan PPKM diberlakukan.

## 3.3 Pengukuran Performa
Tahapan  setelah  model  digunakan  adalah  mengukur  performa  dari  algoritma  dalam  memprediksi  dataset menggunakan confusion matrix untuk mengetahui nilai akurasi, presisi dan recall. Confusion matrix dibuat dengan membandingkan  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  untuk  mengukur  performa.  Berdasarkan  pengujian  yang dilakukan, diperoleh hasil seperti tercantum pada gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5 Confusion Matrix dan Performance Vector Algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan  gambar  pengukuran  kinerja  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes  dapat melakukan prediksi dengan baik. Hal tersebut terlihat pada kelas pertumbuhan kasus dengan status rendah terdapat 3 kesalahan dan pada kelas pertumbuhan kasus dengan status tinggi terdapat 4 kesalahan. Dari hasil confussion matrix selanjutnya dilakukan pengukuran performa dari model yang dibangun  melalui nilai akurasi yang diperoleh mencapai 90%, presisi 92,01%, dan recall 91,90%.

## 3.4 Critical Analysis
Tahapan critical analysis merupakan tahap akhir dari pelaksanaan penelitian ini yang menampilkan hasil dan juga penarikan kesimpulan berdasarkan hasil analisa klasifikasi. Kesimpulan yang diperoleh dijadikan sebagai ukuran untuk menjelaskan efektifitas kebijakan pembatasan kegiatan masyarakat terhadap pertumbuhan kasus Covid-19 di kota Pekanbaru.

## 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.v6i3.4356
Submitted: 23/06/2022 ; Accepted: 13/07/2022 ; Published: 25/07/2022
Grafik diatas menunjukkan hasil klasifikasi pada saat dilaksanakan PPKM dan sebelum dilaksanakannya PPKM berskala mikro di kota Pekanbaru. Klasifikasi kelas pertumbuhan tinggi ditandai dengan grafik batang berwarna merah,  sementara  pertumbuhan  rendah  ditandai  dengan  grafik  batang  berwarna  biru.  Sebelum PPKM  berskala mikro dilakukan, terlihat perbandingan antara pertumbuhan kasus Covid-19 dengan tingkat kasus “Tinggi” lebih banyak  dibandingkan  pertumbuhan  dengan  tingkat  kasus  “Rendah”.  Kondisi  sebaliknya  terjadi  saat dilaksanakannya PPKM berskala mikro, pertumbuhan kasus Covid-19 dengan tingkat kasus “Tinggi” yang semula memiliki  nilai  lebih  besar  berbanding  terbalik  dengan  pertumbuhan  dengan  tingkat  kasus  “Rendah”.  Berikut perbandingan persentase pertumbuhan kasus Covid-19 kota Pekanbaru yang diperoleh dari hasil klasifikasi data:
Tabel 4 Perbandingan Persentase Pertumbuhan Kasus Covid-19 Kota Pekanbaru Sebelum dan Saat Pelaksanaan
PPKM Berskala Mikro Tingkat Kasus (%) Sebelum PPKM Berskala Mikro Saat PPKM Berskala Mikro Tinggi 70% 25% Rendah 30% 65%
Jika dilihat dari kondisi nyata dilapangan, selama pelaksanaan PPKM berskala mikro tersebut memberikan dampak yang sangat signifikan terhadap pertumbuhan kasus Covid-19 di kota Pekanbaru. Hal tersbut dibuktikan dengan terjadinya penurunan level PPKM kota Pekanbaru yang sebelumnya berstatus level 4 dan berhasil turun ke level 1 dan terjadinya penurunan drastis kasus aktif pada tahun 2022 ini.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil penelitian yang dilakukan terhadap prediksi  efektivitas PPKM di Pekanbaru menggunakan algoritma Naïve Bayes dapat disimpulkan bahwa penggunaan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan Penyebaran Kasus Covid-19 di Pekanbaru memperoleh nilai perfoma yang baik dangan akurasi 90.00%, presisi 90.24% dan Recall 91.90%. Selain itu, berdasarkan penelitian yang dilakukan dapat diprediksi bahwa tingkat kasus Covid-19 berstatus “TINGGI” saat tidak dilaksanakanya PPKM. Hal tersebut dapat dijelaskan melalui persentase klasifikasi pertumbuhan kasus dengan status tinggi (70%) lebih besar nilainya dibanding dengan pertumbuhan kasus dengan status rendah yang hanya mencapai 30%. Sementara itu, perbandingan terbalik terjadi saat PPKM dilaksanakan, dimana pertumbuhan kasus dengan status tinggi hanya bernilai 25% dan pertumbuhan kasus dengan status tinggi meningkat hingga 65%. Berdasarkan perbandingan tersebut dapat dinyatakan Program PPKM efektif dilakukan untuk menekan pertumbuhan kasus Covid-19 di kota Pekanbaru. Pada penelitian selanjutnya diharapkan adanya analisa lebih mendalam dengan penambahan atribut lainnya terkait data pertumbuhan kasus Covid-19 dan prediksi terhadap  cakupan  wilayah  yang  lebih  kecil  seperti  kecamatan  atau  kelurahan  untuk  hasil  prediksi  yang  lebih spesifik  pada suatu  kota/ kabupaten. Selain itu, perlu  dilakukan perbandingan prediksi  menggunakan algoritma lain  yang  dapat  mengidentifikasi  penyebaran  Kasus  Covid-19  di  daerah  lainnya  baik  di  provinsi  Riau  maupun daerah lainnya.

## REFERENCES
[1] O. Económico and  para a C. e D, “Innovation , development and COVID-19 : Challenges , opportunities and ways forward,” pp. 1–14, 2020.
[2] Y. Yanis et al. , “PENGEMBANGAN MODAL SOSIAL SEBAGAI STRATEGI MENGATASI DAMPAK PANDEMI COVID-19 DI KOTA,” vol. 9, no. 2, pp. 427–432, 2021.
[3] R. M. Amin, R. F. Envelope, and B. Wicaksono, “Handling COVID-19 from a Collaborative Governance Perspective in Pekanbaru City,” vol. 13, pp. 1–13, 2021.
[4] P. K. Pekanbaru, “Wali Kota Aktifkan Seluruh Pos PPKM di Kota Pekanbaru,” 2021. .
[5] D. Suhardi, S. P. Insinyur, U. M. Malang, and K. Malang, “PREDIKSI DIABETES BERDASARKAN PENGUKURAN MAGE ( MEAN AMPLITUDE GLYCEMIC ) DENGAN,” pp. 48–59, 2021.
[6] A. Purwanto and E. A. Darmadi, “Perbandingan Minat Siswa Smu Pada Metode Klasifikasi Menggunakan 5 Algoritma,” ikraith-informatika , vol. 2, no. 1, pp. 43–47, 2018.
[7] S. Lalmuanawma, J. Hussain, and L. Chhakchhuak, “Applications of machine learning and artificial intelligence for Covid-19 (SARS-CoV-2) pandemic: A review,” Chaos, Solitons  Fractals , p. 110059, 2020.
[8] M. H. D. M. Ribeiro, R. G. da Silva, V. C. Mariani, and L. dos Santos Coelho, “Short-term forecasting COVID-19 cumulative confirmed cases: Perspectives for Brazil,” Chaos, Solitons  Fractals , vol. 135, p. 109853, 2020.
[9] Z. Malki, E.-S. Atlam, A. E. Hassanien, G. Dagnew, M. A. Elhosseini, and I. Gad, “Association between weather data and COVID-19 pandemic predicting mortality rate: Machine learning approaches,” Chaos, Solitons  Fractals , vol. 138, p. 110137, 2020.
[10]  L. K. Shrivastav and S. K. Jha, “A gradient boosting machine learning approach in modeling the impact of temperature and humidity on the transmission rate of COVID-19 in India,” Appl. Intell. , vol. 51, no. 5, pp. 2727–2739, 2021.
[11]  M. J. Maloney, N. J. Rhodes, and P. R. Yarnold, “Mask mandates can limit COVID spread: Quantitative assessment of month-over-month effectiveness of governmental policies in reducing the number of new COVID-19 cases in 37 US States and the District of Columbia,” medRxiv , 2020.
[12]  M. L. Feb, “Analysis of the Effectiveness of Face-Coverings on the Death Rate of COVID-19 Using Machine Learning,”

## 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.v6i3.4356
pp. 1–24, 2021.
[13]  S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[14]  B. S. Prakoso, D. Rosiyadi, D. Aridarma, H. S. Utama, F. Fauzi, and M. A. N. Qhomar, “Optimalisasi Klasifikasi Berita Menggunakan  Feature  Information  Gain  Untuk  Algoritma  Naive  Bayes  Terhubung  Random  Forest,” J.  Pilar  Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 211–218, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.684.
[15]  F. Tempola, M. Muhammad, and A. Khairan, “Perbandingan Klasifikasi Antara KNN dan Naive Bayes pada Penentuan Status Gunung Berapi dengan K-Fold Cross Validation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 577, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855983.
[16]  R. Hayami and I. Gunawan, “Klasifikasi Jamur Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 28–33, 2022.
[17]  R.  Setiawan  and  A.  Triayudi,  “Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  K-  Nearest  Neighbor Berbasis Web,” vol. 6, no. 2, pp. 777–785, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3566.