## Rekomendasi Jenis Vaksin Covid-19 Untuk Meminimalisir Kejadian Ikutan Pasca Imunisasi (KIPI) Berbasis Mobile

## Eka Rahmawati
Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Indonesia eka.eat@bsi.ac.id
Akhmad Syukron
Program Studi Sistem Informasi Akuntansi Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Indonesia akhmad.khy@bsi.ac.id
Abstract—The Covid-19 pandemic is one of the events that had an impact on life. Various steps have been taken by the government to prevent the spread. The number of cases that continues  to  increase  makes  various  policies  implemented. One  way  to  do  this  is  by  giving  the  Covid-19  vaccine. Vaccination is still being carried out until the community gets the third dose of the vaccine (booster). Vaccination can give Post  Immunization  Adverse  Events  (AEFI).  The  AEFI experienced can differ from one person to another. Therefore, the Covid-19 vaccine type recommendation system can help to minimize  the  presence  of  AEFIs  by  providing  the  type  of vaccine that is by health conditions.

## Keywords—Covid-19, Recommendation System, Vaccine
Abstrak— Pandemi Covid-19 menjadi salah satu peristiwa yang memberikan dampak bagi kehidupan. Berbagai langkah dilakukan  oleh pemerintah untuk dapat mencegah persebaran.  Jumlah  kasus  yang  terus  meningkat  membuat berbagai  kebijakanpun  diterapkan.  Salah  satu  cara  yang dilakukan  adalah  dengan  memberikan  Vaksin  Covid-19. Pemberian  vaksin  hingga  saat  ini  masih  terus  dilakukan hingga masyarakat memperoleh vaksin dosis ke tiga (booster). Pemberian vaksin dapat memberikan Kejadian Ikutan Pasca Imunisasi  (KIPI).  KIPI  yang  dialami  dapat  berbeda  antara satu  orang  dengan  orang  lainnya.  Oleh  karena  itu  sistem rekomendasi  jenis  vaksin  Covid-19  dapat  membantu  untuk meminimalisir  adanya  KIPI  dengan  pemberian  jenis  vaksin yang sesuai dengan kondisi kesehatan.

## Keywords—Covid-19, Sistem Rekomendasi, Vaksin

## PENDAHULUAN
Infeksi virus Covid-19 menjadi salah satu pandemi yang membuat  pemerintah  Indonesia  membuat  berbagai kebijakan untuk menanggulanginya. Virus yang menyebar hingga  keseluruh  penjuru  dunia  ini  menjadikan  berbagai aktifitas  manusia  sempat  mengalami  kendala.  Salah  satu tindakan  yang  dapat  dilakukan  untuk  menanggulangi Covid-19 adalah dengan vaksinasi[1]. Saat ini, penyebaran virus sudah dapat dikendalikan dengan gencarnya vaksinasi bagi seluruh individu di dunia tidak terkecuali di tanah air. Walaupun  sudah  di  vaksin  dan  aktifitas  hampir  kembali normal, bukan berarti virus sudah hilang.
Kondisi  Kesehatan  masing-masing  individu  yang berbeda  memberikan  efek  samping  tersendiri  terhadap penggunaan vaksin. Saat ini, terdapat bebearpa vaksin yang digunakan di tanah air. Pemberian vaksin ini telah dilakukan bertahap  dari  dosis  1  hingga  dosis  3  ( booster ).  Kejadian
Ikutan  Pasca  Imunisasi  (KIPI)  yang  dialami  oleh masyarakat  setelah  melakukan  vaksinasi  Covid-19  tidak dapat  dihiraukan.  Walaupun screening kesehatan  sudah dilakukan sebelum vaksinasi diberikan, namun KIPI masih mungkin terjadi.
Agar  KIPI  dapat  diminimalisir,  maka  dapat  dibuat sebuah sistem untuk memberikan rekomendasi jenis vaksin yang  tepat  berdasarkan  kondisi  kesehatan  yang  dimiliki. Data  yang  digunakan  sebagai  dasar  pembuatan  sistem informasi merupakan hasil dari survey terhadap masyarakat Indonesia  yang  sudah  melakukan  vaksinasi  dari  dosis pertama  hingga  dosis  ketiga.  Sebagai  pencegahan,  maka diperlukan  aplikasi  yang  dapat  memberikan  rekomendasi jenis  vaksin  yang  tepat  sesuai  dengan  kondisi  kesehatan. Aplikasi  dibuat  berbasis mobile agar  lebih  mudah dimanfaatkan  oleh  masyarakat.    Aplikasi  berbasis  mobile telah  digunakan  dibidang  pelayanan  kesehatan[2].  Selain itu, dibidang kesehatan, aplikasi berbasis mobile juga dapat digunakan untuk melakukan diagnosa terhadap penyakit[3].
Rekomendasi akan dibuat dengan penggunaan algoritma Decision  Tree .  Sistem  rekomendasi  dengan meggunakan  algoritma  tersebut  sebelumnya  diterapkan dalam  rekomendasi  buku[4].  Algoritma decision  tree memiliki tingkat  keberhasilan  yang tinggi untuk penyusunan  aplikasi  berbasis  mobile[5].  Implementasi Decision Tree juga memiliki tingkat akurasi yang tinggi[6]. Pada  penelitian  untuk  diagnosa  peyakit  paru,  penggunaan algoritma Decision Tree memiliki tingkat akurasi mencapai 83,08%[7]. Penggunaan Decision Tree untuk sistem pakar sebelumnya  telah  digunakan  pada  penelitian  deteksi penyakit namun pada penelitian tersebut belum menggunakan sistem berbasis mobile [8].
A. Kejadian Ikutan Pasca Imunisasi (KIPI)
Vaksin  merupakan  cara  yang  paling  efektif  dan ekonomis  sebagai  pencegahan  terhadap penyakit menular. Pemberian  vaksin  untuk  virus  tertentu  sudah  dilakukan sebelumnya  untuk  mengatasi  infeksi  virus.  Pemberian vaksin  Covid-19  juga  diharapkan  dapat  mengatasi persebaran  virus  Corona.  Pemberian  Vaksin  dapat memberikan dampak tersendiri bagi tubuh bergantung pada kondisi  kesehatan  seseorang.  Terdapat  beberapa  jenis vaksin Covid-19 yang digunakan di Indonesia dengan efek samping atau Kejadian Ikutan Pasca Imunisasi (KIPI) yang beragam  dan  dapat  berupa  gejala  ringan  hingga  berat[9]. Penanganan  terutama  diperlukan  untuk  seseorang  yang mengalami  gejala  berat  agar  tidak  memberikan  dampak buruk kepada kondisi kesehatan.

## B. Aplikasi Berbasis Mobile
Penggunaan  aplikasi  berbasis mobile memberikan kemudahan kepada pengguna agar dapat diakses kapan saja dan  dimana  saja.  Android  akan  digunakan  sebagai  basis sistem  operasi  dalam  pembuatan  aplikasi.  Android merupakan sistem operasi untuk smartphone berbasis linux yang mencakup sistem operasi middleware seta opensource platform sehingga  pengembang  akan  lebih  mudah  untuk menciptakan berbagai aplikasi[10].
Android memiliki fitur utama yang dapat memaksimalkan  penggunaan  dari smartphone. Beberapa fitur  tersebut  diantaranya  WiFi  hotspot,  Multi-touch, Multitasking,  GPS,  support  java  dan  mendukung  banyak jaringan  (GSM/EDGE,  IDEN,  CDMA,  EV-DO,  UMTS, Bluetooth, Wi-Fi, LTE, and WiMAX)[11]. Dukungan fitur pada  android  tentunya  mempermudah  pengguna  untuk memaksimalkannya  dengan  penggunaan  berbagai  aplikasi untuk menunjang kehidupan.
C. Decision Tree
Decision  Tree merupakan  algoritma  klasifikasi  yang telah  banyak  diterapkan  dalam  kesalahan  diagnosa. Algoritma ini menggunakan regulasi rekursif top-down dan nilai atribut dibandingkan di node internal pohon keputusan sehingga  kesimpulan  bisa  didapat  di  simpul  daun[12]. Algoritma ini juga telah digunakan untuk mengklasifikasikan  altternatif  yang  direpresentasikan dalam bentuk grafis[13].
Gambar 1. Skema Pohon Keputusan
Nilai atribut pada pohon keputusan akan dibandingkan di  simpul  internal,  lalu  cabang  dikembangkan  dari  simpul internal  sesuai  dengan  atribut  yang  berbeda.  Kesimpulan dapat disimpulkan pada simpul daun.

## D. Software Developmetn Life Cycle (SDLC)
Metode yang digunakan untuk pengembangan aplikasi berbasis mobile adalah Software  Develompent  Life  Cycle (SDLC) dengan  pendekatan waterfall .  Model waterfall memiliki  proses  pengembangan  dengan  konsep  jika  satu requirement belum selesai maka tidak dapat dilanjutkan ke requirement selanjutnya dan ditengah pengerjaan tidak bisa diberikan requirement lagi[14]. Waterfall telah  banyak digunakan  untuk  membangun  sistem  informasi  dengan efektif[15].
E. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity relationship diagram adalah diagram perancangan  dari database yang  menunjukan  entitas  dan relasi antar entitas dalam sistem[16]. ERD telah digunakan untuk  merancang  sistem  informasi  sebelumnya[17]. Dengan  ERD  maka  akan  terlihat  atribut  apa  saja  yang
diperlukan  untuk  menyusun  sistem  rekomendasi  vaksin Covid-19.
F. Black Box Testing
Pengujian  terhadap  sistem  informasi  yang  baru  dibuat tentu  sangat  dibutuhkan  untuk  mengetahui  kinerja  dari sistem tersebut. Black Box Testing menjadi salah satu teknik pengujian  yang  digunakan.  Fungsional  dari  aplikasi  akan diujikan dengan teknik ini[18].

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  menerapkan Software Developmet  Life  Cycle  (SDLC) berdasarkan  metode waterfall . Adapun tahapan yang dilakukan adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Metode Penelitian

## A. Analisis
Analisis  dilakukan  dengan  memperoleh  data  terlebih dahulu  dari  orang  yang  sudah  di  vaksin.  Data  diperoleh melalui  pengisian  survey.  Peserta  survey  mengisikan beberapa  data  diantaranya  data  berapa  kali  vaksin,  jenis kelamin, usia, tekanan darah, screening diabetes, screening hipertensi, jenis vaksin dan data KIPI. Setelah itu, data yang diperoleh akan diolah dengan algoritma decision tree.
B. Desain .
Tahap  desain  dilakukan  dengan  membuat Entity Relationship Diagram (ERD).

## C. Implementasi
Rancangan  yang  sudah  dibuat  diimplementasikan dengan  bahasa  pemrograman  untuk  dapat  merealisasikan aplikasi  rekomendasi  sesuai  dengan  rancangan  yang  telah dibuat.
D. Testing
Testing atau pengujian dilakukan dengan mengacu pada black box testing.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengisian  survey  memberikan  data  yang  dapat digunakan  sebagai  dasar  dalam  pembuatan  aplikasi.  Data yang telah diperoleh kemudian diproses dengan meggunakan  algoritma decision  tree.  Dari data  tersebut, dihasilkan  pohon  keputusan.  Terdapat  7  atribut  yang digunakan  yaitu  dosis  vaksin,  jenis  kelamin,  usia,  riwayat penyakit (hipertensi dan diabetes), jenis vaksin dan kipi.
Simpul Akar Simpul Daun 1 Simpul Daun 2 Nilai Atribut Tidak Ya Tidak Ya Nilai Atribut Nilai Atribut Testing Analisis Implementasi Desain

## Gambar 3. Pohon Keputusan
Pohon keputusan memiliki 17 jumlah daun dan ukuran pohon  25.Implementasi  algoritma Decision  Tree memilki nilai akurasi 78%.
Pembangunan  sistem  rekomendasi  dilanjutkan  pada tahap desain. Pada tahapan ini dibuat menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD).
Gambar 4. Entity Relationship Diagram (ERD)
User  Interface dari  sistem  rekomendasi  dibuat  agar memudahkan pengguna dalam pemanfaatannya.  Tampilan disesuaikan  dengan  kebutuhan  pengguna  agar  dapat memberikan informasi terkait rekomendasi Vaksin Covid- 19.
1. Antar Muka Halaman Home
Gambar 5. Antarmuka halaman Home
Pada  halaman  ini,  pengguna  dapat  memperoleh  beberapa informasi  seperti  informasi  tentang  aplikasi,  halaman
bantuan,  informasi  tentang  KIPI,  informasi  tentang  jenis vaksin, dan halaman rekomendasi.

## 2. Antar Muka Halaman Jenis Vaksin Covid-19

## Gambar 6. Antarmuka halaman Jenis Vaksin Covid-19
Pengguna dapat memperoleh informasi tentang jenis vaksin yang dapat digunakan. Jenis vaksin dapat ditambahkan oleh admin mengikuti update penggunaan vaksin.

## 3. Antar Muka Rekomendasi Vaksin

## Gambar 7. Antarmuka halaman Rekomendasi Vaksin Covid-19
Di  halaman  ini,  pengguna  bisa  mendapatkan  rekomendasi vaksin Covid-19 dengan memasukkan beberapa syarat.

## 4. Antar Muka Hasil Rekomendasi Vaksin

## Gambar 8. Antarmuka halaman Hasil Rekomendasi Vaksin Covid-19
Setelah pengguna memasukkan beberapa kondisi, pengguna bisa mendapatkan rekomendasi vaksin Covid-19 di halaman ini.
Pengujian  dilakukan  agar  sistem  rekomendasi  dapat dijalankan sebagaimana mestinya. Adapun hasil pengujian tertuang pada Tabel 1.

## Tabel 1. Pengujian dengan Black Box Testing
Aktivitas Pengujian Realisasi yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan
- Input  nomor vaksin - Klik Rekomendasi Vaksin Muncul warning pada form input Pilih Jenis Kelamin, Pilih Usia, Pilih Tekanan Darah, Pilih Riwayat Diabetes, Pilih Riwayat Hipertensi Muncul warning pada form input Pilih Jenis Kelamin, Pilih Usia, Pilih Tekanan Darah, Pilih Riwayat Diabetes, Pilih Riwayat Hipertensi Berhasil
- Input  nomor vaksin - Pilih Jenis Kelamin - Klik Rekomendasi Vaksin Muncul warning pada form input Pilih Usia, Pilih Tekanan Darah, Pilih Riwayat Diabetes, Muncul warning pada form input Pilih Usia, Pilih Tekanan Darah, Pilih Riwayat Diabetes, Berhasil
Aktivitas Pengujian Realisasi yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan Pilih Riwayat Hipertensi Pilih Riwayat Hipertensi - Input  nomor vaksin - Pilih Jenis Kelamin - Pilih Usia - Klik Rekomendasi Vaksin Muncul warning pada form input Pilih Tekanan Darah, Pilih Riwayat Diabetes, Pilih Riwayat Hipertensi Muncul warning pada form input Pilih Tekanan Darah, Pilih Riwayat Diabetes, Pilih Riwayat Hipertensi Berhasil - Input  nomor vaksin - Pilih Jenis Kelamin - Pilih Usia - Pilih Tekanan Darah - Klik Rekomendasi Vaksin Muncul warning pada form input Pilih Riwayat Diabetes, Pilih Riwayat Hipertensi Muncul warning pada form input Pilih Riwayat Diabetes, Pilih Riwayat Hipertensi Berhasil - Input  nomor vaksin - Pilih Jenis Kelamin - Pilih Usia - Pilih Tekanan Darah - Pilih Riwayat Diabetes - Klik Rekomendasi Vaksin Muncul warning pada form input Pilih Riwayat Hipertensi Muncul warning pada form input Pilih Riwayat Hipertensi Berhasil - Input  nomor vaksin - Pilih Jenis Kelamin - Pilih Usia - Pilih Tekanan Darah - Pilih Riwayat
Diabetes
- Pilih Riwayat
Hipertensi - Klik Rekomendasi Vaksin Beralih ke halaman hasil rekomendasi vaksin, Muncul Hasil Rekomendasi Beralih ke halaman hasil rekomendasi vaksin, Muncul Hasil Rekomendasi Berhasil

## KESIMPULAN
Sistem  rekomendasi  membantu  pengguna  untuk  dapat memperoleh  rekomendasi  jenis  vaksin  apa  saja  yang memungkinkan  untuk  meminimalisir  KIPI.  Aplikasi  akan
terus  dikembangkan  sesuai  dengan  perolehan  data  survey terbaru. Implementasi algoritma Decision Tree memberikan nilai  akurasi  78%.  Penelitian  lanjutan  perlu  dilakukan dengan  implemetasi  algoritma  lainnya  untuk  memberikan tingkat akurasi yang lebih baik.

## PENGHARGAAN
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Kementrian Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi  yang  telah memberikan dana terhadap berlangsungnya penelitian ini.

## REFERENSI
[1] S. Hidayat, A. Y. Rindarwati, and D. P. Destiani, “Ulasan Artikel: Kejadian Ikutan Pasca Imunisasi (Kipi) Dari Berbagai Jenis Vaksin Covid-19  Yang  Beredar  Di  Indonesia,” Med.  Sains    J.  Ilm. Kefarmasian ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  891–898,  2022,  doi:
10.37874/ms.v7i4.475.
[2] R.  A.  Zulfikar  and  A.  A.  Supianto,  “Rancang  Bangun  Aplikasi Antrian  Poliklinik  Berbasis  Mobile,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 5, no. 3, p. 361, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201853891.
[3] N. Ratama, “Analisa Dan Perbandingan Sistem Aplikasi Diagnosa Penyakit Asma Dengan Algoritma Certainty Factor Dan Algoritma Decision Tree Berbasis Android,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 2, pp. 177–183, 2018, doi: 10.30591/jpit.v3i2.848.
[4] M.  Maulidah,  Windu  Gata,  Rizki  Aulianita,  and  Cucu  Ika Agustyaningrum,  “Algoritma  Klasifikasi  Decision  Tree  Untuk Rekomendasi Buku Berdasarkan Kategori Buku,” E-Bisnis  J. Ilm. Ekon. dan Bisnis , vol. 13, no. 2, pp. 89–96, 2020, doi: 10.51903/e- bisnis.v13i2.251.
[5] D. Saripurna, A. Calam, Y. Yusnidah, and Z. Lubis, “Sistem Cerdas Pemanggang  Jagung  Semi  Otomatis  Berbasis  Mikrokontroler Menggunakan  Metode  PWM  (Pulse  Width  Modulation,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 18, no. 1, p. 82, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.108.
[6] Wiyanto, “Pelita teknologi,” J.  Pelita  Teknol. ,  vol.  15,  no.  1,  pp. 56–67, 2020.
[7] A. M. Alfatah, R. Arifudin, and M. A. Muslim, “Implementation of Decision  Tree  and  Dempster  Shafer  on  Expert  System  for  Lung Disease Diagnosis,” Sci. J. Informatics , vol. 5, no. 1, p. 57, 2018, doi: 10.15294/sji.v5i1.13440.
[8] E. B. Pratama and A. Hendini, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Kucing Berbasis Web Menggunakan Metode Decision
Tree,” Sistemasi ,  vol.  8,  no.  2,  p.  254,  2019,  doi: 10.32520/stmsi.v8i2.459.
[9] M. K.  Sari,  “Edukasi Kejadian  Ikutan  Pasca  Imunisasi Terhadap Tingkat  Kecemasan  Remaja  Menghadapi  Vaksinasi  Covid-19,” Karya Abdi , vol. 5, no. 3, pp. 542–546, 2021.
[10]  M. Muslihudin, W. Renvilia, Taufiq, A. Andoyo, and F. Susanto, “Implementasi  Aplikasi  Rumah  Pintar  Berbasis  Android  Dengan Arduino Microcontroller,” J. Keteknikan dan Sains , vol. 1, no. 1, pp. 23–31, 2018.
[11]  A.  Sinsuw  and  X.  Najoan,  “Prototipe  Aplikasi  Sistem  Informasi Akademik Pada Perangkat Android,” pp. 1–10, 2013.
[12]  X. Zhang, D. Jiang, Q. Long, and T. Han, “Rotating machinery fault diagnosis  for  imbalanced  data  based  on  decision  tree  and  fast clustering  algorithm,” J.  Vibroengineering ,  vol.  19,  no.  6,  pp. 4247–4260, 2017, doi: 10.21595/jve.2017.18373.
[13]  D. Wu, “Supplier selection: A hybrid model using DEA, decision tree  and  neural  network,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  36,  no.  5,  pp. 9105–9112, 2009, doi: 10.1016/j.eswa.2008.12.039.
[14]  R. Dwi, Saputra and Ardana, “Penerapan Algoritma Dijkstra pada Aplikasi Pencarian Rute Bus Trans Semarang,” Skripsi  Jur.  Ilmu Komputer,  Fak. Sains  Dan  Mat.  Univ.  Diponegoro ,  no.  Snik, pp. 299–306, 2016.
[15]  G. W. Sasmito, “Penerapan Metode Waterfall Pada Desain Sistem Informasi Geografis Industri Kabupaten Tegal,” vol. 2, no. 1, pp. 6–12, 2017.
[16]  A. T. Purba and V. M. M. Siregar, “Sistem Penyeleksi Mahasiswa Baru Berbasis Web Menggunakan Metode Weighted Product,” J. Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  1,  2020,  doi:
10.37600/tekinkom.v3i1.117.
[17]  R.  Rizky,  S.  Susilawati,  Z.  Hakim,  and  L.  Sujai,  “Sistem  Pakar Deteksi  Penyakit  Hipertensi  Dan  Upaya  Pencegahannya Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Pada  RSUD  Pandeglang Banten,” J. Tek. Inform. Unis , vol. 7, no. 2, pp. 138–144, 2020, doi:
10.33592/jutis.v7i2.395.
[18]  M. S. Yusuf, H. M. Az-zahra, and D. H. Apriyanti, “Implementasi Algoritma  Dijkstra  Dalam  Menemukan  Jarak  Terdekat  Dari Implementasi  Algoritma  Dijkstra  Dalam  Menemukan  Jarak Terdekat  Dari  Lokasi  Pengguna  Ke  Tanaman  Yang  Di  Tuju Berbasis Android ( Studi Kasus di Kebun Raya Purwodadi ),” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  August,  pp. 1779–1781, 2017.