## Klasifikasi Kebijakan Level Ppkm Berdasarkan Data Penyebaran Covid-19 Dengan Pendekatan Fuzzy Rough Set
Murni Marbun 1 , Sulindawaty 2 , Agnes P Barus 3 , Kezia Dewi C H Hutajulu 4 1,2 Program Studi Teknologi Informasi, STMIK Pelita Nusantara
3,4 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara e-mail: dimpleflorence@yahoo.co.id, Sulindawaty@gmail.com, Agnesbarus08@gmail.com, chandrahasianhutajulu@gmail.com
Abstract
The  government's  policy  in  suppressing  the  transmission  of  COVID-19  is  to  limit  people's mobility.  The  policy  called  Pemberlakukan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat (PPKM) with different  levels  for  each  district  or  city.  The  COVID-19  pandemic  has  not  ended  so  far,  so  we need a method that can assist government in suppressing the spread of COVID-19 by classifying PPKM level policies in districts or cities that are adjusted according to the assessment level of each districts or cities. This study aims to classify PPKM levels with the fuzzy rough set method approach.  The  determination  of  the  PPKM  level  policy  based  on  epidemiological  parameters, namely  the  number  of  positive  cases  of  Covid-19  for  100,000  population,  number  of  cases treated for 100,000 population and number of deaths for 100,000 population. The study began by  inputting  the  COVID-19  spread  dataset,  pre-processing  the  data,  and  classified  the  data using  the  fuzzy  rough  set  method.  The  stages  of  the  fuzzy  rough  set  method  began  with transforming the data into fuzzy form in the form of a table called an information system and partitioning the set of objects based on the similarity of the attributes contained in the decision system table into disjoint subsets according to 3 decision class labels, namely level 1, level 2 and level 3. The output rules consist of certain rules where the degree of fuzzy membership in the fuzzy  equivalence  class  is  the  future  effectiveness  for  each  certain  rules,  and  possible  rules. Classification with fuzzy rough set approach obtains output of 58 rules consisting of 6 certain rules  and  52  possible  rules.  The  classification  results  show  that  PPKM  level  policies  can  be classified using the fuzzy rough set approach.
Keywords : COVID-19, PPKM, Classification, Fuzzy Rough Set, Certain Rules, Possible Rules
Abstrak
Kebijakan  pemerintah  dalam  menekan  penularan  COVID-19  adalah  membatasi  mobilitas masyarakat.  Kebijakan  tersebut  dengan  Pemberlakukan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat (PPKM) dengan tingkat level yang berbeda untuk setiap kabupaten/kota. Pandemi COVID-19 belum  berakhir  sampai  saat  ini,  sehingga  dibutuhkan  suatu  metode  yang  dapat  membantu pemerintah dalam menekan laju penyebaran COVID-19 dengan mengklasifikasikan kebijakan level  PPKM  di  kabupaten/kota  yang  disesuaikan  menurut  level  asesmen  masing-masing Kabupaten/Kota.  Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  klasifikasi  level  PPKM  dengan pendekatan  metode  fuzzy  rough  set.  Penentuan  kebijakan  level  PPKM  didasarkan  pada parameter  epidemiologi,  yakni  jumlah  kasus  positif  Covid-19  per  100  ribu  penduduk,  jumlah kasus  dirawat  per  100  ribu  penduduk  dan  jumlah  kasus  meninggal  per  100  ribu  penduduk. Penelitian  dimulai  dengan  menginput  data  set  penyebaran  COVID-19,  melakukan  pra- prosesing  data,  mengklasifikasi  data  dengan  metode  fuzzy  rough  set.  Tahapan  metode  fuzzy rough  set  dimulai  dengan  mentransformasi  data  ke  bentuk  fuzzy  dalam  bentuk  table  yang disebut  information  system  dan  mempartisi  himpunan  objek-objek  berdasarkan  kemiripan atribut yang terdapat pada table decision system kedalam subset disjoin menurut 3 label kelas keputusan  yaitu  level  1,  level  2  dan  level  3  .  Output  rules  terdiri  dari  certain  rules  dimana derajat keanggotaan fuzzy pada fuzzy equivalence class merupakan future effectiveness untuk masing-masing certain rules, dan possible rules. Klasifikasi dengan pendekatan fuzzy rough set
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
mendapatkan  output  58  rules  yang  terdiri  dari  6  certain  rules  dan  52  possible  rules.  Hasil klasifikasi  menunjukkan  kebijakan  level  PPKM  dapat  diklasifikasi  dengan  menggunakan pendekatan fuzzy rough set.
Kata Kunci: COVID-19, PPKM, Klasifikasi, Fuzzy Rough Set, Certain Rules, Possible Rules
1. PENDAHULUAN
Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2 (SARS-CoV-2)  yang lebih dikenal dengan nama virus Corona adalah jenis baru dari coronavirus yang  menular  ke  manusia.  Virus  ini  bisa  menyerang  siapa  saja, seperti lansia (golongan  usia  lanjut),  orang  dewasa, anak-anak,  dan bayi, termasuk  ibu  hamil dan ibu  menyusui.  Infeksi  virus Corona  disebut COVID- 19 ( Corona Virus Disease 2019 ) pertama kali ditemukan di kota Wuhan, China pada akhir Desember 2019. Virus ini menular dengan sangat cepat dan telah menyebar  ke hampir  semua negara,  termasuk  Indonesia  hingga  saat  ini. Virus ini menular melalui percikan dahak (droplet) dari saluran pernapasan, misalnya  ketika  berada  di ruang  tertutup yang  ramai  dengan sirkulasi udara yang kurang baik atau kontak langsung dengan droplet. Menurut data WHO pada 24 Oktober 2021 pada gambar. 1, lebih dari 243 juta kasus yang dikonfirmasi  dan  lebih  dari  4,9  juta  kematian  telah  dilaporkan  sejak  awal pandemi [1].
.
Gambar 1. Laporan Kasus COVID-19 oleh WHO pada 24 Oktober 2021
Hal tersebut  membuat  beberapa  negara  menerapkan  kebijakan  untuk memberlakukan lockdown dalam rangka mencegah penyebaran virus Corona. Salah satu kebijakan pemerintah Indonesia dalam menekan penularan virus covid-19  adalah  membatasi  mobilitas  masyarakat  [2]. Kebijakan  penerapan PPKM adalah sesuatu yang tak dapat dihindari guna menekan laju penularan Covid-19,  serta  mengendalikan  kapasitas  rumah  sakit  yang  menangani pasien Covid-19 agar tidak over capacity .
Ketentuan  level  PPKM  di  suatu  daerah  disesuaikan  menurut  level asesmen  masing-masing  Kabupaten/Kota.  Penentuan  level  didasarkan  pada standar  WHO,  yaitu  level  asesmen  situasi  pandemi  yang  mengukur  antara
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
laju  transmisi  virus  dibandingkan  dengan  kapasitas  respon  (3T).  Selain  itu juga  menggunakan  indikator  kasus  konfirmasi  harian,  tingkat  BOR,  dan pencapaian  vaksinasi. Pandemi  COVID-19  belum  berakhir  sampai  saat  ini, sehingga dibutuhkan suatu metode yang dapat membantu pemerintah dalam menekan  laju  penyebaran  COVID-19  dengan  mengklasifikasikan  kebijakan level  PPKM  di  kabupaten/kota  yang  disesuaikan  menurut  level  asesmen masing-masing Kabupaten/Kota. Sejak diterbitkan inmendagri 17/2021 [3], Pemerintah  mulai  menggunakan  ketentuan  level  epidemiologi  tiap  wilayah yang  dimulai  dari  tingkatan  level  4,  level  3,  level  2  dan  level  1.  Penentuan kebijakan level PPKM didasarkan pada parameter epidemiologi, yakni jumlah kasus positif Covid-19 per 100 ribu penduduk, jumlah kasus dirawat per 100 ribu penduduk dan jumlah kasus meninggal per 100 ribu penduduk.
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  data  penyebaran  COVID-19  telah dilakukan, salah satunya adalah klasifikasi data covid-19 di kota Pagar Alam menggunakan  Algoritma  C4.5  dengan  metode  CRIPS-DM  dengan  model oprators  X-cross  validation.  Hasil  pengujian  dengan  menerapkan  algoritma C4.5  pada  rapid  miner  diperoleh  hasil  Accurasy  sebesar  86.67%  dan  hasil AUC  (Optimiscal)  diperoleh  0.989  [4].  Selain  klasifikasi,  pengklasteran wilayah  penyebaran  Covid-19  juga  dilakukan  di  Kabupaten  Karawang  yang bertujuan  untuk  mengelompokkan  himpunan  data  yang  besar  yaitu memudahkan  analisis  data  atau  pengolahan data  lebih  lanjut  menggunakan metode  k-means  dengan  membagi  data  kecamatan  di  kabupaten  Karawang menjadi  tiga  cluster  yaitu  cluster  wilayah  penyebaran  rendah,  cluster wilayah penyebaran sedang, dan wilayah penyebaran tinggi [5] .
Sistem klasifikasi tingkat laju data COVID-19 untuk mitigasi penyebaran di  seluruh  provinsi  di  Indonesia  menggunakan  metode  Modified  K-Nearest Neighbor  (MKNN)  dengan  hasil  keluaran  laju  penyebaran  rendah  yang artinya  mitigasi  penybarannya  tinggi,  kelas  laju  penyebaran  sedang  yang artinya  mitigasi  penyebarannya  sedang,  dan  kelas  laju  penyebaran  tinggi yang berarti mitigasi penyebaran rendah. Parameter yang digunakan dalam proses  klasifikasi  adalah  jumlah  kasus  positif,  jumlah  orang  yang  sembuh, dan jumlah orang yang meninggal akibat COVID-19. Hasil akurasi klasifikasi yang dihasilkan adalah 97,79% dengan nilai K = 3 [6].
Sistem  klasifikasi  dengan  aturan fuzzy  if-then adalah  salah  satu  tools yang  paling  banyak  digunakan  di  bidang  pembelajaran  mesin  yang  diawasi karena mampu membangun model dengan bahasa yang dapat dipahami [7]. Pembelajaran sistem klasifikasi berbasis aturan fuzzy if-then terdiri dari dari dua  fase  utama  yaitu  fase  pembelajaran  dan  tahap  klasifikasi.  Selama  fase pembelajaran,  aturan fuzzy  if-then dihasilkan  secara  otomatis  dari  data pelatihan.  Pada  tahap  klasifikasi,  aturan fuzzy  if-then yang  dibangun digunakan  untuk  mengklasifikasikan  objek  baru  [9].  Proses klasifikasi  data dengan  teori  rough  set  sering  terdapat  atribut  yang  berlebih  (redudant), sehingga  perlu  dilakukan  reduksi  atribut.  Akan  tetapi, reduksi  dengan  teori tersebut  tidak  bisa  digunakan  untuk  data  berupa  data  numerik,  sehingga perlu  dibuat  cara  untuk  bisa  mereduksi  dari  atribut  yang  datanya  bersifat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
campuran antara nominal dan numerik. Reduksi atribut dengan fuzzy rough set bisa digunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut.
Penelitian  ini  menemukan  model  aturan  untuk  mengklasifikasikan kebijakan  penentuan  level  PPKM  berdasarkan  data  penyebaran  Covid-19 dengan  parameter  jumlah  kasus  positif  Covid-19  per  100  ribu  penduduk, jumlah  kasus  dirawat  per  100  ribu  penduduk  dan  jumlah  kasus  meninggal per  100  ribu  penduduk  dengan  pendekatan fuzzy  rough  set .  Konsep Fuzzy rough  set didasarkan  pada  kehidupan  sehari-hari  untuk  menyatakan  nilai atau  ukuran  dari  suatu  kondisi,  selain  dinyatakan  dalam  bentuk  diskret misalnya: sedikit, sedang, banyak dan sangat banyak. model atau fungsi yang menggambarkan dan membedakan kelas data atau konsep. Model diperoleh berdasarkan analisis dari serangkaian data pelatihan, yaitu kumpulan objek data  dimana  label  kelas  dari  objek  diketahui.  Model  ini  digunakan  untuk memprediksi label kelas untuk objek pada data uji. Keakuratan model pada data  uji  adalah  persentase  dari  data  uji  yang  benar  diklasifikasikan  oleh model,  dimana  label  kelas  masing-masing  data  uji  yang  berkaitan dibandingkan dengan hasil prediksi kelas dari model [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1.  Arsitektur Penelitian
Untuk  menyelesaikan  penelitian  ini  maka  perlu  adanya  susunan kerangka kerja ( frame work ) yang jelas tahapan-tahapannya. Kerangka kerja ini  tertuang  dalam  arsitektur  penelitian  yang  merupakan  langkah-langkah yang  akan  dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah.  Arsitektur  penelitian seperti seperti terlihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Arsitektur Penelitian

## 2.2. Pengumpulan Data
Data set yang yang dikumpulkan adalah data sekunder yang berkaitan dengan data penyebaran Covid-19 yang diakses dari
https://covid19.go.id/peta-sebaran. Data penyebaran covid terdiri dari data jumlah  kasus  positif  Covid-19,  jumlah  kasus  dirawat  di  rumah  sakit  dan jumlah  kasus  meninggal  dengan  sampel  28  kabupaten/kota  yang  ada  di
propinsi  Sumatera  Utara.  Periode  data  yang  digunakan  mulai  tanggal  1 Oktober 2021 s/d 31 Oktober 2021 sebagai data training. Hasil klasifikasi di uji dengan klasifikasi level PPKM yang berlaku pada bulan November 2021. Level PPKM tertera pada Instruksi Menteri Dalam Negeri No 58 Tahun 2021 tentang Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat [10].

## 2.3. Pra Pengolahan Data
Pra pengolahan data terdiri dari:
a) Kategorisasi  Variabel  Atribut  dengan  membagi  masing  masing atribut menjadi 4 bagian seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Variabel Atribut Jenis Variabel  Variabel Atribut  Variabel Himpunan Domain Variabel Input  Jumlah Positif Sedikit 30 Sedang 60 Banyak 150 Sangat Banyak 150 Jumlah Dirawat Sedikit 0 – 5 Sedang 5 - 10 Banyak 10 – 30 Sangat Banyak 30 Jumlah Meninggal  Sedikit 0 – 1 Sedang 1 – 2 Banyak 2 – 5 Sangat Banyak 5

## b) Fuzzifikasi Variabel Atribut
Nilai numerik dari atribut Jumlah Positif diubah dalam variabel linguistik dengan  fungsi  keanggotaan  tipe  bahu.  Berikut  disajikan  fungsi keanggotaan untuk atribut Jumlah Positif.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Jumlah Positif
Nilai derajat Keanggotan Jumlah Positif sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Nilai  numerik  dari  atribut  Jumlah  Dirawat  dirumah  sakit  diubah  dalam variabel linguistik dengan fungsi keanggotaan tipe bahu. Berikut disajikan fungsi keanggotaan untuk atribut Jumlah Dirawat.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Jumlah Dirawat
Nilai derajat Keanggotan Jumlah Dirawat sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Nilai  numerik  dari  atribut  Jumlah  Meninggal  diubah  dalam  variabel linguistik  dengan  fungsi  keanggotaan  tipe  bahu.  Berikut  disajikan  fungsi keanggotaan untuk atribut Jumlah Meninggal.
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Jumlah Meninggal
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c) Decision system
Hasil  Prapengolahan  data  diperoleh  tabel  decision  fuzzy  set  pada tabel 2 yang merupakan decision system.
Tabel 2. Decision system Objek A1 A2 A3  Keputusan 1 3 2 1 3 1 4 1 5 2 6 1 7 1 8 2 9 3 10 3 11 3 12 2 13 2 14 2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Objek A1 A2 A3  Keputusan 15 1 16 2 17 3 18 3 19 1 20 2 21 1 22 1 23 3 24 2 25 2 26 2 27 2 28 2 Dimana: A1 = Atribut Jumlah Positif A2 = Atribut Jumlah Meninggal A3 = Atribut Jumlah Dirawat PSB= Positif Sangat Banyak PB= Positif Banyak PSe= Positif Sedang PS= Positif Sedikit DSB= Dirawat Sangat Banyak DB= Dirawat Banyak DSe= Dirawat Sedang DS= Dirawat Sedikit MSB= Meninggal Sangat Banyak MSB= Meninggal Banyak MSB= Meninggal Sedang
MSB= Meninggal Sedikit

## 2.4. Mendapatkan Rules
Untuk  menemukan rules dari  model  klasifikasi  penentuan  kebijakan level PPKM, rules di peroleh dengan tahapan sebagai berikut:
a) Menemukan fuzzy equivalence class dan fuzzy lower approximation .
b) Dari fuzzy  lower  approximation, diperoleh certain  rules dimana  derajat keanggotaan fuzzy pada fuzzy  equivalence  class merupakan future effectiveness untuk masing-masing certain rules.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c) Penghapusan  c ertain  rules yang  lebih  spesifik  dan  memiliki  nilai future effectiveness lebih kecil atau sama dengan rules yang lain.
d) Mencari Fuzzy Upper Approximation.
e) Penentuan possible  rules . Possible  rules yang  lebih  spesifik  dan  memiliki nilai future effectiveness dan plausibility lebih kecil atau sama dengan rules lain dihapus.
f) Output Rules Output rules yang dihasilkan dengan pendekatan fuzzy rough set sebanyak 58 rules yang terdiri dari 6 certain rules dan 52 possible rules.
Fuzzy  Lower dan Fuzzy  Upper  Approximation adalah  untuk mendefinisikan sejauh mana set dari setiap elemen dapat diklasifikasikan ke dalam  kelas  tertentu  apakah  kuat  atau  lemah  dan  direpesentasikan  dari fungsi implicator  I dan t-norm  T ,  untuk Fuzzy  Lower  Approximation menggunakan  fungsi implicator  I ,  sedangkan  untuk Fuzzy  Upper Approximation menggunakan  fungsi t-norm  T.  Fuzzy  Lower  Approximation menggunakan formula [11]:
(1)
Sedangkan Fuzzy Upper Approximation menggunakan formula : (2)

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.   Hasil Penelitian
Output  rules  yang  dihasilkan  dengan  pendekatan fuzzy  rough  set sebanyak 58 rules yang terdiri dari 6 certain rules dan 52 possible rules . Rules disajikan pada tabel 3 dan tabel 4 berikut.

## Tabel 3. Certain Rules
No Certain Rules 1.  Jika A1= Jumlah Positif Sedikit Maka PPKM Level 2  dengan Fe = 0.8 2.  Jika A1= Jumlah Positif Sedang maka PPKM Level 2 dengan Fe = 0.23 3.  Jika A1 = Jumlah Positif  Banyak dan A2= Jumlah Meninggal Sedikit maka PPKM level 1 dengan Fe = 0.88
4.  Jika  A1=Jumlah  Positif    Sangat  Banyak  dan  A3  =  Jumlah  yang  dirawat Sedikit maka PPKM level 3 dengan Fe =1
5.  Jika  A2  =    Jumlah  Meninggal  Sedang  dan  A3  =  Jumlah  Dirawat  Sangat Banyak maka level PPKM level 2 dengan Fe =1
6.  Jika  A1  =  Jumlah  Positif  Sangat  Banyak  dan  A2  =    Jumlah  Meninggal Banyak dan A3 = Jumlah Dirawat Sedikit maka level PPKM level 3 dengan Fe = 1
Tabel 4. Possible Rules
No Possible Rules
1.  Jika A1= Jumlah Positif Sangat Banyak maka PPKM Level 1 dengan Fe = 0.45, p = 0.35
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## No Possible Rules
2.  Jika A1= Jumlah Positif  Banyak maka PPKM Level 1 dengan Fe = 0.25, p =
0.28 3.  Jika A2=  Jumlah Meninggal Sedikit maka PPKM Level 1 dengan Fe = 0.5, p = 0.46 4.  Jika A2 = Jumlah Meninggal Sangat Banyak  maka PPKM Level 1 dengan Fe = 0.6, p = 0.67 5.  Jika A2 = Jumlah Meninggal Banyak maka PPKM Level 1 dengan Fe = 0.6, p = 0.22
6.  Jika A3 = Jumlah Dirawat Sangat Banyak maka PPKM Level 1 dengan Fe = 1, p = 0.22
7.  Jika A3 = Jumlah Dirawat Banyak maka PPKM Level 1 dengan Fe = 1, p = 0.67 8.  Jika A3 = Jumlah Dirawat Sedikit maka PPKM Level 1 dengan Fe = 1, p = 0.2
9.  Jika A1 = Jumlah Positif Sangat Banyak dan A2 = Jumlah Meninggal Sedikit maka PPKM Level 1 dengan Fe = 0.5, p = 0.67
10.  Jika A1 =Jumlah Positif Sangat Banyak dan A3 = Jumlah Dirawat Sangat
Banyak maka PPKM Level 1 dengan Fe = 0.45, p = 0.32
11.  Jika A1 = Jumlah Positif Banyak dan A3 = Jumlah Dirawat Banyak maka PPKM Level 1 dengan Fe = 0.88, p = 0.47
12.  Jika A2 =Jumlah Meninggal Sedikit dan A3 = Jumlah Dirawat Sangat Banyak maka PPKM Level 1 dengan Fe = 0.5, p = 0.67
13.  Jika A2 = Jumlah Meninggal Sangat Banyak dan A3 = Jumlah Dirawat Sangat Banyak maka PPKM Level 1 dengan Fe = 0.1, p = 0.67
14.  Jika A2 = Jumlah Meninggal Banyak dan A3 = Jumlah Dirawat Sangat Banyak maka PPKM Level 1 dengan Fe = 0.6, p = 0.24 . .
. . . .
48.  Jika A2 = Jumlah Meninggal Sedikit dan A3 = Jumlah Dirawat Sangat
Banyak maka PPKM Level 3 dengan Fe = 0.5, p = 0.56
49.  Jika A2 = Jumlah Meninggal Banyak dan A3 = Jumlah Dirawat Sangat Banyak maka PPKM Level 3 dengan Fe = 0.6, p = 0.22
50.  Jika A2 = Jumlah Meninggal Sedikit atau Sedang dan A3 = Jumlah Dirawat Sedikit maka PPKM Level 3 dengan Fe = 1, p = 0.25
51.  Jika A1 = Jumlah Positif Sangat Banyak,  A2 = Jumlah Meninggal Sedang dan A3 = Jumlah Dirawat Sangat Banyak maka PPKM Level 3 dengan Fe = 0.45, p = 0.66
52.  Jika A1 = Jumlah Positif Sedang,  A2 = Jumlah Meninggal Sedikit dan A3 = Jumlah Dirawat Sedikit maka PPKM Level 3 dengan Fe = 0.44, p = 0.45

## 3.2.   Pembahasan
Tahapan Fuzzy  lower  approximation diperoleh 6 certain  rules dimana derajat  keanggotaan fuzzy pada fuzzy  equivalence  class merupakan future effectiveness untuk masing-masing certain rules . Sedangkan dari fuzzy upper approximation diperoleh 52 possible  rules dimana  Fe  menyatakan future effectiveness untuk setiap possible rules dan   menyatakan plausibility , yaitu
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kemungkinan nilai-nilai atribut menghasilkan kelas keputusan. Dari tabel 4, untuk possible  rule yang  pertama  Fe  =  0.45  dan    =  0.35  mengandung  arti jika A1= Jumlah positif sangat banyak maka PPKM berada di level 1  adalah 0.35 dengan future effectiveness sebesar 0.45.  Berdasarkan 58 output rules yang  diperoleh,  hasil  klasifikasi  kebijakan  level  PPKM  di  setiap kecamatan/kota yang ada di Propinsi Sumatera Utara dapat di jabarkan pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Klasifikasi Level PPKM No.  Kabupaten/Kota Atribut Hasil klasifikasi Level PPKM 1 Kab. Asahan Jumlah Positif Covid- 19 kategori sangat banyak, jumlah meninggal kategori sedikit atau sedang dan jumlah yang dirawat kategori sangat banyak Berdasarkan possible rules nomor 36, 39,
41, 44, 47 dan 51 level PPKM berada di level 3 dengan nilai future effectiveness dan plausibility yang berbeda beda 3 2 Kab. Batubara Jumlah Positif Covid- 19 kategori sangat banyak, jumlah meninggal kategori sedikit dan jumlah yang dirawat kategori sangat banyak Berdasarkan certain rules nomor 3 dan 5
dan possible rules nomor 1, 3, 4, 6, 9, 10, dan 12 PPKM berada di level 1 dengan nilai future effectiveness dan plausibility yang berbeda beda 1 3 Kota Binjai Jumlah Positif Covid- 19 kategori sangat banyak, jumlah meninggal kategori sangat banyak  dan jumlah yang dirawat kategori sangat banyak Berdasarkan possible rules nomor 1, 4, 6 ,
10, dan 13 PPKM berada di level 1 dengan nilai future effectiveness dan plausibility yang berbeda beda 1 4 Kab. Dairi Jumlah Positif Covid- 19 kategori sangat banyak, jumlah meninggal kategori sangat banyak dan jumlah yang dirawat kategori banyak Berdasarkan possible rules nomor 1, 4, 7,
dan 11 PPKM
berada di level 1 dengan nilai future effectiveness dan plausibility yang berbeda beda 1 5 Ka. Deli Serdang Jumlah Positif Covid- 19 kategori sangat banyak, jumlah Berdasarkan possible rules nomor 18, 23, 30, 32, 35 PPKM 2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No.  Kabupaten/Kota Atribut Hasil klasifikasi Level PPKM meninggal kategori banyak dan jumlah yang dirawat kategori sangat banyak berada di level 2 dengan nilai future effectiveness dan plausibility yang berbeda beda 6 Kota Gunung Sitoli Jumlah Positif Covid- 19 kategori banyak, jumlah meninggal kategori sedikit dan jumlah yang dirawat kategori banyak Berdasarkan certain rules nomor 3 dan possible rules nomor 1, 2, 3, 7, dan 11,
PPKM berada di level 1 dengan nilai future effectiveness dan plausibility yang berbeda beda 1 7 Kota Humbang Hasundutan Jumlah Positif Covid- 19 kategori sangat banyak, jumlah meninggal kategori banyak dan jumlah yang dirawat kategori sangat banyak Berdasarkan possible rules nomor 1, 5, 6, 10, dan 14 PPKM berada di level 1 dengan nilai future effectiveness
dan plausibility yang berbeda beda 1 8 Kab. Karo Jumlah Positif Covid- 19 kategori sangat banyak, jumlah meninggal kategori banyak dan jumlah yang dirawat kategori sangat banyak Berdasarkan possible rules nomor 1, 23,
30, 32, dan 35
PPKM berada di level 2 dengan nilai future effectiveness dan plausibility yang berbeda beda 2 . . . . . . . . .
. . . . . . 27 Kota Tebing Tinggi Jumlah Positif Covid- 19 kategori sangat banyak, jumlah meninggal kategori sangat banyak dan jumlah yang dirawat kategori sedang Berdasarkan possible rules nomor 21 dan 26, PPKM
berada di level 2 dengan nilai future effectiveness dan plausibility yang berbeda beda 2 28 Kab. Toba Samosir Jumlah Positif Covid- 19 kategori sedikit atau sedang, jumlah meninggal kategori sedikit dan jumlah yang dirawat Berdasarkan certain rules nomor 1 dan 2
dan possible rules nomor 19, 25, 28, dan 34, PPKM berada di level 2
2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No.  Kabupaten/Kota Atribut Hasil klasifikasi Level PPKM kategori sedikit dengan nilai future effectiveness dan plausibility yang berbeda beda
4.  SIMPULAN
Kebijakan level PPKM di wilayah kabupaten/kota dapat diklasifikasikan dengan  pendekatan fuzzy  rough  set. Nilai  kuantitatif  di  setiap  objek  pada atribut  selain  atribut  keputusan  ditransformasi  menjadi  nilai fuzzy berdasarkan  fungsi  keanggotaan,  kemudian  mempartisi  himpunan  objek- objek  berdasarkan  kemiripan  atribut  yang  terdapat  pada  table decision system kedalam subset disjoin menurut 3 label kelas keputusan yaitu level 1, level  2  dan  level  3. Fuzzy  equivalence  class dan fuzzy  lower  approximation diperoleh certain  rules dimana  derajat  keanggotaan fuzzy pada fuzzy equivalence  class merupakan future  effectiveness untuk  masing-masing certain rules. Penghapusan c ertain rules yang lebih spesifik dan memiliki nilai future effectiveness lebih kecil atau sama dengan rules yang lain menghasilkan 6 certain  rules . Fuzzy  Upper  Approximation mendapatkan  52 possible  rules . Possible  rules yang  lebih  spesifik  dan  memiliki  nilai future  effectiveness dan plausibility lebih  kecil  atau  sama  dengan rules lain  dihapus. Future effectiveness untuk setiap possible rules dan   menyatakan plausibility , yaitu kemungkinan  nilai-nilai  atribut menghasilkan  kelas  keputusan.  Hasil pengujian output rules yang dihasilkan, klasifikasi penentuan kebijakan level PPKM  sudah  sesuai  dengan  Instruksi  Menteri  Dalam  Negeri  No  58  Tahun 2021  tentang  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  untuk  28 kabupaten/kota yang ada di Propinsi Sumatera Utara.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] WHO, “COVID-19 weekly epidemiological update,” World Heal. Organ. , no. 58, pp. 1–23, 2021.
[2] Menko Perekonomian, “SIARAN PERS HM.4.6/187/SET.M.EKON.3/07/2021 Penerapan PPKM untuk
Mengendalikan  Laju  Covid-19  dan  Menjaga  Kehidupan  Masyarakat,” pp. 20–22, 2021.
[3] Menteri  Dalam  Negeri  Republik  Indonesia,  “Intruksi  Menteri  Dalam Negeri  Tentang  Perpanjangan  Pemberlakuan  Pembatasan  kegiatan Masyarakat  berbasis  Mikro  dan  mengoptimalkan  Posko  Pananganan Corona  Virus  Disease  2019  di  Tingkat  Desa  dan  Kelurahan  Untuk Pengendalian Penyebaran Corona Virus Disease 20, pp. 1–19, 2021.
[4] R. S. Putra, “Klasifikasi Penyebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma C4.5 Kota Pagar Alam,” Jukomika , vol. 4, no. 1, pp. 23–35, 2021.
[5] Z.  I.  Alfianti,  “Pengelompokan  Wilayah  Penyebaran  Covid-19  Di Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Ilm. Inform.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 440-454 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Komput. , vol. 26, no. 2, pp. 111–122, 2021.
[6] I.  Cholissodin,  F.  M.  Evanita,  J.  J.  Tedjasulaksana,  and  K.  W. Wahyuditomo, “Klasifikasi Tingkat Laju Data Covid-19 Untuk Mitigasi Penyebaran  Menggunakan  Metode  Modified  K-Nearest  Neighbor (MKNN),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 3, p. 595, 2021.
[7] S.  Mujiasih,  “Pemanfatan  Data  Mining  Untuk  Prakiraan  Cuaca,”  no. September, pp. 189–195, 2011.
[8] M.  Elkano,  M.  Galar,  J.  Sanz,  and  H.  Bustince,  “Fuzzy  Rule-Based Classification  Systems  for  multi-class  problems  using  binary decomposition  strategies:  On  the  influence  of  n-dimensional  overlap functions in the Fuzzy  Reasoning Method,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 332, pp. 94–114, 2016.
[9] A.  Borgi,  “Attributes  regrouping  in  Fuzzy  Rule  Based  Classification Systems :  an  intra-classes  approach,”  in 2018  IEEE/ACS  15th International  Conference  on  Computer  Systems  and  Applications (AICCSA) , pp. 1–7, 2018.
[10]  Menteri  Dalam  Negeri  Republik  Indonesia,  “Intruksi  Menteri  Dalam Negeri  No  58  Tahun  2021  Tentang  Pemberlakuan  Pembatasan Kegiatan  Masyarakat  Level  3,  Level  2,  Dan  Level  1  Serta Mengoptimalkan  Posko  Penanganan  Corona  Virus  Disease  2019  Di Tingkat  Desa  Dan  Kelurahan  Untuk  Pengendalian  Penyebaran  Co,” Salinan , vol. 58. pp. 1–27, 2021.
[11]  S. Vluymans, Y. Saeys, L. D’Eer, and C. Cornelis, “Applications of Fuzzy Rough  Set  Theory  in  Machine  Learning:  a  Survey,”  in Fundamenta Informaticae ,  vol. 142, no. 1–4, pp. 53–86, 2015