Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.561 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1397-1405 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF DATA MINING FOR PREDICTION OF LONG COVID ON COVID- 19 SURVIVAL WITH FEATURE SELECTION AND NAÏVE BAYES METHOD
Siti Rokhmah *1 , Nendy Akbar Rozaq Rais 2
1,2 Informatika, Fakultas Teknologi, Institut Teknologi Bisnis AAS Indonesia Email: 1 sitirokhmah.itbaas@gmail.com , 2 abe.terate@gmail.ac.id
(Naskah masuk: 18 Agustus 2022, Revisi: 1 September 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
Since it was declared a global pandemic in March 2020, Corona Virus Disease (Covid-19) has become the world's attention, a lot of research has focused on all things related to Covid-19. Covid-19 is an infectious disease caused by the acute respiratory syndrome Corona virus 2 (SARS-CoV-2). Several studies have shown that the symptoms of COVID-19 persist for a long period of time even though they have been declared cured of Covid-19, this is known as Long Covid. Complaints that are often experienced by patients who progress to Long Covid are fatigue, headaches,  coughs,  runny  noses,  sleep  disturbances  and  even  shortness  of  breath.  Several  risk  factors  for  the occurrence  of  Long  Covid  include  age,  gender,  patient  congenital  disease,  condition  during  acute  infection, ethnicity and the patient's Body Mass Index (BMI). To anticipate the occurrence of long covid, it is necessary to have a risk prediction system for the occurrence of long  covid in  covid-19 patients, this aims to  anticipate and prepare for early handling and prevention efforts for covid-19 patients who are at risk of experiencing long covid. Prediction of the risk of long covid can be done by classifying long covid risk factors by utilizing data mining. The purpose of this study is to classify symptom data and patient history, so that data patterns can be obtained that can be used as predictions to estimate the risk of the occurrence of Long covid-19 in Covid-19 survivors. This study uses the Naïve Bayes classification method by classifying data based on the Long covid risk factor and the feature selection information gain method which is used as a technique in attribute selection to optimize the nave Bayes algorithm. The results of this study have a real contribution to the development of science and technology. The concept of the resulting prediction data pattern can be used as a reference in developing early detection of the risk of the occurrence of Long Covid.
Keywords : , Data Clasification, Data mining, Featture Selection ,  Long covid, , naïve bayes.

## PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI LONG COVID PADA PENYINTAS COVID-19 DENGAN METODE FEATURE SELECTION DAN NAÏVE BAYES

## Abstrak
Sejak ditetapkannya menjadi pandemi global pada maret 2020, Corona Virus Disease (Covid-19) mejadi perhatian dunia, banyak penelitian difokuskan pada segala hal terkait covid-19. Covid-19 adalah penyakit menular yang disebabkan oleh sindrom pernapasan akut Corona virus 2 (SARS-CoV-2). Beberapa penelitian menunjukkan bahwa gejala covid-19 tetap ada dalam jangka waktu yang lama meskipun sudah dinyatakan sembuh dari Covid- 19, hal tersebut dikenal sebagai Long covid . Keluhan yang sering dialami oleh pasien yang berlanjut ke Long covid adalah kelelahan, nyeri kepala, batuk, pilek, gangguan tidur bahkan sesak nafas. Beberapa faktor resiko terjadinya Long covid diantaranya adalah usia, jenis kelamin, Penyakit bawaan pasien, kondisi saat infeksi akut, etnis dan Body Mass Index (BMI) pasien. Untuk mengantisipasi terjadinya Long covid , perlu adanya sistem prediksi resiko terjadinya Long covid pada pasien covid-19, hal  ini  bertujuan untuk  mengantisipasi  dan mempersiapkan upaya penanganan dan pencegahan sejak dini terhadap pasien covid-19 yang beresiko mengalami long covid . prediksi resiko  terjadinya  long  covid  dapat  dilakukan  dengan  pengklasifikasian  faktor  resiko  long  covid  dengan memafaatkan Data mining. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan klasifikasi data gejala dan riwayat pasien, sehingga dapat  diperoleh pola data yang dapat  dijadikan prediksi  untuk  memperkirakan resiko  terjadinya Long covid -19  pada  pasien  penyintas  covid-19.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  dengan mengklasifikasikan data berdasarkan faktor resiko Long covid dan metode feature selection information gain yang digunakan sebagai teknik dalam pemilihan atribut untuk mengoptimalkan algoritma naïve bayes. Hasil penelitian ini memiliki kontribusi yang nyata bagi pengembagan ilmu pengetahuan dan teknologi. Konsep Pola data prediksi yang dihasilkan dapat digunakan sebagai acuan dalam mengembangkan deteksi dini resiko terjadinya Long covid .
Kata kunci : Long covid , d ata mining, Feature selection,  klasifikasi data, naïve bayes

## 1. PENDAHULUAN
World  Health  Organization (WHO)  resmi menetapkan  Covid-19  sebagai  pandemi  global  pada Maret  2020.  Sejak  saat  itu  banyak  penelitian  di fokuskkan  pada  segala  sesuatu  terkait  Covid-19. Covid-19  adalah  penyakit  menular  yang  disebabkan oleh  sindrom  pernapasan  akut SARS-CoV-2 [1]. Gejala  Covid-19  diantaranya  demam,  nyeri  otot, menurunnya  kemampuan  membau  dan pneounomia [2] . Virus  Sar-Cov-2  dapat  menyebabkan  berbagai kerusakan  organ,  penelitian  menunjukkan  berbagai gejala tetap ada setelah seseorang dinyatakan sembuh dari covid-19 yang kemudian di kenal dengan istilah Long covid atau post-syndrom Covid-19.[3] Long  covid di  definisikan  sebagai  sindroma pasca covid-19 dengan gejala sakit yang berkepanjangan  meskipun  sudah  12  minggu  dari pertama  terpapar  dan  telah  dinyatakan  sembuh[4]. Gejala yang sering dirasakan adalah kelelahan, pilek, batuk bahkan ada yang masih mengalami sesak nafas [5].    Beberapa  data  menunjukkan  bahwa  siapapun yang pernah terinfeksi Covid-19 beresiko mengalami Long covid , terutama orang dengan kekebalan rendah terhadap infeksi [6]. Pasien covid-19 yang mendapat perawatan  intensif  di  ICU  menunjukkan  lebih berpotensi mengalami Long covid [7].
Penelitian Long  covid sudah  banyak dikembangkan,  dari  potensi  resiko  sampai  gejala, namun  belum  ada  penelitian  yang  melakukan klasifikasi  data  sebagai  dasar  prediksi  resiko terjadinya long  covid, sehingga  penelitian  ini  perlu dilakukan sebagai salah satu upaya dalam membantu penanganan  pandemi  Covid-19. Long  covid dapat diprediksi  dari  beberapa  faktor  resiko,  diantaranya dari  gejala  awal  saat  terpapar  covid-19,  kondisi pasien  dan  penyakit  penyerta  pasien  [8].  Data-data tersebut dapat diklasifikasikan dengan menggunakan teknik  data  mining  untuk  memperoleh  gambaran prediksi resiko Long covid pada penyintas Covid-19.
Data mining digunakan untuk menemukan pola dari suatu database dalam ukuran yang besar. Data mining merupakan  proses  menemukan  korelasi,  pola  dan sebuah tren dengan cara menyaring data dan di olah mengunakan  teknik  matematis  dan  statistik.[9]. Prediksi  terhadap  resiko  terajadinya Long  covid penting  untuk  dilakukan  agar  dapat  meminimalkan resiko bagi penyintas covid-19 yang mengalami Long covid .
Pada
penelitian ini dilakukan pengklasifikasian  data  dari  penyintas  covid-19 dengan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes, algoritma naïve bayes telah banyak digunakan dalam klasifikasi  data  dikarenakan  naïve  bayes  memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan metode klasifikasi  lainnya.  Naïve  bayes  merupakan  teknik pengklasifikasian dengan melakukan prediksi
peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman dimasa lalu [10].
Tujuan  khusus  dari  penelitian  ini  adalah mengembangkan konsep data mining untuk klasifikasi gejala Covid-19 yang berpotensi memiliki resiko Long  covid dan  Mendapatkan  konsep pola data  gejala  coivd-19  untuk  memperoleh  prediksi resiko Long  covid .  Penelitian  ini  perlu  dilakukan karena  memiliki  beberapa  keutamaan.  Peneletian terkait  data  sudah  banyak  dilakukan  baik  didalam maupun  luar  negeri,    namun  belum  di  jumpai penelitian  terkait  pemanfaatan  data  mininig  untuk memprediksi    resiko Long  covid .  beberapa keutamaan dari penelitian ini diantaranya 1)Penelitan  ini  memberikan  informasi  gambaran prediksi  kemungkinan resiko terjadinya Long  covid berdasarkan  klasifikasi  data;  2)Berdasarkan  konsep prediksi  pola  data  pada  penelitian  ini  dapat dikembangkan untuk deteksi dini resiko Long covid ; 3)Penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  pada perkembangan  dan  inovasi  di  bidang  teknologi informasi, hal  tersebut  sejalan dengan bidang  fokus penelitian prodi Informatika.

## 2. METODE PENELITIAN
Ada beberapa tahapan dalam penelitian ini, yaitu 1. Studi pustaka Dalam  penelitian  ini  mempelajari  referensi berupa  jurnal,  buku  maupun  artikel  lain  yang terkait  dengan  penelitian.  Adapun  jurnal  yang dijadikan referensi adalah jurnal yang membahas tentang Data mining, naïve bayes, teknik pediksi, Covid-19  dan Long  covid .  Selain  itu  juga  buku dan  atikel  tentang  Data  mining  dan  metode klasifikasi Naïve Bayes dijadikan referensi dalam penulisan penelitian ini.
2. Pengumpulan data Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  dataset  gejala  dan  data  pasien  covid-19 yang  di  unduh  dari  kaggle.com  dengan memasukkan kata kunci: “dataset covid-19 case”, “dataset Long  covid ”  dan  “datasate  covid-19 symptomps”.  Data  yang  diolah  adalah  data  asal negara,  usia,  jenis  kelamin,  gejala  awal,  riwayat penyakit  dan  kontak  penularan.  Setelah  data terkumpul  dilakukan  pembersihan  data  terhadap data yang inkonsisten atau dikenal dengan istilah pemberihan noise data .
3. Pra pemrosesan data
Data dari tahap pengumpulan data diolah dengan prinsip KDD. Beberapa tahapan dalam penelitian ini adalah a. Seleksi data
Tidak  semua  data  yang  diperoleh  akan digunakan, data yang diambil adalah data yang sesuai dengan faktor resiko long covid ,.  Untuk melihat  gambaran  data  awal  yang  diperoleh dapat melihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Dataset long covid
Keterangan dataset:
1. Kondisi  2  minggu  yang  lalu  merupakan  kondisi saat  infeksi,  yang  terdiri  dari  15  kondisi  yaitu Sesak  nafas,  batuk  terus  menerus,  demam,  sakit kepala,  nafas  pendek,  hilang  penciuman,  batuk kering, dahak, kehilangan nafsu makan, sembelit, diare,  ageusia,  sakit  dada,  mual  muntah,  lama waktu perawatan.
2. Kondisi saat ini (gejala long covid ) ada 10 gejala yaitu  pusing,  batuk,  sesak  nafas,  nafas  pendek, nyeri  dada,  diare,  lemas,  kehilangan  penciuman, kebingungan, gangguna kecemasan.
b. Data transformasi
Data  yang  sudah  diseleksi  selanjutnya  di proses pada tahap transformasi, pada tahap ini dilakukan  pengolahan  menjadi  beberapa kriteria sesuai dengan faktor resiko long covid . Data  hasil  proses  transformasi  dapat  dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data hasil transformasi

## Berikut kriteria dalam pengklasifikasina data
• Kriteria jenis kelamin
Pada kriteria jenis kelamin di bedakan menjadi dua kategori yaitu female untuk pasien dengan jenis kelamin  perempuan  dan male untuk  jenis  kelamin laki-laki.
• Kriteria usia Atribut pada data usia merupakan data kontinyu,
dimana  nilai  P(Xi|C)  di  estimasi  dengan  fungsi densitas  gauss.  Penyelesaian  perhitungan  dilakukan dengan  menghitung  nilai  rata-rata  dan  menghitung stadar deviasi dengan rumus persamaan (1)
𝑓(𝑥) = 1 2𝜋𝜎 𝑒 −(𝑥−𝜇)2 2𝜎2 (1)
Keterangan :
• σ = standar Deviasi dari atribut
• µ = mean atau rata-rata dari atribut
• Kriteria kondisi saat infeksi.
Kondisi saat infeksi diperoleh dari data kondisi pasien 2 minggu yang lalu, atau saat terjangkit covid- 19. Untuk seleksi data ke dalam kriteria ini dilakukan beberapa  aturan,  aturan  dalam  kriteria  ini  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Kriteria kondisi saat infeksi kriteria Kategori Memenuhi kriteria gejala berat Berat Memenuhi kriteria gejala sedang Sedang Memenuhi kriteria gejala ringan Ringan
Penentuan  kriteria  didasarkan  pada  buku pedoman  tata  laksana  yang  dikeluarkan  oleh perhimpunan dokter indonesia [11]. Dalam pedoman tersebut  terdapat  3  kriteria  yang  dijadikan  dasar dalam  penentuan  kondisi  saat  infeksi  diantaranya adalah  gejala  berat  dengan  kriteria  mengalami pneumonia (demam, batuk, sesak nafas, nafas cepat), nafas berat  dan gejala umum covid seperti anosmia,
Data ke Usia Jenis kelamin Penyakit bawaan Kondisi 2 minggu yang lalu Kondisi saat ini (gejala long covid) BMI Kondisi 1 Kondisi 2 ….. Kondisi 15 gejala 1 gejala10 1 30 male hipertensi 1 1 … 1 1 … 1 30 2 65 male Tidak ada 0 0 … 0 … …. 18 … …. …. ….. …. …. …. ….. … 1022 40 female 0 …. 1 0 .. 0 25 data ke jenis kelamin Usia kondisi saat infeksi Komorbid BMI status 1 male 49 berat Tidak ada 30 YA 2 male 43 sedang Tidak ada 20 Tidak 3 male 66 berat Tidak ada 30 YA 4 male 45 ringan Tidak ada 18 Tidak 5 female 34 berat Ada 30 YA 6 female 37 berat Ada 30 YA 7 male 48 ringan Tidak ada 18 Tidak 8 male 62 berat Tidak ada 30 YA 9 male 68 sedang Ada 20 YA ….. …… …. …. …. … … 1022 female 29 berat Tidak ada 18 Tidak
diare  dan  kepala  pusing.  Kriteria  sedang  memiliki gejala  demam,  batuk,  sesak  nafas,  nafas  cepat, anosmia atau  hilang  kemampuan  penciuman,  diare namun  tidak  ditemui  gejala pneumonia berat. Sedangkan derajat ringan adalah pasien dnegan gejala umum dan ringan seperti demam, batuk, diare, sakit kepala dan anosmia.
• Kriteria Body Mass Index (BMI)
Sama halnya dengan kriteria usia, kriteria BMI merupakan  atribut  kontinyu,  dimana  perhitungan dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi  densitas gauss.
• Kriteria komorbid Komorbid diperoleh  dari  kondisi  sebelum infeksi covid-19, pada kondisi ini di peroleh kriteria yang terdapat pada tabel 4.
Tabel 4. Kriteria Komorbid kriteria Kategori Ada riwayat penyakit sebelum covid Berat Tidak ada riwayat penyakit sebelum covid sedang
• Kriteria status long covid Didalam menentukan seleksi  data pada kriteria status didasarkan pada gejala yang timbul pada pasien long covid diantaranya adalah kelelahan, batuk terus menerus,  sesak  nafas,  nafas  pendek,  nyeri  otot  dan suara serak. Untuk data yang terdapat gejala tersebut maka statusnya iya dan jika tidak ada gejala tersebut maka  status  tidak.  Untuk  melihat  penentuan  kriteria status long covid -19 dapat melihat pada tabel 5.
Tabel 5. Kriteria status long covid kriteria Kategori Memiliki gejala long covid Iya Tidak memiliki gejala long covid Tidak 4. Pemodelan dan Klasifikasi data
data  yang  diperoleh  pada  tahap  pengumpulan data dan transformasi data dilakukan pengolahan  data  dengan  metode  klasifikasi naïve  bayes.  Hasil  klasifikasi  tersebut  dapat dijadikan  gambaran  prediksi  resiko  terjadinya Long covid pada pasien penyintas Covid-19. a. Algoritma naïve bayes.

## Gambar 1. Flowchart naïve bayes
Algoritma  naïve  bayes  merupakan  metode pengklasifikasian  yang  didasarkan  pada  teorama bayes,  teori  ini  menggunakan  pendekatan  statistik yang fundamental dalam pengenalan pola [12]. Naïve bayes dapat digunakan untuk memprediksi peluang di masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya.
Teorama  bayes  dikombinasikan  dengan  naïve dimana  di  asumsikan  dengan  kondisi  antar  atribut bisa  saling  bebas  [13]. Flowchart naïve  bayes digambarkan pada gambar 1.
b. Data training dan data testing .
Data yang telah di olah pada tahap transformasi kemudian  di  olah  menjadi  data training dan  data testing . Data training adalah data yang digunakan untuk melatih algotitma, sedangkan data testing adalah data yang digunakan untuk menguji algoritma. Persentase data training adalah 75 persen dari keseluruhan data dan data testing 25 peresen dari presentase data.
5. Pemilihan atribut ( Feature selection )
Adanya  atribut  yang  tidak  relevan  merupakan permasalahan dalam klasifikasi data. Terutama pada prediksi  resiko terjadinya long covid pada penyintas covid-19. Untuk menghilangkan atribut-atribut yang tidak  relevan  diperlukan  teknik  seleksi  atribut  [14]. Feature  Selection  digunakan  untuk  mengurangi dimensi  model  dan  menjadikan  klasifikasi  data menjadi  lebih  efektif  dengan  adanya  pengurangan data yang dianalisa[15]. Pada penelitian sebelumnya terdapat  dua teknik dalam metode Feature selection yaitu wrapped dan filter .  Penelitian  tersebut membandingkan  dua  teknik  tersebut  dan  dihasilkan bahawa  teknik  filter  lebih  baik  dibandingkan  teknik wrapped .  Sehingga  dalam  penelitian  ini  dalam melakukan seleksi atribut menggunakan teknik filter yaitu information gain [16]. Information  gain merupakan  metode  dalam feature  selection yang  menggunakan  teknik scoring untuk pembobotan sebuah fitur dengan menggunakan nilai  entropi  yang  memiliki  nilai  maksimal.  Untuk memghitung information gain dapat dihitung dengan persamaan (2), (3) dan (4)
Siti Rokhmah, dkk, Application Of Data Mining For Prediction … 1401
𝐼𝑛𝑓𝑜(𝐷) = ∑ −𝑝𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑐 𝑖=1 (2)
Keterangan
C = jumlah nilai pada atribut target Pi = jumlah sampai untuk kelas i
𝑖𝑛𝑓𝑜𝐴(𝐷) = ∑ −𝑝𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑐 𝑖=1 (3)
Keterangan A = atribut |D| = jumlah dari seluruh sample data |Dj|= jumah sample data untuk nilai j V = suatu nilai yang mungkin untuk atribut A
Rumus information  gain untuk  mengukur efektivitas  suatu  atribut  dapat  menggunakan  rumus persamaan (4)
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴)   =  𝐼𝑛𝑓𝑜(𝐷) –  𝑖𝑛𝑓𝑜𝐴(𝐷)

## (4)
6. Tahap pengujian
Tahap  pengujian  dilakukan  dengan  teknik confussion  matrix untuk  mengukur  performa klasifikasi  dengan  membandingkan  nilai  aktual  dan nilai  prediksi.  Pada  teknik confussion  matrix dilakukan  perhitungan  nilai  akurasi,  precission  dan recall dengan melihat matriks berikut:
• True  Positif (TP)  =  jumlah  data  yang  bernilai positif dan diprediksi benar sebagai positif.
• False  positif (FP)  =  jumlah  data  yang  bernilai negatif, tapi diprediksi sebagai positif.
• True Negatif : jumlah data yang bernilai negatif dan diprediksi sebagai negatif.
• False negatif : jumlah data yang bernilai positif tapi diprediksi sebagai negatif Rumus  yang  digunakan  dalam confussion matrix adalah sebagai berikut 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (5) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (6)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙        = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 𝐹𝑁
(7)
bebera langkah dalam pengujian adalah
1. Melakukan pengujian dengan menghitung nilai akurasi  dan  presisi  dari  6  atribut  faktor  resiko long covid .
2. Melakukan  pengujian  dengan  melakukan seleksi atribut, yaitu pengujian dengan 3 atribut faktor resiko long covid 19
Pengujian  dilakukan  dengan  2  model  yaitu dengan  perhitungan  secara  manual  dan  dengan menggunakan aplikasi rapid manner.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Menentukan data training dan data testing .
Jumlah  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah 1022, data tersebut dilakukan seleksi untuk menentukan data training yang digunakan untuk  melatih  algoritma  sehingga  diperoleh model  klasifikasi.  Data  training  berjumlah  773 dan data testing untuk menguji hasil pemodelan sebayak 250 data.
2. Menghitung probabilitas c lass atau P(C) untuk setiap kelas 𝑃(𝐶1) = classStatus=YA 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 (8) P(Status|Ya) = 299 773 = 0,387 P(Status|Tidak) = 474 773
= 0,613
3. Menghitung probabilitas masing-masing kriteria.
Perhitungan  menggunakan  teorama  bayes dengan rumus persamaan (9)
P(H|X) = P(X|H) P(H) P(X) (9)
a. Kriteria Jenis kelamin
• Kriteria(jeniskelamin=female|status=Ya) = = 198     = 0,662
299
• Kriteria(jeniskelamin=female|status=Tidak) = = 189     = 0,4
474
• Kriteria(jeniskelamin=male|status=Ya) =
= 101     = 0,338 299
• Kriteria(jeniskelamin=male|status=Tidak) =
= 284     = 0,6 474
b. Kriteria usia
Kriteria  usia  merupakan  atribut  kontinyu, perhitungan  dilakukan  dengan  distribusi gauss . Sehingga  dilakukan  perhitungan  nilai  rata-rata  dan nilai standar deviasi.
• Nilai rata-rata = 44,49
• Standar deviasi = 15,1
c. Kriteria Kondisi saat infeksi
• Kriteria(kondisi=ringan|status=Ya) = = 7    = 0,023
299
• Kriteria(kondisi=ringan|status=Tidak) = = 190    = 0,401
474
• Kriteria(kondisi=sedang|status=Ya) =
= 19    = 0,064 299 • Kriteria(kondisi=sedang|status=Tidak) =
= 135    = 0,285
474
• Kriteria(kondisi=berat|status=Ya) = = 273    = 0,913 299
• Kriteria(kondisi=berat|status=Tidak) =
= 148    = 0,312
474
d. Kriteria komorbid
• Kriteria(komorbid=Ada|status=Ya) =
= 175     = 0,585 229
• Kriteria(Komorbid=Ada|status=TIdak) =
= 21     = 0,045 474
• Kriteria(Komorbid=Tidak ada|status=Ya) = = 124     = 0,415 299
• Kriteria(Komorbid=TidakAda|status=Tidak) = = 452     = 0,955
474

## e. Kriteria BMI
Sebagaimana  kriteria  usia,  kriteria  BMI merupakan atribut kontinyu, dengan menghitung nilai rata-rata dan standar deviasi
• Nilai rata-rata = 23,26
• Standar deviasi = 6,74
4. Seleksi atribut
Untuk  mengoptimalkan  metode  naïve  bayes, maka  perlu  dilakukan  seleksi  atribut,  untuk menentukan  atrubut  mana  yang  paling  efektif digunakan  dalam  klasifikasi  data.  Pemilihan  atribut dengan  menggunakan  nilai  entropi  tertinggi. Persamaan  yang  digunakan  adalah  persamaan  (2), d iperoleh nilai entropi:
a. Entropi jenis kelamin
Info(male) = 101 386 log 2 101 386 - 285 386 log 2 285 386 = 0,829
Info(female) = 198 387 log 2 198 387 - 189 387 log 2 189 387 = 0,997 b. Entropi usia
Info(<30) = 32 159 log 2 32 159 - 127 159 log 2 127 159 = 0,724
Info(30-49) = 117 334 log 2 117 334 - 217 334 log 2 189 334
= 0,934
Info(>=50) = 150 280 log 2 198 280 - 130 280 log 2 189 280 = 0,996
c. Entropi kondisi saat infeksi
Info(ringan) = 7 198 log 2 32 198 - 191 198 log 2 127 198
= 0,221
Info(sedang) = 19 154 log 2 19 154 - 135 154 log 2 135
154
= 0,539
Info(berat) = 273 421 log 2 273 421 - 148 421 log 2 148 421 = 0,935 d. Entropi Komorbid
Inf (Ada) = 175 196 log 2 175 196 - 21 196 log 2 21 196 = 0,491
Info(Tidakada) = 124 577 log 2 124 577 - 453 577 log 2 531 577 = 0,751 e. Entropi BMI
Info(<18) = 8 20 log 2 8 20 - 12 20 log 2 12 20 = 0,971
Info(18-25) = 48 491 log 2 48 491 - 443 334 log 2 443 334 = 0,462
Info(>=25) = 243 262 log 2 243 262 - 19 262 log 2 19 262
= 0,371
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  entropi untuk seluruh data dengan rumus persamaan (3)
InfoA(total) =- 229 773 log 2 229 773 -= 474 773 log 2 474 773
= 0,963
Setelah  memperoleh  entropi  pada  masing- masing  atribut,  berikutnya  dilakukan  perhitungan nilai gain, dengan rumus persamaan (4)
a. Gain atribut jenis kelamin
Gain(jeniskelamin) = Info(D) – infoA(D) = 0,963-( 386 773 𝑥0,892 )+ 387 773 𝑥0,997 = 0,0481
b. Gain atribut usia
Gain(usia) = Info(D) – infoA(D)
= 0,963-( 159 773 𝑥0,724 )+ 334 773 𝑥0,934 )+ 280 773 𝑥0,996 = 0,050
c. Gain atribut kondisi saat infeksi
Gain(usia) = Info(D) – infoA(D)
= 0,963-( 198 773 𝑥0,221 )+ 154 773 𝑥0,539 )+ 421 773 𝑥0,935
= 0,289
d. Gain atribut komorbid Gain(usia) = Info(D) – infoA(D)
= 0,963-( 196 773 𝑥0,491 )+ 577 773 𝑥0,751 ) = 0,278

## e. Gain atribut BMI
Gain(usia) = Info(D) – infoA(D)
= 0,963-( 20 773 𝑥0,971 )+ 491 773 𝑥0,462 )+ 262 773 𝑥0,376 = 0,517
Dari  perhitungan information  gain tersebut, diperoleh nilai gain tertinggi, urutan nilai gain dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai atribut hasil perhitungan information gain
No urut Atribut Nilai gain 1 BMI 0,517 2 Kondisi saat infeksi 0,289 3 Komorbid 0,278 4 Usia 0,050 5 Jenis kelamin 0,048 5. Pengujian data testing
a. Pengujian model naïve bayes
Tahap  pengujian  dilakukan  dengan  teknik confussion  matrix untuk  mengukur  performa klasifikasi  dengan  membandingkan  nilai  aktual  dan nilai  prediksi.  Pada  teknik  confussion  matriks dilakukan perhitungan nilai accuracy , precission dan recall . Pada pengujian tahap ini dilakukan pengujian dengan  menggunakan  6  atribut.  Data training berjumlah 250 data, dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Data training long covid
Dari  data  testing  data  dan  prediksi  dengan algoritma  naïve  bayes  diperoleh  nilai  matriks  dapat dilihat pada tabel 7
Tabel 7 confessio matriks pengujian 6 atribut
True YA True Tidak Pred. YA 82 22 Pred. Tidak 18 103 Keterangan: TP=YA
• Menghitung nilai accuracy.
Accuracy = (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)*100%
= (82+103)/(82+103+22+18)
= 82, 22 %
• Menghitung nilai precission. Precission = TP/(TP+FP)
= 82/(82+18) = 82,00 %
• Menghitung recall.
Recall = TP/(TP+FN)
= 82/(82+22)
= 78, 85 %
Selain pengujian dilakukan dengan cara manual, pengujian juga dilakkukan dengan menggunakan aplikasi Rapid manner dengan hasil confussion matrix yang sama. Hasil pengujian dengan rapid manner dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil pengujian dengan rapid manner
b. Pengujian naïve bayes + Information gain
Berdasarkan perhitungan seleksi atribut dengan information  gain didapatkan nilai gain tertinggi dari masing-masing  atribut.  Sehingga  pada  pengujian tahap  2  dilakukan  pengujian  dengan  3  atribut,  yaitu BMI, kondisi  saat infeksi  dan komorbid.  Tabel nilai entropi tertinggi dapat dilihat pada tabel 8
Tabel 8. Nilai entropi No urut Atribut Nilai gain 1 BMI 0,517 2 Kondisi saat infeksi 0,289 3 Komorbid 0,278 4 Usia 0,049 5 Jenis kelamin 0,048
Dari  hasil  prediksi  data training diperoleh confussion matrix seperti pada tabel 9
Tabel 9. confession Matrix pengujian 3 atribut True YA True Tidak Pred. YA 81 19 Pred. Tidak 19 106 Keterangan: TP=YA
• Menghitung nilai accuracy
Accuracy = (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)*100%
= (82+103)/(82+103+22+18) = 83, 11 %
Data ke jenis kelamin age kondisi saat infeksi Komorbid BMI status prediksi keterangan 1 male 41 Berat Tidak Ada 34 YA YA benar 2 female 43 Ringan Tidak Ada 30 Tidak YA salah 3 female 76 Ringan Tidak Ada 30 YA YA benar 4 male 29 Berat Tidak Ada 20 YA Tidak salah 5 male 81 Ringan Ada 27 YA YA benar 6 male 56 Berat Ada 25 YA YA benar 7 male 26 Ringan Tidak Ada 23 Tidak Tidak benar 8 male 27 Ringan Tidak Ada 22 Tidak Tidak benar 9 male 21 Ringan Tidak Ada 24 Tidak Tidak benar 10 female 22 Ringan Tidak Ada 22 Tidak Tidak benar … …. …. …. …. … …. … …. 250 female 37 Berat Tidak Ada 29 YA YA benar
1404 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1397-1405
• Menghitung nilai precission Precission = TP/(TP+FP)
= 81/(82+19)
= 81,00 %
• Menghitung recall Recall = TP/(TP+FN)
= 81/(82+19)
= 81, 00 %
Pengujian untuk 3 atribut juga dilakukan dengan aplikasi rapid manner dan diperoleh nilai yang sama, seperti terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil pengujian 3 atribut dengan rapid manner
Untuk melihat perbandingan hasil uji coba algoritma naïve bayes dan algoritma naïve bayes dengan feature selection dengan  teknik information  gain dapat melihat pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil pengujian dengan information gain Naïve bayes Naïve bayes+IG Accuracy 82,22 % 83,11 % Precission 82,00 % 81,00 % Recall 78,85 % 81,00 %
Naïve bayes merupakan metode dengan akurasi yang cukup  tinggi.  Beberapa  penelitian  membuktikan bahwa  penggunaan  metode  naïve  bayes  memiliki akurasi yang cukup tinggi dibandingkan penggunaan metode  lain,  diantaranya  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  aristin  chusnul  khotimah,  dkk  yang membandingkan  tingkat  akurasi  algoritma  naïve bayes,  k-nearest  neighbour  dan  support  vector machine, menunjukkan bahwa naïve bayes memiliki tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  yang lainnya [17].

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengolahan  data yang terdiri dari berbagai kriteria yang diolah menjadi kriteria  yang  didasarkan  pada  faktor  gejala long covid . Penentuan faktor gejala long covid didasarkan atas beberapa jurnal referensi yang membahas kriteria faktor resiko long covid .
Dalam melakukan transformasi data, penentuan atribut  dalam  kriteria  didasarkan  pada  beberapa kajian,  diantaranya  adalah  jurnal  tentang  gejala covid-19,  gejala long  covid dan  buku  panduan    tata
laksana penanganan covid-19 yang dikeluarkan oleh persatuan dokter dan dokter spesialis indonesia.
Hasil  dari  pengolahan  data  kemudian  diolah dengan  algoritma  naive  bayes  untuk  menghasilkan model  klasifikasi  data  yang  dijadikan  dasar  dalam prediksi  resiko terjadinya long covid pada penyintas covid-19.
Pada  tahap  pengujian  dilakukan  dengan  2 tahapan  yaitu:  pengujian  model  naive  bayes  dan pengujian  model  naive  bayes  dengan information gain .  Hasil  perhitungan information  gain diperoleh nilai  entropi  tertinggi,  dan  diambil  3  atribut  yang memiliki  nilai  entropi  tertinggi.  hasil  pengujian penggunaan  3  atribut  diperoleh  nilai accuracy dan recall yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan mengguanakan naive bayes tanpa pemilihan atribut.

## 5. KESIMPULAN
Dari penelitian ini diperoleh kesimpulan bahwa, ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  resiko terjadinya long covid , diantaranya adalah faktor jenis kelamin,  usia,  kondisi  saat  infeksi,  komorbid  dan body  mass  index (BMI).  Data training yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 773 dan data testing sebanyak  250.  Dengan  menggunakan algoritma  naive  bayes  dihasilkan  model  klasifikasi data yang dapat digunakan prediksi resiko terjadinya long covid . Pengujian dilakukan dengan menggunakan teknik confussion matrix dan diperoleh nilai  accuracy  82,  22  %  dan  83,11  %  setelah dilakukan pemilihan atribut dengan information gain . Penelitian  ini  diharapkan  dapat  dikembangkan menjadi sebuah aplikasi prediksi long covid , sehingga dapat  memberikan  sumbangsih  pada  masyarakat, dunia kesehatan dan pengembangan teknologi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kami  tujukan  kepada Kementerian  Ristekdikti  atas  pemberian  dana penelitian  melalui  hibah  penelitian  dosen  pemula (PDP) periode 2021/2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  R.  Yunus  and  A.  Rezki,  “Kebijakan Pemberlakuan Lock Down Sebagai Antisipasi  Penyebaran  Corona  Virus  Covid- 19,” SALAM J. Sos. dan Budaya Syar-i , vol. 7, no. 3, 2020, doi: 10.15408/sjsbs.v7i3.15083.
[2] M.  Siahaan,  “Dampak  Pandemi  Covid-19
Terhadap  Dunia  Pendidikan,”  vol.  1,  no.  1, pp. 1–3, 2020.
[3] A.  Crispo et  al. ,  “Strategies  to  evaluate outcomes  in  long-COVID-19  and  post- COVID  survivors,” Infect.  Agent.  Cancer , vol.  16,  no.  1,  pp.  1–20,  2021,  doi: 10.1186/s13027-021-00401-3.
[4] I. Visan, “Long COVID,” Nat. Immunol. , vol.
Siti Rokhmah, dkk, Application Of Data Mining For Prediction … 1405 22,  no.  8,  pp.  934–935,  2021,  doi: 10.1038/s41590-021-00992-4.
[5] P. Zimmermann,  L.  F.  Pittet,  and  N.  Curtis, “How Common is Long COVID in Children and  Adolescents?,” Pediatr.  Infect.  Dis.  J. , vol.  40,  no.  12,  pp.  e482–e487,  2021,  doi: 10.1097/INF.0000000000003328.
[6] L.  Mertz,  “Researchers  Seek  Answers  for Millions with Long COVID-19,” IEEE Pulse , vol.  12,  no.  2,  pp.  17–21,  2021,  doi: 10.1109/MPULS.2021.3066718.
[7] H. Crook, S. Raza, J. Nowell, M. Young, and P.  Edison,  “Long  covid  -  Mechanisms,  risk factors, and management,” BMJ , vol. 374, pp. 1–18, 2021, doi: 10.1136/bmj.n1648.
[8] C. H. Sudre et al. , “Attributes and predictors of long  COVID,” Nat.  Med. ,  vol.  27,  no.  4, pp.  626–631,  2021,  doi:  10.1038/s41591- 021-01292-y.
[9] A.  H.  Ardiansyah,  W.  Nugroho,  N.  H. Alfiyah, R. A. Handoko, and M. A. Bakhtiar, “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan
Metode Clustering untuk Menentukan Status
Provinsi  di  Indonesia  2020,” Semin.  Nas. Inov.  Teknol. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  329–333, 2020.
[10] S.  Rizal,  P.  Studi,  T.  Informatika,  and  U. Yudharta,  “Penerapan  Algoritma  Naïve Bayes  Untuk  Prediksi  Penerimaan  Siswa
Baru Di Smk Al-Amien Wonorejo,” Explor.
IT  J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 14–21, 2018, doi: 10.35891/explorit.v10i1.1671.
[11] PDPI,  PERKI,  PAPDI,  PERDATIN,  and IDAI, Pedoman tatalaksana COVID-19 Edisi
3 Desember 2020 . 2020. [Online]. Available: https://www.papdi.or.id/download/983- pedoman-tatalaksana-covid-19-edisi-3- desember-2020
[12] M.  Ridwan,  H.  Suyono,  and  M.  Sarosa,
“Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,” J.
EECCIS , vol. 7, no. 1, p. pp.59-64, 2013.
[13] Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Nasabah Asuransi,” J. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014.
[14] S.  A.  Putri  and  D.  Larasati,  “Penerapan Feature  Selection  Pada  Bayesian  Network Untuk,” PILAR Nusa Mandiri , vol. 13, no. 2, pp. 275–280, 2017.
[15] I. T. Julianto, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, and  A.  Mulyani,  “COMPARISON  OF
CLASSIFICATION  ALGORITHM  AND FEATURE SELECTION IN PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI DAN FEATURE SELECTION,” JUTIF , vol. 3, no. 3, pp. 739– 744, 2022.
[16] M. R. Hasibuan and Marji, “Pemilihan Fitur dengan  Information  Gain  untuk  Klasifikasi Penyakit Gagal Ginjal menggunakan Metode Modified  K-Nearest  Neighbor  (  MKNN  ),” vol. 3, no. 11, pp. 10435–10443, 2019.
[17] A.  C.  Khotimah et  al. ,  “COMPARISON
NAÏVE BAYES CLASSIFIER , K- NEAREST  NEIGHBOR  AND  SUPPORT VECTOR MACHINE IN
THE CLASSIFICATION  OF  INDIVIDUAL  ON PERBANDINGAN  ALGORITMA  NAÏVE
BAYES  CLASSIFIER  ,  K-NEAREST NEIGHBOR  DAN  SUPPORT  VECTOR MACHINE  DALAM  KLASIFIKASI,”  vol.
3, no. 3, pp. 673–680, 2022