## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1756

## Prediksi Tingkat Kesembuhan Pasien Covid-19 Berdasarkan Riwayat Vaksin Menggunakan Metode Naïve Bayes
Candra Gudiato 1 , Sri Yulianto Joko Prasetyo 2 , Hindriyanto Dwi Purnomo 3
Magister Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1 972020001@student.uksw.edu, 2 sri.yulianto@uksw.edu, 3 hindriyanto.purnomo@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: 1 972020001@student.uksw.edu Submitted: 24/06/2022 ; Accepted: 30/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Covid-19 telah menghebohkan dunia sejak kemunculannya pertama kali pada akhir Desember 2019. Memasuki tahun 2022, masyarakat global sudah lebih siap menghadapi pandemi covid-19, terlebih dengan adanya program vaksinasi massal pada negara-negara  di  Dunia,  tak  terkecuali  di  Indonesia.  Yang  menjadi  persoalan  selanjutnya  adalah  seberapa  efektif  vaksin dalam menghadapi virus covid-19. Parameter utama yang digunakan adalah melihat tingkat kesembuhan pasien yang terkena covid-19 berdasarkan riwayat dosis vaksin yang telah diterima pasien tersebut. Pada penelitian ini menggunakan teknik data mining , yaitu menggunakan algoritma Naïve Bayes. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi dari algoritma Naïve Bayes adalah 98.14%. Adapun hasil prediksi menunjukkan bahwa tingkat kesembuhan pasien yang sudah menerima vaksin, baik dosis 1, dosis 2, maupun dosis 3  ( booster )  lebih  tinggi  dibandingkan  mereka  yang  belum  divaksin  sama  sekali  (dosis 0).  Hasil  penelitian ini  diharapkan dapat memberi gambaran kepada masyarakat dan pemerintah akan manfaat vaksinasi dalam menghadapi virus Covid-19.
Kata Kunci: Covid-19; Vaksin; Data Mining; Naïve Bayes; Prediksi
Abstract −Covid-19 has shocked the world since it first appeared at the end of December 2019. At the beginning of 2022, the global community is more prepared to face the COVID-19 pandemic, especially with the mass vaccination program in countries around the  world,  including  Indonesia.  The  next  issue  is  how  effective  the  vaccine  is  in  dealing  with  the  COVID-19  virus.  The  main parameter used is to see the recovery rate of patients affected by COVID-19 based on the history of vaccine doses that have been received by the patient. In this study using data mining techniques, namely using the Naïve Bayes algorithm. The test results show the  accuracy  of  the  Naïve  Bayes  algorithm  is  98.14%.  The  prediction  results  show that the  recovery  rate  of  patients  who have received the vaccine, either dose 1, dose 2, or dose 3 (booster) is higher than those who have not been vaccinated at all (dose 0). The results of this study are expected to provide an overview to the public and the government about the benefits of vaccination in dealing with the Covid-19 virus.
Keywords : Covid-19; Vaccine; Data Mining; Naïve Bayes; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Akhir Desember 2019, dilaporkan kasus pneumonia yang belum pernah terjadi sebelumnya di Wuhan, Provinsi Hubei, China. Sumber dari penularan ini tidak diketahui secara pasti, namun kasus pertama dikaitkan dengan pasar ikan di Wuhan. Setelah kejadian tersebut, kasus serupa kemudian meningkat dengan pesat dan mulai menyebar di berbagai provinsi di China dan negara-negara tetangga, seperti Jepang, Thailand, dan Korea Selatan.
Awalnya, virus ini dinamakan sebagai 2019 novel Coronavirus (2019-nCov), kemudian WHO mengumumkan nama  baru  yaitu Coronavirus  Disease  2019 (COVID-19)  yang  disebabkan  oleh  virus Severe  Acute  Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-Cov-2)[1]. Jumlah kasus yang diakibatkan oleh Covid-19 kemudian terus meningkat dengan pesat sampai kepada tahap pandemi global. Berdasarkan data yang dikeluarkan oleh situs covid-19 seperti yang ditunjukkan pada gambar 1, khususnya wilayah Indonesia pada 30 Maret 2022 terdapat 6.009.486 kasus yang terkonfirmasi  positif covid-19, dengan 5.742.931 di antaranya telah sembuh, dan jumlah pasien meninggal sebanyak 155.000 jiwa[2].
Gambar 1 . Situasi Penyebaran Virus Covid-19 di Indonesia (Sumber: Satgas Covid-19 Indonesia)
Untuk menghadapi pandemi Covid-19, para peneliti dari seluruh dunia melakukan segala daya upaya untuk menghasilkan vaksin yang dapat melawan virus tersebut. Vaksinasi diprioritaskan untuk kelompok yang tergolong rentan. Di saat yang sama, lebih dari 200 kandidat vaksin telah diproduksi dengan 60 di antaranya telah masuk dalam tahap uji klinis[3]. Saat ini vaksinasi massal telah dilakukan pada negara-negara di dunia terlepas dari pro kontra dari masyarakatnya. Berdasarkan data yang dihimpun oleh Google news per 30 Maret 2022 yang dapat dilihat pada gambar 2, jumlah populasi yang telah mendapatkan vaksin secara lengkap 2 dosis ( Fully vaccinated ) sebanyak kurang lebih

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1756
4,542  miliar  jiwa  (58,4%  dari  total  penduduk  dunia).  Khusus  untuk  wilayah  Indonesia,  populasi  yang  telah mendapatkan vaksin lengkap sekitar 159 juta jiwa (59,5% dari total penduduk Indonesia)[4].
Gambar 2 . Situasi Vaksinasi di Dunia (Sumber: Google News )
Tak  hanya  penelitian  di  bidang  medis  saja  yang  telah  dilakukan,  ada  pula  penelitian  non-medis  yaitu  dari kalangan  akademisi  yang  mengupas  hal-hal  yang  terkait  dengan  pandemi  Covid-19  dari  berbagai  aspek,  seperti ekonomi,  sosial,  budaya,  teknologi,  dan  lain  sebagainya.  Salah  satu  penelitian  terdahulu  mengenai  Covid-19  yang juga  menjadi  acuan  dasar  dari  penelitian  ini  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Naim  Rochmawati,  dkk.  yang dipublikasikan pada tahun 2020 berjudul “ Covid Symptom Severity Using Decision Tree ”. Pada penelitian tersebut, mereka  melakukan  klasifikasi  tingkat  keparahan  ( symptom  severity )  yang  dialami  penderita  covid-19  dengan menggunakan Decision Tree . Algoritma dari Decision Tree yang digunakan adalah J48 dan Hoeffding Tree . Adapun dataset penelitian  diambil  dari  situs  Kaggle  dengan  pengolahan  menggunakan tools aplikasi  Weka.  Hasil output penelitian  berupa  kesimpulan  apakah  seorang  pasien  covid-19  termasuk  dalam  kategori  tingkat  keparahan  ringan ( mild ), sedang ( moderate ), berat ( severe ), atau tidak terkena covid ( not-covid ). Selain itu, hasil penelitian yang mereka lakukan  juga  menunjukkan  bahwa Hoeffding  Tree memiliki accuracy , precision ,  dan recall yang  lebih  baik dibandingkan J48[5].
Kondisi penelitian pada tahun 2020 lebih cenderung berfokus pada virusnya, yaitu efek maupun gejala dari seorang pasien yang terkena Covid-19. Pada tahun 2021, vaksinasi massal mulai dilakukan pada negara-negara yang ada  di  dunia,  tak  terkecuali  di  Indonesia.  Maka  dari  itu,  arah  penelitian  pelan-pelan  mulai  bergeser  fokus  pada vaksinnya, bukan pada virusnya lagi. Bahkan memasuki tahun 2022 sudah dilakukan Vaksinasi tahap ke-3 atau lebih familiar  dikenal  dengan  nama  vaksin Booster .  Salah  satu  pertanyaaan  dasar  yang  cukup  sering  ditanyakan  terkait vaksin adalah seberapa efektif vaksinasi untuk menghadapi virus Covid-19, terutama perbandingan seseorang yang hanya  menerima  vaksinasi  tahap  pertama,  tahap  kedua,  maupun  yang  sudah  mendapat booster .  Apakah  dengan vaksinasi tingkat kesembuhan para penderita covid-19 dapat lebih meningkat.
Atas  kondisi  yang  diuraikan  pada  penjelasan  di  atas,  maka  akan  dilakukan  penelitian  untuk  memprediksi tingkat  kesembuhan  pasien  Covid-19  berdasarkan  riwayat  vaksin  yang  telah  diterima  menggunakan  metode data mining , yaitu Naïve Bayes. Data mining adalah metode dari kumpulan prosedur untuk menemukan pola ( pattern ) dari sejumlah besar data yang awalnya tidak diketahui atau tersembunyi menjadi suatu informasi yang berpotensi berguna sehingga  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  menentukan  keputusan  strategis[6][7].  Naïve  Bayes  termasuk dalam data  mining teknik classification . Classification memungkinkan  mempelajari  pola-pola  dari  data  historis, seperti ciri-ciri, variabel-variabel, fitur-fitur, pada berbagai karakteristik item - item yang sudah diberi label sebelumnya dengan  tujuan  untuk  menempatkan  objek-objek  baru  yang  belum  teridentifikasi  ke  dalam  kelas  atau  kelompok masing-masing[8].
Naïve  Bayes  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  atas  suatu  kejadian  di  masa  mendatang,  yang dibuktikan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fajar  Edi  Prabowo  dan  Achmad  Kodar  yang  dipublikasikan  pada tahun 2019 berjudul “Analisis Prediksi Masa Studi Mahasiswa  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes”. Penelitian tersebut menggunakan bantuan tools aplikasi Rapid Miner dalam melakukan prediksi penentuan probabilitas seorang mahasiswa  apakah  lulus  “Cepat”,  “Tepat  Waktu”,  atau  “Terlambat”,  dengan  tingkat  akurasi  rata-rata  sebesar 82,26%[9].
Prediksi menggunakan Naïve Bayes juga diterapkan pada penelitian yang dilakukan oleh Mohammad Guntur, dkk. pada publikasi yang berjudul “Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dalam Investasi untuk  Meminimalisasi  Resiko”.  Penelitian  tersebut  menggunakan  bantuan tools aplikasi Rapid  Miner untuk memprediksi harga emas di masa mendatang sehingga pengambil keputusan dapat menentukan apakah harus membeli atau menjual emas dengan tingkat akurasi sebesar 75%[10].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1756
Penelitian ini akan memanfaatkan informasi yang telah dihimpun berupa dataset untuk kemudian dilakukan proses data mining menggunakan metode Naïve Bayes . Hasil keluaran dari penelitian ini berupa prediksi kesembuhan pasien berdasarkan riwayat vaksin yang diperoleh (belum divaksin, dosis 1, dosis 2, booster ). Dari hasil penelitian, diharapkan  masyarakat  akan  lebih  sadar  akan  manfaat  dari  vaksinasi  dan  pemerintah  lebih  pro-aktif  dalam memfasilitasi pemberian vaksinasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan melalui beberapa tahap, yaitu pengumpulan data, pengolahan dan analisis data ( cleansing, integrasi data, target data, proses data mining, knowledge ), dan evaluasi (Pengujian Test and Score dan Pengujian menggunakan Data  Testing ).  Adapun  penerapan  metode Naïve Bayes bekerja  dalam  tahapan  proses data mining . Tahap-tahap pada penelitian digambarkan pada gambar 3 di bawah ini:
Gambar 3 . Tahap - Tahap  Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Sumber  data  yang  digunakan  adalah  data  pasien  Covid-19  dan  data  vaksinasi  di  wilayah  Kabupaten  Bengkayang dengan  rentang  waktu  bulan  Oktober  2021  –  Maret  2022  yang  diperoleh  dari  Dinas  Kesehatan  dan  Keluarga Berencana Kabupaten Bengkayang - Kalimantan Barat. Sumber data inilah yang akan menjadi data training dalam proses data mining.

## 2.2 Cleansing Data
Data  yang  tersedia  selanjutnya  akan  dilakukan  tahap cleansing  data atau  pembersihan  data  sehingga  data  yang nantinya  akan  diolah  benar-benar  relevan  dengan  yang  dibutuhkan.  Biasanya cleansing  data memperbaiki  & membuang data yang tidak lengkap ( incomplete ), menyimpang ( noise ), dan tidak cocok ( incosistent ).

## 2.3 Integrasi Data
Integrasi data merupakan penggabungan data dari berbagai database ke dalam satu database baru[11]. Pada tahap ini, sumber  data  yang  terpisah-pisah  pada  beberapa  dokumen  Microsoft  Excel  akan  digabungkan  menjadi  sebuah dokumen baru.

## 2.4 Target Data
Tahap ini menentukan data yang siap digunakan dalam proses data mining , dimana target data menjadi output yang diinginkan.

## 2.5 Proses data Mining
Tahap ini merupakan tahap pembentukan alur dari Data Mining yang dimana akan menggunakan algoritma Naïve Bayes menggunakan tools Orange . Algoritma Naïve Bayes dipilih karena sumber data yang berhasil dihimpun cukup besar, dimana ciri khas dari Naïve Bayes adalah semakin banyak data, maka akan semakin akurat. Naïve Bayes merupakan  teori  yang  dikemukan  oleh  Thomas  Bayes  tahun  1950  yang  merupakan  kondisi probabilitas  suatu  kejadian  hipotesis  bergantung  pada  kejadian  lain  sebagai  bukti.  Pada  dasarnya,  teori  tersebut

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1756
menyatakan bahwa kejadian di masa depan dapat diprediksi dengan syarat kejadian sebelumnya telah terjadi. Teori Naïve  Bayes  memiliki  kemampuan  klasifikasi  yang  serupa  dengan Decision  Tree dan Neural  Network bahkan algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar[12]. Secara umum teori Naïve Bayes ditulis dalam bentuk:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan:
- H adalah sebuah hipotesa dari data yang berupa suatu class spesifik.
- X adalah class yang datanya belum diketahui.
- P(H|X) yaitu kemungkinan hipotesa H berdasarkan kondisi X ( posteriori probabilitas ) - P(X|H) yaitu probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H (Rumus Likelihood ) - P(H) yaitu probabilitas hipotesis H ( prior probabilitas ) - P(X) yaitu probabilitas dari evidence X [13]. Adapun dataset yang  digunakan  sebagai  data  latih  ( training  data )  bersumber  dari  Dinas  Kesehatan  dan Keluarga  Berencana  Kabupaten  Bengkayang  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Pengolahan  menggunakan tools  Orange . Orange adalah  sebuah  aplikasi  untuk machine  learning dan data  mining . Orange dikembangkan  tahun  1997  oleh Janez Demsar dan Blaz Zupan. Orange dikembangkan kembali dengan menggunakan bahasa pemrograman Python setelah sebelumnya dikembangkan dengan bahasa C++. Python yang merupakan bahasa pemrograman yang modern dipilih  karena  mempunyai  sintaks  yang  sederhana yang  membuatnya  mudah  untuk  dipelajari.  Pembuatan  program dengan Python dapat dilakukan dengan cepat, sehingga sangat cocok dalam pembuatan metode baru, dan relatif mudah mengembangkan Python dengan modul yang ditulis dengan bahasa C atau C++[14]. Hasil analisis diuji & dievaluasi menggunakan Confusion Matrix. Confusion Matrix biasanya digunakan untuk evaluasi  kinerja  model  klasifikasi  yang  berdasarkan  pada  kemampuan  akurasi  prediktif  suatu  model.  Akurasi dinyatakan  dalam  persentase,  sehingga  akurasi  100%  artinya  semua  kasus  yang  tercakup  oleh  aturan  klasifikasi, berhasil diklasifikasikan dengan benar ke dalam kelas yang diprediksinya. Untuk mendapatkan nilai akurasi prediktif diperlukan perhitungan jumlah kasus yang diprediksikan dengan benar dan jumlah kasus yang diprediksikan dengan salah. Perhitungan tersebut ditabulasikan ke dalam tabel yang disebut confusion matrix seperti tabel di bawah ini[15]:
Tabel 1. Confusion Matrix Actual  Class Predicted Class YES NO YES True Positive (A) False Negative (B) NO False Positive (C) True Negative (D)
Perhitungan akurasi dengan tabel confusion matrix adalah sebagai berikut:
Akurasi= (A+D)/(A+B+C+D) (2)
Precision didefinisikan sebagai rasio item relevan yang dipilih terhadap semua item yang terpilih. Precision dapat diartikan sebagai kecocokan antara permintaan informasi dengan jawaban terhadap permintaan tersebut. Rumus precision adalah:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝐴/(𝐶 + 𝐴) (3)
Recall didefinisikan  sebagai  rasio  dari  item  relevan  yang  dipilih  terhadap  total  jumlah  item  relevan  yang tersedia. Recall dihitung dengan rumus:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝐴/(𝐴 + 𝐷) (4)
Precision dan Recall dapat diberi nilai dalam bentuk angka dengan menggunakan perhitungan persentase (0- 100%) atau dengan menggunakan bilangan antara 0-1. Suatu analisis akan dianggap baik jika memilki nilai precision dan recall -nya tinggi[16].

## 2.6 Knowledge
Setelah melalui setiap tahapan maka akan dihasilkan sebuah pengetahuan baru ( Knowledge ) yang selanjutnya dapat dimanfaatkan untuk kepentingan penelitian.

## 2.7 Pengujian dan Evaluasi Algoritma (Test and Score)
Knowledge yang  telah  dibentuk  akan  diuji  untuk  menentukan  tingkat  akurasi  dari  pengetahuan  baru  tersebut. Pengujian dilakukan menggunakan K-Fold Cross Validation . K-Fold Cross Validation adalah suatu metode validasi silang yang tersedia dalam literatur untuk memilih sampel sebagai training dataset. K-Fold Cross Validation membagi sampel aktual menjadi K sub sampel yang berukuran sama. Setiap sub sampel diambil sebagai data validasi untuk menguji model klasifikasi dan mengulang proses K. Nilai K adalah parameter tidak tetap yang dipilih oleh penguji ( user )[17]. Hasil dari pengujian berupa evaluasi yang ditampilkan dalam bentuk Confusion Matrix .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1756

## 2.8 Pengujian dan Evaluasi menggunakan Data Testing
Pengujian dengan data testing dilakukan dengan widget predictions , dimana knowledge yang telah dihasilkan akan mencoba melakukan prediksi terhadap sekumpulan data testing yang telah dipersiapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, data yang tersedia sebagai dataset berjumlah 2561 records dan 6 atribut sebagai feature dan 1 atribut sebagai target data . Adapun atribut-atribut yang tersedia dapat dilihat pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Atribut Sumber Data ATRIBUT DESKRIPSI No Penomoran Jenis Kelamin Laki-laki atau Perempuan Usia Usia Pasien Gejala Ringan, Sedang, dan Berat Jenis Pemeriksaan Swab PCR atau RDT Antigen Dosis Riwayat vaksinasi dosis 0, 1, 2, atau 3 Status Akhir Pasien Sembuh atau Meninggal
Untuk  atribut  gejala,  penggolongan  seseorang  bergejala  ringan  apabila  seorang  pasien  mengalami sakit  kepala  dan  lemas,  maupun  yang  tidak  memiliki  gejala  sama  sekali.  Penggolongan  gejala  sedang apabila  seorang  pasien  mengalami  sakit  tenggorokan,  batuk,  hilang  kemampuan  indera  penciuman,  dan hilang  kemampuan  indera  pengecap.  Penggolongan  gejala  berat  apabila  seorang  pasien  mengalami  batuk dengan  intensitas  sering,  demam  dan  sesak  napas.  Adapun dataset yang  disediakan  dalam  bentuk Microsoft Excel seperti pada gambar 4 di bawah ini:
Gambar 4. Dataset Penelitian

## 3.2 Cleansing Data
Pada  tahap  ini dilakukan  perbaikan  beberapa typo yang  muncul,  karena Orange bersifat case  sensitive .  Data  yang diberikan lengkap dan tidak terdapat record yang isinya missing , sehingga 2561 data yang tersedia akan dipakai semua pada tahap selanjutnya.

## 3.3 Integrasi Data
Data yang diberikan terpisah menjadi dua dokumen Microsoft Excel, yaitu antara dokumen pasien Covid-19 dan dokumen Vaksinasi. Integrasi dilakukan dengan menggabungkan kedua dokumen dengan menyamakan NIK.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1756

## 3.4 Target Data
Target  data yang  dipilih  adalah  atribut  “Status  Akhir  Pasien”  yang  bernilai  “Sembuh”  atau  “Meninggal”.  Atribut tersebut  dipilih  sebagai  target  untuk  mengidentifikasi  tingkat  kesembuhan.  Selain  itu,  atribut  “No”  dan  “Jenis Pemeriksaan” tidak diikutsertakan dalam input yang digunakan karena apabila dimasukkan sebagai parameter akan membuat hasil mining menjadi bias.

## 3.5 Proses data Mining
Proses data mining secara implisit dilakukan oleh tools Orange dengan rancangan Diagram mining seperti gambar 5 di bawah ini:
Gambar 5. Diagram Mining Naïve Bayes
Adapun proses algoritma Naïve Bayes yang bekerja untuk menyelesaikan masalah diuraikan secara singkat melalui pseudocode yang terdapat pada gambar 6 di bawah ini:
Input : Dataset (Training Data) Output  : Status akhir Pasien (Sembuh atau Meninggal) Step of  Naïve Bayes algorithm:
1.  Read dataset
2.  Calculate probabilitas “perempuan yang sembuh” terhadap semua pasien yang sembuh
3.  Calculate probabilitas “perempuan yang  meninggal” terhadap semua pasien yang meninggal
4.  Repeat step [2] [3] for laki-laki
5.  Repeat step [2][3][4] for other (umur, gejala, dosis)
6.   Multiplication probababilitas yang mengandung unsur “sembuh” (X)
7.  Multiplication  probabilitas yang mengandung unsur “meninggal” (Y)
8.  Using equation 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) Where P(X) is Predictor Prior Probability. If there is no predictor, then can be    ignored or P(X)=1 P(Sembuh|X)=  ( P(Perempuan|Sembuh) * P(Laki-laki|Sembuh) * P(Umur 1| Sembuh) * …. * P(Umur 94|Sembuh) * P( Gejala Ringan|Sembuh) * P(Gejala Sedang|Sembuh) * P(Gejala Berat|Sembuh) *  P(Dosis 0|Sembuh) * P(Dosis 1|Sembuh) * P(Dosis 2|Sembuh) * P(Dosis 3|Sembuh) * P(Sembuh)) / P(X)
P(Meninggal|Y)= ( P(Perempuan|Meninggal) * P(Laki-laki|Meninggal) * P(Umur 1| Meninggal) * …. * P(Umur 94|Meninggal) * P( Gejala Ringan|Meninggal) * P(Gejala Sedang|Meninggal) * P(Gejala Berat|Meninggal) *  P(Dosis 0|Meninggal) * P(Dosis 1|Meninggal) * P(Dosis 2|Meninggal) * P(Dosis 3|Meninggal) * P(Meninggal)) / P(Y)
9.   If (P(Sembuh|X) > P(Meninggal|Y)
Then  Prediksi Naïve Bayes=“sembuh”; Else If (P(meninggal|Y) > P(Sembuh|X) Then Prediksi Naïve Bayes= “meninggal”; Endif

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1756
3.6 Knowledge
Knowledge yang  dihasilkan  tidak  ditampilkan  secara eksplisit ,  namun  aplikasi  yang  dibangun  telah  mengingat ke- 2561 pola yang dimasukkan sebagai data latih ( training data ) yang akan dapat digunakan untuk memecahkan masalah ataupun memprediksi suatu kejadian dengan input variabel yang sama.
3.7 Pengujian dan Evaluasi Algoritma (Test and Score)
Pengujian  menggunakan K-Fold  Cross  Validation dengan  menggunakan  nilai  K=2,  K=3,  K=5,K=10,  dan  K=20. Adapun hasil Test and Score disajikan pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Hasil Test & Score Nilai K Accuracy Precision Recall 2 0.980 0.974 0.980 3 0.981 0.975 0.981 5 0.983 0.980 0.983 10 0.982 0.978 0.982 20 0.981 0.975 0.981 Rata-Rata 0.9814 0.98764 0.9814
Hasil dari confusion matrix dinyatakan dalam bentuk Kurva ROC. Kurva ROC  menunjukkan  akurasi  dan membandingkan  klasifikasi  secara  visual. ROC  adalah  grafik  dua  dimensi  dengan false  positive sebagai  garis horizontal  dan true positive sebagai  garis  vertikal. ROC memiliki  tingkat  nilai akurasi  sebagai berikut: a.   Nilai Akurasi 0,90  – 1,00 = excellent  classification b.   Nilai Akurasi 0,80  – 0,90 = good classification c.   Nilai Akurasi 0,70  – 0,80 = fair  classification d.   Nilai Akurasi 0.60  – 0,70 = poor classification e.   Nilai Akurasi 0.50  – 0.60 = failure [16]
Dari hasil yang ditunjukkan pada tabel 3 di atas, dapat diketahui bahwa pada penelitian ini algoritma Naïve Bayes memiliki rata-rata akurasi 0,9814 (98,14%) sehingga termasuk dalam kelompok excellent classification (akurasi >90%) yang artinya memiliki performa yang sangat baik. Hasil evaluasi dari confusion matrix disajikan pada gambar 7 di bawah ini:

## Gambar 7. Confusion Matrix Naïve Bayes
Berdasarkan  hasil confusion  matrix pada  gambar  di  atas,  terlihat  bahwa Naïve Bayes melakukan  kesalahan prediksi sebanyak 48 records , 42 di antaranya bernilai False Negative dan 6 bernilai false positive dari total 2561 records . Prediksi secara tepat sebanyak 2513 records dengan 7 records di antaranya bernilai True Positive dan 2506 bernilai True Negative. Maka apabila dimasukkan ke dalam persamaan pada rumus akurasi yang dijabarkan di atas, maka didapatkan akurasi sebagai berikut:
Akurasi = (A+D)/(A+B+C+D) Akurasi = (7+2506)/(7+42+6+2506) Akurasi= 2513 / 2561 Akurasi = 0, 981257 (98, 13%)
Hasil perhitungan menggunakan rumus akurasi yaitu 98,13% memiliki hasil yang kurang lebih sama dengan hasil test and score yang ditunjukkan pada tabel 3 di atas sebesar 98,14%.
3.8 Pengujian dan Evaluasi menggunakan Data Testing
Pengujian menggunakan data testing dilakukan dengan widget data sampler sebanyak 30% dari data training yang tersedia. Hasil dari pengujian tersebut disajikan pada gambar 8 dan gambar 9 di bawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1756
Gambar 8 . Hasil Prediksi Naïve Bayes berdasarkan tingkat kesembuhan tertinggi
Gambar 9. Hasil Prediksi Naïve Bayes berdasarkan tingkat kesembuhan terendah
Berdasarkan gambar 8 dan gambar 9 di atas, kolom “Status Akhir Pasien” adalah kejadian aktual (fakta) yang terjadi  di  lapangan.  Kolom  “Naïve  Bayes”  menunjukkan  hasil  prediksi  berdasarkan data training yang  tersedia. Sementara itu, untuk kolom “Naïve Bayes (MENINGGAL)” menunjukkan probabilitas (nilai tertinggi 1) seseorang akan  meninggal  menurut  perhitungan  Naïve  Bayes,  sedangkan  kolom  “Naïve  Bayes  (SEMBUH)”  menunjukkan probabilitas  seseorang akan sembuh.
Berdasarkan perbandingan hasil yang ditunjukkan pada kedua gambar di atas, dapat diketahui bahwa pasien yang  meninggal  didominasi  oleh  mereka  yang  belum  divaksin  (dosis  0).  Selain  itu  probabilitas  kesembuhan  juga cukup  rendah  dibandingkan  dengan  pasien  yang  sudah  menerima  vaksin,  baik  dosis  1,  dosis  2,  maupun  dosis  3 ( booster ).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 191 − 199 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1756
Pada  gambar  9  juga  terlihat  bahwa  terdapat  kesalahan  prediksi  yang  dilakukan  oleh  metode Naïve Bayes dengan fakta di lapangan, di mana hasil prediksi adalah pasien sembuh, namun faktanya pasien tersebut meninggal. Hal  tersebut  terjadi  dikarenakan  tingkat  akurasi Naive Bayes seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  3  di  atas  adalah 98,14%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menggunakan data pasien covid-19 dan vaksinasi di wilayah Kabupaten Bengkayang  sebanyak 2561 records menunjukkan bahwa  algoritma Naïve Bayes memiliki  kinerja  akurasi  sebesar 0,9814  atau  98,14%.  Hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  tingkat  kesembuhan  pasien  covid-19  semakin meningkat apabila pasien sudah divaksin, dimana dalam penelitian ini pasien yang meninggal semuanya didominasi oleh mereka yang belum divaksin (dosis 0). Selain faktor riwayat vaksin, terdapat faktor lain yang juga mempengaruhi hasil  prediksi  yaitu  jenis  kelamin,  usia,  dan  gejala.  Dengan  hasil  penelitian  yang  telah  ditunjukkan,  diharapkan masyarakat  lebih  sadar  akan  manfaat  dari  vaksinasi  dalam  menghadapi  virus  Covid-19  yang  dapat  meningkatkan kemungkinan  seseorang  untuk  sembuh.  Selain  itu  pemerintah  juga  diharapkan  lebih pro-aktif  dalam  memfasilitasi pemberian  vaksin,  terutama  untuk  daerah-daerah  yang  belum  terjangkau  agar  pandemi  Covid-19  dapat  segera ditanggulangi  dan  menekan  angka  kematian.  Untuk  penelitian  dan  pengembangan  selanjutnya  diharapkan  dapat menggunakan sumber data yang lebih banyak dengan cakupan wilayah yang lebih luas. Selain itu dapat dipadukan dengan algoritma data mining yang lain agar dapat menemukan algoritma yang terbaik dalam menentukan tingkat kesembuhan pasien covid-19.

## REFERENCES
[1] A. Susilo et al. , “Coronavirus Disease 2019 : Tinjauan Literatur Terkini,” J. Penyakit Dalam Indones. , vol. 7, no. 1, pp. 45– 67, 2020.
[2] Satuan Tugas Penanganan Covid-19, “Situasi virus Covid-19 di Indonesia,” 2022. https://covid19.go.id/ (accessed Mar. 30, 2022).
[3] H. Abebe, S. Shitu, and A. Mose, “Understanding of COVID-19 vaccine knowledge, attitude, acceptance, and determinates of COVID-19 vaccine acceptance among adult population in Ethiopia,” Infect. Drug Resist. , vol. 14, no. June, pp. 2015– 2025, 2021, doi: 10.2147/IDR.S312116.
[4] Google  News,  “Coronavirus  (Covid-19)  Worldwide  Statistics,”  2022.  https://news.google.com/covid19/map?hl=en- ID&gl=ID&ceid=ID%3Aen (accessed Mar. 30, 2022).
[5] N. Rochmawati et al. , “Covid Symptom Severity Using Decision Tree,” 2020, doi: 10.1109/ICVEE50212.2020.9243246.
[6] Y. Huang, H. Liu, and J. Pan, “Identification of data mining research frontier based on conference papers,” Int. J. Crowd Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 143–153, 2021, doi: 10.1108/ijcs-01-2021-0001.
[7] M. A. Ledhem, “Data mining techniques for predicting the financial performance of Islamic banking in Indonesia,” J. Model. Manag. , 2021, doi: 10.1108/JM2-10-2020-0286.
[8] F. Rahman and M. I. Firdaus, “Penerapan Data Mining Metode Naïve Bayes Untuk Prediksi Hasil Belajar Siswa Sekolah Menengah Pertama (Smp),” Al Ulum Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 76–78, 2016.
[9] F. E. Prabowo and A. Kodar, “Analisis Prediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilmu Tek. dan Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 147–151, 2019, doi: 10.22441/jitkom.2020.v3.i2.008.
[10]  M. Guntur, J. Santony, and Y. Yuhandri, “Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dalam Investasi untuk  Meminimalisasi  Resiko,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  354–360,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i1.276.
[11]  P. Meilina, “Penerapan Data Mining dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Decision Tree dan Regresi,” J. Teknol. Univ. Muhammadiyah Jakarta , vol. 7, no. 1, pp. 11–20, 2015, [Online]. Available: jurnal.ftumj.ac.id/index.php/jurtek.
[12]  R. A. Anggraini, G. Widagdo, A. S. Budi, and M. Qomaruddin, “Penerapan Data Mining Classification untuk Data Blogger Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 47–51, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i1.30211.
[13]  R. M. S. Tumangger, N. Hidayat, and Marji, “Komparasi Metode Data Mining Support Vector Machine dengan Naive Bayes untuk Klasifikasi Status Kualitas Air,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 10, pp. 9614–9619, 2019.
[14]  B. P. Amiruddin, E. A. Kore, D. A. Ulhaq, and A. Widhatama, “Perbandingan Performa Algoritma Klasifikasi pada Data Intensitas Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” 2020.
[15]  M.  Imron,  “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  Naives  Bayes  Dan  PART  Untuk  Mengetahui  Minat  Baca  Mahasiswa  Di Perpustakaan STMIK Amikom Purwokerto,” J. Telemat. , vol. 10, no. 2, pp. 121–135, 2017.
[16]  T.  Rosandy,  “Perbandingan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  dengan  Metode  Decision  Tree  (C4.5)  untuk  Menganalisa Kelancaran Pembiayaan(Study Kasus : KSPPS / BMT AL-FADHILA),” J. Teknol. Inf. Magister Darmajaya , vol. 2, no. 01, pp. 52–62, 2016.
[17]  K. S. Raju, M. R. Murty, M. V. Rao, and S. C. Satapathy, “Support Vector Machine with K-fold Cross Validation Model for Software  Fault  Prediction,” Int.  J.  Pure  Appl.  Math. ,  vol.  118,  no.  20,  pp.  321–334,  2018,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/329414359_Support_Vector_Machine_with_K- fold_Cross_Validation_Model_for_Software_Fault_Prediction.