## KLASIFIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT COVID-19 MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE
Rashid Ridho 1 , Hendra 2
Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jakarta, Jl. Cempaka Putih Tengah 27, 10510, Jakarta 2016470050@ftumj.ac.id 1 , hendra@umj.ac.id 2

## Abstrak
Covid-19 yaitu penyakit yang disebabkan oleh virus corona yang menyerang saluran pernafasan sehingga menyebabkan demam tinggi, batuk, flu, sesak nafas serta nyeri tenggorokan. Penyakit ini dapat menyebar melalui tetesan kecil (droplet) dari hidung atau mulut pada saat bersin. Kriteria orang yang terinfeksi virus corona dengan gejala- gejala demam dengan suhu tubuh lebih dari 38º C, batuk flu, dan nyeri tenggorokan, dianjurkan  untuk  memeriksakan  kesehatan  di  fasilitas  pelayanan  kesehatan.  Tetapi beberapa orang takut untuk memeriksakan diri ke pelayanan kesehatan secara langsung karena mereka masih takut terdiagnosis positif Covid-19. Kurangnya edukasi tentang Covid-19  ini,  membuat  masyarakat  menjadi  panik  dan  kurang  koperatif  dalam menghadapi  pandemi  ini.  Oleh  sebab  itu  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat melakukan  diagnosis  dan  edukasi  tentang  penyakit  Covid-19  berbasis web .  Pada penelitian ini menggunakan metode decision tree untuk mengklasifikasi 125 dataset yang di dapat dari rekam medis RSUD Koja. Hasil dari penelitian ini adalah sistem yang dapat memprediksi positif atau negatif user terdiagnosis Covid-19 berdasarkan jenis  kelamin,  usia,  gejala  dan  kondisi user. Pengujian  dari  penelitian  ini  dihitung dengan menggunakan metode confusion matrix, dengan hasil yang di dapat yaitu nilai akurasi 90%.
Kata Kunci: Diagnosis, Covid-19, decision tree.

## Abstract
Covid-19 is a disease caused by the corona virus which attacks the respiratory tract, causing high fever, cough, flu, shortness of breath and sore throat. This disease can spread  through  small  droplets  from  the  nose  or  mouth  when  sneezing.  Criteria  for people infected with the corona virus with symptoms of fever with a body temperature of more than 38 ° C, cough, flu, and sore throat, it is recommended that they have their health checked in a health care facility. But some people are afraid to go to health services directly because they are still afraid of being diagnosed with Covid-19. Lack of education about Covid-19 has made people panic and less cooperative in dealing with this pandemic. Therefore we need a system that can make diagnosis and education about the web-based Covid-19 disease. In this study, a decision tree method was used to  classify  125  datasets  obtained  from  the  medical  records  of  Koja  Hospital.  The results  of  this  study  are  a  system  that  can  predict  positively  or  negatively  a  user diagnosed with Covid-19 based on gender, age, symptoms and user's condition. The test of this research is calculated using the confusion matrix method, with the results obtained, namely an accuracy value of 90%.
Keyword: Diagnosis, Covid-19, Decision Tree

## Pendahuluan
Saat  ini  dunia  khususnya  Indonesia sedang  berjuang  melawan  pandemi  penyakit Covid-19 yang disebabkan oleh SARS-CoV-2 (kelompok  virus  yang  menginfeksi  sistem pernapasan).  Penyebaran  virus  ini  sangatlah cepat  hingga  memakan  banyak  korban  jiwa diberbagai  negara.  Menurut  data  yang  dirilis Gugus Tugas Percepatan Penanganan Covid- 19 Republik Indonesia, jumlah kasus terkonfrimasi positif hingga 26 Oktober 2020 adalah 389.712 orang dengan jumlah kematian 13.299  orang.  Dari  data  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  tingkat  kematian  yang disebabkan oleh Covid-19 di Indonesia adalah sekitar 3,4%.
Penyakit  Covid-19  menyerang  saluran pernafasan  dan  menyebabkan  demam  tinggi, batuk, flu, sesak nafas dan nyeri tenggorokan. Covid-19  dapat  menular  dari  manusia  ke manusia. Penyakit ini dapat menyebar melalui tetesan kecil (droplet) dari hidung atau mulut pada  saat  bersin.  Tetesan  itu  kemudian mendarat  di  benda  atau  permukaan  yang disentuh  oleh  orang  yang  sehat,  lalu  orang sehat itu menyentuh mata, hidung atau mulut mereka.  Covid-19  dapat  menginfeksi  siapa saja, tetapi akan lebih berbahaya atau bahkan fatal  bila  menyerang  orang  lanjut  usia,  ibu hamil,  perokok,  dan  penderita  penyakit tertentu.
Kriteria orang yang terinfeksi virus corona dengan  gejala-gejala  demam  dengan  suhu tubuh lebih dari 38º C, batuk kering, dan sesak napas.  Orang  yang  mempunyai  gejala-gejala tersebut  dianjurkan  untuk  memeriksakan kesehatan  di  fasilitas  pelayanan  kesehatan. Tetapi  masih  saja  ada  beberapa  orang  takut untuk  memeriksakan  diri  ke  pelayanan kesehatan  secara  langsung  karena  mereka masih  takut  terdiagnosis  positif  Covid-19. Kurangnya  edukasi  tentang  Covid-19  ini, membuat  masyarakat  menjadi  panik  dan kurang koperatif dalam menghadapi pandemi ini.
Berdasarkan latar belakang diatas, dibutuhkan
sebuah aplikasi untuk mengklasifikasi  diagnosis  penyakit  Covid-19 menggunakan metode Decision Tree berbasis website . Metode Decision Tree dipilih karena dapat mengambarkan pohon keputusan
terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi. Diharapkan  aplikasi  yang  berbasis  web  ini dapat  membantu  masyarakat  agar  lebih mempunyai  kesadaran  dalam  menghadapi pandemi ini.

## Tinjauan Pustaka

## A. Penyakit Covid-19
Menurut  (Keputusan  Mentri  Kesehatan Republik  Indonesia,  2020) Coronavirus Disease 2019  (COVID-19)  adalah  penyakit menular  yang  disebabkan  oleh  S evere  Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS- CoV-2).  Tanda  dan  gejala  umum  infeksi COVID-19  antara  lain  gejala  gangguan pernapasan  akut  seperti  demam,  batuk  dan sesak napas. Masa inkubasi rata-rata 5-6 hari dengan masa inkubasi terpanjang 14 hari. Pada kasus  COVID-19    yang  berat  dapat menyebabkan
pneumonia, sindrom
pernapasan  akut,  gagal  ginjal,  dan  bahkan kematian.

## B. Klasifikasi
Merupakan  suatu  teknik  dengan  melihat pada kelakuan dan atribut dari kelompok yang telah didefinisikan. Teknik ini dapat memberikan klasifikasi pada data baru dengan memanipulasi  data  yang  ada  yang  telah diklasifikasi dan dengan menggunakan hasilnya  untuk  memberikan  sejumlah  aturan. Aturan-aturan  tersebut  digunakan  pada  data baru untuk diklasifikasi.
C. Decision Tree (Pohon Keputusan)
Decision  Tree atau Pohon  keputusan adalah  sebuah  struktur  data  yang  terdiri  dari simpul  ( node )  dan  rusuk  ( edge )  simpul  pada sebuah  pohon  dibedakan  menjadi  tiga,  yaitu simpul  akar  ( root  node ),  simpul  percabangan ( branch node ) dan simpul daun atau leaf node (Hermawati, 2013).

## D. Algoritma ID3
Algoritma ID3 adalah algoritma pembelajaran pohon keputusan yang sederhana  dikembangkan  oleh  J.  Ross
Quinlan  pada  tahun  1993.  Algoritma  ID3 melakukan prosedur pencarian secara menyeluruh  pada  semua  kemungkinan pohon  keputusan.  Ide  dasar  dari  algoritma
ID3  adalah  untuk  membangun  pohon keputusan  dengan  menggunakan  sebuah top-down , pencairan menyeluruh melalui set yang  diberikan  untuk  menguji  masing- masing  atribut  pada  setiap  simpul  pohon (Ture et al., 2009). Secara ringkas, langkah kerja  algoritma  ID3  dapat  digambarkan sebagai  berikut  (Defiyanti  dan  Pardede, 2009) :
1. Input sampel training, label training, dan atribut.
2. Hitung Entropy dan Information Gain
dari setiap atribut dengan rumus
Entropy (S) = (-P + Log 2 P + )+(- P - Log 2 P - )
Dimana:
S = ruang (data) sample yang digunakan untuk training. P+ = jumlah yang bersolusi positif (mendukung) pada data sample untuk kriteria tertentu.
P- = jumlah yang bersolusi negatif (tidak mendukung) pada data sample untuk kriteria tertentu.
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (S) − ∑ |Sv| |S| 𝑣 𝑣=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑣) Dimana:
S = ruang (data) sample yang digunakan untuk training.
A = atribut. V = Suatu nilai yang mungkin untuk atribut A.
Nilai(A) = Himpunan yang mungkin untuk atribut A. |Sv| = Jumlah sample untuk nilai V. |S| = jumlah seluruh sample data. Entropy(Sv) = entropy untuk sample- sample yang memiliki nilai V.
3. Bentuk  simpul  yang  berisi  atribut tersebut.
4. Ulangi  proses  perhitungan  information gain  yang  akan  terus  dilaksanakan sampai  semua  data  telah  termasuk dalam  kelas  yang  sama.  Atribut  yang telah  dipilih  tidak  diikutkan  lagi  dalam
perhitungan nilai information gain.

## E. Confusion Matrix
(Rosandy, 2016) Confusion matrix adalah suatu metode yang digunakan untuk melakukan  perhitungan  akurasi  pada  konsep data mining. Precision atau confidence adalah proporsi  kasus  yang  diprediksi  positif  yang juga positif benar pada data yang sebenarnya. Recall atau sensitivity adalah  proporsi  kasus positif yang sebenarnya yang diprediksi positif secara benar. Tabel 1 Model Confusion Matrix Actual Prediksi TP FP FN TN Terdapat empat istilah sebagai representasi  hasil  proses  klasifikasi  pada confusion  matrix. Keempat  istilah  tersebut adalah True  Positive (TP)  merupakan  data positif  yang  diprediksi  benar. True  Negative (TN) merupakan data negatif yang diprediksi benar. False  Positive (FP)  merupakan  data negatif namun diprediksi sebagai data positif. False  Negative (FN)  merupakan  data  positif namun diprediksi sebagai negatif. Perhitungan akurasi dengan tabel confusion matrix adalah sebagai berikut:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁

## Metode Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  data  diperoleh  dari rekam  medis  RSUD  Koja  yang  pernah melakukan  tes  diagnosis swab  test PCR, sebanyak  125  data  dengan  data  positif sebanyak  65  dan  negatif  sebanyak  60.  Pada Tabel 2 dan 3 menjelaskan kode atribut yang dipakai.

## Tabel 2
Gejala-Gejala Covid-19 yang menjadi atribut
Nomor Gejala Kode Gejala 1 Demam G1 2 Batuk Kering G2 3 Pilek
G3 4 Sakit
Tenggorokan
G4
5 Sesak Napas G5 6 Menggigil G6 7 Sakit Kepala G7 8 Lemah G8 9 Nyeri Otot G9
10 Mual atau
Muntah
G10 11
Nyeri Abdomen G11 12 Diare G12 Tabel 3 Kode Atribut Kondisi Nomor Kondisi Kode 1 Hamil K1 2 Diabetes K2 3 Jantung K3 4 Hipertensi K4 5 Keganasan (Tumor) K5 6 Ginjal K6 B. Pengolahan Data
Pengolahan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini menggunakan metode Decision Tree dengan  algoritma  ID3 . Aplikasi  yang dipakai  untuk  melakukan  pengolahan  data menggunakan  RapidMiner  Studio.  Di  bawah ini  merupakan  gambar  1  skema  proses perancangan  yang  akan  dilakukan  sebagai berikut:

## Gambar 1 Flowchart Pengolahan Data
1) Input Data Set
Setelah data didapatkan, Dataset atau data
training di input kedalam aplikasi RapidMiner Studio  untuk  dilakukan preprocessing dan pemodelan decision tree .

## 2) Preprocessing
Pada  penelitian  ini  proses preprocessing dilakukan sebagai berikut :
1. Menentukan Nilai atribut
Nilai  atribut  yang  mempunyai  lebih dari  dua  faktor  diubah  menjadi binominal seperti atribut Jenis Kelamin, gejala-gejala, kondisi penyerta,  dan  hasil . Sedangkan  yang mempunyai  lebih  dari  faktor  diubah
menjadi polynominal seperti  nama dan usia.
2. Menentukan Kolom Label dan Id
Pada penelitian ini kolom hasil adalah yang menjadi label,  untuk mengubah menjadi  label  pilih  menu  pengaturan kemudian pilih Change Role kemudian  pilih  label.  Sedangkan nama  tidak  terpengaruh  ke  dalam penelitian maka kolom nama menjadi id,  untuk  mengubah  kolom  nama menjadi  id  pilih  menu  pengaturan kemudian pilih Change Role kemudian pilih id 3. Mengkategorikan Usia Pada  penelitian  ini  kolom  usia  di kategorikan  menjadi  3  yaitu  diatas usia 40 Tahun (>40), antara 21 sampai dengan  40  Tahun  (21…40),  dan  di bawah 21 Tahun (<=20).
3) Pemodelan Decision Tree Pada pemodelan decision tree
menggunakan  algoritma  ID3.  Algoritma  ini menghitung nilai entropy untuk semua atribut kemudian  membandingkan  nilai gain pada semua atribut. Angka gain yang terbesar akan menjadi  node  pada  model decision  tree . Atribut yang menjadi node tidak akan dihitung kembali.  Hal  tersebut  dilakukan  terus  hingga mendapatkan node daun atau sebuah fakta.
4) Hasil Klasifikasi
Hasil Klasifikasi dari penelitian ini adalah model decision tree, nanti model ini yang akan menjadi  acuan  data  baru.  Pada  gambar  2 menunjukan  model decision  tree pada penelitian ini.
G2 G10 G7 G6 Usia N G7 N P T Y T T T Y Y Y JenKel N G1 21-40 <=20 >40 P N LK PR JenKel T P G7 Y LK PR N G9 P T Y G5 Y T P N P T Y P Y Usia T G5 G3 G1 21-40 <=20 >40 G3 N T Y JenKel Y P T G8 N LK PR N T P Y G1 N T Y N T Y P G3 G6 T Y G10 Y P T N P T Y G5 P T Y G4 P T Y N T P Y
Gambar 2 Model Decision Tree
Pada penelitian ini, mengkatagorikan usia menjadi 3 kategori  yaitu di bawah atau sama dengan 20 Tahun, 21 sampai dengan 40 Tahun dan  diatas  40  Tahun.  Dapat  diketahui  untuk usia diatas 40 Tahun adalah yang paling rentan terinfeksi virus Covid-19. Pada penelitian ini, terdapat 20 atribut dan hanya 12 atribut yang menjadi  model decision  tree .  Hal  ini dikarenakan  8  atribut  tersebut  mempunyai nilai gain yang rendah daripada atribut lainnya saat  mencari  node  model decision  tree ,  12 atribut  yang  menjadi  model decision  tree adalah  jenis  kelamin,  usia,  demam,  batuk, pilek,  sakit  tenggorokan,  sesak  napas, menggigil, sakit kepala, lemah, nyeri otot, dan mual, sedangkan 8 atribut yang tidak menjadi model decision  tree adalah  nyeri  abdomen (nyeri  perut),  diare,  hamil,  diabetes,  jantung, hipertensi,  keganasan  (tumor)  dan  gagal ginjal.

## Hasil dan Pembahasan
Implementasi dilakukan dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dengan  database  MySQL.  Berikut  adalah halaman  utama  pada  aplikasi  Tes  Covid-19 menggunakan metode decision tree.
Gambar 3 Tampilan Halaman Utama
Gambar 4 Tampilan Halaman Tes Covid- 19
Gambar 5 Tampilan Hamalan Hasil Pengujian akurasi model dilakukan menggunakan  metode confusion  matrix dengan  menghitung  nilai accuracy. Data diperoleh  dari  jawaban  kuesioner  yang diberikan kepada orang yang pernah
melakukan diagnosis Covid-19 dengan menggunakan PCR test.
Pada  penelitian  ini  terdapat  20  data responden yang menjadi data uji. Data uji ini akan  dibandingkan  dengan  data  set  untuk mendapatkan  nilai  akurasi  model decision tree .  Perbandingan  Data  uji  dengan  model dapat  dilihat  pada  Tabel  4  dan  Tabel  5  di bawah ini.
Tabel 4

## Perbandingan Data Uji dengan Model
No Nama Hasil data uji Hasil data set Keterangan 1 Sempel 1 P P Sesuai 2 Sempel 2 N N
Sesuai
3 Sempel 3 N
N Sesuai 4 Sempel 4 N N Sesuai 5 Sempel 5 P P Sesuai 6 Sempel 6 P P Sesuai 7 Sempel 7 P P Sesuai 8 Sempel 8 P P Sesuai 9 Sempel 9 N N Sesuai 10 Sempel 10 N N Sesuai 11 Sempel 11 P N Tidak Sesuai
No Nama Hasil data uji Hasil data set Keterangan 12 Sempel 12 N
P Tidak Sesuai 13 Sempel 13 N N Sesuai 14 Sempel 14 P P Sesuai 15 Sempel 15 P P Sesuai 16 Sempel 16 N N Sesuai 17 Sempel 17 P P Sesuai 18 Sempel 18 N N
Sesuai 19 Sempel 19 N N
Sesuai 20 Sempel 20 P P
Sesuai
Tabel 5
Data Akurasi Model Aktual P Aktual N Prediksi P 9 (TP) 1 (FP) Prediksi N 1 (FN) 9 (TN) 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 x 100% 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 9 + 9 9 + 9 + 1 + 1 x 100%
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0.9 x 100% = 90%

## Penutup
Dari hasil penelitian ini, maka dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu:
1. Dalam  penelitian  ini  terdapat  20 atribut  yang  digunakan  dan  12 atribut  yang  memiliki  pengaruh yaitu, Jenis Kelamin, Usia, Demam, Batuk,  Pilek,  Sakit  Tenggorokan, Sesak  Napas,  Menggigil,  Sakit Kepala,  Lemah,  Mual,  dan  Nyeri Otot  dalam  mendiagnosis  penyakit Covid-19.
2. Aplikasi  Diagnosis  Covid-19  ini digunakan  sebagai  alat  diagnosis
dini  untuk  mengetahui  positif  atau negatif  Covid-19  yang  hasilnya ditentukan  menggunakan  metode
Decision Tree dari data yang sudah diteliti.
3. Akurasi dari aplikasi yang dibangun dalam  penelitian  ini  memiliki persentase  90%  dari  20  data  uji berdasarkan  perbandingan  hasil perhitungan  manual  dan  hitungan aplikasi sehingga dapat disimpulkan bahwa  aplikasi  yang  dirancang cukup  baik  dan  berjalan  secara fungsionalitas, serta dapat menampilkan informasi yang diinginkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adi,  N.  (2010). Rekayasa  Perangkat  Lunak Menggunakan UML dan Java. Yogyakarta: Andi Offset. Asy'ari,  R.  O.  (2020). Pengertian  Covid-19 Dan Bentuk Partisipasi Dalam Memeranginya. Surabaya: Universitas Negri Surabaya. Fais,  M.  N.,  Susanto,  A.,  &  Listyorini,  T. (2014, November 2). PENGEMBANGAN SISTEM PARKIR DI UNIVERSITAS MURIA KUDUS DENGAN MENGGUNAKAN ENKRIPSI DATA DAN TEKNOLOGI BARCODE. SIMETRIS , 173-180.
Hermawati, F. (2013). Data Mining.
Yogyakarta: Andi Offset. Keputusan Mentri Kesehatan Republik Indonesia  No  341.  (2020,  Juli  13). Pedoman Pencegahan Dan Pengendalian  Coronavirus  Disease 2019 (Covid-19). Jakarta: Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. Program  Studi  Sistem  Informasi  Fakultas Sains  dan  Teknologi  Universitas  Ma Chung.  (2018). Studi  Kasus  Sistem Berbasis  Pengetahuan. Malang:  CV.
Seribu Bintang.
Rosandy, T. (2016, Mei 01). PERBANDINGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER DENGAN  METODE  DECISION TREE (C4.5) UNTUK
MENGANALISA  KELANCARAN PEMBAYARAN. Jurnal TIM Darmajaya, 02 , 52-62. Sidette,  J.  A.,  Sediyono,  E.,  &  Nurhayati,  O. D. (2014). Pendekatan Metode Pohon Keputusan  Menggunakan  Algoritma ID3 Untuk Sistem Informasi Pengukuran  Kinerja  PNS. Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 75-86. Sukamto,  R.,  &  Sahalahuddin,  M.  (2013). Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Bandung Informatika. Yasin, V. (2012). Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi  Objek  :  Pemodelan, Arsitektur dan Perancangan (Modeling, Architekture and Design). Jakarta: Mitra Wacana Media.