## KLASIFIKASI KASUS COVID-19 MENGGUNAKAN MODEL NAIVE BAYES CLASSIFIER
Ahmad Firdaus, Miftahul Walid , Anwari Program Studi Sistem Informasi S1, Fakultas Teknik Universitas Islam Madura ahmadfirdaus290497@gmail.com

## ABSTRAK
Covid-19  dengan  berbagai  macam  penanganannya  membuat  banyak  pertentangan  menyertainya.  Untuk mengetahui apakah benar kasus pasien terkonfirmasi positif covid-19 tinggi atau rendah.  Dalam tugas akhir ini, model Naive Bayes Classifier memprediksi bahwa kasus covid-19 di Pamekasan tinggi (>= 30 orang) dan model Gaussian Naive Bayes menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan nilai akurasi model sebesar 0,9688 serta nilai precision (0,97), recall (1,00) dan f-1 score (0,98). menunjukkan bahwa data yang menyatakan kasus covid- 19 di Kabupaten Pamekasan termasuk tinggi dengan pengambilan data dalam rentang waktu Bulan Januari 2021 sampai dengan Desember 2021. Diharapkan untuk penelitian selanjutnya sistem dapat dikembangkan lagi karena data yang didapat saat ini masih terbatas.
Kata kunci : classifier, covid-19, gaussian, naive bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  suatu  informasi  yang  akurat membutuhkan  sebuah  tambang  data  agar  dapat memperoleh  data  baru  yang  valid.  Seperti  halnya perkembangan  covid-19  yang  sudah  berlangsung selama  2  tahun  lebih,  data  pasien  belum  terekam sepenuhnya. Menyebabkan para pengambil keputusan tidak  bisa  secepatnya  menentukan  langkah  dan strategi yang dibutuhkan terkait masalah virus covid- 19 ini.  Perkembangan penyakit ini yang sudah masuk kategori  wabah  sangat  cepat,  sehingga  dalam pendataan  dan  ketersediaan  data  juga  semakin  cepat berkembangnya.  Karena  itulah  dibutuhkan  sebuah analisa  tambang  data  yang  akurat  sebagai  informasi pendukung  keputusan  para  pengambil  kebijakan.  Di samping itu, perkembangan internet memiliki peranan yang  cukup  besar  dalam  akumulasi  data.  Data  yang banyak,  namun  pengelolaannya  tidak  maksimal memunculkan suatu kondisi yang sering disebut “ rich of data but poor of information “ karena data yang ada tidak  dapat  digunakan  untuk  aplikasi  yang  berguna. Tidak jarang data – data tersebut dibiarkan begitu saja seakan – akan “ kuburan data “ [1].
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  dibutuhkan suatu  analisis  dan  pengolahan  data  untuk  klasifikasi mengenai  kasus  pasien  covid-19  yang  terekam  di RSUD  Kabupaten  Pamekasan.  Dengan  tujuan  untuk mendapatkan  data  yang  akurat  mengenai  kasus penyebaran  covid-19  tergolong  kasus  tinggi  atau rendah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Adapun  penelitian  terdekat  adalah  penelitian mengenai  penerapan data  mining untuk  klasifikasi kasus covid-19 menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan  studi  kasus  di  daerah  Sulawesi  Selatan  [2]. Dengan  hasil  penelitian  akurasi  klasifikasi  sebesar 91%  dari  23  data  latih  dan  2  diantaranya  tidak
diklasifikasikan secara tepat. Software yang digunakan  untuk  menganalisis  data  dalam  penelitian ini adalah Jupyter Notebook . .
2.1. Knowledge Discovery in Database (KDD) Knowledge  Discovery  In  Database merupakan proses yang menentukan tentang suatu informasi yang bermanfaat  serta  dapat  menentukan  suatu  pola  di dalam sebuah data. Informasi ini terkandung di dalam basis  data  yang  berukuran  besar  yang  sebelumnya tidak diketahui [3].
Hasil  dari  penelitian,  yaitu  tahapan  proses  di dalam KDD ( Knowledge Data Discovery ) antara lain sebagai berikut [4]:
1. Seleksi Data, tahapan ini dilakukan untuk memilih data  yang  sesuai  variabel  yang  dibutuhkan  di dalam penelitian. yaitu dengan menentukan atribut dari  data  mana  saja  yang  akan  digunakan  dalam penelitian dari sekelompok data operasional.
2. Proses cleaning, dilakukan  terhadap  keseluruhan data yang jumlah yang di teliti.
3. Transformasi,  proses  yang  satu  ini  menghasilkan satu rekaman data set.
4. Proses analisis data.

## 2.2. Data Mining
Data  mining merupakan  suatu  proses  yang paling  pertama  yang  akan  dilakukan,  yaitu  mencari suatu  informasi  yang  benar-benar  baru  [5]. Data mining banyak  digunakan  untuk  mengambil  intisari pengetahuan  dari  suatu  kumpulan  data  yang  dapat dengan  mudah  dimengerti  oleh  manusia.  Meliputi database dan  manajemennya,  pra-pemrosesan  data, pertimbangan model dan inferensi, ukuran ketertarikan, pertimbangan  kompleksitas,  serta pasca pemrosesan  terhadap  struktur  data  yang  telah ditemukan, visualisasi data, dan online updating [6].
Sedangkan  Gartner  Group  [7]  mengatakan bahwa Data  mining merupakan  suatu  proses  untuk menemukan hubungan baru  yang  memiliki arti, pola dan  kebiasaan  dengan  memilah  sebagian  besar  data yang  disimpan  dalam  media  penyimpanan  dengan menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti  halnya teknik  statistik  dan  nodel  matematika. Data  mining merupakan gabungan dari beberapa disiplin ilmu yang menyatukan  teknik  dari  pembelajaran mesin, pengenalan  pola,  statistik, database ,  dan  visualisasi data  untuk  menangani  permasalahan  pengambilan informasi dari suatu basis data yang besar [8].
Data  mining dapat  dikelompokkan  berdasarkan fungsinya, yaitu:
1. Deskripsi.  Peneliti  dan  analis  mencoba  mencari cara untuk menggambarkan pola dan kecenderungan  yang  terdapat  dalam  sekumpulan data.
2. Estimasi. Estimasi hampir sama dengan klasifikasi,  kecuali  variabel  target  estimasi  lebih ke arah numerik daripada ke arah kategori.
3. Prediksi. Prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi, bedanya bahwa dalam prediksi nilai dari  hasil  akan  ada  dimasa  mendatang.  Contoh prediksi dalam bisnis dan penelitian adalah :
a. Prediksi  harga  minyak  dalam  tiga  bulan  yang akan datang.
b. Prediksi tingkat penganguran lima tahun akan datang.
c. Prediksi  persentase  kenaikan  kecelakaan  lalu lintas tahun depan jika batas bawah kecepatan dinaikan.
Beberapa  metode  dan  teknik  yang  digunakan dalam  klasifikasi  dan  estimasi  dapat  juga  digunakan (untuk keadaan yang tepat) pada prediksi.
2.3. Classification (Klasifikasi) Classification merupakan  sebuah  cara  untuk menemukan properti yang sama pada himpunan objek di  dalam  sebuah  data  dan  mengklasifikasikannya  ke dalam  kelas-kelas  yang  berbeda  menurut  model klasifikasi  yang  di  tetapkan.  Bertujuan  untuk menemukan model dari training set yang membedakan  kelas  yang  sesuai,  model  tersebut selanjutnya  digunakan  untuk  mengklasifikasikan atribut  yang  kelasnya  belum  di  ketahui.  Beberapa metode klasifikasi di gunakan di dalam Data Mining . Dimana  di  dalam  klasifikasi,  terdapat  target  variabel kategori.
2.4. Metode Naïve Bayes Metode Naive  Bayes merupakan  gabungan Teorema Bayes dengan  “ Naïve ”  yang  berarti  setiap atribut atau variabelnya bersifat bebas ( independent ). Naïve  Bayes  Classifier dapat  dilatih  dengan  efisien dalam  pembelajaran  terawasi  ( supervised  learning ). Klasifikasi  memiliki  keuntungan  hanya  butuh sejumlah kecil data pelatihan untuk dapat
memperkirakan  parameter  (varians  dan  sarana  dari variabel)  yang  diperlukan  untuk  klasifikasi.  Karena variabel  yang  independen  diasumsikan,  hanya  saja variasi dari variabel pada masing-masing kelas harus ditentukan, bukan semua matriks kovarians [9].
Metode Bayesian Learning yang paling mudah, cepat,  dan  sederhana.  oleh  dikarena  itu  berasal  dari teorema Bayes dan hipotesis kebebasan, menghasilkan classifier statistic berdasarkan peluang. Naïve  Bayes merupakan  pengklasifikasian  dengan metode probabilitas dan statistic yang di kemukakan oleh ilmuan inggris Thomas Bayes [10].
Probabilitas  yang  di  dalam  memproduksi perkiraan akhir dihitung sebagai jumlah frekuensi dari “master” tabel keputusan.  Teorema Bayes berasal dari rumus:
P(A | B) = P(B ᴒ A)/P(B) (1)
Dimana P(A| B) artinya peluang A dan keadaan B sebagai persamaan (1)
P (A ᴒ B) = P(B | A) P(A) (2)
Sehingga di dapatkan teorema Bayes:
P(A | B) = P(A | B)P(A) / P(B) (3)
Keterangan: P : Probabilitas A : Kriteria B : Keadaan
Teorema Bayes memiliki rumus :
P(H | X) = P(X | H)P(H) / P(X)
Keterangan : X
:   Data dengan kelas yang belum diketahui H :    Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  kelas
spesifik
P(H|X)  :  Probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan kondisi x (posteriori prob.)
P(H) :    Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X) :    Probabilitas dari X
2.5. Bahasa Pemrograman Python Python adalah scripting language yang berorientasi  objek.  Bahasa  pemrograman  ini  dapat digunakan untuk pengembangan perangkat lunak dan bisa dijalankan melalui berbagai sistem operasi. Saat ini, Python juga merupakan bahasa yang populer bagi bidang data science dan analisis. Hal ini dikarenakan oleh  dukungan  bahasa Python terhadap library  – library yang didalamnya menyediakan fungsi analisis data dan fungsi machine learning , data preprocessing tools , serta visualisasi data [11].
Berikut  ini  adalah  beberapa  alasan Python menjadi bahasa yang populer, khususnya dalam ranah analisis data dan data science : 1. Open-source library , frameworks , dan tools untuk data mining.
2. Relatif lebih mudah dipahami.
3. Multifungsi,  tidak  hanya  untuk data processing , namun  juga  bisa  untuk  tugas  lain  seperti membuat website dan  tampilan  GUI  ( Graphical User Interface ). Dalam membuat
sebuah proyek data mining dengan Python , dapat menggunakan Anaconda ,  dimana Anaconda telah  menyediakan berbagai kelengkapan Python yang lebih dikhususkan untuk kebutuhan analisis data.
IDE ( Integrated Development Enviroment ) yang dapat digunakan
antara
lain Jupyter Notebook dengan extension. ipynb yang sudah merupakan bawaan dari Anaconda Navigator . Berikut  adalah  contoh  proses  yang  dilakukan oleh Python untuk proyek data mining sederhana:
1. Data  mentah,  dapat  diimpor  ke  Python  dengan menggunakan library Library ini mempunyai fungsi  untuk  mengimpor  data  dengan  format  csv ke Python.
2. Eksplorasi  data  dan data preprocessing dapat dilakukan  dengan  lebih  mudah,  karena  Python telah  memiliki  fungsi  untuk  melihat  persebaran data dan melakukan manipulasi data untuk handle data yang tidak sesuai. Dalam kasus ini library yang berfungsi adalah sklearn (Sci – kit learn)  dan  NumPy.  Untuk  visualisasi  data,  salah satu library yang  terkenal  adalah  Matplotlib, dimana dapat membuat visualisasi dari persebaran data termasuk plot dan chart.
3. Pembuatan  model data  mining dapat  dilakukan dengan  cepat  dengan  tersedianya  fitur  – fitur machine  learning yang  cukup  lengkap  dari Sci  –  kit  learn.  Setelah  memilih  metode  yang diinginkan,  dapat  langsung  menggunakan  fungsi didalam library.
4. Evaluasi  model  yang  telah  dibuat,  seperti menghitung  akurasi,  spesifisitas,  sensitivitas, presisi, error rate dapat ditampilkan dengan mudah dengan  menggunakan  fungsi  classification_score yang tersedia pada Sci – kit learn. Hanya dengan satu  baris,  seluruh  komponen  evaluasi  akan ditampilkan. Tidak hanya itu, fungsi pada Sci-kit learn juga dapat menampilkan confusion matrix yang  berisi  nilai  prediksi  dan  aktual  yang dilakukan dari data testing.
Merepresentasikan  hasil  dari  model  dapat divisualisasikan  dalam  bentuk  plot  ataupun  hasil dalam  bentuk web.  Ketika  permintaan  penampilan hasil dalam bentuk web, maka hasil dari model dapat disinkronkan  karena Python juga  mendukung  untuk pembuatan web.  Selain  itu,  untuk  menampilkan model,  dapat  menggunakan library  –  library lain,
contohnya adalah graphviz untuk menampilkan decision tree .
3. METODE PENELITIAN
3.1. Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Observasi b. Metode Interview . c. Studi Pustaka.
Objek  penelitian  adalah  RSUD  Kabupaten Pamekasan sebagai pusat perawatan darurat Covid-19 di Kabupaten Pamekasan.
Data yang akan dianalisa merupakan data pasien covid-19  pada  Bulan  Januari  sampai  dengan  bulan Desember 2021. berikut ini contoh tabel struktur data penelitian:
Tabel 1. Tabel contoh struktur data penelitian No Bulan Kecamatan JK  Positif Rawat Sembuh Mati
1 januari PAMEKA SAN P 152 4 3 1
2 januari  TLANAKAN L 122 2 2 0 3 januari  PADEMAWU  P 117 3 3 0 4 januari BATU MARMAR L 132 3 1 2 … …. …... … …. …. … … .. 156 Desem ber GALIS L 83 1 1 0

## 3.2. Tahapan analisis data
Adapun tahapan  - tahapan analisis dataset yang akan dilakukan, sebagai berikut :
1. Mengkoneksikan database
2. Memisah dataset
3. Menentukan vektor fitur dan variabel target
4. Memisahkan dataset menjadi train set dan test set
5. Rekayasa Fitur
6. Pengskalaan fitur
7. Analisis data dengan model Naive Bayes
8. Menghitung  confusion  matrix  dan  nilai  akurasi model
9. Visualisasi model dengan histogram

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tugas  akhir  ini  menganalisis  kasus covid-19 di Kabupaten Pamekasan. Dengan menghitung seberapa banyak  kasus  pasien covid-19 yang  positif,  sembuh, dirawat dan meninggal dalam kurun waktu 1 tahun di Kabupaten  Pamekasan.  Analisa  dilakukan  dengan menggunakan  metode Naive  Bayes  Classification , dalam hal ini menggunakan model GaussianNB yang telah  tersedia  dalam library bahasa  pemrograman Python .
Dengan  menggunakan  data  yang  didapat  dari RSUD  Pamekasan,  maka  proses  analisa  dilakukan sesuai tahapan berikut ini :
4.1. Mengkoneksikan  struktur  data  ke  dalam Jupyter Notebook , dengan perintah :
import pandas as pd import numpy as np # input data data_covid=pd.read_excel('data_covid.xlsx') # Menampilkan data data_covid.head(10)
Dan  tampilan dataframe ,  seperti  tampak  pada gambar 1 berikut ini :
Gambar 1. Dataframe kasus pasien covid-19 di Pamekasan
4.2. Melihat  detail  informasi  mengenai  tipe  data yang ada di dataframe sebelum data diolah.
Gambar 2.  Informasi tipe data pada Dataframe
Pada gambar 2 terlihat informasi  mengenai tipe data dari masing-masing kolom, ada 2 tipe data yaitu : integer dan text .  Dan  tidak  ada missing  value ( non null ).

## 4.3. Memisah dataset.
Pada  tahapan  ini  akan  memisahkan  dataset menjadi variabel kategorikal dan numerik. Variabel kategorikal  memiliki  tipe  data  objek  dan  variabel numerik memiliki tipe data int64.
Gambar 3. Variabel kategorikal dan variabel numerikal
4.4. Mendeklarasikan  vektor  fitur  dan  variabel target, dengan perintah :
# menentukan vektor fitur dan variabel target X = data_covid.drop(['positif'], axis=1) y = data_covid['positif']
Menampilkan  variabel  kategori  dan  numerik secara terpisah, berikut ini baris perintah dan hasilnya pada gambar 4 :
Gambar 4. Variabel kategorikal dan variabel numerikal
4.5. Memisahkan  dataset  menjadi training dan testing set dengan perintah :
# Membagi dataset menjadi training set dan testing set from sklearn. model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.3, random_state = 0)
Perintah  diatas  membagi  dataset  menjadi  70% train set dan 30% test set . Sehingga dari 156 data, 109 adalah train set dan 37 merupakan test set .
4.6. Rekayasa fitur Rekayasa fitur merupakan suatu proses pengolahan  data  mentah  menjadi  suatu  fitur  yang berguna  agar  dapat  memahami  model  dengan  lebih baik dan meningkatkan daya prediksinya. Berikut ini langkah-langkahnya:
1. Encode variabel kategorikal (X_train)
Gambar 5. Hasil encode variabel kategorikal (X_train)
2. Encode variabel kategorikal X_test
Gambar 6. Hasil encode variabel kategorikal (X_test)
Setelah selesai menentukan train set dan test set yang siap  untuk  pembuatan  model.  Langkah  selanjutnya memetakan semua variabel fitur ke dalam skala yang sama. Ini disebut penskalaan fitur.
4.7. Pengskalaan  fitur  ( Feature  Scaling ),  adapun tahapan prosesnya sebagai berikut :
1. Mendefinisikan kolom X_train
2. Melakukan scalling terhadap  X_train  dan X_test
3. Berikut ini hasil scalling data X_train :
Gambar 7. Hasil scalling X_train 4.8. Analisis  data  menggunakan Naive  Bayes
Classifier
Gambar 8. Dataset yang akan diolah
Kemudian menentukan variabel independen dan dependen
Gambar 9. Variabel independen dan dependen
Menghitung  model  gaussian  NB(),  menentukan x_train dan x_test dan mencari nilai prediksi.
Gambar 10. Hitung model gaussianNB ()
Selanjutnya menghitung nilai matrix model
Gambar 11. Menghitung matrix model
4.9. Merapikan  nilai  matrix  model  dan  menghitung nilai akurasi pada Naive Bayes

## Gambar 12. Menghitung nilai akurasi klasifikasi Naive Bayes
Gambar 13. C onfusion matrix akurasi klasifikasi
Naive Bayes
Gambar 14. Histogram prediksi klasifikasi kasus covid

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  tugas  akhir  ini,  model Naive  Bayes Classifier memprediksi  bahwa  kasus  covid-19  di Pamekasan tinggi (>= 30 orang) dan model Gaussian Naive  Bayes menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik dengan nilai akurasi model sebesar 0,9688 serta nilai precision (0,97), recall (1,00) dan f-1 score (0,98).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bengnga,  A.,  &  Ishak,  R.  (2018).  Prediksi Jumlah  Mahasiswa  Registrasi  Per  Semester
Menggunakan  Linier  Regresi  Pada  Universitas Ichsan Gorontalo. ILKOM Jurnal Ilmiah, 10(2),
136-143.
doi:https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i2.274.13 6-143
[2] Samsir, S., Ambiyar,  A., Verawardina, U., Edi, F., & Watrianthos, R. (2021). Analisis Sentimen
Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Metode Naïve Bayes. Jurnal Media Informatika
Budidarma, 5(1), 157-163.
[3] Hartini, D., & Informasi, S. (n.d.). Implementasi Data  Mining  Rought  Set  Dalam  Menganalisis Kinerja  Dosen.  Jurnal  Ilmiah  Binary  STMIK Bina  Nusantara  Jaya.  Vol  1  No  2.2019. DOI: https://doi.org/10.52303/jb.v1i2.11
[4] Suarpurningsih,  N.,  Utami,  N.,  &  Estiyanti,  N. (2022). Klasifikasi Penentuan Kelayakan Pemberian  Kredit  Menggunakan  Metode  Naive
Bayes  Classifier  (Kasus:  Koperasi  Simpan Pinjam  Artha  Segara). J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komputer  dan  Informatika),  6(1),  391-404. doi:http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v6i1.454
[5] tan, F., & ELISA, E.  Pemanfaatan Data Mining Clustering  Dalam  Penentuan  Media  Promosi Umkm  Di  Kota  Batam. Computer  and  Science Industrial  Engineering  (COMASIE), 4(1),  59– 65. 2021.
[6] Laia, Seberlina., Pane, Deski Helsa., Affandi Egi. Implementasi Metode K-Means Untuk Mengelompokkan  Kawasan  Potensi  Pertanian Karet  Produktif.  Jurnal  Ilkom. Vol  1,  No  4 (2022).
DOI: https://doi.org/10.53513/jursi.v1i4.5224
[7] Nemati,  H.  R.,  &  Barko,  C.  D.  (Eds.). (2004). Organizational  data  mining:  leveraging enterprise data resources for optimal performance. IGI Global. [8] Idris,  Muhammad.  Implementasi  Data  Mining Dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Angka Kelahiran. Pelita Informatika. Vol 7, No 3. 2019.
[9] Hikmah, N. (2017). Pemanfaatan Metode Naïve Bayes Classifier dalam Pembuatan Sistem Pakar untuk  Diagnosa  Penyakit  Kelamin. Energy- Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik, 7(2), 50-55.
[10] Idris,  M.  2019.  Implementasi  Data  Mining Dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk
Memprediksi Angka Kelahiran. Pelita
Informatika:  Informasi  dan  Informatika, 7(3), 421-428.)
[11] Socs.binus. Diakses pada tanggal : 23 Mei 2022. dari:https://socs.binus.ac.id/2012/03/12/python- untuk-scientific-computing/