Visualisasi Data dan Penerapan Machine Learning Menggunakan Decision Tree Untuk Keputusan Layanan Kesehatan COVID-19
Amin Fahri 1 , Yudi Ramdhani 2
1 Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya, Bandung, Indonesia Email: 1 aminfahri512@gmail.com, 2 yudi@ars.ac.id
Abstrak− Pada  Desember  2019,  virus  corona  baru  yang  sekarang  dinamai  SARS-CoV-2,  menyebabkan  serangkaian penyakit pernapasan atipikal akut di Wuhan, Provinsi Hubei, China. Penyakit yang disebabkan oleh virus ini disebut COVID- 19. Virus ini dapat menular antar manusia dan telah menyebabkan pandemi di seluruh dunia. Virus yang mendasari penyakit COVID-19, SARS-CoV-2, telah menyebabkan lebih dari 120 juta kasus yang dikonfirmasi dan 1,5 juta kematian sejak April 2022. Penelitian ini menggunakan algoritma Decision Tree untuk memprediksi COVID-19 dengan validasi parameter Cross Validation,  Split  Validation.  Cross  Validation  pada  algoritma  Decision  Tree  Regressor  memiliki  tingkat  performa  terbaik diantara 3 algoritma lainnya, seperti; Linear Regression, Support Vector Machine Regression dan Neural Network Regression. Algoritma Decision Tree menghasilkan nilai average 57 untuk RMSE (Root Mean Square Error). Validasi data menggunakan split validation menghasilkan nilai average 29 untuk MAE (Mean Absolute Error) , 3816 untuk MSE (Mean Square Error), 59 untuk RMSE (Root Mean Square Error) dan 0,956 untuk R2 Square. Split ratio 0,9 memiliki nilai MAE, MSE, RMSE dan R2 Square tertinggi. Artinya algoritma Decision Tree Regressor memiliki kinerja yang baik untuk meningkatkan kinerja algoritma prediksi.  Berdasarkan  hasil  penelitian  mendapatkan  nilai  RMSE  terbaik  sehingga  bisa  digunakan  oleh  tenaga  medis  dan peneliti dalam melakukan prediksi COVID-19 dan dapat menjadi bahan rujukan metode yang akan diimplementasikan pada saat membuat penelitian mengenai COVID-19.
Kata Kunci: COVID-19, Coronavirus, SARS-CoV-2, Decision Tree Regressor, Cross Validation, Split Validation.
Abstract− In December 2019, a new coronavirus now named SARS-CoV-2, caused a series of acute atypical respiratory illnesses in Wuhan, Hubei Province, China. The disease caused by this virus is called COVID-19. This virus can be transmitted between humans and has caused a worldwide pandemic. The virus that underlies the COVID-19 disease, SARS-CoV-2, has caused  more  than  120  million  confirmed  cases  and  1.5  million  deaths  since  April  2022.  This  study  uses  a  Decision  Tree algorithm to predict COVID-19 with parameter validation Cross Validation, Split Validation. Cross Validation on the Decision Tree Regressor algorithm has the best performance level among 3 other algorithms, such as; Linear Regression, Support Vector Machine Regression and Neural Network Regression. The Decision Tree algorithm produces an average value of 57 for RMSE (Root Mean Square Error). Data validation using split validation resulted in an average value of 29 for MAE (Mean Absolute Error), 3816 for MSE (Mean Square Error), 59 for RMSE (Root Mean Square Error) and 0.956 for R2 Square. The split ratio of 0.9 has the highest MAE, MSE, RMSE and R2 Square values. This means that the Decision Tree Regressor algorithm has a good performance to improve the performance of the prediction algorithm. Based on the results of the study, the best RMSE value can be obtained so that it can be used by medical personnel and researchers in predicting COVID-19 and can be used as a reference material for methods that will be implemented when conducting research on COVID-19.
Keywords : COVID-19, Coronavirus, SARS-CoV-2, Decision Tree Regressor, Cross Validation, Split Validation.

## 1. PENDAHULUAN
Coronavirus adalah jenis virus. Ada banyak jenis yang berbeda, dan beberapa menyebabkan penyakit. Virus  corona  yang  diidentifikasi  pada  2019,  SARS-CoV-2, telah  menyebabkan  pandemi  penyakit  pernapasan, yang disebut COVID-19. Kasus pertama COVID-19 dilaporkan di kota Wuhan, Provinsi Hubei, China pada 1 Desember 2019, dan penyebabnya adalah virus corona baru yang kemudian bernama SARS-CoV-2. SARS-CoV- 2 mungkin berasal dari hewan dan berubah (bermutasi) sehingga dapat menyebabkan penyakit pada manusia [1]. Seperempat  pasien  COVID-19  yang  dirawat  melaporkan  adanya  gangguan  pada  indra  penciuman  mereka  [2]. Wabah yang sedang berlangsung telah menyebabkan gejolak social ekonomi global yang serius. Hingga 22 April 2022, tercatat lebih dari 505 juta kasus COVID-19 di total 237 negara dan wilayah yang mengakibatkan lebih dari 6,21 juta kematian. Sebagai tanggapan, banyak negara telah menerapkan langkah-langkah seperti isolasi diri dan jarak social untuk mencegah penyebaran lebih lanjut, akibatnya meratakan kurva epidemi yang terbukti penting dalam  mempertahankan  layanan  kesehatan  kepada  pasien  yang  paling  membutuhkan  perawatan  baik  untuk COVID-19  atau  untuk  kondisi  serius  lainnya  [3].  Gejala  paling  umum  dari  pasien  COVID-19  meliputi  sesak napas, malaise, batuk kering dan demam. Sebagian kecil pasien memiliki gejala pencernaan, seperti mual, muntah dan diare [4]. Di sisi lain, 80% pasien sembuh tanpa pengobatan. Studi yang menyebutkan pria yang lebih tua, anak-anak,  dan  pria  yang  sudah  menderita  penyakit  kardiovaskular,  obesitas,  dan  diabetes  rentan  terhadap COVID-19.  Kasus  fatalitas  COVID-19  terbukti  cukup  tinggi.  Lihat  Gambar  1  untuk  10  negara  dengan  angka kematian  tertinggi  dan  Gambar  2  untuk  negara  dengan  jumlah  kasus  terinfeksi  tertinggi  [5].  World  Health
Organization  (WHO)  menyatakan  pada  tanggal  30  Januari  2020  wabah  sebagai  keadaan  darurat  dan  pandemi untuk kesehatan masyarakat [5]. Kasus COVID-19 pertama di Indonesia menimpa dua warga Depok, Jawa Barat pada 2 Maret 2020. Coronavirus menyeberluas di Indonesia dengan sangat cepat. Hal ini membuat pemerintah membuat kebijakan baru Pembatasan Sosial Bersekala Besar (PSBB) untuk mencegah penyebaran coronavirus. Dampak  dari  berlangsungnya  kebijakan  PSBB  ini  masyarakat  menanggapi  bahwa  kebijakannya  dapat menyebabkan  sejumlah  industri  dan  mata  pencaharian  menjadi  terganggu  [6].  Pandemic  COVID-19  menjadi tantangan  besar  bagi  sistem  Pendidikan.  perspektif  ini  memberikan  panduan  kepada  pendidik,  pemimpin laboratorium, dan staf tentang cara mengelola krisis. Bagaimana lembaga perlu mempersiapkan diri dalam waktu singkat  dan  bagaimana  mereka  memenuhi  kebutuhan  siswa  di  setiap  tingkat  dan  mata  pelajaran?  Meyakinkan siswa  dan  orang  tua  merupakan  elemen  penting  dari  respon  institusional.  Ketika  sekolah  dan  universitas memperluas kemampuan pembelajaran jarak jauh mereka, mereka perlu memanfaatkan pembelajaran asinkron, yang bekerja paling baik dalam bentuk digital. Selain mata pelajaran regular, kelas harus mencakup berbagai tugas dan  tugas  yang  menempatkan  COVID-19  dalam  konteks  global  dan  historis.  Saat  membawa  silabus,  desain penilaian  siswa  membantu  guru  fokus.  Terakhir,  perspektif  ini  mengusulkan  cara  yang  fleksibel  untuk memperbaiki kerusakan jalur belajar siswa setelah pandemi berakhir dan menyediakan daftar sumber daya [7].
World Health Organization (WHO) menyatakan pada tanggal 30 Januari 2020 wabah sebagai keadaan darurat  dan  pandemi  untuk  kesehatan  masyarakat  [5].  Coronavirus  menyeberluas  di  Indonesia  dengan  sangat cepat. Hal ini membuat pemerintah membuat kebijakan baru Pembatasan Sosial Bersekala Besar (PSBB) untuk mencegah penyebaran coronavirus. Dampak dari  berlangsungnya kebijakan PSBB  ini  masyarakat menanggapi bahwa kebijakannya dapat menyebabkan sejumlah industri dan mata pencaharian menjadi terganggu  [6].  Pada bulan Desember 2019, wabah pneumonia yang tidak dapat dijelaskan telah dilaporkan di Wuhan, Provinsi Hubei, Cina.  Kasus  pneumonia  secara  epidemiologis  terkait  dengan  pasar  grosis  makanan  laut  Cina  Selatan.  Ketika sampel  pernapasan  diinokulasi  ke  dalam  sel  epitel  pernapasan  manusia,  garis  sel  Vero  E6  dan  Huh7,  virus pernapasan  baru  diisolasi  dan  analisis  genomiknya  mengungkapkan  bahwa  itu  adalah  virus  corona  baru  yang terkait dengan SARSCoV dan oleh karena itu merupakan penyakit pernapasan akut yang parah. Diklasifikasikan sebagai  Coronavirus  2.  Sindrom  (SARS-CoV-2).  SARSCoV2  adalah  beta  coronavirus  milik  subgenus Salvecovirus  dengan  penyebaran  SARSCoV2  di  seluruh  dunia  dan  kematian  ribuan  orang  karena  penyakit coronavirus (COVID-19), World Health Organization (WHO) menyatakan pandemic pada 12 Maret 2020. Hingga saat ini, pandemic ini telah melanda dunia dari segi kehidupan, dampak ekonomi dan peningkatan kemiskinan. Ikhtisar  ini  memberikan  informasi  tentang  diagnostic  epidemiologi,  serologis  dan  molekuler,  asal  mula SARSCoV2 dan kemampuannya untuk menginfeksi sel manusia, dan masalah keamanan. Selanjutnya, terapi yang tersedia  untuk  memerangi  COVID-19,  pengembangan  vaksin,  peran  kecerdasan  buatan  dalam  manajemen pandemic dan membatasi penyebaran virus, dampak epidemi COVID-19 pada gaya hidup kita, dan kemungkinan gelombang kedua. Fokus pada cara mempersiapkan diri [8].
Visualisasi  data  berarti  menggambar  tampilan  grafik  untuk  menampilkan  data.  Terkadang  setiap  titik data  di  gambar,  seperti  dalam  scatterplot,  terkadang  ringkasan  statistik  dapat  ditampilkan,  seperti  dalam histogram. Tampilan utamanya deskriptif, berkonsentrasi pada data ‘mentah’ dan ringkasan sederhana. Seperti aspek lain dari bekerja dengan grafik, akan berguna untuk memiliki dasar konsep dan terminology yang disepakati untuk dibangun. Tujuan utamanya adalah untuk memvisualisasikan data dan statistik, menafsirkan tampilan untuk mendapatkan  informasi  [9].  Dampak  mematikan  dari  COVID-19  mendorong  sejumlah  besar  penelitian  yang bertujuan  untuk  memahami  berbagai  karakteristik  pandemi.  Kecepatan  penyebaran  penyakit  ke  seluruh  dunia menuntut solusi tangkas untuk memahami dan memperkirakan perkembangan penyakit [10]
Amerika Serikat telah memasuki fase sejarah baru dengan penyebaran cepat virus corona baru SARS- CoV-2 dan kematian akibat COVID-19. Dalam satu survei dengan 1210 peserta yang dilakukan pada Januari dan Februari  2020,  54%  menilai  dampak  psikologis  pandemi  COVID-19  sebagai  sedang  hingga  berat,  29% melaporkan gejala kecemasan sedang hingga berat, 17% melaporkan depresi sedang hingga berat. Studi ini juga menemukan perbedaan regional dalam tekanan psikologis, dengan responden dari provinsi Hubei, pusat pandemi COVID-19, melaporkan tekanan yang jauh lebih tinggi. Selain itu, orang dengan gangguan mental yang sudah ada  sebelumnya  dapat  lebih  terpengaruh  oleh  pandemi  COVID-19,  termasuk  kemungkinan  kekambuhan  atau eksaserbasi  kondisi  kejiwaan.  Penelitian  dari  China  telah  menunjukkan  bahwa  mahasiswa  yang  keluarganya memiliki pendapatan kurang stabil berisiko lebih tinggi mengalami tekanan mental karena COVID-19 [11]. Kami menggunakan data untuk 690.825 orang dewasa di Negara Bagian New York untuk menilai efektivitas  vaksin BNT162b2,  mRNA-1273  dan  Ad26.COV2.S  terhadap  COVID-19  (yaitu,  COVID-19  didiagnosis  pada  atau setelah masuk). Kami menilai efektivitas vaksin terhadap COVID-19 dari 1 Mei hingga 3 September 2021, dan terhadap  rawat  inap  dengan  COVID-19  dari  1  Mei  hingga  31  Agustus  2021.  Efektivitas  terhadap  rawat  inap dengan COVID-19 diantara 7 orang dewasa berusia 18 hingga 64 tahun tetap hampir secara eksklusif lebih besar dari 86% tanpa tren waktu yang jelas. Efektivitas terhadap rawat inap tetap tinggi, dengan penurunan sederhana terbatas pada penerima BNT126b2 dan mRNA-1273 berusia 65 tahun atau lebih [12].
United States of America merupakan negara dengan kasus terinfeksi paling tinggi yaitu mencapai 80.006.661 kasus dan Turkey menjadi negara dengan kasus terinfeksi urutan ke-10 paling tinggi yaitu mencapai 15.010.718 kasus. Rata-rata kasus terinfeksi dari 10 negara tertinggi yaitu mencapai 29.237.896. berikut table 1 yang memperlihatkan 10 negara dengan kasus terinfeksi tertinggi.
Tabel 1. 10 Negara dengan Kasus Terinfeksi Tertinggi No. Country Cumulative Cases 1. United States of America 80.006.661 2. India 43.052.425 3. Brazil 30.311.969 4. France 27.272.068 5. Germany 24.006.254 6. The United Kingdom 21.909.513 7. Russian Federation 18.119.862 8. Republic of Korea 16.755.055 9. Italy 15.934.437 10. Turkey 15.010.718
Data mining adalah penemuan struktur yang menarik, tidak terduga atau berharga dalam kumpulan data yang  besar.  Dengan  demikian,  ia  memiliki  dua  aspek  yang  berbeda.  Salah  satunya  menyangkut  skala  besar, struktur ‘global’, dan tujuannya adalah untuk memodelkan bentuk atau fitur dari bentuk, distribusi. Yang lainnya menyangkut struktur ‘lokal’ skala kecil, dan tujuannya adalah untuk mendeteksi anomaly ini dan memutuskan apakah  itu  kejadian  nyata  atau  kebetulan  [13].  Data  mining  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  atau  prediksi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan metode prediksi terbaik yang dapat mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam kombinasinya dengan algoritma Decision Tree [14]. Data mining adalah teknologi yang baru dikembangkan, yang memiliki metode, prosedur dan tekniknya sendiri. Ini adalah tugas untuk menemukan pola yang berguna dari sejumlah data besar. Dalam perawatan kesehatan, data mining menjadi semakin popular dan menjadi kebutuhan. Penerapannya dalam perawatan kesehatan dapat memiliki potensi dan kegunaan  yang  luar biasa. Ini memainkan peran penting untuk mengungkap tren baru dalam industri perawatan kesehatan. Meskipun data mining kesehatan masih dalam masa pertumbuhan, literatur data mining perawatan kesehatan sangat kaya. Masa  depan  perawatan  kesehatan  akan  bergantung  pada  penggunaan  data  mining  untuk  mengurangi  biaya perawatan kesehatan dan meningkatkan standar perawatan pasien [15].
Dalam Machine  Learning ,  pendekatan  konvensional  adalah  memproses  data  dalam  batch.  Model pembelajaran batch mengasumsikan bahwa semua data tersedia sekaligus. Ketika kumpulan data baru tersedia, model  ini  harus  dilatih  ulang  dari  awal.  Asumsi  ketersediaan  data  merupakan  kendala  keras  untuk  penerapan Machine Learning di beberapa aplikasi dunia nyata di mana data dihasilkan secara terus menerus  [16]. Banyak metode Machine Learning tersedia untuk mengembangkan model prediksi yang bermanfaat. Namun, kebanyakan dari  mereka  sulit  untuk  diinterpretasikan  karena  mekanisme  model  internal  mereka  [4].  Decision  tree  adalah metode  penambangan  data  yang  umum  digunakan  untuk  membangun  system  klasifikasi  berdasarkan  beberapa kovariat  atau  untuk  mengembangkan  algoritma  prediksi  untuk  variabel  target.  Metode  ini  mengklasifikasikan populasi ke dalam segmen seperti cabang yang membangun pohon terbalik dengan simpul akar, simpul internal dan simpul daun. Algoritma non-parametrik dan dapat secara efisien menangani kumpulan data yang besar dan rumit tanpa  memaksakan struktur parametrik  yang rumit.  Karena ukuran  sampel cukup  besar, data studi dapat dibagi menjadi dataset pelatihan dan validasi. Menggunakan dataset pelatihan untuk memutuskan ukuran pohon yang  sesuai  yang  diperlukan  untuk  mencapai  model  akhir  yang  optimal  [17].  Python  adalah  salah  satu  bahasa pemograman paling popular untuk data science dan oleh karena itu menikmati sejumlah besar libraries tambahan yang  berguna  yang  dikembangkan  oleh  komunitasnya  yang  hebat.  Meskipun  kinerja  Bahasa  yang  ditafsirkan, seperti python, untuk tugas komputas intensif lebih rendah daripada bahasa pemograman tingkat rendah, extension libraries seperti NumPy dan SciPy telah dikembangkan yang dibangun di atas implementasi Fortran dan C lapisan bawah untuk opeasi cepat dan vector pada array multidimensi. Untuk tugas pemograman Machine Learning , kami
Sebagian besar akan merujuk ke libraries sckit-learn , yang merupakan salah satu open source machine learning libraries yang paling popular dan dapat diakses hingga hari ini [20].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  visualisasi  data  menjadi  komponen  yang  menarik  dan berharga. Mereka dapat memberikan struktur dan wawasan, memungkinkan individu untuk mengelola kesehatan mereka sendiri  secara efektif[18]  dan  memilih Decision Tree Regressor sebagai  model prediksi karena terlihat dapat dioperasikan secara klinis dan mudah diinterpretasikan karena system Decision Tree yang rekursif [4].

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini menggunakan metode Decision Tree Regressor untuk prediksi. Pada penelitian ini dilakukan beberapa langkah atau tahapan penelitian, ditunjukkan pada Figure 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memvisualisasikan  dan  menganalisis  kasus  COVID-19  di  Indonesia  agar memudahkan para ahli mengetahui perkembangan kasus COVID-19 dengan mudah.

## 2.2 Pengumpulan Data
Penelitian ini mengambil data dari situs resmi World Health Organization (WHO) ( https://covid19.who.int/data/ ).  Dataset  tersebut  memiliki  199.317  record  data  dan  8  variabel  yaitu, Date_reported , Country_code , Country , WHO_region , New_cases , Cumulative_cases , New_deaths dan Cumulative_deaths .  Dataset  COVID-19  dari  tanggal  03  Januari  2020  sampai  dengan  22  April  2022  dari  236 Negara ditunjukkan pada Table 2.
Tabel 2. Dataset COVID-19 Dunia NO Date Country_c ode Country WHO region
New
cases
Cases New deaths Deaths 0. 2020-01-03 AF Afghanistan EMRO 0 0 0 0 1. 2020-01-04 AF Afghanistan EMRO 0 0 0 0 2. 2020-01-05 AF Afghanistan EMRO 0 0 0 0 3. 2020-01-06 AF Afghanistan EMRO 0 0 0 0 4. 2020-01-07 AF Afghanistan EMRO 0 0 0 0 … … … … … … … …
199312 2022-04-18 ZW Zimbabwe AFRO 17 247.278 1 5.463 199313 2022-04-19 ZW Zimbabwe AFRO 19 247.297 1 5.464 199314 2022-04-20 ZW Zimbabwe AFRO 39 247.336 2 5.466 199315 2022-04-21 ZW Zimbabwe AFRO 47 247.383 1 5.467 199316 2022-04-22 ZW Zimbabwe AFRO 0 247.383 0 5.467

## 2.3 Preprocessing Data
Langkah  selanjutnya  setelah  mengumpulkan  data  adalah  melakukan  data  preprocessing.  Pada  tahap  ini, dataset diperiksa untuk type data, dan describe data. Type data adalah suatu media pada komputer yang digunakan untuk menampung informasi. Describe data adalah digunakan untuk menghitung beberapa data statistik seperti persentil, mean dan std dari nilai numerik dataset.

## 2.4 Visualisasi Data
Visualisasi  data  adalah  tentang  mengembangkan  wawasan  dari  data  yang  dikumpulkan  menjadi  sebuah diagram yang objeknya unik dan karenanya menimbulkan ketertarikan dan skeptisme.

## 2.5 Validasi Data
Dataset  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Pembagian  data  tersebut dilakukan menggunakan Split Validation dan Cross Validation. Pembagian data menggunakan Split Validation dilakukan  untuk  menguji  suatu  algoritma  berdasarkan  rasio  pemisahan  sedangkan  Cross  Validation  digunakan untuk mengetahui algoritma yang memiliki performa terbaik.

## 2.6 Komparasi Algoritma
Menguji  komparasi  dataset  menggunakan  4  algoritma,  yaitu Decision  Tree  Regressor , Linear  Regression , Support Vector Machine Regression dan Neural Network Regression .

## 2.7 Model Decision Tree Regressor
Pada tahap  ini,  model Decision  Tree  Regressor mendapatkan  hasil  RMSE terbaik  dari  tiga  algoritma  yang telah diuji. Model terbaik yang telah didapatkan akan diuji menggunakan teknik split validation dengan split ratio mulai dari 0,5 sampai 0,9.

## 2.8 Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi  hasil  dari  pengujian  split  validation  yang  telah  dilakukan.  Pengujian  split  validation tersebut  menghasilkan  nilai  MAE,  MSE,  RMSE  dan  R2  Square.  Nilai  dari  split  ratio  0,5  sampai  0,9  akan dibandingkan sehingga didapatkan split ratio terbaik dalam prediksi COVID-19.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang digunakan untuk penelitian hanya negara Indonesia saja. Berikut table 3 menampilkan dataset COVID-19 di Indonesia dari 3 Januari 2020 sampai dengan 22 April 2022.
Tabel 3. Dataset COVID-19 Dunia
Date_ reported Country_ code Country WHO_ region New_ cases Cumulative_ cases
New_
deaths Cumulative_ deaths 1. 2020-01-03 ID Indonesia SEARO 0 0 0 0 2. 2020-01-04 ID Indonesia SEARO 0 0 0 0 3. 2020-01-05 ID Indonesia SEARO 0 0 0 0 4. 2020-01-06 ID Indonesia SEARO 0 0 0 0
5 2020-01-07 ID Indonesia SEARO 0 0 0 0 … … … … … … 810. 2022-04-18 ID Indonesia SEARO 559 6.040.432 37 155.903 811. 2022-04-19 ID Indonesia SEARO 837 6.041.269 34 155.937 812. 2022-04-20 ID Indonesia SEARO 741 6.042.010 37 155.974 813. 2022-04-21 ID Indonesia SEARO 585 6.042.595 41 156.015 814. 2022-04-22 ID Indonesia SEARO 0 6.042.595 0 156.015
Setelah pengumpulan data, peneliti melakukan preprocessing data. Pada tahap ini dilakukan pengecekan data type terhadap data untuk melihat type data apa saja yang berada di dataset tersebut. Selanjutnya melakukan describe  data  untuk  menghitung  beberapa  data  statistic  seperti  persentil,  mean  dan  std  dari  nilai  numerik  dari dataset. Setelah itu melakukan missing value untuk melihat apakah terdapat data yang tidak sesuai.   Berikut ini adalah hasil dari pengecekan data type, describe type dan missing values yang telah dilakukan.
Terdapat  3  data  type  yaitu  datatime64  untuk  variabel  (Date_reported),  object  untuk  variabel (Country_code,  Country  dan  WHO_region)  dan  int64  untuk  variabel  (New_cases,  Cumulative_cases, New_deaths, Cumulative_deaths). Seperti yang ditampilkan pada gambar 1.
Gambar 1. Data Type Dataset
Metode describe data digunakan untuk menghitung beberapa data statistik seperti jumlah, mean, std (standard deviation) dan persentil pada dataset. Berikut table 4 menampilkan describe data pada dataset.
Tabel 4. Describe Data Dataset
New_cases  Cumulative_Cases New_deaths Cumulative_deaths count 841.00 8.4100 841.00 841.00 mean 7185.01 1.943063 185.51 58827.30 std 11540.98 1.974537 325.19 59770.07 min -4.00 0.00 0.00 0.00 25% 533.00 1.083760 21.00 5131.00 50% 3448.00 1.322866 91.00 35786.00 75% 6825.00 4.204116 184.00 141258.00 max 64718.00 6.042595 2069.00 156015.00

## a. Visualisasi Data
Teknik visualisasi telah menjadi yang terdepan dalam upaya mengkomunikasikan sains seputar COVID-19 kepada khalayak yang sangat luas. Dalam penelitian ini, saya merangkum dan mengilustrasikan dengan contoh bagaimana visualisasi dapat membantu memahami berbagai aspek pandemi. Banyak contoh lain visualisasi data dalam analisis data COVID-19 dan banyak lagi yang muncul setiap hari. Kami berharap ringkasan ini menyoroti contoh-contoh menarik, memberikan petunjuk ke referensi lain dan memotivasi orang untuk mengejar aplikasi lain.
1) COVID-19 di dunia
Jumlah  kasus  terinfeksi  di  Dunia  paling  tinggi  yaitu  mencapai  1.252.717  kasus  pada  12  Januari  2022. Grafiknya bisa dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Kasus Terinfeksi COVID-19 di Dunia
Jumlah kasus kematian di Dunia paling tinggi yaitu mencapai 11.447 kasus pada 22 Maret 2022. Grafiknya bisa dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Kasus Kematian COVID-19 di Dunia
Pada gambar 5 menampilkan perbandingan kasus terinfeksi dan kasus kematian akibat COVID-19 di Dunia.
Gambar 5. Grafik Perbandingan Kasus Terinfeksi dan Kasus Kematian COVID-19 di Dunia
2) COVID-19 di Indonesia
Jumlah  kasus  terinfeksi  di  Indonesia  paling  tinggi  yaitu  mencapai  64.781  kasus  pada  16  Februari  2022. Grafiknya bisa dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik Kasus Terinfeksi COVID-19 di Indonesia
Jumlah kasus kematian di Indonesia paling tinggi yaitu mencapai  2069 kasus pada 27 Juli 2021. Grafiknya bisa dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik Kasus Kematian COVID-19 di Indonesia
Pada gambar 8 terdapat perbandingan kasus terinfeksi dan kematian akibat COVID-19 di Indonesia.
Gambar 8. Grafik Perbandingan Kasus Terinfeksi dan Kasus Kematian COVID-19 di Indonesia

## B.    Hasil Penelitian
Peneliti melakukan komparasi algoritma untuk mencari algoritma mana yang terbaik. Berdasarkan table 5, diketahui bahwa algoritma Decision Tree Regression mendapatkan nilai RMSE tertinggi dari algoritma lainnya.
Tabel 5. Komparasi Algoritma
Algoritma Validasi RMSE Linear Regression Cross Validation 248 SVM Regression Cross Validation 329 Decision Tree Regressor Cross Validation 57 Neural Network Regression Cross Validation 340
Setelah  melakukan  komparasi  algoritma  dapat  diketahui  bahwa  Decision  Tree  Regressor  merupakan algoritma dengan performa terbaik dalam prediksi terhadap kasus COVID-19 di Indonesia, selanjutnya melakukan pengujian validasi data untuk menguji performa algoritma Decision Tree Regressor menggunakan Split Validation dengan split ratio 0,5 sampai 0,9 yang ditunjukkan pada table 6.

## Tabel 6. Pengujian Performa Decision Tree Regressor
Algoritma Validasi Ratio MAE MSE RMSE R2 Square Decision Tree Regressor Split Validation 0,5 31 3766 61 0,96 0,6 30 3503 59 0,96 0,7 36 7450 86 0,93 0,8 27 3236 56 0,95 0,9 21 1125 33 0,98 Average 29 3816 59 0,956
Berdasarkan Table 6 diketahui bahwa algoritma Decision Tree Regression dengan split ratio 0,5 hingga 0,9 memiliki nilai average 29 untuk MAE ( Mean Absoulte Error ), 3816 untuk MSE ( Mean Squared Error ), 59 untuk RMSE ( Root Mean Squared Error ) dan 0,956 untuk R2 Square. Validasi dengan split ratio 0,9 memiliki hasil akhir yang tinggi dibandingkan split ratio lainnya.
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  diperoleh  pada  dataset  COVID-19,  dapat  diketahui  bahwa  algoritma Decision Tree Regressor memiliki rmse yang baik yaitu  57, sehingga dapat digunakan oleh para ahli di bidang kesehatan dalam  memprediksi COVID-19 dan bagi seorang peneliti dapat menjadi bahan rujukan metode yang akan diimplementasikan pada saat membuat penelitian mengenai prediksi COVID-19.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian yang telah diperoleh pada dataset COVID-19, dapat diketahui bahwa algoritma Decision Tree Regressor memiliki rmse yang baik yaitu 57, sehingga dapat digunakan oleh para ahli di bidang kesehatan dalam  memprediksi  COVID-19  dan  bagi  seorang  peneliti  dapat  menjadi  bahan  rujukan  metode  yang  akan diimplementasikan pada saat membuat penelitian mengenai prediksi COVID-19.
Penelitian ini melakukan visualisasi data dan pemodelan menggunakan algoritma Decision Tree Regressor dengan menggunakan  dataset  COVID-19  yang  didapatkan  dari  website  resmi  WHO.  Validasi  data  dengan  Cross Validation  pada  Algoritma  Decision  Tree  Regressor  memiliki  tingkat  performa  terbaik  diantara  3  algoritma lainnya  seperti;  Linear  Regression,  Neural  Network  Regression  dan  Support  Vector  Machine  Regression. Algoritma  Decision  Tree  Regressor  menghasilkan  nilai  RMSE  57.  Untuk  menguji  algoritma  Decision  Tree Regressor menggunakan validasi data split validation dengan split ratio 0,5 hingga 0,9. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, nilai average yang dihasilkan adalah 29 untuk MAE, 3816 untuk MSE, 59 untuk RMSE dan 0,956 untuk R2.
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  peneliti  mengajukan  saran  untuk  melakukan penelitian dengan menggunakan metode algoritma lainnya seperti Stochastic Gradient Descent.

## REFERENCES
[1] D. Abdullah, S. Susilo, A. S. Ahmar, R. Rusli, and R. Hidayat, “The application of K-means clustering for province clustering in Indonesia of the risk of the COVID-19 pandemic based on COVID-19 data,” Qual Quant , 2021, doi: 10.1007/s11135-021-01176-w.
[2] D. Hornuss, B. Lange, N. Schroeter, S. Rieg, W. v Kern, and D. Wagner, “Anosmia in COVID-19 patients,” Clinical Microbiology and Infection , vol. 26, no. 10, pp. 1426–1427, 2020.
[3] V. Papastefanopoulos, P. Linardatos, and S. Kotsiantis, “COVID-19: a comparison of time series methods to forecast percentage of active cases per population,” Applied sciences , vol. 10, no. 11, p. 3880, 2020.
[4] Q. Yang et al. , “Clinical characteristics and a decision tree model to predict death outcome in severe COVID-19 patients,” BMC Infect Dis , vol. 21, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[5] H. Sastypratiwi, Y. Yulianti, and H. Muhardi, “Uji Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree Classification Menggunakan Covid-19 Dataset,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , vol. 8, no. 1, pp. 1–6.
[6] A. Mahmudan, “Clustering of District or City in Central Java Based COVID-19 Case Using K- Means Clustering,” Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi , no. Vol. 17 No. 1 (2020): JMSK, SEPTEMBER, 2020, pp. 1–13, 2020.
[7] S. J. Daniel, “Education and the COVID-19 pandemic,” Prospects (Paris) , vol. 49, no. 1, pp. 91– 96, 2020.
[8] M. Ciotti, M. Ciccozzi, A. Terrinoni, W.-C. Jiang, C.-B. Wang, and S. Bernardini, “The COVID-19 pandemic,” Crit Rev Clin Lab Sci , vol. 57, no. 6, pp. 365–388, 2020.
[9] A. Unwin, “Why is data visualization important? what is important in data visualization?,” 2020.
[10] J. L. D. Comba, “Data Visualization for the Understanding of COVID-19,” Comput Sci Eng , vol. 22, no. 6, pp. 81–86, 2020, doi: 10.1109/MCSE.2020.3019834.
[11] C. Holingue et al. , “Mental distress in the United States at the beginning of the COVID-19 pandemic,” Am J Public Health , vol. 110, no. 11, pp. 1628–1634, 2020.
[12] E. S. Rosenberg et al. , “COVID-19 vaccine effectiveness in New York state,” New England Journal of Medicine , vol. 386, no. 2, pp. 116–127, 2022.
[13] D. J. Hand, “Principles of data mining,” Drug Saf , vol. 30, no. 7, pp. 621–622, 2007.
[14] T. W. Pratiwi and T. Arifin, “Optimasi Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimization untuk Klasifikasi Kesuburan pada Pria,” Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi , vol. 10, no. 1, pp. 13–25, 2021.
[15] M. Sadiku, K. Eze, and S. Musa, “Data Mining in Healthcare,” International Journal of Advances in Scientific Research and Engineering , vol. 4, pp. 90–92, Jan. 2018, doi: 10.31695/IJASRE.2018.32881.
[16] J. Montiel et al. , “River: machine learning for streaming data in Python,” 2021.
[17] Y.-Y. Song and L. U. Ying, “Decision tree methods: applications for classification and prediction,” Shanghai Arch Psychiatry , vol. 27, no. 2, p. 130, 2015.
[18] A. Polhemus et al. , “Data Visualization for Chronic Neurological and Mental Health Condition Self-management: Systematic Review of User Perspectives,” JMIR Ment Health , vol. 9, no. 4, p. e25249, 2022.