Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta Volume 3, Nomor 3, (Juli 2023) : halaman 187-193
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1114

## PEMBUATAN MODEL DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI INFEKSI PENYAKIT COVID-19 DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER
1 Yogie Wilvren Saragih, 2 Samuel Krispama Lumbantoruan, 3 Ali Muhammad Saleh Baaboud , 4 Eva Yulia Puspaningrum
Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
Email : 20081010050@student.upnjatim.ac.id, 20081010066@student.upnjatim.ac.id, verbal598@gmail.com , 20081018261@student.upnjatim.ac.id,

## ABSTRAK
Pandemi  Covid-19  telah  menjadi  masalah  kesehatan  masyarakat  yang  kompleks  dan  membutuhkan pemrosesan  cepat  dan  kerja  sama  solusi  di  berbagai  bidang.  Teknik  preprocessing  data  digunakan untuk  membersihkan  data  dan  menghilangkan  outlier  dan  noise.  Algoritma  Naive  Bayes  kemudian diterapkan  untuk  penambangan  data  untuk  mengklasifikasikan  kasus  positif  dan  negatif  dan mengelompokkan data berdasarkan fitur-fiturnya.Hasilnya menunjukkan keefektifan algoritma Naive Bayes  dalam  penambangan  data  Covid-19,  dengan  akurasi  tinggi  dalam  mengklasifikasikan  kasus positif dan negatif. Analisis pengelompokan juga mengungkapkan perbedaan signifikan kasus Covid- 19  antar  provinsi  di  Indonesia.Hasilnya  dapat  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan oleh pemerintah dan masyarakat dalam penanganan pandemi Covid-19 di Indonesia.
Kata kunci: Covid-19, Naïve Bayes, Pandemi

## ABSTRACT
The Covid-19 pandemic has become a complex public health problem and requires fast processing and collaborative  solutions  in  various  fields.  Data  preprocessing  techniques  are  used  to clean  data  and remove outliers and noise. Naive Bayes algorithm is then applied for data mining to classify positive and negative  cases  and  group  data  based  on  their features.  The  results  show  the  effectiveness  of  the Naive  Bayes  algorithm  in  data  mining  for  Covid-19,  with  high  accuracy  in  classifying  positive  and negative  cases.  Clustering  analysis  also  reveals  significant differences  in  Covid-19  cases  between provinces  in  Indonesia.  The  results  can  be  used  to  support  decision  making  by  the  government  and society in handling the Covid-19 pandemic in Indonesia.
Keywords : Covid-19, Naïve Bayes, Pandemic

## 1 PENDAHULUAN
Pada era pandemi Covid-19, prediksi infeksi yang akurat menjadi sangat penting untuk membantu mengendalikan penyebaran virus. Oleh karena itu, pembuatan model data mining untuk memprediksi infeksi  penyakit  Covid-19  telah  menjadi  topik  yang  menarik  dalam  penelitian  ilmiah.  Salah  satu
Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta Volume 3, Nomor 3, (Juli 2023) : halaman 187-193
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1114
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
algoritma yang digunakan dalam memprediksi infeksi penyakit Covid-19 adalah algoritma Naive Bayes Classifier.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian  mengenai  Pembuatan  model  data  mining  untuk  memprediksi  infeksi  penyakit Covid-19 dengan menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier, Jupyter Notebook digunakan untuk melakukan  beberapa  tahap  pemrosesan  data,  seperti  data  cleaning,  data  preprocessing,  dan  feature selection.  Selain  itu,  Jupyter  Notebook  juga  digunakan  untuk  membangun  dan  mengevaluasi  model Naive Bayes Classifier.
Dalam penelitian ini, Jupyter Notebook digunakan untuk melakukan beberapa tugas, antara lain:
 Data  cleaning:  Data  Covid-19  yang  didapatkan  dari  sumber-sumber  terpercaya  seringkali memiliki format yang tidak teratur dan mengandung data yang tidak relevan. Oleh karena itu, Jupyter  Notebook  digunakan  untuk  membersihkan  data  dengan  menghapus  data  yang  tidak relevan dan mengubah format data menjadi format yang sesuai.
 Data preprocessing: Data Covid-19 yang telah dibersihkan perlu diproses lebih lanjut sebelum dapat  digunakan  untuk  membangun  model  Naive  Bayes  Classifier.  Beberapa  teknik preprocessing  yang  dapat  dilakukan  antara  lain  normalisasi  data,  penghapusan  outlier,  dan pengkodean  variabel  kategorikal.  Jupyter  Notebook  digunakan  untuk  melakukan  teknik preprocessing yang sesuai dengan karakteristik data.
 Feature  selection:  Sebelum  membangun  model  Naive  Bayes  Classifier,  perlu  dilakukan pemilihan  fitur  atau  feature  selection  untuk  menentukan  variabel  mana  yang  paling  relevan dalam memprediksi infeksi Covid-19. Jupyter Notebook digunakan untuk melakukan beberapa teknik feature selection seperti mutual information, chi-square, dan correlation-based feature selection.
 Membangun  model  Naive  Bayes  Classifier:  Setelah  melakukan  preprocessing  dan  feature selection,  langkah  selanjutnya  adalah  membangun  model  Naive  Bayes  Classifier.  Jupyter Notebook  digunakan  untuk  mengimplementasikan  algoritma  Naive  Bayes  Classifier  dan melatih model menggunakan data training.
 Evaluasi performa model: Setelah model dibangun, perlu dilakukan evaluasi performa model untuk  menentukan  seberapa  akurat  model  dalam  memprediksi  infeksi  Covid-19.  Jupyter Notebook digunakan untuk melakukan evaluasi performa model menggunakan beberapa metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
Dalam penelitian atau project data mining, penggunaan Jupyter Notebook sangat membantu dalam melakukan  eksplorasi  data,  preprocessing,  pemilihan  fitur,  dan  pembangunan  model.  Dengan menggunakan Jupyter Notebook, pengguna dapat melihat hasil dari setiap tahap pemrosesan data secara interaktif  dan  dapat  memperbaiki  kode  dengan  cepat  dan  mudah.  Selain  itu,  Jupyter  Notebook  juga memungkinkan pengguna untuk membuat dokumentasi yang rapi dan mudah dipahami.
Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta Volume 3, Nomor 3, (Juli 2023) : halaman 187-193
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1114
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 2.1 Metode Naïve Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  data  mining  yang berdasarkan pada teorema Bayes. Algoritma ini dapat digunakan untuk memprediksi kelas dari sebuah data  berdasarkan  pada  kemungkinan  kelas  tersebut  terjadi.  Dalam  konteks  prediksi  infeksi  penyakit Covid-19,  algoritma  Naive  Bayes  Classifier  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kemungkinan seseorang terinfeksi berdasarkan pada faktor-faktor seperti usia, jenis kelamin, riwayat perjalanan, dan gejala yang dialami.

## 3 HASIL DAN PENGUJIAN
Dengan menggunakan data yang didapat dari kaggle , maka proses analisa dilakukan sesuai tahapan berikut ini :

## 3.1 Mengkoneksikan dataset ke dalam Jupyter Notebook
import pandas as pd import numpy as np dataset =  pd.read_csv("covid19.csv") dataset.head()
Dan tampilan dataframe, seperti tampak pada gambar berikut ini :
3.2 Melihat detail informasi mengenai tipe data yang ada di dataframe sebelum data diolah
Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta Volume 3, Nomor 3, (Juli 2023) : halaman 187-193
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1114
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
3.3 Mendeklarasikan vektor fitur dan variabel yakni Terinfeksi COVID
# Variabel independen x = dataset.drop(["Terinfeksi-COVID"], axis = 1) # Variabel dependen y = dataset["Terinfeksi-COVID"]

## 3.4 Memisahkan dataset menjadi training 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=0.25, random_state=42) x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape, y_test.shape Daftar Rujukan
3.5 Hasil encode variabel kategorikal (X_test) dan Hasil encode variabel kategorikal
(X_train)
Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta Volume 3, Nomor 3, (Juli 2023) : halaman 187-193
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1114
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
3.6 Menghitung model Categorical NB(), menentukan x_train dan x_test
Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta Volume 3, Nomor 3, (Juli 2023) : halaman 187-193
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1114
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 3.7 Menghitung matrix model

## 3.8 Menghitung nilai akurasi klasifikasi Naive Bayes
from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(y_test, y_pred))

## 3.9 Prediksi gejala

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam tugas akhir ini, model Naive Bayes Classifier memprediksi bahwa gejala kasus covid-19 didap at dari data 5434 dan model Gaussian Naive Bayes menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan nila i akurasi model sebesar 95.73215599705665% serta nilai precision (0,96), recall (0,99) dan f-1 score ( 0,97).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pratiwi, R. W., & Nugroho, Y. S. 2016. Prediksi Rating Film Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Teknik Elektro, 8(2), pp. 60-63. doi: https://doi.org/10.15294/jte.v8i2.7764 .
[2] Wasiati, H., & Wijayanti, D. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Calon Tenaga Kerja Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus: Di P.T. Karyatama Mitra Sejati Yogyakarta). IJNS – Indonesian Journal on Networking and Security, 3(2), pp. 45-51. doi: http://dx.doi.org/10.1123/ijns.v3i2.154.
Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta Volume 3, Nomor 3, (Juli 2023) : halaman 187-193
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1114
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
[3] World Health Organization. (2023). Coronavirus . Retrieved from World Health Organization: https://www.who.int/healthtopics/coronavirus
[4] Fajar, Muhammad. 2020. Estimasi Angka Reproduksi Novel Coronavirus (COVID-19) Kasus Indonesia. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/340248900_ESTIMAT ION_OF_COVID_19_REPRODUCTIVE_NUMBER_CASE_O F_INDONESIA_Estimasi_Angka_Reproduksi_Novel_Coronavi rus_COVID-19_Kasus_Indonesia. doi: 10.13140/RG.2.2.32287.92328 (diakses tanggal 05 Juli 2023)
[5] Hikmah, N. (2017). Pemanfaatan Metode Naïve Bayes Classifier dalam Pembuatan Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Kelamin. EnergyJurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik, 7(2), 50-55.
[6] 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.