## DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI STATUS PANDEMI COVID 19
Pastima Simanjuntak 1) , Cosmas Eko Suharyanto 2) , Sunarsan Sitohang 3) , Koko Handoko 4)
1,2,3,4 Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Putera Batam email: p.lastria@gmail.com , cosmas@puterabatam.ac.id , sunarsan@puterabatam.ac.id , kokohandoko@puterabatam.ac.id

## Abstract
We  all  know  that since the  number  of  Covid-19  cases  has increased in Indonesia,  many problems have arisen in society. Covid-19 has crippled the socio-economic conditions of all Indonesian people. As a result of the Covid-19 problem, the Indonesian government must establish policies such as issuing rules for social distancing, and also calling for Work From Home for those who work as employees, imposing restrictions on each region, building hospitals to handle Covid-19, and others. With the existence of government policy decisions will have an impact on all people, both the community. Socio-economic problems arise and have a direct impact on society. The purpose of this study is to  prediction the covid 19 pandemic. This study applies  data  mining  techniques  with  the  naïve  Bayes  algorithm  with  software  implementation  using Tanagra  software.  The  results  of  this  study  can  be  used  to  see  the  clustering  pattern  of  the  Covid  19 pandemic, and it can be seen from the results of the probabilities of the Covid data so far for the spread of Covid 19 which has 90.7% correct predictions and 9.3% wrong predictions.

## Keywords: Data Mining, Prediction, Covid 19, Naive Bayes Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Virus  Covid  19  merupakan  virus  yang berhubungan  dengan  virus  yang  sama  dengan SARS serta sebagian jenis virus seperti flu yang biasa.  Covid  19  dapat  dikatakan  juga  sebagai penyakit  yang  menular  yang  diakibatkan  oleh pernapasan  yang  kronis  Coronavirus  2  (SARS- Cov-  2).  Virus  ini  awal  sekali  ditemukan  pada Desember 2019 di Wuhan Provinsi Hubei Cina, Setelah  itu  menyebar  diseluruh  dunia  serta menyebabkan  pandemi  coronavirus.  Organisasi Kesehatan  Dunia  (World  Health  Organization) mendeklarasikan wabah Coronavirus 1019- 2020 sebagai Kesehatan
Mayarakat Darurat
Internasional (PHEIC) pada 30 Januari 2020 serta pandemic pada 11 maret 2020 [1]. Setelah  31  Desember  2019  hingga  3 Januari 2020 permasalahan mengenai coronavirus  ini  meningkatnya  sangat  pesat dengan adanya laporan sebanyak 44 orang yang sudah  positif.  Setelah  itu  virus  ini  menyebar  di banyak  negera  yakni  Thailand,  Jepang  serta Korea Selatan. Ilustrasi yang diteliti menampilkan  adanyanya  virus  yang  baru,  awal
mulanya dinamakan untuk sementara 2019 Novel Coronavirus  (2019-  Ncov)  serta  berikutnya World Health Organization mengumumkan nama baru  pada  11  Februari  2020  ialah  Coronavirus (Covid  19)  yang  diakibatkan  oleh  virus  SARS (SARS-  Cov2).  Virus  ini  dapat  ditularkan  dari manusia ke manusia serta sudah menyebar secara luas. Permasalahan pada 13 Agustus 2020, World Health  Organization  mengumumkan  covid  19 ada  20.  162.  474  juta  permasalahan  konfirmasi serta 737. 417 ribu angka kematian dimana angka kematian  berjumlah  3.7%  di  segala  dunia, sedangkan di Indonesia telah diumumkan 1. 026. 954 juta dimana  132. 138(+2, 098) yang sudah positif covid 19 dan kasus yang sudah meninggal 4. 5% [ [2].
World Health Organization
menyebutkan  bahwa  covid  19  jadi  pandemic karna virus ini sudah menyebar ke semua negeri apalagi  telah  menyebar  sangat  luas  serta keseluruh  penjuru.  World  Health  Organization berkata jika pandemic ini bisa dikatakan sesuatu keadaan  populasi  pada  dunia  yang  bepotensi menjadikan dunia jadi jatuh serta sakit. Pandemi
ini  dapat  dikatakan  selaku  wabah  yang  meluas dengan  metode  yang  sama  sangat  banyak  serta menyebar dengan sangat luas. Pandemic covid 19 juga  akan  berakibat  dari  bermacam  sector kehidupan  contohnya  sektor  ekonomi,  social serta Pendidikan. Organisasi Pendidikan, keilmuan serta kebudayaan perserikatan bangsa- bangsa (UNESCO) pada hari kamis 5 maret 2020 melaporkan  kalau  wabah  covid  19  sudah berakibat pada dunia Pendidikan, [1], [2].
Tahun  2020  dapat  dikatakan  dengan tahun  yang  penuh  tantangan  dengan  bermacam berbagai  tantangan  yang  wajib  dilalui  oleh bangsa  Indonesia  apalagi  oleh  seluruh  negara didunia.  Tantangan  yang  lumayan  berat  serta dalam  jangka  waktu  lumayan  lama  yang  wajib dilalui  semua  masyarakat  ialah  pandemic  covid 19.  Data  awal  dengan  timbulnya  pandemic  ini adalah  dari  Cina,  awal  mulanya  virus  yang menimbulkan virus covid 19 ini berasalnya dari pasar  basah  yang  menjual  bermacam  berbagai hewan  yang  biasa  dikonsumsi  oleh  orang  Cina semacam Tikus, Kelelawar, dll. Data berikutnya banyaknya permasalahan penularan yang terhubung  baik  lewat  kontak  langsung  antar manusia  ataupun  benda  yang  mati.  Penularan penyakit  ini  terus  menjadi  menyeluruh  antar seluruh  negara  diakibatkan  oleh  sebagian  orang yang  kembali  setelah  liburan  dari  Cina  serta kembali  ke  Negara  asalnya  dan  setelah  itu menularkan  virus  tersebut  ke  banyak  orang  di negaranya [2],[3].
Covid 19 merupakan penyakit yang hadir awal sekali di Cina. Covid 19 ini penyakit yang diakibatkan oleh  coronavirus.  Coronavirus  ialah virus  yang  melanda  segala  manusia  mulai  dari balita  hingga  dengan  usia  lanjut  dan  bisa  juga terkena  dengan  coronavirus.  Indikasi  yang ditimbulkan  ataupun  yang  disebabkan  setelah terkena  wabah  viruscorana  ini  sangat  banyak macamnya  seperti  dengan  adanya  batuk,  fileks, demam,  sesak  napas,  serta  bisa  berujung kematian  dan  sebaliknya  sebagian  orang  yang terpapar  tidak  menunjukkan  adanya  indikasi apapun. [1], [2].
Pemerintah  telah  menetapkan  banyak kebijakan baru yang disebabkan oleh Covid- 19
ini. Segala zona yang digunakan buat keperluan kebutuhan hidup manusia mempunyai peraturan yang  baru.  Kebijakan  yang  sudah  terbuat  oleh pemerintah  paling  utama  oleh  menteri  yang cocok  dengan  bidangnya,  tercantum  di  zona pendiidkan.  Di  zona  pembelajaran,  Departemen Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kemendikbud) membuat  ketentuan  baru  dengan  menghasilkan sebagian pesan edaran dengan aturan yang wajib dilaksanakan  oleh  sekolah  pada  masa  pandemi Covid- 19. [3], [4].
Dengan  datangnya  pandemi  COVID  19 ini  ada  beberapa  kegiatan  yang  diberhentikan. Sebab  dimana  pandemic  covid  19  ini  sangat memiliki  pengaruh  untuk  segala  bidang,  salah satunya pada bidang pendidikan. dimana setelah Pandemi  Covid  19  tersebut  beberapa  bidang harus  diliburkan.  Paling  utama  pada  bidang pendididkan.  Seluruh  kegiatan  diliburkan  biar bisa  memutus  rantai  penyebaran  viruscorona serta  dapat  menurunkan  angka  permasalahan positif  covid  19.  Hingga  dengan  terdapatnya lockdown  dari  wilayah  tersebut  otomatis sekolahan  libur  serta  anak  belajar  dirumah.  [4], [5].
Pandemi  ini  sangat  merugikan  untuk seluruh warga Indonesia, dimana dengan adanya perubahan  dari  cara  hidup  masyarakat  yang menjalakan  kehidupan  sehari-hari  dengan  tidak seperti  biasanya.  Masyarakat  pada  saat  ini  akan terus  menjadi  ketergantungan  pada  teknologi digital  untuk  menjalani  kehidupan  social  serta ekonomi dengan kebijakan dari pemerintah untuk tetap  melaksanakan  dan  menjaga  jarak  serta menetapkan PSBB (Pembatasan Sosial Berskala Besar). Mayoritas masyarakat akan melaksanakan  aktivitas  di  rumah  serta  aktivitas yang  sebelumnya  dilakukan  diluar  rumah  akan berpindah  tempat  ke  dalam  rumah.  Penyebaran Coronavirus  19  masih  jadi  ancaman  setelah diberlakukannya  PSBB  serta  jumlah  penularan covid 29 menunjukkan angka penurunan covid 19 serta  pemerintah  telah  menetapkan  protocol untuk  melaksanakan  kehidupan  New  Normal.
[5], [6].
Penelitian sebelumnya memprediksi Status Pasien Covid-19 dengan klasifikasi Naïve Bayes  pada  bulan  Mei  2021  dengan  hasil menunjukan bahwa klasifikasi dengan menggunakan  metode  Naive  Bayes  memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam  klasifikasi status pasien yaitu 96,67% [19].
Penelitian  yang  lain  dengan  klasifikasi covid  19  metode  naïve  bayes  dengan  hasil menunjukan  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) [20].
Tujuan  dilakukan  penelitian  ini  adalah melihat  prediksi  status  penyebaran  covid  19 dengan  menggunakan  teknik  algoritma  naïve bayes.
Penambangan  data  mempunyai  tujuan untuk melakukan pencarian data yang baru untuk menghasilkan keputusan yang dinamakan dengan data mining. Dimana data mining ini merupakan subset  dari  KDD  (Knowledge  Discovery Database), [7], [8].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan di Batam
Kepulauan  Riau  pada  bulan  Juni  2021  dan  data diambil  dari www.antaranews.com dengan jumlah  data  sebanyak  34  dataset.  Penelitian menggunakan metode Naïve Bayes.
Metode  dengan  algoritma  Bayes  ialah pendekatan statistik dengan menerapkan inferensi induksi pada bagian klasifikasi. Dimana yang  dibahas  mengenai  konsep  mendasar  serta definisi  pada  Teorema  Bayes,  setelah  itu menggunakan  teorema  ini  untuk  mendapatkan proses klasifikasi dalam data mining [8], [9].
Metode  Naive  Bayes  [10],  [11]  yang diterapkan  oleh  peneliti  sebelumnya  adalah dengan melakukan pembacaan terhadap data dan selanjutnya  perhitungan  P(Ci),  Menghitung P(X|Ci) dan mencari P(X|Ci).
Gambar 1. Proses KDD
Gambar 2. Kerangka Pemikiran
Gambar 3. Model Algoritma Naïve Bayes

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil untuk penelitian dengan menggunakan  teknik  analisis  data  dengan penggalian data [14], [15], [16], [17]
menggunakan  algoritma  naïve  bayes  [12],  [13] maka  menggunakan  34  sample  data  training, seperti terlihat dalam tabel berikut ini:

## Tabel 1. Data Training
Provinsi Dira wat Terkonf irmasi Sembuh Menin ggal Kete rang an DKI Jakarta 1122 1250715 1234305 15288 Valid Jawa Barat 497 1106633 1090317 15819 Valid
Jawa Tengah 236 627619 594093 3132 Tida k Valid Jawa Timur 126 576277 54451 31641 Valid Banten 271 293168 289965 2932 Valid
Daerah Istimewa Yogyakarta 138 220707 214666 5903 Valid Kalimantan Timur 11 206283 200588 5775 Tida k Valid Bali 139 157813 15291 4514 Tida k Valid Sumatera Utara 74 155077 151749 3254 Valid Riau 10 150832 146393 4419 Tida k Valid Sulawesi Selatan 23 143515 141018 2474 Valid Sumatera Barat 50 103825 101426 2349 Valid Nusa Tenggara Timur 45 93854 9229 1519 Valid Kalimantan Selatan 22 8431 81753 2545 Tida k Valid Sumatera Selatan 22 80481 77117 3342 Valid Lampung 118 74471 70168 4185 Valid Kepulauan Riau 5 70185 68299 1881 Valid Kepulauan Bangka Belitung 1 65605 64003 1601 Tida k Valid Kalimantan Barat 10 64678 6354 1128 Valid Sulawesi Tengah 13 60803 59067 1713 Tida k Valid Kalimantan Tengah 14 56056 54503 1539 Valid Sulawesi Utara 29 51515 50296 119 Valid Papua 61 486 4796 549 Tida k Valid Kalimantan Utara 10 45316 44448 858 Valid Aceh 4 43702 41481 2217 Valid Jambi 13 38258 37365 880 Valid Nusa Tenggara Barat 170 36075 35004 901 Valid Papua Barat 69 31449 30999 331 Tida k Valid Bengkulu 3 29116 28594 519 Valid Sulawesi Tenggara 14 2559 25009 567 Valid Maluku 28 18572 18253 291 Valid Sulawesi Barat 4 15554 15157 393 Valid Maluku Utara 24 14528 14174 320 Tida k Valid Gorontalo 18 13901 13397 486 Valid
Dari  Tabel  di  atas  dapat  ditunjukkan
bahwa  persentase  untuk Correctly  Classified Instance adalah  sebesar  90.70  %  dan  untuk persentase Incorrectly Classified Instance adalah sebesar  9.30  %.  Maka  dari  34  data  kasus  covid 19,  ada  sejumlah  32  data  yang  berhasil  bisa diklasifikasikan  atau  dinyatakan  dengan  benar dan sejumlah 2 data tidak berhasil diklasifikasikan  atau  dinyatakan  dengan  tidak benar.
Data  set  pada  pola  penyebaran  covid terhadap  status  kasus  covid  19  terdapat  2 permasalahan, sehingga dapat diketahui probabilitas  (P)  masing  –  masing  kelas  dengan membagi nilai frekuensi atau jumlah data untuk masing-masing  kelas  masalah,dengan  jumlah total  nilai  frekuensi  atau  jumlah  data  kelas tersebut  seperti  yang  dilihat  pada  hasil perhitungan  diatas  akan  dimasukan  kedalam gambar dibawah ini.
Gambar 4 . Hasil perhitungan Class Probabilities
Gambar 5 . Data Import Wizard
Selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  data training  sebanyak  34  data  untuk  melihat klasifikasi  clustering  terhadap  pola  penyebaran covid 19 seperti dalam gambar 5.
Gambar 6. Proses Hasil Pengujian
Correct  Prediction merupakan  prediksi  hasil yang  bernilai  benar  pada  tarining  dataset  diatas dimana  Pada  hasil  pengujian  terdapat  32  data yang  benar  di  prediksi  perhitungan  software  ini sesuai juga dengan hasil perhitungan manual.
Gambar 7 . Pengujian Data Correct Prediction
Wrong  Prediction merupakan  hasil prediksi yang salah pada data set tabel 1 dimana dilihat hasil pengujian data terdapat 3 data kasus yang  diprediksi  salah  seperti  pada  dataset keputusan  status  covid  19  dibuat  valid  yang seharusnya  pada  kondisi  variabel  tersebut seharusnya Tidak valid.
Gambar 8 . Pengujian Data Wrong Prediction

## 4. KESIMPULAN
Pada  data  mining  dengan  menggunakan pengujian  menggunakan  algorima  naïve  bayes untuk menentukan pola Penyebaran kasus covid 19  maka  mengambil  5  variabel  yang  sangat mempengaruhi  untuk  menentukan  status  kasus covid 19. Penerapan algorima naïve bayes sangat efisien dan efektif untuk memprediksi penyebaran  covid  19  kedepannya  dan  dapat dilihat  dari  hasil  probabilitas  data  covid  selama ini terhadap peyebaran covid 19 memiliki 90.7 % prediksi  yang  benar  dan  9.3  %  prediksi  yang salah.

## 5. REFERENSI
[1]  World  Health  Organization.  COVID- 19: A global pandemic. European Chemical Bulletin; 2020.
[2]  Kemenkes  RI  PHEOC.  (2020).COVID19. Https://Infeksiemerging.Kemkes.Go.Id.
[3]  Irawan, Hendra,  (2020).    “Inovasi Pendidikan  Sebagai  Antisipasi  Penyebaran
Covid-19”. Ombudsman.go.id.
[4]  Adityo Susilo, C, dkk (2020). Coronavirus Disease  2019:  Tinjauan  Literatur  Terkini. Jurnal.  Penyakit  Dalam  Indonesia.  Vol.7 No.1 Maret 2020.
[5]  Akhmad.  R.  P  and  Fuad.  D.  H.    (2020). Perbandingan  Performa  Teknik  Sampling Data  untuk  Klasifikasi  Pasien  Terinfeksi Covid-19  Menggunakan  Rontgen  Dada. Journal  of  Applied  Informatics  and Computing (JAIC)  Vol.5, No.1,  Juli  2021, pp. 37~42.
[6]  Diah Handayani, et.al. 2020. Penyakit Virus Corona 2019. Jurnal Respirologi Indonesia. Vol  40.  No.  2,  April  2020.  Perhimpunan Dokter Paru Indonesia.
[7]  Berrar,  D.  (2018).  Bayes’  Theorem  and Naive  Bayes  Classifier. Reference  Module in Life Sciences , 1 .
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-809633- 8.20473-1.
[8]  Annur,  H.  (2018).  Klasifikasi  Masyarakat Miskin    Menggunakan    Metode, 10 ,  160– 165.
[9]  Lee, C. H. (2018). An information-theoretic filter approach for value weighted classification learning in naive Bayes. Data and Knowledge Engineering , 113 , 116–128. https://doi.org/10.1016/j.datak.2017.11.002
.
[10]  Wahyudi, E. N. (2013). Teknik Klasifikasi untuk  Melihat  Kecenderungan  Calon Mahasiswa  Baru  dalam  Memilih  Jenjang Pendidikan  Program  Studi  di  Perguruan Tinggi, 18 (1), 55–64.
[11]  I.      G.      Bendesa      Subawa,      “Prediksi Kelulusan     Mahasiswa     Menggunakan Teorema    Teorema    Bayes,”  JANAPATI, vol. 8, no. 3, pp.   227–236, 2019
[12]  Kim,  H. joon,  Kim, J.,  Kim, J., &  Lim,  P. (2018).  Towards  perfect  text  classification with  Wikipedia-based  semantic  Naïve Bayes learning. Neurocomputing , 315 , 128–
134.
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.07.0
02
[13]  Manalu, E., Sianturi, F. A., & Manalu, M.
R.  (2017).  Penerapan  Algoritma  Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data
Persediaan Dan Jumlah Pemesanan Pada Cv .  Papadan  Mama  Pastries. Mantik  Penusa ,
1 (2), 16–21.
[14]  Meilani,  Dwi,  B.,  &  Azmuri,  W.  (2015). Penentuan Pola Yang Sering Muncul Untuk Penerima Kartu Jaminan Kesehatan Masyarakat. Seminar  Nasional  “Inovasi Dalam Desain Dan Teknologi,” 424–431.
[15]  Kustiyahningsih,  Y.,  &  Rahmanita,  E. (2016). Aplikasi Sistem Pendukung
Keputusan  Menggunakan  Algoritma  C4.5. untuk Penjurusan SMA. Universitas Trunojoyo , 5 (2), 101–108.
[16]  Navia Rani, L. (2015). Klasifikasi Nasabah Menggunakan  Algoritma  C4.5  Sebagai Dasar Pemberian Kredit, 2 (2), 33–38.
[17]  Simanjuntak,  P.,  &  Elisa,  E.  (2016).  Data Mining  Untuk  Pemilihan  Celuler  Card  Di Kota  Batam. Journal  Information  System Development , 4 (2), 1-5.
[18]  Keputusan  Menteri  Kesehatan  Republik Indonesia  (2020).  Pedoman  Pencegahan Dan  Pengendalian  Coronavirus  Disease 2019  (Covid-19).  Biro  Hukum  Dan Sekretariat  Menteri  Kesehatan  Republik Indonesia.
[19]  Liliana  D,  Maulana  H  and  Setiawan  A. 2021.  Data  Mining  untuk  Prediksi  Status Pasien  Covid-19  dengan  Pengklasifikasi Naïve  Bayes.  JURNAL  MULTINETICS, 7(1), 48-53.
[20]  Ahmad  Firdaus,  Miftahul  Walid  and Anwari.  2022.  KLASIFIKASI  KASUS COVID-19  MENGGUNAKAN  MODEL NAIVE  BAYES  CLASSIFIER.  Jurnal JATI, 6(2), 583-588.