## Prediksi Tingkat Kematian di Indonesia Akibat Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

## Prediction of  Mortality Rate in Indonesia  due to Covid-19 Using the Naïve Bayes Algorithm
1 Abdi Rahim Damanik*, 2 Dedy Hartama, 3 Irfan Sudahri Damanik
1,3 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa
2 Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa Jalan Singosari, Pematangsiantar - Sumatra Utara, Indonesia *e-mail: abdirahimdamanik@stikomtb.ac.id
( received : 22 Juli 2021, revised : 21 November 2021, accepted : 3 Desember 2021)

## Abstrak
Penelitian  ini  salah  satunya  berfungsi  untuk  mendapatkan  informasi  yang  terbaru  mengenai  tingkat akurasi  serta  angka  kematian  akibat  pandemi  Covid-19.  Merencanakan  suatu  penanggulangan pandemi  salah  satu  tugasnya  adalah  akses  data  terkait  angka  kematian  akibat  Covid-19.  Penelitian yang  penulis  laksanakan  ini  akan  prediksi  tingkat  kematian  dikarenakan  pandemic  covid-19  di Indonesia.  Penelitian  ini  mengumpulkan  seluruh  data  yang  bersumber  dari  alamat  website https://sinta.ristekbrin.go.id/covid/datasets .  Dengan  penggunaan  data  angka  kematian  Indonesia karena  covid-19  dari  Maret  2020  sampai Juli  2021.  Proses  perhitungan  dan  alur  kerja  prediksi  akan menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  dapat  mengukur  akurasi  serta  memprediksi  angka kematian akibat virus corona pada tahun 2022. Angka data testing prediksi dengan jumlah 20 daerah berada pada kelas tertinggi yaitu dengan nilai angka kematian sebesar 120.568 kasus yang didapatkan berdasarkan  perhitungan  algoritma  naïve  bayes,  untuk  performa  akurasi  sebesar  100%  dengan pengujian  menggunakan  tools  rapidminer.  Diharapkan  hasil  dari  prediksi  ini  dapat  digunakan  oleh pemerintah untuk menanggulangi serta menetapkan rencana untuk perbaikan baik kepada masyarakat di saat pandemi virus corona.
Kata kunci: Covid-19, Corona Virus, Prediksi, Tingkat Akurasi Kematian

## Abstract
One of the functions of this research is to obtain the latest information regarding the level of accuracy and death rates due to the Covid-19 pandemic. One of the tasks of planning a response to a pandemic is  to  access  data  related  to  the  number  of  deaths  due  to  Covid-19.  The  research  that  the  author  is carrying  out  will  predict  the  death  rate  due  to  the  COVID-19  pandemic  in  Indonesia.  This  study collects  all  data  sourced  from  the  website  address  https://sinta.ristekbrin.go.id/covid/datasets.  By using  Indonesia's  death  rate  data  due  to  covid-19  from  March  2020  to  July  2021.  The  calculation process and prediction workflow will use the Naïve Bayes Algorithm to be able to measure accuracy and predict the death rate due to the corona virus in 2022. Prediction testing data figures with a total of  20  the  area  is  in  the  highest  class  with  a  death  rate  of  120,568  cases  obtained  based  on  the calculation  of  the  nave  bayes  algorithm,  for  an  accuracy  performance  of  100%  by  testing  using rapidminer  tools.  It  is  hoped  that  the  results  of  this  prediction  can  be  used  by  the  government  to overcome and set plans for good improvements to the community during the corona virus pandemic..
Keywords: Covid-19, Corona Virus, Prediction, Death Accuracy Rate

## 1 Pendahuluan
Pada  tanggal  31  Desember  2019,  sebuah  ikatan  dokter  dunia  yaitu  WHO  mendapatkan  sebuah informasi adanya pengelompokan pasien dengan penyakit  pneumonia pada daerah Wuhan, Provinsi Hubei,  China.  Lalu  dalam  waktu  1  minggu,  pada  7  Januari  2020,  pihak  kepolisian  negara  China
memeberikan  konfirmasi  bahwa  Negara  mereka  telah  diterapkannya  virus  corona  adalah  penyebab pneumonia.  Nama  yang  diberikan  oleh  mereka  2019-nCoV.  Setelah  dilaporkannya  kasus  pertama yang  terkena  infeksi,  ikatan  dokter  dunia  WHO  dan  pihak  mitra  kerja  sama  telah  bekerja  dengan negara  China  serta  pakar  global  mengenai  penyakit  tersebut,  adapun  yang  dipejari  adalah  cara penularan, tingkat populasi berisiko tinggi atau rendah, serta ruang lingkup penyakit dalam segi klinis, serta deteksi dan pencegahan yang akan dilakukan (COVID, 19 C.E.) [1]
Ketika  pertama  sekali  ditemukanny  virus  tersebut  telah  menyebar  secara  luas  dan  cepat,  Pada keadaan  saat  ini  memberikan  pengembangan  bahwa  kasus  penyakit  virus  tersebut  telah  banyak ditemukan  pada  hampir  di  seluruh  Negara  di  dunia  [2].  Organisasi  Dokter  Dunia  tesebut  telah mengidentifikasi banyaknya bencana virus yang telah diberikan nama virusnya adalah Covid- 19 atau virus corona. Sampai tanggal 16 Juli 2021, dunia telah memberikan catatan peningkatan virus tersebut telah  mengambil  nyawa  sebanyak  4,07  juta.  Sementara  pada  Indonesia,  kasus  pertama  sekali ditemukan  infeksi  virus  tersebut  pada  Maret  2020.  Sejak  terdeteksi  infeksi  pertama  virus  ini, Indonesia  telah  banyak  mendapatkan  kesedihan  dan  hilangnya  nyawa  sebanyak  70.192  kematian hingga 16 Juli 2021.
Para  ahli  sedang  melakukan  tindakan  tegas  pada  pandemi  baik  itu  melakukan  penyekatan, pemberhentian  pekerjaan  pada  prusahaan  besar  serta  yang  terakhir  keputusan  presiden  adalah terbentuknya  PPKM  untuk  menanggulangi  tersebarnya  virus  secara  terus  menerus.  Seluruh  para dokter  kesehatan  pada  saat  itu  bergerak  dengan  cepat  untuk  segera  mengidentifikasi  serta mengembangkan  vaksin  untuk  mencegah  persebaran  virus.  Ilmuwan  pada  bidang  matematika,  ilmu data  mencoba  untuk  memodelkan  dan  prediksi  penyebaran  atau  kematian  pada  virus  ini  dan  masih belum  bisa  untuk  memberhentikan  kemajuan  penyebaran  virus  corona  tersebut,  dalam  hal  ini diperlukan  sesuatu  kebijakan  yang  lebih  tegas  lagi  untuk  mengatasi  hilangnya  virus  tersebut.  Baik dengan  menggunakan  vaksin,  memberikan  vitamin  dan  menjaga  kesehatan  serta  kebersihan masyarakat indonesia.
Metode  NBC  merupakan  sebuah  algoritma  yang  berguna  untuk  mengelompokkan  pendekatan nilai  class  dengan  teorema  bayes  [3].  Penulis  menerapkan  metode  NBC  dikerenakan  metode  ini mempunyai  perhitungan  yang  simple  dan  mudah  dalam  menerapkan  klasifikasi  dan  prediksi[10]. Metode NBC sering disebut dengan Bayesian Classification yang merupakan suatu metode klasifikasi statistik yang berdasarkan pada teorema bayes yang digunakan untuk melakukan prediksi probabilitas keanggotaan pada suatu kelas[11].
Penulis  pada  penelitian  yang  lakukan  ini  akan  memprediksi  angka  kematian  orang  Indonesia yang  terkena  virus  covid-19  dengan  data  kematian  Indonesia  yang  diperoleh  dari  kawalcovid19  di situs  Sinta.  ristekbrin.go.id/covid  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Proses  pengujian  akurasi algoritma  untuk  memprediksi  hasil  menggunakan  software  RapidMiner.  Pengujian  pada  accuracy performance  sebagai  salah  satunya  untuk  melihat  berapa  jumlah  akurasi  yang  di  dapatkan  untuk melihat  berapa  jumlah  prediksi  kematian  pada  tahun  2022  akibat  covid-19.  Penulis  berharap  untuk hasil  prediksi  dapat  dimanfaatkan  oleh  pemerintah  untuk  merumuskan  serta  memberikan  kebijakan baru terkait penganggulangan virus covid-19 di daerah Indonesia.
Berdasarkan  masalah  yang  telah  dijelaskan,  tujuan  penulisan  penelitian  yaitu  prediksi  tingkat kematian akibat virus corona pada tahun 2022  berdasarkan data tahun 2020 dan 2021 menggunakan metode naïve bayes.

## 2 Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Terkait
Berikut ini penelitian yang terkait dengan penulisan serta berhubungan dengan materi penulisan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Penelitian Terkait Nama Peneliti Penelitian Terkait Alvina, Arwini, Dikwan Moeis (2020) Penerapan metode Naive Bayes dapat memprediksi  penyebaran COVID19 di Indonesia. Hasil kajian klasifikasi  Naïve Bayes menunjukkan  16 data dari  33  data  yang  diperiksa  pada  19  kasus  Covid  per  provinsi  dengan akurasi 48,4848%, dimana dari 33 data yang diuji pada 19 kasus Covid per provinsi yang diuji, 16 data sudah lolos. . klasifikasi yang tepat[4].
Nama Peneliti Penelitian Terkait Ermanto,  Damas Mahardi (2020) Penelitian  ini  dapat  diuji  dengan  memprediksi  properti  dengan  7  atribut dan  pengujian    menunjukkan  bahwa  algoritma  nave  Bayes  dapat mengklasifikasikan data covid19 dengan menghasilkan tingkat probabilitas 0,910 yang  cukup baik. Nilai Akurasi 100,00%, Akurasi 100,00 n Recall 100,00%[3]. Riskania, Farid Thalib (2020) Data  yang  diperoleh  sebanyak  650  data  berlabel  positif  dan  negatif.  Data tersebut terbagi menjadi  data latih hingga 60% atau 390 data dan data uji hingga  40%  atau  260  data.  Data  ini  dapat  digunakan  untuk  proses membangun  model  machine  learning  menggunakan    algoritma  Naive
Bayes  Classifier.  Hasil  pelatihan  model  machine  learning  ini  memiliki tingkat  akurasi  sebesar  83,8%  karena  pengujian  data  pengujian menggunakan Confusion Matrix[5]. Ilham  Fery,  Rizal Rachman (2021) Metode  Teorema  Bayesian  adalah  metode  penerapan  aturan  yang  terkait dengan nilai probabilitas atau probabilitas untuk menghasilkan  keputusan dan  informasi  yang  benar  berdasarkan  penyebab  terjadinya.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  dibuatnya  aplikasi  sistem  pakar  yang    dapat memberikan  pengetahuan  tentang  diagnosis  penyakit  virus  covid-19  dan menjadi penunjang konsultasi yang cepat dan efektif..[6] Muhammad  Yusa, Aan Erlansari, Lekat  Haryanim, Ernawati, Liya Agustin Umar (2021) Sistem    mampu    menentukan  kriteria    pasien  COVID-19  di  Provinsi Bengkulu  dengan  rata-rata  akurasi  sistem  dalam  mendiagnosis  penyakit berdasarkan gejala klinis dan hasil pemeriksaan pada kondisi yang berbeda memiliki  nilai  ad'  sekitar  51,75  nilai  akurasi  tertinggi  mencapai  81,25%. Jadi untuk sistem Tinggi digunakan.[7] Rio  Al  Dzahabi Yunas, Agung Triayudi, Ira Diana Sholihati (2020) Metode Naive Bayes yang dapat mengklasifikasikan gejala yang diperoleh dari  situs  resmi  WHO  telah  mendapatkan  indeks  persentase  seseorang yang   terpapar  virus Covid19 berdasarkan data gejala yang dialami untuk menentukan  seseorang  telah  terpapar  virus  Covid19.  Ketika  metode Certainty  Factor  memperoleh  keyakinan  bahwa  seseorang  terkena  gejala Covid19  menggunakan indikator komputer dari nilai CF yang dilihat oleh pengguna, dapat memberikan tingkat kepercayaan sebesar 86%.. [8] Dewi Yanti Liliana,Hata Maulana,Agus Setiawan (2021) Pada penelitian ini dikembangkan model Data Mining untuk memprediksi status  pasien  Covid-19  menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  atau algoritma  NBC.  Hasil  model  NBC  prediksi  status  pasien  Covid-19  di Indonesia memberikan hasil terukur dari segi akurasi, memori dan akurasi, dengan  nilai  masing-masing  92%,  88,72%  dan  96.  ,enam  puluh  tujuh%. Nilai  akurasi  yang  tinggi  menunjukkan  kinerja  NBC  yang  baik  dalam mengklasifikasikan  tiga  keadaan  pasien,  yaitu  terisolasi,  dilepaskan,  dan meninggal.. [12] Yuyun  ,  Nurul Hidayah , Supriadi Sahibu Berdasarkan  analisis  di  atas,  sistem  dapat  mengklasifikasikan  sentimen dalam  teks  menjadi  kelas  Positif,  Negatif  dan  Netral  untuk  kondisi Covid19.  Prediksi  yang  dibuat  dengan  metode  naive  polynomial  Bayes menghasilkan  akurasi    74%,  akurasi  74%,  dan  recall    74%.  Jadi  nilai AUCnya  adalah  0,74.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  yang diusulkan memiliki pengklasifikasi yang masuk akal atau (nilai diagnostik rata-rata/cukup baik. [13]
Penelitian  yang    di  proses  hanya  berfokus  pada  prediksi  kematian  di  indonesia  berdasarkan dengan  objek  penelitian  latar  belakang  pada  metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Penelitian  ini  akan menggunakan  tools  RapidMiner.    Dari  beberapa  penelitian  yang  telah  penulis  jelaskan  di  tabel  1  di atas.

## 3 Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  mempunyai tahapan- tahapan dalam metode penelitian yaitu pengumpulan data, perancangan sistem dan pengujian serta implementasi. Adapun tahapan-tahapannya sebagai berikut :
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  diambil  pada  kategori  yang  telah  ditetapkan. Pengumpulan data dilakukan dengan cara mengambil data bersumber https://sinta.ristekbrin.go.id/covid/datasets .  Data  yang  didapatkan  dari  website  tersebut berupa file update jumlah dari seluruh indonesia yang terpapar covid-19 disetiap bulan dan tahunnya. Data tersebut akan dijadikan sebagai objek dalam penelitian ini.
2. Perancangan Sistem
Pada  tahapan  ini  maka  dilakukan  tahapan  perancangan  proses  perhitungan  menggunakan formula Algortima Naive Bayes. Perancangan dilakukan melalui tahapan sebagai berikut:
a. Prosses read/baca training
b. Perhitungan jumlah probabilitas priod
( ) Si P Ci s  (1) c. Hitung probabilitas training
( | ) * ( ) ( | ) ( ) P X Z P Z P Z X P X 
(2)
Dimana  P(X|Z)  probabilitas  X  dan  Z  terjadi  samadengan  P(X|Z)  probabilitas  X  dan  Z dikali dengan
P(X) probabilitas kejadian A dibagi dengan P(H) probabilitas kejadian H.[14]
d. Perhitungan nilai probabilitas dari data testing
P(C|x1,......,xn=     1 ,....., | n
P C P x x C (3)
e. Perhitungan Probabilitas Akhir
P (C|X) = P(X |C) * P (C|X) (4) f. Perhitungan Nilai Probabilitas Akhir
arg max ( | ) C P X C  (5)
3.   Pengujian serta Implementasi Setelah  proses  perancangan  Algoritma  Naive  Bayes  selesai  selanjutnya  proses  tahapan implementasi  dengan  menggunakan  Tools  RapidMiner  5.3  serta  implementasi  dilakukan dengan  melihat  seberapa  besar  tingkat  akurasi  performance  yang  didapatkan    dari  metode yang digunakan.
Langkah-langkah  penyelesaian  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  membaca  data  training  kemudian menghitung jumlah dan probablitas prior dan menemukan nilai mean dan standar deviasi, selanjutnya menghitung  data  testing  dengan  mencari  nilai  probabilitas  pada  satu  kelas  yang  sama,  setelah mendapatkan nilai probabilitas pada setiap kelas, tahapan akhir adalah menentukan probabilitas akhir dan menghitung tingkat performa akurasi.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1.  Hasil Pengumpulan Data
Dalam  analisis  proses  pendataan  yang  pertama  dilakukan  adalah  pembagian  data  training  dan testing, pada tahapan ini penulis memberikan data sebanyak 6 kategori beserta wilayah sebanyak  34 provinsi. Data penelitian tahun 2020-2021 dapat dilihat pada Tabel 2.
Volume 11, Nomor 1, Januari 2022: 73-83

## Tabel 2. Hasil Pengumpulan Data
Provinsi Kasus Kasus /Hari Sembuh Sembuh/Hari Kematian Meninggal/ Hari Tingkat Kematian Aceh 20.654 116 15.936 20 887 8 Tinggi Bali 57.488 791 50.403 315 1.691 21 Tinggi Banten 73.481 3.889 52.918 378 1.504 21 Tinggi Bangka Belitung 25.014 508 21.557 206 410 13 Tinggi Bengkulu 12.592 247 10.018 93 253 5 Tinggi DI Yogyakarta 83.075 2.350 58.317 1.044 2.130 65 Tinggi DKI Jakarta 701.910 12.667 592.518 3.066 9.669 63 Tinggi Jambi 15.006 400 12.341 43 306 1 Tinggi Jawa Barat 477.585 10.444 368.941 4.119 6.902 142 Tinggi Jawa Tengah 302.861 5.110 235.628 2.735 13.477 237 Tinggi Jawa Timur 210.460 7.088 168.795 1.837 14.669 234 Tinggi Kalimantan Barat 19.122 779 15.108 193 472 10 Tinggi Kalimantan Timur 90.116 1.658 75.851 458 2.196 43 Tinggi Kalimantan Tengah 29.138 281 21.601 225 571 2 Tinggi Kalimantan Selatan 38.247 393 35.069 62 1.118 3 Tinggi Kalimantan Utara 15.329 251 12.609 110 230 7 Tinggi Kepulauan Riau 33.417 529 26.255 468 727 25 Tinggi Nusa Tenggara Barat 15.008 236 12.598 110 514 10 Tinggi Sumatera Selatan 33.967 760 28.217 200 1.628 10 Tinggi Sumatera Barat 58.388 666 50.208 331 1.306 3 Tinggi Sulawesi Utara 18.428 255 15.762 124 585 2 Tinggi Sumatera Utara 40.653 896 34.606 165 1.269 12 Tinggi Sulawesi Tenggara 13.119 135 10.891 176 270 4 Tinggi Sulawesi Selatan 69.701 550 63.649 206 1.049 6 Tinggi Sulawesi Tengah 15.663 264 13.358 66 448 6 Tinggi Lampung 26.115 320 20.087 20 1.219 0 Tinggi Riau 78.440 978 70.172 474 2.099 16 Tinggi Maluku Utara 7.409 161 4.911 56 165 5 Tinggi Maluku 11.679 211 7.809 28 182 7 Tinggi Papua Barat 14.496 602 10.372 192 219 3 Tinggi Papua 22.440 357 11.750 1 213 0 Rendah Sulawesi Barat 6.502 33 5.715 8 135 3 Tinggi Nusa Tenggara Timur 26.124 537 17.685 165 504 3 Rendah Gorontalo 6.419 55 5.708 68 193 1 Tinggi
Pada  tabel  diatas  terdapat  data  penelitian  yang  penulis  gunakan  untuk  menganalisis  prediksi  tingkat kematian  akibat  covid-19.  Data  yang  digunakan  selama  1  tahun  dan  terdiri  dari  34  provinsi  yang penulis ambil data data realtime covid sinta ristekbrin, data tersebut diolah dengan mengukur terlebih dahulu  nilai  setiap  kategori  yang  ada  yaitu  jumlah  kasus,  kasus/hari,  jumlah  sembuh,  jumlah sembuh/hari,  jumlah  kematian,  jumlah  meninggal/hari  dan  variable  tinkat  kematian.  Data  tersebut diolah  dengan  menetapkan  data  training  sebanyak  20  provinsi  dan  testing  14  provinsi.  Berdasarkan data  yang  sudah  ada  penulis  ingin  mengetahui  apakah  di  tahun  yang  akan  dating  hasil  tingkat kematian akibat covid-19 masih tetap tinggi atau rendah.

## 4.2.  Hasil Perancangan Sistem

## 4.2.1.  Alur Kerja Algoritma Naïve Bayes
Alur kerja algoritma Naïve bayes pada penelitian penulis buat dapat dilihat pada Gambar 1.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
START Baca Data
Training
Hitung Jumlah Probabilitas Hitung Nilai Mean, Standart Deviasi dan Probabilitas Baca Data Testing Hitung Probabiltas Akhir Setiap Kelas Probabilitas Akhir End

## Gambar 1. Alur Kerja Algoritma Naïve Bayes
Berikut penjelasan dari alur kerja algoritma Naïve bayes : a. Membaca data training yang digunakan b. Menghitungs jumlah dan probabilitas. Jika data numerik maka:
c. Ambil data nilai dalam tabel mean, standart deviasi dan probabilitas.
d. Baca/read data testing, jika data bernilai numerik maka
e. Mencari nilai distribusi gaussian.
f. Mencari nilai probabilitas akhir setiap kelas.
g. Probabilitas Akhir

## 4.2.2. Perhitungan Manual Algoritma Naïve Bayes
Langkah-langkah perhitungan manual metode Naïve Bayes adalah sebagai berikut:
1. Baca Data Training
Data  yang  digunakan  yaitu  pembagian  data  penelitian  yang  dimulai  dari  provinsi sulawesi utara sampai gorontalo berjumlah 14 provinsi.

## 2. Hitung Jumlah dan Probabilitas
Pada  tahapan  ini  adalah  proses  perhitungan  probabilitas  prior,  berdasarkan  dari  14 data training dan terdapat 3 kelas rendah dan 11 kelas tinggi. Perhitungan probabilitas prior untuk kelas tinggi dan rendah sebagai berikut :
P( C Tinggi)= 11/14  =0,769 P( C Rendah)= 3/14  =0,231

## 3. Nilai Mean dan Standar Deviasi
Nilai mean dan standar deviasi dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Nilai Mean dan Standar Deviasi Nilai Distribution Kasus Kasus /Hari Sembuh Sembuh/Hari Kematian Meninggal/ Hari Nilai Mean Class Tinggi 2,8361 4,04 2,3824 1,36 6.99 4.818 Nilai Mean Class Rendah 1,5070 3,03 1,0135 8,30 2.83 5,0 Standar deviasi Class Tinggi 2,4600 3,18 2,2779 13 6.30 5.056 Standar deviasi Class Rendah 9,807 2,04 6,697 72.38 1.91 2.0
4. Hasil Perhitungan Nilai Probabilitas Training
Hasil perhitungan nilai probabilitas training dapat dilihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Nilai Probabilitas Training Provinsi Class Tinggi Class Rendah Sulawesi Utara 0,889 0,018 .... .... .... Gorontalo 0,889 0,018

## 5. Baca Data Testing
Data  testing  yang  digunakan  yaitu  pembagian  data  penelitian  yang  dimulai  dari provinsi Aceh sampai Sumatra Barat berjumlah 20 provinsi.

## 6. Hitung Probabilitas Data Testing
P(X|Tinggi)  =  P(XKasus  20654|Tinggi)  *  P(Xkasus/Hari  116|Tinggi)  *  P(X|Sembuh 15936|Tinggi)  *  P(X|Sembuh/Hari  20|Tinggi)  *  P(X|Kematian  887|Tinggi)  * P(X|Kematian/Hari 8|Tinggi) = 0,75*0,25*0,75*0,23*0,125 = 0,0024 P(X|Rendah)  =  P(XKasus  20654|  Rendah)  *  P(Xkasus/Hari  116|  Rendah)  * P(X|Sembuh  15936|  Rendah)  *  P(X|Sembuh/Hari  20|  Rendah)  *  P(X|Kematian  887| Rendah) * P(X|Kematian/Hari 8| Rendah) = 0,80*0,90*0,002*0*0,122   = 0,0001

## 7. Probabilitas Data Testing
Hasil probabilitas data testing dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Probabilitas Data Testing Provinsi Class Tinggi Class Rendah Aceh 0,0024 0,0001 .... .... .... Sumatra Barat 0,0033 0,002 8. Probabilitas Akhir
Probabilitas akhir merupakan pemaksimalan klasifikasi layak dan tidak layak:
P(Tinggi| X) = P(X |Tinggi)*P(C|Tinggi)
= 0,0024 * 0,769 = 0 P(Rendah| X) = P(X |Rendah)*P(C|R) = 0,0001* 0,231 = 0 hasil probabilitas akhir dapat diliihat pada tabel 6 berikut.

## Tabel 6. Probabilitas Akhir
Provinsi Class Tinggi Class Rendah Prediksi Aceh 0,0013 0,000231 Tinggi .... .... .... Sumatra Barat 0,00025 0,000010 Tinggi
Hasil prediksi didapatkan berdasarkan nilai terbesar pada setiap kelas, pada hasil akhir ini prediksi yang di dapat sebanyak 20 class tinggi dan 0 class rendah untuk prediksi daerah pada tahun 2022.

## 4.2.3. Pengujian Menggunakan Tools RapidMiner
Dalam tahap ini, akan dilakukan eksperimen dan pengujian model. Eksperimen dan pengujian dilakukan  menggunakan  pemodelan  data  yang  diproses  dengan  metode  yang  diusulkan  pada penelitian ini. Tools yang digunakan dalam eksperimen ini adalah RapidMiner.[15] Dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pemodelan Algoritma Naïve Bayes Menggunakan RapidMiner
Selanjutnya adalah menampilkan hasil Simple Distribution model pada tools RapidMiner dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Probabilitas Prior SimpleDistribution
Berdasarkan  hasil  Probabilitas  Prior  berikut  maka  dapat  dilihat  grafik  pada  class  tinggi  dan  rendah pada Gambar 4.
Volume 11, Nomor 1, Januari 2022: 73-83
Gambar 4. Grafik Probabilitas Training Data Selanjutnya pemodelan menggunakan data testing dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Pemodelan Data Testing
Berdasarkan  pemodelan  prediksi  tingkat  kematian  akibat  covid-19  menggunakan  tools  Rapidminer berikut dapat dihasilkan tingkat akurasi sebesar 100 % dapat dilihat pada Gambar 6
Gambar 6. Hasil Akurasi PerformanceVector

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan penjelasan diatas telah dilakukan perhitungan menggunakan algoritma naïve bayes maka  dapat  diambil  hasil  bahwa  naïve  bayes  mampu  melakukan  proses  prediksi  angka  kematian akibat  covid-19  yang  digunakan  dalam  training  dengan  jumlah  34  provinsi  dan  6  class  kategori. Algoritma  Naïve Bayes memiliki  proses yang baik  dalam prediksi tingkat kematian memperlihatkan dengan  hasil  pengujian  dari  20  data  provinsi,  dengan  20  data  pengujian  tersebut  didapat  rata-rata waktu proses pengujian tingkat akurasi performa dari pengujian tersebut yang diklasifikasikan dengan 6 kelas dengan rata-rata akurasi yang baik yaitu 100% dengan angka kematian yang didapatkan pada daerah seluruh daerah tertinggi sebanyak 120.568 tingkat kematian pada tahun 2022.

## Referensi
[1] Arman  Haqqi  Anna  Zili,  Selly  Anastassia  Amellia  Kharis,  and  Dian  Lestari,  “Peramalan Tingkat  Kematian  Indonesia  Akibat  Covid-19  Menggunakan  Model  Arima,” Jurnal. Indonesia. Sosial. Sains , vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi: 10.36418/jiss.v2i1.143.
[2] M. Arman, “Metode Pertahanan Web Server Terhadap Distributed Slow HTTP DoS Attack,” JATISI (Jurnal Teknik. Informatika. dan Sistem. Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 56–70, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i1.284.
[3] Ermanto  and  D.  Mahardi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Pandemi  Covid-19  Di Indonesia  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes,” SIGMA  -  Jurnal.  Teknologi.  Pelita  Bangsa ,  vol. 54, no. 4, pp. 337–348, 2020, doi: 10.31857/s0320930x20040088.
[4] Alvina  Felicia  Watratan,  Arwini  Puspita.  B,  and  Dikwan  Moeis,  “Implementasi  Algoritma Naïve  Bayes  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,” Jurnal. Application.  Computer.  Science.  Technology. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  7–14,  2020,  doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.
[5] R.  Riskania  and  F.  Thalib,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion Matrix  Dalam  Analisis  Sentimen  Terhadap  Pelayanan  Transportasi  Umum  Selama  Pandemi Covid-19 Pada Media Sosial Twitter,” Jurnal. Teknologi. , vol. 8, no. 1, pp. 64–75, 2020, doi: 10.31479/jtek.v1i8.66.
[6] I. Fery and R. Rachman, “Sistem Pakar Diagnosa Virus Corona Dengan Metode Naïve Bayes,” eProsiding Teknik. Informatika. , vol. 9, no. 1, pp. 246–251, 2021.
[7] M. Yusa, A. Erlansari, L. Haryani, Ernawati, and L. A. Umar, “Sistem Pakar : Implementasi Metode  Bayes  Probabilties  untuk  Penentuan  Kriteria  Pasien  COVID-19  Berdasarkan  Fitur Gejala,” Jurnal. Teknologi. Informatika. dan Terapan. , vol. 8, no. 1, pp. 13–20, 2021.
[8] R.  A.  D.  Yunas,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Implementasi  Sistem  Pakar  untuk Mendeteksi Virus Covid-19 dengan Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknologi.  Informatika.  dan  Komunikasi) ,  vol.  5,  no.  3,  p.  338,  2021,  doi: 10.35870/jtik.v5i3.221.
[9] A.  R.  Damanik,  S.  Sumijan,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Prediksi  Tingkat  Kepuasan  dalam Pembelajaran  Daring  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” Jurnal.  Sistim  Informasi.  dan Teknologi. , vol. 3, pp. 88–94, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.137.
[10] N.  Nurdin,  M.  Suhendri,  Y.  Afrilia,  and  R.  Rizal,  “Klasifikasi  Karya  Ilmiah  (Tugas  Akhir) Mahasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (NBC),” Sistemasi , vol. 10, no. 2, p. 268, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1193.
[11] D. P. B. Bestari, R. Saptono, and R. Anggrainingsih, “Academic Articles Classification Using Naïve Bayes Classifier (Nbc) Method,” Jurnal. Ilmu. Teknologi. dan Informatika. , vol. 7, no. 2, pp. 74–81, 2018.
[12] D. Y. Liliana, H. Maulana, and A. Setiawan, “Data Mining for Prediction of Covid-19 Patient Status using Naïve Bayes Classifier”, Jurnal Multimedia Networking Informatics , vol. 7, no. 1, pp. 48–53, Jun. 2021.
[13] Yuyun,  Nurul  Hidayah,  and  Supriadi  Sahibu,  “Algoritma  Multinomial  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi Sentimen Pemerintah Terhadap Penanganan Covid-19 Menggunakan Data Twitter ”, RESTI, vol. 5, no. 4, pp. 820 - 826, Aug. 2021.
[14] S.  W.  Mulia,  S.  Sujiharno,  and  A.  .  Wibowo,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Memprediksi Frekuensi Tunai Pada Mesin Atm Di Masa Transisi Pembatasan Sosial Berskala Besar (Psbb) Pandemi Covid-19, Sintech Journal, Vol. 4, No. 1, Pp. 47-52, Apr. 2021.
[15] F. Novaldy and A. Herliana, "Penerapan Pso Pada Naïve Bayes Untuk Prediksi Harapan Hidup Pasien Gagal Jantung", Jurnal Responsif : Riset Sains Dan Informatika, Vol. 3, No. 1, Pp. 37- 43, 2021. Available: 10.51977/Jti.V3i1.396.