Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 13, No. 3, Mei 2023, pp. 177 – 183 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## SISTEMATISASI DIAGNOSIS PENYAKIT COVID-19 MENGGUNAKAN DATA MINING DENGAN DECISION TREE
Hendra 1 , Rashid Ridho 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jakarta hendra@umj.ac.id*

## Abstrak
Covid-19 yaitu penyakit yang disebabkan oleh virus corona yang menyerang saluran pernafasan sehingga menyebabkan demam tinggi, batuk, flu, sesak nafas serta nyeri tenggorokan. Penyakit ini dapat menyebar melalui tetesan kecil (droplet) dari hidung atau  mulut  pada  saat  bersin.  Kriteria  orang  yang  terinfeksi  virus  corona  dengan gejala-gejala  demam  dengan  suhu  tubuh  lebih  dari  38º  C,  batuk  flu,  dan  nyeri tenggorokan,  dianjurkan  untuk  memeriksakan  kesehatan  di  fasilitas  pelayanan kesehatan.  Tetapi  beberapa  orang  takut  untuk  memeriksakan  diri  ke  pelayanan kesehatan secara langsung karena mereka masih takut terdiagnosa positif Covid-19. Kurangnya edukasi tentang Covid-19 ini, membuat masyarakat menjadi panik dan kurang kooperatif dalam menghadapi pandemi ini. Oleh sebab itu diperlukan suatu sistem  yang  dapat  melakukan  diagnosis  dan  edukasi  tentang  penyakit  Covid-19 berbasis  web.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  decision  tree  untuk mengklasifikasi 125 dataset yang di dapat dari rekam medis RSUD Koja. Hasil dari penelitian  ini  adalah  sistem  yang  dapat  memprediksi  positif  atau  negatif  user terdiagnosis  Covid-19  berdasarkan  jenis  kelamin,  usia,  gejala  dan  kondisi  user. Pengujian  dari  penelitian  ini  dihitung  dengan  menggunakan  metode  confusion matrix, dengan hasil yang didapat yaitu nilai akurasi 90%.
Kata Kunci: diagnosis, covid-19, data mining, decision tree

## Abstract
Covid-19 is a disease caused by the corona virus which attacks the respiratory tract, causing high fever, cough, flu, shortness of breath and sore throat. This disease can spread through small droplets from the nose or mouth when sneezing. Criteria for people  infected  with  the  corona  virus  with  symptoms  of  fever  with  a  body temperature of more than 38 ° C, cough, flu, and sore throat, it is recommended that they have their health checked in a healthcare facility. But some people are afraid to go to health services directly because they are still afraid of being diagnosed with Covid-19.  Lack  of  education  about  Covid-19  has  made  people  panic  and  less cooperative  in dealing  with  this  pandemic. Therefore,  we  need  a  system that  can make diagnosis and education about the web-based Covid-19 disease. In this study, a decision tree method was used to classify 125 datasets obtained from the medical records  of  Koja  Hospital. The  results  of  this  study  are  a  system  that  can  predict positively  or  negatively  a  user  diagnosed  with  Covid-19  based  on  gender,  age, symptoms  and  user's  condition.  The  test  of  this  research  is  calculated  using  the confusion matrix method, with the results  obtained, namely an accuracy value of 90%.
Keywords: diagnosis, covid-19, data mining, decision tree
1. Pendahuluan
Penyakit  Covid-19  menyerang  saluran pernafasan  dan  menyebabkan  demam  tinggi, batuk, flu, sesak nafas dan nyeri tenggorokan. Covid-19  dapat  menular  dari  manusia  ke manusia. Penyakit ini dapat menyebar melalui tetesan kecil ( droplet ) dari hidung atau mulut pada  saat  bersin.  Tetesan  itu  kemudian mendarat  di  benda  atau  permukaan  yang disentuh  oleh  orang  yang  sehat,  lalu  orang sehat itu menyentuh mata, hidung atau mulut mereka. Virus  ini  juga  bisa  menyebar  ketika tetesan  kecil  ( droplet) itu dihirup  oleh  orang yang sehat ketika berdekatan dengan penderita Covid-19. Covid-19 dapat menginfeksi siapa saja, tetapi akan lebih berbahaya atau bahkan fatal  bila  menyerang  orang  lanjut  usia,  ibu hamil,  perokok,  dan  penderita  penyakit tertentu.
Kriteria  orang  yang  terinfeksi  virus  corona dengan  gejala-gejala  demam  dengan  suhu tubuh lebih dari 38ºC, batuk kering, dan sesak napas.  Orang  yang  mempunyai  gejala-gejala tersebut  dianjurkan  untuk  memeriksakan kesehatan  di  fasilitas  pelayanan  kesehatan. Tetapi  masih  saja  ada  beberapa  orang  takut untuk  memeriksakan  diri  ke  pelayanan kesehatan  secara  langsung  karena  mereka masih  takut  terdiagnosa  positif  Covid-19. Kurangnya  edukasi  tentang  Covid-19  ini, membuat  masyarakat  menjadi  panik  dan kurang kooperatif dalam menghadapi pandemi ini.

## 1.1. Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membantu masyarakat  dalam  mengetahui  gejala  awal dari  penyakit  Covid-19  sehingga  dapat mengambil tindakan dini.

## 1.2. Manfaat Penelitian
Manfaat  yang  dapat  diperoleh  dari penelitian  ini  adalah  membantu  masyarakat untuk melakukan pengecekan terhadap gejala- gejala  awal  Covid-19,  sehingga  masyarakat yang telah menderita penyakit Covid-19 dapat segera  ditangani  oleh  para  pakar  yang  ahli dibidangnya.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  penulis ingin  membuat  rancangan  sistematis  yang dapat  melakukan  diagnosis  dan  edukasi tentang Covid-19. Rancangan ini
menghasilkan suatu keputusan diagnosis yang sesuai dengan keputusan dari seorang dokter. Mengklasifikasi diagnosis penyakit Covid-19 menggunakan  metode decision  tree berbasis web. Metode decision tree dipilih karena dapat menggambarkan  pohon  keputusan  terhadap masalah  yang  sedang  dihadapi.  Diharapkan sistematisasi  yang  berbasis  web  ini  dapat membantu masyarakat agar lebih mempunyai kesadaran dalam menghadapi pandemi.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Penyakit Covid-19 Menurut (Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia, 2020) Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19) adalah  penyakit  menular  yang  disebabkan oleh Severe  Acute  Respiratory  Syndrome Coronavirus 2 (SARS- CoV-2). SARS-CoV-2 merupakan coronavirus jenis baru yang belum pernah  diidentifikasi  sebelumnya  pada manusia.  Ada setidaknya dua jenis coronavirus  yang  diketahui  menyebabkan penyakit yang dapat menimbulkan gejala berat seperti Middle  East  Respiratory  Syndrome (MERS)  dan Severe  Acute  Respiratory Syndrome (SARS).  Tanda  dan  gejala  umum infeksi COVID-19 antara lain gejala gangguan pernapasan  akut  seperti  demam,  batuk  dan sesak napas. Masa inkubasi rata-rata 5-6 hari dengan  masa  inkubasi  terpanjang  14  hari. Pada  kasus  COVID-19  yang  berat  dapat menyebabkan pneumonia, sindrom pernapasan  akut,  gagal  ginjal,  dan  bahkan kematian.

## 2.2. Data Mining
Data  mining merupakan  sebuah teknik untuk menggali informasi tersembunyi untuk  memperoleh  manfaat  lebih  dari  data yang  ada.  Mining  bisa  diartikan  serangkaian proses  mendapatkan  pengetahuan  atau  pola dari  kumpulan  data.  Diantara  tujuan  data mining  adalah  untuk  melakukan  klasifikasi, klasterisasi, menemukan pola asosiasi hingga melakukan  peramalan  ( predicting ).  Istilah data  mining  lebih  populer  dengan  sebutan KDD (Knowledge Discovery from Database). (Witten, 2011)

## 2.3. Decision Tree
Pohon  keputusan  adalah  sebuah
struktur  data  yang  terdiri  dari  simpul (node) dan  rusuk (edge) simpul  pada  sebuah  pohon dibedakan  menjadi  tiga,  yaitu  simpul  akar (root  node), simpul  percabangan (branch node) dan  simpul  daun  atau  leaf  node (Hermawati,  2013).  Menurut  (Sidette, Sediyono,  &  Nurhayati,  2014)  pada  sebuah pohon keputusan setiap node
merepresentasikan  atribut  yang  telah  diuji, setiap  cabang  merupakan  suatu  pembagian hasil uji, dan node daun (leaf) merepresentasikan  kelompok  kelas  tertentu. Level  node  teratas  dari  sebuah  pohon keputusan  adalah  node  akar (root) yang biasanya  berupa  atribut  yang  memiliki pengaruh  terbesar  pada  suatu  kelas  tertentu. Pada  umumnya  pohon  keputusan  melakukan strategi  pencarian  secara  top-down  untuk solusinya.  Pada  proses  mengklasifikasi  data yang  tidak  diketahui,  nilai  atribut  akan  diuji dengan  cara  melacak  jalur  dari  node  akar (root) sampai node akhir (daun) dan kemudian akan diprediksi kelas yang dimiliki oleh suatu data  baru  tertentu.  Proses  dalam  pohon keputusan yaitu mengubah bentuk data (tabel) menjadi  model  pohon (tree) kemudian mengubah  model  pohon  tersebut  menjadi aturan (rule).

## 3. Metode Penelitian
3.1. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini pengumpulan data konkret yang berhubungan dengan perancangan  dan  pembuatan  klasifikasi diagnosis  penyakit  Covid-19  dengan  metode decision tree.
Tahapan  pengumpulan  informasi  yang berkaitan  dengan  penelitian  serta  teori-teori pendukung  lainnya.  Teori  tersebut  meliputi Unified  Modeling  Language (UML)  seperti usecase diagram, dan activity diagram . Selain itu,  PHP,  MySQL,  sebagai  metode  yang digunakan untuk proses perancangan sistem.
Wawancara dilakukan dengan
mengajukan  beberapa  pertanyaan  mengenai kebutuhan perancangan sistem terkait penelitian.
Metode  observasi  dilakukan  dengan cara  mengamati  secara  langsung  di  RSUD Koja  selama  satu  bulan  terhitung  dari  pada tanggal 15 Desember 2020 sampai dengan 15
Januari  2021.  Observasi  dimaksudkan  untuk mendapat data rekam medis penyakit Covid- 19  yang  ada  di  RSUD  Koja.  Pada  penelitian ini, terdapat data rekam medis sebanyak 125 data yang pernah melakukan diagnosis Covid- 19 di RSUD Koja. Data yang diambil adalah data  rekam  medis  RSUD  Koja  dari  bulan Maret  2020  sampai  dengan  bulan  November 2020. Berdasarkan data yang ada orang yang terdiagnosa  positif  Covid-19  sebanyak  65 orang dan yang negatif 60 orang.

## 3.2. Analisis Data
Pada  tahap  ini,  dilakukan  analisis kebutuhan  fungsional  dan  kebutuhan  non- fungsional  pada  sistem  klasifikasi  diagnosis penyakit Covid-19 yaitu:
1) Kebutuhan  Fungsional  merupakan kebutuhan  yang  mencakup  reaksi sistem pada input   dan perilaku sistem pada  situasi  tertentu.  Berikut  adalah analisis  kebutuhan  fungsional  pada sistem klasifikasi diagnosis. Kebutuhan  non-fungsional  merupakan kebutuhan yang menitikberatkan pada properti perilaku  yang  dimiliki  oleh  sistem.  Berikut adalah  analisis  kebutuhan  non-fungsional pada  sistem  klasifikasi  diagnosis  penyakit Covid-19.

## 3.3. Perancangan Sistem
Setelah  data-data  dikumpulkan  dan dianalisis, lalu dilakukan perancangan sistem mencakup  prosedur  pemeriksaan,  aturan- aturan metode decision tree untuk mengklasifikasi diagnosis penyakit Covid- 19, perancangan UML, database dan aplikasi.

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Data Gejala Penyakit Covid-19
Data  gejala  penyakit  Covid-19,  jenis kelamin,  usia,  hamil,  dan  riwayat  penyakit digunakan  untuk  menjadi  atribut  untuk mengklasifikasi diagnosis penyakit Covid-19. Data-data  tersebut  diambil  dari  rekam  medis yang  ada  pada  RSUD  Koja.  Pada  Tabel  1 menjelaskan kode atribut gejala-gejala Covid- 19 yang digunakan pada penelitian ini.
G EJALA - GEJALA C OVID -19 No. Gejala Kode Gejala 1. Demam G1 2. Batuk Kering G2 3. Pilek G3 4. Sakit Tenggorokan G4 5. Sesak Napas G5 6. Menggigil G6 7. Sakit Kepala G7 8. Lemah G8 9. Nyeri Otot G9 10. Mual/ Muntah G10 11. Nyeri Abdomen G11 12. Diare G12
Pada Tabel  2  menjelaskan  kode  atribut  yang yang digunakan.
TABEL 2 G EJALA - GEJALA C OVID -19 No. Gejala Kode Gejala 1. Demam G1 2. Batuk Kering G2 3. Pilek G3 4. Sakit Tenggorokan G4 5. Sesak Napas G5 6. Menggigil G6

## 4.2. Metode Pengolahan Data
Pengolahan  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  metode decision tree dengan  algoritma  ID3.  Aplikasi  yang dipakai  untuk  melakukan  pengolahan  data menggunakan  RapidMiner  Studio.  Di  bawah ini  merupakan  gambar  1  skema  proses perancangan  yang  akan  dilakukan  sebagai berikut:
Gambar. 1.  Flowchart Pengolahan Data.
1. Input dataset
Dataset  atau  data  training  di  input
kedalam  aplikasi  RapidMiner  Studio.  Proses peng-input-an data dengan cara memilih menu import  data,  kemudian  melakukan  pemilihan file pada file yang menjadi sumber data.
2. Preprocessing
Proses preprocessing dilakukan sebagai berikut :
a. Menentukan nilai atribut Nilai atribut yang mempunyai lebih dari dua  faktor  diubah  menjadi  binominal  seperti atribut  Jenis  Kelamin,  gejala-gejala,  kondisi penyerta,  dan  hasil.  Sedangkan  yang mempunyai lebih dari faktor diubah menjadi polynominal seperti nama.
b. Menentukan kolom label dan id
Pada  penelitian  ini  kolom  hasil  adalah yang menjadi label, untuk mengubah menjadi label  pilih  menu  pengaturan  kemudian  pilih Change  Role  kemudian  pilih  label.  Karena nama  tidak  terpengaruh  ke  dalam  penelitian maka kolom nama menjadi id.
3. Mengkategorikan usia Pada kolom usia dikategorikan menjadi
3 yaitu diatas usia 40 Tahun (>40), antara 21 sampai  dengan  40  Tahun  (21…40),  dan  di bawah  21  Tahun  (<=20).  Pada  gambar  3.6 menunjukan bahwa kolom usia masih bernilai integer,  untuk  dapat  mengkategorikan  usia dataset harus drag ke bagian proses, kemudian cari operator Discretize by User Specification kemudian  drag  ke  proses  kemudian hubungkan  dataset  dengan  operator  tersebut. Setelah  itu  akan  muncul  halaman  edit parameters list, masukan nama kelas dan batas atas  dari  kelas  tersebut.  Setelah  dibuatkan batas  maka  kolom  usia  sudah  dikategorikan. Nilai entropy dan gain menunjukkan mencari node  akar  (root).  Atribut  G2  menjadi  node akar (root) karena mempunyai nilai gain yang paling tinggi dengan nilai 0.2181095. Atribut G2  mempunyai  2  faktor  Y  dan  T  sehingga selanjutnya mencari node G2 T dan node G2 Y.
Gambar. 2.  Flowchart Pengolahan Data.
Pada Gambar 2 menunjukan node akar ( root) terdapat  dua  cabang  (T  dan  Y)  yang menjadi node 1.1 dan node 1.2. Untuk mencari node  1.1  dan  node  1.2  dapat  melakukan  cara yang ada di atas, sehingga dapat diketahui nilai entropy dan gain.
Gambar. 3.  Model Decision Tree Node 1.1.
Nilai  entropy  dan  gain  pada  node 1.1.1,  diketahui  bahwa  atribut  G6  sebagai node  1.1.1  karena  mempunyai  nilai  gain paling  tinggi.  Data  pada  node  1.1.1,  dengan data tersebut dapat dibuatkan fakta bahwa jika G6  bernilai  T  maka  hasilnya  akan  N. Sedangkan  G6  bernilai  Y  harus  dicari  node 1.1.1.2 seperti pada Gambar 4.
Gambar. 4.  Model Decision Tree Node 1.1.1.2
Nilai entropy dan gain untuk mencari node  1.1.1.2,  diketahui  bahwa  G7  menjadi
node 1.1.1.2 dengan fakta jika G7 bernilai T maka hasilnya N, sedangkan bernilai Y maka hasilnya  P  yang  menunjukan  data  dari  node 1.1.1.2.
Gambar. 5. Use Case Diagram Aplikasi Diagnosis
Penyakit
Pada Gambar 5 menjelaskan use case diagram  pada  aplikasi  diagnosis  penyakit Covid-19. User dapat melakukan tes diagnosis dan  melihat  informasi  tentang  Covid-19. Sedangkan admin setelah melakukan otentikasi,  dia  dapat  melihat  data  user, mengelola  informasi  Covid-19,  mengelola data  gejala  Covid19.  Berikut  ini  adalah skenario use  case pada  aplikasi  diagnosis penyakit Covid-19.
Activity  diagram atau  diagram aktivitas  adalah  tipe  khusus  dari  diagram status yang memperlihatkan aliran dari suatu aktivitas  ke  aktivitas  lainnya  dalam  suatu sistem. Activity  diagram dalam  penulisan  ini menjelaskan  aktivitas-aktivitas  yang  dapat dilakukan  oleh  user  dan  admin.  Aktivitas- aktivitas  tersebut  di  antaranya  seperti  pada gambar 6 sebagai berikut:
Gambar. 6. Activity Diagram Tes
Covid-19
Gambar 6. pada activity diagram tes diagnosis Covid-19. User dapat melakukan tes diagnosis Covid-19 dengan menginput gejala-gejala yang dirasakan. Sistem akan mengolah hasil input dan menyimpulkan berdasarkan model decision tree yang sudah ada. Nantinya output yang dihasilkan adalah positif atau negatif.
Gambar. 7.  Activity Diagram Lihat Informasi Covid-19
Gambar  7  adalah activity  diagram melihat  informasi  tentang  Covid-19.  User nantinya  dapat  melihat  informasi  tentang Covid-19 pada menu Info.
Gambar. 8. Activity Diagram Melihat Data User
Pada  Gambar  8 menjelaskan  activity diagram  melihat data  user yang  telah melakukan  tes  diagnosis  dengan  sistem  ini. Halaman ini hanya dapat diakses oleh admin dengan melakukan login.
Pada  penelitian  ini,  mengkategorikan  usia menjadi 3 kategori yaitu di bawah atau sama dengan 20 Tahun, 21 sampai dengan 40 Tahun dan  diatas  40  Tahun.  Dapat  diketahui  untuk usia diatas 40 Tahun adalah yang paling rentan terinfeksi virus Covid-19. Pada penelitian ini, terdapat 20 atribut dan hanya 12 atribut yang menjadi model decision tree .
Hal  ini  dikarenakan  8  atribut  tersebut mempunyai  nilai  gain  yang  rendah  daripada atribut  lainnya  saat  mencari  node  model decision tree, 12 atribut yang menjadi model decision  tree  adalah  jenis  kelamin,  usia, demam, batuk, pilek, sakit tenggorokan, sesak napas,  menggigil,  sakit  kepala,  lemah,  nyeri otot, dan mual, sedangkan 8 atribut yang tidak menjadi  model  decision  tree  adalah  nyeri abdomen (nyeri perut), diare, hamil, diabetes, jantung,  hipertensi,  keganasan  (tumor)  dan gagal ginjal.
Gejala  yang  banyak  positif  Covid-19  adalah batuk dan sakit kepala. Pada tahap pengujian sistem menggunakan 20 data uji mendapatkan hasil  akurasi  90%.  Berdasarkan  hasil
pengujian  akurasi  maka  sistem  ini  sudah berjalan  fungsional  dan  mengeluarkan informasi yang diinginkan.

## 5. Kesimpulan
1. Terdapat  20  atribut  yang  digunakan dan  12  atribut  yang  memiliki pengaruh yaitu, Jenis Kelamin, Usia, Demam, Batuk, Pilek, Sakit Tenggorokan, Sesak Napas, Menggigil,  Sakit  Kepala,  Lemah,
Mual,  dan  Nyeri  Otot  dalam mendiagnosis penyakit Covid-19.
2. Sistematisasi  Diagnosis  Covid-19 ini digunakan sebagai alat diagnosis dini untuk mengetahui positif atau negatif Covid-19  yang  hasilnya  ditentukan menggunakan  metode decision  tree dari data yang sudah diteliti.
3. Akurasi  dari  rancangan  sistematisasi yang  dibangun  memiliki  persentase 90%  dari  20  data  uji  berdasarkan perbandingan hasil perhitungan manual dan hitungan aplikasi sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa sistematisasi  yang  dirancang  cukup baik dan berjalan secara fungsionalitas, serta dapat menampilkan informasi yang diinginkan.

## Daftar Pustaka
Adi,  N.  (2010).  Rekayasa  Perangkat  Lunak Menggunakan  UML  dan  Java. Yogyakarta: Andi  Offset. Asy'ari,  R.
O.  (2020).  Pengertian  Covid-19  Dan Bentuk Partisipasi Dalam Memeranginya. Surabaya: Universitas Negri Surabaya. Fais,  M.  N.,  Susanto,  A.,  &  Listyorini,  T. (2014, November 2). PENGEMBANGAN SISTEM PARKIR DI UNIVERSITAS MURIA KUDUS DENGAN MENGGUNAKAN ENKRIPSI DATA DAN TEKNOLOGI BARCODE. SIMETRIS, 173-180. Hermawati,  F.  (2013).  Data  Mining. Yogyakarta: Andi Offset.
Keputusan  Menteri  Kesehatan  Republik Indonesia  No  341.  (2020,  Juli  13).
Pedoman Pencegahan Dan Pengendalian  Coronavirus  Disease 2019 (Covid-19). Jakarta: Kementrian Kesehatan Republik Indonesia.
Program  Studi  Sistem  Informasi  Fakultas Sains  dan  Teknologi  Universitas  Ma Chung.  (2018).  Studi  Kasus  Sistem Berbasis  Pengetahuan.  Malang:  CV. Seribu Bintang. Rosandy, T. (2016, Mei 01). PERBANDINGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER DENGAN  METODE  DECISION TREE (C4.5) UNTUK MENGANALISA  KELANCARAN PEMBAYARAN. Jurnal TIM Darmajaya, 02, 52-62. Sidette, J. A., Sediyono, E., & Nurhayati, O. D. (2014). Pendekatan Metode Pohon Keputusan  Menggunakan  Algoritma ID3 Untuk Sistem Informasi Pengukuran  Kinerja  PNS.  Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 75-86.
Sukamto,  R.,  &  Sahalahuddin,  M.  (2013). Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Bandung Informatika.
Yasin, V. (2012). Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi  Objek  :  Pemodelan, Arsitektur dan Perancangan (Modeling, Architecture and Design). Jakarta: Mitra Wacana Media.