## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 109 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2577

## Prediksi Penyebaran Virus COVID-19 Dari Hasil PCR Menggunakan Metode Naïve Bayes
Hetty Rohayani 1,* , Sitti Nur Alam 2 , Muhammad Fauzi 1 , Rico 3
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Informatika, Universitas Muhammadiyah Jambi, Jambi, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua, Jayapura Indonesia
3 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Adiwangsa Jambi, Jambi, Indonesia Email: 1,* hettyrohayani@gmail.com , 2 azkadzar@gmail.com , 3 fauzim876@gmail.com, 4 Reecho86@gmail.com Email Penulis Korespondensi: hettyrohayani@gmail.com Submitted: 23/11/2022 ; Accepted: 29/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak −Pandemi  Covid-19  di  tahun  2020  yang  terjadi  di  Indonesia  menjadi  masalah  kesehatan  yang  kompleks  dan membutuhkan  penanganan  cepat  serta  kolaborasi  solusi  dari  berbagai  disiplin  ilmu.  Pasien  Covid-19  yang  mendapatkan perawatan  di  rumah  sakit  memiliki  kondisi  dan  tingkat  keparahan  yang  berbeda-beda.  Hal  ini  berpengaruh  pada  tindakan penanganan yang akan dilakukan oleh petugas medis. Banyaknya pasien serta kurangnya tenaga medis mengakibatkan perlunya dukungan  teknologi  untuk  membantu  mengklasifikasikan  status  pasien  berdasarkan  kondisinya  agar  penanganan dikonsentrasikan pada pasien yang sangat gawat dan membutuhkan penanganan cepat. Banyaknya karyawan pada Kejaksaan Negri Jambi yang terpapar virus Covid-19 pada khusunya, dan perlu dilakukan prediksi hasil PCR. Penelitian ini menerapkan teknik prediksi dari bagian disiplin ilmu data mining untuk mengklasifikasikan status pegawai di Kejaksaan Negeri Jambi yang terkonfirmasi Covid-19.  Pengklasifikasi menggunakan metode Naive Bayes diterapkan untuk membangun model berdasarkan dataset    pasien  yang  terinfeksi  Covid-19.   Dataset  hasil  PCR  Covid-19    diperoleh  dari  Kejaksaan  Negeri  Jambi  dan diaplikasikan menggunakan RapidMiner. Model yang dibangun dapat memprediksi status terkonfirmasi Covid-19 berdasarkan usia, jenis kelamin, kondisi kesehatan, dan vaksinasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa klasifikasi metode Naive Bayes memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan status terkonfirmasi Covid-19 yaitu 97%.
Kata Kunci: Prediksi; Data Mining; COVID-19; Algoritma Naïve Bayes; Rapidminer
Abstract −The Covid-19 pandemic in 2020 that occurred in Indonesia is a complex health problem and requires fast handling and  collaborative  solutions  from  various  disciplines.  Covid-19  patients  who  receive  treatment  in  hospitals  have  different conditions and severity. This affects the treatment actions that will be carried out by medical officers. The large number of patients and the lack of medical personnel have resulted in the need for technological support to help classify patient status based on their condition so that treatment is concentrated on patients who are very critical and require rapid treatment. The number of employees at the Jambi District Attorney's Office were exposed to the Covid-19 virus in particular, and it is necessary to predict PCR results. This study applies a prediction technique from the data mining discipline section to classify the status of employees at the Jambi District Attorney's Office who are confirmed to be Covid-19. Classifiers using the Naive Bayes method were applied to build a model based on a dataset of patients infected with Covid-19. The Covid-19 PCR result dataset was obtained from the Jambi District Attorney and was applied using RapidMiner. The model built can predict the confirmed status  of  Covid-19  based  on  age,  gender,  health  condition,  and  vaccinations.  The  results  of  this  study  indicate  that  the classification of the Naive Bayes method has a high level of accuracy in classifying the confirmed status of Covid-19, namely 97%.
Keywords : Prediction; Data Mining; COVID-19; Naive Bayes Algorithm; Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Covid-19 adalah virus baru yang muncul di akhir tahun 2019 di kota Wuhan,Tiongkok. Virus ini terus berkembang hingga menyebar ke seluruh dunia pada tahun 2020. World Health Organization (WHO) menginformasikan bahwa Covid-19 sebagai pandemi pada 11 Maret 2020. Virus ini menyebabkan infeksi pada paru-paru yang berdampak fatal berupa kematian [1]. Indonesia pertama kali mengonfirmasi kasus virus Covid-19 pada Senin, 2 Maret 2020 lalu [2]. Sehingga berbagai cara untuk melakukan pencegahan penyebaranpun dilakukan mulai dari Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM), menjaga jarak fisik, memakai masker, serta menerapkan pola hidup yang  sehat.  Bulan  juli  2022  kematian  yang  diakibatkan  oleh  virus  Covid-19  di  Indonesia  [3]  mengalami peningkatan, dengan total keseluruhan kasus Covid-19 mencapai 6,046 juta kasus, dengan 5,88 juta orang sembuh, hal ini terjadi karena masih minimnya masyarakat yang mematuhi berbagai himbauan yang dilakukan pemerintah untuk menghentikan penyebaran virus Covid-19 ini [1].
Perkembangan kondisi pandemi COVID-19 [4] yang mengkhawatirkan dengan ditandainya pertambahan jumlah kasus terkonfirmasi positif dari hari ke hari khususnya di Indonesia dan umumnya di seluruh dunia[5] terus bertambah. Untuk menentukan apakah seseorang terjangkit COVID-19 [5], diperlukan pemeriksaan PCR. Hasil penelitian  terbaru  menunjukkan  bahwa  beberapa  kasus  dapat  menunjukkan  hasil  positif  yang  terus  menerus meskipun tidak ada gejala [6]. Oleh karena itu, meskipun sudah dinyatakan sembuh dari COVID-19, tetap harus menerapkan  prosedur  kesehatan.  Pertambahan  jumlah  kasus  terkonfirmasi  sebagian  besar  disebabkan  oleh penularan virus antar keluarga dan orang terdekat dalam satu komunitas, dimana seseorang dengan gejala ringan COVID-19 masih belum menyadari jika dirinya sudah mulai terinfeksi virus.
Banyaknya  pasien  yang  di  rumah  sakit  dan  kapasitas  tenaga  medis  menjadi  permasalahan  utama  yang dihadapi di berbagai daerah. Pasien dengan tingkat kegawatan tinggi memerlukan prioritas penanganan dibanding

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 109 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2577
pasien dengan gelaja sedang atau tanpa gejala. Tenaga medis memerlukan bantuan untuk mengklasifikasi status pasien  berdasarkan  data  pasien  secara  otomatis  untuk  mengurangi  kelelahan  tenaga  medis  yang  harus  terus bertugas dan meminimalisir resiko penanganan yang terlambat terhadap pasien. Oleh karena itu dibutuhkan solusi teknologi berbasis data secara otomatis yang dapat membantu mengklasifikasikan status kegawatan berdasarkan data pasien[7].
Penelitian  ini  bertujuan  memberikan  solusi  untuk  mengkalasifikasikan  sttus  pasien  Covid-19  pada Kejakasaan  Negri  Jambi  secara  otomatis  berdasarkan  gejala  yang  dialami  pasien.  Klasifikasi  dilakukan menggunakan  metode  Naïve-Bayes  yang  dikenal  memiliki  akurasi  tinggi  dengan  pembelajaran  tersepervisi berbasis distribusi dataset. Kontribusi utama pada penelotian ini adalah menghasilkan model prediktif status pasien Covid-19  pada  Kejaksaan  Negri  Jambi  sehingga  dapat  disiapkan  langkah-langkah  yang  cepat  dan  tepat  untuk penanganan pasien oleh tenaga medis.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Iqbal dkk, memprediksi   kebutuhan   ICU   pada   pasien  terjangkit virus   Covid-19,  sehingga  disetiap  population  mengalami peningkatan nilai akurasinya[7]. Saleh [8] melakukan penelitian dengan melakukan Penerapan metode naïve bayes, maka diperoleh hasil persentase 78,3333% untuk keakuratan prediksi. Penerapan metode Naive Bayes diharapkan dapat memprediksi pembelian cat dari supplier, data pembelian cat berhasil diklasifikasikan dengan benar [9].
Data mining adalah teknik yang digunakan untuk  membangun model pembelajaran mesin [10][11][12] . Pembelajaran mesin ( machine learning) [13] adalah teknik kecerdasan buatan modern yang belajar membangun model dengan menggunakan data empiris. Data Mining [14] digunakan untuk menemukan pola dalam kumpulan besar data mentah. Data Mining [15] menerapkan teknik Machine Learning untuk menarik pengetahuan pada data. Dalam  penelitian  ini  penulis  menerapkan  teknik  data  mining  untuk  mengklasifikasikan  dataset  Covid-19 menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) karena NBC telah berhasil diterapkan dalam banyak tugas klasifikasi berbasis probabilitas bersyarat pada populasi data [7].
Dalam penelitian [1] Model yang dibangun dapat memprediksi status penanganan pasien berdasarkan usia dan jenis kelamin yang memiliki kemungkinan tertinggi untuk ditangani dengan cara isoman atau harus dirujuk kerumah  sakit.  Data  yang  digunakan  diaplikasikan  menggunakan  Rapidminer  dengan  validasi  yang  digunakan adalah spilt validation serta ratio data training 70% dan data uji 30%, dengan hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam melakukan klasifikasi data status pasien yaitu 83,33 %.
Penelitian  ini  bertujuan  memberikan  solusi  untuk  mengklasifikasikan  status  pasien  Covid-19  secara otomatis berdasarkan kondisi pasien pada instansi Kejaksaan Negeri Jambi. Klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma  Naïve-Bayes  [16]  yang  dikenal  memiliki  akurasi  tinggi  dengan  pembelajaran  tersupervisi  berbasis distribusi dataset. Pemilihan algoritma yang tepat diharapkan dapat menghasilkan model klasifikasi yang baik dan berguna untuk  diimplementasikan secara riil  pada penanganan  dan skrining status kegawatan pasien Covid-19. Sehingga  diharapkan  dapat  membantu  memprediksi  status  pasien  untuk  mendapatkan  penanganan  yang  tepat secara langsung oleh tim medis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
2.1.1 Analisis Masalah
Analisis masalah merupakan tahap awal  dari  penelitian ini. Analisis masalah dilakukan untuk  mengidentifikasi permasalahan  yang  muncul  dari  hasil  PCR  yang  dilakukan.  Seperti  hasil  PCR  yang  terkonfirmasi  positif. Menanggapi  permasalahan tersebut, diperlukan suatu  informasi  untuk membangun sistem klasifikasi  penentuan status pasien COVID – 19 di Kejaksaan Negeri Jambi:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan tahap inti dari suatu penelitian dimana data ini akan menentukan probabilitas hasil swap PCR. Dalam penelitian ini, dataset Penentuan hasil PCR di Kejaksaan Negeri Jambi memiliki jumlah total
Analisis Masalah
Pengumpulan Data Analisis Data Kesimpulan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 109 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2577
data sebanyak 50 data pegawai Kejaksaan Negeri Jambi yang diantaranya memiliki variable seperti; jenis kelamin, umur, kondisi kesehatan, dan vaksinasi.

## 2.1.3 Analisis Data
Data yang didapatkan kemudian dianalisa untuk menentukan variabel yang digunakan dalam pembuatan aplikasi. Sebagian variable data yang ada dalam bentuk angka, untuk penggunaan model algoritma Naïve bayes data angka harus ditransformasikan ke dalam klasifikasi atau kelompok berdasar interval [17]

## 2.2. Metode Penelitian
Naïve Bayes Classifier (NBC) [18] adalah klasifikasi dengan probabilitas sederhana yang didasarkan pada teorema bayes. Teorema bayes memiliki tambahan kata yaitu “Naïve” dengan makna setiap atribut atau variable bersifat independent (bebas). Berikut adalah alur kerja dari metode Naïve bayes :
Gambar 2. Alur metode Algoritma Naïve Bayes
Bentuk umum algoritma NBC dapat dilihat pada persamaan 1.
(H|X) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ) 𝑃 ( 𝐻 ) 𝑃 ( 𝑋 ) (1)
Keterangan : X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X) = Probabilitas dari X
Metode  pengembangan  data  mining  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  dalam  penerapan  data mining ini menggunakan proses tahapan yang terdiri dari Data, Data Cleaning,  Data transformation, Data mining, evaluation.
Berikut  merupan  hal –hal  yang  perlu  di  lakukan  dalam  penelitian  berdasarkan  tahapan  knowledge discovery in databases :
1. Data
Data  merupakan  sekumpulan  data  operasional  yang  diperlu  sebelum  dilakukan  sebelum  tahap penggalian informasi dimulai.
2. Data Cleaning
Proses data cleaning merupakan proses Pembersihan data yang bertujuan untuk menghilangkan data yang  tidak memiliki  nilai  (null),  data  yang  salah  input,  data  yang  tidak  relevan,  duplikat  data  dan data yang tidak konsisten.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 109 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2577
3. Data transformation
Data  transformation  dilakukan  dengan  memberikan  inisialisasi  terhadap  data  yang  memiliki  nilai nominal menjadi bernilai numerik.
4. Data Mining
Pada  fase  ini  yang  dilakukan  adalah  menerapkan algoritma  atau  metode  pencarian  pengetahuan. Ini  adalah langkah  penting  di  mana  teknik  kecerdasan  diterapkan  untuk  mengekstrak  pola  informasi yang berpotensi berguna dari data yang dipilih.
5. Evaluation
Pada tahap evaluasi, akan diketahui apakah hasil daripada tahap data mining dapat menjawab tujuan yang telah ditetapkan.  Untuk  itu  akan  dilakukan  profilisasi  pada  setiap  cluster  yang  telah  terbentuk,  untuk    diketahui karakteristik  pada  kelompok  tersebut.  Disamping  itu  untuk  diketahui  kesesuaian dengan  jalur  perminatan akan  dilakukan  analisis  lebih  lanjut  untuk  dihubungkan  dengan  atribut [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Dataset
Dataset  hasil PCR Covid-19 di  Indonesia diperoleh dari  Kejaksaan Negeri  Jambi. Dataset  inilah yang nantinya akan dilatih untuk menghasilkan model prediksi terhadap status pasien. Dataset disiapkan dan dibersihkan di mana hanya atribut relevan yang diekstraksi dan digunakan dalam proses klasifikasi. Dataset pasien terdiri dari 50 baris data dengan empat atribut. Dataset pasien digambarkan pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset hasil swab PCR sebagai data training
Nama Gender Umur  Kondisi  Vaksin  Hasil Swab Hakim Albana Laki-Laki young  sehat sudah negatif Pison Darma Laki-Laki young  sehat belum negatif Rusyidi Sastrawan Laki-Laki older sehat belum negatif Firman Laki-Laki older sakit belum positif Boby Setiawan Laki-Laki young  sakit belum positif Dewangga Adi Laki-Laki young  sakit sudah positif Susi Triati perempuan  young  sehat sudah positif Muhammad Gempa  Laki-Laki young  sehat sudah positif Lorenza perempuan  young  sehat sudah positif Teti Kurnia perempuan  young  sehat sudah negatif Ramario Laki-Laki older sehat sudah negatif Juniarty perempuan  young  sehat belum negatif Faidol Mubarak Laki-Laki young  sehat belum negatif Muntasriyah perempuan  older sehat belum negatif Dewi Ariningrum perempuan  young  sehat sudah positif Winastri perempuan  older sehat sudah positif Merry Agustin perempuan  older sakit belum positif Nur Zalipah perempuan  older sakit sudah negatif Susi Indriani perempuan  older sehat belum negatif Mariana perempuan  older sehat sudah negatif Royandri Laki-Laki young  sehat sudah negatif Aprizal Laki-Laki young  sehat sudah negatif M. Robi Laki-Laki older sehat belum negatif Sri Maryani perempuan  young  sehat sudah negatif Rizka Amalia perempuan  young  sehat sudah negatif M. Amir Laki-Laki older sehat sudah negatif Putra Ramadhan Laki-Laki older sehat sudah negatif Dede Supriadi Laki-Laki young  sakit sudah negatif Fazar Rudi Laki-Laki older sakit sudah negatif Fikri Iqbal Laki-Laki older sakit belum positif Andi Wira Laki-Laki older sakit belum negatif Pelatihan dan pengujian pertama 1. Hasil perhitungan probabilitas tiap kelas
Tabel 2. Probabilitas Prior kelas positif dan negatif
Probabilitas Kelas Hasil swab Nilai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 109 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2577
Positif 0.34 Negatif 0.66 100 % P (Y = positif) = 17 50 = 0.34 P (Y = negatif) = 33 50 = 0.66
2. Hasil Perhitungan Probabilitas Posterior tiap Atribut per Kelas
Tabel 3. Probabilitas Posterior Atribut Gender P (Gender) positif negatif Laki-laki 0.588235294  0.515151515 Perempuan 0.411764706  0.484848485 P (Gender = laki-laki | Y = positif) = 10 17 = 0.588235
P (Gender= Perempuan | Y = positif) = 7 17 = 0.411764
P (Gender = laki-laki | Y = negatif) = 17
33 = 0.515151
P (Gender= Perempuan | Y = negatif) = 16 33 = 0.484848
Tabel 4. Probabilitas Posterior Atribut Umur P (Umur) positif negatif Young 0.470588235  0.545454545 older 0.529411765  0.454545455
P (Umur = young | Y = positif) = 8 17 = 0.470588
P (Umur = older | Y = positif) = 9 17 = 0.529411
P (Umur = young | Y = negatif) = 18 33 = 0.545454 P (Umur = older | Y = negatif) = 15 33 = 0.454545
Tabel 5. Probabilitas Posterior Atribut Kondisi P (Kondisi) positif negatif Sehat 0.588235294  0.696969697 sakit 0.411764706  0.303030303
P (Kondisi = sehat | Y = positif) = 10 17 = 0.588235
P (Kondisi= sakit | Y = positif) = 7 17 = 0.411764
P (Kondisi = sehat | Y = negatif) = 23 33 = 0.696969 P (Kondisi= sakit | Y = negatif) = 10 33 = 0.303030
Tabel 6. Probabilitas Posterior Atribut Vaksinasi P (Vaksin) positif negatif sudah 0.529411765  0.545454545 belum 0.470588235  0.454545455
P (Vaksin= sudah | Y = positif) = 9 17 = 0.529411
P (Vaksin= belum | Y = positif) = 8 17 = 0.470588
P (Vaksin= sudah | Y = negatif) = 18 33 = 0.545454 P (Vaksin= belum | Y = negatif) = 15 33 = 0.454545
3.2. Implementasi Data Mining Pada Rapidminer
1. Pre-processing Data
Tahap preprocessing data meliputi tahap sebagai berikut : Import data pada aplikasi rapid miner : mengimpor data excel yang telah disiapkan sebagai data training dan menghilangkan kelas yang tidak relevan. Pada kelas tersebut disesuaikan atribut yang sesuai seperti kelas hasil swap dengan atribut label dengan tipe binominal (karena memiliki nilai hanya 2).

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 109 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2577
Gambar 3. Tahap pre-processing data training
Mengimpor data excel yang telah disiapkan sebagai data testing dan menghilangkan kelas yang tidak relevan.
2. Pengolahan Data
Tahap pengolahan data meliputi tahap sebagai berikut :
Gambar 4. Tahap pengolahan data pada rapid miner
Dalam  pengolahan  data  dilakukan  proses  data  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  yang  meliputi  proses training  dan  testing  ( apply  model  dan  performance ).  Setelah  itu  dilakukan  proses  pemodelan  dengan menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mendapatkan  nilai accuracy,  confidence,  class  recall dan prediction berdasarkan performance vector . Nilai akurasi yang didapatkan dengan algoritma naïve bayes ini adalah 97%. Dengan nilai akurasi recall untuk hasil positif adalah  3 %, sedangkan nilai akurasi recall untuk hasil  negatif  adalah  97%.  Nilai  akurasi  precision  untuk  pred.  positif  adalah  3  %,  sedangkan  nilai  akurasi precision untuk pred. negatif adalah 93.4%. Dapat disimpulkan bahwa algoritma naïve bayes ini memiliki nilai akurasi  yang  tinggi  sehingga  hasil  dari  prediksinya  akurat  untuk  dijadikan  metode  dalam  penelitian  Data Mining. Berikut prediksi yang dapat ditemukan pada algoritma Naïve bayes
Nilai confidence yang terdapat pada tiap-tiap atribut dapat ditemukannya probabilitas dari masing-masing data testing sehingga bisa diprediksi hasil PCR pegawai Kejaksaan Negeri yang terkonfirmasi COVID-19.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 109 − 115 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2577

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis perhitungan  data  mining menggunakan   algoritma   naïve   bayes,   dapat ditarik  kesimpulan bahwa  pengelompokan kelas hasil swab “positif” lebih sedikit dari  pengelompokan kelas hasil swab “negatif”. Hasil   observasi   terhadap   dataset hasil swab di Kejaksaan Negeri Jambi yang telah dilakukan melalui proses perhitungan  menggunakan  metode  klasifikasi  naïve  Bayes  dengan  atribut  yang  telah  dijelaskan  di pembahasan sebelumnya, didapatkan  hasil  bahwa  nilai  akurasi  sebesar  97 % sehingga dapat memprediksi cukup akurat.

## REFERENCES
[1] D. Pramana and M. Mustakim, “Prediksi Status Penanganan Pasien Covid-19 dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier di Provinsi Riau,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 202–208, 2021.
[2] D. Susanna, “When will the COVID-19 pandemic in indonesia end?,” Natl. Public Heal. J. (Jurnal Kesehat. Masy. Nas. ) , vol. 15, no. 4, pp. 160–162, 2020.
[3] Y. Indrianingrum and A. Wiranta, “Correlation of Factors Causing the Death of COVID-19 Patients and Enforcement of Regulations in Handling COVID-19 in the City of Bogor,” J. Bina Praja , vol. 13, no. 3, pp. 471–484, 2021.
[4] Y. C. Wu, C. S. Chen, and Y. J. Chan, “The outbreak of COVID-19: An overview,” J. Chinese Med. Assoc. , vol. 83, no. 3, pp. 217–220, 2020.
[5] T. Singhal, “A Review of Coronavirus Disease-2019 (COVID-19),” Indian J. Pediatr. , vol. 87, no. 4, pp. 281–286, 2020.
[6] F. A. Nugroho, A. F. Solikin, M. D. Anggraini, and K. Kusrini, “Sistem Pakar Diagnosa Virus Corona Dengan Metode Naïve Bayes,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, p. 81, 2021.
[7] I. Harifal and L. D. Lestari, “Optimasi Naive Bayes dengan PSO untuk Prediksi Kebutuhan ICU Pasien Covid-19 Naive Bayes Optimization with PSO for Predicting ICU Needs for,” J. Sist. Informasi, Sist. , vol. 11, no. September, pp. 724– 734, 2022.
[8] A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik  Rumah Tangga,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 1, no. 2, pp. 73–81, 2019.
[9] F. Harahap, N. E. Saragih, E. T. Siregar, and H. Sariangsah, “Penerapan Data Mining Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier Dalam Memprediksi Pembelian Cat,” J. Ilm. Inform. , vol. 09, no. 01, pp. 19–23, 2021.
[10]  H.  Rohayani  and  M.  C.  Umam,  “Prediksi  Penentuan  Program  Studi  Berdasarkan  Nilai  Siswa  dengan  Algoritma Backpropagation,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 4, pp. 651–657, 2022.
[11]  Á. H. de Mendonça, A. E. Iribarne, and A. Yurkina, Data mining for the masses , vol. 8, no. 16. 2017.
[12]  S. Nagabhushana, Data Warehousing, OLAP and Data Mining . New Age International Publisher, 2013.
[13]  H. Rohayani, H. L. H. S. Warnars, T. Mauritsius, and E. Abdurrachman, “Wind speed forecasting in big data and machine learning: from presents, opportunities and future trends,” Commonications Math. Biol. Neurosci. J. , vol. 3, no. 1, pp. 1– 16, 2021.
[14]  N. H. Son, “Introduction to Rough sets and Data mining.”
[15]  M.  G.  Feshki  and O.  S.  Shijani,  “Improving the heart disease diagnosis by  evolutionary  algorithm  of  PSO  and  Feed Forward Neural Network,” 2016 Artif. Intell. Robot. IRANOPEN 2016 , pp. 48–53, 2016.
[16]  Y. Huang and L. Li, “Naive Bayes classification algorithm based on small sample set,” CCIS2011 - Proc. 2011 IEEE Int. Conf. Cloud Comput. Intell. Syst. , no. 2, pp. 34–39, 2011.
[17]  S.  Rahayu  and  A.  S.  RMS,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Dalam  Pemilihan  Kualitas  Jenis  Rumput  Taman  CV. Rumput Kita Landscape,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 2, pp. 162–171, 2018.
[18]  K. Vembandasamy, R. Sasipriya, and E. Deepa, “Heart Diseases Detection Using Naive Bayes Algorithm,” Int. J. Innov. Sci. Eng. Technol. , vol. 2, no. 9, pp. 441–444, 2015.
[19]  Heliyanti Susana, “Penerapan Model Klasifikasi Metode Naive Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet,” J. Ris. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2022.