InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.12, no.3, Desember 2022, 218-225 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Analisis Ketercapaian Vaksinasi terhadap Penyebaran COVID-19 Menggunakan
Machine Learning
Syafrial Fachri Pane 1* , Ferdy Berliano Putra 2 , Gilang Romadhanu Tartila 3 , Chandra Ahmad Rizki 4
1,2 Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia, Jl. Sari Asih No.54, Bandung 4151, Indonesia 3,4 Teknik Informatika, Unversitas Esa Unggul Jl. Arjuna Utara No.9, Jakarta Barat, Indonesia *Email Penulis Koresponden: syafrial.fachri@poltekpos.ac.id

## Abstrak:
Virus  COVID-19  merupakan  virus  yang  muncul  pada  akhir tahun 2019 yang menyerang saluran pernafasan dan menyebar dengan  cepat  sehingga  menyebabkan  dampak  pandemik secara  global.  Untuk  mencegah  COVID-19  dilakukan beberapa  cara  diantaranya  yaitu  menjaga  jarak,  mencuci tangan,  dan  menggunakan  masker  namun  tidak  mengurangi penyebaran  COVID-19.  Untuk  mengurangi  dampak  lebih lanjut  dari  penyabaran  COVID-19  dibuat  vaksin  untuk memperkuat  sistem  kekebalan  tubuh.  Untuk  melihat ketercapaian  vaksinasi  di  suatu  daerah  diperlukan  alat  yang dapat  bekerja  secara  otomatis  yang  bekerja  dari  data  tanpa pemrograman  eksplisit  menggunakan Machine  Learning . Adapun data cakupan vaksinasi yang diprediksi adalah pada provinsi  Jakarta  dengan  sumber  melalui  website  Satgas COVID-19  dengan  rentang  waktu  dari  tanggal  1  Juli  2021 hingga 30 November tahun 2021 dengan parameter yang akan diuji  adalah  sasaran,  belum  vaksin,  dosis  1,  dosis  2,  total vaksin diberikan. Model yang diusulkan dalam penelitian kali ini  yaitu AdaBoost  Regressor .  Kinerja regressor ditentukan berdasarkan akar rata–rata keasalahan (RMSE) dan kesalahan mutlak  (MAE).  Setelah  melakukan  pengujian  menggunakan model  maka  di  dapatkan  nilai  keakuratan  terhadap  model maka  nilai yang didapatkan adalah 98%. Berdasarkan berita dari  Kementrian  Kesehatan  Indonesia  dikatakan  tercapainya vaksinasi jika sudah mencapai lebih kurang 80% untuk total vaksinasi  yang  sudah  diberikan.  Total  dosis  vaksinasi  yang sudah  disebarkan  pada  masyarakat  di  provinsi  DKI  Jakarta dengan Kabupaten Adm. Kep. Seribu sebagai kota/kabupaten yang  tertinggi  yang  sudah  mencapai  140%  total  dosis  yang diberikan.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci: Vaksinasi; AdaBoostRegressor; Machine Learning; COVID-19;

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 20 April 2022 Direvisi 25 Agustus 2022 Diterima 9 September 2022 Dipublikasi 26 Desember 2022
DOI : 10.22441/incomtech.v12i3.15370

## 1. PENDAHULUAN
Virus  merupakan  penyakit  menular  yang  sudah  terindentifikasi  dari pertengahan tahun 1900-an yang tidak hanya mengancam  kesehatan namun  juga kesehatan  secara  global  yang  mana  60%  penyakit  manusia  yang  muncul teridentifikasi  dari  bersifat  zoonosis,  yang  artinya  virus  endemik  dalam  populasi hewan yang menyebar melalui berbagai vektor dan jalur transmisi lainnya hingga terpapar  kepada  manusia  [ 1 ].  Pada  abad  ke  -21  ini  virus  penyakit  menular  juga menjadi tantangan, sebagai contohnya adalah Ebola dan sindrom pernafasan Timur Tengah yang menjadi masalah besar dalam kesehatan [ 2 ].
Pada akhir tahun 2019 tepatnya bulan Desember Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mengatakan virus baru bernama COVID-19 ditemukan di daerah Wuhan, Cina  dengan  cepat  mempengaruhi  masyarakat  setempat  dan  juga  negara  Cina, dengan cara kerja virus ini yaitu tertular melalui pernafasan dan dalam kurun waktu beberapa bulan virus ini menyerang semua negara dan ditetapkan sebagai pandemi global  [ 2 ].  Virus  COVID-19  ini  juga  alias Severe  Acute  Respiratory  Syndrome CoronaVirus-2 .  COVID-19  termasuk  ke  dalam  sekelompok  penyakit  yang mengakibatkan  seperti  batuk  dan  influenza  yang  dipicu  oleh Middle  East Respiratory  Syndrome  CoronaVirus [ 3 ].  Virus  corona  menyebar  dengan  sangat cepat, pada bulan Februari 2020 tercatat sudah 3,5 juta orang terpapar kasus ini di dunia  dengan  Amerika  sebagai  negara  terinfeksi  mencapai  1,1  juta  [ 4 ].  Ini membuktikan  dengan  hanya  memakai  masker,  pembatasan  jarak,  membersihkan tangan menggunakan sabun tidak menurunkan resiko terdampak virus COVID-19. Oleh karena itu WHO menyetujui vaksinasi dan tersedia untuk seluruh masyarakat di  dunia  guna  meningkatkan  kekebalan  tubuh  manusia  supaya  tidak  mudah terinfeksi oleh virus COVID-19 [ 5 ].
Dari  permasalahan  diatas  maka  dapat  diambil  kesimpulan  pada  penelitian  ini akan  melakukan  analisis  ketercapaian  vaksinasi  di  suatu  wilayah  tertentu  di Indonesia.  Vaksinasi  diharapkan  dapat  memperkuat  sistem  kekebalan  tubuh masyarakat  dan  kembali  ke  kehidupan  normal.  Untuk  melihat  perkembangan vaksinasi diperlukan alat yang dapat bekerja secara otomatis yang bekerja dari data tanpa  pemrograman  eksplisit  yaitu  menggunakan machine  learning . Machine learning adalah  alat  yang  digunakan  untuk  penelitian  yang  membantu  komputer dalam membuat pemodelan melalui pengalaman dan dapat memprediksi peristiwa di  masa  depan  [ 6 ].  Pada machine  learning terdapat  kategori supervised  learning yaitu  pembelajaran  secara  statistik  yang  menghubungkan  keluaran  model  yang diinginkan dengan masukannya, hubungan pembelajaran dari data berlabel, yaitu data  di  mana  baik  masukan  (prediktor,  variabel  bebas)  dan  keluaran  (tanggapan, variabel terikat) diketahui [ 7 ]. Hal tersebut dapat dibagi menjadi dua metode yaitu regresi dan klasifikasi. Teknik regresi digunakan untuk menggambarkan item data dengan prediksi aktual. Regresi merupakan suatu model pada supervised learning atau pembelajaran yang diawasi untuk permasalahan dalam analisis regresi di mana variabel yang menarik mengasumsikan nilai dalam interval biner [ 8 ]. Tujuan utama dari metode regresi adalah untuk menarik garis atau kurva yang paling cocok dari data.
Pada penelitian ini, data cakupan vaksinasi yang diprediksi adalah pada provinsi DKI Jakarta dengan parameter yang akan di uji adalah sasaran, belum vaksin, dosis 1, dosis 2, total vaksin diberikan. Berdasdarkan jenis data supervise learning maka model  yang  digunakan  adalah regressor yaitu AdaBoostRegressor [ 9 ].  Kinerja regressor ditentukan  berdasarkan Root  Mean  Squared  Error atau  akar  rata–rata keasalahan (RMSE) dan Mean Absolute Error atau kesalahan mutlak (MAE) [ 10 ]. MAE  dan  RMSE  merupakan  metrik  yang  memperkirakan  kuantitas  yang  sama dalam faktor skala [ 11 ]. Semakin rendah nilai RMSE, maka semakin tinggi efisiensi model digunakan. Berikut penghitungan RMSE dan MAE.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada tahapan ini hal yang penulis gunakan dalam metodologi penelitian adalah menggunakan  panduan  dari  metode  CRISP-DM.  Metode  ini  yang  sering dipergunakan dan juga sering digunakan untuk suatu perusahaan.
Dari  metodologi  penelitian  diatas  maka  langkah-langkah  penelitian  yang dilakukan dapat digambarkan pada Gambar 1 .
Mulai Kajian Literatur
Perumusan Masalah
Pengumpulan data Data Understanding Preprocessing data Modelling Evaluasi Selesai

## Gambar  1.  Alur Metodologi Penelitian
Gambar 1 merupakan langkah–langkah metodologi yang dimulai dari mencari referensi  berkaitan  dengan  penelitian  untuk  memperoleh  hasil  diharapkan  dari penelitian  yang  dilakukan.  Kemudian  ditentukan  identifikasi  masalah  atau perumusan  masalah  sebagai  rancangan  permasalahan  pada  penelitian.  Setelah didapatkan  permasalahan  yang  didapatkan  kemudian  dikumpulkan  data  yang bersumber  dari  website  satgas  COVID-19  DKI  Jakarta  dengan  rentang  waktu pengambilan data 1 Juli 2021 hingga 30 November 2021. Setelah didapatkan data yang  akan  digunakan  melakukan  analisa  terhadap  data  untuk  dapat  membangun data dan membuat model terbaik untuk data.
Selanjutnya melakukan preprocessing data yang untuk  dilanjutkan ke dalam penelitian  dengan  tahapan  diantaranya  yaitu  data cleansing,  missing  values dan transformasi. Pada data pre-procesing ini peneliti melakukan tahap cleaning data
S. F. Pane et al., Analisa Ketercapaian Vaksinasi Terhadap Penyebaran COVID-19 …
yaitu dengan cara membersihkan data dengan cara outlier . Outlier adalah data yang menyimpang dari objek lainnya yang dapat menimbulkan keraguan terhadap objek data.  Adapun  metode outlier yang  digunakan  adalah  dengan  metode  IQR  ( Inter- quartile range ) [ 12 ]. Kemudian untuk tahap missing values atau nilai yang kosong peneliti menggunakan metode interpolasi linier [ 13 ]. Interpolasi linier adalah suatu metode  interpolasi  untuk  suatu  dimensi  pada  data.  Dengan  memperkirakan  nilai data  berdasarkan  dua  titik  data  yang  berdekatan  dengan  titik  yang  perlu diinterpolasi dalam urutan data satu dimensi [ 14 ].
Setelah  itu  dilakukan  tahap  metode  statistika  dan machine  leraning untuk penentuan modelling data yang diterapkan pada dataset yang telah tersedia. Dalam penelitian ini menggunakan metode yaitu AdaBoostRegressor . Selanjutnya model yang  digunakan  kinerja  model  AdaBoostRegressor  dievaluasi  menggunakan metode  berdasarkan Root  Mean  Squared  Error atau  akar  rata-rata  keasalahan (RMSE) dan Mean Absolute Error atau kesalahan mutlak (MAE) [ 15 ].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  penelitian  ini dataset yang  digunakan  dikumpulkan  melalui  website satgas COVID-19 DKI Jakarta dari tanggal 1 Juli sampai 30 November tahun 2021 ( Tabel  1 ).  Data  yang  digunakan  yaitu  data  perkelurahan  di  provinsi  DKI  Jakarta yaitu  267  keluharan  44  kecamatan  5  Kotamadya  dan  1  Kabupaten.  Data  yang digunakan bersifat kumulatif yang dikumpulkan perhari. Attribut yang digunakan yaitu “SASARAN” yaitu sasaran atau target berapa banyak penduduk yang akan di vaksin nantinya. Kemudian attribute selanjutnya yaitu “BELUM VAKSIN” yaitu berapa  sisa  warga  yang  belum  di  vaksin  berdasarkan  target  atau  sasaran.  Lalu attribut  digunakan  yaitu  “DOSIS  1”  yaitu  jumlah  vaksin  dosis  1  yang  sudah diberikan kepada penduduk, “DOSIS 2” yaitu jumlah vaksin dosis 2 yang sudah diberikan  kepada  penduduk,  “TOTAL”  yaitu  penjumlahan  dosis  vaksin  1  dan vaksin dosis 2 yang sudah di berikan pada penduduk.
Tabel 1. Dataset
Tanggal Kota Kecamatan Kelurahan Sasaran Belum Vaksin Dosis 1 Dosis 2 Total 2021/07/ 01 Jakarta Utara Pademangan Ancol 20393 13272 7114 3287 10401 2021/07/ 01 Jakarta Barat Tambora Angke 25785 16477 9299 3221 12520 2021/07/ 01 Jakarta Timur Kramat Jati Bale Kambang 25158 18849 6301 2644 8945 2021/07/ 01 Jakarta Timur Jatinegara Bali Mester 8683 5743 2937 1517 4454 2021/07/ 01 Jakarta Timur Cipayung Bambu Apus  22768 15407 7357 3985 11342
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  pada  waktu  tertentu  memiliki  data yang kosong, sehingga diisi menggunakan metode interpolasi linier. Adapun rumus yang dapat digunakan untuk perhitungan menggunakan interpolasi linier.
𝑦(𝑥) = 𝑦1 + (𝑥 − 𝑥1) (𝑦2 − 𝑦1) (𝑥2 − 𝑥1) (1)
x1, y1 adalah koordinat titik pertama
x2, y2 adalah korrdinat titik kedua
x adalah titik dimana dilakukan interpolasi
y adalah nilai interpolasi
Data  kemudian  dibersihkan  dengan  menggunakan  cara outlier seperti  yang ditunjukkan  pada Gambar  2 . Outlier sendiri  yaitu  objek  yang  menyimpang  dari objek lainnya. Metode outlier yang digunakan pada penelitian ini adalah metode inter-quartile range (IQR). Untuk menentukan metode IQR sendiri yaitu dengan cara menentukan batas bawah dan batas atas. Untuk menentukan batas bawah yaitu mencari tahu percentil dari 25% atribut yang digunakan, sedangkan untuk batas atas dengan  mencari  tahu  dari  percentil  75%  atribut  yang  digunakan.  Jika  sudah  di dapatkan maka hitung IQR dengan cara mengurangi nilai batas atas dengan batas bawah.  Setelah  didapatkan  kita  melanjutkan  untuk  membuat  nilai  batas  bawah dengan  batas  bawah  dikurangi  1,5  dikalikan  dengan  nilai  IQR,  dan  batas  atas dengan batas atas ditambah 1,5 dikali IQR maka didapatkanlah nilai batas atas dan batas bawahnya.
Gambar 2. Pembersihan Outlier s
Setelah  selesai  membersihkan  data,  lihat  ketercapaian  vaksinasi  berdasarkan wilayah kota. Capaian vaksinasi perwilayah kota dapat dilihat pada Gambar 3 . Setelah  selesai  menyiapkan  data,  peneliti  menentukan  pemodelan  yaitu regressor dengan  teknik AdaBoostRegressor Kemudian  dilakukan  pemisahan dataset menjadi 2 yaitu train dan test set dengan perbandingan 70:30. Pembagian untuk train set 70% dan untuk pembagian test set 30%. Setelah selesai menerapkan model maka cari nilai yang didapatkan setelah menerapkan model tersebut. Nilai yang didapatkan adalah 98% dengan nilai korelasi 99%.
Gambar 3. Capaian Vaksinasi Perwilayah Kota
Setelah  selesai  melakukan  pemodelan  maka  dilakukan  peninjauan  ulang terhadap model dengan menggunakan MAE dan RMSE. Adapun rumus yang dapat digunakan untuk perhitungan menggunakan MAE dan RMSE sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ 𝑒 𝑡 2 𝑛 𝑡=1 (2)
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑒 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 (3)
e t = nilai aktual n = banyaknya data ∑ = Jumlah keseluruhan nilai
Dengan  demikian  didapatkan  nilai  evaluasi  MAE  dan  RMSE  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Nilai Evaluasi MAE dan RMSE
Model MAE RMSE AdaboostRegressor 1040.36 1240.83
Berdasarkan info Kementrian Kesehatan Indonesia dikatakan tercapai vaksinasi adalah  jika  vaksinasi  sudah  mencapai  lebih  kurang  80%  dosis  yang  sudah disebarkan baik dosis1 dan dosis 2.
Pada Gambar  4 bisa  dilihat  total  dosis  vaksinasi  yang  sudah  disebarkan  pada masyarakat di provinsi DKI Jakarta dengan Kabupaten Adm. Kep. Seribu sebagai kota/kabupaten yang tertinggi untuk memberikan vaksinasi dosis 1 dan dosis 2 yang sudah mencapai 140% total dosis yang diberikan.

## Gambar 4. Persentase Total Dosis Vaksinasi

## 4. KESIMPULAN
Untuk  mencegah  penyakit  yang  sangat  menular  dari  COVID-19,  proses vaksinasi  yang  aman  dan  efektif  adalah  wajib.  Proses  vaksinasi  dapat menghilangkan  rasa  takut  terinfeksi  saat  terpapar  dengan  orang  lain.  Pada penelitian  Analisis  Ketercapaian  Vaksinasi  Terhadap  Penyebaran  COVID-19  di DKI  Jakarta  menggunakan  model AdaBoost  Regressor .  Sebelum  menerapkan model data dibersihkan dengan metode outlier yang di cek menggunakan boxplot dengan  metode  IQR  ( Inter-quartile  range )  lalu  data  di  uji  menggunakan  model Adabooost dengan nilai akurasi senilai 98% dan nilai korelasi 99%. Namun sangat disayangkan nilai dari MAE dan RMSE masih jauh dari nilai nol yaitu MAE dengan nilai yang didapatkan yaitu 1040.3676 dan nilai RMSE yaitu 1240.8315. Melalui info Kementrian Kesehatan  Indonesia tercapainya vaksinasi jika sudah mencapai lebih kurang 80% untuk total vaksinasi yang sudah diberikan yaitu baik vaksinasi dosis 1 dan dosis 2.

## R EFERENSI
[1]  S.  Balinandi et  al. , “Identification and molecular characterization of highly divergent RNA viruses  in  cattle,  Uganda.,” Virus  Res. ,  vol.  313,  no.  March,  p.  198739,  2022,  doi: 10.1016/j.virusres.2022.198739.
[2]  S.  Yazdanirad,  M.  Sadeghian,  M.  Jahadi  Naeini,  M.  Abbasi,  and  S.  M.  Mousavi,  “The contribution of hypochondria resulting from Corona virus on the occupational productivity loss through increased job stress and decreased resilience in the central workshop of an oil refinery: A path analysis,” Heliyon , vol. 7, no. 4, p. e06808, 2021, doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e06808. [3]  P. Wu et al. , “Real-time tentative assessment of the epidemiological characteristics of novel coronavirus infections in Wuhan, China, as at 22 January 2020,” Eurosurveillance , vol. 25, no.
3, pp. 1–6, 2020, doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.3.2000044.
[4]  M. C. Younis, “Evaluation of deep learning approaches for identification of different corona- virus species and time series prediction,” Comput. Med. Imaging Graph. , vol. 90, no. January,
p. 101921, 2021, doi: 10.1016/j.compmedimag.2021.101921.
[5]  A. Khakimova, L. abdollahi, O. Zolotarev, and R. Fakher, “Global interest in vaccines during the COVID‑19 pandemic: evidence from Google Trends,” Vaccine X , vol. 10, p. 100152, 2022, doi: 10.1016/j.jvacx.2022.100152.
[6]  A. Dogan and D. Birant, “Machine learning and data mining in manufacturing,” Expert Syst. Appl. , vol. 166, p. 114060, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2020.114060.
[7]  J.  Schmidt,  M.R.G.  Marques,  S.  Botti.  et  al.  Recent  advances  and  applications  of  machine learning  in  solid-state  materials  science. npj  Comput  Mater ,  vol.  5,  p.83,    2019,  doi: 10.1038/s41524-019-0221-0.
[8]  G.  Nicora,  M.  Rios,  A.  Abu-Hanna,  and  R.  Bellazzi,  “Evaluating  pointwise  reliability  of machine  learning  prediction,” J.  Biomed.  Inform. ,  vol.  127,  p.  103996,  2022,  doi: 10.1016/j.jbi.2022.103996.
[9]  X. Zhu, P. Zhang, and M. Xie, “A Joint Long Short-Term Memory and AdaBoost regression approach with application to remaining useful life estimation,” Meas. J. Int. Meas. Confed. , vol. 170, no. September, p. 108707, 2021, doi: 10.1016/j.measurement.2020.108707.
[10]  S.  Dutta,  U.  Mukherjee,  and  S.  Kumar  Bandyopadhyay,  “Pharmacy  Impact  on  Vaccination
Progress Using Machine Learning Approach,” Preprints , 2021, doi:
10.20944/preprints202106.0533.v1.
[11]  D. S. K. Karunasingha, “Root mean square error or mean absolute error? Use their ratio as well,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 585, pp. 609–629, Mar. 2022, doi: 10.1016/J.INS.2021.11.036.
[12]  N.  N.  R.  R.  Suri,  N.  Murty,  and  M.  G.  Athithan, Outlier  Detection:  Techniques  and Applications - A Data Mining Perspective . 2019.
[13]  B.  Ouyang,  Y.  Song,  Y.  Li,  G.  Sant,  and  M.  Bauchy,  “EBOD:  An  ensemble-based outlier detection  algorithm  for noisy dataset s,” Knowledge-Based Syst. ,  vol.  231,  p.  107400,  2021, doi: 10.1016/j.knosys.2021.107400.
[14]  G. Huang, “Missing data filling method based on linear interpolation and lightgbm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1754, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1754/1/012187.
[15]  R. M.-G. Jesús de-Prado-Gil, Covadonga Palencia, Neemias Silva-Monteiro, “To predict the compressive strength of self compacting concrete with recycled aggregates utilizing ensemble machine learning models,” Case Stud. Constr. Mater. , vol. 16, no. April, p. e01046, 2022, doi:
10.1016/j.cscm.2022.e01046.