JURNAL SISFOTENIKA Vol. 13 No. 2, Juli 2023 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v13i2.1390

## Prediksi Status Darurat Covid-19 di Yogyakarta Menggunakan Naive Bayes

## Prediction of the Covid-19 Emergency Status in Yogyakarta Using Naive Bayes
Tikaridha Hardiai* 1 , Salsyabila Vidia Nur Afni 2
1,2 IJurusan Teknologi Informasi, FST Universitas ‘Aisyiyah Yogyakarta e-mail: * 1tikaridha@unisayogya.ac.id , 2 salsyabila80@gmail.com

## Abstrak
Meluasnya wabah virus corona di awal tahun 2020 menggemparkan dunia. Mudahnya penyebaran  virus  tersebut,  orang  terkonfirmasi  positif  Covid-19  dengan  kasus  terkonfirmasi meluas  terutama  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY).    Tiap  kabupaten  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta  memiliki status tingkat gawat darurat Covid-19 yang berbeda-beda. Hal ini dapat berpengaruh  pada  status  DIY  berdasarkan  kondisi  kasus  terkonfirmasi  Covid-19.  Pada penelitian ini menerapkan prediksi dari ilmu data mining untuk mengklasifikasi status kegawat daruratan  Covid-19  di  DIY.  Pengklasifikasian  menggunakan  metode  Naive  Bayes  yang diterpkan  untuk  membantun  model  berdasarkan  dataset  pasien  yang  terkonfirmasi  Covid-19. Model  yang  dibangun dapat  memprediksi  stastus  gawat darurat DIY  berdasarkan   banyaknya kasus  terkonfirmasi  yang  berada  di  tiap  kabupaten  di    DIY.  Pengolahan  data  diaplikasikan menggunakan  Rapidminer.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi  mencapai 98,84%.
Kata kunci—Covid-19, Naïve Bayes, prediksi, data mining, DIY

## Abstract
The  spread  of  the  corona  virus  outbreak  in  early  2020  shocked  the  world.  The  easy spread of the virus, people who have been confirmed positive for Covid-19 with confirmed cases are  widespread,  especially  in  the  Special  Region  of  Yogyakarta  (DIY).  Each  district  in  the Special Region of Yogyakarta has a different Covid-19 emergency level status. This can affect the status of DIY based on the condition of a confirmed  case of Covid-19. In this study applied predictions from data mining science to classify the emergency status of Covid-19 in DIY. The classification uses the Naive Bayes method which is applied to help models based on a dataset of  confirmed  Covid-19 patients.  The  model  built  can  predict  DIY's  emergency  status  based  on the  number  of  confirmed  cases  in  each  district  in  DIY.  Data  processing  is  applied  using Rapidminer. The results showed that the accuracy value reached 98.84%.
Keywords—3-5 keywords, Algorithm A, B algorithms, complexity

## 1. PENDAHULUAN
Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) adalah penyakit yang pertama kali muncul pada tahun  2019  yang  menyebabkan  peradangan  paru-paru  dan  gangguan  pernafasan  [1].  Awal kemunculan Covid-19  diperkirakan  berupa  penyakit  pneumonia,  biasanya  disertai  gejala  mirip
flu  [1].  Gejala-gejala  ini  termasuk  batuk,  demam,  kelelahan,  sesak  nafas  dan  kehi;angan nafsu makan.  Karena  penyebaran  virus  corona  yang  cepat,  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO) menyatakan  virus  corona  sebagai  pandemi  pada  tanggal  11  Maret  2020.  Status  pandemi menunjukkan fakta, Covid-19 menyebar begitu cepat sehingga hampir tidak ada negara di dunia yang dapat menjamin bahwa mereka terlindungi dari virus corona [1].
Setelah virus ini masuk ke Indonesia, menyebar dengan cepat di seluruh penjuru daerah di  Indoensia,  khususnya  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Banyaknya  pasien  di  daerah Yogyakarta  yang  terinfeksi  virus  Covid-19  menjadi  permasalah  utama  yang  dihadapi.  Daerah yang  menglam  itingkat  kegawat  darurat  tinggi  memerlukan  prioritas  penanganan  dibanding dengan daerah dengan tingkat kasus rendah.
Banyaknya  pasien  yang  terkonfirmasi  Covid-19  di  DIY  tiap-tiap  Kabupaten  menajdi permaslaha  utama yang dihadapai pada setiap daerah Kabupaten. Daerah yang memilki status kegawat  darurat  tinggi  memiliki  prioritas  dalam  penanganan  dibanding  daerah  dengan  status kegawat daruratan rendah atau sedang. Daerah dengan status gawat darurat tinggi memerlukan bantuan  untuk  mengklasifikasikan  status  daerahnya  berdasarkan  data  pasien  terkonfirmasi secara  otomatis  untuk  meminimalisir  kesalahan  data  terhadap  kondisi  statsus  daerah.  Oleh karena itu, diperlukan solusi teknologi otomatis berbasis data yang membantu mengkategorikan status  gawat  darurat  di  setiap  Kabupaten.  Peringkat  kedaruratan  masing-masing  daerah  dapat menjadi  acuan  Pemerintah  untuk  menentukan  status  level  PPKM.  Pengecekkan  status terkonfirmasi Covid-19 dan peningkatan mobilitas masyarakat DIY.
Berdasarkan data yang ada, tingkat penyebaran Covid-19 yang dikelompokkan tiap-tiap kab.  Di  DIY  yang  trinfeksi  Covid-19.  Klasifikasi  ini  merupakan  cara  yang  tepat  untuk mengetahui  tingkat  kedarurat  di  DIY.  Salah  satunya  dengan  menerapkan  Algoritma  Naive Bayes  untuk  klasifikasi  tingkat  kegawat  daruratan  Covid-19  yang  ada  di  DIY.  Nantinya algoritma  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  akan  klasifikasi.  Dari permasalahan  diatas,  dibutuhkan  solusi  teknologi  yang dapat  membantu  melakukan klasifikasi status gawat darurat berdasarkan data pasien [2].
Data  mining  merupakan  teknik  untuk  membuat  pembelajaran  machine  learning menggunakan Teknik kecerdasan dengan protesis terkini yang belajar dalam membentuk contoh data  empiris  [3].  Data  mining  digunakan  untuk  menentukan  pola  dalam  kumpulan  besar  data mentah [3]. Pada penelitian ini penulis menggunakan teknik data mining untuk mengklasifikasi dataset Covid-19 di tiap kabupaten menggunakan algoritma Naive Bayes.
Naive Bayes adalah salah satu algoritma yang digunakan dalam teknik klasifikasi data. Naive  Bayes digunakan  untuk  teknik  klasifikasi  yang  menggunakan  metode  probabilistik  dan statistik untuk memprediksi kemungkinan masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu, oleh karena  itu  dikenal  dengan  Teorema  Bayes  [4].  Menggunakan  kombinasi Naive  Bayes ,  dapat diasumsikan  kondisi  satu  atribut  dengan  yang  lain  saling  independen  [5]. Naive  Bayes mengasumsikan  bahwa  ada  atau  tidak  adanya  fitur  tertentu  dari  satu  kelas  tidak  ada hubungannya dengan fitur kelas lain.
Penelitian ini memprediksi status gawat darurat Covid-19 di DIY menggunakan Teknik data  mining  berbasis  dataset  rata-rata  pasien  terkonfirmasi Covid-19 tiap  Kabupaten  DIY. Metode  yang dilakukan pada  penelitian,  menggunakan  study  literature,  mengumpulkan dataset pasien terkonfirmasi tiap Kabupaten dan pembangunaan Model Naive Bayes . Dalam pengolahan dalam  pembangunan  Model Naive  Bayes menggunakan  bantuan  perangkat  lunak  yaitu Rapidminer .
Perbedaan penelitian yang dilakukan dengan penelitian sebelumnya terletak pada lokasi penelitian. Luaran penelitian yang dihasilkan berupa prediksi status kegawat darurat Covid-19 di DIY, yang ditinjau berdasarkan hasil rerata kasus terkonfirmasi Covid-19 .
Dalam  menyusun  penelitian  ini,  penulis  banyak  mereferensi  dari  penelitian-penelitian

## Prediksi Status Darurat Covid-19 di Yogyakarta Menggunakan Naive Bayes
sebelumnya  yang  ada  kaitannya  dengan  penelitian  ini.  Dewi  Yanti  Liliana,dkk  membahas prediksi  status  pasien Covid-19 menggunakan Naive  Bayes .  Pada  penelitian  ini  penulis mengambil dataset pasien Covid-19 yang diperoleh dari www.kaggle.com. Hasil yang diperoleh memprediksi,  berdasarkan  usia  dan  jenis  kelamin,  kondisi  pasien  yang  memiliki  kemungkinan sembuh  tertinggi  dari Covid-19 ,  dan  pasien  yang  memiliki  kemungkinan  tinggi  untuk  tetap menjalani  pengobatan  dan  dan  meninggal.  Hasil  penelitan  ini  menunjukkan  bahwa  metode Naive Bayes memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan status pasien yaitu sebesar  96,67%    [6].  Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ikbal  Try  Chandra  dan  M. Husni Rifqo dengan judul penelitian ”Penerapan Algoritma Naive Bayes dalam prediksi tingkat penyebaran Covid-19 di  Kota  Bengkulu”.  Penelitian  ini  tentang  prediksi  tingkat  penyebaran Covid-19 . Data kriteria yang digunakan pada prediksi penyebaran Covid-19 , data lokasi, suspek, positif,  positif  meninggal  dan  sembuh yang  ada  di  Kota  Bengkulu  [7].  Luaran  pada  penelitian yang  dilakukan  Ikbal  Try  Chandra  dan  kawan,  sistem  yang  dapat  memberikan  informasi prediksi keakurasian tingkat penyebaran Covid-19 dengan menggunakan algoritma Naive Bayes , memprediksi  tingkat  keberhasilan  algoritma Naive  Bayes dalam  memprediksi  tingkat penyebaran Covid-19 dan  memperbudah  penggunaka  dalam  mengakses  sistem  dalam  mencari informasi penyebaran Covid-19 [7].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  status  kegawat  darurat Covid-19 di  DIY berdasarkan  rata-rata  kasus Covid-19 yang  terkonfirmasi.  Algorirtma  KNN  dan Naive  Bayes digunakan  dalam  penelitian,  karena  dirasa  tepat  dalam  menghasilkan  bentuk  klasifikasi  yang baik  dan  berguna  untuk  diimplementasikan  secara  nyata  pada  penanganan  dan  skrining  kasus Covid-19 .
Kontirbusi  dalam  penelitian,  untuk  menghasilkan  model  yang  memprediksi  status darurat  Covid  19  di  DIY  sehingga  dapat  mempersiapkan  langkah-langkah  penangan  untuk menentukan status kabupaten pada zona merah, kuning atau hijau dalam jumlah kasus Covid-19 yang terkonfirmasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  menggunakan  CRISP-DM  ( Cross-Industry Standard Process for Data Mining ) dengan memberikan gambaran tentang siklus hidup proyek data  mining.  CRISP-DM  merupakan  standar  yang  telah  dikembangkan  pada  tahun  1996  yang ditunjukkan  untuk  melakukan  proses  analisis  dari  suatu  industri  sebagai  strategi  pemecahan masalah  dari  bisnis  atau  unit  penelitian.  CRISP-DM  menggunakan  data  mining  yang  sesuai untuk menyediakan proses standar umum dan non eksekutif untuk strategi pemecahan masalah bagi organisasi atau entitas penelitian.
Metode penelitian yang diusulkan peneliti meliputi beberapa tahapan dalam CRISP-DM yakni [8][9] [10]:

## 2.1 Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Tahap  ini  ditentukan  tujuan  penelitian  kasus  prediksi  tingkat  penyebaran Covid-19 . Kemudian dilakukan penerjemahan dan analisis pada tujuan dan batasan yang menjadi formula pembatasan dari permasalahan data mining. Setelah itu diakukan penyiapan strategi awal untuk mencapai tujuan.
Tahapan dalam pemahaman bisnis ( business understanding ) diantaranya:
a. Menentukan  tujuan  proyek  dan  kebutuhan  secara  detail  dalam  lingkup  bisnis  atau  unit penelitian secara keseluruhan.
b. Menerjemahkan tujuan dan batasan menjadi formula dari permasalahan data mining.
c. Menyiapkan strategi awal untuk mencapai tujuan.

## 2. 2 Pemahaman Data (Data Understanding)
Tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  untuk  dianalisis  dan  diselidiki  sehingga diketahui  struktur  pola  data  awal  agar  diperoleh  gambaran  pengetahuan  awal  yang  akan dihasilkan  dari  data  mining.  Selanjutnya  data  tersebut  dievaluasi  kualitasnya  untuk menghilangkan  data-data  missing  value,  duplikasi,  dan  tipografi.  Jika  memungkinkan  dipilih sebagian kecil dari grup data yang mengandung pola dari permasalahan.
Tahapan dalam pemahaman data ( data understanding ) diantaranya:
a. Mengumpulkan  data,  apabila  dataset  berasal  dari  lebih  dari  satu  databse,  dilakukan  proses integrasi data atau data integration.
b. Mengembangkan analisis penyelidikan data untuk mengenali lebih lanjut data dan pencarian pengetahuan awal.
c. Melakukan  evaluasi  kualitas  data  dengan  memeriksa  data  dan  membersihkan  data  yang tidak valid atau proses data cleaning.
d. Memilih sebagian kecil grup data yang mengandung pola dari permasalahan.

## 2. 3 Pengolahan Data (Data Preprocessing)
Tahap  ini  dilakukan  persiapan  data  dengan  memilih  kasus  dan  variabel  yang  ingin dianalisis  dan  yang  sesuai  dengan  tipe  analisis  yang  akan  dilakukan.  Kemudian  dilakukan pemeriksaan pada data apakah perlu adanya perubahan pada beberapa variabel. Setelah tahap ini dilakukan  diharapkan  data  siap  dan  memenuhi  kriteria  jika  dilakukan  pemodelan.  menambah data  atau  informasi  lain  yang  dimungkinkan  memudahkan  proses  data  mining.  Tahap  ini memungkinkan  untuk  optimasi  penentuan  atribut,  sehingga  diperoleh  atribut  yang  signifikan meningkatkan akurasi proses data mining.
Tahapan dalam pengolahan data ( data preprocessing ) diantaranya:
a. Menyiapkan  data  awal,  mengumpulkan  data  yang  akan  digunakan  untuk  keseluruhan tahapan berikutnya atau tahapan data selection.
b. Memilih kasus dan variabel yang akan dianalisis sesuai dengan analisis yang dilakukan.
c. Melakukan perubahan pada variabel apabila diperlukan.
d. Menyiapkan data awal sehingga siap untuk perangkat pemodelan atau data transformastion.

## 2. 4 Pemodelan (Modeling)
Pemodelan  meliputi  pengaturan  situasi  dan  spesifikasi  sehingga  memungkinkan  data dapat  diproses  menggunakan  metode  data  mining yang direncanakan.  Dalam  tahap  diperlukan tools atau pengkodean menggunakan bahasa pemrograman tertentu sehingga proses data mining dapat  dikerjakan  oleh  sistem  komputer.  Pada  tahap  ini  menggunakan  software  Rapidminer. Pemodelan menggunakan algoritma Naive Bayes . Tahapan dalam pemodelan ( modeling ) diantaranya:
a. Memilih dan mengaplikasikan teknik permodelan yang sesuai.
b. Melakukan kalibrasi aturan model untuk mengoptimalkan hasil.
c. Dapat menggunakan beberapa teknik yangsama untuk permasalahan yang sama.
d. Apabila  terjadi  keselahan  dalam  proses  modeling,  kembali  ke  proses  pengolahan  data apabila diperlukan untuk membuat data dalam bentuk kebutuhan tertentu.

## 2.5 Tahap Evaluasi (Evaluation)
Mengevaluasi  satu  atau  lebih  model  yang  digunakan  dalam  pemodelan  untuk mendapatkan kualitas dan efektifitas sebelum digunakan. Evaluasi dan validasi untuk performa (akurasi dan waktu proses) ketiga algoritma menggunakan confussion  matriks dan kurva ROC. Dari hasil evaluasi dan validasi akan diketahui algoritma terbaik untuk menyelesaikan masalah.
Tahapan evaluasi ( evaluation ) diantaranya:

## Prediksi Status Darurat Covid-19 di Yogyakarta Menggunakan Naive Bayes
a. Melakukan evaluasi satu atau lebih model yang digunakan, dalam penelitian menggunakan Model Naive Bayes.
b. Menetapkan model yang diterapkan sudah sesuai dengan tujuan pada tahapan awal.
c. Menentukan  apakah  terdapat  permasalahan  yang  penting  dari  bisnsi  atau  penelitian  yang tidak tertangani dengan baik.
d. Mengambil keputusan yang berkaitan dengan penggunaan hasil dari data mining.

## 2.6 Penyebaran (Deployment)
Penyebaran  disini  adalah  penggunaan  model  yang  dihasilkan  yakni  rangkaian  metode dan  data-data  representatif  yang  sudah  terolah  sehingga  memberikan  informasi  optimal  ketika proses  data  mining.  Penyebaran  dalam  lingkup  sederhana  adalah  penggunaan  hasil  akhir  dari data mining, saat mengklasifikasikan data menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pemahaman Bisnis
Pengimplementasian data  mining pada  penelitian  ini  berhubungan  dengan  data  kasus terkonfirmasi  Covid-19  di  setiap  Kabupaten  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  yang  dijadikan acuan dalam langkah penanganan penentuan status zona setiap Kabupaten di DIY. Faktor-faktor yang memepengaruhi status zona diantaranya zona Hijau, Kuning, dan Merah setiap Kabupaten di  DIY  yaitu  lonjakan  rerata  kasus  terkonfirmasi  pada  setiap  Kabupaten  di DIY.  Faktor-faktor tersebut mempengaruhi proses prediksi status zona sesuai dengan data yang sudah ada.
Berisi  penjelasan  tentang  tahapan  penelitian  yang  menggambarkan  urutan  logis  untuk mendapatkan hasil penelitian sesuai dengan harapan dan gambaran penelitian. Jika ada gambar dan tabel, itu harus disajikan dengan nama tabel dan gambar yang disertai dengan nomor urut.
Tujuan  pengimplementasian data  mining agar  mendapatkan  pengetahuan  tambahan mengenai penentuan prediksi status zona setiap Kabupaten di DIY agar dapat dilakukan proses skrining dampak Covid-19 di DIY.
Batasan-batasan dalam implementasi data mining pada penelitian ini diantaranya:
a. Tidak  ada  faktor  dari  luar  sumber  dataset  yang  menjadi  atribut  yang  dapat  mempengaruhi proses  implementasi.  Seperti  kasus  pasien  Covid-19  meninggal,  kasus  pasien  Covid-19 sembuh.
b. Jumlah dataset yang cukup banyak tidak semuanya pada dataset mempunyai data yang baik, sehingga  dilakukan  proses data  cleaning untuk  menghindari  data  mising  atau  data  null.
Agar  memaksimalkan  proses  implementasi  data  sehingga  pemrosesan  lebih  terfokus  pada data pasien terkonfirmasi Covid-19.
Batasan  diatas  diharapkan  dapat  memaksimalkan  data  yang  ada  sehingga  dapat mencapai hasil terbaik.

## 3.2 Pemahaman Data (Data Understanding)
Dataset  rata-rata  pasien  Covid-19  tiap  Kabupaten  di  DIY,  akan  dilantik  untuk menghasilkan  model  prediksi  terhadap  status  gawat  darurat  di  Yogyakarta.  Dataset  yang diperoleh  diambil  mulai  dari  19  Oktober  2021  –  13  Januari  2022.  Dataset  diperoleh  dari  data kasus  terkonfirmasi  positif  Covid-19  dari  website  Dinas  Kesehatan  DIY.  Dalam  penentuan status zona didapat dari gabungan rata-rata tiap Kabupaten dengan kondisi yang ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Penentuan Status Zona
Kondisi Zona Merah Rerata >= 7.5 Zona Kuning Rerata <= 7.5 Zona Hijau Rerata <= 4.00
Dinas Kesehatan DIY merilis status gawat darurat dengan klasifikasi zona resiko Covid- 19, zona merah dengan range rata-rata >= 7.5, zona kuning dengan range rata-rata <= 7.5, zona hijau dengan range rata-rata <= 4.0.
Data  yang  diambil  selama  rentang  19  Oktober  2021  –  13  Januari  2022,  diperoleh pemgumpulan  sebanyak  144  data.  Atribut  yang  terdapat  pada  dataset  antara  lain  Tanggal, Sleman,  Yogyakarta,  Bantul,  Kulon  Progo,  Gunung  Kidul,  Rerata,  dan  Status  gawat  darurat. Data  yang  digunakan  adalah  kasus  terkonfirmasi  setiap  kabupaten  di  Yogyakarta.  Sedangkan target kategori pasien yaitu rerata gabungan dari tiap kabupaten yang terkonfirmasi Covid-19.

## 3.3 Pengolahan Data
Pada  tahapan  preprocessing  data,  dilakukan  tahap  cleaning  data  terhadap  data-data  di tiap  atribut  karena  memiliki  data  noise.  Data  yang diperoleh  sebanyak 144,   setelah  dilakukan preprocessing  data  yang  digunakan  sebanyak  123  data.  Setelah  dilakukan  preprocessing  data, tahapan  selanjutnya  dilakukan  pengujian  data  dengan  menguji  86  data  yang  diaplikasikan dengan tools Rapidminer.

## 3.4 Pemodelan
Implementasi  Data  Mining  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  Rapidminer dengan Algoritma  Naive  Bayes.  Naive  Bayes  Classifier  adalah  metode  klasifikasi  berdasarkan teorema  Bayes.  Metode  pengklasifikasi  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik,  yaitu  dengan melakukan  prediksi  peluang  masa  depan  berdasarakan  pengalaman  di  masa  sebelumnya sehingga  dikenal  sebagai  Teorema  Bayes.  Atribut  yang  terdapat  dalam  dataset  diantaranya Kabupaten  Sleman,  Kabupaten  Yogyakarta,  Kabupaten  Bantul,  Kabupaten  Kulon  Progo, Kabupaten  Gunung  Kidul,  rerata,  dan  status  sebagai  label  atau  target  dari  setiap  kelas.  Status dalam label atau target yang digunakan diantaranya status hijau, status kuning, dan status merah. Desain solusi Rapidminer menggunakan Naive Bayes ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Implementasi Naive Bayes dengan Rapidminer
Tujuan  utama  penelitian  ini  untuk  memprediksi  status  gawat  darurat  setiap  Kabupaten yang  ada  di  DIY  berdasarkan  rata-rata  kasus  Covid-19  yang  terkonfirmasi  menggunakan algoritma Naïve Bayes.

## Prediksi Status Darurat Covid-19 di Yogyakarta Menggunakan Naive Bayes
Hasil prediksi menggunakan Rapidminer sesuai dengan label data status tiap Kabupaten di  Yogyakarta.  Hasil  prediksi  klasifikasi  Model  Naïve  Bayes  menggunakan  Rapidminer ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Prediksi dengan Rapidminer

## 3.5 Tahapan Evaluasi
Setelah dilakukan proses modeling menggunakan Model Naive Bayes dilakukan proses penilaian  atau  evaluasi  terkait  kualitas  dan  efektifitas  model.  Hasil  evaluasi  menggunakan Rapidminer  sesuai  dengan  label  asli  data  yang  diuji  pada  pasien  setiap  Kabupaten  di Yogyakarta.
Untuk  menghitung  performa  dari  klasifikasi  dilakukan  pengujian  86  data  dari  rentang tanggal  19  Oktober  2021  sampai  dengan  tanggal  13  Januari  2022.  Rapidminer  memiliki operator  yang  menampilkan  hasil  kinerja  model  dalam  bentuk Confussion  Matrix .  Tabel  2 menunjukkan Confussion Matrix dari hasil pengujian.
Table 2. Confussion Matrix Hasil Pengrujian Accuracy: 98,84% True Merah True Kuning True Hijau Class Precision Pred. Merah 19 0 0 100% Pred. Kuning 1 24 0 96% Pred. Hijau 0 0 42 100% Class recall 95% 100% 100%
Tabel Confussion Matrix menunjukkan informasi penting diantaranya hasil dari uji real dan  jumlah  data  yang  diuji  dari  hasil  prediksi  untuk  setiap  kelas  yang  diujikan.  Berdasarakan Confussion  Matrix hasil  pengujian  terlihat  akurasi  nilai  Naive  Bayes  sebesar  98.84%.  Nilai recall  masing-masing  kelas  95%  untuk  kelas  Merah,  100%  untuk  kelas  Kuning  dan  Hijau. Sedangkan  nilai  presisi  masing-masing  kelas  sebesar  100%  untuk  kelas  Merah  dan  Hijau  dan 96% untuk kelas Kuning. Nilai akurasi ini disebabkan akrena adanaya beberapa data yang salah diklasifikasikan oleh sistem yaitu 1 data Merah diklasifikasikan menjadi data kelas Kuning.
Confussion Matrix menunjukkan informasi penting diantaranya hasil uji rill dan jumlah data uji hasil prediksi untuk setiap kelas [11].

## Tikaridha Hardiai, Salsyabila Vidia Nur Afni
Nilai presisi menunjukkan seberapa akurat prediksi dalam mengidentifikasi data sesuai dengan  kelas  aslinya,  sedangkan  nilai  recall  menunjukkan  kemampuan  classifier  untuk mengambil  informasi  sesuai  dengan  kelas  aslinya.  Akurasi  menunjukkan  kinerja  semua  model yang dibangun. Terlihat bahwa nilai akurasi klasifikasi dengan Naive Bayes mencapai 98,84%. Menunjukkan  model  yang  dibangun  memiliki  sensitivitas  yang  baik  dalam  mengidentifikasi pengujian yang ada, sedangkan akurasi mengacu pada keakuratan hasil prediksi.

## 3.6 Tahapan Deployment
Setelah tahapan evaluasi dimana dilakukan proses penilaian secara detail terkait proses pemodelan  menggunaan  Model Naive  Bayes .  Pengimplementasian  keseluruhan  Model  yang dirancang,  selain  itu  dilakukan  penyesuaian  dari  model  dengan  proses  dari  sistem  Rapidminer sehingga menghasilkan hasil yang sesuai dengan target awal tahapan CRISP-DM.
Detail  dari  hasil  pelaporan  berupa  grafik  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Proses  mining terdapat label yang dilaporkan dalam grafik, diantaranya label Hijau, Kuning, dan label Merah.
Gambar 3. Detail Analisa Naive Bayes
Detail  dari  analisa  menunjukkan  bahwa  kelas  terbanyak  tiap-tiap  kabupaten menunjukkan kelas Hijau dengan rata-rata 42 yang berarti daerah tersebut termasuk dalam zona aman  kasus  terkonfirmasi  Covid-19.  Disusul kelas  Kuning yang  berarti  daerah  tersebut  masuk ke  dalam  zona  dengan  kasus  terkonfirmasi  Covid-19  rendah,  selanjutnya  kelas  Merah  yang berarti  daerah  tersebut  termasuk  dalam  zona tidak  aman  dengan  kasus  terkonfirmasi  Covid-19 tinggi.

## Prediksi Status Darurat Covid-19 di Yogyakarta Menggunakan Naive Bayes
Penelitian  ini  menghasilkan  kesimpulan  data  yang  dikembangkan  dengan  Model  Data Mining  untuk  prediksi  status  gawat  darurat  di  Yogyakarta  menggunakan  Model Naive  Bayes. Hasil  dari  Model Naive  Bayes yang  diimplementasikan  menggunakan  perangkat  lunak Rapidminer untuk  memprediksi  status  gawat  darurat  DIY  memberikan  hasil  akurasi  sebesar 98,84%. Hasil penelitian ini bermanfaat untuk menerapkan pada situasi nyata untuk membantu Pemerintah Daerah Istimewa Yogyakarta menentukan status level PPKM atau darurat Covid-19 . Jumlah  dataset  nyata  dan  berjumlah  lebih  besar  dengan  proporsi  nilai  setiap  kelas  yang seimbang sangat baik untuk mendapatkan akurasi prediksi yang tinggi.

## 5. SARAN
Penelitian ini jauh dari kesempurnaan, banyak kekurangan yang perlu penulis perbaiki. Hal ini dikarenakan masih minimnya data yang diperoleh penulis. Penelitian selanjutnya dapat menggunakan  algoritma  berbeda.  Kritik  dan  saran  membangun  dari  pembaca  diharapkan sebagai bahan evaluasi untuk ke depannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alvina  Felicia  Watratan,  Arwini  Puspita.  B,  and  Dikwan  Moeis,  “Implementasi Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Penyebaran Covid-19 Di
Indonesia,” Journal of Applied Computer Science and Technology, vol. 1, no. 1, pp. 7– 14, 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.
[2] A.  Hendriani  and  S.  K.  Sianturi,  “Sentiment  Masyarakat  Terhadap  Virus COVID-19 Pada  Instagram  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,”  J-SAKTI  (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 5, pp. 443–452, 2021.
[3] F. Adiba, “Penerapan Data Mining dalam Mengklasifikasikan Tingkat Kasus Covid-19 di  Sulawesi  Selatan  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,”  Indonesian  Journal  of Fundamental Scienes, vol. 7, no. 1, pp. 18–28, 2021.
[4] H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi:
10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[5] B.  A.  Muktamar,  N.  A.  Setiawan,  and  T.  B.  Adji,  “Pembobotan  Korelasi  Pada  Naïve Bayes  Classifier,”  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia  2015, no.  2, pp. 43–47, 2015.
[6] D. Y. Liliana, H. Maulana, and A. Setiawan, “Data Mining untuk Prediksi Status Pasien Covid-19 dengan  Pengklasifikasi  Naïve  Bayes,”  Multinetics,  vol.  7,  no.  1,  pp.  48–53, 2021, doi: 10.32722/multinetics.v7i1.3786.
[7] D.  I.  K.  Bengkulu,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam  Prediksi  Tingkat Penyebaran Corona Virus Disease 19 ( Covid-19 ),” Vol. 19, 2020.
[8] T. Hardiani, “Analisis Clustering Kasus Covid 19 Di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means,” Vol. 11, No. 2, Doi: 10.23887/Janapati.V11i2.45376.
[9] T.  Hardiani,  “Comparison  of  Naive  Bayes  Method,  K-NN  (K-Nearest  Neighbor)  and Decision  Tree  for  Predicting  the  Graduation  of  ‘Aisyiyah  University  Students  of Yogyakarta,” International Journal of Health Science and Technology, vol. 2, no.  1, pp. 75–85, Jan. 2021, doi: 10.31101/ijhst.v2i1.1829.
[10] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  Data  Mining:  Concepts  and  Techniques.  2012.  doi: 10.1016/B978-0-12-381479-1.00001-0.
[11] S. Hikmawan, A. Pardamean, and S. N. Khasanah, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Joko  Widodo  terhadap  wabah Covid-19 menggunakan  Metode  Machine  Learning,”  J. Kaji. Ilm., vol. 20, no. 2, pp. 167–176, 2020, doi: 10.31599/jki.v20i2.117.
[12] D.  M.  umi  Atmaja,  A.  R. Hakim,  D. Haryadi,  and  N.  Suwaryo,  “Penerapan  Algoritma K-Nearest  Neighbor  Untuk  Prediksi  Pengelompokan  Tingkat  Risiko  Penyebaran COVID-19 Jawa Barat,” Sntem, vol. 1, no. November, pp. 1218–1226, 2021.
[13] R.  Ridho  and  H.  Hendra,  “Klasifikasi  Diagnosis  Penyakit Covid-19 Menggunakan Metode Decision Tree,” JUST IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput., vol. 11, no.  3,  pp.  69–75,  2022,  [Online].  Available:  https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it/article/view/13594.
[14] Y.  Purnamasari  and  Y.  N.  Kunang,  “Pemanfaatan  Data  Mining  Dalam  Memprediksi Kasus  Positif Covid-19 Di  Kota  Palembang  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbors,”  J.  Softw.  Eng.  Ampera,  vol.  2,  no.  2,  pp.  118–128,  2021,  doi: 10.51519/journalsea.v2i2.128.
[15] Rayuwati, Husna Gemasih, and Irma Nizar, “IMPLEMENTASI AlGORITMA NAIVE BAYES  UNTUK  MEMPREDIKSI  TINGKAT  PENYEBARAN  COVID,”  Jural  Ris. Rumpun Ilmu Tek., vol. 1, no. 1, pp. 38–46, 2022, doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.