(JPP) Jurnal Kesehatan Poltekkes Palembang Vol. 17, No. 2, Desember 2022, e ISSN 2654-3427 DOI: https://doi.org/ 10.36086/jpp.v17i2

## PREDIKSI KASUS COVID-19 INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

## PREDICTING INDONESIAN’S COVID-19 CASES USING NAÏVE BAYES METHOD
Dafid 1* , Veratiwi 2
1 Universitas Multi Data Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia
2 Poltekkes Kemenkes Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia (*email penulis korespondens: dafid@mdp.ac.id

## ABSTRAK
Latar  Belakang: COVID-19  merupakan  virus  yang  menyerang  sistem  pernapasan.  Dampak  dari COVID-19  sangat  signifikan  bagi  kehidupan  masyarakat  Indonesia  yang  terjadi  hampir  di  semua bidang. Berdasarkan data dari Kementerian Kesehatan (Kemenkes) melalui laman https://www.kemkes.go.id/ per 18 November 2022, kasus penyebaran dan kasus terinfeksi oleh virus ini  terus  bertambah.  Hal  ini  menjadi  tantangan  besar  dalam  menghadapi  COVID-19  terutama  bagi pembuat kebijakan yang harus mengambil keputusan dari berbagai macam informasi yang masih belum sempurna.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  kasus  COVID-19  di  Indonesia  sehingga  para pembuat kebijakan dapat mengambil keputusan yang sesuai baik itu untuk pencegahan maupun untuk penyusunan strategi dalam menangani kasus COVID-19.
Metode: Dalam penelitian ini bahan yang digunakan untuk kemudian diolah dan menjadi acuan adalah dataset yang dikompilasi secara time series dari covid19.go.id, kemendagri.go.id, bps.go.id, dan bnpb- inacovid19.hub.arcgis.com  berupa  data  kasus  covid-19  di  Indonesia  yang  di update dalam  2  bulan terakhir. Metode yang digunakan untuk melakukan prediksi menggunakan dataset yang telah disiapkan adalah Naïve Bayes . Hasil: Prediksi yang dilakukan dengan menggunakan metode Naïve Bayes memberikan hasil prediksi dengan mengklasifikasi kasus baru yang terjadi berdasarkan variabel independen yang telah ditentukan. Nilai akurasi yang dihasilkan yaitu sebesar 89%.
Kesimpulan: Metode  Naïve  Bayes  mampu  memberikan  hasil  prediksi  dengan  tepat  dengan  tingkat akurasi yang dihasilkan sangat tinggi. Hal ini dipengaruhi oleh faktor banyaknya data yang disediakan dan juga banyaknya variabel yang digunakan untuk melakukan prediksi.
Kata kunci : COVID-19, Naïve Bayes , Akurasi

## ABSTRACT
Background: COVID-19 is a one of virus that attacks the respiratory system. The impact of COVID- 19 is very significant for the life of the Indonesian people which occurs in almost all fields. Based on data from the Ministry of Health (Kemenkes) via the website https://www.kemkes.go.id/ as of November 20  2022,  cases  of  spread  and  cases  of  infection  with  this  virus  continue  to  increase.  This  is  a  big challenge in dealing with COVID-19, especially for policy makers who have to make decisions from various kinds of information that is still not perfect. This study aims to predict cases of COVID-19 in Indonesia so that policy makers can make appropriate decisions both for prevention and for developing strategies in dealing with cases of COVID-19.
Methods:  In  this  study,  the  materials  used  to  be  processed  and  used  as  a  reference  are  datasets compiled  in  a  time  series  from  covid19.go.id,  kemendagri.go.id,  bps.go.id,  and  bnpb- inacovid19.hub.arcgis.com. in the form of data on covid-19 cases in Indonesia which were updated in the last 2 months. The method used to make predictions using the prepared dataset is Naïve Bayes. Results: Predictions made using the Naïve Bayes method provide prediction results by classifying new cases based on predetermined independent variables. The resulting accuracy value is 89%
Conclusion: The Naïve Bayes method can provide precise prediction results with a very high level of accuracy. This is influenced by the amount of data provided and the number of variables used to make predictions.
Keywords : COVID-19, Naïve Bayes, Accuracy
Info artikel      Diterima: 21 Agustus 2022      Direvisi: 30 November 2022       Disetujui: 28 Desember 2022
(JPP) Jurnal Kesehatan Poltekkes Palembang Vol. 17, No. 2, Desember 2022, e ISSN 2654-3427 DOI: https://doi.org/ 10.36086/jpp.v17i2

## PENDAHULUAN
COVID-19  telah  menjadi  salah  satu  isu kesehatan  nasional  bahkan  secara  global. COVID-19  merupakan  virus  yang  menyerang sistem pernapasan manusia dimana pada kasus yang  parah,  covid-19  dapat  menyebabkan pneumonia ,  sindrom  pernapasan  akut  bahkan sampai  dengan  kematian.  COVID-19  telah melanda  hampir  diseluruh  dunia  dengan  data dari WHO per tanggal 21 April 2020 total kasus yang  terinfeksi  virus  ini  mencapai  2.397.217 dengan  kasus  kematian  mencapai  162  kasus dari  seluruh  dunia.  COVID-19  terdeteksi pertama kali di Indonesia pada pada tanggal 2 Maret 2020 yang berjumlah 2 kasus (1,2). Sejak pertama  kali  kemunculannya  hingga  saat  ini angka penyebaran kasus COVID-19 mengalami  fluktuasi.  Data  31  Maret  2020 menunjukkan kasus yang terkonfirmasi berjumlah 1.528 kasus dan 136 kasus kematian (3). Tingkat mortalitas COVID-19 di Indonesia sebesar  8,9%  dimana  angka  ini  merupakan yang  tertinggi  di  Asia  Tenggara  (4,5). Tingginya  angka  penyebaran  COVID-19 memberikan  dampak  sosial  dan  ekonomi  di Indonesia. Untuk dampak ekonomi yang terjadi salah satunya adalah menurunnya pertumbuhan ekonomi dan meningkatnya angka pengangguran dan kemiskinan (1).
Untuk  mengatasi  hal  ini  pemerintah  telah mengambil  langkah-langkah  untuk  menekan peningkatan  kasus  COVID-19  yaitu  dengan memberlakukan pembatasan kegiatan masyarakat  dan  pemberian  vaksin.  Dalam  hal ini  pemerintah  membutuhkan  informasi  lebih awal dalam membuat keputusan maupun dalam
penyusunan  strategi.  Beberapa  penelitian sebelumnya  yang  telah  dilakukan  oleh  para peneliti  hanya  dilakukan  secara  lokal  dengan menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi berbeda  dan  memberikan  hasil  yang  perlu disempurnakan. Metode yang digunakan adalah K-Nearest  Neighbors,  Backpropagation  dan Fuzzy  Tsukamoto,  Exponential  Smothing, Naïve  Bayes,  Random  Forest,  Monte  Carlo , Arima ,  Regresi  Linear  Berganda.  Hasil penelitian hanya menunjukkan hasil perhitungan  dengan  menggunakan  metode prediksi  tertentu  tanpa  menunjukkan  akurasi dari model prediksi yang dibuat (6–10). Namun ada  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan secara  nasional  dengan  hasil  yang  masih  dan perlu  ditingkatkan  dan  perlu  diuji  tingkat akurasinya  (1,11–20).  Selain  itu  data  yang digunakan  dalam  penelitian  tersebut  perlu ditelaah lebih lanjut mengingat hasil penelitian sangat tergantung dengan data yang digunakan. Data yang digunakan tidak begitu representatif untuk  memprediksi  kasus  COVID-19  di Indonesia  dalam  hal  jumlah  variabel  yang digunakan dan banyaknya data. Oleh karena itu perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  yang dapat  memberikan  solusi  untuk  mencegah kenaikan COVID-19 di Indoensia.
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk memprediksi  kasus  COVID-19  di  Indonesia yang  akan  memberikan  informasi  lebih  awal terkait  dengan  jumlah  kasus  COVID-19  di Indonesia  secara  akurat.  Dengan  adanya informasi  lebih  awal  tersebut  para  pembuat kebijakan  dapat  mengambil  keputusan  dengan lebih mudah dan lebih cepat dan tepat sehingga dengan  demikian  dampak  sosial  ataupun ekonomi dapat diminimalisir.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  prediktif yang memprediksikan atau memperkirakan apa yang  akan  terjadi  atau  berlangsung  pada  saat yang  akan  datang  berdasarkan  hasil  analisis keadaan saat ini. Analisis data yang digunakan adalah  analisis  Prediktif  Analitik  yang mempelajari  mengenai  hubungan–hubungan antar  variabel  dan  kemudian  membuat  suatu model  statistik  yang  dapat  memprediksi  suatu nilai  dari  kejadian  baru  dan  kejadian  masa depan. Penelitian ini dimulai dengan melakukan studi literatur tentang perkembangan  kasus  COVID-19  di  Indonesia
dan  metode  yang  digunakan  untuk  membuat model  prediksinya.  Studi  literatur  dilakukan dari  jurnal  serta  web  terkait.  Selanjutnya melakukan  pengumpulan  data  yang  berkaitan dengan kasus COVID-19. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang merupakan data perkembangan  COVID-19  di  Indonesia  mulai dari  bulan  Maret  2020.  Data  ini  diperbarui terakhir bulan September 2022 yang merupakan  kompilasi  data  dari  berbagai sumber yaitu covid19.go.id, kemendagri.go.id, bps.go.id, dan bnpb-inacovid19.hub.arcgis.com yang berupa data time series . Dengan semakin banyaknya  data  maka  akurasi  prediksi  yang dihasilkan semakin tinggi. Untuk memperoleh
data tersebut dapat diunduh melalui repository Kaggle dengan  nama COVID-19  Indonesia Dataset yang dapat diakses melalui alamat web https://www.kaggle.com/hendratno/covid19-
indonesia yang berupa file .csv yang terdiri dari 31.823  baris  dan  38  variabel  dengan  nilai numerik dan nominal yang deskripsinya dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Deskripsi COVID-19 Indonesia Dataset
Variabel Deskripsi Date Tangga pelaporan data Location ISO Code Kode lokasi berdasarkan standar ISO Location Nama lokasi New Cases Kasus positif harian baru New Deaths Kasus harian kematian baru New Recovered Jumlah sembuh harian baru New Active Cases Kasus aktif harian baru Total Cases Total kasus positif sampai tanggal terkait Total Deaths Total kematian sampai tanggal terkait Total Recovered Total sembuh sampai tanggal terkait Total Active Cases Total kasus aktif sampai tanggal terkait Location Level Level lokasi City or Regency Kota atau Kabupaten Province Nama provinsi dari lokasi Country Nama negara dari lokasi Continent Nama benua dari lokasi Island Nama pulau dari lokasi Time Zone Zona waktu dari lokasi Special Status Status khusus dari lokasi Total Regencies Total kabupaten di lokasi Total Cities Total kota di lokasi Total Districts Total kecamatan di lokasi Total Urban Villages Total kelurahan di lokasi Total Rural Villages Total desa di lokasi Area (km2) Area lokasi (km2) Population Populasi di lokasi Population Density Kepadatan populasi di lokasi Longitude Longitude dari lokasi Latitude Latitude dari lokasi New Cases per Million Jumlah kasus baru per 1 juta Total Cases per Million Total kasus per 1 juta New Deaths per Million Jumlah kematian baru per 1 juta Total Deaths per Million Total kematian per 1 juta Total Deaths per 100rb Total kematian per 100 ribu Case Fatality Rate Tingkat kematian kasus Case Recovered Rate Tingkat kesembuhan kasus Growth Factor of New Cases Faktor pertumbuhan kasus baru Growth Factor of New Deaths Faktor pertumbuhan kematian baru
(JPP) Jurnal Kesehatan Poltekkes Palembang Vol. 17, No. 2, Desember 2022, e ISSN 2654-3427 DOI: https://doi.org/ 10.36086/jpp.v17i2
Data yang sudah diperoleh selanjutnya diolah dan  dianalisis  dengan  menggunakan  metode Naïve Bayes. Metode ini dipilih karena banyak digunakan para peneliti pada bidang kesehatan yang menghasilkan  tingkat akurasi yang tinggi (21). Metode  Naïve  Bayes merupakan metode prediksi  probabilitas  dari  suatu  data  yang disajikan dengan mencari peluang terbesar dari kemungkinan  dalam  klasifikasi  berdasarkan frekuensi tiap klasifikasi terhadap data training.
Adapun  rumus  perhitungan  dari Naïve    Bayes yaitu: P(X|Y) = P(Y|X)P(X)/P(Y) dengan Y=  data dengan kelas yang belum diketahui X=  hipotesis  data  Y  merupakan  suatu  kelas spesifik
P(X|Y)=  probabilitas  hipotesis  X  berdasarkan kondisi Y P(Y|X)=  probabilitas  Y  berdasarkan  kondisi pada hipotesis X P(X)= probabilitas hipotesis X P(Y)= probabilitas Y.

## HASIL
Penelitian  ini  menggunakan  tool  berupa perangkat  lunak  Python  yang powerful untuk mengolah dan menganalisa data serta menghasilkan suatu model prediksi. Data yang
telah  diunduh  selanjutnya  akan  diimpor  ke Python untuk dilakukan proses pembacaan data dan selanjutnya akan melalui fase analisis data, perancangan data, pelatihan dan pengujian data. Hasil  pembacaan  data  dapat  dilihat  pada Gambar 1 berikut ini:
Gambar 1.  Import data COVID-19 Indonesia Dataset ke Python
Pada fase analisis, ditentukan variabel yang akan  menjadi  target  prediksi  sebagai variabel  dependen  yaitu New  Case yang merupakan  variabel  yang  berisi  kenaikan covid-19  perhari  dari  seluruh  provinsi  di Indonesia. Lalu dari sisa variabel yang ada akan menjadi varibel independen. Selanjutnya dataset ini dibagi menjadi data training
dan data
testing . Data training adalah  data  yang  digunakan sebagai  dasar  untuk  membuat  model prediksi.Sedangkan data testing merupakan data  yang  digunakan  untuk  mengukur
ketepatan  prediksi  dari  model  yang dibangun.  Dalam  hal  ini  pembagiannya adalah  90%  data training dan  10%  adalah data testing yang  berarti  dari 31.823  data, 28.641  adalah  data training dan  3.182  adalah data testing .  Adapun tipe  sampling  yang digunakan  adalah stratified sampling. Ada 4  variabel  yang  digunakan  dalam  Python untuk  menentukan  proses  pembagian  data dengan menggunakan
fungsi train_test_split yaitu x_train, x_test, y_train, y_test dengan potongan kode yang ditunjukkan pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2.  Pembagian dataset menjadi data training dan data testing dalam Py thon
(JPP) Jurnal Kesehatan Poltekkes Palembang Vol. 17, No. 2, Desember 2022, e ISSN 2654-3427 DOI: https://doi.org/ 10.36086/jpp.v17i2
Setelah  menentukan  variabel  independen dan variabel dependen dan telah dilakukan pembagian data selanjutnya akan dilakukan analisis menggunakan metode Naive Bayes untuk  melihat  hasil  prediksi.  Tahap berikutnya  dilakukan  pembuatan  model Naive-Bayes menggunakan  data training . Dari  model  yang  sudah  dibuat  dapat dilakukan  prediksi  dengan  menggunakan data testing yang kita peroleh sebelumnya.
Untuk menghitung nilai  keakurasian maka dibandingkan  nilai  prediksi  dengan  nilai testing  dengan  kode  yang  dapat  dillihat pada  Gambar  3.  Dari  hasil  perhitungan dengan menggunakan tools aplikasi Python dengan  kode print(accuracy_score(y_test, y_pred)) seperti  yang  ditunjukan  pada Gambar  3  diperoleh  nilai  prediksi  sebesar 0.8927168198138277 atau dengan kata lain sebesar 89%.
Gambar 3.  Perhitungan hasil prediksi dan tingkat akurasi dalam Py thon

## PEMBAHASAN
Berdasarkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan  menunjukan  hasil  prediksi  yang diperoleh  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang tinggi.  Bila  dibandingkan  dengan  hasil penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti sebelumnya,  hasil  penelitian  ini  lebih  tinggi kurang lebih ada peningkatan 10% dimana hasil sebelumnya  hanya  berkisar  antara  65%-75%. Hal ini dapat dilihat dari hasil penelitian yang dilakukan  oleh  Suci  yaitu  sebesar  65%  (12). Sedangkan peneliti Rayuwati melaporkan hasil penelitiannya sebesar 60% (7). Berbeda dengan yang  dilakukan  oleh  Andi  dan  Rizka  dengan hasil penelitian berturut-turut sebesar 70% dan 75%  (10,19).  Hasil  ini  juga  melengkapi  dari penelitian sebelumnya yang tidak menunjukkan tingkat akurasi dari model prediksi yang dibuat. Hal ini juga diperkuat dengan banyaknya data yang  digunakan  dengan  peningkatan  jumlah data sebesar 200% lebih dibandingkan dengan penelitian sebelumnya dimana banyaknya data
sebelumnya  berkisar  antara  200-500  data sehingga data yang digunakan dalam penelitian ini  lebih  representatif  karena  hasil  kompilasi dari beberapa sumber data COVID-19 yang ada di  Indonesia.  Begitu  juga  dengan  banyaknya variabel  yang  digunakan  turut  andil  dalam menentukan  akurasi  dari  prediksi  yang dihasilkan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  pembuatan  model  prediksi  dan perhitungan yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa  metode Naïve  Bayes menghasilkan prediksi  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi sesuai  dengan  hasil  penelitian  dari  peneliti sebelumnya.  Faktor  yang  mendukung  hasil penelitian  diantaranya  adalah  banyaknya  data dan banyaknya variabel yang digunakan.
Untuk meningkatkan akurasi dari model Naive-Bayes yang digunakan  dapat diterapkan proses  lain  seperti preprocessing ,  seleksi variabel maupun metode data mining lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   Joyosemito  IS.  Pendekatan  Pemodelan Matematika  Dinamis  Dalam  Analisis Prediksi  COVID-19  Sebagai  Masukan
Kebijakan Pemerintah Indonesia. 2021;4(1):1–16. 2.   WHO. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) Situation Report– 42 [Internet]. [cited 2020 Sep 10]. Available from:  https://www.who.int/docs/default-
(JPP) Jurnal Kesehatan Poltekkes Palembang Vol. 17, No. 2, Desember 2022, e ISSN 2654-3427 DOI: https://doi.org/ 10.36086/jpp.v17i2
source/coronaviruse/situation- reports/20200302-sitrep-42-covid- 19.pdf?sfvrsn=224c1add_2 3.   Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Info Infeksi Emerging Kementerian  Kesehatan  RI  [Internet]. [cited  2022  Sep  10].  Available  from: https://infeksiemerging.kemkes.go.id/
4.   WHO. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) Situation Report–54 [Internet]. [cited 2022 Sep 15]. Available from:  https://www.who.int/docs/default- source/coronaviruse/situation-
reports/20200314-sitrep-54-covid- 19.pdf?sfvrsn=dcd46351_2
5.   WHO. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) Situation Report–70 [Internet]. [cited 2022 Sep 10]. Available from:  https://www.who.int/docs/default- source/coronaviruse/situation- reports/20200330-sitrep-70-covid- 19.pdf?sfvrsn=7e0fe3f8_2 6.   Sinaga  D,  Ginting  EF,  Hutasuhut  M.
Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi  Penyebaran  Covid-19  Di Kecamatan  Namorambe  Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda.
2020;3(9).
7.   Rayuwati,  Husna  Gemasih,  Irma  Nizar. Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Memprediksi  Tingkat  Penyebaran Covid.  Jural  Ris  Rumpun  Ilmu  Tek. 2022;1(1):38–46.
8.   Ainiyah  L,  Bansori  M.  Prediksi  Jumlah Kasus  COVID-19  Menggunakan  Metode Autoregressive Integrated Moving
Average. J Sains Dasar. 2021;10(2):62–8.
9.   Purnamasari Y, Kunang YN. Pemanfaatan Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Kasus Positif  Covid-19  Di  Kota  Palembang Menggunakan. 2021;1(2):118–28.
10.   Risal AAN, Yusuf NI, Kaswar AB, Adiba F. Penerapan Data Mining dalam Mengklasifikasikan Tingkat Kasus Covid- 19  di  Sulawesi  Selatan  Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Indones J Fundam
Sci. 2021;7(1):18–28.
11.   Dian  Arianto  FS,  Noviyanti.  Prediksi
Kasus Covid-19 Di Indonesia Menggunakan  Metode  Backpropagation Dan Fuzzy Tsukamoto. 2020;4(1):120–7.
12.   Anggraini  S,  Akbar  M,  Wijaya  A,
Syaputra  H,  Sobri  M.  Klasifikasi  Gejala Penyakit Coronavirus Disease 19 (COVID-19) Menggunakan Machine Learning. J Softw Eng Ampera.2021;2(1):57–68.
13.   Waslin TTA, Sulaiman OK, Haramaini T. Aplikasi Prakiraan Perkembangan Covid- 19  Di  Indonesia  Menggunakan  Metode Single  Exponential  Smoothing  Berbasis Web.  J  Media  Inform  Budidarma. 2022;6(3):1509.
14.   Aser  W,  Samosir  H,  Gantini  T.  Analisis Dataset COVID-19 menggunakan Algoritma  KNN  dan  Random  Forest.  J Strateg - J Maranatha [Internet]. 2022;4(1):58–69. Available from: https://mail.strategi.it.maranatha.edu/inde
x.php/strategi/article/view/325
15.   Gibran  CM,  Setiyawati  S,  Liantoni  F. Prediksi  Penambahan  Kasus  Covid-19  di Indonesia Melalui Pendekatan Time Series
Menggunakan Metode Exponential Smoothing.  J  Inform  Univ  Pamulang. 2021;6(1):112.
16.   Parhusip HA. Study on COVID-19 in the World  and  Indonesia  Using  Regression Model  of  SVM,  Bayesian  Ridge  and Gaussian. J Ilm Sains. 2020;20(2):49.
17.   Widjaya  JS,  Agushinta  R D,  Puspita  Sari SR. Sistem Prediksi Jumlah Pasien Covid- 19  Menggunakan  Metode  Trend  Least Square Berbasis Web. Sistemasi. 2021;10(1):39.
18.   Yuwono  NR,  Yulianto  S.  Perbandingan Berbagai  Metode  Exponential  Smoothing Untuk Peramalan Covid Di Indonesia. IT- EXPLORE  (Jurnal  Penerapan  Teknol  Inf dan Komunikasi). 2022;01(02):155–65.
19.   Dahlia R, Wuryani N, Hadianti S, Gata W, Selawati A, Komputer FI, et al. Penerapan Data Mining Terhadap Data Covid - 19. J Inform. 2021;21(1):44–52.
20.   Prasetyowati  SAD,  Ismail M,  Badieah  B. Implementation  of  Least  Mean  Square Adaptive Algorithm on Covid-19 Prediction. JUITA J
Inform.
2022;10(1):139.
21.   Tomar  D.  A  survey  on  Data  Mining approaches  for  Healthcare  A  survey  on Data  Mining  approaches  for  Healthcare. 2014;(May).
(JPP) Jurnal Kesehatan Poltekkes Palembang Vol. 17, No. 2, Desember 2022, e ISSN 2654-3427 DOI: https://doi.org/ 10.36086/jpp.v17i2