http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Optimasi Naïve Bayes dengan PSO untuk Prediksi Kebutuhan ICU Pasien Covid-19
Naive Bayes Optimization with PSO for Predicting ICU Needs for Covid-19 Patients
1 Iqbal Harifal, 2 Lusiana Dwi Lestari*,
3 Taslim, 4 Yogi Yunefri, 5 Susi Handayani, 6 Moh. Fatkuroji, 7 Eka Sabna, 8 Kursiah Warti Ningsih 1,2,3,4,5 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Lancang Kuning, Jl. Yos Sudarso KM. 8, Umban Sari, Kec. Rumbai, Pekanbaru.
6 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Hang Tuah Pekanbaru, Jalan Mustafa Sari No.5 Tangkerang Selatan Kec Bukit Raya, Pekanbaru
7,8 Kesehatan Masyarakat, STIKes Payung Negeri Pekanbaru, Jalan Tamtama No. 6 Labuh Baru Timur, Kecamatan Payung Sekaki, Kota Pekanbaru *e-mail: lusianadwilestari1@gmail.com
( received : 20 Juni 2022, revised : 5 Juli 2022, accepted : 21 Juli 2022)

## Abstrak
Covid-19 merupakan pandemi global yang membutuhkan respons dunia yang terkoordinasi di semua sistem  kesehatan  dan  perawatan  kesehatan  nasional.  Mengidentifikasi  pasien  yang  berisiko  tinggi terjangkit  virus  Covid-19  adalah  hal  penting  untuk  meningkatkan  kewaspadaan  sebelum  pasien terinfeksi  lebih  lanjut  oleh  virus  Covid-19  yang  dapat  menyebabkan  penyakit  pernapasan  parah sehingga membutuhkan perawatan khusus di intensive care units (ICU). Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi  kebutuhan  ICU  pada  pasien  terjangkit  virus  Covid-19.  Hasil  nilai  dari  prediksi kebutuhan ICU dipergunakan sebagai bahan acuan rumah sakit untuk memenuhi kebutuhan ICU pada pasien  terjangkit  Covid-19  sehingga  dapat  meningkatkan  persediaan  ICU.  Prediksi  tersebut  akan dilakukan dengan metode algoritma Naïve Bayes dengan dilakukan optimasi menggunakan algoritma PSO. Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  diperoleh  population  size  20  dengan  nilai  akurasi algoritma  NBC  sebesar  87,03%,  population  size  40  dengan  nilai  akurasi  87,28,  population size 60 didapatkan hasil akurasi 87,13%, population size 80 dengan nilai akurasi 87,16% dan population  size  100  didapatkan  hasil  87,26%  sehingga  disetiap  population  mengalami peningkatan nilai akurasinya.
Kata kunci: Covid-19, Optimasi, Naïve Bayes, Prediksi, PSO

## Abstract
Covid-19  is  a  global  pandemic  that  requires  a  coordinated  worldwide  response  across  all  national health and healthcare systems. Identifying patients who are at high risk of contracting the Covid-19 virus  is  important  to  increase  awareness  before  patients  are  further  infected  by  the  Covid-19  virus which  can  cause  severe  respiratory  illness  that  requires  special  treatment  in  intensive  care  units (ICU). This study aims to predict ICU needs in patients infected with the Covid-19 virus. The value results from the prediction of ICU needs are used as a reference for hospitals to meet ICU needs for patients infected with Covid-19 so that they can increase ICU supplies. The prediction will be carried out using the Naïve Bayes algorithm method with optimization using the PSO algorithm. Based on the results of the study, the population size 20 with an accuracy value of the NBC algorithm was 87.03%, population  size  40  with  an  accuracy  value  of  87.28,  population  size  60  obtained  an  accuracy  of 87.13%, population size 80 with an accuracy value of 87.16  % and population size 100, the results obtained are 87.26% so that each population has an increase in the accuracy value.
Keywords: Covid-19, Optimization, Naïve Bayes, Prediction, PSO

## 1 Pendahuluan
Pada  masa  sekarang,  Covid-19  merupakan  pandemi  global  yang  membutuhkan  respons  dunia yang terkoordinasi di semua sistem kesehatan dan perawatan kesehatan nasional. Corona virus disease 2019  atau  sering  disebut  dengan  Covid-19  ialah  suatu  penyakit  infeksi  yang  menyerang  saluran pernafasan  akut  [1].  Covid-19  merupakan  penyakit  yang  menyebabkan  peneumonia  yang  umumnya dapat  dilihat  dari  pasien  yang  terjangkit  Covid-19.  Gejala  umum  yang  diakibatkan  oleh  covid-19 diantaranya yaitu demam tinggi, batuk kering, nyeri otot, nafas sesak, hilangnya indra penciuman dan indra perasa, dan sakit kepala hingga kegagalan respirasi akut [2].
Mengidentifikasi pasien yang berisiko tinggi terjangkit virus Covid-19 adalah hal penting untuk meningkatkan  kewaspadaan  sebelum  pasien  terinfeksi  lebih  lanjut,  karena  Covid-19  dapat menyebabkan  penyakit  pernapasan  parah  yang  mungkin  memerlukan  perawatan  di intensive  care units (ICU) [3]. Mengingat tingginya kasus virus Covid-19 di dunia, prediksi persediaan ruangan ICU menjadi prioritas utama bagi rumah sakit, sehinga pasien yang sangat membutuhkan ruang ICU, tidak terlantar karena kekurangan ruangan ICU yang disediakan rumah sakit.
Riset  yang  dilakukan  oleh  SARS-  RAS  dari Italian  Society  of  Hypertension menyatakan bahwa ,  tingkat  penerimaan intensive  care  units (ICU)  pada  masa  pandemik  Covid-19  ditiap  negara yang  ada  dunia  berbeda,  sehingga  menjadi  salah  satu  tantangan  utama  yang  harus  diselesaikan  oleh sistem  perawatan  kesehatan  di  dunia  [4].  Karena  belum  ditemukannya  kriteria  yang  menjadi  latar belakang  untuk  menentukan  ketersediaan  ruang  ICU,  maka  perlu  dilakukan  riset  untuk  mencari kriteria-kriteria yang menjadi pendukung pada pasien Covid-19  yang sangat membutuhkan perwatan intensif  di  ruang  ICU.  Pada  penelitian  ini,  akan  dilakukan  prediksi  terhadap  pasien  yang membutuhkan  perawatan  khusus  di  ruang  ICU.  Salah  satu  cara  untuk  menyelesaikan  masalah tersebut, yaitu dengan menggunakan teknik data mining.
Data  mining  merupakan  metode  pengolahan  berskala  besar  yang  digunakan  untuk  menemukan pola  baru  dengan  cara  memilah  beberapa  data  menggunakan  teknologi  penalaran  pola  serta  teknik- teknik  analisa  yang  terdapat  pada  data  mining  untuk  menghasilkan  informasi  data  yang  akurat  [5]. Untuk  melakukan  prediksi  ketersediaan  ICU  pada  pasien  terjangkit  virus  Covid-19,  data  yang digunakan  yaitu  data  COVID-19  patient  pre-conditioon  dataset  yang  bersumber  dari  website  kaggle ( www.kaggle.com )  yang  akan  dilakukan  perhitungan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan optimasi  PSO.  Naive  Bayes  merupakan  algoritma  yang  sering  digunakan  untuk  melakukan  prediksi karena perhitungan Naïve Bayes sederhana [6]. Dengan adanya asumsi bahwa setiap attribute bersifat independent  satu  sama  lain,  dimana  setiap  attribute  mendapat  perlakuan  yang  sama.  PSO  adalah teknik  optimasi  di  mana  solusi  potensial  terus  dihitung  menggunakan  standar  kualitas  tertentu. Algoritma  ini  mengoptimalkan  masalah  dengan  memindahkan  partikel  atau  solusi  yang  diharapkan dalam ruang masalah menggunakan fungsi tertentu dari posisi dan kecepatan partikel [7].
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kebutuhan ICU pada pasien terjangkit virus Covid-19 mengunakan metode NBC dengan optimasi PSO [8]. Hasil dari prediksi kebutuhan ICU dipergunakan sebagai bahan acuan untuk memenuhi ketersediaan ruang ICU untuk pasien terjangkit Covid-19 yang sangat  membutuhkan,  sehingga  dapat  mengurangi  angka  kematian  pasien  yang  terlambat  ditangani karena kurangnya persediaan ruang ICU yang ada di rumah sakit [9].

## 2 Tinjauan Literatur
Berdasarkan  penelitian  sebelumya  yang  dilakukan  oleh  Kuncahyo,Istiadi,dkk  dengan  judul Optimasi  naive  Bayes  classifier  untuk  klasifikasi  teks  pada  e-government  menggunakan  particle swarm  optimization,  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  K-NN  dan  NBC  untuk  mengetahui kinerja  optimasi  PSO  dengan  menggunakan  10  fold,  sehingga  didapatkan  nilai  NBC  yang  tidak menggunakan  PSO  sebesar  64,38%  dan  K-NN  75%,  setelah  dilakukan  perhitunggan  menggunakan optimasi PSO maka didapatkan hasil NBC 87,44% [10].
Penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penelitian yaitu mendeteksi penyakit jantung menggunakan algoritma NBC berbasis PSO (Particel Swarm Optimization) menghasilka nilai akurasi untuk nilai NBC sebesar 82,14% dengan nilai AUC (Area Under Cover) 0.686 dengan status “Poor Clasification” sedangkan hasil NBC yang menggunakan PSO mendapatkan hasil akurasi 92.86% dan nilai AUC 0.839 dengan status “Good Clasification” [11] .
Penelitian  Analisa  sentiment  yang  bersumber  dari  twitter  menggunakan software  rapid  miner untuk  melakukan  implementasinya  untuk  mendapatkan  hasil  yang  baik.  Hasil  nilai  akurasi  yang paling  tinggi  didapatkan  sebesar  76,38%  dengan  nilai  AUC  sebesar  0,787  dengan  algoritma  SVM menggunakan  optimasi  PSO.  Pada  algoritma  NBC  menggunakanoptimasi  PSO  mengalami peningkatan  nilai  sebesar  6,38%  dibandingkan  tanpa  PSO,  sedangkan  algoritma  SVM  mengalami kenaikan  sebesar  3,83%  disbanding  tanpa  PSO.  Pada  penelitian  ini  juga  membuktikan  bahwa  hasil yang didapatkan menggunakan optimasi PSO lebih akurat dibanding tanpa optimasi PSO [12].
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  dengan  Classifer  Random  Forest  yang  digunakan untuk  prediksi  covid-19  berdasar  hasil  rontgen  thorax  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  dan didapatkan dua tahapan yang terbaik yaitu feature extraction Histogram dan Hu-Moment dengan nilai akurasi sebesar 84%  dengan  nilai standar deviasi sebesar 0.015847 dan didapatkan juga nilai kappa sebesar 0.713 [13].
Selanjutnya  penelitian  berbasis  web  untuk  meprediksi  jumlah  pasien  covid-19  menggukan metode  Trend  Least  Square  akan  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  MAPE (Mean  Absolute Percentage  Error) dan  didapatkan  hasil  prediksi  pasien  sembuh  84,2%  dengan  status  buruk,  pasien positif  52,4%  dengan  status  buruk  dan  hasil  prediksi  pasien  meninngal  40,9%  dengan  status layak/memadai [14].

## 3 Metode Penelitian
Pada  metode  penelitian  ini  didapatkan  sumber  data  set  rekam  medis  pasien  Covid-19  dengan melakukan  optimasi  nilai  Naïve  Bayes  menggunakan  algoritma  PSO  untuk  mendapatkan  hasil  nilai yang  akurat  [15].  Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  beberapa  langkah-langkah  atau  tahapan penelitian seperti yang digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1.  Metode Penelitian
1. Pengumpulan data
Penelitian  ini  menggunakan  Informasi  Dataset  Pra-Kondisi  pasien  Covid-19  yang  teridentifikasi memerlukan  perawatan  ICU yang  diambil  dari  situs  Kaggle  ( www.kaggle.com )  yang  diunggah pada  tahun  2020.  Data  ini  mempunyai  566.603  baris  dan  23  kolom,  data  yang  akan  digunakan hanyalah  sebagian  dari  beberapa  kriteria  data  yang  digunakan  pada  proses  penelitian,  yang bertujuan untuk menghindari error dalam pengolahan data. Selanjutnya, data akan dibagi menjadi 2  bagian,  yaitu  60%  untuk data  training dan  40% data  testing. Kriteria  data  yang  digunakan adalah  jenis  kelamin,  tipe  pasien,  pneumonia,  diabetes,  COPD,  asma,  inmsupr,  hipertensi, penyakit lain, kardiovaskular, kegemukan, ginjal kronis, tembakau, kontak covid lain, covid res, dan ICU.
2. Pengolahan Data Awal
Pada  tahapan  pengolahan  data  awal  akan  dilakukan  pembersihan  data  untuk  memperoleh  dan mengolah  data  mentah  menjadi  data  yang  bersih  bebas  dari  noise  atau  outlire.  Adaun  beberapa tahapannya yatu:
a. Data validation
Data  validation  digunakan  untuk  mengidentifikasi  adanya  data  yang  masih  memiliki  noise atau outlier, sehingga dapat diketahui data mana saja yang tidak lengkap.
b. Data transformation
Data  transformation  terdiri  dari  beberapa  data  kategori,  yang  selanjutnya  data  yang didapatkan akan di transformasikan menjadi data numerik.
c. Normalisasi data
Pada  penelitian ini  digunakan  normalisai  min-max  yang  bertujuan  untuk  menghasilkan  nilai atribut  yang  seimbang  dalam  rentang  tertentu.  Rentang  nilai  yang  tidak  seimbang  pada  tiap atribut akan mempengaruhi hasil dari data mining.
3. Metode yang diusulkan
Data  yang  diuji  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  melakukan perhitungan  terhadap  variable  yang  digunakan  dengan  optimasi  PSO,  alat  bantu  dalam  mencari perhitungan data menggunakan software rapid miner [16] .
4. Pengujian metode
Pada  tahap  pengujian  metode,  akan  dilakukan  perhitunggan  menggunakan  atribut  yang  tersedia menggunakan  algoritma  naïve  bayes  dan  akan  didapatkan  hasil  prediksi  yang  memiliki  hasil akurat. Untuk tahapan pengujian ditunjukkan bawah Gambar 2 berikut.

## Gambar 2.  Tahapan Pengujian
5. Evaluasi dan validasi hasil
Evalusi  digunakan    untuk  menguji  data  menggunakan  data  training  yang  didapatkan  dari  data akhir  yang  akurat.  Validasi  merupakan  bagian  terpenting  dari  penelitian  untuk  mengetahui  seberapa jauh  kemampuan  permodelan  yang  akan  digunakan  untuk  mengambil  suatu  keputusan.  Untuk mengetahui hasil dari evaluasi dan validasi dapat dilihat dari hasil confusion matrik [17].
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 4 Hasil dan Pembahasan
a. Data Awal
Data  awal  yang  digunakan  adalah  data  set  rekam  medis  pasien  Covid-19  yang  teridentifikasi memerlukan perawatan ICU yang diunggah Kaggle pada tahun 2020.  Variable yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Awal
No Atribut Keterangan atribut Keterangan Variabel 1 Id Nomor id pasien Contoh “16169f” 2 Sex Jenis kelamin 1-Female (wanita), 2-Male (pria) 3 patient_type Tipe rawat pasien 1-Outpatient  (rawat  jalan),  2-Inpatient (rawat inap) 4 entry_date Tanggal masuk rumah sakit Contoh “04-05-2020” 5 date_symptoms Tanggal gejala pertama Contoh “02-05-2020” 6 date_died Tanggal kematian Contoh “22-04-2020” 7 Intubed Pasien  pernah  menggunakan bantuan alat pernafasan 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 8 Pneumonia Memiliki  riwayat  radang  paru- paru 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 9 Age Umur Contoh “27” 10 Pregnancy Hamil 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 11 Diabetes Kencing manis 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 12 Copd Paru obstruktif kronik 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 13 Asthma Asma 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 14 Inmsupr Kekurangan imun dalam tubuh 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 15 Hypertension Hipertensi 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 16 other_disease Memiliki riwayat penyakit lain 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 17 Cardiovascular Penyakit jantung 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 18 Obesity Obesitas 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 19 renal_chronic Ginjal kronis 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 20 Tobacco Perokok 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 21 contact_other_covid Kontak dengan pasien covid 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui) 22 covid_res Status covid 1-Positif, 2-Negatif, 3-Menunggu hasil 23 Icu Masuk unit perawatan intensif 1-Yes (ya), 2-No (tidak) dan 97,98,99-NA (tidak diketahui)
Adapun dataset awal dari data pasien Covid-19 dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 2. Data Pasien Covid-19
No Sex  Patient_type Pneumonia Diabetes copd Asthma Inmsupr ... Icu 1 2 1 2 2 2 2 2 ... 97 2 2 1 2 2 2 2 2 ... 97 3 1 2 2 2 2 2 2 ... 2 4 2 2 1 2 2 2 ... 2 5 1 2 2 1 2 2 2 ... 2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 566603 1 1 2 2 2 1 2 ... 2

## b. Normalisasi Dataset
Dataset  yang  akan  diolah  selanjutnya  melewati  tahap  pembersihan  data  dengan  menghilangkan data  yang  missing  dan  tidak  teridentifikasi.  Dari  total  566603  data  kasus  setelah  dilakukan pembersihan data menjadi 32663 data kasus. Agar didapat data dengan rentang nilai yang sama maka tahap  berikutnya  dilakukan  normalisasi  terhadap  dataset  Covid-19  dengan  menggunakan  algoritma min-max. Setelah proses normalisasi, data dibagi menjadi 60% data training dan 40% data testing.

## c. Data Training
Untuk  data  training  digunakan  data  60%  dari  total  data  yang  sudah  di  preprocessing.  Data training yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Training No Sex  Patient_type  Pneumonia Diabetes Copd Asthma Inmsupr ... Icu 1 1 0 0 0 0 0 0 ... 0 2 1 0 0 0 0 0 0 ... 0 3 0 0 1 0 0 0 0 ... 0 4 1 0 1 0 0 0 0 ... 0 5 1 0 1 1 0 0 0 ... 0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 19598 1 0 1 1 0 0 0 ... 0
d. Data Testing
Data  testing  yang  digunakan  sebesar  40%  dari  total  data  yang  sudah  di  pre  processing.  Hasil dari data testing dapat dilihat pada Tabel 4 berikut:

## Tabel 4. Data Testing
No
Sex Patient_type Pneumonia Diabetes copd Asthma Inmsupr ... Icu 19599 0 0 1 0 0 0 0 ... 0 19600 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 19601 1 0 0 0 0 0 1 ... 0 19602 1 0 1 1 0 0 0 ... 0 19603 0 0 1 1 0 0 0 ... 0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 32663 0 0 0 0 0 0 0 ... 0
e. Memasukkan data  dari Repository serta operator yang dibutuhkan ke dalam kolom process Pada  proses  ini,  akan  dimasukkan  operator  split  data  yang  berfungsi  untuk  membagi  data menjadi 40% data testing dan 60% data training yang akan di masukkan operator Naïve Bayes, Apply Model, Performance ke dalam kolom proses yang ada pada software rapid miner seperti terlihat pada Gambar 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Proses Pengolahan Data Naïve Bayes
f. Hasil Pengolahan data dengan algoritma NBC.
Hasil  pengolahan  dataset  pasien  Covid-19  dengan  algoritma  NBC  menghasilkan  tingkat akurasi sebesar 86,53% dengan confusion matrix seperti terlihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Confusion Matrix Dari Algoritma NBC True 0 True 1 Class precision Pred 0 11305 1760 86,53% Pred 1 0 0 0% Class recall 100% 0%
Algoritma NBC menghasilkan nilai accuracy sebesar 86,53% dengan data testing sebesar 40% (13065 Data). Pada 13065 data terdapat 11305 data yang tepat prediksinya dengan nilai aktual icu = 0, 1760 data dengan nilai aktual icu = 1 hasil nilai prediksi icu = 0.

## g. Optimasi hasil klasifikasi Algoritma NBC dengan Partical Swarm Optimization
Berdasarkan optimasi dari metode PSO maka akan dipastikan kembali posisi klasifikasi pada NBC  yang  bisa  berubah  karena  bobot  masing-masing  attributnya.  Untuk  mendapatkan  hasil  dari optimasi, maka tahap yang harus dilakukan yaitu, memasukkan data ke dalam operator PSO (Gambar 4). Data akan dibagi menjadi 0,4 (40%) data testing dan 0,6 (60%) data training dengan memasukkan population size di tiap optimasinya.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4. Proses Pengolahan Data Menggunakan Optimasi PSO
1) Hasil Optimasi dengan Population Size = 20 ( Execution Time : 43 s)
Dengan  melakukan  optimasi  menggunakan Particle  Swarm  Optimization  (PSO) pada Algoritma  NBC  menghasilkan  nilai  accuracy  sebesar  87,03%  dengan population  size =  20  yang semula  sebesar  87,00%  pada population  size =  10  menggunakan  data  testing  sebesar  40%  (13065 Data).  Pada  13065  data,  terdapat  11370  data  yang  tepat  prediksinya  pada  actual  icu  =  0,  sementara 1695 data yang  aktualnya icu = 1 menghasilkan prediksi icu = 0. Hasil confusion matrix sebagaimana terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Confusion Matrix Dari Algoritma NBC Dengan Optimasi PSO 10 Population Size True 0 True 1 Class precision Pred 0 11370 1695 87,03% Pred 1 0 0 0% Class recall 100% 0% 2) Hasil Optimasi dengan Population Size = 40 ( Execution Time : 02 m 37 s)
Dengan  melakukan  optimasi  menggunakan Particle  Swarm  Optimization  (PSO) pada Algoritma NBC pada population size = 40, menghasilkan nilai accuracy sebesar 87,28% yang semula sebesar 87,15% pada population size = 30 menggunakan data testing sebesar 40% (13065 Data). Pada 13065 data terdapat 11403 data yang tepat prediksinya pada aktual icu = 0, sementara 1662 data yang aktualnya icu = 1 menghasilkan prediksi icu = 0. Hasil Confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Confusion Matrix Dari Algoritma NBC
Dengan Optimasi PSO 30 Population Size True 0 True 1 Class precision Pred 0 11403 1662 87,28% Pred 1 0 0 0%9o Class recall 100% 0% 3) Hasil Optimasi dengan Population Size = 60 ( Execution Time : 05 m 05 s)
Dengan  melakukan  optimasi  menggunakan Particle  Swarm  Optimization  (PSO) pada Algoritma NBC pada population size = 60, menghasilkan nilai accuracy sebesar 87,13% yang semula sebesar 87,16% pada population size = 50 menggunakan data testing sebesar 40% (13065 Data). Pada 13065 data terdapat 11383 data yang tepat prediksinya pada actual icu = 0, sementara 1682 data yang aktualnya icu = 1 menghasilkan prediksi icu = 0. Hasil confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 8.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 8. Confusion Matrix Dari Algoritma NBC
Dengan Optimasi PSO 50 Population Size True 0 True 1 Class precision Pred 0 11383 1682 87,13% Pred 1 0 0 0% Class recall 100% 0% 4) Hasil Optimasi dengan Population Size = 80 ( Execution Time : 08 m 53 s)
Dengan  melakukan  optimasi  menggunakan Particle  Swarm  Optimization  (PSO) pada Algoritma  NBC  menghasilkan  nilai  accuracy  sebesar  87,16%  dengan population  size =  80  yang semula  sebesar  87,27%  pada population  size =  70  menggunakan  data  testing  sebesar  40%  (13065 Data).  Pada  13065  data  terdapat  11388  data  yang  tepat  prediksinya  pada  actual  icu  =  0,  sementara 1677 data yang  aktualnya icu = 1 menghasilkan prediksi icu = 0. Hasil confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Confusion Matrix Dari Algoritma NBC Dengan Optimasi PSO 70 Population Size True 0 True 1 Class precision Pred 0 11388 1677 87,16% Pred 1 0 0 0% Class recall 100% 0% 5) Hasil Optimasi dengan Population Size = 100 ( Execution Time : 14 m 20 s)
Dengan  melakukan  optimasi  menggunakan Particle  Swarm  Optimization  (PSO) pada Algoritma  NBC  menghasilkan  nilai  accuracy  sebesar  87,26%  dengan population  size =  100  yang semula  sebesar  87,22%  pada population  size =  90  menggunakan  data  testing  sebesar  40%  (13065 Data).  Pada  13065  data  terdapat  11400  data  yang  tepat  prediksinya  pada  actual  icu  =  0,  sementara 1665 data yang  aktualnya icu = 1 menghasilkan prediksi icu = 0. Hasil confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 10.

## Tabel 10. Confusion Matrix Dari Algoritma NBC
Dengan Optimasi PSO 90 Population Size True 0 True 1 Class precision Pred 0 11400 1665 87,26% Pred 1 0 0 0% Class recall 100% 0%
Hasil keseluruhan dari prediksi Naïve Bayes sebelum dan Sesudah Optimasi dengan PSO dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Confusion Matrix Dari Algoritma NBC Dengan Optimasi PSO Population Size Accuracy Waktu Eksekusi (Menit) - 86,53% 00:00 20 87,03% 00:43 40 87,28% 02:37 60 87,13% 05:05 80 87,16% 08:53 100 87,26% 14:20

## 5 Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kebutuhan ICU pada pasien terjangkit virus Covid-19 menggunakan metode Naïve Bayes pada optimasi PSO dengan software rapid miner . Hasil nilai dari prediksi  kebutuhan  ICU  dipergunakan  sebagai  bahan  acuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  ICU  untuk pasien  terjangkit  Covid-19  sehingga  dapat  mengurangi  kurangnya  persediaan  ICU  di  rumah  sakit. Hasil  akurasi  yang  didapat  sebesar  86,53%  dengan  total  data  sebanyak  32663.  Data  dibagi  menjadi 60%  data  training  dan  40%  data  testing.  Berikutnya  dilakukan  optimasi  bobot  pada  Naïve  Bayes dengan  menggunakan  algoritma Particle  Swarm  Optimization. Percobaan  dilakukan  dengan  ragam jumlah    populasi  yaitu  20,  40,  60,  80  dan  100.  Peningkatan  jumlah  populasi  pada  PSO memperlihatkan  nilai  akurasi  yang  semakin  meningkat  akan  tetapi  waktu  eksekusi  juga  semakin meningkat. Nilai akurasi terbaik didapatkan dengan population size 100 yaitu sebesar 87,26% dengan waktu eksekusi 14:20.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  peneliti  ucapkan  kepada  semua  pihak  yang  ikut  serta  dalam  terlaksanaanya penelitian  yang  sudah  peneliti  lakukan,  terutama  pimpinan  dan  staff    Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Lancang  Kuning,  tim  peneliti  dan  teman-teman  seperjuangan  yang  selalu  memberi dukungan untuk menyelesaikan penelitian ini. Terimakasih juga peneliti ucapkan kepada  Tim Jurnal Sistemasi.

## Referensi
[1] 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.
[2] L. Herlina, W. R. Agustin, and I. K. Mustikarani, “Pengalaman Perawat dalam Memberikan Perawatan End of Life pada Pasien Covid-19 di Ruang ICU Rumah Sakit Umum Daerah Dr. Moewardi,” Univ. Kusuma Husada Surakarta , 2021.
[3] A.  K.  Amirullah  and  K.  Kartinah,  “Penanganan  Kecemasan  Pasien  Survivor  Covid-19 Intensive  Care  Unit:  Literature  Review,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Keperawatan Universitas Muhammadiyah Surakarta 2020 (Profesi Ners XXII) , 2020, pp. 8–15.
[4] E. Nurelasari, “Komparasi Algoritma Naive Bayes dengan Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization untuk Prediksi Kesuburan,” Bina Insa. ICT J. , vol. 5, no. 1, pp. 61–70, 2018.
[5] Ratino,  N.  Hafidz,  S.  Anggraeni,  and  W.  Gata,  “Sentimen  Analisis  Informasi  Covid-19 menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes,” J. JUPITER , vol. 12, no. 2, pp. 1– 11, 2020.
[6] T. Mardiana, “Optimasi Naïve Bayes dengan Particle Swarm Optimization dan Stratified untuk Prediksi  Kredit  Macet  pada  Koperasi,” J.  Ris.  Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  43–50,  2018,  doi: 10.34288/jri.v1i1.13.
[7] T.  S.  N.  Koeswara,  M.  S.  Mardiyanto,  and  M.  A.  Ghani,  “Penerapan  Particle  Swarm Optimization (PSO) dalam Pemilihan Atribut untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi Diagnosis Penyakit Hepatitis dengan Metode Naive Bayes,” J. Speed – Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 12, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[8] F.  Novaldy  and  A.  Herliana,  “Penerapan  PSO  pada  Naïve  Bayes  untuk  Prediksi  Harapan Hidup Pasien Gagal Jantung,” J.  Responsif    Ris. Sains  dan Inform. ,  vol.  3,  no. 1,  pp.  37–43, 2021, doi: 10.51977/jti.v3i1.396.
[9] F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes terhadap Analisis Sentimen Opini Film pada  Twitter,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  50,  2018,  doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
[10] K.  S.  Nugroho,  F.  Marisa,  I.  Istiadi,  and  F.  Marisa,  “Optimasi  Naive  Bayes  classifier  untuk klasifikasi Teks pada e-Government menggunakan Particle Swarm Optimization/ Naive Bayes Classifier  Optimization  for  Text  Classification  on  e-Government  using  Particle  Swarm Optimization,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  8,  no.  January,  pp.  21–26,  2020,  doi:
Volume 11, Nomor 3, September 2022: 724-734
e-ISSN:2540-9719
10.14710/jtsiskom.8.1.2020.21-26.
[11] D. Evanko, “Optical Imaging of the Native Brain,” Nat.  Methods ,  vol.  7, no.  1, p.  34,  2010, doi: 10.1038/nmeth.f.284.
[12] F. Astuti and R. Taufan, “Sentimen Analisis Vaksinasi Covid - 19 pada Twitter menggunakan Algoritma Klasifikasi Berbasis PSO/ Sentiment Analysis of Covid-19 Vaccination on Twitter using  Classification  Algorithms  based  on  PSO,” Sist.  J.  Sist.  InformasiEMASI ,  vol.  11,  pp. 364–376, 2022.
[13] A. Mustopa et al. , “Ekstraksi Fitur dengan Classifer Random Forest untuk Memprediksi Covid 19  Berdasarkan  Hasil  Rontgen  Thorax  Feature  Extraction  with  Random  Forest  Classifier  to Predict  Covid  19  Based  on  Results  Thorax  X  -  ray,” Sist.  J.  Sist.  Inf. ,  vol.  11,  pp.  515–525, 2022.
[14] J.  S.  Widjaya,  D.  A.  R,  and  S.  R.  Puspitasari,  “Sistem  Prediksi  Jumlah  Pasien  Covid-19 menggunakan Metode Trend Least Square Berbasis Web,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 10, pp. 39–51, 2021.
[15] H.  Muhamad,  C.  A.  Prasojo,  N.  A.  Sugianto,  L.  Surtiningsih,  and  I.  Cholissodin,  “Optimasi Naïve Bayes Classifier dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization pada Data Iris,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, p. 180, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201743251.
[16] T.  Arifin  and  D.  Ariesta,  “Prediksi  Penyakit  Ginjal  Kronis  menggunakan  Algoritma  Naive Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 26–30, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.97.
[17] S.  Sumarni  and  S.  Rustam,  “Klasifikasi  Topik  Tugas  Akhir  Mahasiswa  menggunakan Algoritma Particle Swarm  Optimization dan k-Nearest Neighbor,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 168–175, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.604.168-175.