Submitted : May 21, 2022, Revised : December 7, 2022, Accepted : December 16, 2022, Published : March 9, 2023

## Metode Klasifikasi Gejala Penyakit Coronavirus Disease 19 (COVID-19) Menggunakan Algoritma Neural Network
Rahmi [1] , Darius Antoni *[2] , Hadi Syaputra [3] , Fatoni [4] , Tri Basuki Kurniawan [5] [1],[3],[4],[5] Magister Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bina Darma Palembang *[2] Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indo Global Mandiri Palembang E-mail : puspitarahmi9@gmail.com [1] , darius.antoni@uigm.ac.id [2] , hadisyaputra@binadarma.ac.id [3] , fatoni@binadarma.ac.id [4] , tribasukikurniawan@binadarma.ac.id [5]
Abstrack—  Coronavirus  Disease  19  (COVID-19)  is  a new  virus  that  can  cause  respiratory  infections.  This  virus comes from animals that can be transmitted to humans through splashes  of their  saliva.  According  to  epidemiological  data,  the average age of sufferers of this virus is 15-80 years. This virus has  an  incubation  period  of  3-14  days  which  has  initial symptoms of  high  fever,  shortness  of  breath,  cough  and  runny nose. Indonesia had the first 2 cases on March 2 2020, Covid-19 increased  regularly on  December  29  2020, data  shows  719,219 thousand  people  are  confirmed  to  have  contracted  Covid-19. The  problem  raised  in  this  study  is  how  to  classify  the  risk  of contracting the Covid-19 virus from the symptoms it causes. The purpose of this study was to determine the accuracy value of the risk classification of contracting the Covid-19 virus based on the instrument  used  from  the  Cross  Industry  Standard  Process  for Data  Mining  (CRISP-DM)  method.  The  dataset  used  by researchers was taken from the website http://github.com/nshomron/covidpred.  This  study  used  the Neural  Network  (NN)  Algorithm  with  the  help  of  the  Python tool,  the  accuracy  of  the  Neural  Network  Algorithm  (NN) obtained  a  value  of  95%,  meaning  that  it  has  shown  good classification  results.  Researchers  also  tested  the  Logistic Regression  Algorithm but the  accuracy  value  obtained  was  not much different from the NN Algorithm, the Logistic Regression Algorithm obtained an accuracy value of 94%.
Keywords: Coronavirus Disease 19, Covid-19, Neural Network, Logistic Regression, classification, CRISP-DM
Abstrak— Coronavirus  Disease  19  (COVID-19)  adalah  virus baru  yang  dapat  menyebabkan  infeksi  saluran  pernafasan.  Virus ini  berasal  dari  hewan  yang  dapat  menular  ke  manusia  melalui percikan  ludahnya.  Menurt  data  epidemiologis,  rata-rata penderita virus ini berusia 15-80 tahun.  Virus ini  memiliki  masa inkubasi  3-14  hari  yang  memiliki  gejala  awal  yaitu  demam tinggi, sesak napas, batuk dan pilek. Indonesia mwmiliki 2 kasus pertama  pada  2  Maret  2020,  Covid-19  meningkat  secara  teratur pada  29  Desember  2020  data  menunjukkan  719.219  ribu  orang
dipastikan  terjangkit  Covid-19.  Masalah  yang  diangkat  dalam penelitian  ini  adalah  bagaimana  mengklasifikasikan  risiko tertular virus Covid-19 dari gejala yang ditimbulkan. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  nilai  akurasi  dari klasifikasi resiko tertular virus Covid-19 berdasarkan instrument yang digunkan dari metode Cross Industry Standard Process for Data  Mining (CRISP-DM).  Dataset  yang  digunakan  peniliti diambil  dari  website http://github.com/nshomron/covidpred . Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Neural  Network  (NN) dengan  bantuan  alat  Phyton,  akurasi  Algoritma  Neural  Ntwork (NN)  diperoleh  nilai  sebesar  95%,  artinya  telah  menunjukkan hasil  klasifikasi  yang  baik.  Peneliti  juga  menguji  dengan Algoritma  Logistic  Regression  namun  nilai  akurasi  yang diperoleh  tidak  jauh  berbeda  dengan  Algoritma  NN,  Algoritma Logistic Regression diperoleh akurasi nilai sebesar 94%.

## Kata kunci:  Coronavirus Disease 19, Covid-19, Neural
Network, Logistic Regression, klasifikasi, CRISP-DM

## I. PENDAHULUAN
World  Health  Organization (WHO)  atau  biasa dikenal dengan Organisasi Kesehatan Dunia memberitahukan  kasus  baru  Pneumonia  di  Kota Wuhan,  Hubei,  China  yang  mengidentifikasi  jenis baru novel  coronavirus .  Nama Coronavirus  Disease 2019 (COVID-19) resmi ditetapkan pada 12 Februari 2020 oleh WHO[1] Menurut ahli virologi dari China, virus  covid-19  ini  merupakan  virus  yang  berbeda dengan Severe Acute Respiratory Syndrome Associated Coronavirus (SARS-COV2) yang muncul di Guangdong, China Tahun 2003[2], tetapi memiliki gejala  yang  sama[1].  Tingkat  penyebaran  Covid-19 lebih luas dibandingkan dengan SARS namun tingkat kematian  SARS  mencapai  9,6%  dibanding  tingkat kematian Covid -19 yang masih di bawah 5%.
Submitted : May 21, 2022, Revised : December 7, 2022, Accepted : December 16, 2022, Published : March 9, 2023
Ada  4  (empat)  kelompok  dalam  penyebutan Covid-19,  dalam  pedoman  WHO  dan  Stigma  Orang Positif Covid-19 yaitu Orang Dalam Pantauan (ODP), Pasien  Dalam  Pengawasan  (PDP),  Orang  Tanpa Gejala  (OTG),  sedangkan  Positif  adalah  pasien  yang telah melakukan  test menunjukan hasil positif  covid- 19.  Kasus  di  Indonesia  hingga  28  Desember  2020 sebanyak  719.219  ribu  orang  dengan  kasus  per  14 hari  sebanyak  95  rbu  dan  untuk  kasus  meninggal mencapai 21 ribu jiwa. Di Indonesia telah melakukan upaya  untuk  memperlambat  penyebaran  covid-19 dengan  istilah  3M  yaitu  menjaga  jarak,  memakai masker,  dan  mencuci  tangan  serta  melakukan  social distancing.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  2 (dua)  algoritma  yang  yaitu  Neural  Network  dan Logistic  Regression  dengan  menggunakan software phyton untuk mempermudah dalam menganalisis.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  ialah data  gejala  penyakit  Coronavirus  Disease  2019 (COVID-19)  yang  diambil  dari  salah  satu  artikel  yang juga  membahas  tentang  prediksi  diagnosis  covid-19 yang juga diambil dari situs web Kementrian Kesehatan Israel. Dengan kolom gejala 0 (not present) 1 (present), untuk  kolom  resiko  2  kelas  yaitu  positif  dan  negatif dengan  menggunakan  tools  Phyton.  Dataset  yang digunakan  sebagai  bahan  penelitian  klasifikasi  untuk mengetahui  risiko  seseorang  terjangkit covid-19 diambil dari website http://github.com/nshomron/covidpred

## A. Alur Penelitian
Alur  dari  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini dapat dilihat seperti pada gambar 1, berikut ini.

## Gambar 1. Alur Penelitian
B. Metodologi Cross-Industry  Standard  Process  for  Data
Mining (CRISP-DM)
Pada  penelitian  ini  disesuaikan  dengan  tahapan  pada metode  CRISP-DM.  Tahapan  yang  digunakan  mengacu pada  penelitian  ini,  terdapat  6  tahapan  pada  metodologi CRISP-DM yaitu :
1) Business Understanding Business  understanding, tahap  pertama  dalam  proses CRISP-DM juga dapat disebut sebagai tahap pemahaman  penelitian.  Pada  tahap  ini  dibutuhkan pemahaman tentang substansi dari kegiatan data mining yang  akan  dilakukan  serta  kebutuhan  dari  perspektif bisnis.  Dalam  rangka  untuk  memahami  data  yang kemudian  dianalisis,  sangat  penting  untuk  sepenuhnya mempelajari objek bisnis (objek penelitian).
Penerapan data mining pada penelitian ini berhubungan langsung  dengan  data  gejala  covid-  19  yang  diperoleh dari  kaggle  dataset  untuk  mengklasifikasikan  resiko terjangkit  virus  covid-  19  menggunakan  algoritma Neural  Network.  Ada  3  atribut  yang  akan  digunakan untuk  melaksanakan  klasifikasi,  yaitu  tingkta  resiko rendah, tingkat resiko sedang dan tingkat resiko tinggi.
2) Data Understanding Data  Understanding atau  pemahaman  data  adalah tahapan mengumpulkan data awal dan mempelajari data tersebut  untuk  bisa  mengenal  dan  memahami  apa  saja yang  bisa  dilakukan  pada  data-data  itu.  Pemahaman data  mengacu  pada  database  gejala  covid-19,  tahap memahami  format data secara permukaan (format form dan report) dan  secara  lebih  mendalam  (bentuk  fisik data).
Dataset  yang  akan  digunakan  yaitu  diambil  dari  situs resmi  kaggle.  Ada  17  atribut  yang  akan  digunakan untuk melaksanakan klasifikasi, yaitu suhu tubuh, batuk kering, sakit tenggorokan, kelelahan, masalah pernapasan,  kantuk,  nyeri  dada,  riwayat  perjalanan  ke Negara  terinfeksi,  diabetes,  penyakit  jantung,  penyakit paru-paru,  stroke  atau  penurunan  kekebalan  tubuh, perkembangan  gejala,  tekanan  darah  tinggi,  penyakit ginjal,  perbahan  nafsu  makan,  kehilangan  indra penciuman.  Beberapa  atribut  tersebut  merupakan parameter  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  resiko  terinfeksi  gejala  covid-19,  seperti pada gambar 2:
Submitted : May 21, 2022, Revised : December 7, 2022, Accepted : December 16, 2022, Published : March 9, 2023
3 Sakit Tenggorokan 4 Sesak napas 5 Sakit kepala 6 Kontak langsung dengan seseorang yang dikonfirasi Covid-19
Gambar 2. Data Gejala Covid-19
3) Data Preparation
Data  preparation mencakup  semua  kegiatan  untuk membangun data  set yang  akan  dimasukkan  ke  dalam alat  pemodelan  dari  data  mentah  awal  atau  membuat database baru  untuk set  up  data  mining . Database ini bersifat  independen  atau  terpisah  dari database operasional.  Fungsi  utamanya  khusus  untuk  alat pemodelan data  clustering .  Persiapan  data  merupakan tahap  yang  padat  karya.  Tahap  membangun database baru  sebagai  set  data  akhir  untuk  pemodelan data mining clustering .
Gambar 3. Ilustrasi Proses Data Preparation

## a) Data set Description
Tahap  merancang  format  set  data  mentah  pada database parsial  yang digunakan sebagai gudang data yang  digunakan  untuk  pemodelan  data  mining. Rancangan  set  data  harus  menyesuaikan  dengan  apa yang  telah  dirumuskan  pada  tahapan  business unserstanding  terutama  pada  perumasan  tujuan  data mining.
TABEL 1. DATASET COVID-19 No Gejala Penyakit Covid-19 1 Batuk 2 Demam

## a) Clean Data
Tahap  ini  memastikan  data  yang  dipilih,  dikonstruksi dan  diintegrasikan  telah  layak  untuk  ditambang.
Kegiatannya antara lain membersihkan dan memperbaiki  data  yang  rusak,  menghapus  data  yang tidak  di  perlukan,  menyeragamkan  data  yang  dianggap sama  namun  memiliki  nilai  yang  berbeda  atau membuatnya  menjadi  konsisten.  Pada  tahap data cleaning ,  dataset  yang  terdiri  dari  127  data  tidak terdapat missing values , dapat dilihat pada gambar 4:
Gambar 4. Cleaning Data
Gambar 5. Hasil setelah dilakukan cleaning data
Setelah di analisis dan dilakukan proses cleaning data pada dataset,  yang  awalnya  terdapat  278.847  data  ternyata setelah dilakukan tahap  cleaning  data  jumlah data menjadi 136.294 data dan 9 kolom.

## C. Convert Data
Dalam  nelakukan  pemodelan  menggunakan  Multi-layer Perceptron  (MLP)  data  yang  digunakan  untuk  melakukan pemodelan  yaitu  berupa  data  numeric,  sehingga  data  yang masih  berupa  categoricsl  diubah  menjadi  data  numerical
Submitted : May 21, 2022, Revised : December 7, 2022, Accepted : December 16, 2022, Published : March 9, 2023
seperti gambar 6:
Gambar 6. Data setelah dilakukan ubah data categprical menjadi numerical

## D. Data Splitting
Adapun data yang digunakan yaitu data gejala-gejala pasien resiko  covid-19,  dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan sebanyak  136.294  record  data  dengan  8  kolom.  Evaluasi model  machine  learning  dengan  train  dan  test  split  cocok digunakan  untuk  dataset  yang  berukuran  besar,  train/test split membagi dataset menjadi train set dan test set atau data yang  digunakan  untukk  proses  training  dan  testing merupakan  kumpulan  data  yang  berbeda.  Dalam  penelitian ini penulis membagi data train set dan test set menjadi 30% untuk  data  test  set  dan  70%  untuk  data  train  set.  Dapat dilihat pada gambar  7:
Gambar 7. Split data Train dan Data Test
Dapat  dilihat  pada  gambar  8  ditunjukkan  bahwa  unutk training  set  terdapat  95.405  baris  dan  8  kolom,  sedangkan untuk  testing  set  terdapat  40.889  baris  dan  8  kolom  yang akan  digunakan  untuk  pemodelan  menggunakkan  algoritma neural network dan logistic regression
Gambar 8. Informasi jumlah data training
Gambar 9. Informasi jumlah data testing

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  analisis  terhadap  dataset  gejala Covid-19dengan  dua  label  klasifikasi  gejala  yang ditimbulkan  oleh  pasien  Covid-19  dengan  menggunakan Algoritma Neural Network dan Logistic regression . Hasil yang  dicapai  oleh  peneliti  adalah  mengetahui  klasifikasi gejala  penyakit  Covid-19  berdasarkan  dataset  yang  telah diunduh  dari  salah  satu  website  resmi  pada  artikel  yang meneliti  tentang  kasus  covid-19.  Peneliti  menggunakan tools  Phyton  untuk  melakukan  proses data  science ,  yang memberikan  hasil  informasi  klasifikasi  gejala  Covid-19. Dengan  menggunakan  dataset  sebanyak  136.294  data dengan  training  dan  testing  70:30  telah  dilakukan pengujian  masing-masing  algoritma.  Dari  pengujian  2 algoritma ini didapatkan hasil algoritma klasifikasi gejala penyakit  covid-19  dengan  akurasi  yaitu  untuk  algoritma neural  network  dengan  model  MLP  didapatkan  jumlah 95.8% untuk training set akurasu dan 95.7% untuk test set akurasi  sedangkan  neural  network  setelah  dilakukan normalisasi menggunakan
normalisasi dengan MinMaxScaller 95.8%  untuk  training  set accuracy dan
Submitted : May 21, 2022, Revised : December 7, 2022, Accepted : December 16, 2022, Published : March 9, 2023
93.7%  untuk  test  set accuracy .  Sedangkan  untuk algoritma Logistic Regression didapatkan akurasi  sebesar 94.48%  untuk  training  set  dan  94.49%  untuk  test  set akurasi,  sedangkan  metode logistic  regression setelah dilakukan normalisasi menggunakan normalisasi MinMaxScaller didapatkan  94.38%  untuk  training  set akurasi dan 94.39% untuk test set akurasi.

## A. Neural Network (NN)
Pengujian  menggunakan  data  gejala  covid-19 sebanyak  136.294  record  data  dengan  6  kolom,  dengan split  data yang  ada  pada machine  learning digunakan untuk  membagi  antara data  training (data  latih)  dan data  testing (data  uji).  Penulis  membagi  data  menjadi 70% (0.7) untuk data training (data latih) dan 30% (0.3) untuk data  testing (data  uji).  Kemudian  digunakan Algoritma neural network sebagai metode klasifikasiyang  digunakan,  setelah  itu  hubungkan  split data  dan  algoritma  yang  digunakan  pada apply  model untuk  mengetahui  data  mana  yang  tidak  memiliki  label pada  data  testing.  Pada  penelitian  ini  penulis menggunakan Multi-Layer  Perceptron  (MLP) sebagai model  jaringan  saraf  tiruan  (JST)  dengan  karakteristik memiliki nilai bobot yang lebih baik untuk menghasilkan  klasifikasi  yang  lebih  akurat.  Pada gambar  10  menunjukkanpemodelan  neural  network menggunakan  MLPClassifier  sebelum  dilakukan  proses klasifikasi  menggunakan  algoritma neural  network menggunakan model MLP. Setelah dilakukan pemodelan  pada  algoritma neural  network dengan menggunakan  model  MLP  Classifier  maka  akan dilakukan  klasifikasi  dataset  dengan  algoritma neural network menggunakan  model  MLP,  proses  klasifikasi dapat dilihat pada gambar 10:
Gambar 10. Model klasifikasi Neural network dengan model

## MLP
Hasil akurasi pada data training sebesar  95.8% dan pada
data  testing  sebesar  95.7%  dari  algoritma  neural  network menggunakan  model  multi-layer  perceptron  (MLP)  dan dengan melakukan proses validasi data dengan k-fold cross validation Sebanyak 10 kali dari data gejala covid-19.

## Gambar 11. Confusion Matrix MLP
Pada  gambar  11  dapat  dilihat  nilai  dari  confusin matrix data gejala covid-19 dimana nilai aktual untuk label negative sebanyak 37.283 data dan nilai prediksi sebanyak 418,  sedangkan  nilai  aktual  untuk  label  positif  sebanyak 1.871 data dan nilai prediksi sebanyak 1.317 data.

## B. Logistic Regression
Pengujian  menggunakan  data  gejala  covid-19  sebanyak 136.294  record  data  dengan  8  kolom,  dengan split  data yang  ada  pada machine  learning digunakan  untuk membagi  antara data  training (data  latih)  dan data  testing (data  uji).  Penulis  membagi  data  menjadi  70%  (0.7)  untuk data  training (data latih) dan 30% (0.3) untuk data  testing (data  uji).  Kemudian  digunakan Algoritma  Logistic Regression sebagai  metode  klasifikasi  yang  digunakan, Logistic Regressio n adalah salah satu algoritma klasifiikasi yang  paling  umum.  Pada  gambar  12  menunjukkan  model proses klasifikasi menggunakan algoritma Logistic Regression.
Gambar 12. Klasifikasi Logistic Regression
Hasil  akurasi    dari   algoritma    logistic    regression
Submitted : May 21, 2022, Revised : December 7, 2022, Accepted : December 16, 2022, Published : March 9, 2023
dengan  dengan  pembagian  70:30  data  training  dan  data testing  dan  telah  dilakukan  proses  validasi  data  dengan k- fold  cross  validation sebanyak  10  kali,  maka  didapatkan nilai untuk training set sebesar 94% sedangkan untuk tsting data didapatkan nilai sebesar 94%.
Gambar  13.  Confusion  Matrix  Logistic  Regression
Pada  gambar  13  dapat  dilihat  nilai dari confusin matrix data gejalacovid-19 dimana nilai aktual untuk label negative sebanyak 37.642 data dan nilai prediksi sebanyak 59, sedangkan nilai aktual untuk label positif sebanyak 997 data dan nilai prediksi sebanyak 2.191 data.

## C. Pembahasan Algoritma dengan Normalisasi
Normlisasi  data  adalah  proses  membuat  beberapa variabel  memiliki  rentang  nilai  yang  sama,  tidak  ada  yang terlalu  besar  maupun  terlalu  kecil  sehingga  dapat  membuat analisis statistik  menjadi  juh  lebih  mudah.  Normalisasi data
Gambar 15. Boxplot setelah dilakukan normalisasi
Pada gambar 15 diatas  menunjukan data yang telah di normalisasidimana  data  telah  sesuai  dengan  rentang  data minimun dan maksimum yaitu 0 dan 1. Pada gambar diatas dapat  dilihat  nilai  rentang  telah  normal  antara  rentang  0 dan 1.

## D. Pemodelan MLP setelah Normalisasi
pada  penelitian  ini  menggunakan Min-Max  Scaller , Min- Max Scaller data atau menyesuikan data dalam rentang/range  nilai  minimum  hingga  nilai  maksimum, dengan rentang yang biasa digunakan adalah 0 hingga  1.
Gambar  14.  Boxplot  sebelum  proses  Normalisasi
Dapat  dilihat  pada  gambar  14  diatas  menunjukan rentang  nilai  yang  belum  normal  pada  atribut  test indication dimana  masih terdapat nilai  yang  melebihi  nilai maksimum  yang  dimana  nilai  maksimum  pada  data tersebut mencapai 2.
Gambar 16. Model setelah di Normalisasi
Hasil  akurasi  setelah  dilakukan  normalisasi  data pada  dataset  gejala  didapatkan  nilai  akurasi  data  training sebesar  95.8%  dan  pada  data  testing  sebesar  93.7%  dari algoritma  neural  network  menggunakan  model multi-layer perceptron (MLP)  dan  dengan  melakukan  proses  validasi data  dengan k-fold  cross  validation sebanyak  10  kali  dari data gejala covid-19.
Submitted : May 21, 2022, Revised : December 7, 2022, Accepted : December 16, 2022, Published : March 9, 2023
Gambar 17. Confusion matrix MLP setelah di Normalisasi
Pada  gambar  17  dapat  dilihat  nilai  dari  confusin matrix  yang  telah  dilakukan  normalisasi  data  pada  dataset gejala  covid-19  dimana  nilai  aktual  untuk  label  negative sebanyak  37.656  data  dan  nilai  prediksi  sebanyak  45, sedangkan  nilai  aktual  untuk  label  positif  sebanyak  683 data dan nilai prediksi sebanyak 2.505 data.
E. Pemodelan Logistic Regression setelah Nirmalisasi
Gambar 19. Confusion matrix logistic regression setelah dinormalisasikan
Pada  gambar  19  dapat  dilihat  nilai  dari  confusin matrix  data  gejala  covid-19  setelah  dilakukan  normalisasi data  dimana  nilai  aktual  untuk  label  negative  sebanyak 37.649 data dan nilai prediksi sebanyak 52, sedangkan nilai aktual  untuk  label  positif  sebanyak  950  data  dan  nilai prediksi sebanyak 2.238 data.

## F. Hasil Pengujian Sistem
Setelah  melakukan  pengujian  akurasi  terhadap gejala  penyakit  covid-19  pada  tools  phyton,  didepat hasil  akurasi  perhitungan  dengan  2  algoritma  yaitu algoritma neural  network dan logistic  regression pada table  2.
TABEL 2.  Hasil akurasi data gejala covid-19
Gambar 18. Model logistic regression setelah dinormalisasi
Hasil akurasi dari algoritma logistic regression setelah dilakukan  normalisasi  dan  telah  dilakukan  proses  validasi data dengan k-fold cross validation sebanyak 10 kali, maka didapatkan  nilai  untuk  training  set  sebesar  94.3% sedangkan  untuk  tsting  data  didapatkan  nilai  sebesar 94.3%.
Seperti  yang  dapat  dilihat  dari  table  diatas,  dengan menggunakan  data  gejala  covid-19  dimana  data  latih  dan data uji  yang berbeda dan dengan  menggunakan algoritma dan  model  yang  berbeda  memperoleh  hasil  akurasi  yang lebih  tinggi  yaitu  sampai  95%.  Dataset  Covid-  19  yang diperoleh dari website berjumlah 136.294 record data. Dari uji  coba  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma Neural  Network dan Logistic  Regression yang  digunakan, diperoleh  akurasi  klasifikasi  tertinggi  95%.  Hasil  akurasi tertinggi diperoleh dengan  menggunakan algoritma Neural Network dengan menggunakan model Multi-layer Perceptron .  Algoritma  ini  dapat  menghasilkan  akurasi terbaik  dikarenakan  tidak  bergantung  dengan  model sebaran  data  sehingga  dapat  dikatakan  tidak  mempunyai parameter  dan  informasi  sebelumnya  dan  dapat  menjadi solusi dari data yang bersifat kompleks atau memiliki noise .
No Algoritma Akurasi (%) 1 Neural Network 95% 2 Logistic
Regression
94%
Submitted : May 21, 2022, Revised : December 7, 2022, Accepted : December 16, 2022, Published : March 9, 2023

## G. Evaluation
Evaluasi  adalah  fase  interpretasi  terhadap  hasil data mining . Evaluasi dilakukan secara  mendalam dengan tujuan agar hasil pada tahap modeling sesuasi dengan sasaran yang ingin dicapai dalam tahap business understanding.
1) Evaluate Result
Tahap  ini  menilai  sejauh  mana  hasil  pemodelan  data mining  memenuhi  tujuan  data  mining  yang  ditentukan pada  tahap  business  understanding.  Jika  diaplikasikan dalam  dunia  nyata,  tahap  evaluation  sebaiknya melibatkan  pihak  kesehatan  yang  kompeten  misalnya pihak rumah sakit atau dokter.
2) Review Process Tahap  memeriksa  kembali  tahapan  dari  awal  untuk memastikan  bahwa  tidak  ada  faktor  penting  dalam proses tersebut yang terabaikan atau terlewatkan.
3) Determine Next Steps
Tahap  ini  menentukan  langkah  apa  yang  diambil.  Ada  2 pilihan, kembali ke tahap awal (business understanding) atau melanjutkan ke tahap akhir (deployment).

## IV. K ESIMPULAN
Coronavirus Disease 19 adalh virus yang berasal dari keluarga  SARS-  Co-V2,  yang  memiliki  perbedaan  dalam virusnya  namun  memiliki  gejala  yang  sama.  Dataset  yang sudah  diklasifikasi  pada  Phyton  menunjukan  pada  tingkat negative memiki jumlah data 125.668 record data sedangkan tingkat  positif  memiliki  jumlah  data  10..626  record data. Dari klasifikasi yang telah dilakukan menggunakan tools Phyton sehingga  didapatkan  kesimpulan  Algoritma Neural Network (NN) memiliki hasil yang lebih tinggi dibandingkan Algoritma  klasifikasi  menggunakan Logistic  Regression dengan  akurasi  95%.  Algoritma Logistic  Regression memiliki  hasil  yang  sedikit  lebih  rendah  dibandingkan Algoritma klsifikasi Neural  Network dengan akurasi 94%. Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  disimpulkan,  maka peneliti  dapat  rekomendasi  untuk  melakukan  penelitian yang  lebih  baik  lagi,  antara  lain  diharapkan  hasil penelitian  ini  menjadi  masukan  bagi  pengembangan  ilmu komputer  khususnya  pada  Phyton  agar  dapat  digunakan untuk pembelajaran dan edukasi. Selain hasil penelitian ini dapat  dijadikan  salah  satu  acuan  maupun  litelature  dan diharapkan untuk peneliti selanjutnya dapat mengembangkan penelitian ini lebih lanjut dengan metode dan  rancangan  yang  berbeda,  cakupan  responden  yang lebih  luas,  penelitian  dengan  penambahan  kelompok berbeda yang dapat menghasilkan lebih variatif  dan
mendatangkan informasi yang lebih  tinggi.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Abdillah, G., Putra, F. A., Renaldi, F., Informatika, P. S., Jenderal,  U.,  &  Yani,  A.  (2016).  Penerapan  Data  Mining Pemakaian  Air Pelanggan Untuk Menentukan  Klasifikasi Potensi  Pemakaian  Air  Pelanggan  Baru  Di  Pdam  Tirta Raharja  Menggunakan  Algoritma  K-Means.  Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi,  2016, 18–19.
[2] Abdillah,  L.  (2020).  Stigma  Terhadap  Orang  Positif COVID-19  (Stigma  on  Positive  People  COVID-19). Pandemik  COVID-19:  Antara  Persoalan  Dan  Refleksi  Di Indonesia, Forthcoming.
[3] Ahmad,  A.  (2017).  Mengenal  artificial  intelligence, machine  learning,  neural  network,  dan  deep  learning.  J. Teknol. Indones, 3.
[4] Ayumi,  V.,  &  Nurhaida,  I.  (2021).  Klasifikasi  Chest  X- Ray  Images  Berdasarkan  Kriteria  Gejala  Covid-19 Menggunakan  Convolutional  Neural  Network.  JSAI (Journal  Scientific  and  Applied  Informatics),  4(2),  147– 153.
[5] Behrens,  J.  T.  (1997).  Principles  and  procedures  of exploratory  data  analysis.  Psychological  Methods,  2(2), 131.  Fadillah,  A.  P.  (2015).  Penerapan  Metode  CRISP- DM  untuk  Prediksi  Kelulusan  Studi  Mahasiswa Menempuh Mata Kuliah (Studi  Kasus Universitas XYZ). Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 1(3).
[6] Rifai,  B.  (2013).  Algoritma  Neural  Network  Untuk Prediksi Penyakit Jantung. Techno Nusa Mandiri: Journal of Computing and Information Technology, 10(1), 1–9.
[7] Saifudin,  A.  (2018).  Metode  Data  Mining  untuk  Seleksi Calon  Mahasiswa  pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  di Universitas Pamulang. Jurnal Teknologi, 10(1), 25–36.
[8] Saputro,  W.  T.,  &  Jumasa,  H.  M.  (2018).  Memprediksi Daftar  Ulang  Mahasiswa  Baru  Menggunakan  Algoritma Bayesian  Classification  Di  Universitas  XYZ.  INTEK: Jurnal  Informatika  Dan  Teknologi  Informasi,  1(2),  73– 82.
[9] Sutoyo, I. (2018). Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik. Pilar Nusa Mandiri: Journal  of  Computing  and  Information  System,  14(2), 217–224.
[10] Windarto,  A.  P.,  Lubis,  M.  R.,  &  Solikhun,  S.  (2018).
Model Arsitektur Neural Network Dengan
Backpropogation  Pada  Prediksi  Total  Laba  Rugi Komprehensif Bank Umum Konvensional. Klik- Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 5(2), 147–158.
[11] Yuliana,  D.,  Purwanto,  P.,  &  Supriyanto,  C.  (2018). Klasifikasi Teks Pengaduan Masyarakat Dengan Menggunakan Algoritma Neural Network. Jurnal KomTekInfo, 5(3), 92–116.