## VISUALISASI DATA PENYEBARAN COVID 19 DI INDONESIA DAN MALAYSIA

## DATA VISUALIZATION OF THE SPREAD OF COVID 19 IN INDONESIA AND MALAYSIA
Moh. Badri Tamam 1) , Anwari 2) Hozairi 3)
1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Madura Jl. Mifathul Ulum Bettet Pamekasan E-mail : 1 badri.uimadura@gmail.com , 2 anwari.its@gmail.com , 3 dr.hozairi@gmail.com

## ABSTRAK
Seluruh  dunia  saat  ini  sedang  mengalami  pandemi  yang  disebut  Novel  Coronavirus  19  (2019- nCOv).  Hingga  saat  ini,  belum  ada  yang  bisa  memastikan  kapan  pandemi  COVID-19  ini  akan berakhir.  Virus  yang  memiliki  laju  penyebaran  sangat  cepat  ini  telah  menyebar  ke  203  negara, termasuk Indonesia dan Malaysia. Indonesia adalah negara berpenduduk muslim terbesar di dunia. Saat  merayakan  salah  satu  hari  raya  Idul  Fitri,  Indonesia  memiliki  budaya  mudik  untuk  bertemu dengan  keluarga  masing-masing.  Salah  satu  alternatif  pilihan  untuk  pulang  adalah  dengan menggunakan transportasi umum. Untuk meningkatkan kesadaran masyarakat tentang penyebaran virus ini, kami mengusulkan studi berupa visualisasi data penyebaran COVID-19 di Indonesia dan Malaysia.  Untuk  melakukan  ini,  pertama-tama  perlu  untuk  mengintegrasikan  data  pada  data COVID-19  saat  ini  menggunakan  Python.  Matplotlib  dan  pandas  adalah  metode  untuk  membuat visualisasi  data  lebih  interaktif,  mudah  dibaca,  dan  mudah  dianalisa.  Visualisasi  yang  dilakukan adalah  mengubah  data  tabel  yang  kaku  menjadi  bentuk  grafik,  diagram,  dan  sebagainya  yang mampu memperlihatkan perubahan dan perbedaan data menjadi lebih jelas. Alhasil, tampilan data hasil  analisis  biasa  menjadi  lebih  cantik  dengan  visual  yang  baik  menggunakan  matplotlib  dan pandas,  dari  hasil  pengujian  terlihat  jelas  penyebaran  covid  19  yang  paling  signifikan  adalah Indonesia, dimana sejak hari ke 65 melonjak.
Kata kunci: Covid19, Matplotlib, Python, Visualisasi

## ABSTRACT
The whole world is currently experiencing a pandemic called Novel Coronavirus 19 (2019-nCOv). Until now, no one can say for sure when the COVID-19 pandemic will end. The virus, which has a very fast spread rate, has spread to 203 countries, including Indonesia and Malaysia. Indonesia is a country with the largest Muslim population in the world. When celebrating one of the Eid al-Fitr holidays,  Indonesia  has  a  homecoming  culture  to  meet  with  their  respective  families.  One alternative option to go home is to use public transportation. To increase public awareness about the  spread  of  this  virus,  we  propose  a  study  in  the  form  of  visualizing  data  on  the  spread  of COVID-19 in Indonesia and Malaysia. To do this, it is first necessary to integrate the data on the current  COVID-19  data  using  Python.  Matplotlib  and  pandas  are  methods  for  making  data visualizations more interactive, readable and easy to analyze. The visualization carried  out is to convert  rigid  table  data  into  graphs,  diagrams,  and  so  on  that  are  able  to  show  changes  and differences in data more clearly. As a result, the display of data from ordinary analysis becomes more beautiful with good visuals using matplotlib and pandas, from the test results it is clear that the most significant spread of covid 19 is Indonesia where since the 65th day it has increased.
Keywords: Covid19, Matplotlib, Python, Visualization

## PENDAHULUAN
Dunia  dihebohkan  dengan  virus bernama Severe Acute Respiratory Syndrome  Coronavirus  2 (SARS-COV2) atau  lebih  dikenal  dengan  COVID-19. Virus  ini  pertama  kali  dilaporkankali  di kota Wuhan, China pada bulan Desember 2019  [1].  Pandemi  virus  Corona  atau
COVID-19  telah  memberikan  banyak dampak  pada  berbagai  aspek  kehidupan masyarakat  Indonesia.  Penyebaran  virus tersebut memaksa pemerintah mengeluarkan kebijakan social distancing dan  physical  distancing  untuk  mencegah penularan  virus  yang  lebih  masif  dan meluas.  Kebijakan  ini  diterapkan  secara nasional sehingga tidak hanya berdampak pada  wilayah  yang  terpapar,  tetapi  juga seluruh wilayah yang belum terkena.
Hingga  saat  ini,  belum  ada  yang bisa memastikan kapan pandemi COVID-19 ini akan berakhir. Virus yang memiliki laju penyebaran sangat cepat ini telah  menyebar  ke  203  negara,  termasuk Indonesia  dan  Malaysia.  [2]  Indonesia adalah  negara  berpenduduk  Muslim terbesar  di  dunia.  Bahasa  Pemrograman Python [3] [4] Saat merayakan salah satu hari  raya  Idul  Fitri,  Indonesia  memiliki budaya  mudik  untuk  bertemu  dengan keluarga  masing-masing.  Salah  satu alternatif  pilihan  untuk  pulang  adalah dengan menggunakan transportasi umum.
Untuk meningkatkan kesadaran masyarakat tentang penyebaran virus ini, kami mengusulkan studi berupa visualisasi data penyebaran COVID-19 di Indonesia dan Malaysia [5] Kebijakan ini juga telah diterapkan dalam penyelenggaraan pendidikan nasional  dengan  diterbitkannya  Surat Edaran. Seperti pandemi COVID-19 atau virus  corona  yang  menyebar  ke  seluruh dunia pada awal tahun 2020[6]. Berdasarkan  [7]  sebaran  kasus  COVID- 19  di  seluruh  dunia  per  15  Maret  2020 telah mencapai 1.986.986 kasus terkonfirmasi  dan  126.812  kematian. Sedangkan  di  Indonesia,  per  15  April
2020  terdapat  4.839  kasus  dengan  459 kematian [8].
Malaysia  mengumumkan  kasus COVID-19  pertamanya  pada  25  Januari 2020  yang  melibatkan  tiga  pelancong Cina  yang  memasuki  Malaysia  melalui Johor dari Singapura. Melihat situasi ini, pemerintah  Malaysia  memutuskan  untuk menggunakan  strategi  PKP  pada  18 Maret 2020.[7][9] Perintah itu mencakup larangan  umum  terhadap  gerakan  dan pertemuan  orang  banyak  di  seluruh
negeri  termasuk  kegiatan  keagamaan, olahraga,  sosial  dan  budaya.  Banyak acara  yang  dibatalkan  karena  wabah COVID-19 (YLM, 2020).[10][11] Strategi  PKP  tidak  mudah  dilakukan sendiri  tetapi  membutuhkan  banyak orang dan organisasi untuk bekerja sama mensukseskan mekanisme tersebut.
Matplotlib  adalah  untuk  membuat visualisasi  data  lebih  interaktif,  mudah dibaca, dan mudah dianalisis. Visualisasi yang  dilakukan  adalah  mengubah  data tabel kaku menjadi bentuk grafik dengan python [12], mampu menampilkan perubahan  dan  perbedaan  data  menjadi lebih  jelas.  Hasilnya,  data  analisis menampilkan statistic [2][13]. Ketika kumpulan data terlalu besar atau terlalu kompleks, visualisasi interaktif  menjadi  alat  yang  berguna dalam analisis data eksplorasi. Visualisasi interaktif dapat memungkinkan, antara lain, untuk menampilkan  informasi  pada  berbagai tingkat detail, menjelajahi data menggunakan  tampilan  terkoordinasi, dan  secara  dinamis  mengubah  bagan untuk  fokus  pada  minat  pengguna. Sementara  notebook  secara  tradisional telah digunakan dengan visualisasi statis, visualisasi interaktif lanjutan dapat disematkan dan juga mendukung analisis visual yang maju dan cepat [14] Dalam makalah ini, kami menyajikan  tiga  pendekatan  sederhana dan  kuat  yang  dapat  digunakan  ilmuwan data untuk membuat visualisasi interaktif di Jupyter Notebooks: callback matplotlib, toolkit visualisasi, dan
embedding  HTML  kustom.  Pendekatan ini  menawarkan  sejumlah  keuntungan dan kerugian yang perlu dipertimbangkan oleh pengembang sehingga mereka dapat membuat  keputusan  yang  tepat  tentang tugas  visualisasi  mereka.  Pada  akhir makalah  ini,  pembaca  akan  memiliki pemahaman  yang  baik  tentang  ketiga metode tersebut, dan akan dapat memilih pendekatan implementasi tergantung pada  tingkat  interaksi,  penyesuaian,  dan aliran data yang diinginkan [15].

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dengan beberapa  tahapan  yang  tertulis  pada Gambar  1.  Diagram  awal  menunjukkan tahapan dalam penelitian ini dimulai dari masalah[1].  Tahap  selanjutnya  adalah pengumpulan data, preprocessing dataset, visualisasi data, serta evaluasi dan hasil.
Gambar 1. Flowchart Penelitian
Pada penelitian ini terdapat beberapa  tahapan,  mengumpulkan  data COVID-19.  Pada    tahap    ini    data    akan diambil    melalui    situs    kaggle  dan diambil data negara yang akan diuji coba untuk  mengetahui  problem  dan  data tersebut
diproses untuk bisa divisualisasikan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data Penelitian dilakukan  pada  bulan  Maret  2020 menggunakan dataset dari Kaggle bernama  Data  covid19  yang  diupdate pada bulan Februari 2020 dengan jumlah 3.262 record. Atribut pada dataset artikel ilmiah  dan  ditulis  di  tengah  atas.  Untuk
melakukan ini, pertama-tama perlu untuk mengintegrasikan data pada data COVID-19 saat ini menggunakan Python.  Matplotlib  dan  pandas  adalah metode  untuk  membuat  visualisasi  data lebih  interaktif,  mudah  dibaca,  dan mudah dianalisa. Visualisasi yang dilakukan  adalah  mengubah  data  tabel yang  kaku  menjadi  bentuk  grafik, diagram,  dan  sebagainya  yang  mampu memperlihatkan perubahan dan perbedaan  data  menjadi  lebih  jelas. Alhasil, tampilan data hasil analisis biasa menjadi lebih cantic dan berbentuk grafik dengan  visual  yang  baik  menggunakan matplotlib dan pandas, dari hasil pengujian terlihat jelas penyebaran covid 19 yang paling signifikan adalah Indonesia,  dimana  sejak  hari  ke  65 melonjak. Tabel. 1. Data covid19 Provi nce/ State Coun try/R egion Lat Dat e Co nfir me d Rec ove red 0 NaN Afg hani stan 65. 000 000 1/2 2/2 0 0 0 1 NaN Alb ania 20. 168
300 1/2 2/2 0
0 0 2 NaN Alg eria 1.6 596
00 1/2 2/2 0
0 0 3206 2 NaN Co mor os 43. 333 300 5/2 1/2
0 1 8 Berikut  penjelasan  visualisasi  data COVID  19,  penulis  mengklasifikasikan berdasarkan negara yang akan
divisualisasikan.  Berdasarkan  data  yang diperoleh dari kenggle langsung dan data yang  ditampilkan  dalam  penelitian  ini, hanya  5  dataset  yang  diproses,  tetapi 32062 dataset yang diproses.
Tabel. 2. Data Indonesia Mengkonfirmasi
Covid 19 Provin ce/Stat e Country /Region Dat e Conf irme d Reco vered 10 73 2
NaN Indonesi a 3/2/ 20 2 0
10 99 NaN Indonesi a 3/3/ 20 2 0
Provin ce/Stat e Country /Region Dat e Conf irme d Reco vered 7 31 93 2 NaN Indonesi a 5/2 1/2 0
2016 2 4838
Data  pada  tabel  di  atas  tergolong terkonfirmasi dari Indonesia.
Tabel. 3. Data Malaysia mengkonfirmasi covid19 Province/State Country/Region Lat Confirmed Deaths Recovered 948 NaN Malaysia 1/25/20 3 0 1213 NaN Malaysia 1/26/20 4 0 31688 NaN Malaysia 5/20/20 7009 114 31953 NaN Malaysia 5/21/20 7059 114 Data pada tabel di atas diklasifikasikan sebagai dikonfirmasi dari Malaysia Tabel 4. Data Covid 19 Indonesia per hari Province/St ate Lat Confirm ed Hari Ke 132 Indone sia 2020- 01-22 2020- 01-02 20. 0 1192 Indone sia 2020- 01-26 2020- 01-02 24. 0 Data pada tabel di atas diklasifikasikan sebagai dikonfirmasi dari Indonesia setiap harinya.
Tabel 5. Data Covid 19 Malaysia per hari Province/ State Lat Confir med Dea ths Hari Ke 153 Mala ysia 2020- 01-22 0 2020 -01- 25 - 3. 0 418 Mala ysia 2020- 01-23 0 2020 -01- 25 - 2. 0 683 Mala ysia 2020- 01-24 0 2020 -01- 25 - 1. 0 948 Mala ysia 2020- 01-25 3 2020 -01- 25 0. 0 1213 Mala ysia 2020- 01-26 4 2020 -01- 25 1 Data pada tabel di atas diklasifikasikan sebagai dikonfirmasi dari Indonesia setiap harinya. Secara tegas, sehingga permasalahan  tersebut  dapat  dijawab secara  langsung  dan  sederhana  melalui statistik berupa grafik yang menunjukkan hasil dari negara Indonesia dari hari ke 1
sampai  hari  ke  65  masih  normal  untuk penyebaran  covid  19.  Sedangkan  untuk negara  Malaysia  berdasarkan  grafik  dari hari  ke  1  sampai  hari  ke  45  naik signifikan.
Gambar 2. Grafik Hasil Visuaslisasi Covid 19 Grafik
Gambar  ini  menunjukkan  bahwa penyebaran  covid  19  yang  paling signifikan adalah Indonesia, dimana sejak hari ke 65 melonjak.
Di sini kami menggunakan python untuk kode pemrograman untuk memudahkan  visualisasi  antara  itu  dan kode  program.  Caption  ditulis  dengan ukuran  font  8,  dan  ditempatkan  seperti pada  contoh.  Di  antara  kode  program dengan  isi  teks  terdapat  satu  baris  spasi kosong. Sistem ini dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman
Python.  Python  adalah  salah  satu  bahasa pemrograman yang paling populer digunakan  untuk  pengembangan  aplikasi web.  Menurut  Tiobe  Index  Python menempati  urutan  ke-4  sebagai  bahasa pemrograman  terpopuler  di  bulan  Juni 2016.
Tabel 6. label yang digunakan dalam python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.read_csv
(r'C:\Users\BADRI\data\covid19.csv')
df

## SIMPULAN
Visualisasi  data  Covid-19  dapat dilakukan dengan menggunakan matplotlib  dengan  python  sebagai  solusi dalam melakukan visualisasi data. python memiliki dukungan untuk berbagai sumber  data  yang  fleksibel  dan  kuat untuk  mendukung  proses  pembersihan
data  hingga  dengan  visualisasi  dan hingga  proses  prediktif.  Dalam  kasus Covid-19 antara Indonesia dan Malaysia, perangkat  ini  mampu  menggambarkan kondisi  penyebaran  covid  19  dari  kedua negara dari bulan dan hari di tahun 2020 Dimana  dapat  dilihat  bahwa  proses peningkatan  covid  dari  hari  ke  hari meningkat.  Proses  visualisasi  Covid-19 dilakukan  dengan  melakukan  proses pembersihan dataset dimana sering ditemukan anomali pada dataset. Alat ini mampu  mendeteksi  dan  memvalidasi anomali  terhadap  data  yang  diperoleh  di Keggel.  Secara  visualisasi  Data  ini menunjukkan  bahwa  tren  Covid-19  di Indonesia sangat signifikan dibandingkan dengan Malaysia.

## SARAN
Para  pengambil  keputusan  dapat dengan  cepat  Secara  visualisasi  Data  ini menunjukkan  bahwa  tren  Covid-19  di Indonesia sangat signifikan dibandingkan dengan Malaysia. Dan bisa dikembangkan  dengan  menambahkan metode knn dan naïve banyes untuk lebih mengakuratkan perhutungannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Duli,  “Data  Visualizations  in Python  |  R  |  Tableau  |  D3.js,”  pp. 1–6. [2] K. Adawadkar, “Python Programming-Applications and Future,”  International  Journal  of Advance Engineering and Research Development, vol. 4, no. 04, pp. 1–4, 2017.
[3] D. M. Macleod, J. S. Areeda, S. B. Coughlin,  T.  J.  Massinger,  and  A. L.  Urban,  “GWpy:  A  Python package  for  gravitational-wave astrophysics,”  SoftwareX,  vol.  13,
p. 100657, 2021.
[4] S. Singh et al., “MECHELASTIC:
A  Python  library  for  analysis  of mechanical  and  elastic  properties of  bulk  and  2D  materials,” Computer Physics Communications, vol. 267, 2021. [5] I.  F.  Ahmad,  “Asesmen  Alternatif
Dalam  Pembelajaran  Jarak  Jauh Pada  Masa  Darurat  Penyebaran
Coronavirus  Disease  (Covid-19)
Di  Indonesia,”  PEDAGOGIK: Jurnal  Pendidikan,  vol.  7,  no.  1,
pp. 195–222, 2020. [6] J.  Lin,  X.  Ma,  S.-C.  Lin,  J.-H. Yang, R. Pradeep, and R. Nogueira,  Pyserini:  An  Easy-to- Use  Python  Toolkit  to  Support Replicable IR Research with Sparse and Dense Representations, vol.  1,  no.  1.  Association  for Computing Machinery, 2021. [7] A. K. Fauziyyah, “Analisis Sentimen  Pandemi  Covid19  Pada Streaming  Twitter  Dengan  Text Mining  Python,”  Jurnal  Ilmiah SINUS, vol. 18, no. 2, p. 31, 2020. [8] K.  Kurniawan  and  D.  Antoni, “Visualisasi Data Penduduk Dalam Membangun E-government Berbasis Sistem Informasi Geografis (GIS),” Jurnal Sisfokom (Sistem  Informasi  dan  Komputer), vol. 9, no. 3, pp. 310–316, 2020.
[9] K.  Kobayashi  and  T.  S.  Suzuki,
“Free  analysis  and  visualization programs for electrochemical impedance  spectroscopy  coded  in python,” Electrochemistry, vol. 89,
no. 2, pp. 218–222, 2021. [10]  D.  Saepuloh,  “Visualisasi  Data Covid  19  Provinsi  Dki  Jakarta Menggunakan Tableau Data Visualization Of Covid 19 Province Dki Jakarta Using Tableau  bernama  Severe  Acute Respiratory  Syndrome  Perbedaan Tableau  Desktop  Tableau  Public
Open  Source  Berbayar  (  bukan open sourc,” vol. 13, no. 2, pp. 55–
64, 2020.
[11]  M. C. Sorkun, D. Mullaj, J. M. V. A. Koelman, and S. Er,
“ChemPlot,  a  Python  library  for chemical  space  visualization,”  pp. 1–18, 2021.
[12]  D. Makowski et al., “NeuroKit2: A Python toolbox for neurophysiological signal processing,”  Behavior  Research Methods, vol. 53, no. 4, pp. 1689–
1696, 2021.
[13]  N. Sharon, “Comparative Analysis of  Data  Visualization  Libraries
Matplotlib and Seaborn in Python,”  International  Journal  of
Advanced  Trends  in  Computer
Science  and  Engineering,  vol.  10,
no. 1, pp. 277–281, 2021.
[14]  K.  M.  Vamsi,  P.  Lokesh,  K.  N.
Reddy, and P. Swetha, “Visualization  of  Real  World Enterprise  Data  using  Python Django Framework,” IOP Conference Series: Materials Science  and  Engineering,  vol.
1042, no. 1, p. 012019, 2021.
[15]  J.  Piazentin  Ono,  J.  Freire,  and  C. T. Silva,
“Interactive data visualization in Jupyter notebooks,” Computing in Science and Engineering, vol. 23, no. 2, pp. 99–106, 2021. [16]  HeriSupriyanto,  "  Perbandingan Metode Supervised Learning Untuk  Peramalan  Time  Series Pada  Kunjungan  Pasien  Rawat Jalan" Jurnal Simantec Vol. 10,No.
2 Juni 22