## KLASIFIKASI PENENTUAN STATUS ZONA DI KOTA KUPANG MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER
Nelci Dessy Rumlaklak 1 , Adriana Fanggidae 2 dan Yulianto Triwahyuadi Polly 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto Penfui Kupang
1 Email: dessyrumlaklak@staf.undana.ac.id
2 Email: adrianafanggidae@staf.undana.ac.id
3 Email: yuliantopolly@staf.undana.ac.id

## ABSTRAK
Badan  Kesehatan  Dunia  menjadikan corona  virus sebagai  pandemi  pada  tahun  2020.  Virus  ini melanda  seluruh dunia  termasuk  Indonesia.  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT)  per  Juni  2021 mencatat  kasus positif Covid-19 sebanyak 18.741 kasus dan Kota Kupang merupakan daerah penyumbang kasus positif terbanyak.  Pertambahan  kasus  harian  covid-19  pada  Kota  Kupang  menunjukkan  kenaikan  yang  cukup tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem klasifikasi untuk menentukan status zona di kota  Kupang.  Perancangan  sistem  menggunakan  model waterfall digunakan  untuk  merancang  dan membangun  sistem  sedangkan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  digunakan  untuk  klasifikasi. Kriteria  sebagai input  dalam sistem untuk  proses klasifikasi yaitu data terkonfirmasi positif, data pasien sembuh dan data meninggal. Hasil proses klasifikasi terdiri dari 2 kelas yaitu Zona Hijau dan Zona Merah. Data kasus harian Covid-19 Kota Kupang bulan Januari-Juni 2021 dengan jumlah 181 sebagai data latih. 31 data uji yang diinputkan ke sistem dianalisa menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan berhasil mendapatkan hasil klasifikasi sebagai ouput sistem. Pengujian pada penelitian dilakukan pada sistem yang dibangun menggunakan pengujian blackbox untuk menguji fungsionalitas sistem dengan hasil sesuai yang diharapkan. Confusion matrix digunakan untuk menguji kinerja dari metode klasifikasi dan hasil tingkat akurasi 77,91% serta nilai presisi 73,91%. Kata kunci: Waterfall , klasifikasi, Naïve Bayes classifier , pengujian blackbox , pengujian confusion matrix

## ABSTRACT
The World Health Organization (WHO) made the corona virus a pandemic in 2020. This virus has hit  the  whole  world,  including  Indonesia.  East  Nusa  Tenggara  (NTT)  as  of  June  2021  recorded  18,741 positive cases of Covid-19 and the City of Kupang was the area that contributed the most positive cases. The daily increase in Covid-19 cases in Kupang City shows a fairly high increase. The purpose of this study is to build a classification system to determine the status of the Covid-19 zone in the city of Kupang. The system  design  using  the  waterfall  model  is  used  to  design  and  build  the  system  while  the  Naïve  Bayes Classifier  algorithm  is  used  for  classification.  The  criteria  as  input  in  the  system  for  the  classification process are positive confirmed data, recovered patient data and death data. The results of the classification process consist of 2 classes, namely the Green Zone and Red Zone. Kupang City's daily Covid-19 case data for January-June 2021 with a total of 181 as training data. 31 test data entered into the system were analysed using the Naïve Bayes Classifier method and succeeded in obtaining classification results as system output. Tests in the study were carried out on systems built using Blackbox testing to test the functionality of the system with the expected results. The confusion matrix is used to test the performance of the classification method and the results have an accuracy rate of 77.91% and a precision value of 73.91%. Keywords: Waterfall, classification, Naïve Bayes classifier, blackbox testing, confusion matrix testing

## 1. PENDAHULUAN
Coronavirus  disease-2019  (Covid-19)  adalah  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  jenis coronavirus yang baru ditemukan yaitu Sars-CoV-2 dan muncul pertama kali di Wuhan, Tiongkok pada bulan Desember 2019 [ 1 ]. Covid-19 dapat menginfeksi saluran pernapasan dengan gejala antara lain batuk dan  sesak  napas,  demam  >38 0 C,  diare,  nyeri  otot  dan  lemas. Coronavirus mengakibatkan  infeksi  pada saluran  pernapasan  mulai  dari  ringan  sampai  dengan  berat  tergantung  daya  tahan  tubuh seseorang  yang terinfeksi [ 1 ]. Di awal tahun 2020, WHO mengumumkan bahwa Covid-19 menjadi sebuah pandemi karena terjadi di hampir seluruh negara di dunia. Di Indonesia, kasus pertama terdeteksi pada awal Maret 2020. Pertambahan kasus meningkat terus setiap harinya karena penularan yang sangat cepat [ 2 ].
Sejak awal masuk Indonesia di bulan  Maret 2020 sampai April 2021, Kementerian Kesehatan RI melaporkan  2.178.272  kasus  positif,  tingkat  kesembuhan  1.800.413,  dan  yang  meninggal  58.491  jiwa. Semua provinsi di Indonesia terdapat kasus positif Covid-19 termasuk Nusa Tenggara Timur (NTT). NTT per  Juni  2021  mencatat  18.741  kasus  positif,  yang  dinyatakan  sembuh  18.208  orang  sedangkan  yang meninggal 493 orang [ 3 ]. Pasien Covid-19 pertama di NTT muncul di Kota Kupang pada bulan April 2020 [ 4 ]. Kota Kupang sebagai ibukota provinsi menjadi kota/kabupaten dengan kasus paling banyak di NTT. Berdasarkan data dari Dinas Kesehatan Kota Kupang, kasus Covid-19 sampai bulan Juni 2021 adalah 7.250 kasus dengan angka kesembuhan 6.890 dan yang meninggal akibat Covid-19 adalah 183 orang.
Tingkat  penyebaran  Covid-19  yang  semakin  hari  semakin  tinggi  di  Kota  Kupang  membuat masyarakat harus selalu tetap waspada sehingga membutuhkan informasi terkait sebaran kasus Covid-19. Informasi kasus Covid-19 yang bisa diperoleh masyarakat melalui media online berupa informasi jumlah kasus positif harian dan kasus kematian namun tidak berupa informasi mengenai makna dari pertambahan kasus positif, pasien sembuh, dan kasus kematian. Penelitian [ 5 ] telah melakukan klasifikasi data Covid-19 di  Indonesia  dengan  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk  memprediksi  kondisi  pasien  yang  terkonfirmasi positif  Covid-19  dengan  3 output  class yaitu  sembuh,  isolasi,  dan  meninggal.  Penelitian  [ 6 ]  dan  [ 7 ] melakukan klasifikasi data  Covid-19 dengan algoritma NBC. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian [ 7 ] adalah model Waterfall digunakan untuk membangun sistem dan pengujian  sistem dilakukan dengan pengujian blackbox serta pengujian untuk metode NBC dengan confusion matrix .

## 2. MATERI DAN METODE

## Data Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  harian  kasus  terkonfirmasi  positif,  pasien  sembuh,  dan  kasus meninggal di Kota Kupang mulai 01 Januari 2021 sampai dengan 31 Juli 2021. Data kasus bulan Januari – Juni 2021 digunakan sebagai data latih dan data kasus bulan Juli 2021 digunakan sebagai data uji.

## Model Waterfall
Systems  Development  Life  Cycle (SDLC)  merupakan  tahapan  yang  dipakai  dalam  proses pengembangan sistem agar prosesnya dapat berjalan dengan baik dan hasil sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai  [ 8 ].  Tahapan  SDLC  dimulai  dari  tahapan  merencanakan  sistem,  kemudian  menganalisis  sistem, mendesain  sistem,  selanjutnya  mengimplementasikan  sistem,  dan  tahapan  akhir  yaitu  melakukan pemeliharaan system [ 9 ]. Model pengembangan SDLC antara lain model waterfall yang digunakan dalam penelitian  ini . Model waterfall meliputi  5  kegiatan  di  mana  kegiatan  tersebut dilakukan  secara  bertahap ditunjukkan pada gambar 1 [ 8 ].
Gambar 1. SDLC Model Waterfall Tahapan model waterfall pada penelitian ini adalah:
1. Requirements :  pada  tahapan  ini  dilakukan  identifikasi  masalah  serta  menganalisis  kebutuhan  sistem klasifikasi berupa data sebaran kasus Covid-19 yang diperoleh dari website http://covid19.nttprov.go.id. Dari data yang diperoleh dan metode klasifikasi yang digunakan maka ditentukan fungsi-fungsi dari sistem serta hasil akhir yang diperoleh.
2. Design :  pada  tahapan  ini  dilakukan  rancang  sistem  dengan  perancangan  sistem  terstruktur.  Sistem dirancang  mulai  dari  input  data  kriteria  kemudian  dianalisis  dengan  NBC  dan  menghasilkan output. Gambar 2 menunjukkan  tahapan  desain  dengan flowchart .  Gambar 3 dan 4 memperlihatkan  desain antarmuka yang digunakan sebagai halaman pengguna untuk input data dan hasil dari proses klasifikasi.
3. Implementation : pembuatan sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP Framework Laravel.
Requirements Design Implementation Verification Maintenance
4. Verification : sistem yang dibangun diuji dengan pengujian blackbox untuk fungsionalitas sistem dan pengujian confusion matrix untuk uji metode klasifikasi.
5. Maintenance : tahapan terakhir di mana sistem bisa digunakan oleh penggunanya.
Gambar 2. Flowchart sistem
Gambar 3. Desain halaman input data
Gambar 4. Desain halaman output

## Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC)
Algortima  NBC  adalah  algoritma  probabilistik  sederhana  dalam  teknik  klasifikasi  yang mendapatkan  nilai  probabilitasnya  berdasarkan  perhitungan  frekuensi  dan  nilai  kombinasi  dari  koleksi terkait [ 10 ]. Metode NBC  akan melakukan perhitungan nilai probabilitas data uji  dengan mengacu pada koleksi data latih [ 11 ]. Pada metode ini, semua atribut mempunyai bobot atribut yang sama masing-masing berpengaruh pada proses hasil klasifikasi. Penentuan hasil klasifikasi dengan algoritma NBC menggunakan persamaan 1 .
P(a|b) = P(a)P(b|a)
P(b) ................................................................................................................ (1)
keterangan: a = Data dengan kelas yang belum diketahui
START KRITERIA: - KONFIRMASI POSITIF - SEMBUH
- MENINGGAL MENENTUKAN STATUS TIAP KRITERIA MENGHITUNG PROBABILITAS HASIL KLASIFIKASI END
b = Hipotesis data a merupakan suatu kelas spesifik P(a|b) = Probabilitas hipotesis pada hipotesis a berdasarkan kondisi b P(a) = Probabilitas hipotesis a P(b|a) = Probabilitas b berdasarkan kondisi hipotesis a P(b) = Probabilitas dari b

## Pengujian Blackbox
Berdasarkan tahapan model Waterfall , sistem yang dibangun harus diuji sehingga dapat diketahui apakah  sistem  sesuai  dengan  tujuan  yang  ingin  dicapai  atau  tidak  [ 8 ].  Pengujian blackbox merupakan pengujian pada fungsionalitas dari sistem yang mencakup input dan output pada sistem.

## Confusion Matrix
Kinerja  sistem  dalam  mengklasifikasi  data  perlu  diuji  untuk  mengetahui  seberapa  baik  teknik klasifikasi  yang  digunakan. confusion  matrix adalah  metode  pengujian  untuk  mengukur  performa  dari metode klasifikasi yang digunakan [ 12 ]. Pada pengujian ini terdapat empat (4) kategori hasil dari proses klasifikasi yaitu True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN). Tabel 1 [ 13 ] menjelaskan klasifikasi biner dengan 2 kelas output .
Tabel 1. Confusion matrix Kelas Prediksi (+) Prediksi (-) Aktual (+) TP FN Aktual (-) FP TN
Hasil pengujian akurasi menggambarkan seberapa kuatnya metode dalam mengklasifikasi dengan benar.  Presisi  menyatakan  akurasi  antara  data  yang  diminta  dengan  hasil  yang  diprediksi  oleh  metode. Perhitungan akurasi dan presisi dari metode klasifikasi yang digunakan dapat menggunakan persamaan 2 - 3 [ 13 ].
Akurasi = TP+TN TP+TN+FP+FN x 100% ........................................................................................... (2) Presisi = TP TP+FP x 100% ........................................................................................................ (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Sistem untuk klasifikasi dibangun berbasis website dengan alamat http://naive-bayes.rrums.com . Gambar 5 memperlihatkan  halaman  login  oleh  pengguna. Pengguna  diminta untuk  menginputkan email dan password.
Gambar 5. Login
Setelah  menginput email serta password dan  admin  berhasil  untuk login ke  sistem  maka  akan masuk ke tampilan Menu data latih yang menampilkan 181 data latih. Tabel menu data latih pada gambar 6 menampilkan data tanggal, data kriteria, status masing-masing kriteria dan status zona.
Untuk melakukan klasifikasi dari data harian kasus dapat dilakukan dengan memilih menu Form dengan menginput data tanggal dan kriteria seperti ditunjukkan gambar 7 . Gambar 8 merupakan hasil dari proses klasifikasi status zona Kota Kupang menggunakan metode klasifikasi NBC.

## Pembahasan
Data  dalam  penelitian  ini  adalah  dataset  dengan  3  kriteria  yaitu  konfirmasi  positif,  sembuh,  dan meninggal. Setiap kriteria memiliki sub kriteria Negatif (N) dan Positif (P). Jumlah data adalah 212 data
yang terbagi atas 181 data latih dan 31 data uji. Hasil klasifikasi dibagi ke dalam 2 kelas status zona yaitu Zona Hijau dan Zona Merah. Zona Hijau berarti pertambahan kasus harian pada Kota Kupang menjadikan status pandemi Covid-19 masih normal sedangkan Zona Merah berarti status pandemi buruk.
Gambar 6. Data latih
Gambar 7. Form pengujian
Proses untuk klasifikasi dimulai dari menentukan status kriteria data latih berdasarkan sub kriteria N atau P dengan cara menghitung perbandingan nilai kriteria terhadap nilai rata-rata dari keseluruhan data latih yang digunakan [ 7 ]. Hasil penentuan status zona untuk masing-masing data latih dengan hasil 119 hari ada pada Zona Hijau dan 62 hari berada pada Zona Merah.
Selanjutnya  dilakukan  penentuan  klasifikasi  dengan  data  uji.  Misalnya  data  uji  yang  digunakan adalah data COVID-19 Kota Kupang pada tanggal 1 Juli 2021yaitu kasus terkonfirmasi positif 92, sembuh 9,  dan  meninggal  3.  Kemudian  dilakukan  perbandingan  untuk  menentukan  status  kriteria  dan  hasilnya adalah kriteria “konfirmasi positif” = N, kriteria “sembuh” = N, dan kriteria “meninggal” = P.
Langkah  selanjutnya  adalah menentukan  nilai probabilitas  dari 3  kriteria  dengan menggunakan persamaan 1 . Berikut adalah hasil perbandingan nilai kriteria dan total kasus status zona.
a) Konfirmasi Positif N/Zona Merah = 8/62 = 0,13
b) Konfirmasi Positif N/Zona Hijau = 109/119 = 0,92
c) Sembuh N/Zona Merah = 8/62 = 0,13
d) Sembuh N/Zona Hijau = 110/119 = 0,92
e) Meninggal P/Zona Merah = 50/62 = 0,81
f) Meninggal P/Zona Hijau = 14/119 = 0,12
Kemudian untuk hasil klasifikasi penentuan status zona maka dilakukan perkalian seperti berikut. Zona Hijau = 0,92 * 0,92 * 0,12 = 0,102
Zona Merah = 0,13 * 0,13 * 0,81 = 0,014 Berdasarkan hasil perkalian Zona Hijau yang lebih besar maka data kasus COVID-19 tanggal 1 Juli 2021 menjadikan status zona Kota Kupang ada dalam Zona Hijau.
Gambar 8. Hasil klasifikasi

## Hasil Pengujian Confusion Matrix
Setelah melakukan klasifikasi dengan 31 data uji dan membandingkan dengan data  aktual maka didapatlah hasil perbandingan kelas aktual dan kelas prediksi ( output sistem) seperti pada tabel 2 .
Tabel 2. Hasil Uji Confusion Matrix Kelas Zona Hijau Zona Merah Aktual: Zona Hijau TP = 17 FN =1 Aktual: Zona Merah FP = 6 TN = 7 Total 23 8 Dari tabel 2 dilakukan perhitungan akurasi dan presisi dengan menggunakan persamaan 2 dan 3 yaitu:
Akurasi = 17 + 7 17 + 6 + 1 + 7 x 100% = 77,41% Presisi = 17 17 + 6 x 100% = 73,91%

## Hasil Uji Blackbox
Sistem yang telah dibangun diuji fungsi-fungsinya dengan pengujian blackbox dengan hasilnya sesuai dengan apa yang diharapkan yaitu sistem ini dapat melakukan proses klasifikasi dalam menentukan status zona di kota Kupang. Hasil uji blackbox dapat dilihat pada tabel 3 .
Tabel 3. Hasil Uji Blackbox Input Fungsi Hasil Sistem Hasil Uji User id, password Login admin Berhasil masuk ke sistem Sesuai Menu Data Untuk menampilkan tabel data latih Ditampilkan tabel data latih Sesuai Menu Chart Untuk menampilkan chart data latih  Ditampilkan chart data latih Sesuai Menu Form Untuk melakukan pengujian Ditampilkan form pengujian Sesuai Tombol Proses Klasifikasi Untuk melakukan proses klasifikasi data uji Ditampilkan  hasil  proses klasifikasi Sesuai

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Penelitian  ini  berhasil  membangun  sistem  untuk  menentukan  status  zona  Kota  Kupang berdasarkan 3 kriteria yaitu kasus positif, pasien sembuh dan kasus meninggal dengan menggunakan data harian kasus sejak bulan Januari sampai dengan Juli 2021. Hal ini tebukti dengan hasil pengujian blackbox yang telah menguji fungsionalitas dari sistem ini menyatakan bahwa semua fungsi pada sistem berfungi dengan baik dan sesuai dengan hasil yang diharapkan.
Berdasarkan  hasil  dari  uji confusion  matrix didapati  bahwa  teknik  klasifikasi  menggunakan metode  NBC  dengan dataset kasus  Covid-19  memiliki  tingkat  akurasi  77,41%  serta  nilai  presisi  adalah 73,91%.  Hasil  ini  membuktikan  bahwa  hasil  klasifikasi dataset dengan  metode  NBC  dapat  digunakan sebagai bahan masukan bagi pengambil keputusan.

## Saran
Dilihat dari nilai akurasinya maka pada penelitian selanjutnya sangat mungkin untuk menambah kriteria ataupun menggunakan metode klasifikasi lainnya guna meningkatkan nilai akurasi. Selain itu juga, disarankan pada penelitian selanjutnya dapat menambah jumlah dataset dalam proses klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  “Coronavirus  disease  (COVID-19).” https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus- 2019/question-and-answers-hub/q-a-detail/coronavirus-disease-covid-19 (accessed Feb. 27, 2022).
[2]  P.  Vermonte  and  T.  Y.  Wicaksono,  “Karakteristik  dan  Persebaran  Covid-19  di  Indonesia:  Temuan Awal,” CSIS Comment. , vol. 1, pp. 1–12, 2020.
[3]  W. R. P. COVID-19, “Peta Sebaran,” covid19.go.id . https://covid19.go.id/peta-sebaran (accessed Feb. 27, 2022).
[4]  “Dia  adalah  pasien  COVID-19  pertama  di  Nusa  Tenggara  Timur.  Sekarang  dia  menjadi  pejuang imunisasi.” https://www.unicef.org/indonesia/id/coronavirus/cerita/dia-adalah-pasien-covid-19- pertama-di-nusa-tenggara-timur-sekarang-dia-menjadi-pejuang (accessed Feb. 27, 2022).
[5]  A. P. Wibawa, A. C. Kurniawan, H. A. Rosyid, and A. M. M. Salah, “International Journal Quartile Classification  Using  the  K-Nearest  Neighbor  Method,”  in 2019  International  Conference  on Electrical, Electronics and Information Engineering (ICEEIE) , Denpasar, Bali, Indonesia, Oct. 2019, pp. 336–341. doi: 10.1109/ICEEIE47180.2019.8981413 .
[6]  M. Misdram, F. Syarifuddin, and A. A. Widodo, “Klasifikasi Data Set Virus Corona Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Spirit STMIK Yadika J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 12, no. 2, pp. 46–52, 2020.
[7]  M. Ikbal, S. Andryana, and R. T. K. Sari, “Visualisasi dan Analisa Data Penyebaran Covid-19 dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes,” J.  JTIK  J.  Teknol.  Inf.  Dan  Komun. ,  vol.  5,  no.  4, pp.  389–394, 2021.
[8]  R. S. Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak , 7th ed. Yogyakarta: ANDI, 2012.
[9]  R. Susanto and A. D. Andriana, “PERBANDINGAN MODEL WATERFALL DAN PROTOTYPING UNTUK PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI,” Maj. Ilm. UNIKOM , vol. 14, no. 1, May 2016, doi: 10.34010/miu.v14i1.174 .
[10] M. F. A. Saputra, T. Widiyaningtyas, and A. P. Wibawa, “Illiteracy Classification Using K Means- Naïve  Bayes  Algorithm,” JOIV  Int.  J.  Inform.  Vis. ,  vol.  2,  no.  3,  p.  153,  May  2018,  doi: 10.30630/joiv.2.3.129 .
[11] U.  ERKAN  and  L.  GÖKREM,  “The  Classification  of  the  Students  Success  Via  the  Informations Existing in E-School System,” Int. J. Educ. Res. , vol. 4, no. 4, pp. 225–232, 2016.
[12] N.  Hadianto,  H.  B.  Novitasari,  and  A.  Rahmawati,  “KLASIFIKASI  PEMINJAMAN  NASABAH BANK MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 163–170, Sep. 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.658 .
[13] M. Sokolova and G. Lapalme, “A Systematic Analysis of  Performance Measures for Classification Tasks,” Inf. Process. Manag. , vol. 45, no. 4, pp. 427–437, 2009, doi: 10.1016/j.ipm.2009.03.002 .