## PENERAPAN DATA MINING CLASSIFICATION UNTUK DATA PASIEN COVID- 19 MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Tessalonika Siahaan 1) , Yonata Laia 2) Manusun Silitonga 3) , Friska Claudia Pasaribu 4) 1-4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: tessalonikasiahaan_23@gmail.com , yonata@unprimdn.ac.id , manusun_silitonga@gmail.com , friskacp@gmail.com

## Abstract
Covid-19 is an infectious disease caused by a new coronavirus discovered in 2019, hereafter  Sars-Cov 2 (Severe Acute). Coronavirus Respiratory Syndrome 2). This virus is very small in size (120-Knowledge is participants'  understanding  of  a  given  topic.  Knowledge  is  the  ability  to  receive,  store  and  use information, influenced by experience and skills. This research creates a system that can help anyone who wants to know what causes are behind the increasing spread of bacteria in the form of viruses. Therefore, it is necessary to find out what factors have caused the increase in the number of people infected with this deadly virus. Using the Naive Bayes method, researchers identified the factors causing the increase in the number of medical records for Covid-19 patients. The results obtained are based on attributes that have values, so the Bayesian value is 19.8714.
. Kata Kunci: Bayes, Datamining, Covid-19.

## 1. PENDAHULUAN
Penyebaran  pandemi  COVID-19  yang meluas  di  seluruh  dunia  telah  menyebabkan dampak yang signifikan pada kesehatan masyarakat  dan  sistem  perawatan  kesehatan. Dalam  menghadapi  tantangan  ini,  analisis  data menjadi  semakin  penting  dalam  membantu pengambilan  keputusan  yang  efektif  [1]–[4]. Salah  satu  pendekatan  yang  digunakan  dalam analisis  data  adalah  data  mining  [4],  [5],  yang dapat  mengungkap  pengetahuan  yang  berharga dari  kumpulan  data  yang  besar  dan  kompleks. Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan  metode  klasifikasi  data  mining, khususnya metode Naïve Bayes, untuk menganalisis data pasien COVID-19.
Metode  Naïve  Bayes  telah  terbukti efektif dalam berbagai bidang [6]–[10], termasuk dalam analisis data kesehatan. Dengan memanfaatkan  probabilitas  dan  teori  Bayes, metode  ini  dapat  mengklasifikasikan  data  ke dalam  kategori  yang  relevan  berdasarkan  fitur- fitur  yang  ada.  Dalam  konteks  penelitian  ini, metode  Naïve  Bayes  akan  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data  pasien  COVID-19
berdasarkan  atribut-atribut  yang  terkait  dengan gejala, riwayat kontak, dan faktor risiko lainnya. Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi  terhadap  penyebaran  COVID-19 dan mengembangkan model prediktif yang dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  yang lebih baik dalam pengendalian dan penanggulangan pandemi.
Penelitian  sebelumnya  [11]  membahas tentang  Analisis  Pola  Penyebaran  Penyakit Dengan Menggunakan Algoritma C4.5 memiliki akurasi  yang  sangat  baik  dalam  klasifikasi penyakit  tuberkulosis.  Penelitian  lainnya  [12] membahas  tentang    penggunaan  klasifikasi  teks berita  hoax  dan  non  hoax  pada  media  sosial dengan  pengklasifikasi  Naive  Bayes.  Penelitian ini  menggunakan  75  data  berita  hoax  dan  75 data  berita  non  hoax  pada  media  sosial.  Naive Bayes  dapat  berfungsi  dengan  baik  sebagai pengklasifikasi  text.  Penelitian  lainnya  juga menunjukkan  bahwa  data  klasifikasi  sangat membantu dalam menganalisis data lebih akurat pada  analisis  perkembangan  produksi  beras  dan impor beras di Indonesia [13].
Menurut  penelitian  sebelumnya  [14] Naive  Bayes  dalam  penilaian  status  gizi  balita. Algoritma  naive  bayes  dapat  memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di  masa  sebelumnya  [15].  Metode Naive  Bayes termasuk algoritma yang akurat untuk memprediksi  karena  hasil  akurasi  menggunakan Rapid  Miner [16]. Klasifikasi  naïve  bayes dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan atau klasifikasi dengan baik [17], [18], [19]. Penelitian  [6]  menggunakan  metode  Naive Bayes  untuk  mencari  nilai  peluang  terbesar munculnya  penyakit  kulit  kucing.  Aplikasi ini  dikembangkan  berbasis  web  dengan menggunakan framework CodeIgniter. Pengujian
dilakukan
dengan
membandingkan  hasil  diagnosis  sistem dengan hasil diagnosa pakar. Penelitian  [20] membahas  kinerja  Naive  Bayes  Classifier yang  diterapkan  dalam menyelesaikan permasalahan penelitian cukup baik.
Penelitian sebelumnya telah memberikan  wawasan  yang  berharga  dalam penerapan data mining untuk analisis data pasien COVID-19. Namun, masih ada kebutuhan untuk penelitian  lebih  lanjut  dalam  mengoptimalkan penerapan  metode  klasifikasi,  terutama  metode Naïve  Bayes,  untuk  meningkatkan  akurasi  dan keandalan  prediksi.  Dalam  penelitian  ini,  akan dilakukan  pengujian  dan  evaluasi  terhadap metode  Naïve  Bayes  dalam  klasifikasi  data pasien  COVID-19.  Selain  itu,  akan  dilakukan perbandingan hasil diagnosa sistem dengan hasil diagnosa dari tenaga medis yang berpengalaman untuk  mengevaluasi  kinerja  metode  yang digunakan.  Diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan dalam  pemahaman  dan  penanganan  COVID-19 melalui  penerapan  data  mining  classification dengan metode Naïve Bayes.

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penyelesaian  masalah  pada  penelitian  ini disajikan pada gambar 1.
Tahapan yang dilakukan untuk menyelesaikan penelitian ini antara lain:
1. Pengumpulan  Data.  Data  pasien  COVID-19 akan dikumpulkan dari sumber-sumber yang valid,  seperti  pusat  kesehatan  atau  rumah sakit  terkait.  Data  mencakup  atribut-atribut seperti daftar gejala penyakit.
2. Preprocessing  Data:  Data  yang  terkumpul dianalisis  dan  dievaluasi  untuk  memastikan integritas  dan  kualitasnya.  Langkah-langkah preprocessing data akan dilakukan, termasuk pembersihan  data,  penghapusan  nilai  yang hilang,  normalisasi,  dan  pengkodean  atribut jika diperlukan.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
3. Pembagian  Dataset:  Dataset  akan  dibagi menjadi  dua  subset,  yaitu  data  pelatihan (training  data)  dan  data  pengujian  (testing data).
4. Penerapan  Metode  Naïve  Bayes.  Model klasifikasi  Naïve  Bayes  diterapkan  pada dataset  pelatihan  untuk  membangun  model yang  dapat  mengklasifikasikan  data  pasien COVID-19.
5. Evaluasi dan Validasi Model.
6. Analisis  Hasil.  Hasil  dari  penelitian  akan dianalisis secara statistik untuk
mengevaluasi  keakuratan  dan  keandalan model klasifikasi Naïve Bayes.
7. Kesimpulan.  Berdasarkan  hasil  penelitian, kesimpulan akan diambil mengenai keefektifan  penerapan  metode  Naïve  Bayes dalam mengklasifikasikan data pasien COVID-19.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Analisis    sistem    merupakan    kegiatan penguraian    suatu    sistem    informasi  yang  utuh dan  nyata  ke  dalam  bagian-bagian  atau komponen -komponen komputer yang  bertujuan untuk  mengidentifikasikan  serta  mengevaluasi masalah  -masalah  yang      muncul,      hambatan- hambatan      yang      mungkin      terjadi      dan kebutuhan  -  kebutuhan      yang      diharapkan sehingga      mengarah  kepada      suatu      solusi untuk  perbaikan    maupun    pengembangan    ke arah    yang    lebih    baik    dan    sesuai    dengan kebutuhan serta  perkembangan  teknologi  yang diantaranya  membahas  mengenai  sistem  yang terdapat    dalam    Data  Pasien  Covid-19 Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  yang selama  ini   ada,  baik  dari  segi kelebihan  dan kekurangannya.

## a. Analisa Metode Teorema Bayes
Metode  Naive  Bayes  adalah algoritme  yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk klasifikasi  berdasarkan  teorema  Bayes dengan  asumsi  bahwa  setiap  fitur  dalam dataset adalah independen. Dalam perhitungan Naive Bayes, terdapat beberapa langkah  yang  perlu  dilakukan.  Berikut adalah langkah-langkah umum dalam perhitungan metode Naive Bayes:
1. Mengumpulkan  dataset:  Kumpulkan dataset  yang  berisi  contoh-contoh yang  sudah  diklasifikasikan  dengan benar.  Dataset  ini  harus  berisi  fitur- fitur  yang  relevan  dengan  klasifikasi yang ingin dilakukan.
2. Menyusun  dataset:  Susun  dataset dalam  format  yang  tepat,  yaitu dengan  menyusun  fitur-fitur  dan label klasifikasi dari setiap contoh.
3. Menghitung probabilitas prior:
Hitunglah  probabilitas  prior  untuk setiap  kelas  yang  ada  dalam  dataset. Probabilitas prior adalah probabilitas dari  masing-masing  kelas  tanpa mempertimbangkan  fitur-fitur  yang ada. 4. Menghitung probabilitas kondisional:  Hitunglah  probabilitas kondisional  untuk  setiap  fitur  dalam dataset, berdasarkan kelasnya. Probabilitas kondisional adalah probabilitas  munculnya  suatu  fitur, dengan  mempertimbangkan  kelas yang ada.
5. Menghitung  probabilitas  posterior: Dalam  tahap  ini,  kita  menghitung probabilitas  posterior  untuk  setiap kelas  berdasarkan  fitur-fitur  yang ada.
Probabilitas posterior menggambarkan probabilitas munculnya  suatu  kelas  berdasarkan fitur-fitur yang diamati. 6. Mengklasifikasikan contoh baru: Dalam langkah ini, kita menggunakan  probabilitas  posterior yang sudah dihitung untuk
mengklasifikasikan contoh-contoh baru. Pilihlah kelas dengan probabilitas posterior tertinggi sebagai  kelas  yang  distribusikan kepada contoh tersebut. Data atribut Kode Atribut A01 batuk kering A02 demam lebih dari 38°C A03 hidung tersumbat A04 nyeri otot A05 merasa kelelahan A06 Lemas A07 sakit tenggorokan
A08 mual dan diare A09 Penciuman Tidak Berfungsi A10 Sulit Bernapas
Pada penelitian ini akan melakukan perhitungan dari 5 atribut di atas.
Kode Nama Nilai A.01 Batu Kering  0.3 A.02 demam  lebih dari 38°C 0.5 A.03 hidung tersumbat 0.4 A.04 nyeri otot 0.5 A.05 merasa kelelahan 0.3
Perhitungan Data Uji:
P=A.01+A.02+A.03+A.04+A.05
P= 0,3+0,5+0,4+0,5+0,3=2
Perhitungan Nilai Semesta
= 0,3 2 = 0,15 = 0,5 2 = 0,25 = 0,4 2 = 0,2 = 0,5 2 = 0,25 = 0,3 2 = 0,15
Perhitungan Total Nilai Semesta adalah 1
Jika  nilai  P(Hi)  (probabilitas  hipotesis  Hi)  telah diketahui,  dan  kita  tidak  memperhitungkan adanya  bukti  (evidence),  maka  probabilitas hipotesis  H  tanpa  memandang  evidence  apapun dapat dihitung menggunakan konsep
probabilitas a priori. =(0,15*03)+(0,25*0,5)+(0,2*0,4)+(0,25 *0,5)+(0,15*0,3) Maka = 0,42 Setelah nilai P(Hi) diketahui, langkah
selanjutnya adalah mengumpulkan dan memperoleh  evidence  (bukti)  yang  relevan untuk  menghitung  probabilitas  kondisional P(E|Hi),  yaitu  probabilitas  evidence  E  terjadi jika hipotesis Hi benar
= 0,3∗0,45 0,42 =0,032143 = 0,5∗0,125 0,42 = 0,14881 = 0,2∗0,8 0,42 = 0,07619 = 0,5∗0,125 0,42 = 0,14881 = 0,3∗0,024 0,42 = 0,0312143 Maka =  0,184 Setelah seluruh nilai P(Hi|E) diketahui,  maka  jumlahkan  seluruh  nilai

## Bayes nya
=(0,3* 0,032143)+(0,5*0,14881)+(0,4*0,07619) +(0,5*0,14881)+(0,0312143)

## Maka: 0,198571*100%
Hasil  yang  didapatkan  dalam  perhitungan metode  Nave  Bayes  dengan  sistem  yang  sudah di buat adalah 19,8714

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  sistem  yang  direncanakan untuk  klasifikasi  data  Covid-19  dan  pengujian yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa metode  Naive  Bayes  Classifier  dapat  digunakan untuk  mengklasifikasikan  data  sesuai  dengan perhitungan    metode  Naive  Bayes.  Hasil  yang diperoleh  berdasarkan  atribut  yang  memiliki nilai. Jadi nilai Bayesian adalah 19,8714.

## 5. REFERENSI
[1] Edric  and  S.  P.  Tamba,  “Prediksi Penyakit  Gagal  Jantung  Dengan Menggunakan  Random  Forest,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput.
Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 5, no.
2, pp. 176–181, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanil mukomputer.v5i2.2445.
[2] V. M. M. Siregar et al. , “Implementation of ELECTRE Method for Decision Support
System,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.
Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012027,
Feb. 2021, doi: 10.1088/1757- 899x/1088/1/012027.
[3] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio Assessment  (ARAS)  Method  for Selecting  English  Course  Branch Locations,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1933,  no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021, doi:
10.1088/1742- 6596/1933/1/012070.
[4] S.  P.  Tamba,  A.  W.  Tan,  Y. Gunawan,  and  ...,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Pembuatan  Paket
Promosi Penjualan Menggunakan
Kombinasi Fp-Tree Dan Tid-List,” …
(Teknik Inf. dan … , vol. 4, 2021.
[5] W.  Purba,  S.  Tamba,  and  J.  Saragih, “The  effect  of  mining  data  k-means clustering  toward  students  profile model  drop  out  potential,” J.  Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no. 1, p. 12049, 2018, [Online]. Available: http://stacks.iop.org/1742- 6596/1007/i=1/a=012049
[6] F.  Dwiramadhan,  M.  I.  Wahyuddin, and  D.  Hidayatullah,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Kulit  Kucing Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Berbasis  Web,” J.  JTIK  (Jurnal Teknol.  Inf.  dan  Komunikasi) ,  vol.  6,
no.  3,  pp.  429–437,  2022,  doi: 10.35870/jtik.v6i3.466.
[7] Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Analisa metode teorema bayes dalam mendiagnosa  keguguran  pada  ibu hamil  berdasarkan  jenis  makanan,”
Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  2,  no.  1, pp. 87–92, 2019.
[8] H.  Brawijaya,  S.  Samudi,  and  S. Widodo,  “Komparasi  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  dan  Naiive  Bayes Pada  Pengobatan  Penyakit  Kutil Menggunakan  Cryotheraphy,” JUITA J.  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  93–100,
2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.5609.
[9] A.  Riani,  Y.  Susianto,  and  N. Rahman, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penyakit Jantung Mengunakan  Metode  Naive  Bayes,” J.  Innov.  Inf.  Technol.  Appl. ,  vol.  1, no.  01,  pp.  25–34,  2019,  doi: 10.35970/jinita.v1i01.64.
[10]  M.  A.  Bianto,  K.  Kusrini,  and  S.
Sudarmawan,  “Perancangan  Sistem Klasifikasi Penyakit Jantung Mengunakan  Naïve  Bayes,” Creat. Inf.  Technol.  J. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  75,
2020,
doi:
10.24076/citec.2019v6i1.231.
[11]  A. Amrin, I. Satriadi, and O. Rosanto, “Algoritma  C4.5  Untuk  Diagnosa Penyakit
Tuberkulosis,”
J. Khatulistiwa  Inform. ,  vol.  7,  no.  2, pp. 79–84, 2019, doi: 10.31294/jki.v7i2.6725. [12]  R. Wati, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dan Particle Swarm Optimization Untuk Klasifikasi Berita
Hoax  Pada  Media  Sosial,” JITK
(Jurnal  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol. Komputer) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  159– 164, 2020, doi: 10.33480/jitk.v5i2.1034. [13]  S.  E.  Rahayu  and  H.  Febriaty, “Analisis  Perkembangan  Produksi Beras Dan Impor Beras Di
Indonesia,” Proseding  Semin.  Nas. Kewirausahaan, vol.  1,  no.  1,  pp.
219–226, 2019.
[14]  J.  Informatika,  F.  Matematika,  D.  A. N.  Ilmu,  P.  Alam,  and  U.  S.  Maret, “Penentuan  Model  Terbaik  pada Metode Naïve Bayes Classifier dalam
Menentukan Status Gizi Balita Penentuan Model Terbaik pada Metode Naïve Bayes Classifier dalam Menentukan  Status  Gizi  Balita,” 2015.
[15]  D.  Nofriansyah,  K.  Erwansyah,  and
M.  Ramadhan,  “Penerapan  Data Mining  dengan  Algoritma  Naive Bayes  Clasifier  untuk  Mengetahui Minat  Beli  Pelanggan  terhadap  Kartu Internet  XL  (  Studi  Kasus  di  CV. Sumber  Utama  Telekomunikasi),” J.
Saintikom ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  81–92,
2018.
[16]  H.  D.  Wijaya  and  S.  Dwiasnati, “Implementasi  Data  Mining  dengan
Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan  Obat,” J.  Inform. ,  vol.  7, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi:
10.31311/ji.v7i1.6203.
[17]  A.  Deolika,  K.  Kusrini,  and  E.  T. Luthfi,  “Analisis  Pembobotan  Kata Pada  Klasifikasi  Text  Mining,” J. Teknol.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  179, 2019, doi: 10.36294/jurti.v3i2.1077.
[18]  S.  Seimahuira,  “Berdasarkan  Online Reviews  Tripadvisor  Menggunakan,” vol. 12, no. 1, pp. 53–58, 2021.
[19]  M.  Ridho  Handoko  and  Neneng, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Selama  Kehamilan  Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,”
J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021.
[20]  Y.  Yuliana,  P.  Paradise,  and  K. Kusrini,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Ispa  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  Classifier  Berbasis
Web,” CSRID (Computer Sci. Res. Its
Dev.  Journal) ,  vol.  10,  no.  3,  p.  127,
2021, doi:
10.22303/csrid.10.3.2018.127-138.