## Peran Penggunaan IoT dengan Machine Learning dalam Penanganan Pandemi COVID-19: Systematic Literatur Review
Febby Apri Wenando 1
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas
1 febby.apri@it.unand.ac.id , *

## Abstract
Many studies have been conducted to discuss the spread, impact, and consequences of COVID-19 on society during the current pandemic. At a time when the world is being affected by the COVID-19 disease, the use of IoT devices continues to increase every  day.  Several  things  can  be  done  to  reduce  human  interaction,  including  social  activities.  Machine  Learning  is  a technology that can be used with IoT devices. A Machine Learning approach is used to predict the risks associated with COVID- 19 and to make predictions from data collected by sensors resulting from IoT devices. This article discusses IoT technology that utilizes a machine learning approach to help spread and handle pandemics carried out by previous researchers. From the results  of  many  studies  that  have  been  carried  out,  machine  learning  algorithms  are  widely  used  in  IoT  devices  with  a comparison of several algorithms used for medium to complex scale data, with the highest level of accuracy by RF (Random Forest) with an accuracy close to 99%. Than any other machine learning algorithm..
Keywords: COVID-19, vaccine, IoT, Machine Learning, Random Forest

## Abstrak
Banyak penelitian yang dilakukan untuk membahas peyebaran, dampak serta akibat yang ditimbulkan oleh COVID-19 terhadap masyarakat pada pandemic terjadi. Pada saat dunia sedang terdampak penyakit COVID-19, penggunaan perangkat IoT terus meningkat setiap harinya. Ada beberapa hal yang bisa dilakukan untuk mengurangi kontak antarmanusia, termasuk pembatasan sosial. Machine Learning merupakan teknologi yang dapat digunakan dengan perangkat IoT. Pendekatan Machine Learning digunakan untuk memprediksi risiko yang terkait dengan COVID-19, untuk membuat prediksi dari data yang dikumpulkan oleh sensor hasil dai perangkat IoT. Artikel ini membahas terkait teknologi IoT yang memanfaat pendekatan machine learning untuk membantu penyebaran dan penangangan pendemi yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Dari hasil banyak penelitian  yang  telah  dilakukan  tersebut,  algoritma  machine  learning  yang  banyak  digunakan  pada  perangkat  IoT  dengan perbandingan beberapa algoritma yang digunakan untuk data berskala menengah hingga kompleks, dengan tingkat akurasi tertinggi oleh RF ( Random Forest ) dengan akurasi mendekati 99%. daripada algoritma machine learning lainnya,.
Kata kunci: COVID-19, Vaksin, IoT, Machine Learning, Random Forest
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International

## 1. Pendahuluan
Saat  ini,  komunikasi  perangkat  menjadi  lebih sederhana berkat kemunculan sejumlah teknologi baru, serta kemajuan yang dibuat pada sistem komputasi dan standar  protokol  Internet.  Pada  tahun  2021,  sejumlah besar  perangkat  diantisipasi  akan  terhubung  melalui Internet [1]. Kemajuan ini telah memicu perkembangan bidang  studi  baru  yang  dikenal  sebagai Internet  of Things ,  atau IoT . Internet  of  Things ( IoT )  adalah konsep  dimana  berbagai  perangkat  bersensor  saling terhubung  melalui  internet  untuk  mengumpulkan  dan mentransfer  data.  Kegiatan  tersebut  dilakukan  tanpa bantuan  komputer  dan  manusia  [2].  Untuk mendapatkan layanan di tingkat yang lebih tinggi, data perlu  direpresentasikan,  dan  kerangka  kerja  dapat ditingkatkan untuk mencapai kinerja yang lebih baik. Karena itu, sistem dapat memperoleh data mentah yang dikumpulkan  dari  berbagai  sumber  dan  melakukan analisis untuk mendapatkan informasi darinya [3]. IoT dapat digunakan untuk mengekstrak data baru, dan jika digabungkan dengan ilmu data, hal ini dapat mengarah pada  pembuatan  aplikasi  cerdas.  Ilmu  data  dapat menggunakan  berbagai  disiplin  ilmu,  termasuk
penambangan  data  dan  pembelajaran  mesin,  bersama dengan  teknik  lainnya,  untuk  mengidentifikasi  pola dari data yang tersedia [4].
Pada  artikel  ini  peneliti  akan  membahas  bagaimana peranan  IoT  yang  memanfaatkan  teknologi machine learning dalam  membantu  penanganan  pandemi Covid19 dari hasil penelitian yang telah dilakukan oleh banyak  peneliti.  Sehingga  bisa  diketahui  apakah pemanfaatan  teknologi machine  learning pada perangkat  IoT  ini  menjadi  solusi  tepat  guna  untuk mengatasi permasalahan tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  pembahasan  ini,  pemilihan  sumber-sumber literatur  dilakukan  mengikuti  panduan  PRISMA ( Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses ).  Proses  pemilihan  artikel  dilakukan berdasarkan kriteria eligibilitas yang terdiri dari kriteria inklusi dan eksklusi. Kriteria inklusi mencakup: 1.  Artikel  ilmiah  yang  ditulis  dalam  Bahasa  Inggris atau Bahasa Indonesia,
2. Literatur berbentuk artikel ilmiah yang terpublikasi dalam jurnal atau prosiding,
3.  Artikel  yang  diterbitkan  pada  rentang  tahun  2020- 2022, dan 4. Pembahasan artikel ilmiah berkaitan dengan digital health  untuk  penanganan  pandemi  COVID-19  di Indonesia.
Sementara itu, kriteria eksklusi mencakup : 1.  Artikel  ilmiah  yang  tidak  dapat  diakses  secara lengkap dan full access , dan 2.  Artikel  yang  merupakan  tinjauan  literatur.  Artikel ilmiah  yang  tidak  memenuhi  kriteria  tersebut dikecualikan dan tidak digunakan dalam penelitian ini. Selengkapnya,  proses  pemilihan  sumber  literatur dijelaskan dalam Gambar 1.
Gambar 1.Proses Seleksi Artikel Imiah
Pada  proses  sintesis  data,  yang  dilakukan  dengan membandingkan  literatur  yang  memenuhi  penilaian kualitas.  Data  sintesis  ini  berfokus  pada  tujuan penelitian,  yakni  menggali  manfaat  dan  peran  digital health dalam pengelolaan pandemi COVID-19. Tahap terakhir  melibatkan  ekstraksi  data,  di  mana  hasil ekstraksi  ini  direpresentasikan  dalam  bentuk  tabel matriks sintesis.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelusuran  artikel  melalui  Google,  Google Scholar, dan Garuda menghasilkan 223 artikel ilmiah. Langkah berikutnya melibatkan penghapusan duplikasi, yang menghasilkan 117 artikel. Dari jumlah tersebut,  artikel-artikel  tersebut  kemudian  diseleksi dengan menerapkan kriteria inklusi yang meliputi: 1) Artikel ilmiah yang ditulis dalam Bahasa Inggris atau Bahasa  Indonesia,  2)  Literatur  dalam  bentuk  artikel ilmiah yang diterbitkan dalam jurnal atau prosiding, 3) Artikel  ilmiah  yang  membahas  peran  atau  manfaat digital health dalam menghadapi pandemi COVID-19 di  Indonesia,  serta  4)  Artikel  yang  diterbitkan  pada periode  tahun  2020-2022.  Sementara  itu,  kriteria eksklusi  melibatkan:  1)  Artikel  yang  tidak  tersedia dalam bentuk full text dan 2) Artikel yang merupakan literature review.
Hasil  seleksi  yang  mengikuti  kriteria  inklusi  dan eksklusi  berhasil  mengidentifikasi  38  artikel  ilmiah yang  relevan.  Artikel-artikel  ini  kemudian  dikenai penilaian dan review berdasarkan isi keseluruhannya, di  mana  akhirnya  terpilih  hanya  15  artikel  yang memenuhi kriteria relevansi. Artikel-artikel terpilih ini kemudian  diambil  data  ekstraksinya  dan  dianalisis. Rincian  hasil  artikel  review  dapat  ditemukan  dalam Tabel 1
Tabel 1. Data Artikel Ilmiah No Penulis Judul Tahun Metode Hasil 1 Asif Iqbal Khana, Junaid Latief Shahb, Mohammad Mudasir Bhat CoroNet: A deep neural network for detection and diagnosis of COVID-19 from chest x-ray images 2020 CoroNet Penelitian  ini  menggunakan  CoroNet yaitu  arsitektur  yang  dirancang berdasarkan arsitektur Xception CNN. Model ini diuji pada dua dataset dan menghasilkan akurasi masing-masing sebesar  89.5%,  94.59%,  dan  99% untuk 4- classes , 3- classes , dan binary class . 2 Fatima M. Salman, Samy
S. Abu-Naser, Eman Alajrami,
Bassem S. Abu-Nasser, Belal A. M. Ashqar COVID-19 Detection using Artificial Intelligence 2020 Inceptionv3 Convolution al Neural Network (CNN) Penelitian ini menggunakan Inception v3 dari model CNN dengan 70 gambar
X-ray dada untuk training, 30 gambar untuk  validasi,  dan  30  gambar  untuk pengujian  masing-masing  kategori (COVID dan sehat). Dengan rata-rata epoch 50,  didapat  akurasi  100%, sensitivitas  100%,  spesifisitas  100%,
presisi  100%,  NPV  100%,  dan  F1- score 100%. 3 Mesut Togaçar, COVID-19 detection using 2020 Teknik Fuzzy  Color Dengan  teknik  yang  digunakan  pada penelitian  ini, efficient  features
Burhan Ergen, Zafer Comert deep learning models to exploit Social Mimic Optimization and structured chest X- ray images using fuzzy color and stacking approaches dan  Image Stacking, Model MobileNetv 2 dan SqueezeNet, Algoritma Social Mimic Optimizatio n (SMO) dan SVM diekstraksi  menggunakan  algoritma SMO.  Penelitian  ini  juga  melakukan demonstrasi penggunaan teknik tersebut untuk perangkat smart mobile dengan  model  MobileNetV2  yang bisa  menganalisis  perangkat mobile tanpa  perangkat hospital. Hasilnya yaitu  100%  kesuksesan  dalam klasifikasi  data  COVID-19  dan 99.27% kesuksesan dalam klasifikasi gambar normal dan pneumonia. 4 Narinder Singh Punn, Sanjay Kumar Sonbhadra, Sonali Agarwal COVID-19 Epidemic Analysis using Machine Learning and Deep Learning Algorithms 2020 Algoritma SVR,  DNN, LSTM,  dan Polynomial Regression (PR) Penelitian  ini  memanfaatkan  model machine  learning dan deep  learning untuk
menganalisis epidemic menggunakan  data  dari dashboard Johns Hopkins. Hasilnya menunjukkan  bahwa  Polynomial Regression  (PR)  menghasilkan  nilai Root  Mean  Square  Error  (RMSE) yang paling kecil diantara pendekatan lainnya. 5 LindaWang, Zhong Qiu Lin, Alexander Wong COVID‐Net: a tailored deep convolutional neural network design for detection of COVID‐19 cases from chest X‐ray images 2020 COVID-Net Network, VGG-19, ResNet-50
Penelitian  ini  menghasilkan  bahwa COVID-Net mencapai akurasi tes dan sensitivitas  COVID-19  yang  jauh lebih tinggi daripada arsitektur VGG- 19  Network  dan  ResNet-50,  dimana sensitivitasnya lebih unggul 32% dari VGG-19  dan  8%  lebih  tinggi  dari ResNet-50 6 Ioannis D. Apostolopoulo s, Tzani A. Mpesiana Covid‐19: Automatic Detection From X‐ ray Images Utilizing Transfer Learning With Convolutional Neural Networks 2020 Convolution al Neural Network (CNN) Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa deep  learning dengan  CNN
dapat memberikan efek yang signifikan  terhadap  deteksi  otomatis dan  ekstraksi  otomatis  fitur-fitur penting  dari  gambar  X-ray,  yang terkait  dengan  diagnosis  COVID-19. Selain itu, perlu dikembangkan model yang  mampu  membedakan  kasus COVID-19 dari kasus virus lain yang serupa seperti SARS, tetapi juga dari berbagai  macam  pneumonia  umum atau bahkan X-ray fisiologis.
7 Po Ying Chia,
Kristen Kelli Coleman, Yian Kim
Tan, Sean Wei Xiang Ong, Marcus Gum, Sok Kiang Lau, Xiao
Fang Lim, Ai Sim Lim, Stephanie
Sutjipto, dkk.
Detection of air and surface contamination by SARS-CoV-2 in hospital rooms of infected patients
2020 Sampling udara dan lingkungan
Sampling udara  dilakukan  di  27 Airborne  Infection  Isolation  Rooms (AIIRs),  7  pasien  (23%)  tidak menunjukkan gejala saat environment sampling .  Dari  23  pasien  yang bergejala,  18  pasien  (78%)  memiliki gejala pernapasan, 1 pasien bergejala gastrointestinal,  1  pasien  bergejala pernapasan dan gastrointestinal, dan 3 pasien (10%) mengalami demam saja. Sampel udara dari 2 AIIRs dinyatakan positif untuk SARS-CoV-2
8 Tianxing Ji, Zhenwei Liu, GuoQiang Wang, Detection of COVID-19: A review of the 2020 Commercial nucleotide detection Penelitian ini menunjukkan bahwa uji deteksi  asam  nukleat  dan  antibodi berperan  penting  dalam  identifikasi cepat  dan  isolasi  pasien  COVID-19
Xuguang Guo, Shahzad Akbar khan, Changchun
Lai, Haoyu Chen, Shiwen Huang, Shaomei Xia, Bo Chen,
Hongyun Jia, Yangchao Chen, Qiang
Zhou current literature and future perspectives untuk mengurangi penyebaran infeksi SARS-CoV-2 lebih lanjut. Namun, tes deteksi  RNA  SARS-CoV-2  saat  ini memiliki beberapa keterbatasan, termasuk  sensitivitas  deteksi  yang rendah,  waktu  deteksi  yang  lama, kebutuhan  untuk  mengekstrak  RNA dari sampel klinis, hasil asam nukleat negatif  palsu,  dan  kebutuhan  untuk dilakukan oleh teknisi profesional 10 Buddhisha Udugama, Pranav Kadhiresan, Hannah N. Kozlowski, Ayden Malekjahani,
Matthew Osborne, Vanessa Y. C. Li, Hongmin Chen, Samira
Mubareka,
Jonathan B. Gubbay, Warren C. W.
Chan
Diagnosing COVID-19: The Disease and Tools for Detection 2020 Polymerase Chain Reaction (PCR) Tests/Primer s Mikroskop elektron transmisi digunakan  untuk  mengidentifikasi morfologi  virus,  sekuensing  genom digunakan  untuk  mengkonfirmasi identitas  virus,  dan  data  sekuensing digunakan untuk membantu merancang  primer  dan  probe  PCR. SARS-CoV  membutuhkan  waktu  5 bulan  untuk  diidentifikasi.  Teknik yang sama digunakan untuk mengidentifikasi SARS-CoV-2 hanya dalam waktu 3 minggu. 11 Md. Zabirul Islam, Md. Milon Islam, Amanullah Asraf A combined deep CNN-LSTM network for the detection of novel coronavirus (COVID-19) using X-ray images 2020 Algoritma Convolution al Neural Network, Long  Short- Term Memory Penelitian ini menggunakan gabungan CNN-LSTM Network untuk mendeteksi  COVID-19  dari  gambar
X-ray yang diimplementasikan menggunakan  Python  dan  Keras package dengan TensorFlow2.
Jaringan  tersebut  terdiri  dari  12 lapisan convolutional , learning  rate sebesar 0.0001, dan maksimum epoch sebesar  125.  Dataset  dibagi  menjadi 80% training dan 20% testing. Sistem tersebut  memperoleh  akurasi  99.4%, AUC  99.9%,  spesifisitas  99.2%, sensitivitas  99.3%,  dan  F1-score 98.9%.  Arsitektur competitive CNN juga  diterapkan  pada  dataset  yang sama. Hasilnya yaitu arsitektur CNN-
LSTM  dapat  mengungguli  jaringan competitive CNN. 12 Farah Shahid, Aneela Zameer, Muhammad Muneeb Predictions for COVID-19 with deep learning models of LSTM, GRU and Bi- LSTM 2020 Algoritma LSTM, Gated Recurrent
Unit (GRU), Autoregressi ve Integrated Moving Average Penelitian dilakukan dengan
pengukuran  menggunakan  Mean Absolute  Error  (MEA),  Root  Mean Square  Error  (RMSE),  dan  indeks r2_score.  Hasil  urutan  performa berbagai  model  yang  digunakan  dari tertinggi  ke  rendah  yaitu  Bi-LSTM, LSTM, GRU, SVR, dan ARIMA. Bi- LSTM  menghasilkan  nilai  MAE  dan
(ARIMA),
Bi-LSTM,
Support Vector Regression (SVR) RMSE  terendah,  masing-masing sebesar 0.0070 dan 0.0077. 13 Mohamed Loey, Florentin Smarandache, Nour Eldeen M. Khalifa Within the Lack of Chest COVID-19 X-ray Dataset: A Novel Detection Model Based on GAN and Deep Transfer Learning 2020 Algoritma Generative Adversarial Network (GAN), Convolution al Neural Network Penelitian  ini  menggunakan  3 skenario  untuk  menguji  akurasi. Pertama, dipilih model CNN Googlenet  untuk  menguji  4  kelas (covid,  normal,  bakteri  pneumonia, virus  pneumonia)  dan  didapatkan akurasi  80.6%.  skenario  kedua menggunakan  model  CNN  Alexnet untuk 3 kelas (covid, normal, bakteri pneumonia)  dan  didapatkan  akurasi 85.2%.  terakhir,  digunakan  model Googlenet  untuk  2  kelas  (covid, normal) dan didapatkan akurasi 100% serta validasi akurasi sebesar 99.9%. 14 Tolin Ozturk, Muhammed Talo, Eylul Azra Yildirim, Ulas Baran Baloglu, Ozal Yildirim, U. Rajendra Acharya Automated detection of COVID-19 cases using deep neural networks with X- ray images 2020 Model DarkCovid Net Peneliti mengembangkan model arsitektur DarkCovidNet yang terinspirasi  dari  arsitektur  DarkNet. DarkCovidNet  mampu  menjalankan tugas binary dan multi-class dengan akurasi masing-masing sebesar 98.09%  dan  87.02%.  Kinerja  model ini dinilai oleh para ahli radiologi dan siap diuji dengan database yang lebih besar.
15 Harsh Panwar, P.K. Gupta, Mohammad Khubeb Siddiqui,
Ruben Morales-
Menendez, Vaishnavi
Singha Application of deep learning for fast detection of COVID-19 in X- Rays using nCOVnet 2020 Algoritma nCOVnet Peneliti mengembangkan model nCOVnet  yang  didasarkan  pada Convolutional Neural Network (CNN). Algoritma ini dilatih menggunakan 80 epoch dan learning rate sebesar 0.0001 yang menghasilkan  sensitivitas  sebesar 97.62%,  spesifisitas  78.57%,  dan akurasi  sekitar  93-97%,  dimana algoritma ini dapat mengklasifikasikan  dengan  akurat pasien  COVID-19  dengan  97.97% confidence dan  error  2.03%  dalam waktu 5 detik. 16 Ali Narin, Ceren Kaya, Ziynet Pamuk Automatic detection of coronavirus disease (COVID‐19) using X‐ray images and deep convolutional neural networks 2021 Algoritma Convolution al Neural Network Penelitian ini dilakukan menggunakan gambar  X-ray  dada  yang  diperoleh dari  pasien  normal,  COVID-19, bakteri,  dan  pneumonia  untuk memprediksi pasien COVID-19 dengan membagi dataset sebesar 80% training dan  20% testing .  Hasilnya menunjukkan  bahwa  model  yang dilatih  sebelumnya  oleh  ResNet50 menghasilkan  akurasi  tertinggi  di antara lima model yang menggunakan tiga  dataset  berbeda  (Dataset-1: 96,1%,  Dataset-2:  99,5%,  dan Dataset-3: 99,7%). 17 Kolla Bhanu Prakash, S. Analysis, Prediction and 2020 Algoritma Decisipn Penelitian  ini  dilakukan  kepada penderita COVID-19 dengan
Sagar Imambi, Mohammed Ismail, T Pavan Kumar, YVR Naga Pawan Evaluation of COVID-19 Datasets using Machine Learning Algorithms Tree,  Naïve Bayes, Multilinear regression, Logistic regression, SVM,
KNN+NCA,
DT Classifier,
GNB
Classifier,
Random Forest
Classifier,
Random Forest
Regressor, XGB Classifier
kelompok umur 20-30, 30-40, dan 40- 50.  Dengan  perbandingan  berbagai algoritma  yang  digunakan,  hasilnya menunjukkan bahwa algoritma Random  Forest  Regressor  dan Random Forest Classifier mengungguli algoritma lainnya dalam hal CoD (Coefficient of Determination) dan akurasi. 18 Minzhe Shen, Ying Zhou, Jiawei Ye,
Abdu Ahmed
Abdullah AL- maskri, Yu Kang, Su Zeng, Sheng Cai Recent advances and perspectives of nucleic acid detection for coronavirus 2020 Metode PCR-based, Isothermal nucleic acid amplificatio n-based, dan metode Microarray- based Saat  ini,  diagnosis  COVID-19 terutama  bergantung  pada  deteksi RNA virus corona. Sangatlah penting untuk  memilih  metode  deteksi  yang tepat.  Namun  demikian,  masing- masing metode yang dijelaskan di atas memiliki  keunggulan  unik  dan kekurangan yang tak terelakkan. PCR banyak  digunakan  untuk  identifikasi virus dengan sensitivitas dan spesifisitas  yang  tinggi,  tetapi analisisnya  memerlukan  berbagai peralatan  dan  analis  yang  terdidik,
yang  hanya  mungkin  dilakukan  oleh laboratorium yang mapan.
19 Tawsifur Rahman, Amith Khandakar,
Yazan Qiblawey,
Anas Tahir,
Serkan Kiranyaz,
Saad Bin Abul Kashem, Mohammad Tariqul Islam,
dkk Exploring the effect of image enhancement techniques on COVID-19
detection using chest X-ray images 2021 Convolution al Neural Network Penelitian  ini  melatih  enam  model CNN  yang  berbeda  dengan  bobot imageNet  dan  model shallow CNN dilatih dari awal. Kinerja tujuh model CNN  untuk  lima  teknik  peningkatan citra  yang  berbeda  dievaluasi  untuk klasifikasi  COVID-19,  infeksi  paru- paru  non-COVID,  dan  gambar  CXR normal. Hasilnya menunjukkan bahwa  diagnosis  COVID-19  yang andal  dapat  dicapai  dengan  akurasi, presisi,  dan  recall  sebesar  96,29%, 96,28%, dan 96,28% tanpa segmentasi dan  95,11%,  94,55%,  dan  94,56% dengan segmentasi. 20 Mohamed Loey, Gunasekaran Manogaran, Mohamed Hamed N. Taha, Nour Eldeen M. Khalifa A hybrid deep transfer learning model with machine learning methods for face mask detection in the era of the
COVID-19 pandemic 2021 Deep Transfer Learning (ResNet-50) dan Decision Tree, SVM,
Ensemble
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa kalsifikasi  SVM  mencapai  akurasi setinggi mungkin dengan waktu yang paling sedikit dalam proses pelatihan. Kalsifikasi  SVM  dalam  RMFD mencapai  akurasi  pengujian  99,64%. Pada  SMFD,  akurasi  pengujian mencapai  99,49%,  sedangkan  pada LFW,  akurasi  pengujian  mencapai
100%.  Hasil  perbandingan  telah dilakukan dengan penelitian serupa.
Metode  yang  banyak  digunakan  adalah  algoritma Naive  Bayes,  Artificial  Neural  Network dan  juga Random  Forest. Pada  saat machine  learning disertakan, data yang kompleks dapat diproses dengan mudah. Ketika sistem berbasis konsumen dikunjungi, banyak  sekali  data  yang  dihasilkan,  termasuk  data penelusuran, iklan, data sosial, dll. Penyimpanan data dan proses pengambilannya yang tersebar dikomunikasikan  melalu i  Internet  of  Things dan hubungannya  dengan machine  learning .[4]  Hasilnya, setiap  aplikasi,  termasuk  IoT,  hampir  seluruhnya terotomatisasi,  menyebabkan  setiap  tugas  dapat dilakukan dengan cepat dan efektif. Dengan demikian, untuk  mengimplementasikan  berbagai  prediksi  dan menghitung  statistik  probabilistik,  proses  sosial  dan lingkungan mengumpulkan data kolektif.[5] Adapun  bagian-bagian  dari  sistem  yang  diusulkan adalah sebagai berikut (Gambar.1):
1) Collection  Data :  Informasi  tentang  jarak  antara orang-orang serta foto-foto mereka terkandung dalam data yang dikumpulkan menggunakan sensor IoT. Suhu tubuh,  nama,  usia,  dan  apakah  mereka  memakai masker. Setelah itu, data ini akan diproses. Media sosial juga dapat digunakan untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber.
2) Processing  Data :  Proses  klasifikasi  dan pengelompokan  dilakukan  dalam  modul  pemrosesan data. Algoritma Naive Bayes (NB) dan Random Forest (RF)  digunakan  untuk  meramalkan  hasil.  Analisis kinerja  dilakukan  untuk  mengukur  seberapa  baik sistem  berfungsi.  Teknik  pembelajaran  mesin  ini diperlukan untuk interpretasi data. Untuk menghasilkan  output,  input  dianalisis.  Data  pada awalnya diklasifikasikan sebagai "Aman" atau "Tidak Aman"  sebelum  diproses  lebih  lanjut.  Perangkat  IoT digunakan  untuk  mengukur  parameter,  dan  RF  serta NB digunakan untuk deteksi. Pendekatan pengelompokan K-means digunakan ketika contoh data tampak  serupa  untuk  membandingkan  input  dan  data pelatihan.
3) Machine  Learning  Algorithms :  Algoritma  yang digunakan  untuk  prediksi  adalah  ekspresi  matematis digunakan  untuk  membuat  prediksi  dan  data  secara otomatis  diklasifikasikan  menggunakan  aturan klasifikasi.
4) Result  :  Setelah  pengumpulan  data,  algoritma pembelajaran  mesin  diterapkan  pada  data  yang  telah diproses.  Data  yang  terkumpul  dari  model menunjukkan tingkat keamanan lokasi.
Hasil  dengan  menggunakan  parameter,  data  dari individu dikumpulkan untuk menghasilkan vektor data. Setiap klaster dapat dikategorikan sebagai AMAN atau TIDAK AMAN, yang memungkinkan pengguna untuk memahami  protokol.  Hal  ini  membantu  membatasi penyebaran penyakit.

## 4.   Kesimpulan
Penyebaran penyakit covid-19 yang telah mempengaruhi  ekonomi  global  dan  menyebabkan terjadinya pandemic diseluruh  dunia,  Penerapan  IoT dangan  pemanfaatan machine  learning merupakan solusi terbaik untuk melakukan prediksi secara cepat, akurat  dan  efisien.  Implementasi machine  learning dimanfaatkan  untuk  membuat  prediksi  yang  awalnya terjadi  secara  manual  ditransformasi  menjadi  bentuk digital.
Machine  learning,  digunakan  untuk  prediksi  dengan perbandingan  antara  algoritma  Algoritma Decision Tree,  Naïve  Bayes,  Multilinear  regression,  Logistic regression,  SVM,  KNN+NCA,  DT  Classifier,  GNB Classifier, Random Forest Classifier, Random Forest Regressor, XGB Classifier yang digunakan untuk data berskala  menengah  hingga  kompleks,  dengan  tingkat akurasi  tertinggi  didapat  oleh  algortima  RF  (Random Forest)  dengan  akurasi  mendekati  99%.  Setiap algoritma dapat digunakan sesuai dengan ukuran data yang didapat, semakin tinggi kompleksitas suatu data maka  akan  semakin  tinggi  jenis  algoritma  yang dibutuhkan.  Penggunaan  Machine  Learning  dan  IoT juga terbukti dapat mendeteksi penyebaran dan risiko penyakit Covid-19 dengan hasil yang lebih cepat, tepat, serta keakuratan yang tinggi.

## Daftar Rujukan
[1] Islam,  M.  Z.,  Islam,  M.  M.,  &  Asraf,  A.  (2020).  A combined deep CNN-LSTM network for the detection of novel coronavirus (COVID-19) using X-ray images. Informatics  in  medicine  unlocked,  20,  100412. https://doi.org/10.1016/j.imu.2020.100412.
[2] Loey,  M.,  Manogaran,  G.,  Hamed  N.  Taha,  M.,  & Eldeen M. Khalifa, N. (2020). A hybrid deep transfer learning model with machine learning methods for face mask detection in the era of the COVID-19 pandemic. Measurement, 167, 108288 - 108288.
[3] Prakash, Kolla Bhanu dkk. 2020. International Journal of  Emerging  Trends  in  Engineering  Research. Analysis,  Prediction  and  Evaluation  of  COVID-19 Datasets using Machine Learning Algorithms, vol 8 (5), pp.2199-2204.
[4] Wenando,  F.A.  and  Hayami,  R.,  2020,  October. Bakaruddin, and AY Novermahakim,“Tweet Sentiment  Analysis  for  2019  Indonesia  Presidential Election  Results  using  Various  Classification Algorithms,”.  In  Proceeding-1st  Int.  Conf.  Inf. Technol.  Adv.  Mech.  Electr.  Eng.  ICITAMEE  (pp. 279-282)..
[5] Narin,  Ali.,  Kaya,  Ceren.,  &  Pamuk,  Ziynet.  2021. Pattern Analysis and Applications. Automatic detection of  coronavirus  disease  (COVID‐19)  using  X‐ray images and deep convolutional neural networks¸vol 24, 1207-1220.
[6] Wenando,  F.A.,  Hayami,  R.  and  Anggrawan,  A.J., 2020.  Analisis  Sentimen  Pada  Pemerintahan  Terpilih Pada  Pilpres  2019  Ditwitter  Menggunakan  Algoritme
Naïvebayes. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 7(1), pp.101-106.
[7] Rahman, Tawsifur dkk. (2021). Computers in Biology and  Medicine.  Exploring  the  effect  of  image enhancement techniques on COVID-19 detection using chest X-ray images.
[8] Shen, Minzhe dkk. (2020). Journal of Pharmaceutical Analysis. Recent advances and perspectives of nucleic acid detection for coronavirus. 97-101.
[9] Prakash, Kolla Bhanu dkk. 2020. International Journal of  Emerging  Trends  in  Engineering  Research. Analysis,  Prediction  and  Evaluation  of  COVID-19 Datasets using Machine Learning Algorithms, vol 8 (5), 2199-2204.
[10] Panwar, Harsh dkk. 2020. Chaos, Solitons and Fractals. Application  of  deep  learning  for  fast  detection  of COVID-19 in X-Rays using nCOVnet.
[11] Narin,  Ali.,  Kaya,  Ceren.,  &  Pamuk,  Ziynet.  2021. Pattern Analysis and Applications. Automatic detection of  coronavirus  disease  (COVID‐19)  using  X‐ray images and deep convolutional neural networks¸vol 24, 1207-1220.
[12] Ozturk,  Tulin  dkk.  2020.  Computers  in  Biology  and Medicine.  Automated  detection  of  COVID-19  cases using deep neural networks with X-ray images.
[13] Khan,  Asif  Iqbal.,  Shah,  Junaid  Latief.,  &  Bhat, Mohammad  Mudasir.  2020.  Computer  Methods  and Programs  in  Biomedicine.  CoroNet:  A  deep  neural network for detection and diagnosis of COVID-19 from chest x-ray images.
[14] Salman, Fatima M. dkk. 2020. International Journal of Academic Engineering Research (IJAER). COVID-19 Detection using Artificial Intelligence, vol 4(3), 18-25.
[15] Y. Rizki, R. Medikawati Taufiq, H. Mukhtar, F. Apri Wenando  and  J.  Al  Amien,  "Comparison  Between Faster  R-CNN  and  CNN  in  Recognizing  Weaving Patterns,"  2020  International  Conference  on Informatics,  Multimedia,  Cyber  and  Information System  (ICIMCIS),  Jakarta,  Indonesia,  2020,  pp.  81- 86, doi: 10.1109/ICIMCIS51567.2020.9354324.
[16] Cohen,  Joseph  Paul.  2020.  Journal  of  Machine Learning  for  Biomedical  Imaging.  COVID-19  Image Data  Collection:  Prospective  Predictions  are  the Future¸vol 2, 1-38.
[17] Wang,  Linda  &  Lin,  Zhong  &  Wong,  Alexander. (2020).  COVID-Net:  a  tailored  deep  convolutional neural network design for detection of COVID-19 cases from  chest  X-ray  images.  Scientific  Reports.  10. 10.1038/s41598-020-76550-z.
[18] Apostolopoulos,  Ioannis  D  &  Mpesiana,  Tzani  A. (2020).  Physical  and  Engineering  Sciences  in Medicine.  Covid‐19:  automatic  detection  from  X‐ray images  utilizing  transfer  learning  with  convolutional neural networks, vol. 43, 635-640.
[19] Chia, Po Ying dkk. (2020). Detection of air and surface contamination  by  SARS-CoV-2  in  hospital  rooms  of infected patients¸ vol. 11, 2800.
[20] Ji, Tianxing dkk. (2020). Biosensors and Bioelectronics.  Detection  of  COVID-19:  A  review  of the current literature and future perspectives.
[21] Udugama,  Buddhisha  dkk.  (2020).  Diagnosing COVID-19:  The  Disease  and  Tools  for  Detection, vol.14, 3822-3835.
[22] Wenando, F. A., Adji, T. B., & Ardiyanto, I. (2017). Text  classification  to  detect  student  level  of understanding  in  prior  knowledge  activation  process. Advanced Science Letters, 23(3), 2285-2287.
[23] Shahid,  Farah.,  Zameer,  Aneela.,  &  Muneeb, Muhammad.  (2020).  Chaos,  Solitons  and  Fractals. Predictions for COVID-19 with deep learning models of LSTM, GRU and Bi-LSTM.
[24] Loey,  Mohamed  dkk.  2020.  Measurement.  A  hybrid deep  transfer  learning  model  with  machine  learning methods  for  face  mask  detection  in  the  era  of  the COVID-19 pandemic.
[25] Loey, Mohamed dkk. (2020). Within the Lack of Chest COVID-19  X-ray  Dataset:  A  Novel  Detection  Model Based on GAN and Deep Transfer Learning.
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------