Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3570

## Prediksi Status Penanganan Pasien Covid-19 dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier di Provinsi Riau
1 Dedi Pramana, 2 Mustakim
1 Puzzle Research Data Technology (Predatech), Faculty of Scienceand Technology, Sultan Syarif Kasim State Islamic University Riau, Pekanbaru, Indonesia
2,* Department of Information System, Faculty of Scienceand Technology, Sultan Syarif Kasim State Islamic University Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1 11950310418@students.uin-suska.ac.id, 2,* mustakim@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: mustakim@uin-suska.ac.id Submitted: 01/12/2021 ; Accepted: 22/12/2021 ; Published: 31/12/2021
Abstrak –  Covid-19  adalah  virus  baru  yang  muncul  pada  akhir  tahun  2019  di  kota  Wuhan,  Tiongkok.  Virus  ini  terus berkembang  hingga  menyebar  ke  berbagai  negara  di  dunia.  Akibatnya  banyak  sekali  terjadi  penumpukan  pasien  Covid-19 pada setiap rumah sakit disetiap negara yang terdampak Covid-19. Pasien Covid-19 yang mendapatkan perawatan di rumah sakit memiliki kondisi dan tingkat keparahan yang berbeda-beda, hal ini tentu mempengaruhi mekanisme penanganan pasien yang berbeda-beda. Oleh karena itu diperlukannya dukungan teknologi guna membantu mengklasifikasikan pada penanganan pasien  agar  dapat  dikonsentrasikan  kepada  pasien  yang  dapat  ditangani  dengan  penanganan  isoman  atau  harus  dirujuk kerumah sakit. Penelitian dilakukan  untuk  membangun  model berdasarkan  dataset pasien  yang terinfeksi Covid-19 dengan algoritma Naive Bayes Classifier. Model yang dibangun dapat memprediksi status penanganan pasien berdasarkan usia dan jenis  kelamin  yang  memiliki  kemungkinan tertinggi  untuk ditangani dengan  cara  isoman atau harus dirujuk kerumah sakit. Data  yang digunakan diaplikasikan  menggunakan Rapidminer dengan validasi  yang digunakan adalah spilt  validation serta ratio data training 70% dan data uji 30%.  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam melakukan klasifikasi data status pasien yaitu 83,33 %.
Kata Kunci: Covid-19; Klasifikasi; Naive Bayes Classifier; Pandemi; Prediksi
Abstract– Covid-19 is a new virus that emerged at the end of 2019 in Wuhan city, China.  This virus continues to grow until it spreads to various countries in the world.  As a result, there has been a large accumulation of Covid-19 patients in every hospital in every country affected by Covid-19.  Covid-19 patients receiving treatment in hospitals have different conditions and severity, this of course affects the different mechanism for handling patients.  Therefore, technological support is needed to  help  classify  the  treatment  of  patients  so  that  they  can  be  concentrated  on  patients  who  can  be  treated  with  isoman treatment  or  must  be  referred  to  hospital.    This  research  was  conducted  to  build  a  model  based  on  a  dataset  of  patients infected  with  Covid-19  using  the  Naive  Bayes  Classifier  algorithm.    The  model  built  can  predict  the  treatment  status  of patients based on age and gender who have the highest probability of being treated in an isoman way or having to be referred to hosspital. Data used is applied using Rapidminer with validation used is spill validation with the  ratio of training data is 70% and test data is 30%.  The results of this research indicate classification using the Naive Bayes Classifier algorithm has a high level of accuracy in classifying patient status data, rately 83.33%.
Keywords : Covid-19; Classification; Naive Bayes Classifier; Pandemic; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Covid-19  adalah  virus  baru  yang  muncul  di  akhir  tahun  2019  di  kota  Wuhan,Tiongkok.  Virus  ini  terus berkembang  hingga  menyebar  ke  seluruh  dunia  pada  tahun  2020  [1][2][3][4].  World  Health  Organization (WHO)  menginformasikan  bahwa  Covid-19  sebagai  pandemi  pada  11  Maret  2020  [5][6].  Virus    ini menyebabkan  infeksi  pada  paru-paru  yang  berdampak  fatal  berupa  kematian  [1][7][8][9][10].  Virus  ini  dapat diderita  oleh  siapa  saja.  Mulai  dari  balita,  sampai  lansia  sekalipun.  Namun  kebanyakan  dari  kasus  meninggal dunia  yang  diakibatkan  oleh  virus    ini  terjadi  pada  rentang  usia  lansia  dan  mengidap  penyakit  kronis  bawaan [7][8].
Indonesia pertamakali mengonfirmasi kasus virus Covid-19 pada Senin, 2 Maret 2020 lalu [10][11][12].. Virus  ini  tentunya  berdampak  pada  lumpuhnya  berbagai  kegiatan  rutin  yang  biasa  dilakuakan,  baik  dari  segi sosial  sampai  kepada  perekonomian  [13][14].  Sehingga  berbagai  cara  untuk  melakukan  pencegahan penyebaranpun  dilakukan  mulai  dari  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM),  menjaga  jarak fisik, memakai masker, serta menerapkan pola hidup yang sehat [4][7][13][14]. Bulan september 2021 kematian yang  diakibatkan  oleh  virus  Covid-19  di  Indonesia  terus  mengalami  peningkatan,  dengan  korban  meninggal 138.116  orang.  Dengan  total  keseluruhan  kasus  Covid-19  mencapai  15  juta  kasus,  dengan  3,99  juta  orang sembuh pada saat  jurnal  ini ditulis  [15]. Hal  ini terjadi karena  minimnya  masyarakat  yang  mematuhi  berbagai himbauan yang dilakukan pemerintah untuk menghentikan penyebaran virus Covid-19 ini [3].
Riau  merupakan  Provinsi  di  Indonesia  yang  masuk  kedalam  10  daerah  dengan  kasus  Covid-19  yang tertinggi.  Dimana  Riau  berada  di  urutan  ke-7  dengan  total  positif  sebesar  62.280  jiwa  dan  yang  meninggal mencapai  948  jiwa  [16].  Melihat  hal  ini  tentu  perlu  kita  perhatikan  lebih  detail  lagi  bagaimana  kondisi kota/kabupaten di Provinsi Riau itu sendiri. Salah satu daerah yang masuk dalam urutan kota/kabupaten dengan penyebaran Covid-19 tertinggi di Provinsi Riau adalah Kabupaten Rokan Hillir. Dimana Kabupaten Rokan Hillir menempati no 11 penyebaran kasus Covid-19 tertinggi di Provinsi Riau [17].
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3570
Banyaknya pasien yang sedang berada di rumah sakit maupun di puskesmas serta kapasitas tenaga medis menjadi  sebuah  masalah  yang  harus  dihadapi  disetiap  daerah  [1][9][10][18].  Pasien  dengan  kegawatan  tinggi tentu harus ditangani sebagai prioritas jika dibandingkan dengan pasien yang memiliki gelaja sedang atau  tanpa gejala  [1][19].  Tenaga  medis  membutuhkan  bantuan  untuk  melakukan    klasifikasi  terhadap  status  pasien berdasarkan  data-data  pasien  yang  dapat  dilakukan    secara  otomatis  guna  mengurangi  kelelahan  para  tenaga medis  yang  harus  terus  bertugas  untuk  meminimalisir  resiko  keterlambatan  penanganan  terhadap  pasien  [20]. Maka dibutuhkan sebuah solusi teknologi berbasis data yang mampu secara otomatis sehingga dapat membantu mengklasifikasikan status penanganan berdasarkan data-data pasien.
Data mining adalah proses yang dilakukan untuk mencari sebuah hubungan, pola, hingga kecenderungan guna melakukan pemeriksaan pada sekempukan besar data yang akan digunakan [21].  Metode pada data mining sangat beragam antara lain Classiffication, Estimation, Clustering, Association dan Prediction. Algoritma Naive Bayes  Classifier  (NBC)  adalah  metode  klasifikasi  yang  menggunakan  probabilitas  dan  statistik,  berdasarkan pengalama;n  di  masa  sebelumnya  yang  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  prediksi  peluang  atau  hal  yang  dapat dilakukan  untuk  masa  depan  [22].  karena  itu  NBC  telah  berhasil  diterapkan  dalam  banyak  tugas  klasifikasi berbasis probabilitas bersyarat pada populasi data [23].
NBC  pernah  digunakan  pada  penelitian  terdahulu  untuk  Prediksi  Status  Pasien  Covid-19  di  Indonesia menjadi  3  Klasifikasi,  dengan  hasil  yang  diukur  dalam  nilai  presisi,  recall,  dan  akurasi,  berturut-turut  nilainya 92%,  88.72%,  dan  96.67%  [1].  Penelitian  lainnya  pernah  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  tingkat kemungkinan  obesitas  Mahasiswa  pada  jurusan  Sistem  Informasi,  dengan  hasil  mendapatkan  akurasi  sebesar 66,6 7% yaitu 16 resonden berpotensi mengalami obesitas dan 69 responden memiliki gizi normal [24]. Menurut Harun & Ananda  (2021) pada penelitiannya  menyatakan perbandingan algoritma NBC dengan Decission Tree untuk membandingkan hasil akurasi dari sentimen opini masyarakat terkait dengan vaksinasi, dengan hasil NBC memiliki  nilai  akurasi  sebesar  100  %  sedangkan  Decission  Tree  memiliki  nilai  5,39  %  sehingga  dapat disimpulkan bahwa algoritma NBC menjadi algoritma yang rekomendasikan [25]. Menurut Subawa (2019) pada penelitiannya  untuk  melakukan  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dengan  algoritma  NBC  didapatkan  nilai  akurasi tertinggi  yaitu  80.96%  dengan  presisi  sebesar  80.2%  dan  recall  sebesar  80.3%  [26].  Menurut  Rizal  &  Lutfi (2018)  pada  penelitiannya  juga  melakukan  penerapan  algoritma  NBC  didalam  prediksi  penerimaan  siswa  baru dengan  hasil  yang  ditunjukkan  pada  nilai  akurasi  sebesar  86.22%,  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  NBC sangat cocok diterapkan didalam penelitiannya [27].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  maka  diterapkanlah  teknik  data  mining  untuk  mengklasifikasikan dataset  Covid-19  menggunakan  Algoritma  NBC  didalam  memeprediksi  status  penanganan  pasien  Covid-19  di Puskesmas  Kecamatan  Pujud,  Provinsi  Riau.  Bertujuan  memberikan  solusi  untuk  mengklasifikasikan  status penangangan pasien Covid-19 secara otomatis berdasarkan gejala yang dialami pasien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 TahapanPenelitian
Metodologi  penelitian  adalah  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini.    Struktur  metodologi penelitian tertera pada gambar 1.
Mulai Pengumpulan Data Pre-processing Data Data Testing Split Data Data Training Hasil dan Analisis Naïve Bayes Classifier Selesai
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3570
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data  di  Puskesmas  Kecamatan  Pujud,  Provinsi  Riau  dengan menggunakan  data  pasien  Covid-19  Kecamatan  Pujud,  Provinsi  selama  2  bulan  yaitu  sejak  bulan  juli  hingga bulan agustus 2021 dengan data sebanyak 104 data pasien. Data tersebut kemudian dilakukan prepocessing data sehingga menjadi 100 data pasien. Kemudian dilakukan proses klasifikasi dengan menggunakan algoritma NBC. Tahapan teakhir adalah menentukan hasil prediksi dari klasifikasi yang dilakukan.

## 2.2 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  yang  dilakukan  untuk  melakukan  pencarian  atau  pengelompokan  pada  obyek  atau benda  yang  tidak  terstruktur  yang  kemudian  akan  digolongkan  kedalam  bagian-bagian  dengan  ciri  yang  sama [22][28].

## 2.3 Naïve Bayes Classifier (NBC)
NBC  adalah  klasifikasi  dengan  probabilitas  sederhana  yang  didasarkan  pada  teorema  bayes.  Teorema  bayes memiliki tambahan kata yaitu “Naïve” dengan  makna setiap atribut atau variable  bersifat independent (bebas). Proses  pada  algoritma  NBC  dapat  diasumsikan  dengan  ada  atau  tidaknya  suatu  fitur  di  sebuah  kelas  tidak berhubungan dan dikelas yang berhubungan  [29][30][31]. Keuntungan penerapan algoritma NBC salah satunya adalah    tidak  perlu  menggunakan  data  yang  besar  untuk  dijadikan  sebagai  data  latih  didalam  menemukanan parameter  yag  dibutuhkan  untuk  melakukan  klasifikasi  [30][31].  Bentuk  umum  algoritma  NBC  dapat  dilihat pada persamaan 1.
(H|X) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) …....................................................... (1) Keterangan : X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik
P(H|X)   = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.)
P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.)
P(X|H)   = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut
P(X) = Probabilitas dari X

## 2.4 Split Validation
Split Validation merupakan teknik yang digunakan untuk melakukan pembagian data menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing yang sudah ditetapkan ratio pembagiannya. Dengan teknik ini maka akan dilakukan sebuah percobaan dengan data training  yang sudah ditetapkan ratio percobaannya, kemudian sisa datanya akan dijadikan  sebagai  data  pengujian  kebenaran  atau  akurasi  hasil  pembelajaran.  Penelitian  ini  menggunakan  rati 70% dan 30%. [32][33].

## 2.5 Covid-19
Covid-19 adalah penyakit menular yang menyerang orang pernapasan manusia [1][2]. Virus ini  mengakibatkan infeksi  pada  paru-paru  yang  berakibat  fatal  berupa  kematian  [9][10].  Penyebaran  virus  ini  tidak  dibatasi  oleh faktor  usia,  karena  virus  ini  menyerang  seluruh  lapisan  mulai  dari  balita  bahkan  sampai  pada  kategori  lansia [7][8]. Pada akhir 2019 virus  ini ditemukan di Kota Wuhan, China. Yang kemudian  menyebar keseluruh dunia dan menjadi masalah yang sangat serius  [3][4].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  keberhasilan  dalam  klasifikasi  status  penanganan  pasien Covid-19.  Sekenario  uji  coba  dilakukan  dengan  jumlah  data  sebanyak  100  data.  Pengujian  dilakukan  dengan cara memisahkan data menjadi dua bagian yaitu 70% atau 70 data digunakan sebagai data latih dan 30% atau 30 data  digunakan  sebagai  data  uji.  Data  latih  akan  digunakan  sebagai  data  rujukan  klasifikasi  yang  sesuai, sedangkan data uji coba digunakan untuk menguji ketepatan dalam melakukan klasifikasi status pasien covid-19. Hasil  klasifikasi  tersebut  akan  dicatat  dan  dibandingkan  dengan  klasifikasi  yang  sebenarnya.  Dari  hasil klasifikasi ini akan dihitung hasil akurasinya.

## 3.1 Pengumpulan dan Preprocessing Data
Penelitian  ini  mengambil  data  langsung  dari  Puskesmas  Kecamatan  Pujud,  Provinsi  Riau.  Data  yang  diambil berupa data pasien Covid-19 pada 2 bulan yaitu sejak bulan juli hingga agustus 2021. Data yang diperoleh pada pengumpulan ada sebanyak 104  data. Atribut yang terdapat pada data antara lain Jenis Kelamin, Umur, Alamat atau  Kecamatan,  Paskes,  Hasil  Pemeriksaan,  dan  Penanganan  pasien  yang  terbukti  berstatus  positif  Covid-19. Pada  tahap  preprocessing  data,akan    dilakukan  tahap  cleaning  data  terhadap  data-data  di  tiap  atribut  karena
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3570
memiliki  noise.  Data  yang  digunakan  setelah    proses  prepocessing  ini  menjadi  100  data.  Data  hasil  cleaning dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Covid-19 Hasil Cleaning Id Usia (Tahun) Jenis Kelamin Alamat (Kecamatan) Keterangan Faskes Hasil Pemeriksaan Jenis Penanganan (Kelas) 1 58 Laki-laki Kec. Pujud Puskesmas Pujud Positif Rumah Sakit 2 20 Perempuan Kec. Pujud Puskesmas Pujud Positif Rumah Sakit 3 34 Perempuan Kec. Pujud Puskesmas Pujud Positif Isoman 4 40 Laki-laki Kec. Pujud Puskesmas Pujud Positif Isoman 5 51 Perempuan Kec. Pujud Puskesmas Pujud Positif Rumah Sakit 6 46 Laki-laki Kec. Pujud Puskesmas Pujud Positif Rumah Sakit 7 90 Perempuan Kec. Pujud Puskesmas Pujud Positif Isoman 8 36 Perempuan Kec. Pujud Puskesmas Pujud Positif Isoman 9 33 Laki-laki Kec. Pujud Puskesmas Pujud Positif Rumah Sakit 10 23 Laki-laki Kec. Pujud Puskesmas Pujud Positif Isoman ... ... ... ... ... ... ... 100 64 Laki-laki Kec. Pujud Puskesmas Pujud Positif Rumah Sakit

## 3.2 Pengumpulan dan Preprocessing Data
Berdasarkan  data  diatas  akan  dilakuakan  pengujian  data  30  data  yang  akan  diaplikasikan  menggunakan  tools Rapidminer sehingga hasil dari klasifikasi sataus penanganan pasien Covid-19 dapaat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Hasil Uji Menggunakan Rapidminer
N o id Jenis Penangana n Predictio n confidenc e rumah sakit confidenc e isoman usi a Jenis kelamin Alamat Keteranga n Hasil 1 1 3 Isoman Isoman 0,249 0,751 51 Perempua n Kec. Pujud Puskesma s Pujud Positi f 2 1 4 Isoman Isoman 0,162 0,838 39 Laki-laki Kec. Pujud Puskesma s Pujud Positi f 3 1 8 Isoman Isoman 0,115 0,885 23 Laki-laki Kec. Pujud Puskesma s Pujud Positi f 4 1 9 Isoman Isoman 0,116 0,884 25 Laki-laki Kec. Pujud Puskesma s Pujud Positi f 5 2 2 Isoman Isoman 0,110 0,890 25 Laki-laki Kec. Pujud Puskesma s Pujud Positi f 6 2 4 Isoman Isoman 0,119 0,881 25 Perempua n Kec. Pujud Puskesma s Pujud Positi f 7 3 2 Isoman Isoman 0,158 0,842 47 Laki-laki Kec. Pujud Puskesma s Pujud Positi f ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 30 9 8 Isoman Isoman 0,178 0,822 37 Laki-Laki Kec. Pujud Puskesma s Pujud Positi f
Pada  tabel  2,  ditampilkan  hasil  prediksi  dan  juga  nilai  confident  dengan  nilai  probabilitas  akhir  yang sudah di  normalisasi sehingga kita dapat melihat urutan nilai prediksi dari  yang terbesar hingga  yang terkecil . Stelah  sudah  diketahui  hasil  prediksi  yang  dilakukan  maka  langkah  selanjutnya  adalah  mencari  seberapa  besar nilai  keberhasilan  didalam  melakukan  prediksi  status  penanganan  pasien  Covid-19  menggunakan  algoritma
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3570
NBC. Tingkat aku rasi diperoleh dengan cara membagi jumlah seluruh data yang bernilai benar dengan total data keseluruhan lalu dikalikan 100%. Maka tingkat akurasi dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Tingkat Akurasi NO Hail Pengujian Data Riil Id Jenis penanganan Prediksi  Usia Jenis Kelamin Id Jenis Penanganan Prediksi usia jenis kelamin 1 68 Rumah Sakit Isoman 73 Laki-laki 68 Rumah Sakit Isoman 73 Laki-laki 2 33 Isoman Isoman 64 Perempuan 33 Isoman Isoman 64 Perempuan 3 94 Isoman Isoman 53 Laki-laki 94 Isoman Isoman 53 Laki-laki 4 66 Isoman Isoman 62 Laki-laki 66 Isoman Isoman 62 Laki-laki 5 13 Isoman Isoman 51 Laki-laki 13 Isoman Isoman 51 Laki-laki 6 6 Isoman Isoman 46 Laki-laki 6 Isoman Isoman 46 Laki-laki 7 63 Isoman Isoman 55 Perempuan 63 Isoman Isoman 55 Perempuan ..... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... 30 64 Isoman Isoman 19 Laki-laki 64 Isoman Isoman 19 Laki-laki Tingkat Akurasi Jumlah Data Benar/Jumlah Data (30/30*100% = 100%
Melalui  hasil  akurasi  yang  diperoleh  diatas,  dengan  30  data  uji,  ternyata  didapatkan  bahwa  30  data tersebut memiliki  kesamaan dengan data riil  yang digunakan, dengan akurasi  mencapai 100%. Dari hasil  yang diperoleh maka algoritma NBC ternyata dapat dengan maksimal mampu melakukan prediksi status penanganan pasien  Covid-19  dengan  sangat  baik.  Selanjutnya  hasil  pengujian  dinyatakan  dalam  nilai  presisi,  recall,  dan akurasi.  Pada  RapidMiner  terdapat  operator  untuk  menampilkan  hasil  performa  model  yang  dinyatakan  dalam bentuk confussion matrix seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Confussion Matrix true Rmah sakit true Isoman class precision pred Rumah Salit 0 0 0,00% pred Isoman 5 25 83,33% class recall 0,00% 100,00%
acuracy : 83,33%
Pada Tabel 4 Confussion matrix menunjukkan beberapa informasi penting, yaitu jumlah data uji riil dan jumlah  data  uji  hasil  prediksi  setiap  kelasnya,  presisi,  dan  recall  setiap  kelas  target.  Confussion  matrix menginformasikan banyaknya nilai yang  true positive, true negative, false positive, dan atau false negative dari data pengujian.
Nilai presisi akan menunjukkan seberapa tepat prediksi untuk  mengenali data yang sesuai kelas aslinya, sedangkan nilai recall menunjukkan kemampuan classifier untuk menemukan kembali sebuah  informasi sesuai dengan  kelas  aslinya.  Akurasi  juga  menunjukkan  performa  dari  keseluruhan    model  yang  dibangun.  Hasil  dar i pengujian bentuk confussion matrix tiga kelas status pasien dapat dianalisis dalam bentuk rata-rata presisi, rata- rata recall dan akurasi yang ditunjukkan pada Gambar 5.
.
Gambar 2. Peforma Hasil Pengujian

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  Data  Mining  dalam  memprediksi  status  penanganan pasien  Covid-19  dengan  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  Classifier  (NBC).  Model  ini  dibangun
0.00% 50.00% 100.00% 150.00% Presisi Recall Akkurasi Performa Hasil Pengujian
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3570
menggunakan  dataset  pasien  Covid-19  yang  diperoleh  dari  Puskesmas  Kecamatan  Pujud,  Provinsi  Riau  yang kemudian  diimplementasikan  menggunakan  perangkat  lunak  RapidMiner.  Hasil  dari  model  Naive  Bayes Classifier  untuk  prediksi  status  penanganan  pasien  Covid19  di  puskesmas  Kecamatan  Pujud,  Provinsi  Riau memberi  kanhasil  yang  diukur  dalam  nilai  presisi,  recall,  dan  akurasi,  berturut-turut  nilainya  sebesar  83,33%, 100%,  dan  83,33%.  Akurasi  nilai  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  kinerja  algoritma  NBC  yang  sangat  baik didalam  mengklasifikasikan  status  penanganan  pasien,  yaitu  isoman  dan  rumah  sakit.  Dengan  hasi  lini, penelitian  ini  bermanfaat  untuk  dapat  diterapkan  pada  keadaan  nyata,  agar  dapat  membantu  tenaga  medis menentukan  setiap  tindakan  terhadap  pasien  Covid-19,  apakah  mendapatkan  penanganan  dengan  isoman  atau harus dirujuk kerumah sakit.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Terimkasih  kepada  Puskesmas  Kecamatan  Pujud,  Provinsi  Riau  yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk melakukan  penelitian.  Terimakasih  juga  kepada organisasi    Puzzle  Research  Data Technology  (Predatech)  dan teman-teman  seperjuangan  yang selalu  memberikan  masukan, dorongan, dan semangat kepada penulis didalam menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] D.  Y.  Liliana,  H.  Maulana,  and  A.  Setiawan,  “Data  Mining  untuk  Prediksi  Status  Pasien  Covid-19  dengan Pengklasifikasi Naïve Bayes,” vol. 7, no. 1, pp. 48–53, 2021.
[2] A.  T.  diviana  agnia  Mirantika,  Nita,  “Volume  15  Nomor  2  ,  Juli  2021  PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS CLUSTERING  UNTUK  PENGELOMPOKAN  PENYEBARAN  COVID-19  JURNAL  NUANSA  INFORMATIKA Volume 15 Nomor 2 , Juli 2021,” vol. 15, pp. 92–98, 2021.
[3] M. Mulyadi, “Partisipasi Masyarakat Dalam Penanganan Penyebaran Covid-19,” Pus.  Penelit.  Badan  Keahlian  DPR RI , vol. XII, no. 8, pp. 13–18, 2020.
[4] A.  Wardani  and  Y.  Ayriza,  “Analisis  Kendala  Orang  Tua  dalam  Mendampingi  Anak  Belajar  di  Rumah  Pada  Masa Pandemi Covid-19,” J. Obs.  J. Pendidik. Anak Usia Dini , vol. 5, no. 1, p. 772, 2020, doi: 10.31004/obsesi.v5i1.705.
[5] E. Supriatna, “Wabah Corona Virus Disease (Covid 19) Dalam Pandangan Islam,” SALAM J. Sos. dan Budaya Syar-i , vol. 7, no. 6, 2020, doi: 10.15408/sjsbs.v7i6.15247.
[6] F.  Fitriana,  E.  Utami,  and  H.  Al  Fatta,  “Analisis  Sentimen  Opini  Terhadap  Vaksin  Covid  -  19  pada  Media  Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Naive Bayes,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 19–25, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5185.
[7] O. D. Rahmanto and C. Manto, “Analisis Teologi Kesehatan Tentang Pandemi Virus Covid-19 Perspektif Al-Qur’an,” Mashdar  J.  Stud.  Al-Qur’an  dan  Hadis ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  167–188,  2021,  [Online].  Available: https://ejournal.uinib.ac.id/jurnal/index.php/mashdar/article/view/2405.
[8] G.  D.  Rembulan,  T.  Wijaya,  D.  Palullungan,  K.  N.  Alfina,  and  M.  Qurthuby,  “Kebijakan  Pemerintah  Mengenai Coronavirus Disease (COVID-19) di Setiap Provinsi di Indonesia Berdasarkan Analisis Klaster,” JIEMS (Journal Ind. Eng. Manag. Syst. , vol. 13, no. 2, 2020, doi: 10.30813/jiems.v13i2.2280.
[9] L. Rosyanti and I. Hadi, “Dampak Psikologis dalam Memberikan Perawatan dan Layanan Kesehatan Pasien COVID-19 pada  Tenaga  Profesional  Kesehatan,” Heal.  Inf.    J.  Penelit. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  107–130,  2020,  doi: 10.36990/hijp.vi.191.
[10]  D.  Ekawaty,  “Pengalaman  Pasien  Covid-19  yang  Menjalani  Perawatan  di  Rumah  Sakit  Darurat  Covid  Wisma  Atlet Jakarta,” J. Keperawatan Silampari , vol. 4, no. 2, pp. 698–705, 2021, doi: 10.31539/jks.v4i2.1922.
[11]  Z. I. Alfianti, U. Bina, S. Informatika, K. Kabupaten, J. Barat, and D. Mining, “ALGORITMA K-MEANS,” pp. 111– 122, 2020.
[12]  M.  C.  Untoro,  L.  Anggraini,  M.  Andini,  H.  Retnosari,  and  M.  A.  Nasrulloh,  “Penerapan  metode  k-means  clustering data COVID-19 di Provinsi Jakarta,” Teknologi , vol. 11, no. 2, pp. 59–68, 2021, doi: 10.26594/teknologi.v11i2.2323.
[13]  A.  Solichin  and  K.  Khairunnisa,  “Klasterisasi  Persebaran  Virus  Corona  (Covid-19)  Di  DKI  Jakarta  Menggunakan Metode K-Means,” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 2, p. 52, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i2.4905.
[14]  Sefrika, “Pemilihan Kriteria Penerima Vaksin Dengan Metode TOPSIS,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 5, pp. 93–98, 2021.
[15]  “Informasi Terkini COVID-19 di Indonesia | KawalCOVID19.” https://kawalcovid19.id/ (accessed Sep. 09, 2021).
[16]  Kompas.com,  “Daftar  10  Daerah  dengan  Kasus  Covid-19  Tertinggi  di  Indonesia  Halaman  2  -  Kompas.com.” https://www.kompas.com/tren/read/2021/06/06/084600065/daftar-10-daerah-dengan-kasus-covid-19-tertinggi-di- indonesia?amp=1&page=2&jxconn=1*jst31j*other_jxampid*VUtoQUthdzFmOF9NclIxTlFWelNibjBubDdRTG9BS2 VsN1JmQVFrcjU3bEdraGZ0S3czdGVETzlRLS02Ui13eg (accessed Sep. 11, 2021).
[17]  “Riau Tanggap Virus Corona | Pemprov Riau.” https://corona.riau.go.id/ (accessed Sep. 28, 2021).
[18]  M. Sukmana, M. Aminuddin, and D. Nopriyanto, “Indonesian government response in COVID-19 disaster prevention,” East Afrian Sch. J. Med. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 81–6, 2020, doi: 10.36349/EASMS.2020.v03i03.025.
[19]  M. Abed, S.  Abdeen, and V.  Kehyayan, “Since January 2020 Elsevier has  created a COVID-19 resource  centre  with free  information  in  English  and  Mandarin  on  the  novel  coronavirus  COVID-  19  .  The  COVID-19  resource  centre  is hosted on Elsevier Connect , the company ’ s public news and information ,” no. January, 2020.
[20]  K.  K.  Lella  and  A.  Pja,  “Automatic  diagnosis  of  COVID-19  disease  using  deep  convolutional  neural  network  with multi-feature  channel  from  respiratory  sound  data:  Cough,  voice,  and  breath,” Alexandria  Eng.  J. ,  2021,  doi: 10.1016/j.aej.2021.06.024.
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3570
[21]  A.  Darmawan,  N.  Kustian,  and  W.  Rahayu,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Model  SVM  untuk  Prediksi Kepuasan Pengunjung Taman Tabebuya,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 2, no. 3, p. 299, 2018, doi: 10.30998/string.v2i3.2439.
[22]  F. Syarifuddin, M. Misdram, A. A. Widodo, P. S. Informatika, and U. M. Pasuruan, “Klasifikasi Data Set Virus Corona Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. SPIRIT , vol. 12, no. 2, pp. 46–52, 2020.
[23]  A. Fattah and R. Setyadi, “Efektifitas Mekanisme Tata Kelola Teknologi  Informasi Terhadap Inovasi Ti Dan  Kinerja Ti,” J. Teknol. Inf. dan Pendidik. , vol. 12, no. 2, pp. 8–12, 2019, doi: 10.24036/tip.v12i2.217.
[24]  W.  Muslehatin,  M.  Ibnu,  and  Mustakim,  “Penerapan  Naïve  Bayes  Classification  untuk  Klasifikasi  Tingkat Kemungkinan Obesitas Mahasiswa Sistem  Informasi  UIN Suska Riau,” Semin.  Nas.  Teknol.  Informasi,  Komun.  dan Ind. , pp. 250–256, 2017.
[25]  A. Harun and D. P. Ananda, “Analysis of Public Opinion Sentiment  About Covid-19 Vaccination in Indonesia Using Naïve  Bayes  and  Decission  Tree  Analisa  Sentimen  Opini  Publik  Tentang  Vaksinasi  Covid-19  di  Indonesia Menggunakan Naïve Bayes dan Decission Tree,” Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. April, pp. 58–63, 2021.
[26]  I. G. Bendesa Subawa, “Teorema Bayes Ke Kelulusan,” vol. 8, no. August, pp. 227–236, 2019.
[27]  S.  Rizal,  P.  Studi,  T.  Informatika,  and  U.  Yudharta,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Prediksi  Penerimaan Siswa Baru Di Smk  Al-Amien Wonorejo,” Explor. IT  J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 14–21, 2018, doi: 10.35891/explorit.v10i1.1671.
[28]  Y. Mardi, “Data Mining :  Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[29]  H.  Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160– 165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[30]  R.  N.  Devita,  H.  W.  Herwanto,  and  A.  P.  Wibawa,  “Perbandingan  Kinerja  Metode  Naive  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, p. 427, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854773.
[31]  D.  T.  Yudistira,  “Penentuan  Klasifikasi  Status  Gizi  Orang  Dewasa  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classification  ( Studi Kasus Puskesmas Jiken ),” Dok. Karya Ilm. , pp. 1–10, 2014.
[32]  Suherman  and  I.  Muzaky,  “Analisis  Penjualan  Barang  Laris  Dan  Kurang  Laris  Terhadap  Percetakan  Awfa  Digitl Printing Menggunakan Metode Decision Tree  Dengan  Optimasi Algoritma Genetika,” J.  Teknol.  Pelita  Bangsa ,  vol. 10, no. 9–1 (87), pp. 153–167, 2019.
[33]  Dwi  Untari,  K.  Hastuti,  E.  Y.  Hidayat,  Dwi  Untari,  N.  Limão,  and  N.  Y.  L.  Gaol,  “Data  Mining  untuk  Menganalisa Prediksi Mahasiswa Berpotensi Non-Aktif Menggunaka Metode Decision Tree C4.5,” Fak. Ilmu Komput. Univ. Dian Nuswantoro , vol. 2013, no. November, pp. 31–48, 2010.