Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 1 No. 1 (2020) 7 - 14
Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia
Alvina Felicia Watratan 1 , Arwini Puspita. B 2 , Dikwan Moeis 3 1,2,3 Sistem Informasi, STMIK Profesional Makassar
1 vinawatratan@gmail.com*, 2 arwinipuspita77@gmail.com, 3 dikwan.moeis@gmail.com

## Abstract
The COVID-19 pandemic is the first and foremost health crisis in the world.  Coronavirus is a collection of viruses from the subfamily Orthocronavirinae in the Coronaviridae family and the order of Nidovirales.  This group of viruses that can cause disease in birds and mammals, including humans.  In humans, coronaviruses cause generally mild respiratory infections, such as colds, although some forms of disease such as;  SARS, MERS, and COVID-19 are more deadly. Anticipating and reducing the number of corona virus sufferers in Indonesia has been carried out in all regions.  Among them by providing policies to limit activities out of the house, school activities laid off, work from home (work from home), even worship activities were laid off.    This  has  become  a  government  policy  based  on  considerations  that  have  been  analyzed  to  the  maximum,  of  course. Therefore this research was carried out as an anticipation step towards the Covid-19 pandemic by predicting the spread of Covid-19,  especially  in  Indonesia.  The  research  method  applied  in  this  research  is  problem  analysis  and  literature  study, collecting data and implementation.  The application of the naive bayes method is expected to be able to predict the spread rate of COVID-19 in Indonesia. The results of the  Naive Bayes method classification show that 16 data from 33 data were tested in Covid-19 cases per province with an accuracy of 48.4848%, where of the 33 data tested in the Covid-19 case per province tested there were 16 data that were successfully classified correctly.
Keywords: Covid-19, Naive Bayes, WEKA Application

## Abstrak
Pandemi COVID-19 merupakan krisis kesehatan yang pertama dan terutama di dunia. Corona virus adalah sekumpulan virus dari subfamili  Orthocronavirinae dalam  keluarga Coronaviridae dan ordo  Nidovirales .  Kelompok  virus  ini  yang  dapat menyebabkan penyakit pada burung dan mamalia, termasuk manusia. Pada manusia,  corona virus menyebabkan infeksi saluran pernapasan yang umumnya ringan, seperti pilek, meskipun beberapa bentuk penyakit seperti; SARS, MERS, dan COVID-19 sifatnya  lebih  mematikan.  Mengantisipasi  dan  mengurangi  jumlah  penderita  virus  corona  di  Indonesia  sudah  dilakukan  di seluruh daerah. Diantaranya dengan memberikan kebijakan membatasi aktifitas keluar rumah, kegiatan sekolah dirumahkan, bekerja dari rumah ( work from home ), bahkan kegiatan beribadah pun dirumahkan. Hal ini sudah menjadi kebijakan pemerintah berdasarkan  pertimbangan-pertimbangan  yang  sudah  dianalisa  dengan  maksimal  tentunya.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini dilakukan sebagai langkah  antisipasi terhadap pandemi Covid-19 dengan memprediksi tingkat penyebaran Covid-19 terutama di Indonesia. Metode penelitian yang di terapkan pada penelitian ini ialah analisis masalah dan studi literatur, mengumpulkan data  dan  implementasi.  Penerapan  metode  naive  bayes  diharapkan  mampu  memprediksi  tingkat  penyebaran  COVID-19  di Indonesia. Hasil penelitian pada klasifikasi metode Naive Bayes menunjukkan bahwa 16 data dari 33  data yang di uji dalam kasus Covid-19 per provinsi dengan keakuratan sebesar 48,4848%, di mana dari 33 data yang di uji dalam kasus Covid-19 per provinsi yang diuji terdapat 16  data yang berhasil diklasifikasikan dengan benar.
Kata kunci: Covid-19, Naive Bayes, Aplikasi WEKA

## 1. Pendahuluan
Dunia  saat  ini  tengah  waspada  dengan  penyebaran sebuah virus yang dikenal dengan virus corona. Corona viruses (CoV)  merupakan  bagian  dari  keluarga  virus yang  menyebabkan  penyakit  mulai  dari  flu  hingga penyakit  yang  lebih  berat  seperti Middle  East Respiratory Syndrome (MERS-CoV) and Severe Acute Respiratory  Syndrome (SARS-CoV).  Penyakit  yang disebabkan virus corona, atau dikenal dengan COVID- 19, adalah jenis baru yang ditemukan pada tahun 2019
dan  belum  pernah  diidentifikasi  menyerang  manusia sebelumnya ( World Health Organization , 2019). Kasus virus  corona  muncul  dan  menyerang  manusia  pertama kali  di  provinsi  Wuhan,  China.  Awal  kemunculannya diduga  merupakan  penyakit  pneumonia,  dengan  gejala serupa  sakit  flu  pada  umumnya.  Gejala  tersebut  di antaranya  batuk,  demam,  letih,  sesak  napas  dan  tidak nafsu  makan.  Namun  berbeda  dengan influenza ,  virus corona  dapat  berkembang  dengan  cepat  hingga mengakibatkan  infeksi  lebih  parah  dan  gagal  organ.
Kondisi darurat ini terutama terjadi pada pasien dengan masalah kesehatan sebelumnya. Karena penularan virus corona  yang  sangat  cepat  inilah  Organisasi  Kesehatan Dunia  (WHO)  menetapkan  virus  corona  sebagai pandemi  pada  11  Maret  2020.  Status  pandemic  atau epidemi  global  menandakan  bahwa  penyebaran COVID-19 berlangsung sangat cepat hingga hampir tak ada  negara  di  dunia  yang  dapat  memastikan  diri terhindar dari virus corona (Widiyani, 2020).
COVID-19  telah  menyebar  ke  196  Negara,  sebanyak 414,179  kasus  terkonfirmasi  positif  dan  sebanyak 18,440 meninggal dunia dari kasus terkonfirmasi positif . Sementara itu, COVID-19 pertama kali terkonfirmasi di Indonesia pada 2 Maret 2020 di Indonesia dan per 25 Maret telah terjadi secara kumulatif sebanyak 790 kasus terkonfirmasi positif (secara kumulatif), diantaranya 58 meninggal, 31 sembuh, dan 701 dalam perawatan .
Berdasarkan  kondisi  tersebut,  maka  Indonesia  dalam status waspada terhadap ancaman virus corona tersebut dan sampai sekarang belum ditemukan vaksin COVID- 19,  maka  bentuk  pencegahan  dari  meluasnya penyebaran  virus  dapat  dilakukan  dengan  cara memutuskan  rantai  penularannya.  Salah  satu  metode untuk  memutuskan  rantai  penularan  tersebut  adalah dengan melakukan pembatasan sosial (social distancing).  Dengan  adanya  pembatasan  sosial, harapannya  setiap  masyarakat  tidak  akan  menjadi penular maupun tertular karena tidak melakukan kontak dengan  siapapun  sehingga  laju  penyebaran  dapat menurun.
Pada  penelitian  ini  kami  akan  melakukan  penerapan algortima  Naive  Bayes  untuk  memprediksi  tingkat penyebaran COVID-19 di Indonesia dengan mengimplementasikan  Algoritma  Naive  Bayes,  yang berguna  sebagai  langkah  antisipasi  pandemic  COVID- 19.
Data Mining
Data  mining adalah  suatu  proses  ekstraksi  atau penggalian data dan informasi yang besar, yang belum diketahui  sebelumnya,  namun  dapat  dipahamidan berguna dari database yang besar serta digunakan untuk membuat suatu keputusanbisnis yang sangat penting. Data  mining menggambarkan  sebuah  pengumpulan teknik-teknik  dengan  tujuan  untuk  menemukan  pola- pola  yang  tidak  diketahui  pada  data  yang  telah dikumpulkan.  Data  mining  memungkinkan  pemakai menemukan  pengetahuan  dalam  data  database  yang tidak mungkin diketahui keberadaanya oleh pemakai. Data  mining  adalah  sebuah  proses  percarian  secara otomatis  informasi  yang  berguna  dalam  tempat penyimpanan data berukuran besar.
Sebagai  suatu  rangkaian  proses, data  mining dapat dibagi  menjadi  beberapa  tahap  proses.  Tahap-tahap tersebut  bersifat  interaktif,  pemakai  terlibat  langsung atau dengan perantaraan knowledge base .
Tahap-tahap Data Mining adalah sebagai berikut:
a. Pembersihan data ( Data Cleaning )
Pembersihan  data  merupakan  proses  menghilang- kan  noise  dan  data  yang  tidak  konsisten  atau  data tidak relevan.
b. Integrasi data ( Data Integration )
Integrasi  data  merupakan  penggabungan  data  dari berbagai database ke dalam satu database baru.
c. Seleksi data ( Data Selection )
Data  yang  ada  pada  database  sering  kali  tidak semuanya dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai  untuk  dianalisis  yang  akan  diambil  dari database.
d. Transformasi data ( Data Transformation )
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam  format  yang sesuai untuk diproses dalam Data Mining.
e. Proses Mining
Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode diterapkan untuk menemukan pengetahuan berharga dan  tersembunyi  dari  data.  Beberapa  metode  yang dapat  digunakan  berdasarkan  pengelompokan  Data Mining.
f. Evaluasi pola ( Pattern Evaluation )
Untuk mengidentifikasi pola-pola menarik ke dalam knowledge based yang ditemukan.
g. Presentasi pengetahuan ( Knowledge Presentation )
Merupakan  visualisasi  dan  penyajian  pengetahuan mengenai metode yang digunakan untuk memperoleh pengetahuan yang diperoleh pengguna.
Implementasi
Menurut  Nurdin  Usman  dalam  bukunya  yang  berjudul Konteks Implementasi
Berbasis Kurikulum mengemukakan  pendapatnya  mengenai  implementasi atau pelaksanaan sebagai berikut :
“Implementasi  adalah  bermuara  pada  aktivitas,  aksi, tindakan,  atau  adanya  mekanisme  suatu  sistem. Implementasi  bukan  sekedar  aktivitas,  tetapi  suatu kegiatan  yang  terencana  dan  untuk  mencapai  tujuan kegiatan” (Usman, 2002:70).
Pengertian  implementasi  yang  dikemukakan  di  atas, dapat  dikatakan  bahwa  implementasi  adalah  bukan sekedar  aktivitas,  tetapi  suatu  kegiatan  yang  terencana dan  dilakukan  secara  sungguh-sungguh  berdasarkan acuan  norma  tertentu  untuk  mencapai  tujuan  kegiatan. Oleh karena itu implementasi tidak berdiri sendiri tetapi dipengaruhi oleh objek berikutnya.
Metode Algoritma Naive Bayes
Naive  Bayes  Classifier merupakan  sebuah  metoda klasifikasi  yang  berakar  pada teorema  Bayes .  Metode pengklasifikasian dengan menggunakan metode probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh ilmuwan  Inggris Thomas  Bayes ,  yaitu  memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes .
Ciri utama dari Naive Bayes Classifier ini adalah asumsi yang sangat kuat ( naif ) akan independensi dari masing- masing kondisi / kejadian.
Menurut Olson Delen (2008) menjelaskan Naive Bayes untuk  setiap  kelas  keputusan,  menghitung  probabilitas dengan  syarat  bahwa  kelas  keputusan  adalah  benar, mengingat  vektor  informasi  obyek.  Algoritma  ini mengasumsikan bahwa atribut obyek adalah independen. Probabilitas yang terlibat dalam memproduksi  perkiraan  akhir  dihitung  sebagai  jumlah frekuensi dari ” master ” tabel keputusan. Naive Bayes Classifier bekerja sangat baik dibanding dengan model classifier lainnya.
Hal  ini  dibuktikan  oleh Xhemali ,  Hinde  Stone  dalam jurnalnya  “ Naive  Bayes  vs.  Decision  Trees  vs.  Neural Networks in the Classification of Training Web Pages ” mengatakan  bahwa  “ Naive  Bayes  Classifier memiliki tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibanding  model classifier lainnya”.
Keuntungan  penggunaan  adalah  bahwa  metoda  ini hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  ( training data ) yang kecil untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Karena yang  diasumsikan  sebagai variable  independent ,  maka hanya  varians  dari  suatu variable dalam  sebuah  kelas yang  dibutuhkan  untuk  menentukan  klasifikasi,  bukan keseluruhan dari matriks kovarians.
a. Kegunaan Naive Bayes :
1.  Mengklasifikasikan  dokumen  teks  seperti  teks berita ataupun teks akademis
2.  Sebagai metode machine learning yang menggunakan probabilitas
3.  Untuk membuat diagnosis medis secara otomatis 4.  Mendeteksi atau menyaring spam
b. Kelebihan Naive Bayes :
1.  Bisa  dipakai  untuk  data  kuantitatif  maupun kualitatif
2.  Tidak memerlukan jumlah data yang banyak
3.  Tidak perlu melakukan data training yang banyak
4.  Jika  ada  nilai  yang  hilang,  maka  bisa  diabaikan dalam perhitungan.
5.  Perhitungannya cepat dan efisien
6.  Mudah dipahami
7.  Mudah dibuat
8.  Pengklasifikasian dokumen bisa dipersonalisasi, disesuaikan dengan kebutuhan setiap orang 9.  Jika  digunakan  dalaam  bahasa  pemrograman, code-nya sederhana
10. Bisa  digunakan  untuk  klasifikasi  masalah  biner ataupun multiclass
c. Kekurangan Naive Bayes :
1.  Apabila probabilitas kondisionalnya bernilai nol, maka probabilitas prediksi juga akan bernilai nol
2.  Asumsi bahwa masing-masing variabel independen  membuat  berkurangnya  akurasi, karena biasanya ada korelasi antara variabel yang satu dengan variabel yang lain
3.  Keakuratannya  tidak  bisa  diukur  menggunakan satu  probabilitas  saja.  Butuh  bukti-bukti  lain untuk membuktikannya.
4.  Untuk membuat keputusan, diperlukan pengetahuan  awal  atau  pengetahuan  mengenai masa  sebelumnya.  Keberhasilannya  sangat bergantung  pada  pengetahuan  awal  tersebut Banyak celah yang bisa mengurangi efektivitasnya dirancang untuk mendeteksi kata- kata saja, tidak bisa berupa gambar.
Persamaan Metode Naive Bayes
Persamaan dari teorema Bayes adalah   :
(1)
Di mana :
X :Data dengan class yang belum
diketahui.
H :Hipotesis data merupakan suatu class spesifik.
P(H|X) :Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori probabilitas). P(H) :Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas). P(X|H) :Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) :Probabilitas X
Untuk menjelaskan metode Naive Bayes , perlu diketahui bahwa proses klasifikasi memerlukan sejumlah petunjuk untuk  menentukan  kelas  apa  yang  cocok  bagi  sampel yang dianalisis tersebut.
Karena itu, metode Naive Bayes di atas disesuaikan:

## 2
Di mana Variabel C merepresentasikan kelas, sementara variabel F1 ... Fn merepresentasikan  karakteristik petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi. Maka  rumus  tersebut  menjelaskan  bahwa  peluang masuknya  sampel  karakteristik  tertentu  dalam  kelas C ( Posterior ) adalah peluang munculnya kelas C (sebelum masuknya  sampel  tersebut,  seringkali  disebut prior ), dikali  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik- karakteristik  sampel  pada  kelas C (disebut  juga likelihood ),  dibagi  dengan  peluang  kemunculan karakteristik-karakteristik sampel secara global (disebut juga evidence ).
Karena  itu,  rumus  di  atas  dapat  pula  ditulis  secara sederhana sebagai berikut:
(3)
Nilai Evidence selalu tetap untuk setiap kelas pada satu sampel.  Nilai  dari posterior tersebut  nantinya  akan dibandingkan dengan nilai-nilai posterior kelas lainnya untuk  menentukan  ke  kelas  apa  suatu  sampel  akan diklasifikasikan.  Penjabaran  lebih  lanjut  rumus Bayes tersebut dilakukan dengan menjabarkan (C|F1, … , Fn ) menggunakan aturan perkalian sebagai berikut:
Dapat  dilihat  bahwa  hasil  penjabaran  tersebut menyebabkan semakin banyak dan semakin kompleksnya faktor - faktor syarat yang mempengaruhi nilai probabilitas, yang hampir mustahil untuk dianalisa satu  persatu.  Akibatnya,  perhitungan  tersebut  menjadi sulit  untuk  dilakukan.  Disinilah  digunakan  asumsi independensi yang sangat tinggi ( naif ), bahwa masing- masing petunjuk ( F1,F2...Fn ) saling bebas (independen) satu sama lain.
Dengan asumsi tersebut, maka berlaku suatu pesamsaanl;

## (4}
Untu k sehingga
Persamaan di atas merupakan model dari teorema Naive Bayes  yang  selanjutnya  akan  digunakan  dalam  proses klasifikasi.
Untuk  klasifikasi  dengan  data  kontinyu  digunakan rumus Densitas Gauss :
(5)
Di mana : P : Peluang
Xi
: Atribut ke i xi : Nilai atribut ke i
Y
: Kelas yang dicari yi : Sub kelas Y yang dicari µ : mean ,  menyatakan  rata  –  rata  dari  seluruh atribut
σ :Deviasi  standar,  menyatakan  varian  dari seluruh atribut.
Alur dari metode Naive Bayes dapat dilihat pada gambar 1.
Adapun keterangan dari gambar 1 sebagai berikut:
1. Baca data training
2. Hitung Jumlah dan probabilitas, namun apabila data numerik maka:
a. Cari nilai mean dan standar deviasi dari masing- masing parameter yang merupakan data numerik.
Adapun  persamaan  yang  digunakan  untuk menghitung nilai rata – rata hitung (mean) dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 1. Alur metode Naive Bayes
(6)
atau
(7)
di mana : µ : rata – rata hitung (mean) xi : nilai sample ke -i n : jumlah sampel
Dan persamaan untuk menghitung nilai simpangan  baku  (standar  deviasi)  dapat  dilihat sebagai berikut:
(8) di mana : σ : standar deviasi x i : nilai x ke -i µ : rata-rata hitung
n : jumlah sampel
b. Cari nilai probabilistik dengan cara menghitung jumlah data yang sesuai dari kategori yang sama dibagi dengan jumlah data pada kategori tersebut.
3. Mendapatkan  nilai  dalam  tabel  mean,  standard deviasi dan probabilitas.
4. Solusi kemudian dihasilkan.
2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  proses  atau  cara  ilmiah untuk  mendapatkan  data  yang  akan  digunakan  untuk keperluan  penelitian.  Penelitian  dilakukan  secara
bertahap  dimulai  dari  perencanaan,  menentukan  fokus penelitian, waktu penelitian, pengumpulan data, analisis, dan penyajian hasil penelitian.
Adapun  metode  penelitian  yang  diterapkan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.  Analisis Masalah dan Studi Literatur
Tahap  ini  adalah  langkah  awal  untuk  menentukan rumusan  masalah  dari  penelitian.  Dalam  hal  ini mengamati  permasalahan  yang  berhubungan  dengan tingkat  penyebaran  COVID-19  yang  terjadi  khususnya di  Indonesia.  Permasalahan-permasalahan  yang  ada, selanjutnya dianalisa untuk mengetahui bagaimana cara penyelesaian terhadap masalah tersebut dan menentukan ruang  lingkup  permasalahan  yang  akan  diteliti. Mempelajari dasar teori dari berbagai literatur mengenai penerapan  metode Naive  Bayes ,  konsep  dan  teori  data mining  dan  prediksi  tingkat  penyebaran  COVID-19  di Indonesia,  melalui  jurnal-jurnal  dan  agar  mendapatkan dasar pengetahuan untuk melakukan penelitian selanjutnya.
2.  Mengumpulkan Data
Prosedur sistematik yang digunakan untuk mengumpulkan  data  yaitu  dengan  metode  penelitian kuantitatif.  Pelaksanaan  metode  penelitian  kuantitatif focus pada penggunaan angka, tabel , grafik dan diagram untuk menampilkan hasil data  yang diperoleh dan akan digunakan  untuk  bahan  penganalisisan  data  terhadap metode Naive Bayes .
Setelah data dikumpulkan maka dilakukan analisa data untuk menyesuaikan proses data yang akan diolah pada metode Naive Bayes .
3.  Implementasi
Sesuai  dengan  pengolahan  data  maka  pada  tahap implementasi  adalah  tentang  bagaimana  pengolahan datanya diterapkan dalam sebuah tools. Tools yang akan digunakan  dalam  implementasi  penelitian  ini  adalah dengan menggunakan Software Weka.
Selanjutnya  pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  penelitian  yang  dilakukan  telah  sesuai  dengan tujuan yang diharapkan yaitu untuk memprediksi tingkat penyebaran COVID-19 di Indonesia.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Implementasi Naive Bayes
Naive  Bayes didasarkan  pada  asumsi  penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output. Dengan kata lain, diberikan nilai output,  probabilitas  mengamati  secara  bersama  adalah produk dari probabilitas individu. Keuntungan penggunaan Naive  Bayes adalah  bahwa  metode  ini hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  ( Training Data ) yang kecil untuk menentukan estimasi paremeter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Dalam metode Naive  Bayes data  String  yang  bersifat  konstan
dibedakan dengan data numerik yang bersifat kontinyu, perbedaan  ini akan  terlihat  pada  saat  menentukan  nilai probabilitas setiap kriteria baik itu kriteria dengan nilai data string maupun kriteria nilai data numerik.
Adapun  penerapan  metode Naive  Bayes menggunakan rumus excel sebagai berikut;
3.1.1 Baca data training (Data latih)
Untuk  menentukan  data  yang  nantinya  akan  dianalisis dengan metode Naive Bayes maka langkah pertama yang dilakukan adalah membaca data latih. Adapun data latih yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Training (Data Latih)
No Provinsi Dalam Perawatan Sembuh  Meninggal Kasus Terbesar Per Provinsi 1 DKI Jakarta 4038 1276 460 Positif 2 Jawa Timur 1449 294 178 Positif 3 Jawa Barat 1237 259 100 Positif 4 Jawa Tengah 805 234 70 Positif 5 Sulawesi Selatan 527 293 51 Positif 6 Banten 404 158 60 Positif 7 Sumatera Selatan 376 73 9 Positif 8 Sumatera Barat 284 88 21 Positif 9 Kalimantan Selatan 330 24 9 Positif 10 Nusa Tenggara Barat (NTB) 163 188 7 Negatif 11 Bali 107 232 4 Negatif 12 Papua 281 48 6 Positif 13 Kalimantan Timur 187 61 3 Positif 14 Kalimantan Tengah 129 87 11 Positif 15 Sumatera Utara 125 53 24 Positif 16 Daerah Istimewa Yogyakarta 110 71 7 Positif 17 Sulawesi Tenggara 154 24 5 Positif 18 Kalimantan Utara 117 23 1 Positif 19 Kalimantan Barat 104 22 3 Positif 20 Kepulauan Riau 27 77 11 Negatif 21 Sulawesi Tengah 87 21 4 Positif 22 Sulawesi Utara 70 30 5 Positif 23 Riau 36 53 6 Negatif 24 Papua Barat 85 2 1 Positif 25 Maluku Utara 70 12 3 Positif
26 Sulawesi Barat 50 22 2 Positif 27 Jambi 66 3 0 Positif 28 Lampung 39 22 5 Positif 29 Maluku 41 17 4 Positif 30 Bengkulu 50 1 2 Positif 31 Kepulauan Bangka Belitung 21 7 1 Positif 32 Gorontalo 7 14 1
Negatif
33 Nusa Tenggara Timur (NTT) 17 1 1 Positif
Keterangan :
Positif = Kasus Pasien yang terkena Positif lebih besar Negatif = Kasus pasien yang terkena positif lebih rendah
3.1.2 Nilai Mean dan Standar Deviasi
Berdasarkan data analisis yang diambil pada tanggal 15 Mei  2020  di  situs  resmi  https://covid19.go.id/peta- sebaran merupakan data numerik, maka terlebih dahulu mencari nilai Mean dan Standar Deviasi ..
a. untuk  menghitung  nilai  rata  –  rata  hitung  ( mean ) dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :
Tabel 2. Nilai Mean
Mean Kasus Terbesar Per Provinsi Dalam Perawatan Sembuh Meninggal Positif 401.8928571 115.2142857 37.35714286 Negatif 68 112.8 5.8
Mean  merupakan  nilai  Rata-rata  yang  didapatkan dari  hasil  penjumlahan  seluruh  nilai  dari  masing- masing data, lalu dibagi dengan banyaknya data yang ada.
Berdasarkan  tabel  2  diatas  untuk  menghitung  nilai mean :
1) Pada  kategori  "Positif"  terdapat  sekitar  28  data (per provinsi) diantaranya provinsi DKI Jakarta, Jawa Timur, Jawa Barat, Jawa Tengah, Sulawesi Selatan,  Banten,  Sumatera  Selatan,  Sumatera Barat,  Kalimantan  Selatan,  Papua,  Kalimantan
Timur,  Kalimantan  Tengah,  Sumatera  Utara,
Daerah Istimewa Yogyakarta, Sulawesi Tenggara, Kalimantan Utara, Kalimantan Barat, Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Utara,  Papua  Barat, Maluku Utara, Sulawesi Barat, Jambi, Lampung, Maluku, Bengkulu, Kepulauan Bangka Belitung, Nusa  Tenggara  Timur  (NTT)  .  Hasil  dari  nilai mean pada data pasien"dalam perawatan" adalah 401.8928571,  data  pasien  "sembuh"  adalah 115.2142857,  dan  data  pasien  "meninggal" adalah 37.35714286
2) Pada  kategori  "Negatif"  terdapat  sekitar  5  data (per  provinsi)  diantaranya  provinsi  Nusa
Tenggara  Barat  (NTB),  Bali,  Kepulauan  Riau, Riau, dan Gorontalo. Hasil nilai mean pada data pasien "dalam perawatan" adalah 68, data pasien "sembuh"  adalah  112.8,  dan  data  pasien "meninggal" adalah 5.8.
b. Dan  persamaan  untuk  menghitung  nilai  simpangan baku ( standar deviasi ) dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 3. Standar Deviasi
Standar Deviasi Kasus Terbesar Per Provinsi Dalam Perawatan Sembuh Meninggal Positif 795.2873852 244.5758774 91.65968227 Negatif 92.8477248 92.8477248 3.701351105
Standar  deviasi  merupakan  nilai  statistik  yang dimanfaatkan untuk menentukan bagaimana sebaran data  dalam  sampel,  serta  seberapa  dekat  titik  data individu ke mean atau rata-rata nilai sampel.
Berdasarkan  tabel  3  untuk  menghitung standar deviasi :
1) Pada  kategori  "Positif"  terdapat  standar  deviasi dengan  data  pasien  "dalam  perawatan"  sekitar 795.2873852,  data  pasien"sembuh"  sekitar 244.5758774,  dan  data  pasien  "meninggal" sekitar 91.65968227.
2) Pada kategori "Negatif" terdapat standar deviasi dengan  data  pasien  "dalam  perawatan"  sekitar 83.84202985,  data  pasien  "sembuh"  sekitar 92.8477248, dan data pasien "meninggal" sekitar 3.701351105.
3.1.3 Probabilitas
Probabilitas  merupakan  suatu  nilai  yang  digunakan untuk mengukur tingkat terjadinya suatu kejadian yang acak. Kata probabilitas itu sendiri sering disebut dengan peluang  atau  kemungkinan.  Probabilitas  secara  umum merupakan peluang bahwa sesuatu akan terjadi.

## Tabel 4. Probabilitas Kasus Terbesar Per Provinsi
Probabilitas Kasus Terbesar Per Provinsi Kasus Terbesar Per Provinsi Nilai Positif 0.848484848 Negatif 0.151515152
Pada  tabel  1  data  kasus  penyebaran  COVID-19    Di Indonesia  berdasarkan  tiap  provinsi  ,  diketahui  jumlah data  training  (data  latih)  adalah  sebanyak  33  data, dimana  dari  33  data  tersebut  terdapat  28  data  dengan kategori positif, dan 5 data dengan kategori negatif.
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  4,  terlihat  bahwa  nilai probabilitas  tertinggi  pada  kategori  kasus  terbesar  per provinsi  adalah  positif  atau  kasus  pasien  per  provinsi yang  terkena  positif  lebih  besar  sekitar  0.848484848, dan  probabilitas  rendah  pada  kategori  negatif  sekitar 0.151515152.
3.1.4 Menghitung Nilai Gaussian
Distribusi Gaussian adalah merupakan langkah terakhir untuk  mengetahui  hasil  dari  data  latih,  atau  sebuah model uji data dengan mengambil nilai dari peluang dari data latih.
Tabel 5. Data Tes Data Tes Provinsi Dalam Perawatan Sembuh Meninggal Kasus Terbesar Per Provinsi Aceh 3 13 1 ? Positif 0.012477561 0.0233822 0.038527102 1.12E-05 Negatif 0.032268233 0.0232408 0.089464815 6.71E-05 Max adalah 6.71E-05
Berdasarkan  data  uji  dari  provinsi  Aceh  dengan  data pasien "dalam perawatan" yaitu 3, data pasien "sembuh" yaitu 13, dan data pasien "meninggal" yaitu 1 diprediksi algoritma naive  bayes dengan  hasil  kasus  terbesar  per provinsi yaitu kategori "Negatif" sekitar 6.71E-05. Maka data  uji  dari  provinsi  Aceh  dikatakan  bahwa  tingkat penyebaran  COVID-19  dengan  kasus  pasien  yang terkena positif lebih rendah .

## 3.2 Pengujian Metode Naive Bayes
Dari nilai probabilitas di atas akan diuji data sebanyak 33  data  dan  diselesaikan  dengan  menggunakan  tools weka  sehingga  dihasilkan  hasil  klasifikasi    dari  Kasus COVID-19  Per  Provinsi  di  Indonesia  seperti  pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Klasifikasi Metode Naive Bayes
Berdasarkan  gambar  2 di  atas,  dapat  dilihat  persentase untuk  Correctly  Classified  Instance  adalah  sebesar 48,4848%  sementara  persentase  untuk  Incorrectly Classified Instance adalah sebesar 51,5152%. Di mana dari  33  data  Kasus  COVID-19  Per  Provinsi,  ada sebanyak  16  data  Kasus  COVID-19  Per  Provinsi berhasil diklasifikasikan dengan benar dan sebanyak 17 data  Kasus  COVID-19  Per  Provinsi  tidak  berhasil diklasifikasikan dengan benar.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian tentang Implementasi Algoritma Naive  Bayes Untuk  Memprediksi  Tingkat  Penyebaran Covid 19 di Indonesia dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1.  Metode Naive  Bayes memanfaatkan  data  training untuk  menghasilkan  probabilitas  setiap  kriteria untuk  class  yang  berbeda,  sehingga  nilai-nilai probabilitas dari kriteria tersebut dapat dioptimalkan untuk memprediksi Tingkat Penyebaran Covid 19 di Indonesia  berdasarkan  proses  klasifikasi  yang dilakukan oleh metode Naive Bayes itu sendiri.
2.  Berdasarkan  data  Kasus  COVID-19  Per  Provinsi yang  dijadikan  data  training,  metode Naive  Bayes berhasil  mengklasifikasikan  16  data  dari  33  data yang  diuji.  Sehingga  metode Naive  Bayes berhasil memprediksi  besarnya  Kasus  COVID-19  Per Provinsi  dengan  persentase  keakuratan  sebesar 48,4848%.
3. Algoritma Naive  Bayes di  dukung  oleh  ilmu Probabilistik  dan  ilmu  statistika  khususnya  dalam penggunaan  data  petunjuk  untuk  mendukung keputusan  pengklasifikasian.  Pada  algoritma Naive Bayes, semua atribut akan memberikan kontribusinya dalam pengambilan keputusan, dengan  bobot  atribut  yang  sama  penting  dan  setiap atribut saling bebas satu sama lain.

## 5. Saran
Adapun  Saran  yang  diberikan  mengenai  penelitian tentang  Implementasi  Algoritma Naive  Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid 19 di Indonesia yaitu pengujian, sebaiknya dilakukan dengan menggunakan metode lain untuk melihat metode mana yang  lebih  akurat  dalam  memprediksi  Tingkat Penyebaran Covid 19 di Indonesia.

## Daftar Rujukan
[1] Mona, Nailul. 2020. Konsep Isolasi Dalam Jaringan Sosial Untuk Meminimalisasi  Efek  Contagious  (Kasus  Penyebaran  Virus Corona Di Indonesia). Jurnal Sosial Humaniora Terapan (JSHT) , 2(2), pp. 117. doi: https://doi.org/10.7454/jsht.v2i2.86.
[2] Saleh, Alfa. 2015. Implementasi Metode Klasifikasi Naive Bayes Dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan  Listrik  Rumah
Tangga. Creative  Information  Technology  Journal  (Citec Journal), 2(3), pp. 208-216.
doi: https://doi.org/10.24076/citec.2015v2i3.49.
[3] Bustami.  2013.  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Mengklasifikasi  Data  Nasabah  Asuransi. TECHSI  (Jurnal Penelitian  Teknik  Informatika) ,  3(2),  pp.  127-146.  doi: https://doi.org/10.29103/techsi.v5i2.154.
[4] Ridwan,  M.,  Suyono,  H.,  Sarosa,  M.  2013.  Penerapan  Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Jurnal EECCIS,
1 (7), pp. 59-64.
[5] Mujiasih,  S.  2011.  Pemanfaatan  Data  Mining  Untuk  Prakiraan Cuaca. Jurnal  Meteorologi  dan  Geofisika ,  12(2),  pp.  189-195. doi: http://dx.doi.org/10.31172/jmg.v12i2.100
[6] Yunus,  N.  R., & Rezki,  Annisa.  2020.  Kebijakan  Pemberlakuan Lockdown  Sebagai  Antisipasi  Penyebaran  Corona  Virus  Covid- 19. SALAM;  Jurnal  Sosial  &  Budaya  Syar-i, 7(3),  pp.  227-238. doi:  https://doi.org/10.15408/sjsbs.v7i3.15083
[7] Purwanto, A., Pramono, R., Asbari, M., Santoso, P. B., Wijayanti, L. M., Hyun, C. C., Putri, R. S. 2020.  Studi Eksploratif Dampak Pandemi  COVID-19  Terhadap  Proses  Pembelajaran  Online  di
Sekolah Dasar. EduPsyCouns: Journal of Education, Psychology and Counseling , 2(1), pp. 1-12.
[8] Pratiwi,  R.  W.,  &  Nugroho,  Y.  S.  2016.  Prediksi  Rating  Film Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Teknik Elektro , 8(2), pp. 60-63. doi: https://doi.org/10.15294/jte.v8i2.7764.
[9] Wasiati,  H.,  &  Wijayanti,  D.  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Kelayakan Calon Tenaga Kerja Indonesia Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  (Studi  Kasus:  Di  P.T. Karyatama Mitra Sejati Yogyakarta). IJNS – Indonesian Journal on Networking and Security , 3(2), pp. 45-51. doi:
http://dx.doi.org/10.1123/ijns.v3i2.154.
[10] World Health Organization. (2019). Coronavirus . Retrieved from World
Health Organization:
https://www.who.int/healthtopics/coronavirus
[11] Fajar,  Muhammad.  2020. Estimasi  Angka  Reproduksi  Novel Coronavirus  (COVID-19)  Kasus  Indonesia. Retrieved  from https://www.researchgate.net/publication/340248900_ESTIMAT ION_OF_COVID_19_REPRODUCTIVE_NUMBER_CASE_O F_INDONESIA_Estimasi_Angka_Reproduksi_Novel_Coronavi rus_COVID-19_Kasus_Indonesia.
doi:
10.13140/RG.2.2.32287.92328 (diakses tanggal 15 Mei 2020)
[12] https://covid19.go.id/peta-sebaran (diakses tanggal 15 Mei 2020)
[13] DR.  Derwin  Suhartono,  S.KOM.,  M.T.I.  2018. Weka:  Software untuk Memahami Konsep Data Mining .
https://socs.binus.ac.id/2018/11/29/weka-software-untuk- memahami-konsep-data-mining/.  (diakses  tanggal  29  November 2018)
[14] Khalimy,  Muiz.  2020. Menghitung  Naive  Bayes  dengan  Excel Atribut Data Numerik . https://pengalaman-
edukasi.blogspot.com/2020/04/menghitung-naive-bayes-dengan- excel.html (diakses tanggal 16 April 2020)
[15] Widianto,  Mochammad  Haldi.  2019. Algoritma  Naive  Bayes . https://binus.ac.id/bandung/2019/12/algoritma-naive-bayes/. (diakses tanggal 23 Desember 2019).