http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Sistem Prediksi Jumlah Pasien Covid-19 Menggunakan
Metode Trend Least Square Berbasis Web
1 Johanna Sindya Widjaya*, 2 Dewi Agushinta R., 3 Sri Rahayu Puspita Sari
1,2, Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
3 Manajemen, Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Jalan Margonda Raya No.100, Depok, Jawa Barat. *e-mail: johannasindya@student.gunadarma.ac.id
( received: 29 Agustus 2020, revised: 14 November 2020, accepted: 29 Desember 2020)

## Abstrak
Virus  Corona  telah  menjadi  masalah  kesehatan  yang  marak  terjadi  sejak  awal  tahun  2020,  bermula dari negara China, Wuhan. Indonesia telah menjadi salah satu negara di Asia dengan angka kematian ( Death  Rate )  tertinggi  di  dunia.  Banyaknya  kasus  yang  masih  belum  terdeteksi  dan  terlaporkan membuat  situasi  di  Indonesia  menjadi  lebih  buruk.  Jumlah  pasien  yang  terus  meningkat  dan keterbatasan  fasilitas,  alat  dan  tenaga  kesehatan  menjadi  kendala  bagi  Indonesia  untuk  menghadapi COVID-19.  Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  penulis  tertarik  membuat  sistem  prediksi  jumlah pasien COVID-19 menggunakan metode Trend Least Square berbasis web . Proses prediksi dilakukan dengan menggunakan tool RStudio. Hasil prediksi akan diimplementasikan ke dalam website. Analisa hasil  prediksi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE). Sayangnya, nilai rata-rata persentase MAPE prediksi pasien COVID-19 di Indonesia sebesar 59,2 % menunjukkan prediksi dengan metode Trend Least Square tergolong buruk. Sistem prediksi ini dapat memprediksi pasien COVID-19 sesuai waktu yang tersedia dan terproses sebelumnya  menggunakan RStudio.  Uji  coba  website  menggunakan  metode Black  Box memiliki  hasil  sukses  untuk  setiap skenario uji coba. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem prediksi jumlah pasien COVID- 19  menggunakan  metode Trend  Least  Square berbasis  web.  Sistem  ini  dapat  memprediksi perkembangan jumah pasien yang terjangkit, sembuh, dan meninggal terkait COVID-19 khususnya di wilayah  Indonesia,  sehingga  pemerintah  daerah  dapat  menyiapkan  sarana  dan  prasarana  serta kebijakan yang tepat untuk menangani epidemi COVID-19.
Kata Kunci: COVID-19, prediksi, trend least square, rstudio, data mining

## Abstract
The Coronavirus has becomed a rife health problem since the beginning of 2020, starting in China, Wuhan. Indonesia has become one of the countries in Asia with the highest death rate in the world. The  large  number  of  cases  that  have  not  been  detected  and  reported  has  made  the  situation  in Indonesia even worse. The increasing number of patients and limited facilities, equipment, and health personnel  are  obstacles  for  Indonesia  to  deal  with  COVID-19.  Based  on  the   problems, the  authors are  interested  in  making  a  prediction  system  for  the  number  of  COVID-19  patients  using  the  web- based Trend Least Square method. The prediction process is carried out using the RStudio tool. The prediction  results  will  be  implemented  on  the  website.  Analysis  of  the  prediction  results  is  done  by calculating the value of Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Unfortunately, the average value of the predicted MAPE percentage for COVID-19 patients in Indonesia is 59.2%, indicating that the prediction using Trend Least Square method is poor. This prediction system can predict COVID-19 patients  according  to  the  available  time  and  are  processed  in  advance  using  RStudio.  Testing  the website using the Black Box method has successful results for each test scenario. The purpose of this study  was  to  create  a  prediction  system  for  COVID-19  patients  using  the  web-based  Trend  Least Square  method.  This  system  predicts  the  development  of  the  number  of  patients  who  are  infected, recovered and related to COVID-19, especially in the Indonesian region, so that local governments can prepare the right facilities and infrastructure and policies for the COVID-19 epidemic.
Keywords: COVID-19, prediction, trend least square, rstudio, data mining

## 1 Pendahuluan
Virus  Corona  telah  menjadi  masalah  kesehatan  yang  marak  terjadi  sejak  awal  tahun  2020, bermula  dari  negara  China,  Wuhan.  Berdasarkan  laporan  dari  WHO  tentang  CoronaVirus  Disease 2019  (COVID-19)  tanggal  29  Maret  2020,  terdapat  634.835  kasus  dan  33.106  jumlah  kematian  di seluruh  dunia.  COVID-19  merupakan  salah  satu  penyakit  pernapasan  yang  disebabkan  oleh  virus corona yang muncul pada tahun 2020. Pada 12 Maret 2020, World Health Organization (WHO) telah menetapkan  COVID-19  menjadi  pandemi  [2].  Seorang  pasien  COVID-19  dapat  menyebarkan  virus corona  melalui  interaksi  antar  manusia  satu  dengan  yang  lainnya.  Penambahan  pasien  COVID-19 tentunya akan masih terus bertambah disebabkan virus corona masih terus menyebar dan Pemerintah Indonesia masih belum dapat mendeteksi secara pasti berapa jumlah penduduk yang telah berinteraksi langsung dengan pasien positif maupun orang yang masih di dalam pengawasan.
Berdasarkan data dari WHO [3], Indonesia telah menjadi salah satu negara di Asia dengan angka kematian ( Death Rate ) tertinggi di dunia, setelah adanya 496 korban jiwa yang terjadi pada 18 April 2020,  angka  kematian  yang  ada  di  Indonesia  menjadi  8.9  %  dibandingkan  dengan  angka  kematian yang ada di China saat ini sudah menjadi 5.54 %. Perbandingan angka kematian antara Indonesia dan China  menunjukkan  bahwa  Indonesia  hanya  melaporkan  sekitar  14.8  %  kasus  pasien  yang  diduga mempunyai gejala penyakit COVID-19. Pada tanggal 17 April 2020, jumlah kasus positif COVID-19 di  Indonesia  sudah  mencapai  5.923  orang    diumumkan  oleh  Achmad  Yurianto,  Juru  Bicara Pemerintah Terkait Penanganan Wabah Virus Corona.
Banyaknya  kasus  yang  masih  belum  terdeteksi  dan  terlaporkan  membuat  situasi  di  Indonesia menjadi  lebih  buruk,  mulai  dari  masalah  kesehatan,  ekonomi,  sosial,  bahkan  politik.  Pemerintah Indonesia berusaha untuk menekan angka penyebaran kasus COVID-19, tetapi dengan kondisi yang belum memadai mulai dari sumber daya ahli, alat kesehatan, sampai sarana dan prasarana sulit untuk menghentikan penyebaran penyakit COVID-19. Kelangkaan persediaan alat kesehatan seperti masker, hand  sanitizer ,  alkohol,  bahkan  sampai  alat  pelindung  kesehatan  yang  digunakan  oleh  para  petugas kesehatan terlihat dengan jelas.
Persediaan dan kesiapan untuk  menghadapi jumlah pasien yang akan terus bertambah ini dapat lebih  awal  disiapkan  apabila  prediksi  mengenai  jumlah  pasien  yang  akan  terkonfirmasi  dapat diketahui.  Petugas  medis,  alat  kesehatan,  obat-obatan,  dan  sarana  prasana  dapat  disiapkan  lebih matang, sehingga kemungkinan pasien yang telah menderita COVID-19 dapat pulih dengan cepat dan penyebaran COVID-19 dapat lebih ditekan.
Permasalahan  tersebut  dapat  terwujud  jika  memiliki  sebuah  sistem  yang  dapat  memprediksi jumlah  pasien  yang  memiliki  kemungkinan  terkena  penyakit  COVID-19.  Metode Least  Square merupakan salah satu metode berupa data deret berkala atau time series , yang mana dibutuhkan data- data  penjualan  dimasa  lampau  untuk  melakukan  peramalan  penjualan  dimasa  mendatang  sehingga dapat ditentukan hasilnya [4]. Least Square adalah metode peramalan yang digunakan untuk melihat trend  dari  data  deret  waktu  [5].  Metode Trend  Least  Square dapat  digunakan  pada  data  pasien COVID-19,  sehingga  dapat  memprediksi  peningkatan  pasien  yang  memiliki  kemungkinan  terkena penyakit  dari  virus  corona  serta  dari  data  pasien  COVID-19  yang  akan  terus  bertambah  dengan adanya pandemi. Data mining dapat membantu untuk membuat sebuah prediksi yang lebih akurat dari data pasien yang sudah terkena COVID-19.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  sistem  prediksi  jumlah  pasien  COVID-19 menggunakan metode Trend Least Square berbasis web. Sistem ini dapat memprediksi perkembangan jumlah  pasien  yang  terjangkit,  sembuh,  dan  meninggal  terkait  COVID-19  khususnya  di  wilayah Indonesia.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memprediksi  perkembangan  jumlah  pasien  yang  terkena penyakit  COVID-19  khususnya  di  Indonesia,  sehingga  pemeritah  daerah  dapat  menyiapkan  sarana dan prasarana juga kebijakan yang tepat untuk menangani epidemi COVID-19.

## 2 Tinjauan Literatur
Corona virus merupakan keluarga besar virus yang menyebabkan penyakit ringan sampai berat, seperti  demam  biasa  atau  pilek  dan  penyakit  yang  serius  seperti  MERS  dan  SARS  [6].  Tiga  gejala utama: demam, batuk kering (sebagian kecil berdahak) dan sulit bernapas atau sesak [7].
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Data mining didefinisikan sebagai satu set teknik yang digunakan untuk mengeksplorasi secara menyeluruh  dan  membawa  ke  permukaan  relasi-relasi  yang  kompleks  pada  set  data  yang  besar. Definisi  sederhana  dari data  mining adalah  ekstrasi  informasi  atau  pola  yang  penting  atau  menarik dari  data  yang  di database yang  besar  [8]. Data  mining  berisi  pencarian  pola  yang  diinginkan  pada database untuk  membantu  pengambilan  keputusan  di waktu  yang  akan  datang. Data  mining terbagi menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat  dilakukan  yaitu  deskripsi,  estimasi, prediksi, klasifikasi, pengklasteran dan asosiasi [9].
Peramalan  merupakan  kegiatan  memprediksi  suatu  nilai  yang  dapat  berubah  pada  suatu  waktu tertentu  dengan  menggunakan  nilai-nilai  sebelumnya.  Peramalan  adalah  pemikiran  terhadap  suatu besaran, misalnya untuk menentukan jumlah penjualan barang pada periode yang akan datang. Pada hakekatnya peramalan hanya merupakan suatu perkiraan (guess) dengan menggunakan teknik-teknik tertentu,  maka  peramalan  menjadi  lebih  sekedar  perkiraan  [10].  Berdasarkan  penelitian  [11][12], peramalan banyak digunakan contohnya dalam kehidupan sehari-hari seperti pada penjualan, jumlah siswa baru,  persediaan stok dan penyakit jantung.
Metode Least  Square merupakan  metode  berupa  data  deret  berkala  atau time  series ,  yang membutuhkan data pada masa lampau untuk mengetahui nilai peramalan di masa mendatang. Least Square adalah  metode  peramalan  yang  digunakan  untuk  melihat  tren  dari  data  deret  waktu.  Tren adalah  suatu  gerakan  (kecenderungan)  naik  atau  turun  dalam  jangka  panjang  seperti  diperoleh  dari rerata  perubahan  dari  waktu  ke  waktu.  Tren linier  adalah tren  yang  mempunyai  variabel X (periode waktu)  berpangkat  paling  tinggi  satu.  Rumus  persamaan  garis  dari  tren  linier  dapat  dilihat  pada persamaan (1) berikut:
Y = a+bX (1)
Keterangan : Y : variabel data berkala ( time series data) . X : variabel waktu (hari, minggu, bulan, tahun). a dan b : bilangan konstan.
Garis tren dapat dicari dengan menghitung nilai a dan b. Apabila nilai a dan b telah diketahui maka garis tren tersebut dapat digunakan untuk meramal nilai variabel Y. Menghitung nilai a dan b dapat menggunakan persamaan (2):
a = ,  b = (2)
Setiap  metode  peramalan  memiliki  ketepatan  dan  tingkat  kesulitan  tersendiri  yang  harus dipertimbangkan.  Oleh  sebab  itu,  ketepatan  dalam  memilih  metode  dapat  mempengaruhi  ketepatan pada hasil ramalan. Terdapat beberapa cara untuk menghitung rerata kesalahan perhitungan peramalan yaitu [13]:
1. Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD  merupakan  rerata  kesalahan  mutlak  selama  periode  tertentu  tanpa  memperhatikan  apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil dibandingkan kenyataannya. Dengan mengetahui nilai MAD  kita  bisa  mengetahui  penyimpangan  data  dari  rerata  atau  tingkat  kesalahan  peramalan. Secara  umum,  bila  residual  besarnya  merata  sepanjang  pengamatan,  maka Mean  Square  Error (MSE) yang sebaiknya digunakan. Tetapi bila satu atau dua residual yang besar, maka MAD yang sebaiknya digunakan. Rumus perhitungan MAD seperti persamaan (3) berikut:
MAD = (3)
2. Root Mean Square Error (RMSE)
RMSE  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  dalam  hal  kesesuaian  dengan  data  atau meramalkan  data.  RMSE  menghitung  selisih  antara  nilai  yang  diprediksi  oleh  model  dan  nilai sebenarnya.  RMSE  tidak  memiliki  standar  nilai  minimal  untuk  mengetahui  kinerja  model, berbeda dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Secara sederhana, RMSE merupakan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
metode  untuk  menghitung  bias  dalam  model  peramalan.  Rumus  RMSE  seperti  persamaan  (4) berikut:
RMSE = = (4)

## 3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  menunjukkan  rerata  kesalahan  absolut  prakiraan  dalam  bentuk  persentasenya  terhadap data  aktualnya.  MAPE  digunakan  untuk  mengevaluasi  ketepatan  peramalan  menggunakan kesalahan  dalam  bentuk  persentase.  Perhitungan  rerata  kesalahan  dengan  MAPE  biasanya  lebih banyak  dipakai  karena  mudah  dibaca  (karena  dalam  bentuk  persentase).  Rumus  MAPE  adalah sebagaimana persamaan (5) berikut:
MAPE = (5)
Penelitian  Sistem  Pendukung  Keputusan  Peramalan  Pendapatan  di  Dinas  Penanaman  Modal dan  PPTSP  Kabupaten  Buleleng  dirancang  memiliki  nilai  MAPE  39,63  %  [13].  Pada  penelitian Pakpahan  (2020),  persentase error MAPE  dua  metode  dihitung.  Metode Single  Exponential Smoothing dengan nilai α (alpha) 0,9 sebesar 440.905 jiwa  memberikan nilai MAPE 10,94 %. Hasil terbaik metode Double Exponential Smoothing Brown dengan nilai α (alpha) 0,5 sebesar 438.195 jiwa dengan nilai MAPE 14,90 % dan hasil terbaik metode Double Exponential Smoothing menurut Holt dengan nilai α (alpha) 0,9, β (beta) 0,8 sebesar 448.474 jiwa dengan MAPE 14,81 % [14].
Semakin  rendah nilai  MAPE,  berarti  nilai  taksiran  semakin  mendekati  nilai sebenarnya  atau dapat dikatakan model peramalan memiliki kemampuan yang baik. Rentang nilai untuk MAPE dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Signifikansi Nilai MAPE MAPE (%) Signifikasi <10 10 - 20 20 - 50 >50 Kemampuan peramalan sangat baik Kemampuan peramalan baik Kemampuan peramalan layak/ memadai Kemampuan peramalan sangat buruk
Hasil prediksi akan diimplementasikan ke dalam website . Website merupakan halaman–halaman yang berhubungan dengan file–file lain yang saling terkait [15]. Data pasien, informasi umum tentang COVID-19, hasil prediksi dan kontak darurat akan dimuat pada website. Pengujian terhadap website implementasi  dilakukan  metode Black  Box untuk  mengetahui  fungsi  pada website dapat  berjalan dengan lancar.

## 3 Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  pembuatan  sistem  ini  adalah System  Development  Life Cycle (SDLC). Dimana tahap perencanaanya berisi 4 tahap yaitu perencanaan sistem, analisis sistem, perancangan  sistem,  implementasi  dan  uji  coba.  Alur  penelitian  yang  digunakan  untuk  pembuatan sistem ini dapat dilihat pada Gambar 1.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1 Perencanaan Sistem
Pembuatan  sistem  dilakukan  untuk  menampilkan  hasil  atau  mengimplementasikan  metode Trend  Least  Square ke  dalam  tampilan website untuk  memprediksi  jumlah  pasien  positif,  pasien sembuh  dan  pasien  meninggal  COVID-19  di  Indonesia.  Sistem  prediksi  ini  diharapkan  dapat membantu  pemerintah  untuk  memperkirakan  jumlah  pasien  COVID-19  yang  akan  terjadi  dua  bulan ke depan.

## 3.2 Analisis Sistem
Tahap  analisis  sistem  terdiri  dari  analisis  kebutuhan  data,  analisis  fungsional,  analisis  non- fungsional,  dan  proses  prediksi.  Pada  analisis  kebutuhan  data,  menjelaskan  sistem  prediksi membutuhkan  data  pasien COVID-19  seperti  data  pasien  yang  telah  dinyatakan  positif    COVID-19, data  pasien  sembuh  dari  COVID-19  dan  data  pasien  meninggal  akibat  COVID-19.  Data  pasien COVID-19 diambil pada situs https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19. Data diambil selama 8  minggu,  selama  bulan  Mei  hingga  Juni  2020.  Analisis  fungsional  merupakan  kegiatan  untuk menganalisis fitur-fitur pada implementasi sistem prediksi pasien COVID-19. Analisis non-fungsional merupakan  kegiatan  untuk  menganalisis  kebutuhan  yang  diperlukan  untuk  membangun  sistem prediksi  pasien  COVID-19  seperti  tools  draw.io,  editor  sublime  text,  RStudio  dan  XAMPP.  Proses prediksi  terdiri  dari  pengumpulan,  transformasi,  dan  prediksi  data.  Pengumpulan  data  dilakukan dengan  mengumpulkan  data  yang  sudah  tersedia  pada github  Center  for  System  Science  and Engineering (CSSE). Data yang digunakan adalah jumlah pasien terkonfirmasi, jumlah pasien sembuh dan jumlah pasien meninggal di Indonesia. Tabel 2 mewakili jumlah pasien COVID-19  pada setiap minggu selama bulan Mei – Juni 2020 di Indonesia dimulai dari tanggal 10 Mei 2020 – 28 Juni 2020.
Tabel 2. Pasien COVID-19 Bulan Mei – Juni 2020
Bulan Minggu Pasien Positif Pasien Sembuh Pasien Meninggal Mei 2020 Juni 2020 1 2 3 4 1 2 3 4 14032 17514 22271 26473 31186 38277 45891 54010 2698 4129 5402 7308 10498 14531 18404 22936 973 1148 1372 1613 1851 2134 2465 2754
Sumber : Center for System Science and Engineering (CSSE)
Transformasi data berguna untuk membentuk format data yang diterima perangkat lunak yang digunakan  dalam  proses clustering dan  regresi  yaitu  RStudio.  Format  data  yang  diterima  RStudio adalah csv atau xls. Prediksi data dilakukan dengan menggunakan RStudio. Metode yang digunakan untuk memprediksi data adalah Trend Least Square .
Proses  prediksi  data  dilakukan  pada  setiap  data  pasien,  yaitu  pasien  positif,  pasien  sembuh dan  pasien  meninggal  yang  tercatat  dimulai  dari  bulan  Mei  sampai  Juni  2020.  Langkah  pertama adalah  memanggil  data  dan  dilakukan  dengan  perintah data  <-read_excel(“direktorifile”,  sheet  = “namasheet’) dengan direktorifile diisi  dengan  letak  direktori file excel dan namasheet diisi  dengan nama sheet dari file excel yang  ingin  dimasukkan.  Setekah  itu,  Pemodelan  data  dapat  dilakukan dengan syntax model <- lm(x ~ y ,data = namadata) dengan x dan y diisi dengan atribut-atribut yang digunakan dan namadata diisi dengan data yang memiliki x dan y tersebut dalam pembuatan model. Proses  prediksi  dilakukan  dengan syntax  predict(model, data) dengan  model  diisi  nama  model  yang digunakan pada prediksi dan data diisi dengan nama dataframe yang akan diprediksi.

## 3.3 Perancangan Sistem
Pada tahap perancangan sistem akan dimulai dengan merancang Unified Modelling Language (UML)  dan  perancangan  tampilan  sistem  prediksi.  Perancangan  UML  yang  digunakan  dalam pembuatan  sistem  antara  lain Use  Case  Diagram,  Activity  Diagram,  Class  Diagram dan  Struktur Database .

## 3.4 Implementasi dan Uji Coba
Pembuatan sistem akan dimulai dengan menggunakan aplikasi RStudio untuk mengolah data yang telah diproses sebelumnya, hasil data diimplementasikan ke dalam website . Selanjutnya adalah tahap uji coba. Uji coba sistem dilakukan sebelum sistem dapat digunakan oleh pengguna. Uji coba yang dilakukan meliputi analisis hasil prediksi dengan membandingkan hasil hitungan manual dengan hasil prediksi dari aplikasi dan uji coba sistem dengan metode Black Box .

## 4 Hasil dan Pembahasan
Proses  prediksi  dilakukan  pada  setiap  tipe  pasien.  Saat  masuk  pada  RStudio,  dilakukan pembacaan  data  pasien  bulan  Mei  sampai  Juni  2020  melalui file data_covid.xls.  Sumber  data dimasukkan pada dataframe tertentu sesuai tipe jenis pasien, contoh dt_positif untuk dataframe pasien positif.  Kemudia  masuk  dalam modelling data  dengan  perintah  lmcovid  terhadap dataframe tiap pasien, contoh lmcovid<- lm(pasien_positif ~ minggu ,data = dt_positif). Setelah modelling data, data pada model lmcovid, akan dimasukkan kedalam dataframe baru yang terdiri dari minggu prediksi dan hasil  prediksi.  Sehingga  apabila dataframe ditampilkan  akan  memunculkan  tampilan  seperti  pada Tabel 3 untuk hasil prediksi pasien positif bulan Juli sampai Agustus 2020.
Tabel 3. Hasil Prediksi Pasien Positif Bulan Juli – Agustus 2020
Bulan Minggu Pasien Positif Juli 2020 Agustus 2020 9 10 11 12 13 14 15 16 56624 62273 67921 73569 79218 84866 90515 96163
Hasil prediksi pasien sembuh untuk bulan Juli – Agustus 2020 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Prediksi Pasien Sembuh Bulan Juli – Agustus 2020
Bulan Minggu Pasien Sembuh Juli 2020 Agustus 2020 9 10 11 12 13 14 15 16 23789 26689 29590 32490 35390 38290 41191 44091
Hasil prediksi pasien meninggal untuk bulan Juli – Agustus 2020 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Prediksi Pasien Meninggal Bulan Juli – Agustus 2020
Bulan Minggu Pasien Positif Juli 2020 Agustus 2020 9 10 11 12 13 14 15 16 2945 3202 3458 3715 3972 4229 4486 4743
Pembuatan  aplikasi website dilakukan  dengan  menginstall  XAMPP,  Pembuatan  Database, Pembuatan  Halaman  Website,  hingga  akhirnya  terbuat  tampilan  halaman website. Website  tersebut memiliki 5 menu, yaitu beranda, tentang, data COVID-19, prediksi COVID-19 dan kontak. Tampilan website disesuaikan untuk masing-masing fungsi pada setiap menu.
1. Tampilan Halaman Beranda
Halaman  beranda  merupakan  tampilan  awal  pada  website  COVID-19,  terdapat  komponen berupa jumbotorn yang  berisikan  informasi  umum  mengenai  masing-masing  menu yang ada pada website COVID-19. Selain jumbotorn , halaman beranda juga terdapat informasi jumlah pasien COVID-19 terbaru di Indonesia. Tampilan halaman beranda dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Halaman Beranda
2. Tampilan Halaman Tentang
Pada  halaman  tentang  memuat  informasi  umum  tentang  Corona  Virus  dan juga  COVID-19. Tampilan halaman tentang dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Tampian Halaman Tentang
3. Tampilan Halaman Data COVID-19
Pada  halaman  data  COVID-19  memiliki  tampilan awal selectbox cari  data  COVID-19  dan button cari data. Pengguna dapat memilih provinsi dalam selectbox dan halaman tersebut akan memunculkan  data  provinsi  di  bawah  bagian  cari  data.  Tampilan  halaman  data  COVID-19 dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Halaman Data COVID-19
4. Tampilan Halaman Prediksi COVID-19
Pada halaman prediksi COVID-19 memiliki tampilan awal form prediksi dat COVID-19 yang terdiri dari 5 selectbox dan button cari data. Pengguna dapat memasukkan data seperti tahun, bulan,  minggu  dari,  minggu  akhir  dengan  memilih  pada  setiap selectbox ,  menekan  tombol proses dan  halaman  tersebut  akan  memunculkan  hasil  prediksi  sesuai  dengan  data  yang tersedia. Tampilan halaman isian prediksi COVID-19 dapat dilihat pada Gambar 5.  Tampilan setelah diisi dapat dilihat pada Gambar 6.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 5. Tampilan Halaman Isian Prediksi COVID-19

## Gambar 6. Tampilan Halaman Prediksi COVID-19 Setelah Diisi
5. Tampilan Halaman Kontak
Pada  halaman  kontak  memiliki  2  (dua)  bagian,  bagian  kiri  memuat  informasi  mengenai hotline  COVID-19  se-Indonesia,  bagian  kanan  menampilkan  tabel  hotline  COVID-19  18 provinsi  di  Indonesia  yang  berisi  nomor,  nama  provinsi, website ,  dan  kontak  COVID-19. Tampilan halaman kontak dapat dilihat pada gambar 7.
Setelah membuat aplikasi, dilakukan analisa hasil pada hasil prediksi dan uji coba pada website. Analisa hasil dilakukan dengan menghitung nilai RE dan mencari nilai MAPE. Perhitungan nilai RE pada hasil prediksi pasien positif dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Total RE Pasien Positif Bulan Minggu Prediksi Pasien Positif Jumlah Pasien Sebenarnya |RE| Juli 2020 Agustus 2020 9 10 11 12 13 14 15 16 56624 62273 67921 73569 79218 84866 90515 96163 63749 75699 86521 98778 111455 125396 139549 153535 0,112 0,177 0,215 0,255 0,289 0,323 0,351 0,374
Total  nilai  |RE|  untuk  hasil  prediksi  pasien  positif  adalah  2,097.  Total  nilai  |RE|  pasien  positif dapat digunakan untuk mendapatkan nilai MAPE pasien positif.
MAPE pasien positif  = = 52,40 %
Sehingga  nilai  MAPE  untuk  hasil  prediksi  pasien  positif  COVID-19  pada  bulan  Juli  dan Agustus  sebesar  52,4 %.  Hasil ini  menunjukkan  bahwa  kemampuan  meramal  dengan  menggunakan metode  TLS  untuk  pasien  positif  tergolong  buruk  karena  persentase  nilai  MAPE  melebihi  50  %. Perhitungan nilai RE pada hasil prediksi pasien sembuh dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Total RE Pasien Sembuh Bulan Minggu Prediksi Pasien Sembuh Jumlah Pasien Sebenarnya |RE| Juli 2020 Agustus 2020 9 10 11 12 13 14 15 16 23789 26689 29590 32490 35390 38290 41191 44091 29105 35638 45401 56655 68975 80952 93103 107500 0,183 0,251 0,348 0,427 0,487 0,527 0,558 0,59
.
Total nilai |RE| untuk hasil prediksi pasien sembuh adalah 3,37. Total nilai |RE| pasien sembuh dapat digunakan untuk mendapatkan nilai MAPE pasien sembuh.
MAPE pasien sembuh  = = 84,20 %
Sehingga  nilai  MAPE  untuk  hasil  prediksi  pasien  sembuh  COVID-19  pada  bulan  Juli  dan Agustus sebesar 84,20 %. Hasil ini menunjukkan bahwa kemampuan meramal dengan menggunakan metode  TLS  untuk  pasien  sembuh  tergolong  buruk  karena  persentase  nilai  MAPE  melebihi  50  %. Perhitungan nilai RE pada hasil prediksi pasien meninggal dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Total RE Pasien Meninggal Bulan Minggu Prediksi Pasien Meninggal Jumlah Pasien Sebenarnya |RE| Juli 2020 Agustus 2020 9 10 11 12 13 14 15 16 2945 3202 3458 3715 3972 4229 4486 4743 3171 3606 4143 4781 5236 5723 6150 6680 0,071 0,112 0,165 0,223 0,241 0,261 0,271 0,29
.
Total  nilai  |RE|  untuk  hasil  prediksi  pasien  meninggal  adalah  1,635.  Total  nilai  |RE|  pasien meninggal dapat digunakan untuk mendapatkan nilai MAPE pasien meninggal.
MAPE pasien sembuh  =
= 40,90 %
Sehingga  nilai  MAPE  untuk  hasil  prediksi  pasien  meninggal  COVID-19  pada  bulan  Juli  dan Agustus sebesar 40,90 %. Hasil ini menunjukkan bahwa kemampuan meramal dengan menggunakan metode  TLS  untuk  pasien  meninggal  tergolong  layak/  memadai  karena  persentase  nilai  MAPE  di bawah 50%. Setelah analisa hasil prediksi, dilakukan uji coba pada sistem berbasis web. Skenario uji coba  website  yang  akan  dilakukan  pada  metode Black  Box yaitu Pengguna  dapat  melihat  informasi COVID-19,  Pengguna  dapat  melihat  data  COVID-19  di  34  provinsi  se-Indonesia,  Pengguna  dapat melihat hasil prediksi COVID-19 dan Pengguna dapat melihat kontak darurat COVID-19. Pengujian website dari  setiap  fungsi  halaman  dari website COVID-19  dengan  menggunakan  metode Black Box disajikan dalam Tabel 9.
Tabel 9. Pengujian Black Box Website No Fungsi Skenario Hasil yang Diharapkan Hasil Nyata Hasil 1. Melihat informasi COVID-19 Masuk  ke  dalam website COVID- 19 Memilih menu tentang pada navigasi Website menampilkan halaman beranda Website menampilkan halaman tentang dan informasi umum COVID-19 Berhasil menampilkan halaman beranda Berhasil menampilkan halaman  tentang dan informasi umum COVID-19 Sukses Sukses 2. Melihat data COVID-19 di 34  Provinsi  se- Indonesia Memilih menu data COVID-19 pada navigasi Input nama provinsi pada selectbox Website menampilkan halaman data COVID-19 Halaman menampilkan  tabel data COVID-19 provinsi Berhasil menampilkan halaman  tentang dan informasi umum COVID-19 Berhasil menampilkan tabel data COVID-19 provinsi Sukses Sukses 3. Melihat prediksi COVID-19 Memilih menu prediksi  COVID- 19 pada navigasi Website menampilkan halaman data Berhasil menampilkan halaman  prediksi Sukses
No Fungsi Skenario Hasil yang Diharapkan Hasil Nyata Hasil Input data  tahun, bulan, minggu dari, sampai minggu,  dan  tipe pasien Input data  minggu dari  lebih  besar daripada sampai minggu COVID-19 Data  tersimpan  dan menampilkan  hasil prediksi sesuai dengan data input Data  hasil  prediksi tidak dapat ditampilkan COVID-19 Berhasil menampilkan hasil prediksi sesuai dengan data input Tidak ada isi pada tabel hasil prediksi Sukses Sukses 4. Melihat kontak darurat COVID- 19 Memilih menu tentang pada navigasi Website menampilkan halaman kontak beserta tabel hotline COVID-19 provinsi B erhasil menampilkan halaman kontak beserta tabel hotline COVID- 19 provinsi Sukses

## 5 Kesimpulan
Sistem  Prediksi  Pasien  COVID-19  menggunakan  metode Trend  Least  Square berbasis website  ini  berhasil  memberikan  ramalan  mengenai  jumlah  pasien  terjangkit,  pasien  sembuh  dan pasien  meninggal  akibat  COVID-19.  Sumber  data  diperoleh  dari  situs github  Center  for  System Science and Engineering (CSSE). Hasil prediksi pasien positif memiliki persentase nilai MAPE 52,4 % tergolong buruk, hasil prediksi pasien sembuh memiliki persentase nilai MAPE 84,2 % tergolong buruk, dan hasil prediksi pasien meninggal memiliki persentase nilai MAPE 40,9 %, masih tergolong layak/  memadai.  Apabila  ditambahkan  setiap  nilai  MAPE  hasil  prediksi  diperoleh  nilai  rata-rata persentase  MAPE  untuk  hasil  prediksi  pasien  COVID-19  di  Indonesia  adalah  59,2  %.  Hal  tersebut menunjukkan prediksi menggunakan metode Trend Least Square tergolong buruk untuk memprediksi pasien COVID-19 di Indonesia. Sistem prediksi pasien COVID-19 diimplementasikan dalam bentuk website dan  dapat  diakses  pada https://orieltask.my.id/covid19. Saran  bagi  penelitian  selanjutnya mengenai pembuatan sistem prediksi ini disarankan untuk menambah data sumber yang lebih banyak atau  dengan  menggunakan  metode  prediksi  lainnya,  sehingga  variasi  pertumbuhan  jumlah  pasien lebih beragam dan hasil yang ditampilkan oleh sistem menjadi lebih akurat.

## Referensi
[1] G. Kampf, D. Todt, S. Pfaender, and E. Steinmann, “Persistence of coronaviruses on inanimate surfaces and their inactivation with biocidal agents,” J. Hosp. Infect. , vol. 104, no. 3, pp. 246– 251, 2020, doi: 10.1016/j.jhin.2020.01.022.
[2] A.  Susilo et  al. ,  “Coronavirus  Disease  2019:  Tinjauan  Literatur  Terkini,” J.  Penyakit  Dalam Indones. , vol. 7, no. 1, pp. 45–67, 2020, doi: 10.7454/jpdi.v7i1.415.
[3] Statista.com, “Coronavirus (COVID-19) death rate in countries with confirmed deaths and over 1,000  reported  cases  as  of  August  24,  2020,  by  country,” www.statista.com ,  2020. https://www.statista.com/statistics/1105914/coronavirus-death-rates-worldwide  (accessed  Apr. 18, 2020).
[4] I.  D.  Jaya,  “Penerapan  Metode  Trend  Least  Square  Untuk  Forecasting  (Prediksi)  Penjualan Obat Pada Apotek,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[5] F. R. Hariri, “Metode Least Square Untuk Prediksi Penjualan Sari Kedelai Rosi,” Simetris  J. Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  731,  2016,  doi:
10.24176/simet.v7i2.788.
[6] Kementrian  Kesehatan  Indonesia,  “Tentang  Novel  Coronavirus  (NCOV),” kemenkes.go.id , 2020. https://www.kemkes.go.id/resources/download/info-terkini/Covid-19/Tentang Novel Coronavirus.pdf (accessed Apr. 20, 2020).
[7] Yuliana,  “Corona  virus  diseases  (Covid  -19);  Sebuah  tinjauan  literatur,” WELLNESS  Heal. Mag. , vol. 2, no. 1, pp. 187–192, 2020, doi: 10.2307/j.ctvzxxb18.12.
[8] A. M. Siregar and A. Puspabhuana, Data Mining: Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan RapidMiner . CV. Kekata Group, 2017.
[9] R.  D.  Ramadhani,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan Strategi Promosi Universitas Dian Nuswantoro,” vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2014, doi: 10.1016/j.indmarman.2016.05.016.
[10]  M. Hatta and A. F. Fitri, “Sistem Prediksi Persediaan Stok Darah Dengan Metode Least Square Pada Unit Transfusi Darah Studi Kasus Pmi Kota Cirebon,” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 19–23, 2020.
[11]  R.  C.  N.  Santi,  S.  Eniyati,  and  S.  Mulyani,  “Penggunaan  Weight  Moving  Average  Untuk Sistem  Peramalan  Estimasi  Jumlah  Mahasiswa  Baru,” Proceeding  SINTAK  2019 ,  no.  1,  pp. 520–524, 2019.
[12]  A. Rohman, V. Suhartono, and C. Supriyanto, “Penerapan Algoritma C4.5 Berbasis Adaboost Untuk Prediksi Penyakit Jantung,” J. Teknol. Inf. , vol. 13, no. 1, pp. 13–19, 2017.
[13]  N.  K.  A.  I.  Cahyani,  I.  M.  Putrama,  and  I.  M.  A.  Wirawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Peramalan  Pendapatan  Di  Dinas  Penanaman  Modal  Dan  Pelayanan  Perizinan  Terpadu  Satu Pintu Kabupaten Buleleng Dengan Metode Least Square,” JANAPATI , vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2018.
[14]  H. S. Pakpahan, Y. Basani, and R. R. Hariani, “Prediksi Jumlah Penduduk Miskin Kalimantan Timur  Menggunakan  Single  dan  Double  Exponential  Smoothing,” Inform.  Mulawarman    J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 15, no. 1, pp. 47–51, 2020.
[15]  R. Mayriayanti, B. E. Purnama, and Sukadi, “Aplikasi Pengolahan Jurnal Online Pada Sekolah Tinggi Keguruan Dan Ilmu Pendidikan (STKIP) PGRI Pacitan,” Indones. J. Netw. Secur. , pp. 1–5, 2011, [Online]. Available: http://ijns.org.