## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2505

## Bagian 2: Model Arsitektur Neural Network dengan Kombinasi K- Medoids dan Backpropagation pada kasus Pandemi COVID-19 di Indonesia
Agus Perdana Windarto 1,* , Jufriadif Na`am 2 , Yuhandri 2 , Anjar Wanto 3 , Mesran 4
1 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
4 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email Penulis Korespondensi: 1,* agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak− Tujuan  dari  penelitian  untuk  membuat  model  prediksi  pada  arsitektur  neural  network  terbaik  dengan mengkombinasi  metode  k-medoids  dan  backpropagation  pada  kasus  pandemi  COVID-19  di  Indonesia.  Data  diperoleh  dari Kementerian  Kesehatan,  dicuplik  dan  diolah  dari  covid19.go.id  dan  bnpb.go.id.  Kasus  yang  diangkat  adalah  jumlah persebaran pandemi  COVID-19  di  Indonesia  per  tanggal  7 juli  2020  yang  terdari  34  record.  Variabel  yang  digunakan  pada penelitian adalah jumlah kasus positip (x1), jumlah kasus sembuh (x2) dan jumlah kasus meninggal dunia (x3) berdasarkan provinsi.  Proses  analisis  data  menggunakan  bantuan  software  RapidMiner.  Solusi  yang  diberikan  adalah  dengan mengkombinasi  metode  k-medoids  dan  backpropagation.  Dimana  metode  k-medoids  melakukan  pemetaan  berupa  klaster yang ditentukan. Label klaster yang digunakan adalah klaster tinggi (C1= zona merah), klaster waspada (C2= zona kuning), klaster rendah (C3= zona hijau). Hasil dari pemetaan klaster dilanjutkan ke metode backpropagation untuk memprediksi hasil akurasi  dari  klaster  yang  ada.  Dengan  menggunakan  model  arsitektur  terbaik  3-2-1  diperoleh  nilai  akurasi  94,17%  dengan learning_rate=  0.696.  Hasil  pemetaan  klaster  diperoleh  9  provinsi  berada  di  klaster  tinggi  (C1=  zona  merah),  3  provinsi berada di klaster  waspada  (C2=  zona  kuning)  dan  22 provinsi  berada  di  klaster rendah  (C3= zona  hijau).  Diharapkan  hasil dari penelitian dapat memberikan informasi kepada pemerintah berupa pemetaan klaster terhadap wilayah di Indonesia.
Kata Kunci: pandemi COVID-19, k-medoids, backpropagation, prediksi, model arsitektur, neural network
Abstract− The aim of the research is to create a prediction model on the best neural network architecture by combining the k- medoids and backpropagation methods in the case of the COVID-19 pandemic in Indonesia. Data obtained from the Ministry of Health is sampled and processed from covid19.go.id and bnpb.go.id. The case raised was the number of the spread of the COVID-19  pandemic  in  Indonesia  as  of  July  7,  2020,  with  34  records.  The  variables  used  in  this  study  are  the  number  of positive cases (x1), the number of cases cured (x2), and the number of deaths (x3) by province. The process of data analysis uses  the  help  of  RapidMiner  software.  The  solution  provided  is  to  combine  the  k-medoids  and  backpropagation  methods. Where the k-medoids method is mapping the specified cluster. The cluster labels used are high cluster (C1 = red zone), alert cluster  (C2  =  yellow  zone),  low  cluster  (C3  =  green  zone).  The  results  of  cluster  mapping  are  continued  to  the backpropagation method to  predict the  accuracy  of the  existing  cluster  results.  By  using  the  best  architectural model  3-2-1, the  accuracy  value  is  94.17%  with  learning_rate  =  0.696.  Cluster  mapping  results  obtained  nine  provinces  are  in  the  high cluster (C1  =  red  zone),  three  provinces  are in the alert  cluster  (C2  =  yellow  zone), and  22 provinces  are  in  the  low cluster (C3  = green  zone).  It is expected  that  the results  of the  research can  provide information to  the government  in  the form  of cluster mapping of regions in Indonesia.
Keywords : COVID-19 Pandemic, K-Medoids, Backpropagation, Prediction, Architectural Models, Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
Pada  awal  tahun  2020  ini,  dunia  dikejutkan  dengan  wabah  Coronavirus  2019  (COVID-19)  yang  menginfeksi hampir  seluruh  negara  di  dunia [1] .  WHO  semenjak  Januari  2020  telah  menyatakan  dunia  masuk  ke  dalam darurat  global terkait  virus  ini [2] .  Penyakit  COVID-19  telah  menjadi  pandemi  dan  merupakan ancaman  besar bagi  kesehatan  masyarakat  di  Indonesia [3]. Dengan  adanya  COVID-19  pemerintah  Indonesia  telah  membuat beberapa  kebijakan  untuk  menghentikan  penyebaran  wabah  ini,  seperti  melakukan lockdown di  daerah  yang sudah termasuk ke dalam zona merah penyebaran virus, lalu physical quarantine untuk menghindari penyebaran virus secara kontak fisik [4] .
Banyak  penelitian  terkait  COVID-19  yang  dilakukan  untuk  melakukan  pencegahan  terhadap  virus COVID-19. Seperti yang dilakukan Nuraini et al, 2020 [5] tentang model sederhana untuk memprediksi endemik di  Indonesia yang  didasarkan  pada  Kurva  Richard  yang  mewakili  persamaan  logistik  yang  dimodifikasi.  Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa endemik akan berakhir pada April 2020 dengan jumlah total kasus lebih dari  8000.  Berikutnya  penelitian  yang  dilakukan  Swastika,  2020 [6] tentang  deteksi  awal  COVID-19 menggunakan  citra  CT  berbasis deep  learning .  Hasil  penelitian  menyebutkan  bahwa  akurasi  yang  diperoleh sebesar  92,86%  untuk  mengklasifikasikan  infeksi  COVID-19  dan  normal.  Nilai  spesifisitas  dan  sensitivitas sebesar 100% dan 85,71% untuk pelatihan menggunakan optimizer SGD.
Dalam hal ini penelitian yang dilakukan membuat model prediksi pada arsitektur neural network dengan mengkombinasi  metode k-medoids dan backpropagation pada  kasus  pandemi  COVID-19  di  Indonesia.  Ada banyak  alat  analisis  berupa prediction  model (model  prediksi)  yang  memungkinkan  membuat  prediksi  secara cepat untuk masalah yang bersifat kompleks . Salah satu model tersebut adalah metode backpropagation [7] dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2505
k-medoids [8] .  Kedua  metode  tersebut  dikombinasikan  untuk  memprediksi  kasus  pandemi  COVID-19  di Indonesia.  Setiap  metode  memiliki  fungsi  dan  tugas  masing-masing.  Metode k-medoids melakukan  pemetaan berupa klaster yang telah ditentukan.
Terdapat  banyak  kelebihan  yang  dimiliki  k-medoids.  Salah  satunya  metode k-medoids muncul  sebagai penanggulangan  kelemahan  metode k-means yang  sensitif  terhadap outlier [9] .  Hasil  dari  klaster  kemudian diprediksi  dengan  metode backpropagation untuk  melihat  hasil  akurasi  dari  klaster  yang  terbentuk.  Selain  itu metode backpropagation sangat baik digunakan pada deret waktu yang bersifat nonlinear [10] sehingga  metode backpropagation sangat  baik  dalam  meramalkan.  Berdasarkan  hal  tersebut  diharapkan  hasil  penelitian  dapat memberikan informasi kepada pemerintah berupa  pemetaan klaster wilayah pada kasus pandemi COVID-19 di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data yang digunakan adalah data hasil peneltian yang dilakukan Windarto, et al (2020) [11] tentang kombinasi metode klastering dan klasifikasi dengan kasus Pandemi COVID-19 di Indonesia. Data yang digunakan data dari Kementerian  Kesehatan  dan  diolah  dari  COVID19.go.id  dan  bnpb.go.id.  terhadap  jumlah  persebaran  pandemi COVID-19  di  Indonesia  pada  tanggal  7  juli  2020  yang  terdiri  dari  34 record .  Berikut  data  yang  digunakan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1 Berikut:
Tabel 1. Jumlah persebaran COVID-19 di Indonesia (7 juli 2020)
No Provinsi Jumlah Kasus Positif Jumlah Kasus Sembuh Jumlah Kasus Meninggal 1 Aceh 88 42 3 2 Bali 1.94 1.034 25 3 Banten 1.531 952 80 4 Bangka Belitung 171 136 2 5 Bengkulu 144 96 13 6 DI Yogyakarta 346 282 8 7 DKI Jakarta 12.86 8.277 661 8 Jambi 121 81 1 9 Jawa Barat 3.779 1.763 180 10 Jawa Tengah 4.878 1.617 220 11 Jawa Timur 14.6 5.114 1.079 12 Kalimantan Barat 344 305 4 13 Kalimantan Timur 603 452 11 14 Kalimantan Tengah 1.058 464 62 15 Kalimantan Selatan 3.695 1.064 205 16 Kalimantan Utara 206 176 2 17 Kepulauan Riau 313 263 16 18 Nusa Tenggara Barat 1.392 889 65 19 Sumatera Selatan 2.356 1.21 112 20 Sumatera Barat 780 637 31 21 Sulawesi Utara 1.252 317 92 22 Sumatera Utara 1.821 494 108 23 Sulawesi Tenggara 487 285 8 24 Sulawesi Selatan 6.192 2.242 202 25 Sulawesi Tengah 191 164 6 26 Lampung 201 159 12 27 Riau 236 214 11 28 Maluku Utara 967 124 32 29 Maluku 830 414 17 30 Papua Barat 266 185 4 31 Papua 2.057 963 19 32 Sulawesi Barat 127 89 2 33 Nusa Tenggara Timur 118 54 1 34 Gorontalo 276 227 15 Sumber: data publikasi (Windarto et al., 2020) pada Jurnal Media Informatika Budidarma (MIB) Volume 4, Nomor 3, Juli 2020, Page 855-862
Pada tahapan ini, penelitian mengkombinasikan kedua metode yakni k-medoids dan backpropagation . Metode k- medoids melakukan mapping berupa klaster terhadap wilayah. Hasil dari mapping dilanjutkan untuk dilakukan prediksi  menggunakan backpropagation .  Hal  ini  untuk  melihat  sejauh  mana  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari hasil mapping yang  terbentuk.  Penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian  yang  dilakukan Windarto,  et  al  (2020) tentang  kombinasi  klastering  dan  klasifikasi.  Dimana  hasil  dari  pemetaan  berupa  klastering  diteruskan  dengan menggunakan  metode  klasifikasi  untuk  melihat  aturan  berupa  pohon  keputusan.  Proses  analisis  menggunakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2505
bantuan software RapidMiner . Berikut  gambar  metodologi penelitian  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1 berikut:
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  hasil  dan  pembahasan  mengarah  pada  kerangka  penelitian  dimana  proses  analisis  menggunakan bantuan software RapiMiner .  Berikut  beberapa  rancangan  yang  digunakan  dengan  memanfaatkan software RapidMiner seperti yang ditunjukkan Gambar 2 berikut:
(a) (b) (c)
Gambar 2. Rancangan software RapidMiner
Pada Gambar 2 dijelaskan tahapan proses input menggunakan tool read excel dengan memanfaatkan data excel .  Data  excel  yang  digunakan  merupakan  hasil mapping terhadap  klaster  wilayah  dengan  menggunakan metode k-medoids. Dimana hasil klaster yang diperoleh memiliki 3 label yakni klaster tinggi (C1= zona merah), klaster  waspada  (C2=  zona  kuning),  klaster  rendah  (C3=  zona  hijau).  Berdasarkan  hasil mapping berdasarkan wilayah bahwa label klaster tinggi adalah cluster_0 ; klaster waspada adalah cluster_1 ; dan klaster rendah adalah cluster_2 yang  proses  penentuan  klaster  dilihat dari  hasil  nilai  akhir centroid .  Selanjutnya  operator read  excel dihubungkan  ke  operator Optimize  Parameters  (Grid) yang  berfungsi  untuk  menemukan  nilai  optimal  dari parameter  yang  dipilih  untuk  operator  dalam  subprosesnya  (a).  Dalam  operator Optimize  Parameters  (Grid) terdapat  proses validation yang  berfungsi  melakukan  validasi  silang  untuk  memperkirakan  kinerja  statistik model  pembelajaran  (b).  Dalam  proses  validation  terdapat  model neural  network  (backpropagatrion )  yang melakukan  prediksi  terhadap  hasil  klaster  (c).  Dimana  pada  model neural  network  (backpropagatrion ) menggunakan training dan testing melalui apply  model untuk  melihat  hasil  akurasi  berupa learning  rate, momentum , dan performance yang disimpan menggunakan operator log . Selain itu operator log dapat diplot oleh GUI ketika eksekusi proses selesai melalui Informasi yang disimpan.
Pada proses prediksi menggunakan backpropagation model arsitektur yang diajukan adalah 3-2-1; 3-5-1; 3- 10-1; 3-5-10-1 dan 3-10-5-1 dengan model artiktektur terbaik 3-2-1. Adapun parameter yang digunakan adalah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2505
Gambar 3. Parameter backpropagation
Pada  Gambar  3  dijelaskan  bahwa  proses  training  dan  testing  pada  model  arsitektur  backpropagation menggunakan epoch  max =  200; learning  rate =  0.01; momentum =  0.9.  Berikut  hasil  dari  model  artiktektur terbaik 3-2-1 seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:

## ImprovedNeuralNet
Hidden 1
========
Node 1 (Sigmoid) ---------------- Positif: 16.156 Sembuh: 0.318 Meninggal: -6.265 Bias: 4.733
Node 2 (Sigmoid) ----------------
Positif: 7.637 Sembuh: 5.884 Meninggal: -3.342 Bias: 5.601 Output ====== Class 'cluster_0' (Sigmoid) ---------------------------
Node 1: -1.160 Node 2: -11.577 Threshold: 2.178
Class 'cluster_1' (Sigmoid)
--------------------------- Node 1: -5.936 Node 2: 8.942 Threshold: -7.084
Class 'cluster_2' (Sigmoid) ---------------------------
Node 1: 8.199 Node 2: 0.243 Threshold: -1.823
Gambar 4. Hasil perhitungan backpropagation
Pada  gambar  4  dapat  dijelaskan  bahwa  hasil  prediksi  menggunakan  model  arsitektur  terbaik  3-2-1 memiliki output yang  berbeda  sesuai  dengan  hasil  klastering  yang  dilakukan  sebelumnya  (klaster  tinggi  (C1= zona merah), klaster waspada (C2= zona kuning), klaster rendah (C3= zona hijau)). Setiap output memiliki nilai bobot  ( weight )  dan threshold yang berbeda berdasarkan  setiap klaster.  Dimana  fungsi aktivasi  yang  digunakan adalah fungsi sigmoid . Berikut hasil lengkap prediksi backpropagation yang dapat dilihat nilai akurasi, learning rate dan momentum pada model arsitektur terbaik 3-2-1 seperti yang ditunjukkan pada gamabr berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2505
ParameterSet Parameter set:
Performance: PerformanceVector [ -----accuracy: 94.17% +/- 12.45% (micro average: 94.12%) ConfusionMatrix:
True: cluster_0 cluster_1 cluster_2 cluster_0: 8 0 0 cluster_1: 0 3 1 cluster_2: 1 0 21 -----kappa: 0.884 ConfusionMatrix: True: cluster_0 cluster_1 cluster_2 cluster_0: 8 0 0 cluster_1: 0 3 1 cluster_2: 1 0 21 ] Neural Net (2).learning_rate = 0.696 Neural Net (2).momentum
= 0.58
Gambar 5. Hasil prediksi backpropagation (lanjutan)
Hasil  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5,  bahwa backpropagation dapat  melakukan  prediksi  terhadap  hasil klastering yang terbentuk dengan menggunakan metode k-medoids. Nilai prediksi sebesar94.17% dengan Neural Net (2). learning_rate =  0.696  dan Neural  Net (2). momentum =  0.58.  Pada  gambar  prediksi  yang  dilakukan backpropagation untuk cluster_0 adalah  8  ( true )  dan  ( false =1)  untuk  total  klaster  adalah  9.  Sementara  untuk cluster_1 adalah 3 ( true ) dan ( false =0) untuk total klaster adalah 3 dan cluster_2 adalah 21 ( true ) dan ( false =1) untuk  total  klaster  adalah  22.  Berikut  adalah  grafik  akurasi  terbaik  berdasarkan learning  rate dan momentum pada backpropagation :
(a) (b)
Gambar 6. Grafik nilai akurasi berdasarkan learning rate dan momentum
Pada Gambar 6, grafik berupa scatter plot dalam menentukan nilai akurasi terbaik dengan menggunakan nilai maksimal learning rate dan momentum pada proses backpropagation . Pada grafik scatter learning rate (a) diperoleh  nilai  berkisar  0.688  untuk  nilai  akurasi  mencapai  94%  sedangkan  grafik scatter  momentum (b) diperoleh  nilai  berkisar  0.587  untuk  nilai  akurasi  mencapai  94%.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  prediksi  yang terdapat pada penjelasan Gambar 5.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  kombinasi k-medoids dan backpropagation dapat diterapkan  pada  kasus  persebaran  pandemi  COVID-19  di  Indonesia  dengan  memanfaatkan software bantu RapidMiner. Dengan menggunakan kombinasi tersebut untuk hasil pemetaan wilayah berupa klaster diperoleh  9 provinsi berada di klaster tinggi (C1= zona merah), 3 provinsi berada di klaster waspada (C2= zona kuning) dan 22  provinsi  berada  di  klaster  rendah  (C3=  zona  hijau)  diperoleh  nilai  akurasi  94,17%  dengan  learning_rate= 0.696 dan momentum= 0.58 pada menggunakan model arsitektur terbaik 3-2-1.

## REFERENCES
[1] D.  R.  Buana,  “Analisis  Perilaku  Masyarakat  Indonesia  dalam  Menghadapi  Pandemi  Covid-19  dan  Kiat  Menjaga

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2505
Kesejahteraan Jiwa,” SALAM; J. Sos. Budaya Syar-i , vol. 7, no. 3, pp. 217–226, 2020, doi: 10.15408/sjsbs.v7i3.15082.
[2] M.  Pradana,  S.  Syahputra,  A.  Wardhana,  B.  R.  Kartawinata,  and  C.  Wijayangka,  “The  Effects  of  Incriminating COVID-19  News  on  the  Returning  Indonesians’  Anxiety,” J.  Loss  Trauma ,  vol.  0,  no.  0,  pp.  1–6,  2020,  doi: 10.1080/15325024.2020.1771825.
[3] I.  M.  A.  Wirawan  and  P.  P.  Januraga,  “Forecasting  COVID-19  Transmission  and  Healthcare  Capacity  in  Bali, Indonesia,” J. Prev. Med. Public Health , vol. 53, no. 3, pp. 158–163, 2020, doi: 10.3961/jpmph.20.152.
[4] Nurkholis,  “Dampak  Pandemi  Novel-Corona  Virus  Disiase  (Covid-19)  Terhadap  Psikologi  Dan  Pendidikan  Serta Kebijakan Pemerintah,” J. PGSD , vol. 6, no. 1, pp. 39–49, 2020, doi: 10.32534/jps.v6i1.1035.
[5] N.  Nuraini,  K.  Khairudin,  and  M.  Apri,  “Modeling  Simulation  of  COVID-19  in  Indonesia  based  on  Early  Endemic Data,” Commun. Biomath. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.5614/cbms.2020.3.1.1.
[6] W. Swastika, “Studi Awal Deteksi Covid-19 Menggunakan Citra Ct Berbasis Deep,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 629–634, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202073399.
[7] A.  Pujianto,  K.  Kusrini,  and  A.  Sunyoto,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Prediksi  Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 157, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201852631.
[8] F.  Rahman,  I.  I.  Ridho,  M.  Muflih,  S.  Pratama,  M.  R.  Raharjo,  and  A.  P.  Windarto,  “Application  of  Data  Mining Technique using K-Medoids in the case of Export of Crude Petroleum Materials to the Destination Country Application of Data Mining Technique using K-Medoids in the case of Export of Crude Petroleum Materials to the Destination C,” 2020, doi: 10.1088/1757-899X/835/1/012058.
[9] I. Kamila, U. Khairunnisa, and Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data  Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  119–125, 2019.
[10]  H.  Haviluddin,  Z.  Arifin,  A.  H.  Kridalaksana,  and  D.  Cahyadi,  “Prediksi  Kedatangan  Turis  Asing  ke  Indonesia Menggunakan  Backpropagation  Neural  Networks,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  4,  no.  4,  p.  485,  2016,  doi: 10.14710/jtsiskom.4.4.2016.485-490.
[11]  A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1: Kombinasi Metode Klastering dan Klasifikasi (Kasus  Pandemi  Covid-19  di  Indonesia),” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  p.  855,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i3.2312.