Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 453-457 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Deep Learning untuk Prediksi Kasus Aktif Covid-19
Lailis Syafa’ah 1 , Merinda Lestandy 2
1 Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas No. 246 Malang, (0341) 464319 – 129 merindalestandy@umm.ac.id
Abstract
Coronavirus  disease  (Covid-19)  is  increasingly  spreading  in  Indonesia,  so  it  requires  an approach to predict its spread.  One approach method that is often used is the Deep Learning (DL) method. DL is a branch of Machine Learning (ML) which is modeled based on the human nervous system. In this study, the prediction of active Covid-19 cases was resolved using the DL method.  The  dataset  used  is 260  data  with  10  parameters.  DL  is able  to  provide  an  accurate prediction of active cases of Covid-19 with an MSE of 0.032 and an accuracy of 81.333%.
Keywords : Covid-19, Deep Learning, prediction

## Abstrak
Coronavirus  disease  (Covid-19)  semakin  hari  semakin  menyebar  di  Indonesia  sehingga membutuhkan  metode  pendekatan  untuk  memprediksi  penyebarannya.  Salah  satu  metode pendekatan  yang  sering  digunakan  yaitu  metode  Deep  Learning  (DL).  DL  merupakan  salah satu  cabang  Machine  Learning  (ML)  yang  dimodelkan  berdasarkan  sistem  syaraf  manusia. Pada  penelitian  ini,  prediksi  kasus  aktif  Covid-19  diselesaikan  dengan  menggunakan  metode DL.  Dataset  yang  digunakan  yaitu  sebesar  260  data  dengan  10  parameter.  DL  mampu memberikan  prediksi  kasus  aktif    penyakit  Covid-19  yang  akurat  dengan  MSE  sebesar  0.032 dan akurasi sebesar 81.333%.
Kata kunci : Covid-19, Deep Learning, prediksi
1. PENDAHULUAN Pada akhir tahun 2019, secara resmi virus corona dinamai Coronavirus disease  ( Covid-19) oleh World  Health Organization (WHO)  [1]  pertama  kali muncul di Wuhan, Cina. Covid-19 saat ini telah menjadi pandemi yang sangat serius bagi kehidupan manusia di dunia. Pertama kali virus ini diidentifikasi di  Wuhan  adalah  saat  sebagian  besar  orang  mengalami  gejala  seperti pneumonia[2]–[4]. Virus tersebut memberikan gejala-gejala seperti sindrom pernafasan akut yang parah dan kegagalan multi-organ yang akhirnya dapat menyebabkan kematian dalam waktu yang sangat singkat[5]. Setiap harinya virus  ini  semakin  menyebar  di  seluruh  dunia  bahkan  telah  banyak  yang meninggal  akibat  terpapar  virus.  Salah  satu  hal  yang  membahayakan  dari virus ini yaitu seseorang yang terpapar Covid-19 tanpa menunjukkan gejala. Penyebaran Covid-19 sangat  pesat  karena  setiap  hari  manusia berinteraksi  satu  sama  lain.  Hal  tersebut  mengakibatkan  hampir  semua negara melakukan penutupan di seluruh wilayah dan kota yang terdampak, salah satunya di Indonesia. Hingga
saat ini menurut infocovid19.jatimprov.go.id,  Jawa  Timur  terdapat  kurang  lebih  135803
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 453-457 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
terkonfirmasi  positif Covid-19, 2181  kasus  aktif,  124044  sembuh,  dan  9578 terkonfirmasi meninggal.
Peneliti medis di seluruh dunia saat ini belum menemukan vaksin dan obat yang tepat untuk penyakit ini. Oleh karena itu, pemerintah dari semua negara  berfokus  pada  tindakan  pencegahan  yang  dapat  menghentikan penyebaran.  Penyebaran  virus Covid-19 semakin  hari  semakin  menyebar  di Indonesia  sehingga  membutuhkan  metode  pendekatan  untuk  memprediksi penyebarannya. Salah satu metode pendekatan yang sering digunakan yaitu metode Deep  Learning (DL).  DL  merupakan  salah  satu  cabang Machine Learning (ML) yang dimodelkan berdasarkan sistem syaraf manusia. Hal ini membenarkan bahwa DL penting dalam mengembangkan dan meningkatkan sistem  perawatan  kesehatan  pada  skala global [6].  Salah  satu  bidang  yang dari  DL  yang  sering  digunakan  dalam  peramalan  ( forecasting )[7]  yang digunakan  untuk  memandu  jalannya  tindakan  di  masa  depan  yang diperlukan  dalam  banyak  bidang  yaitu  prediksi  penyakit,  prediksi  saham serta  diagnosis  penyakit.  Terdapat  banyak  penelitian  yang  dilakukan  untuk prediksi  penyakit  yang  berbeda  menggunakan  DL  seperti  arteri  coroner[8], prediksi  penyakit  kardiovaskular[9],  dan  prediksi  kanker  payudara[10]. Dalam  penelitian  ini  penulis  akan  menggunakan  metode  DL  untuk memprediksi kasus Covid-19 di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  eksperimen  yang  bertujuan  untuk  mencari accuracy dan prediksi kasus Covid-19 . Dataset berupa time series atau deret waktu  yang  disajikan  perhari  secara  berurutan.  Data  tersebut  dianalisis untuk  kemudian  mendapatkan  akurasi  DL  untuk  prediksi Covid-19 .  Metode penelitian  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Penelitian  ini menggunakan  DL  untuk  prediksi  kasus Covid-19 .  Secara  berturut-turut training data (data latih) dan testing data (data uji) sebesar 208 data dan 52 data.  Hasil  validasi  pada  kedua  metode  tersebut  menggunakan Root Mean Square  Error (RMSE)  dan  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi keseluruhan dari sistem yang dirancang.
Gambar 1. Metode Penelitian
2.1. Dataset Penelitian  ini  menggunakan  data time  series berupa  data  prevalensi yang dikumpulkan dari situs kawal informasi seputar Covid-19 dimulai dari 2 Maret  2020  hingga  31  Oktober  2020  berjumlah  260  dataset.  Terdapat    10 parameter  dari  dataset Covid-19 yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu tanggal,  kasus  baru,  total  kasus,  kasus  aktif,  %kasus  aktif,  sembuh  (baru),
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 453-457 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sembuh,  meninggal  (baru),  meninggal,  dan  tingkat  kematian.  Tabel  1. merupakan dataset Covid-19 .
Tabel 1. Dataset Covid-19 Tanggal 10-Oct-20 11-Oct-20 12-Oct-20 13-Oct-20 Kasus Baru 4294 4497 3267 3906 Total Kasus 328952 333449 336716 340622 Kasus Aktif 65706 66578 66262 65299 %Kasus Aktif 19,97% 19,97% 19,68% 19,17% Sembuh (Baru) 3814 3546 3492 4777 Sembuh 251481 255027 258519 263296 Meninggal (Baru) 88 79 91 92 Meninggal 11765 11844 11935 12027 Tingkat Kematian 3,58% 3,55% 3,54% 3,53%

## 2.2. Deep Learning
Deep  Learning (DL)  merupakan  salah  satu  bidang  dari Machine Learning (ML)  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dengan  dataset  yang besar  yang  memanfaatkan  jaringan  syaraf  tiruan.  DL  merupakan  salah  satu cabang dari Supervised Learning . Model DL dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Model DL
2.3. Pengujian
Evaluasi  metrik  standat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu dengan  menggunakan  RMSE.  Dimana  RMSE  adalah  presentase  perbedaan antara variabel prediksi dan pengujian.  Rumus matematika RMSE diberikan dalam persamaan 1.
∑ ̂ (1)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 453-457 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini mengkaji DL dengan menggunakan dataset Covid-19 . Pengujian dilakukan dengan membagi komposisi data latih sebesar 80% dan data uji sebesar  20% dari dataset.  Pada Tabel  2. menunjukkan bahwa hasil prediksi  berdasarkan  %kasus  aktif  dataset Covid-19. Hasil  prediksi  DL berturut-turut dengan sampel hasil 4  data uji yaitu 0.179,  0.171, 0.159 dan 0.160  dimana  nilai  awal  %kasus  aktif  berturut-turut  sebesar  0.129,  0.128, 0.127 dan 0.127. Berdasarkan hasil tersebut dapat dilihat bahwa tidak terlalu signifikan  perbedaan  prediksi  dengan  %kasus  aktif Covid-19. Kajian  hasil prediksi  %kasus  aktif Covid-19 menggunakan  DL  dievaluasi  berdasarkan hasil akurasi dan RMSE. Hasil akurasi yang didapatkan dengan menggunakan DL yaitu sebesar 81.3333% dengan RMSE sebesar 0.032.
Tabel 2. Hasil Prediksi Covid-19 Menggunakan DL Tanggal 14-Nov-20 15-Nov-20 16-Nov-20 17-Nov-20 Kasus Baru 5272 4106 3535 3807 Total Kasus 463007 467113 470648 474455 Kasus Aktif 59765 69911 69909 60426 Prediksi 0.179 0.171 0.159 0.160 %Kasus Aktif 0.129 0.128 0.127 0.127 Sembuh (Baru) 3000 3897 3452 3193 Sembuh 388094 391991 395443 398636 Meninggal (Baru) 111 63 85 97 Meninggal 15148 15211 15296 15393 Tingkat Kematian 3,34% 3,211% 3,34% 3,37%

## 4.  SIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  DL  mampu  menyelesaikan prediksi  kasus  aktif    penyakit Covid-19 yang  akurat  dengan  RMSE  sebesar 0.032  dan  nilai  akurasi  sebesar  81,333%.  Dari  hasil  tersebut  maka  peneliti menyarankan  perlu  adanya  penelitian  lebih  lanjut  terkait  metode  yang digunakan untuk metode prediksi penyakit Covid-19 .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Tim  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  dan  penghargaan  kepada Fakultas  Teknik,  Universitas  Muhammadiyah  Malang  atas  dukungan terselenggaranya  pekerjaan  ini  melalui  skema  Pusat  Kajian  dan  Rekayasa Teknik PUSKAREKA 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] DSÖ,  “Naming  the  coronavirus  disease  (COVID-19)  and  the  virus  that causes  it,” World  Health  Organization .  p.  1,  2020,  [Online].  Available: https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 453-457 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
2019/technical-guidance/naming-the-coronavirus-disease-(covid- 2019)-and-the-virus-that-causes-it.
[2] N.  Chen  et  al,  “The  epidemiological  characteristics  of  an  outbreak  of 2019  novel  coronavirus  diseases  (COVID-19)  in  China,” Zhonghua  liu xing bing xue za zhi = Zhonghua liuxingbingxue zazhi , vol. 41, no. 2. pp. 145–151, 2020, doi: 10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2020.02.003.
[3] C. Huang et al. , “Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus  in  Wuhan,  China,” Lancet ,  vol.  395,  no.  10223,  pp.  497– 506, 2020, doi: 10.1016/S0140-6736(20)30183-5.
[4] K.  Liu et  al. ,  “Clinical  characteristics  of  novel  coronavirus  cases  in tertiary hospitals in Hubei Province,” Chin. Med. J. (Engl). , vol. 133, no. 9, pp. 1025–1031, 2020, doi: 10.1097/CM9.0000000000000744.
[5] L.  Van  Der  Hoek et  al. ,  “Identification  of  a  new  human  coronavirus,” Nat. Med. , vol. 10, no. 4, pp. 368–373, 2004, doi: 10.1038/nm1024.
[6] N. Materials, “Ascent of machine learning in medicine,” Nat. Mater. , vol. 18, no. 5, p. 407, 2019, doi: 10.1038/s41563-019-0360-1.
[7] G. Bontempi and S. Ben Taieb, “Machine Learning Strategies for Time Series Forecasting,” no. January, 2013, doi: 10.1007/978-3-642-36318- 4.
[8] P.  Lapuerta,  S.  P.  Azen,  and  L.  LaBree,  “Use  of  neural  networks  in predicting  the  risk  of  coronary  artery  disease,” Computers  and Biomedical  Research ,  vol.  28,  no.  1.  pp.  38–52,  1995,  doi: 10.1006/cbmr.1995.1004.
[9] K. M. Anderson, P. M. Odell, P. W. F. Wilson, W. B. Kannel, and M. P. H. Framingham, “Cardiovascular disease risk profiles.”
[10]  H.  Asri,  H.  Mousannif,  H.  Al  Moatassime,  and  T.  Noel,  “Using  Machine Learning Algorithms for Breast Cancer Risk Prediction and Diagnosis,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  83,  no.  Fams,  pp.  1064–1069,  2016,  doi: 10.1016/j.procs.2016.04.224.