## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 71 − 78 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1004

## Penerapan Algoritma Support Vector Regression untuk Prediksi Jumlah Pasien Covid-19 di Provinsi Riau
Adyah Widiarni 1 , Mustakim 2,*
1,2 Puzzle Research Data Technology (Predatech), Faculty of Science and Technology
1,2 Department of Information System, Faculty of Science and Technology Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950324463@students.uin-suska.ac.id , 2,* mustakim@uin-suska.ac.id Submitted: 05/09/2021 ; Accepted: 25/09/2021 ; Published : 29/09/2021
Abstrak −Pada tahun 2019 tepatnya akhir Desember, terjadi wabah penyakit dengan penyebab yang tidak diketahui  di Wuhan, Provinsi Hubei, China. World Health Organization memberi nama  wabah penyakit tersebut adalah coronavirus yang disebabkan oleh Sindrom Pernapasan Akut Parah Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) atau Covid-19. Covid-19 adalah suatu wabah penyakit yang sudah  tersebar  diberbagai  daerah  Indonesia  seperti  di  Riau  terdapat  pada  PT.  Perkebunan  Nusantara  V  (PTPN  V).  Maka dibutuhkan  suatu  cara  agar  dapat  meningkatkan  kesadaran  dan  kewaspadaan  yakni  dengan  menyajikan  suatu  informasi menggunakan Data Mining dalam prediksi jumlah kasus  dengan algoritma Support Vector Regression (SVR). Dilakukan proses prediksi menggunakan SVR dengan menentukan parameter SVR dan Kernel Linear. Algoritma SVR dapat memprediksi jumlah pasien Covid-19 pada 30 hari kedepan sehingga diperoleh tingkat Koefisien Korelasi (R) 85% dan nilai Mean Square Eror (MSE) sebesar 0.196. Dari hasil percobaan tersebut terjadinya penurunan kasus pasien Covid-19 pada PT.Perkebunan Nusantara V di 30 hari kedepan, dengan perolehan nilai minimum sensitifitas yang terbaik adalah 0.09.
Kata Kunci: Covid-19; K-Fold Cross Validation; Prediksi; Support Vector Regression
Abstract− In  2019,  at  the  end  of  December,  there  was  an  outbreak  of  a  disease  with  an  unknown  cause  in  Wuhan,  Hubei Province, China. The World Health Organization has named the outbreak of the disease as coronavirus caused by Severe Acute Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2  (SARS-CoV-2)  or  Covid-19.  Covid-19  is  a  disease  outbreak  that  has  spread  in  various regions of Indonesia, such as in Riau, at PT. Nusantara V Plantation (PTPN V). So we need a way to increase awareness and vigilance,  namely  by  presenting  information  using  Data  Mining  in  predicting  the  number  of  cases  with  thealgorithm  Support Vector Regression (SVR). The prediction process is carried out using SVR by specifying the SVR and Kernel Linear parameters. The SVR algorithm can predict the number of Covid-19 patients in the next 30 days so that the Correlation Coefficienti (R) level is 85% and the Mean Square Error (MSE) value is 0.196. From the results of the experiment, there was a decrease in cases of Covid-19 patients at PT. Perkebunan Nusantara V in the next 30 days, with the acquisition of the best minimum sensitivity value of 0.09.
Keywords : Covid-19; K-Fold Cross Validation; Prediction; Support Vector Regression

## 1. PENDAHULUAN
Tahun  2019  tepatnya  akhir  Desember,  terjadi  wabah  penyakit  dengan  penyebab  yang  tidak  diketahui    di  Wuhan, Provinsi  Hubei,  China. World  Health  Organization memberi  nama  coronavirus  yang  disebabkan  oleh  Sindrom Pernapasan  Akut  Parah  Coronavirus  2  (SARS-CoV-2).  Covid-19  dapat  menginfeksi  saluran  pernapasan  [1].  Pada Selasa, 11 Maret 2020 World Health Organization (WHO)  mengumumkan nama resmi untuk wabah virus corona, yakni Covid-19 [2]. Penyebaran keberadaan Covid-19 telah mencapai sebagian besar negara di dunia, maka tanggal 16  Maret  2020  ditetapkan  menjadi  pandemik  [3][4].  Covid-19  merupakan  wabah  penyakit  yang  sudah  menyebar diberbagai daerah di Indonesia seperti di Provinsi Riau tepatnya di PT. Perkebunan Nusantara V (PTPN V).
Pada  awalnya  PTPN  V  merupakan  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  yang  didirikan  berdasarkan Peraturan Pemerintah  Republik  Indonesia  (PPRI) No. 10 tahun 1996  tanggal 14 Februari 1996 tentang penyetoran modal Negara Republik Indonesia untuk pendirian Perusahaan. PTPN V merupakan Perusahaan Perkebunan Negara yang didirikan tanggal 11 Maret 1996 sebagai hasil konsolidasi kebun pengembangan PTP II, PTP IV, dan PTP V di Provinsi  Riau.  Perseroan  mulai  beroperasi  secara  efektif  sejak  tanggal  9  April  1996  dengan  Kantor  Pusat  di Pekanbaru. Saat ini Kantor Pusat Perseroan berkedudukan di Jl. Rambutan No. 43 Pekanbaru, dengan berbagai unit usaha  yang  tersebar  di  berbagai  Kabupaten  di  Provinsi  Riau.  Dilansir  dari website Kompas.com,  tanggal  22 September  2020    bahwasannya  karyawan  PTPN V  terkonfirmasi  positif  Covid-19  [5].  Hingga  tahun  2021  jumlah kasus  Covid-19  PTPN  V  semakin  meningkat  sehingga  Covid-19  harus  dievaluasi  dalam  proses  penanganannya. Berbagai upaya telah dilakukan oleh PTPN V untuk mencegah penyebaran Covid-19 dengan menerapkan Protokol Kesehatan.
Sesuai dengan Instruksi Presiden Nomor 6 Tahun 2020 yang berisi tentang sanksi untuk pelanggar protokol kesehatan. Sanksi  berupa teguran secara tertulis, denda administratif serta penutupan usaha  sementara bagi  pelaku ekonomi  [6].    Penerapan  kebijakan  tersebut  bertujuan  untuk  mencegah  penyebaran  virus  Covid-19,  memastikan masyarakat  agar  tetap  melaksanakan  protokol  kesehatan,  dan  mengharuskan  masyarakat  beradaptasi  terhadap kebiasaan  baru  atau new  normal [7].  Maka  dibutuhkan  suatu  cara  agar  dapat  meningkatkan  kesadaran  dan kewaspadaan  yakni  dengan  menyajikan  suatu  informasi  menggunakan  Data  Mining  dalam  prediksi  jumlah  kasus [8].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 71 − 78 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1004
Data  Mining  merupakan  teknik  komputer  yang  digunakan  untuk  menganalisis  serta  mengekstrasi  data sehingga menghasilkan pengetahuan [9]. Data Mining adalah suatu teknik memproses data dalam jumlah yang besar untuk menemukan pengetahun yang menarik. Data mining terdiri dari 6 teknik diantaranya Association Rule Mining (ARM), Estimasi, Prediksi, Klasifikasi, Asosiasi dan Pengklusteran [10]. Salah satu algoritma yang dapat digunakan pada  kasus  prediksi  ialah  algoritma Support  Vector  Regression (SVR).  Algoritma  SVR  digunakan  untuk  kasus regresi  [11],  diperkenalkan  oleh  Vapink  tahun  1995.  Metode  prediksi  dapat    mengatasi  masalah  pada  data  skala besar pada fase training dan mampu mengenali pola dari data time series disebut Algoritma SVR [12].  Algoritma SVR digunakan untuk memperoleh performasi yang baik dengan tingkat eror yang kecil untuk mengatasi overfitting [13].  Dalam beberapa kasus, algoritma SVR telah banyak diterapkan dikehidupan nyata dengan menghasilkan data yang akurat [14].
Algoritma SVR pernah dilakukan oleh Putri, Winahju dan Mashuri tahun 2020 dengan metode terbaik dalam memprediksi  indeks  batu  bara  PT  XYZ  adalah  Algoritma  SVR  dengan kernel-polynomial .  Algoritma  SVR menggunakan  kernel-polynomial  menghasilkan  nilai  RMSE  sebesar  0.619  dengan  parameter  sigma  sebesar  0.100 dan  nilai  c  sebesar  1.  Tujuan    penelitian  tersebut  untuk  memprediksi  varibel  indeks  batubara  dengan  variabel  lain yang dapat mempengaruhinya dan mencari model terbaik yang terbentuk menggunakan nilai RMSE [15].
Penelitian  terbaru  yang  dilakukan  oleh  Putra  dan  Kurniawati  tahun  2021  dengan.  Tujuan  uatama    untuk memberikan informasi terbaru tentang wabah Covid-19 di Indonesia dengan memprediksi akumulasi kasus beberapa hari  kedepan.  Selain  itu  dapat  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  tentang  bahaya  Covid-19.    Berdasarkan penelitian  tersebut  algoritma  SVR  dapat  memprediksi  jumlah  kasus  Covid-19  selama  30  hari  kedepan  dengan tingkat akurasi 80% [16]. Dalam memprediksi algoritma SVR lebih akurat dibandingkan dengan Metode Multilayer Perceptron (MLP)  dengan  menggunakan  data time  series yang  sedikit.  Sedangkan  saat  menggunakan  data time series yang cukup banyak menggunakan algoritma  MLP  lebih unggul dan akurat dibandingkan dengan algoritma SVR [17].  Algoritma SVR juga lebih unggul dibandingkan dengan algoritma ARIMA berdasarkan nilai Root Mean Square  Error (RMSE).  Dengan  perolehan  nilai  RMSE  pada  algoritma  SVR  ialah  0.0533  sedangkan  nilai  RMSE algoritma ARIMA adalah 0.0672. Sehinga selisih kedua algoritma tersebut sebesar 0.0139 [13]. Berdasarkan uraian diatas serta didukung oleh penelitian sebelumnya, penelitian ini dilakukan prediksi jumlah kasus pasien Covid-19 di PTPN  V  dengan  menggunakan  penerapan  SVR  dengan  tujuan  utama  adalah  memprediksi  jumlah  kasus  pasien Covid-19 untuk memberikan saran kepada PTPN V dalam  mengurangi penyebaran Covid-19.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  terdiri  dari  tahapan  Pengumpulan  Data,  tahap Pre-Proccessing Data,  Pembagian  Data K-Fold  Cross Validation, Penerapan Algoritma SVR , serta tahapan Analisis dan Hasil Penelitian. Berikut Metodologi Penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1 [18].

## 2.2 Covid-19
Covid-19 merupakan jenis penyakit yang disebabkan oleh  Sindrom Pernapasan  Akut  Parah  Coronavirus 2 (SARS- CoV-2).  Disebut  SARS-CoV-2  karena  terdapat  hubungan  filogenetik  dengan  SARS-CoV  [19].  Virus  ini  dapat menginfeksi  saluran  pernapasan  seperti  flu, Middle  East  Respiratory  Syndromen (MERS),  dan Severe  Acute Respiratory Syndrome (SARS). Covid-19 ditemukan pertama kali di wilayah Wuhan, Hubei, China pada tahun 2019 [20]. Gejala umum yang ditimbulkan dari Covid-19 adalah demam dan kesulitan bernapas. Selain itu gejala terburuk dapat menyebabkan pneumonia, gagal ginjal, gangguan pernapasan akut hingga dapat menyebabkan kematian [21].

## 2.3 Data Mining
Data  Mining  merupakan  teknik  komputer  yang  digunakan  untuk  menganalisis  serta  mengekstrasi  data  sehingga menghasilkan  pengetahuan  [9].  Data  Mining  adalah  suatu  teknik  memproses  data  dalam  jumlah  yang  besar  untuk menemukan pengetahun yang menarik. Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan sebutan Data Mining dalam  jurnal  ilmiah  [22].  Data  mining  terdiri  dari  6  teknik  diantaranya  ARM  ,  Estimasi,  Prediksi,  Klasifikasi, Asosiasi dan Pengklusteran [10].

## 2.4 Prediksi
Sebuah  seni  dan  ilmu  [23]  yang  digunakan  untuk  peramalan  di  masa  depan  pada  jangka  waktu  pendek  disebut Prediksi.  Terdapat  dua  jenis  prediksi  yaitu  prediksi  kualitatif  dan  prediksi  kuantittif.  Prediksi  kualitatif  bersifat subjektif karena berdasarkan pada pengalaman empiris, emosi manusia, dan lain-lain. Sedangkan prediksi kuantitatif bersifat objektif karena berasal dari data aktual serta data tersebut diolah dengan metode tertentu [12].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 71 − 78 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1004
Mulai Selesai Pengumpulan Data Pre-Processing Data Pembagian  Data Data Training Data Testing Memasukkan Parameter Loss Function
(Kuadratik) UpperBound (C dan γ )
Kernel Function
( Linear) Parameter Sensitifitas (ɛ ) Optimasi (Grid
Search) Pengujian Melakukan Perhitungan SVR Hasil dan Analisis

## 2.5 Support Vector Reggression (SVR)
Algoritma SVR merupakan salah satu  metode regresi  dalam memprediksi  ukuran, jumlah dan panjang penyebaran kasus covid-19,  memiliki performansi  tinggi  sehingga dapat  memberikan suatu  prediksi  dengan tingkat  kesalahan yang  kecil  [16].  Algoritma    SVR  dapat  diterapkan  dalam  memecahkan  masalah  non-linier  seperti  permasalahan dalam memprediksi time series . Algoritma  SVR dapat  digunakan dalam data mining diantaranya ialah klasifikasi, identifikasi, regresi dan analisis time-series [24].
Tujuan  utama  menerapkan  algoritma  SVR  adalah  untuk  menemukan  sebuah  fungsi  regresi  y  = f(x)  dengan nilai  deviasi  yang  besar  pada  rentang  ε  sehingga  dapat  memprediksi  nilai  aktual  untuk  semua  data  latih.  Sebuah parameter yang mewakili radius disekitar fungsi regresi disebut Variabel ε. SVR tidak mempermasalahakan adanya sebuah kesalahan jika kesalahan tersebut kurang dari ε. Berikut bentuk persamaan umum pada fungsi regresi adalah
f( x, w) =  w T 𝜑 ( 𝑥 ) + b (1)
Keterangan: 𝜑 ( 𝑥 ) : titik didalam feature space F , hasil dari pemetaan x di dalam input space w : vector bobot, yang mempunyai dimensi l b : bias x : vektor input f(x) : fungsi regresi
Cara untuk meminimalkan fungsi resiko pada estimasi koefisien w dan b dapat didefisinikan pada persamaan (2), (3), dan (4).
𝑅 = 𝑚𝑖𝑛 1 2 || 𝑤 || 2 + 𝐶 1 𝛾 ((∑ 𝐿 ɛ( 𝑦𝑖 𝑙 𝑖 =1 , 𝑓 ( 𝑥𝑖 ))                                                   (2)
dengan batasan
𝑦𝑖 – 𝑤  ( 𝑥𝑖 ) – 𝑏 ≤ ɛ 𝑤  ( 𝑥𝑖 ) – 𝑦𝑖 + 𝑏 ≤ ɛ i=1,2, 3,…..…, l (3)
Dimana,
𝐿 ɛ( 𝑦𝑖 , 𝑓 ( 𝑥𝑖 ) = 0
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 71 − 78 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1004
{ 0 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 | 𝑦𝑖 − 𝑓 ( 𝑥𝑖 )| < ɛ | 𝑦𝑖 − 𝑓 ( 𝑥𝑖 )| − ɛ , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 | 𝑦𝑖 − 𝑓 ( 𝑥𝑖 )| ≥ ɛ                         (4)
Lɛ : Loss function yang bertipe ε-insentive loss function R
: Fungsi Resiko ( Risk Function ) ||w|| : merupakan normalisasi w ɛ : deviasi atau derajat toleransi terhadap error disebut Epsilon C : Nilai penalti jika deviasi lebih besar dari batas error
Terdapat  persamaan  kernel  linear  yang  umum  digunakan  dalam  SVR.  Berikut  adalah  bentuk  persamaan umum kernel linear adalah [25].
𝐾 ( 𝑥𝑖 , 𝑥 )= 𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 (5) [25]

## 2.6 K- Fold Cross Validation
K-Fold  Cross  Validation adalah  metode  yang  baik  digunakan  dan  praktis  untuk  memprediksi  atau  perkiraan  dari tingkat kesalahan berdasarkan algoritma pembelajaran. Metode ini dapat digunakan saat membagi data menjadi dua yaitu training set dan test set . Pada tahap validasi, metode ini  dapat menggunakan nilai k sesuai  keinginan dengan membagi data secara acak [25] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini data diperoleh dari PTPN V  pada tanggal 19 Juli 2021 hingga 31 Agustus 2021 dengan jumlah kasus  pasien  Covid-19.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  maka  jumlah  kasus  pasien  terkonfirmasi  Covid-19 sebanyak    6876  orang.   Pada  tahap preprocessing data, cleaning , transformasi dan  normalisasi  terhadap  data-data yang digunakan. Pada penelitian ini diperoleh data hasil cleaning seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 . Data Hasil Cleaning No Unit Kerja Distrik Bulan & Tanggal Juli Agustus 19 20 21 22 23 24 ….. 30 31 1 Kantor Direksi 22 25 25 33 33 29 …. 13 13 2 Kantor Direksi Barat 4 4 4 4 5 5 ….. 3 3 3 Kantor Direksi Timur 4 4 10 10 10 10 ….. 6 5 4 Kebun Air Molek 2 4 4 4 4 5 5 ….. 3 3 5 Kebun Lubuk Dalam 4 4 4 4 2 5 ….. 8 8 6 Kebun Sei Batu Langka 4 4 4 4 5 5 …. 3 3 ….. …. …. …. …. …. …. …. …..  …..  ….. 33 Plasma TPU/TME 4 4 4 4 5 5 …. 3 3

## 3.2 Normalisasi Data
Tahap  Normalisasi  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah  menggunakan min-max  normalization .  Tujuan melakukan  normalisasi  yaitu  untuk  menghasilkan  data  maksimum  (nilai  yang  tertinggi)  dan  minimum  (nilai  yang rendah) untuk mencapai nilai keseimbangan. Hasil dari normalisasi sata tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Normalisasi Data No Unit Kerja Distrik Bulan & Tanggal Juli Agustus 19 20 21 22 23 24 …..  30 31 1 Kantor Direksi   1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 …. 1.0000 1.0000 2 Kantor Direksi Barat 0.1429 0.1250 0.1250 0.0938 0.1250 0.1429 …..  0.1667 0.1667 3 Kantor Direksi Timur 0.1429 0.1250 0.3750 0.2813 0. 2813 0.3214 …..  0.4167 0.3333 4 Kebun Air Molek 2 0.1429 0.1250 0.1250 0.0938 0.1250 0.1429 …..  0.1667 0.1667

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 71 − 78 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1004
No Unit Kerja Distrik Bulan & Tanggal Juli Agustus 19 20 21 22 23 24 …..  30 31 5 Kebun  Lubuk Dalam 0.1429 0.1250 0.1250 0.0938 0.0313 0.1429 …..  0.5833 0.5833 6 Kebun Sei Batu Langka 0.1429 0.1250 0.1250 0.0938 0.1250 0.1429 …. 0.1667 0.1667 ….. …. …. …. …. …. …. …. ….. ….. ….. 33 Plasma TPU/TME 0.1429 0.1250 0.1250 0.0983 0.1250 0.1429 …. 0.1667 0.1667

## 3.3 Pembagian Data K-Fold Cross Validation
Pada  tahap  pembagian  data  ini,  data  dibagi  menjadi training  set dan test  set .  Sehingga  diperoleh  pembagian  data berupa  data  training  dan  data  testing.  Jumlah  data time  series sebanyak  44  kolom  data  yang  dibagi  menggunakan teknik K-Fold  Cross  Validation menjadi  4  Fold,  dan  masing-masing  pembagian  sebanyak  11  kolom  data.    Dari jumlah data time series tersebut terdiri dari data training, output training, data testing dan output testing.

## 3.4 Uji Coba
Uji  Coba  dilakukan    setelah    melakukan  pembagian  data  menggunakan  teknik K-Fold  Cross  Validation dengan menghitung  berdasarkan  data  training  dan  data  testing.  Pada  Percobaan  ini  menggunakan  Kernel  Linear  dengan parameter  C  dan  Gamma.  Nilai  parameter  C  yang  digunakan  ialah  0.125,  0.25,  0.5,  0.75,  1,  2,  4,  8,  16  dan  nilai parameter Gamma yang digunakan adalah 0.25, 0.5, 0.75, 1, 2, 4, 8, 16, 32.
Berdasarkan  nilai  parameter    C  dan  Gamma  pada  kernel  Linear,  maka  menghasilkan  nilai  MSE  dan  R  dan hasil prediksi disetiap Fold. Nilai MSE dan nilai R pada setiap fold dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Percobaan Kernel Linear pada Fold-1
Fold C 0.125 0.25 0.5 1 2 4 8 16 Gamma 0.25 0.5 1 2 4 8 16 32 Fold 1 MSE 0.101 0.101 0.100  0.100  0.101  0.141 0.174 0.316 R 0.776 0.785 0.785  0.708  0.561  0.624 0.633 0.622 … … … … …
… … … … … Fold 4 MSE 0.142 0.146 0.150  0.175  0.196  0.229 0.072 0.072 R 0.824 0.824 0.824  0.834  0.858  0.855 0.399 0.399
Dari hasil uji coba menggunakan nilai parameter  C dan parameter Gamma, maka diperoleh nilai MSE dan R terbaik  disetiap  Fold.    Pada  fold-1  diperoleh  nilai  MSE  (0.100)  dan  nilai  R  (0.785),  fold-2  diperoleh  nilai  MSE (0.044) dan nilai R (0.476). Untuk fold-3 diperoleh nilai MSE (0.109), nilai R (0.391), dan fold-4 dnegan nilai MSE (0.196) dan nilai R (0.858). Hasil uji coba tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Hasil nilai MSE dan R terbaik pada masing-masing Fold
Dari hasil nilai MSE dan R terbaik pada masing-masing fold maka diperoleh nilai terbaik berada pada fold-4. Dengan perolehan nilai MSE 0.196 dengan nilai akurasi sebesar 85%. Berikut adalah hasil prediksi dan nilai aktual pada fold-4 yang dapat dilihat pada Gambar 3
0.100 0.044 0.109 0.196 0.785 0.476 0.391 0.858 0.000 0.200 0.400 0.600 0.800 1.000 Fold 1 Fold 2 Fold 3 Fold 4 Koefisien Korelasi dan MSE MSE R

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 71 − 78 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1004
Gambar 3. Hasil Prediksi dan Aktual pada Fold-4
Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan, terjadinya penurunan kasus yang terdapat pada masing-masing kebun  di  PTPN  V  dengan  perolehan  nilai  menggunakan  nilai  aktual.  Nilai  aktual merupakan  nilai  yang  diperoleh dari  hasil  rata-rata  pada  data  disetiap  periodenya.  Nilai  aktual  tersebut  digunakan  untuk  mendapatkan    nilai sensifiitas pada masing-masing fold. Hingga diperoleh nilai sensitifitas pada masing-masing fold yang terdapat pada Gambar 4.
Gambar 4. Sensitifitas Nilai pada Fold 1-4
Pada Gambar 4 terdapat A-1 hingga A-33 yang menjelaskan nama kebun yang terdapat di PTPN V. Hingga diperoleh nilai sensitifitas terbaik pada masing-masing fold secara berturut-turut fold-1 (0.031), fold-2 (0.038), fold- 3  (-0.056),  dan  fold-4  (0.039).  Berdasarkan    nilai  sensitifitas  yang  telah  didapatkan,  maka  menghasilkan  nilai minimum  yang  digunakan  untuk  mencari  nilai  terbaik  pada  percobaan  yang  telah  dilakukan..  Sehingga  perolehan tersebut dapat dilihat pada Gambar 5.
-0.400 -0.200 0.000 0.200 0.400 0.600 0.800 1.000 1.200 Hasil Prediksi dan Aktual pada Fold 4 (Best) Actual Prediksi -0.500 0.000 0.500 1.000 1.500 Sensitifitas Nilai pada Fold 1-4 Fold 1 Fold 2 Fold 3 Fold 4 0.000 0.200 0.400 0.600 0.800 1.000 A- 1 A- 3 A- 5 A- 7 A- 9 A-1 1 A- 1 3 A- 1 5 A- 1 7 A-1 9 A- 2 1 A- 2 3 A- 2 5 A- 2 7 A- 2 9 A- 3 1 A- 3 3

## Nilai Minimum dari Sensitifitas

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 71 − 78 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1004

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari pengolahan data serta analisis yang dilakukan bahwa hasil prediksi jumlah pasien Covid-19 di  PTPN  V  menggunakan  algoritma  SVR  mengalami  penurunan  dari  jumlah  pasien  Covid-19  sebelumnya.. Walaupun  mengalami  penurunan,    PTPN  V  harus  tetap  menerapkan  protokol  kesehatan  secara  ketat  agar  tidak terjadinya  peningkatan  jumlah  kasus  pasien  Covid-19.  Pada  penelitian  ini  metode  terbaik  dalam  memprediksi jumlah kasus pasien Covid-19 menggunakan Kernel Linear dan pembagian data menggunakan teknik K-Fold Cross Validation . Proses pembagian data tersebut menjadi 4 Fold. Sehingga menghasilkan tingkat akurasi (R) 85% dengan tingkat  error  (MSE)  0.196  yang  diperoleh  dari  fold-4.  Dari  hasil  percobaan  tersebut  terjadinya  penurunan  kasus pasien  Covid-19  pada  PT.Perkebunan  Nusantara  V  di  30  hari  kedepan,  dengan  perolehan  nilai  minimum  yang terbaik adalah 0.09.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  kepada  PT.  Perkebunan  Nusantara  V  (PTPN  V)  yang  memberikan  kesempatan  untuk melakukan penelitian, Keluarga besar Puzzle Research Data Technology dan teman-teman seperjuangan yang selalu memberikan masukan, dorongan dan semangat dalam penyelesaian penelitian ini..

## REFERENCES
[1] F. He, Y. Deng, and W. Li, “Coronavirus disease 2019: What we know?,” J. Med. Virol. , vol. 92, no. 7, pp. 719–725, 2020, doi: 10.1002/jmv.25766.
[2] R.  R.  Pratiwi,  D.  A.  Artha,  and  H.  Nurlaily,  “Analisa  Yuridis  Penetapan  Covid  19  Sebagai  Kedaruratan  Kesehatan Masyarakat Ditinjau  Dari  Peraturan  Perundang-Undangan  di  Indonesia,” Inicio  Legis , vol.  1, no. 1,  pp. 1–14, 2020,  doi: 10.21107/il.v1i1.8827.
[3] S. Ningsih, “Persepsi Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19,” JINOTEP (Jurnal Inov. dan  Teknol.  Pembelajaran)  Kaji.  dan  Ris.  Dalam  Teknol.  Pembelajaran ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  124–132,  2020,  doi: 10.17977/um031v7i22020p124.
[4] R.  R.  Al  Hakim,  “Pencegahan  Penularan  Covid-19  Berbasis  Aplikasi  Android  Sebagai  Implementasi  Kegiatan  KKN Tematik Covid-19 di Sokanegara Purwokerto Banyumas,” Community Engagem. Emerg. J. , vol. 2, no. 1, pp. 7–13, 2021, doi: 10.37385/ceej.v2i1.125.
[5] I.  T.  Kompas.  com,  Kontributor  Pekanbaru,  “21  Karyawan  PTPN  V  Riau  Positif  Covid-19,  Ini  Upaya  Memutus Penyebarannya.”  [Online].  Available:  https://regional.kompas.com/read/2020/09/22/17272981/21-karyawan-ptpn-v-riau- positif-covid-19-ini-upaya-memutus-penyebarannya.
[6] J. Ilmiah and K. Sandi, “Pendahuluan Metode,” vol. 10, pp. 356–363, 2021, doi: 10.35816/jiskh.
[7] N. P. G. Naraswati, R. Nooraeni, D. C. Rosmilda, D. Desinta, F. Khairi, and R. Damaiyanti, “Analisis Sentimen Publik dari Twitter Tentang Kebijakan Penanganan Covid-19 di Indonesia dengan Naive Bayes Classification,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, p. 222, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1179.
[8] D.  Purwitasari et  al. , “Time Series Analysis for Understanding Local Policy Impact of COVID-19 Cases in East  Java,” CENIM 2020  -  Proceeding  Int.  Conf.  Comput. Eng.  Network,  Intell.  Multimed.  2020 ,  no.  Cenim 2020, pp. 52–57,  2020, doi: 10.1109/CENIM51130.2020.9297933.
[9] M. C. M. Prasad, L. F. Florence, and A. Arya3, “A Study on Software Metrics based Software Defect Prediction using Data Mining  and  Machine  Learning  Techniques,” Int.  J.  Database  Theory  Appl. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  179–190,  2015,  doi: 10.14257/ijdta.2015.8.3.15.
[10]  L. Kusrini, “Algoritma Data Mining.” 2009.
[11]  H. ;  sugito  Septiningrum,  Lutfia;  Yasin,  “PREDIKSI  INDEKS  HARGA  SAHAM  GABUNGAN  MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) DENGAN ALGORITMA GRID SEARCH,” vol. 4, pp. 315–321, 2015.
[12]  L.  Surtiningsih,  M.  T.  Furqon,  and  S.  Adinugroho,  “Prediksi  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara  Ke  Bali Menggunakan Support Vector Regression dengan Algoritma Genetika,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 8, pp. 2578–2586, 2018.
[13]  A.  Kurniawati  and  A.  Arima,  “Analisis  Prediksi  Harga  Saham  PT.  Astra  International  Tbk  Menggunakan  Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Support Vector Regression (SVR),” vol. 20, no. September, pp. 417–423, 2021.
[14]  K.  O.  Akande,  T.  O.  Owolabi,  S.  O.  Olatunji,  and  A.  Abdulraheem,  “A  Novel  Homogenous  Hybridization  Scheme  for Performance Improvement of Support Vector Machines Regression in Reservoir Characterization,” Appl. Comput. Intell. Soft Comput. , vol. 2016, pp. 1–10, 2016, doi: 10.1155/2016/2580169.
[15]  R. A. Putri, W. S. Winahju, and M. Mashuri, “Penerapan Metode Ridge Regression dan Support Vector Regression ( SVR ) untuk Prediksi Indeks Batubara di PT XYZ,” vol. 9, no. 1, pp. 64–71, 2020.
[16]  A. B. Raharjo, Z. Z. Dinanto, D. Sunaryono, and D. Purwitasari, “Prediksi Akumulasi Kasus Terkonfirmasi Covid -19 Di Indonesia  Menggunakan  Support  Vector  Regression,” Techno.Com ,  vol.  20,  no.  3,  pp.  372–381,  2021,  doi: 10.33633/tc.v20i3.5062.
[17]  R.  Sistem,  M.  Perceptron,  and  L.  Sederhana,  “JURNAL  RESTI  Analisis  Pola  Prediksi  Data  Time  Series  menggunakan Support Vector,” vol. 1, no. 10, pp. 282–287, 2019.
[18]  Mustakim,  A.  Buono,  and  I.  Hermadi,  “SUPPORT  VECTOR  REGRESSION  UNTUK  PREDIKSI,”  vol.  12,  no.  2,  pp. 179–188, 2015.
[19]  M. Ciotti, M. Ciccozzi, A. Terrinoni, W. C. Jiang, C. Bin Wang, and S. Bernardini, “The COVID-19 pandemic,” Crit. Rev. Clin. Lab. Sci. , vol. 57, no. 6, pp. 365–388, 2020, doi: 10.1080/10408363.2020.1783198.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 2, September 2021 Page 71 − 78 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i2.1004
[20]  H. Lu, C. W. Stratton, and Y. W. Tang, “Outbreak of pneumonia of unknown etiology in Wuhan, China: The mystery and the miracle,” J. Med. Virol. , vol. 92, no. 4, pp. 401–402, 2020, doi: 10.1002/jmv.25678.
[21]  M. L. Holshue et al. , “First Case of 2019 Novel Coronavirus in the United States,” N. Engl. J. Med. , vol. 382, no. 10, pp. 929–936, 2020, doi: 10.1056/nejmoa2001191.
[22]  G.  Benoît,  “Data  mining,” Annual  Review  of  Information  Science  and  Technology ,  vol.  36.  pp.  265–310,  2002,  doi: 10.1002/aris.1440360107.
[23]  N. D. Maulana, B. D. Setiawan, and C. Dewi, “Implementasi Metode Support Vector Regression ( SVR ) Dalam Peramalan Penjualan Roti ( Studi Kasus : Harum Bakery ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2986–2995, 2019.
[24]  S. Saadah, “Support Vector Regression ( SVR ) Dalam Memprediksi Harga Minyak Kelapa Sawit di Indonesia dan Nilai Tukar Mata Uang EUR / USD,” vol. 5, no. 1, pp. 85–92, 2021.
[25]  M.  Mustakim,  C.  Bella,  and  Y.  R.  Pratama,  “Prediksi  Jumlah  Tunggakan  Pajak  Kendaraan  Jatuh  Tempo  Menggunakan Algoritma Support Vector Regression,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. 11 , no. November 2017, pp. 1–11, 2019.