Vol. 18 No. 2 (2021) 63 - 72 ISSN Media Elektronik: 2685-127X

## JURNAL BIT (Budi Luhur Information Technology)

## Prediksi Jumlah Pasien Sembuh COVID-19 Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Giri Sarah Mustika 1) , Utomo Budiyanto 2)* , Subandi 3)
1)2)3) Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya Petukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260 E-mail : giri.sarah200798@gmail.com 1) , utomo.budiyanto@budiluhur.ac.id 2)* , subandi@budiluhur.ac.id 3)

## *corresponding author

## Abstract
Diseases experienced by humans can be sourced from various things such as bacteria, viruses, fungi and others. Serious diseases that have been experienced in the world include MERS, SARS, Ebola, HIV/AIDS and many more. In 2019, the World Health Organization (WHO) received a report about a group of patients with pneumonia of unknown cause from the same city, namely Wuhan, the capital of Central China's Hubei Province, named Corona Virus Disease-19 (COVID-19). This COVID-19 has made all affected countries become overprotective of their communities and regions. The number of people who have tested positive for the virus, recovered and even died is increasing every day. One of the public's questions regarding the number of recovered patients is a question that is waiting for an answer because the addition of cured patients is good news for all levels of society in the world. The problem in this study is how to predict the number of recovered patients. This question can be answered with predictions through existing methods, so the purpose of this study is to utilize a Backpropagation Artificial Neural Network which has high accuracy to predict the number of recovered COVID-19 patients in each country with the learning rate, hidden layer, neurons in hidden layers and epochs. The input values for the Backpropagation Neural Network method are the number of positive patients, the number of patients dying, the number of positive cases per day, and the number of cases dying per day. The architecture used is [4-4-1] which means it consists of 4 input values and 4 neurons in the hidden layer and will produce 1 output value. The amount of data used is 171 countries from January 22, 2020 to June 21, 2020 with a total data of 25,992 and produces an average value of 90.9% accuracy.
Keywords: Backpropagation,  Artificial  Neural  Network,  Prediction  of  the  number  of  recovered  patients, Accuration, COVID19.

## Abstrak
Penyakit yang dialami manusia bisa bersumber dari berbagai hal seperti bakteri, virus, jamur dan lain lain. Penyakit serius yang pernah dialami di dunia yaitu  antaranya, MERS, SARS, Ebola, HIV/AIDS  dan masih banyak lagi. Pada  tahun  2019,  World  Health  Organization  (WHO)  menerima  laporan  tentang  sekelompok  pasien  dengan pneumonia yang tidak diketahui penyebabnya dari kota yang sama yaitu Wuhan ibu kota Provinsi Hubei China Tengah  dinamakan  Corona  Virus  Disease-19  (COVID-19).  COVID-19  ini  membuat  seluruh  negara  yang terdampak menjadi overprotective terhadap masyarakat dan wilayahnya. Penambahan jumlah orang yang positif terkena  virus  tersebut,  sembuh  bahkan  meninggal  bertambah  setiap  harinya.  Salah  satu  pertanyaan  masyarakat mengenai  jumlah  pasien  sembuh  menjadi  pertanyaan  yang  ditunggu  jawabannya  karena  penambahan  pasien sembuh merupakan kabar gembira untuk semua lapisan masyarakat di dunia. Masalah pada penelitian  ini adalah bagaimana memprediksi jumlah pasien sembuh. Pertanyaan ini bisa dijawab dengan prediksi melalui metode yang ada,  sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memanfaatkan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  yang memiliki  akurasi  yang  tinggi  untuk  memprediksi  jumlah  pasien  sembuh  (Recovered)  COVID-19  tiap  negara dengan  learning  rate,  hidden  layer,  neuron  pada  hidden  layer  dan  epoch.  Nilai  inputan  untuk  metode  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation yaitu jumlah pasien positif, jumlah pasien meninggal, jumlah kasus positif perhari, dan jumlah kasus meninggal perhari. Arsitektur yang digunakan adalah [4-4-1] yang artinya terdiri dari 4 nilai masukan dan 4 neuron pada hidden layer dan akan menghasilkan 1 nilai keluaran. Jumlah data yang digunakan yaitu 171 negara dari tanggal 22 Januari 2020 s/d 21 Juni 2020 dengan total data 25.993 dan menghasilkan nilai rata rata akurasi sebesar 90,9%.
Kata kunci: Backpropagation, Jaringan Syaraf Tiruan, Prediksi Jumlah Pasien Sembuh, Akurasi, COVID-19.
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol. 18 No. 2 (2021) 63 – 72

## 1. Pendahuluan
Penyakit yang dialami manusia bisa bersumber dari berbagai hal seperti bakteri, virus, jamur dan lain lain.  Penyakit  serius  yang  pernah  dialami  di  dunia yaitu  antaranya,  MERS,  SARS,  Ebola,  HIV/AIDS dan  masih  banyak  lagi.  Menurut  halodoc.com, Kejadian  luar  biasa  akibat  virus  flu  yang  menjadi perbincangan  pertama  dunia  di  tahun  2000-an  yaitu SARS  ( Severe  Acute  Respiratory  Syndrome )  yang muncul pada November 2002 di Tiongkok, menyebar ke  negara  dan  benua  lain.  Mulai  dari  Asia,  Eropa hingga  Amerika.  Epidemi  SARS  yang  berakhir hingga  pertengahan  2003  itu  menjangkiti  ribuan orang di berbagai negara dan mengakibatkan banyak orang  kehilangan  nyawa  akibat  penyakit  tersebut. Pada  tahun  2012  dunia  kembali  dihebohkan  dengan virus  flu  baru  yaitu  MERS  yang  ditularkan  melalui unta.  Data  WHO  pada  2012  bahkan  menyebutkan bahwa sekitar 37% dari pengidap MERS dilaporkan meninggal.  Virus  SARS  dan  MERS  ini  masuk  ke dalam  keluarga  Corona  virus yang  merupakan  virus yang dapat mengakibatkan infeksi saluran pernafasan.
Pada  tahun  2019, World  Health  Organization (WHO)  menerima  laporan  tentang  sejumlah  pasien dengan pneumonia yang tidak diketahui penyebabnya berasal  dari  kota  Wuhan  yang  merupakan  ibu  kota dari  Provinsi  Hubei  China  Tengah.  Pneumonia merupakan  keadaan  ketika  seseorang  mengalami infeksi  yang  terjadi  pada  kantung-kantung  udara dalam  paru-paru.  Penyakit  tersebut  dinamakan corona virus disease-19 (COVID-19) [1]. COVID-19 telah menyebar hampir diseluruh dunia dan memakan korban  yang  tidak  sedikit.  Gejala  yang  timbulkan berupa demam yang cukup tinggi, sakit kepala, sesak nafas,  batuk,  dan  sakit  tenggorokan.  Penyebaran Covid-19  begitu  cepat  sehingga  kenaikan  angka pasien  positif  penyakit  ini  sangat  melonjak  drastis, yaitu  pertanggal  21  Juni  2020  ada  sekitar 1.119.809.301  orang.  Penyebaran  virus  COVID-19 ini melalui berbagai cara antara lain percikan air liur dari  bersin  atau  batuk  pengidap  COVID-19, menyentuh  mata  atau  hidung  penderita  COVID-19, menyentuh  mata,  hidung,  mulut  atau  telinga  setelah berkontak  langsung  secara  fisik  dengan  pengidap COVID-19  dan  menyentuh  benda  yang  terkena percikan  air  liur  pengidap  COVID-19.  Akibat mudahnya virus tersebut menyebar serta penanganan yang  belum  tepat  dan  kurangnya  fasilitas  seperti tempat tidur rumah sakit untuk melayani pasien, alat pelindung diri (APD) untuk para tenaga medis, tidak dilakukannya  test  COVID-19,  belum  ditemukannya vaksin  atau  obat,  serta  kurangnya  kesadaran  diri masyarakat membuat angka kematian akibat penyakit ini meningkat tajam.
Ada  beberapa  negara  yang  sangat  sigap menangani  kasus  ini  dengan  melakukan  test  masal, pembagian  masker  kepada  masyarakat,  isolasi mandiri,  menerapkan social/physical  distancing
bahkan  beberapa  negara  seperti  China,  Italia, Polandia,  Spanyol,  Thailand  dan  masih  banyak  lagi menerapkan lockdown untuk  memutus  rantai penyebaran  virus  COVID-19  ini  sehingga  banyak pasien yang mengalami kesembuhan dan berkurangnya angka kematian akibat virus ini. Seperti halnya  dengan  Korea  Selatan,  dinegara  tersebut diberlakukan rapid  test secara  masal  untuk mempercepat  pemetaan  korban  COVID-19.  Bahkan rapid test yang disediakan Korea Selatan berupa drive thru untuk  mengambil  sempel  lendir  sehingga masyarakat  dites  tanpa  keluar  dari  mobil.  Karena menggunakan  sempel  air  lendir  dari  hidung  atau mulut, maka akurasi hasil tes terjamin. Sementara itu, Indonesia  melalukan  tes  masal  untuk  uji  penularan Virus  COVID-19  menggunakan  metode  uji  sampel darah untuk melihat antibodi orang terduga. Dengan menggunakan  metode  tes  dengan  sampel  darah, akurasi pada tes tersebut masih dipertanyakan.
COVID-19  ini  membuat  seluruh  negara  yang terdampak menjadi overprotective terhadap masyarakat  dan  wilayahnya.  Setiap  hari  berita mengenai  kasus  COVID-19  ini  selalu  dinantikan masyarakat seluruh dunia. Penambahan jumlah orang yang  positif  terkena  virus  tersebut,  sembuh  bahkan meninggal bertambah setiap harinya.  Semua negara tentu  bertanya  tanya  ada  berapa  orang  yang  akan positif  terkena  virus  tersebut,  sembuh  maupun meninggal  dikemudian  hari.  Salah  satu  pertanyaan masyarakat mengenai jumlah pasien sembuh menjadi pertanyaan  yang  ditunggu  jawabannya  karena penambahan  pasien  sembuh  merupakan  kabar gembira  untuk  semua  lapisan  masyarakat  di  dunia. Tenaga  medis  serta  dukungan  dari  pemerintah maupun masyarakat sekitar merupakan peran penting atas  kesembuhan  pasien  COVID-19  ini.  Pertanyaan mengenai jumlah pasien sembuh bisa dijawab dengan prediksi melalui metode yang ada.
Perhitungan  menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation ini  memerlukan learning rate , hidden  layer , neuron pada hidden  layer ,  dan epoch.  Nilai  inputan  untuk  metode  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation yaitu jumlah pasien positif, jumlah  pasien  meninggal,  jumlah  kasus  positif perhari,  dan  jumlah  kasus  meninggal  perhari.  Data tersebut  diambil  dan  dijadikan  parameter  untuk menghitung  prediksi  karena,  data  tersebut  bersifat public  dan  mudah  didapat  serta  lebih  mudah  untuk digunakan  perhitungan,  karena  data  pasien  sembuh, meninggal, penambahan kasus positif dan meninggal perhari  terupdate  perhari.  Dari  nilai  tersebut  bisa menghasilkan jumlah pasien yang sembuh untuk esok hari untuk masing masing negara. Pembuatan aplikasi tersebut  diharapkan  bisa  menjawab  pertanyaan mengenai  berapa  pasien  yang  akan  sembuh  di kemudian hari dengan prediksi yang tepat dan cepat sehingga  bisa  memberikan  kabar  gembira  untuk masyarakat di dunia.
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol. 18 No. 2 (2021) 63 – 72
Banyak penelitian yang menggunakan Jaringan Syaraf  Tiruan Backpropagation untuk  melakukan peramalan (prediksi). Penelitian yang terkait dengan Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation yaitu penelitian yang ditulis oleh [2] memprediksi penyakit kanker  payudara  dan  liver  dengan  akurasi  70,84%. Penggunakan  algoritma Backpropagation juga digunakan  dalam  penelitian  untuk  prediksi  tingkat inflasi  kota  Samarinda  oleh  [3]  dengan  nilai  MSE sebesar  0.00000424.  Dalam  bidang  ekonomi, Jaringan syaraf tiruan dengan algoritma Backpropagation digunakan  juga  untuk  penelitian yang  memprediksi  tingkat  pertumbuhan  ekonomi provinsi  Sulawesi  Tengah  oleh  [4]  dengan  akurasi sebesar  84,43%.  Berdasarkan  dari  penelitian- penelitian tersebut membuktikan penggunaan algoritma Backpropagation pada  Jaringan  Syaraf Tiruan  mendapatkan  akurasi  yang  tinggi  dalam melakukan prediksi.
Penelitian
ini menggunakan algoritma Backpropagation pada Jaringan Syaraf Tiruan untuk menghasilkan  prediksi  jumlah  pasien  sembuh COVID-19 tiap negara.
2. Metode Penelitian
2.1. Tahapan Penelitian Penelitian ini terbagi menjadi beberapa tahapan seperti dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## a. Studi Literatur
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  memperoleh informasi  yang  diperlukan  dan  membaca  referensi dari  jurnal  dan  sumber  terkait  di  perpustakaan maupun di Internet.
b. Pengambilan Data
Tahapan  pengambilan  data  dilakukan  melalui dataset public (http://humdata.org)
untuk memperoleh  data  mengenai  COVID-19  serta berbagai kebutuhan pengguna untuk sistem prediksi.

## c. Analisa Data
Melakukan analisis terhadap sumber data yang didapatkan  serta  algoritme  yang  akan  digunakan dalam sistem prediksi
d. Perancangan Sistem
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  merancang sistem  berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan sebelumnya  dengan  mendesain  rancangan  layar, bagan alir , basis data.
e. Uji Coba Sistem
Setelah sistem selesai dibuat maka dilakukan uji coba  terhadap  sistem  yang  dibuat  serta  hasil  dari pengujian sistem.
f. Implementasi
Tahapan  ini  mengimplementasikan  rancangan sistem  berdasarkan  hasil  analisis.  Hasil  analisis dituliskan  ke  dalam  kode  program  ( script )  dengan PHP sebagai bahasa pemrogramannya dan framework CodeIgniter serta database MySQL.

## 2.2. Prediksi
Prediksi  atau  peramalan  merupakan  proses untuk  memperkirakan  tentang  sesuatu  secara sistematis yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan  informasi  sekarang  dan  masa  lalu  yang dimiliki,  agar  kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi  tidak  harus  memberikan  jawaban  secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk  mencari  jawaban  sedekat  mungkin  yang  akan terjadi [5].
Menurut  kamus  besar  bahasa  Indonesia, prediksi merupakan hasil dari kegiatan memprediksi atau  meramal  atau  memperkirakan  nilai  pada  masa yang  akan  datang  dengan  menggunakan  data  masa lalu.  Prediksi  menunjukkan  apa  yang  akan  terjadi pada  suatu  keadaan  tertentu  dan  merupakan  input bagi proses perencanaan dan pengambilan keputusan. Teknik ini dapat bersifat kualitatif yang artinya hasil prediksi  tidak  berbentuk  angka,  atau  bisa  bersifat kuantitatif  yang  berarti  hasil  prediksi  berupa  angka dan biasanya dinyatakan dalam bentuk bilangan.

## 2.3. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Saraf Tiruan (JST) merupakan sebuah paradigma  dalam  pengolahan  informasi  yang terinspirasi oleh sistem saraf secara biologis, seperti proses  informasi  pada  otak  manusia.  Elemen  kunci dari  paradigma  ini  adalah  struktur  dari  sistem pengolahan  informasi,  yang  terdiri  dari  sejumlah besar  elemen  pemrosesan  yang  saling  berhubungan ( neuron )  yang  bekerja  secara  serentak  untuk menyelesaikan  masalah  tertentu.  Cara  kerjanya seperti cara kerja dari manusia yaitu belajar melalui contoh. JST tersusun dari lapisan-lapisan yang dibagi menjadi tiga yaitu lapisan input ( input layer ), lapisan tersembunyi  ( hidden  layer )  serta  lapisan  output ( ouput layer ) [6].
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol. 18 No. 2 (2021) 63 – 72
2.4. Jaringan Propagasi Balik
Arsitektur jaringan propagasi balik mempunyai 1 lapisan  tersembunyi  ( hidden ),  walaupun  dapat mempunyai  lebih  dari  1 hidden  layer yang disesuaikan  dengan  kebutuhan  sistem.  Sementara jumlah simpul yang terhubung dengan lapisan input serta  lapisan output ditentukan  oleh  jumlah  pola inputan dan jumlah pola output .
Tahapan  pelatihan  JST  merupakan  pelatihan yang digunakan untuk menentukan nilai bobot yang sesuai.  Tahap  pelatihan  pada Backpropagation Network terdiri  atas  pelatihan  umpan  maju, perhitungan  galat  (perhitungan  serta  perambatan balik kesalahan) serta penyesuaian bobot. Proses dan arsitektur  yang  terjadi  pada  algoritma  jaringan propagasi balik ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur BPN [7]
Pada  dasarnya backpropagation terdiri  dari  3 tahap yaitu:
a. Forward  propagation (propagasi  maju)  dari data  nilai  pelatihan  lalu  menghasilkan  nilai keluaran
b. Backward  propagation (propagasi  mundur) dihasilkan dari nilai error yang didapat
c.
Penyesuaian
bobot koneksi
untuk meminimalkan error yang diperoleh
Dengan  mengulangi  tiga  tahap  tersebut  secara terus menerus maka akan diperoleh nilai error yang diinginkan.  Setelah  mendapatkan  nilai error yang diinginkan  maka  pengujian  terhadap  jaringan  yang telah  dilatih  dilakukan.  Algoritma  pelatihan  untuk jaringan syaraf tiruan Backpropagation adalah:
Langkah 0:
Langkah 1:
Tetapkan maksimum epoch, target error , dan learning rate(α) kemudian inisialisasi semua bobot dengan bilangan acak kecil antara - 1 sampai 1 serta normalisasi data. Selama  kondisi  berhenti  bernilai benar, lakukan langkah 2 sampai 9.
Langkah 2:
Forward propagation
Langkah 3:
Langkah 4: Langkah 5: Back propagation Langkah 6:
Langkah 7:
Untuk setiap masing-masing pasangan lakukan langkah 3 sampai 8 ( forward propagation ).
Setiap unit masukan atau nilai input ( X j, j=1,…,n) menerima  sinyal masukan x j dan mengirim sinyal ke unit pada lapisan tersembunyi.
Untuk setiap unit tersembunyi atau hidden layer
( Z j, j=1,…,p) menjumlahkan  sinyal  masukan terbobot,seperti pada Rumus (1)
𝑧 𝑖𝑛𝑗 = 𝑣 𝑜𝑗 +   ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 … … (1)
Dengan  aktivasi  menggunakan Rumus (2):
𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧 𝑖𝑛𝑗 ) = 1 1 +   𝑒 −𝑧𝑖𝑛𝑗 … (2)
Setiap unit keluaran menjumlahkan masukan  terbobot,  seperti  Rumus (3).
𝑌𝑖𝑛 = 𝑤 𝑜 +   ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗 𝑝 𝑗=1 … … … (3) Dengan  aktivasi  menggunakan Rumus (4): 𝑌 = 𝑓(𝑌𝑖𝑛) = 1 1 +   𝑒 −𝑌𝑖𝑛 . . . (4)
Untuk tiap unit keluaran menerima pola target yang bersesuaian dengan pola masukan. Hitung galat informasi dengan Rumus (5):
𝛿 = (𝑡 𝑗 −  𝑌)𝑓′(𝑌𝑖𝑛) … … (5)
Hitung  koreksi  bobot  dengan  laju pembelajaran (parameter JST) yang sudah ditentukan sebelumnya dengan Rumus (6).
Δ𝑊 𝑗 =  𝛼. 𝛿. 𝑥 𝑗 … … … … (6)
Perbaikan  koreksi  dengan  Rumus (7):
Δ𝑊 0 =  𝛼. 𝛿 … … … … (7)
Setiap unit tersembunyi ( z j , j=1,…,p ) menjumlahkan delta masukannya  dari  unit-unit  lapisan diatasnya  menggunakan  Rumus (8).
𝛿𝑖𝑛 𝑗 =   ∑ 𝛿. 𝑊 𝑗 … … (8) 𝑚 𝑗=1
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol. 18 No. 2 (2021) 63 – 72
Langkah 8:
Hitung  galat  informasinya  dengan Rumus (9):
𝛿 𝑗 =   𝛿𝑖𝑛 𝑗 . ( 1 1 + 𝑒 −𝑧 𝑗 ).  (1 − ( 1 1 + 𝑒 −𝑧 𝑗 )) (9)
Koreksi  bobot  dan  prasikapnya dengan Rumus (10):
Δ𝑉 𝑖𝑗 =  𝛼. 𝛿 𝑗 . 𝑥 𝑖 … … … (10)
Untuk  tiap  unit  keluaran  ( Y j , j=1,…,m )  bias  dan  memperbarui bobot  dan  prasikapnya  ( i=0,…,p ) dengan Rumus (11):
𝑊 𝑖 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑊 𝑖 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +   Δ𝑊 𝑖 … (11)
Tiap  unit  tersembunyi  ( Z j ,  j  =
1,…,p )  memperbaharui  bobot  dan prasikapnya ( i=0,…,n ) dengan Rumus (12):
𝑉 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑉 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +   Δ𝑉 𝑖𝑗 … (12)
Langkah 9: Syarat berhenti
Setelah langkah diatas dilakukan, akan menghasilkan  nilai output yang  mendekati  target kemudian  bobot  dan  bias  akhir  disimpan  untuk melakukan  proses  pengujian  yang  hanya  dengan forward  propagation saja.  Dalam  beberapa  kasus, perhitungan data pelatihan yang dilakukan membutuhkan epoch yang  banyak,  sehingga membuat  proses  perhitungan  menjadi  cukup  lama. Cara untuk mempercepatnya dapat dilakukan dengan mengubah  parameter learning  rate atau  α.  Nilai  α terletak antara 0 sampai 1 (0 ≤ α ≤ 1). Semakin besar nilai α maka semakin sedikit iterasi yang dilakukan.
Pemilihan  bobot  awal  mempengaruhi  proses pelatihan  yang  baik,  karena  bobot  awal  sangat berpengaruh. Bobot awal menentukan seberapa cepat konvergensinya,  sehingga  bobot  dan  bias  pada Backpropagation diinisialisasi  secara  acak  dengan nilai  antara  -1  sampai  1  atau  -0,5  sampai  0,5  atau interval  yang  lainnya.  Dengan  ditetapkannya  nilai bobot dan bias yang random atau acak, maka setiap perhitungan data akan menghasilkan nilai berbeda.

## 2.5. Tinjauan Pustaka
Penelitian-penelitian sebelumnya terkait dengan prediksi sebagai berikut:
Penelitian  [8]  melakukan  prediksi  hepatitis dengan algoritma Naïve Bayes dan C4.5, dimana data yang terkumpul sebanyak 155 data dengan 123 pasien penyakit hepatitis yang hidup dan 32 pasien penyakit hepatitis yang mati dan menghasilkan akurasi sebesar 77,29%.
Penelitian  [9]  melakukan  prediksi  penyakit jantung  dengan  metode  Adaboost.  Penelitian  ini menggunakan  data  sejumlah  867  pasien  yang diperiksa  dan  sebanyak  364  pasien  terdeteksi  sakit
sehingga 503 pasien terdeteksi sehat dengan akurasi sebesar 86,59 % untuk C4.5 dan 92.24 % untuk C4.5 berbasis Adaboost.
Penelitian  [10]  melakukan  prediksi  penyakit Diabetes Menggunakan Naïve Bayes dengan jumlah data awal yang diperoleh dari sebanyak 768 data dan menghasilkan  akurasi  sebesar  72.00%  untuk  Naïve Bayes  dan  sebesar  74.74%  Naïve  Bayes  berbasis genetika.
Penelitian  [11]  melakukan  diagnosis  Penyakit THT  menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto Berbasis  Android  dengan  data  sebanyak  48  dan menghasilkan akurasi sebesar 93,75%.
Penelitian  [12]  melakukan  prediksi  penyakit liver menggunakan algoritma (SVM) Support Vector Machine dengan (PSO) Particle Swarm Optimization dan  data  yang  digunakan  sebanyak  583  yang menghasilkan akurasi sebesar 77.36 %
Penelitian  [13]  melakukan  prediksi  penyakit kanker  payudara  dan  liver  menggunakan  metode Backpropagation dengan  jumlah  Penyakit  kanker payudara sejumlah 569 data serta memiliki 31 atribut, sedangkan  penyakit  liver  sejumlah  583  data  dan  11 atribut  dan  menghasilkan  akurasi  penyakit  kanker payudara sebesar 97.70 % dan akurasi penyakit liver sebesar 70.84%.
Penelitian  [14]  melakukan  prediksi  penyakit jantung menggunakan metode klasifikasi dengan data terdiri  dari  270 record data  menghasilkan  akurasi sebesar 84,07%.
Penelitian  [15]  melakukan  prediksi  kelulusan tepat  waktu  mahasiswa  berdasarkan  (IP)  Indeks Prestasi empat semester dengan jaringan syaraf tiruan dengan  jumlah  data  sebanyak  1220  mahasiswa menghasilkan tingkat akurasi sebesar 81%.

## 2.6. Analisa dan Rancangan
Dataset yang digunakan adalah data COVID-19 dari  22  Januari  2020  sampai  21  Juni  2020  yang diambil  dari  dataset  public  (http://humdata.org) dalam  bentuk  CSV  dengan  jumlah  record  25.993. Data  untuk  perhitungan  menggunakan  data  dari tanggal  22  Januari  2020  sampai  20  Juni  2020 sedangkan  data  untuk  perbandingan  antara  nilai aktual  dengan  prediksi  yaitu  digunakan  data  aktual pada tanggal 21 Juni 2020.
Terdapat  beberapa  fase  agar dataset siap digunakan untuk dilakukan prediksi, yaitu:
Fase  persiapan  data,  data  mentah  berupa  file CSV  yang  diperoleh  dari dataset publik  humdata seperti  pada  Gambar  3  dan  diformat  ulang  terlebih dahulu  menggunakan  tools  Microsoft  Office  Excel 2016. Data tersebut meliputi provinsi, negara, lat, log, tanggal dan jumlah masing masing confirmed, death , dan recovered , kode negara, kode wilayah, sub kode wilayah.  Contoh  data  yang  sudah  diformat  ulang dapat dilihat pada Gambar 4.
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol. 18 No. 2 (2021) 63 – 72
Gambar 3. Tabel Asli
Gambar 4. Tabel Yang Diformat Ulang
Pada  fase  pembersihan  data,  dilakukan  proses pembersihan  terhadap  data  yang  dianggap  sebagai outlier atau  data  yang  mengandung noise .  Kriteria data yang dianggap sebagai outlier antara lain:
a. Duplikasi Data.
b. Province
c. Lat
d. Long
e. Region code
f. Sub-region code
Pada fase proses pemilihan data bertujuan untuk memilih atribut yang tepat untuk proses analisis data. Atribut yang didapat diantaranya:
a. ISO 31661-1 Alpha 3-Codes
b. Date
c. Country/Region
d. Value
Fase perubahan nama field , proses ini merubah nama field yang dipilih agar lebih mudah dipahami, yaitu:
a. Kode Negara
b. Tanggal
c. Nama Negara
d. Confirmed, Death atau Recovered
Fase  penambahan  data,  proses  ini  dilakukan untuk  menambahkan  atribut  guna  mendukung perhitungan atau pemrosesan sistem, diantaranya: a. Kode Unik b. Confirmed Cases Daily
c. Death Cases Daily
Diagram Logical  Record  Structured (LRS) untuk  sistem  prediksi  COVID-19  yang  terdiri  dari tabel user, masterdata, datagrafik, normalisasi, bobot baru dan final dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Logical Record Structure
Tabel  user  berfungsi  untuk  menyimpan username dan password ke database , spesifikasinya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Spesifikasi Tabel user Nama Field Tipe Panjang Keterangan Id Char 3 Id (PK) Username Varchar 50 Username admin Password Varchar 50 Password admin
Tabel  master  data yang  mempunyai  fungsi untuk  menyimpan  data  negara  seperti  kode  negara, nama negara, populasi dan luas wilayah, spesifikasinya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Spesifikasi Tabel masterdata Nama Field Tipe Panjang Keterangan kodenegara Varchar 4 Kode negara (PK) namanegara Varchar 100 Nama negara populasi int 20 Populasi wilayah varchar 15 Luas wilayah
Tabel  datagrafik  berfungsi  untuk  menyimpan data COVID-19 masing masing negara perhari seperti kode unik, kode negara, nama negara, tanggal, jumlah confirmed perhari,  jumlah death perhari,  jumlah confirmed cases daily , jumlah death cases daily dan recovered , spesifikasinya dapat dilihat pada Tabel 3.
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol. 18 No. 2 (2021) 63 – 72
Tabel 3. Spesifikasi Tabel datagrafik Nama Field Tipe Panjang Keterangan kodeunik Varchar 20 Kode unik tiap negara/pehari (PK) kodenegara Varchar 4 Kode negara namanegara Varchar 100 Nama negara tanggal Date - Tanggal Confirmed Int 11 Jumlah positif Death Int 11 Jumlah kematian Concasesdaily Int 11 Jumlah kenaikan kasus positif perhari Deathcasedaily Int 11 Jumlah kenaikan kasus kematian perhari Recovered int 11 Jumlah pasien sembuh Tabel  normalisasi  berfungsi  untuk  menyimpan nilai confirmed, death, concasesdaily, deathcasesdaily,  recovered yang  akan  dihitung dengan  rumus  normalisasi,  spesifikasi  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Spesifikasi Tabel normalisasi Nama Field Tipe Panjang Keterangan kodeunik Varchar 20 Kode unik tiap negara/pehari (PK) kodenegara Varchar 4 Kode negara tanggal Date - Kriteria ketuntasan minimal X1 Double - Nilai normalisasi confirmed X2 Double - Nilai normalisasi death X3 Double - Nilai normalisasi concasesdaily X4 Double - Nilai normalisasi deathcasesdaily X5 double - Nilai normalisasi
recovered
Tabel  final  berfungsi  untuk  menyimpan  nilai akhir  /  nilai  prediksi  yang  sudah  dihitung  sesuai masing masing bobot ke dalam database , seperti kode negara,  tanggal,  prediksi  dan  selisih,  spesifikasinya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Spesifikasi Tabel final Nama Field Tipe Panjang Keterangan kodenegara Varchar 4 Kode negara (PK) Tanggal Date - Tanggal prediksi Prediksi Double - Hasil akhir Selisih Double - Nilai selisih antara
prediksi dengan aktual
Tabel  bobotbaru  berfungsi  untuk  menyimpan bobot  baru  setelah  perbaikan  bobot  ke  dalam database. Arsitektur metode ini yaitu 4-4-1 sehingga masing masing inputan terdapat 4 bobot. W mewakili bias  tiap  inputan.  Spesifikasinya  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Rancangan  layar  login  dapat  dilihat  pada Gambar  6  yang  terdapat  tampilan username untuk menginput username dan password untuk menginput password ,  lalu  tombol  login  untuk  melakukan otorisasi.
Table 6. Spesifikasi Tabel bobotbaru Nama Field Tipe Panjang Keterangan kodenegara Varchar 4 Kode negara (PK) V01 Double - Bobot v01 V02 Double - Bobot v02 V03 Double - Bobot v03 V04 Double - Bobot v04 V11 Double - Bobot v11 V12 Double - Bobot v12 V13 Double - Bobot v13 V14 Double - Bobot v14 V21 Double - Bobot v21 V22 Double - Bobot v22 V23 Double - Bobot v23 V24 Double - Bobot v24 V31 Double - Bobot v31 V32 Double - Bobot v32 V33 Double - Bobot v33 V34 Double - Bobot v34 V41 Double - Bobot v41 V42 Double - Bobot v42 V43 Double - Bobot v43 V44 Double - Bobot v44 W0 Double - Bobot w0 W1 Double - Bobot w1 W2 Double - Bobot w2 W3 Double - Bobot w3 W4 Double - Bobot w4 Mse Double - Nilai error bobot

## Gambar 6. Rancangan Layar Form Login
Gambar  7  merupakan  rancangan  halaman dashboard terdapat  beberapa halaman  pilihan yaitu, master  data,  input forecast , forecast normalisasi, forecast process , forecast final , report . Pada halaman dashboard terdapat  grafik  yang  menunjukan  angka confirmed,  death dan recovered setiap  hari  untuk masing masing negara.
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol. 18 No. 2 (2021) 63 – 72
Rancangan  layar  pada  Gambar  8  merupakan rancangan  layar  halaman process  forecast .  Tombol Process ini  berfungsi  untuk  perhitungan  pelatihan data untuk memperbaiki bobot.
Gambar 8. Rancangan Layar Process Forecast
Rancangan  layar  pada  Gambar  9  merupakan rancangan  layar final  forecast .  Tombol final ini berfungsi untuk perhitungan pengujian data agar bisa mendapatkan hasil prediksi yang diinginkan.

## Gambar 9. Rancangan Layar Final Forecast
Rancangan layar yang terlihat pada Gambar 10 merupakan  rancangan  layar  hasil report atau perhitungan.  Terdapat  grafik  yang  membandingkan hasil prediksi dengan aktual.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Lingkungan pengembangan dan pengujian dari sistem prediksi adalah sebagai berikut:
Hardware yang digunakan: a. Processor Intel Core i5-5200u CPU 2.20Ghz b. Memory 4GB c. Display 14” (1366 x 768) d. Keyboard / Mouse
e. Harddisk 1000GB
Software yang digunakan: a. Sistem Operasi Windows 10
b. PHPmyadmin
c. XAMPP
d. Browser Mozilla
Gambar 10. Rancangan Layar Final Report
Pada  pertama  kali  menjalankan  aplikasi  ini tampilan  yang  akan  muncul  yaitu  seperti  pada Gambar  11, form  login ini  dapat  digunakan  untuk admin dengan input username dan password , lalu klik tombol masuk.
Gambar 11. Tampilan Layar Login
Tampilan  layar dashboard pada  Gambar  12 terdapat  enam  halaman  pilihan  yaitu, master data, input forecast , forecast normalisasi , forecast process , forecast  final , report .  Pada  halaman dashboard terdapat  grafik  yang  menunjukan  angka confirmed , death dan recovered setiap hari untuk masing masing negara.  Lalu  ada  tombol  user  di  pojok  kanan  atas untuk logout .
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol. 18 No. 2 (2021) 63 – 72
Pada  Gambar  13,  tampilan  layar  ini  terdapat tombol Process yang  berfungsi  untuk  perhitungan pelatihan data untuk memperbaiki bobot.
Gambar 13. Tampilan Layar Process Forecast
Pada  Gambar  14  tampilan  layar  ini  terdapat tombol Final yang  berfungsi  untuk  perhitungan pengujian data agar bisa mendapatkan hasil prediksi yang diinginkan.
Gambar 14. Tampilan Layar Final Forecast
Tampilan layar report seperti pada Gambar  15 merupakan  hasil  report  atau  perhitungan.  Terdapat grafik  yang  membandingkan  hasil  prediksi  dengan aktual.

## Gambar 15. Tampilan Layar Report
Pada  Gambar  16  merupakan  hasil report atau perhitungan  yang  di export ke  dalam  bentuk  format excel .
Gambar 16. Tampilan Layar Report Dalam Bentuk Excel
Penghitungan algoritma ini terdiri langkah yang pertama  yaitu  menetapkan  jumlah  neuron,  jumlah inputan,  jumlah  hidden  neuron  dan  jumlah  neuron output. Jumlah neuron inputan yang digunakan dalam program  ini  adalah  4  neuron  yang  berupa  variabel confirmed,  death,  confirmed  cases  daily  dan  death cases  daily  kemudian  4  neuron  layer  hidden  dan  1 neuron  output.  Empat  neuron  inputan  ini  digunakan untuk memprediksi jumlah pasien sembuh (recovered) pada esok hari seperti terlihat pada Tabel 7. Tabel 7. Neuron Input Inisialisasi neuron inputan x1 x2 x3 x4 Variabel Confirmed Death Confirmed Cases Daily Death Cases Daily
Langkah  berikutnya  yaitu  menetapkan  data pelatihan  dan  pengujian.  Seperti  yang  dijelaskan sebelumnya,  data  pelatihan  digunakan  untuk memperbaiki  atau  mencari  atau  menetapkan  bobot terbaik  yang  akan  digunakan  untuk  data  pengujian atau  saat  perhitungan  prediksi. Backpropagation ini melatih  jaringan  agar  dapat  mengenali  pola  yang digunakan selama pelatihan dan kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola inputan yang serupa dengan pola yang dipakai selama pelatihan.
Hasil  pengujian  seperti  terlihat  pada  Tabel  8 merupakan  hasil  prediksi  jumlah  pasien  sembuh COVID-19 untuk tanggal 21 Juni 2020.
Tabel 8. Hasil Prediksi No Country Code Confirmed Death Recovered Prediction 1 AFG 28,833 581 8,764 8,560 2 ALB 1,962 44 1,134 1,135 3 AUS 59,792 102 6,903 6,896 4 AUT 17,341 690 16,197 16,175 5 CAN 1,443,092 8,482 65,249 64,826 6 CHN 2,790,876 4,639 79,535 79,534 7 IDN 45,891 2,465 18,404 17,883 8 ITA 238,499 34,634 182,893 182,522 9 KOR 12,438 280 10,881 10,868 10 USA 2,281,290 119,977 622,133 617,46
Setelah  mendapatkan  hasil,  prediksi  dengan hasil  aktual  dibandingkan.  Untuk  menghitung persentase  keakuratan  hasil  prediksi  dengan  hasil aktual digunakan Rumus (13)
𝑥 = | 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 | ∗ 100% … … … (13) Keakuratan = 100% - x Sehingga  keakuratan  yang didapat dari
perhitungan dengan menggunakan algoritma
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol. 18 No. 2 (2021) 63 – 72
Backpropagation pada  jaringan  syaraf  tiruan  untuk negara yang disebutkan diatas terdapat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Akurasi No Country Code Recovered Prediction Selisih Accuracy 1 AFG 8,764 8,560 -281 97.6752% 2 ALB 1,134 1,135 1 99.8742% 3 AUS 6,903 6,896 -7 99.8986% 4 AUT 16,197 16,175 -22 99.8642% 5 CAN 65,249 64,826 -423 99.3517% 6 CHN 79,535 79,534 -1 99.9987% 7 IDN 18,404 17,883 -1,952 89.3913% 8 ITA 182,893 182,522 -371 99.7972% 9 KOR 10,881 10,868 -13 99.8805% 10 USA 622,133 617,46 -4,673 99.2489%
Hasil  pengujian  menggunakan  171  negara didapat rata-rata akurasi sebesar 90,9%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  hasil  uji  coba yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
a. Penelitian ini telah berhasil membuat alat bantu berbentuk  perangkat  lunak  untuk  memprediksi jumlah pasien sembuh COVID-19 per negara.
b. Prediksi dengan menggunakan algoritma Backpropagation pada  jaringan  syaraf  tiruan menghasilkan  nilai  akurasi  rata  rata  sebesar 90,9%.
c. Dengan  rata-rata  akurasi  yang  sebesar  90,9% maka  kemampuan  dari  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation memprediksi dengan baik dan akurat.
d. Dengan  adanya  alat  bantu  perangkat  lunak prediksi ini, mampu mempermudah perhitungan prediksi dengan cepat dan tepat.
5. Daftar Pustaka
[1] Parwanto, M. L. E. (2020). Virus Corona (2019- nCoV) penyebab COVID-19. Jurnal Biomedika dan Kesehatan, 3(1), 1-2.
[2] Falah,  M.,  Rini,  D.  P.,  &  Pahendra,  I.  (2020). Memprediksi  Penyakit  Kanker  Payudara  dan
Liver menggunakan Algoritma Backpropagation. In Annual Research Seminar
(ARS) (Vol. 5, No. 1, pp. 132-135).
[3] Wong,  K.,  Wibawa,  A.  P.,  Pakpahan,  H.  S., Prafanto,  A.,  &  Setyadi,  H.  J.  (2019).  Prediksi Tingkat  Inflasi  Dengan  Menggunakan  Metode Backpropagation  Neural  Network.  Sains,
Aplikasi,  Komputasi  dan  Teknologi  Informasi, 1(2), 8-13.
[4] Jafaar, I. M., Sahari, A., & Lusiyanti, D. (2019). Prediksi Tingkat Pertumbuhan Ekonomi
Provinsi Sulawesi Tengah Menggunakan
Metode Backpropagation. Jurnal Ilmiah
Matematika dan Terapan, 16(2), 126-134.
[5] Herdianto,  2013,  Prediksi  Kerusakan  Motor Induksi  Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf Tiruan  Backpropagation.  Medan:  Universitas Sumatera Utara
[6] Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E.,  Suhartono,  V.,  2010, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Andi Offset.
[7] Kusumadewi,  S.,  2004,  Membangun  Jaringan Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Matlab  dan excelink. Jogjakarta. Graha Ilmu.
[8] Septiani,  W.  D.  (2017).  Komparasi  Metode Klasifikasi  Data  Mining  Algoritma  C4.  5  Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 13(1), 76-84
[9] Rohman,  A.,  Suhartono,  V.,  &  Supriyanto,  C. (2017).  Penerapan  Algoritma  C4.  5  Berbasis Adaboost  Untuk  Prediksi  Penyakit  Jantung. Cyberku Journal, 13(1), 2-2.
[10] Handayana,  F.,  Rinawati,  R.,  Arisawati,  E.,  & Dewi, L. S. (2017). Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan  Naive  Bayes  Dengan  Optimasi Parameter  Menggunakan  Algoritma  Genetika. Konferensi Nasional Ilmu Sosial dan Teknologi, 1(1).
[11] Ekajaya,  F.,  Hidayat,  N.,  &  Ananta,  M.  T. (2018).  Diagnosis  Penyakit  Tht  Menggunakan Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Berbasis  Android. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X.
[12] Musyaffa,  N.,  &  Rifai,  B.  (2018).  Model Support  Vector  Machine  Berbasis  Particle Swarm  Optimization  Untuk  Prediksi  Penyakit Liver.  JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan Teknologi Komputer), 3(2), 189-194.
[13] Falah,  M.,  Rini,  D.  P.,  &  Pahendra,  I.  (2020).
Memprediksi  Penyakit  Kanker  Payudara  dan Liver menggunakan Algoritma
Backpropagation. In Annual Research Seminar (ARS) (Vol. 5, No. 1, pp. 132-135).
[14] Putra,  P.  D.,  &  Rini,  D.  P.  (2020).  Prediksi Penyakit Jantung dengan Algoritma Klasifikasi. In Annual Research Seminar (ARS) (Vol. 5, No. 1, pp. 95-99).
[15] Budiyanto, U. & Fatimah, T., (2019), “Prediksi
Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Menggunakan Jaringan  Syaraf Tiruan,” SEMNASTIK, pp. 152–160