## Analisis Tingkat Akurasi Prediksi Gejala COVID-19 Dengan Menggunakan Metode Logistic Regression dan Support Vector Machine
Briandy Tri Putra 1 , Evi Yulianingsih 2 , Fatmasari 3 , Ferdiansyah 4 1,2,3,4 Sistem Informasi, Sains Teknologi, Universitas Bina Darma
1 191410085@student.binadarma.ac.id, 2 ev_yulianingsih@binadarma.ac.id, 3 fatmasari@binadarma.ac.id,
4 ferdi@binadarma.ac.id

## Abstract
One  of  the  computer  science  technologies  that  are  programmed  to  learn  and  perform  human-like  activities  is  artificial intelligence. Artificial intelligence technology has been used in several fields, one of which is in the health sector. In the health sector, artificial intelligence is used as a tool to detect diseases in humans, one example is predicting the early symptoms  of COVID-19 is one of the SARS-CoV2 infectious diseases that caused a worldwide pandemic, and the virus was first detected from  wild  animals  in  the  Wuhan  City  market,  China  in  late  2019.  In  previous  research  entitled  Classification  Method  of Coronavirus Disease 19 (COVID-19) Symptoms Using Neural Network Algorithm" by Rahmi, et al, using data on COVID-19 symptoms to get an accuracy rate in predicting COVID-19 using Neural Network and Logistic Regression methods. The results of this study obtained an accuracy rate of 95% with the Neural Network method, and 94% with the Logistic Regression method. In this study, the authors want to compare the Logistic Regression method with Support Vector Machine in predicting the early symptoms of COVID-19. The result of this research is to get the highest level of accuracy of the two methods to predict the symptoms of COVID-19. Logistic Regression has an accuracy rate of 0.95%, while the Support Vector Machine Kernel Linear method has an accuracy of 0.95%, Support Vector Machine Kernel Sigmoid 0.91%, and Support Vector Machine Kernel RBF has an accuracy of 0.95%. In this study, the Sigmoid Kernel Support Vector Machine has a low level of accuracy, so it is not recommended for predicting COVID-19 symptoms.
Keywords: covid19, logistic regression, SVM

## Abstrak
Salah  satu  teknologi  ilmu  komputer  yang  deprogram  untuk  mempelajari  dan  melakukan  aktivitas  seperti  manusia  adalah kecerdasan  buatan.  Teknologi  kecerdasan  buatan  telah  dipakai  pada  beberapa  bidang,  salah  satunya  di  bidang  kesehatan. Dibidang kesehatan, kecerdasan buatan digunakan sebagai alat untuk mendeteksi penyakit pada manusia, salah satu contohnya adalah memprediksi gejala awal COVID-19 merupakan salah satu penyakit menular SARS-CoV2 yang menyebabkan pandemi di seluruh dunia, dan virus tersebut terdeteksi pertama kali dari hewan-hewan liar di pasar Kota Wuhan, China pada akhir 2019. Pada  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  Metode  Klasifikasi  Gejala  Penyakit Coronavirus  Disease  19  (COVID-19) Menggunakan Algoritma Neural Network ” oleh Rahmi, dkk, menggunakan data gejala-gejala COVID-19 untuk mendapatkan tingkat  akurasi  dalam  prediksi COVID-19 menggunakan  metode Neural  Network dan Logistic  Regression .  Hasil  penelitian tersebut  mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  95%  dengan  metode Neural  Network ,  dan  94%  dengan  metode  Logistic Regression. Pada penelitian ini, penulis ingin membandingkan metode Logistic Regression dengan Support Vector Machine dalam memprediksi gejala awal COVID-19 . Hasil dari penelitian ini adalah mendapatkan akurasi dengan tingkat yang tertinggi dari kedua metode tersebut untuk memprediksi gejala COVID-19 . Logistic Regression memiliki tingkat akurasi sebesar 0.95%, sementara metode Support Vector Machine Kernel Linear memiliki akurasi sebesar 0.95%, Support Vector Machine Kernel Sigmoid 0.91%, dan Support Vector Machine Kernel RBF memiliki akurasi sebesar 0.95%. Pada penelitian ini, Support Vector Machine  Kernel  Sigmoid memiliki  tingkat  akurasi  yang  rendah,  sehingga  tidak  direkomendasikan  untuk  prediksi  gejala COVID-19 .
Kata kunci: covid19, logistic regression, SVM
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International

## 1. Pendahuluan
Kecerdasan buatan merupakan ilmu komputer dengan pengalaman  dan  pengetahuan  sama  seperti  manusia. Kecerdasan buatan telah banyak diterapkan diberbagai teknologi seperti robot, alat-alat membantu keseharian manusia,  hingga  aplikasi.  Saat  ini,  para  ilmuwan berlomba-lomba  untuk  membuat  sebuah  penelitian terkait  mesin  yang  dapat  memprediksi  sesuatu  akan terjadi,  contohnya  adalah  dapat  memprediksi  harga saham  akan  naik  atau  turun.  Pada  penelitian  yang berjudul  “ A  LSTM-Method  for  Bitcoin  Price Prediction:  A  Case  Study  Yahoo  Finance  Stock
Market ” oleh Ferdiansyah, dkk, melakukan penelitian kecerdasan buatan terkait dengan prediksi harga bitcoin menggunakan metode long-short-term-memory . Penelitian  tersebut  menjelaskan  bahwa bitcoin merupakan  fluktuasi  harga  harian  dan  selalu  berubah setiap  hari,  yang  terkadang  nilai  tukarnya  terus  naik hingga turun secara drastis. Hal ini karena pasar saham dipengaruhi oleh  banyak  ketidakpastian  faktor  seperti masalah  ekonomi  dan  politik  memiliki  dampak  ke tingkat  global.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut membutuhkan  sebuah  alat  prediksi  yang  dapat membantu investor untuk memutuskan memilih saham bitcoin atau cryptocurrency .  Hasil  dari  penelitian  ini
adalah  peneliti  berhasil  membuat  sebuah  model  yang menyediakan  hasil  prediksi bitcoin dari  pasar  saham Yahoo Finance [1].
Selain itu, kecerdasan buatan telah banyak dikembangkan di berbagai bidang, salah satunya adalah bidang  kesehatan  yang  digunakan  sebagai  alat pendeteksi  penyakit.  Seluruh  rumah  sakit  saat  ini berteknologi  kecerdasan  buatan  untuk  mendiagnosis dan memprediksi kondisi terhadap pasien, jika nantinya akan  terjadi  kondisi  yang  lebih  parah.  Selain  itu, kecerdasan buatan merupakan solusi untuk meningkatkan layanan kesehatan yang lebih efektif dan efisien.  Hingga  tahun  2019,  teknologi  kecerdasan buatan  dikembangkan  untuk  mendeteksi  penyakit COVID-19 Hingga  tahun  2019,  teknologi  kecerdasan buatan  dikembangkan  untuk  mendeteksi  penyakit COVID-19 [2]. Corona  disease  virus  2019 ,  atau COVID-19 adalah  salah  satu coronavirus dengan penyebabnya Severe Acute Respiratory Syndrom-CoV- 2  (SARS-CoV-2) .  Pasar  Huanan  merupakan  tempat pertama kali diduga adanya virus ini, yang terletak pada wilayah Huanan, di China. Setiap orang memiliki kasus yang berbeda-beda ketika terserang penyakit COVID- 19 ,  dimulai  dari  gejala  ringan  hingga  gejala  parah. Gejala-gejala  umum  COVID-19  yaitu  kelelahan, demam,  batuk,  hingga  kehilangan  penciuman  dan perasa [3].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “Metode Klasifikasi  Gejala  Penyakit Coronavirus  Disease  19 (COVID-19) Menggunakan Algoritma Neural Network ”  oleh  Rahmi,  dkk,  menggunakan dataset tersebut sebagai penelitian untuk mendapatkan tingkat akurasi  untuk  memprediksi COVID-19 berdasarkan dari  gejala-gejala  di  dalam  dataset  tersebut.  Metode yang  digunakan  adalah  metode Neural  Network merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk klasifikasi machine learning . Hasil dari penelitian yang didapatkan adalah hasil tingkat akurasi metode Neural Network sebesar  95%  [4].  Sementara  dari  penelitian tersebut,  peneliti  ingin  melakukan  penelitian  baru untuk melakukan perbandingan antara metode Logistic Regression dengan Support  Vector  Machine .  Metode Logistic  Regression merupakan  salah  satu  metode statiska  yang  digunakan  sebagai  algoritma  klasifikasi analisis  data  yang  digunakan  sebagai  bentuk  model untuk membuat sistem prediksi [5]. Sementara, metode Support Vector Machine merupakan metode yang sama dengan Logistic  Regression ,  namun  perbedaannya adalah Support Vector Machine menggunakan sebuah Kernel  Trick untuk  memaksimalkan  hasil  tingkat akurasi yang akan didapatkan [6].
Tujuan  untuk  melakukan  penelitian  ini  adalah  untuk melakukan  perbandingan  antara  metode Logistic Regression dan Support  Vector  Machine .  Namun, setelah  didapatkan  hasil  dari  kedua  metode  tersebut akan  dilakukan  perbandingan  lagi  dengan  penelitian terdahulu yang menggunakan metode Neural Network . Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dataset yang sama digunakan pada penelitian terdahulu,
yakni dataset berisi  pasien  mengalami  gejala-gejala COVID-19 yang bersumber dari website http://github.com/nshomron/covidpred.  Dari  kedua metode  tersebut,  penulis  ingin  melakukan  sebuah penelitian  yang  berjudul  “Analisis  Tingkat  Akurasi Prediksi  Gejala Covid-19 Dengan  Menggunakan Metode Logistic  Regression Dan Support  Vector Machine ”.  Hasil  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan  dan  membandingkan  tingkat  akurasi tertinggi  diantara  metode Logistic  Regression dan Support  Vector  Machine dalam  memprediksi  gejala- gejala awal COVID-19 .

## 2. Metode Penelitian
Metode Logistic  Regression merupakan  salah  satu metode  statiska  yang  digunakan  sebagai  algoritma klasifikasi analisis data yang digunakan sebagai bentuk model untuk membuat sistem prediksi [5]. Sementara, metode Support  Vector  Machine merupakan  metode yang  sama  dengan Logistic  Regression ,  namun perbedaannya  adalah Support  Vector  Machine menggunakan sebuah Kernel Trick untuk memaksimalkan  hasil  tingkat  akurasi  yang  akan didapatkan [6].
2.1. Logistic Regression
Logistic  Regression merupakan  sebuah  metode  atau algoritma  yang  digunakan  sebagai  klasifikasi  yang menggabungkan variabel respon dan variabel prediksi dengan menghasilkan output probabilitas tertentu [7].
Gambar 1. Rumus Logistic Regression (Logistic Function)
Logistic Regression memiliki rumus yang diberi nama sebagai  “ Logistic  Fucntion ”  yang  merupakan  sebuah fungsi dimana fungsi ini dibentuk dari Linear Function dan Sigmoid Function dengan menyamakan nilai Y dari Linear Function dan nilai Y dari Sigmoid Function [7].
Bentuk dari Logistic Function adalah sebagai berikut:
1. Melakukan invers pada Sigmoid Function sehingga berubah bentuk menjadi Y = In(p/1(1-p).
2. Menyamakan fungsi Linear Function Y = b0+b1*X menjadi bentuk In(p/1(1-p) = b0+b1*X.
3. Melakukan  persamaan  In(p/1(1-p)  =  b0+b1*X menjadi bentuk logaritmik sehingga menjadi persamaan P = 1/(1+e^-(b0+b1*X)).
2.2. Support Vector Machine
Support Vector Machine merupakan sebuah model atau algoritma machine learning yang  digunakan  sebagai klasifikasi dan regresi untuk data yang tidak beraturan. Metode ini merupakan bagian dari supervised learning yang  sering  juga  digunakan  sebagai  analisis  data  [8]. Tujuan dari SVM adalah untuk menemukan hyperplane yang terbaik sebagai pemisah data input di dalam ruang berdimensi. Hyperplane merupakan sebuah garis batas yang memisahkan data tidak beraturan [6].

## Gambar 2. Grafik Support Vector Machine
Pada gambar 2, gambar sebelah kiri terdapat beberapa hyperplane yang terlihat memisahkan data segitiga dan lingkaran  secara  tidak  beraturan.  Sehingga,  pada gambar  disebelah  kanan,  setelah  menggunakan algoritma Support Vector Machine yang akan membuat hyperplane memisahkan  kedua  data  secara  beraturan. Untuk memaksimalkan hyperplane , digunakan sebuah Kernel  Trick yang  dapat  mengubah  ruangan  dimensi rendah  menjadi  dimensi  tinggi.  Fungsi Kernel  Trick yang  dapat  digunakan  diantaranya  yakni Linear, Sigmoid , dan RBF [9].
2.3. Dataset
Dataset merupakan  sekumpulan  data  yang  berisi berbagai  informasi  terkait  topik  tertentu,  yang seringkali  digunakan  sebagai  data  untuk  membuat sebuah  model  atau  algoritma  dari machine  learning [10].  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  dataset  berisi  pasien  dengan  gejala-gejala COVID-19 yang digunakan pada penelitian sebelumnya yang berjudul “Metode Klasifikasi Gejala Penyakit Coronavirus  Disease  19  (COVID-19) Menggunakan  Algoritma Neural  Network ”  oleh Rahmi, dkk, bersumber dari website http://github.com/nshomron/covidpred.
Tabel  1. Dataset Pasien Berdasarkan Gejala-Gejala COVID-19
Tahun 2022 Gejala Negatif Positif Batuk 236.368 pasien 42.228 pasien Demam 256.844 pasien 21.752 pasien Sakit Tenggorokan 276.291 pasien 1.926 pasien Sesak Napas 277.270 pasien 1.577 pasien Sakit Kepala 276.613 2.414 pasien
Pasien yang berumur 60 tahun atau lebih 127.703 pasien 25.825 pasien Jenis Kelamin 130.158 pasien 129.127 pasien Tes Indikasi 242.741 pasien 36.107 pasien Hasil Tes Corona 260.277 pasien 14.729 pasien
Pada  tabel  1 ,  dataset yang  digunakan  merupakan dataset berasal dari website Israeli Ministry of Health merupakan  sebuah website Pemerintahan  Israel  yang menyediakan berbagai dataset tentang kesehatan, dapat diakses  oleh  seluruh  orang  untuk  mengembangkan sebuah machine learning . Namun, dataset yang secara langsung diunduh dari website tersebut masih memiliki Bahasa  Ibrani  sehingga  harus  diubah  menjadi  Bahasa Inggris  atau  Bahasa  Indonesia  untuk  memudahkan klasifikasi pada penelitian ni. Oleh karena itu, terdapat sebuah  situs  menyediakan dataset tersebut  yang  telah diterjemahkan  ke  dalam  Bahasa  Inggris  dari  website GitHub dengan alamat
http://github.com/nshomron/covidpred.
2.4. Tahapan Penelitian
Metode Logistic  Regression dan Support  Vector Machine memiliki  tahapan-tahapan  yang  sama,  yang terdiri  dari Import  Data , Data  Preprocessing , Modelling , dan Model Evaluation .

## Gambar 3. Tahapan Penelitian
1. Import  Data merupakan  tahapan  awal  untuk memasukkan dataset ke dalam alat pengolahan data.
2. Data  Preprocessing merupakan  tahapan  kedua untuk mengolah dataset yang tidak beraturan menjadi lebih  beraturan.  Tahapan data  preprocessing terbagi menjadi tiga bagian sebagai berikut:
a. Data Cleaning
Proses  ini  dilakukan  untuk  pembersihan  data  dibagi menjadi tiga proses yang terdiri dari penghapusan data kosong, dan penghapusan kolom yang tidak digunakan.
b. Labeling Data String Menjadi Integer Proses  ini  melakukan  perubahan  pada  kolom  yang memiliki  tipe  data string menjadi  tipe  data integer , karena  kecerdasan  buatan  hanya  dapat  membaca  isi data yang bertipe integer terdiri dari angka “0” dan “1”.
c. Splitting Data
Splitting Data merupakan  proses  untuk  melakukan pemisahan dataset terdiri  dari Train Data dan Test Data . 3. Modeling merupakan  tahapan  ketiga  untuk memasukkan metode sebagai pola prediksi dari dataset yang  digunakan.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan metode Logistic Regression dan Support  Vector Machine . Support  Vector  Machine terdiri  dari  tiga kernel yang  digunakan  yaitu Kernel Linear , Sigmoid , dan RBF .
4. Model Evaluation merupakan tahapan akhir untuk melakukan  pengujian  dari dataset dan  metode  yang telah digunakan. Tahapan ini menggunakan Confusion Matrix untuk evaluasi tingkat akurasi yang didapatkan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Dataset
Dataset yang  digunakan  merupakan dataset pasien yang  pernah  mengalami  gejala-gejala COVID-19 diunduh  dari  situs Israeli  Ministry  of  Health di https://data.gov.il/dataset/covid-19.
Gambar 4. Isi Dataset
Pada  gambar  4, dataset ini  berisi  10  kolom  yakni test_date (waktu  tes), cough (batuk), fever (demam), sore_throat (sakit  tenggorokan), shortness_of_breath (sesak napas), head_ache (sakit kepala), corona_result (hasil tes COVID-19 ), age_60_and_above (pasien yang berumur 60 tahun atau lebih), gender (jenis kelamin), dan test_indication (tes indikasi).
Gambar 5. Total Pasien Dan Tipe Data Pada Dataset
Pada  gambar  5, dataset ini  memiliki  total  pasien sebanyak  278.848  pasien,  dengan  tipe  data  yang digunakan yakni tipe data object . Tipe data ini terdiri dari kolom test_date (waktu tes), corona_result (hasil tes COVID-19 ), age_60_and_above (pasien  yang berumur 60 tahun atau lebih), gender (jenis kelamin),
dan test_indication (tes indikasi), kolom cough (batuk), fever (demam), sore_throat (sakit  tenggorokan), shortness_of_breath (sesak  napas),  dan head_ache (sakit kepala).
Gambar 6. Data Kosong Dan Duplikasi Data Pada Dataset
Pada  gambar  6, dataset ini  memiliki  data  yang  tidak beraturan,  yakni  terdapat  data  “ None ”  pada  beberapa kolom yakni kolom cough (batuk), demam (fever), sore throat (sakit tenggorokan), shortness of breath (sesak napas), head  ache (sakit  kepala), age  60  and  above (pasien berumur 60 tahun atau lebih), dan gender (jenis kelamin), dan kolom yang memiliki data “ other ” terdiri dari  kolom corona  result (hasil  tes COVID-19 .  Data yang  tidak  beraturan  tersebut  sering  terjadi  di  dalam dataset,  karena  terdapat  banyaknya  data  di  dalam dataset.  Sementara,  setiap  kolomnya  juga  memiliki  4 data,  yang  seharusnya  menjadi  2  data  diantara  0 (negatif), dan 1 (positif). Hal ini terjadi karena tipe data pada kolom cough (batuk), demam (fever), sore throat (sakit tenggorokan), shortness of breath (sesak napas), head  ache (sakit  kepala)  merupakan  tipe  data object , yang seharusnya int64 .

## Gambar 7. Duplikasi Data
Pada  gambar  7, dataset ini  tidak  memiliki  data  yang kosong,  namun  memiliki  duplikasi  data  sebanyak 272.068.  Namun,  duplikasi  data  tersebut  tidak  perlu dibersihkan karena akan mengurangi banyaknya data di dalam dataset ini, sehingga tingkat akurasi yang akan didapatkan memiliki angka yang rendah.
3.2. Pengolahan Data
Proses  pengolahan  data  dilakukan  pada  tahapan Data Preprocessing ,  merupakan  tahapan  untuk  mengolah dataset  yang  tidak  beraturan  menjadi  lebih  beraturan. Tujuan untuk melakukan data preprocessing ini adalah
untuk  meningkatkan  kualitas  data  yang  lebih  akurat. Tahapan ini terdiri dari 3 proses yang harus dilakukan, yaitu  proses data  cleaning ,  proses labeling , splitting data dan standarisasi fitur.
3.2.1. Data Cleaning
1) Penghapusan Kolom Yang Tidak Digunakan
Proses  penghapusan  kolom  yang  tidak  digunakan  ini dilakukan  pada  kolom test_date (waktu  tes  data), karena  kolom  ini  tidak  diperlukan  untuk  melakukan prediksi COVID-19 .
Program Penghapusan Kolom “ test_date ”
# membuang kolom yang tidak terpakai Df.drop([‘test_date’], axis=1, inplace=True)

## Gambar 8. Hasil Setelah Dilakukan Penghapusan Kolom
Pada gambar 8, setelah dilakukan penghapusan kolom test_date,  maka  tersisa  9  kolom  yakni cough (batuk), fever (demam), sore_throat (sakit  tenggorokan), shortness_of_breath (sesak  napas), head_ache (sakit kepala), corona_result (hasil tes COVID-19 ), age_60_and_above (pasien  yang  berumur  60  tahun atau lebih), gender (jenis kelamin), dan test_indication (tes indikasi).
2) Penghapusan Data “ None ” dan “ other ”
Proses  penghapusan  data  “ None ”  dan  “ other ” dilakukan  pada  seluruh  kolom  yang  memiliki  kedua data  ini,  karena  data  ini  merupakan  data  yang  tidak beraturan. Data yang tidak beraturan ini sering terjadi pada dataset, karena banyaknya data di dalam dataset . Data yang tidak beraturan ini perlu dihilangkan karena akan menyebabkan tingkat akurasi yang tidak akurat.
Program Penghapusan Data “ None ” dan “ other ” df = df.replace("other", np.nan) df = df.replace("None", np.nan) df = df.dropna() df = df.reset_index(drop=True)
Pada  code  diatas,  merupakan code untuk  melakukan penghapusan  data  “ None ”  dan  “ other ”  menggunakan perintah Replace dengan menargetkan isi datanya. Lalu kemudian  menggunakan  perintah Dropna untuk menghapus  data  “ None ”  dan  “ other ”  serta menambahkan Reset_Index untuk  mengatur  indeks  di dalam dataset . Hasil setelah penghapusan data “ None ” dan “ other ” dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 9. Hasil Setelah Dilakukan Penghapusan Data “ None ” dan “ other ” 3) Perubahan Tipe Data
Proses ini melakukan perubahan tipe data pada kolom cough (batuk), fever (batuk), sore  throat (sakit tenggorokan), shortness of breath (sesak napas), head ache (sakit  kepala)  dari object menjadi int64 .  Hal  ini karena  kolom-kolom  tersebut  memiliki  4  data  yang seharusnya  menjadi  2  data  diantara  0  (negatif)  dan  1 (positif).  Pada  gambar  10  merupakan code untuk melakukan  proses  perubahan  tipe  data  ke int64 , menggunakan perintah Astype .
Program Perubahan Tipe Data df['cough'] = df['cough'].astype(int) df['fever'] = df['fever'].astype(int) df['sore_throat'] = df['sore_throat'].astype(int) df['shortness_of_breath'] = df['shortness_of_breath'].astype(int) df['head_ache'] = df['head_ache'].astype(int)

## Gambar 10. Hasil Setelah Dilakukan Perubahan Tipe Data
Pada  gambar  10  merupakan  hasil  setelah  dilakukan perubahan  Tipe  Data,  yang  sebelumnya  dalam  setiap kolom  memiliki  4  data  tergabung  menjadi  2  data diantara  angka  “0”  merupakan  negatif,  dan  “1” merupakan positif.
3.2.2. Labeling Data String Menjadi Integer
Proses  ini  dilakukan  perubahan  pada  kolom  yang memiliki  isi  data  dengan  tipe string menjadi  tipe integer . Pada dasarnya kecerdasan buatan hanya dapat membaca isi data yang bertipe integer terdiri dari angka “0”  yang  diartikan  sebagai  status  negatif  dan  “1” diartikan  sebagai  status  positif.  Pada  gambar  11 merupakan code untuk  melabel  kolom age  60  and above (pasien  berumur  60  tahun  atau  lebih), gender (jenis kelamin), test indication (hasil tes indikasi), dan corona result (hasil COVID-19 ), dengan menggunakan perintah Replace .
#  memindahkan  kolom  corona_result  ke  kolom terakhir last_column = df.pop('corona_result') df.insert(8, 'corona_result', last_column)
#  melabel  ulang  kolom  age_60_and_above dengan angka 0 dan 1 df['age_60_and_above']replace({'No':0, 'Yes':1}, inplace=True)
# melabel ulang kolom gender dengan angka 0 dan 1 df['gender'].replace({'female':0, 'male':1}, inplace=True)
# melabel ulang kolom test_indication dengan angka 0 dan 1 df['test_indication'].replace({'Other':0, 'Contact  with  confirmed':1,  'Abroad':1}, inplace=True)
#  melabel  ulang  kolom  corona_result  dengan angka 0 dan 1 df['corona_result'].replace({'negative':0, 'positive':1}, inplace=True)

## Gambar 11.  Hasil Setelah Dilakukan Labeling Data
Pada  gambar  11  merupakan  hasil  setelah  dilakukan Labeling  Data pada  4  kolom  dengan  isi  datanya menjadi angka “0” yang diartikan sebagai status negatif dan “1” diartikan sebagai status positif.
3.2.3. Splitting Data
Splitting  Data merupakan  proses  untuk  memisahkan dataset menjadi Train  Data dan Test  Data menggunakan Train Test Split . Train Data merupakan bagian  dataset  yang  digunakan  sebagai  pola  prediksi, sementara Test  Data merupakan  bagian  data  yang digunakan sebagai target prediksinya.
Program Splitting Data
#  Memisahkan  dataset  menjadi  Training  Data dan Test Data
feature = ['cough', 'fever', 'sore_throat',
'shortness_of_breath', 'head_ache',
'age_60_and_above',
'gender',
'test_indication'] labels = ['corona_result'] X = df[feature].values
y = df.corona_result.values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42, stratify=y)
Code diatas  merupakan code untuk  memisahkan dataset yang terdiri dari Train Data menggunakan 80% dari  dataset  yang  berisi  kolom cough (batuk), fever (demam), sore_throat (sakit tenggorokan), shortness_of_breath (sesak  napas), head_ache (sakit kepala), age_60_and_above (pasien yang berumur 60 tahun  atau  lebih), gender (jenis  kelamin),  dan
test_indication (tes  indikasi).  Sementara ,  Test  Data menggunakan  sebanyak  20%  dari dataset yang  berisi kolom corona_result (hasil tes COVID-19 ).
3.2.4. Standarisasi Fitur
Standarisasi  fitur  dilakukan  normalisasi  terhadap dataset agar  tidak  terjadi  penyimpangan.  Standarisasi fitur  ini  menggunakan  Standard  Scaler  dari  library Scikit-Learn yang sudah tersedia di Google Colaboratory .  Sebelum  melakukan  standarisasi  fitur, dataset yang digunakan harus dilakukan splitting data menjadi  dua  bagian  yaitu Train  Data dan Test  Data . Train Data menggunakan 80% dari dataset yang berisi kolom cough (batuk), fever (demam), sore_throat (sakit tenggorokan), shortness_of_breath (sesak napas), head_ache (sakit  kepala), age_60_and_above (pasien  yang  berumur  60  tahun  atau  lebih), gender (jenis  kelamin),  dan test_indication (tes  indikasi). Sementara ,  Test  Data menggunakan  sebanyak  30% dari dataset yang berisi kolom corona_result (hasil tes COVID-19 ).  Setelah  melakukan  pembagian  data, selanjutnya  melakukan  standarisasi  fitur  dengan Standard  Scaler menggunakan code seperti  di  bawah ini.
Program Standarisasi Fitur sc = StandardScaler() X_train = sc.fit_transform(X_train) X_test = sc.transform(X_test)

## 3.3. Hasil Tingkat Akurasi
Setelah dilakukan proses pengolahan data preprocessing , dataset yang  telah  diolah  akan dilakukan  pemodelan  dengan  metode Logistic Regression dan Support  Vector  Machine .  Selanjutnya dilakukan  pengujian  tingkat  akurasi,  menggunakan tools Confusion  Matrix ,  merupakan  sebuah  tabel klasifikasi  yang  melakukan  uji  benar  dan  uji  jumlah data  yang  salah.  Tabel Confusion  Matrix sering digunakan untuk menghitung akurasi pada suatu model kecerdasan buatan [11].
1) Logistic Regression
Pengujian  tingkat  akurasi  dilakukan  dengan dataset yang  berisi  pasien  gejala-gejala COVID-19 dengna total  data  sebanyak  136.294  data  dengan  9  kolom, yakni  kolom cough (batuk), fever (demam), sore_throat (sakit  tenggorokan), shortness_of_breath (sesak napas), head_ache (sakit kepala), corona_result (hasil COVID-19 ), age_60_and_above (pasien  yang berumur 60 tahun atau lebih), gender (jenis kelamin), dan test_indication (tes  indikasi).  Peneliti  membagi dataset menjadi 80% untuk Train Data dan 20% untuk Test Data .  Kemudian  digunakan  metode Logistic Regression sehingga mendapatkan hasil nilai Confusion Matrix pada gambar dibawah ini.
Gambar 12. Confusion Matrix Logistic Regression
Pada gambar 12 merupakan diagram Confusion Matrix yang didapatkan dari metode Logistic Regression dan dataset pasien  berdasarkan  gejala-gejala COVID-19 , yang terdiri dari:
1. True  Positive  (TP) merupakan  total  data prediksinya benar dan realitanya benar, yang berjumlah sebanyak 1.171 data.
2. True  Negative  (TN) merupakan  total  data prediksinya  tidak  benar  dan  realitanya  tidak  benar, yang berjumlah sebanyak 41.370 data.
3. False  Positive  (FP) merupakan  total  data prediksinya  benar  dan  realitanya  tidak  benar  yang berjumlah sebanyak 2.336 data.
4. False  Negative  (FN) merupakan  jumlah  data prediksinya  tidak  benar  dan  realitanya  benar,  yang berjumlah sebanyak 101 data.
Setelah  diketahui  nilai,  tingkat  akurasi  dapat  dihitung dengan  rumus  Confusion  Matrix.  Pada  rumus Confusion Matrix , jumlah nilai True Positive (TP) dan True  Negative  (TN) dijumlahkan,  kemudian  dibagi dengan jumlah nilai True Positive (TP) , False Positive (FP), False Negative (FN) , dan True Negative (TN).
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (1) 1171+41370 1171+2336+101+41370 (2) = 42541
44978 (3)
Setelah dilakukan perjumlahan True Positive (TP) dan True Negative (TN) , didapatkan nilai sebanyak 42541 data, sedangkan perjumlahan True Positive (TP), False Positive (FP), False Negative (FN), dan True Negative (TN), memiliki nilai sebanyak 44978 data. Dari kedua nilai  tersebut,  akan  dibagi  dua  sehingga  akan menghasilkan tingkat akurasi sebagai berikut:
= 0.945817955 (4)
Gambar 13. Hasil Tingkat Akurasi Logistic Regression Pada Google Colaboratory
Hasil  dari  perhitungan  diatas  mendapatkan  nilai sebesar 0.945817955 berdasarkan perhitungan dengan menggunakan  rumus Confusion  Matrix .  Pada  gambar 13  merupakan  hasil  tingkat  akurasi  metode Logistic Regression pada tools Google Colaboratory ,  yang dikonversi  dalam  bentuk  pecahan  persen  menjadi 0.95%,  dataset  yang  digunakan  dari website Israeli Ministry of Health pada tahun 2022.

## 2) Support Vector Machine
Pengujian  tingkat  akurasi  dilakukan  dengan dataset yang  berisi  pasien  gejala-gejala COVID-19 dengna total  data  sebanyak  136.294  data  dengan  9  kolom, yakni  kolom cough (batuk), fever (demam), sore_throat (sakit  tenggorokan), shortness_of_breath (sesak napas), head_ache (sakit kepala), corona_result (hasil COVID-19 ), age_60_and_above (pasien  yang berumur 60 tahun atau lebih), gender (jenis kelamin), dan test_indication (tes  indikasi).  Peneliti  membagi dataset menjadi 80% Train Data dan 20% Test Data . Kemudian digunakan metode Support Vector Machine dengan  tiga  kernel  yakni Kernel  Linear,  Sigmoid  dan RBF.
a.   Kernel Linear
Tingkat akurasi yang didapatkan dari metode Support Vector  Machine dengan  menggunakan Kernel  Linear berdasarkan  hasil  hitungan  dari  rumus Confusion Matrix pada gambar dibawah ini.
Gambar 14. Confusion Matrix Support Vector Machine Kernel Linear
Pada gambar 14 merupakan diagram Confusion Matrix yang didapatkan dari Support Vector Machine Kernel Linear dan dataset pasien  berdasarkan  gejala-gejala COVID-19 , yang terdiri dari:
1. True  Positive  (TP) merupakan  total  data prediksinya benar dan realitanya benar, yang berjumlah sebanyak 1171 data.
2. True  Negative  (TN) merupakan  total  data prediksinya  tidak  benar  dan  realitanya  tidak  benar, yang berjumlah sebanyak 41403 data.
3. False  Positive  (FP) merupakan  total  data prediksinya  benar  dan  realitanya  tidak  benar  yang berjumlah sebanyak 2372 data.
4. False  Negative  (FN) merupakan  total  data prediksinya  tidak  benar  dan  realitanya  benar,  yang berjumlah sebanyak 68 data.
Setelah  diketahui  nilai,  tingkat  akurasi  dapat  dihitung dengan  rumus  Confusion  Matrix.  Pada  rumus Confusion Matrix, jumlah nilai True Positive (TP) dan True Negative (TN) dijumlahkan, dibagi dengan jumlah nilai True  Positive  (TP),  False  Positive  (FP),  False Negative  (FN), dan True  Negative  (TN) .  Sehingga rumus diatas akan menjadi nilai seperti dibawah ini:
Accuracy =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (1) 1135+41403 1135+2372+68+41403 (2)
= 42538 44978 (3)
Setelah dilakukan perjumlahan True Positive (TP) dan True  Negative  (TN) ,  didapatkan  total  nilai  sebanyak 42538  data,  sedangkan  perjumlahan True  Positive (TP),  False  Positive  (FP),  False  Negative  (FN), dan True  Negative  (TN) ,  memiliki  nilai  sebanyak  44978 data.  Dari  kedua  nilai  tersebut,  akan  dibagi  dua sehingga  akan  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebagai berikut:
= 0.945751256 (4)
Gambar 15. Hasil Tingkat Akurasi Support Vector Machine Kernel Linear Pada Google Colaboratory
Hasil  dari  perhitungan  diatas  mendapatkan  nilai sebesar 0.945751256 berdasarkan perhitungan dengan menggunakan  rumus Confusion  Matrix .  Pada  gambar 15  merupakan  hasil  tingkat  akurasi  metode Support Vector  Machine  Kernel  Linear pada tools  Google Colaboratory , yang dikonversi dalam bentuk pecahan persen  menjadi  0.95%, dataset yang  digunakan  dari website Israeli Ministry of Health pada tahun 2022.
b.   Kernel Sigmoid
Tingkat  akurasi  yang  didapatkan  dari Support  Vector Machine Kernel  Sigmoid sebesar  0.95%  berdasarkan hasil  hitungan  dari  rumus Confusion  Matrix pada gambar dibawah ini:
Gambar 16. Confusion Matrix Support Vector Machine Kernel Sigmoid
Pada gambar 16 merupakan diagram Confusion Matrix yang didapatkan dari Support Vector Machine Kernel Sigmoid dan dataset pasien  berdasarkan  gejala-gejala COVID-19 , yang terdiri dari:
1. True  Positive  (TP) merupakan  total  data prediksinya benar dan realitanya benar, yang berjumlah sebanyak 1171 data.
2. True  Negative  (TN) merupakan  total  data prediksinya  tidak  benar  dan  realitanya  tidak  benar, yang berjumlah sebanyak 41403 data.
3. False  Positive  (FP) merupakan  total  data prediksinya  benar  dan  realitanya  tidak  benar  yang berjumlah sebanyak 2372 data.
4. False  Negative  (FN) merupakan  total  data prediksinya  tidak  benar  dan  realitanya  benar,  yang berjumlah sebanyak 68 data.
Setelah  diketahui  nilai,  tingkat  akurasi  dapat  dihitung dengan  rumus Confusion  Matrix .  Pada  rumus Confusion  Matrix,  total  nilai True  Positive  (TP) dan True Negative (TN) dijumlahkan, dibagi dengan jumlah nilai True  Positive  (TP),  False  Positive  (FP),  False Negative  (FN) ,  dan True  Negative  (TN) .  Sehingga rumus diatas akan menjadi nilai seperti dibawah ini:
Accuracy =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (1) 1145+39573 1145+2362+1898+39573 (2)
= 40718 44978 (3)
Setelah dilakukan perjumlahan True Positive (TP) dan True Negative (TN) , didapatkan nilai sebanyak 40718 data, sedangkan perjumlahan True Positive (TP), False Positive (FP), False Negative (FN) , dan True Negative (TN) , memiliki nilai sebanyak 44978 data. Dari kedua
nilai  tersebut,  akan  dibagi  dua  sehingga  akan menghasilkan tingkat akurasi sebagai berikut:
= 0.905287029 (4)
Gambar 17. Hasil Tingkat Akurasi Support Vector Machine Kernel Sigmoid Pada Google Colaboratory
Hasil  dari  perhitungan  diatas  mendapatkan  nilai sebesar 0.905287029 berdasarkan perhitungan dengan menggunakan  rumus Confusion  Matrix .  Pada  gambar 17  merupakan  hasil  tingkat  akurasi  metode Support Vector  Machine  Kernel  Sigmoid pada tools  Google Colaboratory , yang dikonversi dalam bentuk pecahan persen  menjadi  0.91%, dataset yang  digunakan  dari website Israeli Ministry of Health pada tahun 2022.
c.   Kernel RBF
Tingkat akurasi yang didapatkan dari metode Support Vector  Machine dengan  menggunakan Kernel  RBF sebesar  0.97%  berdasarkan  hasil  hitungan  dari  rumus Confusion Matrix pada gambar dibawah ini :
Gambar 18. Confusion Matrix Support Vector Machine Kernel RBF
Pada gambar 18 merupakan diagram Confusion Matrix yang didapatkan dari metode Support Vector Machine Kernel  RBF dan dataset pasien  berdasarkan  gejala- gejala COVID-19 , yang terdiri dari:
1. True  Positive  (TP) merupakan  total  data prediksinya benar dan realitanya benar, yang berjumlah sebanyak 1305 data.
2. True  Negative  (TN) merupakan  total  data prediksinya  tidak  benar  dan  realitanya  tidak  benar, yang berjumlah sebanyak 71395 data.
3. False  Positive  (FP) merupakan  total  data prediksinya  benar  dan  realitanya  tidak  benar  yang berjumlah sebanyak 2.034 data.
4. False  Negative  (FN) merupakan  total  data prediksinya  tidak  benar  dan  realitanya  benar,  yang berjumlah sebanyak 325 data.
Setelah  diketahui  nilai,  tingkat  akurasi  dapat  dihitung dengan  rumus Confusion  Matrix .  Pada  rumus Confusion  Matrix ,  total  nilai True  Positive  (TP) dan True Negative (TN) dijumlahkan, dibagi dengan jumlah nilai True  Positive  (TP),  False  Positive  (FP),  False Negative  (FN) ,  dan True  Negative  (TN) .  Sehingga rumus diatas akan menjadi nilai seperti dibawah ini:
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (1) 1276+41283 1276+2231+188+41238 (2) = 42559 44978 (3)
Setelah dilakukan perjumlahan True Positive (TP) dan True Negative (TN) , didapatkan nilai sebanyak 71.452 data, sedangkan perjumlahan True Positive (TP), False Positive (FP), False Negative (FN), dan True Negative (TN) , memiliki nilai sebanyak 75.059 data. Dari kedua nilai  tersebut,  akan  dibagi  dua  sehingga  akan menghasilkan tingkat akurasi sebagai berikut:
= 0.959011222 = 0.95% (4)
Gambar 19. Hasil Tingkat Akurasi Support Vector Machine Kernel RBF Pada Google Colaboratory
Hasil  dari  perhitungan  diatas  mendapatkan  nilai sebesar 0.959011222 berdasarkan perhitungan dengan menggunakan  rumus Confusion  Matrix .  Pada  gambar 19  merupakan  hasil  tingkat  akurasi  metode Support Vector  Machine  Kernel  RBF pada tools  Google Colaboratory , yang dikonversi dalam bentuk pecahan persen  menjadi  0.95%, dataset yang  digunakan  dari website Israeli Ministry of Health pada tahun 2022.
Setelah  dilakukan  pengujian  tingkat  akurasi  dalam memprediksi  gejala COVID-19 dengan  menggunakan metode Logistic  Regression dan Support  Vector Machine , nilai yang didapatkan dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 2. Hasil Tingkat Akurasi Prediksi Gejala COVID-19 Metode Tingkat Akurasi Neural Network Logistic Regression Support Vector Machine (Kernel Linear) Support Vector Machine (Kernel Sigmoid) Support Vector Machine (Kernel RBF) 0.95% 0.95% 0.95% 0.91% 0.95%
Berdasarkan  tabel  2  bahwa  metode  Neural Network dari  penelitian  sebelumnya  memiliki  tingkat  akurasi 0.95%, Logistic  Regression memiliki  tingkat  akurasi sebesar  0.95%,  sementara  metode Support  Vector
Machine  Kernel  Linear memiliki  akurasi  sebesar 0.95%, Support  Vector  Machine  Kernel  Sigmoid 0.91%,  dan Support  Vector  Machine  Kernel  RBF memiliki akurasi sebesar 0.95%. Hasil tingkat akurasi dievaluasi  dengan  menggunakan Confusion  Matrix untuk  mengukur  performa  dan  tingkat  akurasi  yang didapatkan.  Akurasi  yang  tertinggi  untuk  sebuah metode  adalah  tingkat  akurasi  yang  mendekati  angka “1”.
Support  Vector  Machine  Kernel  Sigmoid memiliki akurasi  yang  rendah  dibandingkan  dengan Support Vector Machine Kernel Linear dan Kernel RBF , maka Kernel  Sigmoid belum  memiliki  keakuratan  yang maksimal,  sehingga  tidak  direkomendasikan  untuk digunakan  dalam  memprediksi  gejala-gejala COVID- 19 berdasarkan  dataset  yang  digunakan  dalam penelitian ini.

## 4.   Kesimpulan
Dari  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dijelaskan, bahwa  penulis  menyimpulkan  dari  analisis  tingkat akurasi prediksi gejala-gejala COVID-19 menggunakan metode Logistic Regression dan Support Vector Machine sebagai berikut:
1. Melakukan  pengujian  ulang  dari  penelitian sebelumnya  dengan  menggunakan  metode  Logistic Regression  dan  dataset  pasien  berdasarkan  gejala- gejala COVID-19 dengan data sebanyak 136.294 data. Hasil  yang  didapatkan  sama  dengan  penelitian sebelumnya, dengan tingkat akurasi sebesar 0.95%.
2. Hasil  penelitian  pada  metode Logistic  Regression mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  0.95%  Artinya, tingkat  akurasi  yang  didapatkan  metode Logistic Regression memiliki  nilai  yang  sama  dengan  metode Neural  Network  untuk  memprediksi  gejala-gejala COVID-19 .
3. Hasil  penelitian  pada  metode Support  Vector Machine adalah sebagai berikut:
a. Kernel  Linear memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 0.95%.
b. Kernel  Sigmoid memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 0.91%
c. Kernel RBF memiliki tingkat akurasi sebesar 0.95%
Artinya,  metode Support  Vector  Machine dalam memprediksi  gejala-gejala  awal COVID-19 memiliki akurasi yang baik dengan menggunakan Kernel Linear dan RBF ,  karena  kedua kernel tersebut  mendapatkan akurasi yang tinggi dibandingkan Kernel Sigmoid . Oleh karena  itu, Kernel  Sigmoid tidak  direkomendasikan untuk melakukan prediksi gejala-gejala awal COVID- 19 berdasarkan  dari  dataset  yang  digunakan  dalam penelitian ini.

## Daftar Rujukan
[1]  Ferdiansyah, J. Bahru, M. hajar, th Yoppy Sazaki, and rd Raja Zahilah Raja Md Radzi, “A LSTM-Method for Bitcoin Price Prediction: A Case Study Yahoo Finance Stock Market.”
[2]  S.  Mubaroq  and  I.  M.  Insyiroh,  “Jurnal  Kependudukan Indonesia | Edisi Khusus Demografi dan COVID-19,” 2020.
[3]  World Health Organization, “Pertanyaan Dan Jawaban Terkait Coronavirus,” 2023. https://www.who.int/indonesia/news/novel  coronavirus/qa/qa- for-public (accessed Aug. 25, 2023).
[4]  R.  Rahmi,  D.  Antoni,  H.  Syaputra,  F.  Fatoni,  and  T.  B. Kurniawan, “Metode Klasifikasi Gejala Penyakit Coronavirus Disease  19  (COVID-19)  Menggunakan  Algoritma  Neural Network,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 12, no. 1, pp. 16–23, Mar. 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v12i1.1406.
[5]  A.  Bimantara  and  T.  A.  Dina, Klasifikasi  Web  Berbahaya Menggunakan Metode Logistic Regression . 2018.
[6]  H. Catur,  “PERBANDINGAN  METODE  SUPPORT VECTOR  MACHINE,”  2018.  Accessed:  Aug.  25,  2023. [Online]. Available:
https://www.semanticscholar.org/paper/PERBANDINGAN-
METODE-SUPPORT-VECTOR-MACHINE-%28SVM%29- Ningrum/d763dda63a960f3f28978349b70401256288a3b7
[7]  K.  Kelvin,  J.  Banjarnahor,  and  E.  Indra,  “2365-Article  Text- 7532-1-10-20220208,” Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia , 2022, Accessed: Aug.
25, 2023. [Online]. Available:
https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomput er.v5i2.2365
[8]  D.  Mualfah,  Ramadhoni,  R.  Gunawan,  and  M.  D.  Suratno, “4920-Article Text-16394-1-10-20230720”.
[9]  A. Toha, P. Purwono, and W. Gata, “Model Prediksi Kualitas Udara  dengan  Support  Vector  Machines  dengan  Optimasi Hyperparameter  GridSearch  CV,” Buletin  Ilmiah  Sarjana Teknik  Elektro ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  12–21,  May  2022,  doi: 10.12928/biste.v4i1.6079.
[10]  M.  Novela  and  T.  Basaruddin,  “DATASET  SUARA  DAN TEKS  BERBAHASA  INDONESIA  PADA  REKAMAN PODCAST DAN TALK SHOW,” Agustus , vol. 11, no. 2, pp.
61–66.
[11]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier  Dan  Confusion  Matrix  Pada  Analisis  Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” 2021.