Penentuan Status Kewaspadaan COVID-19 Pada Suatu Wilayah Menggunakan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani - Adella Septiana Mugirahayu; Lilik Linawati; Adi Setiawan (Faculty of Science and Mathematics, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia, 2021)
Pada tahun 2020, Indonesia menjadi salah satu negara yang mengalami pandemi Coronavirus Disease 19 (COVID-19) akibat virus SARS-CoV-2. Mengatasi hal tersebut, pemerintah harus menetapkan kebijakan yang efektif dengan memperhatikan situasi dan kondisi setiap daerah. Salah satu caranya adalah dengan menentukan status kewaspadaan. Di Indonesia, status kewaspadaan wilayah diserahkan pada kebijakan pemerintah daerah masing-masing yang menyebabkan adanya penilaian secara subjektif oleh pemerintah daerah,sehingga banyak definisi dan batasan yang kurang jelas mengenai penentuan status kewaspadaan. Permasalahan tersebutlah yang melatarbelakangi penelitian ini, dimana akan dicari suatu model berdasarkan metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani untuk menentukan status kewaspadaan COVID-19 berdasarkan variabel terkait dan aturan yang berlaku. Data yang digunakan adalah data harian COVID-19 Provinsi Jawa Barat (1 April – 15 Juli 2021). Data yang digunakan berjumlah 27 kelompok data wilayah yang terdiri dari 4 variabel. Variabel inputnya adalah kasus positif COVID-19, kasus Orang dalam Pemantauan (ODP), dan kasus Pasien dalam Pemantauan (PDP), dan masing-masing variabel didefinisikan menjadi 5 himpunan Fuzzy, yaitu Sangat Rendah, Rendah, Sedang, Tinggi, dan Sangat Tinggi. Variabel output-nya didefinisikan dalam 5 himpunan Fuzzy tentang Status Kewaspadaan seperti peraturan Pemda Jabar yaitu status HIJAU, BIRU, KUNING, MERAH, dan HITAM. Semua variabel menggunakan fungsi keanggotaan representasi kurva segitiga. Proses analisis data menggunakan software Matlab. Keberhasilan model dinilai dari persentase kesamaan status yang diperoleh dengan membandingkan hasil analisis FIS Mamdani dengan data status kewaspadaan real. Setelah melakukan 4 kali pengulangan analisis, dimana pada setiap analisis dilakukan perubahan domain pada himpunan Fuzzy, didapatkan model dengan persentase kesamaan status rata-rata sebesar 81%, pada data 6 wilayah di Jawa Barat.