Indonesian Journal of Fundamental Sciences
Vol 7, No 1 (2021)

Penerapan Data Mining Dalam Mengklasifikasikan Tingkat Kasus Covid-19 di Sulawesi Selatan Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Andi Akram Nur Risal (Universitas Negeri Makassar)
Nur Inayah Yusuf (Universitas Negeri Makassar)
Andi Baso Kaswar (Universitas Negeri Makassar)
Fhatiah Adiba (Universitas Negeri Makassar)



Article Info

Publish Date
07 Jun 2021

Abstract

COVID-19 adalah penyakit yang disebabkan oleh virus Corona baru, yaitu SARS-CoV-2. Gejala paling umum yang dirasakan oleh korban COVID-19 adalah demam, batuk kering, dan mudah lelah. Virus ini menyebar hampir ke seluruh negara termasuk Indonesia. Penularan virus secara langsung antar manusia akan mengakibatkan peningkatan jumlah kasus. Sejauh ini, terdapat lebih dari 100 kandidat vaksin COVID-19 yang sedang dikembangkan, dan diantaranya masih dalam tahap uji coba. Namun, vaksin yang benar-benar efektif untuk COVID-19 belum ditemukan. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat kasus COVID-19 di Sulawesi Selatan sebagai salah satu upaya antisipasi terhadap persebaran virus Corona dan mengurangi jumlah kasus COVID-19. Metode yang dilakukan pada penelitian ini yaitu menggunakan salah satu algoritma data mining yaitu Algoritma Naive Bayes sebagai algoritma klasifikasi dimana pada penelitian ini menggunakan 23 data latih dengan data 2 diantaranya tidak diklasifikasikan dengan tepat sehingga hanya menghasilkan akurasi sebesar 91%

Copyrights © 2021