Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.057
P-Index
This Author published in this journals
All Journal InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Eksplora Informatika Jurnal Ilmiah Media Sisfo KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Jurnal Teknik Informatika C.I.T. Medicom JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) International Journal of Basic and Applied Science Jurnal Teknisi Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Jurnal ABDIMAS Budi Darma Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering Indonesian Journal of Education And Computer Science SmartComp Bulletin of Artificial Intelligence KETIK : Jurnal Informatika ORAHUA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Rian Syahputra
Universitas Budi Darma, Medan
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : SmartComp

 1 
Pemanfaatan Pembobotan Kriteria Dalam Metode AHP Untuk Memprediksi Infeksi Covid-19 Dengan Algoritma Nearest Neighbor Efori Bu'ulolo; Rian Syahputra
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 1 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i1.3001

Abstract

Covid-19 merupakan salah satu penyakit yang menyerang sistem pernapasan manusia dan pada saat ini pandemi Covid-19 sudah menjadi pandemi global dan sudah memberikan efek yang buruk terhadap kehidupan manusia terutama pada bidang kesehatan dan ekonomi. Infeksi Covid-19 menimbulkan efek paranoid pada masyarakat sehingga menimbulkan ketidak nyamanan dan khawatir tentang lingkungannya. Data-data yang berkaitan Covid-19 sudah banyak terkumpul hanya saja belum banyak dimanfaatkan salah satunya dalam prediksi infeksi Covid-19 terhadap seseorang. Oleh karena itu, sangat diperlukan suatu metode dan algoritma untuk prediksi infeksi Covid-19 berdasarkan gejala-gejala yang dihadapi. Dalam data mining salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk memprediksi adalah algoritma nearest neighor. Algoritma nearest neighbor dapat memprediksi penyelesaian kasus baru / data baru berdasarkan kasus lama / data historis dengan menggunakan pendekatan kriteria dan pembobotan. Agar hasilnya lebih akurat dan valid untuk perhitungan pembobotan nilai kriteria menggunakan metode AHP. Dengan algoritma dan metode tersebut diharapkan dapat membantu masyarakat umum dan tenaga kesehatan dalam memprediksi Infeksi Covid-19 sebelum Swab PCT Test untuk mencegah lebih dini penyebaran Covid-19.Kata kunci: Covid-19, Bobot, Kriteria, Metode AHP, Nearest Neighbor
Co-Authors Afifa, Rizky Maulidya afrisawati, Afrisawati Ahmad Safitra Alwin Fau Andreas Gerhard Simorangkir Annisah Annisah Atsauri, Muhammad Riki Bister Purba Cristella Sitinjak Cut Try Utari, Cut Try Dalimunthe, Aulia Rahman Dimas Hadityo Ramadan Efori Buulolo Ginting, Ramadhanu Harahap, Ahmad Indra Hukendik Hutabarat Lisdawati Simangunsong Mesran, Mesran Nelly Astuti Hasibuan Pristiwanto Purba, Bister Purba, Rohan Kristini Riandari, Fristi Rivalri Kristianto Hondro Rizky, TM Irsan Simorangkir, Elsya Sabrina Asmita Surya Darma Nasution Syechu, Weno T. Razeki Aditya Syahputra USWATUN HASANAH