KOMPARASI ALGORITMA UNTUK KLASIFIKASI DATASET COVID-19 SURVILLANCE - Ivandari, Ivandari; Al Karomi, M. Adib (IC Tech: Majalah Ilmiah, 2021)
Pandemi covid-19 yang terjadi di dunia saat ini merupakan yang terbesar selama lebih dari satu decade. Banyaknya penderita, kurangnya kesadaran masyarakat, serta adanya mutasi baru dari virus merupakan beberapa faktor pendukung kenaikan kasus covid-19. Di semua bidang dilakukan penelitian guna menurunkan tingkat keparahan penyakit, menghentikan penyebaran, serta mengobati pasien terdampak virus. Di bidang data mining banyak dilakukan penelitian dengan menggunakan dataset yang ada untuk memperoleh pengetahuan baru. Pengetahuan inilah yang nantinya dapat digunakan sebagai dasar untuk menentukan kebijakan institusi, perusahaan bahkan untuk pemerintahan. Dalam penelitian ini membandingkan algoritma KNN, Neural Network, Bayes, serta Decission Tree untuk klasifikasi dataset Covid-19 survillance. Dataset yang digunakan adalah data dari Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. Data ini diambil dari portal penyedia data ternama yaitu uci repository. Dari hasil perhitungan membuktikan bahwa algoritma decision tree merupakan model terbaik untuk klasifikasi dataset Covid-19 survillance. Akan tetapi tingkat akurasi yang diperoleh decision tree dalam klasifikasi ini hanyalah 65% yang masih tergolong dalam tingkatan yang belum memuaskan. Kata Kunci : covid-19 survillance, akurasi, decision tree