Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi zona dan Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Provinsi Jambi - Jopi Mariyanto; Sandi Pramadi; Kholil Ikhsan; Imelda Yose; Errissya Rasywir; Marrylinteri Istoningtyas; Yovi Pratama (LPPM Universitas Dinamika Bangsa, 2022)
Abstrak - Pada masa pandemi Virus Corona (Covid-19), Informasi merupakan hal yang sangat penting bagi masyakarat. Salah satu sumber informasi yang digunakan melalui internet yaitu website berita seperti kompas.com, detik.com, tribunnews.com. Namun, artikel berita terkait topik pembahasan kematian pasien, pasien yang sembuh dari Virus Corona dan zona pada suatu tempat belum dapat dikelompokan. Hal ini dikarenakan angka pasien yang meninggal dan angka pasien yang sembuh akibat virus corona terus bertambah. Oleh karena itu, dibutuhkannya sistem yang dapat mengelompokan berita berdasarkan data yang telah ada sebelumnya. Hal ini dapat diatasi menggunakan text mining, salah satunya metode klasifikasi pada text mining dapat mengelompokan data pada suatu objek yang belum diketahui sebelumnya. Kata Kunci : covid-19, klasifikasi, algoritma naïve bayes Abstract - During the Corona Virus (Covid-19) pandemic, information is very important for the community. One source of information used through the internet is news websites such as kompas.com, detik.com, tribunnews.com. However, news articles related to the topic of discussing patient deaths, patients recovering from the Corona Virus and zones in one place cannot be grouped. This is because the number of patients who died and the number of patients who recovered from the corona virus continued to increase. Therefore, we need a system that can classify news based on pre-existing data. This can be overcome using text mining, one of which classification methods in text mining can group data on an object that has not been previously known. Keywords : covid-19, classification, nave bayes algorithm