Sistem Deteksi Penyakit Covid-19 Berdasarkan Gejala Awal Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Android - Dede Kurniadi; Asri Mulyani; Diar Nur Rizky (Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya, 2023)
Data penelitian terakhir menunjukkan bahwa masyarakat merasa takut untuk melakukan pemeriksaan ke instansi kesehatan akibat kurangnya pengetahuan Covid-19, sehingga menyebabkan ketidak pedulian dalam aktivitas sehari-hari terhadap dampak dari situasi penyakit Covid-19. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah aplikasi sistem deteksi gejala awal penyakit Covid-19 berbasis mobile. Tujuan dari penelitian ini membuat aplikasi sistem deteksi penyakit Covid-19 dengan menerapkan metode pengklasifikasian Naive Bayes sehingga mempermudah pengguna dalam melakukan tes mandiri gejala awal Covid-19. Metode perancangan yang digunakan adalah Extreme Programming (XP) yang terdiri dari planning, analysis, design, implementation, dan maintenance. Data yang digunakan terdiri dari 2 dataset yaitu dataset untuk pengklasifikasian penyakit Covid-19 dengan jumlah data sebanyak 44.453 dan dataset untuk pengklasifikasian varian Covid-19 berjumlah 128.769. Penelitian ini melakukan 2 kali pemodelan menggunakan Split Data dengan perbandingan 5:5 untuk klasifikasi penyakit Covid-19 dan perbandingan 3:7 untuk klasifikasi varian Covid-19. Hasil penelitian ini berhasil membangun Sistem deteksi penyakit Covid-19 berdasarkan gejala awal menggunakan algoritma Naive Bayes berbasis android dan telah mampu memprediksi penyakit Covid-19 ke dalam 4 class dengan nilai F1-Score yaitu Allergy 0,98, Cold 0,61, Covid 0,56, dan Flu 0,95, serta gejala yang paling berpengaruh pada class Allergy yaitu CS13 (Loss of taste) dengan nilai 0,50, class Cold yaitu CS3 (Tiredness) dengan nilai 0,52, class Covid yaitu CS12 (Difficulty breathing) dengan nilai 0,51, dan class Flu yaitu CS19 (Sneezing) dengan nilai 0,53, sistem yang dibangun juga mampu memprediksi varian Covid-19 ke dalam 3 class dengan nilai F1-Score yaitu alpha 0,85, delta 0,78, dan omicron 0,93, serta gejala yang paling berpengaruh pada class Alpha yaitu VS3 (Loss of appetite) dengan nilai 0,74, class Delta yaitu VS12 (Cough) dengan nilai 0,87, dan class Omicron yaitu VS10 (Sore throat) dengan nilai 0,67, juga aplikasi berhasil dan dapat dirancang dengan pendekatan Extreme Programming (XP).