Komparasi Algoritma Decision Tree, Random Forest dan SVM untuk Prognosis COVID-19 - Wibowo, Agung; Indarti; Dewi Laraswati (LPPM Universitas Bina Sarana Informatika, 2024)
Virus corona merupakan virus yang dapat menginfeksi manusia sehingga menyebabkan infeksi saluran pernafasan parah seperti Middle East Respiratory Syndrome (MERS) dan Severe Acute Respiratory Syndrome(SARS). Virus corona baru, SARSCoV-2, adalah virus yang menyerang sistem pernapasan dan menyebabkan gejala parah seperti batuk, bersin, dan ruam. Ini dapat menyerang siapa saja, termasuk anak-anak, orang dewasa, orang tua, anak-anak, dan orang dewasa. Pada tahun 2020, virus corona berubah menjadi berbagai varian, antara lain Alpha, Beta, Gamma, Delta, Lambda, dan Kappa. Varian-varian tersebut memberikan dampak signifikan terhadap kesehatan masyarakat, khususnya di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi gelaja Covid-19 dengan cara mengkomparasi dan mengklasifikasi gejala Covid-19 menggunakan algoritma pembelajaran mesin, khususnya decision tree, random forest, dan Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa decision tree memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan random forest dan SVM, dengan skor F1 yang lebih tinggi mendekati 1,0 yaitu 0,97. Penelitian ini juga menemukan bahwa Algoritma decision tree memiliki nilai confusion matrix lebih baik dibandingkan dua algoritma lainnya.