Penentuan Penularan Covid-19 berdasarkan Gejala Kandidat Covid-19 Memanfaatkan Algoritma Naïve Bayes

Yeffry Handoko Handoko Putra, Noorihan Abdul Rahman, Zuriani Ahmad Zukarnain, Rahma Wahdiniwaty

Abstract


Indonesia mengalami penularan covid-19 sejak awal tahun 2019 dan untuk mengatasinya pemerintah Indonesia memilih cara mitigasi dengan memberlakukan sistem pembatasan sosial (PSBB) dan kemudian diganti dengan pembaasan aktivitas (PPKM darurat dan PPKM Level 4). Mitigasi dilakukan karena sampai saat ini belum jelas gejala pasti  yang menandai seseorang tertular Covid-19. Namun pada penelitian ini ingin dicoba untuk mengatasi dari sisi pencegahan yaitu dengan menentukan seberapa besar gejala-gejala dari pasien yang bisa menjadi gejala kandidat untuk Covid-19. Penentuan  gejala kandidat ini dilakukan dengan memilih gejala dominan dan prioritas gejala melalui survei di beberapa puskemas di Kabupaten Bandung Barat. Sedangkan relasi pasangan gejala kandidat terhadap penularan Covid-19 dilakukan mempergunakan algoritma Naïve Bayes. Hasil dari perhitungan data uji untuk model usulan ini diperolah akurasi sebesar 85% dan AUC sebesar 0,878 yang menunjukkan model usulan untuk penularan Covid-19 dengan empat gejala kandidat sudah memenuhi klasifikasi baik. Model usulan ekperimental ini bisa menjadi alternatif sebelum pihak pemerintah yang berwenang dengan kesehatan belum mengumumkan kepastian gejala-gejala apa saja yang menjadi gejala pasti yang menandai seseorang tertular Covid-19


Keywords


Covid-19, Naïve Bayes, Gejala, Kandidat

Full Text:

PDF


DOI: http://dx.doi.org/10.36499/psnst.v12i1.7077

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Address : :

Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim

JL. Menoreh Tengah X / 22, Sampangan, Gajahmungkur, Kota Semarang, Jawa Tengah 50232, Indonesia
Handphone:  +6285226622609
 

 

 

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional.