Hendrizal, Hendrizal (2022) PENERAPAN DATA MINING DALAM MENENTUKAN STATUS COVID - 19 PROVINSI DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN). Sarjana thesis, UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA YPTK PADANG.
Text
Skripsi_1710115263071_Hendrizal_Abstrak.pdf Download (11kB) |
|
Text
Skripsi_1710115263071_Hendrizal_BAB I.pdf Download (16kB) |
|
Text
Skripsi_1710115263071_Hendrizal_Daftar Pustaka.pdf Download (24kB) |
|
Text
Skripsi_1710115263071_Hendrizal_Full Text.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
Abstract
ABSTRAK HENDRIZAL, PENERAPAN DATA MINING DALAM MENENTUKAN STATUS COVID-19 PROVINSI DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NIGHBOR (KNN) COVID-19 adalah penyakit yang menular,dan ditandai oleh gejala pada bagian pernapasan akut coronavirus 2. Virus ini merupakan keluarga besar Coronavirus yang dapat menyerang hewan. Penularan virus ini terjadi jika adanya kontak antar sesama manusia. Ketika menyerang manusia, Penyakit yang disebabkan oleh virus ini adalah penyakit infeksi saluran pernafasan, seperti flu, MERS. Masalah yang terjadi dalam penanganan kasus COVID-19 di dalam mengklasterisasi daerah-daerah yang terpapar COVID-19 adalah dengan begitu cepatnya virus ini tersebar sehingga data-data yang di inputkan belum update setiap harinya,dan dengan algoritma yang digunakan mengakibatkan data-data yang di dapatkan dibutuhkan waktu yang cukup lama untuk diproses.Sehingga susah dalam menentukan zonasi kasus setiap provinsi yang ada di Indonesia,sedangkan kita semua membutuhkan update data setiap harinya. Untuk itu pada penelitian ini menggunakan metode Penerapan K-Nearest Nighbor agar dapat diketahui pola pemilihan penentuan pengelompokkan penyebaran covid-19 di berbagai wilayah di Indonesia. Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan algoritma yang sering digunakan untuk klasifikasi. Dengan adanya penerapan metode KNN diharapkan dapat menentukan kategori daerah kasus covid di provinsi Indonesia Kata kunci Algoritma K-Nearest Nighbor, Klasifikasi Data Mining, Covid-19, Pengelompokan Data
Item Type: | Thesis (Sarjana) |
---|---|
Subjects: | 0 Research > Ilmu Komputer 0 Research > Ilmu Komputer > Sistem Informasi |
Depositing User: | Ryan Ariadi A.Md |
Date Deposited: | 04 Jan 2024 08:03 |
Last Modified: | 04 Jan 2024 08:03 |
URI: | http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/8792 |
Actions (login required)
View Item |