This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Klasifikasi Gejala Penyakit Coronavirus Disease 19 (COVID-19) Menggunakan Machine Learning
Suci Anggraini 1 , Muhamad Akbar* 2 , Alex Wijaya 3 , Hadi Syaputra 4 , Muhammad Sobri 5
1,2,3,4,5 Informatics Department , Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: rainisuci@gmail.com 1 , muhamad.akbar@binadarma.ac.id 2 , alex_wj@binadarma.ac.id 3 , hadisyaputra@binadarma.ac.id 4 , sobri@binadarma.ac.id 5

## Abstrak
Coronavirus Disease 19 (COVID-19) merupakan virus baru yang menyebabkan infeksi saluran  pernapasan.  Virus  ini berasal dari  hewan yang dapat  menular  pada  manusia dengan  percikan air  liur. Menurut  data epidemiologi rata-rata pasien  terjangkit  virus ini  berusia  15-80  tahun.  Virus  ini  memiliki  masa  inkubasi  2-14  hari  yang  mempunyai gejala  awal  yaitu  deman  tinggi,  sesak  nafas,  batuk  pilek.  Indonesia  memiliki  2  kasus pertama pada 2 maret 2020. Permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini adalah bagaimana  mengklasifikasi  resiko  terjangkit  virus  covid-19  dari  gejala  yang ditimbulkan.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  tingkat  resiko  terjangkit  virus covid-19 berdasarkan instrumen yang digunakan dari metode Knowledge Discovery in Database yang  terdiri dari  5  tahapan  yaitu selection,  pre-processing,  transformation, data mining, dan evaluation . Dataset yang digunakan peneliti diambil dari web resmi kaggle.com .  Penelitian  ini  menggunakan  4  (empat)  algoritma  yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN), Neural Network (NN), Random Forest (RF), dan Naive Bayes dengan bantuan  tool rapidminer. Values  dataset  antara  lain  tingkat  rendah  25,98%,  tingkat sedang 54,33%, dan tingkat tinggi 19,69%. Nilai akurasi pada dataset dengan 127 data pasien  terjangkit  covid-19  menggunakan  algoritma k-nearest  neighbor memperoleh 57,89%, neural  network memperoleh  73,68%, random  forest memperoleh  68,42%, naive  bayes memperoleh  65,38%.  Pada  penelitian  ini  algoritma  klasifikasi  Neural Network memberikan nilai akurasi yang tertinggi.
Kata Kunci: Covid-19 , Klasifikasi, Rapidminer, K-Nearest Neighbor, Neural Network, Random Forest, Naive Bayes, Knowledge Discovery in Database, kaggle.com, Machine Learning .

## 1. PENDAHULUAN
World Health Organization (WHO) memberitahukan kasus baru Pneumonia di kota Wuhan, Hubei, China yang mengidentifikasi jenis baru novel coronavirus. Nama Coronavirus Disease 2019 resmi ditetapkan oleh WHO [1]. Menurut ahli

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
virologi dari China, virus covid-19 ini merupakan  virus yang berbeda dengan Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Associated  Coronavirus  (SARS-COV2) yang muncul di Guandong, China tahun 2003 tetapi memiliki gajala yang sama [1].  Tingkat  penyebaran  Covid-19  lebih  luas  dibandingkan  dengan  SARS namun  tingkat  kematian  SARS  mencapai  9,6%  dibanding  tingkat  kematian Covid-19 yang masih dibawah 5% [1]. Homologi Covid-19 mempunyai ciri-ciri DNA yang mirip hingga mencapai 85% dengan kelelawar SARS. Penularan virus ini dari hewan ke manusia disebut Transmisi Zoonosis dan dapat tertular dari manusia ke manusia dengan berkontak langsung atau terkena percikan liurnya [2]. Dari data pertama di wuhan  15% menunjukan  kasus fatal usia diatas 80 tahun, 8,0% berusia 70 tahun, 1% anak dibawah  15 tahun. Sedangkan  kasus ringan dan berat yang mempunyai penyakit bawaan 49,0%[1].
Ada  4  (empat)  kategori  penyebutan  Covid-19  dalam  pedoman  WHO  dan Penelitian  Stigma  Orang  Positif  Covid-19  yaitu  Orang  Dalam  Pemantauan, Pasien Dalam Pengawasan, Orang Tanpa Gejala, dan Positif [3]. Pada tanggal 28  desember  2020  di  indonesia  sebanyak  719.219  ribu  orang  dinyatakan terkonfirmasi  Covid-19  dan  kasus  meninggal  mencapai  21  ribu  jiwa  [4]. Menurut penelitian Tidora tentang kelompok beresiko tinggi terinfeksi Covid- 19 ialah yang mempunyai penyakit bawaan, seorang perokok, dan lansia [5]. Diindonesia sendiri telah melakukan upaya untuk memperlambat penyebaran Covid-19  dengan  cara  melakukan  3M,  menjaga  jarak,  memakai  masker,  dan mencuci  tangan  [6].  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  4  (empat)  algoritma yang  paling  sering  digunakan  yaitu  K-Nearest  Neighbor  yang  merupakan algoritma terbaik [7]. Random Forest merupakan  algoritma yang telah  teruji dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  tinggi  [8].  Neural  Network  dapat menghasilakan  nilai  akurasi  hampir  mencapai  100%  [9].  Sedangkan  Naive Bayes  memberikan  nilai  akurasi  diatas  75%  [10].  Peneliti  menggunakan software rapidminer untuk mempermudah dalam menganalisis [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Knowledge Discovery in Database (KDD)
Pada  tahap  penelitian  peneliti  menggunakan  metode  KDD  untuk mengklasifikasi  pasien  terjangkit  covid-19  dengan  mencari  pola  data  pada dataset  yang  sudah  diunduh  di  web  resmi  kaggle.com.  Dibawah  ini merupakan tahapan pelaksanaan dari metode KDD sebagai berikut:
1. Selection
Pemilihan  data  yang  relavan  untuk  dikelola  sesuai  dengan  tujuan penelitian.  Dari  pemilihan  data  yang  telah  dilakukan  akan  disimpan terpisah dan dikembalikan pada database.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Suci Anggraini, Muhamad Akbar, Alex Wijaya, Hadi Syaputra, Muhammad Sobri | 59
2. Pre-processing
Berfungsi  untuk  pembersihan  data  seperti  data  duplikat  atau permasalahan  yang lain  dan  untuk memperbanyak data. relavan  sebelum digunakan.
3. Transformation
Fitur  presentase  data  yang  terpilih  berupa  kode,  dan  bergantung  pada  pola informasi.
4. Data Mining
Pencarian pola dengan metode tertentu, yang artinya metode ini bergantung pada  alat  dan  algoritma  yang  digunakan.  Peneliti  menggunakan  software RapidMiner dan empat Algoritma.
5. Evaluation Hasil  dari  proses  pengujian  yaitu  pemeriksaan  pola.  Dilakukan  untuk mengetahui apakah pola tersebut sama dengan apa yang diharapkan atau hasilnya bertentangan.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Penelitian  klasifikasi  ini  peneliti  menggunakan  data  Gejala  Peyakit Coronavirus  Disease  19  yang  diunduh  pada  situs  kaggle.com  Covid-19 Patient Symptons, 2020. url : https://www.kaggle.com/bitsofishan/covid19-patient-symptoms .
Dataset tersebut berisi 127 rows, 21 columns, dan 21 atribut.
2.3 Alur Penelitian Gambar 1. Alur Pelaksanaan Start Persiapan Metode Pengumpulan Data (Kaggle.com) Identifikasi Masalah
Rumusan Masalah Metode Knowledge Discovery in Database (KDD) : 1. Selection 2. Pre-processing 3. Transformation
4. Data Mining
5. Evaluation
Kesimpulan Finish

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Alur pelaksanaan pada penelitian merupakan hal yang penting, agar penelitian yang  akan  dilaksanakan  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai  dengan keinginan.  Dan  dapat  juga  mempermudah  peneliti  untuk  memahami  proses yang akan  dilaksanakan. Pada penelitian  ini akan  melalui tahapan    tahapan  : Persiapan  yang  dilakukan  adalah  mengenali  apa  yang  akan  diteliti  dengan mempelajari masukan jurnal terdahulu dan studi litelature lainnya yang dapat menjadi sumber tentang judul yang akan diteliti. Tahapan yang kedua peneliti melakukan  pengambilan  data  dari  situs  resmi  Kaggle.com  yang  merupakan web  pengumpulan  data  untuk  bahan  pembelajaran,  data  yang  diambil berasal dari india yang mempunyai 127 data pasien yang terjangkit Covid-19. Kemudian  tahap  ketiga  mengidentifikasi  masalah  yaitu  dengan  memilih metode  dan  algoritma  yang  akan  digunakan  pada  penelitian,  peneliti menggunakan  software  rapidminer  dengan  empat  algoritma  klasifikasi  yaitu, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Random Forest, dan Neural Network. Yang ke  empat  yaitu  mencari  solusi  dari  permasalahan  yang  telah  ditemukan. Selanjutnya pengolahan data dengan menggunakan K-Nowledge Discovery in Database  (KDD)  yang  meliputi  selection  pre-processing  transformasi,  data mining, dan evaluation. Untuk mengetahui kelompok tingkat rendah, sedang, tinggi  pasien  terjangkit  covid-19.  Kemudian  memberikan  hasil  serta pembahasan  melakukan  pengujian  menggunakan  tools  dan  algoritma  yang telah  dipilih.  Dan  terakhir  saran,  pada  tahap  ini  peneliti  akan  memberikan kesimpulan  dari  hasil  uji  data  mining  serta  memberikan  sedikit  saran  untuk penelitian selanjutnya.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Perhitungan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  rapidminer  terdapat  tiga label klasifikasi yaitu tingkat rendah  (low risk), tingkat sedang (medium risk), tingkat  tinggi  (high  risk)  menggunakan  empat  algoritma  k-nearest  neighbor, random forest, neural network, dan naive bayes dengan data (127 pasien).
Random Forest dan Neural Network menggunakan data random dikarenakan algoritma  ini  memiliki  pengaturan  tersendiri  dalam  pengelolaan  label  pada aplikasi  rapidminer  sedangkan  K-Nearest  Neighbor  dan  Naive  Bayes menggunakan data training dan testing dimulai dari 50:50 sampai 80:20. Hasil Akurasi dari keempat algoritma tersebut dapat dilihat pada table di bawah ini :
Table 1 Hasil Akurasi Algoritma Random Forest dan Neural Network
Algoritma Nilai Akurasi Random Forest 68,42% Neural Network 73,68%

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Suci Anggraini, Muhamad Akbar, Alex Wijaya, Hadi Syaputra, Muhammad Sobri | 61
Table 2 Hasil Akurasi Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes
Training & Testing Nilai Akurasi K-Nearest Neighbor Nilai Akurasi Naive Bayes 50 : 50 49,21% 58,73% 60 : 40 52,94% 47,06% 70 : 30 57,89% 63,16% 80 : 20 42,31% 65,38%
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dan  Naive  Bayes  diambil  pada  nilai akurasi  tertinggi  yaitu  pada  algoritma  K-NN  nilai  akurasi  tertinggi  terdapat pada  training  dan  testing  70:30  (57,89%).  Untuk  Algoritma  Naive  Bayes terdapat nilai akurasi tertinggi pada training dan testing 80:20 (65,38%) . Dari keempat algoritma yang telah diuji diambil nilai akurasi tertinggi, dapat dilihat pada table 3 berikut ini :

## Table 3 Nilai akurasi Tertinggi sampai Terendah
Algoritma Nilai Akurasi Neural Network 73,68% Random Forest 68,42% Naive Bayes 65,38% K-Nearest Neighbor 57,89%
Pada  klasifikasi  gejala  penyakit  covid-19.  Algoritma  tertinggi  yaitu  Neural Network 73,68%. Algoritma yang mendapatkan nilai akurasi terendah yaitu K- Nearest  Neighbor  nilai  akurasi  sebesar  57,89%.  Hal  ini  menunjukan  bahwa data  training  dan  testing  pada  dataset  dapat  mempengaruhi  performa klasifikasi pada setiap Algoritma.

## 3.2. K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-NN merupakan  salah satu algoritma klasifikasi terbaik (Wu  et al. 2007) [7], yang  cara  kerjanya  menentukan  jarat  paling  dekat  [12].  K-Nearest  Neighbor mempunyai  kelebihan  yaitu  mudah  untuk  dipelajari,  algoritma  yang sederhana,  dan  kinerja  yang  baik  untuk  data  besar  [13].  Pada  penelitian  ini data  sebanyak  127  baris  dengan  21  kolom,  dan  split  data  pada  Machine Learning untuk membagi data latih (70%) dan uji (30%) setelah itu digunakan algoritma  K-Nearest  Neighbor  sebagai  metode  klasifikasi,  dan  dihubungkan dengan  split  data  algoritma  yang  digunakan  pada  Apply  Model  untuk mengetahui  data  yang  tidak  mempunyai  label.  Performance  untuk mengevaluasi hasil kerja yang akan mendapatkan nilai akurasi sebesar 57,89%.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Berikut  aplikasi  yang  sudah  diterapkan  dapat  dilihat  pada  Gambar  2  dan Gambar 3.
Gambar 2 Model sub proses klasifikasi K-NN
Gambar 3 Hasil akurasi K-NN
3.3. Naïve Bayes (NB)
Naive Bayes terkenal sebagai algoritma yang mempunyai kinerja baik (Siddik et al.)[14]  dan  merupakan  algoritma  yang  mampu  memperkirakan  variabel bersifat bebas [15]. Penelitian ini data sebanyak 127 baris dengan 21 kolom, dan split data pada Machine Learning untuk membagi antara data latih (80%) dan  uji  (20%)  setelah  itu  digunakan  algoritma  Naive  Bayes  sebagai  metode klasifikasi, dan dihubungkan dengan split data algoritma yang digunakan pada Apply  Model  untuk  mengetahui  data  yang  tidak  mempunyai  label. Performance  untuk  mengevaluasi  hasil  kerja  yang  akan  mendapatkan  nilai akurasi sebesar  65,38%. Berikut aplikasi yang sudah  diterapkan  dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Suci Anggraini, Muhamad Akbar, Alex Wijaya, Hadi Syaputra, Muhammad Sobri | 63
Gambar 4 Model Sub Proses Naive Bayes
Gambar 5 Hasil Akurasi dari Naive Bayes
3.4. Random Forest (RF)
Pada  penelitian  yang  telah  di  lakukan  sebelumnya  menggunakan  algoritma Random  forest  menyatakan  algoritma  ini  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi yang  tinggi  [8].  Algoritma  ini  merupakan  keturunan  dari  ID3  di  desain  oleh J.Ross  Quinlan  [16].  Random  Forest  memiliki  kelebihan  antara  lain,  memiliki kinerja  yang  baik,  dapat  membentuk  error  yang  kecil,  dan  memberikan training lebih besar [17]. Hasil Penelitian dari data sebanyak 127 baris dengan 21 kolom, dan split validation pada rapidminer untuk mengukur kinerja model dengan  pembagian  data  secara  random.  setelah  itu  digunakan  algoritma Random  Forest  sebagai  metode  klasifikasi,  dan  dihubungkan  dengan  Apply Model  untuk  mengetahui  data  yang  tidak  mempunyai  label.  Performance untuk mengevaluasi hasil kerja yang akan  mendapatkan  nilai akurasi sebesar 68,42%. Berikut aplikasi yang sudah diterapkan dapat dilihat pada Gambar 6, Gambar 7, dan Gambar 8.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Gambar 6 Model Sub Proses Random Forest
Gambar 7 Model Sub Validation Random Forest Gambar 8 Hasil Akurasi dari Random Forest
3.5. Neural Network (NN)
Algoritma Neural Network pada penelitian penyakit jantung memberikan nilai akurasi  91,45%  [9]  dan  merupakan  algoritma  yang  sering  digunakan  dalam latihan  supervised  [18].  Neural  Network  pada  software  rapidminer mempunyai  formula  yang  dirangkum  sebagai  training  learning  [18]  serta mempunyai keutamaan dalam prediksi dan kecepatan missing data [19]. Hasil Penelitian dari data sebanyak 127 baris dengan 21 kolom, dan split validation pada  rapidminer  untuk  mengukur  kinerja  model  dengan  pembagian  data secara  random.  Dan  digunakan  algoritma  Neural  Network  sebagai  metode

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Suci Anggraini, Muhamad Akbar, Alex Wijaya, Hadi Syaputra, Muhammad Sobri | 65
klasifikasi,  dan  dihubungkan  dengan  Apply  Model  untuk  mengetahui  data yang  tidak  mempunyai  label.  Performance  untuk  mengevaluasi  hasil  kerja yang mendapatkan nilai akurasi sebesar 73,68%. Berikut aplikasi yang sudah diterapkan dapat dilihat pada Gambar 9, Gambar 10, dan Gambar 11.
Gambar 9 Model Sub Proses Neural Network Gambar 10 Model Sub Validation Neural Network Gambar 11 Hasil Akurasi dari Neural Network
3.6. Pembahasan Gejala Covid-19
Dari  dataset  yang  diunduh  pada  situs kaggle.com berupa  127  data  pasien terjangkit covid-19 telah di klasifikasi menggunakan software rapidminer dan menunjukan hasil absolute count pada tingkat rendah sebesar 25,98%, tingkat sedang 54,33%, dan tingkat tinggi sebesar 19,69%. Dapat dilihat pada Gambar 12 berikut :

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## Gambar 12 Hasil Nominal Values
❖ Gejala Rendah : Telah dipilih beberapa gejala yang paling banyak muncul pada  pasien  positif  Covid-19  yang  telah  di  klasifikasi.  Ada  5  gejala  yaitu memiliki  suhu  tubuh ≥  39 C ,  batuk  kering,  sakit  tenggorokan, perkembangan  gejala, perubahan  pada nafsu  makan, dapat dilihat pada table 4 Sekitar 0,27% pasien merasakan tiga gejala yang sama.

## Table 4 Dari Data Klasifikasi Gejala Rendah
No Umur Suhu Tubuh  Batuk Kering Sakit Tenggorokan Perkembangan Gejala Perubahan Nafsu Makan 1 58 1 1 1 0 0 2 44 1 1 0 1 1 3 37 1 1 1 0 1 4 ... ... ... ... ... ... 33 33 1 0 1 1 1
❖ Gejala Sedang : Dipilih  beberapa gejala yang paling banyak muncul dari data  pasien  covid-19  yang  telah  di  klasifikasi  antara  lain  suhu  tubuh ≥ 39 C,  batuk  kering,  sakit  tenggorokan,  kantuk,  memiliki  riwayat perjalanan,  dapat  dilihat  pada  table  5  Sekitar  0,14%  pasien  merasakan empat gejala sekaligus.

## Table 5 Dari Data Klasifikasi Gejala Sedang
No Umur Suhu Tubuh Batuk Kering Sakit Tenggorokan Kantuk Riwayat Perjalanan 1 55 1 1 1 1 0 2 52 1 0 0 0 1 3 53 1 1 1 1 0 4 ... ... ... ... ... ... 69 30 1 0 0 1 0
❖ Gejala Tinggi : Ada beberapa gejala yang paling banyak muncul dari data pasien covid-19 yang telah di klasifikasi, yaitu suhu tubuh ≥ 39 C, batuk

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Suci Anggraini, Muhamad Akbar, Alex Wijaya, Hadi Syaputra, Muhammad Sobri | 67
kering,  sakit  tenggorokan,  permasalahan  dalam  pernapasan,  memiliki riwayat perjalanan, dapat dilihat pada table 6 Sekitar 0,16% pasien covid- 19 merasakan seluruh gejala tersebut.

## Table 6 Dari Data Klasifikasi Gejala Tinggi
No Umur Suhu Tubuh  Batuk Kering Sakit Tenggorokan Gangguan Pernapasan Riwayat Perjalanan 1 40 1 0 0 0 1 2 33 1 0 1 1 1 3 51 1 1 1 1 0 4 ... ... ... ... ... ... 25 20 1 0 1 1 1

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan dari dataset yang telah diuji menggunakan software  rapidminer  menunjukan  nilai  absolute  count  25,98%  untuk  tingkat rendah,  54,33%  untuk  tingkat  sedang,  dan  19,69%  untuk  tingkat  tinggi. Algoritma Neural Network mempunyai nilai akurasi tertinggi  sebesar  73,68%, Random  Forest  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  68,42%,  Naive  Bayes mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  65,38%,  sedangkan  Algoritma  K-Nearest Neighbor memiliki nilai akurasi paling rendah yaitu 57,89%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tim  Kerja  Kementerian  Dalam  Negeri,  D.  S. “Pedoman  Umum Menghadapi  Pandemi  Covid- 19  bagi  Pemerintah  Daerah” Jakarta,
Indonesia: Kementerian Dalam Negeri RI 2020, [Online] Available.
[2] N.  Sholikah.  P.S  “Kesiapsiagaan  Indonesia  Menghadapi  Potensi Penyebaran Corona Virus Disease” PPBK DPR RI , vol. XII, No. 3, pp 13-18, 2020,
[3] Abdillah, L. (2020). Stigma Terhadap Orang Positif COVID-19 (Stigma on Positive  People  COVID-19). Pandemik  COVID-19:  Antara  Persoalan  Dan
Refleksi Di Indonesia, Forthcoming . [4] JHU CSSE COVID-19 Data, desember 2020. https://news.google.com/covid19/map?hl=id&mid=%2Fm%2F02j71&gl =ID&ceid=ID%3Aid
[5] Siagian,  T.  H.  (2020).  Mencari  kelompok  berisiko  tinggi  terinfeksi  virus corona  dengan  discourse  network analysis. Jurnal  Kebijakan  Kesehatan Indonesia: JKKI , 9 (2), 98-106.
[6] Buana,  D.  R.  (2020).  Analisis  perilaku  masyarakat  indonesia  dalam menghadapi  pandemi  virus  corona  (Covid-19)  dan  kiat  menjaga kesejahteraan  jiwa. Salam:  Jurnal  Sosial  dan  Budaya Syar-i , 7 (3),  217- 226.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
[7] Indrayanti, I.,  Sugianti,  D.,  &  Al  Karomi,  A.  (2017).  Optimasi  Parameter K  Pada  Algoritma  K-Nearest  Neighbour  Untuk  Klasifikasi  Penyakit Diabetes Mellitus. Prosiding SNATIF , 823-829.
[8] Suryanegara,  G.  A.  B.,  &  Purbolaksono,  M.  D.  (2021).  Peningkatan Hasil  Klasifikasi  pada  Algoritma  Random  Forest  untuk  Deteksi  Pasien Penderita  Diabetes  Menggunakan  Metode  Normalisasi. Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 5 (1), 114-122.
[9] Rifai,  B.  (2013).  Algoritma  Neural  Network  Untuk  Prediksi  Penyakit Jantung. Jurnal Techno Nusa Mandiri , 10 (1), 1-9.
[10] Imandasari,  T.,  Irawan,  E.,  Windarto,  A.  P.,  &  Wanto,  A.  (2019, September).  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Klasifikasi  Lokasi Pembangunan  Sumber  Air.  In Prosiding  Seminar  Nasional  Riset Information Science (SENARIS) (Vol. 1, pp. 750-761).
[11] Nofitri,  R.,  &  Irawati,  N.  (2019).  INTEGRASI  METODE  NEIVE  BAYES DAN  SOFTWARE  RAPIDMINER  DALAM  ANALISIS  HASIL  USAHA PERUSAHAAN  DAGANG. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi) , 6 (1), 35-42.
[12] Dinata,  R.  K.,  Akbar,  H.,  &  Hasdyna,  N.  (2020).  Algoritma  K-Nearest Neighbor  dengan  Euclidean  Distance  dan  Manhattan  Distance  untuk Klasifikasi Transportasi Bus. ILKOM Jurnal Ilmiah , 12 (2), 104-111.
[13] Ayudhitama,  A.  P.,  &  Pujianto,  U.  (2020).  Analisa  4  Algoritma  Dalam
Klasifikasi Liver Menggunakan Rapidminer. Jurnal Informatika Polinema , 6 (2), 1-9.
[14] Siddik,  M.,  Hendri,  H.,  Putri,  R.  N.,  Desnelita,  Y.,  &  Gustientiedina,  G. (2020).  Klasifikasi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes. INTECOMS: Journal  of  Information  Technology  and  Computer  Science , 3 (2),  162-
166.
[15] Ciputra,  A.,  Rachmawanto,  E.  H.,  &  Susanto,  A.  (2018).  Klasifikasi Tingkat  Kematangan  Buah  Apel  Manalagi  dengan  Algoritma  Naive Bayes  dan  Ekstraksi  Fitur  Citra  Digital. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 9 (1), 465-472.
[16] Zailani,  A.  U.,  &  Hanun,  N.  L.  (2020).  Penerapan  Algoritma  Klasifikasi Random  Forest  Untuk  Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Di
Koperasi Mitra Sejahtera. Infotech: Journal of Technology Information , 6 (1), 7-14.
[17] Religia,  Y.,  Nugroho,  A.,  &  Hadikristanto,  W.  (2021).  Analisis Perbandingan  Algoritma  Optimasi  pada  Random  Forest  untuk Klasifikasi  Data  Bank  Marketing. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi Informasi) , 5 (1), 187-192.
[18] Rifai,  B.  (2013).  Algoritma  Neural  Network  Untuk  Prediksi  Penyakit Jantung. Jurnal Techno Nusa Mandiri , 10 (1), 1-9.
[19] Hastuti,  K.  (2012).  Analisis  komparasi  algoritma  klasifikasi  data  mining untuk prediksi mahasiswa non aktif. Semantik , 2 (1).