## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Uji Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree Classification Menggunakan Covid-19 Dataset
Helen Sastypratiwi #1 , Yulianti #2 , Hafiz Muhardi #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak
1 helensastypratiwi@informatics.untan.ac.id
2 y_suanda@gmail.com
3 hafizm@informatika.untan.ac.id
Abstrak—  Corona  virus  yang  saat  ini  terjadi  menjadikan perubahan  tatanan  hidup  dalam  masyarakat  baik  di Indonesia  maupun  luar  negeri.  Corona  virus  atau  disebut dengan  Covid-19  telah  banyak  memakan  korban  dari berbagai usia. Oleh karena itu, diperlukan penerapan sistem otomatis  dalam  sistem  deteksi  untuk  mencegah  penyebaran COVID-19 di antara orang-orang. Kecerdasan buatan dapat merupakan alat yang dominan dalam perang melawan krisis COVID-19.  Kecerdasan  buatan  memiliki  subdomain  seperti machine  learning.  Mechine  learning  (ML)  dapat  membantu dalam  mendiagnosis  dan  memprediksi  COVID-19.  Dataset Covid-19  sebagai  kasus  yang  digunakan  dalam  analisis untuk  mengkaji  perbandingan  antar  algoritma  dalam pembelajaran  mesin.  Komparasi  dilakukan  terhadap algoritma  Naïve  Bayes  dan  algoritma  Decision  Tree Classification  berdasarkan  feature  importance  yang  dimiliki kedua  algoritma  tersebut.  Uji  komparasi  ini  penting  agar kedepannya  penelitian  dapat  berjalan  lebih  baik  dengan mengetahui  algoritma  yang  sesuai  dan  dapat  membantu dalam  penyelesaian  masalah  yang  akan  datang.  Dalam penentuan  fitur  digunakan  dua  teknik  yaitu  correlation matrix dan feature importance. Correlation matrix menunjukkan  nilai  total  cases  tertinggi  dalam  korelasi dengan  fitur  lainnya.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  terhadap  data  Covid-19  global,  algoritma Decision  Tree  lebih  baik  dibanding  dengan  algoritma  Naïve Bayes.
Kata kunci — Komparasi algoritma, Naïve Bayes, Decision Tree, feature importance, klasifikasi, covid-19

## I. P ENDAHULUAN
Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  menyatakan  pada tanggal  30  Januari  2020  wabah  sebagai  keadaan  darurat dan  pandemi  untuk  kesehatan  masyarakat[1].  Berbagai negara  telah  mengambil  kebijakan-kebijakan  untuk mengantisipasi  wabah  ini  semakin  meluas  termasuk  di Indoenesia.  Pemerintah  Indonesia  sendiri  juga  sudah mengeluarkan  beberapa  kebijakan  terkait  pandemi  virus ini. Gerakan Social Distancing , Work from Home (WFH),
Pembatasan  Wilayah,  dan  beberapa  kebijakan  lainnya telah disosialisasikan kepada masyarakat Indonesia.

## Gambar 1. Sepuluh Negara dengan Kasus Kematian Tertinggi
Gejala  klinis  COVID-19  adalah  gangguan  pernapasan, kelelahan,  batuk  kering,  kelelahan,  dll.  Sementara  80 persen  pasien  sembuh  tanpa  perawatan.  Penelitian menyebutkan  pria  lanjut  usia,  anak-anak,  serta  pria  yang sudah  memiliki  penyakit  kardiovaskular,  obesitas,  dan diabetes rentan terhadap COVID-19[2]. Terbukti COVID- 19  memberikan  dampak  kematian  yang  cukup  tinggi. Terlihat  dalam  gambar  1  yang  menampilkan  sepuluh negara  dengan  angka  kematian  tertinggi  dan  gambar  2 yang  menampilkan  grafik  negara  dengan  jumlah  kasus terinfeksi tertinggi.
Kecerdasan buatan dapat merupakan alat yang dominan dalam  perang  melawan  krisis  COVID-19.  Kecerdasan buatan  memiliki  subdomain  seperti  machine  learning. Mechine  learning  (ML)  dapat membantu  dalam mendiagnosis  dan  memprediksi  COVID-19.  Dalam pembelajaran  dan  teknik  ML  berguna  dalam  melacak
kasus,  memprediksi,  menampilkan  data,  mendiagnosis maupun  mentreatment[3].  Penerapan  teknologi  ML  juga bisa  digunakan  dalam  upaya  untuk  mendeteksi  dampak pandemi COVID-19 terhadap kesehatan[4].

## Gambar 2. Sepuluh Negara dengan Kasus Tertinggi
Dalam penerapannya, diperlukan algoritma yang sesuai dalam  teknik  ML.  Beragamnya  algoritma  dalam  teknik ML  menyebabkan  perlunya  dilakukan  uji  komparasi.  Uji komparasi  ini  penting  agar  kedepannya  penelitian  dapat berjalan  lebih  baik  dengan  mengetahui  algoritma  yang sesuai  dan  dapat  membantu  dalam  penyelesaian  masalah yang akan datang. Untuk itu digunakan dataset Covid-19 dalam  analisis  untuk  mengkaji  perbandingan  antar algoritma.
Penelitian  mengenai  covid  sudah  pernah  dilakukan  di Indonesia.  Penelitian  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor (KNN)  dan  metode Naïve  Bayes [5],  [6] . Pada prosesnya, penelitian yang menggunakan KNN memerlukan  nilai  K  sebagai  tolak  ukur  dan  perhitungan jaran  antar  data.  Sedangkan  pada  penelitian  lainnya  yang menggunakan  metode Naïve  Bayes, menggunakan  data latih dalam proses analisanya.
Menurut  [7],  algoritama Naïve  Bayes tidak  lebih  baik dibanding  menggunakan  algoritma Random  Forest dan Support  Vector  Machine dikarena  nilai  akurasi  yang berada  dibawa  kedua  algoritma  tersebut.  Namun,  [8] mengemukakan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes memiliki kualitas  yang  lebih  superior  dibanding  dengan Support Vector Machine dikarenakan algoritma Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan dengan akurasi bernilai satu.
Berangkat dari penelitian sebelumnya mengenai Covid- 19,  perlunya  dilakukan  pengkajian  algoritma  yang digunakan  dalam  bentuk  uji  komparasi.  Komparasi dilakukan  terhadap  algoritma Naïve  Bayes dan  algoritma Decision Tree Classification berdasarkan feature importance yang dimiliki kedua algoritma tersebut .

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode penelitian komparatif.  Penelitian  ini  dibangun  terdiri  dari  5  tahapan utama.  Tahapan  dan  detail  tahapan  akan  diikuti  dengan metode  pelaksanaan.  Tahapan  terdiri  dari  persiapan  data, pemodelan,  evaluasi,  komparasi,  penentuan  algoritma terpilih.  Secara  rinci  program  penelitian  dijelaskan  pada gambar 2.

## A. Persiapan Data
Pada  tahap  pengumpulan  dan  pengolahan  data,  data dikumpulkan  dari  sumber  yang  seterusnya  data  ini digunakan  dan  diproses.  Proses  pengumpulan  data sehingga  data  dapat  digunakan  melalui  beberapa  proses diantaranya mencari data yang tersedia, memperoleh data tambahan yang dibutuhkan, mengintegrasikan semua data kedalam dataset, termasuk variabel yang diperlukan dalam proses.  Pada  proses  pengumpulan  ini  juga  dilakukan pengurutan  data.  Setelah  data  diurutkan  selanjutnya adalam  proses  penyeleksian  data  setelah  itu  data dibersihkan  dari missing value atau noise ,  selanjutnya membuang atribut yang tidak diperlukan.
Selanjutnya  adalah  proses  transformasi  data  (lihat Gambar  3),  data  ditransformasikan  kebentuk  yang  dapat digunakan  sebagai  data  input  ke  dalam tools sehingga dapat  dilakukan  persiapan  dalam  pembuatan  model. Dalam  pengumpulan  data,  data  yang  digunakan  adalah data Covid-19 Global[9].

## Gambar 3.  Metode Penelitian
Proses berlanjut pada seleksi fitur, yaitu data dianalisis dan  dikelompokan  berdasarkan  variabel  mana  yang berhubungan  dengan  satu  sama  lainnya.  Setelah  data dianalisis  lalu  diterapkan  model-model  yang  sesuai dengan jenis data. Pembagian data kedalam training data
dan  data  uji  ( testing  data )  juga  diperlukan  untuk pembuatan model.
Perlu  diketahui,  wabah  COVID-19  pertama  kali dilaporkan di Wuhan, China dan telah menyebar ke lebih dari  50  negara.  WHO  mendeklarasikan  COVID-19 sebagai  Public  Health  Emergency  of  International Concern  (PHEIC)  pada  30  Januari  2020.  Secara  alami, peningkatan  penyakit  menular  diakibatkan  karena cepatnya  penyebaran,  hal  ini  dapat  membahayakan kesehatan banyak orang[10].
Wabah penyakit menular ini adalah sesuatu yang tidak diharapkan  dan  tidak  dapat  diprediksi  dalam  suatu komunitas,  wilayah  geografis  maupun  oleh  waktu[11]. Seringnya, penyebaran penyakit menular sangat cepat dan dapat  membahayakan  kesehatan  sehingga  diperlukan tindakan  segera  dalam  mencegah  penyakit  ditingkat masyarakat[12].  Covid-19  disebabkan  oleh  virus  corona jenis baru yang sebelumnya diberi nama 2019-nCoV oleh organisasi  kesehatan  dunia  WHO.  Virus  ini  adalah anggota  ketujuh  dari  keluarga  corona  virus  diantaranya MERS-nCoV  dan  SARS-mCoV  dimana  virus-virus  ini dapat menyebar ke manusia[13].
Gejala  infeksinya  antara  lain  demam,  batuk,  sesak napas,  dan  diare.  Pada  kasus  yang  lebih  parah,  Covid-19 dapat  menyebabkan  pneumonia  bahkan  kematian. Menurut  [9],  Indonesia  termasuk  dalam  sepuluh  besar jumlah  angka  kematian  tertinggi  akibat  Covid-19.  Masa inkubasi  Covid-19  dapat  berlangsung  selama  2  minggu atau  lebih.  Virus  dapat  menyebar  dari  mulut  atau  hidung orang  yang  terinfeksi  dalam  partikel  cairan  kecil  ketika mereka batuk, bersin, berbicara, bernyanyi, atau bernapas. Partikel-partikel  ini  menyebar  dari  tetesan-tetesan  hingga partikel  yang  lebih  kecil.  Manusia  juga  dapat  terinfeksi dengan  menyentuh  permukaan  yang  telah  terkontaminasi virus  saat  menyentuh  mata,  hidung,  atau  mulut  tanpa membersihkan tangan[14][9].

## B. Pemodelan
Dalam  ML,  terdapat  tiga  jenis  algoritma  yaitu supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement  learning.  Klasifikasi  merupakan  salah  satu metode  dalam  ML  dalam  supervised  learning. Dalam prosesnya, klasifikasi membutuhkan rule yang membedakan  antara  satu  kelas  dengan  kelas  lainnya. Batasan  ini  disebut  dengan  model[15]. Klasifikasi  masuk dalam  supervised  learning  dikarenakan  dataset  yang digunakan  sudah  memiliki  label  tertentu  mencakup  input dan output yang diinginkan.
Secara  luas,  klasifikasi  didefinisikan  sebagai  proses pengorganisasian  data  berdasarkan  kategori  yang  relevan sehingga  dapat  digunakan  dan  dilindungi  secara  lebih efisien.  Sederhananya,  proses  klasifikasi  membuat  data lebih  mudah  ditemukan  dan  diambil.  Klasifikasi  data sangat  penting  dalam  hal  manajemen  risiko,  kepatuhan, dan keamanan data.
Klasifikasi data melibatkan penandaan data agar mudah dicari  dan  dilacak.  Klasifikasi  juga  dapat  menghilangkan duplikasi data, yang dapat mengurangi biaya
penyimpanan  dan  pencadangan  sekaligus  mempercepat proses pencarian[16].
Dalam  membangun  sebuah  model  dapat  menggunakan algoritma. Pada penelitian ini menggunakan Naïve Bayes dan Decision Tree.
Naïve  Bayes  Classifier  adalah  algoritma  yang  berasal dari  teorema  Bayes.  Naïve  Bayes  menggunakan probabilitas  dan  statistik  dimana  fungsinya  adalah  untuk memprediksi  suatu  peluang  dimasa  yang  akan  datang berdasarkan dari pengalaman sebelumnya[17].
Ciri utama dr Naïve Bayes Classifier ini adalah asumsi yg  sangat  kuat  akan  independensi  dari  masing-masing kondisi  /  kejadian.  Algoritma  ini  mengasumsikan  bahwa atribut  obyek  adalah  independen.  Probabilitas  yang terlibat  dalam  memproduksi  perkiraan  akhir  dihitung sebagai jumlah frekuensi dari tabel keputusan. Keuntungan  penggunan  adalah  bahwa  metoda  ini  hanya membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  ( training data )  yg kecil untuk menentukan estimasi parameter yg diperlukan dalam proses pengklasifikasian.
Decision  Tree  atau  biasa  disebut  dengan  pohon keputusan  adalah  sebuah  diagram  alir  yang  berbentuk seperti  pohon  [18].  Pohon  keputusan  dapat  diartikan sebagai pendekatan untuk menghasilkan sebuah klasifikasi.  Pohon  keputusan  dapat  digunakan  untuk menemukan  fitur  dan  mengekstrak  pola  dalam  jumlah yang  besar.  Karakteristik  ini  yang  menjadikan  alasan pohon keputusan digunakan secara luas sebagai eksplorasi data  maupun  sebagai  pemodelan  prediktif  lebih  dari  dua dekade. Pohon keputusan memiliki dasar yang baik dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan[19][20].
Komponen utama dalam pohon keputusan adalah node dan brance. Dimana didalamnya memiliki tahapan penting dalam  membangun  model  tersebut  yaitu splitting, stopping dan pruning [21] .

## C. Evaluasi
Dilakukan  evaluasi  terhadap  model  yang  ditetapkan untuk  mengetahui  tingkat  keakurasian  model.  Pada  tahap ini,  akan  dilakukan  evaluasi  terhadap  kualitas  dan efektivitas  dari  masing-masing  model  yang  diterapkan. Proses evaluasi dilakukan berdasarkan feature importance yang dimiliki kedua algoritma tersebut.
Setelah diketahui  feature importance dari kedua  model pada masing-masing kelompok atribut, dilakukan komparasi  untuk  melihat  algoritma  terbaik  dengan membandingkan  nilai  akurasi  dan  nilai  confusion  matrix pada tiap algoritma.

## III. H ASIL DAN A NALISA
Pada  penelitian  ini,  data  menggunakan  dataset  Covid- 19  dunia.  Sebelum  dilakukan  pemrosesan  dilakukan pengkategorian  data  berdasarkan  status  pandemi  normal dan  pandemi  buruk[6].  Penentuan  status  pandemi dilakukan dengan cara membandingkan nilai total kasus di suatu  negara  dengan  nilai  rata-rata  kasus  yang  terjadi  di 223  negara.  Dengan  nilai  total  kasus  230.835.020  dan nilai rata-rata total kasus adalah 1.035.134.

## D. Feature Selection
Fiture  selection  sendiri  adalah  masalah  utama  dalam ML dan pengenalan pola. Pada kumpulan data besar, jika menggunakan teknik berbasis pencarian dapat menjadikan komputasi  lebih  berat.  Selain  itu,  penilaian  berdasarkan relevansi  atau  banyaknya  redundansi  juga  membutuhkan waktu yang sangat lama pada dataset tingkat tinggi[22].
Menurut  [23],  terdapat  langkah-langkah  yang  harus dilalui  seperti  memahami  domain,  memahami  tujuan, membuat kumpulan data dan prapemrosesan data bersifat objektif.  Untuk  itu  perlu  langkah  tambahan  untuk mereduksi  dan  memproyeksikan  data.  Dalam  feature selection terdapat  beberapa teknik yang  dapat  diterapkan. Penelitian  ini  menggunakan  feature  importance  dan correlation matrix.
Feature  importance  sendiri  berorientasi  pada  jenis kumpulan data yang memiliki fitur yang telah disesuaikan sebelumnya.  Feature  importance  memiliki  dampak  yang besar  dalam  memingkatkan  kualitas  suatu  model  dengan membuang  fitur  yang  tidak  diperlukan  sehingga  yang tersisa adalah fitur yang paling penting[24].
Gambar  4  menjelaskan  hubungan  antar  atribut  dengan atribut lainnya dalam dataset yang digunakan. Korelasi ini menunjukkan  bagaimana  antar  fitur  saling  terkait. Korelasi  ini  dapat  bernilai  positif  maupun  negatif.  Pola warna  dalam  setiap  fitur  yang  terkait  juga  menunjukkan arti  tersendiri.  Dalam  gambar  4  dapat  dilihat  pada  baris terakhir  yang  pada  total  cases.  Digambar  ditunjukkan bagaimana  total  cases  saling  berkorelasi  dengan  fitur lainnya,  dimana  recovered  memiliki  nilai  tertinggi  dalam korelasinya  diikuti  oleh  deaths,  tests,  active  cases  dan population.

## Gambar 4. Correlation Matrix Data Covid-19
Namun,  berbeda  dengan  feature  importance.  Saat feature  importance  diterapkan  dengan  menggunakan algoritma  yang  telah  dipilih  yaitu  algoritma  Naïve  Bayes dan  algoritma  Decision  Tree  hasil  menunjukkan  bahwa tests  merupakan  fitur  terpenting  dalam  pengalgoritmaan Naïve  Bayes.  Sedangkan  dalam  algoritma  decision  tree total cases menjadi fitur terpenting. Hal ini sejalan dengan teknik correlation matrix yang ditunjukkan pada gambar 4. Feature importance masing-masing algoritma ditunjukkan pada  gambar  5  dan  gambar  6  Sedangkan  pada  gambar  7 adalah feature importance secara umum ( general ).
Sehingga  hasil  dari  feature  importance  ini  berikutnya digunakan  dalam  penerapan  tiap  algoritma  untuk  dapat mendukung performa dengan hasil lebih baik.
Gambar 5. Feature Importance Naïve Bayes Gambar 6. Feature Importance Decision Tree
Gambar 7. Feature Importance Secara General

## E. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah suatu metode yang digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi. Nilai presisi diukur berdasarakan  nilai  positif  atau  biasa  disebut  nilai benar[25].  Jumlah  prediksi  yang  benar  dan  salah dirangkum  dengan  nilai  hitungan  dan  dipecah  oleh masing-masing  kelas.  Confusion  matrix  juga  dapat
memvisualisasikan performa dari suatu algoritma khususnya  algoritma  yang  termasuk  dalam  supervised learning.  Confusion  matrix  menunjukkan  model  dari klasifikasi  yang  dilakukan  ketika  membuat  sebuah prediksi.  Sehingga  dapat  memberikan  pengetahuan  yang tidak  hanya  tentang  kesalahan  yang  dibuat  dalam pengklasifikasian  tetapi  juga  tentang  kesalahan  yang dibuat.
TABEL I C ONFUSION M ATRIX N AÏVE B AYES True Normal True Bad Class Precision pred. Normal 4 0 100.00% pred. Bad 49 10 16.95% Class recall 7.55% 100.00%
TABEL II C ONFUSION M ATRIX D ECISION T REE True Normal True Bad Class Precision pred. Normal 50 0 100.00% pred. Bad 4 10 71.43% Class recall 92.59% 100.00%
Nilai  confusion  matrix  dari  kedua  model  ditunjukkan pada  tabel  1  dan  tabel  2.  Pada  tabel  1  yaitu  confusion matrix  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes,  prediksi normal  semuanya benar  dari jumlah total.  Untuk prediksi buruk  49  adalah  normal  dan  10  adalah  buruk.  Sehingga jika  dihitung  nilai  akurasinya  adalah  22.2%.  Pada algoritma Decision Tree prediksi normal bernilai 50 dan 0 selanjutnya  prediksi  buruk  bernilai  4  dan  10.  Sehingga bila  dikalkulasikan  dalam  perhitungan  akurasi  nilai  yang didapat adalah 92.59%.

## IV. K ESIMPULAN
Pemodelan  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  dan  algoritma  Decision  Tree.  Dua pemodelan  ini  berhasil  dilakukan  komparasi.  Dalam penentuan  fitur  digunakan  dua  teknik  yaitu  correlation matrix  dan  feature  importance.  Correlation  matrix menunjukkan nilai total cases adalah fitur tertinggi dalam korelasi  dengan  fitur  lainnya.  Hal  ini  diperkuat  dengan feature  importance  yang  dihasilkan,  sehingga  dapat digunakan  sebagai  perhitungan  dalam  kedua  algoritma untuk  menghasilkan  keakuratan  yang  lebih  baik. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terhadap data Covid-19  global,  algoritma  Decision  Tree  lebih  baik dibanding dengan algoritma Naïve Bayes.
Correlation  matrix  dan  feature  importance  dalam penemuan  pola  sangat  diperlukan  dalam  langkah  untuk mengetahui  tingkat  data.  Tentunya  penelitian  ini  perlu kelanjutan untuk memberikan hasil yang dapat membantu dalam penyebaran COVID-19.
R EFERENSI
[1] B.  M.  Ismail,  S.  M.  Basha,  and  B.  E.  Reddy,  “Improved  fractal image  compression  using  range  block  size,”  in 2015  IEEE International  Conference  on  Computer  Graphics,  Vision  and Information Security (CGVIS) , 2015, pp. 284–289.
[2] G.  A.  Shaik,  T.  B.  Reddy,  M.  I.  B.,  M.  Alam,  and  M. Tahernezhadi, “Variable Block Size Hybrid Fractal Technique for
Image  Compression,”  in 2020  6th  International  Conference  on Advanced  Computing  and  Communication  Systems  (ICACCS) , 2020, pp. 510–515.
[3] Z. Yin, L. M. Sulieman, and B. A. Malin, “Review A systematic literature  review  of  machine  learning  in  online  personal  health data,” vol. 0, no. 0, pp. 1–16, 2019.
[4] F. A. Astuti, “Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence untuk Penguatan Kesehatan dan Pemulihan Ekonomi Nasional,” J. Sist.
Cerdas , vol. 4, no. 1, pp. 25–34, 2021.
[5] A.  P.  Wibawa,  A.  C.  Kurniawan,  H.  A.  Rosyid,  and  A.  M.  M. Salah, “International Journal Quartile Classification Using the K- Nearest Neighbor Method,” in 2019 International Conference on Electrical,  Electronics  and  Information  Engineering  (ICEEIE) , 2019, vol. 6, pp. 336–341.
[6] M. Ikbal, S. Andryana, and R. T. K. Sari, “Visualisasi dan Analisa Data  Penyebaran  Covid-19  dengan  Metode  Klasifikasi  Naïve Bayes,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 4, pp. 389–394, 2021.
[7] C.  I.  Agustyaningrum,  W.  Gata,  R.  Nurfalah,  and  U.  Radiyah, “KOMPARASI  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  ,  RANDOM FOREST DAN SVM UNTUK MEMPREDIKSI NIAT,” vol. 20, no. 2, 2020.
[8] A.  Supriyatna  and  W.  P.  Mustika,  “Komparasi  Algoritma  Naive bayes  dan  SVM  Untuk  Memprediksi  Keberhasilan  Imunoterapi Pada Penyakit Kutil,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. ,
vol. 2, no. 2, pp. 152–161, 2018. [9] “World Health Organization.” [Online]. Available: https://www.who.int/. [Accessed: 03-Jun-2021].
[10]  F.  B.  Hamzah et  al. ,  “CoronaTracker:  worldwide  COVID-19 outbreak  data  analysis  and  prediction,” Bull  World  Heal.  Organ , vol. 1, no. 32, 2020.
[11]  D.  Toppenberg-Pejcic,  J.  Noyes,  T.  Allen,  N.  Alexander,  M. Vanderford, and G. Gamhewage, “Emergency risk communication:  Lessons  learned  from  a  rapid  review  of  recent gray  literature  on  Ebola,  Zika,  and  Yellow  Fever,” Health Commun. , vol. 34, no. 4, pp. 437–455, 2019.
[12]  L. Lin, R. F. McCloud, C. A. Bigman, and K. Viswanath, “Tuning in and catching on? Examining the relationship between pandemic communication  and  awareness  and  knowledge  of  MERS  in  the USA,” J.  Public  Health  (Bangkok). ,  vol.  39,  no.  2,  pp.  282–289, 2017.
[13]  D.  S.  Hui et  al. ,  “The  continuing  2019-nCoV  epidemic  threat  of novel  coronaviruses  to  global  health—The  latest  2019  novel coronavirus  outbreak  in  Wuhan,  China,” Int.  J.  Infect.  Dis. ,  vol. 91, pp. 264–266, 2020.
[14]  W. H. Organization, “Report of the WHO-China joint mission on coronavirus disease 2019 (COVID-19),” 2020.
[15]  E.  E.  Pratama  and  H.  Sastypratiwi,  “Analisis  Kecenderungan Informasi  Terkait  Covid-10  Berdasarkan  Big  Data  Sosial  Media dengan Menggunakan Metode Data Mining,” J. Inform. Polinema , vol. 7, no. 2, pp. 1–6, 2021.
[16]  P.  Arabie,  L.  Hubert,  and  G.  De  Soete, Clustering  and classification . World Scientific, 1996.
[17]  D.  L.  Olson  and  D.  Delen,  “74-Advanced-Data-Mining- Techniques Flipbook PDF.”
[18]  L. Breiman, “Random Forests,” Mach. Learn. , vol. 45, no. 1, pp. 5–32, 2001.
[19]  S.  Russell  and  P.  Norvig,  “Artificial  intelligence:  a  modern approach,” 2002.
[20]  A.  J.  Myles,  R.  N.  Feudale,  Y.  Liu,  N.  A.  Woody,  and  S.  D. Brown, “An introduction to decision tree modeling,” J. Chemom. A J. Chemom. Soc. , vol. 18, no. 6, pp. 275–285, 2004.
[21]  Y.-Y. Song and L. U. Ying, “Decision tree methods: applications for classification and prediction,” Shanghai Arch. psychiatry , vol. 27, no. 2, p. 130, 2015.
[22]  A. J. Ferreira and M. A. T. Figueiredo, “Efficient feature selection filters for high-dimensional data,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 33, no. 13, pp. 1794–1804, 2012.
[23]  F. F. Bocca and L. H. A. Rodrigues, “The effect of tuning, feature engineering,  and  feature  selection  in  data  mining  applied  to rainfed sugarcane yield modelling,” Comput. Electron. Agric. , vol. 128, pp. 67–76, 2016.
[24]  G.  Ruß  and  R.  Kruse,  “Feature  Selection  for  Wheat  Yield Prediction  BT    -  Research  and  Development  in  Intelligent Systems XXVI,” 2010, pp. 465–478.
[25]  T.  Rosandy,  “Perbandingan  Metode  Naive  Bayes  Classifier
Dengan  Metode  Decision  Tree  (C4.  5)  Untuk  Menganalisa
Kelancaran Pembiayaan (Study Kasus: KSPPS/BMT Al-Fadhila,” J. Teknol. Inf. Magister , vol. 2, no. 01, pp. 52–62, 2016.