## KLASIFIKASI DATA SET VIRUS CORONA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Fahmi Syarifuddin 1) Muhammad Misdram 2) Anang Aris Widodo 3) Program Studi Informatika, Universitas Merdeka Pasuruan, Email: 1 fahmisyarifuddin1@gmail.com, 2 misdramdosen@gmail.com , 3 anangariswidodo@gmail.com
Abstract: At the beginning of 2020 the world of health was shocked by the discovery of a new virus that was known to have originated from this virus in Wuhan, China. Almost the whole world has experienced this virus pandemic. Then  on  February  11,  2020,  the  World  Health  Organization  named  the  new  virus  Severa  acute  respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) and the name of the disease as Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) (WHO,  2020). At  first, the  transmission of this  virus  could not  be  determined  whether  it  was  between  animal- human or human-human. Meanwhile, the number of cases continues to increase over time. At that time, there were 15  medics infected  by  one  of  the patients. It  was  finally  confirmed  that the  transmission  of  pneumonia can be transmitted from human to human. Until now, the handling of Covid-19 patients is still continuing. This is because the number of patients continues to grow every day. For this reason, an application is needed that can monitor the cure rate for Covid-19 patients. This system is built using the Naïve Bayes Classification (NBC) method. The NBC method is a method used for classification and can predict future opportunities based on past experiences. The test results show that using the Nive Bayes Method has a fairly good accuracy, namely 84%.
Keywords : Covid-19, classification, Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Di  awal  tahun  2020  dunia  kesehatan digemparkan dengan penemuan virus baru yang diberi nama coronavirus. Hampir seluruh dunia mengalami  pendemi  virus  ini.  Pada  periode sebelumnya  juga  dunia  pernah  mengalami serangan virus yang cukup mematikan. Seperti Wabah  sindrom  pernapasan  akut  (SARS)  dan sindrom  pernapasan  Timur-Tengah  (MERS) (Yuliana,  2020).  Kemudian  Pada  tanggal  11 Februari  2020, World  Health  Organization memberi nama virus baru tersebut Severa acute respiratory  syndrome  coronavirus-2 (SARS- CoV-2)  dan  nama  penyakitnya  sebagai Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) (WHO,  2020).  Pada  mulanya  penularan  virus ini  belum  dapat  ditentukan  apakah  melalui antara  hewan-manusia  atau  manusia-manusia. Jumlah  kasus  terus  bertambah  seiring  dengan waktu.  Pada  waktu  itu,  terdapat  15  petugas medis  terinfeksi  oleh  salah  satu  pasien.  Salah satu  pasien  tersebut  dicurigai  sebagai  kasus “ super  spreader ”  (Asia,  2020).  Akhirnya dikonfirmasi  bahwa  transmisi  pneumonia  ini dapat  menular  dari  manusia  ke  manusia (Relman,  2020).  Sampai  saat  ini  virus  ini dengan  cepat  menyebar  bahkan  sampai menjangkit hampir seluruh dunia (PDPI, 2020).
Dikutip  dari  “kompas.com”  (kompas, 2020),  Saat ini sebanyak 168 negara mengonfirmasi  kasus  COVID-19.  Mengutip dari  “Worldometers”,  Update  data  terbaru  per tanggal  30  April  jumlah  kasus  Covid-19  telah lebih  dari  3,2  juta  orang  terinfeksi.  Berikut rinciannya:  Angka  kasus  infeksi:  3.208.977, orang  Meninggal  dunia:  227.628,  orang Sembuh:  997.181  orang  (WHO,2020).  Di sejumlah  negara,  pandemi  ini  mulai  menurun. Sementara,  negara  lain  masih  melaporkan peningkatan kasus.
Sedangakan  untuk  Indonesia  sendiri menurut  Juru  Bicara  Pemerintah  untuk Penanganan  Virus  Corona  Achmad  Yuianto mengatakan  dari  Data  terakhir  hingga  Rabu (29/4/2020),  jumlah  kasus  yang  terkonfirmasi 9.771.  Sebanyak  7.596  orang  dirawat,  784 orang  meninggal  dunia,  dan  1.391  orang sembuh.  Menurut  data  DKI  Jakarta  masih menjadi  daerah  dengan  kasus  penularan tertinggi yaitu 4.092 kasus. Adapun persebaran kasus Covid-19 di Indonesia secara keseluruhan telah terjadi di 297 kabupaten / kota yang ada di 34 provinsi (kompas, 2020).
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang digunakan adalah Naïve Bayes Classifier. Naïve
Bayes  Classifier dinilai  berpotensi  baik  dalam mengklasifikasi  data  dibandingkan  beberapa metode  pengklasifikasian  yang  lain  dalam  hal akurasi  dan  efisiensi  komputasi  dikarenakan sifat keindependensian fitur-fiturnya (Karatabak,  2015). Naïve  bayes merupakan sebuah  metoda  klasifikasi  yang  menggunakan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes.  Ciri  utama  dari Naïve  Bayes  Classifier ini  adalah  asumsi  yg  sangat  kuat  (naïf)  akan independensi  dari  masing-masing  kondisi  / kejadian (Widianto, 2019).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitan Terkait
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Saban Ozturk,  Umut  Ozkaya,  Mucahid  Barstugan (2020)  (Saban  Ozturk  et  al.,  2020)  yang berjudul “ Classification of Coronavirus Images using  Shrunken  Feature ”.  Pada  penelitian  ini penulis mencoba  untuk mengembangkan metode  pembelajaran  mesin  untuk  mendeteksi epidemi  virus  dengan  menganalisis  gambar sinar-X. Dalam penelitian ini gambar memiliki 6  situasi,  termasuk  gambar  dari  orang  yang terkena coronavirus yang akan diklasifikasikan. Tetapi  Karena  jumlah  gambar  dalam  dataset kurang  dan  tidak  seimbang,  maka  akan  lebih mudah  untuk  melakukannya  menggunakan metode  ekstraksi  fitur  kerajinan  tangan. pertama,  semua  gambar  di  dalam  dataset  akan diekstraksi  dengan  bantuan  empat  algoritma ekstraksi fitur. Fitur yang diekstraksi digabungkan dalam bentuk mentah. Untuk  data yang  tidak  seimbang  dihilangkan  dengan menghasilkan vektor dengan algoritma
SMOTE . Kemudian, vektor dikurangi ukurannya dengan  menggunakan auto-encoder bertumpuk  untuk  menghapus  fitur  yang  saling berhubungan  di  dalam  vektor.  Menurut  hasil yang  diperoleh,  terlihat  bahwa  metode  ini mampu  meningkatkan  kinerja,  terutama  untuk membuat  diagnosis  COVID-19  dalam  waktu singkat dan efektif.
Penelitian selanjutnya dari Derick
Iskandar,  Yoyon  K  Suprapto  (2015)  (Derick Iskandar dkk, 2015) yang berjudul “Perbandingan  Akurasi  Klasifikasi  Tingkat
Kemiskinan Antara Algoritma C 4.5 Dan Naïve Bayes ”.  Kemiskinan  merupakan  salah  satu masalah  yang  dialami  oleh  beberapa  Negara berkembang,  salah  satunya  Indonesia.  Banyak cara  yang  dilakukan  untuk  menanggulangi kemiskinan,  diantaranya  dengan  melakukan program  bantuan  sosial  untuk  rakyat  miskin. Bentuk  bantuan  sosial  yang  diberikan  oleh pemerintah  berdasarkan kriteria  bantuan yang telah  ditentukan  sebelumnya  agar  tidak  salah sasaran.  Pada  penelitian  kali  ini  penulisi menggunakan BDT (Basis Data Terpadu) yang dikeluarkan  oleh  TNP2K  dalam  menentukan klasifikasi tingkat kemiskinan. Adapun metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Naïve  Bayes  Clasifier (NBC)  dan  Algoritma C4.5 yang  keduanya  merupakan  metode  pada teknik  klasifikasi data  mining .  Pegujian  akan dilakukan  dengan  menggunakan  14  atribut. Hasil  dari  proses  klasifikasi  diperoleh  bahwa metode C4.5 memiliki tingkat akurasi 3% lebih baik  jika  dibandingkan  dengan  metode Naïve Bayes .

## 2.2 Landasan Teori

## 2.2.1 Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  pengelompokan dari  obyek  atau  benda  yang  tidak  terstruktur ke  dalam  kelas  atau  golongan  tertentu berdasarkan  ciri-ciri  yang  sama  (Hamakonda, 2002).

## 2.2.2 Dataset
Dataset adalah sebuah data yang di ambil dari  sumber  data  yang  merepresentasikan datatabel  dan  relasinya  di  mana  strukturnya mirip dengan data di database (Yuniar, 2011)

## 2.2.3 Virus
Virus  adalah  parasit  yang  berukuran sangat  kecil  yang  dapat  menginfeksi  sel makhluk  hidup.  Parasit  bereproduksi  di  dalam sel  makhluk  hidup  dengan  memanfaatkan  sel- sel  inang  karena  tidak  memiliki  kemampuan untuk  bereproduksi  sendiri.  Menurut  beberapa ahli dan ilmuwan, virus adalah peralihan antara makhluk  hidup  dan  makhluk  tidak  hidup.  Ia tidak  dapat  dikatakan  sebagai  makhluk  hidup karena tidak dapat menjalani fungsi biologisnya secara  bebas.  Sementara  itu,  ia  tidak  dapat
dikatakan makhluk tidak hidup karena memiliki material genetik berupa DNA atau RNA dalam tubuhnya (Septyan).

## 2.2.4 Virus Corona
Menurut  situs  WHO  (WHO,  Pertanyaan dan  jawaban  terkait  Coronavirus,  2020),  virus corona  adalah  keluarga besar  virus  yang  dapat menyebabkan  penyakit  pada  hewan  atau manusia.  Pada  manusia  corona  diketahui menyebabkan infeksi pernafasan mulai dari flu biasa hingga penyakit  yang lebih parah seperti Middle  East  Respiratory  Syndrome (MERS), dan Severe Acute Respiratory Syndrme (SARS).
2.2.5 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naive  Bayes merupakan sebuah metoda klasifikasi menggunakan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  yang bernama  Thomas  Bayes.  Algoritma Naive Bayes dapat  memprediksi  peluang  di  masa depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes (Ismail, 2008). Naive Bayes
menggunakan cabang matematika yang dikenal dengan  teori  probabilitas  untuk  mencari peluang terbesar dari kemungkinan  klasifikasi, dengan  cara  melihat  frekuensi  tiap  klasifikasi pada  data  training.  Klasifikasi Naive  Bayes adalah  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas keanggotaan  suatu  class.      Bentuk  umum  dari teorema  bayes  seperti  dibawah  ini  (Afrizal, 2014).
𝑝(𝑦|𝑥) = 𝑝(𝑥|𝑦). p(y) 𝑝(𝑥) Keterangan
:
x :  Data  dengan  class  yang  belum
diketahui
y
: Hipotesis data merupakan suatu class
spesifik P(y|x)   : Probabilitas hipotesis berdasar kondisi (posteriori probability) P(c) : Probabilitas
hipotesis (prior probability) P(x|y)   : Probabilitas berdasarkan kondisi pada hipotesis P(x) : Probabilitas c
3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  dalam  tujuh tahapan.  Adapun  rincian  tahapannya  adalah sebagai berikut :
1. Tahap  I  pengumpulan  data  awal  meliputi persebaran  virus  corona  di  wilayah  Kota Pasuruan  melalui  data  yang  ada  di  Dinas Kesehatan Kota Pasuruan.
2. Tahap  II  desain  dan  pembuatan  produk, yaitu  kegiatan  merancang  dan  membuat aplikasi Klasifikasi Dataset Virus Corona.
3. Tahap III validasi desain, Sugiyono (2013) menyatakan  validasi  merupakan  proses kegiatan  untuk  menilai  rancancan  produk. Apakah  aplikasi  sudah  benar  dalam melakukan klasifikasi dataset.
4. Tahap  IV  revisi  desain,  merupakan  proses mengoreksi  kembali  dan  memperbaiki kesalahan-kesalahan  setelah  melakukan penilaian terhadap aplikasi.
5. Tahap  V  uji  coba  Aplikasi  Klasifikasi Dataset Virus Corona dengan data penduduk di wilayah Kota Pasuruan.
6. Tahap  VI  revisi  produk,  setelah  produk diujikan  secara  terbatas,  produk  kembali dievaluasi  agar  sesuai  dengan  data  yang dibutuhkan pemerintah.
7. Tahap  VII  implementasi, merupakan kegiatan implementasi Aplikasi Klasifikasi Dataset Virus Corona.

## 3.2 Perancangan Flowchart

## 3.1 Analisis Data Menggunakan Metode NBC
Hasil  dari  pengumpulan  data  yang dilakukan  di  Dinas  Kesehatan  Kota  Pasuruan didapatkan  beberapa  data  orang  yang  positif mengidap  Covid-19.  Dari  data  tersebut  ada beberapa  atribut  berupa  umur,  jenis  kelamin, penyakit  penyerta,  dan  alamat.  Sedangkan untuk  class ada tiga yaitu sembuh, isolasi, dan meninggal.
Tabel 3. 1 Probabilitas Class
Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan dalam perhitungan metode Naïve Bayes adalah dengan  menentukan  jumlah  masing-masing class dan  dibagi  dengan  jumlah record ,  yang mana nanti akan menghasilkan nilai probabilitas dari masing-masing kelas.
Tabel 3. 2 Data Testing
Pada  langkah  ini  setiap  atribut  di  cari nilainya  satu  persatu  sesuai  dengan classnya masing-masing.  Contoh  dari  atribut  umur dengan value 51-55  dicari  berapa  orang  yang isolas,  sembuh,  dan meninggal.  Begitu seterusnya sampai nilai dari setiap atribut terisi. Langkah  selanjutnya  membagi  nilai  setiap atribut dengan jumlah masing-masing class .
Langkah  selanjutnya  membagi  nilai setiap  atribut  dengan  jumlah  masing-masing class .
Tabel 3. 3 Perhitungan Data Testing
Setelah  semua  nilai  dari  hasil  bagi  nilai atribut  dengan  jumlah  masing-masing class ,
maka  selanjutnya  adalah  mengkalikan  semua nilai tadi dengan nilai probabilitas class . contoh
Isolasi  =  umur  *  jenis  kelamin  *  penyakit penyerta * alamat * probabilitas class isolasi Isolasi = 0.1190476*0.4523810*0.6666667*0.0000000 *0.5600000
maka  dari  hasil  masing-masing class di  atas akan dicari nilai terbesar dari ketiga class untuk menentukan  dari  data  uji  tersebut  prediksinya akan  mengarah  ke  nilai class yang  terbesar.
Dalam kasus di atas adalah meninggal.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Bab  ini  membahas  rangkaian  uji  coba  dan evaluasi pada aplikasi.
Gambar 4. 1 Tampilan Data Pasien Positif Covid-19
pada  gambar  4.2  menampilkan  data pasien  yang  positif  mengidap  Covid-19.  Pada menu  ini    terdapat  beberapa  kriteria  yang dibutuhkan  untuk  mengklasifikasi  pasien Covid-19,  seperti  dilihat  dari  umur,  jenis kelamin,  nama  kelurahan,  penyakit  penyerta, dan status dari pasien tersebut sebagai classnya .
Data  ini  sebagai  acuan  yang  nantinya  akan digunakan  untuk  memprediksi  status  pasien berdasarkan kriteria di atas
Gambar 4. 2 Tampilan Tabel Rentang Umur
gambar  4.3  merupakan  tampilan  tabel rentang  umur  yang  berisi  kisaran  dari  umur pasien  yang  positif  Covid-19  dan  status  umur. Untuk  status umur berisi aktif  dan tidak aktif. Aktif  yang  di  maksud  adalah  pada  saat menginputkan  data  di  data  pasien  dan  dat testing , data umur ini akan ditampilkan di form pengisian  data.  Sedangkan  yang  tidak  aktif berarti  umur  tersebut  di  hidden  dari  form inputan. Untuk Kisaran umur dimulai dari umur 0-75  tahun  yang  diberi  label  aktif.  Apabila terdapat pasien dengan umur yang tidak ada di database, maka  harus  di inputkan terlebih dahulu  dengan  mengklik  tombol  tambah  data yang  ada di bawah tabel .
Gambar 4. 3 Tampilan Tabel Kelurahan
Pada  gambar  4.4  menampilkan  tabel kelurahan yang berisi nama kelurahan yang ada di  Kota  Pasuruan  dan  status  kelurahan.  Untuk kelurahan  dengan  status  aktif,  datanya  ada  19 kelurahan  dari  seluruh  kelurahan  yang  ada  di Kota  Pasuruan.  Apabila  ada  tambahan  pasien positif  sedangkan  tidak  ada  di  dalam database tinggal  mengklik  tombol  edit  dan  merubah status tidak aktif menjadi aktif.
Gambar 4. 4 Tampilan Tabel Testing
Gambar  4.5  adalah  tampilan  menu  tabel testing yang berisi umur, nama kelurahan, jenis kelamin,  dan  penyakit  penyerta.  Tampilan  ini merupakan form untut memperdiksi apabila ada
pasien  baru  yang  positif  Covid-19  akan berstatus  sembih,  isolasi,  atau  meninggal menggunakan metode Naïve Bayes Classifier .
Gambar 4. 5 Tampilan Hasil prediksi
Pada gambar 4.6 ini merupakan tampilan hasil prediksi dari perhitungan Naïve Bayes . Di menu  ini  dijelaskan  secara  rinci  perhitungan manual dari Metode Naïve Bayes . Yang dimulai dari jumlah setiap class , kemudian jumlah dari setiap  atribut  berdasarkan  classnya  masing- masing.  Selanjutnya  mencari  nilai  probabilitas dari  setiap  atribut  dengan  membagi  junlah atribut  dengan  jumlah class .  setelah  ketemu probabilitas setiap atribut, maka hasil probabiltas  tadi  dikalikan  semua  dengan  nilai pbobabilitas class .  setelah  selesai  maka  sistem akan mencari nilai terbesar dari ketiga class tadi sebagai  hasil  dari  prediksi  pasien  yang diinputkan di tabel data testing .

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  peneliti dapat mengambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Melalui data yang di dapat dari Dinkes Kota
Pasuruan,  data  di  kelompokkan  menjadi  3 class  dan  4  kriteria  yang  kemudian diklasifiksi  menggunakan  metode  NBC.
Yang  mana  di  setiap  kriteria  dicari jumlahnya berdasarkan 3 class tadi. Hingga semua selesai dan  dicari nilai terbesar dari hasil 3 class tersebut. 2. Penggunaan  aplikasi  akan  mempermudah pengklasifikasian dalam memprediksi
tingkat  kesembuhan  seseorang  karena tinggal  menginputkan  kriteria  pasien  dan hasilnya  akan  keluar  sesuai  perhitungan NBC beserta rincian perhitungan manualnya
Berdasarkan  hasil  implementasi  dari  metode Naïve  Bayes  Classifier untuk  memprediksi tingkat  kesembuhan  pasien  yang  positif  virus corona  terdapat  beberapa  saran  yang  perlu diperhatikan  dalam  pengembangan  penelitian ini diantara lain:
1. Diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya sistem  dapat  dikembangkan  lagi  karena data  yang  peneliti  dapat  saat  ini  masih terbatas  dan  tidak  semua  pihak  boleh mengetahuinya.
2. Diharapkan  menggunakan  metode  lain untuk  membandingkan  metode  mana  yang lebih akurat dan efektif dalam menentukan prediksi tingkat kesembuhan pasien positif Covid-19 .

## DAFTAR PUSTAKA
Afrizal.  (2014). Metode  Penelitian  Kualitatif. Jakarta: Rajagrafindo.
Asia,  C.  N.  (2020,  january  28).  Retrieved  mei 16,  2020,  from  Wuhan  virus  outbreak:  15 medical  workers,  infected,  1  in  critical condition:
https://www.channelnewsasia.com/news/asia/ wuhanpneumonia-outbreak-health-workers- coronavirus-12294212
Bafadal,  I.  (2009). Manajemen  Peningkatan Mutu Sekolah Dasar. Jakarta: Bumi Aksara.
Behrouz  Pirouz,  Sina  Shaffiee  Haghshenas, Sami  Shaffiee  Haghshenas,  &  Patrizia  Piro. (2020). Investigating a Serious Challenge in the Sustainable  Development  Process:  Analysis  of Confirmed  cases  of  COVID-19  (New  Type  of Coronavirus)  Through  a  Binary  Classification Using  Artificial  Intelligence  and  Regression Analysis.
Derick  Iskandar,  Yoyon  K  Suprapto.  (2015). Perbandingan  Akurasi  Klasifikasi  Tingkat Kemiskinan  Antara Algortima C4.5 dan Naive Bayes. 2 No.1 .
Efraim Turban, J. E. (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems, Edisi 7, Jilid 1. New Jersey: Pearson Education, Inc .
eprint.  (n.d.).  Retrieved  Mei  16,  2020,  from http://eprints.dinus.ac.id/6315/1/Dataset.pdf
Hamakonda, T. d. (2002). Pengantar Klasifikasi Persepuluhan Dewey. Jakarta: BPK Gunung Mulya,.
Hasbimutsani.  (2019,  October  1).  Retrieved Mei 16, 2020, from Virus : Pengertian, Definisi, Sejarah, Ciri – Ciri, dan Strukturnya Lengkap: https://penjaskes.co.id/virus-sejarah-ciri- cirinya-dan-struktur-terlengkap/
Ismail, A. (2008). Model-Model Pembelajaran Mutakhir. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Karatabak,  M.  (2015).  A  New  Classifier  for Breast Cancer Detection Based on Naïve Bayes Classifier. 72 .
kompas. (2020, April 30). Retrieved Mei 2020, from update virus corona 30 April: http://www.kompas.com
Larose D, T. (2005). Discovering knowledge in data  :  an  introduction  to  data  mining. Jhon Wiley & Sons Inc..
Mohamat  Dodi  Trisetiyo,  Jati  Sasongko Wibowo.
(2019). Klasifikasi Surat
Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Pada Sistem Informasi Manajemen Surat.
Nadhira,  d.  A.  (2020,  Mei). alodokter . Retrieved Mei 16, 2020, from  Beragam Istilah Terkait Virus Corona dan COVID-19: https://www.alodokter.com/beragam-istilah- terkait-virus-corona-dan-covid-19
PDPI.  (2020).  Pneumonia  Covid  19  Diagnosa dan Penatalaksanaan di Indonesia.
Relman, E. (2020, january 28). Business insider Singapore . Retrieved mei 2020, from https://www.businessinsider.sg/deadly-china- wuhan-virusspreading-human-to-human- officials-confirm-2020-
Saban  Ozturk,  Umut  Ozkaya,  and  Mucahid Barstugan. (2020). Classification of Coronavirus Images using Shrunken Feature.
Santosa,  B.  (2007). Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Septyan, A. R. (n.d.). Retrieved Mei 16, 2020, from Virus: https://foresteract.com/virus/
Simon  James  Fong,  Gloria  Li,  Nilanjan  Dey, Rubén  González  Crespo,  &  Enrique  Herrera- Viedma.  (2020).  Finding  an  Accurate  Early Forecasting Model from Small Dataset: A Case of 2019-nCoV Novel Coronavirus Outbreak. 6 No.1 .
Sugiyona.
(2009). Metode Penelitian Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif, Kualitatif,
dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Sugiyono.
(2010). Metode Penelitian Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Sulistyo-Basuki.  (1991). Pengantar  Ilmu Perpustakaan. Jakarta:  Gramedia  Pustaka Utama.
Tarmizi, H. (2017, April 26). Retrieved Mei 16, 2020, from Pengertian sublime text.: https://hasantarmizi.blogspot.com/2017/04/pen gertian-sublime-text.html
Welianto, A. (2020, Februari 1). (kompas.com) Retrieved  Mei  16,  2020,  from  Virus:  Sejarah,
Ciri-ciri
dan Penyebarannya: https://www.kompas.com/skola/read/2020/02/ 01/120000569/virus-sejarah-ciri-ciri-dan- penyebarannya?page=all
WHO.
(2020). Retrieved
from www.kompas.com: www.kompas.com
WHO.  (2020).  Retrieved  Mei  16,  2020,  from Pertanyaan  dan  jawaban  terkait  Coronavirus: https://www.who.int/indonesia/news/novel- coronavirus/qa-for-public
WHO.  (2020,  february  11).  Retrieved  mei  16, 2020, from https://www.who.int/dg/speeches/detail/who- director-generals-remarks-at-the-media- briefing-on-2019-ncov-on-11-february2020
Widianto, M. H. (2019, desenber 23). Retrieved agustus  29,  2020,  from  binus  university: https://binus.ac.id/bandung/2019/12/algoritma- naive-bayes/
Yuliana.  (2020).  Corona  Virus  Diseases (Covid-19). Wellness and Healthy Magazine, 2, nomor 1 .
Yuniar.  (2011,  Maret  23).  Retrieved  Mei  16,
2020,
from Angkringankode:
https://angkringankode.wordpress.com/tag/dat aset/