Prediksi Kenaikan Covid-19 di Tangerang Selatan Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes - Vindua, Raditia; Nurhayati; Winarti, Wiwin (Scientia Sacra: Jurnal Sains, Teknologi dan Masyarakat, 2022)
Penyebaran infeksi Covid-19 yang sangat cepat membuat hingga hampir tak ada negara atau wilayah di dunia yang absen dari virus Covid-19. Peningkatan jumlah kasus Covid-19 terjadi dalam waktu yang cepat hingga butuh penanganan secepatnya. Berbagai cara sudah dilakukan oleh Pemerintah dalam mengantisipasi dan menanggulangi pandemi ini. Data Covid-19 Di Tangerang Selatan belum dimanfaatkan untuk mengenali pola (pattern) yang dapat dimanfaatkan untuk memprediksi kenaikan Covid-19 di Tangerang Selatan yang baru. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan sebagai langkah antisipasi terhadap pandemi Covid-19 dengan memprediksi kenaikan Covid-19 terutama di kota Tangerang Selatan. Metode penelitian yang di terapkan pada penelitian ini adalah analisis masalah dan studi literatur, mengumpulkan data, implementasi ke dalam bahasa data mining menggunakan metode Klasifikasi Naïve Bayes dan evaluasi. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model data mining untuk prediksi kenaikan Covid-19 di Tangerang Selatan yang baru dengan metode Klasifikasi Naïve Bayes. Sehingga dari pola tersebut di harapkan dapat memprediksi kenaikan Covid-19 di Tangerang Selatan sebagai langkah untuk antisipasi masyarakat Tangerang Selatan terhadap Covid-19. Pada penelitian ini Klasifikasi Naïve Bayes dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kenaikan Covid-19 di Kota Tangerang Selatan dengan tingkat akurasi 69.3878% dan nilai error 30.6122%. Hasil prediksi metode klasifikasi Naïve Bayes menggunakan WEKA, ada 136 data Covid-19 yang di prediksi benar dan ada 60 data Covid-19 yang di prediksi salah di Kota Tangerang Selatan.