Analisis Performa Algoritma Decision Tree, Naive Bayes, K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Zona Daerah Risiko Covid-19 di Indonesia - Ainurohmah Ainurrohmah; Dian Tri Wiyanti (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2023)
Pandemi Covid-19 terjadi di Indonesia. Pemerintah berupaya melakukan penanganan Covid-19, salah satunya dengan pembuatan peta risiko Covid-19. Peta risiko Covid-19 membagi zona berdasarkan Kabupaten/Kota. Zona risiko Covid-19 menjadi patokan pemerintah dalam mengambil kebijakan setiap daerah. Pemerintah menggunakan pembobotan dari 15 indikator untuk menentukan zona. Beberapa kali perubahan zona risiko Covid-19 pada website mengalami keterlambatan. Klasifikasi dapat menjadi alternatif penentuan zona risiko Covid-19, sehingga perubahan zona dapat dilakukan secara cepat dan efisien. Klasifikasi memiliki berbagai algoritma, setiap algoritma memiliki keunggulan dan kelemahan. Algoritma klasifikasi yang memiliki akurasi yang baik dengan waktu relatif cepat yaitu Decision Tree, Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor. Tujuan penelitian ini menghitung performa setiap algoritma, mendapatkan algoritma terbaik dan mendapatkan pola klasifikasi dari algoritma terbaik. Metode penelitian menggunakan 10-fold cross validation untuk pembagian data dan confusion matrix untuk menilai performa. Software yang digunakan yaitu Rapidminer dan WEKA. Hasil dari pengolahan data menunjukan semua algoritma mempunyai nilai performa yang baik yaitu diatas 70%. Semua algoritma tidak memerlukan waktu yang lama dalam pembuatan model. Nilai performa terbaik didapatkan dengan menggunakan algoritma decision tree dengan software WEKA dengan nilai performa 88% dan waktu 0,32 detik. Pola klasifikasi dari algoritma terbaik menghasilkan 77 aturan  yang membagi 3 zona klasifikasi yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Atribut yang berpengaruh dalam klasifikasi zona risiko Covid-19 yaitu aktif, CR, CFR, laju insidensi, positif, dan meninggal.