Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

Klasifikasi Tingkat Laju Data Covid-19 Untuk Mitigasi Penyebaran Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) · Vol. 8 No. 3 (2021) · pp. 595–600

DOI
10.25126/jtiik.2021834400
ISSN
2528-6579, 2355-7699
Published
2021-06-15
Publisher
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Language
id

Abstract

COVID-19 atau Coronavirus Disease 2019 merupakan sebuah penyakit yang disebabkan oleh virus yang dapat menular melalui saluran pernapasan pada hewan atau manusia dan menyebabkan ribuan orang meninggal hampir di seluruh dunia, sehingga dinyatakan sebagai sebuah pandemi di banyak negara, termasuk di Indonesia. Kasus COVID-19 pertama kali ditemukan di Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020, dalam menangani pandemi COVID-19 pemerintah menerapkan social distancing dengan menjaga jarak antara satu sama lain sejauh lebih dari 1 meter dan menerapkan protokol kesehatan yang telah diatur saat melakukan aktivitas di luar rumah sesuai anjuran World Health Organization (WHO). Rendahnya kesadaran masyarakat Indonesia dalam menerapkan social distancing dan protokol kesehatan menyebabkan bertambahnya kasus positif COVID-19 di Indonesia secara signifikan sehingga banyak korban yang meninggal, oleh karena itu pada penelitian ini kami membuat sistem klasifikasi tingkat laju data COVID-19 untuk mitigasi penyebaran di seluruh provinsi di Indonesia dengan menggunakan metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dengan hasil keluaran berupa kelas laju penyebaran yaitu laju penyebaran rendah yang artinya mitigasi penybarannya tinggi, kemudian kelas laju penyebaran sedang yang artinya mitigasi penyebarannya sedang, dan laju penyebaran tinggi yang berarti mitigasi penyebaran rendah dan dijelaskan lebih lanjut pada bagian metodologi penelitian. Hasil keluaran dari sistem bertujuan untuk meningkatkan kesadaran masyarakat Indonesia dalam mencegah COVID-19 dengan melihat kelas laju penyebaran pada masing-masing provinsi di Indonesia. Alasan penggunaan metode Modified K-Nearest Neighbor pada penelitian ini adalah karena metode Modified K-Nearest Neighbor merupakan salah satu metode klasifikasi yang cukup baik, dimana pada metode ini dilakukan pemvalidasian dan pembobotan yang bobot nya ditentukan dengan menghitung fraksi dari tetangga berlabel yang sama dengan total jumlah tetangga. Parameter yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah jumlah kasus positif, jumlah orang yang sembuh, dan jumlah orang yang meninggal akibat COVID-19. Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari situs resmi kementerian kesehatan republik Indonesia yang dapat diakses pada link https://infeksiemerging.kemkes.go.id/ dengan jumlah data latih sebanyak 374 data pada tanggal 12 Mei 2020 sampai 22 Mei 2020 dan data uji sebanyak 136 data pada tanggal 23 Mei 2020 sampai tanggal 26 Mei 2020, hasil akurasi yang dihasilkan adalah 97,79% dengan nilai K = 3. AbstractCOVID-19 or Coronavirus 2019 is a disease caused by a virus that can be transmitted through the respiratory tract to animals or humans and causes more people to die around the world, making it a pandemic in many countries, including Indonesia. COVID-19 cases were first discovered in Indonesia on March 2, 2020. Under the COVID-19 pandemic agreement, the government imposed a social grouping with a grouping of more than 1 meter apart from one another and the transfer of related health protection when carrying out activities outside the home as directed by the World Health Organization(WHO). Considering the Indonesian people in implementing social preservation and protecting health policies increase the positive acquisition of COVID-19 in Indonesia significantly related to the number of victims who died, therefore in this study, we created a COVID-19 data level assessment system for transfer mitigation in all provinces in Indonesia by using the Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) method with the output in the form of a spread rate class, namely a low spread rate which means that the spread mitigation is high, then the medium spread rate class which means the spread mitigation is moderate, and the spread rate is high which means low spread mitigation which is further explained in the section on the research methodology. The purpose of the system output is to increase the awareness of the Indonesian people in preventing COVID-19. The parameters used in the classification process are the number of positives, the number of people recovered, and the number of people died by COVID-19 by looking at the class distribution rate in each province in Indonesia. The reason for using the Modified K-Nearest Neighbor method in this research is because the Modified K-Nearest Neighbor method is a fairly good classification method, where this method is validated and weighted whose weight is determined by calculating the fraction of neighbors labeled the same as the total of neighbors number. The data used in this study was released from the official website of the Ministry of Health of the Republic of Indonesia which can be accessed at the link https://infection.infemerging.kemkes.go.id/ with a total of 374 training data from May 12, 2020 to May 22, 2020 and test data As many as 136 data from 23 May 2020 to 26 May 2020, the resulting accuracy was 97.79% with a K = 3.

Collaboration network of the authors

40 authors · 108 co-authorship links · 3 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • University of Brawijaya
  • Universitas Amikom Purwokerto
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Arief Andy SoebrotoUniversity of Brawijaya3
Daneswara JauhariUniversity of Brawijaya3
Dhimas Anjar PrabowoUniversity of Brawijaya3
Sutrisno .Affiliation unknown2
Nurul HidayatUniversity of Brawijaya2
Canny Amerilyse CaesarUniversity of Brawijaya2
Latifah HanumUniversity of Brawijaya2
Muhammad FhadliUniversity of Brawijaya2
Anang HanafiUniversity of Brawijaya2
Listiya SurtiningsihUniversity of Brawijaya2
Fitra Abdurrachman BachtiarUniversity of Brawijaya2
Ahmad Afif SupiantoUniversity of Brawijaya1
Randy Cahya WihandikaUniversity of Brawijaya1
Maria Tenika FrestantiyaUniversity of Brawijaya1
Ziya El AriefUniversity of Brawijaya1
Candra DewiUniversity of Brawijaya1
Rina ChristantiUniversity of Brawijaya1
Budi Darma SetiawanUniversity of Brawijaya1
Rekyan Regasari Mardi PutriUniversity of Brawijaya1
Lailil MuflikhahUniversity of Brawijaya1
Muhammad SyafiqUniversity of Brawijaya1
Achmad Jafar Al KadafiUniversity of Brawijaya1
Rizka Husnun ZakiyyahUniversity of Brawijaya1
Wanda Athira LuqyanaUniversity of Brawijaya1
Uswatun HasanahUniversitas Amikom Purwokerto1
Lintang Resita MayangsariUniversity of Brawijaya1
Andhica PratamaUniversity of Brawijaya1
Mochammad Ainun NajibUniversity of Brawijaya1
Handika Agus FauziUniversity of Brawijaya1
Sutrisno SutrisnoUniversity of Brawijaya1
Aryeswara SunaryoUniversity of Brawijaya1
Maryamah .University of Brawijaya1
Moh. Fadel AsikinUniversity of Brawijaya1
Daisy KurniawatyUniversity of Brawijaya1
Selly Kurnia SariUniversity of Brawijaya1
Agnes Rossi Trisna LestariUniversity of Brawijaya1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/en/oai, first harvested 27 Okt 2026, last seen 27 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="id">Klasifikasi Tingkat Laju Data Covid-19 Untuk Mitigasi Penyebaran Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="id">Cholissodin, Imam</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Evanita, Felicia Marvela</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Tedjasulaksana, Jeffrey Junior</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Wahyuditomo, Kukuh Wicaksono</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="id">COVID-19 atau Coronavirus Disease 2019 merupakan sebuah penyakit yang disebabkan oleh virus yang dapat menular melalui saluran pernapasan pada hewan atau manusia dan menyebabkan ribuan orang meninggal hampir di seluruh dunia, sehingga dinyatakan sebagai sebuah pandemi di banyak negara, termasuk di Indonesia. Kasus COVID-19 pertama kali ditemukan di Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020, dalam menangani pandemi COVID-19 pemerintah menerapkan social distancing dengan menjaga jarak antara satu sama lain sejauh lebih dari 1 meter dan menerapkan protokol kesehatan yang telah diatur saat melakukan aktivitas di luar rumah sesuai anjuran World Health Organization (WHO). Rendahnya kesadaran masyarakat Indonesia dalam menerapkan social distancing dan protokol kesehatan menyebabkan bertambahnya kasus positif COVID-19 di Indonesia secara signifikan sehingga banyak korban yang meninggal, oleh karena itu pada penelitian ini kami membuat sistem klasifikasi tingkat laju data COVID-19 untuk mitigasi penyebaran di seluruh provinsi di Indonesia dengan menggunakan metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dengan hasil keluaran berupa kelas laju penyebaran yaitu laju penyebaran rendah yang artinya mitigasi penybarannya tinggi, kemudian kelas laju penyebaran sedang yang artinya mitigasi penyebarannya sedang, dan laju penyebaran tinggi yang berarti mitigasi penyebaran rendah dan dijelaskan lebih lanjut pada bagian metodologi penelitian. Hasil keluaran dari sistem bertujuan untuk meningkatkan kesadaran masyarakat Indonesia dalam mencegah COVID-19 dengan melihat kelas laju penyebaran pada masing-masing provinsi di Indonesia. Alasan penggunaan metode Modified K-Nearest Neighbor pada penelitian ini adalah karena metode Modified K-Nearest Neighbor merupakan salah satu metode klasifikasi yang cukup baik, dimana pada metode ini dilakukan pemvalidasian dan pembobotan yang bobot nya ditentukan dengan menghitung fraksi dari tetangga berlabel yang sama dengan total jumlah tetangga. Parameter yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah jumlah kasus positif, jumlah orang yang sembuh, dan jumlah orang yang meninggal akibat COVID-19. Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari situs resmi kementerian kesehatan republik Indonesia yang dapat diakses pada link https://infeksiemerging.kemkes.go.id/ dengan jumlah data latih sebanyak 374 data pada tanggal 12 Mei 2020 sampai 22 Mei 2020  dan data uji sebanyak 136 data pada tanggal 23 Mei 2020 sampai tanggal 26 Mei 2020 , hasil akurasi yang dihasilkan adalah 97,79% dengan nilai K = 3. AbstractCOVID-19 or Coronavirus 2019 is a disease caused by a virus that can be transmitted through the respiratory tract to animals or humans and causes more people to die around the world, making it a pandemic in many countries, including Indonesia. COVID-19 cases were first discovered in Indonesia on March 2, 2020. Under the COVID-19 pandemic agreement, the government imposed a social grouping with a grouping of more than 1 meter apart from one another and the transfer of related health protection when carrying out activities outside the home as directed by the World Health Organization(WHO). Considering the Indonesian people in implementing social preservation and protecting health policies increase the positive acquisition of COVID-19 in Indonesia significantly related to the number of victims who died, therefore in this study, we created a COVID-19 data level assessment system for transfer mitigation in all provinces in Indonesia by using the Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) method with the output in the form of a spread rate class, namely a low spread rate which means that the spread mitigation is high, then the medium spread rate class which means the spread mitigation is moderate, and the spread rate is high which means low spread mitigation which is further explained in the section on the research methodology. The purpose of the system output is to increase the awareness of the Indonesian people in preventing COVID-19. The parameters used in the classification process are the number of positives, the number of people recovered, and the number of people died by COVID-19 by looking at the class distribution rate in each province in Indonesia. The reason for using the Modified K-Nearest Neighbor method in this research is because the Modified K-Nearest Neighbor method is a fairly good classification method, where this method is validated and weighted whose weight is determined by calculating the fraction of neighbors labeled the same as the total of  neighbors number. The data used in this study was released from the official website of the Ministry of Health of the Republic of Indonesia which can be accessed at the link https://infection.infemerging.kemkes.go.id/ with a total of 374 training data from May 12, 2020 to May 22, 2020 and test data As many as 136 data from 23 May 2020 to 26 May 2020, the resulting accuracy was 97.79% with a K = 3.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</dc:publisher>
	<dc:date>2021-06-15</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4400</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.25126/jtiik.2021834400</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="id">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 8 No 3: Juni 2021; 595-600</dc:source>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol. 8 No. 3: Juni 2021; 595-600</dc:source>
	<dc:source>2528-6579</dc:source>
	<dc:source>2355-7699</dc:source>
	<dc:source>10.25126/jtiik.202183</dc:source>
	<dc:language>id</dc:language>
	<dc:relation>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4400/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2021 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer</dc:rights>
</oai_dc:dc>