Pemanfaatan Pembobotan Kriteria Dalam Metode AHP Untuk Memprediksi Infeksi Covid-19 Dengan Algoritma Nearest Neighbor

Abstract

Covid-19 merupakan salah satu penyakit yang menyerang sistem pernapasan manusia dan pada saat ini pandemi Covid-19 sudah menjadi pandemi global dan sudah memberikan efek yang buruk terhadap kehidupan manusia terutama pada bidang kesehatan dan ekonomi. Infeksi Covid-19 menimbulkan efek paranoid pada masyarakat sehingga menimbulkan ketidak nyamanan dan khawatir tentang lingkungannya. Data-data yang berkaitan Covid-19 sudah banyak terkumpul hanya saja belum banyak dimanfaatkan salah satunya dalam prediksi infeksi Covid-19 terhadap seseorang. Oleh karena itu, sangat diperlukan suatu metode dan algoritma untuk prediksi infeksi Covid-19 berdasarkan gejala-gejala yang dihadapi. Dalam data mining salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk memprediksi adalah algoritma nearest neighor. Algoritma nearest neighbor dapat memprediksi penyelesaian kasus baru / data baru berdasarkan kasus lama / data historis dengan menggunakan pendekatan kriteria dan pembobotan. Agar hasilnya lebih akurat dan valid untuk perhitungan pembobotan nilai kriteria menggunakan metode AHP. Dengan algoritma dan metode tersebut diharapkan dapat membantu masyarakat umum dan tenaga kesehatan dalam memprediksi Infeksi Covid-19 sebelum Swab PCT Test untuk mencegah lebih dini penyebaran Covid-19.

Kata kunci: Covid-19, Bobot, Kriteria, Metode AHP, Nearest Neighbor