IMPLEMENTASI EMERGING PATERN UNTUK DATA COVID 19 PADA DKI JAKARTA

Ignatius Joko Dewanto, Ariya Panndhitthana Candra

Abstract


Tujuan penelitian mengimplementasikan informasi pola penambangan data covid 19 pada wilayah DKI Jakarta. Permasalahan yang dihadapi sulitnya mengidentifikasikan pola data covid 19 dalam satu wilayah, susah menggali data pada web http://corona.jakarta.go.id, selanjutnya tidak mudah memutuskan penanganan covid 19.  Metode penelitian ini menggunakan CRISP-DM dengan pemodelan emerging patern supervise serta EPM Algoritm, kontribusi penelitian adalah membantu Pemerintah dalam mengatasi permasalahan penyebaran cluster covid 19 di beberapa wilayah di Indonesia.  Keluaran hasil penelitian menghasilkan cluster informasi covid 19 dilingkungan DKI Jakarta

Keywords


CRISP-DM, EPM Algoritma, Corona 19, DKI Jakarta

Full Text:

PDF

References


Akhriza, T. M., Ma, Y., & Li, J. (2015). A novel Fibonacci windows model for finding emerging patterns over online data stream. 2015 International Conference on Cyber Security of Smart Cities, Industrial Control System and Communications, SSIC 2015 - Proceedings, August. https://doi.org/10.1109/SSIC.2015.7245323

Anhusadar, L., & Islamiyah. (2020). Penerapan Perilaku Hidup Bersih dan Sehat Anak Usia Dini di Tengah Pandemi Covid 19. Jurnal Obsesi : Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini, 5(1),463.https://doi.org/10.31004/obsesi.v5i1.555

Erzed, N., & Sulistyo, A. (2014). Aplikasi Pertolongan Pertama Pada Kerusakan Yamaha Vixion Menggunakan Android. JI-Tech, 10(1), 50–54.

Farida, I., & Hendric, S. W. H. L. (2019). Prediksi Pola Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Teknik Data Mining Classification Emerging Pattern. Petir, 12(1), 1–17. https://doi.org/10.33322/petir.v12i1.414

Kompas. (2020). No Title.

Pahlevi, O. (2018). Data Mining Penentuan Aturan Asosiasi Penjualan Makanan di Amaria Hotel Jakarta Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal Sistem Informasi STMIK Antar Bangsa, 2, 137–142.

Sabariah, M. K., Bachtiar, A. M., Dharmayanti, D., & Perdana, I. (2012). Business Dan Data Understanding Dalam Rangka Pembentukan Model Tata Letak Dan Tata Ruang Pasar Tradisional Dalam Rangka Meningkatkan Laba Penjualan Menggunakan Metode Association Rule Dan Decision Tree (Studi Kasus Di Kota Bandung. Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika, 1(2). https://doi.org/10.34010/komputa.v1i2.61

Suaidah, Warnars, H. L. H. S., & Damayanti. (2018). Implementasi Supervised Emerging Patterns Pada Sebuah Attribut : (Studi Kasus Anggaran Pendapatan Belanja Daerah (APBD) Perubahan Pada Pemerintah DKI Jakarta ). SEMNASTEK, 1–8.

Tampubolon, K., Saragih, H., & Reza, B. (2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan. Informasi Dan Teknologi Ilmiah (INTI), I(1), 93–106.

https://doi.org/10.1017/S0079497X00014341

Warnars, S. (2014). Mining frequent pattern with Attribute Oriented Induction High Level Emerging Pattern (AOI-HEP). 2014 2nd International Conference on Information and Communication Technology, ICoICT 2014, September, 149-154.https://doi.org/10.1109/ICoICT.2014.6914056


Statistik Artikel

Abstract views : 0 times
PDF - 0 times

Refbacks



Copyright (c) 2021 JI-Tech

Jurnal JI-Tech

Jurnal Ilmiah STTI NIIT

Jl. Asem II No.22, RT.11/RW.5,
Cipete Sel., Kec. Cilandak,
Kota Jakarta Selatan,
Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12410
Phone: (021) 7515870


Free counters!