IMPLEMENTASI EMERGING PATTERN UNTUK DATA COVID 19 PADA DKI JAKARTA
Keywords:
CRISP-DM, EPM Algoritma, Covid 19, DKI JakartaAbstract
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
References
Akhriza, T. M., Ma, Y., & Li, J. (2015). A novel
Fibonacci windows model for
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, 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.
ISSN: 2502-3357 (Print)
Farida, I., & Hendric, S. W. H. L. (2019). Prediksi Pola Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Teknik Data Mining Classification Emerging Pattern.
12(1), Petir, https://doi.org/10.33322/petir.v12i1.414
Kompas. (2020). No Title. 1-17.
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, .https://doi.org/10.1109/ICoICT.2014.6914
