Implementasi Support Vector Regression untuk Memprediksi Titik Puncak COVID-19 di Kota Tangerang

Asyura, M Ilyas (2021) Implementasi Support Vector Regression untuk Memprediksi Titik Puncak COVID-19 di Kota Tangerang. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (868kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (942kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Saat ini dunia sedang dilanda pandemi yang sangat mempengaruhi sektor kesehatan. SARS-CoV-2 atau yang sering disebut coronavirus merupakan virus yang dapat menyebar dengan cepat dari individu ke individu lainnya. Kasus pertama COVID-19 di Indonesia tercatat pada tanggal 2 Maret 2020. Sejak saat itu perkembangan kasus COVID-19 di Indonesia sangat signifikan. Penyebaran penyakit COVID-19 di Kota Tangerang menjadi salah satu yang sangat signifikan. Penelitian ini akan membahas bagaimana memprediksi titik puncak COVID-19 di Kota Tangerang dengan metode Support Vector Regression. Metode ini dipilih karena memiliki reputasi akurasi yang sangat baik. Kernel yang digunakan untuk penelitian ini adalah Linear, Polynomial dan Radial Basis Function. Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman Python, dan menggunakan Jupyter Notebook untuk menampilkan visual dari hasil prediksi. Metode prediksi yang dibuat sudah dilakukan evaluasi dan menghasilkan nilai evaluasi terhadap kernel RBF untuk MAPE sebesar 10.191%, MAE 4.2769, dan MSE 28.44376 yang menunjukkan bahwa kernel RBF menjadi yang terbaik untuk melakukan prediksi menggunakan data yang digunakan. Hasil prediksi yang dilakukan dengan menggunakan kernel RBF menunjukkan kasus positif untuk 60 hari kedepan stagnan berada di angka 30 kasus.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	COVID-19, Kota Tangerang, Prediksi, Support Vector Regression, Python
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	04 Oct 2022 04:12
Last Modified:	22 Aug 2023 00:40
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/17990

Actions (login required)

View Item