Record Detail
Advanced Search
Text
Perbandingan Algoritma Regresi Linier dan Regresi Random Forest Dalam Memprediksi Kasus Positif Covid-19
Dunia di gemparkan oleh virus yang pertama kali di laporkan di Wuhan, Tiongkok. Virus ini dilaporkan memiliki penyebaran yang sangat luas dalam waktu yang singkat, Sehingga menyebar ke seluruh dunia. world Health Organization (WHO) sudah menunjuk Corona Virus Disease 2019 menjadi pandemik global. Dalam waktu singkat Virus Covid 19 langsung menjalar ke penjuru dunia termasuk Indonesia. Akibat tersebarnya covid 19 yang melambung tinggi, terjadilah kehebohan pada masyarakat. Situasi ini mempengaruhi segudang sektor kehidupan bangsa. Maka dari itu peneliti melakukan penelitian ini guna mengetahui berapakah data yang terkena, meninggal, dan sembuh karena Covid 19 serta bagaimana analisa perhitungan regresi linier dan regresi random forest. Hasil penilitian penulis menghasilkan nilai RMSE sebesar 3031.127 MAPE 47.66 dan tingkat akurasi sebesar 94% pada algoritma Regresi Linier sedangkan untuk algoritma Random Forest menghasilkan nilai RMSE sebesar 1886.555, MAPE 14.85 dan tingkat akurasi sebesar 97.7%. Maka dapat disimpulkan bahwa pada penilitian ini regresi random forest lebih baik digunakan dibandingan regresi linier.
Availability
No copy data
Detail Information
Series Title |
-
|
---|---|
Call Number |
-
|
Publisher | JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA : Indonesia., 2022 |
Collation |
006
|
Language |
Indonesia
|
ISBN/ISSN |
2614-5278
|
Classification |
NONE
|
Content Type |
-
|
Media Type |
-
|
---|---|
Carrier Type |
-
|
Edition |
-
|
Subject(s) | |
Specific Detail Info |
-
|
Statement of Responsibility |
-
|
Other Information
Accreditation |
-
|
---|
Other version/related
No other version available
File Attachment
Information
Web Online Public Access Catalog - Use the search options to find documents quickly