Model Analisis Kasus Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Algoritma Regresi Linier Dan Random Forest

Main Article Content

Alma Hidayanti
Amril Mutoi Siregar
Santi Arum Puspita Lestari
Yana Cahyana Cahyana

Abstract

Kenaikan kasus covid-19 di Indonesia tidak bisa diperkirakan perkembangannya, sehingga menyebabkan buruknya berbagai aspek kehidupan di Indonesia. Analisis data sangat penting untuk dilakukan, dengan menganalisis maka akan dihasilkan informasi baru yang bisa digunakan untuk menunjang penelitian lebih dalam terhadap permasalahan yang sama. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data covid-19 di Indonesia dengan cara  mengetahui nilai akurasi yang diperoleh dalam data. Dalam penelitian ini metode yang digunakan yaitu metode regresi linier dan random forest. Hasil penelitian dapat diketahui bahwa dalam penelitian ini cara analisis yang dilakukan yaitu menggunakan perhitungan manual dengan tools microsoft excel, pemrograman bahasa python menggunakan tools google colaboratory dan perangkat lunak pengolahan data menggunakan tools rapidminer. Nilai akurasi dalam setiap metode dapat berbeda sesuai dengan tools yang digunakan. Pada metode regresi linier nilai akurasi tertinggi adalah 99,7% dengan nilai RMSE (root mean squared error) yaitu 26,19, data tersebut dianalisis menggunakan perhitungan manual dengan tools microsoft excel. Sedangkan untuk metode random forest nilai akurasi tertinggi adalah 98,4% dan dianalisis menggunakan tools rapidminer

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Hidayanti, A., Siregar, A. M., Lestari, S. A. P., & Cahyana, Y. C. (2021). Model Analisis Kasus Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Algoritma Regresi Linier Dan Random Forest. PETIR, 15(1), 91–101. https://doi.org/10.33322/petir.v15i1.1487
Section
Articles