Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Petir
Alma Hidayanti
Teknik Informatika; Universitas Buana Perjuangan Karawang
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Model Analisis Kasus Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Algoritma Regresi Linier Dan Random Forest Alma Hidayanti; Amril Mutoi Siregar; Santi Arum Puspita Lestari; Yana Cahyana Cahyana
PETIR Vol 15 No 1 (2022): PETIR (Jurnal Pengkajian Dan Penerapan Teknik Informatika)
Publisher : Sekolah Tinggi Teknik - PLN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33322/petir.v15i1.1487

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
Co-Authors Santi Arum Puspita Lestari Siregar, Amril Mutoi Yana Cahyana Cahyana