Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS)
Hilman Ferdinandus Pardede
Universitas Nusa Mandiri dan Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Support Vector Regression Dalam Prediksi Penurunan Jumlah Kasus Penderita Covid-19 Dodi Suprayogi; Hilman Ferdinandus Pardede
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 7, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v7i2.3687

Abstract

Penyebaran Virus COVID-19 sangat mengkhawatirkan dan terus menyebar serta meluas di seluruh negara terinfeksi mulai dari anak-anak hingga orang dewasa. Banyak cara dalam membuat suatu prediksi, dalam hal ini menentukan prediksi  jumlah penderita COVID-19 bisa dengan menggunakan machine learning, tidak hanya COVID-19. Penelitian ini mencoba memprediksi kapan Pandemic COVID-19 ini menurun dengan menggunakan algoritma SVR dengan kernel RBF, Linear, Polynomial, dan Sigmoid, pemilihan model menggunakan SVR karena SVR mampu mengatasi overfitting. Penelitian ini menggunakan dataset dari github John Hopkins University menggunakan sample lima negara dengan jumlah kasus COVID-19 yang berbeda. Hasil yang didapat untuk kernel RBF sangat baik untuk lima negara dalam membuat pola grafik yang fit antara data aktual dan data prediksi, dengan melakukan tunning parameter yang berbeda-beda disetiap negara, kemudian melakukan pengujian nilai gamma untuk mendapatkan nilai RMSE, R2, dan MAE, hasil terbaik ada pada negara Jerman dengan nilai RMSE 0.099, kemudian Itali dengan nilai RMSE 0.101, Indonesia nilai RMSE 0.102, brazil nilai RMSE 0.105, dan US nilai RMSE 0.105. 
Co-Authors Dodi Suprayogi