Perbandingan Model Polynomial Regression dan Facebook Prophet untuk Prediksi Jumlah Pasien Positive COVID-19 di Indonesia - Tsabitah Ayu Rahmawati; Gita Indah Marthasari; Nur Hayatin (Jurnal Repositor, 2021)
Corona Virus Disease 2019 atau yang biasa disebut sebagai COVID-19 menjadi ancaman bagi seluruh dunia, terutama bagi Negara Indonesia. WHO menyebutkan bahwa COVID-19 adalah sindrom pernafasan akut parah yang ditularkan melalui tetesan saluran pernapasan (air liur atau ingus) dan kontak langsung dengan penderita. Penyakit ini membutuhkan perhatian khusus dari pemerintah agar penyebaran Covid-19 ini semakin berkurang. Wabah ini telah memasuki Indonesia pada awal bulan maret, dan sampai saat ini jumlah penderita penyakit ini semakin meningkat. Pada penelitian kali ini, akan ditunjukkan perbandingan dari prediksi yang dihasilkan oleh model polynomial regression dan model FBProphet dengan realita yang terjadi terhadap jumlah pasien positive COVID-19 untuk menghasilkan prediksi yang akurat sebagai persiapan kemungkinan terburuk penderita COVID-19. Dataset yang digunakan sebanyak 396 data yang diambil dalam kurun waktu 02/03/2020 hingga 31/12/2020 pada dataset gitbub dan kemudian dilengkapi hingga tanggal 31/03/2021 pada website covid19.go.id. Dari hasil penelitian ini hasil prediksi yang terbaik terdapat pada Polynomial Regression dengan tingkat akurasi sebesar 0,98%, sedangkan dengan FBProphet tingkat akurasi yang didapat sebesar 0,95%. Hal ini dapat membantu paramedis dalam meramalkan perkiraan jumlah pasien positif covid-19 di Indonesia.