Prediksi Analisis Penderita Covid19 di Indonesia dengan Metode Linier Regresi dan Unsupervised Learning - Yana Cahyana; Amril Mutoi Siregar (LPPM, 2021)
Penyakit Covid-19 sekarang ini telah dinyatakan penyeakit pandemic, karena tingkat penyebaran dan resiko yang ditimbulkan sangat berbahaya. Berbagai langkah seperti program awareness, social distancing, dan contact tracing telah dilakukan untuk mengendalikan wabah COVID-19. Jika tidak ada vaksin, prediksi kasus yang dikonfirmasi, meninggal, dan pulih diperlukan untuk meningkatkan kapasitas sistem perawatan kesehatan dan mengendalikan penularan. Dalam studi ini, kasus kumulatif dan harian dikonfirmasi, meninggal, dan pulih di Indonesia. Analisisa tidak mempertimbangkan perubahan apa pun dalam tindakan pengendalian pemerintah. Informasi dari studi ini dapat memberikan informasi yang relevan kepada pemerintah dan pejabat Kesehatan dan masyarakat. Bagaimana tingkat kesembuhan terhadap terkonfirmasi, tingkat kematian terhadap jumlah penderita. Penelitian ini menggunakan model regresi dan clustering dengan K-means, menggunakan unsupervised learning dan supervised learning untuk membangun distribusi model. Hasil penelitian ini dengan metode regresi dengan R2 = 0.99 sedangkan untuk clustering denga K= interval 10 - 15 dilihat dari hasil metode elbow