Prediksi Jumlah Penderita Demam Berdarah Dengue Di Kota Bandung Menggunakan Support Vector Regression Dan Gaussian Process Regression - Ardhya Chaeruna Salim; Tito Waluyo Purboyo; Meta Kallista (eProceedings of Engineering, 2020)
Abstrak Dalam jurnal tugas akhir ini mencakup suatu rancangan sistem untuk memprediksi penyebaran infeksi penyakit demam berdarah berbasis web. Demam berdarah hingga saat ini masih menjadi pemasalahan dalam kesehatan masyarakat di Indonesia karena hampir seluruh provinsi terjangkit penyakit demam berdarah. Maka dari itu dibutuhkan prediksi penderita demam berdarah pada masa mendatang untuk menanggulangi meningkatnya infeksi DBD pada masyarakat. Rancangan sistem ini menerapkan metode klasifikas dan regresi dengan algoritma Support Vector Regression (SVR) dan Gaussian Process Regression (GPR) dengan menggunakan bahasa pemrograman python dan berbasis web. Kata kunci : Demam berdarah, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression Abstract In this final project journal includes a system design to predict the spread of web-based dengue fever infections. Dengue fever is still a problem in public health in Indonesia because almost all provinces have dengue fever. Therefore, it takes predictions of dengue fever in the future to cope with increasing DHF infection in the community. This system design employs classifications and regression methods with the Support Vector Regression (SVR) and Gaussian Process Regression (GPR) algorithms using a Python and web-based programming language. Keywords: Dengue Hemorrhagic Fever, Support Vector Regression,Gaussian Process Regression