Performansi ANN dan RNN dalam Prediksi Klasifikasi Penyakit Covid-19 berdasarkan Waktu

RIDHO ISRAL ESSA

Informasi Umum

Kode

23.04.2609

Klasifikasi

004 - Data processing, Computer science

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Science, Data Analysis-research,

Dilihat

241 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Indonesia merupakan salah satu negara dengan kasus konfirmasi COVID-19 tertinggi. Kota Bandung merupakan daerah di Indonesia dimana kasus konfirmasi positifnya terus menaik sejak tahun 2021 hingga 2023. Kasusnya saat ini telah mencapai sekitar 103.574 kasus dengan angka kematian sekitar 1485 orang. Hal ini menjadi kabar butuk bagi kota Bandung karna kasus konfirmasi yang terus meningkat. Berbagai pencegahan terhadap faktor-faktor yang mungkin mempengaruhi cepatnya penyebaran COVID-19 di kota Bandung telah dilakukan. Namun kasus konfirmasinya masih belum bisa dihentikan. Oleh karena itu pada penelitian ini kami membuat klasifikasi penyebaran COVID-19 di kota Bandung dengan 25 fitur yang nantinya diekspansi menggunakan teknik ekspansi fitur. Hal ini bertujuan untuk menganalisis faktor apa saja yang memberikan pengaruh besar terhadap penyebaran COVID-19 di kota Bandung. Metode yang digunakan adalah ANN dan RNN. Dimana pada penelitian ini dua metode itu dibandingkan untuk menetukan pemodelan mana yang memiliki performansi terbaik. Pemodelan dilakukan dengan membangun model 2, 3, 4, dan 5 bulan kemudian didapatkan hasil akurasi model terbaik dari metode ANN adalah 79% dan RNN 81%. Kontribusi penulis dalam penelitian ini membangun model 2, 3, 4, dan 5 bulan, membandingkan hasil performansi model ANN dan RNN, menganalisis hasil confusion matrix, dan membuat kesimpulan mengenai fitur apa yang sering digunakan dalam setiap pemodelan.</p>