## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3492

## Perbandingan Algoritma Regresi Linier dan Regresi Random Forest Dalam Memprediksi Kasus Positif Covid-19
Syakirah Fachid, Agung Triayudi *
Fakultas Teknologi Kominukasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta Indonesia Email: 1 syakairahfachid2018@student.unas.ac.id, 2 agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Dunia di gemparkan oleh virus yang pertama kali di laporkan di Wuhan, Tiongkok. Virus ini dilaporkan memiliki penyebaran  yang  sangat  luas  dalam  waktu  yang  singkat,  Sehingga  menyebar  ke  seluruh  dunia.  world  Health  Organization (WHO) sudah menunjuk Corona Virus Disease 2019 menjadi pandemik global. Dalam waktu singkat Virus Covid 19 langsung menjalar ke penjuru dunia termasuk Indonesia. Akibat tersebarnya covid 19 yang melambung tinggi, terjadilah kehebohan pada masyarakat. Situasi ini mempengaruhi segudang sektor kehidupan bangsa. Maka dari itu peneliti melakukan penelitian ini guna mengetahui berapakah data yang terkena, meninggal, dan sembuh karena Covid 19 serta bagaimana analisa perhitungan regresi linier dan regresi random forest. Hasil penilitian penulis menghasilkan nilai RMSE sebesar 3031.127 MAPE 47.66 dan tingkat akurasi  sebesar  94%  pada  algoritma  Regresi  Linier  sedangkan  untuk  algoritma  Random  Forest  menghasilkan  nilai  RMSE sebesar 1886.555, MAPE 14.85 dan tingkat akurasi sebesar 97.7%. Maka dapat disimpulkan bahwa pada penilitian ini regresi random forest lebih baik digunakan dibandingan regresi linier.
Kata Kunci: Covid-19; Machine Learning; Regresi Linear; Random Forest Regression; RMSE
Abstract− The world is in an uproar by a virus that was first reported in Wuhan, China. This virus is reported to have spread very widely in a short time, so that it spread throughout the world. The World Health Organization (WHO) has designated Corona Virus Disease 2019 as a global pandemic. In a short time the Covid 19 virus immediately spread to all corners of the world, including Indonesia. Due to the spread of COVID-19 which has soared, there has been a stir in the community. This situation affects many sectors of the nation's life. Therefore, the researchers conducted this study to find out how much data were  affected,  died,  and  recovered  from  Covid  19  and  how  to  analyze  linear  regression  and  forest  random  regression calculations. The results of the author's research produce an RMSE value of 3031,127 MAPE 47.66 and an accuracy rate of 94% in the Linear Regression algorithm while the Random Forest algorithm produces an RMSE value of 1886,555, MAPE 14.85 and an accuracy rate of 97.7%. So it can be concluded that in this research random forest regression is better to use than linear regression.
Keywords : Covid 19; Machine Learning; Linear Regression; Random Forest Regression; RMSE

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi COVID-19 telah diderita semua negara yang ada di dunia dan menghasilkan imbas yang sangat besar, Pelaksanan kebijakan penguncian daerah (Lockdown) menghambat aktifitas warga dari semua kalangan, lembaga pemerintahan,  lembaga  swasta,  wirausaha,  transportasi,  pariwisata,  pendidikan,  dan  masih  banyak  lagi  yang terkena  imbasnya  dari  penerapan  ini  sehingga  menimbulkan  banyak  kerugian  dan  permasalahan  yang  terjadi. [1]Untuk itu tujuan dari penilitian ini untuk memperoleh akurasi terbaik atas pemodelan machine learning untuk memprediksi  kasus  positif  covid  19.  Penilitian  ini  penting  dilakukan  karena  tingginya  angka  positif  covid  19. Dengan regresi liner sebagai metode algoritma yang merupakan ilmu yang dipakai untuk melihat hubungan sebab akibat yang terjadi pada variabel yang satu dengan yang lainnya. Metode ini juga memiliki kelibhan yaitu mudah digunakan,  kemudian  dapat  menentukan  akurasi.  [2]  Tak  hanya  itu  metode  ini  pun  memiliki  kelemahan  yaitu metode ini merupakan nilai estimasi yang kemungkinannya tidak sesuai dengan data masih dapat memungkinkan. [3]  Selain  itu  penulis  juga  menerapkan  metode pembanding  yaitu  Random  Forest  Regression  yang  merupakan algoritma yang menggunakan metode pembelajaran ensemble untuk regresi sebagai teknik yang menggabungkan prediksi dari beberapa prosedur pemecahan dalam machine learning Untuk menghasilkan prediksi yang akurat dari pada model tunggal. [4] [5] [6]
Analisis  regresi  linier  merupakan  sebuah  metode  dalam  statistika  yang  mempelajari  hubungan  antar variabel Y lalu serangkaian variabel X1,....,Xp. Adapun tujuan dari metode ini yaitu mempridiksi nilai Y dari nilai X  yang  telah  diberikan.  Pada  pemodelan  ini  hanya  memiliki  satu  variabel  bebas  yaitu  variabel  X.  analisa  ini memiliki beberapa fungsi, diantaranya adalah untuk melakukan prediksi kepada variabel yang terikat yaitu variabel Y. [7][8] [10]
Random  Forest  Regression  merupakan  algoritma  pembelajaran  terawasi  yang  menggunakan  metode pembelajaran  ensemble  untuk  regresi  sebagai  teknik  yang  menggabungkan  prediksi  dari  beberapa  prosedur pemecahan dalam machine learning Untuk menghasilkan prediksi yang akurat dari pada model tunggal.[4][9] Terdapat beberapa penelitian relevan terpaut prediksi kasus Covid-19 yang sebelumnya telah dilaksanakan, Salah satunya yaitu penelitian yang dilaksanakan oleh Hendrik Setiawan,Ema Utami, Sudarmawan tahun 2021[1]. Jurnal ini menjelaskan analisa  sentimen twitter dengan algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes. Hasil dari prediksi tersebut ialah hasil  performa  yang  didapatkan  pada  algoritma bayes akurasi 81,20% ,  waktunya 9,00  detik , recall79,60%  dan  presisinya 79,40%, sementara itu  untuk  algoritma  SVM mendapati  nilaiakurasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3492
85%,  waktunya  31,60  detik , dengan recall  84%  dan  presisinya  83,60% ,  hasil  performa tadi didapatkan di iterasi ‘1’ pada naïve bayes dan iterasi ‘423’ pada algoritma SVM.
Kemudian  penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Lailatul  Ainiyah  dan  Muflihah  Bansori  tahun  2021 [11]Pada  penelitian  tersebut  penulis  menggunakan  metode  ARIMA  guna  melakukan  analisa  kasus  covid 19.Hasilnya dalam pemeriksaan data differencing atas Partial Autokorelasi menghasilkan kurang dari tiga lag yang keluar  dari  garis  konviden  interval.  Dari  beberapa  model  ARIMA  dilangsungkan  trial  and  error  dengan  cara melihat nilai RMSE terkecil.
Penelitian  lainnya  adalah  yang  dilakukan  oleh  Firsta  Rio,  Michael,  Ralfpiere  Charlitos,  Sudiono,  dan Susanti  Thang  tahun  2021  [12].  Jurnal  ini  berisi  analisa  kaus  covid  19  yang  ada  di  Indonesia  pada  bulan  april 2021.Hasil yang diprediksi di bandingkan dengan data yang sebenarnya dan hasilnya hampir 80% berbeda dengan jumlah  data  sebenarnya  yang  terjadi.  Menurut  hasil  data  prediksi  yang  disimpulkan  bahwa  angka  kesembuhan COVID-19  akan  mengalami  kenaikan  pada  tanggal  16  April  s/d  30  April  2021,  yang  dimana  angka  tertinggi kesembuhan ada pada tanggal 29 April 2021 dengan bertotalkan 12 orang.
Kemudian  penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Juan  Felix  Nyoto  Santoso,  Alexander  Setiawan,  Silvia Rostianingsih tahun 2021 [13]. Penelitian mengenai analisis menggunakan metode artificial neural network dan SIRD, berdasarkan hasil analisis pengimplementasian website, metode ANN memiliki error dengan metode MAD rata – rata sebesar 53,1733 pada training dan 89,73 pada testing, RMSE rata – rata sebesar 6581,09 untuk training dan 22953,9067 untuk testing, dan MAPE rata – rata sebesar 17,7367% pada training dan 16,3067% pada testing. Metode SIRD pengukuran error MAD rata – rata sebesar 309,81, RMSE rata – rata 150496,08, dan MAPE rata – rata sebesar 30,2%.
Kemudian penelitian selanjutnya dilakukan oleh I Gusti Bagus Ngurah Diksa tahun 2021  [14]. urnal ini mengenai  peramalan  gelombang  covid  19  dengan  metode  Hybrid  Nonlinear  Regression  Logistic  –  Double Exponential  Smoothing.  Hasilnya  adalah  Score  MAPE  model  tunggal  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  model hybrid. Dari hasil penelitian model hybrid bisa dilihat juga dengan metode yang sama namun dalam wave yang berbeda,  Lebih  efisien  diterapkan  dalam  kondisi  daerah  yang  mengalami  one  wave  pada  kasus  Covid  19.  Jadi Model  peramalan  Hybrid  Nonlinear  Regression  Logistic  and  Doubel  Exponential  Smoothing  terbukti  efisien digunakan dalam peramalan kasus Covid 19 di Prancis dan Indonesia.
Penelitian lain dari Lisa Widyarsi, Ivana Yoselin Purba Siboro, Peterson Hamonangan Immanuel Sihotang, Satria Dirgantara, Yakobus Natanael Tarigan, Yuniar Putri Awaliyah Risky, dan Rani Nooraeni  tahun 2021 [15]. Jurnal  ini  membahas  prediksi  kasus  covid-19  metode  long  short  term  memory.  Kesimpulan  dari  prediksi menggunakan  regresi  time  series  menghasilkan  overpredict  yang  cenderung  memprediksi  penambahan  kasus COVID-19  jauh  lebih  tinggi  dari  data  aktual.  Hasil  prediksi  memakai  metode  STM  atas  skenario  keempat mendapat hasil RMSE terkecil, Akibatnya metode LSTM dengan skenario keempat merupakan metode dengan prediksi yang baik.
Dengan mengacu pada permasalahan diatas dan beberapa studi literatur yang ada, dalam analisis Prediksi kasus covid ini, penulis berencana akan mengembangkan lagi penelitian sebelumnya yang memiliki tema yang relevan atas penelitian kali ini, namun dengan metode yang berbeda yaitu dengan membandingkan regresi linier dan random forest regression. Analisa ini akan dirancang untuk membantu memprediksi pertumbuhan kasus yang tepat pada covid 19, serta memberikan informasi yang sesuai dengan pengamatan pada faktor-faktor yang ada.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilakukan untuk dapat membangun sebuah sistem yang bertujuan memberikan prediksi kasus positif covid-19. Berikut kerangka penelitian yang dilakukan penulis.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3492

## 2.1.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah sebuah data yang didapat melalui situs kawalcovid19.co.id. Dataset yang digunakan diambil dari situs kawal covid-19 indonesia, kemudian rentang data yang digunakan dimulai dari tanggal 1 januari 2021 sampai dengan 19 Desember 2021. Jumlah baris pada dataset tersebut sebanyak 353 baris dengan 8 kolom. Adapaun  data  yang  didapatkan  adalah  Tanggal,  Kasus  Harian,  Kasus  Aktif,  Kasus  Aktif  Dalam  %,  Sembuh (Harian), Sembuh, Meninggal(Harian) , Meninggal.
Tabel 1. Sample Dataset Yang Digunakan Tanggal Kasus Harian Kasus Aktif Kasus Aktif dalam % Sembuh (Harian) Sembuh Meninggal (Harian) Meningggal 19-Jun 12906 135738 0.07 7016 1786143  248 54291 20-Jun 13737 142719 0.07 6385 1792528  371 54662 21-Jun 14536 147728 0.07 9233 1801761  294 54956 22-Jun 13668 152686 0.08 8375 1810136  335 55291 23-Jun 15308 160524 0.08 7167 1817303  303 55594
Sumber dataset dari kawalcovid19.co.id, dataset tersebut merupakan sekumpulan data real terpercaya. Pada penilitian ini penulis menggunakan fitur korelasi antar variabel. Karena Feature korelasi  mengungkap hubungan antar variabel.

## 2.1.2 Penentuan Algoritma
Feature korelasi  mengungkap relasi  antar feature. Artinya sebuah fitur harus amat berkorelasi terhadap kelas dan tidak banyak berkorelasi kepada fitur yang lain di kelas yang akan dituju [7]
Penentuan fitur ini adalah langkah yang sangat penting dalam preprocecing data sebelum diterapkan pada algoritma. Permasalahan yang wajib di pertimbangkan dalam hal ini adalah kompeksitas komputasinya [7] Heatmap data korelasi sebagai berikut :

## Gambar 2. Feature Corellation
Dalam penilitian keseluruhan korelasi terhadap variabel kasus harian menunjukan nilai positif yang artinya setiap  variabel  bebas  yang  menentukan  variabel  terikat  memiliki  hubungan  yang  kuat.  Adapun  variabel  yang memiliki hubungan yang sangat kuat yaitu variabel kasus harian dan kasus aktif yang masing masing diantaranya menunjukan nilai korelasi sebesar 1 dan 0.94. Karena variabel tersebut memiliki nilai korelasi yang sangat tinggi dengan variabel terikat, maka variabel kasus harian dan kasus aktif sangat berpengaruh untuk menentukan variabel terikat atau variabel kasus harian dibandingkan dengan variabel yang lain.

## 2.1.3 Analisis Data
Selanjutnya  penulis melakukan analisa terhadap data yang telah di kumpulkan . Nantinya pada algoritma yang digunakan  akan  melalui  proses  pembentukan  data  menggunakan  scatter  plot  .Proses  ini  berguna  untuk mengidentifikasi  hubungan  antara  variabel  X  dan  Y.  Jika  garis  pada  plot  pada  variabel  X  dan  Variabel  Y berkesinambungan  maka  dapat  dipastikan  model  tersebut  layak  digunakan.  Selanjutnya menentukan  parameter yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi.  Setelah  itu  akan  dilakukan  pengujian  pada  parameter  yang  telah ditentukan. [7] Adapun algoritma yang di gunakan adalah Regresi Linier dan pembandingnya Regresi Random Forest.

## 2.2 Regresi Linier
Pada tahap regresi linier menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 (1)
(1)
Y merupakan variabel terikat yang di cari sedangkan X merupakan variabel bebas , a adalah nilai Y disaat X = 0 ( intercep) dan b merupakan perubahan nilai Y terhadap satu unit X ( Slope ) n adalah banyaknya data. [3] [16]. Nilai a dan b dapat di temukan dengan menggunaan rumus berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3492
( ) y b x a n − =   (2) ( ) ( )( ) ( ) ( ) 2 2 n xy x y b n x x − = −     
(3)

## 2.3 Regresi Random Forest
Variabel pada algoritma pembanding yang penulis gunakan yaitu  regresi random forest. Guna    meningkatkan akurasi    dalam metode    random    forest, digunakan hyperparameter diantaranya n_estimators dan max_depth. Parameter n_estimators ini yang  menyimpulkan  segenap  decission  tree  yang  selanjutnya  dibuat,  sedangkan max_depth menyatakan sedalam apa layer setiap regresi linier akan dibuat.
Tabel 2. Hyperparameter regresi random forest HyperParameter Random Forest HyperParameter Nilai Max_depth 10 N_estimators 100
Sesuai dengan pembahasan pada kasus covid 19 ini maka feature X adalah Tanggal, kasus aktif, kasus aktif dalam %, Sembuh (Harian), Sembuh, Meninggal Harian, Meninggal.Sedangkan Y merupakan kasus harian. Guna kebutuhan data training ,  komposisi dataset dibagi menjadi 80% data train dan 20%  data test.

## 2.4 Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan metode perhitungan statistika untuk membuktikan akurasi sebuah model prediksi atau peramalan.[17] Rumus MAPE adalah :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ [ 𝑌𝑖−𝑌̄ 𝑌̄𝑖 ] 𝑛 𝑡=1 𝑋100% (4)
Nilai MAPE dapat diartikan ke dalam 4 kategori yaitu :
Tabel 3. Range Nilai MAPE Range MAPE Arti Nilai < 10% Kemampuan Model Peramalan Sangat Baik 10 - 20% Kemampuan Model Peramalan Baik 20 - 50 % Kemampuan Model Peramalan Layak >50% Kemampuan Model Peramalan Buruk

## 2.5 Root Mean Square Error (RMSE)
Root  Mean  Square  Error  adalah  besarnya  angka  kesalahan  pada  hasil  prediksi.  Nilai  RMSE  yang  rendah  atau nilainya  mendekati  angka  0  menunjukan  bahwa  hasil  peramalan  sesuai  dengan  data  aktual.  RMSE  juga  dapat berupa  angka  negatif,  Semakin  kecil  hasil  RMSE  semakin  dekat  pula  prediksinya.  dengan  penjelasan  tersebut maka model ini dapat di implementasikan dalam penelitian ini dan digunakan dimasa yang akan datang. RMSE dapat dirumuskan seperti berikut :
𝑅𝑀𝑆𝐸 = ( ∑(𝑌𝑖−𝑌̄𝑖) 𝑛 ) 1 2
(5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  regresi  linear  dan  random  forest  regression  sebagai pembandingnya  untuk  memprediksi  kasus  harian  covid-19.  untuk  melakukan  prediksi  dengan  menggunakan regresi linier diperlukan nilai koefisien dari setiap variabel dan nilai konstantanya. Setelah menghitung koefisien dari setiap variabel maka persamaan liniernya menjadi sebagai berikut
Tabel 4. Hasil perhitungan Features Koefisien Konstanta Kasus Aktif (x1) -0.041779 -46210.5 Kasus Aktif dalam % (x2) 327136.3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3492
Features Koefisien Konstanta Sembuh (Harian) (x3) 0.047775 Sembuh (x4) 0.086941 Meninggal (Harian) (x5) 9.327484 Meningggal (x6) -2.152675
Setelah  diketehui  nilai  koefisien  dari  setiap  variabel  bebas  untuk  memprediksi  variabel  terikat  dan mengetahui nilai konstantanya maka persamaan regresi linier bergandanya adalah sebagai berikut :
𝑌 = 𝐴 + 𝑏𝑥 𝑌 = −0.041779 (𝑥1) +  327136.3(𝑥2) + 0.047775 (𝑥3) + 0.086941(𝑥4) + 9.327484 (𝑥5) + −2.152675(𝑥6)
Pada metode regresi linier mendaptkan hasil R2 Score sebesar 0.940 ini membuktikan jika model regresi linier sederhana Cukup baik. Untuk pengujian tingkat akurasi R2 Score, peniliti menggunakan Root Mean Squared Error  (RMSE)  dan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE).  Pada  RMSE  menunjukan  nilai  3031.127  yang artinya bahwa hasil peramalan belum cukup baik.
Nilai  RMSE  yang  rendah  atau  nilainya  mendekati  angka  0  menunjukan  bahwa  hasil  peramalan  sesuai dengan data aktual dengan hal tersebut maka model dapat digunakan dimasa yang akan datang. Lalu pada model ini diperoleh tingkat MAPE yaitu sebesar 47.6 %
Sedangkan  dengan  menggunakan  metode  random  forest  dengan  menggunakan  hyperparameter  pada n_estimators  =  100  dan  max_depth  =  10  diperoleh  tingkat  MAPE  sebesar  14.85%  dan  tingkat  akurasi  pada pemodelan ini diperoleh hasil sebesar 0.977 dan RMSE menunjukan di angka 1886.555.
Tabel 5. Nilai Akurasi Regresi Linier Random Forest Regresi MAPE RMSE R2 Score  MAPE RMSE R2 Score 47.66 3031.127 0.940 14.85 1886.555  0.977
Berdasarkan  dari  perhitungan  yang  dapatkan  MAPE  pada  regresi  linier  medapatkan  nilai  47.66%  dan 14.85%  pada  regresi  random  forest  yang  artinya  kemampuan  model  peramalan  kedua  algoritma  sama  sama dinyatakan baik, namun jika melihat hasil persentasenya algoritma random forest lebih baik dibandingkan dengan regresi linier.
Kemudian selanjutnya peniliti akan menguji tingkat prediksi tersebut. Sejauh mana tingkat prediksi yang peniliti miliki dengan data yang dimiliki ketika memprediksi data yang telah dilatih dan data yang telah diuji.
Gambar 3 . Uji Pemodelan Regresi Linier
Pada visualisasi tersebut dapat dilihat bahwa data yang ada memiliki nilai prediksi yang sangat baik guna memprediksi di masa yang akan datang. Sedangkan visualsiasi pengujian terhadap model Random Forest adalah sebagai berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3492
Dapat dilihat bahwa visualisasi terhadap uji pemodelan antar kedua algoritma memiliki sedikit perbedaan. Pada model regresi linier garis hasil prediksi keluar dari garis data aktual sedangkan pada model random forest regresi garis data prediksi hanya sedikit sekali tidak berada dijalur data aktual.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penilitian yang diperoleh dengan menggunakan model Regresi Linier menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94% dengan RMSE sebesar 3031.127 dan MAPE sebesar 47.66. Sedangkan pada model Random Forest dengan menggunakan hyperparameter max_depth = 10 dan n_estimators = 100 dapat menghasilkan tingkat akurasi sebesar 97.7% dengan RMSE sebesar 1886.555 dan nilai MAPE sebesar 14.85. Dapat disimpulkan bahwa pada penilitian model  random  forest  lebih  baik  daripada  regresi  linier,  karena  tingkat  akurasinya  97.7%.  Terdapat  perbedaan diantara  kedua  algoritma  tersebut  salah  satunya pada  nilai  MAPE  dari  masing  masing  algoritma.  Jika  merujuk pada  interpretasi  MAPE  bahwa  model  random  forest  dikategorikan  'baik'  untuk  digunakan  dimasa  yang  akan datang sedangkan model regresi linier hanya di kategorikan 'layak' digunakan dimasa yang akan mendatang. Ini menunjukan bahwa model Regresi Random Forest lebih baik daripada regresi linier.

## REFERENCES
[1] H. Setiawan, E. Utami, and S. Sudarmawan, “Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 43–51, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5189.
[2] A. Ahmad Hania, “Mengenal Artificial Intelligence, Machine Learning, & Deep Learning,” J. Teknol. Indones. , no. June,  2017,  [Online].  Available:  https://amt-it.com/mengenal-perbedaan-artificial-inteligence-machine-learning- deep-learning/.
[3] A. Hijriani, K. Muludi, and E. A. Andini, “Penyajian Hasil Prediksi Pemakaian Air Bersih Pdam Informasi Geofrafis,” J. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 37–42, 2016.
[4] F. Komunikasi, U. M. Surakarta, J. A. Yani, and T. Pos, “Sistem Klasifikasi Variabel Tingkat Penerimaan Konsumen Terhadap  Mobil  Menggunakan  Metode  Random  Forest,” J.  Tek.  Elektro ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  24–29,  2017,  doi: 10.15294/jte.v9i1.10452.
[5] A. Triayudi and W. O. Widyarto, “Educational Data Mining Analysis Using Classification Techniques,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012061.
[6] A.  Botchkarev,  “Performance  Metrics  (Error  Measures)  in  Machine  Learning  Regression,  Forecasting  and Prognostics: Properties and Typology,” pp. 1–37, 2018, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1809.03006.
[7] B. Kriswantara, Kurniawati, and  hilman f Pardede, “Prediksi Harga Mobil Bekas Dengan Machine Learning,” vol. 6, no. 5, p. 6, 2021.
[8] K.  Hastuti,  “ANALISIS  KOMPARASI  ALGORITMA  KLASIFIKASI  DATA  MINING  UNTUK  PREDIKSI MAHASISWA NON AKTIF,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Terap. 2012 , vol. 14, no. 1, pp. 241–249, 1994, doi: 10.2307/j.ctv11hppt6.3.
[9] S. Dutalia, A. K. Lalo, P. Batarius, Y. Carmeneja, and H. Siki, “Implementasi Algoritma C4 . 5 Untuk Klasifikasi Penjualan,” vol. 06, no. April, pp. 1–12, 2021.
[10] A. L. Fairuz, R. D. Ramadhani, and N. A. Tanjung, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap COVID-19 Pada Media Sosial,” J.  DINDA ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  10–12,  2021,  [Online].  Available:  http://journal.ittelkom- pwt.ac.id/index.php/dinda/article/view/180.
[11] L.  Ainiyah  and  M.  Bansori,  “PREDIKSI  JUMLAH  KASUS  COVID-19  MENGGUNAKAN  METODE AUTOREGRESSIVE  INTEGRATED  MOVING  AVERAGE  (  ARIMA  )  (  STUDI  KASUS  KABUPATEN SIDOARJO  )  FORECASTING  COVID-19  CASES  USING  AUTOREGRESSIVE  INTEGRATED  MOVING AVERAGE ( ARIMA ) METHOD ( CASE FOR SIDOARJO REGENCY ,” vol. 10, no. 2, pp. 62–68, 2021.
[12] F. Rio, R. Charlitos, and S. Thang, “Analisa Prediksi Angka Kesembuhan Covid-19 Pada,” J. Digit. Ecosyst. Nat. Sustain. , vol. 1, no. 1, pp. 25–28, 2021, [Online]. Available:
http://journal.uvers2.ac.id/index.php/jodens/article/view/22/12.
[13] J. Felix, N. Santoso, A. Setiawan, S. Rostianingsih, and J. S. Surabaya, “Perbandingan dan Analisis Metode Artificial Neural Network dan SIRD pada Kasus Covid-19 di Surabaya,” 2020.
[14] I.  G.  B.  Ngurah  Diksa,  “Peramalan  Gelombang  Covid  19  Menggunakan  Hybrid  Nonlinear  Regression  Logistic  – Double Exponential Smoothing di  Indonesia dan Prancis,” Jambura  J.  Math. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  37–51,  2021,  doi: 10.34312/jjom.v3i1.7771.
[15] L. Widyarsi et al. , “Prediksi Kasus Covid-19 Melalui Analisis Data Google Trend Di Indonesia : Pendekatan Metode Long Short Term Memory (LSTM),” J. SAINTIKA UNPAM  J. Sains dan Mat. Unpam , vol. 3, no. 2, pp. 161–177, 2021.
[16] S. Rong and Z. Bao-Wen, “The research of regression model in machine learning field,” MATEC Web Conf. , vol. 176, pp. 8–11, 2018, doi: 10.1051/matecconf/201817601033.
[17] A. A. Suryanto, “Penerapan Metode Mean Absolute Error (Mea) Dalam Algoritma Regresi Linear Untuk Prediksi Produksi Padi,” Saintekbu , vol. 11, no. 1, pp. 78–83, 2019, doi: 10.32764/saintekbu.v11i1.298.