## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 2, No. 2, September 2022, Hal: 84-95, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v2i2.48 http://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode
MODEL RANDOM FOREST REGRESSION UNTUK PERAMALAN PENYEBARAN COVID-19 DI INDONESIA
Diana Tri Susetianingtias 1) , Eka Patriya 1) *, Rodiah 1)
1) Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia Email: ekapatriya@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Penyebaran COVID-19 sangat cepat yang membuat pada tanggal 27 Februrari 2020, sudah menginfeksi 78630 orang di China dan 2747 orang lainnya meninggal dunia. Keberadaan COVID-19 di Indonesia sendiri pertama kali terkonfirmasi  pada  tanggal  2  Maret  2020.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  akan  melakukan  peramalan  penyebaran COVID-19 di Indonesia menggunakan metode Random Forest Regression . Raw Dataset yang digunakan adalah dataset yang di dapat dari situs www.kaggle.com yang berisikan record sebanyak 10695 record yang dirangkum dari tanggal 1 Maret 2020 hingga 21 Januari 2021. Jumlah fitur yang dimiliki raw dataset sebanyak 37 fitur. Proses preprocessing pada  penelitian  ini  terdiri  dari  konversi  fitur,  seleksi  fitur  dan  mendapatkan  fitur  untuk  model. Metode seleksi fitur yang digunakan adalah Recursive Feature Elimination yang berhasil menyeleksi fitur dari dataset yang tadinya berjumlah 37 menjadi 20 fitur. Pelatihan model menggunakan training set yang berjumlah 8555 record . Peramalan menggunakan model Random Forest Regression akan menggunakan validation set yang berjumlah 2139 record. Hasil perhitungan error pada model Random Forest Regression tidak besar, yaitu sebesar 6.477  untuk  peramalan New  Cases, dan  0.2469  untuk  peramalan New  Deaths yang  artinya  hasil  nilai  yang diramalkan dengan nilai aktual tidak berbeda jauh.
Kata kunci : COVID-19, Fitur, Peramalan, Random Forest Regression , Seleksi.

## RANDOM FOREST REGRESSION MODEL FOR FORECAST OF COVID-19 SPREAD IN INDONESIA

## Abstract
The spread of COVID-19 is so fast that on February 27, 2020, it has infected 78630 people in China and another 2747 people have died. The existence of COVID-19 in Indonesia itself was first confirmed on March 2, 2020. In this study, researchers will forecast the spread of COVID-19 in Indonesia using the Random Forest Regression method. The used Raw Dataset is the dataset obtained from the website www.kaggle.com which contains 10,695 records summarized from March 1, 2020 to January 21, 2021. The number of features of the raw dataset is  37 features.  The  preprocessing  process  in  this  study  consists  of  feature  conversion,  feature  selection  and  getting features for the model. The used feature selection method is the Recursive Feature Elimination which successfully selects features from the dataset from 37 to 20 features. Model training using training set totaling 8555 records. Forecasting using the Random Forest Regression model will use a validation set totaling 2139 records. The results of the calculation of errors for the Random Forest Regression model are not large, namely 6,477 for New Cases forecasting, and 0.2469 for New Deaths forecasting, which means that the predicted value results with the actual value are not much different.
Keywords: COVID-19, Feature, Forecasting, Random Forest Regression, Selection.
Submitted: 29 Juni 2022 Reviewed: 16 Juli 2022 Accepted: 29 Juli 2022 Published: 29 September 2022

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2 (2) (2022): 84-95 Implementasi Random Forest Regression Pada Peramalan Penyebaran Covid-19 Di Indonesia

## PENDAHULUAN
Penyebaran wabah Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) sangat cepat sehingga pada tanggal 27 Februari 2020, telah tercatat 78630 orang di China terinfeksi dan 2747 diantaranya meninggal dunia (Cortegiani A, Einav S, Giarranto A, Ingoglia G., Ippolito M, 2020). Menurut data  yang  diperoleh  (ASEAN,  2020),  kasus  COVID-19  yang  telah  terkonfirmasi  tercatat sebanyak  306.644  dengan  angka  kematian  berjumlah  7.900  di  wilayah  ASEAN  yang merupakan himpunan negara-negara Asia Tenggara, termasuk Indonesia. Keberadaan COVID- 19  di  Indonesia  sendiri  pertama  kali  terkonfirmasi  pada  tanggal  2  Maret  2020.  Penyebaran COVID-19 di Indonesia sangat cepat, sehingga pada tanggal 26 Maret 2020, telah tercatat 790 orang yang terinfeksi dan sudah menyebar ke lebih dari 17 provinsi yang menjadikan indonesia sebagai negara dengan kasus COVID-19 tertinggi di Asia Tenggara (Ryalino, 2020).
Salah  satu  cara  melihat  perkembangan  COVID-19  salah  satunya  di  Indonesia  melalui metode  peramalan  yang  dikenal  dengan  istilah forecasting (Ashadi,  Asriadi,  Dewi, Lamasitudju,  Setialaksana,  dan  Sulaiman,  2020). Forecasting adalah  suatu  teknik  analisa perhitungan dengan pendekatan kualitatif maupun kuantitatif untuk memperkirakan kejadian di masa  depan  dengan  mereferensi  terhadap  data-data  historis  (Riadi,  2017).  Peramalan penyebaran COVID-19 di tiap provinsi di Indonesia menggunakan history data yang memiliki kandungan  informasi  seperti growth  rate,  fatality  rate, dan case  per  million perhari  yang tercatat di suatu provinsi (Kaggle Dataset, 2021). Informasi yang ada pada history data dapat dijadikan fitur dalam melakukan peramalan penyebaran COVID-19 di setiap provinsi.
Salah  satu  metode  dalam  melakukan  peramalan  adalah Random  Forest  Regression . Random Forest Regression merupakan salah satu model regresi berdasarkan teknik supervised learning menggunakan fitur-fitur dari suatu history data . Hubungan antara fitur dan target akan diwakili oleh serangkaian kondisi yang terkait dan diatur dalam struktur seperti pohon dari atas kebawah  (Baron,  Reis  &  Shahaf,  2018).  Penelitian  terkait  peramalan  data  menggunakan Random Forest Regression dilakukan peneliti terdahulu. Penelitian (Darst dan Malecki, 2017) menggunakan feature  selection dengan  metode recursive  feature  elimination pada  model Random  Forest dalam  melakukan  peramalan  terhadap. Penelitian  ini  menggunakan  kurang lebih  324  fitur  yang  digunakan,  menggunakan  model Random  Forest .  Hasil  dari  penelitian menunjukkan  nilai  RMSE  0.04.  Penelitian  (Luong  dan  Dokuchaev,  2018)  menggunakan dataset yang didapat dari Reuters. Dataset ini merupakan data yang diambil dari 1 Januari 2008 hingga  31  Desember  2014.  Langkah-langkah  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah menentukan model untuk  melakukan forecasting , pengukuran volatilitas, menentukan model untuk  volatilitas  dan  melakukan forecasting nilai  volatilitas  dengan  model  yang  sudah ditentukan.  Hasil  error  yang  dihasilkan  didalam  penelitian  ini  diukur  dengan  meggunakan RMSE yang bernilai 0.0996. Penelitian (Pavlyshenko, 2018) menerapkan Random Forest untuk melakukan peramalan. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset Rossman Store Sales yang bersumber dari Kaggle . Langkah pertama yang dilakukan pada penelitian ini adalah membuat analisis yang deskriptif seperti memvisualisasikan data dengan menggunakan beberapa tipe diagram. Pada penelitian ini dihasilkan perhitungan error dengan nilai sebesar 13.6%.
Penelitian  ini  mengimplementasikan  penggunaan Random  Forest  Regression dalam melakukan  peramalan  penyebaran  COVID-19  di  Indonesia  dengan  menggunakan menggunakan 37 fitur yang diambil dari dataset Kaggle mulai periode 1 Maret 2020 hingga 21 Januari  2021  sejumlah  10695 record .  Eliminasi  fitur  dilakukan  menggunakan  RFE menghasilkan 20 fitur yang akan dimasukkan ke model Random Forest Regression . Penelitian ini  melakukan  pembagian  dataset  dengan  rasio  8  :  2  untuk  data  pelatihan  dan  data  validasi. Perhitungan error untuk melihat hasil data aktual dengan data hasil peramalan menggunakan Mean  Absolute  Error (MAE).  Hasil  penelitian    diharapkan  dapat  menghasilkan  peramalan
penyebaran  COVID-19  khususnya  di  Indonesia  sehingga  pemerintah  dapat  mengambil kebijakan terkait provinsi dengan angka penyebaran tertinggi.

## METODE
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahapan-tahapan  untuk  membuat  sistem peramalan  penyebaran  COVID-19  di  Indonesia  menggunakan  metode Random  Forets. Penelitian ini menggunakan kaggle dataset penyebaran COVID-19 (sumber : www.kaggle.com, 2022) dari beberapa negara, salah satunya negara Indonesia. Preprocessing terhadap dataset terdiri dari tiga tahapan yaitu seleksi fitur untuk mendapatkan fitur fitur yang diperlukan dan juga konversi beberapa tipe data dari suatu fitur. Setelah itu visualisasi perkembangan COVID- 19  di  setiap  provinsi  Indonesia.Kumpulan dataset kemudian  dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu training set untuk digunakan pada pelatihan model Random Forest Regression dan validation set untuk keperluan perbandingan agar tidak tejadi overfitting, ujicoba peramalan, dan evaluasi kinerja model. Model yang sudah dirancang digunakan untuk melakukan peramalan Langkah dan dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE). Dataset COVID-19  sangat  perlu  diuraikan  dalam  penelitian  ini. History  dataset merupakan data perkembangan per hari di Indonesia yang digunakan dari 1 Maret 2020 – 21 Januari  2021,  sejumlah  11  bulan  dengan  jumlah  data  yang  diambil  sebanyak  10694 record (sumber  : www.kaggle.com, 2022). Dataset t erdiri  dari  fitur  seperti  Total  Kematian,  Kasus Baru, Kematian Baru, Latitude, Longitude dan yang lainnya. Sebagai contoh, Tabel 1 contoh bagian dari history data 20 hari pertama (1 Maret – 20 Maret 2020) untuk daerah DKI Jakarta dengan beberapa fitur seperti Date, New_Cases, New_Deaths, Total_Cases, dan Total_Deaths .
Tabel 1. Data 1 Maret – 20 Maret 2020 Date New_Cases New_Deaths Total_Cases Total_Deaths 3/1/2020 2 0 489 20 3/2/2020 2 0 491 20 3/3/2020 2 0 493 20 3/4/2020 2 0 495 20 3/5/2020 0 1 495 21 3/6/2020 0 0 495 21 3/7/2020 0 2 495 23 3/8/2020 0 0 495 23 3/9/2020 0 1 495 24 3/10/2020 0 0 495 24 3/11/2020 0 0 495 24 3/12/2020 0 1 495 25 3/13/2020 0 1 495 26 3/14/2020 1 1 496 27 3/15/2020 6 3 502 30 3/16/2020 0 3 502 33 3/17/2020 1 1 503 34 3/18/2020 0 1 503 35 3/19/2020 1 0 504 35 3/20/2020 1 3 505 38

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2 (2) (2022): 84-95
Implementasi Random Forest Regression Pada Peramalan Penyebaran Covid-19 Di Indonesia
Preprocessing Peramalan Data COVID-19 digunakan untuk mengolah data. Tahap awal pengolahan data yang dilakukan terhadap history dataset adalah melakukan fitur history dataset menggunakan metode Recursive Feature Elimination (RFE) dengan mengeliminasi fitur yang berlebihan yang tidak mempunyai perngaruh terhadap peramalan. Tujuan eliminasi fitur yang dilakukan  secara  berulang  adalah  untuk  mendapatkan  fitur  yang  sangat  berpengaruh  saat melakukan peramalan. Fitur diurutkan untuk mengukur seberapa besar fitur tersebut terhadap hasil dari peramalan. Dalam menentukan nilai peringkat fitur pada model ini, dapat dihitung menggunakan persamaan 1 seperti sebuah tree hanya memiliki dua child node.
𝑛𝑖 𝑗 =   𝑤 𝑗 𝑐 𝑗 − 𝑤 𝑙𝑒𝑓𝑡(𝑗) 𝑐 𝑙𝑒𝑓𝑡(𝑗) −   𝑤 𝑟𝑖𝑔ℎ𝑡(𝑗) 𝑐 𝑟𝑖𝑔ℎ𝑡(𝑗) (1)
Variabel ni sub(j) merupakan nilai importance pada node j, w sub(j) adalah nilai weight pada sampel saat j, c sub(j) merupakan nilai ketidakmurnian pada node j, left (j) adalah child node sebelah kiri pada node j dan variabel right (j) merupakan child node sebelah kanan pada node j Metode RFE akan melakukan pelatihan pada data latih dengan mencoba setiap fitur yang ada menggunakan Persamaan 2.
𝑓𝑖 𝑖 = ∑ 𝑛𝑖 𝑗 𝑗:𝑛𝑜𝑑𝑒 𝑗 𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡𝑠 𝑜𝑛 𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑖 ∑ 𝑛𝑖 𝑘 𝑘∈𝑎𝑙𝑙 𝑛𝑜𝑑𝑒𝑠
(2)
Dimana Fi  sub(i) adalah  nilai importance pada  fitur  ke  I  dan Ni  sub(j) merupakan  nilai importance pada node j.  Pertama  melatih  model  menggunakan Random  Forest  Regression dengan  membentuk training  set ,  sehingga  mendapatkan importance  value dari  setiap  fitur terhadap  peramalan.  Setelah  itu  fitur  akan  diurutkan  berdasarkan importance  value terbesar hingga terkecil. Lalu mengeliminasi fitur dengan importance value terkecil dan menggunakan fitur-fitur terpilih untuk  melatih ulang model dan mengevaluasi kinerja dari model. Proses ini bersifat mengulang hingga subset fitur telah di habis.
Tahap  seleksi  fitur  akan  menghasilkan  fitur  terpilih  dari  proses  seleksi  fitur  yang digunakan  untuk  melakukan  peramalan.  Fitur  yang  terpilih  adalah  fitur  yang  mempunyai importance  value atau  yang  menduduki  rangking  teratas.  Setelah  melakukan  seleksi  fitur menggunakan RFE dan model Random Forest Regression, berhasil mendapatkan 20 fitur yang digunakan untuk melakukan peramalan. Pada penelitian ini akan dilakukan peramalan terhadap New  Cases dan New  Deaths. Hasil  dari  rangking  dan  seleksi  fitur  pada  kedua dataset dapat dilihat pada Tabel 2 untuk dataset peramalan New Cases dan Tabel 3 untuk dataset peramalan New  Deaths. Pada  Tabel  2  dan  Tabel  3  memiliki  kriteria  fitur  yang  terpilih  untuk  proses peramalan yaitu fitur dengan rangking bernilai 1 dan kriteria terpilih Ya,  dimana untuk  fitur terpilih akan diberi warna.
Tabel 2. Fitur Hasil Seleksi Fitur Dataset Peramalan New Cases Nama Fitur Rangking Terpilih Date 1 Ya Location_ISO_Code 1 Ya New_Deaths 1 Ya New_Recovered 1 Ya New_Active_Cases 1 Ya Total_Cases 1 Ya Total_Deaths 1 Ya Total_Recovered 1 Ya Total_Active_Cases 1 Ya Location_Level 16 Tidak City_or_Regency 17 Tidak

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2 (2) (2022): 84-95
Nama Fitur Rangking Terpilih Province 12 Tidak Country 18 Tidak Continent 19 Tidak Island 10 Tidak Time_Zone 15 Tidak Special_Status 14 Tidak Total_Regencies 11 Tidak Total_Cities 6 Tidak Total_Districts 5 Tidak Total_Urban_Villages 9 Tidak Total_Rural_Villages 13 Tidak Area_(km2) 7 Tidak Population 1 Ya Population_Density 3 Tidak Longitude 1 Ya Latitude 1 Ya New_Cases_per_Million 1 Ya Total_Cases_per_Million 1 Ya New_Deaths_per_Million 1 Ya Total_Deaths_per_Million 1 Ya Case_Fatality_Rate 1 Ya Case_Recovered_Rate 1 Ya Growth_Factor_of_New_Cases 1 Ya Growth_Factor_of_New_Deaths 1 Ya Tabel 3. Fitur Hasil Seleksi Fitur Dataset Peramalan New Deaths Nama Fitur Rangking Terpilih Date 2 Tidak Location_ISO_Code 1 Ya New_Cases 1 Ya New_Recovered 1 Ya New_Active_Cases 6 Tidak Total_Cases 1 Ya Total_Deaths 1 Ya Total_Recovered 1 Ya Total_Active_Cases 1 Ya Location_Level 13 Tidak City_or_Regency 18 Tidak Province 7 Tidak Country 17 Tidak Continent 19 Tidak Island 12 Tidak Time_Zone 14 Tidak Special_Status 15 Tidak Total_Regencies 1 Ya Total_Cities 6 Tidak Total_Districts 1 Ya Total_Urban_Villages 9 Tidak Total_Rural_Villages 1 Ya Area_(km2) 7 Tidak Population 1 Ya Population_Density 11 Tidak

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2 (2) (2022): 84-95
Implementasi Random Forest Regression Pada Peramalan Penyebaran Covid-19 Di Indonesia
Nama Fitur Rangking Terpilih Longitude 1 Ya Latitude 1 Ya New_Cases_per_Million 1 Ya Total_Cases_per_Million 1 Ya New_Deaths_per_Million 1 Ya Total_Deaths_per_Million 1 Ya Case_Fatality_Rate 1 Ya Case_Recovered_Rate 1 Ya Growth_Factor_of_New_Cases 4 Tidak Growth_Factor_of_New_Deaths 1 Ya
Kedua Tabel  yang berisikan fitur dari kedua dataset  untuk  melakukan peramalan, baik peramalan New Cases dan New Deaths memiliki jumlah fitur terpilih yag sama, namun fitur- fiturnya berbeda. Sebagai contoh pada Tabel 3 menggunakan fitur Growth_Factor_of_New_Cases untuk  melakukan  peramalan New  Cases tetapi    untuk peramalan New Deaths, fitur Growth_Factor_of_New_Cases tidak digunakan.
Pembagian  Dataset  Menjadi  Data  Latih  dan  Validasi:  Pada  model Random  Forest Regression digunakan training  set untuk  membentuk  melakukan  regresi  yang  nantinya  akan digunakan untuk peramalan. Data validation set harus berbeda dengan data training set agar memiliki  generalisasi  yang  baik  dalam  sebuah  regresi.  Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan eksperimen denga beberapa rasio training set dan validation set untuk kedua dataset. Hasil dari eksperimen dapat dilihat pada Tabel 4 untuk dataset New Cases dan Tabel 5 untuk dataset New Deaths.
Tabel 4. Hasil Eksperimen Training & Validation Set Dataset New Cases Rasio Nilai Error MAE 6:4 8.2777 7:3 7.2447 8:2 6.4770
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 4 hasil eksperimen training set dan validation set pada dataset New Cases didapatkan nilai error MAE terkecil pada rasio 8:2, sehingga rasio ini digunakan untuk peramalan penyebaran COVID-19 di Indonesia.
Pada Tabel 5 memiliki nilai error MAE terkecil untuk melakukan peramalan penyebaran COVID-19  di  Indonesia  pada  rasio  8:2,  sehingga  rasio  ini  digunakan  pada  model Random Forest Regression.
Tabel 5. Hasil Eksperimen Training & Validation Set Dataset New Deaths Rasio Nilai Error MAE 6:4 0.3718 7:3 0.314 8:2 0.2469
Tahapan  berikutnya  adalah  Implementasi  Metode Random  Forest  Regression untuk Peramalan  Penyebaran  COVID-19  di  Indonesia.  Pembentukan  model  Regresi  dilakukan dengan  menentukan  fitur  dari  data input yang  dijadikan  sebagai  parameter  dalam  proses peramalan  dan  variabel  yang  akan  diramal  dengan base  learner, yaitu decision  tree . Pembentukan  model  regresi  dimulai  dengan  pemilihan subset  training  set kemudian membentuk node-node pada tree . Pencarian node akan terus dilakukan hingga semua node pada setiap tree terbentuk.  Selanjutnya  melakukan  pelatihan  model Random  Forest  Regression, Pembentukan  model Random  Forest  Regression dapat  mempengaruhi  kinerja  model.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2 (2) (2022): 84-95 Diana Tri Susetianingtias, Eka Patriya, Rodiah
Selanjutnya pada setiap decision tree dikombinasikan untuk dilakukan pencarian nilai keluaran yang  bertipe  kontinu . Keluaran  setiap decision  tree akan  dirata-ratakan  berdasarkan  jumlah decision  tree yang  dibuat  dan  dijadikan  sebagai  keluaran  dari Random  Forest  Regression. Pembentukan model RFR menggunakan pseudocode berikut:
Pada penelitian in di rancang model Random Forest Regression yang terdiri dari decision tree sebanyak 100 nilai 100 adalah nilai default yang disediakan oleh pustaka sklearn, semakin nilai  n_estimators  nya  tinggi  maka  akan  menghasilkan  kinerja  model  yang  lebih  baik,  akan tetapi membutuhkan memori yang besar dan waktu yang lama. Model ini akan menggunakan metode MSE dalam penentuan splitting point pada sebuah tree. Random State adalah sebuah parameter dari model ini yang berfungsi untuk  mengacak saat  melakukan pembentukan dari setiap tree yang dibuat. Maximum features adalah parameter yang digunakan untuk menentukan varian fitur yang akan digunakan. Pada penelitian ini parameter ini diatur secara auto. Pada penelitian ini perhitungan nilai error yang digunakan adalah Mean Absolute Error dimana menggunakan Persamaan :
MAE = 1 𝑛 ∑ |𝑌 𝑡− 𝑌′ 𝑡 | 𝑌 𝑡 𝑛 𝑡=1 (3)
Dimana 𝑌 𝑡 adalah nilai asli pada waktu ke-t, 𝑌′ 𝑡 merupakan nilai peramalan pada waktu ke-t dan n merupakan jumlah data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada Gambar 1 menunjukan penyebaran COVID-19 yang terjadi di Indonesia. Garis yang berwarna biru menunjukan total orang yang terjangkit COVID-19, pada garis yang berwarna orange  menunjukan  total  orang  yang  meninggal  akibat  COVID-19  dan  pada  garis  yang berwarna hijau menunjukan total orang yang sembuh dari COVID-19.
Gambar 1. Grafik Penyebaran COVID-19 di Indonesia
Gambar 2 menunjukkan grafik Penyebaran COVID-19 di Jawa Timur, Jawa Barat, Jawa Tengah, dan DIY.
rf2=RandomForestRegressor(n_estimators=100,criterion='mse',rando m_state=42, max_features='auto')

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2 (2) (2022): 84-95 Implementasi Random Forest Regression Pada Peramalan Penyebaran Covid-19 Di Indonesia
Gambar 2. Grafik Penyebaran COVID-19 di Jawa Timur, Jawa Barat, Jawa Tengah, dan DIY
Pada Tabel 6 menampilkan hasil dari nilai-nilai MAE yang merupakan nilai error dari perhitungan peramalan.
Tabel 6. Tabel Hasil MAE Peramalan Covid-19 di Indonesia Peramalan Hasil MAE New Cases 6.4770 New Deaths 0.2469
Pada Tabel 7 menampilkan score dari peramalan New Cases yang telah diujikan terhadap validation set.
Tabel 7. Score Uji Coba Validation Set Peramalan New Cases Uji Coba Score Validation Set 0.99819
Pada Gambar 3 menampilkan 5 record pertama pada dataset hasil peramalan New Cases di  masing-masing  provinsi. Score yang  dimilki validation  set pada dataset peramalan New Cases adalah  0.99819  yang  dapat  dikatakan score yang  dimiliki  pada  peramalan  ini  adalah sejumlah 99.8%. Persentase ini menunjukan bahwa antara data aktual dan data hasil peramalan tidak berbeda jauh.
Gambar 3. Record Dataset Hasil Peramalan New Cases
Dapat dilihat pada baris yang di beri persegi panjang berwarna biru hasil peramalan yang dilakukan oleh model Random Forest tidak berbeda jauh dengan nilai aktual. Nilai New Cases aslinya  yang  terdapat  pada dataset adalah  44  sementara  nilai  hasil  peramalan  menggunakan MAE menghasilkan nilai 0.0227.
Pada  Tabel  8  menampilkan score dari  peramalan New  Deaths yang  telah  diujikan terhadap validation set.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2 (2) (2022): 84-95
Tabel 8. Score Uji Coba Validation Set Peramalan New Deaths Uji Coba Score Validation Set 0.99355
Pada Gambar 4 menampilkan 5 record pertama pada dataset hasil peramalan New Deaths di  masing-masing  provinsi. Score yang  dimilki validation  set pada dataset peramalan New Deaths adalah 0.99355 yang dapat dikatakan score yang dimiliki pada peramalan ini  adalah sebesar  99.3%.  Persentase  menunjukan  bahwa  antara  data  aktual  dan  data  peramalan  tidak berbeda jauh .
Gambar 4. Record Dataset Hasil Peramalan New Deaths
Dapat dilihat pada baris yang di beri persegi panjang berwarna oren hasil peramalan yang dilakukan oleh model Random Forest sama dengan nilai aktual. Nilai New Deaths aslinya yang terdapat pada dataset adalah 3 dan juga nilai hasil peramalan yang dilakukan oleh model adalah 3,  sehingga  nilai  MAE  pada  baris  ini  adalah  0  yang  artinya  tidak  ada  kesalahan  dalam peramalannya.
Berikut hasil visualisasi penyebaran covid-19 ke dalam peta. Hasil dari peramalan akan di gambarkan ke dalam peta untuk setiap provinsinya. Peta yang akan digambarkan mempunya 3  warna marker yang  berbeda  yaitu  merah,  biru,  hijau.  Daerah  provinsi  yang  diberi marker berwarna merah menandakan bahwa yang terdampak COVID-19 sangat tinggi dibandingkan provinsi lainnya. Daerah provinsi yang diberi marker berwarna hijau menandakan bahwa yang terdampak  COVID-19  sangat  rendah  dibandingkan  provinsi  lainnya.    Gambar  5  adalah visualisasi untuk peta penyebaran COVID-19 hasil peramalan dengan New Cases tertinggi.
Gambar 5. Hasil Peramalan New Cases dengan Nilai Tertinggi
Hasil peramalan New Cases menunjukan Provinsi DKI Jakarta lah yang mempunyai nilai tertinggi dengan nilai 60595,oleh karena itu marker di Provinsi DKI Jakarta diberikan berwarna merah, sedangkan Gambar 6 merupakan hasil visualisasi dengan New Cases terendah.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2 (2) (2022): 84-95
Implementasi Random Forest Regression Pada Peramalan Penyebaran Covid-19 Di Indonesia

## Gambar 6. Hasil Peramalan New Cases dengan Nilai Terendah
Marker yang  berwarna  hijau  merupakan  daerah  provinsi  dengan  nilai New  Cases terendah,provinsi tersebut adalah Sulawesi Barat dengan nilai 48, sedangkan pada Gambar 6 adalah hasil peramalan New Deaths yang sudah divisualisasi dengan peta.
Gambar 7. Hasil Peramalan New Deaths dengan Nilai Tertinggi
Marker berwarna merah terdapat pada Provinsi Jawa Timur dengan jumlah New Deaths sebanyak 1280. Kasus New Deaths dengan nilai terendah akan di beri marker berwarna hijau. Provinsi  yang  mendapat  marker  berwarna  hijau  adalah  Kalimantan  Barat.Visualisasi  nilai terendah dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 8. Hasil Peramalan New Deaths dengan Nilai Terendah

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  ujicoba  peramalan  dan  implementasi  menggunakan  model Random Forest  Regressor terhadap history data pada penelitian ini, dapat  diambil kesimpulan antara lain: Pelatihan model berhasil membentuk training set dan validation set , dengan rasio sebesar 8:2 dimana 80% (8555 data) masuk ke dalam testing set dan 20% (2139 data) masuk ke dalam validation set . Penentuan rasio ini didasarkan dari perhitungan nilai terendah nilai error MAE

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2 (2) (2022): 84-95
Diana Tri Susetianingtias, Eka Patriya, Rodiah
dengan dilakukan ujicoba dari beberapa rasio.Nilai perhitungan error dari hasil peramalan yang dilakukan terhadap validation set adalah 6.4770, untuk peramalan New Cases dan 0.2469 untuk peramalan New Deaths, dari hasil perhitungan error kedua ujicoba menunjukan bahwa hasil peramalan dan data aktual tidak berbeda jauh.
Pengembangan  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  dengan  meningkatkan performance dari model Hal yang dapat dilakukan adalah dengan membuat mengubah nilai parameter yang dalam metode ini adalah pengubahan nilai n_estimator yang berfungsi untuk menentukan banyaknya tree pada saat melakukan regresi untuk peramalan, dan juga dapat mengubah nilai random state yang  berfungsi  mengacak  data-data  untuk  dibagikan  ke  dalam  masing  masing tree dan melakukan pelatihan menggunakan machine learning lainnya seperti XGBoost dan Long Short- Term Memory (LSTM).

## DAFTAR PUSTAKA
Alfiyatin,  A.  N.,  Mahmudy,  W.  F.,  Ananda,  C.  F.,  &  Anggodo,  Y.  P.  (2019).  Penerapan Extreme Learning Machine (ELM) untuk Peramalan Laju Inflasi di Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 6 (2), 179-186. http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201962900
ASEAN. (2020). Risk Assesment for International Dissemination of COVID-19 to the ASEAN Region.
Browniee J. (2021). An Introduction to Feature Selection . Available on: https://machinelearningmastery.com/an-introduction-to-feature-selection/
Cortegiani,  A.,  Ingoglia,  G.,  Ippolito,  M.,  Giarratano,  A.,  &  Einav,  S.  (2020).  A  systematic review  on  the  efficacy  and  safety  of  chloroquine  for  the  treatment  of  COVID- 19. Journal of critical care , 57 , 279-283. https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2020.03.005
Darst, B. F., Malecki, K. C., & Engelman, C. D. (2018). Using Recursive Feature Elimination in  Random  Forest  To  Account  For  Correlated  Variables  in  High  Dimensional Data. BMC genetics , 19 (1), 1-6.
Han, J., Kamber M,  Pei  J.  (2012). Data Mining.  Concepts  and Techniques, 3 rd Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) , Elsevier, 382-383.
Hayes A. (2021). Chi Squre Statistic Definition . Available on: https://www.investopedia.com/terms/c/chi-square-statistic.asp
He,  F.,  Deng,  Y.,  &  Li,  W.  (2020).  Coronavirus  disease  2019:  What  we  know?. Journal  of Medical Virology , 92 (7), 719-725. https://doi.org/10.1002/jmv.25766
Heizer J., & Barry R. (2009). Operation Management . Buku 1 edisi 9. Jakarta: Salemba Empat Liebeskind  M.  (2021). Machine  Learning  Techniques  for  Salses  Forecasting .  Available  on: https://towardsdatascience.com/5-machine-learning-techniques-for-sales-forecasting- 598e4984b109
Luong,  C.,  &  Dokuchaev,  N.  (2018).  Forecasting  Of  Realised  Volatility  with  The  Random Forests  Algorithm. Journal  of  Risk  and  Financial  Management , 11 (4),  1-15. https://doi.org/10.3390/jrfm11040061
Malik,  S.,  Harode,  R.,  &  Kunwar,  A.  S.  (2020).  XGBoost:  A  Deep  Dive  into  Boosting (Introduction Documentation). Simon Fraser University: Burnaby, BC, Canada .
Pavlyshenko,  B.  M.  (2019).  Machine-learning  models  for  sales  time  series forecasting. Data , 4 (1), 15. https://doi.org/10.3390/data4010015

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2 (2) (2022): 84-95 Implementasi Random Forest Regression Pada Peramalan Penyebaran Covid-19 Di Indonesia
Reis,  I., Baron, D., &  Shahaf, S. (2018).  Probabilistic Random  Forest: A Machine Learning Algorithm For Noisy Data Sets. The Astronomical Journal , 157 (1), 1-12.
Riadi  M.  (2021). Pengertian,  Fungsi  dan  Jenis-Jenis  Peramalan .  Available  on: https://www.kajianpustaka.com/2017/11/pengertian-fungsi-dan-jenis-peramalan- forecasting.html. Tanggal akses: 4 April 2021
Rustam,  Z.,  &  Maghfirah,  N.  (2018).  Correlated  Based  Svm-Rfe  as  Feature  Selection  For Cancer Classification Using Microarray Databases. In AIP Conference Proceedings (Vol. 2023, No. 1, p. 020235). AIP Publishing LLC.
Ryalino, C. (2020). How Indonesia copes with coronavirus disease 2019 so far (part one): The country, the government, and the society. Bali Journal of Anesthesiology , 4 (2), 33-34.
Scikit-learn.  (2021). Scikit  Learn  Documentation  Python .  Available  on:  https://scikit- learn.org/stable/
Shalev-Shwartz.,  Ben-David . (2013). Understanding  Machine  Learning:From  Theory  to Algorithm (Vol. 9781107057). https://doi.org/10.1017/CBO9781107298019
Wibawa, M. S., & Novianti, K. D. P. (2017). Reduksi fitur untuk optimalisasi klasifikasi tumor payudara berdasarkan data citra FNA. E-Proceedings KNS&I STIKOM Bali , 73-78.
Yan, K., & Zhang, D. (2015). Feature selection and analysis on correlated gas sensor data with recursive  feature  elimination. Sensors  and  Actuators  B:  Chemical , 212 ,  353-363. https://doi.org/10.1016/j.snb.2015.02.025

## How to cite :
Susetianingtias, D. T., Patriya, E., & Rodiah, R. (2022). Implementasi Random Forest Regression Pada Peramalan Penyebaran Covid-19 di Indonesia. DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi,
2(2), 84-95. DOI:  http://dx.doi.org/10.51454/decode.v2i2.48