Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 207-215 E- ISSN 2503-2933 207

## Implementasi Multipe Linear Regression Untuk Prediksi Data Runtun Waktu Pada Penyakit Menular Menggunakan Pendekatan Machine Learning
Sri Ngudi Wahyuni* 1 , Yuli Astuti 2 , Dina Maulina 3
1-3 Universitas Amikom Yogyakarta, Jl. Ring Road Utara, Condong Catur, Sleman, Yogyakarta,
1-3 Jurusan Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta email: 1 yuni@amikom.ac.id, 2 dina@amikom.ac.id, 3 yuli@amikom.ac.id

## Abstrak
Pemodelan  prediksi  adalah  salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang mendekati  nilai  sebenarnya.  Prediksi  dan  pembelajaran  mesin  memiliki  hubungan  dalam pendekatan proses-relasional, di mana ia digunakan untuk meningkatkan proses, kualitas data, dan  kualitas  model.  Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  implementasi  model  Multiple  Linier Regression (MLR) untuk memprediksi data runtun waktu khususnya penyakit menular Covid-19 di  Indonesia  menggunakan  pendekatan  Machine  Learning.  Data  penelitian  ini  diambil  dari  2 Maret  2020  hingga  8  November  2020  dan  diperbarui  oleh  Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana  (BNPB).  Adapun  analisis  prediktif  menggunakan  parameter  jumlah  kasus  baru, jumlah pasien sembuh, dan jumlah kematian. Prediksi dilakukan selama 4 hari kedepan untuk melihat trend jangka pendek dari penambahan data baru pasien COVID-19 di Indonesia. Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  nilai  R 2 pada  model MLR  mendekati  100%  yaitu  4.161E+12  . Sehingga  nilai  Mean  Square  Error  (MAE)  model  MLR  adalah  1.386E+12  sehingga  nilai akurasi MLR adalah  4.1% dan nilai akurasi sebesar95.9%.
Kata kunci — Multiple Regression Linier, Machine Learning, Prediksi, Runtun waktu

## Abstract
Prediction  modeling  is  one  way  to  get  prediction  results  that  are  close  to  their  true values.  Prediction  and  machine  learning  have  a  relationship  in  the  process-relational approach,  where  it  is  used  to  improve  processes,  data  quality,  and  model  quality.  This  study aims  to  implement  a  Multiple  Linear  Regression  (MLR)  model  to  predict  time  series  data, especially  COVID-19  infectious  diseases  in  Indonesia  using  a  Machine  Learning  approach. This  research  data  was  taken  from  March  2,  2020,  to  November  8,  2020  and  updated  by  the National Disaster Management Agency (BNPB). The predictive analysis uses parameters of the number  of  new  cases,  the  number  of  recovered  patients,  and  the  number  of  deaths.  The prediction is carried out over the next 4 days to see the short-term trend of adding new data on COVID-19  patients  in  Indonesia.  The  test  results show  that  the  R 2 value in the  MLR  model is close to 100%, which is 4.161E+12. So that the Mean Square Error (MAE) value of the MLR model is 1,386E+12 so the MLR accuracy value is 4.1% and the accuracy value is 95.9%.
Keywords — Multiple Regression Linier, Machine Learning, Prediction, Time series
208 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 207-215 E-ISSN 2503-2933
1. PENDAHULUAN
emodelan  prediksi  adalah  salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang mendekati  nilai  sebenarnya  [1].  Prediksi  dan  pembelajaran  mesin  memiliki  hubungan dalam  pendekatan  proses-relasional,  di  mana  ia  digunakan  untuk  meningkatkan  proses, kualitas  data,  dan  kualitas  model  [2].  Machine  Learning  adalah  metode  mengajar  komputer untuk belajar seperti manusia. Pembelajaran ini memiliki kapasitas yang baik, ketika memiliki data  dalam  jumlah  besar,  daya  komputasi  dan  penyimpanan  komputer  dapat  melebihi  batas kemampuan manusia.  Salah satu peramalan masa depan dalam algoritma pembelajaran mesin adalah  Analisis  Regresi  [3].  Beberapa  algoritma  regresi  adalah  Linear  Regression  (LR), Shrinkage  Method  dan  metode  Subset  Selection.  Metode  LR  terdiri  dari  Teorema  Gauss Markov  dan  Multiple  Regression  Linear  (MLR).  Metode  Shrinkage  Method  terdiri  dari  Least Angle  Regression  (LAR)  dan  Lasso,  sedangkan  metode  Subset  Selection  terdiri  dari  Forward and Backward Stepwise Selection (FBSS), dan Forward-Stagewise Regression (FSR)  [4]. Sejak COVID-19  masuk  ke  Indonesia  pada  Februari  2019,  semua  aktivitas  telah  berubah  menjadi kebiasaan  normal  baru.  Pada  tahun  2020, lima  provinsi  di  Indonesia  memiliki  distribusi  kasus COVID-19  tertinggi,  antara  lain  DKI  Jakarta  sebanyak  118.627  kasus,  Jawa  Timur  sebanyak 22.286  kasus,  Jawa  Barat  sebanyak  44.491,  Jawa  Tengah  sebanyak  43.444,  dan  Sulawesi Selatan sebanyak 19.335 kasus. Sementara itu, di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta, jumlah kasus  positif  terkonfirmasi  sebanyak  4.518,  meningkatkan  peluang  aktif  sebesar  764  titik  atau 16,91%  [5].  Tingginya  angka  kasus  positif  COVID-19  di  Indonesia  telah  menimbulkan kegaduhan  yang  luar  biasa  di  seluruh  rumah  sakit  Indonesia.  Terbatasnya  jumlah  rumah  sakit dan  tenaga  medis  membuat  citra  buruk  pelayanan  kesehatan  di  Indonesia.  Kondisi  ini seharusnya  sudah  bisa  diprediksi  sebelumnya  dan  mengambil  cara  strategis  untuk  menangani pasien  COVID-19  di  Indonesia  [6].  Prediksi  sangat  penting  untuk  membantu  pemerintah  dan pihak lain, dalam memetakan dan menyiapkan pelayanan kesehatan di era pandemi.
Penelitian  ini  bertujuan  menguji  model Multiple  Regression  Liner data  runtun  waktu menggunakan  pendekatan Machine  Learning .  Adapun  data  pelatihan  menggunakan  data  deret waktu penyakit Covid-19 di Indonesia. Parameter prediksiyang digunakan pada penelitiann ini adalah jumlah kasus baru, jumlah pasien sembuh, dan jumlah kematian. Pemilihan parameter ini bertujuan  untuk  melihat  trend  penambahan  kasus  harian.  Pada  eksperimen  prediksi  ini,  hasil Pendahuluan menguraikan latar belakang  permasalahan yang diselesaikan, isu-isu yang terkait dengan  masalah  yg  diselesaikan,  ulasan  penelitan  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya  oleh peneliti  lain  yg  relevan  dengan  penelitian  yang  dilakukan.  akurasi  akan  digunakan  untuk memprediksi  kasus  penyakit  menular  lainnya  sebagai  upaya  pencegahan  dini  terhadap penyebaran  kasus  penyakit  menular  di  Pulau  Bali.  Agar  tidak  terulang  kasus  yang  sama  pada masa pandemi sebelumnya.
Beberapa  penelitian  tentang  prediksi  dalam  pendekatan Machine  Learning ,  Duvuluri, dkk. mengusulkan prediksi penyakit Alzheimer menggunakan Back Progration Neural Network, SVM, dan Random Forest . Mereka membandingkan semua model dan menggabungkan akurasi Model  peramalan  untuk  memprediksi  Alzheimer  di  Cina  [7].  Alzheimer  adalah  penyebab kematian  keenam  di  dunia  pada  usia  65  setelah  usia.  Hasil  penelitian,  akurasi  Random  Forest (RF)  lebih  tinggi  dari  yang  lain.    Battineni  dkk,  menggunakan  prediksi  pembelajaran  mesin untuk  memprediksi  penyakit  kronis.  Pasien  yang  memiliki  penyakit  ini  membutuhkan perawatan  seumur  hidup.  Sejauh  ini,  tidak  ada  metode  standar  untuk  memprediksi  penyakit kronis,  tetapi  penelitian  ini  mencoba  dua  algoritma  untuk  prediksi,  yaitu Support  Vector Machines (SVM) dan Logistic Regression (LR) untuk  mengklasifikasikan penyakit kronis [8]. Dengan  menggunakan  dua  algoritma  tersebut,  diharapkan  mampu  menekan  biaya  perawatan dan  pengobatan  bagi  pasien  penyakit  kronis.  Haq  dkk.  [9]  menggunakan  pembelajaran  mesin
P
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 207-215 E- ISSN 2503-2933 209
nd clear, implies research results (First Author)
untuk  memprediksi  penyakit  jantung.  Penyakit  jantung  merupakan  salah  satu  penyakit  paling kritis penyebab kematian di dunia. Prediksi dini penyakit jantung dapat mencegah gagal jantung dan mengurangi risiko kematian.
Mojjada dkk, (2020), melakukan prediksi COVID-19 di India menggunakan Exponential Smoothing (ES). The  Lower  Absolute  Reductor  and  Selection  Operator ,  (LASSo), Support Vector  Machine (SVM),  dan  empat  prakiraan  potensial  normal,  seperti  Regresi  Linier  (LR). Mereka  memperkirakan  tiga  parameter  wabah  COVID-19,  yaitu  jumlah  orang  yang  baru terinfeksi COVID-19, tingkat kematian, dan perkiraan pasien COVID-19 yang  pulih dalam 10 hari  ke  depan.  Hasilnya,  Regresi  Linier  memiliki  akurasi  tertinggi  [10].  Sujath  dkk.  (2020) menggunakan metode Regresi Linier, Multilayer Perceptron, dan Vector Autoregression untuk memprediksi  COVID-19  di  India  menggunakan  tiga  parameter,  yaitu  kasus  terkonfirmasi, kematian, dan sembuh. Tujuan penelitian ini untuk membantu pemerintah mengantisipasi wabah COVID-19  [11].  Informasi  dan  komunikasi  antara  peneliti  dan  pemerintah  penting  untuk pengambilan keputusan dan perencanaan strategis untuk penangan wabah. Perencanaan strategis adalah  untuk  mempersiapkan  fasilitas  rumah  sakit,  sistem  kekebalan  tubuh  sosialisasi  orang yang  terinfeksi,  langkah-langkah  yang  diambil  untuk  memerangi  proliferasi  virus,  dan sebagainya untuk membuatnya benar-benar informatif.
Nemati  dkk,  (2020)  menggunakan  statistik  dan  model  pembelajaran  mesin  untuk memprediksi waktu kelangsungan hidup pasien COVID-19. Prediksi kelangsungan hidup pasien dan  mengevaluasi  dampak  usia  dan  jenis  kelamin  sebagai  dua  faktor  risiko  utama,  yaitu  jenis kelamin,  dan  usia.  Model  statistik  adalah  Kaplan-Meier  CoxPH,  Coxnet,  dan  Accelerated Failure Time. Sementara itu, model pembelajaran mesin digunakan sebagai Stagewise Gradient Boosting  dan  Component-wise  Gradient  Boosting.  Mereka  mengamati  karakteristik  1.182 pasien  yang  dikonfirmasi  COVID-19  [12].  Model  statistik  digunakan  untuk  analisis kelangsungan  hidup  pasien  yang  dikonfirmasi  COVID-19  setelah  pasien  keluar  dari  rumah sakit.  Pendekatan  pembelajaran  mesin  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  risiko  pasien. Wibowo dan Wihayati menggunakan model linier logistik untuk memprediksi wabah COVID- 19 di Indonesia. Mereka menggunakan dua parameter, yaitu kasus infeksi COVID-19 dan kasus sembuh dari COVID-19. Evaluasi parameter yang digunakan Mean Standard Error (MSE) dan R  Square  (R 2 ).  Hasil  penelitian  diperoleh  nilai  koefisien  regresi  logistik  untuk  data  pasien COVID-19 di  Indonesia sebesar 8,114748 dan 0,750743, sedangkan nilai koefisien untuk data pasien  sembuh  COVID-19  sebesar  9,360925  dan  0,788334.  Hasil  model  prediksi  pasien  dan orang yang telah sembuh dari COVID-19 memiliki nilai akurasi yang sama, yaitu mean absolute error (MAE) sebesar 0,02, mean square error (MSE) sebesar 0,00, dan R 2 sebesar 0,99 [13].
Sesi  selanjutnya  tulisan  ini  akan  membahas  materi  dan  metode  pada  sesi  2,  hasil  dan pembahasan pada sesi 3, kesimpulan pada sesi 4, dan yang terakhir adalah referensi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1.  Dataset
Data  penelitian  ini  diambil  dari  situs  web:  https://data.humdata.org/dataset/indonesia- Covid-19-cases-recoveries-and-deaths-perprovince.  Data  diambil  dari  2  Maret  2020  hingga  12 November 2020 dan diperbarui oleh Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) Adapun analisis  prediktif  menggunakan  parameter  jumlah  kasus  baru,  jumlah  pasien  sembuh,  dan jumlah kematian. Prediksi dilakukan selama 4 hari kedepan untuk melihat trend jangka pendek dari  penambahan  data  baru  pasien  COVID-19  di  Indonesia.  Adapun  statistik  data  ditunjukkan pada Tabel I.
210 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 207-215 E-ISSN 2503-2933

## Tabel 1. Data Statistik Pasien Covid-19 Indonesia
Negara (Indonesia)  Jumlah Kasus Baru  Jumlah  Pasien Sembuh Jumlah Kematian Count 246 246 246 Max 4850 5810 160 Total 452271 382103 14937 Mean 1831 1546 60 Std 1466 1492 38
Tabel  1  di  atas  menunjukkan  data  COVID-19  Indonesia  selama  tahun  2020.  Tren  data ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tren Kasus COVID-19 Indonesia.

## 2.2. Multiple Regression Linear
Model Regresi Linier adalah model prediksi sederhana dalam pembelajaran mesin. Model ini  hanya  memprediksi  menggunakan  dua  parameter.  Sebagai  perkembangan  dari  Regresi Linear, Regresi Linier Berganda dapat digunakan untuk memprediksi lebih dari dua parameter. Persamaan model MLR dapat ditunjukkan pada persamaan di bawah ini [14].

## (1)
Dimana persamaan 3 setara dengan persamaan 4.
() (2)
p adalah jumlah variabel independen,  y adalah prediktor atau variabel target atau variabel dependen  sedangkan  x1;  x2;  x3  adalah  variabel  independen,  variabel  independen  adalah variabel  yang  berdiri  sendiri  atau  tidak  terkait  dan  oleh  variabel  lain.  Sementara  itu,  variabel diamati dan diukur untuk mengetahui pengaruh variabel independen. Sedangkan β 0, β 1, β 2, atau β p  adalah  koefisien  dan ε adalah  konstan.  Intercept  bisa  ditampilkan  dalam  persamaan  3  dan kemiringan bisa ditampilkan dalam persamaan 4 [15].
∑ (∑ ) ∑ ∑ (∑ ) (3) ∑ ∑ (4)
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 207-215 E- ISSN 2503-2933 211
Sri, et., al [Implementasi Multipe Linear Regression Untuk Prediksi Data Runtun Waktu pada Penyakit Menular Menggunakan Pendekatan Machine Learning
nd clear, implies research results (First Author)
2.3. Alur penelitian
Metode yang diusulkan dari penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Penelitian
Penelitian  mulai  mengumpulkan  dataset  dan  proses  kedua  adalah  membersihkan  data dengan menghilangkan nilai 0. Data akan dibagi menjadi dua bagian, yaitu 80% pelatihan untuk data dan 20% pengujian data. Langkah selanjutnya adalah memprediksi menggunakan Multiple Regression Linear . Proses terakhir adalah evaluasi akurasi menggunakan R square .

## 2.4. Parameter evaluasi
R 2 Skor  mengukur  hubungan  antara  variabel  independen  dan  dependen  menggunakan model  regresi.  Skor  R 2 ,  juga  dikenal  sebagai  koefisien  determinasi,  ditemukan  pada  titik  data yang didistribusikan di sepanjang garis regresi . R 2 adalah skala yang berkisar antara 0 hingga 100  persen.  Variabel  jawaban  dengan  skor  0  persen  tidak  memiliki  ketidakpastian  di  sekitar nilai  rata-ratanya.  Skor  sempurna  menunjukkan  bahwa  variabel  respons  memiliki  semua variabilitas di sekitar mean-nya. Jika nilai R 2 tinggi, maka model yang diuji memiliki performa yang  baik  [16][17].  Sebaliknya,  jika  nilai  R 2 rendah,  maka  performa  model  tidak  tepat,  dan rumus R 2 di bawahnya.
!"# $"$%& (7)
Dimana SSregression adalah  jumlah  kuadrat  dalam  hasil  regresi,  dan  SStotal  adalah jumlah total semua data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sesi  ini  menunjukkan  hasil  eksperimen  perbandingan  akurasi  MLR.  Proses  pelatihan  dan pengujian terpisah dari kumpulan data menjadi 80% dan 20% dan ditunjukkan pada Gambar 3.
Multiple Regression Linier (MLR) Preprocessing Covid-19 Dataset Parameter evaluasi menggunakan R Square Training set Testing set Pembagian data Training model
212 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 207-215 E-ISSN 2503-2933
Gambar 3. Hasil Pembagian Data Training dan Testing
Gambar 3 adalah pembagian data latih dan data uji dari hasil prediksi jumlah kasus baru pasien Covid-19 di Indonesia. Hasil prediksi disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Prediksi Jumlah Pasien Kasus Baru Menggunanakan  MLR.
Gambar 4 menjelaskan bahwa hasil prediksi menggunakan model MLR memiliki hasil yang mendekati  kasus  real.  Hal  ini  tergambar  pada  selisih  hasil  yang  ditunjukkan  pada  garis  biru adalah  kasus  real  dan  garis  merah  adalah  hasil  prediksi.  Adapun  hasil  prediksi  disajikan  pada Tabel 2.
Table 2. Hasil Prediksi Model MLR Tanggal Kasus Baru Hasil prediksi MLR 09/11/2020 440569 453786,07 10/11/2020 444348 457678,44 11/11/2020 448118 461561,54 12/11/2020 452291 465859,73
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 207-215 E- ISSN 2503-2933 213
nd clear, implies research results (First Author)
Tabel  2  menjelaskan  bahwa  hasil  prediksi  menggunakan  model  mendekati  hasil  real. terdapat perbedaan data hasil pelatihan data sebesar 4,1% dari kasus real sehingga nilai akurasi MLR sebesar 95,9%. Berdasarkan hasil akurasi ini, MLR cukup baik digunakan sebagai model prediksi untuk data runtun waktu, khususnya penyakit menular Covid-19 di Indonesia. Adapun hasil uji statistik disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Anova Model MLR Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 4.161E+12 3 1.386E+12 900.665 .000 b Residual 3.741E+11 243 1540983011 Total 4.532+12 246
Berdasarkan hasil pada Tabel 2 dan Tabel 3, terlihat bahwa model MLR memiliki akurasi tinggi,  hal  ini  tersaji  pada  niali Sssquare pada  masing-masing  Tabel  Anova  di  atas.  Untuk Sssquare model  MLR  adalah  4.161E+12  <  4.161E+12.  Sehingga  nilai Mean  Square  Error model  MLR  dinilai  cukup  rendah.  Sedangkan  pada  Tabel  2  dan  Tabel  3  yaitu  MLR  adalah 1.386E+12  sehingga  nilai  akurasi  MLR    mendekati  sempurna  atau  mendekati  data  real. Sehingga  model  MLR  ini  dapat  digunakan  sebagai  model  prediksi  data  runtun  waktu  karena memiliki nilai akurasi tinggi yaitu 95.9%.

## 4. KESIMPULAN
Pemodelan  prediksi  adalah  salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang mendekati  nilai  sebenarnya.  Prediksi  data  time  series  penting  dilakukan  karena  untuk  melihat trend  data  pad  suatu  kasus  tertentu.  Data  penyakit  menular  merupakan  data  runtun  waktu sehingga perlu dilakukan prediksi dalam pengendalian penyebaran kasus tersebut. Penggunaan model prediksi sangat penting agar hasil prediksi mampu mendekati nilai nyata atau nilai real. Berdasarkan  hasil pengujian  pada  eksperimen  ini,  hasil   akurasi terlihat  model MLR  memiliki akurasi  tinggi  yang  tersaji  pada  nilai Sssquare pada  tabel  Anova  yaitu    4.161E+12.  Sehingga nilai Mean  Square  Error model  MLR  dinilai  cukup  rendah.  Artinya  model  MLR  ini  dapat digunakan  sebagai  salah  satu  model  prediksi  data  runtun  waktu  untuk  memprediksi  penyakit menular khususnya data runtun waktu.

## 5. SARAN
Pada  penelitian  yang  akan  datang  akan  dilakukan  uji perbandingan  dengan  model  lain untuk mengetahui hasil akurasi yang lebih baik dari hasil akurasimodel MLR dalam melakukan prediksi data runtun waktu.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas Amikom Yogyakarta yang telah memberi dukungan financial terhadap penelitian ini.
214 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 207-215 E-ISSN 2503-2933

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Kumari,  D.  Kumar,  and  M.  Mittal, “An  Ensemble  Approach  for  Classification  and Prediction  of  Diabetes  Mellitus  Using  Soft  Voting  Classifier,” International  Journal  of Cognitive  Computing  in  Engineering,  Vol.  2,  pp.  40–46,  Jun.  2021,  doi: 10.1016/J.IJCCE.2021.01.001.
[2] P.  Wang, “Time  Series  Prediction  For  The  Epidemic  Trends  of  COVID-19  Using  The Improved LSTM Deep Learning Method: Case Studies in Russia, Peru and Iran,” Chaos Solitons Fractals, Vol. 140, 2020, doi: 10.1016/j.chaos.2020.110214.
[3] S.  Ketu and  P. K. Mishra, “Enhanced  Gaussian  Process  Regression-Based  Forecasting Model  for  COVID-19  Outbreak  and  Significance  of  IoT  for  Its  Detection,” Applied Intelligence, Vol. 51, No. 3, pp. 1492–1512, Mar. 2021, doi: 10.1007/s10489-020-01889- 9.
[4] Z. Malki, E. Atlam, A. Hassanien, G. D.- Chaos, & S., and undefined 2020, “Association Between  Weather  Data  and  COVID-19  Pandemic  Predicting  Mortality  Rate:  Machine Learning  Approaches,” Elsevier,  Accessed:  Jul.  06,  2022.  [Online].  Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960077920305336
[5] S. N. Wahyuni, E. Sediyono, and I. Sembiring, “Indonesian Covid-19 Future Forecasting Based  on  Machine  Learning  Approach,” in  2021  3rd  International  Conference  on Electronics Representation and Algorithm (ICERA), IEEE, 2021, pp. 104–108.
[6] S. N. Wahyuni, E. Sediono, I. Sembiring, and N. N. Khanom, “Comparative Analysis of Time Series Prediction Model for Forecasting COVID-19 Trend,” Indonesian Journal of Electrical  Engineering  and  Computer  Science,  Vol.  28,  No.  1,  pp.  600–610,  Oct.  2022, doi: 10.11591/ijeecs.v28.i1.pp600-610.
[7] R. Davuluri and R. Rengaswamy, “A Survey of Different Machine Learning Models for Alzheimer Disease Prediction,” International Journal of Emerging Trends in Engineering Research, Vol. 8, No. 7, pp. 3328–3337, Jul. 2020, doi: 10.30534/ijeter/2020/73872020.
[8] G. Battineni, G. G. Sagaro, N. Chinatalapudi, and F. Amenta, “Applications of Machine Learning Predictive Models in The Chronic Disease Diagnosis,” Journal of Personalized Medicine, Vol. 10, No. 2. MDPI AG, Jun. 01, 2020. doi: 10.3390/jpm10020021.
[9] A. U. Haq, J. P. Li, M. H. Memon, S. Nazir, R. Sun, and I. Garciá-Magarinõ, “A Hybrid Intelligent  System  Framework  for  The  Prediction  of  Heart  Disease  Using  Machine Learning  Algorithms,” Mobile  Information  Systems,  Vol.  2018,  2018,  doi: 10.1155/2018/3860146.
[10]  R.  K.  Mojjada,  A.  Yadav,  A.  V.  Prabhu, and  Y.  Natarajan, “Machine  Learning Models For  Covid-19  Future  Forecasting,” Mater  Today  Proc,  Dec.  2020,  doi: 10.1016/j.matpr.2020.10.962.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 207-215 E- ISSN 2503-2933 215
nd clear, implies research results (First Author)
[11]  K.  Sujatha,  K.  V.  Krishna  Kishore,  and  B.  S.  Rao, “Machine  Learning  Models  For Forecasting  Confirmed,  Recovered  and  Deceased  COVID-19  Cases  in  India,” International Journal of Control and Automation, Vol. 13, No. 4, 2020.
[12]  M.  Nemati,  J.  Ansary,  and  N.  Nemati, “Machine-Learning  Approaches  in  COVID-19 Survival  Analysis  and  Discharge-Time  Likelihood  Prediction  Using  Clinical  Data,” Patterns, Vol. 1, No. 5. Elsevier BV, p. 100074, 2020. doi: 10.1016/j.patter.2020.100074.
[13]  F.  W.  Wibowo, “Prediction  Modelling  of  COVID-19  Outbreak  in  Indonesia  using  a Logistic Regression Model,” Vol. 2019.
[14]  B.  Bera,  S.  Bhattacharjee, N.  Sengupta,  and  S.  Saha , “PM2.5  Concentration  Prediction During  COVID-19  Lockdown  Over  Kolkata  Metropolitan  City,  India  Using  MLR  and ANN Models,” Environmental Challenges, Vol. 4, Aug. 2021, doi:
10.1016/j.envc.2021.100155.
[15]  C.  Zhu,  J.  Wang,  and  J.  Tian ,  “Grain  Consumption  Forecasting:  One  Modified  MLR Model Combined with Time Series Forecasting Theory,” Int J Math Math Sci, vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/3956717.
[16]  D. Chicco, M. J. Warrens, and G. Jurman, “The Coefficient of Determination R-Squared Is More Informative Than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in Regression Analysis Evaluation,” PeerJ Comput Sci, Vol. 7, pp. 1–24, 2021, doi: 10.7717/PEERJ-CS.623.
[17]  F.  Rustam  et  al., “COVID-19  Future  Forecasting  Using  Supervised  Machine  Learning Models,” IEEE Access, Vol. 8, pp. 101489–101499, 2020, doi:
10.1109/ACCESS.2020.2997311.