Tresna Dewi Fadiini, Yurika Permanasari, Didi Suhaedi
{"title":"数据挖掘的执行使用指数增长模型为Covid-19患者预测","authors":"Tresna Dewi Fadiini, Yurika Permanasari, Didi Suhaedi","doi":"10.29313/bcsm.v2i1.2007","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Abstract. The number of Covid-19 sufferers in Indonesia continues to increase, especially in the provinces of DKI Jakarta, Bali and West Java. This increase is a problem for the community as well as the government. Important information from data on Covid-19 sufferers can be extracted to gain knowledge by using data mining. Predicting the number of Covid-19 sufferers that will come is the first step in anticipating this case. Data mining in this study serves to process raw data and displays predictive information for Covid-19 sufferers in the 9th month and the accuracy of the model. The technique used to gain knowledge is to apply the differential equation model, namely the exponential growth model by looking at the observation time interval as a continuous variable. It can be concluded that data mining can provide information that the prediction of the increase in Covid-19 will continue to rise, data mining can also provide information that the exponential growth model can calculate the prediction of the increase in Covid-19. \nAbstrak. Angka penderita Covid-19 di Indonesia terus menerus mengalami kenaikan terutama di provinsi DKI Jakarta, Bali, dan Jawa Barat. Kenaikan ini menjadi masalah bagi masyarakat dan juga pemerintah. Informasi penting dari data penderita Covid-19 dapat digali untuk mendapatkan knowledge dengan menggunakan data mining. Memprediksi angka penderita Covid-19 yang akan datang menjadi langkah awal dalam antisipasi kasus ini. Data mining pada penelitian ini berfungsi untuk mengolah data mentah dan menampilkan informasi prediksi penderita Covid-19 pada bulan ke-9 dan nilai akurasi model. Teknik yang digunakan untuk mendapatkan knowledge adalah dengan menerapkan model persamaan diferensial yaitu model pertumbuhan eksponensial dengan memandang interval waktu pengamatan sebagai variabel yang kontinu. Dapat disimpulkan bahwa data mining dapat memberikan informasi bahwa prediksi kenaikan Covid-19 akan terus naik, data mining juga dapat memberikan informasi bahwa model pertumbuhan eksponensial dapat menghitung prediksi kenaikan Covid-19.","PeriodicalId":243556,"journal":{"name":"Bandung Conference Series: Mathematics","volume":"14 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-01-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Implementasi Data Mining untuk Prediksi Penderita Covid-19 Menggunakan Model Pertumbuhan Eksponensial\",\"authors\":\"Tresna Dewi Fadiini, Yurika Permanasari, Didi Suhaedi\",\"doi\":\"10.29313/bcsm.v2i1.2007\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Abstract. The number of Covid-19 sufferers in Indonesia continues to increase, especially in the provinces of DKI Jakarta, Bali and West Java. This increase is a problem for the community as well as the government. Important information from data on Covid-19 sufferers can be extracted to gain knowledge by using data mining. Predicting the number of Covid-19 sufferers that will come is the first step in anticipating this case. Data mining in this study serves to process raw data and displays predictive information for Covid-19 sufferers in the 9th month and the accuracy of the model. The technique used to gain knowledge is to apply the differential equation model, namely the exponential growth model by looking at the observation time interval as a continuous variable. It can be concluded that data mining can provide information that the prediction of the increase in Covid-19 will continue to rise, data mining can also provide information that the exponential growth model can calculate the prediction of the increase in Covid-19. \\nAbstrak. Angka penderita Covid-19 di Indonesia terus menerus mengalami kenaikan terutama di provinsi DKI Jakarta, Bali, dan Jawa Barat. Kenaikan ini menjadi masalah bagi masyarakat dan juga pemerintah. Informasi penting dari data penderita Covid-19 dapat digali untuk mendapatkan knowledge dengan menggunakan data mining. Memprediksi angka penderita Covid-19 yang akan datang menjadi langkah awal dalam antisipasi kasus ini. Data mining pada penelitian ini berfungsi untuk mengolah data mentah dan menampilkan informasi prediksi penderita Covid-19 pada bulan ke-9 dan nilai akurasi model. Teknik yang digunakan untuk mendapatkan knowledge adalah dengan menerapkan model persamaan diferensial yaitu model pertumbuhan eksponensial dengan memandang interval waktu pengamatan sebagai variabel yang kontinu. Dapat disimpulkan bahwa data mining dapat memberikan informasi bahwa prediksi kenaikan Covid-19 akan terus naik, data mining juga dapat memberikan informasi bahwa model pertumbuhan eksponensial dapat menghitung prediksi kenaikan Covid-19.\",\"PeriodicalId\":243556,\"journal\":{\"name\":\"Bandung Conference Series: Mathematics\",\"volume\":\"14 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-01-21\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Bandung Conference Series: Mathematics\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.29313/bcsm.v2i1.2007\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bandung Conference Series: Mathematics","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.29313/bcsm.v2i1.2007","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
摘要
摘要印度尼西亚的Covid-19患者人数继续增加,特别是在DKI雅加达、巴厘岛和西爪哇省。这种增长对社区和政府来说都是一个问题。通过数据挖掘,可以从Covid-19患者的数据中提取重要信息,从而获得知识。预测新冠肺炎患者的数量是预测这种情况的第一步。本研究的数据挖掘是对原始数据进行处理,显示第9个月Covid-19患者的预测信息和模型的准确性。获取知识的方法是应用微分方程模型,即指数增长模型,将观测时间间隔视为连续变量。可以得出结论,数据挖掘可以提供预测Covid-19增长将继续上升的信息,数据挖掘还可以提供指数增长模型可以计算Covid-19增长预测的信息。Abstrak。Angka penderita Covid-19 di Indonesia terus menmenami kenaikan terutama di省DKI雅加达,巴厘岛,丹爪哇巴拉特。Kenaikan ini menjadi masalah bagi masyarakat dan pemerintah。informaspenting dari数据penderita Covid-19 dapat digali untuk mendapatkan知识dengan menggunakan数据挖掘。新冠肺炎的病原学鉴定与鉴定,鉴定与鉴定,鉴定与鉴定,鉴定与鉴定。基于数据挖掘的新型冠状病毒肺炎(Covid-19)模型。技术杨diunakan untuk mendapatkan知识adalah dengan menerapkan模型persaman和差分yitu模型pertumbuhan eksponsponal dengan menandang区间waktu pengamatan sebagai变量杨kontinu。datapat dis冲动kan bahwa数据挖掘datapat memberikan informasi bahwa prediksi kenaikan Covid-19 akan terus naik,数据挖掘juga datapat memberikan informasi bahwa模型pertumbuhan eksponsponal datapat menghitung prediksi kenaikan Covid-19。
Implementasi Data Mining untuk Prediksi Penderita Covid-19 Menggunakan Model Pertumbuhan Eksponensial
Abstract. The number of Covid-19 sufferers in Indonesia continues to increase, especially in the provinces of DKI Jakarta, Bali and West Java. This increase is a problem for the community as well as the government. Important information from data on Covid-19 sufferers can be extracted to gain knowledge by using data mining. Predicting the number of Covid-19 sufferers that will come is the first step in anticipating this case. Data mining in this study serves to process raw data and displays predictive information for Covid-19 sufferers in the 9th month and the accuracy of the model. The technique used to gain knowledge is to apply the differential equation model, namely the exponential growth model by looking at the observation time interval as a continuous variable. It can be concluded that data mining can provide information that the prediction of the increase in Covid-19 will continue to rise, data mining can also provide information that the exponential growth model can calculate the prediction of the increase in Covid-19.
Abstrak. Angka penderita Covid-19 di Indonesia terus menerus mengalami kenaikan terutama di provinsi DKI Jakarta, Bali, dan Jawa Barat. Kenaikan ini menjadi masalah bagi masyarakat dan juga pemerintah. Informasi penting dari data penderita Covid-19 dapat digali untuk mendapatkan knowledge dengan menggunakan data mining. Memprediksi angka penderita Covid-19 yang akan datang menjadi langkah awal dalam antisipasi kasus ini. Data mining pada penelitian ini berfungsi untuk mengolah data mentah dan menampilkan informasi prediksi penderita Covid-19 pada bulan ke-9 dan nilai akurasi model. Teknik yang digunakan untuk mendapatkan knowledge adalah dengan menerapkan model persamaan diferensial yaitu model pertumbuhan eksponensial dengan memandang interval waktu pengamatan sebagai variabel yang kontinu. Dapat disimpulkan bahwa data mining dapat memberikan informasi bahwa prediksi kenaikan Covid-19 akan terus naik, data mining juga dapat memberikan informasi bahwa model pertumbuhan eksponensial dapat menghitung prediksi kenaikan Covid-19.