SISTEM PERAMALAN (FORECASTING) JUMLAH KASUS COVID-19 DI KOTA PALU MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT

NINIK SRI WULANDARI (2023) SISTEM PERAMALAN (FORECASTING) JUMLAH KASUS COVID-19 DI KOTA PALU MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT. Undergraduate Theses thesis, Universitas Tadulako.

Full text not available from this repository.

Abstract

COVID-19 merupakan penyakit yang disebabkan oleh SARS-CoV-2 yang telah menyebar hampir diseluruh penjuru dunia termasuk Indonesia, khususnya di Kota Palu, Sulawesi Tengah. Virus ini dapat menyebar dengan sangat cepat. Orang yang terinfeksi virus ini dapat mengalami berbagai macam penyakit, seperti flu, demam, gangguan sistem pernapasan, infeksi paru-paru dan bahkan dapat menyebabkan kematian. Tak hanya dari segi kesehatan, virus ini juga berdampak pada beberapa sektor, seperti sektor ekonomi, pendidikan dan lain sebagainya. Untuk itu pemerintah harus mengambil langkah yang tepat yntuk mengatasi situasi yang terjadi saat ini maupun situasi di masa depan. Berdasarkan permasalahan tersebut, peneiti berinisiatif membuat sistem forecasting jumlah kasus COVID-19 di Kota Palu menggunakan metode Trend Moment berbasis web. Tujuan penelitian adalah untuk melakukan peramalan (forecasting) kasus konfirmasi positif, kasus sembuh dan kasus meninggal menggunakan metode Trend Moment pada kasus COVID-9 Kota Palu, meliputi. Pengujian sistem menggunakan metode Black Box memiliki hasil sukses untuk setiap scenario uji coba. Analisa hasil forecasting menggunakan perhitungan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Tracking Signal. Nilai MAPE kasus harian dan bulanan konfirmasi positif sebesar 66.06?n 52.51, kasus harian dan bulanan sembuh sebesar 74.97?n 37.23%, nilai Tracking Signal kasus harian dan bulanan meninggal sebesar 0.2813 dan -2. Hasil Beta Testing dengan nilai rata-rata sebesar 82.92%.

Item Type: Thesis (Undergraduate Theses)
Subjects: University Structure > Faculty of Engineering > Informatics Engineering
S1 - Undergraduate Thesis > Faculty of Engineering > Informatics Engineering
Divisions: Faculty of Engineering > Informatics Engineering
Tadulako Subject Areas > S1 - Undergraduate Thesis > Faculty of Engineering > Informatics Engineering
Depositing User: system estd estd
Date Deposited: 01 Feb 2023 07:03
Last Modified: 01 Feb 2023 06:35
URI: http://repository.untad.ac.id/id/eprint/12624

Actions (login required)

View Item View Item