SOLUSI NUMERIK MODEL SIRD (SUSCEPTIBLE-INFECTED- RECOVERED-DEAD) PENYEBARAN COVID-19 DENGAN FIR (FINITE IMPULSE RESPONSE) FILTERING : STUDI KASUS PENYEBARAN VIRUS COVID-19 DI PROVINSI DKI JAKARTA

ZULFIKAR FAKHRI BISMAR, 2027031002 (2022) SOLUSI NUMERIK MODEL SIRD (SUSCEPTIBLE-INFECTED- RECOVERED-DEAD) PENYEBARAN COVID-19 DENGAN FIR (FINITE IMPULSE RESPONSE) FILTERING : STUDI KASUS PENYEBARAN VIRUS COVID-19 DI PROVINSI DKI JAKARTA. Masters thesis, UNIVERSITAS LAMPUNG .

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (176Kb) | Preview
	File PDF TESIS FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (2001Kb)
Preview	File PDF TESIS TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1172Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Pada tesis ini, dikaji fenomena penyebaran COVID-19 di Provinsi Jakarta melalui model SIRD (Susceptible-Infected-Recovered-Dead) dengan bantuan FIR (Finite Impulse Response) filtering dan optimasi ridge regression berdasarkan data yang tersedia. Kedua metode tersebut digunakan untuk menaksir nilai parameter pada model yang dikaji. Hasil yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan menggunakan metode ordinary least square dan metode Runge-Kutta orde-4 pada model SIRD awal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SIRD dengan optimasi ridge regression memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan dua metode lainnya. Hal ini ditunjukkan dengan rendahnya nilai galat relatif rata-rata pada data testing serta hasil prediksi yang lebih cepat menuju titik kesetimbangan. Kombinasi jumlah filter yang diperoleh untuk parameter laju penyebaran �, laju kesembuhan �, dan laju kematian � adalah secara berturut-turut adalah 4, 5, dan 3. Penyebaran COVID-19 di Provinsi DKI Jakarta diprediksi akan berakhir sekitar bulan Juli 2023. Kata Kunci : Model SIRD, FIR Filtering,Ridge regression, Komputasi, COVID-19 This thesis examines the spread phenomenon of COVID-19 in DKI Jakarta Province through SIRD (Susceptible-Infected-Recovered-Dead) Model with FIR (Finite Impulse Response) filtering and ridge regression based on the data. Both methods used to approximate the value of parameters in the model. The result then, will be compared with ordinary least square method and Runge-Kutta 4th order in the initial SIRD model. SIRD model with ridge regression optimization has better accuracy than two other methods. This has been shown by the value of the average error relative to be the smallest among those two methods mentioned above based on the data testing. Also, the prediction with ridge regression optimization goes into the equilibrium faster. The combination of the filters that used to estimate the transmission rate � , healing rate �, and mortality rate � respectively are 4, 5, and 3. The spread of COVID-19 in DKI Jakarta Province has been predicted will end in July 2023. Keywords: SIRD Model, FIR Filtering,Ridge regression, Computing, COVID-19

Jenis Karya Akhir:	Tesis (Masters)
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 001 Ilmu pengetahuan
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Magister Ilmu Matematika
Pengguna Deposit:	2301504412 . Digilib
Date Deposited:	13 Jan 2023 01:10
Terakhir diubah:	13 Jan 2023 01:10
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/68289

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir