In this article, research on data of total cases COVID-19 in the world and Indonesia is presented. The purposes of this research is to predict the number of cases COVID-19 mainly in Indonesia in the near future. The used methods are regression of Support Vector Machine (SVM) and Bayessian Ridge predicting 10 days forward in several countries where Bayessian Ridge gives better result. Similarly, both methods are employed to study the total cases COVID-19 in Indonesia. To include social distancing in the study, an exponential model is applied for initialization and then Gaussian is used to predict future total cases. Using Gaussian model, one has 2 scenarios of future predictions. The number of total cases on 24th April 2020 is 14675 and considerable not realistic. This is updated i.e. the total number of cases in 24 April 2020 is 4242. Actually, the number of total positive cases COVID-19 on 24th April 2020 was 8211. Compared to the prediction with the real data, the approach of this research should be improved to give better prediction.Keywords: Bayesian Ridge; COVID-19; Gaussian; Social distancing; SVM (Support Vector Machine)Menelusuri COVID-19 di Dunia dan di Indonesia dengan Model Regresi SVM, Bayesian dan GaussianABSTRAKPada artikel ini ditunjukkan penelusuran data total kasus COVID-19 di dunia dan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan memprediksi banyaknya kasus COVID-19 terutama di Indonesia pada waktu tertentu mendatang. Metode yang digunakan adalah metode SVM (Support Vector Machine) dan regresi Bayesian Ridge dimana kedua metode berhasil memprediksi untuk total kasus COVID-19 di beberapa negara di dunia dan hasil Bayesian Ridge lebih baik. Untuk itulah kedua metode ini digunakan untuk menelusuri data total kasus COVID-19 di Indonesia. Akan tetapi pengaruh social distancing belum ditunjukkan sehingga digunakan model eksponensial dan Gaussian. Model eksponensial digunakan sebagai nilai awal untuk prediksi pada model Gaussian. Pada model Gaussian diperoleh prediksi dalam bentuk 2 skenario yaitu skenario terburuk dan skenario realistis. Skenario terburuk memberikan total kasus pada 24 April 2020 sebanyak 14675. Hal ini tidak realistis karena data terakhir pada 31 Maret 2020 sebesar 1677. Oleh karena itu diusulkan skenario realistis dimana total kasus puncak berlaku pada 24 April 2020 dengan total kasus 4242. Akan tetapi ternyata data total kasus positif COVID-19 pada 24 April 2020 sebanyak 8211. Dengan memperhatikan hasil prediksi dan yang diperoleh dari data, pendekatan yang sudah dilakukan masih memerlukan perbaikan.Kata Kunci: Bayesian Ridge; COVID-19; Gaussian; Social distancing; SVM (Support Vector Machine)
Porous-media flow of polymers with Carreau-law viscosities and their application to enhanced oil recovery (EOR) is considered. Applying the homogenization method leads to a nonlinear two-scale problem. In case of a small difference between the Carreau and the Newtonian case an asymptotic expansion based on the small deviation of the viscosity from the Newtonian case is introduced. For uni-directional pressure gradients, which is a reasonable assumption in applications like EOR, auxiliary problems to decouple the micro-from the macrovariables are derived. The microscopic flow field obtained by the proposed approach is compared to the solution of the two-scale problem. Finite-element calculations for isotropic and anisotropic pore-cell geometries are used to validate the accuracy and speed-up of the proposed approach. The order of accuracy has been studied by performing the simulations up to the third-order expansion for the isotropic geometry.
Dalam penelitian ini membahas tentang analisis regresi non linier dengan menggunakan data statistic perkembangan pasien positif Covid-19 di Indonesia. Penyakit Covid-19 sangat mudah berkembang penyebarannya sehingga WHO menyatakan penyakit ini sebagai pandemi, dalam penelitian ini menggunakan lima model analisis regresi non linier yaitu model Weibull 3 parameter, Gompertz 3 parameter, Log-logistic 3 parameter, Log-Logistic 4 parameter dan model Logistic 3 parameter. Analisis yang terbaik dalam memprediksi yaitu Log-logistic 3 parameter dengan nilai AIC = 6527.434 dan RMSE = 6836.79, dan diperoleh nilai parameter , dan A= 19477000, sehingga pengestimasian parameter dengan menggunakan metode Bootstrap B = 10000 dengan interval kepercayaan 95% untuk parameter , dan A berturut-turut adalah maka diperoleh nilai rata-rata estimas Bootstrap , dan . Pada data prediksi pasien yang positif Covid-19 akan dibandingkan dengan data pengamatan, dari hasil perbandingan diperoleh nilai MAPE = 9%, sehingga dapat dikatakan pemodelan Log-logistic 3 parameter sangat baik dalam memprediksi.
Tulisan ini membahas tentang pembuatan Curve Stitching berdasarkan efek diskritisasi kurva Hypocycloid yang dimodifikasi. Kurva yang dihasilkan dinamakan Connected Pseudo Polygon (CPP) karena berupa segibanyak yang berbentuk berdasarkan urutan cara menggambar serta diskritisasi titik yang digunakan. Yang dimaksud Curve Stitching disini adalah pembuatan ornamen dengan papan dan benang. Desain ini digunakan sebagai media bermain dalam kegiatan pelajaran atau kuliah matematika. Selain dengan benang, CPP juga dibentuk dengan kawat dan sedotan agar Desain yang sama dapat dibentuk dengan beberapa material yang cocok untuk penyusunan CPP. CPP ini digunakan sebagai media untuk mengilustrasikan inovasi matematika atau ornamen matematika.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.