COVID-19 Spread Pattern Using Support Vector Regression

Herlawati, Herlawati

doi:10.33558/piksel.v8i1.2024

Cited by 14 publications

(12 citation statements)

References 12 publications

(11 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…A short time ago, Herlawati [3] tried to estimate the spread pattern of COVID-19 using the popular support vector regression (SVR) model with three different kernel functions that include the linear, radial basis function (RBF) and polynomial kernels. Experimental results reveal that the SVR model with RBF kernel was able to predict the pattern of spread of the global epidemic accurately.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Modelling and forecasting of COVID-19 spread using wavelet-coupled random vector functional link networks

Hazarika

Gupta

2020

Applied Soft Computing

102

View full text Add to dashboard Cite

Researchers around the world are applying various prediction models for COVID-19 to make informed decisions and impose appropriate control measures. Because of a high degree of uncertainty and lack of necessary data, the traditional models showed low accuracy over the long term forecast. Although the literature contains several attempts to address this issue, there is a need to improve the essential prediction capability of existing models. Therefore, this study focuses on modelling and forecasting of COVID-19 spread in the top 5 worst-hit countries as per the reports on 10th July 2020. They are Brazil, India, Peru, Russia and the USA. For this purpose, the popular and powerful random vector functional link (RVFL) network is hybridized with 1-D discrete wavelet transform and a wavelet-coupled RVFL (WCRVFL) network is proposed. The prediction performance of the proposed model is compared with the state-of-the-art support vector regression (SVR) model and the conventional RVFL model. A 60 day ahead daily forecasting is also shown for the proposed model. Experimental results indicate the potential of the WCRVFL model for COVID-19 spread forecasting.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“… Sl no Reference Country Machine learning / AI Models Merits Demerits/Limitations 1. Herlawati [3 ] Indonesia SVR High generalization ability and can handle the non-linearity using kernels. Not suitable for large scale datasets 2.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Modelling and forecasting of COVID-19 spread using wavelet-coupled random vector functional link networks

Hazarika

Gupta

2020

Applied Soft Computing

102

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Untuk wilayah Indonesia beberapa peneliti menggunakan pendekatan soft computing, seperti Support Vector Machine (SVM) regression, dengan beberapa kernel pilihan, antara lain radial basis function, linear and polynomial dengan akurasi yang beragam. Alat bantu dari Google (Google Interactive Notebook) sangat membantu dengan fasilitas kompiler dan servernya (Herlawati, 2020). Kerucut pengalaman Dale (Dale, 1946) memberikan gambaran bahwa pengalaman belajar yang diperoleh dapat melalui proses perbuatan atau mengalami sendiri apa yang dipelajarinya.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Pengaruh Pembelajaran Jarak Jauh Bagi Siswa SMA Di Era Covid-19

Jusuf

Sobari

Fathoni

2020

JKI

View full text Add to dashboard Cite

Era Covid-19 adalah suatu era dimana terjadi bencana Nasional covid-19 di Indonesia, dengan penyebaran yang cepat sehingga pemerintah berusaha memutus rantai penularannya dengan cepat, mengubah pola hidup menjadi baru, karena cakupan perubahannya luas mulai dari dunia bisnis, budaya, sosial hingga pendidikan dan pembelajaran. Tujuan dari penelitian untuk memperoleh gambaran pelaksanaan pembelajaran jarak jauh bagi siswa SMANU M.H. Thamrin sebagai upaya menekan penyebaran covid-19 di lingkungan sekolah. Sesuai Edaran Mendikbud nomor 4 tahun 2020 tentang Kebijakan Belajar dari rumah, yang intinya adalah melalui pembelajaran jarak jauh, memberikan pengalaman belajar yang bermakna, tanpa terbebani tuntuntan capaian kurikulum untuk kenaikan kelas maupun kelulusan, difokuskan pada pendidikan kecakapan hidup antara lain mengenai pandemi covid-19, aktivitas dan tugas pembelajaran belajar dari rumah dapat bervariasi antar siswa termasuk mempertimbangkan kesenjangan akses atau fasilitas belajar di rumah, bukti atau produk aktivitas belajar dari rumah diberi umpan balik yang sifat kualitatif dan berguna dari guru. Semua Sekolah langsung melaksanakan edaran Mendikbud tersebut tanpa persiapan dan strategi bagaimana pembelajaran jarak jauh tersebut dilaksanakan, termasuk SMANU M.H. Thamrin yang menjadi Subjek dalam penelitian ini meliputi siswa dan guru SMANU M.H. Thamrin. Data dikumpulkan dengan mengirimkan kuisioner online melalui google form dan observasi saat pembelajaran berlangsung. Analisis data dilakukan menggunakan teknik analisis model interaktif Milles & Huberman dengan siklus mulai pengumpulan data, reduksi data, penyajian data, verfikasi dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian yang telah dilakukan yaitu: (1) Siswa, Guru, Tenaga Kependidikan dan Kepala Asrama telah memiliki dan telah menggunakan perangkat dasar yang dibutuhkan untuk mengikuti pembelajaran jarak jauh; (2) pembelajaran jarak jauh yang telah dilakukan, awalnya sesuai dengan jam belajar normal, namun sekolah merubah strategi belajar sehingga pembelajaran jarak jauh memiliki fleksibilitas dalam pelaksanaan dan dapat memotivasi untuk lebih aktif dalam belajar, baik belajar mandiri maupun berkelompok; dan (3) pembelajaran jarak jauh memungkinkan terjadinya social distancing dan dapat meminimalisir siswa berkumpul di lingkungan sekolah sehingga dapat mengurangi potensi penyebaran Covid-19 di lingkungan sekolah

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Pembelajaran Perguruan Tinggi Dalam Jaringan (Daring) Masa Pandemi Covid-19

Wijayanti

Yunita

Dharmanto

2020

JKI

View full text Add to dashboard Cite

The education world now is entering an adjustment phase in teaching and learning process during the Covid-19 pandemic. Activities that are usually carried out offline (outside the network) face-to-face in the classroom, turn into online distance learning (in the network). In order to reduce the spread of the virus, the government issued a policy stating that all activities are carried out from home and utilize the technology as a supporting tool, including learning practices carried out by the universities. The limited online learning conditions between lecturers and students, overcome by the campus by preparing themselves to formulate policies and strategic steps, so that, the activity process on sharing topics lecture continue to run using e-learning application facilities. Likewise, Tri Dharma activities of higher education regarding research and community service. The use of technology with various platform applications during this pandemic is one of the researches breakthroughs used. Like it or not, online learning forces both lecturer and students to adapt. Implementation of community service activities that are generally carried out directly in the field, continues to run using the internet network through the provision of webinars (seminars on the web) or virtual work lecture (KKN) activities virtually. Keywords: Outside the Network, Distance Learning, In the Network, University Abstrak Dunia pendidikan saat ini memasuki fase penyesuaian dalam proses belajar mengajar di masa pandemi Covid-19. Kegiatan yang biasanya dilakukan secara luring (luar jaringan) tatap muka di ruang kelas, beralih menjadi pembelajaran jarak jauh dengan daring (dalam jaringan). Dalam rangka menekan laju penyebaran virus, pemerintah mengeluarkan kebijakan yang menyatakan bahwa semua aktivitas kegiatan dilakukan dari rumah dan memanfaatkan teknologi sebagai sarana penunjangnya, termasuk praktik pembelajaran yang dijalankan oleh perguruan tinggi. Kondisi pembelajaran yang terbatas secara daring antara dosen dan mahasiswa, diatasi pihak kampus dengan mempersiapkan diri menyusun kebijakan dan langkah strategis agar proses aktivitas kegiatan berbagi materi topik kuliah tetap berjalan menggunakan fasilitas aplikasi e-learning. Begitu pula dengan kegiatan Tri Dharma perguruan tinggi dalam hal riset dan pengabdian masyarakat. Penggunaan teknologi dengan bermacam platform aplikasi di masa pandemi ini merupakan salah satu terobosan riset yang digunakan. Mau tidak mau, suka tidak suka, pembelajaran secara daring “memaksa” para tenaga didik dan juga mahasiswa untuk beradaptasi. Pelaksanaan kegiatan pengabdian masyarakat yang umumnya dilakukan secara langsung di lapangan, tetap berjalan menggunakan jaringan internet melalui pengadaan webinar (seminar dalam web) atau kegiatan kuliah kerja nyata (KKN) secara virtual. Kata kunci: Luar Jaringan, Pembelajaran Jarak Jauh, Dalam Jaringan, Perguruan Tinggi

show abstract

COVID-19 Spread Pattern Using Support Vector Regression

Cited by 14 publications

References 12 publications

Modelling and forecasting of COVID-19 spread using wavelet-coupled random vector functional link networks

Modelling and forecasting of COVID-19 spread using wavelet-coupled random vector functional link networks

Pengaruh Pembelajaran Jarak Jauh Bagi Siswa SMA Di Era Covid-19

Pembelajaran Perguruan Tinggi Dalam Jaringan (Daring) Masa Pandemi Covid-19

Contact Info

Product

Resources

About