UnmulUnmul
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)Pandemi COVID-19 menimbulkan tantangan besar bagi sistem kesehatan di Indonesia, dengan lebih dari 155.000 kematian hingga tahun 2022. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh ketersediaan fasilitas kesehatan terhadap tingkat kematian akibat COVID-19 di Indonesia dengan pendekatan data science. Data yang digunakan mencakup informasi fasilitas kesehatan dari Dinas Kesehatan dan Kementerian Kesehatan, serta data epidemiologi COVID-19, yang diintegrasikan berdasarkan wilayah administratif. Proses analisis mencakup tahapan pra-pemrosesan data, penyimpanan menggunakan MongoDB, serta pemodelan prediktif menggunakan algoritma regresi linier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel seperti jumlah kasus baru, kepadatan penduduk, dan jumlah fasilitas kesehatan memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat kematian. Visualisasi data mendukung temuan ini, di mana wilayah dengan ketersediaan fasilitas yang lebih baik cenderung memiliki angka kematian yang lebih rendah. Penelitian ini menegaskan pentingnya penguatan sistem informasi kesehatan berbasis big data sebagai strategi untuk meningkatkan ketahanan sistem kesehatan nasional dalam menghadapi krisis di masa mendatang.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh ketersediaan fasilitas kesehatan terhadap tingkat kematian akibat COVID-19 di Indonesia menggunakan pendekatan data science dengan MongoDB dan model machine learning.Terdapat hubungan negatif yang signifikan antara ketersediaan fasilitas kesehatan per 100.000 penduduk dengan angka kematian baru akibat COVID-19.Fitur New Cases dan Population merupakan prediktor paling kuat terhadap jumlah kematian baru.Model regresi linear memberikan interpretasi yang cukup baik dalam memprediksi jumlah kematian baru berdasarkan data numerik.MongoDB terbukti efektif dalam menyimpan dan mengelola data besar dari berbagai sumber, dengan keunggulan dalam fleksibilitas skema dan performa real-time.Integrasi data dari berbagai sumber menghasilkan dataset yang bersih dan terstruktur, memperkuat kualitas insight dan prediksi dalam memahami penyebaran dan dampak pandemi.
Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk mengintegrasikan model pembelajaran mesin yang lebih canggih seperti Random Forest, XGBoost, atau Deep Neural Networks. Pendekatan ini dapat memberikan analisis yang lebih mendalam terhadap data fasilitas kesehatan dan epidemiologi, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data yang lebih akurat di bidang kesehatan. Selain itu, pengembangan ke arah layanan cloud seperti MongoDB Atlas atau Google Cloud Firestore dapat memudahkan pengelolaan dan skalabilitas data secara otomatis, mendukung integrasi data berskala nasional dengan lebih praktis. Terakhir, perlu dipertimbangkan untuk melakukan studi komparatif antara berbagai model machine learning dalam memprediksi tingkat kematian COVID-19, sehingga dapat ditemukan model terbaik yang sesuai dengan karakteristik data dan kebutuhan analisis.
- 0. pdf obj endobj kv xpx iq ab r4 zh wk u0 9q8 9c hb1w ide jdlv hx gvvk x5 3z po x6 bg 2el1n x1 doi.org/10.22214/ijraset.2023.545930 pdf obj endobj kv xpx iq ab r4 zh wk u0 9q8 9c hb1w ide jdlv hx gvvk x5 3z po x6 bg 2el1n x1 doi 10 22214 ijraset 2023 54593
- Indonesia dalam Menghadapi Pandemi Covid-19 | Putri | Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi. pandemi... doi.org/10.33087/jiubj.v20i2.1010Indonesia dalam Menghadapi Pandemi Covid 19 Putri Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi pandemi doi 10 33087 jiubj v20i2 1010
| File size | 1.04 MB |
| Pages | 11 |
| DMCA | Report |
Related /
UMMUMM Metode yang digunakan adalah metode waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil implementasi menunjukkanMetode yang digunakan adalah metode waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil implementasi menunjukkan
UMMUMM Dengan demikian, Stacking Hybrid direkomendasikan sebagai model terbaik untuk peramalan jumlah kunjungan wisatawan. Rekomendasi penelitian selanjutnyaDengan demikian, Stacking Hybrid direkomendasikan sebagai model terbaik untuk peramalan jumlah kunjungan wisatawan. Rekomendasi penelitian selanjutnya
UMMUMM Filter ini menghasilkan nilai MSE terendah dan PSNR tertinggi dibandingkan metode lainnya, menunjukkan kualitas citra hasil perbaikan yang paling mendekatiFilter ini menghasilkan nilai MSE terendah dan PSNR tertinggi dibandingkan metode lainnya, menunjukkan kualitas citra hasil perbaikan yang paling mendekati
UnmulUnmul Dengan teknologi failover clustering, jika salah satu server mengalami gangguan, maka server cadangan secara otomatis mengambil alih tugas tanpa menggangguDengan teknologi failover clustering, jika salah satu server mengalami gangguan, maka server cadangan secara otomatis mengambil alih tugas tanpa mengganggu
UMMUMM Untuk mengetahui banyaknya sentimen bernada postif dan negatif dari pengguna, dilakukan penelitian mengenai analisis sentimen terhadap ulasan penggunaUntuk mengetahui banyaknya sentimen bernada postif dan negatif dari pengguna, dilakukan penelitian mengenai analisis sentimen terhadap ulasan pengguna
UMMUMM 94%, dengan nilai loss yang rendah sebesar 0. 2739, mengindikasikan kemampuan model dalam mengenali pola dari data pelatihan. Oleh karena itu, penelitian94%, dengan nilai loss yang rendah sebesar 0. 2739, mengindikasikan kemampuan model dalam mengenali pola dari data pelatihan. Oleh karena itu, penelitian
LPPMDIANHUSADALPPMDIANHUSADA Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebelum diberikan PMT smoothies rerata berat badan turun sebesar 83,3% sesudah diberikan smoothies berat badan naikHasil penelitian menunjukkan bahwa sebelum diberikan PMT smoothies rerata berat badan turun sebesar 83,3% sesudah diberikan smoothies berat badan naik
UnmulUnmul Analisis dan perencanaan ini bertujuan untuk meningkatkan konektivitas jaringan untuk memastikan akses yang lebih luas ke sumber daya pendidikan onlineAnalisis dan perencanaan ini bertujuan untuk meningkatkan konektivitas jaringan untuk memastikan akses yang lebih luas ke sumber daya pendidikan online
Useful /
UMMUMM Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) ResNet50 dan MobileNetV2 pada klasifikasi citra multi-domain,Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) ResNet50 dan MobileNetV2 pada klasifikasi citra multi-domain,
UMMUMM Evaluasi model menggunakan metrik precision, recall, F1-score berbobot, confusion matrix, dan kurva ROC-AUC pendekatan one-vs-rest dengan validasi silangEvaluasi model menggunakan metrik precision, recall, F1-score berbobot, confusion matrix, dan kurva ROC-AUC pendekatan one-vs-rest dengan validasi silang
UMMUMM Hasil yang diharapkan adalah tersusunnya model strategi gamifikasi digital yang kontekstual dan aplikatif, mampu meningkatkan keterlibatan wisatawan, memperpanjangHasil yang diharapkan adalah tersusunnya model strategi gamifikasi digital yang kontekstual dan aplikatif, mampu meningkatkan keterlibatan wisatawan, memperpanjang
UnmulUnmul Kesalahan ejaan, sebagai elemen krusial dalam penulisan, dapat dikurangi melalui penerapan aturan yang dijelaskan dalam Pedoman Umum Ejaan Bahasa IndonesiaKesalahan ejaan, sebagai elemen krusial dalam penulisan, dapat dikurangi melalui penerapan aturan yang dijelaskan dalam Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia