Prediksi Jumlah Kasus COVID-19 menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) (Studi Kasus Kabupaten Sidoarjo)

Lailatul Ainiyah; Muflihah Bansori

doi:10.21831/jsd.v10i2.43606

Prediksi Jumlah Kasus COVID-19 menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) (Studi Kasus Kabupaten Sidoarjo)

Lailatul Ainiyah, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel, Indonesia
Muflihah Bansori, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel, Indonesia

10.21831/jsd.v10i2.43606

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi seberapa banyak penambahan jumlah kasus COVID-19 di Kabupaten Sidoarjo Provinsi Jawa Timur dalam beberapa hari ke depan menggunakan metode ARIMA. Data yang digunakan berupa data total kasus pasien positif dan sembuh COVID-19 di Kabupaten Sidoarjo dari bulan Januari 2021 sampai Juli 2021. Hasil dari penelitian ini adalah untuk data total kasus pasien positif COVID-19 model terbaiknya ARIMA (2,2,1) dengan nilai MSE sebesar 1540,51. Sedangkan untuk data total kasus pasien sembuh COVID-19 model terbaiknya ARIMA (3,1,2) dengan nilai MSE sebesar 526,81.

Keywords

Covid-19; prediksi; ARIMA

Full Text:

PDF

References

Wibawa, P. A. C. C. G., & Putri, N. K. C. A. (2021). Kebijakan pemerintah dalam menangani COVID 19. Ganesha Civic Education Journal, 3(1), 10-18.

Virtyani, M. Z., Muljaningsih, S., & Asmara, K. (2021). Studi peristiwa penetapan COVID-19 sebagai pandemi oleh World Health Organization terhadap saham sektor healthcare di bursa efek Indonesia. Jurnal Sekuritas. 4(3), 240-252.

Arianto, F. S. D., & Noviyanti, P. (2020). Prediksi kasus COVID-19 di Indonesia menggunakan metode backpropagation dan fuzzy Tsukamoto. Jurnal Teknologi Informasi, 4(1), 120-127.

Putro, B., Furqon, M. T., & Wijoyo, S. H. (2018). Prediksi jumlah kebutuhan pemakaian air menggunakan metode exponential smoothing (Studi Kasus: PDAM Kota Malang). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Universitas Brawijaya, 2(11), 4679-4686.

Sucipto, L., & Syaharuddin, S. (2018). Konstruksi forecasting system multi-model untuk pemodelan matematika pada peramalan indeks pembangunan manusia Provinsi Nusa Tenggara Barat. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, 4(2), 114-124.

Nurlifa, A., & Kusumadewi, S. (2017). Sistem peramalan jumlah penjualan menggunakan metode moving average pada Rumah Jilbab Zaky. Jurnal INOVTEK: Seri Informatika, 2(1), 18-25.

Anjani, U. I., Suhery, C., & Ristian, U. (2020). Prediksi permintaan produk kopi bubuk menggunakan metode double exponential smoothing berbasis website (Studi kasus: PT. Fastrata Buana. Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi, 8(1), 93-101.

Lestandy, M. (2020). Prediksi kasus aktif COVID-19 menggunakan metode K-nearest neighbors. Prosiding SENTRA (Seminar Teknologi dan Rekayasa) No. 6, 45-48.

Gibran, C. M., Setiyawati, S., & Liantoni, F. (2021). Prediksi penambahan kasus COVID-19 di Indonesia melalui pendekatan time series menggunakan metode exponential smoothing. Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 6(1), 112-117.

Hardiyanti, S. A., & Shofiyah, Q. (2020). Prediksi kasus COVID-19 di Indonesia menggunakan metode adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS). Prosiding Seminar Nasional Terapan Riset Inovatif (SENTRINOV) No. 6, 974-981.

Wahyudin, W., & Purwanto, H. (2021). Prediksi kasus COVID-19 di Indonesia menggunakan metode backpropagation dan regresi linear. Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research, 5(2), 331-339.

Supriatun, Solihati, I., Arum, P. R., & Utami, T. T. W. (2020). Peramalan jumlah kasus COVID-19 di Semarang menggunakan metode autoregressive integrated moving. Prosiding Seminar Edusainstech FMIPA UNIMUS 2020.

Wiguna, H., Nugraha, Y., Rizka R, F., Andika, A., Kanggrawan, J. I., & Suherman, A. L. (2020). Kebijakan berbasis data: Analisis dan prediksi penyebaran COVID-19 di Jakarta dengan metode autoregressive integrated moving average (ARIMA). Jurnal Sistem Cerdas, 3(2), 74-83.

Zili, A.H.A., Kharis, S.A.A. & Lestari, D. (2021). Peramalan tingkat kematian Indonesia akibat COVID-19 menggunakan model ARIMA. Jurnal Indonesia Sosial Sains, 2(1), 1-8.

Lilipaly, G. S., Hatidja, D., & Kekenusa, J. S. (2014). Prediksi harga saham PT. BRI, Tbk. menggunakan metode ARIMA. Jurnal Ilmiah Sains, 14(2), 60-67.

Rusyida, W. Y., & Pratama, V. Y. (2020). Prediksi harga saham Garuda Indonesia di tengah pandemi COVID-19 menggunakan metode ARIMA. Square: Journal of Mathematics and Mathematics Education, 2(1), 73-81.

Sismi & Darsyah, M. Y. (2018). Perbandingan prediksi harga saham PT. BRI, Tbk. dengan metode ARIMA dan moving average. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Unimus, Vol. 1, 351-360.

Pamungkas, M. B. & Wibowo, A. (2018). Aplikasi metode ARIMA Box-Jenkins untuk meramalkan kasus DBD di Provinsi Jawa Timur. The Indonesian Journal of Public Health, 13(1), 181-194.

DOI: https://doi.org/10.21831/jsd.v10i2.43606