Prediksi Jumlah Kasus Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Data Google Trends Dengan Metode Hybrid Artificial Neural Network Dan Multiple Regression

Ferninda Maharani Kumala, Indwiarti Indwiarti, Annisa Aditsania

Abstract

Abstrak
Covid-19 (Corona Virus Disease 2019) dikategorikan sebagai sebuah pandemi. Statistik pertumbuhan kasus
covid yang semakin pesat tentu perlu adanya penanganan khusus dari Pemerintah maupun seluruh lapisan
masyarakat. Salah satunya dengan melakukan langkah mitigasi yaitu dengan memprediksi kasus Positif
pada kasus ini. Data yang diambil untuk melakukan prediksi terhadap kasus ini bersumber dari Google
Trends karena sangat tingginya popularitas kata kunci terhadap kasus Covid-19 ini di Internet, sehingga
memudahkan dalam melakukan prediksi data. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah
Multiple Linear Regression (MLR), Artificial Neural Network (ANN), dan Hybrid Artificial Neural Network
dan Multiple Linear Regression (MRL-ANN). Dalam penelitian ini diperoleh nilai MAPE, MAE, RMSE
masing masing sebesar 12.92%, 887.68, dan 1178.68 untuk metode Hybrid Artificial Neural Network
dengan Multiple Linear Regression, nilai tersebut lebih kecil dibanding metode Artificial Neural Network
dengan tingkat error sebesar 13.51%, 910 dan 1202.11, pada Multiple Linear Regression tingkat error
sebesar 18.07%, 1342.64, dan 1707.95. Hal ini menunjukkan metode Hybrid pada penelitian di kasus ini
memberikan performansi yang lebih baik.
Kata kunci: Covid-19, Prediksi, Hybrid, ANN, MLR, Google Trends
Abstract
Covid-19 (Corona Virus Disease 2019) is categorized as a pandemic. The rapid growth statistics of covid
cases certainly require special treatment from the government and all levels of society. Taking mitigation
steps is needed by forecasting positive cases in this research. The data taken to make predictions on this
case comes from Google Trends because of the very high popularity of keywords for the Covid-19 case on
the Internet, making it easier to predict data. The method used in this research is Multiple Linear
Regression (MLR), Artificial Neural Network (ANN), and Hybrid Artificial Neural Network with Multiple
Linear Regression (MRL-ANN). In thisstudy, the values of MAPE, MAE, RMSE were obtained respectively
12.92%, 887.68, and 1178.68 for the method of Hybrid Artificial Neural Network with Multiple Linear
Regression, the value is smaller than the method of Artificial Neural Network with error rate of 13.51%,
910 and 1202.11, at Multiple Linear Regression error rates of 18.07%, 1342.64, and 1707.95. This shows the
Hybrid method in the method in this research gives better performance.
Keywords: Covid-19, Forecasting, Hybrid, ANN, MLR, Google Trends

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.
max_upload :0