Forecasting Jumlah Kasus Harian Covid-19 Di Provinsi Jawa Barat Menggunakan Model Vector Autoregressive (var)

Abstract

Mengembangkan perencanaan strategis untuk pengendalian penyebaran Covid-19 masih menjadi tantangan saat ini. Meskipun demikian, membangun model memungkinkan peramalan besarnya kasus pada masa yang akan datang, karena perencanaan sistem kesehatan masyarakat dapat mencegah kematian. Dalam konteks ini, deret waktu multivariat dapat digunakan untuk memprediksi kasus aktif dan sembuh Covid-19 dalam mengembangkan model deret waktu yang efektif. Menurut WHO, Jawa Barat melaporkan 340.455 kasus kumulatif yang menempati posisi kedua di Indonesia dalam jumlah total kasus Covid-19. Penelitian ini menunjukkan proses Vector Autoregressive (VAR) untuk pemodelan data deret waktu kasus aktif dan sembuh di Jawa Barat. Dalam penelitian ini menunjukkan model VAR mampu menangkap tren data dan memprediksi kasus aktif Covid-19 berdasarkan kasus sembuh harian dengan MAPE 4,7%. Model ini mungkin dapat membantu pemerintah dan pemangku kepentingan kesehatan masyarakat dalam pengambilan keputusan. Kata kunci : Autoregressive, Covid-19, Pengambilan Keputusan, Time Series