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

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