## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 6 No. 1, Halaman: 12 - 15 Juni 2020
PERAMALAN KASUS POSITIF COVID 19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN LSTM
Prisca Deviani Pakan Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto – Penfui Kupang NTT E-mail: priscapakan@yahoo.com

## Abstrak
Kasus  Pandemi  COVID  19  telah  terjadi  secara  massif  dan  mengganggu  ketahanan  Kesehatan  dunia.  Jumlah kasus  yang  terus  bertambah  diseluruh  negara  di  dunia,  membutuhkan  penanganan  yang  cepat  dan  tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu metode peramalan jumlah kasus penyebaran wabah COVID 19 menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Long Short Term Memory
Kata kunci : peramalan, JST, COVID 19, LSTM

## PENDAHULUAN
Pandemi  virus  Corona  2019  (COVID- 19)  telah  menyebar  dari  Wuhan,  Cina  ke  213 negara  di  seluruh  dunia.  Berdasarkan  data WHO  (World  Health  Organization)  pada  17 Februari  2020,  80%  pasien  virus  corona mengalami  demam  ringan  dan  sembuh, sedangkan  angka  kematian  dilaporkan  2% dibandingkan dengan penyakit corona lainnya, yaitu  SARS  (2003)  dan  MERS  (  2012-2019), masing-masing memiliki angka  kematian mencakup  10%  angka  kematian  (774  dari 8.089  kasus  yang  dikonfirmasi)  dan  34  % angka  kematian  (858  dari  2494  kasus dikonfirmasi)  [1].  Pada  09  Juli  2020,  WHO menyatakan wabah COVID-19 sebagai pandemi  termasuk  secara  global  menginfeksi 559.694 kematian dan 10.509.505 kasus yang dikonfirmasi. Berdasarkan wilayah, distribusi ini menggambarkan  kematian  total  di  Afrika (7.559), Amerika (272.606), Mediterania Timur (29.127),  Eropa  (201.853),  Asia  (26.808)  dan Pasifik  Barat  sebagai  (7.515);  sedangkan kasus  yang  dikonfirmasi  adalah  (410.744), (6.125.802), (1.222.070), (2.847.887),
(1.032.167), dan (234.815)
[1].
Tepatnya,  COVID-19  mengikuti  pola  tertentu dan pola ini didasarkan pada transmisi dinamis epidemi.  Ketika  itu  terjadi,  tindakan  pengganti dari berbagai metode digunakan untuk menemukan dan mengevaluasi penyakit menular  tersebut.  Setiap  epidemi  di  suatu negara  telah  muncul  dengan  aspek  besaran yang  berbeda  dari  waktu  ke  waktu,  terutama perubahan  periode  cuaca  dan  penyebaran virus  selama  periode  waktu  tersebut,  dan terbukti  bersifat  non-linier.  Untuk  menangkap perubahan  menarik  non-linier  ini,  para  peneliti
telah  mendapatkan  perhatian  dan  merancang sistem non-linier tersebut untuk menggambarkan  perubahan  pola  penyakit infeksi  covid  19  [2].  Oleh  karena  itu,  model matematika seperti SIR (rentan-infeksi- dihapus)  untuk  menganalisis  epidemi  telah diperkenalkan  [3].  Model  penularan  dengan waktu  inkubasi  untuk  malaria  [4]  dan  model deterministik  untuk  menganalisis  interaksi antara HIV dan tuberkulosis berhasil dikembangkan  untuk  mengatasi  parameter perilaku nonlinier [5]. Model serupa persamaan waktu  diskrit  digunakan  untuk  mengontrol populasi yang
terinfeksi [6].
Di tengah metode fisik dan statistik, perbedaannya  adalah  mempelajari  perilaku temporal  data  seperti  virus  corona  dan penggunaan fungsi non-linier untuk memprediksi dinamika [7,8]. Biasanya pendekatan  statistik  didasarkan  pada  model autoregressive  integrated  moving  average (ARIMA)  yang  digunakan  untuk  memprediksi penyebaran tren epidemi  COVID-2019 [9]  dan model autoregressive integrated moving average (SARIMA) yang  memperkirakan tingkat  kematian  dengan  menggunakan  deret waktu analisis epidemi influenza [10]. Model ini juga  telah  digunakan  untuk  memantau  dan memprediksi kasus demam berdarah (DBD) di Thailand  selatan  [11]  dan  kasus  demam berdarah dengan sindrom ginjal (HFRS) di Cina untuk  mengendalikan  penyakit  secara  lebih efektif  [12].  Model  statistik  populer  lainnya  di bidang  sistem  kesehatan  dikenal  sebagai berbasis kecerdasan buatan (AI) yang digunakan  untuk  mempelajari  dan  melatih kumpulan data COVID-19  di  Provinsi Hubei di China untuk memprediksi puncak epidemi dan
ukuran tren [13]. Dalam banyak kasus, metode ini tidak dapat sepenuhnya menyesuaikan data aktual  dan  akurasi  yang  diprediksi  sangat rendah,  padahal  akurasi  prediksi  adalah  hal yang  sangat  penting  dalam  mengurangi penyebaran COVID-19.
Dalam  studi  ini,  model  Long  Short Term  Memory  digunakan  untuk  melakukan peramalan kasus positif Covid-19 di Indonesia. Sebagai  pembanding,  model  RNN  yang  juga merupakan model JST akan digunakan

## METODE PENELITIAN
COVID 19 Disease dataset Data Preprocessing Data positif Data kematian Data recoveri MODEL LSTM Hasil Prediksi
Gambar 1. Arsitektur Penelitian

## A. Data
Data  yang  digunakan  di  penelitian  ini adalah  data  total  positif  Covid-19  Indonesia yang  diperoleh  peneliti  secara  online  melalui laman https://www.worldometers.info/coronavirus/cou ntry/indonesia/ . Data total positif yang digunakan  adalah  data  dari  2  Maret  2020 hingga  26  Mei  2020.  Data  ini  digunakan sebagai  data  training.  Sedangkan  untuk menguji  akurasi  prediksi  data,  data  mulai  dari 27  Mei  2020  hingga  5  Juni  2020  digunakan sebagai data testing.
Gambar 2. Total Kasus Positif Covid-19 Indonesia hingga 26 Mei 2020.
B. Model Jaringan Syaraf Tiruan LSTM
Arsitektur  LSTM  yang  digunakan  adalah seperti pada gambar di bawah dan parameter – parameter yang digunakan adalah seperti pada table 1.
Gambar 3. Model LSTM Tabel 1. Parameter LSTM Method Parameters Values LSTM Layers 3 No. of neurons {16,32,64,128} Learning rate 0.001 Optimizer Adam Batch size 10 Epochs 300 Time step 3

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah seperto pada table 2 di bawah
Tabel 2. Hasil Model Metrik Pengukuran MAE MAPE RMSE ERNN 132.2 0,468% 124,34 LSTM 115.4 0,371% 115,04
Berdasarkan data pada table di atas terlihat bahwa dengan mennggunakan 3 buah metrik pengukuran,  kinerja  algoritma  Long  Short Term Memory lebih baik diandingkan Recurrent Neural Network

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang diperoleh dalam penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa :
1.  Algoritma  LSTM  dapat  digunakan dalam  melakukan  prediksi  time  series terhadap  jumlah  data  COVID  19  di Indonesia
2.  Algoritma  LSTM  memiliki  kinerja  yang lebih baik dibandingkan dengan kinerja algoritma  ERNN  dalam  memprediksi jumlah kasus COVID 19

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Organization  WH.  Coronavirus  disease 2019  (COVID-19)  situation  report –51. Geneva, Switzerland: World Health Organization; 2020 https://www.who.int/docs/default- source/coronaviruse/situation-reports/ 20200606- covid- 19- sitrep-
138.pdf?sfvrsn=c8abfb17 _ 4 2020 .
[2].  Bai  Y  ,  et  al.  Presumed  asymptomatic carrier  transmission  of  COVID-19.  JAMA 2020;323(14):1406 –7 .
[3].  Kermack  WO  ,  McKendrick  AG  .  A contribution  to  the  mathematical  theory  of epidemics.  In:  Proceedings  of  the  royal society  of  London.  Series  A,  containing papers  of  a  mathematical  and  physical character, 115; 1927. p. 700 –21 .
[4].  Yasuhiro  T  ,  Wanbiao  M  ,  Edoardo  B  . Global  asymptotic  properties  of  a  de-  lay SIR  epidemic  model  with  finite  incubation times [J]. Nonlinear Anal 20 0 0;42(6):931 – 47 .
[5].  Sharomi O , et al. Mathematical analysis of the  transmission  dynamics  of  HIV/TB coinfection  in  the  presence  of  treatment. Math Biosci Eng 2008;5(1):145 .
[6].  Willox  R  ,  et  al.  Epidemic  dynamics: discrete-time  and  cellular  automaton  mod- els. Physica A 2003;328(1-2):13 –22 .
[7].  Knight GM , et al. Bridging the gap between evidence and policy for infectious diseases: how models can aid public health decision- making. Int J Infect Dis 2016;42:17 –23 .
[8].  Fattah  J  ,  et  al.  Forecasting  of  demand using ARIMA model. Int J Eng Bus Manag 2018;10 p. 1847979018808673 .
[9].  Benvenuto,  D.,  et  al.,  Application  of  the ARIMA  model  on  the  COVID-2019  epi- demic  dataset.  Data  in  brief,  2020:  p. 105340.
[10]. Choi  K  ,  Thacker  SB  .  Mortality  during influenza  epidemics  in  the  United  States, 1967-1978. Am J Public Health 1982;72(11):1280 –3 .
[11]. Promprou,  S.,  M.  Jaroensutasinee, and  K. Jaroensutasinee, Forecasting Dengue Haemorrhagic  Fever  Cases  in  Southern Thailand using ARIMA Models. 2006.
[12]. Liu  Q  ,  et  al.  Forecasting  incidence  of hemorrhagic  fever  with  renal  syndrome  in China using ARIMA model. BMC Infect Dis 2011;11(1):218 .
[13]. Zifeng Yang ZZ , et al. Modified SEIR and AI  prediction  of  the  epidemics  trend  of COVID-19  in  China  under  public  health interventions. J Thorac Dis 2020;12(3):165 .
[14]. Shahid  F  ,  et  al.  A  novel  wavenets  long short  term  memory  paradigm  for  wind power prediction. Appl
Energy
2020;269:115098 .
[15]. Zameer A , et al. Bio-inspired heuristics for layer  thickness  optimization  in  multilayer piezoelectric  transducer  for  broadband structures. Soft Comput 2019;23(10):3449 – 63 .
[16]. Hao  B  ,  et  al.  Predicting  mental  health status  on  social  media  International  con- ference on cross-cultural design. Springer; 2013 .
[17]. Shi,  F.,  et  al.,  Large-scale  screening  of covid-19  from  community  ac-  quired pneumonia  using  infection  size-aware classification. arXiv preprint
arXiv:2003.09860, 2020.
[18]. Ardabili,  S.F.,  et  al.,  Covid-19  outbreak prediction  with  machine  learning.  Avail- able at SSRN 3580188, 2020.
[19]. Frausto-Solis  J  ,  et  al.  The  hybrid forecasting  method  SVR-ESAR  for  Covid- 19. medRxiv 2020 p. 2020.05.20.20103200
.
[20]. Parbat D , Chakraborty M . A python based support  vector  regression  model  for prediction  of  COVID19  cases  in  India. Chaos, Solitons Fractals 2020;138:109942
.
[21]. Hao  T  .  Prediction  of  coronavirus  disease (covid-19) evolution in USA with the model based  on  the  Eyring  rate  process  theory and free volume concept. medRxiv 2020 p. 2020.04.16.20068692 .
[22]. Chimmula  VKR  ,  Zhang  L  .  Time  series forecasting  of  COVID-19  transmis-  sion  in Canada  using  LSTM  networks.  Chaos,
Solitons, Fractals 2020;135 109864-
109864 .
[23]. Bandyopadhyay  SK  ,  Dutta  S  .  Machine learning  approach  for  confirmation  of COVID-19 cases: positive, negative, death
and release.
medRxiv 2020 p.
2020.03.25.20043505 .
[24]. Huang  C-J  ,  et  al.  Multiple-input  deep convolutional  neural  network  model  for COVID-19  forecasting  in  China.  medRxiv 2020 p. 2020.03.23.20041608 .