## Kebijakan Berbasis Data: Analisis dan Prediksi Penyebaran COVID-19 di Jakarta dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Hansen Wiguna 1 , Yudhistira Nugraha 1,2, *, Farizah Rizka R. 1 , Ayu Andika 1 , Juan Intan Kanggrawan 2 , Alex L. Suherman 3
1 Jakarta Smart City, Department of Communication, Informatics, and Statistics, Jakarta 10110, Indonesia
2 School of Informatics, Telkom University, Bandung 40257, Indonesia
3 Directorate of Research and Community Service, Telkom University, Bandung 40257, Indonesia *Corresponding author: yudhistiranugraha@telkomuniversity.ac.id
Abstrak—Data  dan  informasi  merupakan  bagian  penting  dalam  pertimbangan  mengambil keputusan terkait penanganan COVID-19. Data COVID-19 baik demografi maupun agregat di Provinsi  DKI  Jakarta  diolah  dan  dianalisis  untuk  memberikan  informasi  mengenai  situasi  dan kondisi  terkini  terkait  pandemi  COVID-19  di  Provinsi  DKI  Jakarta.  Data  COVID-19  tersebut juga dimanfaatkan untuk analisis prediktif untuk mengetahui perkiraan jumlah kasus COVID-19 di  masa  depan.  Analisis  prediktif  yang  digunakan  dalam  artikel  ini  adalah  metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA).  Model  ARIMA  merupakan  salah  satu metode forecasting hasil dari perluasan model Autoregressive Moving Average (ARMA) untuk data yang tidak stasioner. Analisis dan visualisasi data dilakukan menggunakan program Python dan  Tableau  dimana  hasil   analisis  prediktif  memperlihatkan  tren  kasus  positif  harian  yang cenderung  naik  di  kurun  waktu  14  hari  ke  depan  dari  data  yang  digunakan.  Hasil  analisis  ini dapat  digunakan  sebagai  pertimbangan  bagi  pemerintah   dalam  mengambil  kebijakan  dan intervensi dalam penanganan COVID-19 di Jakarta, dan untuk masyarakat agar tetap melakukan tindakan preventif dalam mencegah kenaikan kasus, seperti mematuhi protokol kesehatan yang sudah ditetapkan oleh Pemerintah.
Kata  Kunci—ARIMA,  COVID-19,  DKI  Jakarta,  Kebijakan  Publik,  Python,  Tableau,  Analisis Prediktif

## I. PENDAHULUAN
Semenjak  World  Health  Organization  (WHO)  menyatakan Coronavirus  Disease 2019  atau COVID-19 sebagai pandemi, beberapa negara di dunia yang berpotensi besar terkena virus ini berusaha  untuk  menanggulangi  penyebaran  virus  [1].  COVID-19  adalah  penyakit  baru  yang dapat menyebabkan gangguan pernapasan dan radang paru. Penyakit ini disebabkan oleh infeksi Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Gejala klinis yang muncul beragam,  mulai  dari  seperti  gejala  flu  biasa  (batuk,  pilek,  nyeri  tenggorokan,  nyeri  otot,  nyeri kepala)  sampai  yang  berkomplikasi  berat  (pneumonia  atau  sepsis).  Dari  berbagai  penelitian, metode  penyebaran  utama  penyakit  ini  diduga  adalah  melalui  droplet  saluran  pernapasan  dan kontak dekat dengan penderita [2]. Droplet merupakan partikel kecil dari mulut penderita yang dapat  mengandung  virus  penyakit,  yang  dihasilkan  pada  saat  batuk,  bersin,  atau  berbicara. Droplet  dapat  melewati  sampai  jarak  tertentu  (biasanya  1  meter).  Droplet  bisa  menempel  di pakaian atau benda di sekitar seseorang pada saat batuk atau bersin. Partikel droplet cukup besar sehingga  tidak  akan  bertahan  atau  mengendap  di  udara  dalam  waktu  yang  lama.  Namun, masyarakat  diwajibkan  untuk  menggunakan  alat  pelindung  wajah  (seperti  masker  kain, face shield ,  dan  lain-lain)  yang  menutupi  hidung  dan  mulut  untuk  mencegah  penyebaran  droplet tersebut.  Orang-orang  yang  terinfeksi  mungkin  memiliki  gejala  ringan,  seperti  demam,  batuk,
dan  kesulitan  bernapas.  Pada  beberapa  kejadian  juga  ditemukan  penderita  COVID-19  bersifat simtomatik. Masa inkubasi diperkirakan antara 1–14 hari menurut standar WHO dan 2–14 hari oleh Centers for Disease Control and Prevention (CDC) [3].
Sifat  COVID-19  yang  dapat  dengan  mudah  menyebar  mengakibatkan  Indonesia  yang merupakan  negara  terpadat  keempat  di  dunia  diprediksi  akan  menghadapi  ancaman  besar terhadap  pandemi  ini,  khususnya  Jakarta  sebagai  Ibu  Kota  dan  pusat  perekonomian  nasional telah  menjadi  pusat  penyebaran  virus  di  Indonesia  [4]  [5].  Persebaran  kasus  COVID-19  di Provinsi DKI Jakarta dari awal Maret 2020 terus mengalami peningkatan, baik dari yang sudah terkonfirmasi  positif  maupun  yang  meninggal  karena  virus  COVID-19.  Oleh  karena  itu, pemerintah  perlu  melakukan  intervensi  untuk  mengurangi  penyebaran  COVID-19  di  Provinsi DKI Jakarta.
Sejatinya  peran  data  yang  lebih  utama  adalah  proyeksi  dan  prediksi,  sehingga  data  dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  memprediksi  keadaan  di  masa  depan  khususnya  dalam  proses pengambilan  kebijakan  seperti  penetapan  kondisi  pembatasan  sosial  berskala  besar  (PSBB). Maka  dari  itu,  diperlukan  transparansi  data  sehingga  masyarakat  mengetahui  secara  persis situasi dan kondisi yang sedang dihadapi sesuai dengan ketentuan dalam  Undang-Undang No. 14/2008  tentang  Keterbukaan  Informasi  Publik.  Data  memiliki  sifat  yang  sama  yakni  saling terkait  satu  sama  lain  ( linked  data )  sehingga  diperlukan  aspek  multidimensi  atau  melihat  data dari  berbagai  sudut  pandang.  Data-data  inilah  yang  dibutuhkan  untuk  kemudian  digunakan sebagai dasar pengambilan kebijakan yang lebih baik untuk pemerintah [6]. Seperti yang ditulis dalam jurnal The Use of Big Data in The Public Policy Process: Paving The Way of Evidence Based  Governance yang  menunjukkan  bahwa  data  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan efisiensi,  efektivitas,  transparansi  pemerintah,  dan  penyedia  layanan  yang  lebih  baik berdasarkan pada peningkatan wawasan tentang kebutuhan dan tuntutan warga, serta pembuatan kebijakan yang lebih informatif [7] [8] [9].
Oleh  karena  pentingnya  data  dalam  pengambil  kebijakan  ( data-driven  policy ),  tujuan penulisan artikel ini adalah untuk menganalisa dan memprediksi penyebaran kasus COVID-19 dalam mendukung Pemerintah Provinsi DKI Jakarta untuk melakukan kebijakan publik maupun intervensi  untuk  mengurangi  penyebaran  COVID-19  di  Provinsi  DKI  Jakarta. Jakarta  menjadi kasus  yang  menarik  untuk  dilakukan  studi  karena  sebagai  ibu  kota  dan  pusat  perekonomian nasional.  Di  samping  itu  Jakarta  merupakan  kota  pertama  di  Indonesia  yang  menjadi  pusat penyebaran kasus COVID-19.
Analisis dari data COVID-19 dapat memberikan informasi terkait kondisi pandemi COVID- 19  di  Provinsi  DKI  Jakarta.  Hasil  analisis  data  melalui  berbagai  grafik  visualisasi  akan mempermudah  masyarakat  Jakarta  untuk  memahami  informasi  COVID-19  terkini  yang  dapat diakses  melalui  corona.jakarta.go.id.  Analisis  ini  juga  dapat  digunakan  sebagai  bahan pertimbangan  dalam  mengambil  keputusan  atau  membuat  kebijakan  bagi  Pemerintah  Provinsi DKI  Jakarta  dalam  menekan  penyebaran  kasus  COVID-19.  Selain  itu,  hasil  analisis  prediktif kasus  COVID-19  di  Provinsi  DKI  Jakarta  dapat  dimanfaatkan  sebagai  salah  satu  informasi dalam  upaya  melakukan  tindakan  preventif  atau  pencegahan  terhadap  lonjakan  jumlah  kasus yang diprediksi akan semakin meningkat jika tidak ada intervensi langsung dari pemerintah.
Penelitian-penelitian  sebelumnya  sudah  pernah  dilakukan  oleh  Ram  Kumar  Singh,  Meenu Rani,  dkk  tentang  Prediksi  Pandemi  COVID-19  untuk  Top  15  Negara  Terdampak:  Model Advanced  ARIMA,  dalam  penelitian  tersebut  dijelaskan  bahwa  Model  ARIMA  dapat memberikan  bobot  pada  masa  lampau  dan  nilai  kesalahan  untuk  mengoreksi  prediksi  model, sehingga  lebih  baik  dari  metode regresi  ataupun  metode  eksponensial  dasar lainnya  (Singh,  et al.,  2020)  [10].  Penelitian  lain  juga  pernah  dilakukan  oleh  Gaetano  Perone  yang  membahas tentang  Penyebaran  dan  Final  Size  Epidemi  COVID-19  di  Italia  denga  menggunakan  model ARIMA.  Alasan  utama  Gaetano  Perone  menggunakan  model  ini  adalah  mudah  diatur  dan disesuaikan serta dapat memberikan tren dasar (Perone, 2020) [11]. Penelitian serupa juga telah dilakukan  Saleh  I.  Alzahrani,  Ibrahim  A.  Aljamaan,  dkk  yang  meneliti  tentang  Forecasting penyebaran  COVID-19  di  Saudi  Arabia  dengan  beberapa  metode  forecasting  yakni Autoregressive  Model,  Moving  Average,  gabungan  keduanya  (ARMA),  dan  ARIMA.  Dari  ke
empat  model  tersebut  didapatkan  bahwa  model  ARIMA  lebih  baik  dibanding  dengan  model lainnya (Alzahrani, Aljamaan, & Al-Fakih, 2020) [12].
Adapun  struktur  penulisan  artikel  ini  selanjutnya  sebagai  berikut.  Bab  2  akan  memberikan informasi terkait dataset dan metodologi yang digunakan dalam kajian ini. Bab 3 menampilkan hasil  dan  analisis  dari  prediksi  penyebaran  COVID-19  di  Jakarta.  Bab  4  mendiskusikan implikasi  dari  hasil  analisis  data  dan  interpretasi  serta  rekomendasi  yang  dihasilkan  dari  studi ini.  Selanjutnya Bab 5 mengakhiri artikel ini dengan kesimpulan dan studi lanjutan.

## II. D ATASET DAN METODOLOGI
Pengolahan  data  untuk  analisis  dan  prediksi  penyebaran  kasus  COVID-19  di  Provinsi  DKI Jakarta  terdiri  dari  beberapa  tahap.  Tahap  pertama  yaitu  mendapatkan  data  dari  sumber  data. Data  utama  berasal  dari  Dinas  Kesehatan  DKI  Jakarta.  Data  ini  berupa database yang digunakan  oleh  dinas  kesehatan,  puskesmas,  dan  rumah  sakit.  Data  yang  didapat  merupakan format  tabel  dan  diperbaharui  setiap  hari.  Tahap  kedua  adalah  pengolahan  data  oleh  pihak Jakarta  Smart  City  dan  Dinas  Cipta  Karya,  Tata  Ruang  dan  Pertanahan.  Tahap  ketiga  adalah proses  preparasi  dan  pembersihan  data.  Dalam  tahap  ini,  dipastikan  tidak  ada  data  berulang maupun  tidak  ada  kondisi  data  yang  inkonsisten.  Akhirnya,  tahap  keempat  adalah  visualisasi data  ke microsite corona.jakarta.go.id  dan  diperbarui  setiap  hari.  Gambar  1  di  bawah  ini menunjukkan flow diagram proses pengolahan data:
Gambar 1. Diagram Proses Pengolahan Data
Secara garis besar, pendekatan analisis bisa dibagi ke dalam dua kelompok. Pendekatan yang pertama  adalah  mengenai  pola  persebaran  kronologis  COVID-19  di  Jakarta.  Pendekatan  yang kedua adalah terkait usaha prediksi COVID-19.

## A. Pola Persebaran Kronologis
Dalam melihat pola persebaran kronologis, data yang digunakan adalah data yang diberikan oleh  Dinas  Kesehatan  Provinsi  DKI  Jakarta.  Data  utama  yang  digunakan  adalah  data  harian Pasien Dalam Pengawasan (PDP), Orang Dalam Pemantauan (ODP), dan positif yang tersebar di berbagai wilayah di DKI Jakarta. Melalui data ini, bisa dilihat fluktuasi atau perkembangan kondisi  COVID-19,  terutama  dalam  periode  Maret-  awal  Juli  2020.  Data  tersebut  akan dijabarkan berdasarkan urutan waktu ( time series ).

## B. Prediksi COVID-19
Selain  visualisasi  data,  analisis  lain  yang  dilakukan  adalah  analisis  prediktif  untuk  kasus COVID-19  di  Provinsi  DKI  Jakarta.  Usaha  melakukan  prediksi  pola  COVID-19  adalah  suatu hal yang kompleks [13]. Hal ini disebabkan oleh banyaknya faktor yang belum diketahui secara pasti  dan  masih  dalam  tahap  eksplorasi  atau  pengembangan  terkait  COVID-19.  West Churchman  menggunakan  terminologi  ― wicked  problem ‖  terkait  fenomena  semacam  ini  [14]. Meskipun demikian, berbagai institusi telah melakukan usaha-usaha prediksi terkait COVID-19. Berikut  adalah  beberapa  contoh  metode  prediksi  yang  dilakukan: mechanistic  transmission model (Imperial  College  London), SEIR  model (Machachusetts  Institute  of  Technology), statistical model (ETH Zurich).
Data yang digunakan yaitu data pertambahan kasus positif harian. Pada analisis ini, metode analisis  prediktif  yang  digunakan  adalah Autoregressive  Integrated  Moving  Average atau ARIMA.  ARIMA  merupakan  salah  satu  metode forecasting yang  dikembangkan  oleh  George Box  and  Gwilym  Jenkins  pada  tahun  1970  [15].  Model  ARIMA  merupakan  perluasan  dari model Autoregressive  Moving  Average (ARMA)  ketika  data  tidak  stasioner,  yaitu  dengan melakukan differencing pada  data.  Penerapan  metode  ARIMA  untuk  periode  jangka  pendek lebih akurat dibandingkan untuk peramalan periode jangka panjang [16]. Pada umumnya, nilai ramalan untuk periode yang panjang akan cenderung konstan.
Bentuk umum dari model autoregressive dinotasikan sebagai AR(p) sebagai berikut [15] :
dimana :
= nilai variabel pada waktu ke t 𝜑𝑖 = koefisien autoregressive , I = 1, 2, 3,…,p = nilai galat pada waktu ke- t
Model Moving Average (MA) order q , dinotasikan menjadi MA(q). Secara umum, model MA(q) sebagai berikut:
dimana :
= parameter model moving average (MA) 𝑡 − 𝑞 = nilai kesalahan pada saat t-q 𝑞 = order MA

## III. H ASIL DAN ANALISA
Berdasarkan metodologi yang dijelaskan sebelumnya, hasil yang diperoleh dalam artikel ini mencakup  analisis  data  COVID-19  berdasarkan  jenis  kelamin,  kelompok  umur,  hasil  uji  lab, dan kenaikan kasus harian beserta prediksinya.
Dari  sudut  pandang  demografi,  langkah  awal  adalah  melakukan  pembagian  berdasarkan status: (i) (ODP) (ii) (PDP) (iii) Pasien Positif. Langkah selanjutnya adalah melakukan analisis lebih jauh  berdasarkan  distribusi  jenis  kelamin  dan  umur.  Sejak  awal  mula  merebaknya  kasus COVID-19  di  Jakarta  pada  bulan  Maret  2020  sampai  sekarang,  rentang  umur  yang  terjangkit
positif  COVID-19  konsisten  di  rentang  umur  20-59  tahun  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 2 di bawah ini.

## Gambar 2. Distribusi Jenis Kelamin dan Umur
Seiring  bertambahnya  usia  seseorang,  tubuh  akan  mengalami  berbagai  penurunan  akibat proses  penuaan.  Mulai  dari  menurunnya  produksi  hormon,  ketahanan  kulit,  massa  otot, kepadatan tulang, hingga kekuatan dan fungsi organ-organ tubuh. Khususnya untuk orang yang berusia  lebih  lanjut,  sistem  imun  sebagai  pelindung  tubuh  pun  tidak  dapat  bekerja  secara maksimal  layaknya  usia  muda.  Untuk  usia  yang  lebih  muda  antara  20-39  yang  terpapar,  ada kemungkinan orang dengan riwayat penyakit tertentu. Banyaknya tenaga medis usia muda yang menangani pasien yang memiliki resiko tertular paling besar pula. Selanjutnya, analisis berdasarkan rentang waktu ( time series ) dilakukan terkait pola testing yang dilakukan. Dua variabel utama yang  menjadi titik fokus adalah jumlah orang yang di-tes dan positivity  rate kasus  harian. Positivity  rate adalah  perbandingan  antara  orang  yang dinyatakan positif COVID-19 dengan jumlah tes yang dilakukan. Hampir sama dengan pola di seluruh  provinsi  lain  di  Indonesia,  banyaknya  jumlah  test  baru  meningkat  secara  signifikan  di bulan  April  2020,  kemudian  Juni  2020.  Ada  berbagai  persiapan  sarana  dan  prasarana  yang diperlukan untuk dapat melakukan tes secara masif dan sistematis. Positivity rate untuk Jakarta melonjak  dan  berfluktuasi  cukup  tajam  di  bulan  Maret  2020  sampai  pertengahan  April  2020, mencapai  >50%. Positivity  rate kemudian  menurun  dan  relatif  stabil  <10%  semenjak pertengahan  April  2020  sampai  sekarang  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Salah  satu kesimpulan yang bisa diambil dari grafik adalah kapasitas testing yang dilakukan DKI Jakarta merupakan hal yang baik  dan terus ditingkatkan sehingga akhirnya  mampu  memenuhi standar yang  ditentukan  WHO.  Referensi  standar  WHO positivity  rate <  5%. Positivity  rate menjadi indikator  yang  dijadikan  dasar  apakah  persebaran  COVID-19  berkurang  atau  tidak,  bukan berdasarkan jumlah kasus positif. Dengan memperhatikan hal ini, setiap daerah didorong untuk meningkatkan kapasitas testing .
Gambar 3. DKI Jakarta Testing Trends
Pola  pasien  positif,  sembuh,  dan  meninggal  juga  menunjukkan  pola  yang  menarik  yang dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Lonjakan  pasien  sembuh  tercatat  sangat  tinggi  pada  tanggal  12 Mei  2020  (426  orang),  7  Juni  2020  (330  orang)  dan  30  Juni  (394  orang).  Mengenai  jumlah pasien  positif,  terjadi  peningkatan  gradual  awal  Maret  sampai  pertengahan  April  (16  April mencapai  223  orang).  Kemudian  jumlah  positif  relatif  stabil.  Peningkatan  jumlah  positif  baru terjadi lagi di pertengahan Juni 2020 sampai sekarang. Jumlah pasien meninggal tercatat paling banyak pada awal sampai pertengahan April 2020 (pada 19 April 35 orang). Selain itu, secara garis  besar,  kasus  sembuh  harian  semakin  meningkat  secara  fluktuatif  dibandingkan  kasus meninggal  harian  yang  stabil  dan  kasus  positif  harian  yang  relatif  stabil.  Apabila  hal  ini  terus dipertahankan tentunya merupakan hal yang baik dan menandakan peran dari fasilitas kesehatan yang  mengerjakan  tugas  dengan  baik  dalam  merawat  pasien-pasien  COVID-19.  Dalam  kajian ini,  belum  ditelusuri  secara  lebih  mendalam  mengenai  kaitan  antara  tren jumlah positif  harian dan jumlah sembuh harian. Ada beberapa faktor yang mungkin memberikan kontribusi terhadap hal ini. Misalkan saja, jumlah positif harian yang cenderung stabil diakibatkan oleh penerapan pembatasan sosial (PSBB) yang dapat menghambat laju penambahan kasus baru. Jumlah pasien sembuh yang semakin meningkat bisa disebabkan oleh instansi, sarana, dan prasarana kesehatan di DKI Jakarta yang sudah semakin belajar dan tanggap dalam menangani pasien COVID-19.
Gambar 4. Grafik Harian COVID-19 Jakarta
Berikut adalah analisis prediktif data positif harian menggunakan metode ARIMA [17] [18]. Data  diambil  dari  1  Maret  hingga  5  Juli  2020  dan  memprediksi  14  hari  ke  depan  yang  dapat dilihat  pada  Gambar  5.  Sebelumnya  memastikan  keakuratan  prediksi,  dilakukan  perbandingan data prediksi dengan data aktual dimana didapatkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar  20,97%  dan Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  sebesar  42,415.  Berdasarkan  standar ilmu statistik, persentase error bisa diterima tergantung konteks dan kondisi data ketika analisis prediksi itu digunakan. Dalam kondisi industri pada umumnya, persentase error di kisaran 5% - 10%  bisa  dikatakan  normal/cukup  baik.  Dalam  kondisi  COVID-19,  ada  berbagai  faktor  yang menyebabkan  analisis  ini  lebih  menantang.  Kondisi  data,  fluktuasi,  basis  data  historis,  dan kemungkinan yang akan terjadi ke depan masih sangat variatif. Sehingga lumrah jika persentase error untuk analisis COVID-19 ini lebih tinggi dari kondisi industri pada umumnya. Dari nilai MAPE  yang  didapat,  kisaran  nilai  20.97%  bisa  cukup  diterima  dalam  konteks  COVID-19. Meskipun  demikian,  ketika  data  dan  pola  COVID-19  semakin  terlihat  di  waktu-waktu mendatang, persentase error diharapkan bisa bergerak ke kisaran 10%-15%.
Gambar 5. Perbandingan Data Prediksi dengan Data Aktual
Gambar 6. Prediksi Data Positif Harian
Secara umum, grafik COVID-19 akan membentuk ― S-shape ‖ ketika dilihat secara time series kumulatif, ataupun ― bell-curve ‖ jika dilihat dalam jumlah positif harian yang dapat dilihat pada Gambar 6. Secara sederhana, yang penting untuk dilihat adalah grafik puncak dari suatu ― bell- curve ‖.  Dari  pola  puncak  kurva  tersebut,  akan  bisa  dilihat  pola  penurunan  kasus  COVID-19
harian  dan  bisa  membantu  dalam  melakukan  estimasi  berakhirnya  COVID-19  (Luo,  2020). Secara logis, ketika puncak kurva bisa dipastikan, pola penurunan setelahnya akan lebih mudah diestimasi.  Hanya  saja,  dalam  konteks  COVID-19,  bisa  terjadi  COVID-19  gelombang  kedua, ataupun  lonjakan  lebih  signifikan  di  waktu  ke  depan  dibandingkan  dengan  angka  kasus  yang dianggap  sebagai  puncak  kurva.  Pola  dari  ―bell-curve‖  COVID-19  ini  secara  umum  tidak berbentuk  simetris.  Usaha  prediktif  yang  dilakukan  akan  bermanfaat  dalam  menentukan kemungkinan titik puncak dari kasus COVID-19 yang terjadi. Walau sepertinya yang dijelaskan sebelumnya, masih banyak faktor yang mungkin memengaruhi pola yang akan terjadi, misalkan saja kemungkinan adanya gelombang kedua dari COVID-19 ini. Jika skenario ini terjadi, maka akan  terjadi  pola  puncak,  melandai,  dan  kemudian  membentuk  puncak  baru  yang  bisa  lebih tinggi dari puncak yang pertama. Dalam mengakomodasi skenario ini, pendekatan ARIMA bisa mengalami  keterbatasan.  Perlu  dipikirkan  usaha/riset  lanjutan  yang  dapat  mengantisipasi  dan memberikan analisis yang lebih menggambarkan kemungkinan skenario ini.

## IV. D ISKUSI
Dalam  bagian  ini,  pembahasan  kajian  ini  akan  dibandingkan  dengan  berbagai  studi  kasus, riset,  dan  analisa  serupa  yang  sudah  dikerjakan  di  provinsi  lain,  maupun  kota/negara  lain. Melalui perbandingan ini, dapat dilihat apakah hasil analisis dalam kajian sudah sesuai dengan konteks usaha prediksi COVID-19  yang terjadi di tempat lain. Selain itu, akan dijelaskan pula berbagai implikasi terhadap berbagai pihak, baik itu pemerintah, industri/swasta, lembaga riset, dan  masyarakat  pada umumnya.  Melalui  penjelasan  implikasi  ini, diharapkan  berbagai  lapisan masyarakat  di  DKI  Jakarta juga  dapat  mengambil  bagian  sekaligus  mendapatkan  manfaat  dari kajian ini.
Usaha  yang  dilakukan  dalam  kajian  ini  tentunya  masih  dalam  tahap  awal  dan  bisa  terus dikembangkan  lebih  jauh.  Sudah  ada  beberapa  riset  terkait  usaha  prediksi  COVID-19  dengan berbagai  pendekatan.  Mengenai  metode  prediksi,  berikut  adalah  beberapa  contoh  yang dilakukan: mechanistic  transmission  model (Imperial  College  London), SEIR  model (Machachusetts Institute of Technology), statistical model (ETH Zurich). Salah satu kajian yang kerap  menjadi  pembahasan  adalah  pendekatan  dan  model  yang  dilakukan  oleh University  of Oxford dan Imperial  College  London .  Pendekatan  yang  dilakukan  cukup  berbeda,  yakni pendekatan  deterministik  dan  pendekatan stochastic .  Perbandingan  dari  dua  pendekatan  ini menuai  banyak  diskusi  di kalangan  riset  dan akademisi. Jika  ditelusuri  secara lebih  mendasar, pertanyaan riset yang diajukan juga cukup berbeda. University of Oxford menekankan mengenai kondisi  persebaran  COVID-19.  Sedangkan Imperial  College  London lebih  menelusuri bagaimana mengubah tren dari COVID-19 dan dapat melandaikan kurva kasus positif COVID- 19. Dua kerangka dan model tersebut dinilai baik dan matang dalam desain metodologi mereka. Meskipun  demikian,  implikasi  dan  rekomendasi  yang  dihasilkan  dari  riset  ini  bisa  berbeda. Sedikit  belajar  dari  fenomena  ini,  kajian  riset  ini  perlu  dipertajam  lagi  mengenai  pertanyaan dasar,  asumsi,  model,  dan  tujuan  spesifik  yang  diharapkan.  Penelusuran  dari  berbagai  model yang dilakukan di berbagai negara dan instansi bisa menjadi aspek pembelajaran untuk konteks penerapan di Indonesia, khususnya Jakarta. Menerjemahkan hasil prediksi ke dalam keputusan kebijakan nyata juga memerlukan perhatian khusus.
Dari  hasil  analisis  dan  prediksi  data  COVID-19  Provinsi  DKI  Jakarta  ini  tentunya  banyak memberikan manfaat bagi masyarakat maupun kalangan akademisi. Dengan pembuatan website resmi  pemerintah  yang  memberikan  data  secara  transparan  dan  resmi  ini  diharapkan  mampu memberikan  rasa  aman  dan  percaya  dari  masyarakat.  Melalui  analisis  data  dan  prediksi  ini diharapkan  mampu  memberikan  pertimbangan  rekomendasi  kebijakan  yang  diambil  oleh Pemprov DKI Jakarta. Sedapat mungkin Pemprov DKI juga mengikuti standard World Health Organization  dalam  memantau  situasi  COVID-19  ini.  Misalkan  saja  penggunaan  variabel positivity rate yang digunakan untuk memantau perkembangan COVID-19 di Jakarta. Berbagai analisis  lanjutan  bisa  dihasilkan  setelah  adanya  publikasi  data  yang  transparan  dan  dapat
dipercaya  dari  pihak  pemerintah.  Banyak  kalangan  akademisi,  professional,  institusi, private sector , hingga telco data company yang memanfaatkan data dan momentum masa pandemi ini untuk  berkolaborasi  dan  berkontribusi  dengan  Pemprov  DKI  Jakarta.  Berbagai  bentuk kolaborasi dan bantuan dari berbagai pihak ini bisa membantu di berbagai tahapan alur baik dari pengumpulan data, tracing pasien, pengaruh kebijakan ke mobilitas transportasi maupun peserta didik, hingga kualitas udara dan efek gas rumah kaca.

## V. K ESIMPULAN DAN STUDI LANJUTAN
Kajian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  data  demografi  COVID-19  dan  melakukan usaha prediksi mendasar dengan menggunakan metode ARIMA. Sejak awal mula merebaknya kasus  COVID-19  di  Jakarta  pada  bulan  Maret  2020  sampai  sekarang,  rentang  umur  yang terjangkit  positif  COVID-19  konsisten  di  rentang  umur  20-59  tahun.  Dengan  menggunakan metode  ARIMA,  diperoleh Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  sebesar  20,97%. Persentase error ini memang lebih tinggi dibandingkan standar industri pada umumnya. Namun dengan  mempertimbangkan  kondisi  COVID-19  yang  banyak  fluktuasi  dan  ketidakpastian, persentase error ini bisa diterima. Dalam waktu-waktu ke depan, diharapkan usaha prediksi ini bisa menghasilkan akurasi yang lebih baik dan rentang persentase error yang lebih kecil.
Kajian ini tentunya masih memerlukan pengembangan lebih jauh, terutama dalam mencakup kemungkinan  adanya  gelombang  kedua  dari  COVID-19,  atau  tren  kasus  positif  yang  terus memuncak di waktu ke depan. Pendekatan saat ini berusaha memberikan estimasi titik puncak COVID-19, untuk kemudian melakukan prediksi kapan COVID-19 bisa lebih berkurang. Dalam usaha-usaha ke depan, bisa dipertimbangkan berbagai teknik dan metode forecasting yang bisa lebih  matang,  misalkan  saja double  exponential  smoothing,  autoregressive  moving  average, autoregressive moving average with exogenous inputs, atau seasonal naive approach . Spesifik bagi pemerintah selaku pengambil kebijakan, ada beberapa opsi/pertimbangan yang bisa  diambil  berdasarkan  metode  analisa  yang  dilakukan  oleh  para  ahli  dan  akademisi.  Selain mempelajari  dan  mempertimbangkan  berbagai  metode  riset  terkini  terkait  COVID-19,  adalah penting  untuk  selalu  membandingkannya  dengan  situasi  yang  terjadi  di  lapangan.  Dengan demikian, berbagai asumsi yang ada dalam tatanan riset/kajian bisa selalu dibandingkan dengan kondisi  nyata  yang  terjadi.  Penyesuaian  dan  pembaharuan  kebijakan  terkait  COVID-19  juga bisa terus dilakukan dengan tujuan membawa dampak positif yang nyata bagi masyarakat.

## R EFERENSI
[1] Zahrotunnimah, ―Langkah Taktis Pemerintah dalam Pencegahan Penyebaran Virus Corona Covid-19 di Indonesia,‖ Jurnal Sosial & Budaya Syar’i, vol. 7, no. 3, pp. 247-260, 2020.
[2] Seto WH, Tsang D, Yung RW, et al. ―Effectiveness of Precautions Against  Droplets and Contact in Prevention of Nosocomial Transmission of Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS),‖ Lancet, vol. 361, no. 9368, pp. 1519-1520, 2003.
[3] Pemerintah Provinsi DKI Jakarta, ―Jakarta Tanggap COVID-19,‖ Pemerintah Provinsi DKI Jakarta, 2020. [Online]. Available: https://corona.jakarta.go.id/id. [Diakses 8 July 2020].
[4] F. Fadly dan E. Sari, ―An Approach to Measure the Death Impact of Covid-19 in Jakarta using  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA),‖ Unnes  Journal  of  Public Health, vol. 9, no. 2, 2020.
[5] United  States  Census  Bureau,  ―U.S.  Census  Bureau  Current  Population,‖  1  July  2020. [Online]. Available: https://www.census.gov/popclock/print.php?component=counter. [Diakses 8 July 2020].
[6] A. Kunaefi, Detik.com, 17 April 2020. [Online]. Available:
https://news.detik.com/kolom/d-4980560/pandemi-data-dan-kebijakan-publik.  [Diakses  8 July 2020].
[7] J.  Studinka  dan  A.  A.  Guenduez,  ―The  Use  of  Big  Data  in  the  Public  Policy  Process: Paving the Way for EvidenceBased Governance,‖ EGPA Conference 2018 , 2018.
[8] G.  Ding,  X.  Li,  Y.  Shen  and  J.  Fan,  "Brief  Analysis  of  The  ARIMA  Model  on  The COVID-19 in Italy," medRxiv , 2020.
[9] Q.  Yang,  J.  Wang,  H.  Ma  and  X.  Wang,  "Research  on  COVID-19  based  on  ARIMA Model-  Taking  Hubei,  China  as  an  example  to  see  the  epidemic  in  Italy," Elsevier ,  p.  4, 2020.
[10] R.  K.  Singh,  M.  Rani,  A.  S.  Bhagavathula,  A.  J.  R.  Morales,  H.  Kalita,  C.  Nanda,  S. Sharma,  Y.  D.  Sharma,  A.  A.  Rabaan,  J.  Rahmani  and  P.  Kumar,  "Prediction  of  the COVID-19  Pandemic  for  the  Top  15  Affected  Countries:  Advanced  Autoregressive Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  Model," Jorunal  of  Medical  Internet  Research (JMIR) , vol. 6, no. 2, p. e19115, 2020.
[11] G. Perone, "An ARIMA Model to Forecast the Spread and the Final Size of COVID-2019 Epidemic in Italy," Social Science Research Network (SSRN) , 2020.
[12] S. I. Alzahrani, I. A. Aljamaan and E. A. Al-Fakih, "Forecasting the spread of the COVID- 19 pandemic in Saudi Arabia using ARIMA prediction model under current public health interventions," Journal of Infection and Public Health , vol. 13, pp. 914-919, 2020.
[13] ―Data-Driven Innovation Lab,‖ Singapore University of Technology and Design (SUTD), 11 May 2020. [Online]. Available: https://ddi.sutd.edu.sg/. [Diakses 8 July 2020].
[14] C.  W.  Churchman,  ―Wicked  Problems,‖ Management  Science, vol.  14,  pp.  B141-B142, 1967.
[15] S.  G.  Makridakis,  S.  C.  Wheelwright  dan  R.  J.  Hyndman,  Forecasting:  Methods  and Application, 3rd penyunt., New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 1998.
[16] H. Tusyakdiah, Medium, [Online]. Available: https://medium.com/@halima23121998/penerapan-metode-auto-regressive-integrated- moving-average-arima-pada-peramalan-harga-bitcoin-77558605eaf5. [Diakses 8 July 2020].
[17] D.  Benvenuto,  M.  Giovanetti,  L. Vassallo,  S.  Angeletti  and  M.  Ciccozzi,  "Application of the ARIMA Model on The COVID-2019 Epidemic Dataset," Elsevier, vol. 29, no. 40, p. 1053, 2020.
[18] L. Bayyurt and B. Bayyurt, "Forecasting of COVID-19 Cases and Deaths Using  ARIMA Models," medRxiv, 2020.