## Penerapan Regresi Linier Untuk Prediksi Jumlah Kasus Covid-19
di Provinsi Riau
Vina Vamilina 1 , Mustakim 2
1,2 Puzzle Research Data Technology (Predatech), Faculty of Scienceand Technology
1,2 Department of Information System, Faculty of Scienceand Technology Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Riau, Indonesia Email: 1 1950325051@students.uin-suska.ac.id, 2 Mustakim@uin-suska.ac.id Submitted 25-09-2021 ; Accepted 05-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstrak
COVID-19 atau Corona Viruses Desease 2019 pertama kali ditemukan di Wuhan China tahun 2019, hingga kini kasus virus corona masih terus  mendunia.  Di  Indonesia  kasus  penyebaran  covid-19  belum  juga  selesai.  Salah  satu  wilayah  yang  terkena  dampak  pandemi  yaitu Provinsi Riau. Kasus Covid 19 di Provinsi Riau sendiri cukup tinggi, bahkan sempat ditetapkan sebagai zona merah oleh Satuan Tugas (Satgas) Covid-19. Pemerintah terus berupaya untuk mengurangi penyebaran virus, salah satunya adalah dengan melaksanakan intruksi pemerintah  pusat  yaitu  vaksinasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  keberhasilan  pemerintah  dalam  pelaksanaan vaksinasi. Pengolahan data dilakukan prepocessing data dan uji validitas, lalu dilakukan prediksi. Hasil dari penelitian ini  adalah pada 1 bulan ke depan diprediksi akan mengalami penurunan. Hal ini disebabkan penurunan angka kematian sebesar 8,1 % dan kenaikan angka sembuh  sebesar  88,7  %.  Hal  ini  berarti  bahwa  upaya  pemerintah  provinsi  Riau  dalam  menekan  angka  kasus  covid-9  dengan  gerakan vaksinasi terbukti berhasil.
Kata Kunci: Covid-19; Prediksi; Regresi Linier; Riau; Vaksinasi

## Abstract
Covid-19 or 2019 corona desease 2019 was first discovered in wuhan China in 2019, to this day the corona virus case continues worldwide. In Indonesia the covid-19 deployment case is not yet complete. One of the areas affected by the pandemic was the riau province. The covid 19 in the province of riau was itself quite high, even being designated as a red zone by the covid-19 task force. Governments continue to seek to reduce the spread of the virus, but one is by conducting a central government guide to vaccination. The purpose of this research is to predict the success of governments in vaccination. Data processing is prepocessing data and validating, then predictions are made. The result of this research is that in the next 1 month the forecast will drop. This is due to an 8.1 % drop in mortality and an  88.7 % rise in mortality. This means that the efforts of riau's provincial government in suppressing covid-9 cases with the vaccination movement have been successful.
Keywords : Covid-19; Prediction; Linear Regression; Riau; Vaccination.

## 1. PENDAHULUAN
Covid -19 meupakan kepanjangan dari Corona Virus Desease 2019. Hingga kini kasus virus corona masih terus mendunia. Klaus Schwab dan Thierry Mallaret  dalam bukunya Covid-19: The Great Reset mengatakan bahwa “The worldwide crisis triggered  by  coronavirus  pandemic  has  no  parallel  in  modern  history”,  yang  berarti  bahwa  virus  corona  tidak  ada bandingannya dalam sejarah modern [1]. Virus corona berasal dari Wuhan, China. Kasus pertama kali yang terungkap yakni pada  akhir  Desember  tahun  2019.  World  Health  Organization  memberi  nama  coronavirus  yang  menyebabkan  sindrom pernafasan akut parah dengan nama coronavirus 2 (SARS-CoV-2) [2]. World Health Organization secara formal menetapkan virus corona selaku pandemi pada 11 Maret 2019 [3][4][5][6].
Di  Indonesia  sendiri  kasus  penyebaran  covid-19  belum  juga  mereda.  Salah  satu  wilayah  yang  terkena  dampak pandemi yaitu Provinsi Riau. Kasus Covid-19 yang ada di provinsi Riau cukup tinggi, bahkan sempat ditetapkan sebagai zona merah oleh Satgas (Satuan Tugas) Covid-19. Zona merah berarti tingginya kasus Covid-19 di suatu daerah sudah sangat memprihatinkan.  Adapun tantangan dalam memprediksi kasus ini adalah menemukan model yang akurat untuk keakuratan perkiraan harian dan mengevaluasinya secara andal dengan cara yang mudah dipahami [7]. Pada penelitian ini memprediksi jumlah kasus pasien menggunakan metode Regresi Linier [8]. Regresi linier digunakan dalam memprediksi, meramalkan, dan mengenali informasi.
Metode Regresi Linier pernah digunakan pada beberapa penelitian terdahulu untuk memprediksi data. Pada penelitian pertama  yang  dilakukan  oleh  Wahyudin  dan  Purwanto.  Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk  memperkirakan jumlah penambahan kasus aktif Covid-19 di Indonesia. Riset ini memakai salah satu tata cara regresi linier disebabkan tata cara  statistika  yang  populer. Hasil  penelitian  ini  adalah  prediksi  kasus  aktif  dengan  metode  Regresi  Linier  menunjukkan bahwa jumlah kasus setiap hari mengakibatkan peningkatan kasus aktif [9]. Tata cara regresi linier pula sempat dicoba oleh Tannady serta Andrew pada tahun 2013. Tujuan penelitian ini yaitu untuk membandingkan kedua metode dengan melihat eror yang dihasilkan. Hasil dari penelitian ini adalah metode peramalan terbaik adalah regresi linier. Dari beberapa penelitian terdahulu tersebut membuktikan bahwa metode regresi linier efektif digunakan untuk memprediksi sebuah kasus.
Indonesia  termasuk  dalam  194  negara  WHO  yang  terikat  secara  hukum  untuk  menerapkan  International  Health Regulation  (IHR  2005)  sejak  15  Juni  2007  [10][11].  Untuk  mengatasi  permasalahan  ini,  pemerintah  Indonesia  terus melakukan upaya untuk mengurangi penyebaran kasus Covid-19. Adapun salah satu upaya yang dilakukan pemerintah yakni memberlakukan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  dan  vaksinasi  Covid-19.  Setelah  ditemukannya  vaksin  yang dikembangkan di sebagian negara di dunia, World Health Organization (WHO) merekomendasikan kepada seluruh negera
untuk  melaksanakan  vaksinasi.  Melalui  Perpres  99  tahun  2020  serta  Permenkes  2020  pemerintah  Indonesia  sudah menerapkannya  menjadi  peraturan  tertulis  [12].  Hingga  saat  ini  telah  dilakukan  dua  kali  vaksinasi  serentak  di  seluruh Indonesia.  Tujuan  Vaksinasi  adalah  untuk  menekan  kasus  penyebaran  Covid-19  di  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  penulis mengangkat  judul  prediksi  penurunan  kasus  Covid-19  setelah  adanya  vaksinasi,  hal  ini  bertujuan  untuk  melihat  adakah perubahan  yang  signifikan  setelah  adanya  gerakan  vaksinasi  serta  untuk  mendukung  Pemerintah  Provinsi  Riau,  agar melakukan  kebijakan  yang  mampu  mengurangi  penyebaran  Covid-19  dan  mengetahui  jumlah  kasus  Covid-19  di  masa mendatang. Berdasarkan penelitian tersebut, maka nantinya didapat sebuah informasi prediksi jumlah kasus pasien Covid- 19 satu bulan kedepan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi dalam penelitian ini terbagi menjadi 5 tahapan utama yaitu, perencanaan, dan pengumpulan data, pengolahan data, analisis dan hasil serta dokumentasi. Adapun metodologi dalam penelitian ini yakni pada gambar 1.
Pengumpulan Data Mulai Selesai Prepocessing Data Proses Prediksi Hasil dan Analisis
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada tahap perencanaan yang merupakan tahap awal dalam penelitian, data yang digunakan yakni data dari Satuan Tugas  Covid-19  yakni https://covid19.go.id/peta-sebaran .    Adapun  btaasan  masalah  dalam  penelitian  ini  yakni  sejak  1 September hingga 10 November 2021. Data yang dihailkan yakni 71 data. Selanjutnya dilakukan proses prediksi dengan menggunakan  regresi  linier.  Tahapan  selanjutnya  adalah  hasil  dan  analisis  data,  lalu  tahapan  akhir  yakni  dilakukan dokumentasi.

## 2.1 Covid-19
Covid- 19 ialah tipe penyakit yang diakibatkan oleh sindrom respirasi kronis parah coronavirus 2( SARS- CoV- 2). Disebut SARS- CoV- 2 sebab ada ikatan filogenetik dengan SARS- CoV[13]. Virus ini menginfeksi saluran pernafasan semacam flu, MERS(  Middle  East  Respiratory  Syndrome),  serta  SARS(  severe  acute  respiratory  syndrome).  Covid-  19  ditemukan  di Wuhan, Hubei, Cina pada tahun 2019 [14]. Gejala pada umumnya demam dan kesulitan bernapas. Selain itu gejala terburuk dapat menyebabkan pneumonia, gagal ginjal, gangguan pernapasan akut hingga dapat menyebabkan kematian [15].

## 2.2 Prediksi
Prediksi adalah perkiraan kondisi masa depan dengan memeriksa kondisi masa lalu melalui suatu metode ilmiah. Prediksi dibuat tidak hanya dalam upaya untuk mengurangi dampak ketidakpastian pada masalah, tetapi juga untuk mengurangi resiko masalah. Tujuan dilakukan prediksi yakni untuk mendapatkan informasi di masa depan berdasarkan probabilitas kejadian terbesar.  Prediksi  dilakukan  dengan  kualitatif  dan  kuantitatif.  Cara  kualitatif  melalui  pendapat  para  ahli  dan  kuantitatif dengan cara perhitungan matematis. Tata cara prediksi kuantitatif bisa memakai analisis deret waktu( time series) [16].  Time Series adalah sekumpulan data yang terurut dalam satu waktu. Manfaat prediksi yakni:( 1) Efektif dan efisien dalam sebuah perencanaan;( 2) Dapat digunakan untuk kebutuhan di kemudian hari; (3) Membantu dalam pembuatan keputusan yang tepat [17].

## 2.2 Regresi Linier
Dalam menyelesaikan penelitian, dibutuhkan sebuah alat analisa untuk memberikan jawaban terhadap masalah yang diteliti. Alat Analisa ini disesuaikan dengan variable yang diteliti. Untuk mengetahui pengaruh dari suatu variabel terhadap variabel yang lainnya dapat digunakan alat analisa yaitu regresi linier [18].
Analisis regresi adalah salah satu teknik statistic untuk pemodelan dan investigasi hubungan dua atau lebih variabel [19].  Regresi  linier  merupakan  metode  statistik  yang  bertujuan  untuk  membangun  model  serta  menguji  seberapa  jauh hubungan antara variabel penyebab (X) dengan variabel akibat (Y). Faktor penyebab disebut sebagai Predictor sedangkan Variabel  akibat  disebut  Response.  Regresi  linier  bertujuan  untuk  mencari  suatu  persamaan  garis  lurus  sedekat  mungkin terhadap semua nilai-nilai yang ada sehingga persamaan garis tersebut menjadi benar sebagai representasi yang mewakili nilai-nilai tersebut. Selain itu, regresi linier juga berfungsi untuk mengecek adanya relasi antar variabel. Regresi linier dapat dituliskan dalam persamaan 1.
y = a + bx (1)
Keterangan: y = variabel akibat ( dependent ) x = variable penyebab ( independent ) a = konstanta b = besaran response yang ditimbulkan oleh predictor Sedangkan nilai a dan b dihitung melalui persamaan 2 dan 3.
𝑎 = (∑ 𝑌)(∑ 𝑋2)−(∑ 𝑋)(∑ 𝑋𝑌) n(∑ 𝑋2)−(∑ 𝑋)2 (2) 𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌)−(∑ 𝑋)(∑ 𝑌) n(∑ 𝑋2)−(∑ 𝑋)2 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan dan Pre-Processing Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dari  situs  Satuan  Tugas  Covid-19  yakni https://covid19.go.id/peta-sebaran .  Data  awalnya berbentuk grafik seperti pada gambar 1 dan gambar 2.
Gambar 1. Kasus Positif Meninggal (Source: https://covid19.go.id/peta-sebaran)
Pada gambar  1 terlihat bahwa terjadi penurunan kasus positif dan meninggal.secara signifikan.
Gambar 2. Kasus Positif Sembuh (Source: https://covid19.go.id/peta-sebaran)
Pada gambar 2 terlihat terjadi  penurunan kasus positif sembuh.  Kemudian dari bentuk grafik ditranformasi-kan ke dalam bentuk tabel 1.
Tabel 1. Data covid-19 di Riau No Date Positif Meninggal No Date Positif Sembuh 1 01-09-2021 342 23 1 01-09-2021 342 574 2 02-09-2021 311 18 2 02-09-2021 311 484 69 8-11-21 4 0 69 8-11-21 4 12 70 9-11-21 10 0 70 9-11-21 10 5 71 10-11-21 6 1 71 10-11-21
6 3
0 50 100 150 200 250 300 350 400 Kasus COVID-19 di Provinsi Riau Positif dan Meninggal Positif Meninggal 0 200 400 600 800 Kasus Positif Sembuh Positif Sembuh

## 3.2 Analsisis dan Uji Validitas
Berikut pengolahan data covid-19 positif dan meninggal yang telah diolah, dapat dilihat dari tabel 2.
Tabel 2. Data Transformasi (Positif Meninggal) X Y X 2 Y 2 XY 342 23 116964 529 7866 311 18 96721 324 5598 . . . . . . . . . . 2 1 4 1 2 Tabel 3. Variables EnteredRemoved Model Variables Entered Variables Removed Method 1 x b . Enter
Tabel 3 menjelaskan tentang variabel yang diinputkan serta metode yang dipakai. Adapun variabel yang diinputkan adalah variabel positif (X) sebagai variabel Independent dan meningggal (Y) sebagai variabel Dependent, lalu metode yang digunakan adalah metode Enter.
Tabel 4. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,997 a ,995 ,995 3,475
a. Predictors: (Constant), X
Tabel  4  menjelaskan  besarnya  nilai  korelasi/hubungan  (R)  yaitu  sebesar  0,997.  Dari  output  tersebut  diperoleh koefisien determinasi (R Square)  sebesar 0,995, hal ini berarti pengaruh variabel bebas Positif (X) terhadap variabel terikat Meninggal (Y) yakni sebesar 99,5 %.
Tabel 5. ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 156287,773 1 156287,773 12941,745 ,000 b Residual 845,338 70 12,076 Total 157133,111 71 a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), X
Dari tabel 5 diketahui bahwa nilai F hitung=12941,745 dengan tingkat signifikan sebesar 0,000 < 0,05, maka model regresi dapat digunakan dalam memprediksi variabel partisipasi terdapat  pengaruh variabel Positif (X)  terhadap variabel Meninggal (Y).
Tabel 6. Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -,002 ,421 -,004 ,997 X ,081 ,001 ,997 113,762 ,000
a. Dependent Variable: Y
Dari tabel 6 dapat dilihat bahwa nilai Constant (a) adalah  -0,002, sedangkan nilai x (b/ Koefisien regresi) sebesar 0,081, maka diperoleh persamaan: Y= a+bx Y= -0,002 + 0,081X
Persamaan tersebut dapat diterjemahkan: a) Konstanta  -0,002 yakni nilai konsisten variabel partisipasi adalah sebesar -0,002.
b) Koefisien  regresi  X  yakni  0,081  berarti  jika  kasus  covid-19  Positif  (X)  mengalami  penurunan  satu  satuan,  maka variabel meninggal (Y) akan mengalami kenaikan sebesar 8,1%. Koefisien regresi tersebut bernilai positif, sehingga arah pengaruh variabel X terhadap Y adalah positif.
Hasil uji:
a) Berdasarkan dari nilai signifikasi: dari tabel Coefficients didapat nilai signifikasi sebesar 0,000 < 0,05, ini berarti variabel Positif (X) memiliki pengaruh terhadap variabel Meninggal (Y).
b) Berdasarkan nilai t: dapat diketahui nilai t hitung sebesar 113,762 > t tabel 0,000352 dapat disimpulkan variabel Positif (X) berpengaruh terhadap variabel Sembuh (Y).
Catatan: T tabel = (α/2 : n-k-1) = (0,05/2 : 71-1-1) = (0,025 : 71) = 0,000352 Adapun pengolahan data covid-19 positif sembuh yang telah diolah, dapat dilihat dari tabel 7.
Tabel 7. Transformasi data covid-19 positif sembuh X Y X 2 Y 2 XY 342 574 116964 329476 196308 311 484 96721 234256 150524 . . . . . . . . . . 2 3 4 9 6 Tabel 8. Variables Entered/Removed a Model Variables Entered Variables Removed Method 1 x b .  Enter
a. Dependent Variable: Y
b. All requested variables entered.
Tabel  8  menjelaskan  tentang  variabel  yang  diinput  serta  metode  yang  dipakai.  Adapun  variabel  yang  diinputkan adalah variabel positif (X) sebagai variabel Independent dan Sembuh sebagai variabel Dependent dan metode yang dipakai adalah metode Enter.
Tabel 9. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,939 a ,882 ,881 55,169
a. Predictors: (Constant), x
Tabel 9 menjelaskan nilai korelasi/hubungan (R) yaitu 0,939. Dari output tersebut didapat koefisien determinasi (R Square)  yaitu 0,882, memiliki pengertian pengaruh variabel bebas Positif (X) kepada variabel terikat Sembuh (Y) sebesar 88,1%.
Tabel 10. ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 1573869,738 1 1573869,738 517,103 ,000 b Residual 210010,206 69 3043,626 Total 1783879,944 70 a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), X
Dari tabel 10 dapat diketahui nilai F hitung=517,103 dengan tingkat signifikan sebesar 0,000 < 0,05, berarti ada pengaruh variabel Positif (X) terhadap variabel Sembuh (Y).
Tabel 11. Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1,146 8,747 ,131 ,896 X 1,887 ,083 ,939 22,740 ,000
a. Dependent Variable: Y
Dari tabel 11 dapat dilihat bahwa nilai Constant (a) 1,146, sedangkan nilai dari x (b/ Koefisien regresi) yakni 1,887, sehingga didapat persamaan regresi:
Y= a+bx
Y= 1,146+ 1,887X
Persamaan tersebut dapat diterjemahkan: a) Konstanta 1,146, memiliki arti nilai konsisten variabel partisipasi adalah 1,146.
b) Koefisien regresi X yaitu 1,887 berarti jika kasus covid-19 Positif (X) mengalmi kenaikan satu satuan, maka variabel meninggal  (Y)  akan  mengalami  kenaikan  88,7%.  Koefisien  regresi  tersebut  bernilai  positif,  sehingga  arah  pengaruh variabel X terhadap Y adalah positif.
Hasil uji:
a) Berdasarkan nilai dari signifikasi: dari tabel Coefficients didapat nilai signifikasi 0,000 < 0,05, sehingga variabel Positif (X) memiliki pengaruh terhadap variabel Sembuh (Y).
b) Berdasarkan  nilai  t:  diketahui  nilai  t hitung sebesar  22,  740  >  t tabel 0,000352  sehingga  variabel  Positif  (X)  berpengaruh terhadap variabel Sembuh (Y).

## 3.3 Prediksi
Dari  uji  validitas  yang  ada,  dapat  dilihat  bahwa  kasus  Covid-19  positif  sembuh  memiliki  persentase  jauh  lebih  tinggi dibandingkan demgan kasus Covid-19 positif meninggal. Hal ini berarti bahwa terdapat kemungkinan kasus Covid-19 pada 1 bulan kedepan menurun, karena turunnya angka kematian

## 4. KESIMPULAN
Dari  pengolahan  data  hingga  uji  validitas,  maka  didapat  hasil  kasus  Covid-19  untuk  1  bulan  ke  depan  diprediksi  akan mengalami penurunan. Hal ini disebabkan penurunan angka kematian sebesar 8,1 % dan kenaikan angka sembuh sebesar 88,7 %. Secara simultan trend yang dihasilkan dari pemodelan regresi cenderung turun pada aspek positif Covid-19. Hal ini berarti  menunjukkan  upaya  pemerintah  Provinsi  Riau  dalam  menekan  angka  kasus  covid-9  dengan  Gerakan  vaksinasi terbukti berhasil.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih diucapkan kepada Satuan Tugas Covid-19 Provinsi Riau dan Dinas Komunikasi Informatika Pekanbaru yang telah memberikan kesempatan untuk melakukan penelitian. Terimakasih juga kepada Organisai Riset Puzzle Research Data Technology yang selalu memberikan masukan dan motivasi dalam penyelesaian penelitian ini.

## REFERENCES
[1] Schwab,Mallaret. (2020). COVID-19: THE GREAT RESET . World Economic Forum.   Switzerland. Edition 1.0.
[2] F.  He,  Y.  Deng,  and  W.  Li,  ”Coronavirus  disease  2019:  What  We  Know?,”  J.  Med  Virol.,  Vol.92,  no.7,  pp.  719,  2020,  doi: 0.1002/jmv.25766.
[3] N. Nurhalimah, “Upaya Bela Negara Melalui Sosial Distancing Dan ockdwon,” Sekol.   Tinggi Tarb. Insa. Kamil, pp. 1–6, 2020.
[4 ]Noviyanto, “Penerapan Data Mining dalam Mengelompokkan Jumlah  Kematian,” J. Inform. dan Komput., vol. 22, no. 2, pp. 183– 188, 2020.
[5] G. D. Rembulan, T. Wijaya, D. Palullungan, K. N. Alfina, and M. Qurthuby, “Kebijakan Pemerintah Mengenai Coronavirus Disease (COVID-19) di Setiap Provinsi di Indonesia Berdasarkan Analisis Klaster,” JIEMS (Journal Ind. Eng. Manag. Syst., vol. 13, no. 2, 2020, doi: 10.30813/jiems.v13i2.2280.
[6] Ashkan, Joseph. 2021. International Pulmonologist’s Consensus on Covid-19. Malaysia.
[7]   Harliana,  &  Syafrianto,  A.  (2017).  Prediksi  Jumlah  Pendaftaran  Calon  Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode  Regresi  Linier. Jurnal Ilmiah DASI , 18 (3), 1–5.
[8] Datumaya, A., Sumari, W., Febrianto, A. K., & Pramitarini, Y. (n.d.). Sistem Prediksi Permintaan Darah Menggunakan Metode Regresi Linier ( Studi Kasus Pada UTD PMI Kabupaten Bojonegoro ) . 85–90.
[9] Wahyudin, W., & Purwanto, H. (2021). Prediksi Kasus Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Metode Backpropagation Dan Regresi Linear. Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research , 5 (2), 331.
https://doi.org/10.52362/jisamar.v5i2.420.
[10]  Mazza, Marano, Lai, Janiri, & Sani, 2020 - Mazza, M., Marano, G., Lai, C., Janiri, L., & Sani, G. Danger in danger: Interpersonal violence during COVID-19 quarantine.2020 Psychiatry Research. Available from https://doi.org/10.1016/j.psychres.2020.113046 .
[11]  Kementerian  Perencanaan  Pembangunan  Nasional/Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional  (Bappenas).  2021.  Studi Pembelajaran Penanganan Covid-19. Cetakan Pertama. DKI Jakarta.
[12]  Rahman. 2021. Vaksinasi Massal Covid-19 sebagai Sebuah Upaya Masyarakat dalam Melaksanakan Kepatuhan Hukum (Obedience Law). Khazanah Hukum. Vol.3. No.2. Doi: 10.15575/kh.v3i2.11520.
[13]  Ciotti, M., Ciccozzi, M., Terrinoni, A., Jiang, W. C., Wang, C. Bin, & Bernardini, S. (2020). The COVID-19 pandemic. Critical Reviews in Clinical Laboratory Sciences , 57 (6), 365–388. https://doi.org/10.1080/10408363.2020.1783198.
[14]  Lu, H., Stratton, C. W., & Tang, Y. W. (2020). Outbreak of pneumonia of unknown etiology in Wuhan, China: The mystery and the miracle. Journal of Medical Virology , 92 (4), 401–402. https://doi.org/10.1002/jmv.25678.
[15]  Holshue, M. L., DeBolt, C., Lindquist, S., Lofy, K. H., Wiesman, J., Bruce, H., Spitters, C., Ericson, K., Wilkerson, S., Tural, A., Diaz, G., Cohn, A., Fox, L., Patel, A., Gerber, S. I., Kim, L., Tong, S., Lu, X., Lindstrom, S., … Pilla, S. K. (2020). First Case of 2019 Novel Coronavirus in the United States. New England Journal of Medicine , 382 (10), 929–936. https://doi.org/10.1056/nejmoa2001191.
[16]  Wanto,  A.,  &  Windarto,  A.  P.  (2017).  Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan  Dengan Menggunakan Metode Backpropagation. Jurnal & Penelitian Teknik Informatika Sinkron , 2 (2), 37–43.
https://zenodo.org/record/1009223#.Wd7norlTbhQ
[17]  Gibran, C. M., Setiyawati, S., & Liantoni, F. (2021). Prediksi Penambahan Kasus Covid-19 di Indonesia Melalui Pendekatan Time Series Menggunakan Metode Exponential Smoothing. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 6 (1), 112. https://doi.org/10.32493/informatika.v6i1.9442 .
[18]  Darma, Budi. (2021). Statiska Penelitian Menggunakan SPSS (Uji Validitas, Uji Rehabilitas, Uji Regresi Linier Sederhana, Regrei Linier Berganda, Uji t, Uji F, Uji R2). Guepedia.com.  Jakarta. 23.
[19]  Azhiah,  Y.  M.  (2017,  Mei).  Analisa  Pengaruh  Temperatur  Terhadap  Titik  Embun,  Jarak  Pandang,  Kecepatan  Angin,  dan  Curah Hujan Metode Regresi Linier Berganda. Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTKI) 9 , 229.