2187 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                  ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2187-2197
E- ISSN 2503-2933

## Aplikasi Prediksi Tingkat Kesembuhan Covid Di DKI Jakarta Dengan Metode Exponensial Smoothing
Aprizal Setiawan 1,* , M. Iwan Wahyuddin 2 , Deny Hidayatullah 3
1,2,3) Universitas Nasional, Jl. Sawo Manila, Pejaten Ps. Minggu Jakarta 12520 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika email : *1 aprizalsetiawan900@gmail.com, 2 iwan.wahyuddi@civitas.unas.ac.id,
3 deny@civitas.unas.ac.id
Abstract —  During  the  Covid-19  pandemic,  many  attempts  have  been  made  to  predict  cases  of additionalpatients, deaths and other medical indicators using various methods. Several forecast projects as  well  as  predictions  have  influenced  policies  in  several  regions  including  DKI  Jakarta.  However, forecasts or predictions for the Covid-19 pandemic are uncertain. On this occasion, I predicted the cure for  Covid-19  using  the  Exponential  Smoothing  method.  This  method  is  a  moving  average  forecasting method that gives weight exponentially or stratified to the data, so that the latest data will get a greater weight. The monitoring results obtained from this study amounted to 0.89 or 89% for the cure rate and 0.64  or 64% for  the  mortality  rate.  With  this  method,  it can  make  it  easier  to  see the  progress of  the Covid- 19 cure rate.
Keyword — Data Science, Exponential Smoothing, Covid-19.
Abstrak —  Selama  pandemi  Covid-19,  sudah  banyak  upaya  yang  dilakukan  untuk  meramalkan  kasus penambahan pasien, kematian serta indikator medis lainnya dengan berbagai metode. Beberapa proyek prakiraan  serta  prediksi  telah  mempengaruhi  kebijakan  di  beberapa  daerah  termasuk  DKI  Jakarta. Namun,  prakiraan  maupun  prediksi  pandemi  Covid-19  pada  dasarnya  adalah  tidak  pasti.  Pada kesempatan  ini  saya  melakukan  prediksi  kesembuhan  Covid-19  denganmenggunakan  metode Exponensial  Smoothing.  Metode  ini  suatu  metode  peramalan  rata-rata  bergerak  yang  memberikan bobot secara eksponensial atau bertingkat pada data-data terbarunya sehingga data-data terbaru akan mendapatkan bobot yang lebih besar. Hasil pantauan prediktif yang didapat dari penelitian ini adalah sebesar 0,89 atau 89% untuk tingkat kesembuhan serta 0,64 atau 64% untuk tingkat kematian. Dengan metode ini dapat mempermudah melihat perkembangan tingkat kesembuhan Covid-19.
Kata kunci — Data Science, Penghalusan Exponential, Covid-19.

## 1. PENDAHULUAN
Penyebaran  virus  COVID-19  yang  telah  berlangsung  sampai  saat  ini  mengakibatkan kelumpuhan  dibanyak  sektor.  Tidak  hanya  menyebar  didaerah  asal  mulanya  yakni  Wuhan, Tiongkok,  namun  wabah  ini  sudah  menjadi  pandemi  diseluruh  belahan  bumi.  Pada  umumnya virus  mengalami  siklus  yang  tetap  seperti  grafiklonceng,  dengan  durasi  tertentu  akan mengalamititik  puncak  dan  kembali  melandai  hinggamengalami  penurunan.  Namun  hal  ini berbeda dengan virus COVID-19.
Siklus  yang  dialami  selalu  berubah  ubah,  tidak  mudah  diprediksi  kapan  berakhirnya. Telah banyak para peneliti diberbagai wilayah atau Negara yang telah melakukan upaya prediksi untuk  mengetahui  tren  perkembanganvirus  ini  dengan  menggunakan  model  berbasis  data. Banyak  diantaranya  fokus  pada  prediksi  penambahan  kasus,  mitigasi  pencegahan,  puncak penyebaran  hingga  kematian.  Melakukan  prediksi  berdasarkan  data  sangat  berartidan  begitu diharapkan.  Hal  ini  disebabkan  karena  secara  nyata  kita  dihadapi  ketidakpastian  kapan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2187-2197 E- ISSN 2503-2933 2188
berakhirnya pandemi ini. Meskipun hal inimenjadi begitu sulit untuk melakukan prediksi secara akurat,  baik  dan  dapat  dipercaya,  tetapi  hal  ini  tidak  berarti  analisis  dan  prediksi  objektif berdasarkan  sains  dan  data  sama  sekali  tidak  berguna.  Sebaliknya  pola  pikir  tradisional untukoptimalitas dan akurasi dalam pemodelan dan prediksi harus dihindari dalam  konteks ini. Jurnal  ini  di  tulis  berdasarkan  eksperimen  pengolahan  data  untuk  menghasilkan  prediksi perkembangan  tingkat  kesembuhan  COVID-19  khususnya  di  negara  Indonesia  daerah  DKI Jakarta.Kami berasumsi bahwa perkembangan virus ini dapat di tekan dengan adanya  intervensi pemerintah  serta  perbaikan  pola  hidup  masyarakat  dan  disampingkan  dengan edukasi.  Dalam penelitian  ini  menerapkan  sistem  “prediksi  tingkat  kesembuhan”  dengan  metodeexponensial smoothing untuk memberikan halpositif untuk warga Negara Indonesia khusus nya DKI Jakarta. Setiap  perubahan  prediksi  yang  terjadi  bukan  berarti  sebagai  kesalahan  atau  ketidakakuratan, tetapi  sinyal  berharga  dari  perubahan  dalam  skenario  dunia  nyata  yang  sangat  sulit  dikenali. Prediksi  yang  dihasilkan  akan  menginformasikan,  serta  tindakan  agar  menjadi  keputusan pemerintah Indonesia untuk menentukan kebijakan New Normal” dimasa depan.

## 2. METODE PENELITIAN
Fajar  Adi Kusumo,  Nanang  Susyanto  (2020)  dengan judul  “Model  Berbasis  SIR  Dalam Prediksi  Awal  Penyebaran  Covid-19  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  [1].  Hary  Sabita,  Riko Herwanto (2020)dengan judul “Pantauan Prediktif Covid-19 DenganMenggunakan Metode SIR dan Model Statistik Di Indonesia”. [2]. Sulantari Sulantari, Wigid Hariadi (2020) dengan judul “Analisis Survival Waktu SembuhPasien Covid-19 di Kabupaten Banyuwangi”. [3]. Muhammad Irfan  Syuhudi  (2020)  dengan  judul  “Tubuh-Tubuh  Yang  Patuh:  PengalamanPasien  Sembuh Covid-19”.  [4].  Glisina  Dwinoor  Rembulan,  Tony  Wijaya  (2020)  dengan  judul  “Kebijakan Pemerintah  Mengenai  Covid-19  di  Setiap  Provinsi  di  IndonesiaBerdasarkan  Analisis  Klaster”. [5].  Widya  Rahmadani,Sagita  CharolinaSihombing  (2020)  dengan  judul  “AnalisisPenyebaran Virus  Covid-  19  di  Provinsi  SumateraSelatan  Menggunakan  Metode  InterpolasiLagrange”. [6]. Alif  Oki  Harfiansyah,  Deni Arifianto,  Qurrota  A’Yun  (2020)  dengan  judul  “Model  Berbasis SEIR Dengan Metode Runge Kutta Fehlberg Ordo 10 Dalam Prediksi Awal Penyebaran Covid- 19 di Provinsi DKI Jakarta Dengan Aplikasi MATLAB”. [7].

## 1. Flowchart Exponensial Smoothing
Pada penelitian ini membutuhkan suatu alur atau proses logic yang sering disebut dengan flowchart,  yang  bertujuan  untuk  merancang  alur  logika  pada  suatu  sistem  untuk  menuntaskan masalah. Terdapat beberapa alur metode pada setiap perhitungan. Pada flowchart akan diuraikan bagaimana  kalkulasi  pada  setiap  metode  hingga  menemukan  hasil.  Ada  beberapa  alur  atau struktur yang akan dihitung yaitu, Double Exponential Smoothing HolP. Seperti pada gambar 1 sampai 4. [8].
2189 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2187-2197 E- ISSN 2503-2933
Setiawan , et., al [ Aplikasi Prediksi Tingkat Kesembuhan Covid Di DKI Jakarta Dengan Metode Exponensial Smoothing]

## Gambar 1. Alur Pertama
Gambar 2. Alur Kedua
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2187-2197 E- ISSN 2503-2933 2190

## Gambar 3. Alur Ketiga
Gambar 4. Alur Akhir
2191 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2187-2197 E- ISSN 2503-2933

## 1. Ketersediaan ( Availability )
Ketersediaan  atau Availability merupakan  probabilitas  suatu  sistem  bahwa  sistem  yang bekerja  sesuai  dengan  komponen  yang  diperlukan  pada  sebuah  peluang  tertentu  yang bertujuan  untuk  menormalkan  kondisi. Availability juga  dapat  ditafsirkan  sebagai  total estimasi  waktu  yang  spesifik  yang  diperlukan  untuk  pemulihan  dan  perbaikan.  Interval pengganti  mempengruhi  tingkat  siapan  atau  ketersediaan  dan  perbaikan .  Mean  Time  To Repair (MTTR) adalah salah satu cara pengukuran yang sering digunakan dalam pemulihan. Secara garis besar variabel random dapat berfungsi dalam perbaikan, kejadian yang berulang mengakibatkan perbedaan pada waktu perbaikan [9].
2. Metode Exponential Smoothing
Metode Smoothing  exponential adalah  suatu  teknik  atau  prosedur  peramalan  yang  rata-rata bergerak  dengan pembobotan dan perbaikan secara berulang pada objek yang diamati, yang dititik  beratkan  pada  metode  peramalan.  Pengurangan  prioritas  kuantitas  pada  objek  yang diamati  lebih  tua.  Terdapat  lebih  dari  satu  parameter  dalam  suatu  exponential  smoothing. Yang menentukan hasil dan explisit dengan melakukan pendalaman untuk menetapkan bobot pada suatu nilai. Dengan begitu, prioritas yang lebih tinggi  akan  ditentukan  pada  observasi terbari  ketimbang  yang  lama.  Ada  beberapa  metode  dalam Exponential Smoothing . a. Single Exponential Smoothing (SES)
SES  sering  digunakan  untuk  peramalan  untuk  kurun  waktu  yang  pendek  seperti  jangka waktu  kurang  lebih  satu  bulan.  Dengan  memprediksi  model  data  yang  dinamis  di  wilayah maen yang konstan,  dengan  pola  trend  tang  konsisten.  Berikut  merupakan  rumus  SES  :

## b. Double Exponential Smoothing
DES  atau Double  Exponential  Smoothing merupakan  metode  yang  dimanfaatkan  untuk mentukan trend  pada  pemulusan  sederahana.  Trend  memiliki  dua  elemen  yang  harus  di perbaharui  pada  masing-masing  periode  trand  dan  levelnya.  Tingkat  atau  level  merupakan perkiraan  yang  dimuluskan  dari  data  nilai  pada  setiap  periode.  Dan  trend  merupakan perkiraan  yang  diturunkan  dari  tingkatan  nilai  akhir  pada  setiap  periode.  Berikut  adalah rumus DES :
Yang mana:

## c. Triple Exponential Smoothing
Ketika data menampilkan trend pada prilaku musiman, maka digunakannya metode TES atau Triple Exponential Smoothing. Metode yang ditemukan oleh Holtn Winters dikembangkan menjadi  3  persamaan  pengukuran.  Metode  ini  terbagi  menjadi  dua  tipe  musim,  pertama Multiplicative  seasonal  model  lalu  yang  kedua  Additive  seasonal  model.  Metode  yang dipakai diberbagai jenis data stasioner maupun non stasioner sering digunakan selama data tidak termasuk faktor musiman. Namun jika metode tersebut digunakan untuk meramal data yang  termasuk  faktor  musiman,  tapi  metode tersebut tidak bisa menangani permasalaham yang kompleks. Walau bgitu, faktor musiman bisa  diatasi  secara  eksklusif.  Berikut  adalah rumus TES:
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2187-2197 E- ISSN 2503-2933 2192

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Kerangka Penelitian
Gambar 5. Flowchart Kerangka Penelitian
Pada gambar flowchart kerangka penelitian di awali dengan tahapan penyiapan elemen yaitu  studi  literature  dari  sejumlah  sumber  jurnal  yang  akan  menjadi  acuan  untuk implementasi penelitian ini. Pengumpulan data di lakukan untuk prosespencarian data yang di dapat  dari  berbagai  sumber  yang  akurat  dan menentukan  variable.  Dilanjutkanpengolahan data  untuk  menentukan  nilai  parameteralpha  dan  gamma.  Peramalan  data  menggunakan Double  Exponential  Smoothing  dari  Holt.  Pengukuran  akurasi  peramalan  dengan MAPE.Analisa  hasil  peramalan  dan  diselesaikan  dengankesimpulan.
2193 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2187-2197 E- ISSN 2503-2933

## B. Metode Exponential  smoothing
Expontial  Smoothing  adalah  alur  algoritma  yang  berproses  pada  berjalannya  logika bertujuan  untuk  menuntaskan  masalah.  Proses  kalkulasi  perhitungan  dilakukan  pada  tiap sistem peramalan. Penelitian ini menjelaskan urutan atau alur kalulasi penghitungan pada tiap metode, sehingga hasil akhir dapat didapatkan.
Pemulusan  pada  metode eksponensial  linier memiliki  dasar  dan  prinsip  yang  sama dengan Brown ,  namun  metode  ini  tidak  melakukan  kalkulasi  pemulusan  ganda  secara langsung.  Maka  nilai  yang  dihasilkan  trend  dengan pengukuran  lain dari 2  pengukuran yang terdapat pada hasil akhirnya. Digunakan 3 ramalan pemulusan eksponensial linier Holt :
Inialisasi :
Metode Exponential  smoothing dipakai  saat  adanya  data  trend  permulusan  yang sederhana, terkecuali bila 2 bagian harus diperbarui pada tiap tingkat period trendnya. Tingkat atau level merupakan estimasi nilai data yang akhirnya dimuluskan pada tiap period. Dan trend merupakan  estimasi  nilai  yang  rata-rata  dihaluskan  pada  perkembangan  dari  setiap  period akhir.

## 1.  Single Exponential Smoothing
Metode  ini  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  dengan  besaran  alpha  ( α )  yang diimplementasikan  yaitu  0.1,  0.5,  dan  0.9.  forecast  error  adalah  hasil  yang  diramalkan. Penerapan  metode  ini  digunakan  untuk  mendeteksi  dan  memastikan  fluktuasi  kesembuhan pasien yang meninggal, yaitu menetapkan α (alpha) dengan besaran :
Penerapan DES Holt pada perkalkulasi metode source code, berikut adalah  tahapan pada metode perhitungan:
1. Persiapan yang dilakukan untuk kalkulasi data histori
2. Melakukan  Menggunakan  dua  pengukur  berbeda  untuk  melakukan  penilaian  pengukuran dengan  menentukan  range  1  <  (a)  >  0  hingga  1  <  (b)  >  0  sehingga  pemasangan  dan oenentuan pengukuran bisa menghasilkan range yang bebas pada kalkulasi inialisasi
3. Persamaan yang dihitung pada inialisasi
4. Menganalisis perhitungan
5. Menggunakan rumus persamaan untuk melakukan perhitungan inialisasi
A. Teknik Pengumpulan Data
Dalam penenelitian ini ada beberapa tahap yang diterapkan :
1. Studi  pustaka  :  dengan  melakukan  studi  literatur,  yaitu  pengumpulan  dan  pembelajaran literatur pada buku, artikel dan jurnal.
2. Wawancara  :  yaitu  melakukan  wawancara  informal.  Dengan  melakukan  wawan  cara pakar  tanpa memiliki pedoman atau struktur pertanyaan yang objektif.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2187-2197 E- ISSN 2503-2933 2194

## B. Pengolahan Data dan Informasi
Dalam  pengolahan  data  ini  dibutuhkan  sebuah  variable  yang  digunakan  sebagai  input. Berikutnya  dijelaskan  tentang  konsep  metode  pengolahan  data  menggunakan  system  prediksi kesehatan danexponensial smoothing  sehingga  menghasilkantujuan penelitian yang sesuai. C. Analisis Aktual Prediktif
Analisa  pantauan  prediktif  dengan  mengambil  sampel  yaitu  di  DKI  Jakarta.  Dengan menggunakan  rentan waktu  15  Hari  pada  13  Juni  2021.  Jumlah  penambahan  kasus  terbanyak pada bulan ini untuk Propinsi DKI Jakarta adalah sebesar 402 data covid. Pada gambar 2 adalah grafik aktual prediksi.
Gambar 6.  Grafik Prediksi
D. Pengukuran Akurasi Prediksi
Komperasi dilakukan dalam pengujian akurasi pada hasil kalkulasi program dengan nilai yang sudah terinput pada basis data. Kemudia sistem akan menguji prosedur yang sesuai dengan kriteria tertentu, maka secara otomatis perhitingan akan dilakukan sesuai metode
Gambar 7. Grafik Aktual Prediksi
2195 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2187-2197 E- ISSN 2503-2933

## E. Hasil pengujian Metode Double Exponential Smoothing Holt
Penulis  melakukan  pengujian  terhadap  tingkat  keksembuhan  dan  kematian,  jumlah  data yang digunakan sebagai data histori. Nilai kesembuhan dan kematian didapat dari perhitungan selisih  dari  data  asli  dengan  data peramalan  yang dihasilkan, sehingga  dapat mengetahui  nilai penyimpanyan dalam bentuk persen. Pengujian ini juga memprediksi tingkat kesembuhan dalam jangka  waktu  15  hari,  penelitian  berproses  secara  dinamis  sesuai  dengan  SES  terkecil  yang dihasilkan. Pada gambar 4 dan 5 menunjukan data kesembuhan.
Gambar 8. Data Kesembuhan
Gambar 9. Data Kesembuhan
Data tingkat kematian pada kasus covid pada prediksi waktu 15 hari, terlihat pada gambar
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2187-2197 E- ISSN 2503-2933 2196
Setiawan , et., al [ Aplikasi Prediksi Tingkat Kesembuhan Covid Di DKI Jakarta Dengan Metode Exponensial Smoothing]

## Gambar 10. Data Kematian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  data  yang  kami  lakukan,  terlihat  bahwa  perubahan perkembangan dan penyebaran virus COVID-19 ini memiliki pola berbeda dari virus lain yang memiliki  siklus  dan  fase  yang  tetap  seperti  pada  umumnya.  Perilaku  sehat  dan  intervensi pemerintah  dalam  bentuk  kebijakan  seperti  pembatasan  sosial,  menggunakan  masker  dan protokol lainnya menjadi faktor dalam penting dalam penekanan laju virus ini. Dari hasil analisa prediksi  yang  didapatkan  pada  salah  satu  Provinsi  yaitu  DKI  Jakarta  diperoleh  tingkat kesembuhan  mencapai  nilai  0,89  atau  setara  dengan  89%,  sementara  tingkat  kematian  sekitar 0.64 atau setara dengan 64%.

## 5. SARAN
Data  yang  diperoleh  tentu  saja  masih  banyak  kekurangan,  terlebih  dengan  banyaknya data  kosong  yang  hampir mencapai  2%  dari  total  keseluruhan.  Kedepannya  penulis  berharap penelitian  ini  dapat  diteruskan  dengan  menambah  sumber  data,  agar  hasil  prediksi  bisa  lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fajar  Adi  Kusumo  dan  Nanang  Susyanto, 2020. “Model Berbasis SIR Dalam Prediksi Awal Penyebaran Covid-19   di Daerah Istimewa Yogyakarta,” Vol. 02, No. 01,
[2] Hary Sabita  dan  Riko   Herwanto, “Pantauan  Prediktif  Covid-19 Dengan Menggunakan Metode SIR dan Model       Statistik di Indonesia,” Vol. 14, No. 02, Hal. 145-150, Desember, 2020.
2197 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2187-2197 E- ISSN 2503-2933
[3] Sulantari dan Wigid Hariadi, 2020. “Analisis Survival Waktu Sembuh Pasien Covid-19 di Kabupaten Banyuwangi,” Vol. 04, No. 02,
[4] Muhammad Irfan Syuhudi, 2020. “Tubuh-tubuh yang Patuh: Pengalaman Pasien Sembuh Covid-19,” Vol. 06,   No. 02,
[5] Glisina Dwinoor Rembulan dan Tony Wijaya, “Kebijakan Pemerintah Mengenai Covid-19 di Setiap Provinsi di Indonesia Berdasarkan Analisis Klaster,” Vol. 13, No. 02, hal. 74- 86, Agustus, 2020 .
[6] Widya  Rahmadani dan Sagita  Charolina  Sihombing, “Analisis  Penyebaran  Virus  Covid- 19 di Provinsi Sumatera Selatan Menggunakan Metode Interpolasi Lagrange,” Vol. 02, No. 01, hal. 12-23, Juli, 2020.
[7] Alif Oki Harfiansyah, Deni Arifianto, dan Qurrota A’Yun. 2020, “ Model Berbasis SEIR
Dengan  Metode  Runge  Kutta  Fehlberg  Ordo  10  Dalam  Prediksi  Awal  Penyebaran Covid-19 di Provinsi DKI Jakarta Dengan Aplikasi Matlab.”
http://repository.unmuhjember.ac.id/8814/10/j.%20 ARTIKEL.pdf
[8] Petropoulos F., M. S. 2020. Forecasting The Novel Corona Virus COVID-19 . Plos ONE, 15.
[9] Murray,  C.  J.  2020. Forecasting  The  Impact  of  The  First  Wave  of  The  COVID-19 Pandemic  on Hospital Demand and Deaths for The USA and European Economic Area Coubtries. MedRxiv.
[10] Organización  Mundial  de  la  Salud, “Advice  on  The  Use  of  Masks  In  The  Context  of COVID-19:  Interim guidance-2,” Guía Interna de la OMS, No. April, pp. 1–5, 2020.
[11] Raharja,  dkk.  2010. Penerapan  Metode  Exponensial  Smoothing  Untuk  Forecast Penggunaan Waktu Telepon                di PT. Telkomsel Divre3 Surabaya . Jurnal Sistem Informasi.