OPEN ACCESS J. OF INISTA, VOL. 3, NO. 1, PP.076-083, NOV 2020 ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: 10.20895/INISTA.V2I2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Model Prediksi Jumlah Kumulatif Kasus COVID-19 di Indonesia Menggunakan Metode Neural Network
Afifah Cahyaningsih #1 , Novantri Prasetya Putra *2 , Andre Pradika Ekoputro Pratama # 3, Rafian Ramadhani #4
Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Kawasan Pendidikan Telkom, Jl.DI Panjaitan No 128 Purwokerto 53147 Indonesia
1 19102123@ittelkom-pwt.ac.id
2 18102279@ittelkom-pwt.ac.id
3 16102148@ittelkom-pwt.ac.id
4 18102245@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Pandemi COVID-19 belum menunjukan tanda-tanda akan berakhir. Hal tersebut ditunjukkan dengan jumlah kasus positif COVID-19 yang masih bertambah di dunia maupun di Indonesia. Jumlah kumulatif kasus positif COVID-19 berpengaruh dalam  melakukan  pertimbangan  keputusan  dan  kebijakan  terkait  penanganan  COVID-19  di  Indonesia.  Oleh  karena  itu, penelitian ini berfokus untuk membuat model prediksi jumlah kumulatif kasus positif COVID-19 di Indonesia. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil  dari  Satuan  Tugas  Penanganan  COVID-19  Indonesia  per  14  November  2020. Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah jumlah harian kumulatif kasus positif COVID-19 di Indonesia. Neural network digunakan  untuk  melakukan  modeling  data  prediksi  dengan  tujuan untuk  membuat  model  prediksi  dari  jumlah kumulatif kasus positif COVID-19 di Indonesia. Dari penelitian yang dilakukan, didapatkan hasil error R-squared sebesar 0.9793. Hasil tersebut, menjelaskan bahwa model yang digunakan baik. Semakin nilai error R-squared mendekati 1 maka model  yang  digunakan  akan  semakin  baik.  Hasil  modeling  diharapkan  dapat  digunakan  pemerintah  untuk  dijadikan sebagai  alternatif  model  yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  jumlah  kumulatif  kasus  positif  COVID-19  di Indonesia.
Keywords: covid-19, machine learning , deep learning , neural network , prediksi

## I. P ENDAHULUAN
C orona  Virus  Diseases  2019 (COVID-19)  ditemukan  pertama  kali  di  Wuhan,  Provinsi  Huabei,  China pada Desember 2019  [1]. Virus ini menyebar lewat  percikan cairan dari mulut ( droplet ) yang menyebabkan infeksi  pernafasan  ringan  seperti  flu  dan  menyebabkan  infeksi  pernafasan  berat  seperti  infeksi  paru  paru (pneumonia)  [2].  Virus  ini  dapat  menyerang  siapa  saja, bahkan  pada  kasus  yang  lebih  parah  virus  ini  dapat menyebabkan  kematian.  Sampai  saat  ini,  belum  ada  obat  khusus  yang  disarankan  untuk  mencegah  atau mengobati penyakit yang disebabkan virus ini. Korban yang terinfeksi harus menerima perawatan yang tepat untuk  meredakan  dan  mengobati  gejala,  dan  pada  kasus  yang  sakit  serius  harus  dibawa  ke  rumah  sakit  [3]. Mudahnya  penyebaran  virus  ini  mengakibatkan  tingginya  jumlah  korban  yang  positif  terjangkit,  meskipun
berbagai negara telah mengupayakan untuk menekan jumlah korban. Oleh karena itu virus ini telah ditetapkan sebagai global pandemi oleh World Health Organization (WHO).
Penyebaran  COVID-19  di  Indonesia  dimulai  pada  2  Maret  2020  [4].  Saat  ini  jumlah  kasus  korban terjangkit  virus  ini  telah  mencapai  463.007  orang  per  14  November  2020  [5].  Tingginya  jumlah  kasus  ini telah  menjadi  ancaman  nyata  bagi  keselamatan  dan  kesehatan  masyarakat.  Pemerintah  telah  mengeluarkan berbagai kebijakan yang bertujuan menekan jumlah kasus korban virus ini,  salah satunya dengan melakukan pembelajaran secara daring, pengurangan jam kerja, PSBB (pembatasan sosial berskala besar), dan lain-lain [6].  Meningkatnya  jumlah  korban  virus  ini  ditambah  dengan  munculnya  klaster  penyebaran  baru,  menjadi pengingat untuk melakukan berbagai upaya untuk menekan laju penyebaran virus ini. Salah satu upaya yang dapat  dilakukan  dengan  melakukan  pemodelan  prediksi  jumlah  kumulatif  kasus  positif  COVID-19.  Model prediksi ini dapat digunakan sebagai proyeksi dan optimisasi bagi pemerintah untuk mengambil kebijakan dan mengevaluasi  kebijakan  yang  ada  [7].  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pemodelan  prediksi  jumlah  kumulatif kasus  positif  COVID-19  menggunakan  algoritma neural  network .  Algoritma neural  network dipilih  karena telah banyak dipakai untuk pembuatan model prediksi seperti di sektor kesehatan, perindustrian, pertanian, dll [1][2][8][9].  Tidak  hanya  itu,  model neural  network memiliki  keuntungan  dalam  hal  pengolahan  data, dikarenakan model neural network dapat mengolah data yang bersifat kompleks [10]. Dalam mengaplikasikan model  dapat  dilakukan  pada  suatu  sistem  yang  bekerja  secara realtime, sehingga  proses  pengambilan kebijakan dan evaluasi kebijakan pemerintah dalam penekanan laju penyebaran COVID-19 dapat dioptimasi.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Studi Literatur
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  sumber  referensi  dari  penelitian  yang  sudah  diteliti sebelumnya, yang pertama ada penelitian dari Fra Siskus Dian Arianto, Noviyanti  P (2020) [4] yang berjudul “Prediksi  Kasus  COVID-19  di  Indonesia  Menggunakan  Metode  Backpropagation  dan  Fuzzy  Tsukamoto”. Pada penelitian ini dibuat model prediksi penambahan kasus COVID-19 di Indonesia menggunakan data time series dengan  metode  pembelajaran  Fuzzy  Tsukamoto  dan  menghasilkan  MSE  ( Mean  Square  Error) pada data normalisasi sebesar 1,632337.
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Adhitio  Satyo  Bayangkari  Karno,  Widi  Hastomo,  Indra  Sari Kusuma Wardhana  (2020) [11] dengan judul “Prediksi  Jangka Panjang COVID-19 Indonesia Menggunakan Deep  Learning”.  Penelitian  ini  lakukan  berulang  hingga  mencapai  prediksi  selama  50  hari  kedepan menggunakan  metode deep  learning berupa Long  Short  Term  Memory (LSTM)  dan Gated  Reccurent  Unit (GRU) pada 4 hidden layer machine learning yang digunakan dan didapatkan hasil terbaik dengan perolehan nilai RSME ( Root Mean Square Error ) 206.632 untuk epoch sejumlah 5.
Dengan  referensi  jurnal  lainnya  oleh  Prisca  Deviani  Pakan  (2020) [12]  berjudul  “Peramalan  Kasus Positif COVID-19 di  Indonesia Menggunakan LSTM”. Dalam penelitian ini  dikembangkan metode prediksi time series untuk memperkirakan jumlah kasus penyebaran COVID-19 dengan jaringan saraf tiruan utamanya Long Short Term Memory dan lebih baik kinerjanya dibandingkan dari algoritma ERNN dalam memprediksi jumlah kasuus penyebaran pandemi ini. Didapatkan jumlah RMSE ( Root Mean Square Error ) sebesar 115,04 menggunakan  LSTM  ( Long  Short  Term  Memory) sedangkan  untuk  ERNN  ( Elman  Recurrent  Neural Network ) diperoleh RMSE ( Root Mean Square Error ) sebesar 124,34.
Untuk  penelitian  lainnya  oleh  Wirawan  Setialaksana,  Dwi  Rezky  Anandari  Sulaiman,  Shabrina Syntha  Dewi,  Chairunnisa  Ar  Lamasitudju,  Nini  Rahayu  Ashadi,  Muhammad  Asriadi  (2020)  [13]  berjudul “Model Jaringan Syaraf Tiruan dalam Peramalan Kasus Positif Covid-19 di Indonesia”. Dalam penelitian ini dibandingkan  prediksi  total  kasus  pandemi  COVID-19  dengan  metode  MLP  ( Multi  Layer  Perceptron ) dan ELM  ( Extreme  Learning  Machine ) . Menggunakan  tiga  pengukuran  akurasi  prediksi    yaitu  MAE  ( Mean
Absolute  Error ),  MAPE  ( Mean  Absolute Precentage  Error ),  dan  RMSE ( Root  Mean  Square Error ) dengan perolehan nilai prediksi ketiganya lebih tinggi pada metode ELM dibanding metode MLP.
Perbandingan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  adalah  pada  penelitian  ini menggunakan model neural network untuk melakukan prediksi jumlah kumulatif kasus positif COVID-19 di Indonesia.

## B. Gathering Data
Gathering  data atau  biasa  disebut  pengumpulan  data  merupakan  proses  paling  awal  dalam melakukan  sebuah  penelitian,  dikarenakan  penelitian  tidak  akan  berjalan  tanpa  adanya  data.  Pengumpulan data  dapat  dilakukan  secara  langsung  ataupun  mengambil dataset dari website penyedia dataset .  Pada penelitian  ini,  data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  yang  didapatkan  dari website Satuan  Tugas Penanganan COVID-19 Indonesia. Website tersebut merupakan website pemerintah untuk menampilkan data- data  tentang  COVID-19  secara real  time. Data  akan  diakuisisi  dengan  menggunakan  API.  Data  yang digunakan  sebanyak  243  data  dihitung  dari  awal  kemunculan  COVID-19  di  Indonesia  pada  2  Maret  2020. Dataset yang didapatkan memiliki beberapa variabel seperti jumlah meninggal, jumlah positif, jumlah sehat, jumlah  dirawat  dan  masih  ada  beberapa  variabel  lain.  Namun,  pada  penelitian  ini  variabel  yang  digunakan adalah jumlah kumulatif kasus positif.
C. Data Preprocessing
Kualitas  sebuah  model  yang  dibangun  sangat  bergantung  kepada  kualitas  data  yang  digunakan. Kualitas data yang baik dapat didapatkan dari data preprocessing, proses preprocessing membuat data lebih mudah  dipahami  dan  lebih  terstruktur  [14]. Data  processing merupakan  proses  untuk  menyiapkan  data mentah  untuk  dapat  digunakan  lebih  lanjut  sesuai  kebutuhan  [15][16].  Proses  pada preprocessing data meliputi pemilihan data, penghapusan data, pengubahan data, penambahan data, dan lain-lain.
D. Windowing
Windowing adalah  teknik  yang  digunakan  dalam menentukan  data  masukan  dan  data output dalam memprediksi  data  runtun  waktu  dengan  menggunakan  tipe univariat .  Dengan  teknik windowing maka  data akan dibagi menjadi bagian masukan dan keluaran data [17]. Cara kerja teknik windowing sangat bergantung pada tipe window yang digunakan [18].
E. Neural Network
Neural Network atau jaringan saraf tiruan ( Artificial Neural Network ) adalah fungsi matematika dari penjabaran fungsi otak untuk menjalankan penghitungan secara paralel. Kegunaan dari neural network adalah untuk  penyelesaian  hitungan  paralel  serta  hitungan  rumit  seperti  pembuatan  prediksi,  pengenalan  pola,  dan permodelan.  Proses  yang  terjadi  pada neural  network mirip  seperti  cara  penyampaian  perintah  pada  otak manusia  yakni  perintah  berfungsi  sebagai  dendrit  lalu  hasil  dari  perintah  berfungsi  sebagai  akson  dengan fungsi  aktivasi  seperti  fungsi  dari  sinapsis  pada  otak  manusia.  Penggunaan neural  network pada  komputer dapat  membuat  komputer bekerja layaknya jaringan syaraf pada manusia untuk  dapat  menyelesaikan proses perhitungan. Dengan cara meniru kerja pada sistem manusia dengan sistem pengenalan pola [19].
F. R-square
Merupakan  sebuah  proses  untuk  melakukan  validasi  terhadap  suatu  data  setelah  melalui  proses modelling. R-square sering  disebut  dengan  koefisien  determinasi  yang  merupakan  koefisien  pengukur kebaikan  model (goodness  of  fit) dari  persamaan regresi,  yaitu  memberikan  proporsi  atau  persentase  variasi total  dalam  variabel  terikat  yang  dijelaskan  oleh  variabel  bebas.  Untuk  melakukan  metode R-Square diperlukan  beberapa  tahap  yaitu  yang  pertama  dengan  mencari  nilai  rata-rata  data  yang  digunakan. Selanjutnya  tahap  kedua  mencari total sum  of  square dan residual  sum  of  square. Pada  tahap  terakhir  akan dihitung coefficient of determination menggunakan R-squared [20][21].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Secara umum, alur penelitian ditampilkan pada gambar 3.1.

## Gambar 3.1 Metode Penelitian
1) Akuisisi Data COVID-19
Dataset  COVID-19  didapatkan  dari  [3]  yang  berisi  243  baris  dan  8  fitur  data,  pada dataset yang diperoleh  akan  dilakukan filtering untuk  mendapatkan  data  fitur  kolom  jumlah  kumulatif  kasus  positif COVID-19.
Gambar 3.2 Data COVID-19

## 2) Data Preprocessing
Proses data preprocessing pada penelitian ini dilakukan dengan memilih data yang dibutuhkan untuk melakukan  prediksi  yaitu  data  fitur  kolom  jumlah  kumulatif  kasus  positif  COVID-19.  Setelah  proses  data preprocessing ,  dilanjutkan  dengan  proses windowing yang  memiliki  tujuan  agar  data  menjadi multivariate . Windowing ditentukan sebanyak 15 sehingga menghasilkan 15 fitur data hasil windowing .

## Gambar 3.3 Data Sebelum Dilakukan Windowing
Gambar 3.4 Data Setelah Dilakukan Windowing
Setelah  dilakukan proses windowing, kemudian  dilakukan  proses split  data (pembagian  data) menjadi  data training sebanyak  174  baris  data,  data validation sebanyak  20  baris  data,  dan  data testing sebanyak 49 baris data.
3) Modelling ( Neural Network )
Setelah melalui proses split data , kemudian dilakukan modeling dengan menggunakan neural network . Metode neural  network digunakan dalam  membangun  model  prediksi  dan R-Square digunakan  untuk melakukan validasi model yang telah dibuat.
Gambar 3.5 Arsitektur Modelling
Model neural network yang dibuat terdiri dari 1 input layer, 4 dense layer dan 1 droput layer dengan parameter epoch sebanyak  20.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menjalankan  training  model  dengan 20  epoch yaitu  0.87  detik.  Sedangkan  untuk  menjalankan  training  model  dengan  menggunakan  10  epoch  hanya membutuhkan  0.35  detik.  Dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  banyak  epoch  yang  digunakan  maka  akan semakin lama waktu yang dibutuhkan dalam menjalankan training model.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah melalui proses sesuai dengan metode penelitian, didapatkan loss training dan loss validation sebagai berikut :
Gambar 4.1 Data Loss Training dan Validation Model
Berdasarkan Gambar 4.1 nilai loss training dan validation model terkecil terdapat pada epoch ke-20. Hal  tersebut  menjelaskan  bahwa  estimasi  output  model  prediksi  mendekati  output  model  sebenarnya. Didapatkan  nilai  error R-squared sebesar  0.9793  dan  didapatkan  model  prediksi  kumulatif  kasus  positif COVID-19 sebagai berikut.
Gambar 4.2 Model Prediksi COVID-19
Dilustrasikan pada Gambar 4.1. Data hasil prediksi model mendekati dengan data aktual.  Dari hasil tersebut  dapat  disimpulkan bahwa model yang digunakan baik.  Dikarenakan  output data prediksi mendekati output data aktual.

## V . K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa neural  network dapat digunakan  untuk  membangun  alternatif  model  prediksi  jumlah  kasus  COVID-19  dengan menghasilkan  nilai error R-squared sebesar 0.9793.  Model prediksi ini diharapkan dapat di buat realtime untuk dapat digunakan
sebagai  alternatif  model  untuk  melakukan  prediksi  jumlah  kumulatif  kasus  positif  COVID-19  di  Indonesia, dan digunakan sebagai proyeksi dan optimasi bagi pemerintah dalam mengambil dan mengevaluasi kebijakan.
Model Prediksi Jumlah Kumulatif Kasus COVID-19 di Indonesia Menggunakan Metode Neural Network

## R EFERENCES
[1] B. Etikasari, T. D. Puspitasari, A. A. Kurniasari, and L. Perdanasari, “Sistem informasi deteksi dini Covid-19,” J. Tek. Elektro dan Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 101–108, 2020.
[2] H. Wiguna, Y. Nugraha, F. R. R, A. Andika, and J. I. Kanggrawan, “Kebijakan Berbasis Data : Analisis dan Prediksi Penyebaran COVID-19 di Jakarta dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average ( ARIMA ),” vol. 03, no. 02, pp. 74–83, 2020.
[3] “Beranda | Satgas Penanganan COVID-19.” https://covid19.go.id/ (accessed Oct. 30, 2020).
[4] F. S. D. Arianto and N. P, “Prediksi Kasus COVID-19 di Indonesia Menggunakan Metode Backpropagation dan Fuzzy Tsukamoto,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 120–127, 2020. [5] “Peta Sebaran | Satgas Penanganan COVID-19.” https://covid19.go.id/peta-sebaran (accessed Oct. 30, 2020).
[6] M. N. Kholis, Fraternesi, and L. O. Wahidin, “Prediksi Dampak Covid-19 Terhadap Pendapatan Nelayan Jaring Insang Di Kota Bengkulu,” ALBACORE J. Penelit. Perikan. Laut , vol. 4, no. 1, pp. 001–011, 2020, doi: 10.29244/core.4.1.001-011.
[7] F. R. Pratikto, “Prediksi Akhir Pandemi COVID-19 di Indonesia dengan Simulasi Berbasis Model Pertumbuhan Parametrik,” J. Rekayasa Sist. Ind. , vol. 9, no. 2, pp. 63–68, 2020, doi: 10.26593/jrsi.v9i2.4018.63-68.
[8] F. Ilmu and K. Universitas, “PERBANDINGAN RADIAL BASIS FUNCTION DAN RECURRENT NEURAL NETWORK PADA PREDIKSI CURAH Scanned by TapScanner,” 2019.
[9] A. T. B. Parlina, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Artificial Neural Network Pada Industri Non Migas Sebagai Langkah Menuju,” Artif. Neural Netw. Pada Ind. Non Migas Sebagai Langkah Menuju Revolusi Ind. 4.0 Iin , vol. 1, pp. 6–11, 2019, [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/276551346.pdf.
[10] A. Ramadhan, S. Trinitasjati, C. Limoa, and M. K. Mubarrok, “ANALISIS KUALITAS WEBSITE TANGGAP COVID-19 JAWA TIMUR MENGGUNAKAN END USER COMPUTING SATISFACTION DENGAN NEURAL NETWORK QUALITY ANALYSIS OF EAST JAVA TANGGAP COVID-19 WEBSITE USING END-USER COMPUTING SATISFACTION WITH NEURAL NETWORKS,” pp. 571–579, 2020.
[11] A. S. B. Karno, W. Hastomo, and I. S. K. Wardhana, “Prediksi Jangka Panjang COVID-19 Indonesia Menggunakan Deep,” pp. 483–490, 2020.
[12] P. D. Pakan, “Peramalan Kasus Positif di Indonesia Menggunakan LSTM 13,” vol. 6, no. 1, pp. 12–15, 2020.
[13] W. Setialaksana et al. , “Model Jaringan Syaraf Tiruan dalam Peramalan Kasus Positif Covid-19 di Indonesia,” J. Media Pendidik. Tek. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 53–56, 2020.
[14] J. Speed and S. P. Engineering, “speed.web.id,” vol. 12, no. 4, pp. 1–7, 2020.
[15] D. Sutarya, “Tungku Sinter Degussa,” pp. 1–12, 1979.
[16] Z. Indra and L. Trisnawati, “Zul Indra, 2) Liza Trisnawati,” vol. 3, no. 1, pp. 47–57, 2018.
[17] I. Suryani and R. S. Wahono, “Penerapan Exponential Smoothing untuk Transformasi Data dalam Meningkatkan Akurasi Neural Network pada Prediksi Harga Emas,” J. Intell. Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 67–75, 2015.
[18] L. LIDYAWATI, P. RAHMIATI, and Y. SUNARTI, “Implementasi Filter Finite Impulse Response (FIR) Window Hamming dan Blackman menggunakan DSK TMS320C6713,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 4, no. 1, p. 16, 2018, doi: 10.26760/elkomika.v4i1.16.
[19] N. F. D, R. G. H, S. K. S, and T. Salsabila, “Perbandingan metode double exponential smoothing dan artificial neural network untuk meramalkan perkembangan covid-19 di Indonesia,” pp. 312–318, 2020.
[20] U. Azmi, Z. N. Hadi, and S. Soraya, “ARDL METHOD: Forecasting Data Curah Hujan Harian NTB,” J. Varian , vol. 3, no. 2, pp. 73–82, 2020, doi: 10.30812/varian.v3i2.627.
[21] D. Pratidana, “Hak cipta dan penggunaan kembali : Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah , memperbaiki , dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial , selama anda mencantumkan nama penulis dan melisensikan ciptaan turunan dengan syarat ya,” J. Exp. Psychol. Gen. , vol. 136, no. 1, pp. 23–42, 2017, [Online]. Available: http://kc.umn.ac.id/5548/1/BAB II.pdf.