Siregar. B. (2022) Perbandingan Model Runtun Waktu dan Prediksi Jumlah Kasus Covid-19 di Indonesia, Jurnal Syntax Idea 4 (8).
https://doi.org/10.36418/syntax-idea.v4i8.1934 E-ISSN: 2684-883X
Published by: Ridwan Institute

## Syntax Idea: p–ISSN: 2684-6853 e-ISSN: 2684-883X
Vol. 4, No. 8, Agustus 2022

## PERBANDINGAN  MODEL  RUNTUN  WAKTU  DAN  PREDIKSI  JUMLAH KASUS COVID-19 DI INDONESIA
Bakti Siregar, F. Anthon Pangruruk, Simon Prananta Barus Universitas Matana, Indonesia Email: siregar.bakti@matanauniversity.ac.id, antpangruruk@matanauniversity.ac.id, simon.barus@matanauniversity.ac.id

## Abstrak
Berbagai  lembaga  survei,  penelitian  dan  media  telah  mengemukan  bahwa  hampir semua  negara  mengalami  gejolak  peningkatan  jumlah  kasus  COVID-19  dalam beberapa periode. Dalam hal ini, Indonesia juga termasuk menjadi salah satu negara yang  mengalami  gelombang  naik  turun  yang  cukup  serius  bahkan  sebelum terjadinya kekebalan kelompok (Herd Immunity ) seperti. Pemerintah terus berupaya untuk menekan penyebaran COVID-19 tersebut dengan menerapkan Pemberlakuan Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM)  yang  dikategorikan  berdasarkan  level satu  hingga  level  empat  untuk  menangani  permasalahan  yang  ada,  baik  dari  sisi sosial,  ekonomi  dan  kesehatan.  Dengan  demikian,  peramalan  terkait  informasi mengenai puncak dari terjadinya kasus, serta ramalan kapan berakhirnya pandemic COVID-19 menjadi sangat penting bagi pemerintah. Sehubungan dengan itu, tujuan dari  penelitian  ini  adalah  menemukan  model time  series terbaik  yang  dapat digunakan  untuk  meramalkan  jumlah  kasus  COVID-19  di  Indonesia  dengan  cara membandingkan  berbagai  model  runtun  waktu  dengan  konsep machine  learning. Hasil penelitian ini, memperlihatkan bahwa model PROPHET adalah model terbaik dari sebelas model lainnya, dibuktikan dengan nilai R-square dan MAPE. Dengan demikian, model PROPHET ini dapat digunakan untuk  meramalkan kemungkinan jumlah kasus COVID-19 di Indonesia dan hasil peramalan tersebut dapat dijadikan referensi  ilmiah  bagi  pemerintah  dalam  menentukan  kebijakan  penanganan  yang lebih baik.
Kata kunci : COVID-19; Time Series , Machine Learning ; Evaluasi Model; Peramalan

## Abstract
There  are  various  institutions  of  the  survey,  research,  and  media  have  found  that almost  all  countries  have  experienced  an  increase  in  the  number  of  COVID-19 cases over several periods. Indonesia is also one of the countries that experienced serious ups and downs even before the occurrence of Herd Immunity such as. The Indonesian  government  continuously  suppering  COVID-19  through  the Implementation of Community Activity Restrictions (PPKM) which are categorized based on levels one to level four to deal with existing problems, in terms of social, economic,  and  health  aspects.  Therefore,  forecasting  related  to  the  number  of occurrences and when the COVID-19 pandemic will end is very important for the
government. In this regard,  this  study aims to find the best time series  model that can be used to predict the number of COVID-19 cases in Indonesia by comparing various time series models with machine learning concepts. The results of this study show  that  the  PROPHET  model  is  the  best  model  out  of  eleven  other  models,  as evidenced  by  the  R-square  and  MAPE  values.  Accordingly,  the  PROPHET  model can be used to predict the possible number of COVID-19 cases in Indonesia and the forecasting  results  can  be  used  as  a  scientific  reference  for  the  government  in determining better handling policies.
Keywords: COVID-19; Time Series, Machine Learning; Model Evaluation; Forecasting.

## Pendahuluan
Peramalan jumlah kasus COVID-19 merupakan salah satu tindakan sangat penting dilakukan  bagi  penanggung  jawab  atau  pengambil  kebijakan  di  suatu  negara (Darmawansyah,  Indar,  Arifin,  &  Balqis,  2021) .  Hal  tersebut  perlu  dilakukan  karena puncak dari terjadinya kasus hingga terkait kapan akan berakhirnya COVID-19 bisa saja akan  mengalami  satu,  dua,  maupun  beberapa  gelombang.  Beberapa  penelitian  telah membuktikan  bahwa  kasus  COVID-19  mengikuti  pola  tertentu  yang  mana  pola  ini berdasarkan  pada  transmisi  yang  dinamis  dari  epidemic (Diksa.  N,  2021). Penelitian yang dilakukan oleh (Pakan, 2020) telah mengemukakan bahwa setiap epidemi di suatu negara  telah  muncul  dengan  proporsi  yang  berbeda  dari  waktu  ke  waktu,  terutama ketika perubahan periode cuaca dan penyebaran virus selama periode tersebut sehingga membentuk  pola  nonlinear.  Senada  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Harini, 2020) yang menggunakan analisis pendekatan time series dan ditemukan bahwa model sebaran COVID-19 di Indonesia mengikuti model double exponential.
Pada ruang lingkup penelitian yang lebih luas yaitu mengenai kasus penyebaran COVID-19  di  dunia  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  model  logistik  regresi nonlinier (Wang,  Zheng,  Li,  &  Zhu,  2020). Tak  jauh  berbeda  dengan  peneliti sebelumnya, (Satrio,  Darmawan,  Nadia,  &  Hanafiah,  2021) menggunakan  model ARIMA dan PROPHET untuk melakukan analisis deret waktu dan peramalan penyakit virus  corona  di  Indonesia  dan  ditemukan  bahwa  model  PROPHET  memiliki  akurasi yang baik dalam memprediksi kasus yang dikonfirmasi dengan presisi 91%, sedangkan ARIMA  bahkan  tidak  melewati  presisi  50%.  Model  yang  tak  kalah  menarik  untuk dipertimbangkan  dalam  penelitian  ini  adalah  jaringan  saraf  Nonlinear  Autoregressive (NAR)  dirancang  untuk  meramalkan  deret  waktu  dari  nilai  masa  lalu (Sayfeddine, 2014) . Jaringan berbasis NAR ini telah terbukti dapat digunakan untuk model dari data training dan memprediksi nilai masa depan (Kirbas, 2018).
Langkah  yang  ditempuh  pemerintah  Indonesia  yaitu  untuk menekan  penyebaran COVID-19  melalui  implementasi  kebijakan  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan Masyarakat  (PPKM)  yang  pada  akhirnya  sangat  berpengaruh  terhadap  peningkatan jumlah  penduduk  miskin  yang  secara  signifikan (Mawar,  Andriyani,  Gultom,  & Ketiara,  2021) Kondisi  ini  berpotensi  menjadi  pemicu  permasalahan  di  rumah  tangga dan  mengakibatkan  angka  perceraian  karena  himpitan  ekonomi.  Selain  itu,  angka pengangguran yang semakin melonjak sangat dikawatirkan akan menyebabkan tindakan
kriminalitas  juga  meningkat.  Dampak  ekonomi  dan  sosial  ini  tentunya  menjadi tantangan  pemerintah  dalam  mengevaluasi  kebijakan  yang  diterapkan  agar  kondisi masyarakat  tidak  semakin  memburuk.    Hal  ini,  sangat  penting  untuk  dipertimbangkan agar  pemerintah  tidak  perlu  memberlakukan  kebijakan  PPKM  jika  diramalahkan  tidak akan mengalami peningkatan jumlah kasus dalam kurun beberapa waktu kedepan.
Secara  umum  tulisan  ini  merujuk  pada  penelitian  sebelumnya  yang  ditulis  oleh (Siregar,  Pangruruk,  &  Widjaja,  2022) yang  berjudul  “Perbandingan  Berbagai  Model Peramalan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  Di  Masa  Pandemi  Covid-19”, memperlihatkan  bahwa  model  PROPHET  meberikan  hasil  peramalan  terbaik.  Dengan demikian,  hal  serupa  diimplentasikan  dalam  penelitian  ini  untuk  membuktikan  apakah model PROPHET juga dapat digunakan untuk meramalkan jumlah kasus COVID-19 di Indonesia.
Penelitian  ini  menggukanan  nilai  MAPE  sebagai  tolak  ukur  ketepatan  nilai dugaan model yang dinyatakan dalam bentuk rata-rata persentase absolut kesalahan dan lebih  banyak  digunakan  untuk  perbandingan  pada  data-data  yang  mempunyai  skala interval  waktu  berbeda.  Menurut (Putri,  Zukhronah,  &  Pratiwi,  2021) ,  Salah  satu determinasi  statistik  yang  digunakan  untuk  evaluasi  setiap  model  runtun  waktu  yang dibandingkan adalah nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Dengan kata lain, hasil peramalan dikatakan semakin akurat jika nilai MAPE semakin kecil (Hudiyanti, Bachtiar,  &  Setiawan,  2019) .  Secara  matematis  dapat  ditulis  dengan 𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 1 𝑛 ∑ | 𝑦(𝑡) − 𝑦′(𝑡) 𝑦(𝑡) | 𝑛 𝑡=1 ) ×  100 , dimana 𝑦(𝑡) adalah nilai observasi pada waktu ke-t, 𝑦′(𝑡) adalah  nilai  peramalan  pada  waktu  ke −𝑡 dan 𝑛 adalah  banyaknya  observasi.  Menurut (Purnama  &  Hendarsin,  2020) model  yang  baik  memiliki  nilai  MAPE  sesuai  kriteria pada Tabel 1. Selain itu, R-square digunakan untuk memastikan seberapa cocok model regresi sesuai dengan data yang diamati. Jika hasil dari koefisien determinasi R-square di peroleh  nilai yang sangat tingggi yaitu mendekati 1, dapat dikatakan  model tersebut sudah  sesuai  dengan  data  yang  diamati.  Sebaliknya,  semakin  kecil  nilai  koefisien determinasi  R-square,  maka  ini  artinya  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel terikat  semakin  lemah (Aryani,  2020) Alasan  yang  meperkuat  penggunaan  kedua ukuran statistik MAPE dan R ini merujuk pada penelitian yang dilakukan oleh (Chicco, Warrens,  &  Jurman,  2021) ,  menunjukkan  bahwa  koefisien  determinasi  (R-kuadrat) lebih  informatif  dan  benar  daripada  SMAPE,  dan  tidak  memiliki  keterbatasan interpretasi  MSE,  RMSE,  MAE,  dan  MAPE.  Sehingga,  peneliti  tak  ragu  untuk menggunakan R-square ini  sebagai  metrik  standar  untuk  mengevaluasi  model  yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1 Kreteria Evelauasi Model berdasarkan MAPE Nilai MAPE (%) Kriteria < 10 Kemampuan peramalan sangat baik 10 − 20 Kemampuan peramalan baik 20 − 50 Kemampuan peramalan cukup > 50 Kemampuan peramalan buruk

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  adalah  metode  penelitian  kuantitatif  dengan  pendekatan  analisis runtun waktu. Peneliti melakukan pengumpulan data historis jumlah kasus terkonfirmasi positif  COVID-19  dari  awal  munculnya  di  Indonesia,  Maret  2020  s/d  Juli  2022  yang diperoleh  dari  salah  satu  user  GitHub  bernama  Zakeigo.  Kemudian,  data  historis tersebut disimulasikan menjadi empat kategori pembagian data latih dan data uji seperti diperlihatkan  pada  tabel  3.  Selanjutnya,  dibangun  model  dua  belas  model  time  series untuk meramalkan jumlah kasus COVID-19 dikemudian hari (satu bulan). Pada tahapan akhir  dilakukan  proses  seleksi  model  peramalan  terbaik  dengan  merujuk  kepada masing-masing  nilai  MAPE  dan  R-square  keduabelas  model  tersebut.  Seluruh  tahapan dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  bantuan  software  R,  seperti  diperlihatkan  pada diagaram atau alur penelitian gambar 1.
Gambar 1 Alur Metode Penelitian ⋯ Data Persiapan data Split Data (Kategori A, B, C & D) Pemodelan Model 2 Model 1 Model ke-12 𝑀𝐴𝑃𝐸 < 10 & R-square > 90% Peramalan & Hasil Tidak

## Hasil dan Pembahasan
Berikut  ini  diperlihatkan  gambaran  umum  jumlah  kasus  terkonfirmasi  positif COVID-19  di  Indonesia  secara  kumulatif  pada  gambar  2.  Terlihat  bahwa  jumlah kumulatif  kasus  COVID-19  di  Indonesia  sudah  tidak  ada  pertambahan  kasus  yang signifikan  sejak  April  2022.  Hal  tersebut  ter-indikasi  vaksinasi  sudah  mencapai  97% untuk vaksinasi dosis 1, 81% dosis 2, dan juga vaksinasi dosis 3 sudah mencapai 24% (sumber; Vaksin Dashboard (kemkes.go.id) ). Tetapi, awal Juli 2022 terjadi peningkatan jumlah  kasus  terkonfirmasi  positif  dan  ini  menjadi  perhatian  penting  bagi  pemerintah. Kondisi  ini  juga  menjadi  landasan  mendasar  bagi  peneliti  merasa  penting  untuk melanjutkan  penelitian  ini.  Dengan  adanya  model  yang  mampu  memprediksi  jumlah kumulatif  kasus  ini  kedepannya  diharapkan  dapat  digunakan  menjadi  rujukan  bagi pemerintah dalam mengambil kebijakan dalam penanganan COVID-19 di Indonesia.
Jurnal  ini  hanya  memperlihatkan  simulasi  proses  penelitian  menggunakan pembagian  data  kategori  4  (A,  B,  C,  &  D)  seperti  pada  gambar  2,  yaitu  95%  data pelatihan yang digunakan untuk membangun berbagai model prediksi dan 5% sisanya.
Data uji digunakan pada tahap evaluasi. Penelitian ini membandingkan beberapa model  runtun  waktu  untuk  memprediksi  jumlah  kumulatif  COVID-19  seperti  halnya yang  dilakukan  oleh  (Duarte  dkk,  2021),  yang  berjudul  “Perbandingan  prediksi  deret waktu  untuk  indikator  departemen  darurat  kesehatan  dan  dampak  COVID-19”. Sehingga  pada  gambar  3  diperlihatkan  hasil  prediksi  duabelas  medel  yang  telah dilakuakan kalibrasi sesuai dengan masing-masing karakterisiktiknya, diperoleh bahwa NNET,  KKNN,  RANGER  (Random  Forest),  KERNLAB  model  no  9  (support  vector machines) dan NAÏVE  tidak melakukan prediksi dengan baik karena hasil prediksinya flat  dan  jauh  dari  tren  data  yang  sebenarnya.  Untuk  memperkuat  hasil  pengamatan tersebut  maka  digunakan  ukuran  statistik  yang  jadikan  acuan  evaluasi  model  yang diperlihatkan  pada  tabel  2.  Jika  merujuk  pada  nilai  MAPE  <  10  saja  maka  hanya  ada dua  model  yang  tidak  dapat  melakukan  prediksi  dengan  baik  yaitu;  KNN  dan
Gambar 2
Total Kumulatif Jumlah Kasus Terkonfirmasi Positif COVID-19 Perhari
KERNLAB  model  no  9  (support  vector  machines).  Jika  ditinjau  dari  nilai  R-square  > 90%, diperoleh bahwa model NNET, KKNN, RANGER (Random Forest) dan NAÏVE adalah  model  yang  tidak  dapat  merepresentasikan  proporsi  varians  pada  variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen variabel. Sehingga, dalam hal
Tabel 2 Evaluasi Model dengan MAE, MAPE, dll No  Model MAE MAPE  MASE  SMAPE RMSE RSQ 1 ARIMA(0,2,2) 25126,51 0.41 11,82 0,41 33438,46 0,96 2 ETS(M,A,M) 5688,96 0,09 2,68 0,09 6469,18 0,97 3 LM 83050,27 1,37 39,06 1,38 103383,83 0,96 4 GLMNET 153141,57 2,52 72,03 2,57 192734,92 0,93 5 NNET 3785043,22 62,15 1780,24 90,17 3785135,41  0,00 6 KKNN 33280,96 0,54 15,65 0,55 42490,89 0,01 7 RANGER 33617,34 0,55 15,81 0,55 42754,87 0,00 8 KERNLAB Linear 85325,16 1,4 40,13 1,39 100420,04 0,96 9 SVM Nonlinear 941310,89 15,42 442,73 17,07 1047519,43  0,98 10 SNAIVE(7) 3410,61 0,56 16,08 0,56 43194,28 0,00 11 NNAR(1,1,10)[7] 92475,48 1,52 43,49 1,53 102458,13 0,58 12 PROPHET 84511,55 1,38 39,75 1,37 111000,24 0,95
Dengan merujuk pada nilai MAPE dan R-square yang dejalaskan sebelumnya maka dapat disimpulkan bahwa model terbaik yang dapat digunakan untuk memprediksi jumlah  kumulatif  terkonfirmasi  positif  COVID-19  di  Indonesia  terdapat  tujuh  model yaitu;  ARIMA,  ETS,  LM,  GLMNET,  SVM  Linear,  NNAR,  dan  PROPHET  yang diperlihatkan pada gambar 4. Jika harus memilih model terbaik dari terbaik maka adalah

## Gambar 3
12 Model Runtun Waktu yang Digunakan Untuk Prediksi COVID-19
ETS  karena  memiliki  nilai  determinasi  statistik  yang  paling  kecil  pada MAE,  MAPE, MASE, SMAPE, RMSE, dan memiliki nilai R-square tertinggi.
Secara  keseluruhan  percobaan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dilampirkan  pada tabel  3.  Adapun  model  yang  memiliki  nilai  R-square  dan  MAPE  nya  secara  konsisten menjadi yang terbaik adalah PROPHET.

## Tabel 3 Kategori Partisi Data Pelatihan dan Data Uji
No  Model Persentasi Data Pelatihan Kategori A B C D A B C D Nilai R-Square Nilai MAPE 1 ARIMA(0,2,2) 0.54  0.83  0.80  0.95  08.44  12.83  00.22  00.43 2 ETS(M,A,M) 0.53  0.81  0.68  0.94  21.00  04.11  01.59  00.29 3 LM 0.54  0.83  0.80  0.95  13.22  11.29  04.93  01.20 4 GLMNET 0.80  0.61  0.87  0.91  13.57  09.75  05.75  02.10 5 NNET 0.00  0.00  0.00  0.00  71.01  68.96  65.27  61.97 6 KKNN 0.00  0.01  0.06  0.01  25.27  02.80  00.49  00.63 7 RANGER 0.00  0.00  0.00  0.00  25.36  03.11  00.49  00.64 8 KERNLAB Linear 0.54 0.83  0.80  0.95 13.55  10.61  04.56  01.49 9 SVM Nonlinear 0.82  0.70  0.70  0.97  57.50  35.77  35.06  19.89 10  SNAIVE(7) 0.00  0.00  0.00  0.00  25.60  03.51  00.51  00.65 11  NNAR(1,1,10)[7] 0.88  0.59  0.10  0.60  26.46  70.77  03.08  01.63 12  PROPHET 0.07  0.84  0.99  0.98  25.83  33.20  02.32  01.77

## Kesimpulan
Sehubungan  dengan  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan  model peramalan  jumlah  kasus  COVID-19  di  Indonesia  dengan  membandingkan  duabelas model  runtun  waktu,  diperoleh  bahwa  model  terbaik  dalam  melakukan  peramalan jumlah kasus COVID-19 tiga puluh hari mendatang (satu bulan) dapat digunakan model PROPHET. Selain itu, juga dibuktikan bahwa dalam memilih model terbaik tidak cukup menggunakan  satu  determinasi  statistik  saja,  sangat  dianjurkan  untuk  minimal menggunakan  dua  metrik  yang  ada  (dalam  hal  ini  R-square  dan  MAPE).  Hal  menarik lain yang ditemukan adalah penggunaan proporsi data pelatihan dan data uji juga sangat mempengaruhi  akurasi  prediksi  model.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  ada beberapa model yang lebih ungul digunakan untuk prediksi jangka panjang tetapi tidak baik untuk prediksi jangka pendek. Adapun pengembangan model di masa mendatang, sangat  disarankan  untuk  mencoba  metodologi  baru  yang  dapat  digunakan  untuk meramalkan kasus terkonfirmasi positif COVID-19 dengan mempertimbangkan varibel pengaruh lainnya.
\

## BIBLIOGRAFI
Aryani, Y. (2020). Sistem Informasi Penjualan Barang Dengan Metode Regresi Linear Berganda Dalam Prediksi Pendapatan Perusahaan. Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI) , 39-51. Google Scholar
Chicco,  D.,  Warrens,  M.  J.,  &  Jurman,  G.  (2021).  he  coefficient  of  determination  R- squared  is  more  informative  than  SMAPE,  MAE,  MAPE,  MSE  and  RMSE  in regression analysis evaluation. PeerJ Computer Science . Google Scholar
Darmawansyah,  D.,  Indar,  I.,  Arifin,  M.  A.,  &  Balqis,  B.  (2021).  Evaluasi  Program Penaggulangan Covid19 di Kota Palopo. Jurnal Manajemen Kesehatan Yayasan RS. Dr. Soetomo , 296-308. Google Scholar
Diksa,  I.  G.  B.  N.  (2021).  Peramalan  Gelombang  Covid  19  Menggunakan  Hybrid Nonlinear Regression Logistic–Double Exponential Smoothing di Indonesia dan Prancis. Jambura Journal of Mathematics , 37-51. Google Scholar
Harini,  S.  (2020).  Identification  COVID-19  Cases  in  Indonesia  with  The  Double Exponential  Smoothing  Method. Jurnal  Matematika  MANTIK ,  66-75. Google Scholar
Hudiyanti,  C.  V.,  Bachtiar,  F.  A.,  &  Setiawan,  B.  D.  (2019).  Perbandingan  Double Moving  Average  dan  Double  Exponential  Smoothing  untuk  Peramalan  Jumlah Kedatangan  Wisatawan  Mancanegara  di  Bandara  Ngurah  Rai. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2548. Google Scholar
Kirbas,  I.  (2018).  NAR  based  forecasting  interface  for  time  series  analysis:  T-seer. International Conference on Engineering and Natural Science (ICENS) , (pp. 44- 149). Google Scholar
Mawar, M., Andriyani, L., Gultom, A., & Ketiara, K. (2021). Dampak Sosial Ekonomi Kebijakan  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM)  di Indonesia. Prosiding  Seminar  Nasional  Penelitian  LPPM  UMJ (p.  10623). Ciputat Jakarta Selatan: SEMNASLIT. Google Scholar
Pakan,  P.  D.  (2020).  Peramalan  Kasus  Positif  Covid  19  Di  Indonesia  Menggunakan LSTM. Jurnal Ilmiah Flash , 12-15. Google Scholar
Purnama,  D.  I.,  &  Hendarsin,  O.  P.  (2020).  Peramalan  Jumlah  Penumpang  Berangkat Melalui  Transportasi  Udara  di  Sulawesi  Tengah  Menggunakan  Support  Vector Regression (SVR). Jambura Journal of Mathematics , 49-59. Google Scholar
Putri,  F.  T.,  Zukhronah,  E.,  &  Pratiwi,  H.  (2021).  Model  ARIMA-GARCH  Pada Peramalan  Harga  Saham  PT.  Jasa  Marga  (Persero). Business  Innovation  and Entrepreneurship Journal , 164-170. Google Scholar
Satrio, C. B., Darmawan, W., Nadia, B. U., & Hanafiah, N. (2021). Time series analysis and  forecasting  of  coronavirus  disease  in  Indonesia  using  ARIMA  model  and PROPHET. Procedia Computer Science , 524-532. Google Scholar
Sayfeddine, D. (2014). Nonlinear autoregressive neural network with exogenous inputs based  solution  for  local  minimum  problem  of  agent  tracking  using  quadrotor. Electronics Scientific Journal , 2355. Google Scholar
Siregar, B., Pangruruk, F.  A., & Widjaja, P.  A. (2022).  Perbandingan Berbagai Model Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Multidisiplin Madani , 1035–1046. Google Scholar
Wang,  P.,  Zheng,  X.,  Li,  J.,  &  Zhu,  B.  (2020).  Prediction  of  Epidemic  Trends  in COVID-19  with  Logistic  Model  and  Machine  Learning  Technics. Chaos, Solitons & Fractals , 110058. Google Scholar

## Copyright holder:
Bakti Siregar, F. Anthon Pangruruk, dan Simon Prananta Barus (2022)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: