Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 326-333 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.354 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.

## Prediksi  Vaksinasi  Terhadap  Penambahan  Kasus  Covid-19  Dengan Neural Network
Irma Darmayanti 1* , Arief Rachman Hakim 2 , Pungkas Subarkah 2 , Dias Ayu Budi Utami 3 , Prastyadi Wibawa Rahayu 4
1 Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Amikom Purwokerto, Indonesia.
2 Program Studi Informatika, Universitas Amikom Purwokerto, Indonesia.
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Amikom Purwokerto, Indonesia.
4 Program Studi Teknik Informatika , Universitas Dhyana Pura, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Machine Learning;
Neural Network;
Prediksi; Vaksinasi.

## Keywords:
Machine Learning;
Neural Network; Predictions; Vaccination.
Abstrak: Covid-19  menjadi  masalah  kritis  yang  harus  segera diselesaikan.  Karena  telah  menyebabkan  peningkatan  kasus  dan kematian yang signifikan di seluruh dunia. Upaya pencegahan dan pengendalian  yang  dilakukan  oleh  berbagai  negara  meliputi penutupan,  pembatasan  sosial,  dan  termasuk  vaksinasi  tak terkecuali  di  Indonesia. Analisis  dan  pemahaman  yang  lebih mendalam  tentang  hubungan  antara  vaksinasi  dan  penambahan kasus  Covid-19  diperlukan.  Dengan  perkembangan  teknologi  dan berdasarkan  penelitian  terdahu  model  kecerdasan  buatan  yang salah  satunya  berupa  jaringan  saraf  tiruan  (neural  network)  dapat membantu  dalam  memodelkan  dan  memprediksi  dampak vaksinasi  terhadap  penambahan  kasus  Covid-19.  Penelitian  ini melakukan  perhitungan  prediksi  vaksinasi  terhadap  laju  kenaikan kasus di Indonesia dengan Neural Network menggunakan struktur backpropagation.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu data  Covid-19  dan  data  vaksinasi ditahun 2020 sampai  2021.  Hasil yang  didapa  bahwa  model  Neural  Network  dapat  melakukan prediksi  vaksinasi.  Dengan  pola  skenario  batchSize  =  32,  hidden layer = 5, learningRate = 0.3, momentum = 0.2 , dan trainingTime = 100  menunjukan  akurasi  60,73%  dengan  nilai  RMSE  0.484,  yang mana  diketahui  bahwa  99  data  yang  berhasil  diprediksi  dengan tepat.
Abstract: Covid-19 has emerged as a critical issue that requires immediate resolution  due  to  its  significant  global  impact,  leading  to  a  considerable increase  in  cases  and  deaths  worldwide.  Efforts  to  prevent  and  control  the spread  of  the  virus  by  various  countries  include  lockdowns,  social restrictions,  and  vaccination  programs,  including  those  in  Indonesia.  A deeper  analysis  and  understanding  of  the  relationship  between  vaccination efforts  and  the  increase  in  Covid-19  cases  are  necessary.  Advances  in technology  and  based  on  existing  research,  artificial  intelligence  models, such as neural networks, can aid in modeling and predicting the impact of vaccination on the rise in Covid-19 cases. This study predicts the impact of vaccination  on  the  rate  of  increase  in  cases  in  Indonesia  using  a  Neural Network  with  a  backpropagation  structure.  The  data  used  in  this  research includes Covid-19 and vaccination data from 2020 to 2021. The results show that  the  Neural  Network  model  can  predict  the  vaccination  impact  with  a scenario  pattern  of  batchSize  =  32,  hidden  layer  =  5,  learningRate  =  0.3, momentum  =  0.2,  and  trainingTime  =  100,  demonstrating  an  accuracy  of 60.73% with an RMSE value of 0.484, indicating that 99 data points were accurately predicted.

## Riwayat Artikel:
Submitted: 21 November 2023 Accepted:  24 Februari 2024
Published: 31 Maret 2024
Irma Darmayanti, Arief Rachman Hakim, Pungkas Subarkah, Dias Ayu Budi Utami, Prastyadi Wibawa Rahayu
Corresponding Author: Irma Darmayanti Email: irmada@amikompurwokerto.ac.id

## PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 telah menjadi salah satu tantangan terbesar yang dihadapi oleh dunia sejak awal tahun 2020. Penyebaran virus SARS-CoV-2 telah menyebabkan peningkatan kasus dan kematian yang  signifikan  di  seluruh  dunia  (Arianto  &  Sutrisno,  2021).  Covid-19  sangat  mudah  dan  cepat menular,  diketahui  215  negara  kedapatan  telah  terinfeksi  yang  mana  penularannya  dari  manusia (Hastuti  et  al.,  2020).  Upaya  pencegahan  dan  pengendalian  yang  dilakukan  oleh  berbagai  negara meliputi  penutupan,  pembatasan  sosial,  dan  vaksinasi  massal.  Di  antara  langkah-langkah  tersebut, vaksinasi  telah  menjadi  salah  satu  alat  utama  untuk  mengurangi  penyebaran  virus  dan mengendalikan  dampak  pandemi(Coccia,  2022).  Namun,  efektivitas  vaksinasi  dalam  mengurangi jumlah kasus baru Covid-19 dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk tingkat vaksinasi, jenis vaksin  yang  digunakan,  perubahan  varian  virus,  dan  faktor-faktor  lainnya  (Falahi  &  Kenarkoohi, 2022)(Fauziah  &  Sari,  2023).  Oleh  karena  itu,  diperlukan  analisis  dan  pemahaman  yang  lebih mendalam tentang hubungan antara vaksinasi dan penambahan kasus Covid -19.
Dalam konteks ini, penggunaan teknologi terkini seperti jaringan saraf tiruan (neural network) dapat membantu dalam memodelkan dan memprediksi(Fauziah & Sari, 2023), salah satunya dampak vaksinasi  terhadap  penambahan  kasus  Covid-19.  Neural  network  adalah  alat  yang  kuat  dalam analisis data yang kompleks dan dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan yang  sulit  dipahami  dengan  pendekatan  konvensional(Resha  &  Syamsu,  2021). Dalam  memprediksi pandemi Covid-19 model neural network sebelumnya telah diterapkan pada penelitian dengan judul “Prediksi Pandemi Covid 19 Kota Semarang Menggunakan Pendekatan Neural
Network” (Hendrawan  et  al.,  2020).  Penelitian  ini  melakukan  peramalan  kasus  Covid-19  untuk  1 minggu  ke  depan  dengan  menerapkan  desain  serta  hyperparameter  paling  baik  dari  ANN  dengan teknik  Long-Short  Term  Memory  (LSTM)  dan  Grade  Recurrent  Unit  (GRU).  Pelatihan  teknik  LSTM dan  GRU  dimulai  dari  iterasi  100  sampai  500.  Hasil  yang  diperoleh  memperlihatkan  teknik  yang paling efektif dan akurat adalah menggunakan GRU (Gated Recurrent Units) dengan nilai MSE lebih kecil dari LSTM.
Penelitian  lainnya  yaitu  “Application  of  artificial  neural  networks  to  predict  the  Covid -19 outbreak” (Niazkar,  2020).  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  model  berbasis  ANN  untuk memperkirakan kasus terkonfirmasi Covid-19 di Cina, Jepang, Singapura, Iran, Italia, Afrika Selatan, dan  Amerika  Serikat  dengan  memperhitungkan  14  hari  sebelumnya  sebagai  masa  inkubasi  dapat memberikan hasil yang akurat.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Lauddin  et  al.,  2021)  menyebutkan  bahwa  analisis  regresi menunjukan  atribut  PDRB  merupakan  atribut  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  jumlah terkonfirmasi  COVID-19  di  Jawa  Timur.  Penelitian  ini  memperkirakan  jumlah  terkonfirmasi  positif COVID-19 masih terus naik hingga akhir Juli 2021.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  model  Neural  Network  dalam  kecerdasan  buatan  dapat mengajarkan komputer untuk memproses data dengan cara yang terinspirasi oleh otak manusia salah satunya  untuk  melakukan  prediksi.  Namun,  penelitian  terdahulu  lebih  berfokus  pada  penerapan teknik  jaringan  saraf  tiruan  (artificial  neural  network)  secara  umum  dalam  memprediksi perkembangan pandemi Covid-19. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa Neural Network dapat digunakan  sebagai  alat  yang  efektif  untuk  meramalkan  perkembangan  pandemi  Covid-19.  Dengan demikian, penelitian sebelumnya telah memberikan kontribusi yang berharga dalam pemahaman dan upaya antisipasi terhadap penyebaran virus Covid-19 secara lebih efektif.
Prediksi Vaksinasi Terhadap Penambahan Kasus Covid-19 Dengan Neural Network
Meskipun  penelitian  terdahulu  telah  menunjukkan  bahwa  Neural  Network  dapat  digunakan untuk meramalkan perkembangan pandemi Covid-19 secara umum, dalam penelitian ini memberikan kontribusi  yang  berbeda  dan  bernilai  tambah  dengan  menitikberatkan  pada  pengaruh  vaksinasi terhadap penyebaran virus. Dengan memfokuskan pada aspek vaksinasi, penelitian ini memberikan wawasan  baru  tentang  bagaimana  vaksinasi  dapat  memengaruhi  tren  penambahan  kasus  Covid-19. Hal ini dapat membantu dalam pengambilan keputusan kebijakan terkait vaksinasi, termasuk alokasi sumber daya dan strategi vaksinasi yang lebih efektif.
Untuk  itu  penelitian  ini,  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  prediksi  menggunakan neural  network  yang  mampu  menghubungkan  data vaksinasi  dengan  perkembangan  kasus  Covid  - 19.  Dengan  memahami  dampak  vaksinasi  secara  lebih  mendalam,  penelitian  ini  akan  memberikan wawasan  kepada  para  pengambil  keputusan,  peneliti,  dan  masyarakat  umum  tentang  sejauh  mana vaksinasi dapat membantu mengendalikan penyebaran virus dan meminimalkan risiko kasus baru.

## METODE
Penelitian  ini  penelitian  kuantitatif  yang  penekanan  analisis  pada  data  numerik,  diproses dengan metode matematis. Skema penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Skema Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Proses  awal  penelitian  yaitu  studi  Pustaka  untuk  menetapkan  permasalahan,  solusi  masalah, tujuan pengkajian, manfaat pengkajian dan kemurnian pengkajian.
2. Model yang digunakan
Model  penelitian  dijalankan  memakai  algoritma  machine  learning  yaitu  model  neural  network menggunakan  struktur  pola  backpropagation.  Backpropagation,  atau  yang  dikenal  juga  sebagai propagasi balik, adalah teknik yang sering digunakan untuk melatih jaringan saraf tiruan untuk menyelesaikan tugas yang diberikan dengan mengoreksi dan menyesuaikan bobot dan bias dari setiap  neuron  dalam  jaringan(Andrian,  2014)  (Hizham  et  al.,  2018).  Menurut  Amri  Metode Backpropagation  merupakan  metode  yang  sering  digunakan  dalam  berbagai  bidang  aplikasi, seperti pengenalan pola, peramalan, dan optimasi(Wijaya, 2019).
Proses  backpropagation  ada  tiga  fase:  feedforward  masukan  data  sebagai  training, backpropagation nilai error, dan pembiasan bobot setiap node ditiap lapisan neural network.
𝑧 𝑖𝑛 𝑗 =   Ɵ 1𝑗 + ∑ 𝑥 𝑛 𝑖=1 i 𝑣 𝑗 (1)
dan 𝑧 𝑗 =  ʄ(𝑧 𝑗 ) (2)
Irma Darmayanti, Arief Rachman Hakim, Pungkas Subarkah, Dias Ayu Budi Utami, Prastyadi Wibawa Rahayu
θ1j = bias hidden unit ke-j. selisih hasil prediksi rata-rata dari model ML yang dikembangkan dan data nilai aktual serta bobot awal diperoleh mengambil secara acak. Tiap unit output ke-k(Yk).
𝑌 𝑘 =   Ɵ 2𝑘 + 𝛴 j 𝑧 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 (3)
dan Y k =  ʄ(Y k )
(4)
θ2k = bias hidden unit ke -k. Semasa paltihan berjalan, tiap unit keluaran akan mempersamakan nilai sasaran (Tm) dengan pola masukan menghitung parameter yang memperbaharui bobot nilai disetiap satuan pada setiap strata (Yanti, 2011).
Untuk  mendapatkan  hasil  penelitian  yang  akurat,  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE)  dilakukan peneliti untuk mengevaluasi hasil yang didapat.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ 𝑒 𝑛 𝑖=1 . 1 2 (5)
Semakin nilai mendekati 0 maka akurasi hasil prediksi meningkat (Suprayogi et al., 2014). RMSE menyajikan  hasil  yang  tidak  ambigu  dan  memenuhi  ketidaksetaraan  yang  diperluka  saat mengitung metrik fungsi jarak (Chai & Draxler, 2014).
3. Pengambilan Data
Teknik  Pengambilan  Data  sebagai  bahan  penelitian,  peneliti  mengambil  2  data  yaitu  data konfirmasi kasus Covid-19 yang diambil dari kaggle dan data vaksinasi dosis 1-2 Indonesia yang diambil  dari  our  world  in  Data.  Olah  data  dilakukan  dengan  model  neural  network  dengan struktur backpropagation.
4. Analisis Data
Proses  pengujian  dengan  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE)  agar  memperoleh  nilai  akurasi  dari komputasi  model  neural  network  yang    dilakukan  dalam  memprediksi  dampak  vaksinasi terhadap  kenaikan  kasus  Covid-19  di  Indonesia.  Root-mean-squared  error  (RMSE) adalah  metrik standar yang digunakan dalam evaluasi model(Hizham et al., 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian dirancang untuk menerapkan neural network dalam meramalkan vaksinasi terhadap penambahan  kasus  Covid  -19,  dengan  mempertimbangkan  sejumlah  faktor  seperti  jumlah penambahan  kasus  harian,  jumlah  kesembuhan  pasien,  jumlah  pasien  yang  meninggal,  jumlah akseptor vaksin dosis pertama dan jumlah akseptor vaksin dosis kedua yang diketahui dari 2020 s/d 2021.  Dengan  jumlah  akseptor  yang  memiliki  perbedaan  memberikan  kesempatan  yang  memadai untuk  menguji  model-model  yang  diusulkan(Bhakti,  2019).  Data  yang  sesuai  digai  menjadi  dua bagian untuk data latih dan data uji. Data pertama untuk melatih model neural network, sedangkan data  yang  kedua  dieksploitasi  untuk  tujuan  perbandingan(Hukubun,  2022).  Dengan  demikian estimasi kasus terkonfirmasi akumulatif dari data uji dibandingkan dengan data observasi.
Neural Network merupakan model AI yang terdokumentasi dengan baik yang terinspirasi oleh kerangka  kerja  neuron  biologi  manusia(Bhakti,  2019).  Pada  penelitian  ini  algoritma  dari  model backpropagation  diterapkan  dengan  menggunakan  aplikasi  Weka.  Weka  sebuah  aplikasi  yang memiliki  Weka  juga  memiliki  banyak tool untuk  pengolahan  data,  mulai  dari preprocessing , classification , association rules ,  dan visualization (Faid  et  al.,  2019). Dengan  aplikasi  Weka  maka  proses lebih efektif dan menghasilkan suat u auran dalam waktu yang singkat(Hasugian, 2017).
Prediksi dilakukan dengan backpropagation menggunakan basisdata yang berisi 490 data latih dan  163  data  uji  yang  dipilih  secara  acak  dan  digunakan  untuk  validasi.  Pola  skenario  yang digunakan untuk percobaan: neuron input sebanyak 5, hidden layer 5, neuron output 1, batch size 5, learning rate 0.3, nilai momentum 0.2 dan  training time 100.
Prediksi Vaksinasi Terhadap Penambahan Kasus Covid-19 Dengan Neural Network
Gambar 2. Pola Skenario
Pola skenario yang diilustrasikan pada Gambar 2 terstruktur menjadi 5 lapisan input neuron, 5 lapisan tersembunyi dan 1 lapisan output dengan 2 neuron. Pola yang dihasilkan menggunakan Weka digunakan untuk memprediksi pengaruh vaksinasi terhadap laju kenaikan kasus Covid-19.
Pola  skenario  yang  dilatih  divalidasi  menggunakan  cross  validation  dengan  folds  10  dengan hasil yang tersaji pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Detail Akurasi Training Data TP Rate FP Rate Precision Recall F- Measure MCC ROC Area PRC Area Class 1 0,007 0,997 1 0,999 0,995 1 1  Kenaikan Kasus 0,993 0,000 1,000 0,993 0,998 0,995 1 1  Penurunan Kasus Weighted Avg. 0,998 0,005 0,998 0,998 0,996 0,995 1 1
Tabel  1  menunjukan  nilai  1  untuk  ROC  padapola  skenario  yang  dibangun  yang  berarti respresentasi  rancangan  yang  dibuat  sudah  sangat  baik,  karena  semakin  menyamai  nilai  1  semakin baik  pola  yang  dibuat.  Rancangan  pola  tersebut  disimpan  sebagai  model  untuk  menjalankan pengujian pada testing.
Hasil prediksi testing data memvisualisasikan model dengan 7 sigmoid node yang dimulai dari 0. Algoritma backpropagation ditampilkan di jendela keluaran pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Prediksi Testing Data Kasus_Harian Sembuh Meninggal Vaksin_1 Vaksin_2 Predicted_Status 31189.0 15863.0 728.0 1413761.0 232046.0  Kenaikan Kasus 34379.0 14835.0 1040.0 323768.0 175833.0  Kenaikan Kasus 38391.0 21185.0 852.0 820889.0 178689.0  Kenaikan Kasus 38124.0 28975.0 871.0 914881.0 246075.0  Kenaikan Kasus 35094.0 28561.0 826.0 417509.0 100753.0  Penurunan Kasus 36197.0 32615.0 1007.0 73943.0 42018.0  Kenaikan Kasus 40427.0 34754.0 891.0 101172.0 25120.0  Kenaikan Kasus 47899.0 20123.0 864.0 546416.0 154530.0  Kenaikan Kasus 54517.0 17762.0 991.0 1994826.0 420556.0  Kenaikan Kasus 56757.0 19049.0 982.0 718716.0 648545.0  Kenaikan Kasus 54000.0 28079.0 1205.0 600662.0 130630.0  Kenaikan Kasus 51952.0 27903.0 3. 0 1092.0 1039456.0 277126.0  Penurunan Kasus 44721.0 29264.0 1093.0 405379.0 56295.0  Kenaikan Kasus 34257.0 32217.0 1338.0 421705.0 126201.0  Kenaikan Kasus 38325.0 29791.0 1280.0 249324.0 50937.0  Kenaikan Kasus 33772.0 32887.0 1383.0 266927.0 155387.0  Kenaikan Kasus
Irma Darmayanti, Arief Rachman Hakim, Pungkas Subarkah, Dias Ayu Budi Utami, Prastyadi Wibawa Rahayu
49509.0 36370.0 1449.0 544193.0 289525.0  Kenaikan Kasus 49071.0 38988.0 1566.0 561459.0 289525.0  Kenaikan Kasus 45416.0 39767.0 1415.0 390672.0 321821.0  Penurunan Kasus 38679.0 37640.0 1266.0 362048.0 430538.0  Penurunan Kasus 28228.0 40374.0 1487.0 258346.0 223374.0  Kenaikan Kasus 45203.0 47128.0 2069.0 550229.0 536465.0  Kenaikan Kasus 47791.0 43856.0 1824.0 456363.0 436819.0  Kenaikan Kasus 43479.0 45494.0 1893.0 555030.0 566060.0  Kenaikan Kasus 41168.0 44550.0 1759.0 516051.0 477199.0  Penurunan Kasus 37284.0 39372.0 1808.0 420521.0 388402.0  Kenaikan Kasus 30738.0 39446.0 1604.0 251654.0 138256.0  Penurunan Kasus 22404.0 32807.0 1568.0 8215.0 261346.0  Penurunan Kasus 33900.0 31324.0 1598.0 619825.0 502483.0  Kenaikan Kasus 35867.0 34251.0 1747.0 379057.0 528458.0  Kenaikan Kasus
Analisis data bertujuan untuk mengevaluasi akurasi dari proses yang telah dilakukan dimana acuan evaluasi pada algoritma di Machine Learning menggunakan acuan Confusion Matrix(Li et al., 2020).  Confusion  Matrix  merepresentasikan  prediksi  dan  kondisi  sebenarnya  dari  data  yang dihasilkan. Ketepatan akurasi model backpropagation disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Confusion Matrix Hasil Prediksi Testing Data a b classified as 77 20 a = Kenaikan Kasus 44 22 b = Penurunan Kasus
Dari tabel 3 diketahui akan ada 4 kemungkinan case terjadi, case pertama dimana 77 data yang diprediksi menunjukan kebenaran akan kenaikan kasus Covid-19, case kedua 22 data yang diprediksi menunjukan  kebenaran  penurunan  kasus  Covid-19,  case  ketiga  20  data  yang  diprediksi  sebagai kenaikan  kasus  ternyata  tidak,  dan  case  keempat  44  data  yang  diprediksi  sebagai  penurunan  kasus ternyata adalah kenaikan kasus. Dengan detail nilai akurasi yang disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Detail Nilai Akurasi Prediksi Testing Data
Weighted Avg. Precision 0.591 Recall 0.607 F-Measure 0.585 ROC Area 0.621
Pengujian RMSE dilakukan untuk mengevaluasi seberapa baik model memprediksi nilai target sebenarnya. Pengujian RMSE menunjukan bahwa model memiliki nilai sebesar 0.484.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pengkajian  yang  dilakukan  terhadap  5  variabel  masukan  dan  1  variabel  target maka  disimpulkan:  (1) Neural  network dapat  melakukan  prediksi  vaksinasi  terhadap  penambahan kasus Covid-19 dengan nilai akurasi 60,73% dimana kemungkinan dari 163 data terdapat 99 data yang berhasil  diprediksi  dengan  tepat  dan  64  data  yang  tidak  berhasil  diprediksi  dengan  tepat;  (2) Pemodelan  data  yang  dilakukan  dengan  Neural  Network  struktur  pola  backpropagation menggunakan  skenario  batchSize  =  32,  hidden  layer  =  5,  learningRate  =  0.3,  momentum  =  0.2  ,  dan trainingTime = 100 dinyatakan sudah baik karena nilai error RMSE yang dihasilkan sebesar 0,484; (3) Dari hasil yang didapat vaksinasi dapat menurunkan laju penambahan kasus Covid-19 namun akan lebih baik jika dilakukan pembanding dengan model-model lain pada penelitian selanjutnya.
Prediksi Vaksinasi Terhadap Penambahan Kasus Covid-19 Dengan Neural Network

## DAFTAR PUSTAKA
Andrian, A. (2014). Penerapan Algoritma Backpropagation Dan Principal Component Analysis Untuk Pengenalan Wajah. Teknovasi , 1 (2), 62 – 70.
Arianto, D., & Sutrisno, A. (2021). Kajian Antisipasi Pelayanan Kapal dan Barang di Pelabuhan Pada
Masa Pandemi Covid – 19. Jurnal Penelitian Transportasi Laut , 22 (2), 97 – 110. https://doi.org/10.25104/transla.v22i2.1682
Bhakti,  H.  D.  (2019).  Aplikasi  Artificial  Neural  Network  (ANN)  untuk  Memprediksi  Masa  Studi Mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Informatika  Universitas  Muhammadiyah  Gresik. Eksplora Informatika , 9 (1), 88 – 95. https://doi.org/10.30864/eksplora.v9i1.234
Chai,  T.,  &  Draxler,  R.  R.  (2014).  Root  mean  square  error  (RMSE)  or  mean  absolute  error  (MAE)?  - Arguments  against  avoiding  RMSE  in  the  literature. Geoscientific  Model  Development , 7 (3), 1247 – 1250. https://doi.org/10.5194/gmd-7-1247-2014
Coccia, M. (2022). Optimal levels of vaccination to reduce COVID-19 infected individuals and deaths:
A global
analysis.
Environmental Research , 204 (Pt C), 112314. https://doi.org/10.1016/j.envres.2021.112314
Faid,  M.,  Jasri,  M.,  &  Rahmawati,  T.  (2019).  Perbandingan  Kinerja  Tool  Data  Mining  Weka  dan
Rapidminer Dalam Algoritma Klasifikasi. Teknika , 8 (1), 11 – 16.
https://doi.org/10.34148/teknika.v8i1.95
Falahi,  S.,  &  Kenarkoohi,  A.  (2022).  Host  factors  and  vaccine  efficacy:  Implications  for  COVID-19 vaccines. Journal of Medical Virology , 94 (4), 1330 – 1335. https://doi.org/10.1002/jmv.27485
Fauziah,  D.  A.,  &  Sari,  D.  N.  (2023).  Efektivitas  Vaksinasi  terhadap  Tingkat  Keparahan  Covid-19.
Jurnal Epidemiologi Kesehatan Indonesia , 7 (1), 1. https://doi.org/10.7454/epidkes.v7i1.6374
Hastuti,  N.,  Djanah,  S.  N.,  Pascasarjana,  M.,  &  Dahlan,  U.  A.  (2020).  Studi  Tinjauan  Pustaka : Penularan  Dan  Pencegahan  Penyebaran  Covid-19  Literature  Review  Study :  Transmission And Prevention Of  The Spread Of Covid-19. An-Nadaa: Jurnal Kesehatan Masyarakat , 7 (2), 70 – 76.
Hasugian,  P.  M.  (2017).  Pengujian  Algoritma  Apriori  Dengan  Aplikasi  Weka  Dalam  Pembentukan Asosiation Rule. Jurnal Mantik Penusa , 1 (2), 98 – 103.
Hendrawan,  A.,  Vydia,  V.,  &  Cholil,  S.  R.  (2020).  Prediksi  Pandemi  Covid  19  Kota  Semarang Menggunakan Pendekatan Neural Network. JURNAL RIPTEK , 15 (1), 43 – 46.
Hizham, F. A., Nurdiansyah, Y., & Firmansyah, D. M. (2018). Implementasi Metode Backpropagation Neural  Network  (BNN)  dalam  Sistem  Klasifikasi  Ketepatan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa (Studi  Kasus:  Program  Studi  Sistem  Informasi  Universitas  Jember). Berkala Sainstek , 6 (2),  97. https://doi.org/10.19184/bst.v6i2.9254
Hukubun, A. (2022). Neural Network. Artificial Intelligence .
Lauddin,  F.  M.,  Hardhienata,  M.  K.  D.,  AAdisantoso,  J.,  Abadi,  D.,  Abadi,  F.,  Abdillah,  M.  N., Abdulbaaqiy,  C.  L.,  Abdullah,  I.  N.  [1],  Abdurrohim,  M.  A.,  Abialdo,  J.,  Abidin,  J.  A.  Z., Abiyoga,  I.,  Abriantini,  G.,  Achyat,  M.  B.  P.,  Adam, M.  A.  N. [2],  Adelia,  D.  [1],  Adhani,  G., Adhieputra,  D.  A.  A.,  Adhikara,  G.  G.,  &  Adhima,  F.  (2021).  Model  Prediksi  Jumlah  Kasus COVID-19  dan  Analisis  Berbasis  Demografi,  Sosial  dan  Ekonomi  Menggunakan  Long  Short Term Memory (Studi Kasus di Jawa Timur). Scientific Repository .
https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/108854?show=full
Li, L., Yang, Z., Dang, Z., Meng, C., Huang, J., Peng, H., & Shao, Y. (2020). Propagation analysis and prediction of the COVID-19. Infectious Disease Modelling , 5 , 282 – 292. https://doi.org/10.1016/j.idm.2020.03.002
Irma Darmayanti, Arief Rachman Hakim, Pungkas Subarkah, Dias Ayu Budi Utami, Prastyadi Wibawa Rahayu
Niazkar,  H.  R.  (2020).  Application  of  artificial  neural  networks  to  predict  the  COVID-19  outbreak.
Global Health Research and Policy .
Resha,  M.,  &  Syamsu,  S.  (2021). Prediksi  Penyebaran  Kasus  Tuberkulosis  dengan  metode  Artificial  Neural Network dan Multi-Layer Perceptron di kota makassar .
Suprayogi,  I.,  Trimaijon,  &  Mahyudin.  (2014).  Model  Prediksi  Liku  Kalibrasi  Menggunakan Pendekatan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (ZST)  (Studi  Kasus :  Sub  DAS  Siak  Hulu). Jurnal  Online Mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Riau , 1 (1), 1 – 18.
Wijaya,  A.  H.  (2019).  Artificial  Neural  Network  Untuk  Memprediksi  Beban  Listrik  Dengan Menggunakan Metode Backpropagation. Jurnal CoreIT , 5 (2), 61 – 70.
Yanti,  N.  (2011).  Penerapan  Metode  Neural  Network  Dengan  Struktur  Backpropagation  Untuk Prediksi Stok Obat Di Apotek (Studi Kasus : Apotek ABC). SNATI , 2011 , 17 – 18.