Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 5 No.2 Mei 2021

## PREDIKSI KASUS COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION DAN REGRESI LINEAR
Wahyudin 1 , Heri Purwanto 2
Konsentrasi Teknik Informatika 1,2
Program Studi Manajemen Informatika 1,2
STMIK LPKIA Bandung 1,2
160613056wahyudin@gmail.com 1 , herpurwanto@lpkia.ac.id 2
Abstrak: Kemunculan COVID -19  pertama  kali  menyerang  manusia  di  Wuhan,  China sedangkan  di  Indonesia  sendiri  mulai  menyerang  dalam  lepas  2  Maret  2020  terdeteksi  dua orang  terkonfirmasi  positif.  Dari  kasus  tersebut  tiap  harinya  mengalami  pertambahan  yang relatif  signifikan.  Virus  corona  menular  dengan  sangat  cepat,  oleh  karena  itu  WHO  atau Organisasi  Kesehatan  Dunia  memutuskan  virus COVID- 19  menjadi  pandemi  lepas  11  Maret 2020. Virus corona melonjak dengan sangat cepat sehingga dibutuhkan penanggulanan segera mungkin. Virus corona bisa dengan gampang  menyebar luas serta dapat menyerang  manusia tanpa pandang usia. Melihat penyebaran virus yang sangat cepat ini akhirnya para pemerintah disebagian negara sudah menetapkan untuk memberlakukan lockdown . Hingga saat ini masih belum  menemukan  obat  atau  vaksin  yang  bisa  digunakan  untuk  mengatasi  penyebaran  virus COVID- 19.  Adapun  maksud  dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  untuk  dapat  memperkirakan jumlah kasus aktif pada penambahan kasus COVID -19 di Indonesia. Pada penelitian ini akan dicobakan dengan menggunakan metode Backpropagation dan Regresi Linear . Hasil prediksi kasus aktif dengan Backpropagation memberikan hasil penambahan dan penurunan yang tidak terlalu  signifikan  sedangkan  hasil  prediksi  kasus  aktif  dengan  Regresi  Linear  menunjukan bahwa penambahan kasus untuk tiap harinya mengalami penambahan kasus aktif.
Kata kunci: Prediksi; Data Mining; Backpropagation; Regresi Linear
Abstract: The  emergence  of  COVID-19  first  attacked  humans  in  Wuhan,  China,  while  in Indonesia  itself,  it  began  to  attack  on  March  2,  2020  when  two  people  were  confirmed positive. From these cases every day has a relatively significant increase. The corona virus is spreading very quickly, therefore the WHO or the World Health Organization decided that the COVID-19s will become a pandemic off March 11, 2020. The corona virus is rising very fast, so immediate response is needed. The corona virus can easily spread and can attack humans regardless  of  age.  Seeing  the  rapid  spread  of  the  virus,  finally  the  governments  of  some countries have decided to impose a lockdown. Until now, we have not found a drug or vaccine that can be used to overcome the spread of the COVID-19 virus. The purpose of this research is  to  be  able  to  estimate  the  number  of  active  cases  in  the  addition  of  COVID-19  cases  in Indonesia. This research will be tried using Backpropagation and Linear Regression methods. The  results  of  prediction  of  active  cases  with  Backpropagation  gave  the  results  of  additions and decreases that were not too significant, while the results of prediction of active cases with Linear Regression showed that the addition of cases for each day experienced an increase in active cases.
Keywords: Prediction; Data Mining; Backpropagation; Regresi Linear
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 5 No.2 Mei 2021

## I. PENDAHULUAN
Dunia  untuk  sekarang  ini  sedang  siaga  dengan  maraknya  penyebaran  sebuah  virus  jenis  baru  yang  kita ketahui  yaitu virus corona . (CoV) atau Coronaviruses adalah  salah satu bagian dari  keluarga besar virus  yang mengakibatkan  beberapa  penyakit  seperti  infeksi  saluran  pernapasan  hingga  penyakit  yang  cukup  berat  yaitu (MERS-CoV) atau Middle  East  Respiratory  Syndrome  and  (SARS-CoV) atau Severe  Acute  Respiratory Syndrome . Virus corona merupakan virus jenis baru yang dijumpai di tahun 2019 dan sebelumnya tidak pernah diperkirakan  akan  menyerang  manusia  [1].  Kemunculan  virus  ini  pertama  kali  menyerang  di  Wuhan,  China sedangkan di Indonesia sendiri mulai menyerang dalam lepas 2 Maret 2020 terdeteksi dua orang terkonfirmasi positif Virus corona melonjak dengan sangat cepat sehingga dibutuhkan penanggulanan segera mungkin. Virus corona bisa dengan gampang menyebar luas serta dapat menyerang manusia tanpa pandang usia. Virus corona menular dengan sangat cepat, oleh karena itu WHO atau Organisasi Kesehatan Dunia memutuskan COVID -19 menjadi  wabah  atau  pandemi  lepas  11  Maret  2020.  Dimana  status  pandemi  ini  mengindikasikan  bahwa meluasnya  penyebaran COVID-19 akan  berlangsung  secara  drastis  sampai  diperkirakan  hampir  tidak  terdapat negara-negara di dunia yang bisa lolos dari serangan virus corona [2].
Penularan COVID -19 ini dapat dengan mudah menular apabila berhubungan langsung dengan penderita. Namun  sampai  sekarang  para  ilmuan  masih  belum  bisa  menemukan  obat  khusus  yang  bisa  digunakan  untuk menyembukan  kasus  infeksi COVID-19 .  Melihat  belum  adanya  obat  yang  dapat  mengatasi  virus  inilah pemerintah  di  sebagian  negara  menetapkan  untuk  memberlakukan lockdown .  Karantina  berdasarkan  UU  RI Nomor  6  tahun  2018  mengenai  Kekarantinaan  Kesehatan  merupakan  restriksi  aktivitas  atau  isolasi  seseorang yang  terjangkit  penyakit  menular  seperti  yang  sudah  diputuskan  dalam  aturan  perundang-undangan  walaupun belum  menampakan  tanda-tanda  apapun  dimaksudkan  untuk  pencegahan  penyebaran  terhadap  orang  yang berada  di  sekitarnya.  Adapun  sebagian  negara  yang  sudah  memberlakukan lockdown dalam  upaya  mencegah menyebarnya  virus corona diantaranya  yaitu  Spanyol,  China,  Malaysia,  dan  Italia.  Negara  tersebut  dari  para pemerintahan  menetapkan lockdown ,  penutupan  seluruh  akses  baik  dari  fasilitas  publik  maupun  transportasi. Dianjurkan  para  warga  agar  terus  di  rumah  serta  mengisolasi  diri,  diharapkan  agar  virus  tidak  semakin menyebar luas serta usaha penyembuhan bisa berjalan maksimal [3]. Sampai waktu ini belum ditemukan vaksin yang  dapat  dipakai  untuk  mengatasi  penyebaran  virus COVID-19 .  Masyarakat  diharapkan  agar  tetap  dirumah serta tidak keluar rumah terkecuali dalam keadaan darurat.
Berdasarkan  dari  kedua  kasus  tadi,  kasus  positif COVID-19 mengalami  penambahan  disetiap  harinya. Penambahan  kasus  disetiap  harinya  belum  bisa  diprediksikan  jumlahnya  menjadikan  penangganan  seperti penyediaan layanan, fasilitas, dan tenaga medis belum bisa diperkirakan. Berdasarkan dari kasus tersebut, maka peneliti  mencoba  melakukan  penelitian  menggunakan Regresi  Linier dan Backpropagation. Salah  satu  model penggunaan data diantaranya dengan analisis regresi . Analisis regresi yaitu contoh metode statistika yang cukup populer.  Analisis regresi adalah  cabang  ilmu  statistika  yang  digunakan  untuk  mengetahui  interaksi  antara  2 variabel , yaitu variabel tidak bebasdan variabel bebas. Dalam analisis regresi, tentu saja dibutuhkan data. Data adalah hal yang paling primer yang nantinya akan diolah sampai menghasilkan suatu konklusi berdasarkan apa yang diperkirakan pada awal penelitian.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  sistem  pemrosesan  data  yang  cukup  kuat  yang  bisa  menangkap  dan mewakili interaksi  masukan-keluaran  yang detail, dengan  kemampuan untuk  mengatasi  masalah cukup  mudah dipakai,  kekuatan  untuk  menginput  data  kecepatan  untuk  mengeksekusi,  dan  menginisialisasikan  sistem  yang susah [4].
Pada  penelitian  ini  dengan  judul  “Prediksi  Kasus  Covid-19  Di  Indonesia  Menggunakan  Metode Backpropagation dan Fuzzy Tsukamoto ” yang dialkukan oleh saudara Fra Siskus Dian Arianto dan Noviyanti P [5]  membentuk  sebuah  contoh  prediksi  penambahan  kasus Covid di  Indonesia  yaitu  Model  yang    didapatkan dengan  melakukan  1 kali  percobaan arsitektur  jaringan.
Dari  latar  belakang  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  pada  uraian  tadi  maka  bisa  dirumuskan permasalahan  sebagai  berikut  :  bagaimana  memprediksi  penambahan  kasus  aktif  virus  corona  dengan backpropagation dan regresi linear.
Berdasarkan  dari  rumusan  masalah  dan  latar  belakang  yang  sudah  diuraikan,  dimaksudkan  tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  dapat  memperoleh  model  dalam  memprediksi  penambahan  kasus COVID-19 di Indonesia  serta  untuk  mengetahui  seberapa  besar  angka  penambahan  kasus  aktif  dari  metode  yang  digunakan yaitu backpropagation dan regresi linear .
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 5 No.2 Mei 2021

## II. METODE

## 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  memakai  data  dari  databooks  yang  terdiri  dari  atribut  total  kasus,  kasus  sembuh,  kasus meninggal dan kasus aktif, pada penelitian ini hanya menggunakan data kasus aktif. A. Pola input Kasus aktif atau pola kasus aktif besok (mendatang) atau  besar kasus aktif per hari,  namun akan dibatasi hanya  15  hari.  Data  kasus  aktif  dari  tanggal  1  s/d  15  Juni  dan  dari  tanggal  1  s/d  15  Juli  sebagai  data  latih, kemudian data kasus aktif dari tanggal 16 s/d 30 Juni dan dari tanggal 16 s/d 30 Juli sebagai data uji.
B. Pola output Hasil  keluaran  yang  diharapkan  dari  jaringan  yaitu  berupa  perkiraan  penambahan  pada  kasus  mendatang atau banyaknya kasus per hari. Dalam hal ini akan digunakan jumlah neuron keluaran jaringan adalah 2 neuron.
Gambar 1. Blok Diagram Model Jaringan Syaraf Tiruan
Tabel 1. Masukan dan Keluaran Model Jaringan Syaraf Tiruan
Keterangan Masukan model JST() Data Kasus aktif kemarin, 15 neuron input Data kasus aktif hari ini, 15 neuron input Keluaran model JST() Output dari model JST berupa banyaknya kasus aktif besok per hari selama 15 hari, 15 neuron input

## 2.2. Backpropagation dan Regresi Linear
Penelitian  ini  menggunakan  backpropagation  dan  regresi  linear  untuk  memperoleh  angka  penambahan kasus  aktif  covid-19.  Dalam  metode  backpropagation  sendiri  menggunakan  beberapa  fungsi  pelatihan diantaranya yaitu traingd, traingdx dan traincgb yang nantinya akan dilihat hasil yang paling mendekati dengan data  sebenarnya.  Dalam  metode  regresi  linear  akan  dicari  apakah  variabel  hari  (x)  mempunyai  pengaruh terhadap variabel (y) kasus aktif yang nantinya akan di validasi dengan menggunakan tabel coeficient.

## 2.3. Evaluasi dan Validasi
Dalam  evaluasi  dan  validasi  backpropagation  agan  digunakan  tools  matlab  untuk  memperoleh  angka kasus  penambahan  kasus  aktif  dan  dicari  fungsi  pelatihan  yang  hasil  rata-rata  error  paling  sedikit.  Untuk evaluasi metode regresi linear akan diuji dengan menggunakan tools spss untuk melihat hasil keterkaitan antara variabel hari (x) dan variabel kasus aktif (y) kemudian di validasi menggunakan tabel coeficient.

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL

## 3.1. Data Utama
Data  utama  penelitian  ini  menggunakan  data  yang  dikeluarkan  oleh  databooks  yang  terdiri  dari  atribut total kasus, kasus sembuh, kasus  meninggal dan  kasus aktif. Penelitian ini  menggunakan kasus aktif atau pola kasus aktif besok (mendatang) atau besar  kasus aktif per  hari, namun akan dibatasi  hanya 15 hari. Data kasus aktif dari tanggal 1 s/d 15 Juni dan dari tanggal 1 s/d 15 Juli sebagai data latih, kemudian data kasus aktif dari tanggal 16 s/d 30 Juni dan dari tanggal 16 s/d 30 Juli sebagai data uji.
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 5 No.2 Mei 2021

## 3.2. Hasil Penelitian
Berdasarkan hasil penerapan mengunakan algoritma artificial neural network backpropagation dan regresi linear untuk memprediksi kasus covid-19 di Indonesia maka didapat hasil dari metode backpropagation:
1. Banyaknya  data  historis  dari  data  kasus  aktif  yang  dipakai  untuk  melatih  jaringan  syaraf  tiruan  akan  membentuk tahap pengenalan terhadap pola kasus aktif menjadi lebih baik yang menyebabkan pada kemampuan pada JST dalam memperkirakan penambahan kasus aktif akan semakin baik.
2. Secara umum hasil prediksi kasus aktif dengan backpropagation memberikan hasil peningkatan dan penurunan yang tidak terlalu signifikan, parameter yang diinputkan dapat mempengaruhi kinerja dari algoritma backpropagation.
3. Berdasarkan  hasil  simulasi Matlab  dengan  tiga  fungsi  pelatihan  yaitu  traincgb didapatkan  nilai  rata-rata error  yaitu sebesar  0,017107,  dengan  fungsi  pelatihan  traingd  didapatkan  nilai  rata-rata  error  sebesar  -  0,55116  serta  fungsi pelatihan traingdx didapatkan nilai rata-rata error sebesar -3,82202 sehingga dapat disimpulkan fungsi pelatihan yang paling konvergen yaitu fungsi pelatihan terhadap traingdx dengan nilai rata-rata error paling kecil.
Hasil dari metode regresi:
1. Secara  umum  hasil  prediksi  kasus  aktif  dengan  Regresi  Linear  menunjukan  bahwa  penambahan  kasus  untuk tiap harinya mengalami pertambahan kasus aktif.
2. Dari nilai signifikansi :  berdasarkan tabel coeficient didapatkan value signifikansi sebanyak 0,185 >  0.05, dari sini bisa dijelaskan bahwa variabel hari X berpengaruh (pengaruh negatif) terhadap variabel kasus aktif Y.
3. Dari value t; diketahui  nilai sebanyak -1,401 < 2160, maka bisa dijelaskan bahwa variabel hari X berpengaruh negatif terhadap variabel kasus aktif Y.

## 3.3. Pembahasan
Penerapan  prediksi  menggunakan  backpropagation  dengan  fungsi  pelatihan  traingd,  traingdx  dan traincgb.  Berdasarkan  tabel  contoh  perhitungan  menggunakan  matlab  yang  ditunjukan  pada  tabel  1,  dapat disimpulkan  bahwa  fungsi  pelatihan  traingdx  lebih  mendekati  dengan  kasus  real  dengan  error  rata-rata  paling kecil.
Ditahap  pengujian  terhadap  model  jaringan  dilakukan  dengan  meletakan  arsitektur  data  baru  yang  sebelumnya belum dipakai di proses training. Kemudian data ini telah dipisahkan dari awal pada saat tahapan praproses data. Data yang dipakai ke jaringan adalah data kasus aktif dari tanggal 16 s/d 30 Juni dan dari tanggal 16 s/d 30 Juli sebagai data uji. Hasil  atau  output  jaringan  merupakan  data  16  s/d  30  Agustus  2020  merupakan  hasil  perkiraan.  Kemudiuan  hasilnya dituangkan didalam bentuk statistik dan tabel sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Perhitungan Menggunakan Metode Backpropagation
Waktu Kasus Aktif Real Prediksi JST Error Traincgb Traingd Traingdx Traingcgb Traingd Traingdx 16-8-2020 40296 44233 39287 39865 -0,05769 0,25991 0,11095 17-8-2020 40705 45921 39293 40149 0,064985 0,36382 0,14324 18-8-2020 40460 49536 39305 40586 0,016948 0,29755 -0,03256 19-8-2020 39942 49115 39334 40682 -0,05611 0,15652 -0,19083 20-8-2020 40119 50946 39367 40737 0,055805 0,19355 -0,15947 21-8-2020 39917 51605 39381 40745 -0,0042 0,13786 -0,21358 22-8-2020 39706 52249 39409 40606 -0,01489 0,076347 -0,23197 23-8-2020 39355 52608 39426 40398 0,016252 0,01842 -0,26893 24-8-2020 37593 52943 39437 40142 -0,13521 -0,47524 -0,65693 25-8-2020 38134 53010 39438 40232 0,10749 -0,33615 -0,5408 26-8-2020 37812 53060 39440 40199 0,048926 -0,41955 -0,6151 27-8-2020 37245 53238 39443 39948 -0,03469 -0,56644 -0,69659 28-8-2020 37818 53357 39444 39692 -0,04842 -0,419 -0,48299 29-8-2020 39132 53284 39443 39880 0,064767 -0,08037 -0,19279 30-8-2020 40525 53368 39444 39724 -0,00686 0,27845 0,20633
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 5 No.2 Mei 2021
Penerapan prediksi menggunakan regresi linear ; 1. Data diperoleh dari https://databoks.katadata.co.id/ .
2. Jumlah sampel yang digunakan adalah 15 hari dari tanggal 16 s/d 30 Juli 2020.
3. Variabel penelitian : hari menjadi variabel (x) dan kasus aktif menjadi variabel (y).
Gambar 2. Variables Entered
Keterangan :
Gambar diatas  mengungkapkan  mengenai  variabel  yang sudah dimasukkan dan  metode  yang dipakai. Dimana disini  variabel  yang  diinput  merupakan  variabel Hari  menjadi  variabel  Independent dan Kasus  Aktif menjadi variabel Dependent kemudian metode yang dipakai yaitu metode Enter.

## Gambar 3. Model Summary
Keterangan :
Gambar diatas mengungkapkan besarnya nilai interaksi (R) yaitu sebanyak 0,906. Dari keluaran tadi didapatkan koefisien  determinasi  (R  Square)  sebanyak  0,820,  yang  memiliki  maksud  bahwa  imbas  variabel  bebas  (Hari) pada variabel terikat (Kasus Aktif) yaitu sebanyak 82%.
Gambar 4. Anova
Keterangan : Dari hasil tadi dapat dilihat jika nilai F hitung = 1,962 dengan tingkat signifikansi sebanyak 0.185.
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 5 No.2 Mei 2021
Gambar 5. Coefficients
Keterangan :
Diketahui  nilai  Constanta  (a)  sebanyak  37302,238,  sedangkan  nilai  Hari  (b  /  koefisient  regresi)  sebanyak  - 21,321, jadi persamaan garis lurusnya dapat ditulis: Y = a + bX Y = 37302,238 + (-21,321)X
Persamaan tadi bisa diartikan :
1. Konstanta sebanyak 37302,238, memiliki arti bahwa nilai tetap variabel Kasus Aktif merupakan sebanyak 37302,238.
2. Koefisien  regresi  X  sebanyak  -21,321  menyatakan  jika  setiap  kenaikan  1%  nilai  Hari,  maka  nilai  Kasus Aktif  naik  sebanyak  -21,321.  Koefisien  regresi  tadi  bernilai  negatif,  jadi  bisa  diartikan  bahwa  variabel  X memiliki arah pengaruh terhadap Y yaitu negatif.

## Penetapan Keputusan pada Uji Regresi Sederhana
1. Dari  nilai  signifikansi  :  berdasarkan  tabel  Coeficient  dapat  didapatkan  nilai  signifikansi  sebanyak  0.185  > 0.05,  jadi  bisa  disimpulkan  bahwa  variabel  Hari  (X)  memiliki  pengaruh  (pengaruh  negatif)  pada  variabel Kasus Aktif (Y).
2. Dari  nilai  t  ;  diketahui  nilai sebesar  -1,401  < 2160,  jadi  bisa  disimpulkan bahwa variabel Hari (X) memiliki pengaruh negatif terhadap variabel Kasus Aktif (Y).
Tambahan : cara mencari = (a/2 : n – k - 1) = (0,05 / 2 : 13) = 2160
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 5 No.2 Mei 2021
Gambar 6. Kurva Hasil Uji Regresi Sederhana
Gambar 7. Normal Plot Kasus Aktif
Tabel 3. Hasil Perhitungan menggunakan metode backpropagation dan regresi linear
Waktu Prediksi Backpropagation Prediksi Regresi 16-9-2020 63350 56779 17-9-2020 63345 57737 18-9-2020 63348 58695 19-9-2020 63353 59653 20-9-2020 63351 60611 21-9-2020 63353 61569 22-9-2020 63355 62527 23-9-2020 63358 63485 24-9-2020 63372 64443 25-9-2020 63368 65401
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 5 No.2 Mei 2021
26-9-2020 63370 66359 27-9-2020 63374 67317 28-9-2020 63370 68275 29-9-2020 63360 69234 30-9-2020 63347 70192
Gambar 8. Grafik Perbandingan
. IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1. Kesimpulan
Setelah penjelasan serta penjabaran pada bab sebelumnya, dapat dijelaskan bahwa:
1. Semakin banyak data historis kasus aktif yang dipakai untuk melatih model jaringan dapat menghasilkan taraf  pengenalan  terhadap  pola  kasus  aktif  menjadi  lebih  baik  yang  menjadikan  terhadap  kemampuan model JST dalam memperkirakan penambahan kasus aktif semakin baik.
2. Secara  umum  hasil  prediksi  kasus  aktif  dengan  Backpropagation  memberikan  hasil  peningkatan  dan penurunan yang tidak terlalu signifikan.
3. Secara  umum  hasil  prediksi  kasus  aktif  dengan  Regresi  Linear  menunjukan  bahwa  penambahan  kasus untuk tiap harinya mengalami pertambahan kasus aktif.
4. Parameter  parameter  yang  diinputkan  didalamnya  dapat  mempengaruhi  kinerja  dari  algoritma backpropagation.
5. Dari nilai signifikansi : berdasarkan tabel Coeficient didapatkan nilai signifikansi sebanyak 0.185 > 0.05, jadi  bisa  disimpulkan  bahwa  variabel  Hari  (X)  memiliki  pengaruh  (pengaruh  negatif)  terhadap  variabel Kasus Aktif (Y).
6. Dari  nilai  t  ;  diketahui  nilai  sebanyak    -1,401  <  2160,  jadi  bisa  disimpulkan  bahwa  variabel  Hari (X) memiliki pengaruh negatif terhadap variabel Kasus Aktif (Y)
7. Dari  hasil  simulasi  Matlab  dengan  tiga  fungsi  pelatihan  yaitu  traincgb  didapatkan  nilai  rata-rata  error yaitu  sebesar 0,017107, dengan fungsi pelatihan traingd didapatkan  nilai rata-rata error  sebesar -0,55116 serta fungsi pelatihan traingdx didapatkan nilai rata-rata error sebesar -3,82202 sehingga dapat disimpulkan fungsi pelatihan yang paling konvergen yaitu fungsi pelatihan terhadap traingdx dengan nilai rata-rata error paling kecil.

## 4.2. Saran
Saran yang bisa disampaikan pada peneliti yang akan melanjutkan dan mengembangkan penelitian ini adalah : 1. Penelitian  ini  perlu  dikembangkan  lagi  agar  bisa  menambah  akurasi  model  jaringan  dalam  melakukan perkiraan  kasus  aktif  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang,  diantaranya  dengan  menambah  data  input sebagai  data  training.  Data  yang  diambil  di  penelitian  ini  mengambil  data  kasus  aktif  yang  digunakan adalah  data  selama  lima  belas  hari  di  bulan  Agustus  dengan  data  kasus  aktif  saja.  Sehingga  diharapkan hasil penelitian akan mendapatkan akurasi lebih baik lagi.
2. Penelitian  ini  masih  dapat  dikembangkan  dengan  menambahkan  studi  kasus  data  meninggal  serta  data  yang sembuh.
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 5 No.2 Mei 2021

## REFERENASI
[1] W. H. Organization, “Q&A on coronaviruses (COVID-19),” 2020. .
[2] R.  Widiyani,  “Latar  Belakang  Virus  Corona,  Perkembangan  hingga  Isu  Terkini,” Retrieved  from  detikNews , 2020. .
[3] I. Kottasova, “Coronavirus Lockdowns: 24 Hours of Confusion Around the World,” CNN Health , 2020. .
[4] J. J. Siang, “Jaringan syaraf tiruan dan pemrogramannya menggunakan Matlab,” Penerbit Andi, Yogyakarta , 2005.
[5] 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.