Peramalan Kasus Positif COVID-19 di Jawa Timur menggunakan Metode Hybrid ARIMA-LSTM

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Rowan Rowan Lailil Muflikhah Imam Cholissodin

Abstrak

COVID-19 (Coronavirus Disease 2019) adalah jenis penyakit baru yang terkait dengan keluarga virus yang sama dengan Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) dan beberapa jenis virus flu biasa. Seiring meningkatnya kasus positif COVID-19, sumber daya yang dibutuhkan dalam penanganan kasus COVID-19 juga bertambah. Untuk mengatasi permasalahan ini diperlukan tindakan antisipasi agar sumber daya yang dibutuhkan dalam penanganan COVID-19 seperti tenaga kesehatan dan obat-obatan dapat tersedia sebelum kasus positif melonjak. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah metode hybrid Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Long Short-Term Memory (LSTM). Model ARIMA-LSTM dibangun dengan menggabungkan model ARIMA (2,1,2) dengan model LSTM yang memiliki 4 hidden state dan 1 layer. Model ARIMA bertugas untuk meramalkan nilai trend dari data deret waktu sedangkan model LSTM bertugas untuk melengkapi peramalan model ARIMA dengan meramalkan nilai residual dari deret waktu. Berdasarkan hasil pengujian, model ARIMA-LSTM memiliki akurasi yang tinggi terutama pada peramalan jangka pendek dengan MAPE sebesar 1,8 persen untuk kasus peramalan 3 hari ke depan.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Cara Sitasi
Rowan, R., Muflikhah, L., & Cholissodin, I. Peramalan Kasus Positif COVID-19 di Jawa Timur menggunakan Metode Hybrid ARIMA-LSTM. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 9, p. 4146-4153, sep. 2022. ISSN 2548-964X. Tersedia pada: <https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/11524>. Tanggal Akses: 28 sep. 2022
Bagian
Artikel