Sistem Prediksi Jumlah Kasus Covid-19 di Jakarta Menggunakan Metode Linear Regression

Wisnu Hatta Nugroho, Yuni Widiastiwi, Ika Nurlaili Isnainiyah

Abstract


Covid-19 merupakan penyakit saluran pernapasan pada bagian atas ataupun bawah yang disebabkan oleh virus atau bakteri. Infeksi ini menyebar ke seluruh sistem pernapasan dan menyebabkan tubuh tidak mendapatkan cukup oksigen. Covid-19 juga merupakan penyakit yang sangat mudah menular, karena itu diperlukan suatu sistem yang dapat memprediksi jumlah kasus wabah Covid-19 di DKI Jakarta. Dengan menerapkan metode linear regression pada sistem prediksi jumlah kasus penyakit Covid-19 di Provinsi DKI Jakarta. Pengujian asumsi klasik menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov, uji Spearman Rank, dan uji Heterokedasitistas. Setelah data melewati tes uji tersebut, kemudian dimasukkan ke dalam model regresi linier. Kemudian hasil model yang didapat diuji akurasinya menggunakan Coefficient of Multiple Determination (R2) dan Adjusted Coefficient of Determination (adjusted R2). Hasil uji akurasi model dengan R Square menunjukkan bahwa 93,9% variabel-variabel bebas dapat menerangkan terhadap variabel terikat. Jadi bahwa model prediksi yang dihasilkan memiliki akurasi mendekati 94% dan 6% sisanya adalah variabel lain yang tidak diketahui.


Full Text:

PDF

References


Biro Komunikasi dan Pelayanan Masyarakat, K. K. R. (2021) Pelaksanaan Vaksinasi COVID-19 di Indonesia Membutuhkan Waktu 15 Bulan. Available at: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis-media/20210103/2536122/pelaksanaan-vaksinasi-covid-19-indonesia-membutuhkan-waktu-15-bulan/ (Accessed: 23 July 2021).

Centers for Disesase Control and Prevention (2021) How COVID-19 Spreads. Available at: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/prevent-getting-sick/how-covid-spreads.html (Accessed: 10 July 2021).

DISKOMINFOTIK Provinsi DKI Jakarta (2021) JAKARTA TANGGAP COVID-19. Available at: https://corona.jakarta.go.id/id (Accessed: 10 July 2021).

Ghozali, I. (2016) Aplikasi Analisis Multivariete SPSS 23. Semarang: Universitas Diponegoro.

Harlan, J. (2018) Analisis Regresi Linear, Journal of Chemical Information and Modeling.

Ministry of Health of Republic Indonesia (2021) ‘SARS-CoV2 Genomic Surveillance Indonesia’. Available at: https://www.litbang.kemkes.go.id/sars-cov2-genomic-surveillance-indonesia/.

Rath, S., Tripathy, A. and Ranjan, A. (2020) ‘Prediction of new active cases of coronavirus disease (COVID-19) pandemic using multiple linear regression model’, Diabetes & Metabolic Syndrome: Clinical Research & Reviews, 14(January), pp. 1467–1474. doi: https://doi.org/10.1016/j.dsx.2020.07.045.

Shervani, Z. et al. (2020) ‘COVID-19 Vaccine’, Advances in Infectious Diseases, 10(03), pp. 195–210. doi: 10.4236/aid.2020.103020.

Syafa, L. and Lestandy, M. (2021) ‘Penerapan Deep Learning untuk Prediksi Kasus Aktif Covid-19’, Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), 5(1), pp. 453–457.

WHO (2020) ‘Pertanyaan dan jawaban terkait coronavirus’. Available at: https://www.who.int/indonesia/news/novel-coronavirus/qa/qa-for-public.

WHO (2021) Coronavirus. Available at: https://www.who.int/health-topics/coronavirus#tab=tab_1 (Accessed: 20 February 2021).


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.