ANALISIS PREDIKSI COVID-19 MENGGUNAKAN PENDEKATAN TIME SERIES OBSERVATION DRIVEN MODEL UNTUK DATA COUNT
ANALYSIS PREDICTION OF COVID-19 USING TIME SERIES OBSERVATION DRIVEN MODEL APPROXIMATION FOR COUNT DATA
Penyebaran Corona Virus Disease (COVID-19) di Indonesia terjadi cukup cepat. Terbukti dengan interval waktu satu bulan sejak awal munculnya di Indonesia, sebanyak 1790 kasus telah terjadi. Jika jumlah kasus yang terjadi dalam satu hari ke depan dapat diprediksi, pemerintah dapat melakukan tindakan pencegahan maupun persiapan penanganan untuk kasus yang akan terjadi. Dalam artikel ini akan dibahas analisis data COVID-19 di Indonesia untuk memprediksi jumlah kasus pada hari berikutnya. Analisis ini menggunakan pendekatan time series dengan jenis data count. Ada salah satu dari dua pendekatan yang luas untuk digunakan dalam analisis data count, yaitu Observation Driven Model (ODM). Dua kelas ini juga terbagi 2 yaitu parametrik dan non-parametrik. Model non-parametrik yang digunakan adalah Integer-valued Autoregressive (INAR), sedangkan model parametrik yang digunakan adalah Autoregressive Conditional Poisson (ACP). Diantara kedua model tersebut, akan dipilih model terbaik yang telah dibangun. Pemilihan ini dilakukan berdasarkan nilai Akaike’s Information Criterion (AIC) yang dimiliki masing-masing model. Diperoleh hasil bahwa model ACP(1,2) lebih baik daripada INAR(4) untuk prediksi data COVID-19 di Indonesia. Model ACP(1,2) menghasilkan prediksi kasus positif COVID-19 di Indonesia pada tanggal 16 Mei 2020 sebanyak 559 kasus. Total kumulatif kasus yang telah terjadi sebanyak 17.055. Prediksi ini memiliki Mean Absoulte Error (MAE) sebesar 65,3.
The spread of the Corona Disease Virus (COVID-19) in Indonesia occurred quite quickly. It’s proven by the time interval of a month since its inception in Indonesia, as many as 1790 cases have occurred. If the number of cases that occur in the next day can be predicted, the government can do prevention things or prepare the cases that will occur. This articel will discuss the analysis of COVID-19’s data in Indonesia to predict the number of cases the following day. This analysis uses time series estimation with the type of data count. There’s one of two extensive approximation to use in calculating data analysis, namely Observation Driven Model (ODM). This class is also divided into two parts, namely parametric and non-parametric. The non-parametric model used is Integer-valued Autoregressive (INAR), while the parametric model used is Autoregressive Conditional Poisson (ACP). Between the two models, the best model that has been built will be chosen. The selection is based on the value of the Akaike Information Criteria (AIC) that each model has. Obtained from the results of the ACP model(1,2) better than INAR(4) for the prediction of data COVID-19 in Indonesia. The ACP(1,2) model produced a prediction of COVID-19 positive cases in Indonesia on May 16th, 2020 as many as 559 cases. The cumulative number of cases that have occurred is 17,055. This prediction has a Mean Absoulte Error (MAE) of 65.3.