Penggunaan Data Google Trends Dalam Prediksi Jumlah Kasus COVID-19 di Indonesia dengan Model ARIMA dan ARIMAX

BIMO SATRIO AJI

Informasi Umum

Kode

21.04.1232

Klasifikasi

300.285 - Data Analysis of Social Science

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Analysis

Dilihat

239 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Selama pandemi COVID-19, Indonesia memiliki jumlah kasus positif yang signifikan di antara negara-negara di Asia. Pada awal Desember 2020, angka kematian di Indonesia telah mencapai lebih dari 3%. Sementara itu, jumlah harian positif juga terus meningkat, hal itu terjadi karena kurangnya antisipasi yang dibuat oleh otoritas setempat dan pemerintah pusat. Dengan demikian, langkah preventif seperti peramalan kasus tersebut menjadi isu utama di bidang sains dan teknologi, untuk membuat semua pihak-pihak yang berkepentingan siap menghadapi pandemi ini. Penelitian sebelumnya mengungkapkan adanya hubungan antara beberapa penelusuran kueri Google Trends tertentu terkait demam berdarah, dengan jumlah kasus demam berdarah di Surabaya, Indonesia. Pada penelitian ini, model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan model Autoregressive Integrated Moving Average dengan model exogenous variables (ARIMAX) digunakan untuk memperkirakan sejumlah data COVID-19, dengan menggunakan Google Trends sebagai variabel eksternal. Kami menggunakan kumpulan data harian dari situs resmi COVID-19 Jakarta dan data Google Trends berdasarkan query tertentu sebagai variabel eksternal dengan rentang data pada 1 Maret - 25 November 2020. Menurut model ARIMA dan ARIMAX yang dibuat, kami mendapatkan model ARIMAX dengan Google Trends, meningkatkan kinerja ARIMA dengan mengurangi MAPE hingga 0,8 %.