APLIKASI MODEL ARIMA DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH KASUS PENYEBARAN COVID-19 DI PROVINSI KEPULAUAN BANGKA BELITUNG
DOI:
https://doi.org/10.33019/snppm.v5i0.2717Keywords:
COVID-19, ARIMA, forecasting, time series analysisAbstract
Munculnya wabah pandemi COVID-19 yang melanda dunia telah menjadi perhatian publik, karena cepatnya tingkat penyebaran wabah dan banyaknya kasus kematian yang terjadi. Adanya penelitian ini,
dimaksudkan untuk mengetahui prediksi jumlah penyebaran virus COVID-19 di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung ke depannya. Metode analisis yang digunakan dipenelitian ini merupakan analisis deret
waktu (Time Series Analysis) dengan menggunakan metode ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Avarage). Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang didapatkan dari Badan
Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Provinsi Kepulauan Bangka Belitung dari tanggal 3 April 2020 hingga 26 Juni 2021. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa data terkonfirmasi positif di Provinsi
Kepulauan Bangka Belitung cenderung mengalami peningkatan. Adapun model ARIMA yang cocok digunakan untuk memprediksi jumlah kasus penyebaran COVID-19 di Provinsi Kepulauan Bangka
Belitung adalah ARIMA (7,2,2). Berdasarkan model ARIMA tersebut dapat diperoleh bahwa jumlah data terkonfirmasi COVID-19 hingga bulan Desember tahun 2021 diprediksi cenderung mengalami
peningkatan. Jumlah kasus terkonfirmasi COVID-19 hingga 31 Desember 2021 diprediksi dapat mencapai 41175 kasus penyebaran.
References
Padang Periode 2014-2019. Statistika. Vol 20 No.
2, 83-90.
Anggraini, M., dkk. 2019. Peramalan Kebutuhan
Bahan Baku Plat Besi Menggunakan Metode
Runtun Waktu Autoregressive Integrated Moving
Average (ARIMA) dan Meminimumkan Biaya
Total Persediaan dari Hasil Peramalan Mengunakan
Metode Period Order Quantity (POQ) (Studi Kasus
: CV. Isakutama Samarinda). Jurnal
EKSPONENSIAL. Vol. 10 No.1.
Dahnur. H., 2021. Kasus COVID-19 di Bangka
Belitung Naik, Ini Penyebabnya. [internet] Diakses
dari:
http://amp.kompas.com/regional/read/2021/06/30/1
74608478/kasus-COVID-19-di-bangka-belitungterus-naik-ini-penyebabnya
[diakses 15 Juli 2021]
Efrizal. W., 2020. Berdampakkah Pandemi COVID-19
terhadap Stunting di Bangka Belitung. Jurnal
Kebijakan Kesehatan Indonesia: JKKI. Vol. 09 No.
03; 154-157.
Fejriani, F., dkk. 2020. Forecasting Peningkatan
Jumlah Penduduk Berdasarkan Jenis Kelamin
Menggunakan Metode ARIMA. Jurnal Kajian,
Penelitian dan Pengembangan Pendidikan. Vol. 8
No. 1, 27-36. Diakses dari:
http://journal.ummat.ac.id/index.php/geography
Hanum, L., 2017. Studi Perbandingan Metode ARIMA
(Box-Jenkins) dan Metode Backpropagation dalam
Memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan.
Skripsi Sarjana Universitas Sumatera Utara.
Diakses dari:
http://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/18319
Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, dkk.
2020. Clinical features of patients infected with
2019 novel coronavirus in Wuhan, China. The
Lancet; 395(10223): 497-506.
Karmelin, M., Nelson, N., dan John, K., 2016.
Penerapan Model ARIMA dalam Memprediksi
Jumlah Tindak Kriminalitas di Wilayah
POLRESTA Manado Provinsi Sulawesi Utara.
Jurnal MIPA5(2), 113-116. Diakses pada:
http://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jmuo
Laga, A. P. B., Wahyuningsih, S., & Hayati. M. N.,
2018. Peramalan Penjualan Pakaian dengan
Autoregressive Integrated Moving Average with
Exogeneous Input (ARIMAX) (Studi Kasus:
Penjualan Pakaian di Toko M~Al Samarinda Tahun
2012 s.d 2016). Jurnal EKSPONENSIAL Volume
9, Nomor 2, Nopember 2018.
Paramitha, N. F., dkk. 2021. Peramalan Tingkat
Bungan BI 7-Day Repo Rate Menggunakan
ARIMA serta Dampaknya Bagi Investor. KINERJA
18(2), 184-191. Diakses pada:
http://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/KINERJA
Putri, D.M., & Aghsilni., 2019. Estimasi Model
Terbaik untuk Peramalan Harga Saham PT.
Polychem Indonesia Tbk. dengan Arima. Map
Jurnal. Vol. 1 No. 2. Diakses dari:
ejournal.uinib.ac.id/jurnal/index.php/Map
Ren L-L, Wang Y-M, Wu Z-Q, Xiang Z-C, Guo L, Xu
T, dkk. 2020. Identification of a novel coronavirus
causing severe pneumonia in human: a descriptive
study. Chinese Medical Journal; published online
February 11.
DOI:10.1097/CM9.0000000000000722.
Rothan, H.A., Byrareddy, S.N., 2020. The
epidemiology and pathogenesis of coronavirus
disease (COVID-19) outbreak. J Autoimmun.
published online March 3.
DOI: 10.1016/j.jaut.2020.102433.
Satuan Tugas COVID-19 Pusat Pengendalian dan
Operasi Penanggulangan Bencana Badan
Penanggulangan Bencana Daerah, 2021. Data Peta
Persebaran. http://COVID19.babelprov.go.id/
[diakses 15 Juli 2021]
Sulaiman, A., & Juarna, A., 2021. Peramalan Tingkat
Pengangguran di Indonesia Menggunakan Metode
Times Series dengan Model ARIMA dan HoltWinters.
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer. Vol.
26 No. 1. Diakses dari
https://doi.org/10.35760/ik.2021.v26i1.3512
Susilo. A., dkk. 2020. Corornavirus Disease 2019:
Tinjauan Literatur Terkini. Jurnal Penyakit Dalam
Indonesia. Vol. 7, No.1.
World Health Organization. 2020. Coronavirus disease
2019 (COVID-19) Situation Report – 70 [Internet].
WHO; [updated 2020 March 30; cited 2020 March
31]. Diakses dari: https://www.who.int/
docs/default-source/coronaviruse/situationreports/20200330sitrep-70-COVID19.pdf?sfvrsn=7e0fe3f8_2
World Health Organization. 2020. Naming the
coronavirus disease (COVID-19) and the virus that
causes it [Internet]. Geneva: World Health
Organization. [cited 2020 March 29]. Diakses dari:
https://www.who.int/emergencies/diseases/novelcor
onavirus-2019/technical-guidance/naming-thecoronavirusdisease-(COVID-2019)-and-the-virusthat-causes-it
World Health Organization. 2020. WHO DirectorGeneral’s
opening remarks at the media briefing on
COVID-19 - 11 March 2020 [Internet]. [updated
2020 March 11]. Available from:
https://www.who.int/dg/speeches/detail/whodirector-generals-opening-remarks-at-the-mediabriefing-on-COVID-19---11march-2020
Downloads
Published
Issue
Section
License
Proceedings of SNPPM FT UBB is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
