Prediksi Jumlah Peningkatan Kasus Pasien Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) di Jawa Timur dengan Algoritma Backpropagation

Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu yang terkena dampak COVID-19. Jumlah kasus peningkatan pasien COVID-19 yang tidak menentu akan menjadi masalah kerugian material dan immaterial. Untuk mengatasi masalah tersebut maka dibutuhkan sistem untuk memprediksi jumlah peningkatan kasus COVID-19 di Jawa Timur. Oleh sebab itu, prediksi menggunakan algoritma Backpropagation dipilih dalam penelitian ini karena sudah diaplikasikan secara luas dibidang prediksi. Pada penelitian ini dilakukan peramalan untuk jumlah peningkatan pasien COVID-19 di Jawa Timur yang menggunakan data selama 16 bulan mulai 17 Maret 2020 sampai dengan 9 Juli 2021 didapat dari Kaggle Dataset yang berjumlah 480 data khusus wilayah Jawa Timur dengan menerapkan metode komputasi menggunakan algoritma Backpropagation, yang menggunakan pembagian 5 validasi silang (fold cross validation) untuk pembagian data train dan data test. Selanjutnya, melakukan proses pengujian data training diketahui seberapa baik pola yang dikenali oleh jaringan sehingga nilai error yang didapatkan mencapai nilai minimum 0,0001. iUji ivalidasi imenggunakan ibobot ioptimal idari iproses idata training iuntuk imendapatkan inilai idari iprediksi ipeningkatan ipasien iCOVID-19 iberikutnya. Pada penelitian ini didapatkan hasil terbaik dari fold cross validation ke – 2 dalam dengan pembagian data testing dari data ke – 385 sampai dengan data ke – 480 yaitu pada prediksi hari ke-3 dengan epoch 5000 dan learning rate 0,9 dengan nilai error MSE sebesar 0.0009 dengan waktu 1.0982 detik, dan pada prediksi hari ke-8 dengan epoch 4000 dan learning rate 0,8 dengan nilai error MSE sebesar 0.0011 dengan waktu 0.5006 detik. Dari hasil diatas diketahui bahwa semakin banyak epoch dan semakin tinggi learning rate, maka hasil error menjadi semakin kecil.