Prediksi Jumlah Pasien Positif Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Model Berbasis Spasio Temporal GSTAR Orde Satu

Abstract

Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) adalah penyakit pandemic yang belum pernah diidentifikasi sebelumnya pada manusia. Virus penyebab COVID-19 ini dinamakan Sars-CoV-2. Dan Virus corona ini adalah zoonosis (ditularkan antara hewan dan manusia). Penyebaran COVID-19 dapat melalui droplet (partikel kecil) saat seseorang berbicara ataupun bersin, udara, dan permukaan yang terkontaminasi. Sehingga faktor utama Penyebab Peningkatan COVID-19 diantaranya meningkatnya pergerakan, aktivitas, dan interaksi penduduk, seperti  akaktivitas di transportasi publik dan tempat kerja, kemudian adanya faktor varian baru COVID-19 serta  keterkaitan pada waktu sebelumnya. Proses penyebaran dari lokasi ke lokasi lain (transmisi) melibatkan proses spasial. Data deret waktu COVID-19 dapat dimodelkan dengan model GSTAR berbasis spasio temporal pada 2 pulau di Indonesia yakni Pulau Jawa, dan Pulau Sulawesi. Bobot yang digunakan dalam penelitian ini adalah bobot invers jarak dengan Model GSTAR yang sesuai adalah GSTAR (1,1). Tingkat ramalan model GSTAR tersebut untuk semua data testing dan training  dengan bobot Invers Jarak yang memiliki RMSE terkecil berada pada model GSTAR Lokasi Pulau Jawa yaitu sebesar 0,40255. Sedangkan ramalan model GSTAR yang memiliki nilai RMSE terbesar adalah Pulau Sulawesi yakni 1,616303.