Prediksi Penyebaran Covid-19 di Indonesia dan Jawa Timur dengan Metode Extended Kalman Filter

Penulis

  • Helisyah Nur Fadhilah Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • Erna Apriliani Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • Didik Khusnul Arif Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Kata Kunci:

Extended Kalman Filter, Prediksi EKF,, Covid-19

Abstrak

Saat ini pandemi Covid-19 telah menyebar ke seluruh dunia, tidak terkecuali Indonesia. Dalam pemodelan matematika, penyebaran Covid-19 dapat digambarkan melalui model matematika epidemiologi SIRD ( Susceptible, Infected, Recover, Death ). Pertama model non-linier SIRD didiskritkan dan selanjutnya dilakukan prediksi puncak penyebaran Covid-19 dengan menggunakan metode Extended Kalman Filter (EKF). Dengan data aktual Infected, Recover, dan Death yang merupakan data harian, modifikasi EKF dapat memprediksi puncak infeksi Covid-19 untuk satu bulan kedepan. Simulasi dilakukan dengan 3 macam pembatasan pergerakkan pada masyarakat yaitu : tanpa adanya pembatasan (100%), 75%, dan 50% pergerakkan. Hasil prediksi dengan modifikasi EKF menunjukkan dengan dilakukan pembatasan pergerakkan 50% pada masyarakat di Indonesia dan Jawa Timur dapat mempercepat terjadinya puncak infeksi dengan jumlah individu terinfeksi lebih sedikit

Diterbitkan

2021-05-15

Cara Mengutip

Helisyah Nur Fadhilah, Erna Apriliani, & Didik Khusnul Arif. (2021). Prediksi Penyebaran Covid-19 di Indonesia dan Jawa Timur dengan Metode Extended Kalman Filter. Limits: Journal of Mathematics and Its Applications, 18(1), 1–13. Diambil dari https://journal.its.ac.id/index.php/limits/article/view/5361