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

Helisyah Nur Fadhilah, Erna Apriliani, Didik Khusnul Arif

Abstract


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


Keywords


Extended Kalman Filter; Prediksi EKF; Covid-19

Full Text:

PDF

References


D. Caccavo, “Chinese and Italian COVID-19 outbreaks can be correctly described by a modified SIRD model,” medRxiv Prepr. doi https//doi.org/10.1101/2020.03.19.20039388, pp. 1–12, 2020.

C. I. Jones and S. Gsb, “Estimating and Simulating a SIRD Model of COVID-19 for Many Countries , States , and Cities,” 2020.

N. Science, C. Phenomena, D. Fanelli, and F. Piazza, “Analysis and forecast of COVID-19 spreading in China , Italy and France,” Chaos, Solitons Fractals Interdiscip. J. Nonlinear Sci. Nonequilibrium Complex Phenom., vol. 134, p. 109761, 2020.

W. G. Kennedy and D. Hutchison, Social Computing, Behavioral-Cultural Modeling, and Prediction. Washington, DC: Springer Cham Heidelberg, 2014.

A. N. A. Syarifudin, D. A. Merdekawati, and E. Apriliani, "Perbandingan Metode Kalman Filter , Extended Kalman Filter , dan Ensemble Kalman Filter pada Model Penyebaran Virus HIV / AIDS," LIMITS, vol. 15, no. 1, pp. 17–29, 2018.

A. B. Gumel et al., "Modelling strategies for controlling SARS outbreaks," Proc. R. Soc. B Biol. Sci., vol. 271, no. 1554, pp. 2223–2232, 2004.

L. Bao et al., “Reinfection could not occur in SARS-CoV-2 infected rhesus macaques,” bioRxiv Prepr. doi https//doi.org/10.1101/2020.03.13.990226 ;, pp. 1–17, 2020.

L. Frank, L. Xie, and D. Popa, Optimal and Robust Estimation With an Introduction to Stochastic Control Theory, Second Edi. Boca Raton, FL: CRC Press, 2008.

J. Mccall, “Genetic algorithms for modelling and optimisation,” J. Comput. Appl. Math., vol. 184, pp. 205–222, 2005.




DOI: http://dx.doi.org/10.12962/limits.v18i1.6933

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Jumlah Kunjungan:

Creative Commons License
Limits: Journal Mathematics and its Aplications by Pusat Publikasi Ilmiah LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at https://iptek.its.ac.id/index.php/limits.