Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

Comparison of Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) for Estimating the Susceptible-Exposed-Infected-Recovered (SEIR) Model Parameter Values Sa'adah, Aminatus; Sasmito, Ayomi; Pasaribu, Asysta Amalia
Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Vol. 10 No. 2 (2024): June
Publisher : Universitas Airlangga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20473/jisebi.10.2.290-301

Abstract

Background: The most commonly used mathematical model for analyzing disease spread is the Susceptible-Exposed-Infected-Recovered (SEIR) model. Moreover, the dynamics of the SEIR model depend on several factors, such as the parameter values. Objective: This study aimed to compare two optimization methods, namely genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), in estimating the SEIR model parameter values, such as the infection, transition, recovery, and death rates. Methods: GA and PSO algorithms were compared to estimate parameter values of the SEIR model. The fitness value was calculated from the error between the actual data of cumulative positive COVID-19 cases and the numerical data of cases from the solution of the SEIR COVID-19 model. Furthermore, the numerical solution of the COVID-19 model was calculated using the fourth-order Runge-Kutta algorithm (RK-4), while the actual data were obtained from the cumulative dataset of positive COVID-19 cases in the province of Jakarta, Indonesia. Two datasets were then used to compare the success of each algorithm, namely, Dataset 1, representing the initial interval for the spread of COVID-19, and Dataset 2, representing an interval where there was a high increase in COVID-19 cases. Results: Four parameters were estimated, namely the infection rate, transition rate, recovery rate, and death rate, due to disease. In Dataset 1, the smallest error of GA method, namely 8.9%, occurred when the value of , while the numerical error of PSO was 7.5%. In Dataset 2, the smallest error of GA method, namely 31.21%, occurred when , while the numerical error of PSO was 3.46%. Conclusion: Based on the parameter estimation results for Datasets 1 and 2, PSO had better fitting results than GA. This showed PSO was more robust to the provided datasets and could better adapt to the trends of the COVID-19 epidemic.   Keywords: Genetic algorithm, Particle swarm optimization, SEIR model, COVID-19, Parameter estimation.  
Penerapan Digitalisasi Dan Teknologi Branding Untuk Meningkatkan Potensi Wisata Dan Daya Saing UMKM Sa'adah, Aminatus; Permadi, Dimas Fanny Hebrasianto; Zen, Bita Parga
Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Vol. 4 No. 2 (2024): Artikel Riset Nopember 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dst.v4i2.4070

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memiliki peranan penting dalam pembangunan dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Indonesia memiliki jumlah pengguna media sosial lebih dari 80 juta pengguna yang memunculkan behavior bertransaksi online dalam aspek kehidupan sehari-hari. UMKM perlu melakukan adaptasi terkait tantangan tersebut guna meningkatkan penjualan. Kegiatan PKM ini telah dilaksanakan dengan mengadakan seminar dan pelatihan bagi pelaku UMKM. Terdapat tiga materi inti yang disampaikan yaitu optimalisasi penggunaan whatsapp dan instagram dan foto produk menggunakan smartphone untuk mendukung marketing. Para pengelola wisata juga dibekali dengan pembuatan website wisata serta pengelolaannya dalam mendukung operasional dan promosi wisata. Dari seluruh rangkaian kegiatan pengabdian yang telah dilakukan, peserta mendapatkan manfaat secara spesifik dalam hal paid ads dan pengambilan foto produk menggunakan smartphone. Selain itu, website wisata yang telah dibuat juga meningkatkan dan memperluas promosi wisata desa.
Implementasi Algoritma Genetika untuk Estimasi Parameter Model Matematika SEIR Sa'adah, Aminatus; Prihantini, Prihantini
Journal of Mathematics Education and Science Vol. 7 No. 1 (2024): Journal of Mathematics Education and Science
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri Bojonegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32665/james.v7i1.1940

Abstract

Model matematika penyebaran penyakit yang paling umum digunakan adalah model SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Recovered). Dinamika model SEIR bergantung pada banyak faktor, salah satunya adalah pada nilai parameter model. Pada penelitian ini, dijelaskan langkah-langkah mengestimasi parameter pada model matematika SEIR menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika adalah teknik optimisasi dan pencarian berbasis prinsip genetika dan seleksi alam. Dataset kumulatif kasus positif COVID-19 di provinsi DKI Jakarta, Indonesia, digunakan sebagai bentuk pengimplementasian metode. Terdapat empat parameter yang diestimasi yaitu laju infeksi β, laju transisi α, laju kesembuhan ε, dan laju kematian akibat penyakit μ_1. Berdasarkan hasil estimasi, algoritma genetika mampu mendapatkan nilai-nilai parameter terbaik dengan error sebesar 8.90%. nilai parameter yang diperoleh adalah β=0.1908, α=0.5028, ε=0.0268, dan μ_1=0.1431.