Prediksi Jumlah Orang Terpapar Covid-19 Menggunakan Metode Interpolasi Lagrange - Anton F. Pangruruk; Simon P. Barus (Jurnal Keguruan dan Ilmu Pendidikan, 2022)
Maret 2020 Badan Kesehatan Dunia menyatakan bahwa dunia mengalami pandemi Virus Corona (Covid-19) dikarenakan penyebarannya begitu masif. Negara Indonesia tak luput dari penyebarannya yang melumpuhkan kegiatan-kegiatan perekomian bangsa, usaha-usaha industri, pariwisata dan kerohanian. Peningkatannya yang semakin tinggi pada gelombang kedua ini berpengaruh terhadap ketersedian obat-obatan, oksigen, tenaga medis dan rumah sakit. Oleh sebab itu dibutuhkan prediksi jumlah orang yang terpapar Covid-19 agar pemerintah dapat melakukan antispasi sebagai tindakan prepentif. Kegiatan penelitian dilakukan guna mendapatkan suatu model secara matematis untuk memprediksi jumlah orang yang terpapar Covid-19. Peneliti mencoba melakukan penelitian guna mendapatkan model prediksi jumlah orang yang terpapar Covid-19. Metode Peramalan yang digunakan dengan interpolasi Lagrange berdasarkan pada data histori jumlah orang yang terpapar virus ini. Metode Interpolasi Lagrange cukup sederhana tanpa harus banyak menggunakan banyak parameter dalam proses perhitungan prediksinya. Data historis orang yang terpapar Covid-19 digunakan sebagai data trainning dan data testing. Pasangan titik-titk yang diperoleh akan digunakan dalam menentukan model prediksi dengan metode interpolasi Lagrange dengan derajat Lagrangenya data Data testing akan digunakan untuk menentukan prediksi jumlah orang yang terpapar Covid-19, selanjutnya akan ditentukan persentase galatnya. Data testing yang digunakan khusus untuk wilayah Daerah Khusus Ibu Kota (DKI) Jakarta periode bulan September 2021 berdasarkan data histori periode bulan Juli sampai dengan Agustus 2021. Model yang diperoleh adalah interpolasi Lagrange berderajat 16 dengan galat terkecil sebesar 0,3590207 % dan galat tertinggi sebesar 0,3950031% serta rata-rata galatnya sebesar 0,3807151%.