Kebijakan Berbasis Data: Analisis dan Prediksi Penyebaran COVID-19 di Jakarta dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) - Hansen Wiguna; Yudhistira Nugraha; Farizah Rizka R; Ayu Andika; Juan Intan Kanggrawan; Alex Lukmanto Suherman (APIC, 2020)
Data dan informasi merupakan bagian penting dalam pertimbangan mengambil keputusan terkait penanganan COVID-19. Data COVID-19 baik demografi maupun agregat di Provinsi DKI Jakarta diolah dan dianalisis untuk memberikan informasi mengenai situasi dan kondisi terkini terkait pandemi COVID-19 di Provinsi DKI Jakarta. Data COVID-19 tersebut juga dimanfaatkan untuk analisis prediktif untuk mengetahui perkiraan jumlah kasus COVID-19 di masa depan. Analisis prediktif yang digunakan dalam artikel ini adalah metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Model ARIMA merupakan salah satu metode forecasting hasil dari perluasan model Autoregressive Moving Average (ARMA) untuk data yang tidakstasioner. Analisis dan visualisasi data dilakukan menggunakan program Python dan Tableau dimana hasil analisis prediktif memperlihatkan tren kasus positif harian yang cenderung naik di kurun waktu 14 hari ke depan dari data yang digunakan. Hasil analisis ini dapat digunakan sebagai pertimbangan bagi pemerintah dalam mengambil kebijakan dan intervensi dalam penanganan COVID-19 di Jakarta, dan untuk masyarakat agar tetap melakukan tindakan preventif dalam mencegah kenaikan kasus, seperti mematuhi protokol kesehatan yang sudah ditetapkan oleh Pemerintah.