Analisis Parameter Laju Infeksi COVID-19 Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization - Heriansyah, Rifqi Baihaqi Putra; Kalista, Meta; Paryasto, Marisa W. (eProceedings of Engineering, 2023)
Virus Covid-19 merupakan virus baru yang berawal mula dari Wuhan, hingga saat ini virus tersebut masih menyebar di seluruh penjuru dunia, salah satunya Indonesia yang juga terkena dampak pada virus Covid-19. Laju penyebaran kasus Covid-19 secara sistematika dapat dianalisis menggunakan model matematika SIR Susceptible (S), Infected (I) dan Removed (R). Penggunaan istilah Removed pada artikel ini dikarenakan populasi ini terdiri dari atas individu yang sembuh (Recovered) dan Meninggal (Death) yang dimana laju penyebaran tersebut dapat diperoleh menggunakan metode optimasi yaitu Particle Swarm Optimization (PSO) Dalam hal ini, Metode PSO dapat memperoleh nilai dari laju penyebaran dengan cukup optimal dan cepat. Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) memiliki berbagai fungsi sebegai optimasi laju dari Covid-19 harus memiliki fungsi dasar untuk menentukan penyebaran dari suatu nilai. PSO dapat memiliki beberapa bagian terpenting seperti N (jumlah populasi), C (kemampuan individu (cognitive) dan pengaruh sosial (group) dan menunjukkan nilai dari posisi sebuah partikel terhadap memori dari kelompok), Maxit, W, WD. Untuk percobaan yang telah dilakukan bahwa suatu nilai dari setiap posisi partikel semakin tinggi nilai posisi partikel semakin tinggi nilai terhadap beta dan delta yang dihasilkan. Pada pengujian algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) nilai jumlah populasi yang paling optimal adalah 10, dengan nilai beta 0,9581, delta 0,9453 dan time 12,45081.Kata Kunci— particle swarm optimization (PSO), Covid-19, optimasi.