PREDIKSI KASUS COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
Siska Aprilia Hardiyanti, Qurrotus Shofiyah · Prosiding Seminar Nasional Terapan Riset Inovatif (SENTRINOV) · 2020
Merebaknya wabah virus corona atau covid 19 diawal tahun 2020 sangat menghebohkan. Mudahnya penyebaran virus tersebut, maka pertumbuhan orang dengan positif covid 19 atau kasus terkonfirmasi sangat banyak terutama di Indonesia. Pada penelitian ini digunakan metode prediksi yaitu ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System). Data yang digunakan bersumber dari website covid19.go.id. mulai tanggal 2 Maret 2020 sampai 19 Juli 2020. Pengujian dengan membandingkan MF type (tipe fungsi keanggotaan) trimf dan gaussmf. Hasil penelitian diperoleh nilai MAPE keduanya < 20% dan rata-rata error dengan MF type (tipe fungsi keanggotaan) trimf yaitu 0.437571% dan MF type (tipe fungsi keanggotaan) gaussmf yaitu 0.68453%. Sehingga dari hasil tersebut, prediksi kasus terkonfirmasi covid 19 di Indonesia dengan menggunakan metode ANFIS dengan MF type (tipe fungsi keanggotaan) trimf lebih akurat dan metode ANFIS layak dipertimbangkan sebagai metode pernyelesaian masalah prediksi.