Prediksi Jumlah Penderita COVID-19 di Kota Malang Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Metode Conjugate Gradient

Authors

  • Syaiful Anam Universitas Brawijaya
  • Mochamad Hakim Akbar Assidiq Maulana Universitas Brawijaya
  • Noor Hidayat Universitas Brawijaya
  • Indah Yanti Universitas Brawijaya
  • Zuraidah Fitriah Universitas Brawijaya
  • Dwi Mifta Mahanani Universitas Brawijaya

DOI:

https://doi.org/10.22236/teknoka.v5i.367

Keywords:

backpropagation, conjugate gradient, jaringan syaraf tiruan, penderita COVID-19, prediksi

Abstract

COVID-19 merupakan penyakit menular yang diakibatkan oleh infeksi virus corona baru. Penyakit ini sangat berbahaya dan menyebabkan kematian terutama bagi penderita yang memilki penyakit bawaan atau yang memiliki imunitas rendah. Penyebaran penyakit ini melalui melalui percikan-percikan dari hidung atau mulut yang keluar saat orang yang terinfeksi COVID-19 batuk, bersin atau berbicara. Prediksi jumlah penderita COVID-19 menjadi sangat penting untuk dilakukan dalam pencegahan dan penanggulangan penyebaran penyakit ini. Jaringan syaraf tiruan backpropagation merupakan salah metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah prediksi dengan hasil yang baik, tetapi kinerjanya dipengaruhi oleh metode optimisasi yang digunakan saat pelatihan. Pada umumnya metode optimisasi yang digunakan adalah metode gradient descent, tetapi metode ini memiliki konvergensi yang lambat. Metode Conjugate Gradient memiliki konvergensi yang sangat baik jika dibandingkan dengan metode gradient descent. Pada tulisan ini akan dibahas bagaimana membuat model prediksi jumlah penderita COVID-19 di Kota Malang menggunakan jaringan syaraf backprogation dan metode conjugate gradient. Hasil eksperimen menunjukan bahwa model prediksi ini memperoleh hasil yang baik jika dibandingkan jaringan syaraf tiruan yang dioptimasi dengan metode gradient descent.

Author Biographies

Syaiful Anam, Universitas Brawijaya

Program Studi Matematika

Fakultas MIPA

Mochamad Hakim Akbar Assidiq Maulana, Universitas Brawijaya

Program Studi Matematika

Fakultas MIPA

Noor Hidayat, Universitas Brawijaya

Program Studi Matematika

Fakultas MIPA

Indah Yanti, Universitas Brawijaya

Program Studi Matematika

Fakultas MIPA

Zuraidah Fitriah, Universitas Brawijaya

Program Studi Matematika

Fakultas MIPA

Dwi Mifta Mahanani, Universitas Brawijaya

Program Studi Matematika

Fakultas MIPA

References

Ibrahim, I. M., Abdelmalek, D. H., Elshahat, M. E., & Elfiky, COVID-19 Spike-host Cell Receptor GRP78 Binding Site Prediction 80, Journal of Infection,(5), 554–562. (2020).

Pradanti, Evaluation of Formal Risk Assessment Implementation of Middle East Respiratory Syndrome Coronavirus in 2018, Jurnal Berkala Epidemologi, 7(3), 197. (2019).

Barda, N., Riesel, D., Developing a COVID-19 Mortality Risk Prediction Model when Individual-level Data are not Available, Nature Communications, 11(1), 1–9. (2020)

Kavadi, D. P., Patan, R., Ramachandran, M., & Gandomi, Partial Derivative Nonlinear Global Pandemic Machine Learning Prediction of COVID 19, 139. (2020).

Wynants, L., Van Calster, B., Prediction Models for Diagnosis and Prognosis of Covid-19: Systematic Review and Critical Appraisal, Chaos, Solitons, and Fractals, 369. (2020).

Yi, Y., Lagniton, P. N. P., Ye, S., Li, E., & Xu, COVID-19: What has been Learned and to be Learned about the Novel Coronavirus Disease., International Journal of Biological Sciences, 16(10), 1753–1766. (2020).

Dona, Finky, Komparasi Algoritma Conjugate gradient dan Gradient Descent pada MLPNN untuk Tingkat Pengetahuan Ibu, Prosiding Konferensi Nasional Sistem & Informatika, 507–512. (2017).

Bafitlhile, T. M., Li, Z., & Li, Q, Comparison of Levenberg Marquardt and Conjugate Gradient Descent Optimization Methods for Simulation of Streamflow Using Artificial Neural Network, Advances in Ecology and Environmental Research, 3(2517–9454), 217–237. (2018).

Thaheer, H, Teknik Optimasi Lanjut, Denpasar: Udayana University Press. (2019).

Du, K. L., & Swamy, Neural Networks in a Softcomputing Framework, 1–566. (2006).

Sudarsono, A. Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Backpropagation, Media Infotama, 61–69 . (2016).

Laurene, F., Fundamentals of Neural Network, Architectures, Algorithm and Applications. United State: Prentice Hall, inc. (1994).

Downloads

Published

2021-01-04