Международный журнал бухгалтерских исследований

Абстрактный

Прогнозирование числа активных случаев COVID-19 в Индонезии с использованием статистических многослойных нейронных сетей прямого распространения персептрона

Ююн Хидаят, Дика Сурья Пангесту*

COVID-19 был подтвержден как впервые появившийся в Индонезии 2 марта 2020 года. С начала его появления развитие числа случаев COVID-19 в Индонезии продолжало расти, до 29 мая 2021 года было зарегистрировано 1 809 926 человек, инфицированных COVID-19, при этом число активных случаев в Индонезии достигло 99 690 случаев. Активный случай говорит о пациентах с COVID-19, которым требуется медицинская помощь, и напрямую связан с вместимостью больницы. Поэтому прогнозирование числа активных случаев COVID-19 является стратегическим вопросом, на который следует обратить внимание. В этом исследовании активные случаи прогнозировались с помощью многослойного персептрона (MLP). Данные, использованные в этом исследовании, были получены из репозитория данных COVID-19 Центра системной науки и инженерии (CSSE) в Университете Джонса Хопкинса. Данные представляют собой количество положительных случаев, выздоровевших и умерших от COVID-19 в Индонезии в период с 10 января 2020 года по 29 мая 2021 года. Результаты, полученные в период тестирования с 19 сентября 2020 года по 29 мая 2021 года или за 37 недель, прогнозирование активного случая с использованием архитектуры MLP (7,10,2) со скоростью обучения 0,01 обеспечивает наиболее точные результаты прогнозирования по сравнению с другими ширинами окна и архитектурами. Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) составляет 5,27%, средняя квадратическая ошибка (RMSE) составляет 8849,01, а средняя абсолютная ошибка (MAE) составляет 5703,59. Это исследование полезно в качестве справочного материала для правительства при подготовке к регулированию вместимости больничных коек в течение следующих двух недель на основе точных прогнозов активных случаев COVID-19 в Индонезии.