模型阿里玛应用于南苏拉威西省助推器-19疫苗的需求

Rahmat Syam, Wahidah Sanusi, Muhammad Abdy, M. Farhan
{"title":"模型阿里玛应用于南苏拉威西省助推器-19疫苗的需求","authors":"Rahmat Syam, Wahidah Sanusi, Muhammad Abdy, M. Farhan","doi":"10.31605/jomta.v5i1.2751","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penyebaran COVID-19 di Indonesia pada tahun 2019 sangat tinggi, salah satu wilayah dengan angka terinfeksi tertinggi ialah di Provinsi Sulawesi Selatan. Sikap yang diambil pemerintah dalam menanganinya yaitu dengan memberikan vaksin ke seluruh wilayah Indonesia. Vaksin yang diberikan terdiri atas dua yaitu vaksin primer dan vaksin Booster. Pemberian vaksin Booster COVID-19 membuat masyarakat berpikir apakah memang dibutuhkan?. Oleh karena itu dibutuhkan suatu model peramalan untuk meramalkan kebutuhan jumlah vaksin Booster COVID-19 di Provinsi Sulawesi Selatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bentuk pemodelan data jumlah vaksin Booster COVID-19 di Provinsi Sulawesi Selatan menggunakan model ARIMA, diawali dengan pengecekan kestasioneran data, identifikasi model dugaan, estimasi dan uji parameter, uji asumsi residual, pemilihan model terbaik, peramalan, dan uji ketepatan peramalan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik pada peramalan kebutuhan jumlah vaksin Booster COVID-19 di Provinsi Sulawesi Selatan adalah model ARIMA (1,1,0) dengan nilai ketepatan peramalan menggunakan MAPE sebesar 1.38%.","PeriodicalId":313373,"journal":{"name":"Journal of Mathematics: Theory and Applications","volume":"65 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-06-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Penerapan Model ARIMA terhadap Kebutuhan Jumlah Vaksin Booster COVID-19 di Provinsi Sulawesi Selatan\",\"authors\":\"Rahmat Syam, Wahidah Sanusi, Muhammad Abdy, M. Farhan\",\"doi\":\"10.31605/jomta.v5i1.2751\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Penyebaran COVID-19 di Indonesia pada tahun 2019 sangat tinggi, salah satu wilayah dengan angka terinfeksi tertinggi ialah di Provinsi Sulawesi Selatan. Sikap yang diambil pemerintah dalam menanganinya yaitu dengan memberikan vaksin ke seluruh wilayah Indonesia. Vaksin yang diberikan terdiri atas dua yaitu vaksin primer dan vaksin Booster. Pemberian vaksin Booster COVID-19 membuat masyarakat berpikir apakah memang dibutuhkan?. Oleh karena itu dibutuhkan suatu model peramalan untuk meramalkan kebutuhan jumlah vaksin Booster COVID-19 di Provinsi Sulawesi Selatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bentuk pemodelan data jumlah vaksin Booster COVID-19 di Provinsi Sulawesi Selatan menggunakan model ARIMA, diawali dengan pengecekan kestasioneran data, identifikasi model dugaan, estimasi dan uji parameter, uji asumsi residual, pemilihan model terbaik, peramalan, dan uji ketepatan peramalan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik pada peramalan kebutuhan jumlah vaksin Booster COVID-19 di Provinsi Sulawesi Selatan adalah model ARIMA (1,1,0) dengan nilai ketepatan peramalan menggunakan MAPE sebesar 1.38%.\",\"PeriodicalId\":313373,\"journal\":{\"name\":\"Journal of Mathematics: Theory and Applications\",\"volume\":\"65 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-06-24\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal of Mathematics: Theory and Applications\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.31605/jomta.v5i1.2751\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Mathematics: Theory and Applications","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31605/jomta.v5i1.2751","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

2019年,COVID-19在印度尼西亚的传播非常高,最受感染的地区之一位于南苏拉威西省。政府对此采取的立场是向印尼各地提供疫苗。接种疫苗由两种主要疫苗和助推器疫苗组成。助推器COVID-19疫苗的引入让人们想,这真的是必要的吗?因此,需要一种模型来预测南苏拉威西省助推器-19疫苗的需求。这项研究的目的是确定南苏拉威西省助推器疫苗数量的数据建模形式,使用ARIMA模型,首先是对数据stastation -19疫苗的验证、假设模型、估计和测试、残留假设测试、最好的模型、模型、模型模型和以理成章测试。这项研究的结果表明,南苏拉威西省助推器COVID-19疫苗需求的最佳模型是ARIMA模型(1.1 0),其市值为1.38%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Penerapan Model ARIMA terhadap Kebutuhan Jumlah Vaksin Booster COVID-19 di Provinsi Sulawesi Selatan
Penyebaran COVID-19 di Indonesia pada tahun 2019 sangat tinggi, salah satu wilayah dengan angka terinfeksi tertinggi ialah di Provinsi Sulawesi Selatan. Sikap yang diambil pemerintah dalam menanganinya yaitu dengan memberikan vaksin ke seluruh wilayah Indonesia. Vaksin yang diberikan terdiri atas dua yaitu vaksin primer dan vaksin Booster. Pemberian vaksin Booster COVID-19 membuat masyarakat berpikir apakah memang dibutuhkan?. Oleh karena itu dibutuhkan suatu model peramalan untuk meramalkan kebutuhan jumlah vaksin Booster COVID-19 di Provinsi Sulawesi Selatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bentuk pemodelan data jumlah vaksin Booster COVID-19 di Provinsi Sulawesi Selatan menggunakan model ARIMA, diawali dengan pengecekan kestasioneran data, identifikasi model dugaan, estimasi dan uji parameter, uji asumsi residual, pemilihan model terbaik, peramalan, dan uji ketepatan peramalan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik pada peramalan kebutuhan jumlah vaksin Booster COVID-19 di Provinsi Sulawesi Selatan adalah model ARIMA (1,1,0) dengan nilai ketepatan peramalan menggunakan MAPE sebesar 1.38%.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信