Revista Internacional de Investigación Contable

Abstracto

Pronóstico del número de casos activos de COVID-19 en Indonesia mediante redes neuronales de retroalimentación estadística multicapa de perceptrones

Yuyun Hidayat, Dhika Surya Pangestu*

Se confirmó que la COVID-19 apareció por primera vez en Indonesia el 2 de marzo de 2020. Desde el comienzo de su aparición, el desarrollo del número de casos de COVID-19 en Indonesia ha seguido aumentando; hasta el 29 de mayo de 2021, ha habido 1.809.926 personas infectadas por COVID-19 y el número de casos activos asciende a 99.690 casos en Indonesia. Los casos activos se refieren a pacientes con COVID-19 que necesitan atención médica y están directamente relacionados con la capacidad hospitalaria. Por lo tanto, la predicción del número de casos activos de COVID-19 es un asunto estratégico al que hay que prestar atención. En este estudio, los casos activos se predijeron utilizando el perceptrón multicapa (MLP). Los datos utilizados en este estudio provienen del repositorio de datos de COVID-19 del Centro de Ciencia e Ingeniería de Sistemas (CSSE) de la Universidad Johns Hopkins. Los datos son el número de casos positivos, recuperados y muertes de pacientes con COVID-19 en Indonesia en el período del 10 de enero de 2020 al 29 de mayo de 2021. Los resultados encontrados, en el período de prueba del 19 de septiembre de 2020 al 29 de mayo de 2021 o 37 semanas, pronosticar casos activos utilizando la arquitectura MLP (7,10,2) con tasas de aprendizaje de 0,01 proporciona los resultados de pronóstico más precisos en comparación con otros anchos de ventana y arquitecturas. El error porcentual absoluto medio (MAPE) es del 5,27 %, el error cuadrático medio (RMSE) es de 8849,01 y el error absoluto medio (MAE) es de 5703,59. Esta investigación es útil como referencia para el gobierno en preparación para acondicionar la capacidad de camas hospitalarias en las próximas dos semanas en función de predicciones precisas de casos activos de COVID-19 en Indonesia.