Open AccessMODEL PREDIKSI JUMLAH PENDERITA COVID-19 DENGAN LAJU PERTUMBUHAN TAK KONSTAN
Author(s) -
Syafira Khairunnisa,
Susila Bahri,
RIRI LESTARI
Publication year - 2021
Publication title -
jurnal matematika unand/jurnal matematika unand
Language(s) - Slovak
Resource type - Journals
eISSN - 2721-9410
pISSN - 2303-291X
DOI - 10.25077/jmu.9.4.302-309.2020
Subject(s) - computer science , artificial intelligence
Data laju pertumbuhan Covid-19 yang tak konstan digunakan untuk konstruksi model penentuan jumlah penderita virus tersebut. Model ini dihasilkan melalui pendekatan teori graf dimana titik-titik pada graf menyatakan dua himpunan yaitu himpunan orang yang terinfeksi dan orang yang rentan terinfeksi. Sedangkan sisi-sisinya menunjukkan terjadinya proses menginfeksi. Model ini kemudian disimulasikan dengan menggunakan program Matlab untuk memprediksi jumlah orang terinfeksi pada periode ke-n.Kata Kunci: Covid-19, Model Matematika, Prediksi Jumlah Penderita