Berdasarkan data dari WHO, lonjakan kasus penderita COVID telah terjadi beberapa kali sejak bulan Januari 2020 dan menyebabkan pemerintah mengalami kesulitan dalam menyediakan fasilitas kesehatan. Data COVID Indonesia telah menarik perhatian yang cukup besar karena banyak kemungkinan yang bisa terjadi dikemudian harinya. Algoritma Prophet yang dikembangkan oleh Facebook merupakan algoritma yang dapat menangani prediksi dengan memanfaatkan data historis sebagai bahan dalam menentukan prediksi. Penelitian ini menganalisis sejauh mana algoritma Prophet dapat dengan baik menganalisa tingkat prediktabilitas data COVID di Indonesia. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa Prophet dapat menganalisa data COVID di Indonesia dengan baik. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 1122 data yaitu data positif, sembuh, dirawat dan meninggal dunia. Peneliti menggunakan MAPE untuk menguji kinerja model dalam menganalisa Algoritma serta dilakukannya backtesting (pengecekan ulang). Hasil dari penelitian ini menghasilkan nilai akurasi model sangat baik (MAPE < 10%) yaitu pada parameter Positif, Sembuh dan Meninggal Dunia. Algoritma Prophet masih bekerja dengan baik saat memprediksi jumlah korban COVID di Indonesia untuk 121 hari kedepan. Hasil penelitian ini dapat menjadi acuan dalam penggunaan model Prophet yang paling baik untuk menganalisa tingkat prediktabilitas data dalam bentuk time series.
Kata Kunci: Algoritma Prophet, Backtesting, Data COVID Indonesia, MAPE, RMSE, SMAPE, Time Series.