Covid-19 menjadi masalah kesehatan dunia selama pandemi ini. Setiap negara berjuang untuk melawan masalah ini begitu juga di Indonesia. Indonesia memiliki kasus baru yang tinggi dan berdampak pada tingginya permintaan terhadap angka okupasi tempat tidur. Untuk mengatasi situasi ini, kami dapat merekomendasikan prediksi covid-19 menggunakan LGBM dan LSTM. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan prediksi kasus baru covid19 menggunakan LGBM dan LSTM sebagai regresi tugas. Kami menerapkan beberapa pre-pocessing, yaitu onehot encode data dan Normalization. Hasil pre-processing akan menyediakan fasilitas untuk membantu tugas regresi LGBM dan LSTM. Hasil percobaan menunjukkan bahwa LSTM memiliki hasil yang lebih baik daripada LGBM. R2 dari LSTM sama dengan 1, sedangkan LGBM 0.71.