MODEL PREDIKSI KASUS DEMAM BERDARAH DI KOTA YOGYAKARTA DENGAN ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY
ADE PUSPANING AYU UMBARAN PUTRI, Dr. Mardhani Riasetiawan, SE Ak., M.T.
2024 | Skripsi | ELEKTRONIKA DAN INSTRUMENTASI
Maraknya kasus demam berdarah di Indonesia
merupakan kasus dengan jumlah tertinggi di Asia Tenggara sejak tahun 1968
hingga 2009. DBD adalah penyakit yang disebabkan oleh virus dengue yang
ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes, terutama Aedes aegypti.
Penyakit ini memiliki gejala demam tinggi mendadak dan manifestasi pendarahan
yang dapat berujung pada shock dan kematian. Tingginya angka kasus DBD,
terutama selama musim hujan, menuntut adanya upaya preventif yang efektif.
Keberadaan tempat perindukan nyamuk yang tidak terawat meningkatkan risiko
penularan penyakit. Selain itu, faktor cuaca seperti curah hujan tinggi atau
rendah mempengaruhi tingkat penularan penyakit ini. Penelitian ini bertujuan
untuk melakukan upaya preventif dalam pencegahan penyakit demam berdarah dengan
membuat program forecasting dengan mengambil yang terjadi di masyarakat
menggunakan machine learning. Algoritma Long Short Term Memory (LSTM)
digunakan untuk prediksi penyakit demam berdarah.
Penelitian ini menggunakan data rekapitulasi
kasus demam berdarah di Kota Yogyakarta berdasar dengan data Dinas Kesehatan
serta data iklim dari Stasiun Geofisika BMKG yang diambil dalam rentang
2012-2022. Model LSTM yang dibuat ini mencapai rate nilai error 0.03
yang mana model mampu menghasilkan prediksi yang akurat. Dengan prediksi yang
akurat, diharapkan masyarakat menjadi lebih aware dan dapat melakukan
tindakan pencegahan yang lebih baik.
The
high incidence of dengue fever cases in Indonesia has made it the country with
the highest number of cases in Southeast Asia from 1968 to 2009. Dengue fever
is a disease caused by the dengue virus, which is transmitted through the bites
of Aedes mosquitoes, particularly Aedes aegypti. This disease is characterized
by sudden high fever and manifestations of bleeding that can lead to shock and
death. The high number of dengue cases, especially during the rainy season,
necessitates effective preventive measures. The presence of untreated mosquito
breeding sites increases the risk of disease transmission. Additionally,
weather factors such as high or low rainfall influence the rate of disease
transmission. This study aims to implement preventive measures to control
dengue fever by creating a forecasting program using machine learning based on
conditions observed in the community. The Long Short Term Memory (LSTM)
algorithm is utilized for predicting dengue fever cases. This study aims to
implement preventive measures for dengue fever by developing a forecasting
program that considers the conditions observed in the community, using machine
learning.
This
research uses a dataset comprising dengue fever case records in Yogyakarta
City, based on data from the Health Department, and climate data from the BMKG
Geophysical Station, covering the period from 2012 to 2022. The developed LSTM
model achieves an error rate of 0.03, indicating that the model can generate
accurate predictions. With accurate predictions, it is expected that the
community will become more aware and take better preventive actions against
dengue fever.
Kata Kunci : Forecasting, Demam Berdarah, Curah Hujan, Suhu, Kelembaban, Dengue, Rainfall, Temperatue, Humidity, Long Short Term Memory.