PENERAPAN METODE HYBRID SARIMAX-ANN UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DBD DI PROVINSI JAWA BARAT
Indonesia merupakan salah satu negara tropis di dunia oleh karena itu Indonesia memiliki dua musim yaitu musim kemarau dan musim penghujan. Dikarenakan memiliki dua musim maka dapat menimbulkan penyakit tropis. Salah satu penyakit tropis yang berkembang sangat cepat yaitu Demam Berdarah Dengue. DBD...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Book |
| Published: |
2022-01-26.
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Link Metadata |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Indonesia merupakan salah satu negara tropis di dunia oleh karena itu Indonesia memiliki dua musim yaitu musim kemarau dan musim penghujan. Dikarenakan memiliki dua musim maka dapat menimbulkan penyakit tropis. Salah satu penyakit tropis yang berkembang sangat cepat yaitu Demam Berdarah Dengue. DBD merupakan data deret waktu yang dapat dikumpulkan pertahunnya dan memiliki siklus musiman. Karena merupakan data deret waktu maka dapat dilakukan peramalan menggunakan metode SARIMAX, namun SARIMAX hanya mampu menyelesaikan permasalahan linear saja dan untuk mengatasi permasalahan non-linear dapat diselesaikan dengan metode ANN Backpropagation. Oleh karena itu dalam penelitian ini menggunakan metode Hybrid SARIMAX-ANN. Data dalam penelitian ini terdapat variabel dependent dan variabel independent. Untuk variabel dependent yaitu data DBD, sedangkan untuk variabel independent yaitu data kelembaban udara, suhu udara, dan curah hujan. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini yaitu faktor yang sangat mempengaruhi DBD adalah kelembaban udara. Hasil peramalan pada bulan Januari 2021 sampai dengan bulan Juni 2021 adalah 1.081, 960, 1.132, 1.103, 2.467, dan 1.605. Kemudian menghasilkan nilai MAPE sebesar 16,33% yang berarti tingkat akurasi baik. Indonesia is one of the tropical countries in the world, therefore Indonesia has two seasons, namely the dry season and the rainy season. Because it has two seasons, it can cause tropical diseases that is growing very fast is Dengue Hemorrhagic Fever. DHF is time series data tha can be collected annually and has a seasonal cycle. Because it is time series data, it can be forecasted using SARIMAX method, but SARIMAX is only able to solve linear problems and to overcone non-linear prolblems it can be solved using the ANN Backpropagation method. Therefore, in this study using the Hybrid SARIMAX-ANN method. The data in this study contained the dependent variable and the independent variable. The dependent variable is DHF data, while the independent variable is air humidity, air temperature, and rainfall data. The result obtained in this study, namely the factor that greatly affects DHF is air humidity. Forecasting result form Januari 2021 to June 2021 are 1.081, 960, 1.132, 1.103, 2.467, and 1.605. the it produces a MAPE value of 16,33% which means a good level of accuracy. |
|---|---|
| Item Description: | http://repository.upi.edu/71920/1/S_MAT_1700797_Title.pdf http://repository.upi.edu/71920/2/S_MAT_1700797_Chapter1.pdf http://repository.upi.edu/71920/3/S_MAT_1700797_Chapter2.pdf http://repository.upi.edu/71920/4/S_MAT_1700797_Chapter3.pdf http://repository.upi.edu/71920/5/S_MAT_1700797_Chapter4.pdf http://repository.upi.edu/71920/6/S_MAT_1700797_Chapter5.pdf http://repository.upi.edu/71920/7/S_MAT_1700797_Appendix.pdf |