Peramalan Jumlah Kasus Demam Berdarah di Kabupaten Malang Menggunakan Metode Hybrid ARIMAX-LSTM Berdasarkan Data Sosial Media

Akmaluddin, Muhammad Taqi (2024) Peramalan Jumlah Kasus Demam Berdarah di Kabupaten Malang Menggunakan Metode Hybrid ARIMAX-LSTM Berdasarkan Data Sosial Media. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05211940000115-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2026. Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Demam Berdarah Adalah Penyakit Menular Yang Disebabkan Oleh Infeksi Virus Dengue. Infeksi Dengue Merupakah Salah Satu Infeksi Virus Yang Disebabkan Oleh Nyamuk Aedes Aegypti Yang Dapat Menyebar Dengan Cepat Pada Manusia. Demam Berdarah Termasuk Salah Satu Penyakit Yang Sering Menimbulkan Wabah Dan Menjadi Penyebab Kematian. Penyakit Yang Ditularkan Oleh Virus Dengue Ini Masih Menjadi Salah Satu Permasalahan Utama Dalam Bidang Kesehatan Di Indonesia. Kasus Demam Berdarah Di Kabupaten Malang Per Awal Januari 2022 Mengalami Peningkatan. Peningkatan Kasus Demam Berdarah, Oleh Karena Itu Diperlukan Peramalan Yang Akurat Agar Dinas Kesehatan Kabupaten Malang Dapat Mencegah Kasus Demam Berdarah Lebih Awal. Data Hasil Peramalan Bisa Digunakan Untuk Mempersiapkan Pelayanan Medis, Ketersediaan Obat, Ataupun Melakukan Kegiatan Fogging Pada Daerah Di Kabupaten Malang. Penelitian Tugas Akhir Ini Bertujuan Untuk Melakukan Peramalan Kasus Demam Berdarah Di Kabupaten Malanng Dengan Menggunakan Metode Hybrid Antara Autoregressive Integrated Moving Average With Exogenous Variables (ARIMAX) Dengan Long Short Term Memory (LSTM). Hasil Akhir Yang Telah Dibandingkan Menunjukkan Bahwa Hasil Peramalan Terbaik Dengan Menggunakan Metode Hybrid ARIMAX-LSTM Dengan Penggunaan Data Jangka Waktu Mingguan Yang Menghasilkan Nilai Akurasi Yang Baik. Model Data Yang Digunakan Untuk Meramalkan Kasus Demam Berdarah Pada Penelitian Ini Memiliki SMAPE 28.52%, RMSE 22.71, Dan MAE 9.94.
=============================================================================================================================
Dengue Fever Is A Contagious Disease Caused By Dengue Virus Infection. Dengue Infection Is One Of The Viral Infections Transmitted By Aedes Aegypti Mosquitoes That Can Spread Rapidly Among Humans. Dengue Fever Is Among The Diseases That Often Cause Outbreaks And Fatalities. The Disease Transmitted By The Dengue Virus Remains A Significant Health Concern In Indonesia. Cases Of Dengue Fever In Malang Regency As Of Early January 2022 Have Increased. Due To The Rise In Dengue Fever Cases, Accurate Forecasting Is Needed So That The Malang Regency Health Office Can Prevent Dengue Fever Cases In Advance. The Forecasted Data Can Be Utilized To Prepare Medical Services, Ensure The Availability Of Medications, Or Conduct Fogging Activities In Areas Within Malang Regency. This Final Project Research Aims To Forecast Dengue Fever Cases In Malang Regency Using A Hybrid Method Combining Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMAX) With Long Short Term Memory (LSTM). The Final Results, When Compared, Demonstrate That The Best Forecasting Outcome Is Achieved Using The Hybrid ARIMAX-LSTM Method With Weekly Time Series Data, Resulting In Good Accuracy Values. The Data Model Employed To Forecast Dengue Fever Cases In This Study Yields An SMAPE Of 28.52%, RMSE Of 22.71, And MAE Of 9.94

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Peramalan, Demam Berdarah, ARIMAX, LSTM, Forecasting, Dengue hemorrhagic fever
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T174 Technological forecasting
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Muhammad Taqi Akmaluddin
Date Deposited:	15 Feb 2024 04:31
Last Modified:	15 Feb 2024 04:31
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/106986

Actions (login required)

View Item