Peramalan Jumlah Kasus Demam Berdarah Di Kabupaten Malang Menggunakan Metode Support Vector Regresi

Hekmatyar, Mochamad Harun (2019) Peramalan Jumlah Kasus Demam Berdarah Di Kabupaten Malang Menggunakan Metode Support Vector Regresi. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 05211440000162-Undergraduate_Theses.pdf]
Preview
Text
05211440000162-Undergraduate_Theses.pdf

Download (3MB) | Preview

Abstract

Demam berdarah dengue (DBD) adalah suatu penyakit yang disebabkan oleh infeksi virus dengue. DBD adalah penyakit akut dengan manifestasi klinis perdarahan yang menimbulkan syok yang berujung kematian. Penyakit Demam Berdarah adalah endemik yang muncul sepanjang tahun, terutama saat musim penghujan ketika nyamuk dalam kondisi optimal untuk berkembang biak, sehingga dapat dibilang persebaran nyamuk demam berdarah bergantung dengan iklim.
Pada Tahun 2016, Kabupaten Malang termasuk dalam 3 besar kabupaten dengan jumlah kasus Demam Berdarah Tertinggi di Jawa Timur, oleh karena itu diperlukan peramalan yang akurat agar Dinas Kesehatan Kabupaten Malang dapat mencegah dan mengantisipasi kasus demam berdarah lebih dini. Data hasil peramalan bisa digunakan untuk perencanaan pelayanan medis, seperti penanganan tepat waktu terhadap pasien dan ketersediaan obat-obatan yang dibutuhkan di masa yang akan datang. Tugas akhir ini bertujuan untuk melakukan peramalan kasus demam berdarah di Kabupaten Malang dengan menggunakan metode Suport Vector Regresi (SVR). Dasar pemikiran dari SVR adalah untuk memetakan set data ke ruang fitur dimensi tinggi non-linear dan menyelesaikan permasalahan regresi dalam ruang fitur dimensi ini. Berdasarkan keunggulan dalam kapasitas menangani high dimensional data, SVR menjadi algoritma yang populer dalam memecahkan masalah peramalan.
Hasil peramalan yang dilakukan diharapkan memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi dan bisa membantu Dinas Kesehatan Kabupaten Malang dalam menangani kasus demam berdarah di masa mendatang seperti persiapan obat – obatan, pelayanan pasien agar dapat mengurangi korban jiwa yang disebabkan oleh wabah ini.
Model Suport Vektor Regresi dapat digunakan untuk meramalkan jumlah kasus demam berdarah dikarenakan memiliki nilai error yang cukup dapat diterima.
Hasil peramalan jumlah kasus demam berdarah di beberapa desa Kabupaten Malang pada periode selanjutnya memiliki nilai rata-rata SMAPE : 27.69%, rata-rata MAD : 0.33 dan rata-rata MSE : 0.44. Hasil peramalan ini dapat dibilang cukup baik
================================================================================================
Dengue hemorrhagic fever (DHF) is a disease caused by dengue virus infection. DHF is an acute disease with clinical manifestations of bleeding that cause shock which leads to death. Dengue Fever is an endemic that occurs throughout the year, especially during the rainy season when mosquitoes are in optimal conditions for breeding, so it can be said that the spread of dengue mosquitoes depends on the climate.
In 2016, Malang Regency was included in the top 3 districts with the highest number of Dengue Fever cases in East Java, therefore accurate forecasting was needed so that the Malang District Health Office could prevent and anticipate cases of dengue fever earlier. Data forecasting results can be used for planning medical services, such as timely handling of patients and the availability of medicines needed in the future. This final project aims to forecast dengue fever cases in Malang Regency by using the Support Vector Regression (SVR) method. The rationale for SVR is to map data sets to non-linear high-dimensional feature spaces and solve regression problems in this dimensional feature space. Based on excellence in capacity to handle high dimensional data, SVR is a popular algorithm in solving forecasting problems.
The forecasting results carried out are expected to have a fairly high level of accuracy and can help the Malang District Health Office in dealing with dengue cases in the future such as preparation of medicines, patient services in order to reduce the fatalities caused by this outbreak.
Vector Support Model Regression can be used to predict the number of bleeding deaths because it has a fairly acceptable error value.
The results of forecasting the number of dengue fever cases in several villages in Malang Regency in the following period had an average value of SMAPE: 27.69%, the average MAD: 0.33 and the average MSE: 0.44. This forecasting result is considered good enough

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSI 519.535 Hek p-1 2019
Uncontrolled Keywords: Peramalan, Demam Berdarah,Support Vector Regresi
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA280 Box-Jenkins forecasting
T Technology > T Technology (General) > T174 Technological forecasting
Divisions: Faculty of Information Technology > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: mochamad harun hekmatyar
Date Deposited: 01 Jul 2021 08:10
Last Modified: 01 Jul 2021 08:10
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/60608

Actions (login required)

View Item View Item