Visualisasi Dan Peramalan Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue Di Kabupaten Malang Menggunakan Google Maps Api Dan Metode Artificial Neural Network

Pramudita, Graha (2016) Visualisasi Dan Peramalan Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue Di Kabupaten Malang Menggunakan Google Maps Api Dan Metode Artificial Neural Network. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.

[img]
Preview
Text
5212100162-Undergraduate_Thesis.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) telah menjadi salah satu penyakit paling mematikan di dunia. Penyakit yang disebabkan oleh nyamuk berjenis Aedes ini banyak ditemukan di negara-negara tropis, salah satunya di Indonesia. Indonesia menjadi negara dengan jumlah temuan kasus DBD tertinggi di ASEAN, bahkan termasuk yang tertinggi di dunia. Kabupaten Malang merupakan salah satu daerah endemik DBD di Indonesia. Strategi penanganan DBD yang dilakukan sekarang ini lebih bersifat reaktif daripada antisipasi. Akibatnya, kesempatan untuk mencegah penularan dan mengontrol epidemik menjadi berkurang. Atas dasar ini, perlu dilakukan berbagai upaya untuk menangani kasus DBD. Salah satu upaya yang dapat dilakukan yaitu meramalkan jumlah kasus DBD yang akan terjadi kedepan. Dengan adanya peramalan, Dinas Kesehatan Kabupaten Malang dapat segera merumuskan strategi dan mengambil tindakan pencegahan dengan cepat. Diperlukan juga visualisasi pada peta untuk menampilkan persebaran kasus DBD untuk mendukung hasil peramalan yang telah dilakukan. vi Metode Artificial Neural Network (ANN) digunakan untuk meramalkan jumlah kasus DBD di Kabupaten Malang. Metode ANN dapat menemukan hubungan nonlinear yang kompleks antara variabel bebas dan terikat. Metode ini cocok digunakan untuk memecahkan permasalahan yang sulit didefinisikan secara matematis. Variabel bebas yang digunakan sebagai masukan yaitu jumlah kasus DBD di setiap Puskesmas dan kondisi cuaca di Kabupaten Malang. Setelah dilakukan peramalan, hasil yang didapat lalu divisualisasikan menggunakan Google Maps API. Google Maps API memberikan kemampuan untuk menampilkan setiap titik-titik Puskesmas beserta keterangan jumlah kasus hasil peramalan pada peta Google Maps melalui web browser. Hasil tugas akhir ini diharapkan akan menghasilkan model yang dapat secara akurat meramalkan jumlah kasus DBD di Kabupaten Malang dan visualisasi yang mampu menampilkan persebaran kasus dengan baik =============================================================================================== Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) has become one of the most deadly diseases in the world. Disease caused by this Aedes-type mosquito is found in many tropical countries, one of them in Indonesia. Indonesia is country with the highest number of dengue hemorrhagic cases in ASEAN, even among the highest in the world. Malang Regency is one of endemic areas of dengue hemorrhagic fever in Indonesia. Current handling strategy is more reactive than anticipation. As a result, the opportunity to prevent the transmission and control of epidemic become reduced. Based on this, there should be efforts to handle cases of DHF. One of efforts that can be done is predict the number of dengue hemorrhagic cases that will occur in the future. With forecasting, Health Office of Malang Regency can immediately formulate strategy and take preventive action quickly. Also required a visualization on the map to show the spread of dengue hemorrhagic cases to support forecasting results that have been done. viii Artificial Neural Network (ANN) method is used to forecast the number of dengue cases in Malang Regency. ANN method can find a complex nonlinear relationship between independent and dependent variables. This method is suitable for solving problem that is difficult to defined mathematically. The independent variables used as input are number of dengue hemorrhagic cases in each Public Health Center and weather conditions in Malang Regency. After forecasting, the results are then visualized using the Google Maps API. Google Maps API provides the ability to display any points of Public Health Center along with details of the number of cases of forecasting results on Google Maps via web browser. The result of this final project is expected to produce a model that can accurately predict the number of dengue hemorrhagic cases in Malang Regency and visualization that is capable to show the spreading of cases well

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSI 006.78 Pra v-1
Uncontrolled Keywords: visualisasi, peramalan, Demam Berdarah Dengue, Artificial Neural Network, Google Maps API
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5105.888 Web sites--Design. Web site development.
Divisions: Faculty of Information Technology > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: EKO BUDI RAHARJO
Date Deposited: 13 Apr 2020 14:09
Last Modified: 13 Apr 2020 14:09
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/75752

Actions (login required)

View Item View Item