Chandra, Berta Kartika (2020) PERAMALAN JUMLAH KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN MALANG DENGAN METODE KNEAREST NEIGHBOR REGRESSION. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
05211640000103_Non_Degree.pdf Download (4MB) | Preview |
Abstract
Kasus demam berdarah selalu muncul dan memakan korban jiwa setiap tahunnya. Menurut data Direktorat Jenderal Pencegahan dan Pengendalian Penyakit, Kementerian Kesehatan (Kemenkes) RI, terhitung sejak minggu pertama tahun 2018 hingga minggu pertama tahun 2019 telah tercatat 700 jumlah kasus demam berdarah di Jawa Timur. Angka itu berhasil membuat Jawa Timur menduduki peringkat satu kasus demam berdarah terbanyak di Indonesia. Tidak hanya itu, Jawa Timur juga menjadi wilayah dengan angka kematian akibat DBD terbanyak pada tahun 2018 yaitu sebanyak 47 korban. Wilayah dengan angka kasus demam berdarah yang tinggi di Jawa Timur pada tahun 2018 adalah Kabupaten Malang. Mewabahnya demam berdarah di suatu wilayah bisa dipengaruhi oleh kondisi geografis, lingkungan maupun kepadatan penduduk. Angka kasus demam berdarah ini bisa ditekan dengan upaya mitigasi yang tepat.
Informasi prediksi atau peramalan bisa digunakan untuk memberi bantuan dalam pengambilan keputusan untuk upaya mitigasi yang tepat di waktu yang tepat. Agar hasil peramalan bisa menjadi sebuah pendukung keputusan, maka hasil peramalan harus memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Untuk itu, teknik peramalan menjadi sangat penting untuk mendapatkan tingkat akurasi yang tinggi. Banyak teknik atau metode yang bisa digunakan, salah satunya adalah K-Nearest Neighbor Regression (KNNR) yang merupakan salah satu teknik peramalan dengan machine learning. Tugas akhir ini disusun untuk mengimplementasikan metode KNNR untuk menghasilkan model peramalan untuk kasus demam berdarah di Kabupaten Malang. Data yang digunakan adalah data kasus demam berdarah di Kabupaten Malang yang berasal dari Dinas Kesehatan Kabupaten Malang dan data cuaca dari dua stasiun BMKG di Kabupaten Malang. Model peramalan yang dibentuk melibatkan variabel suhu, curah hujan, kelembaban udara, kecapatan angin, angka bebas jentik dan jumlah penduduk. Model peramalan terbaik dipilih di setiap dataran rendah, dataran sedang dan dataran tinggi.
Model terbaik dengan metode KNNR memiliki nilai Root Mean Square Error 2.133 di dataran rendah, 2.205 di dataran sedang dan 1.543 di dataran tinggi. Model terbaik memiliki nilai Symmetric Mean Absolute Error sebesar 24.977% di dataran rendah, 15.944% di dataran sedang dan 23.136% di dataran tinggi.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | demam berdarah, kabupaten malang, k-nearest neighbor, peramalan, Root Mean Square Error, Symmetric Mean Absolute Percentage |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T174 Technological forecasting T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing |
| Divisions: | Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Berta Kartika Chandra |
| Date Deposited: | 17 Aug 2020 05:24 |
| Last Modified: | 11 May 2023 05:50 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/78349 |
Actions (login required)
 |
View Item |