Estimasi Model Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengan Menggunakan Metode Ensemble Kalman Filter

Sutopo, Muhammad Jirov Rexiansyah Grystnop Sutopo (2021) Estimasi Model Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengan Menggunakan Metode Ensemble Kalman Filter. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 06111740000077-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2023. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Penyakit Demam Berdarah atau juga dikenal dengan Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan masalah utama di Indonesia, salah satunya adalah pada provinsi Sulawesi Selatan. Penyakit Demam Berdarah merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus dengue dengan media penyebarannya merupakan nyamuk dari jenis Aedes Aegypti. Dari masalah tersebut maka diperlukan penelitian lebih lanjut mengenai penyebaran penyakit demam berdarah. Penelitian yang dilakukan adalah estimasi model matematika penyebaran penyakit demam berdarah. Model yang digunakan adalah model SIRS (Susceptible, Infected, Recovered) dengan sistem berbentuk nonlinear. Di dalam penelitian ini dilakukan estimasi penyebaran penyakit demam berdarah dengan metode Ensemble Kalman Filter dan metode Extended Kalman Filter. Pada penulisan Tugas Akhir ini diperoleh bahwa hasil estimasi untuk jumlah manusia yang terinfeksi penyakit demam berdarah mendekati nilai realnya, yaitu nilai berdasarkan jumlah bulanan pada kasus demam berdarah di provinsi Sulawesi Selatan pada bulan Januari-Desember tahun 2008, 2009, 2012, dan 2013 dengan nilai MAPE EnKF yaitu 6.2019% dan MAPE EKF yaitu 4.1878%. Sehingga hasil estimasi menggunakan metode EnKF dan EKF dinyatakan akurat. Berdasarkan hasil estimasi untuk kasus demam berdarah yang didapatkan, metode Extended Kalman Filter lebih akurat dari metode Ensemble Kalman Filter.
================================================================================================
Dengue Hemorrhagic Fever or also known as Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a major problem in Indonesia, one of which is in the province of South Sulawesi. Dengue Fever is a disease caused by the dengue virus with the medium of spread is the female mosquito of the Aedes Aegypti type. From this problem, further research is needed on the spread of dengue fever. The research conducted is the estimation of the mathematical model of the spread of dengue fever. The model used is the SIRS (Susceptible, Infected, Recovered) model with a nonlinear system. In this study, an estimation of the dengue fever model was carried out with the Ensemble Kalman Filter method and Extended Kalman Filter Method. In writing this Final Project, it is found that the estimation results for the number of humans infected with dengue fever are close to the real value, namely the value based on the monthly number of dengue fever cases in South Sulawesi province in January-December 2008, 2009, 2012, and 2013 with MAPE EnKF value of 6.2019% and MAPE EKF of 4.1878%. So that the estimation results using the EnKF and EKF methods are declared accurate. Based on the estimation results for dengue fever cases, the Extended Kalman Filter method is more accurate than the Ensemble Kalman Filter method.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	demam berdarah, Ensemble Kalman Filter, Extended Kalman Filter, nonlinear, SIRS. dengue fever, Ensemble Kalman Filter, Extended Kalman Filter, nonlinear, SIRS.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA402.3 Kalman filtering.
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Muhammad Jirov Rexiansyah Grystnop Sutopo
Date Deposited:	27 Aug 2021 03:43
Last Modified:	27 Aug 2021 03:43
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/89882

Actions (login required)

View Item