Estimasi Penyebaran Penyakit Pneumonia pada Balita dengan Metode Unscented Kalman Filter

Irianti, Febrika Suci (2024) Estimasi Penyebaran Penyakit Pneumonia pada Balita dengan Metode Unscented Kalman Filter. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5002201110-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Pneumonia merupakan salah satu penyakit yang berbahaya hingga dapat menyebabkan kematian bagi manusia, khususnya balita. Penyakit pneumonia dapat disebabkan oleh berbagai faktor, dengan dua penyebab terbanyak adalah virus dan bakteri. Streptococcus dan Mycoplasma pneumonia merupakan jenis bakteri yang sering menjadi penyebab pneumonia. Sedangkan adenovirus dan Respiratory Syncytial Virus (RSV) merupakan beberapa jenis virus yang dapat menyebabkan pneumonia. Pneumonia masih menjadi penyebab utama kematian balita di dunia hingga saat ini. Diperkirakan terdapat sekitar 1,8 juta atau 20% dari total kematian anak yang disebabkan oleh pneumonia. Oleh karena itu, diperlukan pemodelan matematika untuk mengetahui tingkat penyebaran penyakit pneumonia pada balita. Dalam penelitian ini, model matematika yang digunakan adalah tipe SVEIR. Dari model tersebut, dicari estimasi setiap variabel untuk melihat tingkat penyebaran penyakit pneumonia. Variabel yang akan dilakukan estimasi adalah variabel S,V,E, dan R. Metode estimasi yang digunakan dalam model tersebut adalah Unscented Kalman Filter. Sebelum dilakukan estimasi, model penyebaran penyakit pneumonia perlu dilakukan diskritisasi dengan menggunakan metode beda hingga maju untuk mendapatkan sistem yang diskrit. Kemudian, sistem diskrit tersebut ditambahkan faktor stokastik berupa noise atau gangguan sebelum diterapkan pada metode Unscented Kalman Filter. Simulasi dilakukan secara numerik menggunakan software MATLAB dan didapatkan MAPE sebesar 0,0005% yang menunjukkan bahwa metode Unscented Kalman Filter merupakan metode yang tepat untuk melakukan estimasi variabel pada sistem nonlinear karena menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil estimasi didapatkan dengan metode Unscented Kalman Filter, selanjutnya akan digunakan untuk melihat tingkat penyebaran penyakit pneumonia pada balita tahun 2023-2025. Simulasi dilakukan dengan metode ODE45 dan didapatkan kesimpulan bahwa jumlah balita yang terinfeksi pneumonia tidak akan terjadi kelonjakan kasus. Sebaliknya, terjadi tren penurunan dari tahun 2023 hingga tahun 2025.
============================================================
Pneumonia is a dangerous disease that can cause death for humans, especially toddlers. Pneumonia can be caused by various factors, with the two most common causes being viruses and bacteria. Streptococcus and Mycoplasma pneumonia are types of bacteria that often cause pneumonia. Meanwhile, adenovirus and Respiratory Syncytial Virus (RSV) are several types of viruses that can cause pneumonia. Pneumonia is still the main cause of death for children under five in the world today. It is estimated that around 1.8 million or 20% of total child deaths are caused by pneumonia. Therefore, mathematical modeling is needed to determine the level of spread of pneumonia in toddlers. In this study, the mathematical model used is the SVEIR type. From this model, estimations of each variable made to observe the spread rate of pneumonia. The estimation method used in this model is the Unscented Kalman Filter. Before estimation is carried out, the pneumonia spread model needs to be discretized using the forward finite difference method to obtain a discrete system. Then, the obtained discrete system will be augmented with stochastic factors such as a noise before being applied to the Unscented Kalman Filter method. Numerical simulations were performed using MATLAB software and yielded a MAPE of 0.0005%, indicating that the Unscented Kalman Filter is an appropriate method for estimating variables in a nonlinear system due to its high accuracy. The data obtained using the Unscented Kalman Filter method will be used to observe the spread of pneumonia among toddlers from 2023 to 2025. The simulation was conducted using the ODE45 method, and it was concluded that the number of toddlers infected with pneumonia will not experience a surge in cases. On the contrary, there is a downward trend from 2023 to 2025.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Estimasi variabel, ODE45, Pneumonia, Unscented Kalman Filter
Subjects:	Q Science Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA401 Mathematical models. Q Science > QA Mathematics > QA402.3 Kalman filtering.
Divisions:	Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Febrika Suci Irianti
Date Deposited:	06 Aug 2024 01:01
Last Modified:	06 Aug 2024 01:01
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/112543

Actions (login required)

View Item