Surahman, Arif (2015) Prediksi Potensi Perkembangan Penyakit Tropis Berdasarkan Cuaca Dengan Metode Rule-Based System. Undergraduate thesis, Institut Technology Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
5210100124-Undergraduate Thesis.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
Indonesia merupakan negara berkembang, dimana
merupakan negara yang masih menjadi endemis bagi beberapa
penyakit, terutama penyakit tropis. Beberapa penyakit yang masih
menjadi endemis di Indonesia, diantaranya adalah demam
berdarah, malaria, campak, dan berapa penyakit lainnya yang
tergolong penyakit tropis. Penyakit tropis sendiri merupakan
penyakit yang terjadi pada daerah tropis, meskipun demikian
golongan penyakit ini sering dikaitkan dengan penyakit yang
diakibatkan oleh bakteri, virus maupun parasit.
Kenyataan mengenai bakteri, virus, maupun parasit
penyebab penyakit yang hanya ditemukan di daerah dengan iklim
tropis memunculkan kemungkinan untuk memprediksi perilaku
agen penyakit tersebut terhadap kondisi cuaca. Dengan
mengetahui kondisi cuaca tempat berkembangnya agen penyakit,
hal tersebut bisa digunakan untuk memprediksi kapan dan dimana
penyakit tersebut akan muncul. Ditambah lagi adanya sebuah
metode prediksi kondisi cuaca di waktu yang akan datang
memungkinkan untuk melakukan prediksi potensi penyakit tropis.
Peramalan data cuaca yang kebanyakan memiliki kondisi
musiman dilakukan dengan menggunakan metode Holt-Winter
Exponential Smoothing dan SARIMA.
viii
Menggunakan dasar perkembangan agen penyakit dan hasil
peramalan kondisi cuaca pada daerah Malang dan Madiun,
diprediksi potensi penyakit tropis pada daerah tersebut. Diketahui
tidak semua kondisi cuaca berpengaruh langsung terhadap
perkembangan agen penyakit, hanya suhu udara, kelembaban dan
curah hujan yang berpengaruh secara langsung terhadap
perkembangan agen penyakit. Untuk faktor cuaca lain seperti
tekanan udara, pengaruh yang diberikan kepada agen penyakit
terjadi secara tidak langsung.
Hasil prediksi yang didapatkan dengan menggunakan
cuaca, diketahui memiliki hasil akurasi yang kurang baik. Hal ini
diketahui dari angka akurasi yang di bawah 50%. Pada beberapa
penyakit seperti pertusis dan difteri memiliki nilai akurasi 100%
hanya pada Kabupaten Malang, namun nilai akurasi pertussis
pada Kabupaten Madiun justru bernilai 0%. Dari hal tersebut
diketahui nilai akurasi tidak stabil, sehingga dikatakan memiliki
hasil yang kurang baik. Hasil analisa penulis, untuk meningkatkan
kualitas akurasi bisa dilakukan dengan menambahkan faktor
prediksi. Hal tersebut terbukti pada hasil akurasi untuk penyakit
demam berdarah yang memiliki nilai lebih stabil pada kedua
daerah.
==================================================================================================
Indonesia is a developing country, which is still an endemic
country for several diseases, especially tropical diseases. Some
diseases are still endemic in Indonesia, such as dengue fever,
malaria, measles, and how many other diseases classified as
tropical diseases. Tropical disease itself is a disease that occurs in
tropical areas, however this disease group is often associated with
diseases caused by bacteria, viruses and parasites.
The reality of bacteria, viruses, and parasites that cause
disease are only found in areas with tropical climate raises the
possibility to predict the behavior of the disease agent to weather
conditions. By knowing the weather conditions where the
development of the disease agent, it can be used to predict when
and where the disease will appear. Plus there are a prediction
method of weather conditions in the future allow to predict the
potential of tropical diseases. Forecasting weather data that most
have seasonal conditions were calculated using Holt-Winter
Exponential Smoothing and SARIMA.
Using the basic development of the disease agent and the
results of forecasting the weather conditions in the area of Malang
and Madiun, can be predicted the potential of tropical diseases in
that area. It is known that not all weather conditions directly
influence the development of disease agents, only air temperature,
humidity and rainfall directly affects the development of the
x
disease agent. For other weather factors such as air pressure, the
effect given to the agents of disease occur indirectly.
The prediction results obtained by using the weather, are
known to have poor accuracy results. It is known that the accuracy
below 50%. In some diseases such as pertussis and diphtheria have
an accuracy rate of 100% only in Malang, but the value of the
accuracy of pertussis in Madiun it is 0%. From this known value
of accuracy is not stable, so it is said to have a poor results. The
results of the analysis of the authors, to improve the quality of
accuracy can be done by adding a predictive factor. This is evident
in results accuracy for dengue fever which has a more stable value
in these two areas..
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSSI 006.3 Sur p |
| Uncontrolled Keywords: | Prediksi potensi penyakit, Penyakit Tropis, Holt-Winter Exponential Smoothing, SARIMA, Rule-Based System |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science) |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Mr. Tondo Indra Nyata |
| Date Deposited: | 31 Oct 2018 07:53 |
| Last Modified: | 31 Oct 2018 07:53 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/59922 |
Actions (login required)
 |
View Item |