Prediksi Potensi Perkembangan Penyakit Tropis Berdasarkan Cuaca Dengan Metode Rule-Based System

Surahman, Arif (2015) Prediksi Potensi Perkembangan Penyakit Tropis Berdasarkan Cuaca Dengan Metode Rule-Based System. Undergraduate thesis, Institut Technology Sepuluh Nopember.

[img]
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: https://repository.its.ac.id/id/eprint/59922

Actions (login required)

View Item View Item