Pengaruh Iklim Terhadap Penyebaran Demam Berdarah di Kecamatan Tanjung Priok Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) Berbasis Website

Penulis

  • Sutan Faiz Rasyid Telkom University
  • Meta Kallista Telkom University
  • Ashri Dinimaharawati Telkom University

Abstrak

Abstrak—Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit endemik di seluruh wilayah tropis dan sebagian wilayah subtropis. Salah satu faktor yang berhubungan dengan DBD adalah unsur iklim dan kepadatan penduduk. Di Jakarta Utara sendiri yang bertepatan di Kecamatan Tanjung Priok masih banyak yang terkena kasus DBD dikarenakan adanya kepadatan penduduk, dan iklim yang bisa dibilang tidak menentu. Pada kesempatan kali ini penelitian tentang prediksi penyebaran penyakit demam berdarah menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM). Data yang akan digunakan pada Tugas Akhir kali ini yaitu data penderita yang berasal dari Dinas Kesehatan Jakarta Utara dan data curah hujan yang berasal dari BMKG, data diambil dari tahun 2015-2020. Bedasarkan penelitian yang dilakukan, mendapatkan hasil keluaran berupa website yang menampilkan grafik hasil kasus prediksi DBD dan curah hujan dengan pendekatan prediksi satu bulan kedepan. Dan dapat disimpulkan curah hujan mempengaruhi dan memiliki kolerasi dengan rata-rata pengujian ELM menghasilkan RMSE (Root Mean Squared Error) korban penderita DBD sebesar 13.26 dan curah hujan 7.57, MAE (Mean Absolute Error) korban penderita DBD sebesar 11.09 dan curah hujan 5.308, MAPE (Mean Absolute Presentage Error) korban penderita DBD 13% dan Curah Hujan 7%.

Kata kunci—Demam Berdarah, Extreme Learning Machine (ELM ), website, Curah Hujan, Kolerasi

Referensi

REFERENSI

A. D. Syamsir,

FOGGING DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS,=

JURNAL NASIONAL ILMU KESEHATAN (JNIK), vol.

, p. 2, 2018.

F. A. Majni,

320 kasus dan 147 Kematian,= 17 Juni 2021.

[Online]. Available:

https://mediaindonesia.com/humaniora/412591/waspa

da-dbd-hingga-juni-tercatat-16320-kasus-dan-147-

kematian. [Diakses 7 Oktober 2021].

W. F. M. C. F. A. P. A. Adyan Nur Alifatin,

Extreme Learning Machine(ELM) Untuk Peramalan

Laju Inflasi Di Indonesia,= Jurnal Teknologi Informasi

dan Ilmu Komputer, vol. 6, p. 180, 2019.

M. I. I. d. S. Zulfa Afiq Fikriya,

Learning Machine untuk,= JURNAL SAINS DAN SENI

ITS, vol. 6, p. 18, 2017.

A. Pamungkas,

Menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine,=

[Online]. Available:

https://pemrogramanmatlab.com/tag/aplikasi-extremelearning-machine/. [Diakses 15 Desember 2021].

M. R. Adani,

Fungsi, Manfaat dan Cara Membuatnya,= 16 Desember

[Online]. Available:

https://www.sekawanmedia.co.id/pengertian-website/.

[Diakses 10 Desember 2021].

K. K. RI, <

Dengue,= Journal of Vector Ecology, pp. 71-78, 2018.

A. Candra, < Dengue Hemorrhagic Fever

Epidemiology, Pathogenesis, and Its Transmission

Risk Factors,= Aspirator J. Vector Borne Dis. Stud, vol.

, pp. 110-119, 2010.

K. RI,

, pp. 1-12, 2016.

U. F. Achmadi,

Manajemen Demam Berdarah Berbasis Wilayah,= Pus.

Data dan Survailans Epidemiol. Kemenkes RI, vol. 2,

p. 48, 2010.

D. T. W. P. S. S. S. M. D. M. K. S. M. Ardhya Chaeruna

Salim,

BERDARAH DENGUE DI KOTA BANDUNG MENGGUNAKANSUPPORT VECTOR

REGRESSION DAN GAUSSIAN PROCESS

REGRESSION,= e-Proceeding of Engineering , vol. 7,

pp. 2-3, 2020.

Khoiri,

Square Error (RMSE),= 23 Desember 2020. [Online].

Available: https://www.khoiri.com/2020/12/caramenghitung-root-mean-square-error-rmse.html.

[Diakses 22 Januari 2023].

A. A. Suryanto,

ABSOLUTE ERROR (MEA) DALAM ALGORITMA

REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI PRODUKSI

PADI,= SAINTEKBU, vol. 11, 2019.

Khoiri,

Error (MAPE) di Excel dan Pengertiannya,= 16

Desember 2020. [Online]. Available:

https://www.khoiri.com/2020/12/pengertian-dan-caramenghitung-mean-absolute-percentage-errormape.html. [Diakses 22 Januari 2023].

##submission.downloads##

Diterbitkan

2023-11-01

Terbitan

Bagian

Program Studi S1 Teknik Komputer