Prediksi Kejadian Demam Berdarah Dengue di Kecamatan Papar Kabupaten Kediri Tahun 2016–2021
Prediction of Dengue Hemorrhagic Fever in Papar District Kediri Regency 2016–2021
DOI:
https://doi.org/10.22435/asp.v14i1.5892Keywords:
prediction, ARIMA, MSE, dengue hemorrhagic feverAbstract
Abstract. Dengue hemorrhagic fever is still a health problem in Indonesia. Papar District, Kediri Regency is one of the areas with the highest dengue cases in East Java. The purpose of this study was to find a predictive model for the incidence of DHF in the Papar District, Kediri Regency, East Java. The research conducted is an applied research in the form of secondary data analysis using DHF data from 2016 to 2021. Data analysis is carried out using the time series analysis. The model of DHF incidence in Papar District, Kediri Regency is ARIMA (1, 0, 0) with an equation form 1 0.9974 t t t Y Y α − = + which means the value of DHF data at time t is influenced by DHF data at time t-1 with a psi coefficient (ϕ) of 0.9974. The MSE value in the prediction is 28.41. The results of our analysis show that the prediction of dengue cases from May 2021 to December 2022 increases by 1-2 cases.
Abstrak. Demam berdarah dengue masih menjadi masalah kesehatan di Indonesia. Kecamatan Papar, Kabupaten Kediri termasuk daerah dengan kasus DBD tertinggi di Jawa Timur. Tujuan penelitian ini untuk menemukan model prediksi kejadian DBD di wilayah Kecamatan Papar Kabupaten Kediri Jawa Timur. Penelitian yang dilakukan merupakan penelitian terapan berupa analisis data sekunder menggunakan data DBD dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2021. Analisis data yang dilakukan menggunakan analisis time series. Model kejadian DBD di Kecamatan Papar Kabupaten Kediri adalah ARIMA (1, 0, 0) dengan bentuk persamaan 1 0.9974 t t t Y Y α − = + yang artinya nilai data DBD waktu ke-t dipengaruhi oleh data DBD waktu ke-t-1 dengan koefisien psi (ϕ) sebesar 0,9974. Adapun nilai MSE pada prediksi adalah 28,41. Hasil analisis kami menunjukkan bahwa prediksi kasus DBD dari Mei 2021 hingga Desember 2022 meningkat 1–2 kasus.
References
Sunkudon C, Kaunang WPJ, Kandou GD. Hubungan kondisi iklim dengan kejadian demam berdarah dengue di Kabupaten Minahasa Selatan Tahun 2017- 2019. Kesmas. 2021;10(5):54–61.
Mistawati M, Yasnani Y, Lestari H. Forecasting prevalence of dengue hemorrhagic fever using ARIMA model in Sulawesi Tenggara Province, Indonesia. Public Heal Indones. 2021;7(2):75–86.
Dinkes Jawa Timur. Profil kesehatan provinsi Jawa Timur. Profil Kesehat Provinsi Jawa Timur. 2020;25–6.
Dinkes Kab.Kediri. Kabupaten Kediri dalam angka. 2021;148:148–62.
Arsyi M. Proyeksi Jumlah Kasus demam berdarah dengue dengan metode peramalan time series di Kabupaten Siak Provinsi Riau Tahun 2017-2021. Univ Sumatera Utara. 2018.
Kasanah LN. Aplikasi autoregressive integrated moving average (ARIMA) untuk meramalkan jumlah demam berdarah dengue (DBD) di Puskesmas Mulyorejo. J Biometrika dan Kependud. 2017;5(2):177.
Styaningsih F. Forecasting of unmet needs percentage in East Java Province using autoregressive integrated moving average (Arima) Method. J Biometrika dan Kependud. 2020;9(1):53.
Syahbani AN, Sukendra DM. Peramalan jumlah kasus demam berdarah dengue berdasarkan surveilans kasus dan curah hujan. HIGEIA (Journal Public Heal Res Dev [Internet]. 2020;4(1):1–11. Available from: https://journal.unnes.ac.id/sju/index. php/higeia/article/view/33686.
Pamungkas MB, Wibowo A. Aplikasi metode Arima Box-Jenkins untuk meramalkan kasus dbd di Provinsi Jawa Timur. Indones J Public Heal. 2018;13:181–94.
Nurmasari R. Prediksi jumlah penderita demam berdarah di Kabupaten Malang berdasarkan kondisi cuaca menggunakan metode regresi dengan transformasi natural logaritmik pada variabel respon. 2016.
Ramadania R. Peramalan harga beras bulanan di tingkat penggilingan dengan metode weighted moving average. Bimaster [Internet]. 2018;7(4):329–34. Available from: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jbmstr/article/view/28402/75676578415.
Asmuni A, Khairina N, Pramesti NE, Lusida N. Korelasi suhu udara dan curah hujan terhadap demam berdarah dengue di Kota Tangerang Selatan Tahun 2013- 2018. 2018;164–71.
Kurniawati NT, Yudhastuti R. Hubungan iklim dan angka bebas jentik dengan kejadian demam berdarah dengue di Puskesmas Putat Jaya. J Ilm Kesehat Media Husada. 2016;5(2):157–66.
Suryani ET. Gambaran kasus demam berdarah dengue di Kota Blitar Tahun 2015- 2017. 2018;6:260–7.
Syamsir S, Pangestuty DM. Autocorrelation of spatial based dengue hemorrhagic fever cases in Air Putih Area, Samarinda City. J Kesehat Lingkung. 2020;12(2):78.
Rau MJ, Komaria S, Pitriani. Hubungan faktor perubahan iklim dengan kejadian demam berdarah dengue (DBD) di Kota Palu Tahun 2013-2017. Prev J Kesehat Masy Fak Kesehat Masyarakat, Univ Tadulako [Internet]. 2019;10:83–94. Available from: http://jurnal.untad.ac.id/jurnal/index.php/preventif/index.
Respati T, Raksanagara A, Djuhaeni H, Sofyan A, Faridah L, Agustian D, et al. Berbagai faktor yang memengaruhi kejadian demam berdarah dengue di Kota Bandung. ASPIRATOR - J Vector-borne Dis Stud. 2017;9(2):91–6.
Kushartanti R, Latifah M. Autoregressive integrated moving average (ARIMA) sebagai model peramalan kasus demam berdarah dengue. J Kesehat Lingkung. 2020;10(2):76–80.
Juwita CP, Anggiat L, Budhyanti W. Model prediksi unsur iklim terhadap kasus demam berdarah dengue (DBD) di Provinsi Jawa Barat. J Untuk Masy Sehat. 2020;4(2):172–80.
Fitriana BR, Yudhastuti R. Hubungan faktor suhu dengan kasus demam berdarah dengue (DBD) di Kecamatan Sawahan Surabaya. 2018.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Ridha Fajar Lutfianawati, Ngadino, Marlik
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
