ANALISIS DATA TIME SERIES KORBAN DBD DI KOTA PALEMBANG UNTUK MENDAPATKAN TREND DALAM MELAKUKAN FORECASTING

Maria Bellaniar Ismiati, Adhistya Erna Permanasari, Indriana Hidayah

Abstract


Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan jenis penyakit yang harus diwaspadai karena menduduki peringkat pertama di ASEAN serta peringkat kedua di dunia. Penelitian untuk memprediksi jumlah penderita DBD dengan menggunakan data time series sudah pernah dilakukan dengan berbagai teknik kecerdasan buatan. Sebagian besar penelitian yang telah dilakukan, menggunakan data dari Rumah sakit dengan interval waktu antara 5 hingga 15 tahun. Dalam paper ini, data yang digunakan didapat dari Rumah sakit Palembang dengan interval waktu 10 tahun terakhir dengan pola time series. Tujuan dari paper ini adalah untuk menganalisis data time series korban DBD di kota Palembang sehingga dapat diperoleh trend pada masing–masing tahun secara statistik. Analisis data yang dilakukan adalah langkah awal untuk melakukan forecasting (peramalan) jumlah korban DBD di Rumah sakit Charitas dengan menggunakan suatu teknik dari kecerdasan buatan. Hasil yang diharapkan dari forecasting tersebut adalah angka-angka mengenai jumlah korban DBD di tahun-tahun berikutnya berdasarkan pengolahan dari data masa lampau.


Full Text:

PDF

References


Pusat Data dan Surveilans Epidemologi Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, “buletin DBD 2013 - Google Search,” Agustus-2010.[Online].Available: https://www.google.com/#q=buletin+DBD+2013. [Accessed: 16-Sep-2013].

M. Gharbi, P. Quenel, J. Gustave, S. Cassadou, G. L. Ruche, L. Girdary, and L. Marrama, “Time series analysis of dengue incidence in Guadeloupe, French West Indies: Forecasting models using climate variables as predictors,” Bmc Infect. Dis., vol. 11, no. 1, p. 166, Jun. 2011.

Q. Liu, X. Liu, B. Jiang, and W. Yang, “Forecasting incidence of hemorrhagic fever with renal syndrome in China using ARIMA model,” Bmc Infect. Dis., vol. 11, no. 1, p. 218, Aug. 2011.

S. Bhatnagar, V. Lal, S. Gupta, and O. Gupta, “Forecasting incidence of dengue in Rajasthan, using time series analyses,” Indian J. Public Health, vol. 56, no. 4, p. 281, 2012.

Boediono B, 2004. Perpajakan Indonesia. Diadit Media.

Geweke John dan Charles Whiteman. 2006. ”Bayesian Forecasting”, dalam Handbook of Economic Forecasting. Iowa City : Department of Economics.

J. H. Heizer and B. Render, Operations Management. Pearson Prentice Hall, 2008. [8] Assauri, Sofjan, 1984. Teknik & Metoda Peramalan : penerapannya dalam ekonomi & dunia usaha. Lembaga Penerbit FE-UI.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.