Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Menurut WHO, Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah salah satu penyakit yang paling umum terjadi di negara tropis seperti Indonesia dan sering berakibat fatal dalam kesehatan. DBD juga termasuk penyakit menular dengan nyamuk Aedes aegypti sebagai vektor penyebar utama. Faktor cuaca seperti temperatur, curah hujan dan kelembapan secara tidak langsung mempengaruhi penyebaran DBD. Memprediksi angka insiden Demam Berdarah dapat membantu pihak-pihak yang terkait seperti Dinas Kesehatan Daerah dalam membuat kebijakan dan rencana pencegahan sehingga menekan penyebaran DBD di masyarakat. Pada tugas akhir ini, angka insiden Demam Berdarah Dengue diprediksi dengan salah satu metode machine learning yaitu Restricted Boltzmann Machine - Backpropagation Neural Network (RBM-BPNN). RBM digunakan untuk mengatasi masalah dari BPNN, yaitu untuk menginisialisasi nilai awal bobot koneksi dan bias. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi sigmoid. Terdapat 12 kombinasi hyperparameter yaitu kombinasi jumlah neuron hidden 3, 4, dan 5 dengan nilai learning rate 0,1; 0,05; 0,025; dan 0,01. Data yang digunakan adalah data temperatur, curah hujan, kelembapan serta angka insiden DBD sebelumnya untuk 5 kota madya di DKI Jakarta yang telah disesuaikan dengan time lag berdasarkan korelasinya dengan angka insiden. Kinerja model-model tersebut dibandingkan berdasarkan Root Mean Squared Error (RMSE). Pada tugas akhir ini, model terbaik untuk setiap kota madya memiliki hyperparameter yang berbeda. Model terbaik dari Jakarta Utara, Jakarta Selatan, Jakarta Barat, Jakarta Timur, dan Jakarta Pusat berturut-turut adalah 5 hidden neurons (HN) dengan learning rate (LR) 0,05; 4 HN dengan LN 0,025; 3 HN dengan LR 0,1; 5 HN dengan LR 0,1; dan 4 HN dengan LR 0,05. Nilai RMSE testing sebelum dan setelah denormalisasi dari Jakarta Utara, Jakarta Selatan, Jakarta Barat, Jakarta Timur, dan Jakarta Pusat yang dihasilkan dari model terbaik masing-masing adalah 0,16489 dan 8,739212; 0,11142 dan 14,14996; 0,13482 dan 17,25659; 0,1375318 dan 13,75318; serta 0,1278963 dan 8,313258

---

According to the WHO, Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is one of the most common diseases occurring in tropical countries such as Indonesia and is often fatal in health. DHF is also an infectious disease with Aedes aegypti mosquitoes as the primary vector. Weather factors such as temperature, rainfall, and humidity indirectly affect the spread of DHF. Predicting the incidence of dengue fever can help related parties such as the regional health department in making policies and prevention plans to suppress the spread of DHF in the community. In this final assignment, the DHF incident number is predicted by a machine learning method that is Restricted Boltzmann Machine-Backpropagation Neural Network (RBM-BPNN). RBM is used to overcome BPNNs problem of initializing values of connection weights and biases. The activation function used is the sigmoid function. There are 12 combinations of hyperparameter, namely the combination of the number of hidden neurons 3, 4, and 5 with the values of learning rate 0.1; 0.05; 0.025; and 0.01. The data used are temperature, rainfall, humidity, and previous DHF incident numbers for five regions in DKI Jakarta that have been adjusted with time lag based on their correlation with the incident number. The performances of these models are compared based on their Root Mean Squared Error (RMSE) training and RMSE testing. On this final assignment, the best model for each region has different hyperparameters. The best models of North Jakarta, South Jakarta, West Jakarta, East Jakarta, and Central Jakarta are 5 hidden neurons with learning rate 0.05, 4 hidden neurons with learning rate 0.025, 3 hidden neurons with learning rate 0.1, 5 hidden neurons with learning rate 0.1, and 4 hidden neurons with learning rate 0.05, respectively. The RMSE testing results before and after denormalizing data for North Jakarta, South Jakarta, West Jakarta, East Jakarta, and Central Jakarta given by the best model of each cities are 0.16489 and 8.739212, 0.11142 and 14.14996, 0.13482 and 17.25659, 0.1375318 and 13.75318, and 0.1278963 and 8.313258."

"Demam Berdarah termasuk penyakit yang paling umum terjadi di negara tropis seperti Indonesia dan sering berakibat fatal dalam kesehatan. Prediksi dini terhadap jumlah kasus Demam Berdarah merupakan salah satu kunci untuk menanggulangi risiko penyebarannya dalam masyarakat dan dapat membantu pihak-pihak yang terkait seperti Dinas Kesehatan Daerah dalam membuat kebijakan dan rencana pencegahan. Pada tugas akhir ini, untuk angka insiden DBD diprediksi menggunakan metode Artificial Neural Network dengan dua algoritma berbeda untuk proses training ANN, yaitu Backpropagation (ANN-BP) dan Genetic Algorithm (ANN-GA). Penggunaan GA dalam training ANN bertujuan untuk membandingkan dengan BP yang cenderung tidak menemukan minimum global dari fungsi errornya. Variabel prediktor yang digunakan adalah jumlah insiden dan variabel cuaca sebelumnya yang terdiri dari temperatur, kelembapan, dan curah hujan. Variabel prediktor ditentukan dengan mencari time lag dari masing-masing variabel prediktor terhadap jumlah insiden menggunakan korelasi silang. Model yang dibentuk dievaluasi dengan Mean Squared Error, dan hasil prediksi dievaluasi menggunakan Mean Squared Error, Root Mean Squarred Error, dan Mean Absolut Error. Pada tugas akhir ini metode ANN-BP menghasilkan hasil prediksi jumlah insiden DBD kumulatif lebih baik dibandingkan metode ANN-GA pada kota madya Jakarta Pusat, Jakarta Selatan, dan Jakarta Utara, dengan selisih MSE berturut-turut 3,966; 50,162; 23,933; selisih RMSE masing-masing 0,232; 1,742; 1,304; dan selisih MAE masing-masing 0,496; 0,901; 0,734. Sedangkan pada Jakarta Barat dan Jakarta Timur metode ANN-GA menghasilkan hasil prediksi jumlah insiden DBD kumulatif lebih baik dibandingkan metode ANN-BP, dengan selisih MSE berturut-turut 16,915; 37,621; selisih RMSE masing-masing 0,484; 1,44; dan selisih MAE masing-masing 0,319; 0,739.

---

Dengue Fever is one of the most common diseases in tropical countries like Indonesia and is often fatal in health. Early prediction of the number of Dengue Fever cases is one of the keys to overcoming the risk of its spread in the community and can assist related parties such as the District Health Office in making policies and prevention plans. In this final project, the DHF incidence rate is predicted using the Artificial Neural Network method with two different algorithms for the ANN training process, namely Backpropagation (ANN-BP) and Genetic Algorithm (ANN-GA). The use of GA in ANN training aims to compare with BP which tends not to find a global minimum of its error function. The predictor variables used are the number of incidents and previous weather variables consisting of temperature, humidity, and rainfall. Predictor variables are determined by finding the time lag of each predictor variable to the number of incidents using cross correlation. The model formed was evaluated with Mean Squared Error, and the predicted results were evaluated using Mean Squared Error, Root Mean Squared Error, and Mean Absolute Error. In this final project, the ANN-BP method produces a prediction of cumulative DHF incidents that is better than the ANN-GA method in the cities of Central Jakarta, South Jakarta, and North Jakarta, with a MSE difference 3.966, 50.162, 23.933, respectively, the difference in RMSE each city is 0.232, 1.742, 1.304, respectively and the MAE difference 0.496, 0.901, 0.734, respectively. Whereas in West Jakarta and East Jakarta the ANN-GA method produces a better prediction of cumulative DHF incidents compared to the ANN-BP method, with a MSE difference 16.915, 37.621, respectively, the difference in RMSE each city is 0.484, 1.44, respectively, and the MAE difference of each city is 0.319, 0.739, respectively."

"

Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah salah satu masalah kesehatan masyarakat yang utama di Indonesia. Jumlah kasus DBD semakin bertambah seiring dengan laju pertumbuhan mobilitas dan populasi manusia. Radial basis function neural network (RBFNN) pada tugas akhir ini diimplementasikan untuk prediksi jumlah insiden mingguan DBD di DKI Jakarta. RBFNN adalah salah satu feed forward neural neworks yang hanya memiliki satu lapisan tersembunyi. Lapisan tersembunyi pada RBFNN dikonstruksi oleh sebuah fungsi aktivasi. K-means clustering digunakan untuk menunjang peforma dari RBFNN, yaitu untuk menentukan pusat dan lebar dari fungsi aktivasi yang digunakan. Performa dari RBFNN dilihat dari RMSE yang dihasilkan pada data training dan data testing. Dari implementasi yang dilakukan, dapat diperoleh bahwa pemilihan struktur atau model RBFNN sangat berpengaruh terhadap hasil prediksi yang diperoleh. Pada tugas akhir ini, RBFNN mampu memprediksi insiden mingguan DBD di DKI Jakarta dengan cukup baik tetapi RBFNN belum dapat menjakau data yang melonjak tinggi pada data testing.

---

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is one of the main public health problems in Indonesia. The number of DHF cases and the spread of this disease is increasing along with mobility and population density. Radial basis function neural network (RBFNN) in this final project is implemented to predict the number of weekly DHF incidents in DKI Jakarta. RBFNN in this final project was implemented to predict the number of weekly DHF incidents in DKI Jakarta. RBFNN is a feed forward neural network model that has a single hidden layer. The hidden layer of RBFNN is constructed by an activation function. K-means clustering algorithm is used to improve the performance of RBFNN to determine the center and width of the activation function. The performance of RBFNN can be seen from the RMSE generated in the training data and testing data. From the implementation, it can be obtained that the choice of RBFNN structure or model is very influential on the predicted results obtained. In this final project, RBFNN is able to predict the weekly incidence of DHF in DKI Jakarta quite well but RBFNN has not been able to predict well the data that soared in the testing data.

"

"

Di tengah maraknya wabah virus Corona, penyakit lain yang menjadi salah satu masalah kesehatan utama masyarakat Indonesia dan tidak dapat diabaikan adalah penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD). DBD merupakan penyakit infeksi yang disebabkan oleh virus dengue dan ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti betina. Faktor lain yang berpengaruh dalam penyebaran DBD adalah faktor cuaca, seperti curah hujan yang tinggi, perubahan suhu dan iklim, serta kelembaban udara. Di Indonesia sendiri, peningkatan kasus DBD banyak terjadi pada masa pancaroba. Oleh karena itu, seiring dengan banyaknya kasus DBD yang terjadi saat ini, dibutuhkan upaya pencegahan dan penanganan dini untuk menanggulangi risiko persebarannya. Upaya yang dapat dilakukan antara lain dengan melakukan prediksi jumlah insiden DBD. Pada tugas akhir ini, jumlah insiden DBD diprediksi menggunakan salah satu metode dalam machine learning, yaitu metode Artificial Neural Network - Particle Swarm Optimization (ANN-PSO), di mana yang menjadi variabel prediktornya adalah jumlah insiden DBD dan faktor cuaca (temperatur, curah hujan, dan kelembaan relatif). Fungsi aktivasi yang digunakan pada tugas akhir ini adalah fungsi Tanh (pada hidden layer) dan fungsi ReLU (pada output layer), dengan memperhitungkan parameter jumlah hidden neuron dan ukuran populasi. Kinerja model ANN-PSO yang dibentuk kemudian dievaluasi berdasarkan Mean Squared Error (MSE). Pada tugas akhir ini, model ANN-PSO terbaik yang dihasilkan untuk masing-masing kotamadya di DKI Jakarta memiliki hasil yang berbeda-beda sesuai dengan parameter yang digunakannya, dengan MSE testing paling kecil bernilai 0,0215026 untuk wilayah Jakarta Pusat, sedangkan MSE testing paling besar bernilai 0,0438962 untuk wilayah Jakarta Utara.

---

During the Coronavirus outbreak, another disease that is also one of the main health problems for the Indonesian people and hence cannot be ignored is Dengue Hemorrhagic Fever (DHF). DHF is an infectious disease caused by dengue virus and is transmitted through the bite of female Aedes aegypti mosquitoes. Another factor that influences the spread of DHF is weather factors, such as high rainfall, changes in temperature and climate, and humidity. In Indonesia, the increase in dengue cases occurred during the transition period. Therefore, in line with the number of dengue cases currently occurring, prevention and early management are needed to mitigate the risk of its spread. Efforts that can be made include predicting the number of dengue incidents. In this final project, the number of dengue incidents is predicted using one of the methods in machine learning, namely the Artificial Neural Network - Particle Swarm Optimization (ANN-PSO) method, where the predictor variables are the number of dengue incidents and weather factors (temperature, rainfall, and relative humidity). The activation functions used in this final project are the Tanh Function (on the hidden layer) and the ReLU Function (on the output layer), and the tuning parameters are the number of hidden neurons and population size. The performance of the ANN-PSO model that was formed evaluated using the Mean Squared Error. In this final project, the best ANN-PSO model produced for each municipality in DKI Jakarta has different results according to the parameters it uses, with the smallest MSE testing value of 0,0215026 for the Central Jakarta area, while the largest MSE testing value was 0,0438962 for the North Jakarta area.

"

"Keberadaan COVID-19 di Indonesia saat ini bukanlah satu-satunya wabah penyakit yang harus diwaspadai. Menteri Kesehatan mengatakan ada penyakit yang tidak kalah  berbahaya dan juga tidak kalah mematikan dibandingkan dengan wabah penyakit COVID-19, yaitu Demam Berdarah Dengue. Penyakit ini sudah sepatutnya untuk diwaspadai mengingat jumlah kasusnya yang semakin meningkat dan melebihi jumlah kasus penyakit COVID-19. Faktor cuaca seperti curah hujan, temperatur, dan kelembapan merupakan faktor yang sangat berpengaruh dalam penyebaran parasit dan vektor penular DBD. Untuk mengoptimalkan upaya pencegahan dan penanganan DBD, perlu dilakukannya prediksi terkait jumlah insiden DBD. Dalam tugas akhir ini dilakukan proses prediksi jumlah insiden DBD di DKI Jakarta dengan memperhitungkan faktor iklim (curah hujan, kelembapan, dan temperatur) menggunakan metode Extreme Learning Machine dan metode Artificial Neural Network-Back Propagation serta membandingkan kinerja dari kedua metode tersebut.  Berbeda dari Artificial Neural Network-Back Propagation, Extreme Learning Machine tidak membutuhkan proses iterasi untuk update parameter. Dengan menggunakan data variabel cuaca dan data jumlah insiden DBD kumulatif, Extreme Learning Machine dapat memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan  Artificial Neural Network - Back Propagation. Extreme Learning Machine dengan persentase data training sebesar 90% menunjukkan hasil prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan persentase data training lainnya yang digunakan dalam tugas akhir ini yaitu sebesar 80% dan 70%.

---

The existence of COVID-19 currently in Indonesia is not the only disease which must be watched out. The Health Ministry has said that there was a disease that is as dangerous as COVID-19. That disease is Dengue Fever. Dengue Fever also must be given an extra caution because it is noted that until now the number of dengue cases continues to increase and exceeds COVID-19 cases. The weather factors, such as rainfall, temperature, and humidity, are a very influential factor in the spread of parasites and infectious vectors of dengue fever.  To optimize the dengue handling and prevention effort, it is important to make the dengue cases prediction.

In this final paper, the number of dengue incidences will be predicted by involving weather factors (rainfall, temperature, and humidity) using Extreme Learning Machine and Artificial Neural Network-Back Propagation and also comparing the both of their performance. Unlike the Artificial Neural Network-Back Propagation, Extreme Learning Machine does not need the iteration process to update the parameter.

The result shows that Extreme Learning Machine can give the dengue incidences prediction  which is more accurate than the dengue incidences prediction that is given by using Artificial Neural Network-Back Propagation. Extreme Learning Machine by using 90% training data can show the better prediction result than other training data percentage which is used in this final paper, 80% and 70%."

"Demam Berdarah Dengue (DBD) masih menjadi masalah kesehatan yang utama di Indonesia.  Berdasarkan data dari Kemenkes RI, pada tahun 2022 jumlah insiden DBD dicatat sebanyak 131.265 yang mana sekitar 40% adalah anak-anak usia 0 sampai 14 tahun dengan jumlah kasus kematian mencapai 1.135 jiwa dengan 73% terjadi pada anak-anak usia 0 sampai 14 tahun. DBD disebabkan oleh virus dengue yang disebarkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti  dan Aedes albopictus.. Selain faktor kebersihan lingkungan dan kebiasaan masyarakat, tingginya insiden DBD di Indonesia juga dipengaruhi oleh beberapa faktor iklim seperti curah hujan, temperatur, dan kelembapan. Memaksimalkan proses pencegahan DBD oleh pemerintah dan masyarakat dapat menekan tingginya kasus DBD di Indonesia. Salah satu cara untuk memaksimalkan proses pencegahan DBD adalah dengan melakukan prediksi jumlah insiden DBD yang akan terjadi kedepannya. Dengan mengetahui hasil prediksi jumlah insiden DBD, diharapkan masyarakat dan pemerintah dapat memaksimalkan proses pencegahan DBD. Pada tugas akhir ini, dilakukan prediksi jumlah insiden DBD menggunakan convolutional neural network dan extreme gradient boosting, dengan jumlah insiden sebelumnya dan faktor cuaca sebelumnya yang terdiri dari temperatur, curah hujan, dan kelembapan relatif sebagai variabel prediktor. Variabel prediktor yang digunakan ditentukan berdasarkan time lag dari masing-masing variabel prediktor terhadap jumlah insiden DBD menggunakan korelasi silang. Model convolutinal neural network dan extreme gradient boosting yang dibentuk dievaluasi dan dibandingkan berdasarkan nilai Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan waktu simulasi. Pada tugas akhir ini, convolutional neural network memberikan performa yang lebih baik dibandingkan dengan extreme gradient boosting berdasarkan nilai RMSE dan MAE dengan rata-rata 13,3586 untuk RMSE dan 9,2249 untuk MAE. Berdasarkan waktu simulasi, extreme gradient boosting memberikan performa yang lebih cepat dibandingkan convolutional neural network.

---

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) remains a major health problem in Indonesia. Based on data from the Ministry of Health of Indonesia, in 2022, the number of DHF incidents recorded was 131,265, of which approximately 40% were children aged 0 to 14 years, with a total of 1,135 deaths, 73% of which occurred in children aged 0 to 14 years. DHF is caused by the dengue virus, which is transmitted through the bites of Aedes aegypti and Aedes albopictus mosquitoes. In addition to environmental cleanliness and societal habits, the high incidence of DHF in Indonesia is also influenced by several climate factors such as rainfall, temperature, and humidity. Maximizing the DHF prevention process by the government and the community can help reduce the number of DHF cases in Indonesia. One way to maximize the DHF prevention process is by predicting the future number of DHF incidents. By knowing the predicted number of DHF incidents, it is hoped that the community and the government can maximize the DHF prevention process. In this final project, the prediction of the number of DHF incidents is carried out using convolutional neural network and extreme gradient boosting, with the previous incident counts and previous weather factors consisting of temperature, rainfall, and relative humidity as predictor variables. The predictor variables used are determined based on the time lag of each predictor variable on the number of DHF incidents using cross-correlation. In this final project, the convolutional neural network outperforms extreme gradient boosting based on the RMSE and MAE values, with an average of 13.3586 for RMSE and 9.2249 for MAE. However, in terms of simulation time, extreme gradient boosting demonstrates faster performance compared to the convolutional neural network."

"Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit yang disebabkan oleh virus dengue dan tersebar melalui gigitan vektor nyamuk betina Aedes Aegepty dan Aedes Albopictus yang terinfeksi. Menurut penelitian Luz et al. (2008), machine learning dapat melakukan prediksi insiden DBD secara akurat menggunakan data historis insiden DBD. Pada skripsi ini, salah satu metode machine learning yaitu Recurrent Neural Network (RNN) digunakan untuk memprediksi insiden DBD di DKI Jakarta dengan menggunakan data historis kasus DBD dari tahun 2009 hingga 2017. RNN adalah salah satu neural network yang memiliki recurrent hidden state yang diaktivasi menggunakan data masa kini dengan data masa lampau. RNN cukup sesuai untuk prediksi data yang bersifat timeseries. Sebelum diimplementasikan pada model RNN, data insiden DBD di lima Kotamadya di DKI Jakarta akan dinormalisasi terlebih dahulu. Dalam implementasi model RNN tersebut digunakan beberapa fungsi aktivasi seperti fungsi sigmoid, tanh, dan ReLU. Selanjutnya dibandingkan hasil prediksi dari fungsi-fungsi aktivasi tersebut untuk menentukan fungsi aktivasi apa yang dapat menghasilkan tingkat akurasi terbaik. Berdasarkan data dan model yang digunakan, diperoleh hasil bahwa fungsi aktivasi sigmoid dapat memberikan hasil yang lebih baik pada model RNN dibandingkan dengan fungsi aktivasi tanh dan ReLU. Diharapkan, hasil penelitian ini dapat memberikan prediksi insiden DBD di DKI Jakarta yang dapat digunakan sebagai masukkan yang bermanfaat bagi pihak yang berwenang dalam penanganan penyebaran DBD di DKI Jakarta.

---

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a disease caused by the dengue virus and is spread through the bites of infected female mosquito vectors Aedes Aegepty and Aedes Albopictus. According to research by Luz et al in 2008, machine learning can accurately predict dengue incidence using historical data on dengue incidents. In this thesis, one of the machine learning methods, namely the Recurrent Neural Network (RNN) is used to predict the incidence of dengue fever in DKI Jakarta by using historical data on dengue cases from 2009 to 2017. RNN is a neural network that has a recurrent hidden state that is activated using present data with past data. RNN is quite suitable for prediction of timeseries data. Before being implemented in the RNN model, dengue incidence data in five municipalities in DKI Jakarta will be normalized first. In implementing the RNN model, several activation functions are used, such as the sigmoid function, tanh, and ReLU. Furthermore, the predicted results of the activation functions are compared to determine what activation function can produce the best level of accuracy. Based on the data and models used, the results show that the sigmoid activation function can give better results in the RNN model compared to the tanh and ReLU activation functions. Hopefully, the results of this study can provide predictions of dengue incidence in DKI Jakarta which can be used as useful input for the authorities in handling the spread of DHF in DKI Jakarta."

"Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu virus yang menginfeksimanusia melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus. Menurut laporanCDC, Indonesia yang masuk dalam level 1 dari 3 yaitu level tertinggi, frequent orcontinuous kasus DBD. Perkiraan lebih awal dan akurat dari persebaran insiden DBDdapat meminimalkan ancaman dan membantu pihak yang berwenang untuk menerapkanlangkah-langkah pengendalian yang efektif. Pada penelitian ini, prediksi angka insidenDBD menggunakan faktor-faktor cuaca yang mempengaruhi perkembangan nyamuk itusendiri, yaitu temperatur, kelembapan, dan curah hujan sebagai variabel prediktor.Variabel prediktor ditentukan berdasarkan nilai korelasi silang dari time lag variabelprediktor terhadap jumlah insiden DBD. Penelitian dilakukan dengan memanfaatkansalah satu metode dalam machine learning, yaitu gated recurrent unit dalammembangun model prediksi insiden DBD tersebut. Performa model yang digunakandievaluasi dengan Root Mean Squared Error dan Mean Absolute Error. Hasil penelitianini menunjukkan bahwa prediksi angka insiden DBD terbaik, diperoleh denganmenggunakan proporsi data training-test: 90%-10%.

---

Dengue Fever (DF) is a virus that infects humans through the bite of Aedes aegypti andAedes albopictus mosquitoes. According to the CDC report, Indonesia is included inlevel 1 of 3, namely the highest level, frequent or continuous cases of DF. Early andaccurate estimates of the spread of dengue incidents can minimize threats and help theauthorities to implement effective control measures. In this study, the prediction of DFincidence uses weather factors that influence the development of mosquitoesthemselves, namely temperature, humidity, and rainfall as predictor variables. Predictorvariables are determined based on the value of the cross correlation of the time lagpredictor variable to the number of DF incidents. The study was conducted by utilizingone method in machine learning, namely the gated recurrent unit in building the DFincident prediction model. The performance of the model are evaluated by Root MeanSquared Error and Mean Absolute Error. The results of this study shows that the bestprediction model of DF incidence rate, obtained using the proportion of training-testdata: 90% -10%."

"Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit yang penyebarannya sangat cepat. Dengan memprediksi angka insiden penyakit tersebut, diharapkan dapat membantu pemerintah dalam mengatasi penyakit ini. Seiring berkembangnya ilmu pengetahuan, salah satu metode untuk memprediksi penyakit DBD adalah machine learning. Penelitian dilakukan dengan memanfaatkan salah satu metode dalam machine learning yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) dalam membangun model prediksi insiden DBD. Pada penelitian sebelumnya, LSTM telah digunakan dalam memprediksi angka insiden DBD di 20 kota di negara China. Pada skripsi ini model LSTM diterapkan untuk memprediksi angka insiden DBD di DKI Jakarta dengan menggunakan data cuaca dan insiden DBD. Hasil implementasi LSTM dalam memprediksi angka insiden DBD menunjukkan bahwa model terbaik diperoleh dengan menggunakan proporsi data training-testing 90%-10% dengan RMSE dan MAE berdasarkan data test. Nilai RMSE pada wilayah Jakarta Pusat, Jakarta Timur, Jakarta Barat, Jakarta Utara, dan Jakarta Selatan adalah 5,218412, 9,570137, 10,527401, 6,496117, dan 5,952310. Nilai MAE pada wilayah yang sama secara berturut-turut adalah 4,016646, 7,791134, 8,405053, 5,279802, dan 4,416999.

---

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a disease that spreads very fast. By predicting the incidence of the disease, it is expected to help the government in overcoming this disease. As the development of science, one method to predict DHF is machine learning. The study was conducted by utilizing one method in machine learning that is Long Short Term-Memory (LSTM) in building a DHF incident prediction model. In previous studies, LSTM has been used in predicting the incidence of DHF in 20 cities in China. In this thesis the LSTM model is applied to predict the number of DHF incidents in DKI Jakarta by using weather data and DHF incidents. The results of LSTM implementation in predicting the number of DHF incidents showed that the best model was obtained using the proportion of training data-testing 90% -10% with RMSE and MAE based on test data. The RMSE values in the Central Jakarta, East Jakarta, West Jakarta, North Jakarta and South Jakarta areas are 5.218412, 9.570137, 10.527401, 6.496117, and 5.952310. MAE values in the same region are 4,016646, 7.791134, 8.405053, 5.279802, and 4.416999."

"Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus dengue (DENV) yang ditularkan kepada manusia melalui gigitan nyamuk betina. DBD cenderung memiliki siklus musiman, dimana puncak transmisinya di saat dan setelah musim hujan. Faktor iklim yang paling berpengaruh terhadap kasus DBD adalah curah hujan, suhu, dan kelembapan. Berdasarkan data dari Kemenkes (2021), masih terjadi penurunan dan peningkatan jumlah penderita DBD pada tahun 2016-2020. Oleh karena itu, diperlukan adanya pencegahan untuk mengendalikan jumlah kasus DBD. Prediksi jumlah insiden DBD dengan menggunakan deep learning dapat menjadi alternatif dalam pengendalian kasus DBD. Penelitian ini menggunakan data insiden DBD dan data iklim yang terdiri dari data temperatur rata-rata, kelembapan rata-rata, dan curah hujan di DKI Jakarta. Data yang digunakan merupakan data yang tercatat dari tahun 2008-2023. Prediksi insiden DBD dilakukan pada 5 wilayah di DKI Jakarta, yaitu Jakarta Barat, Jakarta Pusat, Jakarta Selatan, Jakarta Timur, dan Jakarta Utara. Untuk mencapai tujuan penelitian, penelitian ini menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). LSTM merupakan merupakan arsitektur recurrent network yang mampu mengingat informasi dalam jangka waktu yang lama. Hasil analisis menunjukkan bahwa LSTM dapat diimplementasikan untuk memprediksi insiden DBD di DKI Jakarta dimana wilayah Jakarta Pusat memiliki hasil terbaik dengan nilai MAE sebesar 6,021466 dan nilai RMSE sebesar 9,062668.

---

Dengue Hemorrhagic fever (DHF) is a disease caused by the dengue virus (DENV), which is transmitted to humans through the bite of female mosquitoes. Dengue tends to have a seasonal cycle, with transmission peaks during and after the rainy season. The climatic factors that have the most influence on dengue cases are rainfall, temperature, and humidity. Based on data from the Ministry of Health (2021), there are still changes in the number of dengue patients in 2016-2020. Therefore, prevention is needed to control the number of dengue cases. Predicting the number of dengue incidents using deep learning can be an alternative in controlling dengue cases. This study uses dengue incidence data and climate data consisting of average temperature, average humidity, and rainfall in DKI Jakarta. Data used is data recorded from 2008 - 2023. The prediction of dengue incidence was carried out in 5 regions in DKI Jakarta, namely West Jakarta, Central Jakarta, South Jakarta, East Jakarta, and North Jakarta. To achieve the research objectives, this study uses the Long Short-Term Memory (LSTM) method. LSTM is a recurrent network architecture that is able to remember information over a long period of time. The analysis results show that LSTM can be implemented to predict dengue incidents in DKI Jakarta, where Central Jakarta region has the best results with an MAE value of 6,021466 and an RMSE value of 9,062668.

"