2018 : DETEKSI DINI WABAH DEMAM BERDARAH BERDASARKAN PERUBAHAN IKLIM DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING

Prof. Dr.techn. Drs. Mohammad Isa Irawan M.T.
Alvida Mustika Rukmi S.Si, M.Si

External link

Type

RESEARCH

Keywords

-


Abstract

Perubahan iklim merupakan perubahan dalam distribusi kejadian cuaca terhadap kondisi rata-ratanya. Perubahan iklim baik secara langsung ataupun tidak langusung membawa dampak negatif bagi mahluk hidup di bumi. Salah satu diantaranya adalah penyakit yang disebabkan oleh vektor, seperti Demam berdarah dengue. Demam Berdarah Dengue pertama kali ditemukan di Indonesia pada tahun 1986, dimana sebanyak 58 orang di kota Surabaya terinfeksi DBD dan 24 diantaranya meninggal dunia dengan Angka Kematian (AK) mencapai 41,3%. Sejak saat itu, penyakit ini menyebar luas ke seluruh Indonesia. Hingga saat ini Demam Berdarah Dengue masih menjadi salah satu masalah kesehatan yang utama di Indoneisa. Penelitian ini akan memanfaatkan metode Machine Learning untuk meramalkan keadaan unsur iklim yang kemudian selanjutnya digunakan untuk mendeteksi kemungkinan terjadinya wabah demam berdarah dengue di suatu wilayah. Machine Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yaitu disiplin ilmu yang mencakup perancangan dan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk mengembangkan pola yang didasarkan pada data empiris. Deteksi dini terhadap kejadian wabah demam berdarah dengue dapat menjadi informasi penting bagi pengambil kebijakan guna melakukan langkah-langkah mitigasi terjadinya wabah demam berdarah dengue.