Modeling the Risk of Dengue Fever Spread in Deli Serdang Regency Using the Cauchy Cluster Process Model

Nurissa Aulia; Ismail Husein

doi:10.30829/zero.v7i2.19268

Modeling the Risk of Dengue Fever Spread in Deli Serdang Regency Using the Cauchy Cluster Process Model

Nurissa Aulia, Ismail Husein

Abstract

Demam berdarah merupakan penyakit menular yang masih menjadi masalah kesehatan masyarakat di Indonesia. Jumlah kasus demam berdarah terus meningkat. Salah satu kabupaten di Sumut dengan kasus DBD tertinggi adalah Kabupaten Deli Serdang. Dengan kecamatan penyumbang kasus Dbd tertinggi adalah Percut Sei Tuan dengan persentase kasus sebesar 16% pada tahun 2022. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pemodelan risiko dengan melibatkan beberapa kovariat dimana kriteria perbandingannya menggunakan nilai BIC terkecil. Hasil uji homogenitas menunjukkan data kasus demam berdarah cenderung tidak homogen. Hasil korelasi spasial menunjukkan hasil plot cenderung membentuk kelompok atau cluster. Hasil pemodelan yang diperoleh proses cluster Cauchy setelah eliminasi merupakan model terbaik, dimana kovariat kepadatan rumah sakit, curah hujan, suhu, dan kelembaban berpengaruh signifikan terhadap penyebaran penyakit demam berdarah di Kabupaten Deli Serdang.

Keywords

Dengue Fever; Cauchy Cluster Process; Smallest BIC

Full Text:

PDF

References

I. D. Saragih et al., “Analisis Indikator Masukan Program Pemberantasan Sumatera Utara,” Sci. Period. Public Heal. Coast. Heal., vol. 1, no. 1, 2019.

A. M. Ningtyas, I. K. Lubis, and G. B. Herwanto, “Monitoring Persebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue dengan Memanfaatkan Data Berita Online,” J. Kesehat. Vokasional, vol. 4, no. 2, p. 105, 2019, doi: 10.22146/jkesvo.44691.

A. I. Widyatami and D. A. Suryawan, “Pengelompokan Daerah Rawan Demam Berdarah Dengue di Provinsi DKI Jakarta,” Indones. Heal. Inf. Manag. J., vol. 9, no. 1, pp. 73–82, 2021, doi: 10.47007/inohim.v9i1.241.

T. Harumi and D. S. B. Ginting, “Sistem Informasi Geografis Prediksi Wilayah Penyebaran Demam Berdarah Di Sumatera Utara,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 3, pp. 229–233, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2468.

D. R. Agustian and B. A. Darmawan, “Analisis Clustering Demam Berdarah Dengue Dengan Algoritma K-Medoids (Studi Kasus Kabupaten Karawang),” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 6, no. 1, p. 18, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i1.504.

A. Amrullah, T. M. Prasetyo, B. N. Sari, U. Singaperbangsa, and K. Abstract, “Analisis Komparasi Clustering Tingkat Penyebaran Demam Berdarah Dengue Dengan Algoritma K-Means dan K-Medoids,” J. Ilm. Wahana Pendidik., vol. 8, no. 16, pp. 1–10, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.7058882.

T. Hardiani, “Analisis Clustering Kasus Covid 19 di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 11, no. 2, pp. 156–165, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i2.45376.

P. P. Izati and A. Choiruddin, “Pemodelan Risiko Penyebaran COVID-19 di Surabaya Raya Menggunakan Model Cauchy Cluster Process,” Inferensi, vol. 5, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.12962/j27213862.v5i1.12345.

A. Z. Amrullah, A. Sofyan Anas, and M. A. J. Hidayat, “Analisis Sentimen Movie Review Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square,” Jurnal, vol. 2, no. 1, pp. 40–44, 2020, doi: 10.30812/bite.v2i1.804.

G. N. Annisa et al., “Hubungan Sistem Pembelajaran Daring dengan Kesehatan Mental Mahasiswa Di Era COVID-19 Menggunakan Chi-Square Test dan Dependency Degree,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind., pp. 2579–5406, 2020.

A. P. Iswanto, N. A. Imron, and S. Priyanto, “Analisis Pemahaman dan Pelanggaran Early Warning System (EWS) terhadap Angka Kecelakaan di Perlintasan Sebidang dengan Metode Chi-Square,” J. Perkeretaapi. Indones. (Indonesian Railw. Journal), vol. 5, no. 1, pp. 10–17, 2021, doi: 10.37367/jpi.v5i1.133.

R. S. Lubis et al., “Penerapan Principal Component Analysis untuk Menentukan Faktor yang mempengaruhi Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue di Sumatera Utara,” SEPREN J. Math. Educ. Appl. , vol. 04, no. 01, pp. 123–130, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.36655/sepren.v4i1

A. Baddeley, I. Bárány, and R. Schneider, “Spatial point processes and their applications,” Lect. Notes Math., vol. 1892, pp. 1–75, 2006, doi: 10.1007/978-3-540-38175-4_1.

H. Fuadi, “Analisis Dampak Peningkatan Laju Pertumbuhan Penduduk (Data Sp2020) Terhadap Pengendalian Kuantitas Penduduk Di Nusa Tenggara Barat,” Elastisitas - J. Ekon. Pembang., vol. 3, no. 2, pp. 148–155, 2021, doi: 10.29303/e-jep.v3i2.45.

A. O. Edwart and Z. Azhar, “Pengaruh Tingkat Pendidikan, Kepadatan Penduduk Dan Ketimpangan Pendapatan Terhadap Kriminalitas Di Indonesia,” J. Kaji. Ekon. dan Pembang., vol. 1, no. 3, p. 759, 2019, doi: 10.24036/jkep.v1i3.7703.

R. Aulia, N. Fajriah, and N. Salam, “Estimasi Parameter Pada Distribusi Eksponensial,” J. Mat. Murni dan Terap., vol. 5, no. 2, pp. 40–52, 2011.

H. Sirait and R. Efendi, “Penaksir Maksimum Likehood Dengan Metode Iterasi Newton-Raphson,” Kumpul. Makal. Semin. Semirata, pp. 247–251, 2013.

N. Khalishah, U. Mahmudah, S. Lya, D. Pramesti, and H. L. Dewi, “KOMPARASI MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION ( MLE ) DENGAN BAYESIAN ESTIMATION PARAMETER DISTRIBUSI PEUBAH ACAK KONTINU SEBAGAI PENGEMBANGAN STEM ( Studi Kasus Volume Ekspor Migas dan Non Migas Tahun 2013 – 2022 ),” 2022.

N. Y. ADRIANINGSIH and A. T. R. DANI, “Estimasi Model Regresi Semiparametrik Spline Truncated Menggunakan Metode Maximum Likelihood Estimation (Mle),” Jambura J. Probab. Stat., vol. 2, no. 2, pp. 56–63, 2021, doi: 10.34312/jjps.v2i2.10255.

Diana Purwandari, “Pemodelan Regresi Laten Pada Efek Plasebo Memakai Metode Maximum Likelihood,” J. Lebesgue J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat., vol. 1, no. 3, pp. 193–198, 2020, doi: 10.46306/lb.v1i3.40.

M. Iqbal, F. Yanuar, and D. Devianto, “Perbandingan Metode Mle Bayesian Loss Function Dalam Pendugaan Parameter Distribusi Invers Rayleigh,” J. Lebesgue J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat., vol. 4, no. 2, pp. 1191–1201, 2023, doi: 10.46306/lb.v4i2.400.

K. Sakdiyah and A. Choiruddin, “Model Inhomogeneous Log-Gaussian Cox Process (LGCP) untuk Pemetaan Risiko Gempa Bumi di Sumatra,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 9, no. 2, pp. 108–114, 2021, doi: 10.12962/j23373520.v9i2.52553.

Y. M. Kartikasari and A. Choiruddin, “Analisis Risiko Gempabumi di Sumatera dengan Cauchy Cluster Process,” Inferensi, vol. 5, no. 2, p. 123, 2022, doi: 10.12962/j27213862.v5i2.12307.

R. Metrikasari and A. Choiruddin, “Pemodelan Risiko Gempa Bumi di Pulau Sumatera Menggunakan Model Inhomogeneous Neyman-Scott Cox Process,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 9, no. 2, 2021, doi: 10.12962/j23373520.v9i2.52318.

johan Pria, “Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Metode Grover Pada Perusahaan-Perusahaan Telekomunikasi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia,” Ekonomi, pp. 1–57, 2018.

DOI: http://dx.doi.org/10.30829/zero.v7i2.19268

Refbacks

There are currently no refbacks.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Department of Mathematics
Faculty of Science and Technology
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan

Email: mtk.saintek@uinsu.ac.id

Username
Password
Remember me