Wow, Dosen Ini Temukan Cara Meramal Jumlah Kasus DBD! Begini Cara Kerjanya

Harianjogja.com, SLEMAN-Deni Mahdiana Dosen Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur Jakarta berhasil mempertahankan disertasinya di hadapan para penguji di Auditorium Fakultas MIPA UGM, Senin (14/5/2018).

Deni berhak menyandang doktor bidang ilmu komputer atas temuannya tentang metode peramalan kasus Demam Berdarah Dengue (DBD). Disertasi tersebut berjudul Model Peramalan Jumlah Kasus dan Pola Distribusi Penyebaran Demam Berdarah Dengue diuji oleh tim dari FMIPA UGM.

Deni mengungkapkan, ia melakukan penelitian di Kabupaten Sleman hingga berhasil menemukan metode peramalan yang valid terkait peredaran demam berdarah pada suatu titik wilayah untuk beberapa bulan ke depan. Hasilnya berupa model peramalan jumlah kasus dan pola distri usi penyebaran DBD menggunakan kombinasi vector autoregressive dan spatial autocorrelation (Varsa).

Vector autoregressive digunakan untuk meramal jumlah kasus DBD dengan multi varian menggunakan data suhu maksimal, suhu rata-rata, curah hujan, lama penyinaran matahari, jumlah kasus DBD sebelumnya dan tingkat kepadatan penduduk. Sedangkan spatial autocorrelation untuk meramal pola distribusi penyebaran DBD dengan memperhatikan konektivitas elemen spasial antar kecamatan.

Setelah hasil ramalan itu didapatkan angkanya, maka pihak terkait salah satunya Dinas kesehatan dapat melakukan antisipasi lebih serius terutama pada titik yang memiliki ramalan dengan jumlah tinggi.

"Karena kasus demam berdarah ini terus meningkat di Indonesia sehingga perlu ada langkah untuk meramalkan dengan hasil yang baik untuk melakukan langkah untuk bisa memprediksi kondisi nyamuk DBD di masa akan datang," ungkap Deni di UGM, Senin (14/5).

Dalam penelitian, ia mengambil data di seluruh kecamatan di Sleman. Tingkat validitas prediksi kasus DBD di Sleman mencapai 88% untuk bulan Januari 2016 dan 82% untuk Januari 2015. Hasil itu telah dibandingkan dengan data aktualnya menggunakan metode autoregressivye integrated moving average (Arima) sebanyak 82%. Melalui data prediksi itu, sehingga bisa dilakukan tindakan preventif agar jumlah kasus tidak melebih dari dari data ramalan.

"Misalnya data DBD di Kecamatan Berbah hasil prediksinya 10, maka harus ada upaya pencegahan agar kasus DBD itu tidak menjadi 10," kata dia.

Selain itu metode yang ditemukan juga dapat melihat titik wilayah yang berpotensi menulari DBD di wilayah lain, ia menyebut dengan pola distribusi penyebaran. Terutama pada kecamatan yang berdampingan memiliki potensi besar untuk saling menular dan tertulari dengan melihat kepadatan penduduk.

Metode yang ditemukan akan dikembangkan menjadi aplikasi ke depannya sehingga jumlah prediksi kasus bisa ditemukan dalam waktu cepat. Saat ini, Deni tengah membuat prototipe menggunakan R-Programming yang dikenal dengam proof of concept. Prototipe itulah yang dapat melihat hasil persentasi akurasi data prediksi yang muncul grafik jumlah data kasus DBD.

"Model ini bisa dikembangkan penyakit lain dengan pertimbangan data yang didapatkan harus dicek sudah stasioner [bernilai negatif atau kurang dari 1], kalau sudah stasioner data antar varian tidak ada perubahan signifikan maka dengan model bisa digunakan asal itu penyakit menular," kata dia pria yang menjabat sebagai Wakil Dekan Bidang Penelitan dan Kemahasiswaan FTI Universitas Budiluhur Jakarta ini.

Cek Berita dan Artikel yang lain di Google News