PREDIKSI JUMLAH PENYAKIT DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (STUDI KASUS PENYEBARAN DBD DI SINGAPURA)

Danu Sasmita, 1617051133 (2022) PREDIKSI JUMLAH PENYAKIT DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (STUDI KASUS PENYEBARAN DBD DI SINGAPURA). FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF 1. ABSTRAK-ABSTRACT.pdf Download (124Kb) | Preview
	File PDF 2. SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (3474Kb)
Preview	File PDF 3. SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (3400Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh infeksi virus dengue dan ditularkan melalui gigitan nyamuk betina spesies Aedes aegypti dan Aedes albopictus. Faktor lingkungan menjadi salah satu penyebab tingginya prevalensi penyakit DBD, antara lain tata letak bangunan, tempat penampungan air, lekukan dalam tanah, suhu dan hal-hal lain yang dapat membantu berlangsungnya siklus hidup nyamuk Aedes. Peramalan berupa klasifikasi penyebaran penyakit demam berdarah diperlukan untuk mengetahui seberapa besar potensi persebaran penyakit demam berdarah di suatu wilayah yang diharapkan dapat mempermudah untuk menentukan langkah yang tepat dalam proses penanggulangan penyakit demam berdarah, sehingga dapat meningkatkan derajat kesehatan masyarakat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi penyebaran penyakit demam berdarah menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan data curah hujan di Singapura dari tahun 2014 hingga 2018, data cuaca dan data nyeri, membandingkan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya oleh Adeline Ong tahun 2014 yang berjudul “ Memprediksi Kasus Demam Berdarah di Singapura”, serta mengetahui hasil prediksi sebaran DBD menggunakan metode SVM berupa nilai varian (R2) dengan kernel linier, gaussian dan polinomial. nilai error ditunjukkan oleh kernel linear dengan tingkat error 35,15%, dengan nilai varian 64,85%. Kata kunci: Demam Berdarah, Support Vector Machine, K-Fold Cross Validation.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Ilmu Komputer
Pengguna Deposit:	2203558564 . Digilib
Date Deposited:	24 Jun 2022 08:06
Terakhir diubah:	24 Jun 2022 08:06
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/63765

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir