Perbandingan Peramalan Kejadian Dbd Di Kota Surabaya Menggunakan Analisis Exponential Smoothing Dan Sarima

• Main Author: Ruri Indra Ramadani
• Format: Theses and Dissertations NonPeerReviewed
• Language: Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian
• Published: 2020
• Subjects: RC31-1245 Internal medicine
• Online Access: http://repository.unair.ac.id/98676/1/1%20HALAMAN%20JUDUL.pdf; http://repository.unair.ac.id/98676/2/2%20ABSTRAK.pdf; http://repository.unair.ac.id/98676/3/3%20DAFTAR%20ISI%20.pdf; http://repository.unair.ac.id/98676/4/4%20BAB%20I%20PENDAHULUAN.pdf; http://repository.unair.ac.id/98676/5/5%20BAB%20II%20TINJAUAN%20PUSTAKA.pdf; http://repository.unair.ac.id/98676/6/6%20BAB%20III%20KERANGKA%20KONSEPTUAL.pdf; http://repository.unair.ac.id/98676/7/7%20BAB%20IV%20METODE%20PENELITIAN.pdf; http://repository.unair.ac.id/98676/8/8%20BAB%20V%20HASIL%20PENELITIAN.pdf; http://repository.unair.ac.id/98676/9/9%20BAB%20VI%20PEMBAHASAN.pdf; http://repository.unair.ac.id/98676/10/10%20BAB%20VII%20KESIMPULAN%20DAN%20SARAN.pdf; http://repository.unair.ac.id/98676/11/11%20DAFTAR%20PUSTAKA%20.pdf; http://repository.unair.ac.id/98676/12/12%20LAMPIRAN.pdf; http://repository.unair.ac.id/98676/; http://lib.unair.ac.id
• Institution: Universitas Airlangga

Untuk melakukan penanggulangan kejadian DBD yang muncul di masa yang akan datang, hal yang wajib untuk di lakukan adalah peramalan kejadian kasus DBD di masa yang akan datang, karena dari hasil peramalan dapat di persiapkan langkah pencegahan dan penanganan kejadian DBD pada tahap yang selanjutnya. DBD di Surabaya terdapat pola data musiman dan trend yang menurun dengan menggunakan metode peramalan Exponential Smoothing holt-Winter dan SARIMA diharapkan dapat mengetahui model yang terbaik untuk memprediksi jumlah kasus DBD di Surabaya, dari metode dan data peramalan di harapkan pemerintah dan dinas terkait dapat membuat perencanaan untuk menanggulangi dan terus menurunkan jumlah penderita kasus DBD di Surabaya. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian non reaktif (non reactive research) yang merupakan jenis penelitian untuk data sekunder. Berdasarkan waktu penelitian, penelitian ini merupakan penelitian cross sectional. Sedangkan berdasarkan tujuan dan sifat masalah, penelitian ini merupakan penelitian analitik dengan pendekatan observasional. Model peramalan terbaik untuk jumlah kasus DBD di Kota Surabaya Tahun 2019 menggunakan metode SARIMA dengan nilai Mean Absolute Percentage Error terkecil yaitu (0,1,0)(1,1,1)12 dengan MAPE 58% sedangkan Model peramalan terbaik untuk jumlah kasus DBD di Kota Surabaya Tahun 2019 menggunakan metode Exponential Smoothing Holt-Winter dengan nilai Mean Absolute Percentage Error terkecil yaitu yaitu α bernilai 0,9, γ bernilai 0,0005, δ bernilai 0,001 dengan MAPE 32%. Hasil Paired t-test Peramalan Kejadian DBD di Kota Surabaya Tahun 2018 Dari hasil uji dapatkan nilai p-value yang di dapat antara variabel Peramalan Kejadian DBD dan SARIMA adalah 0,017 atau ada beda angka hasil peramalan dan data asli kejadian DBD di Kota Surabaya tahun 2018, kemudian nilai p-value yang di dapat antara variabel Peramalan Kejadian DBD tahun 2018 dan Exponential Smoothing adalah 0,315 atau tidak ada beda nilai hasil peramalan dan data asli kejadian DBD di Kota Surabaya tahun 2018. Hal ini berbanding lurus dengan hasil MAPE , di dapatkan peramalan metode Exponential Smoothing Holt-Winters lebih baik dari pada SARIMA karena memiliki tingkat kesalahan lebih kecil.