SISTEM PEMANTAUAN VEKTOR DEMAM BERDARAH BERDASARKAN DATA OVITRAP BERFITUR SISTEM PENGHITUNG TELUR NYAMUK OTOMATIS DAN IOT TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut Teknologi Bandung Oleh TEDDY HERYONO NIM: 23820305 (Program Studi Magister Instrumentasi dan Kontrol) INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG JUNI 2023 2 ABSTRAK SISTEM PEMANTAUAN VEKTOR DEMAM BERDARAH BERDASARKAN DATA OVITRAP BERFITUR SISTEM PENGHITUNG TELUR NYAMUK OTOMATIS DAN IOT Oleh TEDDY HERYONO NIM: 23820305 (Program Studi Magister Instrumentasi & Kontrol) Demam berdarah dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit yang sering menyebabkan polemik di berbagai belahan dunia terutama pada negara dengan iklim tropik dan subtropik. Menurut data WHO, antara tahun 2000 dan 2019 telah terjadi peningkatan kasus DBD secara global dari 500.000 menjadi 5,2 juta kasus. Berbagai macam cara telah dilakukan pemerintah Indonesia dalam rangka menekan penyebaran DBD salah satunya dengan membentuk jumantik. Namun demikian, metode ini kurang efektif untuk mengawasi ancaman penyakit DBD. Untuk mengatasi hal tersebut pada penelitian ini dilakukan modifikasi terhadap ovitrap tradisional dengan menambahkan kamera, mikrokomputer, sistem penghitung telur nyamuk secara otomatis serta jaringan internet of things. Sistem penghitung telur otomatis OvTrap dilakukan secara otomatis dengan mengambil citra telur, kemudian telur yang berhimpit dihitung dengan membagi luas total piksel citra dengan rata-rata piksel yang mewakili sebuah telur. Telur yang tidak berhimpit diidentifikasi dan dihitung menggunakan fungsi connected components. Hasil akhir didapat dengan menjumlahkan hasil kedua perhitungan. Sistem OvTrap juga terhubung ke jaringan internet melalui protokol MQTT, sehingga data hasil perhitungan dari setiap alat beserta kondisi cuaca dapat ditampilkan pada dashboard website. Sebanyak 75 OvTrap dipasang di pemukiman kelurahan Sadang Serang, Bandung selama 11 minggu. Kemudian dilakukan pemodelan angka pertambahan telur nyamuk harian menggunakan model regresi binomial negatif dan ARIMA dimana hasil prediksi terbaik dihasilkan oleh regresi binomial negatif dengan persamaan berupa Pertambahan Telur Harian = A . 8. 69:6 > 4,6<87 (Wsfs Q_iqgksk) Dengan fitur penghitungan telur nyamuk otomatis, dan hasil yang dapat dilihat secara waktu langsung maka OvTrap memiliki potensi untuk digunakan sebagai sistem peringatan dini kasus DBD yang lebih baik, dimana jika pada suatu daerah pemasangan terdapat kenaikan jumlah telur maka tindakan antisipasi dapat segera dilakukan sehingga angka kejadian kasus DBD dapat ditekan. Kata kunci: Aedes, Demam Berdarah, ovitrap termodifikasi, pemantauan vektor, Internet Of Things. 3 ABSTRACT DENGUE FEVER VECTOR SURVEILLANCE SYSTEM BASED ON OVITRAP DATA FEATURING AUTOMATIC MOSQUITO EGG COUNTER SYSTEM AND IOT By Teddy Heryono NIM: 23820305 (Master’s Program Instrumentation & Control) Dengue fever (DF) is a disease that often sparks problems worldwide, especially in countries with tropical and subtropical climates. According to data from the World Health Organization (WHO), there has been a global increase in DF cases from 500,000 in 2000 to 5.2 million in 2019. The Indonesian government has implemented various measures to control the spread of DF, including the formation of jumantik (mosquito larvae control). However, these methods have proven to be ineffective in adequately monitoring the threat of DF. To address this issue, this research focuses on modifying the traditional ovitrap by incorporating a camera, microcomputer, automatic mosquito egg counter system, and an Internet of Things (IoT) network. The automated mosquito egg counter system, named OvTrap, utilizes captured egg images, where clumped eggs are counted by dividing the total pixel area by the average pixel value representing a single egg.