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 = ????????????.???????????????? ???? ????,???????????????? (???????????????? ????????????????????????????????)
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.