Perpustakaan Digital ITB

Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit tular vektor yang masih menjadi tantangan kesehatan masyarakat di Indonesia, khususnya di provinsi padat penduduk seperti Jawa Barat dan Jawa Tengah. Mengingat siklus hidup nyamuk Aedes sebagai vektor sangat bergantung pada kondisi lingkungan, informasi iklim memegang peranan penting dalam memahami dinamika kasus penyakit ini. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dan membandingkan model prediksi jumlah kasus DBD bulanan untuk setiap kota dan kabupaten di Provinsi Jawa Barat dan Jawa Tengah dengan menggunakan faktor iklim (suhu, curah hujan, kelembapan) dan fenomena El Niño-Southern Oscillation (ENSO) sebagai prediktor. Pendekatan pemodelan yang digunakan adalah Generalized Linear Model (GLM), yaitu sebuah perumuman dari model regresi linear, dengan membandingkan Regresi Poisson dan Regresi Binomial Negatif untuk setiap wilayah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Regresi Binomial Negatif menjadi model dominan yang dipilih untuk kedua provinsi akibat adanya overdispersi (kondisi di mana varians data lebih besar dari rata-ratanya) yang signifikan pada data di tingkat lokal. Perbandingan performa menunjukkan bahwa model untuk Jawa Barat lebih konsisten, yang kemungkinan disebabkan oleh ketersediaan data historis yang lebih panjang, sementara performa model di Jawa Tengah lebih bervariasi karena karakteristik kasusnya yang lebih rendah dan fluktuatif. Penelitian ini menegaskan bahwa meskipun iklim merupakan faktor pendorong yang penting, karakteristik data lokal sangat memengaruhi pemilihan model dan akurasi prediksinya, sehingga menekankan pentingnya pengembangan model spesifik untuk setiap wilayah guna membangun sistem peringatan dini yang efektif.