Analisis Tingkat Akurasi Penggunaan Metode Monte Carlo Dalam Memprediksi Jumlah Penderita Demam Berdarah Dengue

Abstract

DBD merupakan penyakit pada manusia yang disebabkan oleh virus Dengue yang masuk melalui perantara nyamuk Aedes Aegypti, dan dapat menyebabkan kematian. Kasus DBD di Indonesia meningkat baik jumlah maupun wilayah penyebarannya termasuk di kabupaten Sikka, NTT yang ditetapkan sebagai KLB tahun 2020. Oleh karena itu pemerintah setempat perlu meningkatkan kewaspadaan serta kesiapan penanggulangan, salah satunya dengan memprediksi jumlah penderita demam berdarah di masa yang akan datang. Penelitian ini dilakukan dengan studi literatur dan metode kuantitatif untuk menguji hipotesis, melalui pengumpulan data-data sekunder yang bersumber dari Dinas Kesehatan Kapupaten Sikka terkait jumlah kasus DBD di Sikka dari tahun 2019 hingga 2022, selanjutnya dibuat pemodelan dan simulasi menggunakan metode Monte Carlo untuk memprediksi jumlah kasus perbulan setiap tahun berdasarkan data tahun sebelumnya. Hasil prediksi dibandingkan dengan data sesungguhnya untuk melihat tingkat akurasi metode yang digunakan. Pada penelitian ini dipilih MAE sebagai metrik evaluasi karena jumlah penderita real ada yang bernilai 0. Hasil simulasi menunjukan bahwa prediksi jumlah penderita DBD per bulan berdasarkan data 1 tahun sebelumnya kurang akurat, terlihat pada rata-rata MAE terendah adalah 24. Namun jika dijumlahkan dalam setahun, hasilnya mendekati jumlah penderita real. Sedangkan hasil simulasi data 2 tahun untuk prediksi 1 tahun menunjukan hasil semakin akurat. Dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode Monte Carlo dalam memprediksi jumlah penderita DBD kurang tepat karena hasilnya kurang akurat, terutama jika data yang digunakan untuk prediksi hanya berdasarkan data 1 tahun sebelumnya. Perlu penelitian lanjut yang melibatkan lebih banyak data masa lampau, serta data lain yang dianggap mempengaruhi kasus DBD, termasuk metode prediksinya.