Penerapan gated recurrent unit (GRU) untuk prediksi jumlah kasus demam berdarah dengue (DBD) (studi kasus: Kota Malang)

INDONESIA

Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Malang memiliki pola fluktuasi yang dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk unsur iklim. Penelitian ini bertujuan memprediksi jumlah kasus DBD dengan membandingkan model Gated Recurrent Unit (GRU) dan SARIMAX menggunakan variabel lag kasus DBD, curah hujan, suhu udara, dan kelembapan. Data diproses melalui tahap prapengolahan berupa normalisasi dan transformasi menggunakan metode sliding window pada model GRU. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GRU mampu mengenali pola hubungan antara data historis dan data aktual dalam memprediksi kasus DBD. Namun, berdasarkan hasil evaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), model SARIMAX(1,1,1) (1,1,0)_12 menghasilkan performa yang lebih baik dengan nilai MAPE sebesar 21.58%, dibandingkan model GRU yang memperoleh nilai MAPE sebesar 29.29%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pola musiman pada data kasus DBD lebih dominan sehingga lebih efektif dimodelkan menggunakan pendekatan SARIMAX. Dengan demikian, model SARIMAX dapat digunakan sebagai instrumen prediksi untuk mendukung upaya pencegahan dan pengendalian DBD di Kota Malang.

INGGRIS

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) in Malang City exhibits fluctuating patterns influenced by various factors, including climate variables. This study aims to predict the number of DHF cases by comparing the Gated Recurrent Unit (GRU) and SARIMAX models using lagged DHF cases, rainfall, air temperature, and humidity as predictors. Data preprocessing involved normalization and transformation using the sliding window method for the GRU model. The results indicate that the GRU model is capable of identifying relationships between historical and actual data in predicting DHF cases. However, based on the evaluation using Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the SARIMAX(1,1,1) (1,1,0)_12 model achieved better performance with a MAPE value of 21.58%, compared to the GRU model with a MAPE value of 29.29%. These findings suggest that seasonal patterns in DHF case data are more dominant and can be modeled more effectively using the SARIMAX approach. Therefore, the SARIMAX model can be utilized as a predictive tool to support dengue prevention and control efforts in Malang City.

ARABIC

يُظهر مرض حمى الضنك النزفية (DBD) في مدينة مالانغ نمطًا متقلبًا يتأثر بعوامل متعددة، بما في ذلك العناصر المناخية تهدف هذه الدراسة إلى التنبؤ بعدد حالات حمى الضنك النزفية من خلال مقارنة نموذج Gated Recurrent Unit (GRU) ونموذج SARIMAX باستخدام متغيرات تأخر حالات حمى الضنك، ومعدل هطول الأمطار، ودرجة حرارة الهواء، والرطوبة. تمت معالجة البيانات من خلال مرحلة المعالجة المسبقة التي شملت التطبيع والتحويل باستخدام طريقة Sliding Window في نموذج GRU. وأظهرت نتائج الدراسة أن نموذج GRU قادر على التعرف على أنماط العلاقة بين البيانات التاريخية والبيانات الفعلية في التنبؤ بحالات حمى الضنك النزفية. ومع ذلك، واستنادًا إلى نتائج التقييم باستخدام متوسط نسبة الخطأ المطلق (MAPE)، فقد أظهر نموذج SARIMAX(١،١،١) (١،١،٠)₁₂ أداءً أفضل بقيمة MAPE بلغت ٢١٫٥٨٪ مقارنةً بنموذج GRU الذي حقق قيمة MAPE بلغت ٢٩٫٢٩٪. وتشير هذه النتائج إلى أن النمط الموسمي في بيانات حالات حمى الضنك النزفية أكثر هيمنة، مما يجعله أكثر فاعلية عند نمذجته باستخدام منهج SARIMAX. وبالتالي، يمكن استخدام نموذج SARIMAX كأداة تنبؤية لدعم جهود الوقاية من حمى الضنك النزفية والسيطرة عليها في مدينة مالانغ