Pemodelan penderita demam berdarah dengue (dbd) di kabupaten gresik menggunakan arima dan regresi nonparametrik kernel

Penyakit DBD merupakan salah satu masalah utama dalam bidang kesehatan karena dapat menyerang semua golongan umur dan akan menyebabkan kematian, khususnya pada anak-anak. Penyebaran virus DBD disebabkan oleh virus dengue yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes Aegypti. Penyebaran dengue dipengaruhi oleh faktor iklim seperti curah hujan, suhu dan kelembaban. Metode ARIMA merupakan salah satu model yang menggunakan data time series berdasarkan pada data variabel yang diamati. Metode regresi nonparametrik kernel merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memperkirakan ekspektasi dengan menggunakan fungsi kernel. Penelitian ini bertujuan untuk membandingan hasil model dari metode ARIMA dan regresi nonparametrik kernel Gaussian pada data penderita DBD periode Januari 2013-Desember 2018. Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh untuk metode ARIMA diperoleh nilai MSE sebesar287,9809 dan nilai R-squared sebesar 0,659. Sedangkan untuk metode regresi nonparametrik kernel Gaussian diperoleh nilai MSE sebesar 69,1173 dan R-squared sebesar 0,9034. Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh, metode terbaik dalam pemodelan penderita DBD yaitu metode regresi nonparametrik kernel dengan estimator Shibata diperoleh nilai bandwidth optimal sebesar 1,05 dan menggunakan fungsi kernel Gaussian.