Pemodelan penderita HIV/AIDS dengan metode arima

Authors

  • Siska Candra Ningsih Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas PGRI Yogyakarta. Jalan PGRI1 Sonosewu Yogyakarta
  • Padrul Jana Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas PGRI Yogyakarta. Jalan PGRI

DOI:

https://doi.org/10.26486/jm.v3i1.648

Keywords:

ARIMA, ODHA, Program R

Abstract

Penanggulangan penyakit yang disebabkan oleh Acquired Immunodeficiency Syndrome (AIDS) perlu dilakukan dari pihak lain. Sebagai salah satu kontribusi pihak lain adalah memberikan data informasi tambahan hasil peramalan (orang dengan HIV/AIDS) ODHA dibeberapa tahun kedepan. Data dan informasi tersebut dibaca dan dianalisa pihak terkait untuk menentukan arah kebijakan penanggulangan. Peramalan yang digunakan di dalam penelitian ini menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan bantuan program R. Langkah yang dilakukan yaitu model kategorisasi, estimasi model dan peramalan. Hasil yang diperoleh adalah model terbaik yaitu ARIMA (1,1,1) dengan hasil ramalan 221 ODHA dalam empat tahun ke depan.

References

Alifatin, A. (2015). Membangun Kharakter Kelompok Marginal ( ODHA / ADHA ) dengan Pendampingan Kesehatan. JURNAL DEDIKASI, 12, 22–25.

Banaezadeh, F., & Haghighat, A. (2015). Evaluation ARIMA Modeling-Based Target Tracking Scheme in Wireless Sensor Networks Using Statistical Tests. Wireless PersonalCommunications, 84(4), 2913–2925. https://doi.org/10.1007/s11277-015-2772-9

Galavi, H., Mirzaei, M., Shui, L. T., & Valizadeh, N. (2013). Klang River-level forecasting using ARIMA and ANFIS models. Journal - American Water Works Association, 105(9), 81–82. https://doi.org/10.5942/jawwa.2013.105.0106

Giacomoni, M. H., Kanta, L., & Zechman, E. M. (2013). Complex Adaptive Systems Apporach to Simulate the Sustainability of Water Resources and Urbanization. Journal of Water Resources Planning and Management, 139(June), 554–564. https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452

Grigonytė, E. (2016). Short-term wind speed forecasting using ARIMA model. Energetika, (1), 45–

Hermansah. (2017). Estimasi Value At Risk Dengan Distribusi Normal Untuk Memprediksi Return Investasi. Mercumatika, 1(2), 92–96.

Hutasuhut, A. H., Anggraeni, W., & Tyasnurita, R. (2014). Pembuatan Aplikasi Pendukung Keputusan untuk Peramalan Persediaan Bahan Baku Produksi Plastik Blowing dan Inject. Jurnal Teknik Pomits, 3(2), 169–174.

Jana, P. (2016). Aplikasi Triple Exponential Smoothing Untuk Forecasting Jumlah Penduduk Miskin. Derivat, 2(2), 75–81.

Jana, P., & Dwipa, N. M. S. (2017). Pemodelan dan Forecasting Kebutuhan Air Bersih di Propinsi DIY Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average. Prosiding Seminar Nasional Etnomatnesia, 1(1), 237–242.

Kavousi-Fard, A., & Kavousi-Fard, F. (2013). A new hybrid correction method for short-term load forecasting based on ARIMA, SVR and CSA. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 25(4), 559–574. https://doi.org/10.1080/0952813X.2013.782351

Kumar, U., & Jain, V. K. (2010). ARIMA forecasting of ambient air pollutants (O3, NO, NO2 and CO). Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 24(5), 751–760. https://doi.org/10.1007/s00477-009-0361-8

Omar, H., Hoang, V. H., & Liu, D. R. (2016). A Hybrid Neural Network Model for Sales Forecasting Based on ARIMA and Search Popularity of Article Titles. Computational Intelligence and Neuroscience, 2016. https://doi.org/10.1155/2016/9656453

Rosadi, D. (2011). Analisis Ekonometrika & Runtun Waktu Terapan dengan R. (N. W. Kurniawan, Ed.) (I). Yogyakarta: CV. ANDI OFFSET.

Shaluhiyah, Z., Musthofa, S. B., & Widjanarko, B. (2015). Stigma Masyarakat Terhadap Orang Dengan Hiv/Aids. Kesmas: Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional, 9(4), 333–339.

Tjolleng, A., Komalig, H. A. H., & Prang, J. D. (2013). Dinamika Perkembangan Hiv / Aids Di Sulawesi Utara Menggunakan Model Persamaan Diferensial Nonlinear Sir the Development Dynamic of Hiv / Aids in North Sulawesi Using Nonlinear Differential Equation Model of Sir ( Susceptible , Infectious and Recovered ). Jurnal Ilmiah Sains, 13(1), 9–14.

UL UKHRA, A. (2014). Pemodelan dan peramalan data deret waktu dengan metode seasonal arima. Jurnal Matematika UNAND, 3(3), 59–67.

Wang, S. J., Huang, C. T., Wang, W. L., & Chen, Y. H. (2010). Incorporating ARIMA forecasting and service-level based replenishment in RFID-enabled supply chain. International Journal of Production Research, 48(9), 2655–2677. https://doi.org/10.1080/00207540903564983

Downloads

Published

2019-01-21

Issue

Vol. 3 No. 1 (2018)

Section

Articles

License

Authors retain their rights of works reported in their papers and other parties should adhere to Creative Commons License linked below

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.