Article Sidebar
Download
Main Article Content
Abstract
Penyebaran wabah penyakit demam berdarah
dengue (DBD) secara global dengan tingkat frekuensi yang
cenderung tinggi pada kurun waktu 50 tahun terakhir
memunculkan sebuah gagasan pencegahan yang sistematis.
Epidemiologi DBD memberikan pola pencegahan terhadap
wabah DBD untuk menangulangi masalah tersebut.
Ulasan ini bertujuan memberikan gambaran secara sistematis
terhadap pemodelan peramalan (forecast) data DBD dengan
pendekatan pola spasial dan spatio-temporal yang menghasilkan
peta risiko kejadian DBD. Untuk mendapatkan hasil peramalan
yang tepat harus memperhatikan variabel peramalan/prediktor.
Variabel prediktor memiliki kategori yang terdiri atas variabel
demografis dan sosial ekonomi (misal: usia jenis kelamin,
pendidikan, dan kondisi wilayah tempat tinggal). Diantara faktor
lingkungan yang mempunyai pengaruh signifikan adalah curah
hujan dan suhu udara. Peta deskriptif memberikan informasi
titik lokasi DBD (dengue hotspot) yang berguna untuk
mengidentifikasi besaran resiko pada suatu wilayah.
Tinjauan dilihat dari beberapa kategori yaitu trend riset
penyakit DBD, dari aspek bidang ilmu epidemiologi, forecasting
model, statistical model, dan spasial model. Selanjutnya dari
aspek teknis sistem yang dihasilkan dengan melihat dampak,
kontribusi, ketepatan (accuracy) dan algoritma. Tersedianya
sumber daya, kelayakan akuisisi, kualitas data, di samping
keahlian teknis yang tersedia, menentukan akurasi model
peramalan dan peta risiko DBD serta penerapannya dalam
bidang kesehatan masyarakat. Beberapa variabel prediktor yang
tidak diketahui menimbulkan tantangan dan membatasi
kemampuan untuk menghasilkan model peramalan dan peta
risiko yang efektif dan menjadi faktor kegagalan dalam
pengembangan sistem.
dengue (DBD) secara global dengan tingkat frekuensi yang
cenderung tinggi pada kurun waktu 50 tahun terakhir
memunculkan sebuah gagasan pencegahan yang sistematis.
Epidemiologi DBD memberikan pola pencegahan terhadap
wabah DBD untuk menangulangi masalah tersebut.
Ulasan ini bertujuan memberikan gambaran secara sistematis
terhadap pemodelan peramalan (forecast) data DBD dengan
pendekatan pola spasial dan spatio-temporal yang menghasilkan
peta risiko kejadian DBD. Untuk mendapatkan hasil peramalan
yang tepat harus memperhatikan variabel peramalan/prediktor.
Variabel prediktor memiliki kategori yang terdiri atas variabel
demografis dan sosial ekonomi (misal: usia jenis kelamin,
pendidikan, dan kondisi wilayah tempat tinggal). Diantara faktor
lingkungan yang mempunyai pengaruh signifikan adalah curah
hujan dan suhu udara. Peta deskriptif memberikan informasi
titik lokasi DBD (dengue hotspot) yang berguna untuk
mengidentifikasi besaran resiko pada suatu wilayah.
Tinjauan dilihat dari beberapa kategori yaitu trend riset
penyakit DBD, dari aspek bidang ilmu epidemiologi, forecasting
model, statistical model, dan spasial model. Selanjutnya dari
aspek teknis sistem yang dihasilkan dengan melihat dampak,
kontribusi, ketepatan (accuracy) dan algoritma. Tersedianya
sumber daya, kelayakan akuisisi, kualitas data, di samping
keahlian teknis yang tersedia, menentukan akurasi model
peramalan dan peta risiko DBD serta penerapannya dalam
bidang kesehatan masyarakat. Beberapa variabel prediktor yang
tidak diketahui menimbulkan tantangan dan membatasi
kemampuan untuk menghasilkan model peramalan dan peta
risiko yang efektif dan menjadi faktor kegagalan dalam
pengembangan sistem.