## Bali Medika Jurnal . Vol 10 No 1, 2023: 1-12
DOI: https://doi.org/10.36376/bmj.v9i3
Bali Medika Jurnal Vol 10 No 1, 2023: 1-12

## Bali Medika Jurnal
.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License. (CC BY 4.0)
Submitted 13 October 2022 Reviewed 4 December 2022 Accepted 6 June 2023

## Forecasting Jumlah Pasien DBD di BRSUD Kabupaten Tabanan Menggunakan Metode Regresi Linier
Forecasting The Number of DHF Patients in Tabanan District BRSUD Using Linear Regression Method
Md Wahyu Aditya 1* , I. N. Sukajaya 2 , I Gede Aris Gunadi 3
1,2,3 Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Ganesha, Indonesia
1 Wahyuaditya.md@gmail.com , 2 nyoman.sukajaya@undiksha.ac.id , 3 igedearisgunadi@undiksha.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  prediksi  kasus  DBD dengan pengaruh  faktor iklim  terhadap  penyakit  DBD  di  BRSUD  Kabupaten  Tabanan.  Analisis  prediksi  dalam penelitian ini menggunakan metode Regresi Linier. Forecasting merupakan pengetahuan tentang  memprediksi  kejadian  dimasa  depan  dengan  menggunakan  data  lampau.  DBD merupakan  penyakit  menular  yang  diakibatkan  oleh  nyamuk  pembawa  virus  Dengue, Berdasarkan  data  Kemenkes  tahun  2020  terdapat  95.893  kasus  dengan  661  kasus diantaranya  meninggal  dunia..  Evaluasi  akurasi  peramalan  menggunakan  MAPE  dan RMSE . Penelitian ini menghasilkan model Regresi Linier VDBD = 0.492 - 0.124VCH + 0.032  VSU  +  0.254  VKU  Hasil  uji  data  training  dari  model  yang  digunakan  untuk memprediksi dengan hasil MAPE 19% dengan katagori Baik, nilai RMSE sebesar 0.156 dan hasil uji data test dari model yang digunakan untuk memprediksi dengan hasil MAPE
* How to Cite
Aditya, M. W. ., Sukajaya, I. N. ., & Gunadi, I. G. A. . (2023). Forecasting Jumlah Pasien DBD di BRSUD Kabupaten  Tabanan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier.  Bali  Medika  Jurnal,  10(1),  1–12. https://doi.org/10.36376/bmj.v10i1.290
35% dengan katagori Wajar, dan nilai RMSE sebesar 0.252. dengan adanya hasil prediksi yang  akurat  diharapkan  manajemen  BRSUD  Kabupaten  Tabanan  dapat  meningkatkan mutu pelayanan rumah sakit.
Kata kunci: Forecasting DBD; Regresi Linier; BRSUD Tabanan

## ABSTRACT
This study aims to determine the prediction of DHF cases with the influence of climate factors on DHF at the Tabanan District Public Hospital. Prediction analysis in this study using  the  Linear  regression  method.  Forecasting  is  the  knowledge  of  predicting  future events using past data. DHF is an infectious disease caused by mosquitoes carrying the Dengue virus. Based on data from the Ministry of Health in 2020 there were 95,893 cases with 661 cases of them dying.. Evaluation of forecasting accuracy using MAPE and RMSE. This study produced a linear regression model VDBD = 0.492 - 0.124VCH + 0.032 VSU + 0.254 VKU. The results of the training data test from the model used to predict with MAPE results of 19% in the Good category, RMSE value of 0.156 and test data results from the model used to predict with a 35% MAPE result with a Fair category, and an RMSE value of 0.252. with accurate prediction results, it is hoped that the management of the Tabanan Regency BRSUD can improve the quality of hospital services.
Keywords : Forecasting DHF; Regresi Linier; BRSUD Tabanan

## PENDAHULUAN
Dalam upaya meningkatkan derajat kesehatan, salah satu jenis penyakit yang diberikan pengobatan intensif adalah penyakit menular. Demam Berdarah Dengue (DBD)  adalah  salah  satu  jenis  penyakit  menular  yang  diakibatkan  oleh  gigitan nyamuk pembawa virus Dengue (Kemenkes RI, 2020) . Penyakit DBD disebabkan oleh berbagai faktor yaitu kebersihan lingkungan, daya tahan tubuh dan faktor iklim yaitu  curah  hujan,  kelembaban  udara  dan  suhu  udara  (Mayasari,  Arisanti, Nurmaliani,  Sitorus,  &  Ambarita,  2020).  Dalam  meningkatkan  mutu  pelayanan kesehatan rumah sakit membutuhkan kesiapan manajemen dalam memprediksi atau meramalkan jumlah kunjungan penyakit menular secara akurat dalam pengambilan keputusan.
Peramalan adalah suatu proses untuk memperkirakan suatu kebutuhan atau kejadian yang akan datang atau masa depan berdasarkan nilai-nilai yang diketahui untuk melakukan peramalan (Makridakis, Williams, Kirkham, & Papadaki, 2019). Salah  satu  pendekatan  digunakan  untuk  peramalan  adalah  metode  Time  Series. Metode time  series merupakan  metode  peramalan  dengan  menggunakan  asumsi bahwa  masa  depan  adalah  bagian  dari  masa  lalu.  Tujuannya  untuk  menentukan pola dalam deret  data  historis  dan  menerjemahkan  pola  tersebut  ke  masa  depan (Husna, 2017).
Negara  Indonesia  menjadi  peringkat  kedua  di  dunia  yang  memiliki  kasus DBD  terbanyak.  Berdasarkan  data  kementerian  kesehatan  indonesia  tahun  2020 terdapat  95.893  kasus  DBD  dengan  661  kasus  diantaranya  diakhiri  dengan kematian. Berdasarkan penelitian (Larasati, 2016) yang berjudul peramalan jumlah kasus  penyakit  menular  influeza  dan  demam  berdarah  di  kota  surabaya  dengan metode Autoregresive Integrated Moving Average (ARIMA) menghasilkan akurasi Mean  Absolute  Percentage  Eror (MAPE)  sebesar  72%  dengan  katagori  tidak akurat. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh (Merlinda, 2019) dengan judul Penggunaan Metode ARIMA untuk Prakiraan Penderita Pneumonia Balita di Kota Semarang,  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  jumlah  penderita  pneumonia  balita dapat diprakirakan menggunakan model ARIMA (2,0,2) dengan tingkat kesalahan MAPE 25% dengan katagori cukup baik, Penelitian selanjutnya yang dilakukan Try Juwita, Agustina Purba dan Sinta Rahmawidya Sulistyo Tahun 2015 dengan judul Peramalan Kasus Leptospirosis di Kota Yogyakarta Menggunakan Metode Time Series dan  Kombinasi Time  Series dan Bayesian  Network .  Peramalan  dilakukan dengan metode Naïve, Simple Averages, Moving Averages , Exponential Smoothing, Holt‟s, ARIMA dan kombinasi Holt‟s dan Bayesian Network . Model peramalan terbaik adalah Moving Averages k=2 menghasilkan nilai MSE 4,1, MAD 1,3, dan MAPE  33,33%  dengan  katagori  Wajar.  Berdasarkan  kekurangan  penelitian tersebut, penulis menggunakan metode regresi linier untuk melihat hubungan sebab akibat  yang  terjadi  antara  variabel  serta  dapat  mengidentifikasi  pengaruh  yang diberikan  oleh  predictor  dan  meprediksi  kasus  DBD  dimasa  yang  akan  datang. Berdasarkan permaslahan diatas maka penulis mengajukan penelitian dengan judul ” Forecasting Jumlah Pasien DBD Di BRSUD Kabupaten Tabanan Menggunakan Metode Regresi  Linier ”  penelitian  ini  dilakukan  untuk  meningkatkan  mutu pelayanan  Kesehatan,  rumah  sakit  membutuhkan  kesiapan  manajemen  dalam memprediksi  jumlah  kunjungan  penyakit  secara  akurat  dalam  pengambilan keputusan  dan  dengan  tujun  penelitian  untuk  mengetahui  jumlah  kasus  pasien dimasa  yang  akan  datang  dan  pengaruh  faktor  iklim  terhadap  penyakit  DBD  di BRSUD Kabupaten Tabanan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunkan metode regresi linier. Penelitian ini dilaksanakan pada  unit  pelaporan  BRSUD  kabupaten  Tabanan  dan  Balai  BMKG  Wilayah  III Denpasar, dilaksankan pada bulan juni 2022. Pada penelitian ini pengumpulan data mulai  dari  pengajuan  surat  dan  proposal  penelitian  untuk  mencari  data  dengan wawancara dan menggunakan data Skunder.
Analisa Data dalam penelitian ini menentukan akurasi prediksi kasus DBD penulis menggunakan skala ukur tingkat kelasahan ( eror ) prediksi yaitu MAPE dan RMSE.

## HASIL DAN PEMBAHSAN

## Hasil
Hasil  penelitian  ini  menjelaskan  hasil  peramalan  kasus  DBD  dengan  data lampau dari tahun 2017-2022 dan melihat akurasi prediksi kasus DBD di BRSUD Kabupaten Tabanan.

## Deskripsi Data
Penelitian ini menggunakan variabel independent yaitu curah hujan (VCH), suhu  udara  (VSU),  dan  kelembaban  udara  (VKU)  dan  variabel dependent yaitu kasus  DBD  (VDBD). Data  yang  diperoleh  adalah  data  bulanan  kasus  DBD  di BRSUD  Kabupaten  Tabanan  dan  data  curah  hujan  suhu  udara  dan  kelembaban udara dari BMKG Wilayah III dari tahun 2017 -2022.

## Pre-Processing Data
Data  yang  digunakan  merupakan  data  bulanan  kasus  DBD  dan  data  Iklim sebanyak 64 bulan, kemudian data dinormalisasi dengan metode Min-Max dengan sekala  0-1,  dan  data    kelompokan  menjadi  dua,  70%  dengan  jumlah  45  data dijadikan  data  uji  dan  30%  dengan  jumlah  19  data  digunakan  sebagai  data  test dengan Machine Learning Metode Regresi Linier data lebih lengkap dapat dilihat pada Normalisasi Data dibawah ini:
Tabel  Normalisasi Data.
Data Aktual Data Ternormalisasi 0-1 no.  CH SU KU DBD Nor_CH  Nor_SU  Nor_KU  Nor- DBD 1 282 27,8 81 74 0,442 0,553 0,778 0,471 2 430 27,7 78 96 0,674 0,526 0,444 0,786 3 207 28,4 78 102 0,324 0,711 0,444 0,871 4 180 28,1 79 90 0,282 0,632 0,556 0,700 5 168 28 79 89 0,263 0,605 0,556 0,686 6 57 27,3 81 87 0,089 0,421 0,778 0,657 7 131 25,7 79 96 0,205 0,000 0,556 0,786 8 10 26,8 76 111 0,016 0,289 0,222 1,000 9 0 27,4 76 103 0,000 0,447 0,222 0,886
10 481 28 79 83 0,754 0,605 0,556 0,600 11 526 27,7 83 83 0,824 0,526 1,000 0,600 12 638 29,5 83 76 1,000 1,000 1,000 0,500 13 416 27,8 74 51 0,652 0,553 0,000 0,143 14 400 27,5 80 98 0,627 0,474 0,667 0,814 15 186 28,1 77 87 0,292 0,632 0,333 0,657 16 107 29 75 91 0,168 0,868 0,111 0,714 17 0 28,5 75 67 0,000 0,737 0,111 0,371 18 356 27,2 78 63 0,558 0,395 0,444 0,314 19 22 26,4 77 53 0,034 0,184 0,333 0,171 20 174 25,9 79 86 0,273 0,053 0,556 0,643 21 22 27,1 75 41 0,034 0,368 0,111 0,000 22 0 28 75 83 0,000 0,605 0,111 0,600 23 440 28,4 81 74 0,690 0,711 0,778 0,471 24 351 28,5 78 90 0,550 0,737 0,444 0,700 25 478 28,4 77 55 0,749 0,711 0,333 0,200 26 154 28,7 76 73 0,241 0,789 0,222 0,457 27 302 27,8 80 86 0,473 0,553 0,667 0,643 28 180 28,6 77 93 0,282 0,763 0,333 0,743 29 19 28,1 77 78 0,030 0,632 0,333 0,529 30 8 26,9 76 89 0,012 0,316 0,222 0,686 31 19 26,1 77 96 0,030 0,105 0,333 0,786 32 4 26.1 77 73 0,006 0,105 0,333 0,457 33 12 26,5 77 61 0,018 0,211 0,333 0,286 34 0 27,9 75 72 0,000 0,579 0,111 0,443 35 127 29 74 67 0,199 0,868 0,000 0,371 36 113 29,4 74 54 0,177 0,974 0,000 0,186 37 201 29,2 76 97 0,315 0,921 0,222 0,800 38 190 28,7 78 100 0,298 0,789 0,444 0,843 39 246 28,7 79 67 0,386 0,789 0,556 0,371
40 214 28,8 79 88 0,335 0,816 0,556 0,671 41 163 28,5 79 87 0,255 0,737 0,556 0,657 42 186 27,8 77 55 0,292 0,553 0,333 0,200 43 35 26,9 78 74 0,055 0,316 0,444 0,471 44 35 27,1 79 69 0,055 0,368 0,556 0,400 45 91 27,5 79 76 0,143 0,474 0,556 0,500 46 507 28 81 79 0,576 0,875 0,500 0,469 47 231 28,8 79 84 0,252 1,000 0,333 0,571 48 189 28,1 81 101 0,203 0,891 0,500 0,918 49 869 27 87 98 1,000 0,719 1,000 0,857 50 468 27,3 85 76 0,530 0,766 0,833 0,408 51 411 27,7 82 62 0,463 0,828 0,583 0,122 52 63 28,2 76 88 0,055 0,906 0,083 0,653 53 61 28,2 76 94 0,053 0,906 0,083 0,776 54 36 27,6 80 86 0,023 0,813 0,417 0,612 55 16 27 76 74 0,000 0,719 0,083 0,367 56 96 27,3 79 66 0,094 0,766 0,333 0,204 57 102 27,5 78 105 0,101 0,797 0,250 1,000 58 141 27,5 80 89 0,147 0,797 0,417 0,673 59 520 27,6 84 70 0,591 0,813 0,750 0,286 60 426 28,1 82 56 0,481 0,891 0,583 0,000 61 213 27,2 78 93 0,231 0,750 0,250 0,755 62 424 28,3 82 67 0,478 0,922 0,583 0,224 63 325 22,4 80 86 0,362 0,000 0,417 0,612 64 115 28,1 75 76 0,116 0,891 0,000 0,408

## Hasil Forecasting
Pengolahan data dalam penelitian ini dibagi dua yaitu 45 (70%) data training dan 19 (30%) data test dengan data input Variabel DBD, curah hujan, Suhu Udara dan  Kelembaban  Udara,  dengan  pengujian  menggunakan  data training yang
menghasilkan model Regresi Linier VDBD = 0.492 - 0.124VCH + 0.032 VSU +
0.254 VKU, model regresi tersebut diujikan kembali menggunakan data test.
Hasil  data  training  nilai  prediksi  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  nilai aktual, nilai prediksi setiap periodenya . grafik dapat dilihat pada gambar dibawah :

## Gambar hasil prediksi data Training
Hasil uji data training dapat dilihat pada tabel dibawah dengan hasil Mean absolute percentage error 19 % dengan katagori  Baik, nilai Root mean squared error sebesar 0.156. Semakin kecil nilai RMSE, semakin tepat dan akurat nilai yang diprediksi.
Tabel hasil uji data training
=== Evaluation on training data ===
DBD
N                                                   45
Mean absolute percentage error    19% Root mean squared error               0.156
Hasil uji data tes set nilai prediksi dalam penelitian ini menunjukkan nilai aktual, nilai prediksi setiap periodenya, dimana semakin kecil nilai eror semakin akurat nilai prediksi. Grafik dapat dilihat pada gambar dibawah ini :.
0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 Predictions for training data actual predicted

## Gambar hasil prediksi data Test
Hasil  uji  data test  dapat  dilihat  pada  tabel  dibawah  ini  dengan  hasil Mean absolute percentage error 35% dengan katagori Wajar nilai Root  mean  squared error sebesar 0.252 Semakin kecil nilai RMSE, semakin tepat dan akurat nilai yang diprediksi.
Tabel hasil uji data Test.
=== Evaluation on testset data ===
DBD
N                                                   19
Mean absolute percentage error    35% Root mean squared error               0.252

## Pembahasan.
Penulis  menggunakan  data  bulanan  kasus  DBD  yang  diperoleh  di  unit pelaporan BRSUD kabupaten Tabanan dan data Iklim yang diperoleh di BMKG wilayah III Bali sebanyak 64 bulan, kemudian data dinormalisasi dengan sekala 0- 1 dan 70% dengan jumlah 45 data dijadikan data training dan 30% dengan jumlah 19  data  digunakan  sebagai  data test dengan Machine  Learning Metode Regresi Linier. Penulis melakukan pengolahan data training dengan metode Regresi Linier yang menghasilkan model VDBD = 0,492 – 0,124VCH + 0,032 VSU + 0,254 VKU, dengan nilai Konstanta Sebesar 0,492 menyatakan bahwa jika tidak ada nilai pada variabel independent maka  nilai  variabel dependent sebesar  0.492,  Koefisien regresi  X  sebesar  – 0,124  VCH (curah  hujan),   0,032  VSU  (suhu  udara),  0,254 VKU (kelembaban udara) menyatakan bahwa setiap penembahan 1 nilai variabel independent, maka nilai variabel dependent bertambah sebesar – 0,124 untuk curah hujan,   0,032  untuk  suhu  udara,  0,254  untuk  kelembaban  udara.  Hasil  uji  data
0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1,200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

## Predictions for test data
actual predicted
training dari model yang digunakan untuk memprediksi dengan menggunakan data 45 data training dengan hasil MAPE 19% dengan katagori Baik, nilai RMSE sebesar 0.156. Hasil uji data test dari model yang digunakan untuk memprediksi dengan menggunkan data 19 data test dengan hasil MAPE 35 % dengan katagori Wajar, nilai MAPE salah  satunya  dapat  di  pengaruhi  oleh  jumlah  data  yang  diuji  dan besaran nilai eror , nilai RMSE sebesar 0.252. Semakin kecil nilai RMSE, semakin tepat dan akurat nilai yang diprediksi .
Berdasarkan  penelitian  (Larasati,  2016)  yang  berjudul  peramalan  jumlah kasus penyakit menular influenza dan demam berdarah di kota Surabaya dengan metode Autoregresive Integrated Moving Average (ARIMA) menghasilkan akurasi Mean  Absolute  Percentage  Eror (MAPE)  sebesar  72%  dengan  katagori  tidak akurat.  Hal  ini  dikarenakan  pola  data  influenza  penelitian  ini  naik  turun  secara drastis,  tidak  cocok  dimodelkan  dengan  ARIMA,  Penelitian  selanjutnya  yang dilakukan  oleh  Merlinda  Permata  Sari  tahun  2019  dengan  judul  Penggunaan Metode ARIMA untuk Prakiraan Penderita Pneumonia Balita di Kota Semarang, Penelitian  ini  menggunakan  kasus  pneumonia  balita  di  Kota  Semarang menggunakan  metode forecasting  time  series ARIMA.  Hasil  penelitian  ini menggunakan model ARIMA (2,0,2) dengan tingkat kesalahan MAPE 25% yang berarti  kemampuan  prakiraan  cukup  baik.  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan Try Juwita, Agustina Purba dan Sinta Rahmawidya Sulistyo Tahun 2015 dengan judul Peramalan Kasus Leptospirosis di Kota Yogyakarta Menggunakan Metode Time Series dan Kombinasi Time Series dan Bayesian Network . Tujuan penelitian ini adalah untuk meramalkan jumlah kasus menggunakan metode time series dan kombinasi time series dan Bayesian Network . Data diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota  Yogyakarta  selama  periode  Januari  2012-April  2015.  Peramalan  dilakukan dengan metode Naïve, Simple Averages, Moving Averages , Exponential Smoothing, Holt‟s, ARIMA dan kombinasi Holt‟s dan Bayesian Network . Model peramalan terbaik adalah Moving Averages k=2 menghasilkan nilai MSE 4,1, MAD 1,3, dan MAPE 33,33% dengan katagori Wajar, sedangkan dalam penelitian yang dilakukan oleh  penulis  menggunakan  metode regrsi  linier dengan  tamabahan  variabel eksternal yang memiliki pengaruh dalam penentuan hasil yang menunjukan nilai MAPE 19% dalam katagori baik.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilaksanakan  dalam  penelitian  prediksi jumlah  penyeakit  DBD  di  BRSUD  Kabupaten  Tabanan  dengan  metode Regresi Linier , maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
Metode Regresi  Linier yang  menghasilkan  model VDBD  =  0.492  - 0.124VCH  +  0.032  VSU  +  0.254  VKU.  dengan  nilai  Konstanta  Sebesar  0,492 menyatakan  bahwa  jika  tidak  ada  nilai  pada  variabel independent maka  nilai variabel dependent sebesar 0.492, Koefisien regresi X sebesar – 0,124 VCH (curah hujan),   0,032  VSU  (suhu  udara),  0,254  VKU  (kelembaban  udara)  menyatakan bahwa  setiap  penembahan  1  nilai  variabel independent, maka  nilai  variabel dependent bertambah sebesar – 0,124 untuk curah hujan,  0,032 untuk suhu udara, 0,254 untuk kelembaban udara.
Hasil uji data training dari model yang digunakan untuk memprediksi dengan menggunakan data 45 data training dengan hasil MAPE 19% dengan katagori Baik, nilai RMSE sebesar 0.156.
Hasil uji data testset dari model yang digunakan untuk memprediksi dengan menggunakan data 19 data test dengan hasil MAPE 35 % dengan katagori Wajar, nilai MAPE salah  satunya  dapat  di  pengaruhi  oleh  jumlah  data  yang  diuji  dan besaran nilai eror . Nilai RMSE sebesar 0.252. Semakin kecil nilai RMSE, semakin dekat nilai dan akurat nilai yang diprediksi.

## Saran
Adapun  Saran  yang  dapat  diberikan  dalam  penelitian Forecasting /Prediksi Jumlah penyakit DBD di BRSUD Kabupaten Tabanan, untuk pengembangan dan pembelajaran lebih lanjut adalah sebagai berikut:
1. Penambahan data set yang digunakan untuk melatih model machine learning. Meningkatkan penelitian ini menggunakan dataset yang lebih banyak atau bisa menggunakan data harian.
2. Penerapan metode atau model yang lebih up to date sesuai kebutuhan user.
3. Pengujian  dengan  beberapa  metode  guna  dapat  membandingkan  hasil  yang lebih signifikan dan akurat.
Pengujian  dengan  menggunakan  kasus  penyakit  terbaru  yang  berkembang dimasyarakat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Puji  dan  syukur  penulis  panjatkan  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa  atas anugrahNya, dan semua pihak yang membimbing serta mendukung sehingga artikel yang berjudul: “ Forecasting Jumlah Pasien DBD Di BRSUD Kabupaten Tabanan Menggunakan  Metode Regresi  Linier ”,  dapat  diselesaikan  sesuai  dengan  yang direncanakan.
Semoga  artikel  ini  dapat  bermanfaat  bagi  masyarakat  luas  dan  menunjang peningkatan mutu pelayanan Kesehatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Akbar,  H.,  &  Maulana  Syaputra,  E.  (2019).  Faktor  Risiko  Kejadian  Demam Berdarah  Dengue  (DBD)  di  Kabupaten  Indramayu. MPPKI  (Media Publikasi Promosi Kesehatan Indonesia): The Indonesian Journal of Health Promotion , 2 (3), 159–164. https://doi.org/10.31934/mppki.v2i3.626
Fitrah. (2017). Variabel Dependen. Variabel Dependen dalam Suatu Peneliti , 123.
Heizer, R. (2010). (2018). Bab Ii Landasan Teori. Journal of Chemical Information and Modeling , 53 (9), 8–24.
Husna, A. (2017). Analisis Metode Time Series Untuk Meramalkan Jumlah Pasien Stroke Pada Tahun 2017-2021 di RS Stroke Nasional Bukittinggi . 33–41. Iksan, N., Putra, Y. P., & Udayanti, E. D. (2018). Regresi Linier untuk Prediksi Permintaan Sparepart Sepeda Motor. Information Technology Engineering Journals (ITEJ), ISSN 2548-2157 , 3 (2), 3–7.
Juwita, TryJuwita, T., Purba, A., Sulistyo, S. R., Teknik, J., Teknik, F., & Mada, U. G. (2015). P. K. L. di K. Y. M. M. T. S. dan K. T. S. dan B. N. I. S. N. T. I. U. G. M., Purba, A., Sulistyo, S. R., Teknik, J., Teknik, F., & Mada, U. G. (2015). Peramalan Kasus Leptospirosis di Kota Yogyakarta Menggunakan Metode Time Series dan Kombinasi Time Series dan Bayesian Network. In Seminar Nasional Teknik Industri Universitas Gadjah Mada .
Kemenkes RI. (2020). Data Kasus Terbaru DBD di Indonesia. Kemenkes RI , 2020– 2021. Diambil dari https://www.kemkes.go.id/article/view/20120300001/data-kasus-terbaru- dbd-di-indonesia.html Lubis,  F.  R.  (2019).  curah  hujan. Pengaruh  Curah  Hujan,  Hari  Hujan  Dan Pemupukan N, P, K, Mg Terhadap Produksi Kelapa Sawit Pada Beberapa Tahun  Tanam  Di  Kebun  Laras  Pt.  Perkebunan  Nusantara  Iv  Medan Persero , 85.
Makridakis, S., Williams, T., Kirkham, R., & Papadaki, M. (2019). Forecasting, uncertainty  and  risk  management. International  Journal  of  Forecasting . https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2018.10.002
Maulida. (2020). TEKNIK PENGUMPULAN DATA DALAM METODOLOGI PENELITIAN. Darussalam , 21 , 71–78.
Mayasari, R., Arisanti, M., Nurmaliani, R., Sitorus, H., & Ambarita, L. P. (2020). Karakteristik  penderita,  hari  dan  curah  hujan  terhadap  kejadian  Demam Berdarah  di  Kabupaten  Ogan  Komering  Ulu. Journal  of  Health Epidemiology and Communicable Diseases , 5 (1), 23–29. https://doi.org/10.22435/jhecds.v5i1.1300
Misriati, T. (2012). Prediksi Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Menggunakan Metode Regresi Linier. Widya Cipta , III (2), 184–191.
Nuraisah, G., & Budi Kusumo, R. A. (2019). DAMPAK PERUBAHAN IKLIM TERHADAP USAHATANI PADI DI DESA WANGUK KECAMATAN ANJATAN KABUPATEN INDRAMAYU. MIMBAR AGRIBISNIS: Jurnal Pemikiran  Masyarakat  Ilmiah  Berwawasan  Agribisnis , 5 (1),  60. https://doi.org/10.25157/ma.v5i1.1639
Purba, Z. (2018). Regresi linier berganda kelembaban udara dan intensitas cahaya matahari  terhadap  produksi  tanaman  padi  di  perkotaan. Pembangunan Perkotaan , 6 (1991), 112–117.
Rahayu,  S.,  Astutik,  P.,  &  Hendikawati,  P.  (2018).  Peramalan  Inflasi  di  Demak Menggunakan  Metode  ARIMA  Berbantuan  Software  R  dan  MINITAB. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematila , 1 , 745–754.
Sebayang,  L.  E.,  &  Sinaga,  J.  (2019).  IDENTIFIKASI  DAN  DISTRIBUSI NYAMUK AEDES SP. SEBAGAI PREVALENSI PENYAKIT DEMAM BERDARAH  DENGUE  DI  KABUPATEN  KARO. Jurnal  Ilmiah
PANNMED  (Pharmacist,  Analyst,  Nurse,  Nutrition,  Midwivery, Environment, Dentist) , 14 (2), 59–83.
https://doi.org/10.36911/pannmed.v14i2.617
Sugiyono. (2016). Sugiyono, Metode Penelitian. Sugiyono , 34–45.
Supranto, S. (2006). ANALISIS TEORI DAN EKSPERIMENTAL PENGUMPUL SURYA  DUA-PASS  DENGAN  MEDIA  BERPORI. Teknoin , 11 (1). https://doi.org/10.20885/teknoin.vol11.iss1.art6
Swarjana.  (2016).  Swarjana. Encephale , 53 (1),  59–65.  Diambil  dari http://dx.doi.org/10.1016/j.encep.2012.03.001.
Tengger, B. A., & Ropiudin, R. (2019). Pemanfaatan Metode Kalman Filter Diskrit untuk  Menduga  Suhu  Udara. Square :  Journal  of  Mathematics  and Mathematics Education , 1 (2), 127. https://doi.org/10.21580/square.2019.1.2.4202