Abstrak—Demam  berdarah  Dengue  atau  DBD  merupakan penyakit yang berasal dari infeksi salah satu dari empat virus Dengue, penularan terjadi melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus. Nyamuk ini sering ditemukan di daerah tropis dan subtropis. Indonesia, sebagai negara kesatuan yang terletak  di  Asia  Tenggara  merupakan  negara  yang  beriklim tropis dimana penyakit DBD sudah menjadi penyakit endemik disetiap  daerah,  terutama  pada  daerah  yang  padat  penduduk seperti di Jakarta menjadi habitat oleh berbagai jenis nyamuk Aedes.  Untuk  menekan  terjadinya  lonjakan  kasus  DBD  maka diperlukan  penanganan  yang  tepat  baik  dari  masyarakat maupun  pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta.  Oleh  karena  itu, tidak  dapat  dipungkiri  pemanfaatan  kemajuan  teknologi  juga dilibatkan  seperti  memprediksi  daerah  rawan  lonjakan  kasus DBD  di  Provinsi  DKI  Jakarta  dengan  menggunakan  model Deep  Learning  ANN.  Tujuan  dari  penggunaan  metode  ini adalah dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat terhadap daerah  rawan  peningkatan  kasus  demam  berdarah  Dengue guna mendapatkan tindakan preventif yang lebih. Hal ini dapat dilihat  dari  akurasi  hasil  prediksi  probabilitas  Stasiun Meteorologi  Kemayoran  sebesar  95,24;  Stasiun  Meteorologi Halim  Perdana  Kusuma  sebesar  84,32;  Stasiun  Maritim Meteorologi Tanjung Priok sebesar 82,61.
Kata Kunci—Artificial Neural Network, Deep Learning, Demam Berdarah Dengue, Prediksi.

## I. PENDAHULUAN
EMAM  berdarah Dengue atau  DBD  merupakan penyakit  menular  yang  berasal  dari  infeksi  virus Dengue melalui  gigitan  nyamuk  betina Aedes  aegypti dan Aedes  albopictus .  Virus  dengue  termasuk  dalam  genus Flavivirus ,  famili Flaviviridae dan  mempunyai  empat  jenis serotipe,  yaitu  Den-1,  Den-2,  Den-3,  Den-4.  Penyakit  ini kerap kali muncul pada wilayah beriklim tropis dan subtropis, seperti  di  Kawasan  Asia  Timur  dan  Asia  Selatan.  Selain kedua  kawasan  tersebut,  kawasan  Asia Tenggara yang  juga memiliki  iklim  tropis,  seperti  Indonesia.  Indonesia merupakan  negara  kesatuan  yang  dimana  penyakit  demam berdarah  sudah  menjadi  penyakit  endemik  disetiap  daerah. Tercatat  bahwa  setiap  tahun  tercatat  laporan  penambahan kasus  demam  berdarah.  Pada  tahun  2020,  kasus  demam berdarah  mencapai  95.893  orang  yang  tersebar  di  472 kota/kabupaten di 34 provinsi se-Indonesia.
Sedangkan  kematian  akibat  penyakit  demam  berdarah mencapai  661 orang yang terjadi di  219 kota/kabupatan se- Indonesia. Penderita demam berdarah ini terdiri dari berbagai golongan umur, diantaranya penderita usia di bawah 1 tahun sebanyak  3,13%,  1-4  tahun  sebanyak  14,88%,  5-14  tahun sebanyak 33,97%, 15-44 tahun sebanyak 37,45%, dan usia di atas  44  tahun  sebanyak  11,57%.  Sedangkan,  proporsi kematian akibat demam berdarah pada umur di bawah 1 tahun
sebanyak  10,32%,  1-4  tahun  sebanyak  28,57%,  5-14  tahun sebanyak  34,13%,  15-44  tahun  sebanyak  15,87%,  dan kematian di  atas usia 44 tahun sebanyak 11,11%.  Terutama di Provinsi DKI Jakarta selama tahun 2020 terdapat 970 kasus demam berdarah.
Melihat  dari  kondisi  tersebut.  Pemerintah  Provinsi  DKI Jakarta  melakukan  berbagai  upaya  untuk  meningkatkan kesadaran  masyarakat  terhadap  bahayanya  penyakit  demam berdarah  ini  melalui  berbagai  penyuluhan.  Selain  itu, pemerintah  juga  telah  membentuk  juru  pemantau  jumantik pada  tiap  RT  guna  melakukan  upaya  pencegahan terbentuknya habitat nyamuk di daerah tersebut. Upaya lain juga  dilakukan  dengan  menerapkan  Pemberantasan  Sarang Nyamuk  (PSN)  3M  Plus.  M  yang  pertama  adalah  dengan menguras tempat yang sering digunakan sebagai penampungan  air,  seperti  bak  mandi  dan  toren  air.  M  yang kedua adalah menutup rapat tempat-tempat penampungan air dan mengubur barang bekas yang berpotensi menjadi habitat baru  nyamuk Aedes  aegypti di  dalam  tanah.  M  yang  ketiga adalah dengan memanfaatkan kembali  limbah barnag bekas yang memiliki nilai ekonomis atau daur ulang dan pada poin

## Prediksi Penyebaran Kasus Demam Berdarah Berdasarkan Tingkat Keparahan di Provinsi DKI Jakarta Menggunakan Metode Deep Learning
Kusumastuti, Evelyna Anggita, Mauridhi Hery Purnomo, dan Eko Mulyanto Yuniarno Departemen Teknik Komputer, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : ekomulyanto@ee.its.ac.id
D Tabel 1. Spesifikasi Personal Computer yang digunakan
Processor 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1165G7 @ 2.80GHz 2.80 GHz Memory 16.00 GB Storage SSD 1,9 TB Graphics Card Intel® Iris® Xe Graphics Operating System Windows 11 Home Single Language
Gambar 1. Blok Diagram Desain Sistem.
Plus  adalah  dengan  melakukan  bentuk  upaya  pencegahan tambahan,  seperti  dengan  memelihara  ikan  pemakan  jentik nyamuk, menggunakan obat anti nyamuk, dan membersihkan lingkungan  sekitar.  Namun,  upaya  tersebut  masih  dianggap kurang, sehingga dibutuhkkan cara lain untuk meningkatkan tingkat  keberhasilan  dalam  mencegah  kasus  luar  biasa demam berdarah.
Melihat  kondisi  tersebut,  Pemprov  DKI  Jakarta  telah melakukan berbagai upaya pencegahan dengan memanfaatkan  teknologi,  seperti  model  prediksi  kasus, sebagai alat pencegahan untuk daerah rawan lonjakan kasus demam  berdarah.  Namun,  model  prediksi  yang  dimiliki pemerintah  hanya  menggunakan  satu  parameter.  Sehingga diperlukan lebih dari satu parameter supaya dapat dilakukan pencegahan  secara  maksimal.  Parameter  yang  digunakan untuk  melengkapi  parameter  yang  ada  adalah  dengan menambahkan  parameter  curah  hujan,  suhu,  dan  tingkat kejadian.  Kemudian  memperluas  cakupan  prediksi  untuk seluruh Provinsi Jakarta, yaitu Kabupaten Kepulauan Seribu.
Metode Deep  Learning merupakan  gabungan  ilmu  dari Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning yang dapat mengabstraksi  data  tingkat  tinggi  menggunakan  fungsi transformasi  non-linear.  Model Deep  Learning adalah pengembangan dari jaringan saraf tiruan berlapis atau Neural Network  Multiple  Layer .  Salah  satu  cabang  dari Deep Learning adalah Artificial  Neural  Network (ANN)  dengan algoritma Backpropagation.
A. Artificial Neural Network
Artificial Neural Network atau jaringan saraf tiruan yang meniru cara kerja Neuron atau saraf otak manusia yang dapat memberikan simulasi berupa rangsangan, melakukan proses, toleransi terhadap error, parallel processing , dan
memberikan  tanggapan.  Arsitektur  dari  ANN  terdiri  dari input,  hidden  layers, dan output. Di  dalam  struktur  ANN terdapat two-layer  network yang  dapat  disebut  dengan perceptron .  Fungsi perceptron untuk  melakukan  pekerjaan klasifikasi  dalam  pembelajaran  tertentu  dengan  menambah bobot  pada  setiap  koneksi  antar network .  Metode  ini  sering digunakan untuk pengklasifikasian pola yang didapatkan dari input ke  pola  baru  pada output, penyimpanan  pola  akan dipanggil  kembali,  pemetaan  pola-pola  yang  sejenis, pengoptimasi  permasalahan,  dan  prediksi. Artificial  Neural Network memiliki  beberapa  struktur  model,  salah  satunya adalah Feedforward  Neural  Network . Neural  Network dengan struktur Feedforward mempunyai karakteristik pada proses  data  diolahnya  yaitu  proses  ini  tidak  terjadi pengulangan  pembelajaran  ( loop )  dari layer  output menuju layer  input . Neural  Network yang  menggunakan  struktur feedforward ,  diantaranya  adalah single-layer  perceptron, multi-layer  perceptron,  radial-basis  function  networks, dan backpropagation neural network .

## B. Backpropagation
Backpropagation adalah  algoritma  pembelajaran  dalam neural  network yang  berfungsi  untuk  memperkecil  tingkat error dengan cara menyesuaikan bobotnya yang didasarkan pada perbedaan output dan target yang diinginkan. Algoritma ini  merupakan  sebuah  metode  sistematik  yang  digunakan sebagai pelatihan multi-layer neural network dan merupakan perkembangan  dari single-layer  neural  network . Hidden layers yang  terdapat  pada  arsitektur backpropagation memiliki tingkat error yang lebih kecil dibandingkan dengan tingkat error pada single  layer  neural  network .  Hal  ini berfungsi  sebagai  wadah  untuk  melakukan  perbaruan,  dan
Tabel 2.
Jumlah Kasus Demam Berdarah di Provinsi DKI Jakarta Tahun 2016-2020
Jakarta Barat Jakarta Pusat Jakarta Selatan Jakarta Timur Jakarta Utara Kep. Seribu 2016 880 718 970 981 639 140 2017 822 129 627 1.265 518 1 2018 909 115 673 846 271 8 2019 2.305 492 1.976 3.004 271 6 2020 3.416 326 830 1.361 542 6 Rata-Rata 1.666 356 1.015 1.491 448 32
Tabel 3. Uji Korelasi antara Data Iklim dengan Jumlah Penderita DBD Jakarta Barat Jakarta Pusat Jakarta Selatan
Jakarta Timur Jakarta Utara Kep. Seribu Tavg 0,0249 0,0252 -0,0896 -0,0119 -0,0044 0,0665 RHavg 0,1347 0,3976 -0,0194 -0,0653 0,2511 0,1933 RR -0,0872 -0,0413 -0,1454 -0,0943 -0,0717 0,1400
Gambar 2. Arsitektur ANN pada permodelan data kasus demam berdarah.
menyesuaikan  bobot  sehingga  bobot  baru  yang  didapatkan bisa diarahkan mendekati target output yang diinginkan.

## II. PENELITIAN TERKAIT
Penelitian tentang prediksi kasus demam berdarah pernah dilakukan sebelumnya, seperti penelitian yang dilakukan oleh Ichwani,  et.all  (2019)  tentang  pembuatan  model  prediksi menggunakan  metode Extreme  Machine  Learning (ELM) dengan  parameter  dataset  iklim  da  n  dataset  kasus  demam berdarah  [1]  .  Selain  itu,  sasaran  ruang  lingkup  penelitian berada  di  kota  Semarang.  Hasil  yang  didapatkan  dari penelitian tersebut adalah pemilihan nilai kinerja model ELM terbaik  sebesar  0,0116  dengan  n  split  13,  jumlah hidden neuron sebanyak 6, dan waktu training yang kurang dari satu detik.
Penelitian  yang  serupa  juga  pernah  dilakukan  oleh (Respati, Wanti, & Nindrea, 2020) mengenai prediksi kasus demam  berdarah dengue di  Kupang  [2].  Penelitian  tersebut menggunakan  parameter  data  yang  sama,  yaitu  temperatur rata-rata, kelembapan rata-rata, curah hujan, serta incidence
rate demam  berdarah  yang  terjadi  di  Kupang  pada  tahun 2010-2019.  Penelitian  ini  menggunakan  metode auto- regressive  integrated  moving  average (ARIMA).  Prediksi yang  dibuat  berupa  prediksi  jumlah  kasus  demam  berdarah pada  tahun  2020  dimana  didapatkan  hasil  bahwa  prediksi yang dihasilkan mengalami penurunan satu kasus pada setiap kuartar  tahun.  Namun,  prediksi  ini  masih  belum  dapat menampilkan  tingkat  keparahan  dari  jumlah  kasus  demam berdarah yang ada.

## III. METODOLOGI
Pada  pengerjaan  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan Personal Computer atau PC dengan spesifikasi seperti pada Tabel 1.

## A. Desain Sistem
Desain  sistem  merupakan  penggambaran,  perencanaan, dan pembuatan sketsa atau pengaturan dari berbagai elemen yang berbeda ke dalam satu kesatuan yang utuh dan memiliki fungsi.  Desain  sistem  ini  sangat  penting  karena  menjadi gambaran besar terhadap tahapan yang dilakukan serta dapat mempermudahkan dalam pelaksanaan penelitian ini. Desain sistem  yang  digunakan  tertera  pada  Gambar  1.  Gambar  1 merupakan  alur teknis dari desain sistem penelitian ini.
Tahapan  dalam  penelitian  ini  adalah  mengambil  dataset, kemudian  dilakukan pre-processing data  yang  berisi  data cleaning dan data processing . Data cleaning dilakukan pada dataset  mentah,  yaitu  dengan  mengisi missing  value pada setiap  dataset  yang  ada.  Kemudian  dilakukan  pemrosesan
Tabel 4.
Pengujian Classification Report terhadap Data Prediksi Probabilitas Stasiun Meteorologi Kemayoran. Precision Recall F1-Score Support L0_prob 1.00 0.99 0.99 153 L1_prob 0.67 1.00 0.80 8 L2_prob 1.00 0.12 0.22 8 L3_prob 0.80 1.00 0.89 20 Accuracy 0.95 189 Macro avg 0.87 0.78 0.73 189 Weighted avg 0.96 0.95 0.94 189 Tabel 5. Pengujian Classification Report terhadap Data Prediksi Probabilitas Stasiun Meteorologi Halim Perdana Kusuma Precision Recall F1-Score Support L0_prob 0.87 1.00 0.93 175 L1_prob 1.00 0.14 0.25 21 L2_prob 0.50 0.06 0.11 17 L3_prob 0.67 0.87 0.75 23 Accuracy 0.84 236 Macro avg 0.76 0.52 0.51 236 Weighted avg 0.84 0.84 0.79 236 Tabel 6. Pengujian Classification Report terhadap Data Prediksi Probabilitas Stasiun Meteorologi Maritim Tanjung Priok. Precision Recall F1-Score Support L0_prob 0.82 1.00 0.90 75 L1_prob 0.00 0.00 0.00 6 L2_prob 0.00 0.00 0.00 5 L3_prob 1.00 0.17 0.29 6 Accuracy 0.83 92 Macro avg 0.46 0.29 0.30 92 Weighted avg 0.74 0.83 0.76 92
Gambar  3.  Pengujian Confusion  Matrix terhadap  Data  Prediksi Probabilitas Stasiun Meteorologi Kemayoran.
Gambar  4.  Pengujian Confusion  Matrix terhadap  Data  Prediksi Probabilitas Stasiun Meteorologi Halim Perdana Kusuma.
Gambar  5.  Pengujian Confusion  Matrix terhadap  Data  Prediksi Probabilitas Stasiun Meteorologi Maritim Tanjung Priok.
dengan menyatukan ketiga dataset menjadi satu dataset yang siap  untuk  diproses.  Pada  tahap  data processing dilakukan pembuatan  parameter  baru  yang  akan  digunakan  sebagai penentu tingkat keparahan klasifikasi. Selanjutnya pada tahap permodelan  data  yang  dibagi  menjadi  dua  tahap, yaitu  data training dan  membuat  model  prediksi.  Tahap  akhir  dari penelitian  ini  adalah  pengujian  data testing, data  prediksi probabilitas,  dan  pelabelan  data  berdasarkan  parameter tingkat keparahan.
Dataset yang digunakan dalam pembuatan model prediksi ini, yaitu dataset iklim yang terdiri dari tiga faktor: suhu rata- rata,  curah  hujan,  dan  kelembaban  rata-rata  periode  waktu 2016-2020 berdasarkan stasiun meteorologi yang mencakup seluruh provinsi  DKI Jakarta. Sehingga daerah yang berada pada stasiun meteorologi yang sama, maka kan memiliki data iklim  yang  sama,  misalnya,  data iklim  di  Jakarta Pusat  dan Jakarta  Barat  yang  berada  di  wilayah  cakupan  Stasiun Meteorologi  Kemayoran,  memiliki  suhu  rata-rata  28,6 ∘ C, kelembaban  rata-rata  75,9%,  dan  curah  hujan  518,2  mm. Jakata  Timur  dan  Jakarta  Selatan  berada  pada  cakupan Stasiun Meteorologi Halim Perdana Kusuma, memiliki suhu rata-rata  28,2 ∘ C,  kelembaban  rata-rata  75,6%,  dan  curah hujan 950,6 mm. Jakarta Utara dan Kepulauan Seribu berada pada  cakupan  Stasiun  Meteorologi  Maritim  Tanjung  Priok memiliki  suhu  rata-rata  28,8 ∘ C,  kelembaban  rata-rata  76%, dan curah hujan 531,2 mm.

## B. Dataset
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  iklim,  jumlah  kasus demam  berdarah,  dan  jumlah  populasi  di  Provinsi  DKI Jakarta.  Dataset  iklim  yang  digunakan  terdiri  dari  dari  tiga tipe  data,  yaitu  suhu  rata-rata  (TAvg)  dalam  satuan celcius ( o C),  curah  hujan  (RR)  dalam  satuan  milimeter  (mm),  dan kelembapan  rata-rata  (RH_avg)  dalam  satuan  persen  (%). Ketiga  data  tersebut  diambil  di  setiap  stasiun  meteorologi yang  terletak  di  provinsi  DKI  Jakarta.  Hal  ini  dikarenakan ProvinsiDKI  Jakarta  memiliki  kondisi  geografis  yang berbeda, dimana pada Kota Jakarta Utara merupakan daerah pesisir,  Kabupaten  Kepulauan  Seribu  merupakan  daerah kepulauan,  Kota  Jakarta  Pusat,  Kota  Jakarta  Barat,  Kota Jakarta  Timur  merupakan  daerah  dataran  rendah,  dan  Kota
Jakarta  Selatan  merupakan  daerah  perbukitan.  Data  kedua yang digunakan adalah dataset jumlah kasus demam berdarah di  DKI  Jakarta  dalam  kurun  waktu  2016-2020  serta  dataset jumlah  penduduk  berdasarkan  usia  dan  jenis  kelamin perkelurahan  dalam  kurun  waktu  2016-2020  yang  diambil melalui Opendata Jakarta.  Data  jumlah  kasus  demam berdarah di Provinsi DKI Jakarta dapat dilihat pada Tabel 2. Berdasarkan Tabel 2 dapat diketahui bahwa :
1. Kota  Jakarta  Barat  memiliki  rata-rata  jumlah  penderita pertahun mencapai 1666 orang.
2. Kota  Jakarta  Pusat  memiliki  rata-rata  jumlah  penderita pertahun sebanyak 356 orang.
3. Kota Jakarta Selatan memiliki rata-rata jumlah penderita pertahun sebanyak 1015 orang.
4. Kota  Jakarta  Timur  memiliki  rata-rata  jumlah  penderita pertahun sebanyak 1491 orang.
5. Kota  Jakarta  Utara  memiliki  rata-rata  jumlah  penderita pertahun sebanyak 448 orang.
6. Kabupaten  Kepulauan  Seribu  memiliki  rata-rata  jumlah penderita pertahun sebanyak 32 orang.
Sebelum  dilakukan pre-processing data,  dilakukan pengujian terhadap korelasi antara dataset iklim (suhu, curah hujan,  dan  kelembapan)  dengan  jumlah  kasus  demam berdarah  menggunakan  metode bivariate  pearson ,  seperti pada Tabel 3.
Analisis bivariate pearson yang dilakukan mendefinisikan bahwa  data  iklim  Kota  Jakarta  Barat  memiliki  korelasi dengan jumlah penderita DBD, sebagai berikut :
1. Dataset  suhu  memiliki  korelasi  sangat  rendah,  arah positif.
2. Dataset  kelembapan  udara  memiliki  korelasi  sangat rendah, arah positif.
3. Dataset curah hujan memiliki korelasi sangat rendah, arah negatif.
Sehingga  dapat  diartikan  ketika  suhu  dan  kelembapan udara  naik,  sedangkan  intensitas  curah  hujan  turun.  Maka, dapat terjadi kenaikan jumlah penderita DBD, namun sangat rendah.  Kota  Jakarta  Pusat  dengan  korelasi  sebagai  berikut :(1)Dataset  suhu  memiliki  korelasi  sangat  rendah,  arah positif:(2)Dataset  kelembapan  udara  memiliki  korelasi rendah,  arah            positif;(3)Dataset  curah  hujan  memiliki
Tabel 7.
Contoh Data Prediksi Probabilitas dan Pelabelan Stasiun Meteorologi Kemayoran .
Bulan Tahun Kota Administrasi Kecamatan L0_prob L1_prob L2_prob L3_prob Label 2020-04- 30 Jakarta Barat Kebon Jeruk 0,52 0,40 0,07 0,01 AMAN 2020-04- 30 Jakarta Barat Kembangan 0,00 0,00 0,00 1,00 SANGAT PARAH 2020-04- 30 Jakarta Barat Palmerah 0,00 0,04 0,12 0,84 SANGAT PARAH 2020-04- 30 Jakarta Barat Taman Sari 0,00 0,00 0,00 1,00 SANGAT PARAH 2020-04- 30 Jakarta Barat Tambora 0,21 0,58 0,16 0,05 AGAK PARAH 2020-05- 31 Jakarta Pusat Cempaka Putih 0,01 0,37 0,38 0,24 PARAH 2020-05- 31 Jakarta Pusat Gambir 0,87 0,13 0,00 0,00 AMAN 2020-05- 31 Jakarta Pusat Johar Baru 0,77 0,22 0,01 0,00 AMAN 2020-05- 31 Jakarta Pusat Kemayoran 0,00 0,01 0,12 0,87 SANGAT PARAH 2020-05- 31 Jakarta Pusat Menteng 0,99 0,01 0,00 0,00 AMAN
korelasi sangat rendah, arah negatif.
Sehingga  dapat  diartikan  ketika  suhu  dan  kelembapan udara  naik,  sedangkan  intensitas  curah  hujan  turun.  Maka, dapat  terjadi  kenaikan  jumlah  penderita  DBD,  dengan probabilitas  yang  rendah.Kota  Jakarta  Selatan  dengan korelasi sebagai berikut :
1. Dataset  suhu  memiliki  korelasi  sangat  rendah,  arah negatif.
2. Dataset  kelembapan  udara  memiliki  korelasi  sangat rendah, arah negatif.
3. Dataset curah hujan memiliki korelasi sangat rendah, arah negatif.
Sehingga dapat  diartikan ketika  suhu, kelembapan udara, dan  intensitas  curah  hujan  turun.  Maka,  dapat  terjadi kenaikan jumlah penderita DBD, namun sangat rendah.
Kota Jakarta Timur dengan korelasi sebagai berikut :
1. Dataset  suhu  memiliki  korelasi  sangat  rendah,  arah negatif.
2. Dataset  kelembapan  udara  memiliki  korelasi  sangat rendah, arah negatif.
3. Dataset curah hujan memiliki korelasi sangat rendah, arah negatif.
Sehingga dapat  diartikan ketika  suhu, kelembapan udara, dan  intensitas  curah  hujan  turun.  Maka,  dapat  terjadi kenaikan jumlah penderita DBD, namun sangat rendah.
Kota Jakarta Utara dengan korelasi sebagai berikut :
1. Dataset  suhu  memiliki  korelasi  sangat  rendah,  arah negatif.
2. Dataset kelembapan udara memiliki korelasi rendah, arah positif.
3. Dataset curah hujan memiliki korelasi sangat rendah, arah negatif.
Sehingga dapat diartikan ketika suhu dan intensitas curah hujan turun, sedangkan kelembapan udara naik. Maka, dapat terjadi  kenaikan  jumlah  penderita  DBD,  namun  rendah. Kabupaten Kepulauan Seribu dengan korelasi sebagai berikut :
1. Dataset  suhu  memiliki  korelasi  sangat  rendah,  arah positif.
2. Dataset  kelembapan  udara  memiliki  korelasi  sangat rendah, arah positif.
3. Dataset curah hujan memiliki korelasi sangat rendah, arah positif.
Sehingga dapat  diartikan ketika  suhu, kelembapan udara, dan intensitas curah hujan naik. Maka, dapat terjadi kenaikan jumlah penderita DBD, namun sangat rendah.

## C. Data pre-processing
Pada tahap ini dilakukan pengolahan terhadap dataset yang telah disatukan berdasarkan lingkup stasiun meteorologi yang menaunginya.  Untuk  menghindari  terjadinya error atau overlap data maka pengolahan dilakukan secara terpisah juga berdasarkan  stasiun  yang  menaunginya.  Dalam  membuat model  prediksi,  maka  diperlukan  parameter  untuk mengklasifikasi  tingkat  keparahan  akan  kasus  demam berdarah. Oleh karena itu, dibuat parameter Incidence Rate . Pada  perhitungan Incidence  Rate menggunakan  konstanta ”k”  diberi  nilai  10.000  yang  memiliki  arti  perhitungan Incidence Rate ini dilakukan per 10.000 penduduk. Sehingga didapatkan persamaan (1).
Incidence Rate = 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑠𝑒𝑡 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎_𝑑𝑏𝑑 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ_𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 x 10.000          (1)
Perhitungan diatas digunakan untuk mengklasifikasikan hasil prediksi menjadi empat tingkat keparahan.

## D. Permodelan Data
Pada  tahap  permodelan  data  menggunakan  dataset  siap proses,  dimana  dataset  mentah  telah  melalui  proses pre- processing seperti pada jaringan ANN yang digunakan pada penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Penelitian ini menggunakan empat input, yaitu suhu rata- rata,  curah  hujan  rata-rata,  kelembapan  rata-rata,  dan Incidence Rate yang kemudian akan diolah di dalam 2 hidden layers dan  akan  menghasilkan  empat  klasifikasi  produk luaran berdasarkan level keparahan, sebagai berikut :
1. L0 atau berlabel aman dengan kondisi nilai prediksi yang dihasilkan dibawah 0,5.
2. L1 atau berlabel agak parah dengan kondisi nilai prediksi yang dihasilkan diantara rentang 0,5-0,75.
3. L2 atau berlabel parah dengan kondisi nilai prediksi yang dihasilkan diantara rentang 0,75-1,00.
4. L3  atau  berlabel  sangat  parah  dengan  kondisi  nilai prediksi yang dihasilkan di atas 1,00.
Pada tahap permodelan data dilakukan dua langkah, yaitu data training dan pembuatan model prediksi. Pada tahap data training  ini,  hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  dengan mengubah tipe data pada kolom ”Bulan Tahun” yang masih berbentuk object menjadi  tipe  data date_time .  Hal  ini dikarenakan  dataset  pada  kolom  Bulan_Tahun  digunakan sebagai  acuan  pengolahan  dataset.  Kemudian  dilakukan pembagian data menjadi data training dan data testing , yaitu sebesar  80%  dari  data  keseluruhan  dan  20%  data  tersebut akan digunakan untuk data testing . Data training dibuat lebih besar,  supaya  model deep  learning dapat  lebih  banyak mempelajari data yang diberikan, sehingga dapat menghasilkan  prediksi  yang  lebih  baik.  Setelah  dilakukan pembagian  data training dan  data testing ,  diperlukan pendeklarasian parameter yang akan digunakan sebagai data input .  Parameter  dataset  tersebut  adalah  dataset  Tavg,  RH avg,  RR,  dan  IR  yang  didefinisikan  sebagai  nilai  X_train. Selain  pendeklarasian  parameter  dataset  input,  perlu  juga dilakukan  pendeklarasian  parameter  dataset output yang terdiri  dari  L0,  L1,  L2,  dan  L3  sebagai  nilai  Y_train. Parameter input dan output ini  dideklarasikan  pada  setiap stasiun meteorologi yang digunakan.
Pada tahap model prediksi ini menggunakan deep learning dengan  metode artificial  neural  network  backpropagation . Dalam  proses  permodelannya  menggunakan library  keras dengan model sequential . Model sequential digunakan untuk struktur layer biasa  dimana  pada  prosesnya  memiliki  satu tensor  input  dan  satu  tensor output .  Model  prediksi  ini menggunakan  empat  parameter  yang  telah  dideklarasikan sebelumnya,  sebagai  X_train.  Keempat  parameter  ini, kemudian  akan  dilakukan  training  pada  dua hidden  layers . Dimana  pada  setiap hidden  layers terdapat  1000  neuron dengan activation functions ReLU. Activation function ReLU memiliki  komputasi  yang  sederhana  dan  mudah  digunakan untuk memproses nilai input, dimana ketika nilai data input bernilai  negatif,  maka  model  akan  mengartikan  nilai  data tersebut sebagai 0, sedangkan ketika nilai data input bernilai positif, maka model akan mengartikan sebagai 1. Pada output
layer menghasilkan  empat  nilai output ,  dimana output tersebut berdasarkan parameter Y, serta activation functions yang  digunakan  adalah softmax .  Pada output  layer ini menggunakan activation  functions yang  berbeda  dengan activation functions yang berada pada hidden layers . Hal ini dikarenakan dalam softmax akan mengubah vektor bilangan yang telah di- input- kan sebelumnya, menjadi vektor peluang,  dimana  peluang  yang  dihasilkan  pada  setiap  nilai sebanding  dengan  skala  relatif  dari  setiap  nilai  di  dalam vektor  tersebut.  Untuk  menghasilkan  model  yang  telah didefinisikan  maka  model  tersebut  perlu  di compile dengan beberapa syarat, diantaranya dengan menggunakan salah satu loss  functions ,  yaitu categorical  crossentropy .  Tipe loss functions dipilih karena pada penelitian ini digunakan untuk melakukan  tugas  klasifikasi multi-class . Categorical crossentropy dirancang  untuk  mengukur  perbedaan  antara dua  distribusi  probabilitas.  Kemudian  untuk optimizer menggunakam  algoritma  Adam.  Adam  atau Adaptive Moment  Estimation merupakan adaptive  learning  method yang  dapat  menghitung learning  rate individu  pada parameter  yang  berbeda  karena  algoritma  ini menggunakan estimasi  gradien  pertama  dan  kedua  untuk  mengadaptasi learning  rate pada  setiap  bobot neural  network dan  juga menggunakan  matriks accuracy sebagai  model  evaluasi. Untuk mencegah overfitting model prediksi, maka digunakan callbacks.EarlyStopping yang  berfungsi  untuk  memantau nilai loss. Ketika  model  dijalankan  didapatkan  nilai loss paling  rendah  dan  tidak  terjadi  kenaikan  nilai  loss  pada  5 epoch sesudahnya, maka model tersebut akan berhenti. Epoch yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 100 epochs dan 1 batch sizes. Epochs disini dimaksudkan bahwa dataset pada neural  network telah  melalui  satu  putaran  selama  proses training, sehingga dapat diartikan bahwa model yang dibuat akan  mempelajari  data  tersebut  sebanyak  100  putaran. Dikarenakan 100 epochs terlalu besar untuk diolah komputer, maka  perlu  dikerucutkan  lagi  menjadi  satuan-satuan  kecil ( Batch ). Model  ini menggunakan 1 batch sizes yang berarti dalam  proses  training  menggunakan  1  sampel  data  yang disebarkan dalam neural network guna memudahkan training data.
Setelah dilakukan pembuatan model, kemudian dilakukan evaluasi model terhadap data training yang telah ditentukan sebelumnya  menggunakan accuracy .  Jika accuracy yang dihasilkan  dianggap  sudah  baik,  maka  model  prediksi  ini dapat  disimpan  untuk  dilakukan  pengujian  pada  tahap selanjutnya. Pada penelitian ini menggunakan model prediksi yang  sama  yang  diterapkan  pada  seluruh  data  berdasarkan stasiun meteorologi yang menaunginya.

## E. Data Testing
Pada  tahapan  pengujian  ini  memerlukan  dataset keseluruhan  dan  model  prediksi  sesuai  dengan  stasiun meteorologi yang telah dibuat sebelumnya. Pengujian model ini menggunakan dataset yang sama. Hal ini berkaitan dengan keterbatasan  data  yang  dipublikasikan  oleh website resmi data.jakarta.go.id. Karena  dataset  yang  digunakan  masih menjadi  satu  kesatuan,  maka  perlu  dilakukan  pembagian antara data training dengan data testing dengan perbandingan 80% digunakan sebagai nilai data training dan 20% sebagai data testing . Namun, pada tahap ini difokuskan terhadap data testing . Dalam melakukan testing dibutuhkan mendefinisikan
parameter input yang  akan  digunakan,  yaitu  dataset  Tavg, RH_avg,  RR,  dan  IR  didefinisikan  sebagai  X_test  dan paramater output yang akan dihasilkan, yaitu L0, L1, L2, dan L3  yang  didefinisikan  sebagai  Y_test.  Setelah  dataset ditesting  menggunakan  model  prediksi,  maka  dilakukan pengujian performa model testing terhadap data aktual X_test dan Y_test. Langkah selanjutnya adalah pembuatan prediksi berdasarkan  model  yang  sudah  di  lakukan testing .  Prediksi yang  dibuat  menggunakan  parameter  X_test  sebagai  acuan input .  Hasil  prediksi  yang  didapatkan  parameter  kondisi tingkat  keparahan  kasus  demam  berdarah  dalam  format numerik.  Untuk  memudahkan  pembacaan  hasil  prediksi kondisi tingkat keparahan kasus demam berdarah, maka hasil prediksi  perlu  diubah  menjadi  data string .  Sehingga dibutuhkan suatu sintaks untuk memberikan label pada hasil prediksi  dan  menyimpan  hasil  prediksi  yang  didapatkan. Tidak  hanya  data training yang  dilakukan  pengujian performa,  pengujian  ini  juga  dilakukan  terhadap  hasil prediksi.  Untuk  pengujian  performa  hasil  prediksi menggunakan evaluation  matrix berupa confusion  matrix dikarenakan  model  yang  digunakan  merupakan multi-class classification .

## IV. HASIL DAN PENGUJIAN
Pada penelitian ini, dijelaskan mengenai hasil dari analisis dan  pengujian  yang  dilakukan.  Data  yang  digunakan  untuk pengujian menggunakan dataset kombinasi yang didapatkan dari dataset iklim, dataset jumlah kasus demam berdarah, dan dataset  jumlah  penduduk  di  Provinsi  DKI  Jakarta.  Untuk dataset iklim diambil dari beberapa stasiun meteorologi yang berada  di  Provinsi  DKI  Jakarta,  yaitu  :  (1)Stasiun Meteorologi  Kemayoran  yang  mencakup  data  iklim  Kota Jakarta  Pusat  dan  Jakarta  Barat;(2)Stasiun  Meteorologi Halim  Perdana  Kusuma  yang  mencakup  data  iklim  Kota Jakarta  Timur  dan  Jakarta  Selatan;(3)Stasiun  Meteorologi Maritim  Tanjung  Priok  yang  mencakup  data  iklim  Kota Jakarta Utara dan Kabupaten Kepulauan Seribu.

## A. Potensi Penyakit Demam Berdarah di Provinsi DKI Jakarta
Suhu rata-rata di Kota Jakarta Pusat dan Kota Jakarta Barat pada  tahun  2016-2020  sebesar  28,6 o C.  Kedua  kota  ini memiliki  suhu  rata-rata  yang  sama  karena  data  iklim  yang digunakan berasal dari stasiun meteorologi yang sama, yaitu Stasiun  Meteorologi  Kemayoran.  Hal  ini juga  berlaku  pada stasiun meteorologi lainnya, pada Stasiun Meteorologi Halim Perdana  Kusuma  mencakup  Kota  Jakarta  Timur  dan  Kota Jakarta Selatan pada tahun 2016-2020 dengan suhu rata-rata sebesar  28,2 o C,  dan  Stasiun  Meteorologi  Maritim  Tanjung Priok  mencakup  Kota  Jakarta  Utara  dan  Kabupaten Kepulauan Seribu  pada tahun 2016-2020 dengan  suhu rata- rata sebesar 28,8 o C. Suhu ini merupakan suhu optimal untuk nyamuk Aedes aegypti berkembang biak.
Curah  hujan  rata-rata  di  Kota  Jakarta  Pusat  dan  Kota Jakarta  Barat  pada  tahun  2016-2020  sebesar  518,2    mm. Sedangkan  Kota  Jakarta  Timur  dan  Kota  Jakarta  Selatan selama  tahun  2016-2020  memiliki  intensitas  curah  hujan sebesar 950,6. Kota Jakarta Utara dan Kabupaten Kepulauan Seribu  pada tahun 2016-2020 memiliki  curah hujan sebesar 531,2  mm.  Ketiga  kondisi  curah  hujan  ini  termasuk  dalam
kategori  curah  hujan  dengan  intensitas  tinggi  (500  mm). Intensitas  curah  hujan  yang  tinggi  ini  dapat  memicu perkembang biakan nyamuk Aedes aegypti.
Kelembapan udara rata-rata di Kota Jakarta Pusat dan Kota Jakarta  Barat  pada  periode  waktu  2016-2020  memiliki kelembapan  udara  rata-rata  sebesar  75,9%.  Sedangkan kelembapan udara rata-rata di Kota Jakarta Timur dan Kota Jakarta  Selatan  sebesar  75,6%,  dan  kelembapan  udara  rata- rata di Kota Jakarta Utara dan Kabupaten Kepulauan Seribu mencapai 76%. Ketiga kondisi merupakan kelembapan udara yang optimal bagi nyamuk untuk berkembang biak.

## B. Pengujian Akurasi
Pengujian akurasi ini dilakukan terhadap data training dan hasil  model  prediksi  untuk  mengetahui  tingkat  keakuratan model prediksi yang dibuat.

## C. Model Prediksi Stasiun Meteorologi Kemayoran
Pada  pemrosesan  model  prediksi,  diperlukan  pembagian dataset  Stasiun Meteorologi  Kemayoran yang memiliki  944 jumlah  data,  menjadi  80%  untuk  data training sebesar  755 data  dan  20%  untuk  data testing sebesar  189  data.  Data training kemudian dilakukan permodelan dengan 100 epochs didapatkan  akurasi  sebesar  93,77  dengan loss 19,20. Berdasarkan  hasil  akurasi  dan loss yang  didapatkan menunjukkan  bahwa  model  prediksi  pada training sudah cukup  baik  dikarenakan  nilai  akurasi  yang  tinggi  dan mendekati 100.

## D. Model Prediksi Stasiun Meteorologi Halim Perdana Kusuma
Pembuatan  model  prediksi  untuk  dataset  Stasiun  Halim Perdana  Kusuma,  diperlukan  pembagian  dataset  Stasiun Halim  Perdana  Kusuma  yang  memiliki  1180  data,  menjadi 80% untuk data training sebesar 944 data dan 20% untuk data testing sebesar  236  data.  Data training ini  digunakan  untuk permodelan  dengan  100 epochs dan  didapatkan  akurasi sebesar 89,83 dengan loss 27,55. Dari hasil nilai akurasi dan loss menunjukkan bahwa model prediksi pada training sudah cukup  baik  dikarenakan  nilai  akurasi  yang  tinggi  dan mendekati 100.

## E. Model Prediksi Stasiun Meteorologi Maritim Tanjung Priok
Pada  pengolahan  model  prediksi  untuk  dataset  Stasiun Tanjung  Priok,  diperlukan  pembagian  dataset  Stasiun Tanjung Priok yang memiliki jumlah data sebanyak 456 data, menjadi 80% untuk data training sebesar 364 data dan 20% untuk  data testing sebesar  92  data.  Data training ini menggunakan  100 epochs untuk  permodelan  prediksi  dan didapatkan  akurasi  sebesar  87,36  dengan loss 32,49.  Dari hasil  nilai  akurasi  dan loss menunjukkan  bahwa  model prediksi  pada training sudah  cukup  baik  dikarenakan  nilai akurasi yang tinggi dan mendekati 100.

## F. Pengujian Performa Stasiun Meteorologi Kemayoran
Berdasarkan Gambar 3 didapatkan hasil sebagai berikut :
1. Label aman = 151 data terlabel benar (aman) dan 2 data terlabel salah (agak parah).
2. Label agak parah = 8 data terlabel benar (agak parah).
3. Label parah = 1 data terlabel benar (parah), 7 data terbaca salah (2 data terlabel agak parah dan 5 data terlabel sangat parah).
4. Label sangat parah = 20 data terlabel benar (sangat parah). Sedangkan berdasarkan classification report , seperti pada Tabel  4 didapatkan hasil data prediksi  probabilitas pada L0 prob didapatkan precision = 1,00; recall = 0,99; dan f1-score = 0,99. Untuk L1 prob didapatkan precision = 0,67; recall = 1,00;  dan f1-score =  0,80.  Untuk  L2  prob  didapatkan precision = 1,00; recall = 0,12; dan f1-score = 0,22. Serta L3 prob didapatkan precision = 0,80; recall = 1,00; dan f1-score =  0,89.  Perolehan  hasil  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa ketepatan  model  yang  dibuat  terhadap  prediksi  probabilitas yang  dihasilkan  sudah  cukup  baik  dengan  nilai  akurasi sebesar 95,24.

## G. Pengujian  Performa  Stasiun  Meteorologi  Halim Perdana Kusuma
Berdasarkan Gambar 4 didapatkan hasil sebagai berikut : (1)Label  aman  =  175  data  terlabel  benar  (aman);(2)Label agak  parah  =  14  data  terlabel  benar  (agak  parah),  7  data terlabel  salah  (3  data  terlabel  agak  parah,  1  data  terlabel parah, 3 data terlabel sangat  parah);(3)Label  parah = 1 data terlabel benar (parah), 16 data terlabel salah (9 data terlabel aman dan 7 data terlabel sangat parah);(4)Label sangat parah =  20  data  terlabel  benar  (sangat  parah)  dan  3  data  terlabel salah (aman).
Sedangkan berdasarkan classification report , seperti pada Tabel  5 didapatkan hasil data prediksi  probabilitas pada L0 prob didapatkan precision = 0,87; recall = 1,00; dan f1-score = 0,93. Untuk L1 prob didapatkan precision = 1,00; recall = 0,14;  dan f1-score =  0,25.  Untuk  L2  prob  didapatkan precision = 0,50; recall = 0,06; dan f1-score = 0,11. Serta L3 prob didapatkan precision = 0,67; recall = 0,87; dan f1-score =  0,75.  Perolehan  hasil  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa ketepatan  model  yang  dibuat  terhadap  prediksi  probabilitas yang  dihasilkan  sudah  cukup  baik  dengan  nilai  akurasi sebesar 84,32.

## H. Pengujian  Performa  Stasiun  Meteorologi  Maritim Tanjung Priok
Berdasarkan  Gambar  5  didapatkan  hasil  sebagai  berikut :(1)Label aman = 75 data terlabel benar (aman);(2)Label agak parah = 0 data terlabel benar (agak parah) dan 6 data terlabel salah (aman);(3)Label  parah = 0 data terlabel  benar (parah) dan  5  data  terlabel  salah  (aman);(4)Label  sangat  parah  =  1 data  terlabel  benar  (sangat  parah)  dan  5  data  terlabel  salah (aman).
Sedangkan berdasarkan classification report, seperti pada Tabel  6 didapatkan hasil data prediksi  probabilitas pada L0 prob didapatkan precision = 0,82; recall = 1,00; dan f1-score = 0,90. Untuk L1 prob didapatkan precision = 0,00; recall = 0,00;  dan f1-score =  0,00.  Untuk  L2  prob  didapatkan precision = 0,00; recall = 0,00; dan f1-score = 0,00. Serta L3 prob didapatkan precision = 1,00; recall = 0,17; dan f1-score =  0,29.  Perolehan  hasil  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa ketepatan  model  yang  dibuat  terhadap  prediksi  probabilitas yang  dihasilkan  sudah  cukup  baik  dengan  nilai  akurasi sebesar  82,61.  Contoh  Data  Prediksi  Probabilitas  dan Pelabelan Stasiun Meteorologi Kemayoran dapat dilihat pada Tabel 7.
V. KESIMPULAN Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  dapat ditarik  beberapa  kesimpulan  sebagai  berikut:(1)Model prediksi yang dibuat dapat memprediksi tingkat keparahan di
Provinsi  DKI  Jakarta  dengan  akurasi  pada  Stasiun Meteorologi Kemayoran sebesar 93,77; Stasiun Meteorologi Halim  Perdana  Kusuma  sebesar  89,83;  Stasiun  Maritim Meteorologi  Tanjung  Priok  sebesar  87,36;(2)Didapatkan hasil  data  prediksi  probabilitas  Stasiun  Meteorologi Kemayoran  sebesar  95,24;  Stasiun  Meteorologi  Halim Perdana Kusuma sebesar 84,32; Stasiun Maritim Meteorologi Tanjung  Priok sebesar 82,61;(3)Permodelan Deep Learning menggunakan Artificial Neural Network merupakan metode yang  baik  untuk  memprediksi  kasus  demam  berdarah  di Provinsi  DKI  Jakarta  berdasarkan  hasil  akurasi  model training dan  model  prediksi  probabilitas;(4)Keunggulan penelitian kini daripada penelitian terdahulu adalah penelitian ini  menggunakan  metode  pembelajaran  yang  lebih  mahir, serta output yang  dihasilkan  berupa  tingkat  keparahan
penyebaran kasus demam berdarah disetiap kecamatan yang mudah  dibaca  oleh  khalayak  umum;(5)Pelabelan  kondisi keparahan  hasil  prediksi  probabilitas  sangat  dibutuhkan untuk mempermudah pembacaan data tabel.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Shifa Ichwani and H. A. Wibawa, “Prediksi angka kejadian demam berdarah dengue (dbd) berdasarkan faktor cuaca menggunakan metode extreme  learning  machine  (studi  kasus  Kecamatan  Tembalang),” Jurnal IPTEK Media Komunikasi Teknologi , vol. 23, no. 1, pp. 31–38,
2019, doi: 10.31284/j.iptek.2019.v23i1.
[2]  T. Respati, W. Wanti, and R. D. Nindrea, “Dengue Cases Prediction in Kupang,” Global Medical & Health Communication (GMHC) , vol. 8, no. 3, pp. 219–225, Dec. 2020, doi: 10.29313/gmhc.v8i3.6727.