## PREDIKSI INCIDENCE DENGUE HEMORRHAGIC FEVER (DHF) MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN
( ARTIFIAL NEURAL NETWORK )
Jerhi Wahyu Fernanda 1 , Forman Novrindo Sidjabat 2
1,2 Prodi Rekam Medis dan Informasi Kesehatan Institut Ilmu Kesehatan Bhakti Wiyata Kediri Email: jerhi.fernanda@iik.ac.id 1 , sidjabat.fn@iik.ac.id 2

## ABSTRACT
Time  series  analysis  is  one  of  the  statistical  methods  used  as  tools  to  predict  the  incidence  of  a  disease. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model is a frequently used method. However, this method has some disadvantages as there are assumptions that must be met and can not explain nonlinear cases. This condition requires a more lexible method, namely Artiicial Neural Network (ANN). This study aims to apply the ANN method to predict the incidence of Dengue Hemorrhagic Fever DHF 2018 in one district in East Java province. Selection of this district is based on the conditions in this area that experienced DHF Outbreak (KLB) in 2015. Data used in this reseach is incidence DHF from January 2013 to December 2017. Data is divided into two parts, namely training data consisting of incidence DHF januari 2013 until December 2016. Data testing consists of DHF incidence from 2017 to December 2017. The best ANN model is an ANN model with 9 nodes on a hidden layer with a Root Mean Square Error (RMSE) value of 7.914. DHF incidence prediction in 2018 January to December has tended to be constant at 9 and has a tendency to stagnate.
Keyword : Time Series Analysis, Dengue Hemorrhagic Fever (DHF), Artiicial Neural Network

## ABSTRAK
Analisis deret waktu (time series analysis) merupakan salah satu metode statistika yang digunakan sebagai tools untuk memprediksi incidence suatu penyakit. Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) merupakan metode yang sering dipakai. Akan tetapi, metode ini memiliki beberapa kelemahan seperti terdapat asumsi yang harus dipenuhi dan tidak dapat menjelaskan kasus nonlinear. Kondisi ini memaksa dibutuhkan suatu metode yang lebih leksibel yaitu Artiicial Neural Network (ANN). Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode ANN untuk memprediksi incidence Dengue Hemorrhagic Fever DHF tahun 2018 pada salah satu kabupaten di propinsi Jawa Timur. Pemilihan kabupaten ini didasarkan pada kondisi pada daerah ini yang mengalami Kejadian Luar Biasa (KLB) DHF pada tahun 2015. Data penelitian yang digunakan adalah incidence DHF bulan januari 2013 sampai Desember 2017. Data dibagi menjadi dua bagian yaitu data training terdiri dari incidence DHF januari 2013 sampai Desember 2016. Data testing terdiri dari incidence DHF januari 2017 sampai Desember 2017. Model ANN yang terbaik adalah model ANN dengan 9 node pada hidden layer dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 7,914. Prediksi incidence DHF pada tahun 2018 bulan januari sampai desember cenderung konstant pada nilai 9 dan memiliki pola yang cenderung stagnan.
Kata Kunci : Analisis Deret Waktu, Dengue Hemorrhagic Fever (DHF), Artiicial Neural Network (ANN).

## PENDAHULUAN
Analisis Deret waktu ( Time  Series  Analysis ) merupakan salah analisis statistika yang digunakan untuk mengetahui pola sekumpulan data yang tersusun dalam urutan waktu kejadian (Kirchgassner, 2013). Fungsi Analisis ini dapat digunakan untuk untuk melakukan prediksi atau proyeksi jumlah kejadian di waktu yang akan datang. Metode ini
dapat diterapkan dalam berbagai kasus, salah satunya di bidang kesehatan masyarakat. Metode ini  diterapkan dalam Public Health Surveilance sebagai alat Early Prediction untuk  menghasilkan suatu model yang digunakan untuk memprediksi ( forecasting ) incidence suatu penyakit di waktu ke depan  (Zhang, 2014).
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) merupakan model  analisis deret waktu yang paling penting dan sering digunakan (Juang, 2017). Siregar (2018) menggunakan model ARIMA untuk memprediksi incidence DHF di kabupaten asahan dan didapatkan model Seasonal ARIMA (1,0,0) (0,1,1) 12 . Fernanda (2016) juga menggunakan model ARIMA untuk memprediksi Infant Mortality Rate di suatu rumah sakit dan didapatkan model ARIMA yang terbaik adalah ARIMA (1,1,0).
Konsep dasar dalam model ARIMA adalah data sekarang memiliki hubungan yang linear dengan data masa lampau. Pada data real , kondisi ini sering sulit dipenuhi, dan hubungan yang sering terjadi adalah hubungan yang nonlinear Konsep ini merupakan salah satu kelemahan dari  model ARIMA yang menyebabkan pada beberapa situasi, model ini menghasilkan prediksi yang tidak memuasakan seperti hasil penelitian yang dilakukan oleh Wang et all (2017).
Model ARIMA juga memiliki asumsi-asumsi yang harus dipenuhi seperti asumsi kenormalan pada residual dan tidak terjadi proses white noise (Anwar, 2016) . Pada kasus real, asumsi ini sangat mungkin tidak terpenuhi sehingga dibutuhkan suatu model yang lebih leksibel.
Artiicial Neural Network merupakan salah metode kecerdasan buatan ( artificial intellegence ) yang digunakan dalam kasus klasifikasi , klustering , maupun time series (Csabragi, 2010). Purwanto et all (2010) telah membuktikan ANN memberikan hasil prediksi yang lebih baik dibandingkan metode ARIMA. Model ANN dengan 10 neuron pada hidden layer memiliki hasil prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan metode ARIMA dan regresi linear.
Dari uraian diatas, peneliti akan menerapkan metode ANN untuk memprediksi incidence DHF di salah satu kabupaten di Propinsi Jawa Timur. Dasar pemilihan kabupaten tersebut adalah daerah tersebut mengalami Kejadian Luar Biasa (KLB) pada tahun 2015. (depkes, 2015). Pola Incidence DHF di daerah ini mulai tahun 2011 sampai 2015 mengalami juga memiliki pola naik turun dengan t Incidence DHF sebesar 14,40 per 100.000 tahun 2014 dan pada tahun 2015 meningkat hampir 3 kali menjadi 45,38 per 100.000.

## METODE
Penelitian ini dilakukan di salah satu Kabupaten di Propinsi Jawa Timur yang mengalami KLB DHF pada tahun 2015. Data incidence DHF didapatkan dari indeks penyakit di Rumah Umum Daerah. Data incidence DHF diamati mulai bulan mulai januari 2013 sampai Desember 2017 untuk dianalisis pola atau trendnya.
Langkah-langkah dalam pembuatan model ANN dan prediksi incidence DHF adalah sebagai berikut
1.  Membuat time series plot incidence DHF mulai januari 2013 sampai desember 2017 dan dianalisis secara deskriptif.
2.  Membagi data menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing . Data training merupakan incidence DHF bulan Januari 2013 sampai Desember 2016. Data testing terdiri dari incidence DHF januari 2017 sampai Desember 2017.
3.  Membuat plot Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF) berdasarkan data training
4. Identiikasi model ARIMA berdasarkan plot ACF dan PACF data training . Proses pembentukan model didasarkan pada teori pada montgomery (2015, hal. 357) dengan uraian sebagai berikut.
Tabel 1. Teori ACF dan PACF pembentukan model
ARIMA untuk proses yang stasioner Model ACF PACF MA(q) Cutt of setelah lag q Turun secara eksponensial (lambat) AR (p) Turun secara eksponensial (lambat) Cutt of setelah lag q ARMA(p,q) Turun secara eksponensial (lambat) Turun secara eksponensial (lambat)
5.  Membuat scatter plot antara data yang digunakan sebagai input dan output berdasarkan struktur model ARIMA.
6.  Merancang struktur Jaringan Saraf Tiruan (ANN) berdasarkan model ARIMA pada proses sebelumya dan dilakukan proses learnig berdasarkan data training .
Jerhi Wahyu Fernanda dan Forman Novrindo Sidjabat. Prediksi Incidence Dengue Hemorrhagic Fever (DHF)
7.  Menentukan model jaringan saraf tiruan yang terbaik berdasarkan jumlah neuron pada hidden layer . Dalam proses ini dilakukan pemodelan dengan jumlah 2 sampai 10. Model yang terbaik didasarkan pada perhitungan Root Mean Square Eror (RMSE) pada data testing .
8.  Prediksi incidence DHF tahun 2018 bulan januari sampai desember menggunakan metode Jaringan
Saraf Tiruan yang terbaik.
Langkah-langkah analisis deret waktu dalam penelitian ini juga dijelaskan dalam bentuk lowchart yang disajikan pada gambar 1.

## Time Series Plot
Incidence DHF
Analisis Statistika Deskriptif Incidence DHF Plot Autocorrelation function (ACF) Plot autocorrelation function (ACF) Penentuan orde ARIMA melalui plot ACF dan PACF Model ARIMA melalui plot ACF dan PACF Pembuatan Struktur Artificial Neural Network
berdasarkan model ARIMA
Penentuan node hidden layer yang terbaik pada model ANN berdasarkan nilai MSE
Prediksi Incidence DHF
Gambar 1. Flowchart Analisis Deret Waktu

## HASIL
Data incidence DHF mengalami luktuasi dari januari
2013 sampai desember 2017. Pada gambar 2 di bawah ini diperlihatkan time series plot incidence DHF bulanan selama kurun waktu januari 2013 sampai Desember 2017.
Gambar 2. Time series plot incidence DHF
Trend incidence DHF setiap bulan mengalami naik turun  (luktuatif)  dan  mengalami incidence yang paling tinggi pada tahun 2015 dan tahun 2016. Incidence yang paling tinggi terjadi pada bulan Februari 2015 dengan incidence sebesar 31.
Tahap analisis selanjutnya adalah membangun struktur jaringan saraf tiruan yang akan digunakan sebagai model untuk memprediksi incidence DHF. Struktur jaringan saraf tiruan pada penelitian ini didasarkan pada model ARIMA yang terbentuk dari data training .
Langkah awal model ARIMA didasarkan pada plot ACF dan plot PACF pada data training yang digunakan untuk mengidentifikasi model-model ARIMA yang dapat dibentuk. Plot ACF data training disajikan pada gambar 3 di bawah ini
Gambar 3. Plot ACF data training .
Pada gambar 3, plot ACF memiliki pola turun secara lambat pada setiap lag nya . Merujuk pada identiikasi model ARIMA pada tabel 1, maka juga diperlukan plot PACF yang disajikan pada gambar 4.
Gambar 4. Plot PACF data training.
Pola pada plot PACF dapat dilihat bahwa data cut off atau turun secara cepat setelah lag pertama. Merujuk pada montgomery 2015, pembentukan model ARIMA dilakukan dengan melihat plot ACF dan plot PACF. Merujuk pada gambar 3 dan 4 dan diselaraskan dengan teori pada tabel 1, model ARIMA yang terbentuk adalah ARIMA (1,0,0).
Model ini memberikan informasi bahwa data kejadian incidence DHF pada bulan berikutnya dipengaruhi oleh incidence DHF pada 1 bulan sebelumnya. Sebagai ilustrasi incidence DHF pada bulan Desember, akan dipengaruhi oleh incidence DHF 1 bulan sebelumnya yaitu bulan Nopember.
Hubungan ini diperkuat dengan scatterplot yang menjelaskan hubungan antara incidence DHF bulan berikutnya (t) dengan 1 bulan sebelumnyq (t-1).
35 30 25 20 15 10 5 0 35 30 25 20 15 10 5 0 t-1 t Gambar 5. Scatterplot t dengan t-1
Scatterplot pada gambar 5 menyajikan informasi peningkatan incidence DHF pada bulan ke t-1, akan diikuti peningkatan incidence DHF pada bulan berikutnya. Uji korelasi pearson juga memperkuat hubungan antara incidence DHF bulan berikutnya dengan 1 bulan sebelumnya. Nilai sig uji korelasi pearson sebesar 0,000.
Kesimpulan yang dapat diambil dapat dari nilai sig ini dengan tingkat kesalahan penelitian sebesar 5% (0,05) yaitu terdapat hubungan yang signiikan antara hubungan antara incidence DHF bulan berikutnya dengan bulan sebelumnya sehingga model ARIMA (1,0,0) dapat merepresentasikan incidence DHF. Tabel 2. Uji korelasi pearson Pearson correlation 0,635 P-value 0,000
Model ARIMA (1,0,0) ini dijadikan dasar struktur ANN untuk pemodelan data DHF tahun 2013 sampai 2016. Struktur ANN terdiri dari 3 lapisan yaitu lapisan input layer , hidden layer , dan output layer . Input layer berisi data kejadian DHF lag 1. Lapisan kedua adalah hidden layer terdiri dari neuron - neuron yang saling terkoneksi dengan input layer . Output layer merupakan data incidence DHF pada waktu t.
Pemodelan ANN dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan jumlah neuron-neuron yang berbeda. Jumlah neuron yang digunakan adalah 2 sampai 10. Proses selanjutnya adalah pemilihan model terbaik ANN didasarkan pada Root Mean Square Error (RMSE) yang paling kecil pada setiap model ANN. Tabel 2 memberikan informasi RMSE model ANN dengan jumlah neuron yang berbeda- beda.
Tabel 3. RMSE dengan jumlah neuron yang berbeda
Jumlah node pada hidden layer RMSE 2 7,9342404 3 7,9543845 4 7,934029 5 7,9275073 6 7,8937054 7 7,9343093 8 7,9341803 9 7,9140759
7,9208938
Nilai RMSE yang paling kecil yaitu pada ANN dengan jumlah node 9. Struktur ANN ini memiliki RMSE sebesar 7,914. Struktur ANN dengan 9 neuron disajikan pada gambar 6.
Nod e 1 Y t- 1 Y t Input layer Output layer Hidden layer Nod e 2 Nod e 9 . . . .
Gambar 6. Struktur ANN terbaik
Model ANN dengan 9 neuron merupakan model yang digunakan untuk memprediksi incidence DHF pada tahun 2018. Prediksi incidence DHF bulan Januari 2018 sampai Desember 2018 disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Prediksi incidence DHF Januari sampai Desember 2018 Bulan Prediksi Bulan Prediksi Januari 9,637918 Juli 9,245861 Februari 9,542393 Agustus 9,211375 Maret 9,461537 September 9,182378 April 9,393191 Oktober 9,158014 Mei 9,335493 Nopember 9,137555 Juni 9,286841 Desember 9,120385
Prediksi incidence DHF dengan model ANN memiliki nilai berkisar pada nilai 9. Nilai prediksi dari bulan Januari sampai Desember 2018 stabil atau konstant pada nilai 9. Time series plot prediksi disajikan pada gambar 7.
Gambar 7. Prediksi tahun 2018
Gambar 7 memberikan plot bahwa pola incidence DHF tahun 2018 dari Januari sampai Desember mengalami penurunan dan cederung stagnan.

## PEMBAHASAN
Dengue hemorrhagic fever (DHF) yang dalam ICD-10 ( International Statistical Classiication of Diseases and and Related Health Problems ) berkode A91, merupakan penyakit infeksi dengan agent nya adalah virus dengue . Virus ini ditularkan ke manusia melalui gigitan nyamuk yang sudah terinfeksi, khususnya nyamuk Aedes aegypti dan Ae. Albopitus (Candra, 2010).
Annual mortality DHF di Indonesia meningkat setiap tahun dengan angka mortalitas sebesar 0,9/100.000 penduduk Wartel et all (2016). Propinsi Jawa timur merupakan salah satu propinsi dengan angka kematian yang paling tinggi. Angka kematian yang dilaporkan sebesar 283 kematian dari total 20.138 kasus DHF.
Angka Case Fatality Rate (CFR ) kasus DHF propinsi jawa timur juga diatas standar nasional yaitu sebesar 1,41%, dimana standar nasional hanya 1%. Bahkan pada tahun 2015, 11 kabupaten/kota di propinsi jawa timur jawa timur ditetapakan  Kejadian Luar Biasa (KLB) DHF.
Penelitian ini dilakukan dengan pengamatan terhadap trend incidence DHF pada salah satu kabupaten di propinsi jawa timur. Incidence rate kabupaten ini pada tahun 2014 sebesar 14,40 per 100.000 dan pada tahun 2015 meningkat hampir 3 kali menjadi 45,38 per 100.000.
Kondisi ini mengharuskan adanya upaya pengawasan ( surveillance ) kejadian DHF. Salah satu bentuk surveillance adalah berupa early prediction . Early Prediction merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk melakukan  kontrol dan pengawasan ( surveillance ) terhadap kejadian DHF (Chao et all, 2013). Hasil surveillance dapat berupa analisis terhadap trend incidence DHF dalam kurun waktu tertentu dan juga prediksi dalam beberapa waktu ke depan.
Salah satu metode statistik untuk surveillance adalah analisis deret waktu ( time series analysis ). Metode ini dapat memberikan informasi tentang pola ( trend ) incidence suatu penyakit dan dapat memberikan prediksi dalam waktu yang akan datang. Trend incidence DHF dapat diketahui dengan time series plot .
Time series plot pada gambar 2 memperlihatkan trend incidence DHF pada rentang waktu 2012 sampai 2017. Pada gambar tersebut trend incidence DHF mengalami luktuatif dan ada kecenderungan tinggi dalam waktu tertentu. Incidence yang paling tinggi terjadi pada bulan Februari 2015 dengan incidence sebesar 31. Tahun 2016 bulan februari dan maret, incidence DHF sebesar 28.
Banyak faktor yang dapat mempengaruhi Incidence DHF. Salah satu faktornya adalah curah hujan yang terjadi di wilayah tersebut. Pada bulan Februari 2015, curah hujan sebesar di wilayah tersebut rata-rata 292. mm dan merupakan rata-rata curah hujan yang tertinggi pada tahun 2015. Pada Februari dan maret 2016 sebesar  curah hujan seesar 401 mm dan 271 mm. (BPS Kabupaten Kediri, 2018). Menurut Dhawangkara 2017, curah hujan pada ketiga bulan tersebut masuk dalam kategori hujan sangat lebat (Dhawangkara, 2017).
Uraian diatas memberikan suatu informasi bahwa hujan yang tinggi berdampak pada peningkatan incidence DHF. Kondisi ini juga didukung oleh Setiawan et all (2013) yang meneliti hubungan antara curah hujan dengan incidence DHF dan menghasilkan bahwa terdapat hubungan yang signiikan antara curah hujan dengan incidence DHF Peningkatan curah hujan akan meningkatkan incidence DHF.
Khairunisa (2017) juga menjelaskan bahwa pada musim hujan kepadatan nyamuk Aedes aegypti meningkat dikarenakan banyak barang bekas sepertikaleng, gelas plastik, bungkus plastik, ban bekas dan sejenisnya yang dibuang atau diletakkan tidak teratur di sebarang tempat, akan terisi oleh air dan menjadi tempat perindukan nyamuk.
Untuk pengawasan incidence DHF, maka diperlukan suatu model statistika yang mampu menjelaskan dan dapat digunakan untuk memprediksi. Dalam penelitian ini menggunakan metode ANN karena lebih leksibel dan memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan metode ARIMA. Model ANN dibentuk dengan dasar model ARIMA.

## Hasil identiikasi model ARIMA menggunakan plot
ACF dan plot PACF, Model ARIMA yang dibentuk adalah ARIMA (1,0,0). Model ini digunakan sebagai dasar struktur model ANN. Model ARIMA (1,0,0) memiliki makna bahwa incidence DHF pada bulan berikutnya dipengaruhi oleh incidence DHF pada 1 bulan sebelumnya. Kondisi ini diperkuat dengan uji korelasi yang memberikan hasil bahwa terdapat hubungan yang signiikan antara incidence DHF bulan berikutnya dengan incidence 1 bulan sebelumnya.
Pada model ANN, dilakukan proses trial pada jumlah neuron pada hidden layer. Jumlah neuron pada hidden layer yang diuji cobakan pada model adalah 2 sampai 10 seperti yang dijelaskan pada tabel 3. Model ANN terbaik dalam penelitian ini adalah model ANN dengan 9 neuron pada hidden layer. Model ini memiliki nilai tingkat kesalahan prediksi yang diukur dengan RMSE sebesar 7,914. Prediksi incidence pada tahun 2018 cenderung konstant pada nilai 9.

## SIMPULAN
Model Artificial Neural Network (ANN) pada incidence DHF didasarkan pada model ARIMA (1,0,0). Model ANN dengan struktur lag 1 dengan jumlah neuron sebanyak 9 pada hidden layer merupakan model terbaik dengan nilai RMSE sebesar 7,914. Hasil prediksi incidence DHF pada tahun 2018 bulan januari sampai desember konstant pada nilai 9 dan memiliki pola yang cenderung stagnan.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwar, M., Lewnard, J. A., Parikh, S., Pitzer, V. E.
(2016). Time series analysis of malaria in Afghanistan:using ARIMA models to predict future trends in incidence. Malaria Journal. 15:566. DOI 10.1186/S12936-016-1602-1. https://kedirikab.bps.go.id/subject/151/iklim.
Jerhi Wahyu Fernanda dan Forman Novrindo Sidjabat. Prediksi Incidence Dengue Hemorrhagic Fever (DHF)
html#subjekViewTab3 . Diakses tanggal 1 Juli 2018 pukul 20.00 WIB.
C a n d r a ,  A . ,   ( 2 0 1 0 ) .   D e m a m   B e r d a r a h Dengue:Epidemiologi, Patogenesis, dan Faktor Risiko Penularan. Journal of Vector- borne Diseases Studies. National Institute of Health Research and Development, Ministry of Health Republik of Indonesia. Vol.2, No.2.p:110-119.
Chao, S., Wang, F., Tam, W., Tse, L. A., Kim, J. H.,
Liu, J., Lu, Z., (2013). A Hybrid seasoanal prediction model for tuberculosis incidence in China. BMC Medical Informatics and Decision Making. 13:56
Csabragi, A., Molnar, S., Tanos P., Kovacs, J. (2015). Hungarian Agricultural Engineering.
Dhawangkhara, M., Riksakomara, E. 2017. Prediksi
Intensitas Hujan Kota Surabaya dengan Matlab menggunakan Teknik Random Forest dan CART (Studi Kasus Kota Surabaya). Jurnal Teknik ITS. Vol.6. No.1.
Fernanda, J. W., Wisnaningsih, S., Boavida, E.,
(2016). Trend Analysis Infant Mortality Rate dengan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia. Vol.4, No.2.
Khairunisa, U., Wahyuningsih, N. E., Hapsari. (2017).
Kepadatan Jentik Nyamuk Aedes sp. (House Index) sebagai indikator Surveillance Vektor Demam Berdarah Dengue di Semarang. Jurnal Kesehatan Masyarakat. Vol.5, No.5.
Kirchgassner, G., Wolters, J., Hassler, U. (2013).
Introduction to Modern Time Series Analysis.
Second Edition. Berlin: Springer- Verlag.
Montgomery, C., Jenning, C. L., Kulahci, M. (2015). Introduction to Time Series Analysis and Forecasting Second Edition.pages 357. Hoboken, New Jersey:John Wiley & Sons, Inc
Purwanto, Eswaran C., Logeswaran, R. (2010). A Comparison of ARIMA, Neural Network and Linear Regression Models for the prediction of Infant Mortality Rate. Fourth Asia International Conference on Mathematical/ Analytical Modelling and Computer Simulation.
Setiawan, Budi., Supardi, F.X., Bani, V. K. B., (2017). Jurnal Vektor Penyakit. Vol. 11: No.2:77-87.
Siregar, F. A., Makmur, T., Saprin, S.(2018) Forecasting dengue hemorrhagic fever cases using ARIMA model. a case study in Asahan district. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 300:012032.
Wang, K.W., Deng, C., Li, P., Zhang, Y., Li, X.Y., Wu, M.C., (2017). Hybrid methodology for tuberculosis incidence time-series forecasting based on ARIMA and a NAR Neural Network. Epidemiology.Infect. doi:10.1017/ S959268816003216
Wartel, T. A., Prayitno, A., Hadinegoro, S. R. S., Capeding, M. R., Thisyakorn, U., Tran, N. H., Moureau, A., Bouckenooghe, A., Nealon. J., Taurel, A. F., (2016) Three Decades of Dengue Surveillance in Five Highly Endemic South East Asian Countries. A Deskriptive Review. Asian Paciic Journal of Public Health. 1-10.
November.