## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 1 April 2021, pp: 17-23 P-ISSN: 2797-2313 E-ISSN: 2775-8575

## The Implementation of Markov Chain for Prediction on Chemistry of Hemorrhic Figure Case In Bengkalis District

## Implementasi Markov Chain untuk Prediksi Kasus Penderita Demam Berdarah Dengue di Kabupaten Bengkalis
Trio Laksono 1* , Said Thaufik Rizaldi 2 , Muhammad Arifin 3
1 Sekolah Tinggi Agama Islam Negeri Bengkalis, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
3 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Bengkalis, Indonesia
E-mail: laksonotrio14@gmail.com 1 , 11753101376@students.uin-suska.ac.id 2 , muhammad.arifin@gmail.com 3
Received February 22 th 2021; Revised February 25 th 2021; Accepted February 28 th 2021 Corresponding Author: Trio Laksono

## Abstract
Dengue  Hemorrhagic  Fever  (DHF)  is  a  contagious  disease  caused  by  the  Dengue  virus  and  transmitted  by  the  Aedes Aegypti mosquito, characterized by a fever of 2-7 days and a decrease in the platelet count. The number of dengue cases in Bengkalis Regency is too high that in 2014 Bengkalis was designated as an Extraordinary Event of DHF. Bengkalis Health Office has made prevention efforts, but dengue cases still continue to occur and cause casualties. For this reason, a prediction is needed that can be used as a reference for handling dengue cases in the future. The purpose of this study is to see the rate of increase in dengue cases in 2016 and implement the prediction results into the system. The prediction method used in this research is the Markov Chain method. The method compares DHF data in the previous state with the present state discretely or continuously. The results obtained in this study are the prediction of the Bengkalis DHF cases in 2016, and also a DHF prediction information system. The prediction figure obtained for 2016 is 343 cases. Based on the  results  of  the  predictions  made,  it  is  known  that  the  cases  of dengue  fever  in  Bengkalis  Regency  have  increased  in January 2016 then decreased in February 2016.
Keywords: Aedes Aegypti, Bengkalis, Dengue Hemorrhagic Fever, Markov Chain, Prediction.

## Abstrak
Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang diakibatkan oleh virus Dengue serta ditularkan oleh nyamuk Aedes Aegypti , diikuti dengan demam 2–7 hari serta pengurangan jumlah trombosit. Angka pesakitan DBD di Kabupaten Bengkalis  sangat  besar  sehingga  pada  Tahun  2014  Bengkalis  diresmikan  selaku  Peristiwa  Luar  Biasa  DBD.  Dinas Kesehatan  Bengkalis  telah  menerapkan  upaya-  upaya  penghindaran,  akan  tetapi  permasalahan  DBD  masih  saja  terus berlangsung serta memunculkan korban jiwa. Buat itu hingga dibutuhkan suatu prediksi yang dapat dijadikan acuan buat menanggulangi permasalahan DBD di masa mendatang. Tujuan dari riset ini yakni buat memandang angka peningkatan permasalahan  DBD  Tahun  2016  serta  mengimplementasikan  hasil  prediksi  kedalam  sistem.  Tata  cara  prediksi  yang digunakan dalam riset ini yakni tata cara Markov Chain. Tata cara ini menyamakan informasi DBD pada kondisi tadinya dengan kondisi saat ini secara diskrit ataupun kontinyu. Hasil yang didapat dalam riset ini yakni prediksi permasalahan DBD Kabupaten Bengkalis pada Tahun 2016, serta pula suatu sistem data prediksi DBD. Angka prediksi yang diperoleh buat tahun 2016 yakni sebesar 343 permasalahan. Bersumber pada hasil prediksi yang dicoba, dikenal kalau permasalahan DBD di Kabupaten Bengkalis hadapi kenaikan pada Bulan Januari 2016 setelah itu hadapi penyusutan pada Bulan Februari 2016.
Kata Kunci: Aedes Aegypti , Bengkalis, Demam Berdarah Dengue , Markov Chain, Prediksi.

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan ialah sesuatu yang sangat berarti untuk manusia. Banyak metode yang dicoba manusia buat menjauhi terjangkitnya dari sesuatu penyakit, paling utama yakni penyakit yang beresiko. Salah satu penyakit beresiko  yang  terdapat  di  dunia  ini  yakni  penyakit  Demam  Berdarah Dengue (DBD).  Bagi  Kementrian
Kesehatan Republik Indonesia (2013) DBD merupakan penyakit meluas yang diakibatkan oleh virus dengue serta  ditularkan  oleh  nyamuk Aedes  Aegypti ,  yang  diisyarati  dengan  demam  2–7  hari  diiringi  dengan perwujudan perdarahan, penyusutan jumlah trombosit <100.000/ mm 3 , terdapatnya kebocoran plasma diisyarati kenaikan hematokrit ≥20% dari nilai wajar[3].
Nyamuk Aedes Aegypti tumbuh dimusim hujan dengan menyebarkan jentik nyamuk pada genangan air yang bersih. Curah hujan yang banyak serta area yang tidak bersih sangat pengaruhi keberadaan Nyamuk Aedes Aegypti [2]. Penyakit DBD dapat melanda semua golongan secara luas. Salah satu Kabupaten yang mempunyai permasalahan DBD di Provinsi Riau yakni Kabupaten Bengkalis. Permasalahan DBD di Kabupaten Bengkalis hadapi penyusutan lebih dari separuh peristiwa pada Tahun 2012- 2013 setelah itu hadapi kenaikan nyaris 4 kali lipat pada Tahun 2014 ialah sebanyak 590 permasalahan bila dibanding dengan Tahun 2013 yang cuma sebanyak 158 permasalahan. Ini ialah sesuatu peristiwa luar biasa buat penyakit DBD di Bengkalis. Kemudian jumlah ini menyusut sedikit pada Tahun 2015 sebanyak 570 permasalahan DBD.
Penindakan  yang  dicoba  oleh  Dinas  Kesehatan  (Dinkes)  Kabupaten  Bengkalis  yakni  melaksanakan fogging kedaerah yang terkena penyakit DBD, membagikan materi sosialisasi guna melindungi area senantiasa bersih sehingga nyamuk Aedes Aegypti tidak dapat tumbuh biak. Tidak hanya penindakan yang dicoba di atas, pastinya Dinkes butuh melaksanakan persiapan yang sangat baik bila seketika DBD menungkat sebagian kali lipat. Sebab bila perihal itu tidak dicoba hingga puskesmas serta rumah sakit hendak kekurangan sarana serta tenaga  kerja.  Dampaknya  sebagian  penderita  lagi  dirawat  serta  dikirim  kembali  tanpa  uji  serologi  yang sesungguhnya buat mengkonfirmasi virus dengue [1]. Oleh sebab itu, dibutuhkan suatu prediksi tentang jumlah permasalahan DBD pada waktu mendatang sehingga Dinkes dapat melaksanakan persiapan buat mengadapi permasalahan  DBD  berikutnya.  Prediksi  dinilai  sangat  berarti  guna  korban  dari  penederita  DBD  dapat menurun. Dengan dikerjakannya prediksi pasti saja permasalahan DBD dapat diperkirakan jumlahnya. Dengan terdapatnya  ditaksir  jumlah  pengidap  DBD,  pasti  saja  Dinkes  dapat  memepertimbangkan  formulasi penangkaran lebih dini. Tidak hanya itu Dinkes pula dapat menghimbau kepada puskesmas serta rumah sakit di segala Kabupaten Bengkalis buat mempersiapkan obat- obatan serta regu spesial penindakan DBD, sebab dengan  informasi  hasil  prediksi  menampilkan  wilayah  mana  yang  mempunyai  probabilitas  terjalin permasalahan  DBD  yang  signifikan  di  Kabupaten  Bengkalis  sehingga  Dinkes  dapat  memfokuskan penangkalan di wilayah tersebut.
Di dalam data mining terdapat beberapa metode yang digunakan untuk prediksi, salah satunya adalah Markov Chain . Untuk melakukan prediksi, Markov Chain tidak memerlukan data historis terus menerus, yang dibutuhkan hanyalah data terakhir yang muncul [4] [7]. Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan, markov chain terbukti memiliki akurasi yang relative tinggi, hasil yang mudah dimengerti, perhitungan yang sederhana dan dapat diandalkan [8].

## 2. BAHAN DAN METODE

## 2.1. Pengumpulan Data
Data didapatkan dari Dinkes Kabupaten Bengkalis berupa angka jumlah kasus DBD yang terjadi tiap kecamatan  perbulan.  Kemudian  data  tersebut  diolah  dan  dibagi  menjadi  3  kelompok  data  sesuai  metode prediksi yang akan dilakukan. Alur prediksi markov chain bisa dilihat pada gambar 1.

## 2.2. Prediksi
Prediksi adalah proses untuk memperkirakan beberapa   kebutuhan   dimasa   datang   yang   meliputi kebutuhan     dalam  ukuran  kuantitas, kualitas, waktu  dan  lokasi  yang  dibutuhkan  dalam  rangka  memenuhi permintaan barang ataupun jasa [6]. Prediksi dilihat dari horizon waktu ada tiga, yaitu:
1. Prediksi Jangka Panjang
Umumnya  2  sampai  10  Tahun.  Prediksi  ini  digunakan  untuk  perencanaan  produk  dan  perencanaan sumberdaya.
2. Prediksi Jangka Menengah
Umumnya 1 sampai 24 Bulan. Prediksi ini lebih mengkhususkan dibandingkan prediksi jangka panjang, biasanya digunakan untuk menentukan aliran kas, perencanaan produksi, dan penentuan anggaran.
3. Prediksi Jangka Pendek
Umumnya  1  sampai  5  minggu.  Prediksi  ini  digunakan  untuk  mengambil  keputusan  dalam  hal  perlu tidaknya lembur, penjadwalan kerja dan lain-lain keputusan kontrol jangka pendek.

## 2.3. Markov Chain
Markov  Chain adalah  suatu  teknik  matematika  yang  biasa  digunakan  untuk  melakukan  pemodelan bermacam-macam  sistem  dan  proses  bisnis.  Teknik  ini  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan  perubahan- perubahan  diwaktu  yang  akan  datang  dalam  variabel-variabel  dinamis  atas  dasar  perubahan-perubahan  dari variabel-variabel  dinamis  tersebut  di  waktu  yang  lalu.  Teknik  ini  dapat  digunakan  juga  untuk  menganalisis kejadian-kejadian diwaktu mendatang secara matematis [10]. Markov Chain telah menjadi metode yang sesuai
untuk  menggambarkan  proses  acak  yang  berevolusi  dari  waktu  ke  waktu  dan  dapat  digunakan  untuk mengambarkan perkembangan alami dari tahun ke tahun [9]. Ada beberapa syarat agar Markov Chain dapat diaplikasikan dalam evaluasi keandalan sistem [5]:
1. Sistem harus stationery atau homogen, artinya perilaku sistem selalu sama pada sepanjang waktu atau probabilitas  transisi  sistem  dari  satu  kondisi  ke  kondisi  lainnya  yang  akan  selalu  sama  disepanjang waktu. Dengan demikian maka pendekatan Markov hanya dapat diaplikasikan untuk sistem dengan laju kegagalan yang konstan.
2. State is identifiable . Kondisi yang dimungkinkan terjadi pada system harus dapat diidentifikasi dengan jelas. Apakah sistem memiliki dua kondisi ( state ) yakni kondisi beroperasi dan kondisi gagal, ataukah sistem memiliki 3 kondisi, yakni 100 persen sukses, 50 persen sukses dan 100 persen gagal.
Sebuah Markov Chain merupakan sebuah proses Markov dengan ruang status terhingga atau terhitung ( Countable set ). Untuk waktu diskrit, Markov Chain dapat digambarkan sebagai diagram transisi status. Dari definisi tersebut, sifat Markov secara menual dinyatakan sebagai:
𝑃{𝑋 𝑛+1 = 𝑓|𝑋 0 = 𝑖 0 , … , 𝑋 𝑛−1 = 𝑖 𝑛−1 , 𝑋 𝑛 = 𝑖} = 𝑃{𝑋 𝑛+1 = 𝑓|𝑋 𝑛 = 𝑖}; ∀ (1)
Persamaan  tersebut  secara  narasi  dapat  diartikan  bahwa  proses  selanjutnya  hanya  bergantung  pada status saat ini, bukan pada sejarah dari proses tersebut. Dalam proses Markov, status-status proses yang terjadi selama ini dicerminkan oleh status saat ini [11] [12].
Mulai Menentukan Matrix Awal
Melakukan Perbandingan Tiap Kejadian dengan Total
Kejadian
Diambil Bobot Terbesar Bobot Dikalikan 100%
Melakukan Perbandingan Tiap Bobot dengan Total
Bobot
Hasil Kali Dijadikan Bobot Baru Prediksi Selesai Bobot Sebelumnya Dikalikan Matrix Awal Tidak Ya Gambar 1 . Alur prediksi Marcov Chain

## 2. HASIL DAN ANALISIS
Prediksi Demam Berdarah Dengue Kabupaten Bengkalis hendak dicoba dengan 3 metode, ialah prediksi jangka panjang (pertahun), prediksi jangka menengah (perdua bulan) serta prediksi jangka pendek (perbulan). Langkah dini prediksi yakni dengan membuat matrik peristiwa dengan memakai informasi DBD dari Dinkes Kabupaten Bengkalis Tahun 2012 hingga Tahun 2015 yang ditampilkan pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Matriks Kasus DBD Tahun Pulau Bengkalis Pulau Rupat Pulau Sumatra Bebas DBD 2012 43 2 110 436 2013 68 3 87 433 2014 232 3 356 0 2015 201 2 367 21
(Sumber: Dinkes Kabupaten Bengkalis)
Langkah berikutnya  melakukan perbandingan pada masing- masing peristiwa dengan total peristiwa. Dimana hasil perbandingan bisa dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Hasil Perbandingan Matriks Tahun P. Bengkalis P. Rupat P. Sumatra Bebas DBD 2012 0.073 0.003 0.186 0.738 2013 0.115 0.005 0.147 0.733 2014 0.393 0.005 0.602 0.000 2015 0.340 0.003 0.621 0.036 (Sumber: Dinkes Kabupaten Bengkalis)
Dari Tabel 2 didapatkan matriks hasil kejadian sebagai berikut:
P : 0,073 0,003 0,186 0,738 0,115 0,005 0,147 0,733 0,393 0,005 0,602 0,000 0,340 0,003 0,621 0,036
Berikutnya merupakan mengalikan kesempatan dengan matriks peristiwa. Peristiwa (π(0)) merupakan tipe peristiwa yang dilambangkan dengan bilangan biner 0 ataupun 1. Terdapat 4 state peristiwa pada prediksi DBD  sebagai  berikut  yakni:  Pulau  Bengkalis,  Pulau  Rupat  serta  Pulau  Sumatra  atau  dilambangkan  dengan huruf  merupakan  [P,  Q,  R,  S],  serta  bila  dilambangkan  dengan  bilangan  biner  merupakan  [0,  0,  0,  0]. Kesempatan prediksi jumlah DBD yang hendak terjalin pada Tahun 2016 didapat dengan metode:(π (1) = π ( 0). P). Didapatkan hasil hasil peluangnya yakni:
P: 1 0 0 0 = 0,073 0,003 0,186 0,738 0 1 0 0 = 0,115 0,005 0,147 0,733 0 0 1 0 = 0,393 0,005 0,602 0,000 0 0 0 1 = 0,340 0,003 0,621 0,036 Bobot Terbesar = 0,393 0,005 0,621 0,738
Bahwa  terlihat  bahwa  peluang  atau  bobot  tertinggi  adalah  pada  prediksi  Tahun  2016  sehingga presentase dari peluang Prediksi Tahun 2016 dapat dinyatakan sebagai berikut :
Peluang 2016  =   39,3%    0,5%   62,1%  73,8   = 175,6%
Maka  Total  kemungkinan  atau  peluang  dalam  presentase  100%  dibagi  dengan  total  peluang  dengan hasil sebagai berikut :
Prediksi 2016  =  22,4%  0,3%    35,4%   42,0%   =  100%
Selanjutnya  mengalikan  tiap  persentase  dengan  total  peristiwa  sebesar  591  peristiwa.  Hasil  prediksi bersumber pada perhitungan tata cara Markov Chain pada peristiwa DBD di Kabupaten Bengkalis pada Tahun 2016  yakni  Pulau  Bengkalis  132  permasalahan,  Pulau  Rupat  2  permasalahan,  Pulau  Sumatra  209 permasalahan, serta Leluasa DBD 248 permasalahan.
Proses  Prediksi  pada  kejadian  tahun  2017  yakni  dengan  cara  mengalikan  matriks  bobot  terbanyak dengan matriks peristiwa. Proses perhitungan prediksi DBD Tahun 2017 bisa dilihat pada Lampiran B. Hasil prediksi  permasalahan  DBD  di  Kabupaten  Bengkalis  pada  Tahun  2017  ialah  Pulau  Bengkalis  176 permasalahan,  Pulau  Rupat  2  permasalahan,  Pulau  Sumatra  305  permasalahan,  serta  leluasa  DBD  108 permasalahan. Rekapitulasi prediksi permasalahan DBD Kabupaten Bengkalis pula bisa dilihat pada Tabel 3 serta Tabel 4.
Tabel 3. Rekapitulasi Prediksi Jumlah DBD Tahun 2012 – 2017 Kabupaten Bengkalis
Tahun Pulau Bengkalis Pulau Rupat Pulau Sumatra Bebas DBD 2012 7.3% 0.3% 18.6% 73.8% 2013 11.5% 0.5% 14.7% 73.3% 2014 39.3% 0.5% 60.2% 0.0% 2015 34.0% 0.3% 62.1% 3.6% 2016 22.3% 0.3% 35.4% 42.0% 2017 29.8% 0.4% 51.6% 18.2%
Tabel 4. Rekapitulasi Prediksi Jumlah DBD Tahun 2012 – 2017 Kabupaten Bengkalis angka Aktual
Tahun Pulau Bengkalis Pulau Rupat Pulau Sumatra Bebas DBD 2012 43 2 110 436 2013 68 3 87 433 2014 232 3 356 0 2015 201 2 367 21 2016 132 2 209 248 2017 176 2 305 108
Secara spesifik dan tervisual, rekapitulasi prediksi pada kasus DBD pertahun di Kabupaten Bengkalis juga dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Rekapitulasi Prediksi DBD di Bengkalis Tahun 2012 – 2017
Untuk melakukan prediksi perdua bulan dan perbulan, langkah yang dilakukan sama dengan prediksi pertahun. Berikut adalah hasil rekapitulasi prediksi perdua bulan dan perbulan.
Tabel 5. Rekapitulasi prediksi jumlah DBD Kabupaten Bengkalis  perdua Bulan dalam persentase.
Bulan Bengkalis Bukit Batu Siak Kecil Pinggir Rupat Mandau Bebas Dbd Nov-Des 2014 12.6% 0.0% 0.0% 2.3% 0.0% 15.4% 69.7% Jan-Feb 2015 6.9% 1.1% 0.0% 2.3% 0.0% 2.3% 87.4% Mar-Apr 2015 5.7% 1.1% 0.0% 0.0% 0.0% 6.3% 86.9% Mei-Jun 2015 28.0% 3.4% 0.0% 1.7% 0.0% 6.3% 60.6% Jul-Agu 2015 17.1% 0.0% 0.0% 0.6% 0.0% 8.0% 74.3% Sep-Okt 2015 18.3% 5.7% 17.7% 4.6% 1.1% 14.9% 37.7% Nov-Des 2015 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% Jan-Feb 2016 16.2% 3.3% 10.3% 2.7% 0.7% 8.9% 57.9% Mar-Apr 2016 5.9% 0.7% 1.5% 0.9% 0.1% 4.9% 85.8% Tabel 6. Rekapitulasi prediksi jumlah DBD Kabupaten Bengkalis  perdua bulan dalam angka sebenarnya
Bulan Bengkalis Bukit Batu Siak Kecil Pinggir Rupat Mandau Bebas DBD Nov-Des 2014 22 0 0 4 0 27 122 Jan-Feb 2015 12 2 0 4 0 4 153 Mar-Apr 2015 10 2 0 0 0 11 152 Mei-Jun 2015 49 6 0 3 0 11 106 0 100 200 300 400 500 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Ju m lah Grafik Kasus DBD Bengkalis
P. Bengkalis P. Rupat P. Sumatra bebas dbd
Bulan Bengkalis Bukit Batu Siak Kecil Pinggir Rupat Mandau Bebas DBD Jul-Agu 2015 30 0 0 1 0 14 130 Nov-Des 2015 0 0 0 0 0 0 175 Jan-Feb 2015 28 6 18 5 1 16 101 Mar-Apr 2015 10 1 3 2 0 9 150
Rekapitulasi Kasus DBD di Kabupaten Bengkalis perdua bulan juga dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik perdua bulan kasus DBD pada Kabupaten Bengkalis
Tabel 7. Rekapitulasi prediksi kasus DBD Kabupaten Bengkalis perbulan dalam persentase
Bulan Bengkalis Bantan Bukit Batu Siak Kecil Pinggir Rupat Mandau Rupat Utara Bebas DBD Apr-15 0.0% 0.9% 1.8% 3.6% 0.0% 0.0% 15.2% 0.0% 78.6% May-15 2.7% 1.8% 2.7% 0.0% 0.0% 0.0% 14.3% 0.0% 78.6% Jun-15 7.1% 12.5% 0.0% 0.0% 3.6% 0.0% 24.1% 0.0% 52.7% Jul-15 8.0% 2.7% 1.8% 0.0% 3.6% 0.0% 3.6% 0.0% 80.4% Aug-15 5.4% 3.6% 1.8% 0.0% 0.0% 0.0% 9.8% 0.0% 79.5% Sep-15 25.9% 17.9% 5.4% 0.0% 2.7% 0.0% 9.8% 0.0% 38.4% Oct-15 23.2% 3.6% 0.0% 0.0% 0.9% 0.0% 12.5% 0.0% 59.8% Nov-15 24.1% 4.5% 8.9% 27.7% 7.1% 0.0% 23.2% 1.8% 2.7% Dec-15 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% Jan-16 12.1% 8.4% 4.2% 13.0% 3.3% 0.0% 11.3% 0.8% 46.9% Feb-16 4.6% 1.7% 0.8% 0.7% 0.8% 0.0% 6.4% 0.0% 85.0% Tabel 8. Rekapitulasi prediksi perbulan jumlah DBD Kabupaten Bengkalis dalam aktual Bulan Bengkalis Bantan Bukit Batu Siak Kecil Pinggir Rupat Mandau Rupat Utara Bebas Dbd Apr-15 0 1 2 4 0 0 17 0 88 May-15 3 2 3 0 0 0 16 0 88 Jun-15 8 14 0 0 4 0 27 0 59 Jul-15 9 3 2 0 4 0 4 0 90 Aug-15 6 4 2 0 0 0 11 0 89 Sep-15 29 20 6 0 3 0 11 0 43 Oct-15 26 4 0 0 1 0 14 0 67 Nov-15 27 5 10 31 8 0 26 2 3 Dec-15 0 0 0 0 0 0 0 0 112 Feb-16 5 2 1 1 1 0 7 0 95
Rekapitulasi  prediksi  jumlah  kasus  DBD  Kabupaten  Bengkalis  perbulan    juga  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
0 20 40 60 Nov-Des 2014 Jan-Feb 2015 Mar-Apr 2015 Mei-Jun 2015 Jul-Agu 2015 Sep-Okt 2015 Nov-Des 2015 Jan-Feb 2015 Mar-Apr 2015 Ju m lah Bulan Grafik DBD Kabupaten Bengkalis Perdua Bulan Bengkalis
Bukit Batu
Siak Kecil
Pinggir Rupat Mandau
Gambar 4. Grafik prediksi perbulan kasus DBD pada Kabupaten Bengkalis

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil prediksi menggunakan Markov Chain, kasus DBD Kabupaten Bengkalis mengalami peningkatan pada awal Tahun 2016, yaitu pada Kecamatan Siak Kecil pada kasus tertinggi sebesar 15 kasus diikuti  dengan  Kecamatan  Bengkalis  14  kasus,  Kecamatan  Mandau  13  kasus,  Kecamatan  Bantan  9  kasus, Kecamatan Bukit Batu 5 kasus, Kecamatan Pinggir 4 kasus, Kecamatan Rupat Utara 1 Kasus dan Kecamatan Rapat  tidak  terdapat  kasus.  Sedangkan  pada  Tahun  2016  kasus  DBD  mengalami  penurunan  dibandingkan dengan Tahun 2015. Prediksi kasus DBD Kabupaten Bengkalis Tahun 2016 tiap pulau yaitu Pulau Bengkalis 132 kasus, Pulau Rupat 2 kasus, Pulau Sumatra 209 kasus .

## REFERENSI
[1]. Bain, S. V. (2011). Dengue fever: An emerging infectious disease in The Bahamas. The International Journal of Bahamian Studies, 17 (2), 67-72.
[2]. Chan et al. Daily forecast of dengue fever incidents for urban villages in a city International Journal of Health Geographics 2015, 14:9
[3]. Depkes.  Jendela  Epidemiology:  Demam  Berdarah  Dengue.  Jakarta.  Pusat  Data  Dan  Surveilans Epidemiologi Kementerian Kesehatan RI. 2010
[4]. H. E. Roman and M. Porto, “Fractional Brownian motion with stochastic variance: Modeling absolute returns in stock markets”, International Journal of Modern Physics, C, Physics and Computers, vol. 19, no. 8, (2008), pp. 1221-1242.
[5]. Mustakim  Dan  Syaifullah.  “Pengembangan  Aplikasi  Prediksi  Penyakit  Berbahayadi  Provinsi  Riau Berdasarkan Model Markov Chains,” Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi . Vol. 1, No. 1, Hal. 10-12. 2015
[6]. Nasution Dan Prasetyawan. Perencanaan Dan Pengendalian Produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu. 2008
[7]. P. Zhi-Hang, X. Le-Tian and S. Yong-Mei, “Application of Weighted Markov Chain in the Prediction of Year's Harvest of Crops”, Mathematics in Practice and Theory, (2005), pp.30-35.
[8]. Q. L. Song and C. Song, “Application of Markov Chain in the Prediction of the Market Economy”, Journal of Business Research, vol. 2, (2009), pp. 46-49.
[9]. Srikanth P. Using Markov chains to predict the natural progression of
[10]. diabetic retinopathy. Int J Ophthalmol 2015;8(1):132-137 [11]. Syafruddin  S, Dkk. “Aplikasi Analisis Rantai Markov Untuk Memprediksi StatusPasienRumah Sakit Umum Daerah Kabupaten Barru,” Online Jurnal OfNatural Science .Vol. 3, Hal. 315-316, Desember 2013
[12]. Taylor,  H.  M.,  Dan  Karlin,  S. An  Introduction  To  Stochastic  Modelling.  Revised  Ed .  New  York: Academic Press. 1994
[13]. Zhou Q X. Application of Weighted Markov Chain in Stock Price Forecasting of China Sport Industry. International Journal of u- and e- Service, Science and Technology Vol.8, No.2 (2015), pp.219-226
0 10 20 30 40 Apr-15 Mei-15 Jun-15 Jul-15 Agu-15 Sep-15 Okt-15 Nov-15 Des-15 Jan-16 Feb-16 Ju m lah Bulan Grafik DBD Kabupaten Bengkalis Perbulan Bengkalis
Bantan Bukit Batu Siak Kecil Pinggir Rupat Mandau Rupat Utara