Implementasi Markov Chain untuk Prediksi Kasus Penderita Demam Berdarah Dengue di Kabupaten Bengkalis: The Implementation of Markov Chain for Prediction on Chemistry of Hemorrhic Figure Case In Bengkalis District - Trio Laksono; Said Thaufik Rizaldi; Muhammad Arifin (MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2021)
Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus Dengue dan ditularkan oleh nyamuk Aedes Aegypti, ditandai dengan demam 2–7 hari dan penurunan jumlah trombosit. Angka pesakitan DBD di Kabupaten Bengkalis sangat tinggi sehingga pada Tahun 2014 Bengkalis ditetapkan sebagai Kejadian Luar Biasa DBD. Dinas Kesehatan Bengkalis sudah melakukan upaya-upaya pencegahan, namun kasus DBD masih saja terus terjadi dan menimbulkan korban jiwa. Untuk itu maka diperlukan sebuah prediksi yang bisa dijadikan acuan untuk menangani kasus DBD di masa mendatang. Tujuan dari penelitian ini ialah untuk melihat angka kenaikan kasus DBD Tahun 2016 dan mengimplementasikan hasil prediksi kedalam sistem. Metode prediksi yang digunakan dalam penelitian ini ialah metode Markov Chain. Metode ini membandingkan data DBD pada keadaan sebelumnya dengan keadaan sekarang secara diskrit maupun kontinyu. Hasil yang didapat dalam penelitian ini ialah prediksi kasus DBD Kabupaten Bengkalis pada Tahun 2016, dan juga sebuah sistem informasi prediksi DBD. Angka prediksi yang diperoleh untuk tahun 2016 ialah sebesar 343 kasus. Berdasarkan hasil prediksi yang dilakukan, diketahui bahwa kasus DBD di Kabupaten Bengkalis mengalami peningkatan pada Bulan Januari 2016 kemudian mengalami penurunan pada Bulan Februari 2016. Kata Kunci : Aedes Aegypti, Bengkalis, Demam Berdarah Dengue, Markov Chain, Prediksi