NAYU, Balqist Kharisma (2024) Analisis Time Series untuk Prediksi Kejadian Tuberkulosis di Kabupaten Banyumas Berdasarkan Data Tahun 2014–2023. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) 1. COVER-Balqist Kharisma Nayu-I1A020105-Skripsi-2024.pdf Download (206kB)
	PDF (Legalitas) 2. LEGALITAS-Balqist Kharisma Nayu-I1A020105-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	PDF (Abstrak) 3. ABSTRAK-Balqist Kharisma Nayu-I1A020105-Skripsi-2024.pdf Download (273kB)
	PDF (BabI) 4. BAB-I-Balqist Kharisma Nayu-I1A020105-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only until 20 May 2025. Download (200kB)
	PDF (BabII) 5. BAB-II-Balqist Kharisma Nayu-I1A020105-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only until 20 May 2025. Download (388kB)
	PDF (BabIII) 6. BAB-III-Balqist Kharisma Nayu-I1A020105-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only until 20 May 2025. Download (452kB)
	PDF (BabIV) 7. BAB-IV-Balqist Kharisma Nayu-I1A020105-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (BabV) 8. BAB-V-Balqist Kharisma Nayu-I1A020105-Skripsi-2024.pdf Download (273kB)
	PDF (DaftarPustaka) 9. DAFTAR PUSTAKA-Balqist Kharisma Nayu-I1A020105-Skripsi-2024.pdf Download (266kB)
	PDF (Lampiran) 10. LAMPIRAN-Balqist Kharisma Nayu-I1A020105-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Latar Belakang: Kabupaten Banyumas melakukan upaya program penanggulangan TB yang dievaluasi dengan beragam target dan indikator. Indikator dan target tersebut dapat ditentukan dengan analisis time series untuk memprediksi kasus pada tahun berikutnya berdasarkan data pada tahun sebelumnya. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis tren indikator TB tahun 2014-2023 di Kabupaten Banyumas dan memprediksi kasus TB di Kabupaten Banyumas pada tahun berikutnya. Metode: Penelitian kuantitatif deskriptif berdesain time series dengan data sekunder dari Dinas Kesehatan Kabupaten Banyumas. Variabel terkumpul dari data per bulan selama 10 tahun (2014-2023) yaitu jenis TB, usia, hasil pengobatan, dan kecamatan dianalisis secara univariat. Data kasus tuberkulosis dalam satuan bulan dianalisis dengan bahasa Python di Google Colaboratory menggunakan model ARIMA dan SARIMA. Hasil Penelitian: Sebanyak 34.156 kasus tuberkulosis yang tercatat pada tahun 2014-2023, 72,6% dari usia produktif dan 86,4% berjenis TB paru. Kenaikan tren terjadi pada variabel kejadian tuberkulosis, notification rate, TB lansia, jenis TB paru, mortality rate, Pasien TB yang mengetahui status HIV, case fatality rate, dan proporsi pasien TB anak. Penurunan tren terjadi pada variabel success rate, dropout rate, pasien TB yang positif HIV, dan cure rate. Hasil pemodelan time series terbaik yaitu model SARIMA ordo (1,1,1) (0,1,1,12) dengan AIC 1017 dan hasil akurasi MAPE 8,19%. Prediksi kasus TB di Kabupaten Banyumas pada tahun 2028 akan terus meningkat mencapai 8.327 kasus. Kesimpulan: Tren tuberkulosis di Kabupaten Banyumas 2014-2023 meningkat, bersamaan dengan kematian akibat TB dan status TB-HIV. Penurunan ditemukan pada indikator yang berkaitan dengan hasil pengobatan TB. Target nasional tiap indikator TB di Banyumas selama 10 tahun terakhir belum sepenuhnya tercapai. Diharapkan program TB terus diperbaiki dan memperkuat temuan kasus serta evaluasi sistem perekapan untuk mencapai target nasional dan pemberantasan TB tahun 2030.

Actions (login required)

View Item