| dc.description.abstract | Pada tahun 2019, WHO melaporkan pneumonia sebagai penyebab utama
kematian lebih dari 740 ribu anak di bawah usia lima tahun. Selain itu, risiko
tinggi juga terjadi pada lansia dengan kondisi kesehatan tertentu. Pneumonia
adalah penyakit infeksi saluran pernapasan yang disebabkan oleh bakteri, jamur,
atau parasit, serta dipengaruhi oleh faktor lingkungan seperti perubahan iklim dan
polusi udara. Kota DKI Jakarta, dengan populasi padat dan tingkat polusi tinggi,
menghadapi risiko besar terkait peningkatan kasus pneumonia. Polusi udara akibat
padatnya kendaraan bermotor, pembakaran bahan bakar, serta konstruksi rumah
kaca memperburuk kualitas udara dan menambah kompleksitas prediksi iklim,
yang semuanya dapat memicu peningkatan risiko pneumonia. Penelitian ini
bertujuan untuk memodelkan keterkaitan faktor lingkungan, seperti variasi iklim
dan polusi udara, terhadap kejadian pneumonia menggunakan pendekatan
Multilayer Perceptron (MLP) yang dikenal efektif dalam analisis regresi non-
linear. Pendekatan ini diintegrasikan dengan metode Vine Copula, khususnya C-
Vine dan D-Vine Copula, yang dapat digunakan untuk menangani data
multivariat berdimensi tinggi dan menganalisis hubungan antar kasus pneumonia
di berbagai wilayah DKI Jakarta. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa
penggunaan error correction berbasis copula terbukti mampu meningkatkan
akurasi model MLP sekitar 0.1-2% di beberapa wilayah dari akurasi sebelumnya. | en_US |
