PEMODELAN RUNTUN WAKTU PADA JUMLAH KASUS DEMAM TIFOID DI INDONESIA: PREDIKSI DAN MODEL TERBAIK

Demam tifoid merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri Salmonella Typhi dan masih menjadi masalah kesehatan serius di Indonesia. Pola penyebarannya yang musiman serta dipengaruhi oleh faktor lingkungan seperti suhu udara menjadi tantangan dalam pengendalian kasus. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi jumlah kasus demam tifoid di Indonesia menggunakan pendekatan pemodelan runtun waktu, yaitu ARIMA, ARIMAX, SARIMA, SARIMAX, GSTARIMA, dan GSTARIMAX. Data yang digunakan meliputi jumlah kasus demam tifoid dari portal JKN BPJS Kesehatan, data suhu rata-rata dari National Centers for Environmental Information, serta data spasial (longitude dan latitude) dari Google Earth. Evaluasi model dilakukan dengan dua indikator utama yaitu Root Mean Square Error (RMSE) dan Corrected Akaike
Information Criterion (AICC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GSTARIMAX memberikan performa terbaik dengan nilai AICC sebesar 1170 dan RMSE sebesar 1.95. Hal ini menunjukkan bahwa penambahan variabel eksogen (suhu) dan variabel spasial (longitude dan latitude) memberikan dampak signifikan dalam meningkatkan akurasi model prediksi jumlah kasus demam tifoid di Indonesia. Model ini diharapkan dapat menjadi alat bantu dalam pengambilan keputusan kebijakan kesehatan masyarakat ke depan.