Diwahana Mutiara Candrasari
STIKOM Yos Sudarso

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Optimalisasi Prediksi Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) Menggunakan Regresi Logistik Biner dengan Pendekatan SMOTE dan Tuning Hyperparameter Rosa Ratri Kusuma Hariningsih; Diwahana Mutiara Candrasari; Endang Setyawati
Joined Journal (Journal of Informatics Education) Vol 8 No 1 (2025): Volume 8 Nomor 1 (2025)
Publisher : Universitas Ivet

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31331/joined.v8i1.3863

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit endemis yang masih menjadi tantangan kesehatan masyarakat di Indonesia. Deteksi dini terhadap potensi munculnya kasus DBD sangat krusial untuk penanggulangan yang cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi kasus DBD menggunakan Regresi Logistik Biner dengan penanganan data tidak seimbang melalui teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) dan optimasi model menggunakan hyperparameter tuning. Dataset yang digunakan mencakup data cuaca dan kasus DBD di wilayah Purwokerto tahun 2022–2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa setelah dilakukan penyeimbangan data dan tuning parameter, model mampu mencapai akurasi validasi silang sebesar 84,12%, meskipun akurasi pada data uji menurun menjadi 64%. Meskipun demikian, pendekatan ini menunjukkan potensi dalam pemodelan prediktif kasus DBD yang lebih akurat dan inklusif