Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik
Herriyawan, Herriyawan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS PREDIKTIF TREN WABAH DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN MODEL PEMBELAJARAN MESIN BERBASIS RAPIDMINER Herriyawan, Herriyawan; Timur, Muhammad Bagus Bintang; Wibowo, Arief
Dinamik Vol 31 No 1 (2026)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v31i1.10356

Abstract

Demam berdarah dengue merupakan tantangan kesehatan masyarakat yang terus berulang di wilayah tropis, termasuk Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah kasus tahunan dengan memanfaatkan lima algoritma pembelajaran mesin, yaitu Regresi Linier, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan Neural Network. Data historis tahun 2017–2024 diolah menggunakan teknik windowing deret waktu untuk menghasilkan fitur lag yang sesuai bagi pembelajaran terawasi. Evaluasi kinerja dilakukan melalui metrik Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), serta koefisien determinasi (R²). Model Decision Tree menunjukkan performa paling unggul pada sebagian besar indikator. Prediksi untuk tahun 2025 mengindikasikan adanya peningkatan moderat jumlah kasus. Namun, rendahnya nilai R² pada seluruh model mengisyaratkan perlunya pendekatan multivariat yang lebih kompleks dengan mempertimbangkan faktor iklim, lingkungan, dan demografi. Hasil penelitian ini menegaskan pentingnya kualitas data dan pemilihan fitur yang tepat dalam peramalan epidemiologis guna mendukung perencanaan kesehatan yang lebih efektif.
Co-Authors Arief Wibowo Muhammad Bagus Bintang Timur, Muhammad Bagus Bintang