PREDIKSI KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN BOGOR MENGGUNAKAN METODE ANN - Hafidz, Ilham; Murniyati, Murniyati (Journal of Information System, Informatics and Computing, 2025)
Demam Berdarah Dengue (DBD) menjadi masalah kesehatan signifikan di Kabupaten Bogor dengan fluktuasi kasus yang sangat dipengaruhi oleh faktor iklim. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun model prediksi untuk memproyeksikan jumlah kasus DBD tahunan berdasarkan data iklim historis. Metode yang digunakan adalah Artificial Neural Network (ANN) dengan algoritma Backpropagation, dilatih menggunakan data deret waktu dari 2014-2023 yang mencakup variabel iklim (curah hujan, suhu, dan kelembapan) sebagai input. Melalui serangkaian eksperimen manual tuning untuk mengatasi underfitting dan overfitting, ditemukan konfigurasi model final terbaik dengan arsitektur [33 18] dan parameter regularisasi 0.4. Model menunjukkan kinerja kuat pada data latih (RMSE = 280.7; R² = 0.89). Validasi pada data uji 2024 menunjukkan kemampuan generalisasi yang tinggi, dengan RMSE 186.8 (error ~5.5%) dan R² 0.99. Implementasi model menghasilkan prediksi 1484 kasus DBD untuk tahun 2025. Hasil ini menunjukkan bahwa model ANN yang dikembangkan dapat menjadi alat pendukung keputusan yang andal bagi pemangku kepentingan kesehatan.