Optimalisasi Prediksi Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) Menggunakan Regresi Logistik Biner dengan Pendekatan SMOTE dan Tuning Hyperparameter

Rosa Ratri Kusuma Hariningsih (Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Yos Sudarso Purwokerto)
Diwahana Mutiara Candrasari (STIKOM Yos Sudarso)
Endang Setyawati (STIKOM Yos Sudarso)

Joined Journal (Journal of Informatics Education
Vol 8 No 1 (2025): Volume 8 Nomor 1 (2025)

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