Prediksi Angka Insidensi Demam Berdarah dengue (DBD) di Provinsi Lampung Berdasarkan Kondisi Iklim Menggunakan Model Long Short-Term Memory (LSTM)
Tugas Akhir ini bertujuan untuk memprediksi angka insidensi Demam Berdarah Dengue (DBD) di Provinsi Lampung berdasarkan kondisi iklim menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM). Data yang digunakan merupakan data sekunder berupa curah hujan, kelembaban, temperatur, dan lama penyinaran matahari yang diperoleh dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG), serta data kasus DBD dari Dinas Kesehatan Provinsi Lampung selama periode Januari 2015 hingga September 2024. Analisis korelasi menunjukkan bahwa variabel iklim temperatur minimum, kelembaban, dan curah hujan memiliki korelasi tertinggi, yaitu 0,399, 0,376, dan 0,461. Model LSTM dibangun dengan mempertimbangkan pengaruh keterlambatan waktu (lag) dari variabel iklim untuk meningkatkan akurasi prediksi. Penentuan lag didasarkan pada hasil analisis korelasi pearson dengan temperatur rata-rata, temperatur maksimum dan lama penyinaran matahari memiliki korelasi tertinggi pada lag waktu 3 bulan, sedangkan curah hujan, kelembaban, dan temperatur minimum memiliki korelasi tertinggi pada lag 1 bulan. Hasil evaluasi terhadap model menunjukkan bahwa LSTM yang telah dioptimasi melalui tuning hyperparameter mampu memberikan prediksi dengan nilai MAPE pada data pelatihan sebesar 0,33
URI
https://repository.itera.ac.id/depan/submission/SB2506020023
Keyword
Demam Berdarah Dengue (DBD) Long Short-Term Memory (LSTM) Pemodelan Kondisi Iklim Prediksi Provinsi Lampung Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) Modeling Climate Prediction