POLSRIPOLSRI

TEKNIKATEKNIKA

Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) masih menjadi masalah kesehatan penting di Kota Bandar Lampung dan dipengaruhi oleh kondisi lingkungan, khususnya suhu udara dan kelembapan relatif. Penelitian ini bertujuan menganalisis serta memprediksi tingkat risiko ISPA dengan menggunakan model klasifikasi berbasis metode Random Forest. Data yang digunakan meliputi suhu dan kelembapan dari BMKG serta data kasus ISPA periode 2022–2023. Model dievaluasi menggunakan confusion matrix dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score yang seluruhnya disajikan dalam bentuk persen. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 76,50%, presisi 70,00%, recall 72,50%, dan F1-score 71,00%. Temuan ini menunjukkan bahwa Random Forest mampu memetakan hubungan antara variabel cuaca dan risiko ISPA secara cukup efektif, meskipun hanya menggunakan dua parameter meteorologis. Penelitian ini berpotensi mendukung pengembangan sistem peringatan dini berbasis cuaca sebagai alat bantu pengambilan keputusan di bidang kesehatan masyarakat Kota Bandar Lampung.

Suhu udara dan kelembapan relatif memiliki hubungan terhadap risiko ISPA, namun keduanya belum mampu menghasilkan model klasifikasi yang benar-benar akurat ketika digunakan sebagai satu-satunya prediktor.Algoritma Random Forest dapat mengidentifikasi pola dasar antara faktor cuaca dan risiko ISPA, tetapi performanya masih terbatas karena informasi yang digunakan tidak cukup kaya untuk menangkap kompleksitas kejadian penyakit.Variabel meteorologis penting, namun harus dikombinasikan dengan variabel lain seperti polutan udara atau faktor lingkungan untuk menghasilkan sistem prediksi yang lebih andal.

Penelitian lanjutan dapat mengkaji penggunaan variabel tambahan seperti kualitas udara (PM2.5, CO, SO₂) dan curah hujan untuk meningkatkan akurasi model prediksi risiko ISPA. Selain itu, perbandingan kinerja algoritma machine learning lain seperti XGBoost atau Deep Learning dengan Random Forest dapat dilakukan untuk menemukan metode optimal dalam memprediksi penyakit berbasis cuaca. Pengembangan sistem peringatan dini berbasis web atau aplikasi yang terintegrasi dengan data real-time BMKG juga menjadi arah penelitian yang relevan, sehingga hasil prediksi dapat langsung dimanfaatkan oleh instansi kesehatan dan masyarakat sebagai upaya preventif terhadap peningkatan kasus ISPA.

  1. Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut... jsisfotek.org/index.php/JSisfotek/article/view/117Data Mining Menggunakan Algoritma K Means untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut jsisfotek index php JSisfotek article view 117
  2. Komparasi Kinerja Algoritma Machine Learning Untuk Deteksi Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan | Jamil... doi.org/10.30872/jurti.v8i1.16965Komparasi Kinerja Algoritma Machine Learning Untuk Deteksi Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Jamil doi 10 30872 jurti v8i1 16965
Read online
File size892.82 KB
Pages12
DMCAReport

Related /

ads-block-test