SISTEM PAKAR DETEKSI DINI PENYAKIT AKIBAT GIGITAN NYAMUK MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING

Abstract

Penyakit yang disebabkan oleh gigitan nyamuk, seperti demam berdarah, malaria, dan chikungunya, terus menjadi masalah kesehatan yang serius di banyak negara. Deteksi dini penyakit ini sangat penting untuk memastikan pengobatan yang cepat dan efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang menggunakan algoritma machine learning untuk mendeteksi dini penyakit akibat gigitan nyamuk. Sistem ini memanfaatkan tiga algoritma utama, yaitu logistic regression, decision tree, dan random forest, untuk menganalisis dan memprediksi kemungkinan penyakit berdasarkan gejala yang dilaporkan oleh pasien. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari rekam medis dan survei kesehatan masyarakat. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pelatihan model, dan evaluasi kinerja model. Hasil menunjukkan bahwa model random forest memberikan akurasi tertinggi dibandingkan dengan model lainnya, diikuti oleh decision tree dan logistic regression. Sistem ini dapat menjadi alat bantu diagnosis atau deteksi dini yang efektif bagi tenaga medis maupun masyarakat, serta sebagai penanganan dini jika terdapat gejala penyakit akibat gigitan nyamuk.