PREDIKSI PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM (GIS)

Demam berdarah dengue merupakan suatu penyakit dengan angka kematian dan kesakitan yang tinggi di Indonesia. Demam berdarah dengue (DBD) adalah masalah kesehatan masyarakat yang berkembang di negara subtropis. Di Asia Tenggara, dengan total populasi 1,5 miliar, sekitar 1,3 miliar orang hidup dalam risiko memperoleh DBD. Faktor penentu kejadian infeksi demam berdarah dengue (DBD), diantaranya curah hujan, iklim (suhu, kelembaban, dan lain-lain), densitas virus, serta herd immunity. Dengan begitu perlu adanya prediksi penyebaran penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD). Pada penelitian ini dilakukan prediksi penyebaran dengan menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network, selanjutnya hasil dari prediksi akan divisualisasikan menggunakan GIS dapat mengetahui model prediksi dan untuk mengetahui penyebaran penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD). Menggunakan metode ANN Backpropagation menghasilkan RMSE 0.1780, dengan 6 neuron/hidden layer, learning rate 0.3 dan iterasi 50