Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Resilient Backpropagation untuk Prediksi Malaria pada Balita di Kabupaten Bangka

Abstract

Malaria merupakan penyakit endemis di beberapa negara, termasuk Indonesia. Malaria dapat menyebabkan kematian jika menjangkit anak balita. Kejadian malaria dapat disebabkan oleh faktor risiko lingkungan dan perilaku manusia. Tujuan penelitian ini adalah memodelkan kejadian malaria pada anak balita di Kabupaten Bangka menggunakan jaringan saraf tiruan resilient backpropagation dan menganalisis faktor risikonya menggunakan metode most squares. Pemodelan dilakukan dengan mengombinasikan jumlah neuron tersembunyi, nilai faktor naik, dan nilai faktor turun yang beragam. Tahap pemodelan dan pengujian menggunakan 240 data latih dan 60 data uji. Model yang dihasilkan dapat memprediksi malaria pada anak balita di kabupaten Bangka dengan akurasi 78.33% dan nilai area di bawah kurva dari grafik receiver operating characteristic sebesar 0.77. Faktor risiko yang berkontribusi tinggi terhadap kejadian malaria berkaitan dengan penggunaan kelambu berinsektisida tahan lama tanpa pencucian dan pemanasan yang rutin, pernah menginap di tempat lain < 1 bulan yang lalu, dan dinding rumah berwarna gelap.