<![CDATA[Abstract: Artificial neural networks are one of the information processing systems designed to imitate the way the human brain works in solving a problem by learning through changes in its weights. Artificial neural networks are also an alternative to solving various problems in decision making based on the training provided. JST applications can be applied in various fields, one of which is in the health sector. This study also focuses on the diagnosis of acute respiratory infections using the backpropagation method. By using the Neural Network Backpropagation algorithm, the study developed an intelligent application system that can help diagnose ARI. The number of sufferers of Acute Respiratory Infection (ARI) in Indonesia is still high, ARI must be treated properly according to an accurate diagnosis. Acute Respiratory Infection (ARI) is a disease caused by the environment and is one of the main causes of high morbidity and mortality. ARI is also one of the diseases that must be considered by the wider community because it can cause death, especially in children and toddlers. ARI usually has several symptoms such as coughing, shortness of breath, fever, sore throat, and runny nose. The disease is often difficult to diagnose accurately and timely, so that the treatment is also not optimal. This method is expected to minimize misdiagnosis and improve and provide appropriate treatment. This method can also help medical personnel in areas that may have limitations in diagnosing the disease. So it can be concluded that the Backpropagation Artificial Neural Network by applying the right model can produce a good level of accuracy which can then be used as an alternative to diagnose the ARI disease and the application created is able to diagnose ARI optimally. Keywords: Artificial Neural Network, Diagnosis, ARI, Toddlers, Backpropagation Neural Network. Abstrak: Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah dengan melakukan proses belajar melalui perubahan bobotnya. Jaringan syaraf tiruan juga salah satu alternatif untuk menyelesaikan berbagai macam permasalahan dalam pengambilan keputusan berdasarkan pelatihan yang diberikan. Aplikasi JST dapat diterapkan dalam berbagai bidang, salah satunya dalam bidang kesehatan. Penelitian ini juga berfokus pada diagnosa penyakit ispa yang menggunakan metode backpropagation. Dengan menggunakan algoritma Neural Network Backpropagation, penelitian mengembangkan sebuah sistem aplikasi cerdas yang dapat membantu dalam mendiagnosa penyakit ISPA. Angka penderita penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Indonesia masih tinggi, ISPA harus ditangani dengan tepat sesuai diagnosis yang akurat. Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) merupakan penyakit akibat lingkungan dan menjadi salah satu penyebab utama tingginya angka kesakitan dan kematian.Penyakit Ispa juga merupakan salah satu penyakit yang harus diperhatikan oleh masyarakat luas karena dapat menyebabkan kematian, terutama pada anak-anak dan balita. Penyakit ispa biasanya memiliki beberapa gejala seperti batuk,sesak nafas,demam,sakit tenggorokan,dan pilek. Penyakit tersebut seringkali sulit di diagnosis secara akurat dan tepat waktu, sehingga penanganan yang dilakukan juga tidak optimal. Metode ini diharapkan dapat meminimalkan kesalahan diagnosis dan meningkatkan dan memberikan penanganan yang tepat. Metode ini juga dapat membantu tenaga medis di daerah yang mungkin memiliki keterbatasan dalam mendiagnosa penyakit tersebut. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dengan menerapkan model yang tepat dapat menghasilkan tingkat akurasi yang baik yang selanjutnya dapat digunakan sebagai alternatif untuk melakukan diagnosa penyakit ISPA tersebut dan aplikasi yang dibuat mampu untuk mendiagnosis penyakit ISPA secara optimal. Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan,Diagnosa, ISPA, Balita, Neural Network Backpropagation.]]>
