Implementasi Neural Network untuk Memprediksi Jumlah Penderita Tuberculosis - Ahmad Chamsudin (Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2016)
Tuberkulosis (TBC) merupakan salah satu jenis penyakit menular yang memiliki jumlah penderita yang sangat banyak, bahkan Indonesia menduduki urutan ke empat jumlah terbanyak penderita Tuberkulosis di dunia. Tuberkulosis telah banyak menyebabkan kematian pada penderitanya baik dari kalangan anak-anak, dewasa sampai lanjut usia. Dengan fenomena tersebut maka dibutuhkan studi untuk memprediksi jumlah penderita tuberkulosis pada tahun-tahun yang akan datang yang nantinya dapat digunakan sebagai pendukung keputusan medis. Dalam penelitian ini Neural network digunakan untuk memprediksi jumlah penyakit tuberkulosis dengan menggunakan data bulanan dalam jangka waktu duapuluh tahun terakhir. Metode yang digunakan untuk membangun neural network yaitu dengan menggunakan tiga macam algoritme yaitu Back Propagation, Quasi-Newton dan Lavemberg-Marquardt untuk dapat meminimalkan tingkat error, dengan harapan hasil yang dicapai bisa lebih tepat dalam memprediksi jumlah penyakit tuberkulosis. Dalam penelitian ini diperoleh hasil forecasting dengan mengukur tingkat akurasi forecasting dengan membandingkan nilai MAPE dan MSE, dari ketiga algoritme didapatkan algoritme Lavemberg-Marquardt memiliki nilai MAPE dan MSE terbaik yaitu 9,15 % dan 43419 yang menunjukkan algoritme yang paling optimal dibanding yang lain.