Prediksi Penyebaran Kasus Tuberkulosis dengan metode Artificial Neural Network dan Multi-Layer Perceptron di kota makassar - Muhammad Resha; Suryadi Syamsu; Andryanto; Bakry (JNSTA ADPERTISI JOURNAL, 2022)
Tuberculosis di wilayah Kota Makassar merupakan salah satu kasus tertinggi pada tahun 2019. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penyebaran kasus tuberculosis dengan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dan Multi-Layer Perceptron (MLP). Methods: Desain penelitian menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dan Multi-Layer Perceptron (MLP). Populasi penelitian ini sebagai kasus adalah pasien TB dengan variable terikat adalah pasien TB di kota Makassar. Sampel pada penelitian ini berjumlah 5148 responden, data training yang digunakan 75% dari data dan 25% untuk data testing. Results: Hasil penelitian didapatkan bahwa ANN adalah model terbaik untuk memprediksi penyabaran kasus TB di Kota Makassar dengan tingkat akurasi yang diperoleh 97.59% dibandingkan dengan model MLP dengan tingkat akurasi yang diperoleh 77.62%. Conclusion: Model ANN memperoleh hasil bahwa penyebaran kasus TB dipengaruhi oleh jumlah penduduk dan luas suatu daerah, sehingga perlu tindakan kusus untuk daerah yang memiliki jumlah penduduk tertinggi di kota Makassar untuk mencegah peningkatan jumlah kasus TB di kota Makassar