Vol.  17,  No. 2, June 2024,  pp. 118~130 eISSN:  2502-339X,  pISSN:  1979-276X, DOI: 10.30998/fa ktore xacta.v17i2.20473
 118

## Perancangan Model Algoritme Backpropagation untuk Memprediksi Jumlah Kasus DBD Berdasarkan Data Cuaca
Rusdah 1 ,  Benita Hasna  Raissa 2
1 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Indonesia Email: 1 benitaaa04@gmail.com, 2 rusdah@budiluhur.ac.id
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received Sep 19,  2023 Revised Mar 19,  2024 Accepted Jun 03,  2024
The number of dengue fever cases in Jakarta is still crucial;  in 2018  – 2022, there have been changes in cases in a short time. Based on surveillance  data, the number of cases in 2022 will be 3,190 people. One of the efforts to reduce the  incidence  of  Dengue  Hemorrhagic  Fever  (DHF)  is  forecasting  the incidence  of DHF to prevent an increase in DHF cases, which continues every year. One of the solutions to control the cases is to forecast the case number. This research proposed forecasting built with an artificial  neural network for dengue  fever  sufferers  in  Central  Jakarta  using  surveillance  data,  adding parameters, average temperature, humidity, rainfall, and average wind speed. The data used is public  through surveillance and the BMKG website, and the data  used  is from 2018  to  2022 with  1826 records.  In this  study  using  the backpropagation neural  network algorithm,  the model  used is  4-3-1, where there are 4 variables in the input layer,  3 units in the hidden  layer, 1 unit in the output layer with a learning rate value of 0.04, and momentum of 0.09 and the results are (RMSE) 4,347.
Keywords: Data mining Algoritme Back propagation
Neural Network Cases of Dengue Fever Weather
Copyright © 2024 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Benita Hasna Raissa, Sistem  Informasi,  Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur,
Jl.  Ciledug Raya, RT.10/RW.2,  Petukangan Utara,  Kec. Pesanggrahan, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta  12260 Email: benitaaa04@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Demam  berdarah dengue (DBD)  merupakan  infeksi  virus yang ditularkan melalui  nyamuk Aedes aegypty yang sudah terinfeksi  virus dengue . Gejala  DBD  yaitu mual-muntah  dan nyeri  perut  terkadang timbul  pendarahan pada saluran sistem  pencernaan dan pendarahan pada hidung  [1].  Penyakit  ini  dapat berakibat fatal jika  tidak ditangani dengan cepat dan tepat, terutama pada anak-anak dan orang dewasa yang kekebalan tubuhnya lemah.
Demam  berdarah dengue (DBD)  sudah menjadi  masalah  kesehatan masyarakat internasio al yang utama  [2].  Pada  tahun 2020  DKI  Jakarta  masuk  ke  dalam  10  besar daerah yang tingkat  kasus Dema m Berdarah  tertinggi  di  Indonesia. Berdasarkan  data surveilans jumlah  kasus dalam  5  tahun yaitu,  jumla h kasus DBD  di  wilayah  Jakarta  Pusat pada tahun 2018  sebanyak 1.761  orang,  jumlah  kasus tahun 2019 sebanyak 2.393  orang, tahun 2020  jumlah  kasus demam  berdarah  1.905  orang, pada tahun 2021  jumla h kasus demam  berdarah mengalami  penurunan menjadi  1.612  orang, dan pada tahun 2022  kasus meningkat menjadi  3.190  orang. Menurut Cut I.N.  Sari  faktor  yang terkait  dalam  penularan demam  berdarah yaitu, kepadatan penduduk, mobilitas penduduk, kualitas perubahan dan sikap hidup [3].  Jakarta Pusat merupakan tingkat  kepadatan  penduduk tertinggi  di  wilayah  DKI  Jakarta.  Dengan  luas  wilayah  hanya  47,56  km persegi, pada bulan Juni 2022  jumlah  penduduk Jakarta Pusat mencapai 1,11juta  jiwa  [4].
Faktor  yang dapat memicu  DBD  adalah faktor  lingkungan  seperti perubahan suhu, kelembapan dan curah  hujan  yang  mengakibatkan  nyamuk  lebih  sering  bertelur  dan virus dengue berkembang  biak dengan cepat [3].  Salah  satu upaya untuk menekan  angka  kejadian  DBD  dengan melakukan  peramalan kejadian DBD  untuk mencegah peningkatan penderita DBD  yang terus berlanjut setiap tahun. Meramalka n
kejadian  DBD  dapat dilakukan  dengan unsur cuaca karena seperti yang sudah dijelaskan DBD  disebabkan oleh nyamuk  yang pertumbuhannya dipengaruhi oleh cuaca.
Penelitian  ini  melakukan  peramalan  seperti  yang disajikan  pada Tabe l  1  sudah cukup  banyak dilakukan,  namun  dari  model  yang  disajikan  masih  memiliki  kelemahan.  seperti,  beberapa  penelitian parameter  yang digunakan hanya menggunakan  data DBD  tidak  melakukan  pengujian  pada data cuaca. Dalam  penelitian ini terdapat penelitian sebelumnya yang menggunakan objek penelitian yang sama dengan performa  belum optimal.  [5] telah melakukan  penelitian peramalan  penyakit DBD  menggunakan A lgoritma Regresi Linear dan menghasilkan  nilai  RMSE  94.00106913.  [3]  melakukan  perbandingan model transfer dengan model neural network untuk  memprediksi  banyak  kasus demam  berdarah  pada  hasil  akhirnya didapatkan RMSE,  MAPE,  dan SMAPE  dari  model transfer function 75,5315;  61,64293,  74,20904  dan Single ANN 55,99797; 56,491;  45,168.  Terdapat penelitian sebelumnya yang menggunakan sumber dataset yang sama.  [6]  Telah  dilakukan  penelitian peramalan  jumlah  kasus DBD  hanya menggunakan parameter data DBD  dan curah  hujan yang bersumber  dari  surveilans dan curah  hujan  dan menggunakan  analisis regresi  linear sederhana. Oleh  karena,  penelitian  ini  melakukan  pengembangan  dengan menambahka n parameter  independent, dan diusukan penarapan metode  ANN  yang terbukti  lebih  optimal  dan memili ki performa  lebih baik.
Tabel 1. Studi Literatur Tahun Judul Dataset Metode Hasil Penelitian 2017 A Model for Forecasting the Number  of  Cases and Distribution Pattern  of  Dengue Hemorrhagic Fever in Indonesia [7] Climate  data  is  sourced from  webise  BMKG  in Yogyak arta Vector Autoregressive Spatial Autocorrelation (VARSA) Linear regression algorithm for the
RMSE  value  of  3,49, and  MAE  value  of 2,71.  ARIMA  method for the RMSE value of 3.55  and  MAE  value of 2.68 2018 Perbandingan Metode Arima (Box  Jenkins)  Dan Arfima Dala m Peramalan  Jumlah Kasus Dema m Berdarah Dengue Di  Rumah  Sakit Hasan Sadikin Bandung[8] Sumber  data kasus dbd dari rumah  sakit  Dr.  Hasan Sadikin  Bandung ARIMA dan ARFIMA Menghasilkan  mode l ARIMA (1,0,0) (1,1,0)12  dengan nila i MAPE sebesar 1.12%, kemudian ARFIMA 20 (1,1,0)  dengan nilai MAPE sebesar 0.7%. 2019 Forecasting  Model Penyakit Dema m Berdarah Dengue Di  Provinsi  DKI Jakarta Menggunakan Algoritma  Regresi Linier Untuk Mengetahui Kecenderungan Nilai Variabe l Prediktor  Terhadap Peningkatan Kasus[5] Data  DBD  yang  diperoleh dari  Dinas  Kesehatan  DKI Jakarta.  Data  cuaca  yang diperoleh dari Dinas Lingkungan  Hidup  DKI Jakarta. Algoritma  Regresi Linier MSE 74.79511 6 13 , MAPE  0.681404 2 68 , RMSE  94.00106913 2019 Prediksi Angka Kejadian Dema m Berdarah Dengue (DBD) Berdasarkan Faktor Cuaca Menggunakan Sumber  data cuaca melalu i (BPS) Kota Semarang, website www.wunderground.com dan website www.ncdc.noaa.gov, dan data  kasus  dbd  melalu i
Metode Extre me Learning Machine MSE pengujian 0,0116
120 Metode Extre me Learning  Machine (Studi Kasus Kecamatan Tembalang)[9] Dinas Kesehatan Kota Semarang. 2019 Peramalan  Jumlah Kasus Dema m Berdarah Dengue (Dbd)  Berdasarkan Surveilans Kasus Dan  Curah  Hujan Di Kota Magelang[6] Data  DBD  yang  diperoleh dari  Dinas  Kesehatan Kota Magelang. Data cuaca diperoleh dari BM KG Stasiun  Klimatologi  Kota Semarang Regresi linie r sederhana Persamaan regresi linier  sederhana yaitu Ŷ  = 1,915  + 0,003  (X) 2021 Perbandingan Model Transfer Function Dan Model Neural Network Untuk Prediksi Banyak Kasus Dema m Berdarah  di  Kota Malang[3] Data bulanan wabah penyakit  demam  berdarah yang merupakan data sekunder  yang  diperoleh dari Dinkes Jatim. Transfer  Function dan Artificia l Neural  Network RMSE,  MAPE,  dan SMAPE  dari  mode l transfer function 75,5315; 61,64293 , 74,20904  dan Single ANN 55,99797; 56,491;  45,168 2021 Forecasting  Cases of Dengue Hemorrhagic Fever  Using  the Back propagation, Gaussians, and Support-Vector Machine Method [10] Data  collection was  taken from  the  Bali  provincial health office Back propagation, Gaussians, and Support-Vector Machine Methods Back propagation method  is  better  at predicting dengue fever  cases  with  a MAPE  error  rate  of 0.025. Simultaneously, the gaussian method has a MAPE  error  rate  of
0.035,  and  support- vector  machine has  a MAPE  error  rate  of 0.060. 2021 Long Short-Term Memory forecasting  model for  dengue  fever cases  in  Malang regency, Indonesia [11] Climate  data  is  sourced from Malang Regency Health Office,  and weather data from website BMKG in Malang. LSTM RMSE value of 5.5922 and  SMAPE  value  of 34.429% 2021 Forecasting the Number  of  Demam Berdarah  Dengue (DBD) Patients Using  the  Fuzzy Method at the Siwalank erto Public Health Center [12] Dengue  cases  data is  used from  Siwalank erto  Health Center Fuzzy  Model MAPE Formula  83%
Penelitian  ini  dilakukan  untuk melakukan  peramalan  jumlah  penderita kasus DBD  menggunakan data di Jakarta Pusat, menggunakan data DBD  dan data cuaca. Dilakukan  peramalan menggunakan metode Artificial  Neural  Network.  Melakukan  pengembangan  penelitian  dengan  menambahkan  parameter independen,  yaitu  suhu  rata-rata,  kelembapan  rata-rata,  curah  hujan,  dan  kecepatan  angin  rata-rata. Penelitian  ini memanfaatkan tools RapidMiner sebagai alat bantu pembuatan data mining.
2. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM).  Gambar  1  menunjukkan  tahapan-tahapan dalam  penelitian  ini  sebagai implementasi  dari CRISP-DM.
Gambar  1.  Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dari business  understanding melakukan  riset  jurnal  dan  fokus  pada jumlah  kasus DBD terhadap cuaca, dengan algoritma yang dilakukan dan mencari  rumusan masalah, tujuan, hingga hasil evaluasi setiap jurnal tersebut, dan setelah itu melakukan pencarian sumber data, data pada penelitian ini diambil  dari Surveilans dan website BMKG.  Sebelum dataset dilatih, dataset dilakukan  pra-pemrosessan  untuk  melatih  model.  Selanjutnya  melakukan  komparasi  algoritma untuk menentukan  model  algoritma  terbaik.  Model  tersebut akan  dilatih  untuk dapat melakuka n peramalan  kasus  DBD  di  Jakarta  Pusat.  Tahap  terakhir  akan  dilakukan  deployment  untuk mengetahui Tingkat akurasi dari hasil peramalan  model terhadap jumlah  kasus DBD.
2.1. Business Understanding
Pada tahap ini dilakukan  dengan cara riset pada jurnal, jurnal dicari secara online melalui Google Scholar,  Semantic  Scholar,  ScienceDirect .  Jurnal  yang  diteliti  hanya  jurnal  yang  terfokus  pada peramalan  jumlah  kasus DBD  terhadap cuaca. Setelah  jurnal  sudah di dapatkan, peneliti  melakuka n riset jurnal secara teliti mulai  dari rumusan masalah, tujuan dibuat nya penelitian, hingga hasil evaluasi setiap algoritma  yang digunakan pada jurnal tersebut. Peneliti  dapat menentukan bahwa penelitian ini dilakukan peramalan  karena sifat data yang memiliki  prinsip pengetahuan masa lalu, dan masa datang, seperti  yang  dijelaskan  teori  forecasting  yaitu,  teori forecasting didasarkan  pada  prinsip  bahwa pengetahuan saat ini dan masa lalu dapat digunakan untuk membuat prediksi t entang masa depan[13].
2.2. Data Understanding
Data yang digunakan dalam  penelitian ini adalah data sekunder yang diambil  dari Surveilans dan website  BMKG.  Data  jumlah  kasus demam  berdarah  yang digunakan merupakan  data harian  dari tahun 2018-2022  pada wilayah Jakarta Pusat. Data cuaca yang digunakan yaitu data yang diambil  dari website BMKG,
122

## 2.3. Data preparation
Setelah data sudah terkumpul,  maka  dilakukannya  tahap preprocessing. Sebagai berikut:
1) Dataset jumlah  kasus merupakan data perkelurahan, lalu dilakukan  aggregasi untuk memben tu k dataset perkota madya. Proses penggabungan data ini dilakukan  dengan Ms. Excel.
2) Melakukan penggabungan data antara jumlah kasus demam  berdarah, dengan data cuaca. Proses penggabungan data ini dilakukan  menggunakan Ms. Excel.
3) Data cuaca didapatkan masih memiliki  data yang rancu, pada data pengamatan curah hujan ter- dapat nilai  per hari dalam  satuan mm  sebesar 9999  atau 8888.  Data 9999  berarti data tidak  ada data,  dan  nilai  8888  berarti  data  tidak  terukur,  data  tersebut  diganti  menjadi  0,  dilakukan menggunakan Ms. Excel.
RR 0 3,8 18 27,3 0 54 8888 4) Selain  proses tersebut, terdapat missing value yaitu berarti record tanpa data. Penanganan miss- ing value terbagi menjadi  3,  yaitu:
a. Tidak melakukan  ganti nilai
b. Menghapus record yang mengalami missing value.
c. Melakukan imputasi missing value
Jika data numerik  maka  diisi dengan hasil nilai mean dari atribut, dan jika  data categorical maka diisi dengan hasil modus dari nilai yang sering muncul pada atribut. Pada penelitian ini d ilakukan imputasi missing value yaitu mean, proses ini dilakukan  menggunakan tools RapidMiner.
5) Tahapan selanjutnya melakukan  pembagian dataset, menjadi dua subset yaitu data latih dan data uji . Pembagian data latih pada tahun 2018  – 2021,  dan data uji pada tahun 2022. 2.4. Modeling
Pada tahap ini  peneliti  akan memasukkan  data bersih dan melakukan  komparasi  dengan tujuan untuk mencari  model  terbaik.  Setelah  mendapatkan  model  yang terbaik.  Lalu  dilakukan  pelatihan model  menggunakan data latih,  dan menguji  model  menggunakan data uji,  dan dilakukannya  iterasi dan tuning model  untuk meningkatkan  performa.
Algoritma Back propagation merupakan salah satu metode untuk melakukan  training multilayer neural network yang menggunakan learning rule gradient descent, algoritma ini  sangat bermanfaat, dan  mudah  dipahami[14].  Algoritma  yang digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Back propagation , yang  perhitungan  memiliki  dua  tahapan.  Tahapan  perhitungan  dari  algoritma back propagation yaitu  perhitungan  maju  untuk error antara output dan  target,  dan  perhitungan mundur  yang  memprogasikan  balik error tersebut  untuk  memperbaiki  bobot-bobot pada  semua neuron yang ada  [15].  Pada  langkah-langkah  detail  dari  algoritma back propagation penelitian  ini menggunakan fungsi aktivasi  sigmoid.  Pada  persamaan  (2)  merupakan  perhitungan fungsi aktivasi sigmoid  dari back propagation. Berikut  adalah  persamaan dari  algoritma back propagation, sebagai berikut:
1) Inisialisasi bobot dengan nilai  acak kecil.
2) Jika  kondisi penghentian belum  cukup terpenuh lakukan langkah 3-9.
3) Untuk setiap pasang data pelatihan, lakukan langkah 4-9 Tahap I: Feedforward
4) Tiap masukan sinyal 𝑥 𝑖 diteruskan ke hidden layer . 5) Hitung semua keluaran di hidden layer 𝑍 𝑗 .
RR 0 3,8 18 27,3 0 54 0
𝑧 𝑛𝑒𝑡𝑗 = 𝑣 𝑗0 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖 =1 𝑣 𝑗𝑖
(1)
Perancangan Model Algoritme Back propagation untuk Mempredik si Jumlah Kasus DBD  Berdasark an Data Cuaca (Rusdah)
123
Keterangan: 𝑧 𝑛𝑒𝑡𝑗 = Nilai  keluaran unit 𝑍 𝑗 . 𝑍 𝑗 = Nilai  unit hidden layer 𝑣 𝑗0 = Nilai  bias dari input layer ke hidden layer.
𝑥 𝑖 = Nilai  masukan di input layer. 𝑣 𝑗𝑖 = Nilai  bobot dari input layer ke hidden layer . Gunakan fungsi aktivasi untuk hitung sinyal keluaran:
Keterangan: 𝑧 𝑗 = Nilai  keluaran di unit 𝑍 𝑗
Hitung semua keluaran di jaringan di unit output .
Keterangan: 𝑦𝑛𝑒𝑡 𝑘 = Nilai  keluaran Y
𝑤 𝑘0 = Nilai  bias dari hidden layer ke output layer
𝑤 𝑘𝑗
= Nilai  bobot dari hidden layer ke output layer
Gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal keluaran:
Keterangan: 𝑦 𝑘 = Nilai  keluaran Y
Tahap II: Back propagation
1) Hitung faktor 𝛿 unit keluaran berdasarkan kesalahan di setiap unit keluaran:
Keterangan: 𝛿 𝑘 = Nilai  error di output layer 𝑡 𝑘 = Nilai  target Hitung suku perubahan bobot ∆𝑤 𝑘𝑗 dengan learning rate ( 𝛼 ).
Keterangan: 𝛿 𝑘 = Nilai  error di output layer 𝑡 𝑘 = Nilai  target
Menggunakan koreksi bias untuk memperbarui  nilai  ( 𝑤 01 )
Keterangan: ∆𝑤 0𝑘 = Nilai  koreksi  bias dari hidden layer ke output layer 𝛼 = learning rate
2) Hitung faktor 𝛿 unit tersembunyi berdasarkan kesalahan di setiap unit tersembunyi dan faktor 𝛿 tersembunyi
𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) = 1 1 + 𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡𝑗 (2)
𝑦𝑛𝑒𝑡 𝑘 = 𝑤 𝑘0 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑝 𝑗=1 𝑤 𝑘𝑗
(3)
𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦 𝑛𝑒 𝑡𝑘 ) = 1 1 + 𝑒 −𝑦𝑛𝑒𝑡𝑘 (4)
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓 ′ (𝑦 𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑦𝑘(1 − 𝑦 𝑘 ) (5)
∆𝑤 𝑘𝑗 =  𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (6)
∆𝑤 0𝑘 =  𝛼𝛿 𝑘 (7)
124
Keterangan: 𝛿 𝑛𝑒𝑡𝑗 = Nilai  untuk menghitung 𝛿 unit tersembunyi
𝛼 = learning rate
Nilai  ini dikalikan  turunan dari  fungsi aktivasi untuk mendapatkan nilai  kesalahan:
Keterangan: 𝛿 𝑗 = Nilai  error di hidden layer Hitung suku perubahan bobot 𝑣 𝑗𝑖 merupakan nilai  bias input layer yang bernilai  satu.
Keterangan: ∆𝑣 𝑗𝑖 = Nilai  koreksi  bobot dari input layer ke hidden layer
Hitung nilai  koreksi  bias untuk memperbarui 𝑣 𝑗0
Keterangan: ∆𝑣 0𝑗 = Nilai  koreksi  bias dari input layer ke hidden layer
Tahap III:  Perubahan Bobot
3) Tiap unit tersembunyi memperbarui  bias dan bobotnya
4) Tiap unit keluaran memperbarui  bias dan bobotnya

## 2.5. Evaluation
Pada  tahap evaluasi, model  sudah terbentuk dan diharapkan  memiliki  kualitas  yang baik  jika dilihat  dari  sudut  pandang  analisa  data.  Tahap  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  dari  tahapan pengolahan  data  sampai  hasil  nilai  RMSE  terkecil.  Dari  hasil  tersebut akan  menyatakan  bahwa algoritma  yang  digunakan  dapat  dilakukan  sebagai  proses analisis  terhadap  jumlah  kasus DBD. Perhitungan yang digunakan pada penelitian ini  menggunakan persamaan (14).

## 2.6. Deployments
Tahapan  ini  adalah  tahapan  terakhir  setelah  menyelesaikan  tahapan -tahapan  diatas  untuk menghasilkan  laporan peramalan  dalam  menentukan  angka kasus DBD  terhadap cuaca, yang akan ditampilkan  pada  kesimpulan  dari  penelitian  yang  sudah dilakukan,  dan  saran  untuk  penelitian selanjutnya.
3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
𝛿 𝑛𝑒𝑡𝑗 =  ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑘𝑗 𝑚 𝑘 =1 (8) 𝛿 𝑗 =   𝛿𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑓 ′ (𝑧𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) = 𝛿𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑧 𝑗 (1 − 𝑧 𝑗 ) (9)
∆𝑣 𝑗𝑖 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑗 (10) (10)
∆𝑣 0𝑖 = 𝛼𝛿 𝑗 (11)
𝑤 𝑘𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =  𝑤 𝑘𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +  ∆𝑤 𝑘𝑗 (12)
𝑣 𝑗𝑖 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =  𝑣 𝑗𝑖 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +  ∆𝑣 𝑗𝑖 (13)
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑡 𝑘 −   𝑦 𝑘 ) 2 𝑛 𝑖 (14)
Penelitian  ini  dilakukan  perbandingan tiga  algoritma,  untuk  menentukan  estimasi  kasus DBD terbaik  yang akan digunakan sebagai pengujian  pada tahap selanjutnya. Dataset dikumpulkan merupakan jumlah  data kasus DBD  dan data cuaca. Peneliti  menjelaskan  dan menyajikan  analisis, hasil implementas i, dan pengujian. Pada tahapan pertama  peneliti  menjelaskan  proses pengumpulan data DBD  dan juga data cuaca.

## 3.1. Pengumpulan  data
Penelitian  ini menggunakan data yang bersifat sekunder, yang diperoleh melalui  Surveilans, dan website  BMKG  Jakarta  Pusat. Dataset yang dikumpulkan  dimulai  pada 1  Januari  2018  sampai  31 Desember  2022,  menggunakan data harian.  Dataset yang terkumpul  memiliki  6  atribut dengan total 1826  records.
Atribut pada dataset tersebut pastinya sudah mendapatkan validasi dan kejelasan dataset. Setiap atribut yang terdapat pada dataset tersebut dapat dijelaskan satu persatu korelasinya.
1. Tanggal, berisi tanggal harian untuk data cuaca dan data kasus demam  berdarah.
2. Kasus, berisi nilai  jumlah  kasus harian demam  berdarah pada wilayah  Jakarta Pusat.
3. Tavg, berisi nilai  temperatur rata-rata yang terjadi  secara harian.
4. RH_avg, berisi nilai  kelembapan  udara rata-rata yang terjadi secara harian.
5. RR,  berisi nilai  jumlah  air yang jatuh ke permukaan  tanah datar secara harian.
6. Ff_avg, berisi nilai  kecepatan angin rata-rata yang terjadi  harian.

## 3.2. Hasil Kompar asi
Penelitian  ini melakukan  komparasi  pada tahap pemodelan dengan tujuan untuk mencari  model terbaik.  Dilakukan  komparasi  menggunakan  data  dinormalisasi  dan  data  standar.  Komparas i dilakukan  menggunakan  algoritma Artificial  Neural  Network , Linear  Regression,  Support Vector Machine (SVM)  untuk  menentukan  hasil Root  Mean  Squared  Error (RMSE) yang  terendah menggunakan operator performance dengan tools RapidMiner .  Komparasi  dilakukan  dengan data latih dan data uji lalu dihubungkan dengan operator multiply agar dapat langsung dilakukan komparasi dengan beberapa algoritma  dan dihubungkan dengan apply model dan performance (Gambar  2).
Gambar  2 Operator RapidMiner  Proses Pemodelan  Komparasi
Tabel 2. Hasil  Komparisasi
Dataset Algoritma SVM Linear Neural Network Standar 4.831 4.954 5.270 Normalisasi min-max 9.569 9.590 9.671
126
Hasil  yang didapatkan  setelah dilakukan  komparasi  seperti  pada  Tabel  1,  dengan mengubah parameter  dari  semua  algoritma,  dan  juga  melakukan  komparasi dataset .  Pada  algoritma  SVM mengubah parameter C:  0.02, Linear Regression mengubah min tolerance : 0.06,  dan Neural Network mengubah hidden layer: 5 . Setelah dilakukan  komparasi,  dan didapatkan model  dengan hasil akurasi terbaik yaitu model neural network dengan dataset standar.

## 3.3. Penyajian  Model  Terbaik
Pada penelitian ini didapatkan model terbaik adalah Artifical  Neural  Network lalu  dilakukannya proses  pemodelan  data,  untuk  mendapatkan  hasil  RMSE  terbaik  peneliti  melakukan  penentuan beberapa parameter  pada  operator Neural  Network  (Gambar  3).  Penentuan parameter  yang diolah dengan  menggunakan  tools  RapidMiner  yang  merupakan  tools  untuk  menganilisis  data  mining . Peneliti  sudah melakukan  percobaan  penentuan  parameter  dengan  nilai  yang  berbeda.  Tabel  2 merupakan  parameter yang digunakan peneliti.
Tabel 1 Parameter  Pemodelan
Parameter RMSE Input layer Hidden layer Training cycle Learning rate Momentum 4 3 1500 0.04 0.09 4.347
Gambar  3 Pemodelan  Neural  Network
Setelah ditentukan parameter  dari model  ANN,  lalu  dilakukan evaluasi akurasi prediksi  untuk mengetahui nilai  dari parameter yang sudah ditentukan.
Gambar  4 Evaluasi  Akurasi Prediksi
Peneliti  melakukan  percobaan pada parameter operator neural network. Pada Tabel 3  disajikan beberapa parameter  percobaan. Nilai  RMSE  terkecil  diperoleh dari kombinasi  3 hidden layer; 2500 train cycle; 0,04  Learning rate; dan 0,09  Momentum.

## Tabel 2 Parameter  Percobaan
Hidden layer Train Cycle Learning Rate Momentum RMSE 3 200 0.04 0.9 4.380 5 1500 0.01 0.01 4.700 6 1400 0.03 0.001 4.503
127 3 1500 0.04 0.09 4.347 3 1400 0.01 0.001 4.805

## 3.4. Pengujian
Pengujian dengan model neural network untuk melakukan  prediksi  pada jumlah  kasus demam berdarah dengan data cuaca  menggunakan parameter  yang sudah ditentukan, didapatkan arsitektur neural network seperti pada Gambar  5.
Gambar  5 Arsitektur Neural Network
Setelah  dilakukan  pengujian  dengan input parameter  yang telah  dijelaskan,  didapatkan  nilai bobot dari setiap node. Tabel  4 adalah nilai  pada setiap node di hidden layer.
Tabel 3 Nilai  Node Hidden Layer Node 1 Node 2 Node 3 Tavg 0.418 -3.283 0.398 RH_avg -0.390 -1.399 -0.393 RR 1.109 0.651 1.076 Ff_avg 1.523 -0.389 1.329 Bias -1.523 -3.051 -1.360 Dari  nilai  node hidden s
Tabel 4 Nilai  Node Output Output Node 1 -0.418 Node 2 -0.636 Node 3 -0.257 Threshold -0.213
128
Didapatkan hasil nilai peramalan  jumlah  kasus DBD  deng an data cuaca pada bulan Januari 2022 –  Desember  2022  menggunakan  model  ANN.  Pada  Gambar  6  merupakan  contoh  dari  hasil peramalan  di bulan Januari 2022.
Gambar  6 Hasil  Aktual dan Prediks i
Gambar  7  adalah  hasil  grafik  perbandingan antara  nilai  aktual  dan nilai  prediksi,  pada line berwarna  biru  adalah  hasil  prediksi  kasus,  dan  hijau  adalah  nilai  aktual.  Hasil  RMSE  yang didapatkan adalah 4.347,  proses peramalan menggunakan data asli.
Gambar  7 Grafik  Perbandingan Nilai  Aktual dan Prediksi
Gambar  7 Statistik Prediksi  Kasus Tertinggi
Berdasarkan hasil prediksi  didapatkan prediksi  kasus tertinggi tahunan pada tanggal 18  Januari 2022  seperti contoh pada Gambar  8, didapatkan faktor yang menyebabkan tingginya prediksi  kasus adalah kelembapan  yang tinggi.
Gambar  8 Grafik  Prediksi  Kasus Tertinggi
Dilakukan  pengecekkan faktor kasus tertinggi perbulan. Gambar  9 merupakan grafik  pada bulan Januari 2022,  diketahui pada tanggal 18 Januari 2022  berdasarkan hasil prediksi terjadi peningkatan dan disebabkan oleh tingginya kelembapan  udara.
3.5. Pengujian
Setelah dilakukan  uji komparasi  antara 3 model,  maka  pada penelitian ini  ditentukan bahwa model  ANN terbaik,  dan dilakukan  pengujian lagi untuk mencari  parameter  pemodelan terbaik menggunakan model  ANN, dan didapatkan parameter  seperti pada table 3.  Didapatkan hasil aktual dan prediksi di bulan Januari 2022  – Desember  2022  menggunakan model  ANN seperti pada gambar 4.8,  yang dimana  hasil RMSE  nya adalah 4.347.
4. PENUTUP
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  algoritma back propagation neural network untuk  memprediksi  jumlah  kasus DBD  berdasarkan data  cuaca  didapatkan  nilai  RMSE  4.347 menunjukkan bahwa model mampu  memberikan  prediksi yang cukup akurat dan efektif  untuk memprediks i jumlah  kasus DBD menggunakan data cuaca. Hal ini menandakan bahwa model memiliki  kemampuan yang baik dalam  memprediksi  data.
Ditemukan  bahwa faktor  meningginya kasus DBD  setelah dilakukan  pengujian karena  tingginya kelembapan  udara di Jakarta  Pusat dapat dilihat  pada Gambar  9.  Keberhasilan prediksi  dipengaruhi oleh faktor  nilai  dari  parameter  pada algoritma back propagation neural network juga dipengaruhi oleh jumla h data dan nilai  data.
Peningkatan  proses pengujian  menggunakan  model  pada  peramalan  jumlah  kasus DBD  dapat membuat  penelitian  ini lebih  relevan. Dengan mempertimbangkan  saran -saran ini,  penelitian ini  memili ki
130
potensi unutk penelitian selanjutnya untuk meningkatkan  angka akurasi dalam  memprediksi  jumlah  kasus DBD  pada Jakarta Pusat.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] Hidayani,  “Demam  Berdarah  Dengue :  Perilaku  Rumah  Tangga  dalam  Pemberantasan  Sarang Nyamuk  dan Program  Penanggulangan Demam  Berdarah Dengue,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , pp. 1–20,  2020.
[2] A. H. Asidik,  R.  Rokhmayanti,  S. Supraptiningsih, and Y.  Puratmaja, Epidemiology of Dengue in Jetis  Public  Health  Centre,  Yogyak arta  2013-2016 ,  vol. 2, no.  2. 2021. doi: 10.26555/eshr.v2i2.2245.
[3] N. Sigit and I. A. P. Kusuma, “Perbandingan Model Transfer Function dan Model Neural  Network untuk Prediksi  Banyak Kasus Demam  Berdarah  di Kota Malang,” vol. 11,  no. 1, pp. 1–23,  2021.
[4] V.  B.  Kusnandar,  “Jakarta  Pusat  Jadi  Wilayah  Terpadat  di  Ibu  Kota  per  Juni  2022,”  2022. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/10/09/jakarta-pusat-jadi-wilayah-terpadat-di-ibu- kota-per-juni-2022  (accessed May 27,  2023).
[5] A.  R.  Muhajir,  E.  Sutoyo,  and  I.  Darmawan,  “Forecasting  Model  Penyakit  Demam  Berdarah Dengue  Di  Provinsi  DKI  Jakarta  Menggunakan Algoritma  Regresi  Linier  Untuk  Mengetahui Kecenderungan Nilai  Variabel  Prediktor  Terhadap Peningkatan Kasus,” Fountain Informatics J. , vol. 4, no. 2, p. 33,  2019,  doi: 10.21111/fij.v4i2.3199.
[6] A.  N.  Syahbani,  “Peramalan  Jumlah  Kasus Demam  Berdarah  Dengue  Berdasarkan  Surveilans Kasus dan Curah Hujan  di Kota Magelang,” HIGEIA  J. Public Heal. Res. Dev. ,  vol. 4,  no. 2,  pp. 1–13,  2020.
[7] D.  Mahdiana, A. Ashari, E.  Winarko, and H.  Kusnanto, “A Model for Forecasting the Number  of Cases and Distribution Pattern of Dengue Hemorrhagic  Fever in Indonesia,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 8, no. 11,  pp. 143–150,  2017,  doi: 10.14569/ijacsa.2017.081118.
[8] P.  Paridi,  “Perbandingan Metode Arima  (BOX  JENKINS)  dan Arfima  Dalam  Peramalan  Jumlah Kasus Demam  Berdarah  Dengue di  Rumah  Sakit  Hasan Sadikin  Bandung,” Pendidik . Mandala , vol. 3, no. 3, pp. 338–348,  2018.
[9] A.  S.  Ichwani  and H.  A. Wibawa,  “Prediksi  Angka  Kejadian  Demam  Berdarah  Dengue (DBD) Berdasarkan  Faktor  Cuaca  Menggunakan  Metode  Extreme  Learning  Machine  (Studi  Kasus Kecamatan  Tembalang),” J. IPTEK , vol. 23, no. 1, pp. 31–38, 2019, doi:
10.31284/j.iptek.2019.v23i1.471.
[10] I. M. Y.  A. Dala,  I. K.  G.  D.  Putra, and P. W. Buana, “Forecasting Cases of Dengue Hemorrhagic Fever  Using  the Backpropagation,  Gaussians and Support -Vector  Machine  Methods,” J.  RESTI (Rek ayasa  Sist.  dan  Tek nol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  335–341, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.2936.
[11] N.  A.  Lestari,  R.  Tyasnurita,  R.  A.  Vinarti,  and  W.  Anggraeni,  “Long  Short -Term  Memory forecasting model  for  dengue fever cases in Malang regency, Indonesia,” Procedia Comput. Sci. , vol. 197,  no. 2021,  pp. 180–188,  2021,  doi:  10.1016/j.procs.2021.12.131.
[12] F. S. Rini,  T. D. Wulan, and T. Herlambang,  “Forecasting the Number  of Demam  Berdarah Dengue ( DBD  )  Patients Using the Fuzzy  Method at the Siwalankerto  Public  Health Center,”  no. March, 2023.
[13] F.  Petropoulos et  al. ,  “Forecasting:  theory and practice,” International Journal of  Forecasting . 2022.  doi: 10.1016/j.ijfo recast.2021.11.001.
[14] Y.  Umaidah,  “Penerapan Algoritma  Artificial  Neural  Network  Dalam  Prediksi  Harga Saham Lq45 Pt. Bank Rakyat Indonesia, Tbk,” Februari , vol. 8, no. 1, p. 57,  2018.
[15] M.  Pangaribuan,  J.  J.,  And Lestari,  “Perbandingan  Metode Moving Average  (Ma)  Dan  Neural Network  Yang  Berbasis Algoritma  Backpropagation Dalam  Prediksi  Harga  Saham,” J. Inf.  Syst. Dev. ,  vol. 5,  no. Vol  5,  No 1 (2020):  Journal Information  System Development  (ISD),  pp. 26–34,
2020,  [Online].  Available:  https://ejournal.medan.uph.edu/index.php/isd/article/view/372/230