Abstract
Kasus penderita Demam Berdarah di Indonesia merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat Indonesia yang cenderung meningkat jumlahnya serta semakin luas penyebarannya. Hal itu dikarenakan masih tersebarnya nyamuk aedes aegepti (penular penyakit DBD) dan dibuktikan dari terjadinya Kejadian Luar Biasa (KLB) untuk penyakit Demam Berdarah di beberapa daerah. Metode yang digunakan pada penelitian sebelumnya adalah Fuzzy Clustering Backpropogation Neural Networks. Perancangan model data pada penelitian ini terdiri dari 3 atribut, dengan 2 atribut sebagai kriteria yaitu Jumlah Hari Hujan (JHH) dan Curah Hujan(CH), dan 1 atribut sebagai output yaitu Kasus (K). Hasil pengujian menunjukkan bahwa FCBPN dapat digunakan dengan baik untuk prediksi kasus demam berdarah dengan parameter model yang tepat.
