Bernardino Antonius Kase Pengarang YULIANTO TRIWAHYUADI POLLY Dosen Pembimbing 1 YELLY YOSIANA NABUASA Dosen Pembimbing 2 Yulianto Triwahyuadi Polly Ketua Penguji Adriana Fanggidae Penguji 2 Yelly Yosiana Nabuasa Penguji 1

Kota Kupang merupakan ibukota dari Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) dan menghadapi permasalahan sampah yang tidak dikelola dengan baik. Akibat dari penumpukan sampah menyebabkan terbentuknya genangan air di sekitar tumpukan sampah yang memicu munculnya media berkembang biak seperti nyamuk yang berakibat pada meningkatknya potensi persebaran penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) dan Malaria di Kota Kupang. Kelompok usia 0-20 tahun serta jenis kelamin wanita cenderung memiliki tingkat kejadian dbd yang tinggi, sedangkan malaria paling rentan terhadap anak kecil yang belum memiliki kekebalan terhadap malaria dan wanita hamil yang kekebalannya berkurang dikarenakan kehamilannya. Oleh sebab itu penanganan dan pencegahan bukan hanya penting, tetapi wajib dilakukan secara sistematis dan berkelanjutan. Penelitian ini menggunakan Neural Network (NN) yang dioptimalkan oleh Flower Pollination Algorithm (FPA), yang selanjutnya disebuh Flower Pollination Neural Network (FPNN) untuk mengklasifikasi penyakit akibat gigitan nyamuk. FPA merupakan algoritma metaheuristic yang terinspirasi dari alam dan sering menggunakan pencarian secara stokastik. FPA dapat mengoptimalkan bobot Neural Network (NN) dan menghindari jebakan local optima, serta dapat meminimalisir kesalahan pada NN. Penelitian ini mencakup pengukuran performa (akurasi dan f1-score) metode FPNN dengan berbagai macam kombinasi parameter. Hasil dari pengukuran performa diperoleh kombinasi parameter switch probability 0,7; 15 neuron pada hidden layer; 25 populasi memberikan hasil terbaik dengan nilai akurasi 86,4% dan f1-score 72,312%.