Penelitian ini mengusulkan metode ANN jenis MLP dengan pengaruh evaluasi Cross Validation menggunakan 3 pengujian K-Fold, yaitu 3, 5 dan 8. Data yang digunakan adalah data COVID-19 yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota Bandung, Data iklim dari BMKG Kota Bandung, Dinas Kependudukan Kota Bandung, data riwayat Pendidikan, dan website Open Data Jabar. Data yang terkumpul berdasarkan 151 Kelurahan di Kota Bandung dengan jumlah atribut sebanyak 23 dari bulan November 2019 hingga Desember 2021. Metode ANN termasuk kedalam algoritma deep learning, sehingga jumlah hidden layer yang digunakan sangat mempengaruhi kinerja model yang dibangun. Dengan diterapkan evaluasi cross validation menggunakan K=8, hasil menunjukan bahwa model mampu menghasilkan nilai akurasi mencapai 98% dan pengukuran metrik error sebesar 0.3404 untuk MAE, dan 0.5994 untuk RMSE. Kontribusi dari penelitian ini adalah untuk memberikan informasi mengenai parameter K-Fold Cross Validation terbaik yang di implementasikan pada model ANN, sehingga menghasilkan kinerja yang lebih baik dalam membangun model klasifikasi pasien terkonfirmasi COVID- 19.
Kata kunci : COVID-19, ANN, Klasifikasi, K-Fold, Evaluasi Model