Meningitis merupakan peradangan pada meningen yang terjadi di bagian lapisan pelindung otak
dan saraf tulang belakang yang disebabkan oleh infeksi bakteri, virus, atau jamur. Penyakit ini
memiliki sifat sulit dikenali karena memiliki gejala awal serupa dengan flu dimana penderita
mengalami demam dan sakit kepala. Upaya pencegahan penyakit yanag ada sekarang dengan
memperkuat antibodi. Sedangkan, kandidat obat untuk treatment penyakit ini masih belum
menemukan hasil yang optimal dalam menurunkan angka kematian akibat meningitis.
Penelitian ini bertujuan untuk mencari dan menganalisis kandidat senyawa herbal yang
memungkinkan menjadi inhibitor penyakit meningitis. Data-data senyawa diakuisisi dari basis
data terbuka yang tervalidasi. Data yang diakuisisi berupa smiles dari struktur ikatan kimia
senyawa. Pada proses pengolahan data dibutuhkan ekstraksi fitur senyawa dengan menerapkan
konsep molecular fingerprint. Hasil dari ekstraksi fitur dijadikan sebagai dataset untuk
membangun model klasifikasi dengan menerapkan algoritma Neural Network dan Random
Forest. Dua model yang dihasilkan akan dibandingkan mana yang lebih robust untuk dijadikan
model prediksi pencarian senyawa herbal. Hasil penelitian berupa kandidat senyawa herbal
sebagai inhibitor penyakit meningitis. Senyawa kandidat ini dapat dijadikan rekomendasi
penemuan obat untuk mentreatment pasien yang terjangkit Meningitis. Tanaman-tanaman
dapat dieksplorasi lebih banyak berdasarkan hasil kandidat senyawa herbal dan tersaji pada
laman website yang membagikan informasi terkait tanaman herbal dengan kandungan senyawa
herbal kandidat inhibitor meningitis. Website dibangun menggunakan bahasa pemrograman
HTML, CSS, dan PHP. Luaran website diharapkan dapat membantu peneliti selanjutnya untuk
memudahkan pencarian tanaman herbal sebagai rekomendasi keberlanjutan penelitian untuk
penemuan obat baru meningitis.
Kata Kunci: Skrining Senyawa Herbal, Neural Network, Random Forest, Molecular Fingerprint, Meningitis.