Adaptive Neuro-Inference system (Anfis) được sử dụng nhiều trong các ứng dụng phân loại nhị phân. Phương pháp này thường xuyên được sử dụng cùng với thuật toán tối ưu hóa nhằm xác định các tham số tối ưu cho Anfis. Nghiên cứu này thử nghiệm thuật toán Simulated Annealing (SA) và Anfis trong nghiên cứu nguy cơ sốt rét tại tỉnh Đắk Nông, Việt Nam. Để đánh giá độ chính xác của mô hình, thông số ROC được sử dụng cùng với một số chỉ số thống kê khác. Kết quả nghiên cứu cho thấy độ chính xác của mô hình đề xuất so với các mô hình dùng để so sánh như sau S-Anfis (AUC = 0.912, RMSE =0.335) Support Vector Machine (AUC = 0.902, RMSE =0.364), Multiple LayerPerceptron (AUC = 0.868, RMSE =0.430). Kết quả này cho thấy mô hình kết hợp giữa SA và Anfis cho kết quả tốt hơn các phương pháp khác, và có thể được sử dụng cho nghiên cứu nguy cơ sốt rét tại các địa phương khác tại Việt NamAdaptive Neuro-Inference system (Anfis) has been widely used in recent studies aiming at generating probabilities of unseen data in binary classification application. It is normally used in combination with optimization algorithms for tuning its parameters to generate optimal objective values. This study proposed a state-of-the-art method using Simulated Annealing to improve Anfis performance. Malaria occurrences and spatial variation of environmental, socio-economic factors in Daknong province, Vietnam were selected for case study. For accuracy assessment, Receiver Operating Characteristic curve, Cost curve were used and the predicted map was compared to several benchmark classifiers. The results showed that the S-Anfis (AUC = 0.912, RMSE =0.335) outperformed Support Vector Machine (AUC = 0.902, RMSE =0.364), Multiple Layer Perceptron (AUC = 0.868, RMSE =0.430). Although, the performance of S-Anfis depended on proper selection of input factors and geographic variations of those, we concluded that this method could be an alternative in mapping susceptibility of malaria.