YOSY AYU FATMAWATI (2019) PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PAKAR PENDETEKSI RESIKO BERAT BAYI LAHIR RENDAH (BBLR) PADA IBU HAMIL DENGAN METODE DEMPSTER SHAFER BERBASIS ANDROID. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Text (FULLTEXT) 238. 081511733060_Yosy Ayu Fatmawati.pdf Download (1MB)

Abstract

Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR) merupakan salah satu faktor resiko yang memberikan kontribusi tinggi terhadap kematian bayi khususnya pada usia satu bulan kelahiran. Berdasarkan epidemiologi, bayi dengan berat badan rendah mempunyai resiko kematian 20 kali lipat lebih tinggi. Indonesia merupakan salah satu negara berkembang dengan angka kematian bayi tertinggi disebabkan oleh BBLR sebesar 38,85%. Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk membantu ibu hamil dalam memprediksi adanya resiko BBLR dengan aplikasi sistem pakar dengan metode Dempster Shafer dalam pengambilan keputusan berdasarkan tingkat kepercayaan hasil deteksi. Sampel uji yang digunakan dalam penelitian ini adalah data rekam medis pasien melahirkan bayi dengan berat badan rendah di RSU Haji Surabaya berjumlah 100 data dengan rincian 50 pasien melahirkan dengan BBLR dan 50 pasien melahirkan dengan bayi berat badan normal. Berdasarkan hasil uji data, didapatkan nilai Sensitivitas sebesar 96%, Spesifisitas sebesar 90%, Positive Predictive Value (PPV) sebesar 90,57%, Negative Predictive Value (NPV) sebesar 95,74%, dan Akurasi sebesar 93%.

Actions (login required)

View Item