EWIKA NADYA IFTITAH, 081411731012 (2018) APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK PREDIKSI METODE PERSALINAN DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS ANDROID. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (ABSTRAK) ST T 49_18 Ift d Abstrak.pdf Download (141kB)
	Text (FULLTEXT) ST T 49_18 Ift d.pdf Restricted to Registered users only until 10 January 2022. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Tingginya AKI atau Angka Kematian Ibu berkaitan dengan kematian ibu saat menjalani proses persalinan. Metode persalinan yang umum dilakukan di Indonesia adalah persalinan sesar dan persalinan normal. Persalinan sesar menjadi alternatif terakhir saat ibu mengalami penyulit persalinan namun metode tersebut juga memiliki risiko yang lebih tinggi untuk ibu maupun janin. Tingginya angka persalinan sesar yang dilakukan dengan keputusan tiba-tiba berkaitan dengan minimnya pengetahuan ibu tentang kondisi kehamilan risiko tinggi. Oleh karena itu penulis melakukan penelitian yang bertujuan untuk membantu ibu hamil dan keluarga memprediksi lebih dini prosesi persalinan yang akan dijalani untuk mendapat penanganan yang tepat dan mengurangi faktor risiko pada ibu dan janin. Penelitian dilakukan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier yang berprinsip mengalikan probabilitas munculnya tiap variable pada parameter-parameter risiko untuk masing-masing kelas. Nilai probabilitas didapat dari data rekam medik pasien bersalin di RSU Haji Surabaya selama tahun 2017. Lalu dari nilai probabilitas masing-masing kelas dapat dilakukan prediksi awal metode persalinan pada aplikasi dengan mengambil nilai yang tertinggi. Untuk memudahkan pengguna pada zaman modern ini aplikasi dibuat berbasis Android. Dengan menggunakan 19 parameter risiko meliputi sosiodemografi, riwayat kehamilan, dan kondisi kehamilan terkini sebagai masukan program yang setiap pilihan pengguna akan mempengaruhi nilai probabilitas akhir yang merupakan hasil prediksi. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa aplikasi prediksi metode persalinan dengan Naïve Bayes Classifier berbasis Android dapat mengedukasi ibu hamil tentang kondisi kehamilan risiko tinggi dan prediksi metode persalinan yang akan dijalani degan nilai akurasi 80% dari 20 data pengujian, dengan sensitivitas 90% dan spesifisitas 70%.

Actions (login required)

View Item