Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Tindakan Jenis Abortus Di RSUD Duta Muly

Authors

  • Indri Dwi Lestari Universitas Ahmad Dahlan
  • Tedy Setiadi Universitas Ahmad Dahlan
  • Lisna Zahrotun Universitas Ahmad Dahlan

DOI:

https://doi.org/10.12928/jstie.v6i2.15243

Keywords:

Klasifikasi, Algoritma Naïve Bayes, Confusion Matrix, Abortus

Abstract

Masalah kesehatan merupakan masalah penting yang tengah dihadapi masyarakat saat ini, apalagi yang tengah menimpa kaum wanita. Mortalitas dan mordibitas pada wanita merupakan masalah yang perlu mendapatkan perhatian yang serius. Di Negara berkembang seperti Indonesia, angka kematian ibu (AKI) adalah jumlah wanita yang meninggal dari suatu penyebab kematian terkait dengan gangguan kehamilan atau penanganannya. Abortus adalah ancaman atau pengeluaran hasil konsepsi sebelum janin sebelum janin dapat hidup diluar kandungan. Banyak faktor resiko yang berkontribusi terhadap kejadian abortus, yaitu usia ibu, usia kehamilan, HB/anemia, jarak kehamilan, riwayat penyakit, riwayat abortus dan gejala. Salah satu rumah sakit yang memberikan perhatian khusus pada abortus adalah RSUD Duta Mulya, kejadian abortus tertinggi terjadi pada tahun 2014. Oleh karena itu, penelitian ini berusaha membantu sebuah rumah sakit untuk merancang sebuah aplikasi data mining yang berfungsi untuk mengkasifikasikan tindakan dari jenis abortus. Dalam penelitian ini metode yang digunakan dalam melakukan proses klasifikasi adalah algoritma naïve bayes. Sedangkan untuk pengujian akurasi hasil klasifikasi digunakan metode confusion matrix. Hasil penilitian ini adalah sebuah aplikasi yang dapat mengklasifikasikan tindakan jenis abortus dengan menggunakan metode naïve bayes. Sedangkan berdasarkan pengujian dari confusion matrix dihasilkan akurasi sebesar 99,26%. Hasil tersebut didapatkan dari 14 data training dan 121 data testing. Dan akurasi sebesar 97,78% dengan 108 data training dan 28 data testing. Dari kedua percobaan yang dilakukan dalam penelitian ini, naïve bayes lebih bagus digunakan dengan menggunakan data training dengan jumlah sedikit.

Author Biographies

Indri Dwi Lestari, Universitas Ahmad Dahlan

Teknik Informatika

Tedy Setiadi, Universitas Ahmad Dahlan

Teknik Informatika

Lisna Zahrotun, Universitas Ahmad Dahlan

Teknik Informatika

References

Saifuddin, Abdul Bari. (2008). Acuan Nasional Pelayanan Kesehatan Maternal dan Neonatal. Jakarta : Yayasan Bina Pustaka Sarwono Prawirohardjo.

Almira Syawli, Gopi Yudoyo, M. Ali Fahmi, Silvia AS, dan Zulkarnaein. 2015. “Diagnosa Penyakit Diabetes Mellitus Dengan Metode Naïve Bayes Berbasis Desktop Applicationâ€. Teknik Informatika, Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Malang, 65145, Indonesia .

Kabir, M, F, Rachman, C.M.,Hossain,A.,& Dahal, K(2011) Enhanched Classification Accuracy on Naïve Bayes Data Mining Models. International Journal of Computer Aplication, Volume 28. No.3

Royani Chairiyah. (2010) “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Ibu Hamil Dengan Abortus Inkomplit Di Rsud Kota Bekasiâ€.

Budi santosa, “Data Mining : Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnisâ€. Graha Ilmu, Yogyakarta, 2007.

Neila, R., Djamaludin, A., Yuliardi, S., Peno, S., 2012. Teacher Quality Improvement Program: Empowering teachers to increasing a quality of Indonesian’s education, Indonesia. Journal of Procedia-Social and Behavioral Sciences 69 (2012 ) 1836 – 1841

Winkjosastro. 2008. Ilmu Kebidanan, edisi 3, cetakan 5,Jakarta. Yayasan Bina Pustaka Sarwono Prawirohardjo.

Bobak, 2010. “Buku Ajar Keperawaatn Maternitas “ Edisi 4. Penerbit Buku Kedokteran EGC, Jakarta

Mochtar R. Sinopsis Obstetri Jilid II. Edisi II. Jakarta: 1998. [10] Han, J. And Kamber, M, 2006. “Data Mining Concept and Techniques Second Editionâ€. Morgan Kauffman, San Fransisco.

Downloads

Published

01-07-2018

Issue

Vol. 6 No. 2 (2018): Juni

Section

Articles

License

License and Copyright Agreement

In submitting the manuscript to the journal, the authors certify that:

  1. They are authorized by their co-authors to enter into these arrangements.
  2. The work described has not been formally published before, except in the form of an abstract or as part of a published lecture, review, thesis, or overlay journal. Please also carefully read Journal Posting Your Article Policy.
  3. The work is not under consideration for publication elsewhere.
  4. The work has been approved by all the author(s) and by the responsible authorities – tacitly or explicitly – of the institutes where the work has been carried out.
  5. They secure the right to reproduce any material that has already been published or copyrighted elsewhere.
  6. They agree to the following license and copyright agreement.


Copyright

Authors who publish with Jurnal Sarjana Teknik Informatika agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License (CC BY-SA 4.0) that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.