KLASIFIKASI KEHAMILAN BERESIKO DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (STUDI KASUS DINAS KESEHATAN KABUPATEN MALANG)
Abstract
Masing-masing kehamilan pasti memiliki resiko yang berbeda-beda. Di Kabupaten Malang tingkat kehamilan berisiko ditargetkan hanya 20% dari total ibu hamil yang ada pada masing-masing wilayah, akan tetapi angka yang ditargetkan tidak selalu sesuai dengan hasil yang ada di lapangan. Di wilayah kerja Dinas Kesehatan Kabupaten Malang tepatnya di bagian selatan, keberadaan dokter spesialis kandungan sangatlah minim sehingga pemeriksaan kehamilan hanya sebatas di puskesmas maupun bidan praktek mandiri saja. Dengan kondisi seperti itu, jika terjadi permasalahan terhadap kondisi kehamilan seseorang akan memerlukan waktu untuk berkonsultasi terhadap dokter yang ada di pusat kota. Dalam penelitian ini akan membahas mengenai klasifikasi kehamilan beresiko dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor, dengan adanya klasifikasi ini diharapkan mampu mendeteksi sejak dini dan mengurangi angka kematian ibu, janin dan bayi akibat kehamilan beresiko. Hasil uji dalam mengukur akurasi metode ini menggunakan metode validasi dengan membandingkan data yang diperoleh dari dinas kesehatan (puskesmas) dengan sistem dan menghasilkan tingkat akurasi nilai sebesar 93 % dengan menggunakan nilai K = 5, maka metode ini dapat dikategorikan baik dalam mengklasifikasi kehamilan beresiko ini.
Downloads
References
Hermawati, Fajar Astuti., 2013. Data Mining.
Yogyakarta : Andi Publisher
JNPKKR-POGI., 2005. Buku Acuan Nasional
Pelayanan Kesehatan Maternal dan Neonatal.
Jakarta : Yayasan Bina Pustaka Sarwono
Prawirohardjo.
Leidiyana, Henny., 2013. “Penerapan Algoritma KNearest Neighbor untuk Penentuan Resiko
Kredit Kepemilikan Kendaraan Bermotor”.
Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System
Embedded & Logic1(1) : 65-76
Madcoms. 2009. Mengusai XHTML, CSS, PHP, &
MySQL melalui DREAMWEAVER. Yogyakarta
: Penerbit Andi.
Nugroho, Bunafit. 2008. Panduan Lengkap
Menguasai Perintah SQL. Jakarta : Media
Kita.
Nugroho, Bunafit. 2009. Latihan Membuat Aplikasi
Web PHP dan MySQL dengan Dreamweaver.
Yogyakarta : Penerbit Gava Media.
Prawirohardjo, Sarwono., 2010. Ilmu Kebidanan
Edisi Keempat. Jakarta : PT Bina Pustaka
Sarwono Prawirohardjo
Rochijati, Poedji., 2003. Skrining Antenatal pada
Ibu Hamil. Surabaya : Airlangga University
Press.
Ridok, Achmad dan Muhammad Tanzil Furqon.,
“Pengelompokan Dokumen Berbahasa
Indonesia Mengunakan Metode K-NN”. Jurnal
Program Studi Ilmu Komputer Universitas
Brawijaya Malang.
Septian, Gugun., 2011. Trik Pintar Menguasai
Code Igniter. Jakarta: Elek Media Komputindo
Suparyanto, dr. 2011. Kehamilan Normal dan
Resiko Tinggi. [Online] Tersedia: http://drsuparyanto.blogspot.co.id/2011/07/kehamilannormal-dan-risiko-tinggi.html [30 November
Teknomo, Kardi., 2012. Algoritma K-Nearest
Neighbor. [Online] Tersedia:
http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/KNN/
index.html. [7 Desember 2015]
Wahana Komputer. 2010. Panduan Belajar MySQL
Database Server. Jakarta: Media Kita.
Yepriyanto, Rizal., et all., 2015. “Sistem Diagnosa
Kesuburan Sperma Dengan Menggunakan
Metode K-Nearest Neighbor (KNN)”. Jurnal
Ilmiah STIMIK Sinar Nusantara Surakarta.
ISSN : 1693 – 1173.
Copyright for articles published in this journal is retained by the authors, with first publication rights granted to the journal. By virtue of their appearance in this open access journal, articles are free to use after initial publication under the International Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 Creative Commons CC_BY_NC.