Metode Naive Bayes untuk Memprediksi Kelahiran Bayi (Studi Kasus: Klinik Bidan S) Section Artikel

Abstract

Kemajuan teknologi saat ini dapat membantu bidang kesehatan dalam mengurangi beban para medis dalam menangani pasien dengan mempersingkat waktu diagnosa. Diagnosa awal yang dapat dipergunakan adalah untuk melakukan prediksi usia kelahiran bayi. Informasi diagnosa tersebut dibutuhkan oleh ibu hamil untuk mengetahui perkiraan kelahiran bayinya dalam memprediksi usia kelahiran bayi. Apakah bayi tersebut prematur, normal ataupun postmatur. Agar jika bayi tersebut diprediksi lahir secara prematur atau postmatur maka bisa dicegah. Pada penelitian sebelumnya Indahsari & Kurniawan tahun 2019, membuat sistem untuk memprediksi usia kelahiran menggunakan metode K-Nearest Neighbor dengan akurasi 84.5 % dari 100 data latih. Dalam penelitian ini metode naive bayes dipilih sebagai metode klarifikasi yang diharapkan dapat memberikan akurasi lebih baik. Saleh & Nasari tahun 2019 pada penelitiannya dengan menggunakan metode naive bayes mencapai tingkat akurasi sebesar 92.8% dari 120 data latih dengan kasusnya yaitu menentukan jurusan siswa di madrasah aliyah. Maka dari itu metode naive bayes dipilih, dengan 200 data latih dan 50 data uji dari data pasien bidan Sulikah. Dan dapat memberikan hasil akurasi sebesar 94% sedangkan precision 93,33% dan recallnya 96,55%.