Status Proses Persalinan Menggunakan Algoritma C4.5
Setiap orangtua pasti berusaha yang terbaik untuk persalinan akan berjalan lancar dan dapat melahirkan bayi dengan sempurna. Keberadaan penentuan status proses persalinan menjadi penting untuk mempersiapkan dalam hal kesehatan, dan psikologi. Proses persalinan pada seorang ibu dapat ditempuh secara...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universitas Diponegoro
2018-05-01
|
| Series: | Jurnal Masyarakat Informatika |
| Online Access: | https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jmasif/article/view/31478 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1849427951316107264 |
|---|---|
| author | Mariza Putri Sari Dewi Ningsih Beta Noranita |
| author_facet | Mariza Putri Sari Dewi Ningsih Beta Noranita |
| author_sort | Mariza Putri Sari Dewi Ningsih |
| collection | DOAJ |
| description | Setiap orangtua pasti berusaha yang terbaik untuk persalinan akan berjalan lancar dan dapat melahirkan bayi dengan sempurna. Keberadaan penentuan status proses persalinan menjadi penting untuk mempersiapkan dalam hal kesehatan, dan psikologi. Proses persalinan pada seorang ibu dapat ditempuh secara normal, akan tetapi sering kali terdapat beberapa faktor kesehatan yang membuat proses persalinan seorang ibu dilakukan dengan operasi caesar. Aplikasi ini dibangun untuk memberikan saran dalam menentukan proses persalinan yang harus dijalani oleh seorang ibu hamil untuk meningkatkan keselamatan ibu dan bayi. Metode pada aplikasi data mining penentuan status proses persalinan dengan menggunakan algoritma C4.5. Algoritma C4.5 dipilih karena dapat menseleksi atribut dan mudah diinterpretasikan pada aturan yang terbentuk. Aplikasi ini merupakan penggabungan teknologi informasi dan bidang kesehatan untuk membantu para ibu hamil dalam menentukan status proses persalinan normal atau operasi caesar berdasarkan kondisi kesehatan ibu dan janin. Atribut yang digunakan yaitu usia, riwayat penyakit, tekanan darah, urut kehamilan, jarak kelahiran, riwayat caesar, gawat janin, kelainan letak, berat bayi, dan plasenta proveria. Data rekam medis yang digunakan berjumlah 682 record dengan data training berjumlah 545 record dan data testing berjumlah 137 record data. Hasil menunjukan bahwa algoritma C4.5 mempunyai akurasi prediksi maksimum untuk penentuan status persalinan sebesar 97,08%, precision 96%, recall 88,89%, F-Measure 92,30%, G-mean 0,0894 dan AUC 0,93995. |
| format | Article |
| id | doaj-art-8a7b643ecf6743a5aac8ec353cee95d4 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2086-4930 2777-0648 |
| language | English |
| publishDate | 2018-05-01 |
| publisher | Universitas Diponegoro |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Masyarakat Informatika |
| spelling | doaj-art-8a7b643ecf6743a5aac8ec353cee95d42025-08-20T03:28:51ZengUniversitas DiponegoroJurnal Masyarakat Informatika2086-49302777-06482018-05-019111310.14710/jmasif.9.1.3147817056Status Proses Persalinan Menggunakan Algoritma C4.5Mariza Putri Sari Dewi NingsihBeta NoranitaSetiap orangtua pasti berusaha yang terbaik untuk persalinan akan berjalan lancar dan dapat melahirkan bayi dengan sempurna. Keberadaan penentuan status proses persalinan menjadi penting untuk mempersiapkan dalam hal kesehatan, dan psikologi. Proses persalinan pada seorang ibu dapat ditempuh secara normal, akan tetapi sering kali terdapat beberapa faktor kesehatan yang membuat proses persalinan seorang ibu dilakukan dengan operasi caesar. Aplikasi ini dibangun untuk memberikan saran dalam menentukan proses persalinan yang harus dijalani oleh seorang ibu hamil untuk meningkatkan keselamatan ibu dan bayi. Metode pada aplikasi data mining penentuan status proses persalinan dengan menggunakan algoritma C4.5. Algoritma C4.5 dipilih karena dapat menseleksi atribut dan mudah diinterpretasikan pada aturan yang terbentuk. Aplikasi ini merupakan penggabungan teknologi informasi dan bidang kesehatan untuk membantu para ibu hamil dalam menentukan status proses persalinan normal atau operasi caesar berdasarkan kondisi kesehatan ibu dan janin. Atribut yang digunakan yaitu usia, riwayat penyakit, tekanan darah, urut kehamilan, jarak kelahiran, riwayat caesar, gawat janin, kelainan letak, berat bayi, dan plasenta proveria. Data rekam medis yang digunakan berjumlah 682 record dengan data training berjumlah 545 record dan data testing berjumlah 137 record data. Hasil menunjukan bahwa algoritma C4.5 mempunyai akurasi prediksi maksimum untuk penentuan status persalinan sebesar 97,08%, precision 96%, recall 88,89%, F-Measure 92,30%, G-mean 0,0894 dan AUC 0,93995.https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jmasif/article/view/31478 |
| spellingShingle | Mariza Putri Sari Dewi Ningsih Beta Noranita Status Proses Persalinan Menggunakan Algoritma C4.5 Jurnal Masyarakat Informatika |
| title | Status Proses Persalinan Menggunakan Algoritma C4.5 |
| title_full | Status Proses Persalinan Menggunakan Algoritma C4.5 |
| title_fullStr | Status Proses Persalinan Menggunakan Algoritma C4.5 |
| title_full_unstemmed | Status Proses Persalinan Menggunakan Algoritma C4.5 |
| title_short | Status Proses Persalinan Menggunakan Algoritma C4.5 |
| title_sort | status proses persalinan menggunakan algoritma c4 5 |
| url | https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jmasif/article/view/31478 |
| work_keys_str_mv | AT marizaputrisaridewiningsih statusprosespersalinanmenggunakanalgoritmac45 AT betanoranita statusprosespersalinanmenggunakanalgoritmac45 |