Penerapan Algoritma NaÃ¯ve Bayes Dalam Mengetahui Pola Pengguna Keluarga Berencana Pada Tempat Praktek Mandiri Bidan (TPMB) Lilik Faiqoh

Sugiono Sugiono; Tiara Marliani; Frencis Matheos Sarimole; Tundo Tundo

doi:10.24114/cess.v9i2.61406

Authors

Sugiono Sugiono Sekolah tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
Tiara Marliani Sekolah tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
Frencis Matheos Sarimole Sekolah tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
Tundo Tundo Sekolah tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

DOI:

https://doi.org/10.24114/cess.v9i2.61406

Keywords:

Keluarga Berencana, Algoritma NaÃ¯ve Bayes, Lilik Faiqoh, Informasi, masyarakat

Abstract

Seiring kemajuan teknologi dan informasi yang semakin berkembang, dan menjadikan masyarakat paham akan pentingnya segala informasi, termasuk tentang Keluarga Berencana atau KB. Berdasarkan observasi dan wawancara dengan bidan Lilik Faiqoh bahwa yang menjadi masalah kurangnya penyuluhan terhadap masyarakat, supaya masyarakat paham apa saja alat kontrasepsi yang ada di TPMB Lilik Faiqoh Jakarta Timur. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka Algoritma NaÃ¯ve Bayes merupakan salah satu algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan penerapan Algoritma NaÃ¯ve Bayes dalam mengetahui pola pengguna Keluarga Berencana pada TPMB Lilik Faiqoh dengan mencakup identifikasi jenis kontrasepsi (KB) yang paling sering digunakan. Kemudian untuk data Keluarga Berencana ini akan dilakukan dengan proses penerapan metode CRISP-DM. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan layanan TPMB Lilik Faiqoh dan memberikan manfaat yang lebih besar bagi masyarakat setempat dalam hal penyediaan layanan kesehatan.

References

F. Kuhua, A. R. Dilapanga, and J. Mantiric, œJurnal Administro, J. Adm., vol. 1, no. 1, pp. 05“09, 2019.

H. D. Wijaya and S. Dwiasnati, œImplementasi Data Mining dengan Algoritma NaÃ¯ve Bayes pada Penjualan Obat, J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 1“7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.

E. Ryansyah and A. S. Y. Irawan, œSystematic Literature Review (Slr): Penyalahgunaan Wifi Publik Terhadap Orang Awam Yang Ada Di Indonesia, J. Inform. Dan Tekonologi Komput., vol. 3, no. 1, pp. 1“13, 2023, doi: 10.55606/jitek.v3i1.918.

D. D. Anggraini, W. Hapsari, Julietta Hutabarat, C. S. H. Evita Aurilia Nardina, Lia Rosa Veronika Sinaga, Samsider Sitorus Ninik Azizah, Niken Bayu Argaheni, Wahyuni Dora Samaria, and Editor: Pelayanan Kontrasepsi. 2021. [Online]. Available: kitamenulis.id

Yulizawati, D. Iryani, L. E. S. B, and Aldina Ayunda Insani, Asuhan Kebidanan Keluarga Berencana. 2019. [Online]. Available: https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case-a7e576e1b6bf

I. G. I. Sudipa, I. G. M. Darmawiguna, I. M. Dendi, and M. Sanjaya, Buku ajar data mining, no. January. 2024.

J. Suntoro, œData Mining Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman PHP, Elex Media Komputindo, vol. 1. p. 196, 2019.

S. Sophian, œSistem Informasi Pengolahan Data Pasien Di Puskesmas, JEECOM J. Electr. Eng. Comput., vol. 5, no. 1, pp. 86“90, 2023, doi: 10.33650/jeecom.v5i1.5888.

D. Ari Astuti and Mk. Susi Susilawati, Promosi Kesehatan Untuk Bidan Penerbit Cv. Eureka Media Aksara. 2023.

R. C. Prihandari, œData Mining: Konsep dan Aplikasi Menggunakan RapidMiner (Series: Supervised Learning Dan Unsupervised Learning), p. 8, 2022, [Online]. Available: http://repository.uin-suska.ac.id/63073/1/REGITA CAHYANI PRIHANDARI.pdf

S. Navisa, Luqman Hakim, and Aulia Nabilah, œKomparasi Algoritma Klasifikasi Genre Musik pada Spotify Menggunakan CRISP-DM, J. Sist. Cerdas, vol. 4, no. 2, pp. 114“125, 2021, doi: 10.37396/jsc.v4i2.162.

Hidayat Taufik, œPembahasan Studi Kasus Sebagai Bagian Metodologi Pendidikan, J. Study Kasus, no. August, p. 128, 2019.

V. Febrian, M. R. Ramadhan, M. Faisal, and A. Saifudin, œPengujian pada Aplikasi Penggajian Pegawai dengan menggunakan Metode Blackbox, J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 5, no. 1, p. 61, 2020, doi: 10.32493/informatika.v5i1.4340.