Rahmawati, Adelia (2021) ANALISIS KLASIFIKASI IBU HAMIL DENGAN RESIKO TINGGI MENGGUNAKAN METODE EXTREME GRADIENT BOOSTING (STUDI KASUS: PUSKESMAS SUKA MAJU). Strata 1 thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.
![[img]](http://repository.teknokrat.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Full Skripsi)
skripsi15312366.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy |
|
Text (Bab I-Pendahuluan)
b115312366.pdf - Published Version Download (29kB) |
|
Text (Bab II-Landasan Teori)
b215312366.pdf - Published Version Download (343kB) |
|
Text (Abstrak)
abstrak15312366.pdf - Published Version Download (9kB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
daftar_pustaka15312366.pdf - Bibliography Download (216kB) |
Abstract
Kematian ibu hamil saat atau pasca melahirkan dapat dipicu beberapa faktor, diantaranya status kesehatan dan gizi ibu dan anak, pengendalian penyakit, akses dan mutu pelayanan dasar terutama di daerah terpencil, terpenuhi atau tidaknya tenaga medis obat serta vaksin dan responsivitas sistem kesehatan. Analisis mengenai ibu hamil dengan resiko tinggi sangat diperlukan sebagai dasar atau rujukan terhadap penangan selanjutnya terhadap ibu hamil. Sehingga tim medis atau pihak yang terkait dapat memberikan pelayan yang terbaik dan tepat bagi ibu hamil, sehingga dapat mengurangi resiko terhadap semakin meningkatnya kematian pasca kelahiran. Pemberian pelayanan yang tepat baik ibu maupun anak dapat selamat dan sehat serta menghindari dari hal-hal yang tidak diinginkan dan semakin mempercepat penanganan berkat resiko atau kondisi yang sudah dianalisis sebelumnya. Menganalisis ibu dengan kehamilan resiko tinggi penulis menggunakan teknik data mining yaitu klasifikasi untuk mengelompokkan pasien menjadi dua kelas yaitu dirujuk atau tidak. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini adalah Umur Ibu, G= Kehamilan, P= Anak Keberapa, A= Keguguran, Umur Kehamilan, Lingkar Lengan, HB, Jenis Resiko. Hasil dari penelitian ini adalah nilai akurasi yang mencapai Accuracy 98,7%, Error Rate 0,12%, False Positif Rate 0%, Sensisivity, 97,6%, Specifisity 100%, Precision 100%. Kata kunci: Data mining, Extreme gradient boosting, ibu hamil, Klasifikasi, resiko kelahiran
| Item Type: | Thesis (Strata 1) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Data mining, Extreme gradient boosting, ibu hamil, Klasifikasi, resiko kelahiran. |
| Subjects: | SISTEM INFORMASI (D3) > INFORMASI UNTUK PENGUKURAN KONDISI |
| Divisions: | Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Sistem Informasi |
| Depositing User: | Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A |
| Date Deposited: | 05 Mar 2022 04:27 |
| Last Modified: | 05 Mar 2022 04:27 |
| URI: | http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/3678 |
Actions (login required)
 |
View Item |
