## SISTEM PREDIKSI KONDISI KELAHIRAN BAYI MENGGUNAKAN KLASIFIKASI NAÏVE BAYES
Handini Arga Damar Rani 1 , Syaifuddin Zuhri 2
Universitas IVET 1,2 *hani.arga@gmail.com
Diterima: November 2020. Disetujui: Desember 2020. Dipublikasikan: Desember 2020

## ABSTRAK
Dalam bidang kesehatan, data mining dapat dimanfaatkan untuk memprediksi suatu penyakit dari data rekam medis pasien. Dengan metode research and development klasifikasi pada data mining, data seperti umur, tekanan darah, berat badan, letak janin, tinggi fundus uterus dan atribut lainnya, dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan pasien terkena suatu penyakit. Oleh karena itu, peneliti  membuat  sistem  prediksi  kondisi  kelahiran  bayi  mengunakan  metode  klasifikasi  naïve bayes yang berfungsi untuk memprediksi kelahiran bayi. Teknik data mining yang diterapkan pada aplikasi  yang  dibangun  adalah  metode  klasifikasi  naïve  bayes.  Dengan  menggunakan pengembangan  sistem  berbasis  web  yaitu  akuisisi  pengetahuan.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah aplikasi  untuk  memprediksi  seseorang  akan  melahirkan  secara  normal  atau  beresiko(cesar) berdasarkan  hasil  pemeriksaan  dokter.  Dari  hasil  prediksi  tersebut  dapat  digunakan  untuk menentukan hasil rata-rata kelahiran bayi setiap bulan. Data yang kami gunakan ada total 165 data ibu  hamil  diantaranya  kami  bagi  2  yaitu  110  data  training  dan  55  data  testing/data  uji,  model prediksi dievaluasi menggunakan fold cross validation dalam proses evaluasi dan perhitungan nilai akurasi, precission , dan recall .  Dengan nilai akurasi  92,73%  dan precission 83,33% serta recall 100%.
Kata kunci: Data Mining, Prediksi Kelahiran, Klasifikasi, Naïve Bayes.

## ABSTRACT
In the health sector, data mining can be used to predict a disease from patient medical records. With  the  research  and  development  method  of  classification  in  data  mining,  data  such  as  age, blood pressure, body weight, fetal location, uterine fundal height and other attributes can be used to predict the possibility of a patient getting a disease. Therefore, researchers created a prediction system  for  the  condition  of  the  baby's  birth  using  the  naïve  Bayes  classification  method  which serves to predict the birth of a baby. Data mining techniques that are applied to applications that are  built  is  the  naïve  Bayes  classification  method.  By  using  a  web-based  system  development, namely knowledge acquisition. The results of this study are applications to predict someone will give birth normally or at risk (cesarean) based on the results of a doctor's examination. From the prediction results, it can be used to determine the average result of the birth of a baby every month. The data we use is a total of 165 data for pregnant women, including us for 2, namely 110 training data  and  55  testing  data,  the  prediction  model  is  evaluated  using  fold  cross  validation  in  the evaluation process and calculating the value of accuracy, precission, and recall. With an accuracy value of 92,73% and 83,33% precission and 100% recall.
Kata kunci: Data Mining, Birth Prediction, Classification, Naïve Bayes.

## PENDAHULUAN
Data  mining adalah  proses  yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar [1]. Data  mining  terutama  digunakan  untuk mencari  pengetahuan  yang  terdapat  dalam basisdata yang besar sehingga sering disebut Knowledge Discovery in Databases (KDD). Proses pencarian pengetahuan ini menggunakan berbagai teknik-teknik pembelajaran  komputer  ( machine  learning ) untuk menganalisis
dan
mengekstraksikannya  [2].  Proses  pencarian bersifat iteratif dan interaktif untuk menemukan  pola  atau  model  yang  sahih, baru,  bermanfaat,  dan  dimengerti.  Dalam penerapannya  data  mining  memerlukan berbagai perangkat lunak analisis data untuk menemukan  pola  dan  relasi  data  agar  dapat digunakan untuk membuat prediksi [3].
Setiap  orangtua  pasti  berusaha  yang terbaik untuk persalinan akan berjalan lancar dan dapat melahirkan bayi dengan sempurna . Dimana Prediksi kehamilan berisiko merupakan suatu keadaan dimana kehamilan dapat berdampak buruk pada keselamatan ibu dan  bayinya.  Kehamilan  berisiko  dapat diprediksi sejak masa kehamilan dini melalui banyak faktor di antaranya kondisi fisik dan mental  ibu  hamil,  asupan  nutrisi,  dan penyakit  bawaan.  Ibu  hamil  yang  masuk  ke dalam  golongan  hamil  dengan  resiko  perlu meningkatkan  kewaspadaan  sejak  dini  dan merencanakan  tindakan  persalinan.  karena banyak  ibu  hamil  tidak  menyadari  resiko yang  ditanggung  dari  kondisi  kehamilannya sejak dini [4].
Berdasarkan  survei  Demografi  dan Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  tahun  2012, angka  kematian  ibu  di  Indonesia  terbilang masih  tinggi,  yaitu  359    per  100.000 kelahiran  hidup,  sedangkan  target  global MDGs  (Millenium  Development  Golas)
kelima  yaitu  menurunkan  Angka  Kematian Ibu (AKI) menjadi 102 per 100.000 kelahiran hidup [5].
Prediksi terhadap kehamilan beresiko bisa  dilihat  dari  data  rekam  medis  pasien, maka  dari  itu  penulis  berkeinginan  untuk membuat  sistem  prediksi  kondisi  kelahiran bayi  secara  mandiri  melalui  sebuah  sistem aplikasi.  Informasi  yang  didapat  dari  sistem aplikasi  tersebut  didasarkan  pada  ilmu kebidanan.
Beberapa  penelitian  yang  relevan dengan penelitian ini, di antaranya penelitian yang  dilakukan  oleh  Hasni  GA  dan  Tedy Setiadi  tahun  2014  tentang  “Penerapan  data mining untuk mengetahui factor-faktor yang mempengaruhi kelahiran bayi menggunakan association  rules ”. Penelitian  ini  akan menghasilkan sebuah aplikasi untuk menampilkan  informasi  dari  proses  data mining  yaitu  faktor  yang  mempengaruhi kelahiran  bayi  khususnya  faktor  dalam  data rekam medis kelahiran bayi. Informasi yang akan  ditampilkan  berupa  nilai  support  dan confidence. Semakin tinggi nilai support dan confidence  maka  semakin  kuat  nilai hubungan  antar  item.  Hasil  dari  proses  data mining ini dapat digunakan sebagai rekomendasi  kebijakan  baru  bagi  BKKBN untuk  menekan  angka  kelahiran  bayi  yang tinggi.  Hasil  penelitian  ini  adalah  Nilai support  46,14%  dan  nilai  confidence  94,4% aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  jika  jumlah anak  1  maka  usia  ibu  antara  20  –  30  yan  g artinya faktor yang mempengaruhi kelahiran bayi  yaitu  jumlah  anak  1  mempunyai kemungkinan 94,4% juga dapat berpengaruh untuk faktor usia ibu antara 20 - 30 terhadap kelahiran bayi.  Aturan ini mewakili 46,14% dari database [7].
Selanjutnya  adalah  penelitian  yang dilakukan oleh Ari Muzakir dan Rika Anisa tahun  2016  yang  berjudul  “Model  data mining  sebagai  prediksi  penyakit  hipertensi kehamilan dengan teknik decision tree ” hasil penelitian  ini  adalah  decision  tree  dan  rules
yang dapat memprediksi penyakit hipertensi dalam kehamilan, dilakukan evaluasi dengan supplied  test  set  menggunakan  WEKA dihasilkan  kesalahan  (error)  7.3427%  dan tingkat akurasi 92.6573%. Data training yang berjumlah 286 instances, hal ini menunjukkan  bahwa  terdapat  265  instances yang akurat dan 21 instances yang error atau prediksinya salah [8].
Penelitian yang dilakukan oleh Hilda Amalia  dan  Evicienna  tahun  2017  dengan judul “Komparasi metode data mining untuk penentuan proses persalinan ibu melahirkan” [9] dengan membandingkan beberapa metode klasifikasi yaitu metode naïve bayes, C4.5, dan Neural Network hasil penelitian ini menunjukkan  bahwa  metode  dengan  nilai akurasi tertinggi naive bayes yaitu 94% dan nilai  AUC  tertinggi  juga  yaitu  0.971. Performace  AUC  dikelompokan  kedalam lima  kelompok  yaitu:  0.90–1.00  disebut Klasifikasi  yang  sangat  baik;  0.80–0.90 disebut Klasifikasi Bagus; 0.70–0.80 disebut Klasifikasi Lepas; 0.60–0.70 disebut Klasifikasi  Miskin  [10].  Dalam  penelitian untuk  nilai  AUC naive  bayes dan neural network masuk  ke  dalam  kategori  sangat baik,  sementara  algoritma  C4.5  termasuk kedalam kategori bagus.
Dalam penelitian yang telah dilakukan  sebelumnya  oleh  Naisha  dengan judul “Aplikasi Prediksi Usia Kelahiran Bayi Dengan  Metode  Naïve  Bayes”  pada  Tahun 2018,  telah  didapatkan  nilai  accuracy tertinggi  78.69%,  nilai  precision  tertinggi 70.14%  dan  nilai  recall  tertinggi  63.64% [11].  Pada  kasus  penentuan  usia  kelahiran dengan  algoritma  Naïve  Bayes  diperoleh nilai precision, recall dan accuracy yang lebih tinggi dibandingkan penentuan usia kelahiran dengan algoritma C.45 [12].
Selain  itu  pada  penelitian  Desy Kartika  I.  dengan  judul  “Aplikasi  Prediksi Usia  Kelahiran  Dengan  Metode  K-Nearest Neighbor”  pada  tahun  2019,  dengan menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor
(pendekatan tetangga). Variable yang digunakan  merupakan  bagian  dari  faktor penting  yang  dialami  seorang  ibu  pada  saat proses  kehamilan,  diantaranya:  usia  ibu hamil,  tekanan  darah,  jumlah  bayi,  riwayat persalinan, riwayat abortus/kuretase, malnutrisi,  penyakit  bawaan  sebelum  hamil dan  masalah  saat  kehamilan.  Hasil  dari penelitian  ini  berupa  aplikasi  prediksi  usia kelahiran dengan nilai precicion tertinggi 100 %, nilai recall tertinggi 84.905660377358 % [13].
Selain  itu  ada  pula  penelitian  yang dilakukan  Jefi  dengan  judul  “Prediksi  Bayi Lahir Secara Prematur Dengan
Menggunakan Metode C.45 Berbasis Particle Swarm Optimization Pada Klinik Umi”, pada tahun  2019,  dengan  model  algoritma  C4.5 dan  model  algoritma  C4.5  berbasis  particle swarm optimization untuk mendapatkan rule dalam  memprediksi  kelahiran  bayi  secara prematur dan memberikan nilai akurasi yang lebih  akurat.  Setelah  dilakukan  pengujian dengan dua model yaitu Algoritma C4.5 dan Algoritma  C4.5  berbasis  particle  swarm optimization maka hasil yang didapat adalah Algoritma  C4.5  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar 94,30% dan nilai AUC sebesar 0,986 dengan tingkat diagnosa Excellent Classification,  namun  setelah  dilakukan penambahan  yaitu  Algoritma  C4.5  berbasis particle  swarm  optimization  nilai  akurasi sebesar 97,91% dan nilai AUC sebesar 0,997 dengan tingkat diagnosa Excellent Classification.  Sehingga  kedua  metode tersebut  memiliki  perbedaan  tingkar  akurasi yaitu sebesar 3.61% [14]

## METODE PENELITIAN
Pada bab ini akan diberikan beberapa penjelasan mengenai metode penelitian yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu dengan  model  Research  and  development. Penelitian  ini    dilakukan    dengan  langkah sebagai berikut:

## Rancangan Penelitian
Metode yang diusulkan pada penelitian  ini  yaitu  menggunakan  metode research and development , Langkah-langkah tersebut  disusun  sedemikian  rupa,  dan penggambarannya ditunjukkan pada gambar 1 berikut:
Problem 1. Data yang ada masih berupa data mentah 2. Proses pengumpulan data masih
menggunakan       cara manual 3. Dibutuhkan pengolahan data untuk memprediksi kondisi kelahiran bayi 4. Banyaknya angka kematian bayi pertahun
Opportunity Dengan data rekam medis pasien
dapat digunakan untuk memprediksi kondisi kelahiran bayi

## Pendekatan
Metode klasifikasi menggunakan algoritma data Mining naïve bayes
Implementasi Pembuatan aplikasi berbasis WEB yang akan dipraktekkan di Klinik bersalin Lidya Syifra kudus Hasil Aplikasi prediksi kondisi kelahiran bayi menggunakan metode klsifikasi naïve bayes Pengukuran dan Validasi Akurasi dan 10 fold cross
validation

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Dalam proses penelitian berdasarkan flowchart di bawah ini:
Pengumpulan data Pengolahan data awal Modelling Eksperimen dan pengujian model Pembuatan aplikasi berbasis web Pengujian dan validasi Selesai Mulai
Gambar 2. Alur Penelitian

## Pengumpulan data
Pada penelitian ini teknik pengumpulan data yang kami gunakan adalah dengan  observasi  dan  wawancara  pada sebuah  klinik  bersalin  di  kota  Kudus,  dari hasil observasi dan wawancara kami peroleh data berupa Data catatan ibu hamil total 165 data ibu hamil diantaranya kami bagi 2 yaitu 110 data training dan 55 data testing/data uji. Data  tersebut  adalah  data  pasien  hamil selama 6 bulan. Kemudian data tersebut kami masukkan dalam format excel. Data yang ada pada database sering  kali  tidak  semuanya atribut  data  dipakai,  oleh  karena  itu  hanya atribut data yang sesuai untuk dianalisis yang akan  diambil  dari database kemudian diklasifikasi dengan metode naïve bayes.

## Analisis Data
Data yang kita gunakan nantinya akan dibagi menjadi 2 bagian yaitu:
• Data training untuk pembentukan model, dan data testing digunakan untuk pengujian model
• Data validation untuk memvalidasi model kita valid atau tidak
Pengolahan Data Awal
a. Pembersihan data (data cleaning)
Pembersihan  atribut  data  set  catatan  ibu  hamil merupakan proses menghilangkan noise dan data yang  tidak  konsisten  atau  data  tidak  relevan. Data-data  yang  tidak  relevan  itu  juga  lebih  baik dibuang
b. Integrasi data ( data integration )
Integrasi data merupakan penggabungan data dari berbagai database ke dalam satu database baru. Integrasi data dilakukan pada atribut-aribut yang mengidentifikasikan  entitas-entitas  yang  unik seperti  atribut  nama,  usia,  tekanan  darah,  TFU, letak janin.
c. Seleksi Data ( Data Selection )
Data  yang  ada  pada database sering  kali  tidak semuanya  dipakai,  oleh  karena  itu  hanya  data
yang  sesuai  untuk  dianalisis  yang  akan  diambil dari database . Data yang kami gunakan ada total 165 data ibu hamil diantaranya kami bagi 2 yaitu 110  data  training  dan  55  data  testing/data  uji. Berikut  contoh  data  yang  telah  diproses  pada tahapan 1-3:

## Gambar 3. Contoh hasil seleksi data

## Modeling
Desain  model  sistem  untuk  memprediksi  adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Model analisis data menggunakan
rapid miner

## Eksperimen dan Pengujian
Pengujian  ini  betujuan  untuk  mengetahui  hasil kerja klasifikasi naïve bayes dalam mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kelas  normal dan  kelas  beresiko.  Pada  uji  coba  in  diberikan data  latih  untuk  membentuk  tabel  probabilitas. Langkah  selanjutnya  akan  diberikan  data  uji untuk  menguji  tabel  probabilitas  yang  sudah terbentuk.

## a. Pengujian ke-1
Menggunakan  data  training  pasien  sebanyak 50,  berikut  hasil  perhitungan  dari  50  data training
P (Normal) =30/50 = 0,6
P (Beresiko) = 20/50 = 0,4 P (letak janin = sesuai | normal) = 30/30 = 1
P  (letak  janin  =  tidak  sesuai  |  beresiko)  =
7/20 = 0,4
P (TFU = sesuai | normal) = 30/30=1 P  (TFU  =  tidak  sesuai  |  beresiko) =8/20=0,35 P  (tekanan  darah  =  normal  |  normal)  = 30/30=1 P  (tekanan  darah  =  rendah  |  beresiko) =7/20=0,35
P  (tekanan  darah  =  tinggi  |  beresiko) =2/20=0,1 P  (Normal)  P  (letak  janin  =  sesuai  |  normal)  P (TFU  =  sesuai  |  normal)  P  (tekanan  darah  = normal | normal) = 30/50 * 30/30 * 30/30* 30/30 = 0,6 * 1 * 1 * 1 = 0,6
P  (Beresiko)  P  (letak  janin  =  tidak  sesuai  | beresiko)  P  (TFU  =  tidak  sesuai  |  beresiko)  P (tekanan  darah  =  rendah  |  beresiko)  P  (tekanan darah = tinggi | beresiko)
= 02/50 * 7/20 * 8/20 * 7/02 * 2/20 = 0,4 * 0,35 * 0,4 * 0,35 * 0,1 = 0,196 Dari  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  50 data training pasien , kita simpulkan bahwa nilai probabilitas  tertinggi  ada  pada  (P|Normal)  jadi, status kelahiran masuk dalam kelompok normal, hal  ini  didapat  karena  hasil  perhitungan  nilai normal lebih besar dari nilai resiko.

## b. Pengujian ke-2
Menggunakan data training pasien sebanyak 100, berikut hasil perhitungan dari 100 data training P (Normal) =58/100 = 0,58 P (Beresiko) =  42/100 = 0,42 P (letak janin = sesuai | normal) = 58/58 = 1 P  (letak  janin  =  tidak  sesuai  |  beresiko)  = 20/42 = 0,476 P (TFU = sesuai | normal) = 58/58=1 P  (TFU  =  tidak  sesuai  |  beresiko) =17/42=0,405 P  (tekanan  darah  =  normal  |  normal)
=58/58=1
P  (tekanan  darah  =  rendah  |  beresiko) =12/42=0,286 P  (tekanan  darah  =  tinggi  |  beresiko) =2/42=0,048 P  (Normal)  P  (letak  janin  =  sesuai  |  normal)  P (TFU  =  sesuai  |  normal)  P  (tekanan  darah  = normal | normal)
= 58/100 * 58/58 * 58/58 * 58/58
= 0,58 * 1 * 1 * 1 = 0,58 P  (Beresiko)  P  (letak  janin  =  tidak  sesuai  | beresiko)  P  (TFU  =  tidak  sesuai  |  beresiko)  P (tekanan  darah  =  rendah  |  beresiko)  P  (tekanan darah = tinggi | beresiko) = 42/100 * 20/42 * 17/42 * 12/42 * 2/42 = 0,42 * 0,476 * 0,405 * 0,286 * 0,048
= 0,001 Dari hasil perhitungan dengan menggunakan 100 data training pasien , kita simpulkan bahwa nilai probabilitas  tertinggi  ada  pada  (P|Normal)  jadi, status kelahiran masuk dalam kelompok normal, hal  ini  didapat  karena  hasil  perhitungan  nilai normal lebih besar dari nilai resiko.

## c. Pengujian ke-3
Menggunakan data training pasien sebanyak 130, berikut hasil perhitungan dari 130 data training
P (Normal) =74/130 = 0,569
P (Beresiko) =  56/130 = 0,431
P (letak janin = sesuai | normal) = 74/74 = 1 P  (letak  janin  =  tidak  sesuai  |  beresiko)  = 29/56 = 0,518
P (TFU = sesuai | normal) = 74/74=1
P  (TFU  =  tidak  sesuai  |  beresiko) =24/56=0,429
P (tekanan darah = normal | normal) = 74/74
=1
P  (tekanan  darah  =  rendah  |  beresiko)
=14/56=0,25
P  (tekanan  darah  =  tinggi  |  beresiko) =2/56=0,36
P  (Normal)  P  (letak  janin  =  sesuai  |  normal)  P (TFU  =  sesuai  |  normal)  P  (tekanan  darah  = normal | normal)
= 74/130 * 74/74 * 74/74 * 74/74 = 0,569 * 1 * 1 * 1 = 0,569
P  (Beresiko)  P  (letak  janin  =  tidak  sesuai  | beresiko)  P  (TFU  =  tidak  sesuai  |  beresiko)  P (tekanan  darah  =  rendah  |  beresiko)  P  (tekanan darah = tinggi | beresiko)
= 56/130 * 29/56 * 24/56 * 14/56 * 2/56 = 0,431 * 0,518 * 0,429 * 0,25 * 0,036 = 0,0009 Dari hasil perhitungan dengan menggunakan 130 data training pasien , kita simpulkan bahwa nilai probabilitas  tertinggi  ada  pada  (P|Normal)  jadi,
status kelahiran masuk dalam kelompok normal, hal  ini  didapat  karena  hasil  perhitungan  nilai normal lebih besar dari nilai resiko.

## d. Pengujian ke-4
Menggunakan data training pasien sebanyak 165, berikut hasil perhitungan dari 165 data training P (Normal) = 97/165 = 0,588 P (Beresiko) =  68/165 = 0,412 P (letak janin = sesuai | normal) = 97/97 = 1 P  (letak  janin  =  tidak  sesuai  |  beresiko)  = 34/68 = 0,5 P (TFU = sesuai | normal) = 74/74=1 P  (TFU  =  tidak  sesuai  |  beresiko) =30/68=0,441
P (tekanan darah = normal | normal) = 74/74
=1
P  (tekanan  darah  =  rendah  |  beresiko) =17/68=0,25 P  (tekanan  darah  =  tinggi  |  beresiko) =3/68=0,044 P  (Normal)  P  (letak  janin  =  sesuai  |  normal)  P (TFU  =  sesuai  |  normal)  P  (tekanan  darah  = normal | normal)
= 97/165 * 97/97 * 97/97 * 97/97 = 0,588 * 1 * 1 * 1 = 0,588 P  (Beresiko)  P  (letak  janin  =  tidak  sesuai  | beresiko)  P  (TFU  =  tidak  sesuai  |  beresiko)  P (tekanan  darah  =  rendah  |  beresiko)  P  (tekanan darah = tinggi | beresiko)
= 68/165 * 34/68 * 30/68 * 177/68 * 3/68 = 0,412 * 0,5 * 0,441 * 0,25 * 0,044 = 0,001 Dari hasil perhitungan dengan menggunakan 165 data training pasien , kita simpulkan bahwa nilai probabilitas  tertinggi  ada  pada  (P|Normal)  jadi, status kelahiran masuk dalam kelompok normal, hal  ini  didapat  karena  hasil  perhitungan  nilai normal lebih besar dari nilai resiko.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Penelitian Ini berupa aplikasi web yang kami rancang dan bangun untuk memprediksi kelahiran  bayi  secara  normal  atau  kah beresiko,  berikut  tampilan  aplikasi  web dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP dan database MYSQL tersebut:
Gambar 5. Tampilan utama Sistem Prediksi Kelahiran bayi
Gambar 6. Tampilan Menu Prediksi kelahiran
Aplikasi web dapat diakses secara online melalui alamat  “bidancare.com”  dengan  login  terlebih dahulu.

## Pengujian Dan Validasi
Pengujian  kami  lakukan  dengan  perhitungan naïve bayes dan mencari nilai akurasi dari data uji dan  training.  Setelah  itu  proses  validasi menggunakan X Cross Validation.
Tabel 1. Hasil Akurasi Validasi Menggunakan Cross Validation True Normal True Resiko Class Precission Prediksi Normal 31 0 100% Prediksi Resiko 4 20 83,33% Class Recall 88,57% 100% -
Hasil  akurasi  dalam  pengujian  ini  adalah sebesar 92,73%. Termasuk  dalam  kategori yang  bagus.  Artinya  penggunaan  metode naïve  bayes  di  anggap  tepat  dan  layak digunakan  dalam  proses  prediksi  kelahiran bayi.
Gambar 7. Nilai class Precision
Gambar 8. Nilai class recall
Gambar 9. Nilai AUC
Nilai  Auc  (Area  Under  Curve)  adalah  sebesar 0.991.  Berdasarkan  grafik  tersebut  maka penggunaan  metode  dalam  penelitian  ini termasuk kategori Excellent Classification.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dibuat dari  tahap  analisa,  perancangan,  implementasi dan setelah melakukan pengujian sistem terhadap penelitian  ini  maka  terdapat  beberapa  hal  yang dapat disimpulkan, yaitu sebagai berikut: 1. Sistem  dapat  digunakan  untuk  memprediksi kondisi  kelahiran  bayi,  lahir  secara  normal atau beresiko menggunakan metode klasifikasi naive bayes 2. Dengan menggunakan data hasil pemeriksaan dokter sistem prediksi yang dibuat telah dapat menentukan rata-rata kelahiran normal ataupun  kelahiran  secara  beresiko  disetiap bulannya.

## Saran
Pada penelitian ini masih banyak kekurangan  yang  perlu  diperbaiki.  Sehingga memerlukan penyempurnaan yang dapat membangun  agar  penelitian  ini  memiliki  nilai yang  lebih  bermanfaat  di  kemudian  hari.  Maka penulis memberikan beberapa saran yaitu: 1. Diharapkan  pada  pengembangan  selanjutnya digunakan metode lain untuk diketahui untuk metode  mana  yang  lebih  efektif  terhadap kasus ini.
2. Diharapkan  pada  pengembangan  selanjutnya digunakan bahasa pemrograman yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Kusrini  dan  Emha  Taufiq  Luthfi.  2009. Algoritma  Data  Mining.  Penerbit  Andi. Yogyakarta.
2. Pramudiono, I. 2006. Apa itu Data Mining? Dalam http://datamining.japati.net/ cgibin/indodm.cgi.  Diakses  tanggal  26 November 2015.
3. Han  J  dan  Kamber  M.  2006.  Data  mining
Concepts  and  Techniques  2nd  Edition.  The
Morgan Kaufmann Publisher, San Fransisco.
4. H.  Wiknjosastro,  2000.  “Ilmu  Kebidanan”,
Jakarta:PT. Bina Pustaka Sarwono
Prawirohardjo, 5. Tim Kajian AK. 2005.“Kajian kematian ibu dan  anakdi  Indonesia,”  Badan  Penelitian danPengembangan Kesehatan. Jakarta:
Depkes RI,.
6. B.  Max,  2007,  Principles  of  Data  Mining, Undergraduate Topics in Computer Science ISSN: 1863-7310, London: Springer,
7. Anastasia  Hasni  G.  dan  Setiadi  Tedy, “Penerapan  data  mining  untuk  mengetahui factor-faktor yang mempengaruhi kelahiran bayi menggunakan association rules”, Jurnal Sarjana  Teknik  Informatika  e-ISSN:  2338- 5197 Volume 2 Nomor 3, Oktober 2014.
8. Muzakir  Ari  dan  Wulandari  Rika  Anisa, "Model  Data  Mining  sebagai  Prediksi Penyakit  Hipertensi  Kehamilan  dengan Teknik Decision Tree", Scientific Journal of Informatics , Vol. 3, No. 1, Mei 2016.
9. Amalia  Hilda  dan  Evicienna,  "Komparasi Metode  Data  Mining  Untuk  Penentuan Proses  Persalinan  Ibu  Melahirkan",  Jurnal Sistem  Informasi  (Journal  of  Information System), Volume 13, Issue 2, October 2017
10. F.  Gorunescu,  “Data  mining  Concept  and Technique”,  Verlag  Berlin  Heidelberg: Springer, 2011.
11. Indraswari,  N.  R.,  &  Kurniawan,  Y.  I. (2018).  Aplikasi  Prediksi  Usia  Kelahiran Dengan  Metode  Naïve  Bayes.  Simetris: Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komputer, 9(1), 129-138.
12. Kurniawan,  Y.  I.  (2018).  Perbandingan
Algoritma  Naive  Bayes  dan  C.  45  dalam Klasifikasi Data Mining. Jurnal TeknologiInformasi  dan  Ilmu  Komputer, 5(4), 455-464.
13. Indahsari Desy Kartika, Kurniawan Yogiek Indra,  2019,  Aplikasi  Prediksi  Usia
Kelahiran Dengan Metode K-Nearest Neighbor,  Jurnal  Kebidanan,  Vol.  XI,  No. 01, Juni 2019.
14. Jefi,  2019,  Prediksi  Bayi  Lahir  Secara Prematur  Dengan  Menggunakan  Metode C.45 Berbasis Particle Swarm Optimization
Pada  Klinik  Umi,  I ndonesian  Journal  on Networking and Security - Volume 8 No 2 –
2019.
15. Alfironi  Burhan,  2013,  Implementasi  Data Mining  Dengan  Naive  Bayes  Classifier
Untuk  Mendukung  Strategi  Pemasaran  Di bagian  Humas  Stmik  Amikom  Yogyakarta, Yogyakarta.