## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/
Sistem Prototype Klasifikasi Risiko Kehamilan Dengan Algo- ritma k-Nearest Neighbor (k-NN)
Atma Deharja 1* , Maya Weka Santi 2 , Muhammad Yunus 3 , Ervina Rachmawati 4
1 Politeknik Negeri Jember; atma_deharja@polije.ac.id
2 Politeknik Negeri Jember; mayaweka@polije.ac.id
3 Politeknik Negeri Jember; m.yunus@polije.ac.id
4 Politeknik Negeri Jember; ervina_rachmawati@polije.ac.id
* Korespondensi: atma_deharja@polije.ac.id;
Abstract: . The increasing maternal mortality rate (MMR) in Indonesia in the last two decades has become a serious concern for the government. Moreover, Jember Regency is one of the areas with the highest MMR in East Java. Where in 2018 the AKI of Jember Regency was ranked 10th with an AKI of 114/100,000 KH and was the 5th highest rank in 2019 with 133.4/100,000 KH. The process of recording pregnancy data that is still done manually can also affect the AKI process because it can slow down the decision-making process for pregnant women who are at risk. In this study, the focus is on creating a recording system for pregnant women according to cohort data and equipped with features to support pregnancy risk classification according to the KSPR standard. So  that it is ex- pected to provide an early decision on the risk of pregnancy to related parties. The results of the system trial show that the k-NN system developed is able to help the computational process faster by complementing the classification results with an accuracy rate of up to 80%.
Keywords: k-nn; prototype; pregnancy risk; kspr
Abstrak: Meningkatnya  Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  di  Indonesia  dalam  dua  dasawarsa  terakhir menjadi perhatian serius dari pemerintah. Terlebih, Kabupaten Jember yang merupakan salah satu wilayah dengan AKI tertinggi di Jawa Timur.  Dimana pada Tahun 2018 AKI Kabupaten Jember berada  pada  peringkat  10  dengan  AKI  114/  100.000  KH  dan  menjadi  peringkat  5  tertinggi  pada tahun  2019  dengan  133,4/  100.000  KH.  Proses  pencatatan  data  kehamilan  yang  masih  dilakukan secara  manual  juga  dapat  memperngaruhi  proses  AKI  karena  dapat  memperlambat  proses pengambilan keputusan terhadap ibu hamil yang berisiko. Pada penelitian ini, fokus pada pembu- atan sistem pencatatan ibu hamil sesuai data Kohort dan dilengkapi dengan fitur penunjang klas- ifikasi risiko kehamilan sesuai standar KSPR. Sehingga diharapkan dapat memberikan keputusan sejak  dini  terhadap  risiko  kehamilan  kepada  pihak  terkait.  Hasil  uji  coba  sistem  menunjukkan bahwa sistem k-NN yang dikembangkan mampu membantu proses komputasi lebih cepat dengan dilengkapi hasil klasifikasi dengan tingkat akurasi mencapai 80%.
Kata kunci: k-nn; prototype; risiko kehamilan; kspr

## 1. Pendahuluan
Dalam  dua  dasawarsa  terakhir,  Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  di  Indonesia  masih tinggi, yaitu 305/ 100.000 kelahiran hidup (KH). Pemerintah memiliki target menurunkan AKI menjadi 183/ 100.000 KH tahun 2024 [1]. Jawa Timur memiliki AKI tinggi pada tahun
Sitasi: A.  Deharja,  M.  W.  Santi,  M. Yunus,  and  E.  Rachmawati,  “Sistem Prototype Klasifikasi Risiko Kehami- lan  Dengan  Algo-ritma  k-Nearest Neighbor (k- NN)”, jtim , vol. 4, no. 1, pp. 66-72, May 2022.
Copyright: ©  2022 the  author(s). This  work  is  licemsed  under  a creative commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License .
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1
2019  yaitu  89,81/  100.000  KH  dan  masih  diatas  target  Sustainable  Development  Goals (SDGs) (70/100.000 KH).
Kabupaten Jember merupakan wilayah dengan AKI tertinggi di Jawa Timur. Tahun 2018 AKI Kabupaten Jember berada pada peringkat 10 dengan AKI 114/ 100.000 KH dan menjadi peringkat 5 tertinggi pada tahun 2019 dengan 133,4/ 100.000 KH [2] [3]. AKI yang sangat tinggi dan tidak membaik dalam dua dasawarsa tentu menimbulkan pertanyaan. Lebih membingungkan lagi, sejak 2014 Indonesia sudah memiliki BPJS Kesehatan.
Skema  tanggungan  dana  kesehatan,  termasuk  proses  melahirkan  ini,  seharusnya mampu menekan AKI. Kenyataannya, skema itu tidak banyak membantu. Peningkatan capaian  pelayanan  kesehatan  ibu  yang  tidak  disertai  perbaikan  AKI,  mengindikasikan belum optimalnya kualitas pelayanan maternal. Fenomena tiga terlambat masih terjadi, yakni terlambat pengambilan keputusan untuk dirujuk ke Fasilitas Pelayanan Kesehatan yang tepat, terlambat sampai ke tempat rujukan, dan terlambat ditangani dengan tepat.
Berdasarkan sample informasi yang didapat dalam penelitian, diketahui bahwa kon- disi saat ini, proses pencatatan dan pelaporan kesehatan ibu masih dilakukan dengan cara konvensional berbasis kertas seperti kohort khususnya di beberapa puskesmas di Jember. Oleh karena itu, untuk membantu proses pencatatan dan pengambailan keputusan secara otomatis yang menghasilkan klasifikasi risiko kehamilan diperlukan sistem berbasis kom- putasi  dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi.  Dalam  penelitian  ini  sistem  yang dibangun menggunakan algoritma k-NN (k-Nearest Neighbor).
Algoritma  k-NN  merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi  pada  data  mining dengan menggunakan konsep perhitungan kemiripan object yang dicari dengan tetangga (k) terdekat [4].

## 2. Bahan dan Metode
Bahan yang digunakan untuk keperluan analisis dan pengembangan sistem adalah variabel-variabel yang terdapat pada form isian data Kohort ibu hamil yang diukur ber- dasarkan standar Kartu Skor Poedji Rochjati (KSPR). Akurasi sistem yang dikembangkan salah satunya menggunakan indikator KSPR, karena KSPR masih relevan digunakan un- tuk deteksi dini faktor risiko ibu  hamil [5]. Adapun contoh variabel pada Kohort yang digunakan dalam penelitian ini seperti tabel berikut :
Tabel 1. Data Kohort
Sedangkan metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian adalah Metode Prototype. Metode pengembangan sistem ini  digunakan untuk optimalisasi in- formasi  dan  sistem  yang  dikembangkan  karena  dibutuhkan  interaksi  langsung  antara pengembangan  sistem  dengan  pengguna  selama  proses  pembuatan  prototype  sistem. Adapun tahapan dari metode prototype sebagai berikut : [6]
Gambar 1. Metode Prototype
Hasil analisis vasiabel yang menjadi indikator KSPR selanjutnya  digunakan untuk proses  perhitungan  k-NN  untuk  menghasilkan  klasifikasi  risiko  kehamilan.  Secara umum, skema kerja algoritma klasifikasi k-NN sebagai berikut : [4]
69  of  72
Gambar 2. Skema Klasifikasi Algoritma k-NN

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil dari prototype sistem yang dibangun dapat dilihat seperti pada uraian berikut ini :

## 3.1. Rancangan Database
Rancangan database secara fisik dari sistem k-NN Risiko Kehamilan seperti terlihat pada gambar berikut :
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1

## 3.2. Implementasi Sistem
Berikut tampilan awal halaman beranda sistem k-NN risiko kehamilan :
Gambar 4. Halaman Depan Sistem
Kemudian halaman beranda sistem seperti terlihat pada gambar berikut :
Gambar 5. Halaman Beranda
Untuk contoh hasil pengisian data kehamilan pasien beserta risikonya bisa dibandingkan antara hasil KSPR dan k-NN sebagai berikut :
Gambar 6. Hasil Pemeriksaan Kehamilan dan Risikonya
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1
Gambar diatas menunjukkan perbandingan hasil antara standar KSPR dengan k-NN ber- dasarkan contoh data pasien dengan nama Delta yang detail datanya sebagai berikut :
(a) Data Kehamilan (b) Data Kunjungan
(c) Kesimpulan Perhitugan k-NN
Gambar 7. Detail Isian Variabel Risiko Kehamilan dan Hasilnya
Pada bagian kesimpulan, akan didapatkan dua hasil yaitu berdasarkan perhitungan KSPR dengan k-NN. Kebetulan pada data ini hasilnya sama-sama beresiko dengan tingkat Rendah (KRR).
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 1
Untuk contoh laporan keseluruhan dari sistem seperti pada gambar berikut ini :
Gambar 8. Laporan Risiko Kehamilan
Pada  gambar diatas terlihat beberapa data yang hasil perhitungan versi k-NN ber- beda dengan KSPR (data 1 dan 2). Hal demikian karena KSPR sudah memiliki perhi- tungan baku berdasarkan skor untuk setiap isian variabel. Sedangkan k-NN bekerja dengan konsep mencari nilai kemiripan yang paling dekat dengan jarak data dida- lamnya.  Terjadinya  perubahan  nilai  k  juga  dapat  mempengaruhi  tingkat  akurasi hasilnya.

## 5. Kesimpulan
Hasil uji coba menunjukkan bahwa prototype sistem mampu melakukan klasifikasi dengan  tepat  dengan  membandingkan  hasil  sistem  menggunakan  algoritma  k-NN dengan hasil perhitungan sesuai KSPR dengan tingkat akurasi mencapai 80%.
Ucapan  Terima  Kasih: tim  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  yang  tidak  terhingga  kepada Politeknik Negeri Jember dan  khususnya P3M Politeknik Negeri Jember yang telah memberikan dukungan dana dalam penelitian ini.

## Referensi
[1] Menkes, “ Rencana Aksiprogramkesehatan Masyarakat, ” Kementeri. Kesehat. Republik Indones. , pp. 1 – 23, 2020.
[2] Kementrian Kesehatan, “ Profil Kesehatan, ” p. 100, 2016.
[3] A. Deharja, M. W. Santi, M. Yunus, and E. Rachmawati, “ The Design of Maternal Health Status Report System to Decrease Maternal Mortality in Jember Regency, ” Proc. 2nd Int. Conf. Soc. Sci. Humanit. Public Heal. (icosh. 2021) , vol. 645, pp. 82 – 85,
Feb. 2022, doi: 10.2991/ASSEHR.K.220207.014.
[4] W. Xing and Y. Bei, “ Medical Health Big Data Classification Based on KNN Classification Algorithm, ” IEEE Access , vol. 8,
pp. 28808 – 28819, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2955754.
[5] G. D. Widarta, M. A. Cahya Laksana, A. Sulistyono, and W. Purnomo, “ Deteksi Dini Risiko Ibu Hamil dengan Kartu Skor
Poedji  Rochjati  dan  Pencegahan  Faktor  Empat  Terlambat, ” Maj.  Obstet.  Ginekol. ,  vol.  23,  no.  1,  p.  28,  2015,  doi:
10.20473/mog.v23i1.2100.
[6] “ Paradigma  Prototyping  Untuk  Pengembangan  Perangkat  Lunak – Frieyadie. ” http://frieyadie.web.id/paradigma- prototyping-untuk-pengembangan-perangkat-lunak/ (accessed Jun. 28, 2022).