## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN METODE KONTRASEPSI DI PUSKESMAS II COLOMADU DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Nuur Rochman Naafian (nuronaf@gmail.com) Sri Siswanti (syswanty@gmail.com) Wawan Laksito Yuly Saptomo(wlaksito@gmail.com)

## ABSTRAK
Kepadatan  penduduk  adalah  salah  satu  masalah  yang  dihadapi  oleh  beberapa  negara, baik  yang  sudah  atau  sedang  berkembang.  Hal  tersebut  mengakibatkan  beberapa  dampak antara  lain  berkurangnya  ketersediaan  lahan,  kerusakan  lingkungan,  kebutuhan  air  dan  udara bersih,  kekurangan  makanan  dan  beberapa  masalah  lainnya.  Salah  satu  upaya  untuk menangani masalah tersebut adalah dengan program KB melalui pemilihan metode kontrasepsi yang  tepat.  Pada  kegiatan  konseling  Puskesmas  II  Colomadu  banyak  pasangan  yang  bingung dalam  memilih  metode  kontrasepsi.  Biasanya  pasangan  memilih  metode  kontrasepsi  yang mudah  bagi  mereka  walaupun  metode  tersebut  belum  tentu  cocok  berdasarkan  karakteristik yang  ada.  Pada  akhirnya  hal  tersebut  akan  menimbulkan  kesalahan  dalam  pemilihan  metode kontrasepsi  yang  berakibat  gagalnya  program  KB.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk merancang  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  digunakan  oleh  bidan  untuk  memberikan saran dalam pemilihan metode kontrasepsi. Hasil yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah sebuah  aplikasi  yang  dapat  digunakan  oleh  bidan  atau  pasien  untuk  menentukan  metode kontrasepsi  yang  cocok  berdasarkan  variabel-variabel  yang  bersifat  sosiodemografi.  Penelitian yang  penulis  lakukan  adalah  tahap  awal  dalam  menentukan  metode  kontrasepsi,  untuk pengembangan  selanjutnya  diharapkan  dapat  dikembangkan  lagi  untuk  menentukan  alat kontrasepsi  sesuai  dengan  hasil  metode  kontrasepsi  dari  sistem  pendukung  keputusan  yang penulis  rancang.  Hasil  dari  penelitian  yang  telah  penulis  lakukan  adalah  aplikasi  pemilihan metode kontrasepsi menggunakan metode naïve bayes dengan tingkat akurasi 82,2 %.
Kata Kunci : Naïve Bayes, Metode Kontrasepsi, SIstem Pendukung Keputusan

## I. PENDAHULUAN
Kepadatan  penduduk  adalah  salah  satu masalah yang dihadapi oleh beberapa Negara, baik  yang  sudah  atau  sedang  berkembang. Hal tersebut mengakibatkan beberapa dampak antara  lain  berkurangnya  ketersediaan  lahan, kerusakan  lingkungan,  kebutuhan  air  dan udara  bersih,  kekurangan  makanan  dan beberapa  masalah  lainnya.  Salah  satu  upaya untuk  menangani  masalah  tersebut  adalah dengan program KB melalui pemilihan metode kontrasepsi yang tepat.
Pemilihan  metode  kontrasepsi  yang dilakukan  oleh  peserta  KB  dipengaruhi  oleh beberapa faktor. Faktor-faktor tersebut mempengaruhi  pola  pikir  peserta  KB  dalam memilih metode kontrasepsi dan alat kontrasepsi yang berpengaruh dalam keberhasilan program KB. Faktor-faktor tersebut  dibagi  menjadi  beberapa  kriteria antara  lain  adalah  :  Faktor  Demografi,  Faktor Sosial, Faktor Ekonomi dan Faktor Sarana [1].
Puskesmas  II  Colomadu  pada  awalnya adalah Puskesmas pembantu dari Puskesmas Colomadu  I  di  Kabupaten  Karanganyar. Karena  semakin  meningkatnya  kebutuhan akan  penanganan  kesehatan  di  wilayah tersebut,  pada  awalnya  yang  hanya  menjadi Puskesmas Pembantu kini menjadi Puskesmas  Colomadu  II.  Pelayanan  yang dilakukan  Puskesmas  II  Colomadu  meliputi pemeriksaan  umum,  farmasi,  gigi,  KB  dan imunisasi.  Pada  proses  konseling  KB  di Puskesmas  II  Colomadu,  banyak  pasangan yang bingung dalam memilih metode kontrasepsi.  Biasanya  pasangan  memilih metode  kontrasepsi  yang  mudah  digunakan walaupun  metode  tersebut  belum  tentu  cocok berdasarkan variabel yang ada. Pada akhirnya hal  tersebut  akan  menimbulkan  kesalahan dalam  pemilihan  metode  kontrasepsi  yang berakibat gagalnya program KB.
Permasalahan pemilihan metode kontrasepsi  di  Puskesmas  II  Colomadu  dapat diatasi  dengan  membuat  sistem  pendukung
keputusan. Sistem pendukung keputusan yang akan  dirancang  oleh  penulis  dapat  membantu bidan memberi keputusan metode kontrasepsi yang tepat bagi peserta KB. Dalam melakukan penelitian  penulis  menggunakan  datasets  dari hasil  survey  dan  penelitian  yang  dilakukan oleh Dr. Tjen-Sien Lim yang diunggah di Situs UCI Machine  Learning  Repository .  Variabel- variabel  yang  digunakan  dalam  data  mining disusun  berdasarkan  faktor  sosio  demografi dan  berbentuk  data  klasifikasi.  Salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  pada  data berbentuk  klasifikasi  adalah  metode Naïve Bayes atau yang sering disebut dengan Naïve Bayes Class ifier  (NBC).  Kelebihan  NBC adalah    sederhana      tetapi  memiliki      akurasi yang  tinggi.   Berdasarkan   hasil eksperimen, NBC terbukti  dapat  digunakan  secara  efektif untuk mengklasifikasikan berita secara otomatis  dengan  akurasi  mencapai  90.23%. Algoritma NBC yang sederhana dan mempunyai  kecepatan  yang  tinggi  dalam proses  pelatihan  dan  klasifikasi  layak  untuk digunakan pada datasets model klasifikasi.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk merancang sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan oleh bidan untuk memberikan saran  dalam  pemilihan  metode  kontrasepsi. Hasil  yang  akan  dicapai  dalam  penelitian  ini adalah  sebuah  aplikasi  yang  dapat  digunakan oleh  bidan  atau  pasien  untuk  menentukan metode  kontrasepsi  yang  cocok  berdasarkan variabel-variabel yang bersifat sosiodemografi. Penelitian  yang  penulis  lakukan  adalah  tahap awal  dalam  menentukan  metode  kontrasepsi, untuk  pengembangan  selanjutnya  diharapkan dapat  dikembangkan  lagi  untuk  menentukan alat  kontrasepsi  sesuai  dengan  hasil  metode kontrasepsi  dari  sistem  pendukung  keputusan yang penulis rancang.

## II. METODE PENELITIAN
2.1. Metode Pengumpulan Data
Pada  proses  pengumpulan  data,  penulis menggunakan cara antara lain adalah sebagai berikut :
a.  Observasi
Observasi  adalah  pengamatan  langsung para pembuat keputusan berikut lingkungan  fisiknya  dan  atau  pengamatan langsung  suatu  kegiatan  yang  sedang berjalan.  Pada kegiatan observasi  penulis mengamati  secara  langsung  kegiatan  di klinik KB Puskesmas II Colomadu
b.  Wawancara
Wawancara  adalah  suatu  alat  untuk memperoleh  fakta/data  informasi  dari murid  secara  lisan  .  Dengan  tujuan mendapatkan  data  yang  diperlukan  untuk bimbingan.  Untuk  mengetahui  secara dengan  hal-hal  yang  berkaitan  dengan kontrasepsi, penulis melakukan wawancara  secara  langsung  dengan bidan di klinik KB Puskesmas II Colomadu. c.  Studi Pustaka Studi Pustaka, yaitu menghimpun informasi  yang  relevan  dengan  topik  atau masalah  yang  akan  atau  sedang  diteliti. Informasi  itu  dapat  diperoleh  dari  buku- buku ilmiah, laporan penelitian, karangan- karangan  ilmiah,  tesis  dan  disertasi, peraturan-peraturan, ketetapan-ketetapan, buku  tahunan,  ensiklopedia,  dan  sumber- sumber  tertulis  baik  tercetak  maupun elektronik lain.
2.2. Perancangan Dan Desain Sistem
Pada  tahap  perancangan  dan  desain sistem pendukung keputusan, penulis menggunakan  beberapa  alat  antara  lain adalah sebagai berikut :
a.  Flow Chart
Flow chart (bagan Alir) adalah bagan yang menunjukkan  alir  didalam  program  atau prosedur sistem secara logika.
b.  Diagram Alir Data Diagram  alir  data digunakan  untuk menjelaskan aliran informasi dan transformasi  data  yang  bergerak  dari pemasukan data hingga keluaran data.
c.  Desain Input
Desain input dan output adalah rancangan interface dari sistem pendukung keputusan.
d.  Desain Database
Database  adalah  tempat  penyimpanan data  yang  berupa  informasi.  Dalam  tahap perancangan database untuk sistem pendukung  keputusan  pemilihan  alat kontrasepsi  di  Puskesmas  II  Colomadu penulis menggunakan ERD ( Entity
Relational Database ) .
2.3. Implementasi
Pada tahap implementasi aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan metode kontrasepsi,  penulis  menggunakan  bahasa pemrograman  Delphi  7  dan  menggunakan DBMS  ( Database  Management  System ) MySQL.
2.4. Pengujian
Pada  saat  pengujian  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  metode  kontrasepsi, penulis  menggunakan  b e b er a pa   m et o de a n ta ra   la in   pe ng uj ia n   va lid it as   ya ng u n tuk   m eng uj i  validitas  s amp e l   ya ng d ig u n ak a n.   K em u d ian   metode Black  Box yaitu metode  yang berfokus  pada persyaratan atau  kebutuhan  fungsional  perangkat  lunak yang dibuat.

## III. TINJAUAN PUSTAKA
3.1. Kontrasepsi Kontrasepsi
adalah cara untuk mencegah  terjadi  konsepsi.  Cara  ini  dapat bersifat reversibel , dapat pula bersifat permanen  [2].  Kontrasepsi  yang  dianggap ideal  seharusnya  100%  efektif,  sangat  aman, tidak  menimbulkan  nyeri  dan  reversibel. Kontrasepsi  seharusnya  tidak  mengganggu spontanitas,  tidak  mengotori,  tidak  berbau, atau  berasa  menyengat.    Selain  itu  harus mudah  digunakan,  murah,  tidak  bergantung pada ingatan penggunanya, dan tidak bergantung  pada  petugas  kesehatan  Metode yang  digunakan  juga  tidak  bertentangan dengan  budaya  setempat,  sehingga  dapat diterima oleh para penggunanya.
Tidak  ada  satupun  metode  kontrasepsi yang  aman  dan  efektif  karena  masing-masing memiliki  kesesuaian  dan  kecocokan  bagi setiap  pasangan,  namun  secara  umum persyaratan metode kontrasepsi adalah sebagai berikut:
a.  Aman, artinya tidak menimbulkan komplikasi berat saat digunakan
b.  Berdaya  guna,  artinya  jika  digunakan sesuai  dengan  aturan  dapat  mencegah kehamilan
c.  Dapat diterima, artinya bukan hanya oleh pasangan tetapi juga lingkungan budaya di masyarakat sekitar.
d.  Terjangkau harganya oleh masyarakat
e.  Bila  metode  tersebut  dihentikan  maka masa  kesuburan  akan  kembali,  kecuali beberapa alat kontrasepsi yang memang
tidak memungkinkan untuk mengembalikan masa kesuburan. 3.2.  Naïve Bayes Naïve Bayes
merupakan pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman  di  masa  sebelumnya  sehingga dikenal  sebagai  teorema  Bayes.  Teorema
tersebut  dikombinasikan  dengan  ” naive ” dimana  diasumsikan  kondisi  antar  atribut saling  bebas.  Pada  sebuah  dataset,  setiap baris/dokumen  diasumsikan  sebagai  vector dari  nilai-nilai  atribut  dimana  tiap  nilai-nilai menjadi  peninjauan  atribut  [3]  .  Pendekatan dari  Teorema Naïve  Bayes adalah  sebagai berikut :
Keterangan :  P(Ci|X)  :  peluang  dokumen  X  pada kategori Ci.
 P(X|Ci)  :  peluang  pada  kategori  Ci, dimana  kata  pada  dokumen  X  muncul pada kategori tersebut.
 P(Ci)  :  peluang  dari  kategori  yang diberikan,  dibandingkan  dengan kategori- kategori lainnya yang dianalisa.
 P(X)  :  peluang  dari  dokumen  tersebut secara  spesifik. Pada pengembangannya, P(X)  dapat  dihilangkan  karena  nilainya tetap, sehingga saat dibandingkan dengan tiap kategori, nilai ini dapat dihapus.

## IV. PEMBAHASAN
4.1.  Implementasi Penghitungan Pada proses penghitungan menggunakan  metode Naïve  Bayes pada sistem pendukung keputusan pemilihan metode  kontrasepsi,  penulis  menggunakan variable-variabel  berdasarkan  data  sampel pemilihan  metode  kontrasepsi  yang  penulis unduh.  Untuk  menentukan  jumlah  sampel yang  penulis  gunakan  dalam  metode Naïve Bayes ,  penulis  menggunakan  rumus  Slovin. Rumus  Slovin  digunakan  untuk  menentukan jumlah  sampel  dalam  sebuah  penelitian, rumus tersebut  adalah sebagai berikut [4]:
Keterangan : n : Jumlah sampel N : Jumlah Populasi e : Batas toleransi kesalahan
Jumlah  populasi  penduduk  yang  ada  di Kecamatan  Colomadu  pada  tahun  2013 adalah  sebanyak  73.332.  Tingkat  batas kesalahan  yang  penulis  pergunakan  adalah 15%,  hal  ini  penulis  lakukan  agar  jumlah sampel yang penulis sajikan dalam laporan ini tidak  terlalu  banyak.  Dari  jumlah  populasi
tersebut  maka  rumus  penghitungan  dari metode Slovin adalah sebagai berikut :
= 44,41752 dibulatkan menjadi 45 Hasil penghitungan dengan
menggunakan rumus slovin adalah 45 sampel, data sampel yang penulis pergunakan disajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data Sampel
V1  V2  V3  V4  V5  V6  V7  V8  V9  C 24 2 3 3 1 1 2 3 0  1 38 2 3 6 1 1 3 2 0  1 40 4 4 2 0 1 1 4 0  1
26 2 3 1 1 1 3 3 0  1 28 3 3 2 1 1 3 4 0  1 26 3 3 2 1 1 3 2 0  1
27 3 3 2 1 1 3 3 0  1 25 2 2 3 1 0 3 1 0  1 25 2 2 2 1 1 3 1 0  1
20 2 3 3 1 1 3 4 0  1
47 3 3 2 1 1 2 4 0  1
35 3 3 2 1 0 2 2 0  1
19 3 3 1 1 1 2 4 0  1
21 3 3 1 1 0 2 4 0  1 25 3 3 2 1 1 3 4 0  1 34 4 4 4 1 1 3 3 0  2
26 3 3 2 1 1 3 2 0  2
27 4 4 1 0 0 1 4 0  2
22 3 4 1 1 1 4 4 0  2 33 2 3 5 1 0 2 1 0  2 24 1 4 1 1 0 4 2 1  2 36 2 1 6 1 1 2 1 0  2 36 3 3 6 1 1 4 2 0  2 24 3 4 5 1 1 1 2 1  2 41 4 4 4 1 0 1 4 0  2 45 4 4 4 1 1 1 4 0  2 33 4 4 3 1 1 1 4 0  2
39 4 4 3 0 1 1 4 0  2 44 4 4 3 1 0 1 4 0  2 34 3 3 6 1 1 3 4 0  2 30 2 3 7 1 1 3 3 0  3 36 1 1 5 1 1 3 3 0  3 35 3 3 2 1 1 3 3 1  3 36 3 3 3 0 1 3 3 0  3 41 1 4 5 1 0 2 4 0 3 40 1 2 3 1 1 3 2 0 3 22 3 3 2 1 1 3 1 0 3 35 1 3 3 1 1 4 4 1 3 33 1 3 4 1 0 3 3 0 3 17 3 3 1 1 1 2 4 0 3 30 3 3 2 1 0 2 3 1 3 31 3 3 3 1 1 1 3 0  3 42 2 4 6 1 1 2 4 0  3 38 4 4 3 1 1 2 3 0  3 33 4 4 2 1 1 2 3 0  3
Keterangan Tabel :
a)  V1 : Umur b)  V2(Pendidikan Istri)   : 1= tidak sekolah,  2=tingkat  dasar,  3=tingkat menengah, 4=perguruan tinggi. c)  V3(Pendidikan Suami ): 1= tidak sekolah,  2=tingkat  dasar,  3=tingkat menengah, 4=perguruan tinggi. d)  V4 : Jumlah Anak e)  V5(Agama Istri) :  0=non  islam, 1=islam f)  V6(Status Kerja Istri)  : 0=bekerja,
1=tidak bekerja
g)  V7(Kesibukan Suami) :  1=tidak  padat, 2=cukup  padat,  3=padat  ,4=sangat padat
h)  V8(Standar Kehidupan) : 1=kurang, 2=cukup, 3=tinggi ,4=sangat tinggi i)  V9(Informasi kontrasepsi) :
0=bagus, 1=kurang bagus
j)  C( Class Metode Kontrasepsi) :  1=tidak memakai,  2=jangka  panjang,  3=jangka pendek
Kemudian  data  uji  ditampilkan  pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Testing
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 22 4 4 2 1 1 4 4 0
Dari  data  baru  diatas  akan  dicari  hasil dari class yang  akan  didapat.  Contoh  proses penghitungan  dari  metode Naïve  Bayes berdasarkan data sampel dan data baru diatas adalah sebagai berikut :
 Menghitung Peluang Per Variabel a.  Peluang variable umur istri :
= 0,23
= 0,47
= 0,32
b.  Peluang variabel pendidikan istri
c.  Peluang variabel pendidikan suami :
d.  Peluang variabel jumlah anak:
= 0,36 = 0,40
= 0,40
e.  Peluang variabel agama istri:
f.  Peluang variabel status kerja istri
g.  Peluang variabel kesibukan suami
h.  Peluang variabel standart kehidupan
i.  Peluang  variabel  Informasi  Tentang Kontrasepsi
j.  Peluang Metode Kontrasepsi
 Menghitung Likelihood
Setelah  hasil  peluang  dari  masing- masing  variable  didapat  maka  tahap berikutnya adalah mencari nilai likelihood dari masing-masing class . Contoh penghitungan adalah sebagai berikut:
a) Likelihood (Tidak Menggunakan)
= 0,000009940
b) Likelihood (Jangka Panjang)
c)  Likelihood (Jangka Pendek)
=0,000013179
 Menghitung Probabilitas Class Setelah  dihitung likelihood dari  masing- masing class maka  tahap  terakhir  adalah menghitung  nilai  probabilitas  dari  masing- masing class untuk  melihat  nilai  yang  paling tinggi.  Contoh  penghitungan  adalah  sebagai berikut:
= 0,0078984
= 0,9816299
= 0.0104717
Dari  penghitungan  diatas  didapatkan nilai yang paling besar adalah probabilitas dari “Jangka Panjang ”, Maka Hasil class berdasarkan  data  testing  adalah  : “Jangka Panjang ”

## 4.2.  Perancangan Sistem
Tahapan  perancangan  sistem  adalah tahapan mengidentifikasi kebutuhan fungsional dalam mempersiapkan rancang bangun implementasi yang bertujuan untuk merancang dan  mendesain  sistem  dalam  memenuhi kebutuhan pemakai sistem.
4.2.1. Diagram Konteks
Pengertian  diagram  konteks  adalah suatu  diagram  alir  yang  tingkat  tinggi  yang menggambarkan  seluruh  jaringan,  masukan dan  keluaran.  Sistem  yang  dimaksud  adalah untuk  menggambarkan  sistem  yang  sedang berjalan.  mengidentifikasikan  awal  dan  akhir data awal dan akhir yang masuk dan keluaran sistem.  Pada  diagram  konteks  berikut    ini akan  digambarkan  proses  yang  terjadi  pada sistem  penunjang  keputusan  yang  akan ditangani.
SPK pemilihan metode kontrasepsi Bidan Data sample Data Alat Kontrasepsi Data pasien Display hasil pengujian Laporan Data Pasien Data variabel testing Laporan Data pengujian Laporan Penggunaan alatkontrasepsi Pasien Data variabel testing Display hasil pengujian Gambar 1. Diagram Konteks
4.2.2. Diagram HIPO ( Hierarchy Input
Process Output )
Diagram  HIPO merupakan  langkah  awal untuk  menentukan  desain  sistem  yang  akan dibuat.  Dari  diagram  ini,  dapat  ditentukan diagram-diagram berikutnya yang menjelaskan sistem  secara  lebih  rinci.  Diagram  HIPO sistem    pendukung  keputusan  penentuan metode  kontrasepsi  tampak  seperti  gambar  di bawah ini :
0 SPK Pemilihan Metode Kontrasepsi 1 Maintenance Data Master 2 Konsultasi Metode Kontrasepsi 3 Pengolahan Laporan 1.1 Input Data Pasien 3.1 Laporan data pasien 3.3 Laporan Penggunaan Alat kontrasepsi Top Level Level 0 Level 1 3.2 Laporan pengujian 1.2 Input Data Alat Kontrasepsi 1.3 Input Data Sample

## Gambar 2. Diagram HIPO

## 4.2.3.  Diagram Arus Data (DAD)
Diagram  arus  data level 0  dari  sistem pendukung  keputusan  yang  penulis  rancang tampak pada gambar berikut ini :
Tabel Pasien Tabel sample 1 Maintenance data master Data pasien, Data alat kontrasepsi, Data Sample Data pasien terupdate Data alat kontrasepsi terupdate Bidan 2 Konsultasi metode kontrasepsi Data Testing terupdate Data sample terupdate Data penggunaan terupdate 3 Pengolahan laporan Laporan data pasien, laporan hasil pengujian, Laporan penggunaan alat kontrasepsi Tabel penggunaan Tabel Alat kontrasepsi Tabel pengujian Data pasien Data alat kontrasepsi Data sample Data Testing Data penggunaan Data pasien Data pasien Data alat kontrasepsi Data alat kontrasepsi Data sample Data Testing Data penggunaan Data Testing
Gambar 3. DFD Level 0
Diagram  arus  data level 1  proses  1  dari sistem  pendukung  keputusan  yang  penulis rancang tampak pada Gambar 4.
Tabel Pasien Tabel sample Data pasien terupdate Data alat kontrasepsi terupdate Bidan Data sample terupdate Tabel Alat kontrasepsi Data pasien Data alat kontrasepsi Data sample 1.1 Input data master 1.2 Input data Alat kontraspsi 1.3 Input data Sample Data pasien Data alat kontrasepsi Data sample
Gambar 4. DFD Level 1 Proses 1
Diagram  arus  data level 1  proses  3  dari sistem  pendukung  keputusan  yang  penulis rancang tampak pada gambar berikut ini :
Tabel Pasien Tabel sample Bidan Tabel Alat kontrasepsi Data pasien Data alat kontrasepsi 3.1 Laporan Data pasien 3.2 Laporan pengujian 3.3 Laporan penggunaan Alat kontrasepsi Laporan Data pasien Laporan pengujian Tabel pengujian Tabel penggunaan Data pasien Data pengujian Data alat kontrasepsi Data sample Data penggunaan Laporan Penggunaan alat kontrasepsi Gambar 5. DFD Level 1 Proses 3
4.2.4. Entity Relational Database (ERD)
Entity Relational Database adalah gambaran mengenai berelasinya antar entitas. Fungsi  dari  ERD adalah  untuk  memodelkan struktur data dan hubungan antar data. Desain dari  ERD  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  alat  kontrasepsi  adalah  sebagai berikut:
Pasien kdpasien nmpasien alamat telp uji sample kdsample nmsample umur_istri Pend_istri Pend_suami Jml_anak Agama_istri Statkerja_istri Kesibukan_suami Standart_hidup Info_media Metode_kontrasepsi N kdpengujian nmsample umur_istri Pend_istri Pend_suami Jml_anak Agama_istri Statkerja_istri Kesibukan_suami Standart_hidup Info_media Metode_kontrasepsi kdpasien tgluji Alat kontrasepsi kdalat nmalat jenis efek kdalat N N P_no ppanjang ppendek Menggunakan kdalat jumlah N Gambar 6. ERD SPK Pemilihan MEtode

## Kontrasepsi

## 4.3.  Implementasi
Implementasi interface adalah pembuatan  dari  desain interface yang  telah dirancang  oleh  penulis.  Implementasi  dari interface yang  telah  penulis  rancang  adalah sebagai berikut :

## 4.3.1.  Form Data Pasien
Form  data  pasien  digunakan  untuk memasukkan data pasien. Tampilan dari Form data pasien adalah sebagai berikut :

## Gambar 7. Form data pasien

## 4.3.2.  Form Data Alat Kontrasepsi
Form  alat  kontrasepsi  digunakan  untuk memasukkan  data  alat  kontrasepsi.  Tampilan dari  Form  alat  kontrasepsi  adalah  seperti Gambar 8.
Gambar 8. Form alat kontrasepsi

## 4.3.3.  Form Data Sampel
Form  data  sampel  digunakan  untuk memasukkan  data  sampel.  Tampilan  dari Form data sampel adalah seperti Gambar 9.
Gambar 9. Form data sampel

## 4.3.4.  Form Pengujian
Form pengujian digunakan untuk memasukkan variable-variabel yang dibutuhkan  pada  proses  pengujian  dan  untuk melihat  hasil  pengujian.  Tampilan  dari  Form pengujian adalah sebagai berikut :

## Gambar 10. Form pengujian

## 4.3.5.  Laporan Data Pasien
Laporan  data  pasien  adalah  laporan yang  berisi  data  terbaru  dari  pasien  yang berkunjung. Tampilan dari laporan data pasien adalah sebagai berikut :

## Gambar 11. Laporan Data pasien

## 4.3.6.  Laporan Data Pengujian
Laporan  Data  pengujian  adalah  laporan yang berisi data terbaru dari proses pengujian. Tampilan  dari  laporan  data  pengujian  adalah sebagai berikut :

## Gambar 12. Laporan Data pengujian

## 4.4.  Pengujian
a.  Pengujian Black Box Metode black  box dilakukan  dengan mengeksekusi  unit  atau  modul  pada  program, kemudian  diamati  apakah  hasil  dari  modul  itu sesuai  dengan  proses  yang  diharapkan.  Hasil dari pengujian Black Box disajikan Tabel 3.
Tabel 3. Kesimpulan Hasil Pengujian Fungsional No Kasus Pengujian Item Pengujian Hasil 1. Verifikasi Login Form Login Valid 2. Simpan Data Form Pasien Valid Form Alat Kontrasepsi Valid Form Data Sampel Valid Form Pemilihan Metode Kontrasepsi Valid 3. Cari Data Form Pasien Valid Form Alat Kontrasepsi Valid Form Data Sampel Valid Form Pemilihan Metode Kontrasepsi Valid 4. Update Data Form Pasien Valid Form Alat Kontrasepsi Valid Form Data Sampel Valid Form Pemilihan Metode Kontrasepsi Valid 5. Hapus Data Form Pasien Valid Form Alat Kontrasepsi Valid Form Data Sampel Valid Form Pemilihan Metode Kontrasepsi Valid 6. Proses Pemilihan Metode Kontrasepsi Form Pemilihan Metode Kontrasepsi Valid
b.  Pengujian Validitas
Sistem  dikatakan  memiliki  kinerja  tinggi apabila  hasil  dari  data  sampel  yang  diuji dengan  metode Naïve  Bayes memiliki  nilai yang  sama  dengan  hasil  pada  data  sampel yang sebenarnya.
Hasil  dari  proses  pengujian  data  sampel yang penulis gunakan pada sistem pendukung keputusan  pemilihan  metode  kontrasepsi adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Pengujian Validitas No Nama Hasil sampel Hasil SPK Hasil Pengujian Validitas 1  sampel 1 1 1 T 2  sampel 2 1 1 T 3  sampel 3 1 2 F 4  sampel 4 1 1 T 5  sampel 5 1 1 T 6  sampel 6 1 1 T 7  sampel 7 1 1 T 8  sampel 8 1 1 T 9  sampel 9 1 1 T 10  sampel 10 1 1 T 11  sampel 11 1 3 F 12  sampel 12 1 1 T 13  sampel 13 1 1 T 14  sampel 14 1 3 F 15  sampel 15 1 1 T 16  sampel 16 2 3 F 17  sampel 17 2 2 T 18  sampel 18 2 2 T 19  sampel 19 2 2 T 20  sampel 20 2 1 F 21  sampel 21 2 2 T 22  sampel 22 2 1 F 23  sampel 23 2 2 T 24  sampel 24 2 2 T 25  sampel 25 2 2 T 26  sampel 26 2 2 T 27  sampel 27 2 2 T 28  sampel 28 2 2 T 29  sampel 29 2 2 T 30  sampel 30 2 1 F 31  sampel 31 3 3 T 32  sampel 32 3 3 T 33  sampel 33 3 3 T 34  sampel 34 3 3 T
No Nama Hasil sampel Hasil SPK Hasil Pengujian Validitas 35  sampel 35 3 3 T 36  sampel 36 3 1 F 37  sampel 37 3 3 T 38  sampel 38 3 3 T 39  sampel 39 3 3 T 40  sampel 40 3 3 T 41  sampel 41 3 3 T 42  sampel 42 3 3 T 43  sampel 43 3 3 T 44  sampel 44 3 3 T 45  sampel 45 3 3 T Jumlah Hasil yang benar 37 T = True.
Terjadi apabila hasil sistem sama dengan data sampel.
F= False. Terjadi apabila hasil sitstem berbeda dengan data sampel.
Berdasarkan  pengujian  validitas  yang telah  dilakukan  maka  diperoleh  hasil  dengan penghitungan sebagai berikut :
Dari  hasil  penghitungan  diatas  maka hasil dari pengujian validitas pada data sampel adalah ± 82%.

## V. PENUTUP 5.1. KESIMPULAN
Pada  perancangan  Sistem  pendukung keputusan pemilihan metode kontrasepsi yang penulis susun dapat ditarik beberapa kesimpulan antara lain adalah sebagai berikut:
a)  Pemilihan  metode  kontrasepsi  dapat dilakukan dengan menggunakan bantuan sistem pendukung keputusan.
b)  Metode Naïve  Bayes dapat  diterapkan pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan metode kontrasepsi.
c)  Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  pada sistem pendukung keputusan pemilihan metode kontrasepsi menggunakan metode Naïve Bayes adalah 82,2 %.
5.2. SARAN Pada hasil perancangan Sistem pendukung keputusan pemilihan metode kontrasepsi yang penulis susun, dapat diberikan  beberapa  saran  antara  lain  adalah sebagai berikut: a )  Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Naïve Bayes untuk mendapatkan hasil pada proses pemilihan metode kontrasepsi. Kedepannya diharapkan penelitian dengan  menggunakan  metode  algoritma lainnya  untuk  perbandingan  hasil  pada proses pemilihan metode kontrasepsi. b )  Variabel pada pemilihan metode
kontrasepsi dapat ditambah lagi
pilihannya  agar  dapat  lebih  membantu dapat proses pengambilan keputusan.
c )  Diharapan  pada  pengembangan  ke depan  hasil  dari  pemilihan  metode kontrasepsi  dapat  dikembangkan  untuk memilih  alat  kontrasepsi  dari  hasil metode kontrasepsi yang dihasilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lilestina,  Sri.  2011. Faktor-Faktor  Yang mempengaruhi  Penggunaan  MKJP  Di Enam Wilayah Indonesia . [Online]. Tersedia di :
http://www.bkkbn.go.id/litbang/pusna/Hasil %20Penelitian/FAKTOR- FAKTOR%20YANG%20MEMPENGARUH I%20PENGGUNAAN%20MKJP%20DI%2 0ENAM%20WILAYAH%20INDONESIA.pd f . [diunduh: 20 Maret 2014]. [2]  Aryanti,  Hery.  2014. Faktor-Faktor  Yang Berhubungan
Dengan Penggunaan Kontrasepsi Pada Wanita Kawin Usia Dini Di  Kecamatan  Aikmel  Kabupaten  Lombok Timur . [Online]. Tersedia
di : http://www.pps.unud.ac.id/thesis/pdf_thesi s/unud-1007-437265649- hery%20aryanti%20(1292161023).pdf [diunduh: 20 Maret 2014]. [3]  Kusumadewi, Sri. 2013. Klasifikasi Status Gizi Menggunakan Metode Naïve Bayesian Classification . [Online]. Tersedia di:
http://msi.binus.ac.id/files/2013/05/0301- 02-Sri-Kusumadewi.pdf [diunduh: 20 Maret 2014].
[4]  Chitami,  Widya.  2013. Pengaruh  Kualitas Pelayanan  Dan  Kepuasan  Terhadap
Loyalitas  Pasien  Rawat  Jalan  Dan  Rawat Inap Rumah Sakit Otorita Batam . [Online]. Tersedia di :
http://repository.widyatama.ac.id/xmlui/bits tream/handle/123456789/2576/widya%20 chitami%20p%200208149.pdf?sequence= 1. [diunduh: 20 Maret 2014].