Klasifikasi Data Berat Bayi Lahir Menggunakan Weighted Probabilistic Neural Network (WPNN)
(Studi Kasus di Rumah Sakit Islam Sultan Agung Semarang)
Hasbi Yasin 1 , Dwi Ispriyanti 2 1,2 Departemen Statistika, FSM Universitas Diponegoro
e-mail : 1 hasbiyasin@live.undip.ac.id , 2 dwiispriyanti@yahoo.com
DOI: 10.14710/medstat.10.1.61-70
Article Info: Received: 28 April 2017 Accepted: 14 Juni 2017 Available Online: 14 Agustus 2017

## Keywords:
Birthweight, Classification, LBW, WPNN.
Abstract: Low  Birthweight  (LBW)  is  one  of  the  causes of  infant  mortality.  Birthweight  is  the  weight  of  babies who  weighed  within  one  hour  after  birth.  Low birthweight  has  been  defined  by  the  World  Health Organization (WHO) as weight at birth of less than 2,500 grams  (5.5  pounds).  There  are  several  factors  that influence  the  BWI  such  as  maternal  age,  length  of gestation, body weight, height, blood pressure,
hemoglobin  and  parity.  This  study  uses  a  Weighted Probabilistic  Neural  Network  (WPNN)  to  classify  the birthweight  in  RSI  Sultan  Agung  Semarang  based  on these  factors.  The  results  showed  that  the  birthweight classification  using  WPNN  models  have  a  very  high accuracy. This is shown by the model accuracy of 98.75% using the training data and 94.44% using the testing data.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  indikator  untuk  mengetahui  derajat  kesehatan  masyarakat  adalah  Angka Kematian Neonatal (AKN). AKN adalah jumlah bayi yang meninggal satu bulan pertama setelah  kelahiran  (0-28  hari)  yang  dinyatakan  dalam  1.000  kelahiran  hidup  pada  tahun yang  sama.  AKN  di  Indonesia  periode  5  tahun  terakhir  sejak 2007  mengalami  stagnansi. Berdasarkan  laporan  SDKI  (Survei  Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia)  2007  dan  2012 AKN  diestimasikan  sebesar  19  per  1.000  kelahiran  hidup  (Kemenkes  RI,  2013). Berdasarkan  perkiraan  organisasi  kesehatan  dunia World  Health  Organization (WHO) hampir semua (98%) dari lima juta kematian neonatal terjadi di negara berkembang. Lebih dari dua pertiga kematian itu terjadi pada periode neonatal dini (0-7 hari), yang umumnya dikarenakan Berat Bayi Lahir (BBL) kurang dari 2.500 gram (Azikin, 2011).
BBLR  merupakan  salah  satu  faktor  utama  yang  berpengaruh  terhadap  kematian perinatal dan neonatal. Berdasarkan data dari The Fifty Sixth Session of Regional Committe WHO  for  South-East  Asia, pada  tahun  2005,  kematian  bayi  terjadi  pada  usia  neonatal dengan  penyebab  infeksi  33%,  asfiksia  atau  trauma  28%,  BBLR  24%,  kelainan  bawaan 10% dan lain-lain 5%. Risiko kematian BBLR 4 kali lebih besar dibandingkan bayi lahir dengan berat badan lebih dari 2500 gram (Yulifah dan Yuswanto, 2009). Bayi berat lahir rendah  mempunyai  kecenderungan  ke  arah  peningkatan  terjadinya  infeksi  dan  mudah terserang  komplikasi.  Masalah  pada  BBLR  yang  sering  terjadi  adalah  gangguan  pada
sistem pernafasan, susunan saraf pusat, kardiovaskular, hematologi, gastro intestinal, ginjal dan  termoregulasi  (Kemenkes  RI,  2014).  Tingginya  angka  kejadian  BBLR  dipengaruhi oleh beberapa faktor antara lain faktor maternal, faktor janin serta faktor lingkungan (Jaya, 2009).
Klasifikasi  terhadap  status  BBL  dapat  dilakukan  dengan  beberapa  metode pendekatan,  baik  parametrik  dan  nonparametrik.  Salah  satu  metode  klasifikasi  dengan pendekatan  nonparametrik  adalah  metode Neural  Network (NN).  NN  merupakan  sebuah sistem  pemrosesan  informasi  yang  memiliki  karakteristik  mirip  dengan  jaringan  syaraf pada  makhluk  hidup  (Fausset,  1994).  Salah  satu  model Neural  Network yang  digunakan untuk  pengklasifikasian  adalah Probabilistic  Neural  Network (PNN).  PNN  terdiri  dari empat  lapisan,  yakni  lapisan  input,  lapisan  pola,  lapisan  penjumlahan  dan  lapisan  output (Mishra,  2013).  PNN  sering  digunakan  untuk  pengklasifikasian  karena  dapat  memetakan setiap  pola  masukan  ke  sejumlah  klasifikasi  dengan  proses  yang  cepat  jika dibandingkan dengan  model  NN  lain,  dan  dapat  memetakan  pola  terhadap  kelas  secara  optimal  alias memiliki  akurasi  yang  tinggi  (Sofha et  al .,  2015).  PNN  yang  klasik  menggunakan  jarak euclid  dan  setiap  kelas  klasifikasi  terboboti  dengan  nilai  yang  sama.  Oleh  karena  itu Ramakrishnan  dan  Selvan  (2006)  melakukan  modifikasi  pada  pembobotan  setiap  kelas klasifikasi  yang  dikenal  dengan Weighted  PNN (WPNN).  Hasil  modifikasi  PNN menunjukkan  adanya  peningkatan  akurasi  dalam  ketepatan  klasifikasi  yang  dihasilkan (Ramakrishnan & El Emary, 2009). Oleh karena itu, dalam penelitian ini  akan dilakukan pengklasifikasian status BBL dengan cara memperhatikan data historis ibu hamil di Rumah Sakit  Islam  Sultan  Agung  Semarang  periode  Januari-Desember  tahun  2014.  Metode klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Weighted  Probabilistic  Neural Network (WPNN).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Berat Bayi Lahir (BBL)
Berat  lahir  adalah  berat  bayi  yang  ditimbang  dalam  1  (satu)  jam  setelah  lahir. Penimbangan  ini  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  berat  bayi  lahir  normal  atau rendah.  Bayi  Berat  Lahir  Rendah  (BBLR)  atau low  birth  weight  infant didefinisikan sebagai  semua  berat  bayi  yang  baru  lahir  dengan  berat  lahir  kurang  dari  2.500  gram (Novita,  2011).  Kejadian  BBLR  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  antara  lain  faktor maternal, faktor janin serta faktor lingkungan. Faktor maternal antara lain usia ibu, status gizi ibu (tinggi dan berat badan, hemoglobin, tekanan darah dst.), paritas, jarak kehamilan, pendidikan ibu serta penyakit ibu. Faktor janin meliputi hidramnion atau  polihidramnion, kehamilan  ganda,  dan  kelainan  janin.  Sementara  faktor  lingkungan  antara  lain  fasilitas kesehatan, gaya hidup (perokok, alkohol), serta keadaan sosial ekonomi (Jaya, 2009).

## 2.2. Probablistic Neural Network
Probabilistic Neural Network (PNN) merupakan algoritma klasifikasi dan merupakan suatu  algoritma  NN  yang  menggunakan  fungsi  probabilistik,  tidak  membutuhkan  dataset yang besar dalam tahap pembelajarannya, serta memiliki kelebihan yaitu dapat mengatasi permasalahan  yang  ada  pada Back-Propagation (BP)  yaitu  dapat  mengatasi  waktu pelatihan  yang  lama,  terjebak  pada  global  minimum,  dan  sulitnya  perancangan  arsitektur jaringan  (Specht,  1990).  Berdasarkan  paper  yang  ada,  PNN  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  secara  akurat  pada  beberapa  penelitian  serta  memiliki  beberapa kelebihan  dibandingkan  dengan  BP.  Namun,  PNN  memiliki  masalah  pada  penentuan parameter  smoothing  yang  biasanya  ditentukan  dengan  cara trial  and  error atau user defined .
Struktur  PNN  terdiri  atas  empat  lapisan,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  1  yaitu input layer , pattern layer , summation layer , dan decision layer .
1. Lapisan Input ( Input layer )
Lapisan ini merupakan objek yang terdiri atas nilai ciri yang akan diklasifikasikan pada r kelas.
2. Lapisan pola ( pattern layer )
Pattern layer menggunakan satu node untuk setiap data pelatihan yang digunakan. Setiap node pola merupakan vektor jarak dari vektor input dengan vektor bobot V ij yang dikalikan dengan bobot bias. Pada pattern layer inilah data input akan diolah oleh fungsi aktivasi. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi aktivasi berbasis radial, yaitu dengan rumus (Kusumadewi, 2004):
    2 exp radbas n n   , dengan n = neuron.
3. Lapisan penjumlahan ( summation layer )
Summation  layer menerima  masukan  dari  setiap  node pattern  layer yang  terkait dengan kelas yang ada. Summation layer merupakan hasil penjumlahan dari pattern layer setiap kelasnya
4. Lapisan keluaran/keputusan ( output layer ) Menentukan kelas dari input yang diberikan. Input x akan masuk kelas 1 jika nilai peluang  masuk  ke  kelas  1  {f 1 (x)}  paling  besar  dibandingkan  peluang  masuk  ke kelas lainnya.
Gambar 1. Struktur model Probabilistic Neural Network
Lapisan Masukan Lapisan Pola Lapisan Keluaran Lapisan
Penjumlahan
. . . . . Pilih kelas ω i dengan f ω i (x) yang
maksimu m . . . . . . f 1 (x) f r (x) X1 X2 Xn . . . . . . . . . . X 11 X 12 X 1n1 X r1 X r2 X rnr

## 2.3. Weighted Probabilistic Neural Network (WPNN)
Menurut  Ramakrishnan  dan  Selvan  (2006)  salah  satu  modifikasi  dari  PNN  adalah dengan  menambahkan  faktor  pembobot  antara  lapisan  pola  ( Pattern  Layer )  dan  lapisan penjumlahan ( Summation Layer ) pada model PNN yang konvensional. Sehingga model ini dinamakan  dengan Weighted  Probabilistic  Neural  Network (WPNN).  Sehingga  struktur model  WPNN  adalah  seperti  pada  Gambar  2.  Nilai  pembobot  ini  akan  tinggi  untuk  pola dengan tingkat pemisahan kelas yang tinggi, begitu juga sebaliknya.
Misalkan  matriks  data training adalah M .  Algoritma  pengujian  dengan  WPNN adalah sebagai berikut:
1. Tetapkan: Matriks input X berukuran qxp
Vektor target T yang bersesuaian dengan matriks M , berukuran n (terdiri dari r kelas).
2. Inisialisasi: Bobot lapisan input : V = M
Bobot bias lapisan input:   ln 0,5 b    dengan σ = (0, 1]
Bobot lapisan output: W = HT .
dengan 11 12 1 11 12 1
1
21 22 2 21 22 2 2 1 1 1 1 ; ; p p h p p h nh q q qp n n np X X X V V V W X X X V V V W W X X X V V V                                           
X V W
dengan h=1, 2, ..., r (kelas target yang bersesuaian dengan data latih).
3. Kerjakan untuk k=1 sampai q, pada semua data yang akan diuji:
a. Cari jarak X k terhadap V i , i=1, 2, …, n sebagai berikut:
  2 1 p ki kj ij j D X V     b. Cari aktivasi a1 ki sebagai berikut:
    2 1 exp ki i ki a b D   ; dengan i=1, 2, …, n.
c. Cari 2 kh a sebagai berikut:
  1 2 1 n kh ki ih i a a W    ; dengan ih W =adalah perkalian antara jarak mahalanobis dengan vector target yang bersesuaian dan h=1, 2, …, r.
d. Cari z sedemikian hingga a2 kz = max(a2 kh | h=1, 2, …, r).
e. Tetapkan z sebagai kelas dari X k .

## 2.4. Metode Holdout
Salah satu metode  estimasi kinerja metode klasifikasi yang sederhana adalah metode holdout. Metode holdout membagi  data  pengamatan  menjadi  dua  bagian  yang  digunakan secara  berurut  untuk  tahap  pelatihan  dan  pengujian  (Vercellis,  2009).  Metode  ini  secara sederhana  mengambil  data  training  secara  acak  dari  data  yang  ada  dan  kemudian menyisihkan data sisanya untuk digunakan sebagai data testing. Biasanya jumlah data latih yang digunakan berada diantara  setengah dan dua pertiga dari keseluruhan data.
Gambar 2. Struktur model Weighted Probabilistic Neural Network (WPNN)

## 2.5. Ketepatan Klasifikasi
Matriks  konfusi  merupakan  tabel  pencatat  hasil  kerja  sebuah  klasifikasi.  Tabel  1 merupakan matriks konfusi yang melakukan klasifikasi kategori biner. Setiap sel ij f dalam matriks menyatakan banyaknya record (data) dari kelas i yang hasil prediksinya masuk ke kelas j .  Misalnya,  sel 11 f adalah  banyaknya  data  dalam  kelas  A  yang  secara  benar dipetakan ke kelas A, dan 10 f adalah data dalam kelas A yang dipetakan secara salah ke kelas B.
Tabel 1. Matriks Konfusi
ij f Kelas Hasil Prediksi   j Kelas = A
Kelas = B Kelas asli   i Kelas = A 11 f 10 f Kelas = B
01 f 00 f
Berdasarkan  isi  matriks  konfusi,  dapat  diketahui  banyaknya  data  dari  masing- masing  kelas  yang  diprediksi  secara  benar,  yaitu   11 00 f f  ,  dan  data  yang
Lapisan Masukan Lapisan Pola Lapisan Keluaran Lapisan Penjumlahan . . . . .
Pilih kelas ω i dengan P ω i (x) yang maksimum . . . . . . P 1 (x) P r (x) X1 X2 Xn . . . . . . . . . . X 11 X 12 X 1n1 X r1 X r2 X rnr   1 1 1 1 n n x W    11 11 x W    11 11 x W    11 11 x W    1 1 r r x W    11 11 x W    r r rn rn x W    11 11 x W 
diklasifikasikan  secara  salah,  yaitu   01 10 f f  .  Maka  dapat  dihitung  tingkat  akurasi  dan tingkat  kesalahan  prediksi  atau Apparent  Error  Rates (APER)  (Johnson  dan  Wichern, 2007):
1. Akurasi =     11 00 11 01 10 00 f f f f f f    
2. Apparent Error Rates (APER) =     01 10 11 01 10 00 f f f f f f    

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang berasal dari buku  status  pasien  ibu  melahirkan  yang  terdapat  pada  Rekam  Medis  Rumah  Sakit  Islam Sultan  Agung  Semarang.  Penelitian  ini  menggunakan  dua  variabel,  yaitu  berat  bayi  lahir sebagai  variabel  respon,  sedangkan  variabel  prediktornya  adalah  faktor-faktor  yang mempengaruhi berat bayi lahir yang berasal dari ibu seperti umur ibu, lama gestasi, tinggi badan,  berat  badan,  tensi  darah,  hemoglobin  serta  paritas.  Jumlah  data  yang  digunakan adalah sebanyak 98 data.
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Satuan Y Berat bayi lahir (BBL) BBL < 2500 gr = 1 BBL ≥ 2500 gr = 2 kategorik X 1 Usia ibu Tahun X 2 Lama Gestasi (Kehamilan) Minggu X 3 Tinggi badan ibu Cm X 4 Berat badan ibu Kg X 5 Tensi darah ibu mmHg X 6 Hemoglobin ibu g/dL X 7 Paritas Anak

## 3.2. Metode Analisis
Penelitian  ini  menggunakan software GUI  Matlab.  Adapun  Langkah-langkah  yang dilakukan untuk klasifikasi risiko BBLR menggunakan WPNN dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. membagi data menjadi data training dan testing dengan prosedur holdout
2. menentukan nilai σ (smoothing parameter) secara trial and error ,
3. membuat pola WPNN menggunakan data training ,
4. menguji pola data testing berdasarkan data training tersebut,
5. menghitung nilai akurasi klasifikasi WPNN
6. ulangi langkah 1 sampai 5 sehingga diperoleh nilai akurasi yang tinggi
7. prediksi klasifikasi risiko BBLR dengan model terbaik

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan adalah data BBL yang diperoleh dari Rekam Medis RSI Sultan Agung  Semarang  tahun  2014  sebanyak  98  unit  observasi.  Sebagai  variabel  respon  (Y)
adalah BBL yang memiliki dua kategori yaitu BBLR dan Normal. Gambar 3 menunjukkan bahwa dari 98 sampel terdapat kejadian bayi BBLR  sebanyak 34  bayi atau sebesar  35%. Sementara  bayi  lahir  normal  sebanyak  64  bayi  atau  sebesar  65%.  Sedangkan  statistik deskriptif dari masing-masing variabel prediktor disajikan dalam Tabel 3.
Gambar 3 . Diagram Status BBL
Tabel 3. Statistik Deskriptif Variabel Bebas (X) Data Penelitian
Variabel Rata-rata Simpangan baku Min Maks X1 28,77 6,41 15 41 X2 38,56 2,25 24 42 X3 63,79 12,39 45 109 X4 153,18 6,37 139 166 X5 119,85 13,89 100 190 X6 11,90 1,35 7,8 14,6 X7 2,37 1,33 1 7
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  rata-rata  umur  ibu  (X1)  melahirkan  adalah  28,77 tahun  dengan  simpangan  baku  sebesar  6,41  dengan  umur  ibu  melahirkan  termuda adalah 15  tahun  dan  yang  tertua  adalah 41  tahun.  Sementara  untuk  masa  gestasi  (X2)  memiliki rata-rata sebesar 38,56 minggu, serta terdapat kejadian melahirkan yang hanya dalam masa gestasi 24 minggu bahkan ada yang lebih dari masa normal yaitu 42 minggu. Sama halnya dengan  variabel  bebas  X1  dan  X2,  statistik  deskriptif  tentang  variabel  bebas  lain  seperti Berat badan (X3), Tingi badan (X4), Tensi darah/sitolik (X5), Hb (X6) serta Paritas (X7) dapat dilihat pada Tabel 3.

## 4.1 Klasifikasi Risiko BBLR Menggunakan WPNN
Klasifikasi menggunakan WPNN dilakukan untuk menentukan parameter-parameter bobot yang optimal, yaitu yang menghasilkan tingkat kesalahan terkecil. Ukuran kesalahan yang digunakan adalah Apparent Error Rate (APER). Pada penelitian ini, data terdiri dari 98 pengamatan, dengan pembagian 80% data training (80 observasi) dan 20% data testing (18 observasi). Pembagian data dilakukan dengan metode holdout yaitu data dipilih secara acak  proporsional  sesuai  dengan  banyaknya  kelas  klasifikasi.  Proses  penentuan  model WPNN terbaik dilakukan dengan menggunakan GUI WPNN seperti pada Gambar 4. Hasil pengolahan  data  menunjukkan  bahwa  ketepatan  klasifikasi  cenderung  sama  untuk  nilai penghalus lebih dari 0,5 seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Ketepatan Klasifikasi WPNN Nilai Penghalus (σ) Data Training (%) Data Testing (%) 0,2 98,75 55,56 0,4 98,75 83,33 0,6 98,75 94,44 0,8 98,75 94,44 1 98,75 94,44
Berdasarkan parameter tersebut diperoleh informasi bahwa bobot lapisan input terdiri dari matriks berukuran 80 baris dan 7 kolom yang merupakan data trainingnya. Sedangkan nilai  bobot  bias  lapisan  input  dengan  nilai  penghalus  (σ)  sama  dengan  1  adalah  0,8326. Dengan  menggunakan  metode  WPNN  maka  bobot  antara  lapisan  pola  dan  lapisan penjumlahan  untuk  setiap  kelas  klasifikasi  akan  berbeda-beda  sesuai  dengan  jarak mahalanobis antar pengamatan dalam data training.
Model terbaik untuk pemodelan klasifikasi risiko BBLR yang dibangun berdasarkan parameter  tersebut  mempunyai  tingkat  akurasi  model  klasifikasi  sebesar  98,75%  untuk data  training.  Sedangkan  dengan  menggunakan  data  testing  diperoleh  tingkat  akurasi sebesar 94,44%. Hal ini menunjukkan bahwa model WPNN dapat mengenali dengan baik pola  dari  klasifikasi  risiko  BBLR.  Selanjutnya,  dengan  parameter  bobot  optimal  yang diperoleh digunakan untuk memprediksi status BBL dari kelahiran seorang bayi.

## 4.2 Aplikasi Klasifikasi Risiko BBLR Menggunakan GUI WPNN
Setelah diperoleh bobot optimal dari model terbaik, maka langkah selanjutnya adalah membangun  suatu  aplikasi  GUI  untuk  mengklasifikasikan  status  BBL  dari  kelahiran seorang bayi. Jaringan  optimal dari hasil  pengolahan data sebelumnya digunakan sebagai input  bobot  optimalnya.  Input  data  yang  digunakan  adalah  data  rekam  medis  ibu melahirkan  yang  diperoleh  dari  RSI  Sultan  Agung  Semarang.  Tampilan  contoh penggunaan  GUI  WPNN  berdasarkan  variabel  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  status BBL adalah seperti pada Gambar 5. Adapun langkah-langkahnya adalah:
1. Inputkan  jaringan  WPNN  optimal  dengan  cara  klik  tombol  “ Input  Jaringan WPNN ” kemudian carilah file jaringan optimal hasil pelatihan dari Gambar 4.
2. Inputkan  data  rekam  medis  ibu  melahirkan  yang  terdiri  dari  7  variabel  sesuai dengan masing-masing tempat telah disediakan.
3. Klik  tombol  “ Cek  Status ”  untuk  prediksi  status  BBL  pada  bayi  yang  akan dilahirkan.
4. Klik “ Ulang ” untuk mengganti data rekam medis ibu.
5. Klik “ Reset ” untuk mengganti jaringan WPNN optimal.
Gambar 4. Tampilan GUI WPNN untuk penentuan bobot optimal
Gambar 5. Contoh Aplikasi GUI WPNN untuk Klasifikasi Status BBL

## 5. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pemodelan  klasifikasi  risiko  BBLR  dengan menggunakan  model  WPNN  mempunyai  tingkat  akurasi  yang  sangat  tinggi.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  tingkat  akurasi  model  klasifikasi  yang  dibangun  berdasarkan  data training  adalah  sebesar  98,75%.  Sedangkan  dengan  menggunakan  data  testing  diperoleh tingkat akurasi sebesar 94,44%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dibiayai  oleh  dana  DIPA  PNBP  FSM  Universitas  Diponegoro  Tahun Anggaran 2016 sesuai dengan  Surat Perjanjian Tugas Pelaksanaan Penelitian  para Dosen di Departemen Statistika No. 1108/UN7.3.8/PG/2016 Tanggal 1 Maret 2016.

## DAFTAR PUSTAKA
Azikin,  G.  2011. Gambaran  Kejadian  Bayi  Berat  Lahir  Rendah  (BBLR)  di  Rumah Sakit Umum. http://kebidanan-kti.blogspot.com/2011/11/gambaran-kejadian-bayi-berat lahir_19.html , (diakses pada hari Rabu, 10 Maret 2016).
Fausset,  L.  1994. Fundamental  of  Neural  Network:  Architecture,  Algorithm,  and Application . New Jersey: Prentice-Hall.
Jaya, N. 2009. Analisis Faktor Resiko Kejadian Bayi Berat Lahir Rendah di Rumah Sakit Ibu  dan  Anak  Siti  Fatimah  Kota  Makassar .  Media  Gizi  Pangan Vol.  VII  Edisi  1: 49-54.
Kemenkes  RI.  2013. Profil  Kesehatan  Indonesia  2012 .  Jakarta:  Kementerian  Kesehatan Republik Indonesia.
Kemenkes  RI.  2014. Profil  Kesehatan  Indonesia  2013 .  Jakarta:  Kementerian  Kesehatan Republik Indonesia.
Kusumadewi,  S.  2004.  Klasifikasi  Pola  Menggunakan  Jaringan  Probabilistik .  Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi Hal: J59-J64.
Mishra, M., Jena,  A. R., Das, Raja. 2013, A Probabilistic Neural Network  Approach For Classification  of  Vehicle. International  Journal  of  Application  or  Innovation  in Engineering & Management Vol. 2, No. 7 : 367-371.
Novita, R.V.T. 2011. Keperawatan Maternitas. Bogor: Ghalia Indonesia.
Ramakrishnan, S., & El Emary, I.M.M., 2009, Comparative Study between Traditional and Modified  Probabilistic  Neural  Networks, Telecommunication  System 40:67-74. DOI 10.1007/s11235-008-9138-5.
Ramakrishnan, S., & Selvan, S., 2006, Calssiication of Brain Tissues Using Muliwavelet Transformation  and  Probabilistic  Neural  Network. International  Journal  of Simulation:  Systems,  Sciencd  and  Technology,  A  Publication  of  the  United Kingdom Simulation Society, 7(9):9-25.
Sofha,  E.,  Yasin,  H.,  &  Rahmawati,  R.,  2015,  Klasifikasi  Data  Berat  Bayi  Lahir Menggunakan Probabilistic Neural Network dan Regresi Logistik (Studi Kasus di Rumah Sakit Islam Sultan Agung Semarang Tahun 2014), Jurnal Gaussian Vol. 4 No. 4.
Specht, D.F. 1990. Probabilistic Neural Networks. Neural Networks Vol. 3: 109-118.
Vercellis,  C.  2009. Business  Intelligence:  Data  Mining  and  Optimization  for  Decision Making . Chichester: John Wiley & Sons Ltd.
Yulifah, R. dan Yuswanto, T.J.A.  2009. Asuhan Kebidanan Komunitas . Jakarta: Salemba Medika.