Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 10 No. 2 (2023) 199 - 203 ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Implementasi Teknik Data Mining untuk mendeteksi Gangguan Psikologis Pasca Melahirkan
Implementation of Data Mining Techniques to Detect Postpartum Psychological Disorders
Muhammad Zulfadhilah 1 , Putri Yuliantie 2
1 Prodi Sarjana Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Sari Mulia
2 Prodi Sarjana Kebidanan, Fakultas Kesehatan, Universitas Sari Mulia
1 zulfadhilah@unism.ac.id, 2 putriyuliantie15@gmail.com

## Abstract
Currently, in the health sector, various studies are conducted, one of which is in terms of psychological health. One of the psychological  disorders  occurs  in  postpartum  mothers,  around  10-15%  of  postpartum  mothers  experience  psychological disorders  such  as  anxiety  and  depression,  the  high  number  is  a  concern  in  society,  especially  families.  This  research  was conducted to assist the government in supporting research priorities on health independence using current technology. This is also a research urgency, namely to minimize psychological disorders that occur in postpartum mothers. One of the problem- solving  approaches  proposed  in  this  research  is  to  use  technology  with  the  implementation  of  Data  Mining  which  has  the advantage of predicting the likelihood of a person having certain diseases or health disorders. Data Mining is an approach that is often used and has been used as a reference in health nursing by using the results in two branches, namely for decision support and policy making. Implementation of the Data Mining algorithm provides exposure to analyze, detect, and predict the presence of disease and assist doctors in making decisions with early detection and appropriate management. One type of data mining is using Naive Bayes. From the results of the model evaluation, it can be concluded that the Naive Bayes model shows good  performance  in  detecting  postpartum  psychological  disorders.  Evaluation  values  describe  the  model's  ability  to distinguish between positive and negative classes, with an AUC value of around 0.878. The model's accuracy of about 0.819 indicates  its  ability  to  correctly  predict  about  81.9%  of  the  cases  tested.  F1-Score  and  Recall  around  0.817  and  0.819 respectively indicate a balance between positive prediction and positive instance-finding ability. The Confusion Matrix also describes the performance of the model. Despite having a significant number of True Positives (TP) (870), the number of False Positives (FP) is noteworthy (162), indicating some false positive predictions.
Keywords: data mining, naïve Bayes, postpartum, psychology

## Abstrak
Saat ini di bidang kesehatan, berbagai penelitian dilakukan, salah satunya dalam hal kesehatan psikologis. Salah satu gangguan psikologis terjadi pada ibu pasca melahirkan, sekitar 10-15% ibu pasca  melahirkan  mengalami gangguan psikologis seperti kecemasan  dan  depresi,  tingginya  angka  tersebut  menjadi  kekhawatiran  di  lingkungan  masyarakat,  terutama  keluarga. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membantu  pemerintah  dalam  menunjang  prioritas  riset  tentang  kemandirian  kesehatan menggunakan teknologi saat ini. Hal ini juga menjadi urgensi penelitian yaitu untuk meminimalkan gangguan psikologis yang terjadi  pada  ibu  pasca  melahirkan.  Salah  satu  pendekatan  pemecahan  masalah  yang  diusulkan  dalam  penelitian  adalah menggunakan  teknologi  dengan  implementasi  Data  Mining  yang  memiliki  kelebihan  untuk  memprediksi  kemungkinan seseorang terindikasi penyakit atau gangguan kesehatan tertentu. Data Mining menjadi pendekatan yang sering dilakukan dan telah dijadikan rujukan dalam keperawatan kesehatan dengan menggunakan hasilnya dalam dua cabang, yaitu untuk pendukung keputusan  dan  pengambilan  kebijakan.  Implementasi  algoritma  Data  Mining  memberikan  paparan  untuk  menganalisis, mendeteksi, dan memprediksi keberadaan penyakit dan membantu dokter dalam pengambilan keputusan dengan deteksi dini dan manajemen yang tepat. salah satu jenis data mining adalah menggunakan Naive Bayes. Dari hasil evaluasi model, dapat disimpulkan  bahwa  model  Naive  Bayes  menunjukkan  performa  yang  baik  dalam  mendeteksi  gangguan  psikologis  pasca melahirkan.  Nilai-nilai  evaluasi  menggambarkan  kemampuan  model  dalam  membedakan  antara  kelas  positif  dan  negatif, dengan nilai AUC sekitar 0.878. Akurasi model sekitar 0.819 mengindikasikan kemampuannya dalam memprediksi dengan

## Muhammad Zulfadhilah, Putri Yuliantie
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
benar  sekitar  81.9%  dari  kasus  yang  diuji.  F1-Score  dan  Recall  sekitar  0.817  dan  0.819  masing-masing  menunjukkan keseimbangan antara prediksi positif dan kemampuan menemukan instance positif. Confusion Matrix juga menggambarkan performa  model.  Meskipun  memiliki  jumlah  True  Positive  (TP)  yang  signifikan  (870),  jumlah  False  Positive  (FP)  perlu diperhatikan (162), menunjukkan beberapa prediksi positif yang salah.
Kata kunci: data mining, naïve bayes, pasca melahirkan, psikologis

## 1. Pendahuluan
Teknologi  saat  ini  sudah  dilengkapi  dengan  berbagai kemampuan dalam mengenali kondisi gerakan, ekspresi wajah,  serta  kondisi  mental  seseorang.  Saat  ini  di bidang kesehatan, berbagai penelitian dilakukan, salah satunya dalam hal kesehatan psikologis [1,2]. Salah satu gangguan psikologis terjadi pada ibu pasca melahirkan, sekitar  10-15%  ibu  pasca  melahirkan  mengalami gangguan  psikologis  seperti  kecemasan  dan  depresi, tingginya  angka  tersebut  menjadi  kekhawatiran  di lingkungan masyarakat, terutama keluarga [3].
Pada  pertemuan  ASEAN  Health  Ministers’  Meeting (AHMM),  Mentri  Kesehatan  Republik  Indonesia menyoroti  pertumbuhan  signifikan  pengguna  internet dan  pemilik  smartphone  di  Indonesia,  mencapai  202 juta  pengguna,  mayoritas  pemilik smartphone .  Dalam mengatasi pandemi COVID-19, pemanfaatan teknologi informasi digital terbukti efektif, tercatat positivity rate hanya  0,88%  dan  penurunan  kasus  58%  dalam  dua minggu [4].
Penggunaan teknologi informasi pada bidang kesehatan terutama  untuk  medeteksi  dini  gangguan  psikologis pasca melahirkan akan sangat membantu para ibu untuk mengantisipasi kejadian yang lebih parah, seperti pada penelitian yang dilakukan oleh  [5] menyatakan bahwa perbandingan penggunaan teknologi dengan hasil yang dikeluarkan  oleh  pakar  memiliki  tingkat  keberhasilah sebesar  94%.  Implementasi  teknologi  pada  gangguan kecemasan yang dilakukan oleh [6] menyatakan bahwa penggunaan  data  dan  informasi  yang  tepat  dan  sesuai dengan  standar  kepakaran  akan  sangat  membantu tenaga kesehatan dalam melakukan intervensi dini.
Data  Mining  memiliki  kelebihan  untuk  memprediksi kemungkinan  seseorang  terindikasi  penyakit  atau gangguan kesehatan tertentu [4,5]. Pada penelitian yang dilakukan  oleh  [9]  menyatakan  bahwa  ada  beberapa metode yang bisa dilakukan dengan menggunakan Data Mining, yaitu klasifikasi, klasterisasi dan asosiasi. Hal ini  bisa  membantu  industri  layanan  kesehatan  dalam melakukan intervensi terhadap pasiennya.  Data Mining menjadi  pendekatan  yang  sering  dilakukan  dan  telah menjadi rujukan dalam keperawatan kesehatan dengan menggunakan hasilnya dalam dua cabang, yaitu untuk pendukung keputusan dan pengambilan kebijakan [10]. Implementasi  algoritma  Data  Mining  memberikan paparan untuk menganalisis, mendeteksi, dan memprediksi  keberadaan  penyakit  dan  membantu dokter  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  deteksi dini  dan  manajemen  yang  tepat  [11].  Penggunaan teknologi  dan  informasi  yang  tepat  dan  sesuai  dengan
standar  kepakaran  akan  sangat  membantu  tenaga kesehatan dalam melakukan intervensi dini [6]. Dengan adanya  teknologi  dan  implementasi  Data  Mining, diharapkan  tenaga  kesehatan  dapat  melakukan  deteksi dini  pada  gangguan  psikologis  pada  ibu  pasca melahirkan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [12]  menyebutkan bahwa  penggunaan  data  mining  dalam  deteksi  dini gangguan  kesehatan  dapat  menekan  biaya  tes  di laboratorium.  Data  Mining  dapat  mendeteksi  pola spesifik  atau  kecenderungan  sebuah  data  yang berpotensi  berguna  mengetahui  hal  baru  [11,12]. Penelitian [15] menyebutkan bahwa dengan menggunakan  Data  Mining  dalam  melakukan  deteksi dini  dengan  membandingkan  beberapa  metode  untuk mengetahui tingkat akurasi dan model yang tepat dalam proses  deteksi  penyakit  ginjal  kronis.  Selain  itu penelitian  yang  dilakukan  oleh  [16]  menyebutkan bahwa dengan melakukan penambangan data diharapkan dapat menyesuaikan pengobatan yang tepat terhadap pasien dengan kondisi Major Depression .
Salah  satu  teknik  data  mining  yang  memiliki  tingkat akurasi  yang  baik  adalah  algiritma  Naïve  Bayes, algoritma  ini  menghitung  sekumpulan  probabilitas dengan  menjumlahkan  frekuensi  serta  campuran  nilai daridataset  yang    diberikan  [17].  Teori  ini  dibuktikan oleh [18] pada penelitiannya yang menyebutkan bahwa algoritma  Naive  Bayes  memiliki  klasifikasi  tingkat keakuratan  yang  lebih tinggi dibandingkan algoritma C.45. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh  [19]  yang  menyatakan  bahwa  Naïve  Bayes merupakan  algoritm  yang  cukup  sederhana  namun terbukti  menghasilkan nilai  akurasi  tinggi. Selain itu pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [20]  dengan penerapan  Metode  Naïve  Bayes  dalam  Pemeriksaan Kesehatan Harian pekerja merupakan langkah inovatif. Algoritma ini mampu memanfaatkan data pemeriksaan sebelumnya  untuk  mengambil  keputusan  berikutnya dengan  tingkat  akurasi  99,83  %,  selain  itu  dengan adanya  penggunaan  algoritma  ini  dapat  mengatasi keterbatasan sistem sebelumnya yang bergantung pada pengalaman  dan  keahlian  tenaga  kesehatan  yang bervariasi.
Melalui implementasi metode Naïve Bayes yang telah diuraikan, diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi  substansial  dalam  memberdayakan  tenaga kesehatan. Penelitian ini diharapkan mampu memungkinkan  para  profesional  kesehatan  untuk merespons  dengan  lebih  cepat  dan  memberikan tindakan  yang  lebih  tepat,  terutama  dalam  konteks

## Muhammad Zulfadhilah, Putri Yuliantie
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v10i2.1481 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
deteksi dini gangguan kesehatan. Penelitian ini, dengan demikian,  bukan  hanya  menjadi  sebuah  eksplorasi ilmiah,  tetapi  juga  menjadi  kontribusi  nyata  dalam mendukung agenda riset pemerintah yang mengutamakan  kemandirian  sektor  kesehatan,  sejalan dengan pesatnya perkembangan teknologi masa kini.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguraikan  metode yang diterapkan dalam mendeteksi gangguan psikologis pasca  melahirkan  melalui  penerapan  teknik  Data Mining  Naïve  Bayes.  Metode  ini  dirancang  untuk mengidentifikasi  dan  menganalisis  pola  gejala  yang dapat  menjadi  indikator  adanya  gangguan  psikologis pada ibu setelah melahirkan. Pada gambar 1 merupakan alur penelitian yang dilakukan.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Berikut  penjelasan  tahapan  penelitian  yang  akan dilaksanakan:
Pengumpulan  Data  Gejala:  Tahap  pertama  adalah pengumpulan  data  gejala  yang  relevan  dengan gangguan  psikologis  pasca  melahirkan.  Data  yang terkumpul  mencakup  berbagai  gejala  yang  mungkin muncul  pada  ibu  pasca  melahirkan  yang  mengalami gangguan psikologis.
Persiapan Data: Data yang terkumpul diolah agar sesuai untuk analisis. Proses ini melibatkan pembersihan data dari  nilai  yang  tidak  valid  atau  duplikat,  serta penyusunan  data  ke  dalam  format  yang  lebih terstruktur, seperti tabel atau matriks.
Pemilihan  Atribut:  Dalam  tahap  ini,  atribut  atau  fitur yang  relevan  untuk  analisis  dipilih.  Atribut  ini merupakan  gejala-gejala  yang  mungkin  menjadi indikator  gangguan  psikologis  pasca  melahirkan. Pemilihan  atribut  ini  penting  untuk  mengidentifikasi pola  dan  hubungan  antara  gejala-gejala  dengan gangguan psikologis.
Pembuatan  Model  Data  Mining:  Model  Data  Mining, khususnya  metode  Naive  Bayes,  diimplementasikan untuk analisis. Data yang telah dibersihkan dan dipilih atributnya  digunakan  untuk  melatih  model.  Model Naive  Bayes  akan  mempelajari  pola-pola  yang  terkait dengan  gejala-gejala  dan  tingkat  gangguan  psikologis yang ada dalam data pelatihan.
Pengujian  Model:  Setelah  model  dilatih,  langkah berikutnya adalah mengujinya menggunakan data yang belum pernah dilihat oleh model sebelumnya. Data ini digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  model  dalam melakukan  prediksi  tingkat  gangguan  psikologis
berdasarkan  gejala-gejala  yang  ditemukan  pada  data pengujian.
Evaluasi  dan  Validasi:Hasil  dari  pengujian  model dievaluasi untuk mengukur akurasi dan efektivitasnya dalam mendeteksi gangguan  psikologis  pasca melahirkan.  Langkah  ini  melibatkan  perbandingan antara  hasil  prediksi  model  dengan  keadaan sebenarnya.  Validitas  model  diuji  melalui  analisis statistik dan perbandingan dengan standar medis yang ada.

## Gambar 2.  Model Data Mining Menggunakan Naïve Bayes
Penelitian ini dilakukan dengan  menggunakan Orange Data  Mining,  Gambar  2  merupakan  rancangan  dari penggunaan  Orange  Data  Mining  untuk  implementasi Naïve Bayes.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada implementasi Naïve Bayes di sini menggunakan 2 jenis data, yaitu “data train” dan “data uji”. Data train pada  penelitian  ini  berjumlah  1503  baris,  sedangkan data  uji  berjumlah  598  baris.  Data  train  dan  data  uji digunakan  dalam  model  perancangan  pada  aplikasi Orange  Data  Mining.  Berikut  contoh  perhitungan manual dengan menggunakan salah satu gejala “Feeling sad  or  Tearful”  yang  digunakan  dalam  implementasi Naïve Bayes.
Perhitungan:
P (Yes ∣ Feeling sad or Tearful=No) ∝ P (Yes)× P (Feeling sad or Tearful=No ∣ Yes)≈0.52×(1−0.75)≈0.13 P (No ∣ Feeling sad or Tearful=No) ∝ P (No)× P (Feeling sad or Tearful=No ∣ No)≈0.48×(1−0.27)≈0.35 Normalisasi:
P (Yes ∣ Feeling sad or Tearful=No)=0.130.13+0.35≈0.2 7 P (No ∣ Feeling sad or Tearful=No)=0.350.13+0.35≈0.7 3 Prediksi: No
Pada  Hasil  dari  penggunaan  aplikasi  Orange  Data Mining dalam implementasi Naïve Bayes untuk deteksi gangguan  psikologis  pasca  melahirkan  seperti  terlihat pada Gambar 3.

## Muhammad Zulfadhilah, Putri Yuliantie
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v10i2.1481 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Pada Gambar 3 dapat dilihat bahwa ada beberapa nilai yang  dihasilkan  Model  Naïve  Bayes,  Nilai  AUC mencerminkan kemampuan model untuk membedakan antara  kelas  positif  dan  negatif.  AUC  yang  tinggi menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan yang baik  dalam  mengklasifikasikan  secara  instans  dengan benar.  Nilai  AUC  sekitar  0.878  menunjukkan  bahwa model memiliki kinerja yang baik dalam membedakan antara kedua kelas. Semakin mendekati 1, semakin baik model  dalam  membedakan  kelas-kelas  tersebut. Nilai CA / Akurasi adalah persentase prediksi yang benar dari keseluruhan  prediksi.  Dalam  konteks  gangguan psikologis  pasca  melahirkan,  akurasi  memberikan gambaran  umum  tentang  seberapa  baik  model  dapat mengklasifikasikan apakah seorang ibu pasca melahirkan mengalami gangguan psikologis atau tidak. Dengan  nilai  akurasi  sekitar  0.819,  model  mampu memprediksi  dengan  benar  sekitar  81.9%  dari  semua kasus .  F1-Score adalah  rata-rata  harmonis  antara Precision dan Recall . F1-Score memberikan informasi tentang keseimbangan antara kemampuan model dalam memberikan prediksi positif yang benar dan kemampuan untuk menemukan sebagian besar instance positif. Presisi menyoroti seberapa akurat model dalam memberikan prediksi positif, sementara recall menunjukkan  kemampuan  model  dalam  menemukan sebagian  besar  instance  positif  yang  sebenarnya. Dengan  nilai F1-Score sekitar 0.817, model  mencapai keseimbangan yang baik antara kebenaran dari prediksi positif  dan  kemampuan  untuk  menemukan  semua instance positif. Recall (juga dikenal sebagai Sensitivity atau True Positive Rate ) mengukur kemampuan model untuk  menemukan  semua  instance  positif.  Dalam konteks  gangguan  psikologis  pasca  melahirkan,  recall mengindikasikan seberapa baik model dapat mengidentifikasi ibu pasca melahirkan yang sebenarnya mengalami  gangguan  psikologis.  Dengan  nilai  recall sekitar 0.819, model mampu menemukan sekitar 81.9% dari  semua  instance  positif. Nilai  MCC mengukur korelasi  antara  prediksi  model  dan  hasil  sebenarnya, dengan mempertimbangkan kesimbangan antara prediksi  positif  dan  negatif.  MCC  memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang performa model, terutama saat menghadapi dataset yang tidak seimbang. Nilai  MCC  yang  positif  menunjukkan  bahwa  prediksi model  dan  hasil  aktual  memiliki  hubungan  positif, sementara nilai mendekati 0 mengindikasikan ketidaksetujuan  acak  antara  prediksi  dan  hasil sebenarnya..  Nilai  MCC  sekitar  0.594  menunjukkan korelasi  yang  cukup  baik  antara  prediksi  model  dan hasil sebenarnya.
Secara keseluruhan, nilai-nilai ini menunjukkan bahwa model Naive Bayes memiliki kinerja yang baik dalam mendeteksi gangguan psikologis pasca melahirkan.
Gambar 4 merupakan hasil dari Confusion Matrix yang merupakan  tabel  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi
performa  model  klasifikasi  dengan  membandingkan prediksi model dengan hasil sebenarnya.
Gambar 3. Hasil Test & Scores Pada Orange Data Mining
Gambar 4 Confusion Matrix
confusion  matrix : True  Positive (TP):  870.  Ini  adalah jumlah  instance  yang  sebenarnya  positif  dan  telah diprediksi  dengan  benar  sebagai  positif  oleh  model; False  Positive (FP):  162.  Ini  adalah  jumlah  instance yang  sebenarnya  negatif  tetapi  telah  salah  diprediksi sebagai  positif  oleh  model; True  Negative (TN):  361. Ini adalah jumlah instance yang sebenarnya negatif dan telah  diprediksi  dengan  benar  sebagai  negatif  oleh model.; False  Negative (FN):  110.  Ini  adalah  jumlah instance  yang  sebenarnya  positif  tetapi  telah  salah diprediksi sebagai negatif oleh model.

## 4.   Kesimpulan
Dari  hasil  evaluasi  model,  dapat  disimpulkan  bahwa model Naive Bayes  menunjukkan performa  yang baik dalam mendeteksi gangguan psikologis pasca melahirkan.  Nilai-nilai  evaluasi  menggambarkan kemampuan  model  dalam  membedakan  antara  kelas positif  dan  negatif,  dengan  nilai  AUC  sekitar  0.878. Akurasi model sekitar 0.819 mengindikasikan kemampuannya  dalam  memprediksi  dengan  benar sekitar  81.9%  dari  kasus  yang  diuji.  F1-Score  dan Recall  sekitar  0.817  dan  0.819  masing-masing menunjukkan keseimbangan antara prediksi positif dan kemampuan  menemukan  instance  positif. Confusion Matrix juga menggambarkan performa model. Meskipun  memiliki  jumlah  True  Positive  (TP)  yang signifikan  (870),  jumlah  False  Positive  (FP)  perlu

## Muhammad Zulfadhilah, Putri Yuliantie
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v10i2.1481 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
diperhatikan  (162),  menunjukkan  beberapa  prediksi positif  yang  salah.  Secara  keseluruhan,  model  Naive Bayes  memberikan  hasil  yang  baik  dalam  mendeteksi gangguan  psikologis  pasca  melahirkan.  Namun, diperlukan  peningkatan  dalam  mengurangi  prediksi salah  positif  untuk  menjadikan  model  ini  lebih  efektif dalam  mendukung  deteksi  gangguan  psikologis  pasca melahirkan.

## Ucapan Terimakasih
Penelitian mengucapkan terima kasih kepada Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan Teknologi  yang  telah  memberikan  dukungan  dalam pengerjaan  penelitian  ini  dalam  bentuk  Hibah  Skema Penelitian Dasar tahun pelaksanaan 2023, serta kepada Universitas  Sari  Mulia  yang  telah  memfasilitasi  pada saat proses penelitian.

## Daftar Rujukan
[ 1] M.  Zulfadhilah  and  N.  W.  Ningrum,  “Rancang  Bangun Sistem  Pakar  Untuk  Deteksi  Dini  Tingkat  Depresi  Pasca Melahirkan,” Edik Informatika , vol. 8, no. 2, pp. 81–92, Apr. 2022, doi: 10.22202/ei.2022.v8i2.5665.
[2] M.  Zulfadhilah,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Gangguan Psikologis  Anak  Dengan  Algoritma  Breadth  First  Search (BFS),” JITEKH, vol. 7, no. 1, pp. 15–22, 2019.
[3] WHO,  “Maternal  Mental  Health,”  World  Health Organization. Accessed: Mar. 25, 2023. [Online]. Available: https://www.who.int/teams/mental-health-and-substance- use/promotion-prevention/maternal-mental-health
[4] Rokom,  “Transformasi  Digital  Bidang  Kesehatan :  Strategi Jangka Panjang Atasi Pandemi COVID-19,” Kemenkes RI.
[5] F.  Farajullah  and  M.  Murinto,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Dini Gangguan  Kecemasan  (Anxiety)  Menggunakan  Metode Forward  Chaining  Berbasis  Web,” JSTIE  (Jurnal  Sarjana Teknik Informatika) (E-Journal) , vol. 7, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.12928/jstie.v7i1.15800.
[6] E.  Karyadiputra  and  A.  Setiawan,  “PENERAPAN  DATA MINING  UNTUK  PREDIKSI  AWAL  KEMUNGKINAN TERINDIKASI DIABETES,” Teknosains:  Media  Informasi Sains dan Teknologi , vol. 16, no. 2, pp. 221–232, 2022, doi: https://doi.org/10.24252/teknosains.v16i2.28257.
[7] ACOG,  “Postpartum  Depression,”  American  College  of Obstetricians  and  Gynecologists.  Accessed:  Mar.  25,  2023. [Online]. Available: https://www.acog.org/womens- health/faqs/postpartum-depression
[8] R. A. Sari, “Literature Review: Depresi Postpartum,” Jurnal Kesehatan ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  167–174,  2020,  doi: 10.26630/jk.v11i1.1586.
[9] B. G. Mamatha Bai, B. M. Nalini, and J. Majumdar, “Analysis and Detection of Diabetes Using Data Mining Techniques— A Big Data Application in Health Care,” 2019, pp. 443–455. doi: 10.1007/978-981-13-5953-8_37.
[10] K.  Saqib,  A.  F.  Khan,  and  Z.  A.  Butt,  “Machine  Learning Methods  for  Predicting  Postpartum  Depression:  Scoping Review,” JMIR Ment Health , vol. 8, no. 11, p. e29838, Nov.
2021, doi: 10.2196/29838.
[11] I.  Fatima,  B.  U.  D.  Abbasi,  S.  Khan,  M.  Al‐Saeed,  H.  F. Ahmad,  and  R.  Mumtaz,  “Prediction  of  postpartum depression  using  machine  learning  techniques  from  social media  text,” Expert  Syst ,  vol.  36,  no.  4,  Aug.  2019,  doi: 10.1111/exsy.12409.
[12] I.  W.  Gamadarenda  and  I.  Waspada,  “Implementasi  Data Mining  untuk  Deteksi  Penyakit  Ginjal  Kronis  (PGK) menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Backward Elimination,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer ,  vol.  7,  no.  2,  p.  417,  Feb.  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020721896.
[13] I.  Solikin,  “Teknik  Data  Mining  untuk  Prediksi  Kanker Payudara yang Efisien,” Jurnal Teknik Elektro , vol. 3, no. 3, pp. 63–67, Sep. 2021.
[14] L.  Sari,  A.  Romadloni,  and  R.  Listyaningrum,  “Penerapan Data  Mining  dalam  Analisis  Prediksi  Kanker  Paru Menggunakan Algoritma Random Forest,” Infotekmesin , vol. 14, no. 01, pp. 155–162, Jan. 2023, doi:
10.35970/infotekmesin.v14i1.1751.
[15] A. Rahmadhani, F. Fauziah, and A. Aningsih, “Sistem Pakar Deteksi  Dini  Kesehatan  Mental  Menggunakan  Metode Dempster-Shafer,” Sisfotenika , vol. 10, no. 1, p. 37, 2020, doi: 10.30700/jst.v10i1.747.
[16] H.  M.  van  Loo,  T.  B.  Bigdeli,  Y.  Milaneschi,  S.  H.  Aggen, and K. S. Kendler, “Data mining algorithm predicts a range of  adverse  outcomes  in  major  depression,” J  Affect  Disord , vol. 276, pp. 945–953, Nov. 2020, doi:
10.1016/j.jad.2020.07.098.
[17] Hozairi,  Anwari,  and  S.  Alim,  “Implementasi  Orange  Data Mining  Untuk  Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Dengan Model  K-Nearest  Neighbor,  Decision  Tree  Serta  Naive Bayes,” Jurnal  Ilmiah  NERO ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  133–144, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.21107/nero.v6i2.237.
[18] S. Janu, S. Tyas, M. Febianah, F. Solikhah, A. L. Kamil, and W. A. Arifin, “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan  C.45  Dalam  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Kelulusan,” TEMATIK  Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  96–103,  Jun. 2021, doi: 10.38204/tematik.v8i1.576.
[19] E.  Indrayuni,  “Klasifikasi  Text  Mining  Review  Produk Kosmetik  Untuk  Teks  Bahasa  Indonesia  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes,” Jurnal  Khatulistiwa  Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 29–36, 2019, doi: https://doi.org/10.31294/jki.v7i1.5740.
[20] N.  Hidayati,  V.  G.  Utomo,  and  N.  Wakhidah,  “Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Pemeriksaan Kesehatan,” Jurnal Informatika UPGRIS , vol. 5, no. 2, pp. 174–178, 2019.