## APLIKASI PREDIKSI USIA KELAHIRAN DENGAN METODE NAIVE BAYES

## Naisha Rahma Indraswari
Fakultas Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta Email: naisharahmai@gmail.com
Yogiek Indra Kurniawan Fakultas Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta
Email: yogiek@ums.ac.id

## ABSTRAK
Umumnya  kelahiran  bayi  sehat  cukup  bulan  berada  pada  minggu  38-42  kehamilan.  Namun  ada banyak bayi yang terlahir pada usia kelahiran yang kurang mencukupi bahkan lahir dalam usia kelahiran yang  lewat  waktu.  Hal  ini  menjadi  hal  yang  serius  mengingat  banyak  terjadi  kematian  bayi  akibat  usia kelahiran  yang  kurang  mencukupi  atau  yang  lewat  waktu.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat aplikasi  prediksi  yang  nantinya  akan  dapat  membantu  pasien  dalam  mengetahui  usia  kelahirannya  dan mengantisipasi hal yang tidak diinginkan kedepannya. Metode yang digunakan merupakan metode Naïve Bayes dengan variable inputan faktor-faktor yang dialami oleh ibu hamil, diantaranya: usia ibu, tekanan darah,  jumlah  bayi,  riwayat  persalinan,  riwayat  abortus/  kuretase,  malnutrisi,  penyakit  bawaan  sebelum hamil  dan  masalah  saat  kehamilan.  Hasil  dari  penelitian  ini  merupakan    sebuah  aplikasi  yang  dapat memprediksi  usia    kelahiran  dengan  nilai  akurasi  aplikasi  tertinggi  pada  angka  78,69%,  nilai precision tertinggi ada pada angka 70.14% dan nilai recall tertinggi ada pada angka 63.64%.
Kata kunci: aplikasi, naïve bayes, prediksi, usia kelahiran.

## ABSTRACT
Generally babies born at 38-42 weeks of pregnancy. But, there are a lot of babies born at preterm pregnancy and even there are babies born at posrterm pregnancy. This problem becomes a serious thing considering that many babies deaths due to preterm pregnancy or postterm pregnancy. The goals of this study is to create a prediction application that will be able to help patients to knowing the age of birth and anticipate the unexpected thing going forward. The method used is Naïve Bayes method with variable input  factors  by  pregnant  mother.  They  are,  age,  blood  pressure,  number  of  infants,  birth  history, abortion / curettage history, malnutrition, congenital disease and pregnancy problems. The results of this study is an application that can predict the age of birth with highgest accuracy value of this application on  number  78.69%,  highgest  precision  value  on  number  70.14%  and  highgest  recall  value  on  number 63.64%.
Keywords: application, birth, naïve bayes, prediction.

## 1. PENDAHULUAN
Angka kelahiran bayi di Indonesia setiap tahunnya cenderung semakin bertambah. Angka kelahiran bayi  ini  diiringi  angka  kematian  bayi  baru  lahir  yang  besar  pula.  Banyak  hal  yang  menyebabkan  bayi yang baru lahir meninggal, beberapa diantaranya adalah kekurangan nutrisi pada saat  dalam kandungan, janin  yang  memiliki  cacat  dalam  tubuhnya,  faktor  kelahiran  usia premature ,  faktor  usia  kelahiran postmature/postdate dan lain lain. Kematian akibat kelahiran premature tentunya menjadi masalah yang cukup  serius.  Menurut  hasil  riset  yang  dilakukan  WHO  pada  tahun  2010,  Indonesia  merupakan  negara yang  menempati peringkat  ke 5 tertinggi dengan 675.700 kelahiran premature dalam  satu tahun.  Angka ini  masih  cukup  rendah  dibandingkan  negara  India  yang  mencapai  3,5  Juta  kelahiran premature per tahunnya.  Hal  ini  menyebabkan  India  menempati  urutan  pertama  jumlah  kelahiran premature tertinggi diantara 184 negara lain. Di urutan ke-2 adalah China dengan jumlah 1,1 juta kelahiran premature diikuti Nigeria dan Pakistan. Indonesia masuk dalam urutan ke 9 jumlah rata-rata kelahiran premature tertinggi dengan angka kelahiran 15.5 per 100 kelahiran [1].
Lebih dari 15 Juta kelahiran premature terjadi di dunia dan terus meningkat setiap tahunnya. Lebih dari  1  juta  anak  meninggal  setiap  tahunnya  karena  komplikasi  akibat  kelahiran premature .  Kelahiran
premature merupakan  penyebab  kematian  bayi  baru  lahir  dengan  umur  kurang  dari  4  minggu  dan merupakan penyebab kematian kedua pada anak dibawah umur 5 tahun selain pneumonia. Sementara itu, bayi  yang  berhasil  hidup  mengalami  kecacatan  yang  mereka  alami  seumur  hidup  diantaranya  gangguan pada  saat  belajar  dan  visual  serta  masalah  pendengaran    [2].  Anak  yang  terlahir  premature  memiliki resiko  yang  lebih  tinggi  terhadap  retardasi  mental.  Retardasi  Mental  (RM)  atau  biasa  disebut  dengan keterbelakangan  mental  atau  disabilitas  intelektual  (DI)  adalah  suatu  kelainan  mental  dimana  tingkat kecerdasan berasa dibawah rata-rata orang normal lainnya  (umumnya IQ  kurang dari 70) dan gangguan dalam keteranpilan adaptif yang terjadi sebelum anak berusia 18 tahun [3].
Kelahiran postmature/postdate juga  menimbulkan  masalah  yang  cukup  serius,  diantaranya  air ketuban yang semakin sedikit, fetal distress atau gawat janin, makrosomia atau bayi dengan berat badan lebih, fetal death atau janin meninggal dalam kandungan, bayi kekurangan nutrisi dan oksigen, dan lain lain.  Kelahiran postmature/postdate menyebabkan  bayi  yang  lahir  memiliki  tingkat  pertumbuhan  yang lambat. Kelahiran postmature/postdate biasanya terjadi pada kelahiran anak pertama. Berdasarkan permasahan yang telah disebutkan diatas, perlu untuk kita mengetahui faktor-faktor apa saja  yang  mempengaruhi  usia  kelahiran  pada  bayi  agar  tidak  terjadi  hal  yang  tidak  diinginkan kedepannya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  usia  kelahiran  menjadi  3  kategori  berdasarkan faktor-faktor yang dialami oleh ibu hamil dengan menggunakan aplikasi prediksi. Kategori usia kelahiran yang ada di penelitian ini diantaranya adalah premature , normal atau cukup bulan, dan postmature atau postdate .
Nugroho & Subanar (2013) menggunakan Metode Naïve Bayes untuk memprediksi kelahiran pada ibu  hamil  untuk  mengurangi  Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  dan  Angka  Kematian  Bayi  (AKB).  Variabel yang digunakan adalah karakteristik yang dialami ibu hamil antara lain, usia ibu, tinggi badan, jumlah Hb, tekanan  darah,  riwayat  kehamilan  dan  penyakit  bawaan.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  sistem klasifikasi  menggunakan  bahasa  R  dengan output prediksi  ibu  hamil  mengalami  kelahiran  beresiko  dan kelahiran normal [4].
Nugroho & Hayarti (2015) menggunakan perbandingan 3 metode dalam penelitiannya. Metode yang digunakan adalah Algoritma C.45, Algoritma K-Means dan Naïve Bayes untuk melakukan klasifikasi dan klastering  terhadap  penjurusan  siswa  di  SMAN  3  Boyolali.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan penjurusan yang tepat bagi siswa agar siswa dapat memaksimalkan potensi, bakat dan nilai akademisnya [5].  Marlina, et.  al. (2017)  menggunakan  Naïve  Bayes Classifier dalam  sistem  pakar  yang  dibagun. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan mendiagnosa penyakit ISPA dengan menggunakan konversi hasil suara pasien [6].
Berdasarkan telaah pustaka diatas, penelitian ini akan membuat aplikasi prediksi usia kelahiran yang akan dibangun menggunakan metode Naïve Bayes. Alasan penulis memilih untuk menggunakan metode Naïve Bayes adalah Naïve Bayes merupakan metode klasifikasi dengan rumus yang sederhana dan mudah untuk di aplikasikan serta metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi dibandingkan dengan  metode  lainnya.  Dengan  adanya  aplikasi  prediksi  usia  kelahiran  ini  diharapkan  akan  dapat membantu mengurangi resiko kematian bayi akibat usia kelahiran yang terlalu muda maupun terlalu tua dan mengantisipasinya sejak dini.

## 2. METODOLOGI
Pada bagian metodologi ini akan dijelaskan  tahap-tahap yang dilakukan dalam penelitian dari awal hingga akhir. Tahap-tahap dalam peneltian ini ditunjukkan dalam gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada tahap identifikasi masalah merupakan tahap awal yang bertujuan untuk menentukan masalah- masalah  apa  saja  yang  ada  dalam  kelahiran  bayi.  Berdasarkan  masalah  yang  ada  di  lapangan  maka dibutuhkan sebuah aplikasi untuk memprediksi usia kelahiran menjadi 3 kategori usia.

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data yang didapatkan dari data rekam medik pasien melahirkan  di  RSUD.  Dr.  Moewardi  Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Klinik  Pratama  An-Nisa  selama  tahun 2016. Serta untuk data testing menggunakan data rekam  medik pasien  melahirkan selama bulan Januari 2017 hingga bulan September 2017. Penjelasan data yang diambil dalam rekam medik pasien ada dalam tabel 1.
Tabel 1. Penjelasan variable yang diperlukan
Variable Atribut Tipe Keterangan X1 Usia Ibu Polinomial a. Kurang ( < 20 tahun ) b. Cukup ( 20-35 tahun ) c. Lebih ( >35 tahun ) X2 Tekanan Darah Polinomial a. Rendah ( < mmHg ) b. Normal ( - mmHg) c. Tinggi ( > mmHg ) X3 Jumlah Bayi Binomial {1, 2} X4 Riwayat Persalinan Polinomial a. Riwayat premature b. Riwayat postmature/postdate
c. Riwayat melahirkan usia normal
d. Jarak yang singkat dengan kehamilan sebelumnya ( < 2 tahun ) e. Persalinan Pertama X5 Riwayat Abortus Binomial {Ya, Tidak} X6 Malnutrisi Polinomial {Kurang, Normal, Lebih} X7 Penyakit Lain Polinomial a. Jantung b. Asma
c. Hipertensi
d. Anemia
e. Diabetes Melitus f. Tidak Ada X8 Masalah Saat Kehamilan Ini Polinomial a. Pre-eklamsia Ringan
b. Pre-eklamsia Berat
c. Hipertensi Gestasional
d. Perdarahan
e. Tidak Ada
Y Usia Kelahiran Label
a. Prematur ( < 37 minggu ) b. Normal ( 38 – 42 minggu )
c. Postdate ( > 42 minggu )
Dalam  pembangunan  aplikasi  diperlukan use  case yang  digunakan  untuk  menggambarkan penggunaan  dan  pengelolaan  data  dalam  aplikasi  sesuai  dengan  kebutuhan.  Pada  gambar  2  merupakan diagram use case yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 2. Use Case Diagram
Keterangan:
a. Log In : Dalam  proses  log  in  admin  dapat  memasukkan username dan password yang dimiliki setiap admin. b. Mengelola data training
: Dalam  tahap  ini  admin  dapat  menambah,  mengubah dan menghapus data training yang ada dalam aplikasi. Data  yang  dimasukkan  dapat  berupa  file  dengan ekstensi excel atau data yang dimasukkan melaui form yang ada dalam aplikasi.
c. Mengelola data testing : Dalam  tahap  ini  admin  dapat  menambah,  mengubah dan  menghapus  data testing yang  ada  dalam  aplikasi. Data  yang  dimasukkan  dapat  berupa  file  dengan ekstensi excel atau data yang dimasukkan melaui form yang disediakan dalam aplikasi. d. Menguji klasifikasi Naïve Bayes : Dalam  tahap  ini  admin  dan user dapat  menguji  hasil klasifikasi dengan memasukkan data melalui form yang ada dalam aplikasi.
e. Melihat hasil prediksi
: Dalam  tahap  ini  admin  dan user dapat  melihat  hasil pengujian yang mereka masukkan sebelumnya.

## 2.3 Implementasi Aplikasi
Pada tahap implementasi aplikasi ini bertujuan untuk membangun aplikasi dari awal sesuai dengan kebutuhan. Aplikasi yang akan dibangun merupakan aplikasi berbasis web dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Dalam aplikasi akan di implementasikan algoritma klasifikasi Naïve Bayes.
Bayes  merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang  berdasar  pada  penerapan teorema Bayes atau aturan Bayes dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan) yang kuat (naïf) [7]. Metode  Bayes  merupakan  pendekatan  statistic  untuk  melakukan  inferensi  induksi  pada  persoalan klasifikasi  [8].
Keuntungan  menggunakan  klasifikasi Naïve  Bayes adalah  metode  ini  hanya  memerlukan  data training yang sedikit untuk membuat ( mean dan varians dari variabel) yang diperlukan untuk klasifikasi. Karena  variabel  independen  diasumsikan,  hanya  varians  variabel  masing-masing  kelas  yang  harus ditentukan dan bukan keseluruhan matriks kovarians  [9].
Prediksi Bayes didasarkan pada teorema Bayes dengan formula umum yang terdapat di persamaan 1 berikut: [7].
(1)
Keterangan:
P(H|E): Probabilitas  akhir  bersyarat  ( conditional  probability )  suatu  hipotesis  H terjadi jika diberikan bukti ( evidence ) E terjadi. P(E|H): Probabilitas sebuah bukti E akan memengaruhi hipotesis H. P(H)   : Probabilitas awal hipotesis H terjadi tanpa memandang bukti apapun. P(E)   : Probabilitas awal bukti E terjadi tanpa memandang hipotesis/bukti yang lain.
Berikut adalah contoh penerapan Naïve Bayes pada data yang penulis dapatkan. Data yang didapat dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data training dan  data testing .  Pada  tabel  2 merupakan  data training yang  digunakan  untuk  memperoleh  model  serta  pada  tabel  3  merupakan  data testing untuk menguji model dari perhitungan data training .
Tabel 2. Data Training
Usia Tekanan Darah Jml Bayi Riwayat Persalinan Riwayat Abortus Nutrisi Penyakit Lain Masalah Saat Hamil Usia Kelahiran Lebih Tinggi 1 Riwayat Normal Tidak Normal Tidak Ada PEB Postdate Kurang Normal 1 Riwayat Normal Tidak Normal Tidak Ada Tidak Ada Normal Lebih Normal 1 Riwayat Prematur Ya Normal Anemia Tidak Ada Premature Cukup Tinggi 1 Anak Pertama Tidak Normal Anemia PER Postdate Cukup Normal 1 Riwayat Prematur Tidak Normal Tidak Ada Tidak Ada Normal Cukup Tinggi 1 Anak Pertama Tidak Normal  Hipertensi PEB Premature Lanjutan Tabel 2. Data Training Usia Tekanan Darah Jml Bayi Riwayat Persalinan Riwayat Abortus Nutrisi Penyakit Lain Masalah Saat Hamil Usia Kelahiran Lebih Normal 1 Riwayat Normal Tidak Normal Tidak Ada Tidak Ada Normal Lebih Tinggi 1 Riwayat Prematur Ya Normal Asma PER Premature Lebih Normal 1 Anak Pertama Tidak Kurang Asma Tidak Ada Premature Cukup Normal 2 Riwayat Normal Tidak Normal Tidak Ada Tidak Ada Premature Tabel 3. Data Testing Usia Tekanan Darah Jml Bayi Riwayat Persalinan Riwayat Abortus Nutrisi Penyakit Lain Masalah Saat Hamil Usia Kelahiran Cukup Tinggi 1 Anak Pertama Tidak Normal  Hipertensi PEB ?
Hasil perhitungan dari tabel 2 dapat digunakan untuk menentukan kelas usia kelahiran tabel 3 yang dijabarkan seperti dibawah ini:
a. Menghitung jumlah probabilitas variabel Y = 0,5 = 0,3 = 0,2
b. Menghitung probabilitas variable X terhadap variable Y
c. Membandingkan hasil probabilitas tiap kelas
Dari perhitungan di atas  telah diketahui bahwa probabilitas terbesar ada pada maka dapat disimpulkan data yang ada pada data testing berada pada kelas Premature .

## 2.4 Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  menguji  perhitungan  dalam  data training dengan  menggunakan  data testing .  Pada  tahap  pengujian  ini  pula  dilakukan  perhitungan  untuk  menguji  dan  mengukur  tingkat precision, recall dan accuracy dari algoritma Naïve Bayes[10]. Precision merupakan  perhitungan  terhadap  perkiraan  proporsi  kasus  positif  yang  benar  dan dirumuskan dalam persamaan 2: [11]
(2)
Recall merupakan  perhitungan  terhadap  perkiraan  proporsi  kasus  positif  yang  diidentifikasi  benar dan dirumuskan dalam persamaan 3:
(3)
Accuracy merupakan  perhitungan  terhadap  proporsi  dari  jumlah  total  prediksi  yang  benar  dan dirumuskan dalam persamaan 4:
(4)
Keterangan:
TP  : True Positive
TN  : True Negative
FP  : False Positive FN  : False Negative

## 2.5 Kesimpulan
Pada  tahap  ini  akan  dirumuskan  kesimpulan  berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan.  Apakah sudah sesuai dengan tujuan dan harapan yang diinginkan atau belum.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Implementasi  dari  aplikasi  yang  telah  dirancang  sebelumnya  menghasilkan  sebuah  aplikasi  untuk memprediksi usia kelahiran. Dalam aplikasi ini terdapat 2 aktor yang dapat menggunakan aplikasi, yaitu dokter sebagai admin dan pasien sebagai user .

## 3.2 Admin (Dokter)
Admin  mempunyai  peran  sebagai  pengelola  data  dalam  aplikasi.  Admin  di  wajibkan  untuk melakukan login terlebih  dahulu  dengan  memasukkan username dan password yang  dimiliki.  Setelah melakukan login ,  maka  admin  akan  langsung  masuk  ke  halaman  utama  dengan  beberapa  menu  yang dapat memudahkan admin mengelola data prediksi.
Menu  dalam  halaman  utama  admin  diantaranya  adalah:  halaman  utama,  data  latih  (data training ), data uji (data testing ), accuracy , data total (data keseluruhan), data prediksi dan logout . Dalam menu data latih  (data training )  terdapat  beberapa  sub  menu  yang  digunakan  untuk  mengelola  data training ,  yaitu input data latih, input excel data latih dan lihat data latih.
Pada menu data uji (data testing ) terdapat beberapa sub menu yang digunakan untuk mengelola data testing , yaitu input data uji, input excel data dan lihat data uji. Pada halaman lihat data uji terdapat button prediksi yang digunakan untuk menampilkan hasil prediksi data testing terdapat data training yang telah dikumpukan.  Tampilan  halaman  hasil  prediksi  dari  data testing dijelaskan  pada  gambar  4.  Pada  menu accuracy ditampilkan  hasil accuracy,  precision dan recall dari  data training dan  data testing aplikasi. Halaman accuracy dijelaskan pada gambar 3.

## Gambar 3. Halaman Accuracy
Pada menu data total terdapat beberapa sub menu yang digunakan untuk mengelola data total, yaitu input data total, input excel data total dan lihat data total. Pada menu data prediksi terdapat beberapa sub menu yang digunakan untuk mengelola data prediksi, yaitu input data prediksi dan lihat data total.
Pada halaman input data prediksi jika telah selesai memasukkan data maka akan langsung di bawa ke  halaman  hasil  prediksi  yang  dijelaskan  ada  gambar  4.  Menu logout merupakan  menu  terakhir  yang bertujuan untuk melakukan proses keluar dari halaman admin dan kembali ke halaman user .

## Gambar 4. Halaman Hasil Prediksi

## 3.3 User (Pasien)
User atau  pasien  hanya  memiliki  hak  akses  untuk  melakukan  prediksi  usia  kelahiran  tanpa melakukan login . Menu dalam halaman utama user diantaranya adalah, halaman utama, halaman prediksi dan login . Penjelasan menu dalam halaman utama user . Pada menu prediksi, user akan diarahkan untuk memasukkan  data  yang  akan  diprediksi.  Setelah  data  dimasukkan  maka  akan  muncul  tampilan  hasil prediksi  yang  dijelaskan  pada  gambar  4.  Menu login akan  mengarahkan user untuk  memasukkan username dan password yang hanya di miliki oleh admin.

## 3.4 Pengujian
Pada  tahap  pengujian  dilakukan  dengan  3  cara,  yaitu  dengan  pengujian blackbox ,  pengujian algoritma Naïve Bayes dan pengujian tingkat accuracy, precision dan recall .

## 3.2.1 Pengujian Blackbox
Pengujian blackbox dilakukan untuk menguji modul-modul yang ada dalam aplikasi apakah berjalan sesuai dengan fungsinya. Pengujian blackbox dijelaskan dalam tabel 4.
Tabel 4. Pengujian Blackbox
Modul Scenario Hasil yang diharapkan Hasil di aplikasi Login. Username dan password benar. Masuk ke halaman admin Valid Input data. Memasukkan data dan semua data telah terisi. Data masuk kedalam database dan masuk ke halaman lihat data. Valid Input data prediksi. Memasukkan data dan semua data telah terisi. Data masuk kedalam database dan masuk ke halaman hasil prediksi. Valid Import data excel. Memasukkan data dan semua data telah terisi. Data masuk kedalam database dan masuk ke halaman lihat data. Valid Mengubah data. Melakukan perubahan data dan semua data telah terisi. Data berhasil diubah dalam database dan masuk ke halaman sebelumnya. Valid Menghapus data. Melakukan penghapusan data sesuai dengan yang diinginkan. Data terhapus dari database dan masuk ke halaman sebelumnya. Valid Melakukan prediksi pada data. Melakukan pengisian data dan semua data telah terisi. Data masuk kedalam database dan masuk kehalaman prediksi. Valid Logout . Keluar dari aplikasi. Keluar dari halaman admin. Valid

## 3.2.2 Pengujian Algoritma Naïve Bayes
Pengujian  algoritma  Naïve  Bayes  dilakukan  dengan  menggunakan  10  data training dan  6  data testing .  Perhitungan  untuk  menguji  kedua  data  tersebut  dilakukan  dengan  cara  perhitungan  manual  dan perhitungan  dengan  aplikasi  yang  telah  diterapkan.  Dari  hasil  yang  didapat,  perhitungan  manual dibandingkan  dengan  perhitungan  aplikasi  memiliki  hasil  yang  sama.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa aplikasi yang dibangun berhasil menerapkan algoritma Naïve Bayes.

## 3.2.3 Pengujian Precicion, Recall Dan Accuracy
Pada  tahap  ini,  penulis  membagi  data  keseluruhan  yang  berjumlah  561  menjadi  data training dan data testing secara  berurutan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  nilai precision , recall dan accuracy pada perhitungan algoritma Naïve Bayes pada aplikasi. Penjelasan pengujian precision , recall dan akurasi dapat dilihat dalam tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Precision, Recall Dan Accuracy
Jumlah Data Training Jumlah Data Testing Precision Recall Accuracy 50 511 68.53 % 52.94 % 64.38 % 100 461 66.50 % 60.27 % 65.94 % 150 411 66.85 % 60.40 % 66.67 % 200 361 70.14 % 59.76 % 69.25 % 250 311 69.17 % 56.85 % 67.84 % 300 261 66.34 % 60.36 % 70.11 % 350 211 66.67 % 57.78 % 69.67 % 400 161 60.38 % 48.49 % 65.84 % 450 111 57.14 % 43.24 % 70.27 % 500 61 43.75% 63.64 % 78.69 %
Tabel  5  diatas  menunjukkan  bahwa  semakin  bertambahnya  data training maka  tingkat accuracy akan  cenderung  semakin  meningkat.  Tingkat Accuracy yang  semakin  tinggi  menunjukkan  bahwa  data yang  ada  dalam  aplikasi  memiliki  tingkat  kolektif  data  yang  cukup  tinggi  untuk  mengukur  kedekatan antara nilai aktual dengan hasil prediksi.
Tingkat precision dan recall yang  ada  dalam  aplikasi  ini  menunjukkan  hasil  yang  cenderung menurun  seiring  bertambahnya  data training .  Tingkat recall yang  semakin  menurun  seiring  dengan bertambahnya  data training menunjukkan  bahwa  data testing yang  diprediksi  benar  dan  relevan berjumlah lebih sedikit dari jumlah data testing yang bernilai benar. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat keberhasilan sistem dalam memprediksi data sesuai dengan nilai aktual masih rendah.
Sedangkan  tingkat precision yang  semakin  menurun  seiring  dengan  bertambahnya  data training menunjukkan  bahwa  data testing yang  diprediksi  benar  dan  relevan  berjumlah  lebih  sedikit  dari  jumlah data testing yang  diprediksi  bernilai  benar.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  ketepatan  sistem  dalam memprediksi data sesuai dengan yang dihatapkan masih cukup rendah.

## 3.5 Analisa Hasil
Aplikasi  prediksi  usia  kelahiran  yang  dibangun  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  ini  memiliki  2 aktor  dengan  hak  akses  yang  berbeda.  Admin  (dokter)  dapat  melakukan login dan logout serta  dapat mengelola semua data yang ada dalam aplikasi. Sedangkan user (pasien) hanya dapat melakukan prediksi terhadap data yang telah dimasukkan sebelumnya. Data yang dimasukkan diantaranya, usia ibu, tekanan darah, jumlah bayi, riwayat abortus, riwayat persalinan sebelumnya, malnutrisi, penyakit bawaan sebelum hamil dan masalah saat kehamilan ini.
Pengujian aplikasi dilakukan dengan 3 cara, yaitu dengan pengujian blackbox , pengujian algoritma Naïve  Bayes  dan  pengujian  tingkat accuracy , precision dan recall .  Pada  pengujian blackbox menunjukkan  bahwa  semua  modul  yang  ada  dalam  aplikasi  dapat  berjalan  sesuai  dengan  yang diharapkan.  Pada  pengujian  algoritma  Naïve  Bayes  menunjukkan  perhitungan  manual  dibandingkan dengan  perhitungan  aplikasi  memiliki  hasil  yang  sama.  Sedangkan  pengujian  tingkat accuracy menunjukkan  bahwa  semakin  banyak  data training maka  akan  semakin  tinggi  tingkat accuracy nya.
Pengujian  tingkat precision dan recall menunjukkan  bahwa  semakin  banyak  data training maka  tingkat precision dan recall cenderung menurun.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  merupakan  sebuah  aplikasi  prediksi  usia  kelahiran  dengan  menggunakan metode Naïve Bayes dengan hasil sebagai berikut:
a. Aplikasi memiliki 2 aktor yang memiliki hak akses yang berbeda. Dimana admin dan user dapat melakukan kegiatan prediksi dan hanya admin yang dapat melakukan login kedalam aplikasi.
b. Kegiatan  prediksi  dapat  dilakukan  setelah  memasukkan  data  yang  dialami  ibu  hamil  yang kemudian akan menampilkan hasil prediksi sesuai dengan perhitungan Naïve Bayes.
c. Pengujian  blackbox  menunjukkan  bahwa  semua  modul  dalam  aplikasi  dapat  berjalan  dengan baik sesuai fungsinya.
d. Pengujian  algoritma  Naïve  Bayes  menunjukkan  bahwa  perhitungan  manual  dibandingkan dengan perhitungan aplikasi memiliki hasil yang sama.
e. Pengujian  accuracy  menunjukkan  bahwa  semakin  banyak  data  maka  tingkat  akurasi  semakin tinggi.  Sedangkan  pengujian  tingkat  precision  dan  recall,  semakin  banyak  data  training menunjukkan hasil yang cenderung menurun.
f. Nilai  accuracy  tertinggi  pada  aplikasi  ini  ada  pada  angka  78.69%.  Sedangkan  nilai  precision tertinggi ada pada angka 70.14 % dan nilai recall tertinggi ada pada angka 63.64%.
g. Untuk itu penulis menyarankan untuk mengembangkan aplikasi prediksi ini dengan metode yang lain dan memberikan lebih banyak data training agar tingkat accuracy, precision dan recall dapat meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] WHO. “Preterm Birth,” World Health Organization., Updated November 2016, [Online]. Tersedia: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs363/en/ [Diakses: 30 Oktober 2017].
[2] WHO.  (2012). Born  Too  Soon:  The  Global  Action  Report  on  Preterm  Birth .  Tersedia:
http://www.who.int/pmnch/media/news/2012/201204_borntoosoon-report.pdf
[Diakses: 8
September 2017].
[3] Kurniawan,  Y.  I.  dan  Dwiyatmika,  W.  2017.  “Aplikasi  Diagnosa  Retardasi  Mental  Pada  Anak”. Prosiding SEMNAS Penguatan Individu di Era Revolusi Informasi , 336-343.
[4] Nugroho, A. dan Subanar. 2013. “Klasifikasi Naïve Bayes untuk Prediksi Kelahiran pada Data Ibu Hamil”. Berkala MIPA 23. 3, 297-308.
[5] Nugroho,  Y.,  dan  Haryati,  S.  2015.  “Klasifikasi  dan  Klastering  Penjurusan  Siswa  SMA  Negeri  3 Boyolali”. Khazanah Informatika Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika 1. 1, 1-6.
[6] Marlina,  M., et.  al .  2017.  “Aplikasi  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  ISPA  Berbasis  Speech Recognition  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier”. Jurnal  Teknologi  Informasi  & Komunikasi Digital Zone 8. 1, 58-70.
[7] Prasetyo, E. (2012). Data Mining: Konsep dan Aplikasi Mengginakan Matlab. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[8] Liantoni, F., dan Nugroho, H. 2015. “Klasifikasi Daun Herbal Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor”. Jurnal Ilmiah SismanteC 5. 1, 9-16.
[9] Vijayarani, S., dan Dhayanand, S. 2015. “Data Mining Classification Algorithms for Kidney Disease Prediction”. International Journal on Cybernetics & Informatics (IJCI) 4. 4, 13-25.
[10] Nugroho, Y. S., dan Gunawan, D. 2016. “Decision Tree Induction for Classifying the  Cholesterol Levels”. The 2 nd International Conference on Science, Technology and Humanity. 231-240.
[11] Vafeiadis,  T., et.  al .  “A  Compariosn  Of  Machine  Learning  Techniques  For  Customer  Chrun Prediction”. Simulation Modelling Practice and Theory. 55, 1-9.