APLIKASI DIAGNOSA JENIS RESIKO TINGGI PADA MASA KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

FATHONA, SITI (2017) APLIKASI DIAGNOSA JENIS RESIKO TINGGI PADA MASA KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

Preview	Text 4-INTISARI.pdf Download (86kB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Download (101kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Download (545kB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Download (714kB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
Preview	Text BAB V.pdf Download (86kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (8kB) | Preview

Abstract

Kehamilan resiko tinggi adalah kehamilan yang akan menyebabkan terjadinya bahaya dan komplikasi yang lebih besar baik terhadap ibu maupun terhadap janin yang dikandungnya selama masa kehamilan, persalinan dan nifas. Terjadinya pendarahan selama masa kehamilan merupakan salah satu gejala yang mengarah ke kehamilan resiko tinggi. Abortus, plasenta previa dan solusio plasenta merupakan beberapa dari sekian banyak jenis resiko tinggi pada masa kehamilan. Ketiga jenis resiko tinggi tersebut memiliki gejala yang sama yaitu pendarahan. Asisten Bidan Praktek Swasta (BPS) terkadang sulit membedakan jenis pendarahan yang terjadi sehingga pertolongan pertama tidak akan bisa dilakukan dengan cepat. Dibutuhkan system yang dapat mendiagnosa jenis resiko tinggi selama kehamilan berlangsung untuk dapat meminimalisir terjadinya bahaya atau komplikasi terhadap ibu maupun janin. Klasifikasi dalam data mining dapat diterapkan untuk membedakan jenis resiko tinggi yang dimaksud dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Naive Bayes adalah metode probabilitas dan statistik untuk memprediksi peluang dimasa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	Yoga Setya Perdana, A.Md., Lib.
Date Deposited:	16 Jul 2019 12:32
Last Modified:	16 Jul 2019 12:32
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/2074

Actions (login required)

View Item