PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI PENGGUNAAN JENIS KONTRASEPSI BERBASIS WEB

Rusda Wajhillah, Ita Yulianti

Abstract


Family planning (KB) is a government program designed to balance between your needs and population with the use of contraceptives. Lack of knowledge about contraception causes no little acceptors prefer using contraception based on try or even follow the advice of others less familiar against contraception. Therefore, the required presence of actions/special handling to ease the acceptors in selecting effective contraception and in accordance with the condition of her body. The algorithm C4.5 i.e. method of decision tree a very big change into a decision tree which represents the rule. The rules can be easily understood by the natural language (Kusrini, 2009). To that end, in this research will be done analysis of the usage data type of contraceptive use classification data mining algorithm i.e. C4.5 using several parameters including age, number of children, blood pressure and a history of the disease that will be applied in the form of the web in order to facilitate the acceptors in great value the information more quickly and flexibly. Of the 130 number of cases consisting of 104 cases of hormonal contraceptive users and acceptors of 26 cases of non hormonal contraceptive users obtained from village of  Nyangkowek sub-district of Posyandu Cicurug, then obtained 14 rule resulting from the decision tree algorithm C4.5 with the number of class a non hormonal as much as 8 rule and the number of hormonal as 6 class rule as well as evaluated by testing Cross Validation, which produced the level of accuracy of 85.38% , so it can be inferred that this research can help the acceptors KB in choosing the type of effective contraception.

Keywords: Acceptors, The Algorithm C4.5, Contraception, Expert System

Keluarga Berencana (KB) merupakan suatu program pemerintah yang dirancang untuk menyeimbangkan antara kebutuhan dan jumlah penduduk dengan menggunakan alat kontrasepsi. Kurangnya pengetahuan tentang kontrasepsi menyebabkan tidak sedikit akseptor lebih memilih menggunakan kontrasepsi berdasarkan coba-coba atau bahkan mengikuti saran dari orang lain yang kurang paham terhadap alat kontrasepsi. Oleh sebab itu, diperlukan adanya tindakan/penanganan khusus untuk mempermudah para akseptor dalam memilih kontrasepsi yang efektif dan sesuai dengan kondisi tubuhnya. Algoritma C4.5 yaitu metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa alami.Untuk itu, dalam penelitian ini akan dilakukan analisa data penggunaan jenis kontrasepsi menggunakan klasifikasi data mining yakni algoritma C4.5 dengan menggunakan beberapa parameter diantaranya usia, jumlah anak, tekanan darah dan riwayat penyakit yang akan diaplikasikan dalam bentuk web guna mempermudah para akseptor dalam mendapatkan nilai informasi yang lebih cepat dan fleksibel. Dari 130 jumlah kasus yang terdiri dari 104 kasus akseptor pengguna kontrasepsi hormonal dan 26 kasus pengguna kontrasepsi non hormonal yang didapat dari Posyandu Desa Nyangkowek Kecamatan Cicurug, maka didapatkan 14 rule yang dihasilkan dari pohon keputusan algoritma C4.5 dengan jumlah class non hormonal sebanyak 8 rule dan jumlah class hormonal sebanyak 6 rule serta dievaluasi dengan pengujian Cross Validation yangmenghasilkan tingkat akurasi sebesar 85,38%, sehingga dapat disimpulkan bahwa penelitian ini dapat membantu para akseptor KB dalam memilih jenis kontrasepsi yang efektif.

Kata Kunci: Akseptor, Algoritma C4.5, Kontrasepsi, Sistem Pakar


Full Text:

PDF

References


INFODUK. “Pertumbuhan Penduduk dan Dampaknya”. Diambil dari: http://infoduk.babelprov.go.id/content/pertumbuhan-penduduk-yang-tinggi-dan-dampaknya (29 April 2015). 2013.

BP3AKB. “Pengertian dan Tujuan Keluarga Berencana”. Diambil dari: http://bp3akb.inhukab.go.id/berita-pengertian-dan-tujuan-keluarga-berencana-kb.html (29 April 2015). 2015.

DEPKES. “Situasi dan Analisi Keluarga Berencana”. Diambil dari: http://www.depkes.go.id/resources/download/pusdatin/infodatin/infodatin-harganas.pdf (29 April 2015). 2014.

Maftukhah, Siti dan Rusito. “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Alat Kontrasepsi Berbasis web Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”. ISSN: 1979-0155. Semarang: Jurnal E-BISNIS Vol. 8, No. 1, April 2015.

Wajhillah, Rusda. “Optimasi Algoritma Klasifikasi C4.5 Berbasis Partice Swarm Optimization Untuk Prediksi Penyakit Jantung”. ISSN: 2355-990X. Swabumi: Vol 1 No. 1, September 2014.

Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi. “Algoritma Data Mining”. Yogyakarta: CV. Andi Offset. 2009.

Nofriansyah, Dicky. “Konsep Data Mining VS Sistem Pendukung Keputusan”. Yogyakarta: Deepublish. 2014.




DOI: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v4i2.98

Copyright (c) 2017 KLIK - KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.joomla
counter View My Stats