Pengembangan Klastering Untuk Penanganan Ibu Hamil Menggunakan K-Means
Keywords:
Klastering, Ibu Hamil, SSEAbstract
Dalam penelitian masalah yang dihadapi dalam pengelompokan ibu hamil berdasarkan beberapa karakteristik yang relevan, seperti usia ibu, tingkat kehamilan, riwayat kesehatan, gula darah, anemia, kehamilan ganda, merokok, dan konsumsi alkohol. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok yang serupa dalam data ibu hamil ini, sehingga dapat memberikan wawasan yang lebih baik dalam mengelola kehamilan dan merencanakan intervensi yang sesuai.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klastering menggunakan algoritma k-means. Penerapan metode elbow untuk menentukan jumlah klaster yang optimal, yang pada akhirnya peneliti menemukan 3 klaster yang optimal. Peneliti melakukan inisialisasi pusat klaster secara acak dan kemudian menghitung jarak antara setiap data dengan pusat klaster terdekatnya. Berdasarkan jarak ini, peneliti membagi data menjadi kelompok-kelompok yang serupa. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa peneliti berhasil membagi data ibu hamil menjadi 3 kelompok yang homogen berdasarkan karakteristik yang diberikan. Peneliti mengamati penurunan nilai SSE saat jumlah klaster meningkat dari 1 ke 2, dan penurunan yang lebih lambat saat jumlah klaster meningkat dari 2 ke 3. Nilai SSE yang diperoleh adalah sebesar 401.0714932126696, menunjukkan tingkat kehomogenan yang relatif tinggi dalam kelompok-kelompok yang terbentuk. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman tentang pengelompokan ibu hamil berdasarkan karakteristik tertentu, yang dapat membantu tenaga medis dan praktisi kesehatan dalam memberikan perawatan yang lebih personal dan intervensi yang tepat.
References
A. H. Aji, M. T. Furqon, and A. W. Widodo, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor ( CF ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 5, pp. 2127–2134, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1556.
J. T. Atmojo, L. Hanifah, C. Setyorini, and A. D. LieskKusumastuti, “Analisis Karakteristik Ibu Hamil Terhadap Perilaku Pencegahan Covid-19,” J. Kebidanan Indones., vol. 13, no. 1, pp. 109–121, 2022.
C. Suhaeni, A. Kurnia, and R. Ristiyanti, “Perbandingan Hasil Pengelompokan menggunakan Analisis Cluster Berhirarki, K-Means Cluster, dan Cluster Ensemble (Studi Kasus Data Indikator Pelayanan Kesehatan Ibu Hamil),” J. Media Infotama, vol. 14, no. 1, 2018, doi: 10.37676/jmi.v14i1.469.
H. Jondu, K. N. Siregar, A. Prabawa, and N. Fadhilah, “Pengklasteran Kepatuhan Konsumsi Tablet Tambah Darah Pada Wanita Usia Subur Menggunakan Metode Principal Component Analysis dan K-Means,” J. Biostat. Kependudukan, dan Inform. Kesehat., vol. 2, no. 2, p. 95, 2022, doi: 10.51181/bikfokes.v2i2.5875.
A. P. Lestari Br, R. Saragih, and Novriyenni, “Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Status Kesehatan Ibu Hamil,” J. Inform. Kaputama, vol. 6, no. 3, 2022.
M. N. Arummega, A. Rahmawati, and A. Meiranny, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Nyeri Punggung Ibu Hamil Trimester III: Literatur Review,” Oksitosin J. Ilm. Kebidanan, vol. 9, no. 1, pp. 14–30, 2022, doi: 10.35316/oksitosin.v9i1.1506.
J. Prasetyo, “Implementasi Sistem Informasi Terhadap Aplikasi Mobile Tentang Kehamilan,” vol. 2, no. 11, pp. 1–12, 2022, [Online]. Available: http://uti.teknokrat.ac.id/index.php/cyberarea/article/view/275%0Ahttp://uti.teknokrat.ac.id/index.php/cyberarea/article/download/275/264.
P. M. Agustina, D. Sukarni, and R. Amalia, “Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Kejadian Preeklamsia di RSUD Martapura Okut Tahun 2020,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi, vol. 22, no. 3, p. 1389, 2022, doi: 10.33087/jiubj.v22i3.2513.
A. Fadilah, M. N. Pangestu, S. Lumbanbatu, and S. Defiyanti, “Pengelompokan Kabupaten/Kota Di Indonesia Berdasarkan Faktor Penyebab Stunting Pada Balita Menggunakan Algoritma K-Means,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 6, no. 2, p. 223, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i2.581.
U. Rosita and R. Rusmimpong, “Hubungan Paritas dan Umur Ibu Hamil Dengan Kejadian Kekurangan Energi Kronik di Desa Simpang Limbur Wilayah Kerja Puskesmas Simpang Limbur,” Nurs. Care Heal. Technol. J., vol. 2, no. 2, pp. 78–86, 2022, doi: 10.56742/nchat.v2i2.41.
A. Rahmadhani, “Pendekatan Clustering untuk Menganalisis Efisiensi dan Kinerja Mahasiswa Berdasarkan Data Menerapkan Metode K-Means,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 4, p. 2461, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4922.
J. Barat, S. A. Izzah, I. Zain, and O. Permatasari, “Pengelompokan Kabupaten / Kota,” vol. 11, no. 3, 2022.
