K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN TINGKAT RESIKO IBU HAMIL STUDI KASUS UPT PUSKESMAS PANDANWANGI

  • Muhammad Ferdi Akbar Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang
  • Ali Mahmudi` Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang
  • Hani Zulfia Zahro
Keywords: K-Means, Resiko ibu hamil, Php, MySQL

Abstract

Praktik Mandiri Bidan adalah sebuah tempat pelaksanaan rangkaian kegiatan pelayanan kebidanan yang merupakan bentuk pelayanan yang diberikan bidan untuk diperuntukkan kepada pasien perorangan, pasien keluarga atau masyarakat umum sesuai dengan apa yang bisa diperbuat oleh bidan tersebut. terletak di Jl. Simpang Sulfat selatan no 30 Malang. Praktik Mandiri bidan ini memiliki berbagai jenis pelayanan yaitu, periksa hamil, keluarga berencana, periksa anak balita, nifas, persalinan, dan imunisasi. Praktik Mandiri Bidan ini dirancang untuk menyediakan pelayanan yang bisa meningkatkan kesejahteraan ibu dan anak dan untuk merangkul masyarakat agar dapat membangun budaya hidup sehat dan kepedulian terhadap dirinya sendiri.

Pada Praktik Mandiri Bidan Yeni Sustrawati ini terdapat beberapa resiko kehamilan seperti kehamilan resiko rendah, resiko kehamilan tinggi, dan resiko kehamilan sangat tinggi, untuk penentuan resiko tersebut dapat ditentukan dari beberapa kriteria – kriteria yang telah ditentukan seperti, usia ibu hamil, hamil keberapa, total anak hidup, total anak yang berat badan di atas 2500 gr, dan kspr, Kartu Skor Poedji Rochjati (KSPR) adalah  kartu skor yang digunaka untuk menemukan nilai resiko ibu hamil dan untuk mempermudah pengecekan kondisi agar bisa mencegah terjadinya komplikasi obstetrik saat persalinan. Nilai dari resiko kehamilan tersebut dapat dijadikan rujukan untuk penentuan penolong seperti jika memiliki resiko kehamilan rendah maka penolongnya adalah Bidan, resiko kehamilan tinggi maka penolongnya adalah Bidan / Dokter, dan jika resiko kehamilan sangat tinggi maka penolongnya wajib dilakukan oleh Dokter.

Hasil pengujian dari sistem yang telah dibangun yaitu sistem K-means clustering untuk pengelompokkan resiko ibu hamil untuk pengelompokkan status resiko ibu hamil dan juga pengelompokkan data menyatakan bahwa hasil dari program yang telah dibuat memiliki hasil yang cukup sesuai, itu di buktikan dengan hasil pengujian terhadap cara kerja program dengan menggunakan simililarity dan pengujian fungsional sistem dengan akses sebagai admin, user sesuai dengan fungsinya pada browser. Pada tahap pengujian aplikasi dengan menggunakan 2 browser yaitu Mozilla Firefox dan Google Crome Semua fungsi dari sistem berjalan sesuai dengan yang di inginkan

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2021-10-22