IMPLEMENTASI ALGORITMA KLASIFIKASI NAÏVE BAYES PADA DATA PENGGUNA ALAT KELUARGA BERENCANA DI DESA CIHERANG

Desa Ciherang

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis Alat Kontrasepsi dalam Rahim (IUD), Implant, Metode Operasi Wanita (MOW), dan Metode Operasi Pria (MOP) yang paling banyak digunakan oleh masyarakat di Desa Ciherang berdasarkan data pengguna alat Keluarga Berencana (KB). Metode Knowledge Discovering Data (KDD) digunakan dengan Algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan jenis KB berdasarkan variabel seperti Usia, Jenis KB, Pendidikan, dan penyakit penyerta. Data diambil dari posyandu Desa Ciherang dan diolah menggunakan perangkat lunak RapidMiner versi 10.3. Hasil implementasi algoritma Naïve Bayes menunjukkan tingkat akurasi sebesar 70%. Analisis lebih lanjut menunjukkan tingkat presisi dan recall untuk masing-masing jenis KB, dimana jenis Suntik memiliki presisi 75% dan recall 98,51%, jenis Operasi memiliki presisi 33,33% dan recall 14,29%, jenis IUD memiliki presisi 33,33% dan recall 21,43%, sedangkan jenis Implan dan Pil memiliki presisi dan recall 0%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan panduan bagi pemerintah dan organisasi terkait dalam merancang program KB yang lebih terarah dan efektif.