1

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Metode Kontrasepsi Di Puskesmas IIColomadu Dengan Algoritma Naïve Bayes

Nuur Rochman Naafian (nuronaf@gmail.com)Sri Siswanti (syswanty@gmail.com)

Wawan Laksito(wlaksito@gmail.com)Program Studi Teknik Informatika STMIK Sinar Nusantara Surakarta

ABSTRAKKepadatan penduduk adalah salah satu masalah yang dihadapi oleh beberapa negara, baik yang

sudah atau sedang berkembang. Hal tersebut mengakibatkan beberapa dampak antara lain berkurangnyaketersediaan lahan, kerusakan lingkungan, kebutuhan air dan udara bersih, kekurangan makanan danbeberapa masalah lainnya. Salah satu upaya untuk menangani masalah tersebut adalah dengan programKB melalui pemilihan metode kontrasepsi yang tepat. Pada kegiatan konseling Puskesmas II Colomadubanyak pasangan yang bingung dalam memilih metode kontrasepsi. Biasanya pasangan memilih metodekontrasepsi yang mudah bagi mereka walaupun metode tersebut belum tentu cocok berdasarkankarakteristik yang ada. Pada akhirnya hal tersebut akan menimbulkan kesalahan dalam pemilihan metodekontrasepsi yang berakibat gagalnya program KB. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancangsistem pendukung keputusan yang dapat digunakan oleh bidan untuk memberikan saran dalam pemilihanmetode kontrasepsi. Hasil yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang dapatdigunakan oleh bidan atau pasien untuk menentukan metode kontrasepsi yang cocok berdasarkanvariabel-variabel yang bersifat sosiodemografi. Penelitian yang penulis lakukan adalah tahap awal dalammenentukan metode kontrasepsi, untuk pengembangan selanjutnya diharapkan dapat dikembangkan lagiuntuk menentukan alat kontrasepsi sesuai dengan hasil metode kontrasepsi dari sistem pendukungkeputusan yang penulis rancang. Hasil dari penelitian yang telah penulis lakukan adalah aplikasi pemilihanmetode kontrasepsi menggunakan metode naïve bayes dengan tingkat akurasi 82,2 %.

Kata Kunci : Naïve Bayes, Metode Kontrasepsi, SIstem Pendukung Keputusan

I. PENDAHULUANKepadatan penduduk adalah salah

satu masalah yang dihadapi oleh beberapaNegara, baik yang sudah atau sedangberkembang. Hal tersebut mengakibatkanbeberapa dampak antara lain berkurangnyaketersediaan lahan, kerusakan lingkungan,kebutuhan air dan udara bersih, kekuranganmakanan dan beberapa masalah lainnya.Salah satu upaya untuk menangani masalahtersebut adalah dengan program KB melaluipemilihan metode kontrasepsi yang tepat.

Pemilihan metode kontrasepsi yangdilakukan oleh peserta KB dipengaruhi olehbeberapa faktor. Faktor-faktor tersebutmempengaruhi pola pikir peserta KB dalammemilih metode kontrasepsi dan alatkontrasepsi yang berpengaruh dalamkeberhasilan program KB. Faktor-faktortersebut dibagi menjadi beberapa kriteriaantara lain adalah : Faktor Demografi, FaktorSosial, Faktor Ekonomi dan Faktor Sarana [1].

Puskesmas II Colomadu padaawalnya adalah Puskesmas pembantu dariPuskesmas Colomadu I di Kabupaten

Karanganyar. Karena semakin meningkatnyakebutuhan akan penanganan kesehatan diwilayah tersebut, pada awalnya yang hanyamenjadi Puskesmas Pembantu kini menjadiPuskesmas Colomadu II. Pelayanan yangdilakukan Puskesmas II Colomadu meliputipemeriksaan umum, farmasi, gigi, KB danimunisasi. Pada proses konseling KB diPuskesmas II Colomadu, banyak pasanganyang bingung dalam memilih metodekontrasepsi. Biasanya pasangan memilihmetode kontrasepsi yang mudah digunakanwalaupun metode tersebut belum tentu cocokberdasarkan variabel yang ada. Padaakhirnya hal tersebut akan menimbulkankesalahan dalam pemilihan metodekontrasepsi yang berakibat gagalnya programKB.

Permasalahan pemilihan metodekontrasepsi di Puskesmas II Colomadu dapatdiatasi dengan membuat sistem pendukungkeputusan. Sistem pendukung keputusanyang akan dirancang oleh penulis dapatmembantu bidan memberi keputusan metodekontrasepsi yang tepat bagi peserta KB.

2

Dalam melakukan penelitian penulismenggunakan datasets dari hasil survey danpenelitian yang dilakukan oleh Dr. Tjen-SienLim yang diunggah di Situs UCI MachineLearning Repository. Variabel-variabel yangdigunakan dalam data mining disusunberdasarkan faktor sosio demografi danberbentuk data klasifikasi. Salah satu metodeyang dapat digunakan pada data berbentukklasifikasi adalah metode Naïve Bayes atauyang sering disebut dengan Naïve BayesClassifier (NBC). Kelebihan NBC adalahsederhana tetapi memiliki akurasi yangtinggi. Berdasarkan hasil eksperimen, NBCterbukti dapat digunakan secara efektifuntuk mengklasifikasikan berita secaraotomatis dengan akurasi mencapai 90.23%.Algoritma NBC yang sederhana danmempunyai kecepatan yang tinggi dalamproses pelatihan dan klasifikasi layak untukdigunakan pada datasets model klasifikasi.

Tujuan dari penelitian ini adalahuntuk merancang sistem pendukungkeputusan yang dapat digunakan oleh bidanuntuk memberikan saran dalam pemilihanmetode kontrasepsi. Hasil yang akan dicapaidalam penelitian ini adalah sebuah aplikasiyang dapat digunakan oleh bidan atau pasienuntuk menentukan metode kontrasepsi yangcocok berdasarkan variabel-variabel yangbersifat sosiodemografi. Penelitian yangpenulis lakukan adalah tahap awal dalammenentukan metode kontrasepsi, untukpengembangan selanjutnya diharapkan dapatdikembangkan lagi untuk menentukan alatkontrasepsi sesuai dengan hasil metodekontrasepsi dari sistem pendukung keputusanyang penulis rancang.

II. METODE PENELITIAN2.1. Metode Pengumpulan Data

Pada proses pengumpulan data,penulis menggunakan cara antara lainadalah sebagai berikut :

a. ObservasiObservasi adalah pengamatan langsungpara pembuat keputusan berikutlingkungan fisiknya dan ataupengamatan langsung suatu kegiatanyang sedang berjalan. Pada kegiatanobservasi penulis mengamati secaralangsung kegiatan di klinik KBPuskesmas II Colomadu

b. WawancaraWawancara adalah suatu alat untukmemperoleh fakta/data informasi darimurid secara lisan . Dengan tujuanmendapatkan data yang diperlukanuntuk bimbingan. Untuk mengetahuisecara dengan hal-hal yang berkaitan

dengan kontrasepsi, penulis melakukanwawancara secara langsung denganbidan di klinik KB Puskesmas IIColomadu.

c. Studi PustakaStudi Pustaka, yaitu menghimpuninformasi yang relevan dengan topikatau masalah yang akan atau sedangditeliti. Informasi itu dapat diperoleh daribuku-buku ilmiah, laporan penelitian,karangan-karangan ilmiah, tesis dandisertasi, peraturan-peraturan,ketetapan-ketetapan, buku tahunan,ensiklopedia, dan sumber-sumbertertulis baik tercetak maupun elektroniklain.

2.2. Perancangan Dan Desain SistemPada tahap perancangan dan

desain sistem pendukung keputusan,penulis menggunakan beberapa alatantara lain adalah sebagai berikut :

a. Flow ChartFlow chart (bagan Alir) adalah baganyang menunjukkan alir didalamprogram atau prosedur sistem secaralogika.

b. Diagram Alir DataDiagram alir data digunakan untukmenjelaskan aliran informasi dantransformasi data yang bergerak daripemasukan data hingga keluaran data.

c. Desain InputDesain input dan output adalahrancangan interface dari sistempendukung keputusan.

d. Desain DatabaseDatabase adalah tempat penyimpanandata yang berupa informasi. Dalamtahap perancangan database untuksistem pendukung keputusanpemilihan alat kontrasepsi diPuskesmas II Colomadu penulismenggunakan ERD (Entity RelationalDatabase) .

2.3. ImplementasiPada tahap implementasi

aplikasi sistem pendukung keputusanpemilihan metode kontrasepsi, penulismenggunakan bahasa pemrogramanDelphi 7 dan menggunakan DBMS (Database Management System) MySQL.

2.4. PengujianPada saat pengujian sistem

pendukung keputusan pemilihan metodekontrasepsi, penulis menggunakanbeberapa metode antara lainpenguj ian val idi tas yang untukmenguj i validitas sampel yangdigunakan. Kemudian metode BlackBox yaitu metode yang berfokus pada

3

persyaratan atau kebutuhan fungsionalperangkat lunak yang dibuat.

III. TINJAUAN PUSTAKA3.1. Kontrasepsi

Kontrasepsi adalah cara untukmencegah terjadi konsepsi. Cara ini dapatbersifat reversibel, dapat pula bersifatpermanen [2]. Kontrasepsi yang dianggapideal seharusnya 100% efektif, sangat aman,tidak menimbulkan nyeri dan reversibel.Kontrasepsi seharusnya tidak menggangguspontanitas, tidak mengotori, tidak berbau,atau berasa menyengat. Selain itu harusmudah digunakan, murah, tidak bergantungpada ingatan penggunanya, dan tidakbergantung pada petugas kesehatan Metodeyang digunakan juga tidak bertentangandengan budaya setempat, sehingga dapatditerima oleh para penggunanya.

Tidak ada satupun metodekontrasepsi yang aman dan efektif karenamasing-masing memiliki kesesuaian dankecocokan bagi setiap pasangan, namunsecara umum persyaratan metodekontrasepsi adalah sebagai berikut:a. Aman, artinya tidak menimbulkan

komplikasi berat saat digunakanb. Berdaya guna, artinya jika digunakan

sesuai dengan aturan dapat mencegahkehamilan

c. Dapat diterima, artinya bukan hanya olehpasangan tetapi juga lingkungan budayadi masyarakat sekitar.

d. Terjangkau harganya oleh masyarakate. Bila metode tersebut dihentikan maka

masa kesuburan akan kembali, kecualibeberapa alat kontrasepsi yang memangtidak memungkinkan untukmengembalikan masa kesuburan.

3.2. Naïve BayesNaïve Bayes merupakan

pengklasifikasian dengan metode probabilitasdan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwanInggris Thomas Bayes, yaitu memprediksipeluang di masa depan berdasarkanpengalaman di masa sebelumnya sehinggadikenal sebagai teorema Bayes. Teorematersebut dikombinasikan dengan ”naive”dimana diasumsikan kondisi antar atributsaling bebas. Pada sebuah dataset, setiapbaris/dokumen diasumsikan sebagai vectordari nilai-nilai atribut dimana tiap nilai-nilaimenjadi peninjauan atribut [3] . Pendekatandari Teorema Naïve Bayes adalah sebagaiberikut :

Keterangan : P(Ci|X) : peluang dokumen X pada

kategori Ci. P(X|Ci) : peluang pada kategori Ci,

dimana kata pada dokumen X munculpada kategori tersebut.

P(Ci) : peluang dari kategori yangdiberikan, dibandingkan dengankategori-kategori lainnya yangdianalisa.

P(X) : peluang dari dokumen tersebutsecara spesifik. Padapengembangannya, P(X) dapatdihilangkan karena nilainya tetap,sehingga saat dibandingkan dengantiap kategori, nilai ini dapat dihapus.

IV. PEMBAHASAN4.1. Implementasi Penghitungan

Pada proses penghitunganmenggunakan metode Naïve Bayes padasistem pendukung keputusan pemilihanmetode kontrasepsi, penulis menggunakanvariable-variabel berdasarkan data sampelpemilihan metode kontrasepsi yang penulisunduh. Untuk menentukan jumlah sampelyang penulis gunakan dalam metode NaïveBayes, penulis menggunakan rumus Slovin.Rumus Slovin digunakan untuk menentukanjumlah sampel dalam sebuah penelitian,rumus tersebut adalah sebagai berikut [4]:

Keterangan :n : Jumlah sampelN : Jumlah Populasie : Batas toleransi kesalahan

Jumlah populasi penduduk yang adadi Kecamatan Colomadu pada tahun 2013adalah sebanyak 73.332. Tingkat bataskesalahan yang penulis pergunakan adalah15%, hal ini penulis lakukan agar jumlahsampel yang penulis sajikan dalam laporanini tidak terlalu banyak. Dari jumlah populasitersebut maka rumus penghitungan darimetode Slovin adalah sebagai berikut :

= 44,41752 dibulatkan menjadi 45

4

Hasil penghitungan denganmenggunakan rumus slovin adalah 45sampel, data sampel yang penulispergunakan adalah sebagai berikut :

Tabel 1. Data SampelV1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 C

24 2 3 3 1 1 2 3 0 1

38 2 3 6 1 1 3 2 0 1

40 4 4 2 0 1 1 4 0 1

26 2 3 1 1 1 3 3 0 1

28 3 3 2 1 1 3 4 0 1

26 3 3 2 1 1 3 2 0 1

27 3 3 2 1 1 3 3 0 1

25 2 2 3 1 0 3 1 0 1

25 2 2 2 1 1 3 1 0 1

20 2 3 3 1 1 3 4 0 1

47 3 3 2 1 1 2 4 0 135 3 3 2 1 0 2 2 0 119 3 3 1 1 1 2 4 0 121 3 3 1 1 0 2 4 0 125 3 3 2 1 1 3 4 0 134 4 4 4 1 1 3 3 0 2

26 3 3 2 1 1 3 2 0 2

27 4 4 1 0 0 1 4 0 2

22 3 4 1 1 1 4 4 0 2

33 2 3 5 1 0 2 1 0 2

24 1 4 1 1 0 4 2 1 2

36 2 1 6 1 1 2 1 0 2

36 3 3 6 1 1 4 2 0 2

24 3 4 5 1 1 1 2 1 2

41 4 4 4 1 0 1 4 0 2

45 4 4 4 1 1 1 4 0 233 4 4 3 1 1 1 4 0 239 4 4 3 0 1 1 4 0 244 4 4 3 1 0 1 4 0 234 3 3 6 1 1 3 4 0 230 2 3 7 1 1 3 3 0 3

36 1 1 5 1 1 3 3 0 3

35 3 3 2 1 1 3 3 1 3

36 3 3 3 0 1 3 3 0 3

41 1 4 5 1 0 2 4 0 3

40 1 2 3 1 1 3 2 0 3

22 3 3 2 1 1 3 1 0 3

35 1 3 3 1 1 4 4 1 3

33 1 3 4 1 0 3 3 0 3

17 3 3 1 1 1 2 4 0 3

30 3 3 2 1 0 2 3 1 3

V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 C

31 3 3 3 1 1 1 3 0 342 2 4 6 1 1 2 4 0 338 4 4 3 1 1 2 3 0 333 4 4 2 1 1 2 3 0 3

Keterangan Tabel :a) V1 : Umurb) V2(Pendidikan Istri) : 1= tidak sekolah,

2=tingkat dasar, 3=tingkat menengah,4=perguruan tinggi.

c) V3(Pendidikan Suami ): 1= tidak sekolah,2=tingkat dasar, 3=tingkat menengah,4=perguruan tinggi.

d) V4 : Jumlah Anake) V5(Agama Istri) : 0=non islam, 1=islamf) V6(Status Kerja Istri) : 0=bekerja, 1=tidak

bekerjag) V7(Kesibukan Suami) : 1=tidak padat,

2=cukup padat, 3=padat ,4=sangat padath) V8(Standar Kehidupan) : 1=kurang,

2=cukup, 3=tinggi ,4=sangat tinggii) V9(Informasi kontrasepsi) : 0=bagus,

1=kurang bagusj) C(Class Metode Kontrasepsi): 1=tidak

memakai, 2=jangka panjang, 3=jangkapendek

Kemudian muncul data baruyang belum memiliki class antara lainsebagai berikut :

Tabel 2. Data TestingV1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9

22 4 4 2 1 1 4 4 0

Dari data baru diatas akandicari hasil dari class yang akan didapat.Contoh proses penghitungan dari metodeNaïve Bayes berdasarkan data sampel dandata baru diatas adalah sebagai berikut :

4.1.1.Menghitung Peluang Per Variabela. Peluang variable umur istri :

: 0,23

:0,47

5

:0,32

b. Peluang variabel pendidikan istri

c. Peluang variabel pendidikan suami :

d. Peluang variabel jumlah anak:

: 0,36

: 0,40

: 0,40

e. Peluang variabel agama istri:

f. Peluang variabel status kerja istri

g. Peluang variabel kesibukan suami

h. Peluang variabel standart kehidupan

i. Peluang variabel Informasi TentangKontrasepsi

j. Peluang Metode Kontrasepsi

4.1.2.Menghitung LikelihoodSetelah hasil peluang dari masing-

masing variable didapat maka tahapberikutnya adalah mencari nilai likelihood darimasing-masing class. Contoh penghitunganadalah sebagai berikut:

a) Likelihood (Tidak Menggunakan)

= 0,000009940

b) Likelihood (Jangka Panjang)

=0,001235376

c) Liklihood (Jangka Pendek)

6

=0,000013179

4.1.3.Menghitung Probabilitas ClassSetelah dihitung likelihood dari

masing-masing class maka tahap terakhiradalah menghitung nilai probabilitas darimasing-masing class untuk melihat nilai yangpaling tinggi. Contoh penghitungan adalahsebagai berikut:

: 0,0078984

: 0,9816299

:0.0104717

Dari penghitungan diatasdidapatkan nilai yang paling besar adalahprobabilitas dari “Jangka Panjang”, MakaHasil class berdasarkan data testing adalah :“Jangka Panjang”

4.2. Perancangan SistemTahapan perancangan sistem adalah

tahapan mengidentifikasi kebutuhan fungsionaldalam mempersiapkan rancang bangunimplementasi yang bertujuan untuk merancang danmendesain sistem dalam memenuhi kebutuhanpemakai sistem.

4.2.1. Diagram KonteksPengertian diagram kontek adalah

suatu diagram alir yang tingkat tinggi yangmenggambarkan seluruh jaringan, masukandan keluaran. Sistem yang dimaksud adalahuntuk menggambarkan sistem yang sedangberjalan. mengidentifikasikan awal dan akhirdata awal dan akhir yang masuk dan keluaransistem. Pada diagram konteks berikut ini akandigambarkan proses yang terjadi pada sistempenunjang keputusan yang akan ditangani.

Gambar 1. Diagram Konteks

4.2.2. Diagram HIPO (Hierarchy InputProcess Output)

Diagram HIPO merupakan langkahawal untuk menentukan desain sistem yangakan dibuat. Dari diagram ini, dapat ditentukandiagram-diagram berikutnya yang menjelaskansistem secara lebih rinci. Diagram HIPO sistempendukung keputusan penentuan metodekontrasepsi tampak seperti gambar di bawah ini:

Gambar 2. Diagram HIPO

4.2.3. Diagram Arus Data (DAD)4.2.3.1. DAD Level 0

Diagram arus data level 0 darisistem pendukung keputusan yangpenulis rancang tampak pada gambarberikut ini :

Gambar 3. DFD Level 04.2.3.2. DAD Level 1 Proses 1

Diagram arus data level 1proses 1 dari sistem pendukungkeputusan yang penulis rancangtampak pada gambar berikut ini :

Gambar 4. DFD Level 1 Proses 1

7

4.2.3.3. DAD Level 1 Proses 3Konsultasi Metode Kontrasepsi

Diagram arus data level 1proses 3 dari sistem pendukungkeputusan yang penulis rancangtampak pada gambar berikut ini :

Gambar 5. DFD Level 1 Proses 34.2.4. Entity Relational Database (ERD)

Entity Relational Database adalahgambaran mengenai berelasinya antar entitas.Fungsi dari ERD adalah untuk memodelkanstruktur data dan hubungan antar data. Desaindari ERD sistem pendukung keputusanpemilihan alat kontrasepsi adalah sebagaiberikut:

Gambar 6. ERD SPK Pemilihan MEtodeKontrasepsi

4.3. ImplementasiImplementasi interface adalah pembuatan

dari desain interface yang telah dirancang olehpenulis. Implementasi dari interface yang telahpenulis rancang adalah sebagai berikut :

4.3.1. Form Data PasienForm data pasien digunakan

untuk memasukkan data pasien. Tampilan

dari Form data pasien adalah sebagaiberikut :

Gambar 7. Form data pasien

4.3.2. Form Data Alat KontrasepsiForm alat kontrasepsi

digunakan untuk memasukkan data alatkontrasepsi. Tampilan dari Form alatkontrasepsi adalah sebagai berikut :

Gambar 8. Form alat kontrasepsi

4.3.3. Form Data SampelForm data sampel digunakan

untuk memasukkan data sampel. Tampilandari Form data sampel adalah sebagaiberikut :

Gambar 9. Form data sampel

4.3.4. Form PengujianForm pengujian digunakan

untuk memasukkan variable-variabel yangdibutuhkan pada proses pengujian danuntuk melihat hasil pengujian. Tampilan dariForm pengujian adalah sebagai berikut :

8

Gambar 10. Form pengujian

4.3.5. Laporan Data PasienLaporan data pasien adalah

laporan yang berisi data terbaru dari pasienyang berkunjung. Tampilan dari laporan datapasien adalah sebagai berikut :

Gambar 11. Laporan Data pasien

4.3.6. Laporan Data PengujianLaporan Data pengujian adalah

laporan yang berisi data terbaru dari prosespengujian. Tampilan dari laporan datapengujian adalah sebagai berikut :

Gambar 12. Laporan Data pengujian

4.4. Pengujiana. Pengujian Black Box

Metode black box dilakukandengan mengeksekusi unit atau modul padaprogram, kemudian diamati apakah hasil darimodul itu sesuai dengan proses yangdiharapkan. Hasil dari pengujian Black Boxadalah sebagai berikut :

Tabel 3. Kesimpulan Hasil Pengujian FungsionalNo Kasus

Pengujian Item Pengujian Hasil

1. Verifikasi Login Form Login Valid2. Simpan Data Form Pasien Valid

Form Alat Kontrasepsi ValidForm Data Sampel ValidForm Pemilihan MetodeKontrasepsi

Valid

3. Cari Data Form Pasien Valid

No KasusPengujian Item Pengujian Hasil

Form Alat Kontrasepsi ValidForm Data Sampel ValidForm Pemilihan MetodeKontrasepsi

Valid

4. Update Data Form Pasien ValidForm Alat Kontrasepsi ValidForm Data Sampel ValidForm Pemilihan MetodeKontrasepsi

Valid

5. Hapus Data Form Pasien ValidForm Alat Kontrasepsi ValidForm Data Sampel ValidForm Pemilihan MetodeKontrasepsi

Valid

6. Proses PemilihanMetodeKontrasepsi

Form Pemilihan MetodeKontrasepsi

Valid

b. Pengujian ValiditasSistem dikatakan memiliki kinerja

tinggi apabila hasil dari data sampel yangdiuji dengan metode Naïve Bayes memilikinilai yang sama dengan hasil pada datasampel yang sebenarnya.

Hasil dari proses pengujian datasampel yang penulis gunakan pada sistempendukung keputusan pemilihan metodekontrasepsi adalah sebagai berikut :

Tabel 4. Hasil Pengujian Validitas

No Nama Hasilsampel Hasil SPK

HasilPengujianValiditas

1 sampel 1 1 1 T2 sampel 2 1 1 T3 sampel 3 1 2 F4 sampel 4 1 1 T5 sampel 5 1 1 T6 sampel 6 1 1 T7 sampel 7 1 1 T8 sampel 8 1 1 T9 sampel 9 1 1 T

10 sampel 10 1 1 T11 sampel 11 1 3 F12 sampel 12 1 1 T13 sampel 13 1 1 T14 sampel 14 1 3 F15 sampel 15 1 1 T16 sampel 16 2 3 F17 sampel 17 2 2 T18 sampel 18 2 2 T19 sampel 19 2 2 T20 sampel 20 2 1 F

9

No Nama Hasilsampel Hasil SPK

HasilPengujianValiditas

21 sampel 21 2 2 T22 sampel 22 2 1 F23 sampel 23 2 2 T24 sampel 24 2 2 T25 sampel 25 2 2 T26 sampel 26 2 2 T27 sampel 27 2 2 T28 sampel 28 2 2 T29 sampel 29 2 2 T30 sampel 30 2 1 F31 sampel 31 3 3 T32 sampel 32 3 3 T33 sampel 33 3 3 T34 sampel 34 3 3 T35 sampel 35 3 3 T36 sampel 36 3 1 F37 sampel 37 3 3 T38 sampel 38 3 3 T39 sampel 39 3 3 T40 sampel 40 3 3 T41 sampel 41 3 3 T42 sampel 42 3 3 T43 sampel 43 3 3 T44 sampel 44 3 3 T45 sampel 45 3 3 T

Jumlah Hasil yang benar 37

T = True.Terjadi apabila hasil sistem sama dengan datasampel.F= False.Terjadi apabila hasil sitstem berbeda dengandata sampel.

Berdasarkan pengujian validitasyang telah dilakukan maka diperoleh hasildengan penghitungan sebagai berikut :

Dari hasil penghitungan diatasmaka hasil dari pengujian validitas pada datasampel adalah ± 82%.

V. PENUTUP5.1. KESIMPULAN

Pada perancangan Sistempendukung keputusan pemilihan metodekontrasepsi yang penulis susun dapat ditarikbeberapa kesimpulan antara lain adalahsebagai berikut :a) Pemilihan metode kontrasepsi dapat

dilakukan dengan menggunakan bantuansistem pendukung keputusan.

b) Metode Naïve Bayes dapat diterapkanpada sistem pendukung keputusanpemilihan metode kontrasepsi.

c) Tingkat akurasi yang dihasilkan padasistem pendukung keputusan pemilihanmetode kontrasepsi menggunakanmetode Naïve Bayes adalah 82,2 %.

5.2. SARANPada hasil perancangan Sistem

pendukung keputusan pemilihan metodekontrasepsi yang penulis susun, dapatdiberikan beberapa saran antara lain adalahsebagai berikut :a ) Pada penelitian ini penulis menggunakan

metode Naïve Bayes untuk mendapatkanhasil pada proses pemilihan metodekontrasepsi. Kedepannya diharapkanpenelitian dengan menggunakan metodealgoritma lainnya untuk perbandinganhasil pada proses pemilihan metodekontrasepsi.

b ) Variabel pada pemilihan metodekontrasepsi dapat ditambah lagipilihannya agar dapat lebih membantudapat proses pengambilan keputusan.

c ) Diharapan pada pengembangan kedepan hasil dari pemilihan metodekontrasepsi dapat dikembangkan untukmemilih alat kontrasepsi dari hasil metodekontrasepsi yang dihasilkan.

10

DAFTAR PUSTAKA

[1] Lilestina, Sri. 2011. Faktor-Faktor Yangmempengaruhi Penggunaan MKJP DiEnam Wilayah Indonesia. [Online].Tersedia di :http://www.bkkbn.go.id/litbang/pusna/Hasil%20Penelitian/FAKTOR-FAKTOR%20YANG%20MEMPENGARUHI%20PENGGUNAAN%20MKJP%20DI%20ENAM%20WILAYAH%20INDONESIA.pdf . [diunduh: 20 Maret 2014].

[2] Aryanti, Hery. 2014. Faktor-Faktor YangBerhubungan Dengan PenggunaanKontrasepsi Pada Wanita Kawin UsiaDini Di Kecamatan Aikmel KabupatenLombok Timur. [Online]. Tersedia di :http://www.pps.unud.ac.id/thesis/pdf_thesis/unud-1007-437265649-hery%20aryanti%20(1292161023).pdf[diunduh: 20 Maret 2014].

[3] Kusumadewi, Sri. 2013. Klasifikasi Status GiziMenggunakan Metode Naïve BayesianClassification. [Online]. Tersedia di:http://msi.binus.ac.id/files/2013/05/0301-02-Sri-Kusumadewi.pdf [diunduh: 20Maret 2014].

[4] Chitami, Widya. 2013. Pengaruh KualitasPelayanan Dan Kepuasan TerhadapLoyalitas Pasien Rawat Jalan DanRawat Inap Rumah Sakit Otorita Batam.[Online]. Tersedia di :http://repository.widyatama.ac.id/xmlui/bitstream/handle/123456789/2576/widya%20chitami%20p%200208149.pdf?sequence=1. [diunduh: 20 Maret 2014].