孕妇分娩方法的分类方法使用一种基于随机森林移动算法

Dewi Marini Umi Atmaja, Arif Rahman Hakim, Amat Basri, Andri Ariyanto
{"title":"孕妇分娩方法的分类方法使用一种基于随机森林移动算法","authors":"Dewi Marini Umi Atmaja, Arif Rahman Hakim, Amat Basri, Andri Ariyanto","doi":"10.30595/jrst.v7i2.16705","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Tren angka kematian ibu pada saat melahirkan masih tinggi di Indonesia, yakni sekitar 300 per 100.000 kelahiran. Pemerintah Indonesia berencana untuk menurunkan angka tersebut menjadi 183 per 100.000 kelahiran pada tahun 2024 mendatang. Salah satu faktor penyebab kematian ibu hamil di Indonesia disebabkan oleh hipertensi dan terjadinya pendarahan pada saat melahirkan dan dibutuhkannya metode penanganan dalam persalinan. Adapun metode persalinan ibu hamil secara garis besar terbagi menjadi dua metode yaitu normal dan Caesar. Caesar adalah alternatif terakhir dalam persalinan, dikarenakan faktor risiko yang cukup tinggi, meskipun demikian, jumlah ibu yang menggunakan metode Caesar pada saat persalinan mengalami peningkatan yang cukup signifikan, khususnya di Indonesia. Metode persalinan pada ibu hamil dapat diklasifikasikan sesuai dengan kondisi ibu untuk menghindari risiko kematian ibu akibat pemilihan metode persalinan yang tidak tepat. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan memanfaatkan teknologi Machine Learning menggunakan algoritma random forest, dengan tujuan untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi metode persalinan yang tepat berdasarkan kumpulan data persalinan ibu hamil yang telah disediakan. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu para ibu hamil dalam melakukan screening awal untuk menentukan tindakan yang harus dilakukan agar proses persalinan berjalan dengan lancar dan meminimalisir risiko kematian ibu.","PeriodicalId":31798,"journal":{"name":"JRST Jurnal Riset Sains dan Teknologi","volume":"50 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Klasifikasi Metode Persalinan pada Ibu Hamil Menggunakan Algoritma Random Forest Berbasis Mobile\",\"authors\":\"Dewi Marini Umi Atmaja, Arif Rahman Hakim, Amat Basri, Andri Ariyanto\",\"doi\":\"10.30595/jrst.v7i2.16705\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Tren angka kematian ibu pada saat melahirkan masih tinggi di Indonesia, yakni sekitar 300 per 100.000 kelahiran. Pemerintah Indonesia berencana untuk menurunkan angka tersebut menjadi 183 per 100.000 kelahiran pada tahun 2024 mendatang. Salah satu faktor penyebab kematian ibu hamil di Indonesia disebabkan oleh hipertensi dan terjadinya pendarahan pada saat melahirkan dan dibutuhkannya metode penanganan dalam persalinan. Adapun metode persalinan ibu hamil secara garis besar terbagi menjadi dua metode yaitu normal dan Caesar. Caesar adalah alternatif terakhir dalam persalinan, dikarenakan faktor risiko yang cukup tinggi, meskipun demikian, jumlah ibu yang menggunakan metode Caesar pada saat persalinan mengalami peningkatan yang cukup signifikan, khususnya di Indonesia. Metode persalinan pada ibu hamil dapat diklasifikasikan sesuai dengan kondisi ibu untuk menghindari risiko kematian ibu akibat pemilihan metode persalinan yang tidak tepat. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan memanfaatkan teknologi Machine Learning menggunakan algoritma random forest, dengan tujuan untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi metode persalinan yang tepat berdasarkan kumpulan data persalinan ibu hamil yang telah disediakan. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu para ibu hamil dalam melakukan screening awal untuk menentukan tindakan yang harus dilakukan agar proses persalinan berjalan dengan lancar dan meminimalisir risiko kematian ibu.\",\"PeriodicalId\":31798,\"journal\":{\"name\":\"JRST Jurnal Riset Sains dan Teknologi\",\"volume\":\"50 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-09-15\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"JRST Jurnal Riset Sains dan Teknologi\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.30595/jrst.v7i2.16705\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JRST Jurnal Riset Sains dan Teknologi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30595/jrst.v7i2.16705","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

在印度尼西亚,孕产妇死亡率仍然很高,每10万个分娩中约有300个。印度尼西亚政府计划在2024年将这一数字降低到每10万人中就有183人出生。在印度尼西亚,导致孕妇死亡的因素之一是高血压和分娩时出血,需要对分娩进行必要的治疗。至于产妇分娩的方法,一般分为两种,即正常分娩和凯撒。凯撒是分娩的最后一种选择,尽管风险很高,但在分娩时采用凯撒方法的母亲数量有了显著的增加,尤其是在印度尼西亚。孕妇的分娩方法可以根据母亲的情况进行分类,以避免因选择不当的分娩方法而导致母亲死亡的风险。这个问题可以通过使用随机森林算法利用机械学习技术来解决,其目的是建立一种系统,可以根据所提供的孕妇产前数据对适当的分娩方法进行分类。目前的系统预计将帮助孕妇进行初步筛选,以确定如何使分娩顺利进行,并将孕产妇死亡的风险降到最低。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Klasifikasi Metode Persalinan pada Ibu Hamil Menggunakan Algoritma Random Forest Berbasis Mobile
Tren angka kematian ibu pada saat melahirkan masih tinggi di Indonesia, yakni sekitar 300 per 100.000 kelahiran. Pemerintah Indonesia berencana untuk menurunkan angka tersebut menjadi 183 per 100.000 kelahiran pada tahun 2024 mendatang. Salah satu faktor penyebab kematian ibu hamil di Indonesia disebabkan oleh hipertensi dan terjadinya pendarahan pada saat melahirkan dan dibutuhkannya metode penanganan dalam persalinan. Adapun metode persalinan ibu hamil secara garis besar terbagi menjadi dua metode yaitu normal dan Caesar. Caesar adalah alternatif terakhir dalam persalinan, dikarenakan faktor risiko yang cukup tinggi, meskipun demikian, jumlah ibu yang menggunakan metode Caesar pada saat persalinan mengalami peningkatan yang cukup signifikan, khususnya di Indonesia. Metode persalinan pada ibu hamil dapat diklasifikasikan sesuai dengan kondisi ibu untuk menghindari risiko kematian ibu akibat pemilihan metode persalinan yang tidak tepat. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan memanfaatkan teknologi Machine Learning menggunakan algoritma random forest, dengan tujuan untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi metode persalinan yang tepat berdasarkan kumpulan data persalinan ibu hamil yang telah disediakan. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu para ibu hamil dalam melakukan screening awal untuk menentukan tindakan yang harus dilakukan agar proses persalinan berjalan dengan lancar dan meminimalisir risiko kematian ibu.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
10
审稿时长
24 weeks
期刊最新文献
Mengoptimalkan Fungsi Payment Gateway Midtrans pada Website Coffee Shop Melalui Penggunaan Metode Prototype pada Proses Pengembangan Investigating the Relationship between Climate Variables and Solar Activity: A Regression Analysis Approach Sinar Infra Merah dengan Otomatis Kontrol Suhu (SIMOKS) untuk Meningkatkan Kenyamanan Terapi pada Lansia Klasifikasi Sentimen Support Vector Machine Berbasis Optimasi Menyambut Pemilu 2024 Pengaruh Jumlah Kitosan dalam Pembuatan Plastik Biodegradabel dari Selulosa Sabut Kelapa dengan Pemplastik Gliserol
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1