Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi (SINTEK) Sintek Kuwera
Mukhlisin Ilahudin
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Dan Prediksi Risiko Kelahiran Bayi Menggunakan K-Means Dan Deep Neural Network (DNN) Mukhlisin Ilahudin; Nana Suarna; Agus Bahtiar; Mulyawan; Irfan Ali
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol 6 No 1 (2026): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi (SINTEK)
Publisher : LPPM STMIK KUWERA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56995/sintek.v6i1.206

Abstract

Risiko kelahiran bayi merupakan indikator penting dalam evaluasi kesehatan ibu dan anak sehingga diperlukan pendekatan analitis yang mampu mengidentifikasi pola risiko secara akurat. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan memprediksi risiko kelahiran bayi dengan mengintegrasikan metode K-Means dan Deep Neural Network (DNN). Dataset yang digunakan terdiri dari 983 data rekam medis ibu hamil yang telah melalui tahap pengumpulan data, pembersihan, dan preprocessing meliputi normalisasi, encoding variabel kategorikal, penanganan outlier, serta seleksi fitur. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristik klinis guna membentuk representasi pola risiko awal, yang selanjutnya digunakan sebagai fitur tambahan pada model DNN. Model DNN dirancang menggunakan beberapa hidden layer dengan fungsi aktivasi ReLU dan regularisasi dropout. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model menghasilkan akurasi sebesar 61,93% dan nilai ROC AUC sebesar 0,6402, yang mengindikasikan performa moderat dalam memprediksi risiko kelahiran bayi. Stabilitas kurva loss dan akurasi menunjukkan proses pelatihan yang berjalan dengan baik tanpa overfitting signifikan. Secara praktis, model ini berpotensi digunakan sebagai alat bantu awal bagi tenaga kesehatan dalam mengidentifikasi ibu hamil dengan risiko kelahiran lebih tinggi sehingga dapat dilakukan pemantauan dan intervensi lebih dini.
Analisis Dan Prediksi Risiko Kelahiran Bayi Menggunakan K-Means Dan Deep Neural Network (DNN) Mukhlisin Ilahudin; Nana Suarna; Agus Bahtiar; Mulyawan; Irfan Ali
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol 6 No 1 (2026): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi (SINTEK)
Publisher : LPPM STMIK KUWERA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56995/sintek.v6i1.206

Abstract

Risiko kelahiran bayi merupakan indikator penting dalam evaluasi kesehatan ibu dan anak sehingga diperlukan pendekatan analitis yang mampu mengidentifikasi pola risiko secara akurat. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan memprediksi risiko kelahiran bayi dengan mengintegrasikan metode K-Means dan Deep Neural Network (DNN). Dataset yang digunakan terdiri dari 983 data rekam medis ibu hamil yang telah melalui tahap pengumpulan data, pembersihan, dan preprocessing meliputi normalisasi, encoding variabel kategorikal, penanganan outlier, serta seleksi fitur. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristik klinis guna membentuk representasi pola risiko awal, yang selanjutnya digunakan sebagai fitur tambahan pada model DNN. Model DNN dirancang menggunakan beberapa hidden layer dengan fungsi aktivasi ReLU dan regularisasi dropout. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model menghasilkan akurasi sebesar 61,93% dan nilai ROC AUC sebesar 0,6402, yang mengindikasikan performa moderat dalam memprediksi risiko kelahiran bayi. Stabilitas kurva loss dan akurasi menunjukkan proses pelatihan yang berjalan dengan baik tanpa overfitting signifikan. Secara praktis, model ini berpotensi digunakan sebagai alat bantu awal bagi tenaga kesehatan dalam mengidentifikasi ibu hamil dengan risiko kelahiran lebih tinggi sehingga dapat dilakukan pemantauan dan intervensi lebih dini.
Co-Authors agus bahtiar Irfan Ali Mulyawan Nana Suarna