Implementasi Algoritma C5.0 Dan K-Medoids Untuk Klasterisasi Ibu Hamil Beresiko Tinggi - Muhammad Riadi; Yufis Azhar; Galih Wasis Wicaksono (Jurnal Repositor, 2020)
Mengingat permasalahan angka kematian ibu dan balita, dan tingginya angka kehamilan beresiko tidak hanya masalah dunia kesehatan saja. Peranan Teknologi informasi yang berkembang sangat pesat dapat dijadikan soluli terhadap permasalahan kehamilan beresiko. Terlebih lagi, computer sering kali berubah fungsi untuk mengatikan pekerjaan manusia yang bersifat rutinitas maupun pengambilan keputusan. Maka untuk mengatasi kasus ini akan diterapkan dua algoritma yaitu: (a) Algoritma Decision Tree C5.0, (b) K-Medoids Clustering. Metode Commercial Version 5.0 (C5.0) untuk mengolah variabel-variabel analisa yang digunakan. Penggunaan C5.0 pada kasus ini untuk melakukan seleksi atribut sehinga menghasilakan fitur yang sangat berpengauh. Setelah melalukan seleksi fitur data yang baru akan dikelompokkan menggunakan K-Medoids untuk di analisa agar dapat dijadikan acuan untuk penanganan pada kasus ini. Penerapan kedua metode ini juga agar keputusan yang nanti diambil lebih tepat sasaran untuk mengurangi atau mengatasi masalah kehamilan ibu yang beresiko tinggi.