Prediksi Tingkat Kelahiran Bayi di Kabupaten Bojonegoro dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes - Qibtiyah, Mariyatu; Cahyani, Nita (Multidisciplinary Applications of Quantum Information Science (Al-Mantiq), 2024)
Perkembangan teknologi informasi pada zaman ini yang sangat pesat dimulai dari penemuan informasi baru pada big data dengan mencari suatu pola tertentu atau sering disebut dengan istilah Data Mining. Data mining merupakan proses dimana menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, serta machine learning yang digunakan untuk mengekstraksi (proses pemisahan) dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat terkait dari berbagai database besar. Dengan berkembangnya teknologi informasi saat ini, terutama pada bidang data mining yang telah banyak digunakan dalam sistem informasi. Ada beberapa metode klasifikasi data mining yang sering digunakan untuk memprediksi atau meramalkan, seperti Algoritma Naive Bayes Classifier, Decision Tree, Neural Network, K-Nearest Neighbour, Artificial Neural Network, dan lain metode klasifikasi lain sebagainya. Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode Algoritma Naive Bayes yang memanfaatkan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuan Inggris Thomas Bayes, yaitu ilmuan yang memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkan dengan pengalaman di masa sebelumnya atau masa lalu. Faktor-faktor yang mempengaruhi angka kelahiran sendiri yaitu faktor jenis kelamin laki-laki, jenis kelamin perempuan, dan pasangan usia subur. Angka kelahiran bayi sebagai indikator yang penting untuk mencerminkan keadaan derajat kesehatan di suatu masyarakat. Data yang digunakan dari tahun 1993 sampai dengan tahun 2022. Hasil analisis Algoritma Naive Bayes pada penelitian ini yaitu sebanyak 27 data diprediksi rendah dan 3 data diprediksi rendah pada tahun 2017, 2020, 2021 serta mendapatkan nilai akurasi (accuracy), Recall dan Precision sebesar 100%