Metode Fuzzy ID3 Untuk Klasifikasi Status Preeklamsi Ibu Hamil - Yeni Kustiyahningsih; Mula’ab; Nur Hasanah (Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya, 2020)
Angka Kematian Ibu (AKI) di Indonesia meningkat terus mulai tahun 2007 (SDKI 2012). Salah satu penyebab utamanya adalah penyakit hipertensi. Istilah hipertensi pada ibu hamil disebut dengan preeklamasi. Metode Fuzzy Decision Tree Iterative Dichotomiser 3 (ID3) digunakan untuk mengelompokkan penyakit preeklamsi menjadi 3 kelas yaitu normal, waspada preeklamsi ringan, dan bahaya preeklamsi berat. Pada penelitian ini terdapat 6 variabel yang digunakan yaitu tekanan darah sistolik, tekanan darah diastolik, usia ibu, usia kehamilan, protein urine, dan odema. Tujuan dari klasifikasi adalah membantu tenaga medis dalam memberikan tindakan kepada pasien (ibu hamil) agar diagnosisnya tepat sasaran dan lebih cepat dalam membantu pengambilan keputusan. Tahapan metode ID3 adalah melakukan inisialisasi nilai atribut fuzzy, perhitungan entropy, dan mencari nilai information gain. Uji coba sistem menggunakan algoritma k-fold cross validation serta menghitung akurasi menggunakan confusion matrix. Berdasarkan hasil uji coba, k-fold 5 mempunyai akurasi terbesar yaitu 98,44%, presisi terbesar 96,66%, dan recall terbesar 97,61%.