Peningkatan Kinerja Metode Naive Bayes Dengan Particle Swarm Object Untuk Dataset Pemilihan Metode Melahirkan - Hilda Amalia; Rafi Zuhud Agungsyah; Fenny Ayu Lestari; Ade Fitria Lestari; Ari Puspita; Sriyadi Sriyadi (Universitas Bina Sarana Informatika Kota Sukabumi, 2023)
Melahirkan merupakan fase terakhir yang harus dilalui seorang ibu untuk bertemu dengan bayi yang dikandungnya selama kurang lebih 38 minggu. Pemilihan proses persalinan yang tepat akan mempengaruhi keselamatan ibu dan bayinya. Secara umum proses melahirkan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu secara normal atau melalui operasi yang lebih dikenal dengan operasi caesar. Dalam praktiknya, pemilihan proses penyampaian tidak selalu berjalan sesuai rencana. Bila seorang ibu ingin melahirkan secara normal, namun beberapa faktor dan kondisi tidak memungkinkan untuk dilakukan proses tersebut, maka akan dilakukan operasi caesar. Dalam hal ini digunakan ilmu data mining dengan metode Naive Bayes untuk mengambil keputusan mengenai pemilihan proses pengiriman yang tepat. Pengolahan data menggunakan metode naïve Bayes akan meningkatkan kinerjanya dengan menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). hasil penelitian adalah nilai akurasi metode naïve bayes sebesar 70,83% sebagai prediksi pilihan melahirkan. Dan hasil penggunaan metode optimasi PSO pada metode naïve Bayes memperoleh nilai akurasi sebesar 91,77%. Childbirth is the final phase that a mother must go through to meet the baby she has been carrying for approximately 38 weeks. Choosing the right delivery process will affect the safety of the mother and baby. In general, the process of giving birth can be done in two ways, namely normally or through surgery, which is better known as a cesarean section. In practice, the choice of delivery process does not always go according to plan. When a mother wants to give birth normally, but several factors and conditions do not allow the process to be carried out, it will be done by caesarean section. In this case data mining science is used with the Naive Bayes method to make decisions regarding the selection of the right delivery process. Data processing using the naïve Bayes method will improve its performance using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. the results of the research are the accuracy value of the naïve Bayes method of 70.83% as a prediction of the choice of giving birth. And the results of using the PSO optimization method on the naïve Bayes method obtained an accuracy value of 91.77%.