SISTEM REKOMENDASI BERBASIS PEMBELAJARAN MESIN UNTUK POSISI PERSALINAN OPTIMAL MENGGUNAKAN DATA FISIOLOGIS REAL-TIME - Admira, Tb. M. Adrie; Sancoko, Agus; Sugiharti (Jurnal Ilmiah Kesehatan BPI, 2025)
Proses persalinan ibu merupakan fase fisiologis yang kompleks dan membutuhkan pengambilan keputusan klinis yang tepat, terutama terkait posisi ibu. Posisi persalinan yang tepat telah terbukti meningkatkan kenyamanan ibu dan memfasilitasi luaran persalinan yang baik. Studi ini mengusulkan sistem rekomendasi posisi persalinan secara real-time berbasis algoritma pembelajaran mesin yang memanfaatkan parameter fisiologis ibu. Tiga algoritma—Random Forest, Support Vector Machine, dan Multilayer Perceptron—dievaluasi berdasarkan data yang dikumpulkan dari 150 ibu yang akan melahirkan. Sistem ini dilatih menggunakan fitur deret waktu dari denyut jantung ibu, tekanan darah, kontraksi uterus, dan denyut jantung janin. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai akurasi tertinggi, yaitu 89%, dalam merekomendasikan posisi persalinan yang optimal. Studi ini menunjukkan kelayakan integrasi pembelajaran mesin ke dalam sistem pendukung keputusan klinis untuk membantu perawatan intrapartum.