Abstrak

Kehamilan pada dasarnya merupakan proses reproduksi yang normal, akan tetapi
tetap diperlukan perawatan dan pengawasan dini yang khusus agar kesehatan ibu
dan janin dapat terus terpantau hingga dapat melahirkan dalam keadaan yang sehat,
oleh sebab itu kehamilan yang normal tetap mempunyai risiko. Resiko tersebut
dapat menyebabkan kematian pada ibu hamil. Salah satu resiko tersebut ialah faktor
hipertensi. Sehingga pengawasan terhadap kondisi tekanan darah ibu hamil perlu
dilakukan selama masa kehamilan untuk dapat mengetahui resiko pada ibu hamil.
Oleh karena itu, diperlukan sebuah aplikasi yang dapat memberikan prediksi dan
rekomendasi bagi ibu hamil tentang resiko kesehatan selama masa kehamilan.
Sistem pakar dipilih karena dapat merekam bahkan mengimplementasikan
kecerdasan buatan dalam melakukan diagnosis. Kecerdasan buatan akan
menganalisis pola dan pengetahuan yang didapat dari sejumlah data. Mengolah
dataset tersebut diperlukan sebuah algoritma yang akan digunakan untuk melatih
data tersebut untuk mendapatkan pengetahuan yang diperlukan untuk memprediksi
resiko kesehatan ibu hamil. Algoritma yang akan digunakan pada penelitian ini
adalah algortima k-nearest neighbor. Sistem pakar dapat memprediksi resiko
kesehatan ibu hamil berdasarkan tekanan darah, denyut jantung dan kadar gula
darah yang diambil dari dataset maternal health risk. Sistem pakar dapat
memprediksi resiko kehamilan menjadi tiga golongan yakni resiko rendah, resiko
sedang dan resiko tinggi.