PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI KUALITAS SPERMA DENGAN METODE NAÏVE BAYES BERBASIS WEB

Abstract

Masalah infertilitas antara pasangan suami istri menjadi masalah penting yang dapat mengganggu keharmonisan rumah tangga. Faktor terbesar penyebab infertilitas bagi pria adalah masalah kualitas sperma Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi untuk memprediksi kualitas sperma dengan menerapkan. metode Naive Bayes berbasis Web, diharapkan bisa membantu pria untuk mengetahui secara dini mengenai kualitas spermanya sehingga masalah infertilitas pada pria bisa diantisipasi. Sehingga diharapkan juga bisa menurunkan kasus infertilitas pada pasangan suami istri yang disebabkan oleh pria. Metode Naïve Bayes dapat digunakan dalam memprediksi resiko seseorang mengalami gangguan kesuburan.Berdasarkan data yang dijadikan data training, penerapan teknik Laplace Correction pada algoritma Naïve Bayes dapat memprediksi 23 dari 25 data pengujian untuk prediksi kualitas sperma sehingga menghasilkan akurasi sebesar 92%, dalam proses klasifikasi akan semakin akurat dengan bertambahnya jumlah data latih, serta algoritma Naïve Bayes dapat diterapkan pada aplikasi berbasis Web. Hasil pengujian menggunakan black box testing menunjukan bahwa 7 (tujuh) modul yang dibuat telah berjalan dengan baik.