Daftar Isi:
  • Perkembangan teknologi informasi yang semakin cepat dan persaingan yang semakin global saat ini untuk mampu mengembangkan sistem yang cepat dan akurat. Peningkatan masalah kesehatan ibu hamil sangat berpengaruh dalam perkembangan janinya kenyataan ini dapat diketahui dari berbagai ahli kandungan sehingga terdapat didiagnosis suatu penyakit. Dengan memenuhi kebutuhan pihak rumah sakit untuk dapat mengambil sistem mengambil keputusan yang tepat dalam kunjungan pasien pertahun dengan menentukan penyakit kehamilan obesitas terbanyak. Ketersediaan data pasien yang berkunjung bervolume banyak biasanya tidak disimpan semaksimal mungkin, sehingga data pasien tersebut tidak dimanfaatkan secara optimal keputusan untuk merancang sebuah penentu penyakit obesitas dan normal kehamilan terbanyak. Pada penelitian ini algoritma KNN (K-Nearest Neighbor) menghasilkan jumlah pasien setiap tahunnya untuk menentukan penyakit kehamilan normal dan obesitas terbanyak di Rumah Sakit Emma Poeradiredja. Hasil algoritma KNN adalah kebenarannya dengan hasil manual sebesar 80%. Hasil dari pengujian algoritma menunjukkan bahwa algoritma KNN ini lebih efisien karena hasil dari setiap kasus didapat dari membandingkan dengan data manual. Berdasarkan hasil penelitian dalam proses seleksi, keputusan akhir tetap berada dalam pihak pengambil keputusan menggunakan algoritma KNN. Sehingga OLAP (Online Analytical Processing) dapat diimplementasikan dengan menampilkan data dalam bentuk pivot ataupun grafik untuk mempermudah pengguna dalam mengamati hasil dari analisis data.