Deteksi Kejadian Depresi Post Partum dengan Algoritma Naïve Bayes

Abstract

Latar Belakang, Depresi postpartum banyak dialami ibu setelah persalinan  yang disebabkan oleh gangguan emosional. Kejadian depresi postpartum terjadi dalam enam bulan setelah melahirkan menurut WHO tahun 2018. Lebih dari 300 juta orang menderita depresi postpartum, secara global berkisar 0.5% hingga 60.8% dan di Indonesia angka kejadian depresi postpartum sebanyak 22.4%. Peneliti tertarik untuk mendeteksi kejadian Depresi Postpartum.

Tujuan, mendeteksi kejadian depresi postpartum dengan Algoritma Naïve Bayes

Metode, penelitian ini menggunakan algoritma naïve bayes untuk mendeteksi kejadian depresi postpartum dengan teknik Accidental Sampling sebanyak 261 responden.

Hasil penelitian, jumlah yang terdeteksi depresi postpartum ringan sebanyak 170 responden dan yang mengalami depresi berat sebanyak 91 responden, faktor-faktor yang mempengaruhi depresi postpartum berupa pekerjaan didapatkan ibu yang tidak bekerja yang mengalami berjumlah 66 responden, pada usia perkawinan 15-23 tahun yang terdeteksi depresi berat sebanyak 55 responden, sedangan responden dengan usia perkawinan 24-38 tahun yang terdeteksi depresi berat sebanyak 9 responden. Faktor umur ibu yang terdeteksi depresi berat di umur <20 tahun dan > 35 tahun sebanyak 144 responden, faktor cara persalinan normal yang mengarah depresi berat terdapat 73 responden, sedangkan dilihat dari faktor pendidikan terdapat pada sekolah menangah dan perguruan tinggi yang terdeteksi depresi berat sebanyak 69 responden.

Kesimpulan, faktor yang dapat mendeteksi depresi postpartum pada faktor pekerjaan yang tidak bekerja, pada usia perkawinan di usia 15-23 tahun, pada faktor usia ibu saat ini di usia <20 s.d >35 tahun, faktor paritas pada multipara, faktor cara persalinan normal dan pada pendidikan ditemukan pada sekolah menengah dan perguruan tinggi yang mengarah pada depresi berat.

 

Kata Kunci: Depresi Postpartum, Algoritma Naïve Bayes

 

Detection of Post Partum Depression Events with Naïve Bayes Algorithm

Background: Postpartum depression is widely experienced by mothers after childbirth caused by emotional disorders. The incidence of postpartum depression occurred within six months of giving birth according to who in 2018. More than 300 million people suffer from postpartum depression, globally ranging from 0.5% to 60.8%, and in Indonesia, the incidence of postpartum depression is 22.4%. Researchers are interested in detecting the incidence of Postpartum Depression.

Objective: detecting postpartum depressive events with Naïve Bayes Algorithm

This method: this study used the naïve Bayes algorithm to detect the incidence of postpartum depression with the Accidental Sampling technique as many as 261 respondents.

Result: the number detected mild postpartum depression as many as 170 respondents and who experienced severe depression as many as 91 respondents, factors that influence postpartum depression in the form of work obtained by non-working mothers who experienced a total of 66 respondents, at the age of marriage 15-23 years detected severe depression as many as 55 respondents, while respondents with a marriage age of 24-38 years detected severe depression as many as 9 respondents. Maternal age factor detected severe depression in the age of <20 years and > 35 years as many as 144 respondents, factors of normal delivery that leads to severe depression there are 73 respondents, while seen from educational factors found in winning schools and colleges detected severe depression as many as 69 respondents.

Conclusion: factors that can detect postpartum depression in factors of work that do not work, at the age of marriage at the age of 15-23 years, in the current maternal age factor at the age of <20 to >35 years, parity factor in multipara, factors of normal delivery and in education found in secondary schools and colleges that lead to severe depression.

 

Keywords: Postpartum Depression, Naïve Bayes Algorithm