AbstrakSistem informasi posyandu ibu hamil dapat mengelola data kesehatan ibu hamil yang berkaitan dengan faktor resiko kehamilan. Faktor resiko kehamilan berdasarkan ketentuan Kartu Skor Poedji Rochyati (KSPR) digunakan bidan untuk menentukan resiko kehamilan dengan memberikan skor pada masing-masing parameter. KSPR memiliki kelemahan tidak dapat memberikan skor pada parameter yang belum pasti sehingga jika belum diketahui dengan pasti maka dianggap tidak terjadi. Konsep membaca pola data yang diadopsi dari teknik datamining menggunakan metode klasifikasi naive bayes dapat menjadi alternatif untuk kelemahan KSPR tersebut yaitu dengan mengklasifikasikan resiko kehamilan. Metode naïve bayes menghitung probabilitas parameter tertentu berdasarkan data pada periode sebelumnya yang telah ditentukan sebagai data training, berdasarkan hasil perhitungan tersebut dapat diketahui resiko kehamilan secara tepat sesuai parameter yang telah diketahui. Metode naïve bayes dipilih karena memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi daripada metode klasifikasi lainnya. Sistem informasi ini dibangun berbasis website agar dapat diakses secara mudah oleh beberapa posyandu yang berbeda tempat. Sistem dibangun mengadopsi dari model Waterfall. Sistem informasi posyandu ibu hamil dirancang dan dibangun dengan tiga (3) hak akses yaitu admin, bidan dan kader dengan masing-masing fitur yang dapat memudahkan penggunanya. Hasil dari penelitian ini adalah sistem informasi posyandu ibu hamil dengan penerapan klasifikasi resiko kehamilan menggunakan metode naïve bayes, dengan tingkat akurasi ketika menggunakan 17 atribut didapatkan 53.913%, 19 atribut didapatkan 54.348%, , 21 atribut didapatkan 54.783%, dan 22 atribut didapatkan 56.957%. Tingkat akurasi klasifikasi diperoleh menggunakan metode pengujian menggunakan Ten-Fold Cross Validation dimana training set dibagi menjadi 10 kelompok, jika kelompok 1 dijadikan test set maka kelompok 2 hingga 10 menjadi training set. PENDAHULUANKehamilan merupakan proses alami yang akan dilalui oleh wanita dewasa, hal ini juga memiliki resiko yang harus diperhatikan agar tidak membahayakan bayi maupun ibu hamil. Resiko kehamilan dapat diketahui dengan melakukan deteksi dini kehamilan dengan faktor resiko sehingga tenaga kesehatan dapat mengetahui penanganan lebih lanjut. Untuk menghindari atau menanggulangi resiko maka perlu dilakukan pemeriksaan secara rutin pada bidan atau dokter. Pemeriksaan rutin pada bidan dapat dilakukan di Pos Pelayanan Terpadu (Posyandu), puskesmas, atau lokasi praktek bidan. Penanganan resiko kehamilan merupakan kunci keberhasilan dalam penurunan angka kematian ibu dan bayi yang dilahirkan.Salah satu cara untuk mempercepat penurunan AKI dan AKB adalah "Making Pregnancy Safer (MPS)", yang di tingkat kecamatan dan kabupaten/kota ditindak lanjuti BERKALA SAINSTEK 2018, VI (1): 1-9

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi penentuan paket pembelian produk pada KPRI Jember. Sistem ini menggunakan algoritma Fp-Growth (Frequent Pattern Growth) untuk menghasilkan informasi tentang paket pembelian produk dengan menangkap fenomena yang terjadi dalam transaksi penjualan. Implementasi algoritma Frequent Pattern Growth menggunakan PHP. Data hasil perhitungan algoritma Frequent Pattern Growth divisualisasikan dalam halaman website. Penerapan algoritma Frequent Pattern Growth didukung dengan metode association rules untuk menghasilkan data yang lebih lengkap dan akurat. Perhitungan membutuhkan data masukan berupa minimum support dan minimum confidence untuk memproses data transaksi penjualan menjadi paket pembelian produk. Dengan memasukkan minimum support 1 dan minimum confidence sebesar 50, hasil perhitungan didapatkan bahwa paket pembelian produk yang muncul sebanyak 10 paket dengan minimum support yang bermacam-macam berurutan dari produk pertama sampai produk terakhir. Semakin besar minimum support dan minimum confidence yang dimasukkan maka semakin sedikit paket pembelian produk yang dihasilkan.

The key to success in increasing the glucose yield lies in the need to optimize the pretreatment process. The expectation is that lignocellulosic materials will be more easily hydrolyzed by the cellulase enzymes and produce a high yield of glucose. To improve the digestibility of water hyacinth in the enzymatic hydrolysis process and improve glucose production release, it is necessary to optimize of a pretreatment process. We evaluated the effects of varying biological pretreatment process conditions such as initial moisture content (IMC), material size, the addition of molasses and Co-factor Mn 2+ for lignin degradation and the glucose production The results showed that choosing a 70 % IMC can provide increased yields of glucose reached 16.87 %. Selecting material size provides a glucose yield enhancement of 20.02 %. To prevent the degradation of cellulose in the pretreatment process the addition of molasses at a concentration of 2 % gave encouraging results, with the glucose yield reaching 43.91 %. Further, addition of co-factor Mn 2+ using a concentration of 0.5 % significantly increased the yield of glucose, which reached 66.67 % during 16 days of incubation.

In order to prepare water hyacinth as a bioethanol feedstock, it is necessary to perform a pretreatment process. Biological process is considered to be one of the potential pretreatment that may be developed in the future. This study aims to increase lignin degradation rate and shorten the pretreatment time and increase fermentable sugar yield after enzymatic hydrolysis. Experiment was conducted in batch mode. Cut water hyacinth prepared was inoculated with the fungus and incubated at room temperature for 28 days during which its content of lignin, cellulose and hemicellulose was analyzed regularly. Effect of co-factor was studied by adding Mn 2+ with varied concentrations (between 0.05 -1%) to water hyacinthThe results showed increase the rate of degradation of lignin and increase fermentable sugar yield results with the addition of co-factor Mn 2+ . In Pretreatment of Water Hyacinth without addition of Mn 2+ occured lignin degradation reached 24.39% during 16 days incubated with the fungus and fermentable sugar yield reached 36.37%. An addition of co-factor Mn 2+ at a concentration of 0.5% showed that the lignin degradation reached 42.44% during 16 days of incubation, and the fermentable sugar yield in hydrolysis increased to reach 67.66%.

Sphygmomanometer merupakan alat yang dibutuhkan dalam proses diagnosa penyakit yaitu melalui pengukuran tekanan darah. Kelayakan dan kualitas sebagai acuan untuk memperoleh hasil yang sesuai, sphygmomanometer yang baik dan laik pakai harus dikalibrasi terlebih dahulu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat keakurasiannya nilai pengeluaran dari Sphygmomanometer Anaroid. Metode yang digunakan dalam penelitina ini adalah pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif. Pengertian penelitian kuantitatif adalah metode penelitian yang menggunakan proses data-data yang berupa angka sebagai alat analisis dan melakukan kajian penelitian, terutama mengenai apa yang sudah diteliti. Data yang ingin diteliti berupa hasil pengeluaran dari Sphygmomanometer Anaroid. Rancang bangun alat kalibrasi digital pressure meter menggunakan Arduino uno yang dimana sampel utamanya terdiri dari komponen elektronika diantaranya berupa sensor MPX5100DP yang diperuntukan sebagai alat untuk membaca tekanan dengan bantuan Arduino uno sebagai otak untuk menjalankannya dan menghubungkannya menggunakan kabel jumper yang hasil tampilannya berupa LCD 16x2.