Abstract:
Depresi pascapersalinan (postpartum depression) merupakan salah satu gangguan
kesehatan mental yang dapat dialami oleh ibu setelah melahirkan. Kondisi ini
dapat mempengaruhi kesejahteraan ibu, hubungan dengan bayi, serta kondisi
keluarga secara keseluruhan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat
membantu melakukan analisis awal terhadap risiko depresi pascapersalinan secara
lebih
cepat
dan
mudah diakses. Penelitian ini bertujuan untuk
mengimplementasikan algoritma Logistic Regression dalam menganalisis risiko
postpartum depression berbasis website. Metode Logistic Regression digunakan
karena mampu melakukan klasifikasi terhadap data biner serta memberikan
interpretasi yang jelas terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi risiko. Variabel
yang digunakan dalam penelitian ini meliputi dukungan sosial, komplikasi
persalinan, status kehamilan, kualitas hubungan dengan suami, serta
ketidakstabilam emosional. Sistem yang dikembangkan mampu menghitung
probabilitas risiko depresi pascapersalinan berdasarkan input pengguna, serta
menampilkan hasil analisis berupa kategori risiko, nilai probabilitas, dan faktor
faktor yang berkontribusi terhadap risiko tersebut. Selain itu, sistem juga
dirancang dengan antarmuka yang sederhana sehingga mudah digunakan oleh
pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Logistic Regression
dapat diimplementasikan dengan baik dalam sistem berbasis website untuk
membantu melakukan analisis awal terhadap risiko depresi pascapersalinan.
