Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2173 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 329-336 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF THE K-NEAREST NEIGHBORS METHOD FOR DETERMINING FETAL HEALTH STATUS
Maulidatul Mawaddah *1 , Ahmad Homaidi 2 , Lukman Fakih Lidimillah 3
1,2,3 Information Technology, Faculty of Science and Technology, Universitas Ibrahimy, Indonesia Email: 1 maulidatulm271@gmail.com , 2 ahmadhomaidi@ibrahimy.ac.id , 2 luky.lukman7@gmail.com
(Article received: May 30, 2024; Revision: June 18, 2024; published: August 02, 2024)

## Abstract
Determining  the  health  status  of  the  fetus  is  a  crucial  aspect  of  pregnancy  monitoring  to  reduce  the  risk  of complications and increase the safety of the mother and baby. The K-Nearest Neighbors (KNN) method has been implemented as a classification technique in determining fetal health status based on cardiotocography (CTG) data. This study describes the use of the KNN algorithm to analyze various CTG parameters, including fetal heart rate and uterine contraction frequency, to classify fetal health status into three categories: normal, suspect, and pathologic. The implementation process involves collecting normalized data, selecting relevant features, and using the KNN algorithm with varying K values to determine the most optimal value. The research results show that the KNN method with the right K value can achieve high accuracy in classifying fetal health status, with accuracy reaching up to 89%. These findings indicate that KNN is an effective and reliable method in supporting medical personnel to make decisions based on CTG, which can ultimately improve the quality of maternal and infant health care. In addition, the implementation of this method is relatively simple and can be integrated into existing health systems  without  requiring  large  computing  resources.  Further  research  is  recommended  to  compare  the performance of KNN with other machine learning methods such as Support Vector Machine(SVM) and Random Forest  to  identify  the  best  method  in  this  context.  The use of  larger  and  more  diverse  data  is  also  expected  to increase the accuracy and generalization of the model in various clinical conditions.
Keywords : Cardiotocography, classification, data mining, fetal health status, K-Nearest Neighbors.

## IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PENENTUAN STATUS KESEHATAN JANIN

## Abstrak
Penentuan status kesehatan janin merupakan aspek krusial dalam pemantauan kehamilan untuk mengurangi resiko komplikasi  dan  meningkatkan  keselamatan  ibu  dan  bayi.  Metode  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  telah diimplementasikan  sebagai  teknik  pengklasifikasian  dalam  penentuan  status  kesehatan  janin  berdasarkan  data cardiotocography  (CTG).  Studi  ini  memaparkan  penggunaan  algoritma  KNN  untuk  menganalisis  berbagai parameter  CTG,  termasuk  detak  jantung  janin  dan  frekuensi  kontraksi uterus ,  untuk  mengklasifikasin  status kesehatan  janin  menjadi  tiga  kategori: normal,  suspect,  dan  phatologic .  Proses  implementasi  melibatkan pengumpulan data normalisasi, pemilihan fitur relevan, dan penggunaan algoritma KNN dengan variasi nilai K untuk menentukan nilai yang paling optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN dengan nilai K yang tepat dapat mencapai akurasi tinggi dalam klasifikasi status kesehatan janin, dengan akurasi mencapai hingga 89%.  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  KNN  merupakan  metode  yang  efektif  dan  dapat  diandalkan  dalam mendukung tenaga medis untuk mengambil keputusan berdasarkan CTG, yang pada akhirnya dapat meningkatkan kualitas  perawatan  kesehatan  ibu  dan  bayi.  Selain  itu,  implementasi  metode  ini  relatif  sederhana  dan  dapat diintegrasikan kedalam sistem kesehatan yang sudah ada tanpa memerlukan sumber daya komputasi yang besar. Penelitian lebih lanjut disarankan untuk membandingkan performa KNN dengan metode machine learning lainnya seperti Support Vector Mchine(SVM) dan Random Forest untuk mengidentifikasi metode terbaik dalam konteks ini. Penggunaan data yang lebih besar dan beragam juga diharapkan dapat meningkatkan akurasi dan generalisai model dalam berbagai kondisi klinis.
Kata kunci : Cardiotocography, Data mining, K-Nearest Neighbors, klasifikasi, status kesehatan janin.
330 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 329-336

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  terus  berkembang  dengan pesat,  dan  produk-produk  baru  diproduksi  hampir setiap  detik  di  seluruh  dunia,  bahkan  di  daerah terpencil  dimana  masyarakat  sebelumnya  tidak memiliki  akses  terhadap  teknologi  [1].  Orang-orang ini  sekarang  memiliki  akses  terhadap  teknologi informasi    online.  Hal  ini  memudahkan  Masyarakat sekitar  mencari  informasi  dalam  berbagai    bidang termasuk bidang kedokteran. Industri kesehatan juga membutuhkan  aplikasi  yang  dapat  membantu masyarakat dengan memberikan informasi diagnostik kesehatan, seperti mendiagnosis kesehatan janin[2].
Pengurangan  angka  kematian  anak  tercermin dalam beberapa Tujuan Pembangunan Berkelanjutan PBB  dan  merupakan  indikator  utama  kemajuan manusia.  PBB  memperkirakan  bahwa  pada  tahun 2030, negara-negara akan mengakhiri kematian bayi baru lahir dan anak di bawah usia 5 tahun yang dapat dicegah,  dan  semua  negara  bertujuan  untuk mengurangi  angka  kematian  di  bawah  5  tahun setidaknya hingga 25 per 1.000 kelahiran hidup[3].
Perawatan  prenatal  mengurangi  risiko  selama kehamilan dan meningkatkan peluang kelahiran yang aman dan sehat. Bayi yang lahir dari ibu yang tidak mendapatkan pelayanan prenatal mempunyai kemungkinan  tiga  kali  lebih  besar  untuk  dilahirkan dengan  berat  badan  lahir  rendah[4].  Bayi  dengan berat  badan  lahir  rendah  lima  kali  lebih  mungkin meninggal dibandingkan bayi yang ibunya menerima perawatan  prenatal[5].  Perawatan  pranatal  idealnya dimulai  setidaknya  tiga  bulan  sebelum  upaya  untuk hamil.  Sebagai  salah  satu  alternatif  solusi  yang memanfaatkan  kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi informasi saat ini, sistem yang dikembangkan  dapat  digunakan  sebagai  pembawa informasi untuk mengetahui apakah janin mendapatkan status normal, suspect, atau phatologic[6].  Salah  satu  teknologi  informasi  yang dapat  dimanfaatkan  adalah  pengembangan  sistem pakar yang menentukan status kesehatan janin[2].
Penentuan  status  kesehatan  janin  merupakan aspek  penting  dalam  pemantauan  kehamilan  untuk memastikan  kesejahteraan  ibu  dan  bayi[7].  Metode tradisional  untuk  pemantauan  janin  seringkali bergantung  pada  keahlian  dan  pengalaman  klinis dokter,  yang  dapat  bervariasi  antara  satu  individu dengan  individu  lainnya.  Dalam  beberapa  dekade terakhir,  kemajuan  teknologi  telah  memungkinkan penggunaan  alat  diagnostik  yang  lebih  canggih, seperti  cardiotocography  (CTG),  untuk  memantau kondisi janin. CTG adalah  metode non-invasif  yang merekam  detak  jantung  janin  dan  aktivitas  uterus, memberikan  data  yang  kaya  untuk  analisis  lebih lanjut .[8]
Klasifikasi  adalah  proses  mengidentifikasi objek  dalam  suatu  kategori,  kelas,  atau  kelompok berdasarkan  prosedur,  definisi,  dan  karakteristik tertentu.  Klasifikasi  melibatkan  pengklasifikasian
dua  objek  yang    hanya  termasuk  dalam  salah  satu kategori yang disebut kelas[9]. Klasifikasi dalam data mining adalah teknik umum untuk membagi titik data ke  dalam  kelas  yang  berbeda[10].  Hal  ini memungkinkan untuk mengatur  semua  jenis kumpulan  data,  dari  kumpulan  data  yang  kompleks dan  besar  hingga  kumpulan  data  yang  kecil  dan sederhana[11]. terutama tentang penggunaan algoritma  yang  dapat    dengan  mudah  dimodifikasi untuk meningkatkan kualitas data[12]. Tujuan utama klasifikasi  adalah  untuk  mengasosiasikan  variabel yang  diinginkan  dengan  variabel  yang  diinginkan. Variabel yang diminati harus bertipe kualitatif.
Namun,  interpretasi  data  CTG  secara  manual dapat menjadi proses yang rumit dan rentan terhadap kesalahan.  Untuk  mengatasi  tantangan  ini,  metode komputasional  dan  algoritma  pembelajaran  mesin telah  diusulkan  untuk  membantu  dalam  interpretasi data CTG. Salah satu metode yang menonjol adalah K-Nearest  Neighbors  (KNN),  sebuah  algoritma klasifikasi  yang  sederhana  namun  efektif.  KNN bekerja dengan mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatan dengan data yang telah dilabeli sebelumnya[13].  Algoritma  ini  memiliki  kelebihan dalam  hal  kesederhanaan  dan  kemampuan  untuk menghasilkan  hasil  yang  akurat  dengan  jumlah  data pelatihan yang cukup[14].
Metode  klasifikasi  yang  umum  digunakan adalah K-Nearest Neighbor. Teknik yang  digunakan adalah  metode  KNN  yang  merupakan  salah  satu teknik klasifikasi dalam data mining. Penelitian yang dilakukan  oleh  utari,  menunjukkan  efektivitas  KNN dalam prediksi hasil produksi dengan tingkat akurasi yang  tinggi[15].  Penelitian  sebelumnya  juga  telah menggunakan  metode  KNN  untuk  mendeteksi  pola data  dan  mengungkap  penyakit  dermatologis  yang mendasarinya untuk memprediksi penyakit dermatologis  yang  terabaikan  namun  mematikan. Metode K- Nearest Neighbor juga diyakini berpotensi unggul  untuk  klasifikasi  dokumen  dibandingkan metode  klasifikasi  lainnya  dalam  hal  akurasi  dan efisiensi komputasi[16].
Penelitian  sebelumnya  telah  menunjukkan bahwa  KNN  dapat  diterapkan  dengan  sukses  dalam berbagai  bidang  medis,  termasuk  dalam  deteksi penyakit  jantung,  diabetes,  dan  kondisi  medis lainnya[14].  Selain  itu,  penelitian  oleh  nuari  dkk, menunjukkan  penerapan  KNN  dalam  memprediksi varietas padi yang cocok untuk lahan pertanian, yang menunjukkan fleksibilitas dan keandalan KNN dalam klasifikasi  berbasis  data[17].  Studi  studi  ini memperkuat alas an untuk menggunakan KNN dalam penentuan status kesehatan janin, karena algoritma ini dapat  mengolah  data  medis  dengan  baik  dan memberikan prediksi yang akurat.
Implementasi  KNN  dalam  penentuan  status kesehatan  janin  bertujuan  untuk  meningkatkan akurasi diagnosis dan mengurangi beban kerja tenaga medis.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  rofiasari
menekankan  pentingnya  pemantauan  kesehatan  ibu dan  janin  selama  masa  pandemic  COVID-19,  yang mengharuskan adanya system yang efisien dan akurat untuk  memastikan kesehatan  keduanya[18]. Dengan menggunakan  parameter  CTG  seperti  detak  jantung janin  dan  frekuensi  kontraksi  uterus[6],  KNN  dapat mengklasifikasikan  status  kesehatan  janin  menjadi kategori  normal,  suspek,  atau  patologis.  Studi  ini bertujuan  untuk  mengeksplorasi  efektivitas  KNN dalam klasifikasi status kesehatan janin, mengidentifikasi  nilai  K  yang  optimal,  dan mengevaluasi  performa  algoritma  dalam  konteks klinis[6].
Melalui  implementasi  KNN,  diharapkan  dapat dihasilkan  alat  bantu  yang  dapat  diandalkan  untuk mendukung tenaga medis dalam mengambil keputusan  yang  tepat,  sehingga  meningkatkan kualitas  perawatan  kesehatan  ibu  dan  bayi  serta mengurangi risiko komplikasi selama kehamilan dan persalinan.  Oleh  karena  hal  tersebut,  maka  penulis bermaksud  untuk  melakukan  sebuah  penelitian tentang “Implementasi  Metode  K-NN  Untuk Penentuan  Status  Kesehatan  Janin”. untuk membantu  profesional  medis  memprediksi  status kesehatan janin.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  dasarnya  metode  penelitian  adalah  cara sistematis  mengumpulkan data untuk tujuan tertentu. Metode  penelitian  adalah  suatu  usaha  atau  prosedur untuk  mencari  pemecahan  suatu  topik  atau permasalahan  secara  cermat,  terencana,  sistematis atau  ilmiah  dengan  tujuan  untuk  menemukan  fakta, asas,  asas  atau  prosedur.  Untuk  menentukan  dan menguji  kebenaran  ilmiah  suatu  informasi,  proses ilmiah berupaya mengungkap fakta atau prinsip yang dimaksud.
Fase  ini  penting  untuk  dimanfaatkan,  karena keberhasilan atau kegagalan suatu proyek penelitian bergantung  pada  pilihan  metode  penelitian.  Jika peneliti ingin  memecahkan misteri dan mengungkap kebenaran  melalui  penelitian  ilmiah,  mereka  harus menerapkan  metodologi  penelitian  secara  akurat. Dataset  yang digunakan dalam penelitian kuantitatif ini  dikumpulkan,  diolah,  dan  dianalisis  untuk mengetahui hubungan antar variabel yang diteliti.
Dataset  ini  merupakan  kumpulan  data  yang berisi  informasi  relevan  tentang  kesehatan  janin  , yang mencakup data pasien, hasil tes , dll. Penelitian ini  menggunakan  data  2.126  pasien  dan  22  atribut
dengan  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dan tinjauan  literatur  online.  Data  yang  digunakan diperoleh  dari  aplikasi  Kaggle.  Yang  dapat  diakses dari  link  berikut Fetal  Health  Classification (kaggle.com) Pendekatan  klasifikasi  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbors    digunakan  untuk mengolah data ini.
Dalam  melakukan  penelitian  ini  dilakukan beberapa tahapan atau langkah penelitian. Sebagaimana gambar dibawah ini:

## Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 2.1. Penentuan Atribut
Dalam penelitian ini, data kesehatan janin yang disebutkan  di  atas  berisi  2.126  catatan record .  Dan terdapat  22  atribut  didalam  dataset  ini  ,atribut ‘fetal_health’ adalah  label  dari  seluruh  atribut  yang ada.  Penentuan  atribut  pada  dataset "fetal  health" melibatkan  memilih  berbagai  fitur  yang  dapat digunakan  untuk  menganalisis  kesehatan  janin berdasarkan  data  medis  yang  dikumpulkan.  Dataset ini  berisi  berbagai  atribut  yang  berkaitan  dengan rekam  medis  dan  kondisi  janin  selama  kehamilan. Berikut  adalah  beberapa  atribut  umum  dan  format tipe  data  yang  ditemukan  dalam  dataset  fetal  health yang digunakan untuk menjalankan pengklasifikasian dengan  mudah.  Atribut  bisa  dilihat  pada  table dibawah ini:
Tabel 1. Atribut pada dataset Dataset Jumlah Record Jumlah Atribut Jumlah Atribut Nominal Jumlah Atribut Numerik Jumlah Class Fetal_health 2.126 record 22 atribut 1 21 3

## 2.2. Pemisahan Data
Pemisahan data menjadi training set dan testing set adalah langkah penting dalam proses pengembangan model machine learning. Ini dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  model  yang
dibangun  dapat  menggeneralisasi  dengan  baik  pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Adapun  kegunaan  dari  data  training  adalah Subset  data  ini  digunakan  untuk  melatih  model. Model belajar pola, hubungan, dan karakteristik dari data ini. Biasanya, sekitar 70-80% dari dataset yang
dialokasikan untuk set pelatihan . Selain data training juga ada kegunaan dari data testing yaitu Subset data ini digunakan untuk menguji model setelah pelatihan selesai.  Data  ini  tidak  pernah  dilihat  oleh  model selama  pelatihan  dan  digunakan  untuk  memberikan penilaian  yang  obyektif  terhadap  performa  model. Biasanya,  sekitar  20-30%  dari  total  dataset dialokasikan untuk set pengujian.

## 2.3. Persamaan Metode
Metode K-nearest Neighbor(KNN) adalah salah satu  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  digunakan untuk  klasifikasi  dan  regresi.  Prinsip  dasar  dari metode  KNN  adalah  bahwa  sebuah  data  akan diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  K tetangga  terdekatnya  dalam  ruang  fitur.  Untuk menjelaskan  persamaan  yang  digunakan  dalam metode  KNN,  kita  akan  membahas  beberapa komponen penting:
a. Menghitung jarak:
Jarak  antara  dua  titik  dalam  ruang  fitur umumnya  dihitung  menggunakan  metric  jarak tertentu,  seperti  jarak  Euclidean.  Persamaan  jarak Euclidean  antara  dua  titik 𝑋 = (𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 ) dan 𝑌 = (𝑦 1 , 𝑦 2 , … , 𝑦 𝑛 ) adalah:
𝑑(𝑋, 𝑌) =
√(𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 − 𝑦 2 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑛 − 𝑦 𝑛 ) 2 (1)
b. Menentukan K tetangga terdekat :
Setelah jarak dihitung untuk semua titik dalam dataset,  kita  memilih  K  tetangga  terdekat  dari  data yang  ingin  diklasifikasikan  atau  diprediksi.  Ini dilakukan dengan mengurutkan jarak dan memilih K nilai terendah.
c.
Klasifikasi
Pada tahap ini, dataset diklasifikasikan berdasarkan mayoritas label dari K tetangga terdekat. Misalnya  Yi  adalaha  label  dari  tetangga  ke-I,  maka label yang diprediksi Y adalah:
𝑌 = 𝑚𝑜𝑑𝑒(𝑌 1 , 𝑌 2 , … , 𝑌 𝑘 ) (2)
Mode  adalah  nilai  yang  paling  sering  muncul diantara K tetangga terdekat

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  Fetal  health  terdiri  dari  beberapa  fitur seperti baseline value, accelerations, fetal movement, uterine  contractions,  light  decelarations,  severe decelerations,  prolongued  decelerations,  abnormal short  term  variability,  mean  value  of  long  term variability,  histogram width,  histogram min, histogram  max,  histogram  number  of  peaks, histogram  number  of  zeroes,  histogram  mode, histogram  mean,  histogram  median,  histogram variance,  histogram  tendency,  dan  label dari dataset yang  menunjukkan  status  kesehatan  janin(1:normal, 2:suspect, 3:pathological), dataset dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Sample dataset
bv acc fm uc ld sd pd astv mstv Ptw mvl hw hm hax hnp hnz hmd han hmd hvr htd fh
120 0 0 0 0 0 0 73 0,5 43 2,4 64 62 126 2 0 120 137 121 73 1 2 132 0,006 0 0,06 0,03 0 0 17 2,1 0 10,4 130 68 198 6 1 141 136 140 12 0 1 133 0,003 0 0,08 0,03 0 0 16 2,1 0 13,4 130 68 198 5 1 141 135 138 13 0 1 134 0,003 0 0,08 0,03 0 0 16 2,4 0 23 117 53 170 11 0 137 134 137 13 1 1
132 0,007 0 0,08 0 0 0 16 2,4 0 19,9 117 53 170 9 0 137 136 138 11 1 1 134 0,001 0 0,01 0,09 0 0,2 26 5,9 0 0 150 50 200 5 3 76 107 107 170 0 3 134 0,001 0 0,13 0,08 0 0,3 29 6,3 0 0 150 50 200 6 3 71 107 106 215 0 3
Setelah  dataset  dinormalisasi.  Data  kemudian dibagi  menjadi  80%  untuk  data  training  dan  20% untuk  data  testing,  setelah  data  dibagi  tahap selanjutnya  adalah  mengimplementasikan  metode KNN  pada  tahap  pertama  pemilihan  K  optimal melalui  cross  validation  dengan  nilai  K  yang bervariasi  (misalnya  dari  1  sampai  15),  pada penelitian  ini  penulis  memakai  K=5  karena ditemukan  bahwa  angka  5  memberikan  performa terbaik berdasarkan akurasi validasi. Kemudian jarak euclidean  digunakan  karena  umumnya  memberikan performa yang baik pada data yang dinormalisasi.
Setelah  langkah  diatas,  maka  dilakukan pengujian metode K-NN menggunakan RapidMiner, dengan menggunakan langkah seperti berikut :
a. Buka Rapid Miner Studio
b. Buat proses baru
c. Tambahkan  operator  ’Read  CSV’  untuk memuat dataset.
d. Tambahkan operator split data untuk  membagi dataset  menjadi  training  dan  testing  set.
Biasanya proporsi 70% untuk training dan 30% untuk testing.
e. Tambahkan  operator  cross-validation  untuk memastikan  model  tidak  overfitting  dan memiliki kinerja yang baik pada data yang tidak terlihat.
f. Tambahkan  operator  K-NN  didalam  operator cross-validation  untuk  melatih  model  KNN. Konfigurasi operator ini untuk memilih nilai K yang sesuai.
g. Sambungkan output dari training set di split data ke operator K-NN.
h. Sambungkan  output  dari  K-NN  ke  operator Apply  Model  dengan  menghubungkan  output model dari K-NN dan testing set dari split data.
i. Tambahkan operator performance untuk mengevaluasi  model.  Konfigurasi  operator  ini untuk  menampilkan  metrik  evaluasi  seperti akurasi, precision, recall dan F1-score.
j. Sambungkan  output  dari  apply  model  ke performance.
Langkah  – langkah tersebut bisa dilihat seperti gambar 2 dan gambar 3 dibawah ini.
Gambar 2. Proses dataset dimuat pada RapidMiner
Gambar 3. Penerapan metode KNN
Dengan menggunakan langkah tersebut pembentukan  metrik  kinerja  terfasilitasi,  yang meliputi akurasi dari model untuk mencapai hasil

## 3.1. Hasil Implementasi
Pada fase ini, model diuji pada dataset kesehatan janin  tanpa  penyeimbangan  data.  Pengujian  model klasifikasi  rekam  kesehatan  janin  dilakukan  dalam dua tahap, yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian. Data  training  merupakan  tahapan  untuk  melatih algoritma model prediktif dan data testing merupakan
tahapan  untuk  menentukan  hasil  kinerja  algoritma klasifikasi,  sebelum  melangkah  pada  dua  tahap  ini ada baiknya kita  menentukan ukuran parameter dari set pengujian sebesar 20% dan set pelatihan sebesar 80%.

## 3.1.1. Confusion Matrix dari algoritma KNN
Saat  menguji  model  ini,  kami  menerapkan metode  Confusion  Matrix  untuk  menemukan  nilai kelas  actual  dan  prediksi  dari  kumpulan  data kesehatan janin.
Gambar 4. Confusion matrix K-Nearest Neighbors
Dari uji klasifikasi kesehatan janin menggunakan algoritma KNN, kelas 2 menghasilkan nilai presisi sebesar 70,97% dan tingkat recall sebesar 65,25%.  Kelas  1  menghasilkan  nilai  presisi  sebesar 94.00% dan nilai recall  sebesar 97,05% dan kelas 3 menghasilkan  nilai  presisi  sebesar  86.32%  dan  nilai recall  71,63%.  Sebuah  studi  tentang  klasifikasi kesehatan  janin  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbors menunjukkan akurasi sebesar 90,53%.

## 3.1.2. Perbandingan
Pengujian  ini  memerlukan  perbandingan class recall dengan  menggunakan  metode K-Nearest Neighbors untuk  mencari  nilai class  recall untuk kategori normal, suspect dan pathologic . a. Class recall
Pada  gambar  dibawah  ini,  terlihat  nilai  class recall dalam klasifikasi kesehatan janin menggunakan metode KNN. Terlihat niali kesesuaian antara  kelas  normal  dengan  nilai  97,05%,  kelas suspect  dengan  nilai  65,25%,  dan  kelas  pathologic dengan nilai 71,63%.
Gambar 5. Class Recall

## b. Class precision
Pada  gambar  dibawah  ini  terlihat  nilai  akurasi klasifikasi  berdasarkan  menggunakan  metode  KNN mempunyai  nilai  masing  –  masing  antara  kelas  1,2, dan  3,  sedangkan  kelas  1  memperoleh  nilai  sebesar 94%,  kelas  2  sebesar  70,97%  dan  kelas  3  sebesar 86,32%.
Gambar 6. Class Precison
c. Accuracy
Dari  pelatihan  dan  pengujian  model  KNN  ini menghasilkan evaluasi akurasi yang tinggi, kita dapat melihat  nilai  akurasi  sebagaimana  tertera  pada gambar 7. Yang menunjukkan bahwa pada penelitian ini memiliki akurasi yaitu sebesar 90,53% ini berarti menandakan  bahwa  dalam  akurasi  yang  tinggi.  Dan dalam  penelitian  ini  memilih  kesehatan  janin menggunakan  metode  K-NN  berhasil  memprediksi hasil  dengan  benar.    Nilai  akurasi  bisa  dilihat  pada gambar  dibawah.

## 4. DISKUSI
Penulis menyatakan bahwa KNN menunjukkan kinerja  yang  baik  dalam  klasifikasi  kesehatan  janin, dengan hasil yang menunjukkan akurasi tinggi dalam penentuan status kesehatan janin. Implementasi KNN dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode tersebut  dapat  memberikan  prediksi  yang  cepat  dan akurat, terutama dengan pemilihan parameter K yang optimal. Misalnya, dalam penelitian yang dilakukan, penentuan  nilai  K  yang  tepat  (misalnya  K=5) meningkatkan akurasi model secara signifikan.
Untuk  membandingkan  hasil  ini  dengan penelitian  lain  yang  menggunakan  metode  serupa. Sebagai contoh, penelitian oleh Syahrani Lonang dan Dwi  Normawati  tentang  klasifikasi  status  stunting pada balita  menggunakan  KNN  dengan  seleksi  fitur Backward Elimination menunjukkan akurasi sebesar 92.20% setelah fitur yang kurang relevan dihapus[19].
Penelitian lain yang relevan oleh azis dkk. yang membandingkan  performa  KNN  dengan  metode cross-validation dalam data pasien pengidap penyakit jantung, menunjukkan bahwa KNN dapat menghasilkan hasil klasifikasi yang dapat diandalkan, dengan  akurasi  yang  cukup  tinggi  jika  parameter  K dipilih  secara  tepat.  Penelitian  penelitian  ini menunjukkan bahwa KNN adalah metode yang kuat dan  efisien  untuk  klasifikasi  dalam  berbagai  bidang kesehatan,  termasuk  kesehatan  janin  dan  status  gizi anak.  Penerapan  KNN  dalam  berbagai  penelitian menunjukkan  konsistensi  dalam  menghasilkan  hasil yang  akurat  dan  cepat,  terutama  dengan  pemilihan parameter yang tepat dan penggunaan teknik seleksi fitur yang dapat meningkatkan kinerja model.

## 5. KESIMPULAN
Melalui  metode  penelitian  yang  terstruktur, penelitian ini berhasil mengimplementasikan algoritma  K-NN  secara  mandiri  dan  mendapatkan hasil  akurasi  yang  cukup  tinggi.  Metode  K-NN terbukti  efektif  dalam  menentukan  status  kesehatan janin  berdasarkan  data  medis  yang  relevan.  K-NN dapat  mengklasifikasikan  status  kesehatan  janin dengan akurasi yang cukup tinggi.
Pemilihan parameter dan fitur yang tepat sangat penting  dalam  implementasi  K-NN.  Fitur  seperti detak  jantung  janin,  gerakan  janin,  dan  hasil pemeriksaan USG memberikan konstribusi signifikan terhadap  akurasi  klasifikasi.  Data  yang  digunakan untuk  melatih  dan  menguji  model  K-NN  harus representative dan berkualitas cukup tinggi. Penggunaan  data  yang  cukup  dan  beragam  dapat meningkatkan performa model.
Implementasi  metode  K-NN  untuk  penentuan status kesehatan janin dapat membangtu tenaga medis dalam  melakukan  diagnosis  awal  yang  cepat  dan akurat,  namun  tetap  diperlukan  konfirmasi  dari pemeriksaan medis lebih lanjut. Pengembangan lebih lanjut  dapat  mencakup  optimasi  parameter  K-NN,
penggunaan  metode  hybrid  dengan  algoritma  lain, serta  peningkatan  kualitas  dan  kuantitas  data  untuk melatih model.
Dengan demikian, metode K-NN dapat menjadi alat  bantu  yang  berguna  dalam  penentuan  status kesehatan  janin,  mendukung  tenaga  medis  dalam pengambilan  keputusan  yang  lebih  informative  dan berbasis data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  S.  Haris et  al. , PENGANTAR  DATA SCIENCE ,  Pertama.  makassar:  Penerbit Widina, 2023.
[2] I. Sahputra, M. Mauliza, and S. F. A. Zohra, “The  Implementasi  Algoritma  C5.0  Pada Klasifikasi  Status  Gizi  Ibu  Hamil  di  Kota Lhokseumawe,” Metik  J. ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 42–46, 2023, doi: 10.47002/metik.v7i1.562.
[3] T.  J.  Briliani,  “Pemanfaatan  Data  Mining dengan  Algoritma  K-Means  Clustering  dan C4.  5  Decision  Tree  Classification  untuk Analisis  Kesehatan  Maternal  di  Puskesmas …,”  pp.  4–5,  2023,  [Online].  Available: https://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/de tail/230810.
[4] T.  Susanti,  E.  K.  Suryaningsih, A.
Kebidanan,  and  W.  Buana,  “PENGARUH PRENATAL YOGA TERHADAP KESEHATAN IBU DAN JANIN :
SCOPING REVIEW The Effect Of Prenatal Yoga  In  Maternal  And  Fetal  Wellness : Scoping  Review,” Avicenna    J.  Heal.  Res. , vol. 6, no. 2, p. 112, Oct. 2023.
[5] I.  Sulihati,  A.  Syukur,  and  A.  Marjuni, “Deteksi  Kesehatan  Janin  Menggunakan Decision Tree dan Feature Forward Selection,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1658–1664, Dec. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2672.
[6] Y.  Salini,  S.  N.  Mohanty,  J.  V.  N.  Ramesh, M.  Yang,  and  M.  M.  V.  Chalapathi,
“Cardiotocography  Data  Analysis  for  Fetal Health Classification Using Machine
Learning Models,” IEEE Access , vol. 12, no. February, pp. 26005–26022, Feb. 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3364755.
[7] Y.  Dianti, 済無 No  Title  No  Title  No  Title . 2017.
[8] R.  R.  Dixit,  “Predicting  Fetal  Health  using Cardiotocograms:  A  Machine  Learning Approach,” Jan. 2022.
[9] F.  Karepesina  and  L.  Zahrotun,  “Penerapan
Data  Mining  Untuk  Penentuan  Penerima Beasiswa Dengan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN),” Techno (Jurnal Fak. Tek. Univ. Muhammadiyah Purwokerto) , vol. 24, no. 1, p. 1, 2023, doi:
336 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 329-336
10.30595/techno.v24i1.9084.
[10] L.  Suryadi,  N.  Ngajiyanto,  N.  E. Pratiwi,  F.
Ardhy,  and  P.  Riswanto,  “Penerapan  Data Mining  Prediksi  Penjualan  Mebel  Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor(K-Nn)  (Studi  Kasus :  Toko  Zerita Meubel),” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas) , vol. 7, no. 2, pp. 174–184, 2022, doi: 10.32767/jusim.v7i2.1697.
[11] Aprilla Dennis, Belajar Data Mining dengan RapidMiner , vol. 5, no. 4. 2013.
[12] S.  Aldana  and  J.  Sasongko  Wibowo,
“Penerapan Data Mining Terhadap
Klasifikasi  Pasien  Penderita  Penyakit  Liver Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 124–132, Feb. 2024.
[13] C. Sundar, M. Chitradevi, and G.
Geetharamani,  “Incapable  of  identifying suspicious  records  in  CTG  data  using  ANN based  machine  learning  techniques,” J.  Sci.
Ind. Res. (India). , vol. 73, no. 8, pp. 510–516, Aug. 2014.
[14] C. H. P. Panjaitan, L. J. Pangaribuan, and C. I.  Cahyadi,  “Analisis  Metode  K-Nearest Neighbor  Menggunakan  Rapid  Miner  untuk Sistem Rekomendasi Tempat Wisata Labuan
Bajo,” Remik ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  534–541, 2022, doi: 10.33395/remik.v6i3.11701.
[15] D.  W.  Farkhina  Dwi  Utari,  Amril  Mutoi Siregar, “Implementasi Algoritme K-Nearest Neighboar  (  KNN  )  untuk  Prediksi  Hasil Produksi,” Sci.  Student  J.  Information, Technol. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 21–25, 2020.
[16] J. Homepage, S. R. Cholil, T. Handayani, R.
Prathivi, and T. Ardianita, “IJCIT
(Indonesian  Journal  on  Computer  and
Information Technology) Implementasi Algoritma  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor (KNN)  Untuk  Klasifikasi  Seleksi  Penerima Beasiswa,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  118–127,  Jul. 2021.
[17] and  K.  Nuari,  Reflan,  Apriliyani,  Aflahah, Juwari, “Metode k-nearest neighbor,” J. Inf.
Politek. Indonusa Surakarta , vol. 4, no. 2, pp. 28–34, 2018.
[18] L.  Rofiasari,  R.  Noprianty,  I.  Yusita,  Y. Mulyani,  and  A.  Suryanah,  “Assistance  for Pregnant  Women  Class  in  Providing
Antenatal  Care  Motivation  as  an  Effort  to Improve  Maternal  and  Fetal  Health  in  the Pandemic Covid-19,” J. Peduli Masy. , vol. 2, no. 4, pp. 197–204, 2020, doi: 10.37287/jpm.v2i4.251.
[19] S.  Lonang  and  D.  Normawati,  “Klasifikasi
Status Stunting Pada Balita Menggunakan K-
Nearest  Neighbor  Dengan  Feature  Selection
Backward  Elimination,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  6,  no.  1,  p.  49,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3312.