## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1658 − 1664 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2672

## Deteksi Kesehatan Janin Menggunakan Decision Tree dan Feature Forward Selection
Indah Sulihati * , Abdul  Syukur,  Aris Marjuni
Ilmu Komputer, Teknik Informatika,  Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1,* adzamindah@gmail.com, 2 abdul.syukur@dsn.dinus.ac.id, 3 aris.marjuni@dsn.dinus.ac.id Email  Penulis Korespondensi:  adzamindah@gmail.com Submitted: 12/12/2022 ; Accepted: 30/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Kesehatan Janin sangatlah  penting penting diketahui  calon ibu sejak dini, hingga saat ini rasa ketidak tahuan  seseorang ibu tentang  kesehatan  janin sangatlah  kurang dan bisa mengakibatkan  kematian  janin.  Hal ini disebabkan karena  kurangnya rasa ingin tahu yang dimiliki  oleh calon ibu serta kurangnya sosialisasi serta sarana prasarana dari pihak – pihak terkait tentang kesehatan janin.  Pada dasarnya  tumbuh  kembangnya  sebuah calon  janin  sangatlah  penting  agar  bisa  terlahir  dengan  sehat  dan  tidak  ada hambatan  sama sekali.  Tujuan penelitian  ini adalah untuk mendeteksi  kesehatan janin menggunakan algoritma  klasifikasi decision tree  dengan forward feature  selection.  Eksperimen  ini  dilakukan  menggunakan  public  dataset  sebenyak 2.126 data  pasien. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  menggunakan  algoritma  decision  tree  tanpa  feature  selection  menghasilkan  akurasi sebesar 89.84%. Sedangkan penggunaan  feature  forward selection  pada algoritma  decision tree  ini menghasilkan  akurasi sebesar 91.06%. Hal tersebut menunjukkan  bahwa penggunaan feature forward  selection  mampu meningkatkan  akurasi sebesar 1.22%.
Kata Kunci: Kesehatan  Janin; Decision Tree; Feature Forward Selection
Abstract− Fetal health  is very important,  it is important  for prospective  mothers to know from an early age, until  now a mother’s sense of ignorance abpout fetal health is very lacking and can result in fetal death. This is due to the lack of curiosity possessed by prospective  moyhers and the lack  of socialization  and infrastructure  from related  parties  about fetal health.  Basically,  the growth and development  of a prospective fetus is very important  so that it can be born healthy  and without any obstacles at all.The pupose of this study was to detect fetal health using a decision tree classification  algorithm with forward feature selection. This experiment was conducted  using a public  dataset  of 2.126 patient  data. The results showes that  classification  using a decision tree  algorithm using a decision tree algorithm  without feature  selection resulted in an accuracy of 89.84%. While  the use of the forward selection feature in this decision tree algorithm  produces an accuracy  of 91.06%.This shows that the use of the forward selection  feature can increase accuracy  by 1.22%.
Keywords : Fetal Health;  Decision Tree;  Feature Forward Selection

## 1. PENDAHULUAN
Sua tu proses keha mila n ba hkan persa lina n merupakan ma sa kritis ba gi ibu ha mil. Ka rena  setia p kemungkina n bisa terja di pa da  sa a t persa lina n ba ik da ri ibu a ta upun ba yi [1], pela ya na n a ntenatal ya ng kura ng optima l ketida k sa daran ibu  tenta ng pentingnya  pemeriksa a n ANC  da pa t mendukung efek  da n komplika si  keha mila m, persa lina n,  nifa s, neona tus, da n kelua rga  berenca na  tenta ng sua tu keja dia n fisiologis  ya ng ba nya k dia la mi seba gia n seba gia n b esa r wa nita  sela ma  ma sa  reproduksinya.
Ma sa  keha mila n da n ma sa-masa  persa lina n a dalah merupakan sua tu rentang wa ktu ya ng kritis ba gi pa ra  ibu - ibu  ha mil ka rena n sega la  kemungkina n da pat terja di sebelum  bera khir denga n sela ma t a ta u denga n kema tia n [1]. Asuha n a ntena tal ya ng kura ng optima l, seperti kura ngnya  pemahaman ibu mengena i pentingnya  pemeriksa an ANC sehingga  bisa  menumbuhkan a danya da mpak a tau komplika si pa da  sa at keha mila n, persa lina n, nifa s, ba yi ya ng beru la hir serta  kelua rga  berenca na, oleh ka rena  itu, pemeriksa a n merupakan   La yanan yang sa nga t penting ba gi petugas keseha ta n. Denga n ca ra  ini pertumbuha n dan perkembangan penyakit da pat dipa ntau setia p sa at.
Penelitia n  dila kuka n untuk  mendeteksi  denga n  cepa t da n  efisien  denga n  informa si  minima l  da n  a kurasi ma ksima l pa da penyakit ya ng dia la mi pa sien ga ga l ginja l da n ja ntung. Diketa hui ra ta  ra ta individu mempunyai potensi a nca man terha da p Keseha ta n, untuk mendia gnosis pa sien renta n terha da p kondisi  tertentu mereka  ha rus  memiliki geja la  ya ng  da pa t dika itka n denga n kondisi  tersebut.  Sehingga   perlu  dila kuka n dia gnosis  pa sien  renta n terhadap kondisi tertentu mereka  ha rus memiliki geja la  ya ng da pa t dika itkan dengan kondisi tersebut. Sehingga  perlu dila kukan dia gnosis  tenta ng sua tu penya kit pa sien seca ra  a kura t  untuk berba ga i kondis  medis a ga r kemudia n menja di bukti a kura t ya ng diguna ka n dokter mendia gnosis da ta  medis keseha ta n pa sien. Da ta set ya ng diguna ka n a da la h kumpulan da ta . Da ta  ya ng memiliki  geja la  ha rus dika itka n denga n kondisi  tersebut  denga n demikia n a lgoritma  ya ng  dipilih mengka lsifika si pa sien  berda sa rkan da ta medis,  setela hnya  menga mbil da ta  biometric seperti  keseha ta n ja nin dan gera k ja nin. Algoritma   tersebut memba ndingka n da ta yang tela h didia gnosis denga n berba ga i kondisi medis pa sien la lu  memutuska n a pa kah pa sien memiliki  kemiripa n penya kit seperti  ya ng didia gnosis  tersebut.  Pa da  ha sil  ya ng ditunjukka n Peneliti mengguna ka n a lgoritma  K-NN untuk mengkla sifika si penya kit ga ga l ginja l da n penya kit ja ntung ya ng di  a la mi oleh  pa sien.  Kea kura sia n ya ng dica pa i da la m pengujia n penelitia n  ini  sebesa r  90%  menggunakan metode a lgoritma  K-NN.
Da ta  World  Orga niza tion (WHO)  terda pa t da ri profil  a ngka  keja dia n KJDK  di  Indonesia , pa da  ta hun 2015 a ngka  sebua h kematia n ja nin a tau kegugura n di dunia  diperkira ka n sekita r 3,82 -22,14 juta  jiwa . Sua tu kema tia n janin di  da la m sebua h ka ndunga n ibu merupa kan ma sala h perina tal, indika tor keseha ta n da n ma sa ya ng sa nga t sensistif

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1658 − 1664 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2672
da la m ka ita nnya denga n keseha tan ibu da n a na k . Kema tia n perina la t mendata sekita r 77% da ri  kema tia n neonatal, dima na  kematia n neonatal 58% da ri tota l kema tia n ja nin ba hkan ba yi.
Keja dia n kegugura n sebua h ja nin ya ng bera da di da la m ka ndungan seora ng ibu di nega ra  kira  pa da  tahun 2015 suda h terma sukan katagori tinggi jika  diba ndingka n denga n nega ra -negara  di Asia  Tengga ra , contohnya sa la h satunya nega ra  Singa pura  ya itu dua  puluh ena m koma  tiga  persen (26,3%).  Tha ila n ya itu dua  puluh sa tu koma  sa tu persen (21,1%)  da n Ma la ysia  ya itu sepuluh  koma  lima   persen  (10,5%)  da n Indonesia  jumla h kema tia n ba yi  a da lah 32 kema tia n per 1000 kela hira n hidup ya itu dua  puluh lima  koma  dua  persen (25,2%).
Penelitia n ya ng dila kuka n [8] kita  da pa t mengetahui a danya faktor a pa  sa ja ya ng da pat berpenga ruh pa da usia kela hira n sa ng ba yi da n ‘ untuk mencega h hal – ha l ya ng tida k di inginka n terja di di ma sa  depan. Ka rena  Belum adanya sua tu prediksi da la m kla sifika si kela hira n ba yi prema tur. Peneliti mengguna ka n da ta set Priva t  ya ng bera da  di desa Setia  da n da la m penelia tan ini mema kai metode Algoritma  C.45, da n penelitia n ini  mengha silka n ma triks  kounfusi da n kurva  ROC denga n nila i  a kura si 80.77%. Nila i  a kura si tersebut da pa t dika takan cukup ba ik untuk mengetahui ka ra kteristik ibu mela hirka n prema tur da n norma l [8].
Metode prediksi  denga n Teknik da ta  mining  da la m penentuan rekomendasi bimbinga n da n konseling  dan sa la h sa tu tekniknya  denga n metode Naïve Bayes ya ng mengguna ka n teknik kla sifika si, ya ng ma mpu mengha silkan nila i  a kura si sebesa r 94.55% da n juga  da la m p enelitia n menera pkan fitur seleksi ya ng diguna ka n seba gai pemilihan fitur ya ng berpenga ruh terha da p kla sifika si guna  meningka tkan a kurasi. Fitur seleksi  ya ng diguna ka n a dalah Forward Selection ya ng ma mpu meningka tkan a kura si menjadi 94.84% denga n membuang bebera pa fitur ya ng tida k relevan terha da p kla sifika si da n menja dika n hasil ya ng lebih ba ik da ripa da  mengguna kan metode Naïve Bayes sa ja .[3] Da ta   mining da la m  dunia   pendidika n  dikena l  denga n Educa tiona l  Da ta   Mining.   EDM mengemba ngkan metode untuk mengga li da ta  pendidika n da n mengguna kan metode tersebut untuk lebih mema hami siswa . EDM dapat memba ntu  pendidik untuk menga na lisis  ca ra   bela ja r,  mendeteksi  ma ha siswa  ya ng  memerluka n dukunga n   dan memprediksi  kinerja   ma hasiswa .Pergurua n  tinggi   perlu   mela kuka n  prediksi  perila kuma hasiswa  da n peringatan dini untuk mencega h seca ra  dini kega ga la n a ka demik ma hasiswa .Na ive Ba yes mema nfaatka n   fungsi   seleksi   fitur da ri   Forwa rd   Selection   untuk   pemiliha n   a tribut   da ta    denga n ka rakteristik  da ta   itu  sendiri,  da n  meningkatkan ketepa tan  kla sifika si  Na ïve  Ba yes. Forwa rd   Selection  berba sis  Na ive  Ba yes  lebih   a kura t  da n  efektif  dalam mengkla sifika sika n  sta tus  kelulusa n  ma hasiswa  denga n ha sil a kurasi 97,14% da n termasuk dala m ka tegori “excellent classification” dan memperoleh atribut yang berpengaruh yaitu: status pekerjaan dan IPK semester 4 .[8]
Metode Algoritma  Kla sifika si  da ta  mining ya itu a lgoritma  C4 .5 untuk memprediksi siswa  da la m memperoleh ba ntua n da na Pendidika n. Da ri pengujia n diguna ka n tes cros va lida tion da n confusion ma trix da n kurva  ROC. Ha sil ya ng diperoleh untuk nila i a ccura cy a lgoritma  C4.5 a dala h sebesa r 98.90%, nila i untuk precision sebesa r 98,02%, dan nila i untuk sensitivity a ta u reca ll sebesa r 99.00%. Denga n demikia n a lgoritma  C4.5 merupa ka n a lgoritma  da n Teknik terba ik untuk memprediksi siswa  da la m memperoleh ba ntuan dana Pendidika n.
Berda sa rka n ura ia n perma sala han dia ta s, teknik forwa rd selection menja di tujua n uta ma penelitia n in i  ka rena da pa t meningka tkan ha sil  a kura si.  Ma ka  kla sifika si  keseha ta n ja nin ma sih  bisa   ditingka tka n kinerja nya  dengan mengguna kka n a lgoritma  C4.5 denga n metode forwa rd selection dipilih  guna  memba ntu mempredik si dia gnose dini keseha ta n ja nin.

## 2. METODE  PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Da la m penelitia n ini,  kera ngka  berpikir dida sa rka n pa da kla sifika si da ta  mining da ri kumpula n da ta ya ng dia mbil da ri da ta set publik ka ggle.Berda sa rka n ha sil da ri bebera pa  pen elitia n sebelumnya. Decision tree bisa  ditera pka n untuk saat mena nga ni ma sala h da taset ini, kita  da pa t mengguna kan proses seleksi  sifa tnya  a tau seleksi ma ju, identifika si a tribut ya ng pa ling  berpenga ruh da n tingka t a kura si pohon keputusa n. Ha sil  da ri  prose s  kla sifika si  diva lua si untuk bisa mengguna ka n matriks confusion da n AUC. Mereka  diguna ka n seba ga i ukura n tingka t kerja  a ta u akurasinya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1658 − 1664 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2672

## 2.2 Confusion Matrix
Da la m da ta  mining confusion ma trix merupa ka n suatu metode ya ng dima na menghitungkan sua tu skor da la m akurasi da ri sebua h model kla sifika si.  Metode ini  bia sa nya  memberika n sua tu ha sil da ri  sebua h  kinerja  ya ng berda sa rkan objek penelitia n ya ng bisa  bena r a ta u bisa  sa la h ya ng diperoleh da ri da ta  pela tiha n da n pengujia n. Nila i a kura si pada confusion ma trix memiliki dua  kela s ya ng membentuk tabel ma trix ya itu kela s positif da n kela s nega tive. Kedua  kelas tersebut terdiri da ri true positive, fa lse positive, true nega tive, da n fa lse nega tive.
Tabel 1. Confusion ma trix
; Confusion ’ Ma trix Prediction Condition Positive (PP) Nega tive  (PN) Actua l Condition Positive (P) TP True Positive FN  Fa lse Nega tive Nega tive (N) FP Fa lse Positive TN True Nega tive Ketera nga n :
a . TP . ( True . Positive  ) a ta u Benar Positive  merupa ka n kea daan dima na da ta positifdari cla ss a ctua l diprediksi bena r. Contoh ja nin diprediksi a ka n terla hir da la m kea daan normal
b. TN (  True Nega tive ) a ta u Fa lse Positive  ini  a da la h dima na da ta nega tive da ri kela s sebena rnya  diprediksi bena r. Ja nin diprediksi  tida k seha t.
c. FP ( Fa lse Positive ) a ta u Positive Sa la h merupa kan dima na da ta nega tivedari cla ss a ktual diprediksi seba ga i data positif.
d. FN / ( / Fa lse . Nega tive  ) a ta u Nega tive Sa la h a da lah situa si dima na da ta positif da ri cla ss a ktua l diprediksi seba gai da ta  nega tif.
e. Tingka t  keberha sila n  model  da la m  confungsion  ma trix  da pa t  ditentuka n  da ri  nila i  Accura cy,  Sensitivity, Specificitiy,  Precision,  da n F1 score. / Sema kin ’ tinggi nila i presisi, . sema kin ’ ba ik / metode . ya ng ‘ diguna ka n. Diba wa h  ini  a da la h  deskripsi  da ri  dsetia p  nila i  ma triks  konfusi  da n  rumus  ya ng  diguna ka n  untuk menghitungnya .
a . Akura si  a da la h  skor da ri  ma triks  konfusi ya ng berisi ; jumla h  sua tu prediksi  ya ng ’ bena r . da ri seluruh  da ta . Hal ini ’ ka rena  tingka t nila i  a kura sinya  da pat ditentukan da ri sua tu ha sil prediksi  ya ng mendeka ti nila i ya ng terukur ya ng sebena rnya .
(1)
b.   Sensivisita s . a da la h skor . da ri ma triks konfusi . ya ng / mengukur denga n sta tus ora ng sa kit. Sensitivita s  a da la h nama la in untuk mengika t menghitung kela s positif.
(2)
c. Spesifisita s a da la h skor da ri ma triks konfusi ya ng seca ra  tepa t mengukur sta tus ora ng ta npa penyakit. Sensitive a da la h na ma la in untuk mengika t menghitung kela s nega tif.
(3)
d. Presisi  a da la h skor  da ri  ma triks  konfusi  denga n proporsi  prediksi  ya ng  sebena rnya  untuk semua   da ta  yang diprediksi  seca ra  positif.
(4)
e. F1score . a da la h sua tu nila i skor ya ng da pa t diguna kan untuk menemukan sua tu keseimbangan  a ntara presisi dan reca ll a ta u da ya inga t..
(14)

## 3. ANALISA  DAN  PEMBAHASAN
Pa da  ba gia n  ini  berisi  a na lisa , ha sil  serta   pemba hasa n  dari  topik  penelitia n,  ya ng  bisa   di  bua t  terlebih  da hulu metodologi  penelitia n.  Ba gia n ini  juga  merepresenta sika n penjela sa n ya ng  berupa  penjela sa n, ga mba r, ta bel dan la innya .
Metode  penelitia n  ini  deteksi  keseha ta n  ja nin  ini  tela h   dijela ska n  dia ta s  ta ha pan  a kuisisi  da ta ,  tahap pengelola ha n da ta , ta hap pela tiha n metode da n ta hap pengujia n model ya ng suda h dijela ska n.

## 3.1 Pengumpulan  Data
Da ta set ya ng diguna ka n da la m penelitia n ka li  ini  merupa kan da ta da ri keseha ta n ja nin ya ng bera sa l da ri  websete Ka ggle  denga n link  seba ga i berikut: https://www.ka ggle.com/a ndrewmvd/fetal-hea lth-cla ssifica tion dima na da taset ini  berisi  da ta  keseha ta n  ja nin. Da ta  tersebut  mempunya i 2.126  da ta  pa sien ya ng  dika togorika n norma l,  suspect

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1658 − 1664 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2672
(kemungkina n) ,  pa thologic  (ka nker)  pa da  ta ble  diba wa h ini  menun jukkan deta il  da ta set ya ng diguna ka n dalam eksperimen.
Table 2. Da ta set ya ng diguna ka n eksperimen Da ta set Jumla h Record  Jumla h Atribut  Jumla h Atribut  Nomina l  Jumla h  Atribut Numerik  Jumla h Cla ss Feta l Hea lth 2.126 22 1 21 3

## 3.2 Pengelolahan Data
Da la m  penelitia n  ini  da ta set  keseha ta n  ja nin  dia ta s  memiliki    2.126  da ta   pa sie.  Awa l  sebelum  mela kukan pengkla sifika sia n a da nbaiknya unruk mengelola  da taset terlebih da hulu, a ga r na ntinya da ta  yang a kan dipakai va lid da n pengkla sifika sia n bisa  dila kuka n denga n sa nga t ba ik. Untuk ta ha pan preprocessing da taset ma erupakan tahap dima na  pembersiha n da n tra nsformasi da ta  dila kukan.
Atribut  –  a tribut pa da  da ta  ya ng memiliki  nila i  kosong  da n tida k bisa   konsisten  itula h ya ng  memerlukan pembersiha n da ta  untuk da pa t terhinda r da ri  noise  da ta . Noise  da ta  a ta u da ta  noise  merupa ka n  da ta  ya ng rusa k mempenga ruhi ha sil da ri a ngka  a kura si pa da  sa a t prosesi kla sifika si. Seba liknya  peruba ha n da ta merupakan tahapan merupa ka n format tipe da ta  pa da a tribut – a tribut tertentu untuk da pat denga n mudah mela kukan pengkla sifikasi.

## 3.2.1 Data Cleaning
Da la m ta ha pan pembersiha n da ta merupa kan ta ha pan dima na da ta a kan diperiksa  da n dibersihka npa da da ta yang noise  sebelum dila kuka nnya proses kla sifika si.  Ma sa la h – ma sa la h ya ng a da  pa da dataset a kan di perba iki seba ik mungkin da n berfokus pa da  data a nalisis seperti pembersiha n da ta.

## 3.2.2 Klasifikasi Algoritma Decision Tree
Da ri  da ta set keseha ta n  janin, penelitia n  mela lui  fa se  pemrosesa n berikutnya  dima na   peneliti  menja la nkan  fase pela tiha n model pa da  da taset terlebih da hulu. Berda sa rka n  kla sifika si pa da  ta bel di ba wa h ini,  pela tiha n model a wa l dila kuka n denga n a lgoritma  pohon keputusan da n proses kla sifika si denga n menggu na ka n software RapidMiner . Proses  kla sifika si  dila kuka n denga n mela lui  2  fa se ya itu pela tiha n da n pengujia n, fa se  –fa se ini  dija la nka n untuk menca ri ha sil kelua ra n terba ik da ri kla sifika si.
Tabel 3. Da ta set keseha ta n janin denga n mengguna kan algoritma  decision tree
No Name Type Statistics 1 Histogra m_min Integer Min 50 Ma x 159 Avera ge 93.579 2 Histogra m_ma x Integer Min 122 Ma x 238 Avera ge 164.025 3 Histogra m_number_of_p ea ks Integer Min 0 Ma x 18 Avera ge 4.068 4 Histogra m_number_of_z eroes Integer Min 0 Ma x 10 Avera ge 0.324 5 Histogra m_mode Integer Min 60 Ma x 187 Avera ge 137.452 6 Histogra m_mea n Integer Min  73 Ma x 182 Avera ge 134.611 7 Histogra m_media n Integer Min 77 Ma x 186 Avera ge 138.090 8 Histogra m_va ria nce Integer Min 0 Ma x 269 Avera ge 18.808 9 Histogra m_tendency Integer Min -1 Ma x 1 Avera ge 0.320 10   feta l_hea lth Integer Min 3 (176) Ma x 1 (1655) Avera ge 133.304 11   ba seline Va lue Integer Min 106 Ma x 160 Avera ge 1(1.655) 12   a ccelera tions Rea l Min 0 Ma x 0.019 Avera ge  0.003 13   feta l_movement Rea l Min 0 Ma x 0.481 Avera ge 0.009 14   Uterine_contra ctions Rea l Min 0 Ma x 0.015 Avera ge 0.004 15   light  _decelera tions Rea l Min 0 Ma x 0.015 Avera ge 0.002 16   Severe_decelera tions Integer Min 0 Ma x 0 Avera ge 0 17   prolongued_decelera tion s Rea l Min 0 Ma x 0.005 Avera gr 0.000 18   a bnorma l_short_term_varia bility Integer Min 12 Ma x 87 Avera ge 46.990 19   history_width Integer Min 3 Ma x 180 Avera ge 70.446 20   mea n_value_of_short_te rm -va ria bility Rea l Min 0.200 Ma x 7 Avera ge 1.333 21   percenta geof time with Integer Min 0 Ma x 91 Avera ge 9.847 22   Abnorma l_short_term_varia bility Integer Min 12 Ma x 87 Avera ge 46.990
Dijela ska n pa da  ta bel dia ta s a da  22 a tribut ya ng terda pa t pa da da taset keseha tan ja nin ya ng dipa ka i dalam penelitia n da la m mengguna kan metode decision tree .

## 3.2.2 Klasifikasi Algoritma Decision Tree + Feature Forward Selection
Da la m  pela tiha n model  ya ng  kedua  ya itu  menera ngka n metode feature forward  selection pa da  sua tu a lgoritma decision tree . Ada pun perbeda a n denga n proses kla sifika si sebelumnya , proses ini mengga bungka n a lgoritma  pohon keputusa n denga n fitur untuk meningka tkan kinerja  a lgoritma  pohon k eputusan. Proses penila ia n pela tiha n diula ng

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1658 − 1664 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2672
sa mpa i ba tas ya ng ditentukan tercapai. Ha sil da ri itera si  tersebut dipilih  denga n memperoleh sua ra  terba nyak untuk menca ri kelua ra n ya ng terba ik.
Tabel 4. Da ta set keseha ta n janin denga n mengguna kan algoritma decision tree + feature forward selection
No Name Type Statistics 1 feta l_hea lth Nomina l   Min 3 (176)   Ma x 1 (1655)   Avera ge 1(1.655) 2 mea n_value_of_short_ter m -va ria bility Rea l Min 0.200 Ma x 7 Avera ge 1.333 3 histogra m_mea n Integer Min 73 Ma x 182 Avera ge 134.611 4 percenta geof time with Integer Min 0 Ma x 91 Avera ge 9.847 5 Abnorma l_short_term_varia bility Integer Min 12 Ma x 87 Avera ge 46.990 6 ba seline Va lue Integer Min 106 Ma x 160 Avera ge 133.304
Pa da  ta bel dia ta s ba hwa  da la m da taset kesehatan janin a da 22 a tribut ya ng diguna ka n peneliti untuk memakai metode decision tree da n setela h mengguna ka n decision tree + feature forward selection terda pat pengura nga n atribut setela h di selection.Dijela ska n pa da  ta bel dia tas ya ng semula  terda pat 22 a tribut ya ng dipa kai setela h dila kuka n featur forward selection a da  pengura nga n a tribut, ya ng mula nya 22 a tribut menja di 6 a tribut ya ng dipa ka i. Pa da  da sa rnya 22 a tribut tersebut sebenernya  berka itan a tau sa ling b erka ita n a ntara a tribut sa tu denga n yang la in, a ka n teta pi setela h mela kukan selection a da 6 a tribut ya ng mempunyai nila i tersendiri  ya ng sa nga t berpenga ruh ke ha sil. Ha l ini  dika rena ka n 6 a tribut tersebut tersebut memiliki nila i  korela si ya ng lebih  tinggi  kepa da a tribut class da n ini bisa  diliha t pa da  ta bel 3.3.

## 3.3 Hasil Implementasi
Pa da  ta hap ini model diuji pa da  da taset fetal hea lth ta npa data ba lancing. Pengujia n model kla sifika si reka m kesehatan ja nin dila kuka n denga n 2 ta ha p ya itu ta hap pela tiha n da n pen gujia n. Da ta  pela tiha n a tau tra ining merupa ka n tahapan untuk mela tih sua tu a lgoritma  sehingga  da pa t membentuk model prediktif, da n da ta  testing merupa kan ta hapan untuk menentuka n ha sil performa nsi sua tu a lgoritma  kla sifika si. Sebelum mela kukan 2 la ngka h in i a da  ba iknya menentukan ukura n pa ra meter set pengujia n. Pengujia n sebesa r 30% da n 70 % da ri da ta set.

## 3.3.1 Confusion Matrix Dari Algoritma Decision Tree
Da la m pengujia n model ini, ka mi menera pka n metode confusion ma trix untuk mencari nila i cla ss a ctua l d a n prediksi da ri da ta set keseha tan ja nin.
Tabel 5. Confusion matrix decision tree Confusion Matrix Kela s Sebena rnya Class Presisi 2 1 3 Kelas Prediksi 2 134 19 3 85.90% 1 158 1624 21 90.07% 3 3 12 152 91.02% Class Recall 45.42%   98.13%   86.36% 89.84%
Da ri  pengujia n  cla sifika si  keseha ta n  ja nin  denga n  mengguna ka n  a lgoritma   decision  tree  ini  cla ss  2 mengha silka n nila i presesi 85.90% da n nila i reca ll 45.42%, cla ss 1 mengha silka n nila i presensi 85.90% da n nila i reca ll 45.42%, cla ss 1 mengha silka n nila i presesi  90.07% serta  nila i reca ll  98.13% da n cla ss 3 mengha silka n nila i presesi 91.02% seda ngka n nila i reca ll 86.36%. Seda ngka n pa da penelitia n cla sifika si keseha tan janin denga n menggunakan a lgoritma  decision tree mengha silka n a kura si 89.84%.
3.3.2 Confusion Matrix Dari Algoritma Decision Tree+ Feature Forward Selection
Tabel 6. Confusion matrix decision tree + feature forward selection
Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Class Presisi 2 1 3 Kelas Prediksi 2 145 13 3 90.06% 1 148 1634 16 90.88% 3 2 8 157 94.01% Class Recall 49.15% 98.73% 89.20% 91.06%
Da ri  pengujia n  cla sifika si  keseha ta n  ja nin denga n a lgoritma   decision  tree  +  fea ture forwa rd  selection  ini menunjukkan cla ss 2 mengha silka n nila i presisi  90.06% da n reca ll 49.15%, cla ss 1 mengha silka n nila i presisi 90.88% da n reca ll  98.73%,  cla ss  3  mengha silka n nila i  presisi  94.01%  da n  reca ll  89.20%.  Da n  pa da  penelitia n  dengan mengguna ka n cla sifika si  keseha tan ja nin denga n  mengguna ka n a lgoritma   decision  tree  denga n  fea ture forwa rd selection nila i a kura sinya  senila i 91.06%.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1658 − 1664 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2672

## 3.3.3 Perbandingan
Da la m  pengujia n ini  untuk mengeta hui  cla ss  reca ll  nila i  ka ta gori  norma l,  suspect,  pa thologic  ha rus  mela kukan perba ndinga n a ntara  cla ss reca ll denga n metode decision tree denga n metode decision tree + fea ture forwa rd selection.
a .   Cla ss Reca ll
Da la m  ga mba r  diba wa h  ini  terliha t  nila i  reca ll  da la m cla sifika si  keseha tan ja nin  denga n  decision  tree mempunyai nila i  ma sing  ma sing  a nta ra  cla ss  norma l  senila i  98.13%,  ,cla ss  suspect  senila i  45.42%  ,  da n cla ss pa thologic  senila i  86.36%. Seda ngka n nila i  reca ll  da la m cla sifika si  keseha ta n ja nin denga n decision  tree+fea ture forwa rd selection nila i cla ss norma l 98.73, suspect 49.15% da n pa thologic 89.20%.
Gambar 2. Cla ss Reca ll
b. Cla ss Precision
Da la m ga mba r diba wa h ini terliha t nila i precision da la m cla sifika si ja nin denga n decision tree mempunyai nila i ma sing – ma sing a nta ra cla ss 1,2, da n 3. Seda ngka n cla ss 1 90.07%, 2 85.90% da n 3 91.06% da n seda ngka n nila i precision  da la m cla sifika si keseha tan ja nin denga n decision tree+fea ture forwa rd selection nila i  precisionnya  a ntara la in cla ss 1 90.88%, 2 90.02% da n 3 94.01%.
Gambar 3. Cla ss Precision
c. Accura cy
Da ri  ga ma ba r diba wa h da pat diliha t denga n jela s perba ndinga n nila i Accura cy a nta ra  Cla sifika si Kesehatan Ja nin denga n decision tree denga n nila i accuracy menggna ka n clasifikasi kesehatan ja nin denga n decisioan tree + feature forward selection memiliki  nila i accuracy ya ng tida k sa ma  nila i accuracy clasifikasi keseha tan ja nin dengan decision tree sebesa r 89,84 %  seda ngka n nila i accuracy clasifikasi keseha tan ja nin denga n decision tree + feature forward selection sebesa r 91,06 %.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1658 − 1664 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2672

## 5. KESIMPULAN
Berda sa rka n da ri sebua h penelitia n deteksi keseha ta n ja nin ya ng mengguna ka n da taset public keseha tan ja nin dan mengguna ka n a lgoritma klasifikasi decision tree denga n feature forward selection untuk mendeteksi keseha tan ja nin, peneliti mengguna ka n da ta seba nyak  2.126 da ta pa sien ya ng diperoleh da ri da ta set pa blic, ma ka  da la m penelitia n ini da pa t di a na lisa  da ri ha sil  penelitia n ba hwa  denga n mengguna kan 2.126 da ta denga n penambahan feature forward selection da la m deteksi keseha tan janin ini ternya ta  dapat meningkatkan ha si  cla ss reca ll,  cla ss precision  da n cla ss a ccura ncy. Sehingga  da la m penelitia n ini da pa t disimpulka n dari ha sil accurancy ya ng sebesa r 91.06% setela h a danya pena mbahan feature forward selection dala m deteksi keseha tan ja nin diba ndingka n prediksi ya ng ha nya menggunkan a lgoritma decision tree sa ja  ya ng ha silnya  89.84%  da n ternya ta  lebih renda h ha sinya .

## REFERENCES
[1]  Lakshmi.B.N, Dr.Indumathi.T.S, and D. N. Ravi, “A Comparative  Study of Classification  Algorithms for Risk Prediction in Pregnancy,” TENCON 2015 - 2015 IEEE Reg. 10 Conf. , 2015.
[2] M. F. Faizi et al. , “KLASIFIKASI PERSALINAN NORMAL ATAU CAESAR MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5,” مممممم  مممممممم  ممممم مممم ,  vol. احلا ددعلا, no. 1, p. 43, 2017, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[3] M.  R.  Fanani,  “Algoritma  Naïve  Bayes  Berbasis  Forward  Selection  Untuk  Prediksi  Bimbingan  Konseling  Siswa,” J. DISPROTEK , vol. 11, no. 1, pp. 13–22, 2020, doi: 10.34001/jdpt.v11i1.952.
[4] R. Yendra, L. Marifni, and I. Suryani, “Klasifikasi Data Mining Untuk Seleksi Penerimaan Calon Pegawai Negeri Sipil Tahun 2017 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Sains Mat. dan Stat. , vol. 6, no. 1, p. 65, 2020, doi: 10.24014/jsms.v6i1.9254.
[5] R. Annisa,  “Analisis  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk Prediksi  Penderita  Penyakit  Jantung,” J. Tek.
Inform. Kaputama , vol. 3, no. 1, pp. 22–28, 2019, [Online]. Available:
https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/141/156
[6] W. Dhuhita, “Clustering  Menggunakan Metode K-Mean Untuk Menentukan Status Gizi Balita,” J. Inform. Darmajaya , vol. 15, no. 2, pp. 160–174, 2015.
[7] I. C. R. Drajana,  “Metode  Support  Vector Machine  Dan Forward  Selection  Prediksi Pembayaran  Pembelian  Bahan Baku Kopra,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 116–123, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.134.116-123.
[8] S. Hendrian, “Algoritma Klasifikasi  Data Mining Untuk Memprediksi Siswa Dalam Memperoleh Bantuan Dana Pendidikan,” Fakt. Exacta , vol. 11, no. 3, pp. 266–274, 2018, doi: 10.30998/faktorexacta.v11i3.2777.
[9] D. Kartini  and . M., “Rancang  Bangun Aplikasi  K-Means  untuk Klasifikasi  Kelulusan  Siswa Sekolah  Kepolisian  Negara Daerah  Kalimantan  Selatan,” ProTekInfo(Pengembangan  Ris.  dan Obs. Tek.  Inform. , vol. 3, no. 1,  pp. 14–21, 2017, doi: 10.30656/protekinfo.v3i0.53.
[10]  S. Fahriah and Wiktasari,  “Algoritma  C4.5 Berbasis Forward Selection  Untuk Klasifikasi  Bidang  Minat Studi  Mahasiswa Teknik Informatika,” JTET (Jurnal Tek. Elektro Ter. , vol. 10, no. 1, pp. 1–6, 2021.
[11]  A. Manganti, “Sistem Pakar Diagnosa Penyebab Keguguran Pada Ibu Hamil Menggunakan Metode Forward Chaining,” vol. 3, no. 2, pp. 1–13, 2021.
[12]  E.  Nurlia  and  U. Enri,  “Penerapan  Fitur Seleksi  Forward Selection  Untuk  Menentukan  Kematian  Akibat  Gagal  Jantung Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Tek. Inform. Musirawas) Elin Nurlia , vol. 6, no. 1, p. 42, 2021.
[13]  Z. M. Kesuma, “Feature Selection Data Indeks Kesehatan  Masyarakat Menggunakan Algoritma Relief-F,” Statistika ,  vol. 11, no. 1, pp. 61–66, 2011.
[14]  M.  Ramla,  S.  Sangeetha,  and  S.  Nickolas,  “Fetal  Health  State  Monitoring  Using  Decision  Tree  Classifier  from Cardiotocography  Measurements,” Proc. 2nd Int.  Conf. Intell.  Comput. Control Syst.  ICICCS 2018 , no. Iciccs,  pp. 1799– 1803, 2019, doi: 10.1109/ICCONS.2018.8663047.
[15]  I.  Sumadikarta  and  E.  Abeiza,  “PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS  PADA DATA MINING UNTUK  MEMILIH PRODUK DAN PELANGGAN POTENSIAL (Studi Kasus :  PT Mega  Arvia Utama),” J.  Satya  Inform. , no. 1,  pp. 1–12, 2014.
[16]  J. Piri, P. Mohapatra, and R. Dey, “Fetal Health Status Classification  Using MOGA - CD Based Feature Selection Approach,” Proc. CONECCT 2020 - 6th IEEE Int. Conf. Electron. Comput. Commun.  Technol. , 2020, doi: 10.1109/CONECCT50063.2020.9198377.
[17]  D.  MORIKAWA,  M. I.  Jambak,  and  D. Rodiah,  “Perbandingan  Seleksi  Fitur  Teknik  Wrapper  Menggunakan  Forward Selection  dengan Teknik Filter Menggunakan Singular Value Decomposition terhadap  Hasil …,” 2020, [Online]. Available: https://repository.unsri.ac.id/34338/
[18]  M.  F.  Nugroho  and  S.  Wibowo,  “Fitur  Seleksi  Forward  Selection  Untuk  Menetukan  Atribut  Yang  Berpengaruh  Pada Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa Fakultas  Ilmu  Komputer  UNAKI Semarang  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,” J. Inform. Upgris , vol. 3, no. 1, pp. 63–70, 2017, doi: 10.26877/jiu.v3i1.1669.
[19]  A. Mayssara A. Abo Hassanin Supervised, “Klasifikasi  Predikat Kelulusan Mahasiswa dengan Metode CRISP-DM dan Naïve Bayes pada  Fakultas Komunikasi  dan  Informatika  Universitas Muhammadiyah  Surakarta,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , 2014.
[20]  B.  N. Lakshmi,  T.  S. Indumathi,  and  N. Ravi,  “A  comparative  study  of  classification  algorithms  for  risk  prediction  in pregnancy,” IEEE  Reg.  10  Annu.  Int.  Conf.  Proceedings/TENCON ,  vol.  2016-Janua,  pp.  42–46,  2016,  doi: 10.1109/TENCON.2015.7373161.
[21]  M. R. Fanani, “Penggabungan Forward Selection  Untuk Pemilihan  Fitur Pada P-Issn : 2089-676X,” vol. 9, no. 2, pp. 85–88, 2020.
[22]  N. Güler, O. T. Yildiz, F. Gürgen, F. Varol, and E. Alpaydin, “Discriminant  functions and decision tree induction techniques for  antenatal  fetal  risk  assessment,” Proc.  Int.  Jt.  Conf.  Neural  Networks ,  vol.  4,  pp.  2712–2717,  2001,  doi: 10.1109/ijcnn.2001.938801.