Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 5 No. 1 (2024) 120 – 127 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Analisis Algoritma Klasifikasi Untuk Mengidentifikasi Potensi Risiko Kesehatan Ibu Hamil
Jajang Jaya Purnama 1 , Nina Kurnia Hikmawati 2, Sri Rahayu 3
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
2 Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia, Jakarta, Indonesia
3 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
1 jajang.jjp@nusamandiri.ac.id*, 2 ninakaha@yahoo.com, 3 srirahayu.rry@nusamandiri.ac.id

## Abstract
The health of pregnant women has an important aspect in efforts to achieve the birth of a healthy baby. So early detection of the health of pregnant women has important. In this study the author identified potential maternal health risks for pregnant women by classifying them used machine learning which aims to analyze maternal health datasets with several algorithms including  Random  Forest,  Extra Trees,  Extreme  Gradient  Boosting,  Decision  Tree,  and Light  Gradient  Boosting  Machine. From several classification results carried out analysis and evaluation shown that the Random Forest classification algorithm provided optimal performance with an accuracy of 82,15%. These findings confirmed that the model created could identify complex patterns and relationships between features relevant to the classification of potential health risks for pregnant women at high, medium and low levels. These results have important implications in maternal care, because they cann help doctors and medical personnel make more appropriate and effective decisions in dealing with maternal health risks and provide insight into pregnant women from an early age regarding their health conditions.
Keywords: Health of Pregnant Women, Machine Learning, Random Forest.

## Abstrak
Kesehatan  ibu  hamil  merupakan  aspek  penting  dalam  upaya  mewujudkan  kelahiran  bayi  yang  sehat.  Sehingga  untuk mendeteksi dini kesehatan ibu hamil merupakan hal yang penting. Dalam penelitian ini penulis mengidentifikasi potensi risiko kesehatan  ibu  hamil  dengan  cara  mengklasifikasinya  menggunakan machine  learning yang  bertujuan  untuk  menganalisis dataset maternal health risk dengan beberapa algoritma diantaranya Random Forest, Extra Trees, Extreme Gradient Boosting, Decision  Tree ,  dan Light  Gradient  Boosting  Machine .  Dari  beberapa  hasil  klasifikasi  dilakukan  analisis  dan  evaluasi menunjukkan bahwa algoritma klasifikasi Random Forest memberikan kinerja optimal dengan akurasi 82,15%. Temuan ini mengkonfirmasi bahwa model yang dibuat dapat mengidentifikasi pola kompleks dan hubungan antara fitur-fitur yang relevan dengan klasifikasi potensi risiko kesehatan ibu hamil dengan tingkatan tinggi, sedang, dan rendah. Hasil ini memiliki implikasi penting dalam perawatan kesehatan ibu hamil, karena dapat membantu dokter dan tenaga medis dalam mengambil keputusan yang lebih tepat dan efektif dalam menangani risiko kesehatan ibu hamil serta memberikan wawasan pada ibu hamil sejak dini mengenai kondisi kesehatannya.
Kata kunci: Kesehatan Ibu Hamil , Machine Learning, Random Forest .

## 1. Pendahuluan
Kesehatan  ibu  hamil  merupakan  aspek  penting  dalam upaya  mewujudkan  kelahiran  bayi  yang  sehat  dan mengurangi  angka  kematian  bayi  maupun  ibu  serta morbiditas  maternal dan neonatal [1].  Menurut UNICEF,  setiap  jam  seorang  perempuan  meninggal karena melahirkan atau sebab-sebab lain yang berkaitan dengan kehamilan [2]. Sebagian ibu, terutama ibu muda yang baru pertama kali mengalami kehamilan, mungkin masih  merasa  kurang  memahami  hal  ini  secara mendalam. Upaya  peningkatan  kesehatan  ibu  hamil masih  menghadapi  tantangan  dalam  mengelola  faktor risiko untuk ibu dan janin .
Dalam  konteks  yang  lebih  luas,  edukasi  dan pemahaman yang lebih mendalam tentang peran nutrisi yang tepat, gaya hidup sehat, serta deteksi dini terhadap penyakit  atau  kondisi  medis yang dapat memengaruhi kehamilan sangatlah penting. Upaya kolaboratif antara para profesional kesehatan, lembaga pemerintah terkait, dan  masyarakat  dalam  menyediakan  akses  yang  lebih baik  terhadap  informasi  dan  layanan  kesehatan  ibu hamil  juga  menjadi  bagian  penting  dari  strategi pencegahan  dan  peningkatan  kesehatan  selama  masa kehamilan.
Untuk meningkatkan pemahaman tentang faktor-faktor risiko yang terkait dengan kondisi kesehatan ibu hamil,
perlu  adanya  data  yang  mengidentifikasi  variabel- variabel  penting  yang  berkaitan  dengan  kesehatan  ibu hamil.  Data  tersebut  kemudian  digunakan  untuk membuat  pola  pembelajaran  klasifikasi  tingkat  risiko kesehatan pada ibu hamil kemudian dilakukan analisis menggunakan pendekatan machine learning [3] [4] [5].
Machine  Learning merupakan  salah  satu  model untuk melakukan klasifikasi untuk mengetahui suatu hal tanpa intervensi  dari  manusia  untuk  menentukan  pilihan, dalam  dunia  medis  sangatlah  dibutuhkan  untuk pendeteksian  dini  terhadap  kesehatan  ibu  agar  tidak terjadi  hal  yang  fatal  yang  masih  ditangani  dari  jauh- jauh hari [3].
Penelitian oleh Ahmed Marzia dan rekan di Bangladesh mengungkapkan  bahwa  penggunaan  IoT  di  daerah pedesaan  di  negara  berkembang  efektif  dalam memantau  kesehatan  wanita  hamil.  Studi  ini menggunakan  algoritma Logistic  Model  Tree (LMT) yang  terbukti  memiliki  akurasi  tinggi  dalam  menilai risiko kehamilan [6].
Penelitian  terkait  dengan  judul Unintended  pregnancy and  maternal  health  complications:  cross-sectional analysis  of  data  from  rural  uttar  Pradesh ,  India bertujuan  untuk  mengeskplorarisasi  potensi  hubungan antara  kehamilan  yang  tidak  diinginkan  dan  ibu komplikasi kesehatan [7].
Penelitian  terkait  dengan  judul IoT  based  risk  level prediction  model  for  Maternal  health  care  in  the context of Bangladesh , sebuah sistem telah dikembangkan agar efektif memantau dan memprediksi tingkat risiko ibu hamil di negara bangladesh, penelitian ini  dimaksudkan  untuk  menggunakan  alat  dan  mesin analisis  masing-masing  algoritma  untuk  mempelajari menemukan tingkat risiko kesehatan ibu hamil [8].
Penelitian  ini  dirancang  dengan  tujuan  untuk menganalisis  model  klasifikasi  yang  dapat  secara efektif  mengidentifikasi  potensi  risiko  kesehatan  pada ibu  hamil  [9].  Isu  mengenai  kesehatan  ibu  hamil  ini menarik  untuk  dibahas  seperti  yang  diungkap  para peneliti terdahulu. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa pola klasifikasi tingkat potensi risiko kesehatan pada  ibu  hamil  dengan  menggunakan dataset publik berjumlah  banyak  sehingga  menghasilkan  wawasan yang lebih luas.
Metodologi yang akan digunakan dalam penelitian ini mencakup langkah-langkah analisis data yang komprehensif,  penggunaan  teknik-teknik machine learning atau  kecerdasan  buatan  yang  canggih,  serta evaluasi  terhadap  berbagai  parameter  yang  relevan dengan kesehatan ibu hamil. Selain itu, akan dilakukan juga  validasi  terhadap  model  klasifikasi  yang dikembangkan untuk memastikan akurasi dan keandalannya dalam mengidentifikasi risiko kesehatan dengan tingkat kepercayaan yang tinggi [10].
Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  upaya  pencegahan dan  pengelolaan  risiko  kesehatan  pada  ibu  hamil. Informasi  yang  diperoleh  dari  model  klasifikasi  yang dikembangkan  dapat  dimanfaatkan  oleh  para  tenaga kesehatan untuk melakukan tindakan yang tepat waktu dan  tepat  sasaran  guna  meningkatkan  kesehatan  ibu hamil serta mengurangi potensi komplikasi yang dapat terjadi selama kehamilan.
Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat menjadi  landasan  bagi  pengembangan  lebih  lanjut terkait  sistem  pemantauan  kesehatan  ibu  hamil  secara real-time atau  berkelanjutan,  sehingga  upaya-upaya pencegahan  dan  intervensi  dapat  dilakukan  secara proaktif  dan  efisien.  Dengan  demikian,  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  yang  nyata dalam  meningkatkan  kesehatan  ibu  hamil  serta meningkatkan  kualitas  hidup  bagi  ibu  dan  bayi  yang dikandungnya [11] [12].
Dengan memanfaatkan dataset yang luas dan informatif yang  terpublikasi  ini,  penulis  berupaya  untuk menganalisa  penerapan  model  klasifikasi  dan pre- processing  hyper-parameter  tuning untuk  dianalisa kemudian menghasilkan  pola untuk  mengindentifikasi potensi risiko kesehatan ibu hamil sebagai kontribusi.
Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan wawasan baru dalam pemahaman tentang risiko  kesehatan  ibu  hamil  dan  memperkuat  upaya- upaya  untuk  meningkatkan  kesehatan  ibu  hamil, sehingga  dapat  menghasilkan  hasil  yang  lebih  baik dalam  perawatan  dan  manajemen  kehamilan  serta kelahiran yang sehat bagi ibu dan bayi [13][14].
Dengan  kontribusi  yang  sudah  dijelaskan  diatas, penelitian ini diharapkan mampu memberikan manfaat untuk tenaga medis dan ibu hamil dalam mengklasifikasi urgensi kondisi kesehatan ibu hamil.

## 2. Metode Penelitian
Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah  metode penelitian  yang  dilakukan  disajikan  dalam  bentuk diagram pada Gambar 1 :
1. Dataset
Dalam  studi  ini, dataset yang  digunakan  adalah maternal  health  risk [15]  yang  diperoleh  dari  UCI repository sebanyak 1014 sebagai data utama yang akan diproses menggunakan algoritma. Dari dataset tersebut yang  digunakan  sebagai  data  latih  sebanyak  913  dan data  uji  sebanyak  101. Dataset ini  mencakup  variabel seperti  usia,  tekanan  darah  sistolik,  tekanan  darah diastolik, kadar gula darah, suhu tubuh, detak jantung, dan  tingkat  risiko.  Informasi  detail  mengenai  atribut- atribut ini dapat ditemukan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Keterangan Dataset No Atribut Keterangan 1 Age Usia pada saat seorang wanita mengalami kehamilan 2 systolicBP Angka tekanan darah maksimum dalam satuan mmHg dan atribut penting lainnya yang relevan selama masa kehamilan 3 diastolicBP Angka tekanan darah minimal dalam satuan mmHg, serta atribut penting lainnya yang relevan selama masa kehamilan 4 BS Konsentrasi glukosa darah diukur dalam nilai molar 5 BodyTemp Suhu tubuh ibu hamil selama periode tertentu dalam kehamilan 6 HeartRate Denyut jantung istirahat normal 7 Riskleve Memprediksi tingkat risiko yang intens selama kehamilan dengan mempertimbangkan atribut sebelumnya
Sumber: [15]

## 2. Preprocessing
Sebelum menjalankan proses klasifikasi, langkah awal yang dilakukan adalah preprocessing untuk
mempermudah interpretasi. Preprocessing menggunakan sklearn yang  disediakan library oleh python yaitu from  sklearn  import  preprocessing , sklearn.preaprocessing sebuah  modul  dalam  pustaka Scikit-learn (atau sklearn )  yang  digunakan  untuk processing dari dataset  maternal  health  risk sebelum memasukannya  kedalam  model  pembelajaran  mesin. pra  -  pemrosesan  data  ini  penting  untuk  memastikan bahwa  data  yang  digunakan  untuk  melatih  model memiliki  format  dan  skala  yang  tepat  sehingga  model dapat belajar dengan baik dan menghasilkan hasil yang terbaik [16].
Sklearn.preprocessing menyediakan  beberapa  fungsi untuk normalisasi dan pengolahan data. StandardScaler adalah  teknik  yang  menormalkan  fitur  data  sehingga memiliki  rata-rata  nol  dan  varians  satu,  membantu menghindari  dominasi  fitur  skala  besar  dalam pembelajaran. MinMaxScaler mengubah  fitur  ke rentang tertentu, biasanya antara 0 dan 1. OneHotEncoder mengkonversi  variabel  kategori menjadi  format  biner,  yang  cocok  untuk  data kategorikal  tanpa  urutan. LabelEncoder mengkodekan label  kelas  menjadi  bilangan  bulat,  sesuai  untuk masalah klasifikasi yang membutuhkan target numerik. Terakhir, Imputer mengisi nilai yang hilang dalam data, menggunakan  statistik  seperti mean atau median dari fitur terkait.
Hyperparameter tuning adalah proses mengoptimalkan parameter yang digunakan dalam model pembelajaran mesin  untuk  meningkatkan  kinerjanya.  Ini  melibatkan pengujian  berbagai  kombinasi  parameter  untuk menemukan  set  yang memberikan  hasil  terbaik  dalam hal  akurasi  dan  efisiensi  model.  Metode  yang  sering digunakan untuk hyperparameter tuning termasuk grid search , random  search ,  dan Bayesian  optimization , yang semuanya bertujuan untuk mengeksplorasi ruang parameter secara sistematis dan efektif.
Dataset maternal health risk ini sebanyak 1014 dengan label high  risk,  mid  risk, dan low  risk .  Sampel  dari dataset ini disajikan dalam Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Sampel Dataset maternal health risk [15]
No Age SystolicBP DiastolicBP BS BodyTemp HeartRate RiskLevel 1 25 130 80 15.0 98.0 86 high risk 2 35 140 90 13.0 98.0 70 high risk 3 29 90 70 8.0 100.0 80 high risk 4 30 140 85 7.0 98.0 70 high risk 5 35 120 60 6.1 98.0 76 low risk ... ... ... ... ... ...
... ... 145 14 90 65 7.0 101.0 70 high risk 146 15 80 60 6.7 98.0 80 low risk 147 15 100 65 6.7 98.0 76 low risk 148 12 95 60 6.7 98.0 77 low risk 149 37 120 90 11.0
98.0 88 high risk

## 3. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  dimana  model  belajar  untuk memetakan himpunan atribut atau fitur dari objek data ke dalam kelas yang tersedia, berdasarkan pada fungsi target  yang  telah  dilatih.  Dengan  kata  lain,  klasifikasi melibatkan  penilaian  terhadap  objek  data  untuk menentukan  kelas  yang  paling  sesuai .  Pada  penelitian ini  menggunakan library  Pycaret untuk  klasifikasi untuk  langkah-langkahnya  sendiri import terlebih dahulu modulnya from pycaret.classification , selanjutnya clf = setup (data=data, target=’RiskLevel’, session_id=123,  preprocess=False) digunakan  untuk mempersiapkan pemodelan. Best = compare_models() digunakan  untuk  membandingkan  kinerja  beberapa model  pembelajaran  mesin  yang  berbeda  secara otomatis  menggunakan  metrik  evaluasi  yang  telah ditentukan.  Setelah  pemodelan  selesai,  ini  akan mengembalikan  model  terbaik  berdasarkan  metrik evaluasi yang dipilih secara otomatis [17].
Sebelum  proses  klasifikasi  pengujian  pembelajaran menggunakan algoritma pengembangan model menggunakan hyperparameter  tuning yang  akan dibandingkan dengan tanpa penyetelan hyperparameter tuning ,  beberapa hyperparameter umum  yang  disetel dalam berbagai algoritma machine learning diantaranya : learning  rate,  layer, ukuran batch, jumlah  pohon (untuk model berbasis pohon) dan tipe parameter kernel biasanya untuk SVM [18].
Algoritma  yang  akan  diuji  berkaitan  dengan decision tree  learning yang  biasanya  menggunakan  model klasifikasi dalam data mining [19] diantaranya Random Forest [20], Extra  Trees [21], Extreme  Gradient Boosting [22], Decision Tree [23], dan Light Gradient Boosting Machine [24].
4. Uji Cross Validation
Cross validation adalah teknik standar yang digunakan untuk  menguji  dan  mengevaluasi  kinerja  model  atau algoritma  dengan  memprediksi  tingkat  kesalahan  dan melakukan evaluasi pada data. Salah satu metode cross validation yang umum adalah K-Fold Cross Validation , di  mana  data  dibagi  menjadi K  kelompok  yang  saling tumpang  tindih  secara  acak.  Dalam  contoh  ini,  data dibagi  menjadi  10  bagian,  di  mana  90%  digunakan untuk  pelatihan  model  dan  10%  sisanya  digunakan untuk  pengujian.  Proses  ini  diulang  sebanyak  10  kali sehingga  setiap  rekaman  data  memiliki  kesempatan menjadi data pengujian .
K-fold Cross Validation adalah salah satu metode yang sangat berguna dalam mengevaluasi kinerja model atau algoritma  secara  obyektif.  Dengan  membagi  data menjadi K kelompok yang saling tumpang tindih secara acak  dan  mengulang  proses  pelatihan  dan  pengujian sebanyak  K  kali,  kita  dapat  memastikan  bahwa  setiap rekaman  data  memiliki  kesempatan  untuk  menjadi bagian  dari  data  pengujian.  Proses  ini  tidak  hanya
memberikan perkiraan yang lebih andal tentang kinerja model,  tetapi  juga  membantu  dalam  mengidentifikasi apakah  model  tersebut overfitting atau underfitting terhadap  data.  Dengan  demikian, K-Fold  Cross Validation menjadi  salah  satu  alat  penting  dalam pengembangan dan penyetelan model machine learning yang efektif [25].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Setelah dataset didapatkan  kemudian  dilakukan preprocessing dengan library  sklea rn preprocessing. Selain  itu  dilakukan  penambahan hyperparameter tuning agar  meningkatkan  performa  model machine learning sehingga  mampu  memberikan  prediksi  yang lebih akurat dan generalisasi yang lebih baik terhadap data  baru.  Proses  ini  dilakukan  setelah  mendapatkan hasil  awal  dari  model . Hasil preprocessing ini kemudian  diterapkan  pada  lima  model  klasifikasi diantaranya Random  Forest,  Extra  Trees,  Extreme Gradient Boosting, Decision Tree , dan Light Gradient Boosting Machine . Dalam penelitian ini, terdapat tiga kelas yang diidentifikasi, yakni high risk, mid risk, dan low risk . Hasil dari pengujian masing-masing algoritma dijelaskan pada bagian ini hingga menemukan akurasi paling tinggi.
Penentuan  akurasi  merupakan  proses  menghitung seberapa  baik  model machine  learning dalam memprediksi data dengan benar, dengan rumus akurasi (1).
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
TP = True Positive, Kasus di mana model memprediksi positif (kelas yang diprediksi benar) dan hasil aktualnya juga positif.
FP = False Positive, Kasus di mana model memprediksi positif,  tetapi  hasil  aktualnya  negatif  (kelas  yang diprediksi salah).
TN = True Negati ve,Kasus di mana model memprediksi negatif  (kelas  yang  diprediksi  benar)  .dan  hasil aktualnya juga negative .
FN  = False Negati ve,  Kasus  di  mana  model memprediksi  negatif,  tetapi  hasil  aktualnya  positif (kelas yang diprediksi salah).
Untuk mengukur model lebih akurat menggunakan K- fold  cross validation  dari  jumlah  data  dataset  1014 dengan rumus pada persamaan (2).
Ukuran Fold = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘 (2)
Ukuran fold adalah  jumlah  data  yang  akan  digunakan dalam  satu fold ,  dengan 𝑘 adalah  jumlah  fold  yang digunakan,  jumlah  data  akan  dibagi  menjadi  k  bagian yang sama besar, setiap bagian tersebut akan digunakan sebagai dataset validasi satu persatu. Untuk K- fold nya sendiri  sebanyak  10  kali  dengan  alasan  evaluasi  lebih
stabil dan lebih tahan terhadap overfitting dibanding 5 dan  lebih  10  memerlukan  proses  lebih  lama. K-fold cross-validation dengan  k=10  cenderung  memberikan perkiraan yang cukup stabil tentang kinerja model tanpa terlalu meningkatkan komputasi yang diperlukan[K=10] [26]. 1. Hasil Pengujian Tanpa Menggunakan Hyperparameter Tuning
Setelah dataset siap  untuk  diklasifikasi,  kelima algoritma  yang  digunakan  menghasilkan  nilai  akurasi sebagaimana disajikan dalam Tabel 3.

## Tabel 3. Data Hasil Pengujian Tanpa Menggunakan
Hyperparameter Tuning Model Accuracy Random Forest 82,15% Extra Trees 80,59% Extreme Gradient Boosting 80,59% Decision Tree 80,43% Light Gradient Boosting Machine 79,96% Sumber: Penelitian (2024)
Dari  Tabel  3  diatas,  dapat  dilihat  data hasil  pengujian algoritma  tanpa  menggunakan hyperparameter tuning menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  menggunakan algoritma Random Forest dengan nilai akurasi sebesar 82,15%  dan  yang  paling  rendah  hasil  algoritma Light Gradient Boosting Machine sebesar 79,96% .
Gambar 2. Diagram Hasil Pengujian Tanpa Menggunakan Hyperparameter Tuning
Dari  Gambar  2,  dapat  dilihat  diagram hasil  pengujian algoritma  tanpa  menggunakan hyperparameter tuning menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  menggunakan algoritma Random Forest dengan nilai akurasi sebesar 82,15% , dilanjutkan dengan hasil algoritma Extra Trees sebesar  80,59%,  hasil  algoritma Extreme  Gradient Boosting sebesar 80,59%, hasil algoritma Decision Tree sebesar 80,43%, dan yang paling rendah hasil algoritma Light Gradient Boosting Machine sebesar 79,96%.
2. Hasil Pengujian Algoritma Dengan Hyperparameter Tuning Pengujian
algoritma dengan menggunakan hyperparameter  tuning juga  telah  dilakukan  pada kelima algoritma yang digunakan dengan hasil akurasi masing-masing algoritma dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Algoritma Dengan Hyperparameter
Tuning Algoritma Hasil Pengujian dengan Hyperparameter Tuning Random Forest 70,10% Extra Trees 69,32% Extreme Gradient Boosting 79,03% Decision Tree 72,92% Light Gradient Boosting Machine 75,10%

## Sumber: Penelitian (2024)
Dari  Tabel  4  diatas,  dapat  dilihat  data hasil  pengujian algoritma dengan menggunakan hyperparameter tuning menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  menggunakan algoritma Extreme  Gradient  Boosting dengan  nilai akurasi  sebesar  79,03%  dan  yang  paling  rendah  hasil akurasi Extra Trees sebesar 69,32%.

## Gambar 3. Diagram Hasil Pengujian Algoritma Dengan Hyperparameter Tuning
Dari  Gambar  3  diatas,  dapat  dilihat  diagram hasil pengujian algoritma dengan menggunakan hyperparameter tuning menghasilkan  akurasi  paling tinggi  menggunakan  algoritma Extreme  Gradient Boosting dengan  nilai  akuasi  sebesar  79,03%, dilanjutkan  dengan hasil  algoritma Light  Gradient Boosting  Machine sebesar  75,10%,  hasil  algoritma Decision Tree sebesar 72,92%, hasil algoritma Random Forest sebesar  70,10%, dan  yang  paling  rendah  hasil algoritma Extra Trees sebesar 69,32%.
82.15%
80.59% 80.59% 80.43% 79.96%
Random forest Extra Trees Extreme Gradient Boosting Decision Tree Light Gradient Boosting Machine
Hasil Pengujian Tanpa Menggunakan Hyperparameter Tuning
70.10% 69.32% 79.03% 72.92% 75.10%
Random forest Extra Trees Extreme Gradient Boosting Decision Tree Light Gradient Boosting Machine Pengujian Menggunakan Hyperparameter Tuning
3. Perbandingan  Hasil  Pengujian  Dengan  dan  Tanpa Hyperparameter Tuning
Hasil pengujian kelima algoritma baik dengan maupun tanpa hyperparameter  tuning masing-masing  sudah didapatkan  kemudian  perlu  dibandingkan  sebagai evaluasi  algoritma  yang  paling  cocok  diterapkan terhadap dataset yang  digunakan.  Hasil  perbandingan ini disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Pengujian Dengan dan Tanpa Hyperparameter Tuning
Algoritma Tanpa HT Dengan HT Random Forest 82,15% 70,10% Extra Trees 80,59% 69,32% Extreme Gradient Boosting 80,59% 79,03% Decision Tree 80,43% 72,92% Light  Gradient Boosting Machine 79,96% 75,10%

## Sumber: Penelitian (2024)
Dari  Tabel  5  diatas,  dapat  dilihat  data  perbandingan hasil pengujian algoritma dengan dan tanpa menggunakan hyperparameter tuning menghasilkan akurasi paling tinggi menggunakan algoritma Random Forest dengan  nilai  akurasi  sebesar  82,15%  dan  yang paling rendah hasil dari algoritma Extra Trees dengan menggunakan hyperparameter tuning yaitu  sebesar 69,32%.
Gambar 4. Diagram Perbandingan Hasil Pengujian Algoritma Dengan dan Tanpa Menggunakan Hyperparameter Tuning
Dari  Gambar  4  diatas,  dapat  dilihat  diagram perbandingan hasil  pengujian  algoritma  dengan  dan tanpa menggunakan hyperparameter
tuning menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  menggunakan algoritma Random  Forest dengan  nilai  akuasi  sebesar 82,15%.
Dalam konteks ini, penerapan model tanpa penyetelan hyperparameter tuning menghasilkan akurasi tertinggi pada algoritma Random Forest sebesar 82,15%, Extra Trees sebesar  80,59%, Extreme  Gradient  Boosting sebesar  80,59%, Decision  Tree sebesar  80,43%,  dan Light Gradient Boosting Machine sebesar 79,96%.
Sementara  itu,  penerapan  model  dengan  optimasi Hyperparameter Tuning menghasilkan akurasi tertinggi pada  algoritma Extreme  Gradient  Boosting sebesar 79,03%, Light  Gradient  Boosting  Machine sebesar 75,10%, Decision Tree sebesar 72,92%, Random Forest sebesar 70,10%, dan Extra Trees sebesar 69,32% . Metrik  evaluasi  pembelajaran  mesin  memberikan gambaran  yang  bisa  mengukur  seberapa  baik  model dapat membedakan antara dua kelas dengan menghitung area dibawah kurva seperti Gambar 5.
(a)
(b) (c) (d) 82.15% 70.10% 80.59% 69.32% 80.59% 79.03% 80.43% 72.92% 79.96% 75.10% Tanpa HT Dengan HT

## (e)

## Gambar 5. Hasil AUC
AUC  dapat  berkisar  dari  0  hingga  1  dan  memberikan ukuran  kinerja  yang  agregat  di  semua  ambang  batas klasifikasi yang mungkin. AUC 0,5 menunjukkan tidak ada  diskriminasi    (yaitu,  model  tidak  memiliki kemampuan  untuk  membedakan  antara  kelas  positif dan  negatif),  sedangkan  AUC  1,0  menunjukkan diskriminasi yang sempurna (yaitu, model menggunakan dengan sempurna antara kelas positif dan negatif  tanpa kesalahan).  (a) untuk  algoritma Random Forest ,  (b)  untuk  algoritma Extra  Trees ,  (c)  untuk algoritma Extreme  Gradient  Boosting ,  (d)  untuk algoritma Decision Tree dan (e) untuk algoritma Light Gradient Boosting Machine .

## 4.   Kesimpulan
Evaluasi  dari  pembelajaran  mesin  yang  diolah  dari dataset maternal health risk disajikan dalam penelitian ini  dengan  komprehensif  dari  awal dataset diolah menggunakan pemproses processing data sklearn.preaprocessing yang meliputi StandardScaler, MinMaxScaler,  OneHotEncoder dan LabelEncoder yang  kemudian  dilanjut  dengan  proses  klasifikasi penyetelan hyperparameter tuning dan tanpa penyetelan hyperparameter tuning terhadap algoritma, diantaranya Random  Forest,  Extra  Trees,  Extreme Gradient  Boosting,  Decision  Tree dan Light  Gradient Boosting Machine . Berdasarkan analisis dan pembahasan,  kesimpulan  dapat  diambil  bahwa algoritma Random  Forest (RF)  dalam  model  tanpa penyetelan hyperparameter menunjukkan  kinerja terbaik dalam mendeteksi kondisi kesehatan ibu hamil, dengan  akurasi  82.15%  dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  meskipun  algoritma Random Forest (RF) telah menunjukan kinerja yang sangat baik dalam mendeteksi kondisi kesehatan ibu hamil dengan akurasi sebesar 82,15% tanpa penyetelan hyperparameter , masih terdapat ruang untuk peningkatan kinerja model. Langkah selanjutnya yang dapat diambil adalah melakukan penyetelan hyperparameter yang lebih cermat untuk memperbaiki performa  model  lebih  lanjut.  Selain  itu,  eksplorasi terhadap teknik feature engineering dan pemilihan fitur yang  lebih  baik  juga  dapat  membantu  meningkatkan
keakuratan  prediksi.  Selanjutnya,  evaluasi  lebih  lanjut terhadap  generalisasi  model  diharapkan  bahwa  model akan  lebih  handal  dan  dapat  digunakan  secara  efektif dalam  mendukung  keputusan  klinis  yang  berkaitan dengan kesehatan ibu hamil .

## Daftar Rujukan
[1] T.  R.  P.  Lestari,  “Achievement  of  Mother  and  Baby  Health Status  As  One  of  the  Successes  of  Mother  and  Child  Health Programs,” Kajian , vol. 25, no. 1, pp. 75–89, 2020.
[2] P.  Carr,  “Add  to  my  library  Features :,” Implement.  Cult. Chang. , vol. 2003, no. 0404, p. 114, 2006.
[3] Oon Wira Yuda, Darmawan Tuti, Lim Sheih Yee, and Susanti, “Penerapan  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode Random Forest,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 122–131, 2022.
[4] S. R. Chowdhury, S. Mishra, A. O. Miranda, and P. K. Mallick, “Energy  Consumption  Prediction  Using  Light  Gradient Boosting Machine Model,” Lect. Notes Electr. Eng. , vol. 690, pp. 413–422, 2021.
[5] L.  Ni et  al. , “Streamflow forecasting using extreme gradient boosting  model  coupled  with  Gaussian  mixture  model,” J. Hydrol. , vol. 586, no. March, p. 124901, 2020.
[6] M.  Ahmed,  M.  A.  Kashem,  M.  Rahman,  and  S.  Khatun, “Review  and  Analysis  of  Risk  Factor  of  Maternal  Health  in Remote Area Using the Internet of Things (IoT),” Lect. Notes Electr. Eng. , vol. 632, pp. 357–365, 2020.
[7] N. Dehingia et al. , “Unintended pregnancy and maternal health complications:  Cross-sectional  analysis  of  data  from  rural Uttar Pradesh, India,” BMC Pregnancy Childbirth , vol. 20, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[8] M.  Ahmed  and  M.  A.  Kashem,  “2022  4th  International Conference on Sustainable Technologies for Industry 4.0, STI 2022,” 2022 4th Int. Conf. Sustain. Technol. Ind. 4.0, STI 2022 , vol. 0, pp. 19–20, 2022.
[9] A.  Pinandito,  S.  A.  Wicaksono,  and  S.  H.  Wijoyo, “Implementasi Machine Learning dalam Deteksi Risiko Tinggi Diabetes  Melitus  pada  Kehamilan,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 10, no. 4, pp. 739–746, 2023.
[10]  C. Oganis, S. Musdalifah, and D. Lusiyanti, “Klasifikasi Status Gizi  Ibu  Hamil  Untuk  Mengidentifikasi  Bayi  Berat  Lahir Rendah (Bblr) Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm) (Studi Kasus Di Puskesmas Labuan),” J. Ilm. Mat. Dan Terap. , vol. 14, no. 2, pp. 144–151, 2017.
[11]  J.  Khatib  Sulaiman,  M.  Dzakwan  Ar  Rosyid,  and  I.  Artikel Abstrak,  “Klasifikasi  Tingkat  Risiko  Kesehatan  Ibu  Hamil Menggunakan Algoritma Support Vectore Machine Universitas AMIKOM Yogyakarta,” Indones. J. Comput. Sci. Attrib. , vol. 12, no. 5, pp. 2023–2798, 2023.
[12]  R.  A.  F.  W.  A.  H.  W.  K.  Rahman,  “Analisis  Perbandingan Algoritma Machine Learning untuk Klasifikasi Tingkat Risiko Ibu Hamil,” Student Res. J. , vol. 1, no. 6, pp. 246–261, 2023.
[13]  O.  Sagi  and  L.  Rokach,  “Approximating  XGBoost  with  an interpretable decision tree,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 572, pp. 522– 542, 2021.
[14]  T Rahman, "Perbandingan Produkt. Kerja Karyawan Sebelum Dan  Seteleah  Pelatih.  Pada  PT  Kuwera  Jaya  Makassar",  pp. 12–26, 2018.
[15]  I.  Budi  and  R.  R.  Suryono,  “Application  of  named  entity recognition  method  for  Indonesian  datasets:  a  review,” Bull. Electr. Eng. Informatics , vol. 12, no. 2, pp. 969–978, 2023.
[16]  F. T. Admojo and S. R. Jabir, “Analisis performa metode Naïve Bayesh  Classifier  pada  Electronic  Nose  dalam  identifikasi formalin pada tahu,” Indones. J. Data Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 1– 16, 2023.
[17]  E.  Eka  Citra,  D.  Hatta  Fudholi,  and  C.  Kusuma  Dewa, “Implementasi  Arsitektur  EfficientNetV2  Untuk  Klasifikasi Gambar  Makanan  Tradisional  Indonesia,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 7, no. 2, pp. 766–777, 2023.
[18]  I. Carolina and T. Haryanto, “JITE ( Journal of Informatics and Telecommunication Engineering ) Modeling Of
Hyperparameter Tuned RNN-LSTM and Deep Learning,” vol. 7, no. January, pp. 502–513, 2024.
[19]  S. S. Gavankar and S. D. Sawarkar, “Eager decision tree,” 2017 2nd Int. Conf. Converg. Technol. I2CT 2017 , vol. 2017-Janua, pp. 837–840, 2017.
[20]  S.  M.  Ahmed et  al. ,  “Derivation  and  external  validation  of clinical  prediction  rules  identifying  children  at  risk  of  linear growth faltering,” Elife , vol. 12, pp. 1–18, 2023.
[21]  Z. Arif Ali, Z. H. Abduljabbar, H. A. Tahir, A. Bibo Sallow, and  S.  M.  Almufti,  “eXtreme  Gradient  Boosting  Algorithm with  Machine  Learning:  a  Review,” Acad.  J.  Nawroz  Univ. , vol. 12, no. 2, pp. 320–334, 2023.
[22]  B.  Charbuty  and  A.  Abdulazeez,  “Classification  Based  on Decision Tree Algorithm for Machine Learning,” J. Appl. Sci. Technol. Trends , vol. 2, no. 01, pp. 20–28, 2021.
[23]  E.  Pekel,  “Estimation  of  soil  moisture  using  decision  tree regression,” Theor.  Appl.  Climatol. ,  vol.  139,  no.  3–4,  pp. 1111–1119, 2020.
[24]  S.  Islam  and  S.  H.  Amin,  “Prediction  of  probable  backorder scenarios in the supply chain using Distributed Random Forest and  Gradient Boosting  Machine  learning  techniques,” J.  Big Data , vol. 7, no. 1, 2020.
[25]  A. N. Safira, B. Warsito, and A. Rusgiyono, “Analisis Support Vector Regression (Svr) Dengan Algoritma Grid Search Time Series  Cross  Validation  Untuk  Prediksi  Jumlah  Kasus Terkonfirmasi  Covid-19  Di  Indonesia,” J.  Gaussian , vol. 11, no. 4, pp. 512–521, 2023.
[26]  K.  K.  Metode,  D.,  &  Neighbors,  “Jurnal  Indonesia : Manajemen  Informatika  dan  Komunikasi  Aspect-Based Sentiment Analysis Terhadap  Ulasan Aplikasi Flip Menggunakan Pembobotan Term Frequency-Inverse Document  Frequency  (  TF-IDF  )  Abstrak  Jurnal  Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunika,” J. Indones.  Manaj. Inform. dan Komun. , vol. 4, no. 3, pp. 1858–1873, 2023.