## Klasifikasi Persalinan Prematur Menggunakan Perbandingan Algoritma C4.5 dan Random Forest
Handini Arga Damar Rani  1 , Mohammad Burhan Hanif 2 , Afis Pratama 3 , R. Irlanto Sudomo 4 Universitas Ivet, Indonesia 1,3,4 , Universitas Semarang 2

## Info Articles
___________________ Keywords:
Klasifikasi; C4.5; Random Forest; Persalinan Prematur; ____________________ Abstrak ____________________________________________________________ Persalinan prematur adalah kondisi kelahiran bayi kurang dari 37 minggu dengan berat janin kurang dari 2500 gram. Dimana tingkat persalinan bayi premature yang berujung pada kematian meningkat dari tahun 2000 sampai 2014  sebanyak  8.5%.  Klasifikasi  untuk  penanganan  persalinan  premature secara  dini  merupakan  salah  satu  solusi  yang  sering  diteliti.  Beberapa algoritma  klasifikasi  yang  sering  digunakan  adalah  C4.5  dan  Random Forest. Dari kedua algoritma tersebut akan dipilih mana algoritma terbaik dengan melihat pada tingkat akurasi yang paling tinggi yang akan dipilih. Dari hasil perhitungan algoritma Random Forest didapatkan akurasi sebesar 99.38% dengan AUC 0.988. Sedangkan capaian dari algoritma C4.5 sebesar 98.75% dengan AUC 0.5. Maka dari hasil itu dapat dibandingkan dengan nilai akurasi kedua algoritma disimpulkan bahwa algoritma Random Forest lebih  baik  akurasinya  untuk  mengatasi  data  persalianan  premature  jika disbanding dengan algoritma C4.5.
Abstract ____________________________________________________________ Premature labor is a condition of the birth of a baby less than 37 weeks with a fetal weight of less than 2500 grams. Where the rate of premature infant delivery  leading  to  death  increased  from  2000  to  2014  by  8.5%. Classification for early handling of premature labor is one of the solutions that  is  often  studied.  Some  of  the  classification  algorithms  that  are  often used  are  C4.5  and  Random  Forest.  From  the  two  algorithms,  the  best algorithm will be selected by looking at the highest level of accuracy to be selected. From the calculation results of the Random Forest algorithm, an accuracy of 99.38% was obtained with an AUC of 0.988. Meanwhile, the achievement of the C4.5 algorithm is 98.75% with an AUC of 0.5. Therefore, from the results that can be compared with the accuracy values of the two algorithms,  it  is  concluded  that  the  Random  Forest  algorithm  is  better accurate to overcome premature data when compared to the C4.5 algorithm
 Alamat Korespondensi: E-mail: hanifburhan@usm.ac.id p-ISSN 2621-9484 e-ISSN 2620-8415

## PENDAHULUAN
Persalinan prematur adalah kondisi kelahiran bayi dimana berat janin kurang dari 2500 gram dengan usia kehamilan kurang dari 37 minggu (Mustika & Fika Minata, 2021). Persalinan  prematur  merupakan  kondisi  yang  berbahaya  karena  akan  meningkatkan resiko  kemungkinan  komplikasi  medis  bagi  bayi  terutama  pada  masalah  pernafasan terhadap bayi yang akan mengalami kondisi penyakit yang dinamakan ikterus (Irianti et al., 2019). Kejadian bayi persalinan prematur di dunia ini mempunyai peningkatan yang cukup tinggi  dimana pada tahun 2000 hingga 2014 terdapat  8.5% tingkat  kenaikannya dan  tingkat  kematian  bayi  meninggal  sebesar  35%  (Chawanpaiboon  et  al.,  2019).  Di Indonesia  sendiri  pada  tahun  2018  WHO  mencatat  ada  sebanyak  675.700  terjadinya kelahiran bayi prematur (Ananda Ika Nuriza, Semi Na’im, 2020).
Persalinan bayi prematur merupakan sumber utama dari terjadinya morbiditas dan mortalitas  neonatal  yang  di  prosentasekan  sebanyak  60-80  %  diseluruh  dunia  dan  ini cukup  memprihatinkan  (Yetti  Anggraini,  2014).  Banyak  sekali  faktor  pemicu  kenapa persalinan prematur bisa terjadi hal ini dipacu oleh penyakit lain seperti penyakit tekanan darah  baik  darah  tinggi  maupun  darah  rendah  atau  penyakit  menular  lainya,  selain  itu dipengaruhi juga oleh faktor usia bayi dan kandungan serta masih banyak faktor lainya (Carolin Bunga Tiara, 2019). Dengan melihat dampak dari persalinan bayi prematur ini kiranya kita perlu untuk melakukan penjegahan sejak awal agar persalinan bayi prematur ini tidak terjadi. Dengan adanya banyak data faktor penyebab persalianan prematur kita dapat  mengklasifikasinya  agar  kita  bisa  mendeteksi  kemungkinan  lahir  bayi  prematur sejak dini.
Klasifikasi  penanganan  persalinan  bayi  prematur  dalam  ilmu  data  mining  sudah banyak  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  terdahulu  seperti  yang  diteliti  oleh  anas  dan utomo.  Mereka  melakukan  penelitian  penanganan  masalah  data  persalinan  dengan menggunakan beberapa algoritma supervise learning yaitu C4.5, Naïve Bayes, Support Vector  Machine,  Neural  Networks  dan  K-  Nearst  Neighbor.  Dari  beberapa  algoritma tersebut dilakukanlah perbandingan dan dipilih mana yang terbaik yang bisa menangani data  persalinan  bayi  prematur.  Hasil  dari  perbandingan  beberapa  metode  tersebut memperoleh bahwa algortima yang cocok untuk penangan data persalinan bayi prematur adalah  alogritma  C4.5.  Dengan  segala  kelemahan  yang  ada  pada  algortima  C4.5  ini mampu  menangi  data  persalinan  bayi  dengan  sangat  baik  dibanding  algoritma  lainya karena  memiliki  beberapa  kelebihan  dibanding  algoritma  lainnya  (Gading  Pertiwi  & Pujianto, 2020).
Penelitian  data  persalinan  bayi  prematur  juga  dilakukan  oleh  mohammad  burhan hanif dan tim. Penelitian yang dilakukan oleh hanif ini membandingkan algpritma C4.5 dengan  algoritma  naïve  bayes.  Algoritma  naïve  bayes  mempunyai  kelebihan  dalam penangan set attribute data persalinan bayi prematur. Sedangkan algoritma C4.5 memiliki kemampuan yang baik juga dalam penangan data persalinan bayi prematur. Dari kedua algoritma tersebut maka di ujicoba untuk memilih algoritma terbiak dalam penangan bayi prematur. Dari hasil perbandingan tersebut terdapat nilai akurasi algoritma C4.5 sebanyak 98.75%  dengan  AUC  0.5.  Sedangkan  nilai  akurasi  dari  algoritma  naïve  bayes  yaitu
sebesar 81.88% dan AUC 0.94. Dari perbadingan tersebut munculah hasil terbaik yaitu algoritma C4.5 dalam penanganan data persalinan bayi prematur(Hanif et al., 2022).
Peneltian lain tentang persalinan prematur dilakukan oleh jefi.  Untuk penelitanya kali ini jefi menggunakan algortima C4.5 yang di optimasi menggunakan metode particle swarm  optimization  dalam  penangan  data  persalinan  bayi  pada  klinik  umi.  Hasil  dari penilitanya ini diperoleh besaran nilai akurasi sebesar 94.30 %  dengan nilai AUC yaitu 0.986.  Penelitian  ini  berhasil  memecahkan  maslah  yang  ada  pada  data  persalinan  bayi yang diperoleh di klinik umi (Jefi, 2019).
Penelitian relevan tentang persalinan bayi prematur dilakukan juga oleh irzan fajari nurahmadan  beserta  tim.  Penelitannya  bekutat  dengan  klasifikasi  denyut  jantung  janin bayi untuk mencegah terjadinya persalinan bayi prematur. Beberapa algoritma klasifikasi yang dipakai yaitu menggunakan algoritma Random Forest. Hasil pencapain nilai akurasi algoritma Random  Forest  sebesar 94.36% lebih besar dibanding algoritma lain dengan parameter tes size sebanyak 0.2 (Nurahmadan et al., 2021).
Penelitian relevan tentang persalinan bayi prematur juga dilakukan oleh mambang dan  agus  byna.  Penelitannya  bercerita  tentang  klasifikasi  kecemasan  ibu  hamil  untuk mencegah  persalinan  bayi  prematur.  Salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  Random  Forest  yang  mempunyai  keunggulan  dalam  pohon keputusan  yang  menggunakan  vector  acak.  Hasil  pengukuran  dari  algoritma  random forest  ini  diperoleh  akurasi  sebesar  62.6%.  Hasil  ini  dinilai  lebih  baik  dari  pada  hasil algoritma klasifikasi lain (Mambang & Byna, 2017).
Persalinan  prematur  mempunyai  banyak  dampak  yang  berbahaya  seperti  infeksi endometrium dan luka episiotomi yang mengalami kelambatan dalam fase penyembuhan. Sedangkan  dampak  yang  lebih  berbahaya  adalah  terhadap  bayi  itu  sendiri  yang  bisa menyebabkan  resiko  kematian  lebih  tinggi.  Maka  dari  itu  klasifikasi  resiko  persalinan bayi prematur haruslah dilakukan sejak awal mungkin (Mustika & Fika Minata, 2021).
Perhitungan  untuk  mengklasifikasi  suatu  data  pada  data  mining  ada  beberapa metode yang umum digunakan. Dalam dunia medis metode algoritma decision tree C4.5 biasa dan sering digunakan. Hal ini disebabkan karena algortima decision tree C4.5 ini memilki kelebihan dalam hal klasifikasi yaitu nilai akurasi yang cukup tinggi. Selain nilai akurasi yang tinggi, kinerja komputasi atau perhitungan algoritma decision tree C4.5 ini juga  tergolong  cepat  (Xu  et  al.,  2021).  Dengan  kemampuan  kecepatan  perhitungan komputasi  seperti  itu  algoritma  C4.5  sangat  bisa  dipakai  untuk  klasifikasi  persalinan prematur.
Dalam klasifikasi bidang penyakit dan kesehatan ada algoritma lain selain algortima C4.5  yang  kerap  digunakan  yaitu  salah  satunya  algoritma  Random  Forest.  Algortima Random  Forest  merupakan bentuk  umum dari prinsip  ansambel acak dari suatu  pohon keputusan (Wuryani & Agustian, 2021). Random Forest ini mempunyai kelebihan yaitu dapa mengatasi data yang resisting outlier, efisien dalam penyimpanan data juga handal dalam mengatasi missing value (Supriyadi et al., 2020) . Random Forest ini juga memiliki keunggulan  yaitu  dapat  memilih  fitur  –  fitur  terbaik  dan  membuang  fitur  yang  jelek sehingga tingkat akurasi dan performa akan meningkat (Devella et al., 2020).
Algoritma  C4.5  dan  Algortima  Random  Forest  sering  digunakan  dalam  dunia kesehatan  hal  ini  maka  pantas  juga  di  terapkan  dalam  kasus  klasifikassi  persalinan prematur. Dengan keunggulan kedua algoritma itu maka perlu dilakukan komparasi antar algoritma  dalam  menentukan  klasifikasi  data  persalinan  prematur.  Dengan  komparisi algoritma C4.5 dan Random Forest ini diharapkan dapat muncul algoritma yang terbaik sehingga mampu membantu tenaga medis dalam mengatasi masalah klasifikasi persalina prematur.

## METODE
Tahapan  metode  dalam  penelitian  ini  memiliki  beberapa  proses,  yang  pertama diawali  dengan  pengumpulan  data.  Tahapan  selanjutnya  adalah  dilakukanya  pre- prosesing  data  dengan  menyesuakan  fitur  pada  posisinya.  Tahapan  berikutnya  adalah tahap  klasifikasi  dengan  membandingkan  kedua  metode  yaitu  metode  C4.5  akan  di komparasi  dengan  metode  Random  Forest.  Setelah  tahapan  itu  dilanjutkan  dengan pengujian model dimana model akan diuji kelayakan kinerjanya. Langkah terakhir yaitu evaluasi dan validasi hasil untuk kedua model algoritma tersebut. Tahapan model secara mendetail dijelaskan berikut ini :

## 1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah  penentuan  data  yang  dipakai.  Untuk  penelitian  yang dilakukan  menggunakan  data  sekunder  hasil  observasi  serta  hasil  wawancar  di  klinik bersalin  pada  kota  kudus.  Jumlah  baris  data  sebanyak  160  dengan  11  fitur  yang didalamnya  terdapat  1  kelas  fitur.  Jenis  fiturnya  terdiri  dari  tanggal,  no_rm,  nama, nama_suami, alamat, tekanan darah, berat badan, usia ibu bayi, letak janin, tfu dan kelas.
2. Pre-Prosesing Data
Pre-prosesing data yaitu mengolah data mentah untuk dilakukan beberapa persiapan sebelum digunakan. Pengolahan biasanya terkait dengan data cleaning missal dari data noise  atau  missing  value.  Pengolahan  lain  bisa  juga  dengan  data  integration  yaitu menenyambungkan antar data. Pengolahan lain bisa untuk seleksi data yaitu memilah dan memilih data yang akan dipakai. Selain itu tahapan ini di gunakan juga untuk pemisahan data latih dan juga data uji.

## 3. Metode yang diusulkan
Metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  secara  garis  besar  akan membandingkankan  kinerja  dari  dua  algoritma  klasifikasi.  Fokus  utama  algoritma terletak  pada  algoritma  decision  tree  C4.5  dengan  algoritma  Random  Forest  tentunya dengan  penggunaanya  terhadap  data  persalinan  bayi  prematur.  Dalam  tahapan  metode akan mengacu pada kerangka kerja model yang akan didetailkan pada gambar 1 berikut ini :
Gambar 1. Kerangka Model kerja yang diusulkan

## 4. Pengujian Model
Pengujian  model  terhadap  kedua  algoritma  yaitu  algoritma  decision  tree  C4.5 dengan algoritma Random Forest menitik beratkan pada capaian kinerja yang dihasilkan. Salah satu capaian kinerja yang dihasilkan yang akan di uji adalah besaran nilai akurasi yang dihasilkan dari algortima decision tree C4.5 dengan algoritma Random Forest.

## 5. Evaluasi dan Validasi
Evaluasi  dan  Validasi  yang  dalam  hal  ini  merupakan  tahap  akhir  dari  proses penelitian.  Evaluasi  dan  validasi  yang  dilakukan  akan  menggunakan  confusion  matrik untuk menghitung akurasi algoritma. Hasil dari akurasi yang diperoleh merupakan nilai pembanding antara algortima decision tree C4.5 dengan algoritma Random Forest.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan akan disesuakain dengan apa yang dijelaskan pada tahapan metodelogi penelitian. Tahapan langkah demi langkah akan dilaksanakan secara runtut dan terperinci seperti berikut ini :

## 1. Data Penelitian
Dataset  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  ibu  hamil  dengan  11  fitur  yang didalamnya  terdapat  1  label.  Sedangkan  baris  datanya  sebanyak  160  baris  data  yang terpampang tampak pada tabel 1 berikut ini :
Ibu Hamil Dataset Data Testing Pre-Prosesing  Data Data Training Split Data C4.5 Evaluasi M o d e l Random Forest Performance % High Accuracy
Tabel 1 . Data Ibu Hamil No Tanggal No_rm Nama Suami ….. TFU Kelas 1 6-1-2012 Pasien_1 Mu’alifatu Hadi …. Sesuai Normal 2 6-1-2012 Pasien_2 Yunita Efendi …. Sesuai Normal 3 6-1-2012 Pasien_3 Elis Yanto ….  Tidak Sesuai  Resiko 4 6-1-2012 Pasien_4 Miftakul Deni …. Sesuai Normal 5 6-1-2012 Pasien_5 Suyanti Agus …. Sesuai Normal 6 6-1-2012 Pasien_6 Faidloh Arifin …. Sesuai Resiko 7 6-1-2012 Pasien_7 Amelia Fais …. Sesuai Resiko 8 6-1-2012 Pasien_8 Nanik Saikun …. Sesuai Normal 9 6-1-2012 Pasien_9 Suhartatik  Mustaqim  …. Sesuai Normal …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. 158 9-10-2012 Pasien_158 Fitriyah Santosa …. Sesuai Normal 159 9-10-2012 Pasien_159 Kurniasih Badrudin ….  Tidak sesuai Resiko 160 9-10-2012 Pasien_160 Yuniatun Aji …. Sesuai Resiko
Setelah  data  sudah  di  dapatkan  yaitu  data  ibu  hamil  dengan  banyak  baris  data sebesar  160  .  Maka  langkah  berikutnya  yaitu  melakukan  pre-prosesing  data.  Tahapan preprosesing data ini akan melakukan pembersihan data di lanjut dengan integrasi data dan terakhir seleksi data.

## 2. Penerapan metode dan pengujian model
Selanjutnya setelah data yang sudah kita preposesing sudah siap kita gunakan maka kita  sudah  bisa  memakainya  untuk  di  terapkan  kepada  kedua  algoritma.  Algoritma pertama yang akan menerapkan data tersebut adalah algortima decision tree C4.5 dengan fasenya sebagai berikut:
a. Menghitung  hasil  dari  penjumlahan  data  dengan  dilandasi  banyaknya  atribut hasil dengan mengacu pada syarat yang ditetapkan.
b. Setelahnya  atribut  akan  dipakai  sebagi  node  dengan  melihat  nilai  gian  yang dirasa paling tinggi.
c. Menentukan percabangan yang akan dipakai untuk semua anggota node.
d. Memilah mana anggota node yang bernilai 0 maka inilah yang akan dijadikan daun pohon keputusan.
e. Melakukan pengulangan langkah sebelumnya sampai semua nilai entropy dari Node bernilai nol.
f. Apabila  nilai  entropynya  lebih  dari  nol,  maka  proses  sebelumnya  akan dilakukan berulang dari awal hingga semua Node bernilai nol.
Perbandingan algoritma C4.5 dengan algoritma Random Forest ini akan dilakukan dengan bantuan software rapidminer seperti nampak pada gambar 2 berikut ini:
Gambar 2. Model perbandingan algoritma
Pada gambar 2 model perbandingan algoritma menggunakan satu dataset yang akan langsung  di  gunakan.  Dari  dataset  itu  selanjutnya  dipakai  untuk  klasifikasi  algoritma decision  tree  C4.5  dan  juga  algoritma  Random  Forest.  Penggunaan  satu  dataset  yang langsung di gunakan oleh kedua algoritma tersebut berfungsi untuk menjaga konsistenitas dataset yg sama. Sedangakan gambaran lebih rinci model training dan testing algoritma decision tree diperlihatkan pada gambar 3 berikut ini:
Gambar 3. Model proses algoritma C4.5
Model  training  dan  testing  secara  rinci  pada  algortima  Random  Forest  juga  bisa terlihat pada gambar 4 berikut ini .
Gambar 4. Model proses algoritma Random Forest

## 3. Evaluasi dan Validasi Model
Hasil pengukuran dan validasi memakai metode cross-validation yang sudah ada di aplikasi  rapidminer.  Besaran  nilai  k  adalah  10  yang  di  gunakan  untuk  pengujian  cross validation. Sedangkan untuk pembagian dataset latih dan dataset uji perbandinganya yaitu 9 berbandi 1. Selanjutnya iterasi uji perulangan dilakukan sebanyak 10 kali sesuai dengan jumlah k yang sudah ditentukan diawal.
Proses iterasi perulangan akan menghasilkan nilai performa dari masing – masing metode  klasifikasi  yang  digunakan.  Untuk  metode  algoritma  decision  tree  C4.5  selain didapati performa dihasilkan pohon keputusan seperti gambar 5.
Gambar 5. Pohon Keputusan algoritma C4.5
Sedangkan  untuk  metode  algoritma  Random  Forest  menghasilkan  luaran  berupa pohon keputusan juga sesuai dengan gambar 6.
Gambar 6. Pohon Keputusan algoritma Random Forest
Tabel  confusion  matriks  dihasilkan  dari  cross-validation  yang  didalamnya mengandung nilai akurasi, juga recall, dan AUC. Hasil nilai confusion matriks algoritma C4.5  ter  gambar  pada  tabel  2  sedangkan  untuk  algoritma  Random  Forest  terlihat  pada tabel 3.
Tabel 2 . Confusion Matriks C4.5
Actual Class + (Positive) - (Negative) Prediction class + (positive) 93 2 - (negative) 0 65 Tabel 3 . Confusion Matriks Random Forest Actual Class + (Positive) - (Negative) Prediction class + (positive) 93 1 - (negative) 0 66
Dari tabel confusion matriks pada tabel 2 dan tabel 3 selanjutnya di mencari nilai dari akurasi, presisi, recall dan AUC nya. Hasil perhitungan nilai didapati pada tabel 4.
Tabel 4 . Hasil Perhitungan Akurasi Metode Klasifikasi Metode Akurasi AUC C4.5 98.75 % 0.500 Random Forest 99.38 % 0.988

## SIMPULAN
Hasil dari proses perhitungan akhir didapatkan besaran akurasi sebanyak 98.75% pada metode algoritma decision tree C4.5. Sedangkan besaran akurasi untuk algoritma random Forest sebesar 99.38%. Untuk nilai AUC dari algoritma C4.5 didapatkan nilai 0.5 sedangkan  AUC  untuk  algoritma  Random  Forest  sebesar  0.988.  Jadi  hasil  akhir  dapat dikatakan bahwa dalam klasifikasi persalinan bayi prematur pada data private ibu hamil diklinik  kudus  algoritma  Random  Forest  lebih  tinggi  akurasinya  dibanding  algoritma C4.5.
Untuk  penelitian  lebih  lanjut  dapat  olah  lagi  dengan  menerapkan  banyak  dataset public  pada  algoritma  klasifikasi.  Karena  bisa  saja  dengan  penggunaan  dataset  yang beragam  akan diperoleh  data akurasi  yang sama.  Oleh sebab itu dengan digunakannya banyak  dataset  diharapkan  perbandingan  algoritma  klasifikasi  Random  Forest  dengan algoritma C4.5 dapat diukur secara lebih tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
Ananda  Ika  Nuriza,  Semi  Na’im,  A.  H.  (2020).  Hubungan  Preeklampsia  dengan Persalinan prematur di RSUD Jombang Bulan Juni Tahun 2019. Jurnal Akademika Husada , II (1), 58–71.
Carolin Bunga Tiara, W. I. (2019). Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Persalinan Preterm Di Rumah Sakit Muhammadiyah Taman Puring Kebayoran Baru Jakarta  Selatan  Periode  Januari-Juni  Tahun  2017. Jurnal  Ilmu  Keperawatan  Dan Kebidanan Nasional , 1 (1), 12.
Chawanpaiboon, S., Vogel, J. P., Moller, A. B., Lumbiganon, P., Petzold, M., Hogan, D., Landoulsi,  S.,  Jampathong,  N.,  Kongwattanakul,  K.,  Laopaiboon,  M.,  Lewis,  C., Rattanakanokchai,  S.,  Teng,  D.  N.,  Thinkhamrop,  J.,  Watananirun,  K.,  Zhang,  J., Zhou, W., & Gülmezoglu, A. M. (2019). Global, regional, and national estimates of levels  of  preterm  birth  in  2014:  a  systematic  review  and  modelling  analysis. The Lancet Global Health , 7 (1), e37–e46. https://doi.org/10.1016/S2214- 109X(18)30451-0
Devella,  S.,  Yohannes,  Y.,  &  Rahmawati,  F.  N.  (2020).  Implementasi  Random  Forest Untuk  Klasifikasi  Motif  Songket  Palembang  Berdasarkan  SIFT. JATISI  (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 7 (2), 310–320. https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i2.289
Gading  Pertiwi,  A.,  &  Pujianto,  U.  (2020). Metode-metode  data  mining  untuk penyelesaian masalah kehamilan dan persalinan . 2 (1), 11.
Hairul Umam, M., Wahanggara, V., Cahyanto, T. A., & Muharom, L. A. (2017). Analisis Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa  (Studi  Kasus :  Prodi  Teknik  Informatika  Universitas  Muhammadiyah Jember). Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember , 1310651100 , 1–9.
Hanif,  M.  B.,  Arga,  H.,  Rani,  D.,  Rifai,  A.,  &  Guntoro,  G.  (2022).  Komparasi  Metode Naive Bayes dan C4 . 5 Pada Klasifikasi Persalinan Prematur. JOINED JOURNAL , 5 (1), 54–65.
Irianti, A. P., Mudrikatin, S., & Sari, W. A. (2019). Hubungan Persalinan Prematur dengan Kejadian  Ikterus  di  RSUD  Jombang  Bulan  Januari-Juni  Tahun  2019. Jurnal Akademia Husada , 1 (2), 14–26.
Jefi. (2019). Prediksi Bayi Lahir Secara Prematur Dengan Menggunakan Metode C . 45 Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  Pada  Klinik  Umi. Indonesian  Journal  on Networking and Security , 8 (2), 1–7.
Mambang, &  Byna, A. (2017). Analisis Perbandingan Algoritma C.45, Random  Forest Dengan  Chaid  Decision  Tree  Untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kecemasan  Ibu  Hamil. Semnasteknomedia Online , 5 (1), 103–108.
Mustika, E., & Fika Minata. (2021). Analisis Hubungan Faktor Maternal  Dan Penyakit Kronik Pada Persalinan Prematur. Jurnal Kesehatan Dan Pembangunan , 11 (21), 19– 27. https://doi.org/10.52047/jkp.v11i21.94
Nurahmadan, I. F., Agusta, A., Winarno, P. A., Sazali, B. H., Thurfah, Y., & Rosaliah, A.
(2021).  Perbandingan  Algoritma  Machine  Learning  Untuk  Klasifikasi  Denyut
Jantung Janin. Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan
Aplikasinya(SENAMIKA) , April , 733–740.
Supriyadi, R., Gata, W., Maulidah, N., & Fauzi, A. (2020). Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Menentukan Kualitas Anggur Merah. E-Bisnis : Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis , 13 (2), 67–75. https://doi.org/10.51903/e-bisnis.v13i2.247
Syamsul, B., Dwi, M., & Rahmi, H. (2018). Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C4.5  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Anak. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi (SNATi) , B24–B31.
Tyas, S. J. S., Febianah, M., Solikhah, F., Kamil, A. L., & Arifin, W. A. (2021). Analisis Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan  C.45  Dalam  Klasifikasi  Data  Mining Untuk Memprediksi Kelulusan. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 8 (1), 86–99.
Wuryani, N., & Agustian, S. (2021). Random Forest Classifier untuk Deteksi Penderita COVID-19 berbasis Citra CT Scan. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI , 7 (2), 187– 193. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2
Xu,  Z.,  Shen,  D.,  Nie,  T.,  Kou,  Y.,  Yin,  N.,  &  Han,  X.  (2021).  A  cluster-based oversampling  algorithm  combining  SMOTE  and  k-means  for  imbalanced  medical data. Information Sciences , 572 , 574–589. https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.02.056
Yetti  Anggraini.  (2014).  Hubungan  Antara  Persalinan  Prematur  dengan  Hiperbilirubin pada Neonatus. Jurnal Kesehatan , 5 (2), 109–112.