ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 1, Agustus 2023, Hal 513-523 DOI 10.30865/klik.v4i1.1168 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Tindakan Persalinan Pada Pasien Ibu Bersalin Menggunakan Metode Decision Tree C4.5
Rahmat Fitra Arkamil 1,* , Muhammad Ihsan Jambak 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Manajemen Informatika, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1,* rahmatfitraarkamil1@gmail.com, 2 jambak@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: rahmatfitraarkamil1@gmail.com
Abstrak− Persalinan adalah proses pengeluaran bayi, plasenta, dan selaput ketuban dari rahim ibu ke dunia luar. Berdasarkan data dari World Health Organization (WHO), terdapat setidaknya 303 ribu perempuan di seluruh dunia  meninggal menjelang ataupun selama proses persalinan berlangsung. Metode atau Tindakan persalinan dapat bervariasi, bisa melalui persalinan normal (melahirkan melalui vagina)  atau  persalinan  Caesar  (melalui  operasi),  yang  biasanya  didasarkan  pada  kondisi  kesehatan  ibu  dan  bayi.  Oleh  karena  itu pemilihan tindakan atau metode persalinan yang tepat dapat meningkatkan keselamatan ibu dan bayi. Karenanya, melalui peneliti an ini tindakan persalinan perlu dikaji lebih dalam dengan tujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa yang mempengaruhinya, kemudian menentukan tindakan persalinan berdasarkan faktor tersebut. Dalam mengelompokkan tindakan persalinan berdasarkan faktor-faktor persalinan,  dimanfaatkan  metode  data  mining yaitu  klasifikasi.  Metode Decision  Tree  C4.5  digunakan  dalam penelitian  ini karena kemampuannya dalam menghasilkan model klasifikasi yang mudah dipahami dan diinterpretasikan. Model ini dibangun berdasarkan data historis dari RSUD Banyuasin yang mencakup berbagai variabel kesehatan dan tindakan persalinan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan  data  tindakan  persalinan  periode  1  Januari  2020  sampai  dengan  31  Desember  2020.  Penelitian  ini  menghasilkan sebanyak 20 pola cabang keputusan atau aturan-aturan yang menjadi dasar dalam menentukan label atau class data dengan tingkat akurasi 99.26%.
Kata Kunci: Persalinan; Data Mining; Klasifikasi; Decision Tree; C4.5
Abstract− Childbirth is the process of delivering a baby, placenta, and amniotic sac from the uterus to the outside world. According to data from the World Health Organization, there are at least 303 thousand women worldwide who die on the verge of or during th e childbirth process. Childbirth methods can vary, it could be through normal delivery or cesarean delivery, which are usually based on the health conditions of the mother and baby. Therefore, the selection of the appropriate childbirth method can increase the  safety of the mother and baby. Hence, through this research, childbirth methods need to be examined more deeply with the aim of finding  out what factors influence them, and then determine the childbirth method based on those factors. In grouping childbirth methods based on childbirth factors, a data mining method is used, namely classification. The Decision Tree C4.5 method is used in this res earch because of its ability to produce a classification model that is easy to understand and interpret. This model is built based on historical data from Banyuasin Regional General Hospital that includes various health variables and childbirth methods. Testing was conducted using childbirth method data from January 1, 2020 to December 31, 2020. This research produced 20 decision branch patterns or rules that form the basis for determining the label or class data with an accuracy rate of 99.26%.
Keywords : Childbirth; Data Mining; Classification; Decision Tree; C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan data dari World Health Organization (WHO) pada tahun 2019, terdapat setidaknya 303 ribu perempuan di seluruh dunia meninggal menjelang ataupun selama proses persalinan berlangsung  [1]. Di Indonesia, Angka Kematian Ibu masih di kisaran 305 per 100.000 Kelahiran Hidup, yang mana belum mencapai target yang ditentukan yaitu 183 per 100.000 Kelahiran Hidup di tahun 2024 [2].
Salah satu indikator untuk mengevaluasi tingkat kesehatan suatu negara adalah Angka Kematian Ibu (AKI) dan Angka Kematian Bayi (AKB). Berdasarkan hasil Survei Penduduk Antar Sensus (SUPAS) yang dilaksanakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2015 Indonesia masih memiliki Angka Kematian Ibu (AKI) yang tinggi yakni 305 per 100.000 kelahiran hidup (KH) [3]. Angka ini sangat jauh dari target global Millenium Development Goal’s (MDGs) yang telah berakhir pada tahun 2015 dengan capaian Indonesia yang masih  belum maksimal, kemudian dilanjutkan melalui rumusan Sustainable Development Goal’s (SDGs) pada tahun 2030 target untuk menurunkan AKI menjadi 70/100.000 KH [4]. Sementara itu, menurut data SDKI tahun 2017 Angka Kematian Bayi (AKB) di Indonesia mencapai 24 per 1000 KH,  agar  dapat  mengurangi  rasio  AKB  dapat  dicegah  dengan  seluruh  negara  berusaha  mewujudkan  rumusan  SDGs sehingga target penurunan AKB pada tahun 2030 yaitu 12 per 1000 KH dapat tercapai [4][5].
Berdasarkan laporan Profil Kesehatan Indonesia, Jumlah AKI menurut Provinsi yang berdasarkan yang terbanyak yaitu Provinsi Jawa Barat pada tahun 2018 mencapai 700 jiwa dan tahun 2019 mencapai 684 jiwa, sedangkan di Provinsi Sumatera  Selatan  pada  tahun  2018  mencapai  120  jiwa  dan  pada  tahun  2019  mencapai  105  jiwa.  Penyebab  kematian maternal perlu diketahui terlebih dahulu karena erat kaitannya dengan ketepatan diagnosis dan penatalaksanaan terhadap penyebab  kematian  agar  tidak  terjadi  komplikasi  yang  fatal.  Pada  tahun  2019  penyebab  kematian  ibu  di  Indonesia terbanyak adalah perdarahan sebanyak 1.280 kasus, hipertensi dalam kehamilan sebanyak 1.066 kasus, infeksi sebanyak 207 kasus dan penyebab lainnya [6].
Masalah kesehatan ibu dan bayi saat persalinan menjadi perhatian utama dalam sistem kesehatan. Salah satu upaya untuk menurunkan angka kematian ibu dan bayi adalah dengan menentukan tindakan persalinan yang tepat dan efektif [7].
Rahmat Fitra Arkamil, Klasifikasi Tindakan Persalinan Pada Pasien Ibu Bersalin Menggunakan Metode Decision Tree C4.5
Persalinan adalah terjadinya proses pengeluaran hasil konsepsi secara fisiologis yaitu plasenta dan janin yang telah mampu bertahan hidup di luar kandungan dimulai dari kontraksi pada uterus, penipisan dan pembukaan serviks, kelahiran bayi dan plasenta melalui jalan lahir atau jalan lain ( abdomen ), baik dengan bantuan ataupun tidak [8].
Di dalam ilmu  kedokteran, terdapat  dua jenis persalinan bila dilihat  dari  cara atau metode persalinannya, yaitu persalinan normal (Partus Pervaginam) , yaitu persalinan dengan melalui jalan lahir baik secara alami maupun dengan bantuan  alat  ( vacum atau forcep )  dan  persalinan  operasional,  yaitu  persalinan  yang  dilakukan  pembedahan  melalui dinding perut dengan operasi Sectio Caesarea atau yang biasa dikenal dengan Caesar atau SC [8].
Dokter kebidanan harus mengetahui bahwa ketidakmampuan seorang ibu melahirkan normal jika dipaksakan akan berbahaya, sehingga perlu  diambil keputusan untuk  dioperasi caesar atau tidak. Demi menyelamatkan nyawa ibu  dan bayi, maka perlu metode persalinan yang tepat dan aman untuk keduanya.
Pemilihan  tindakan  atau  metode  persalinan  yang  tepat  dapat  meningkatkan  keselamatan  ibu  dan  bayi,  serta mengurangi komplikasi yang dapat terjadi selama persalinan [7].
Namun, penentuan tindakan persalinan yang tepat bukanlah hal yang mudah, karena memerlukan evaluasi yang teliti dan mengacu pada banyak faktor seperti kondisi kesehatan ibu dan bayi, posisi janin, dan sebagainya.
Disisi  lain, pasien beserta pihak keluarga harus mengetahui karakteristik dari pengambilan tindakan persalinan, sehingga  pasien  dapat  lebih  menerima  dan  mengerti  rekomendasi  dari  dokter  sehingga  pasien  tidak  salah  dalam mengambil keputusan.
Dengan kemajuan pesat dalam teknologi dan informasi, pemanfaatan teknologi informasi menjadi semakin umum di  berbagai sektor, termasuk bidang kesehatan. Data  mining memainkan peran penting dalam berbagai  bidang, seperti bisnis, kesehatan, keamanan, dan lain-lain [9]. Dalam bidang kesehatan, data mining dapat berperan dalam menganalisis data kesehatan pasien dengan tujuan mengidentifikasi pola atau pengetahuan baru yang berpotensi memberikan kontribusi dalam pengambilan keputusan medis [10].
Dengan  menggunakan  data  pemeriksaan  kehamilan  dan  persalinan  pasien,  dapat  dilakukan  proses data  mining yang mendukung dalam menentukan tindakan persalinan dengan tujuan meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan dan mengurangi risiko kematian ibu dan bayi [11]. Melalui proses data mining ini, diharapkan dapat mengungkapkan potensi yang lebih dari sekadar informasi yang ada di rumah sakit, dan juga memungkinkan analisis yang lebih mendalam dalam menentukan tindakan persalinan yang tepat untuk ibu dan bayinya.
Data mining merupakan sebuah metode analisis data yang digunakan untuk mengidentifikasi pola atau hubungan yang  terdapat  dalam  data  [12][13].  Salah  satu  teknik  dalam data  mining adalah  klasifikasi,  yang  digunakan  untuk memprediksi kelas atau kategori suatu objek berdasarkan pada beberapa variabel yang ada.[14][15].
Metode klasifikasi data mining memiliki banyak penerapan dalam bidang kesehatan, salah satunya adalah pada penentuan tindakan persalinan pada pasien ibu bersalin [16]. Penentuan tindakan persalinan yang tepat dan akurat dapat mengurangi  risiko  kematian ibu  dan bayi  yang biasa terjadi selama proses persalinan [11]. Oleh karena itu, penelitian tentang penentuan tindakan persalinan dengan menggunakan metode klasifikasi data mining menjadi hal yang penting untuk dilakukan.
Metode Decision Tree C4.5 adalah metode klasifikasi yang membangun sebuah model berbentuk pohon keputusan untuk memprediksi kelas suatu objek. Pada setiap simpul dalam pohon keputusan, dipilih variabel yang paling signifikan dalam  memprediksi  kelas  objek  [17].  Algoritma Decision  Tree C4.5  dipilih  karena  mampu  mengklasifikasikan  data menjadi  pohon  keputusan  yang  mana  pohon  keputusan  tersebut  dapat  menjelaskan  karakteristik  dari  data  yang  telah dimodelkan.
Decision Tree C4.5 adalah metode klasifikasi yang umum digunakan dalam penelitian-penelitian terkait kesehatan dan  kedokteran  [18].  Metode  klasifikasi  tersebut  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  penelitian  terkait  kesehatan, seperti prediksi penyakit, diagnosis, dan penentuan tindakan medis.
Rumah Sakit Umum Daerah Banyuasin merupakan Rumah Sakit milik Pemerintah yang beroperasi di Kabupaten Banyuasin, Provinsi Sumatera Selatan yang melayani fasilitas persalinan. dari data-data persalinan tersebut, dapat diolah dengan data mining menjadi sumber pengetahuan yang diharapkan dapat membantu dokter dalam menentukan tindakan persalinan yang tepat dan efektif, serta meningkatkan keselamatan ibu dan bayi saat persalinan.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  untuk  mendukung  kinerja  peranan  dokter  kebidanan,  maka  perlu  suatu keputusan dalam menentukan metode persalinan berdasarkan aturan-aturan tertentu. Dengan adanya penentuan metode persalinan  tersebut,  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  tenaga  kesehatan  dalam  menentukan  tindakan persalinan yang tepat  pada pasien ibu  bersalin sehingga meminimalisir AKI (Angka Kematian Ibu) dan AKB (Angka Kematian Bayi).
Dalam penelitian Hilda Amalia dan Evicienna [19], yang berjudul “Penentuan Proses Persalinan Ibu Melahirkan Menggunakan Algoritma C4.5”,  dimana dataset memiliki 25 record data yang terdiri dari enam atribut yaitu BB Janin, Kondisi Pasien, Hasil Pemeriksaan Pasien, Kondisi Janin, Hasil Pemeriksaan Janin, dan Hasil Akhir Proses Persalinan. Dari hasil penelitian ini, diketahui nilai Akurasi untuk pengolahan data ibu melahirkan untuk penentuan proses persalinan dengan algoritma C4.5 yaitu 90%.
Dalam Penelitian  Ningsih dan Noranita [11], yang berjudul “Status Proses Persalinan Menggunakan Algoritma C4.5”, dimana dari dataset tersebut, terdapat 682 record dan 10 atribut  yang digunakan yaitu Usia, Riwayat  Penyakit, Tekanan  Darah,  Urut  Kehamilan,  Jarak  Kelahiran,  Riwayat Caesar ,  Gawat  Janin,  Kelainan  Letak,  Berat  Bayi,  dan Plasenta  Previa .  Dari  penelitian  ini,  diketahui  bahwa  Algoritma  C4.5  memiliki  akurasi  sebesar  97,08%.  Kriteria  atau karakteristik dari pohon keputusan yang dihasilkan pada penelitian ini menunjukkan bahwa Riwayat Penyakit, Riwayat
Rahmat Fitra Arkamil, Klasifikasi Tindakan Persalinan Pada Pasien Ibu Bersalin Menggunakan Metode Decision Tree C4.5
Caesar , Posisi Bayi, Gawat Janin, Plasenta Previa , Tekanan Darah, Usia Ibu, Berat Bayi, Jarak Kelahiran, dan Banyak Kelahiran memiliki pengaruh terhadap tindakan persalinan.
Dalam Penelitian Yuniar Mukti Kusumawardani [20], yang berjudul “Klasifikasi Persalinan Normal atau Cearsar menggunakan Algoritma C4.5”, dimana dataset yang digunakan sebanyak 305 record data yang terdiri  dari 10 atribut yaitu Usia, Hipertensi, Glukosa, Hamil Primi, Letak, Riwayat  Partus, Tunggal/Ganda, Panggul Sempit, Lain-lain, dan Ketuban Pecah. Hasil dari penelitian diketahui bahwa akurasi yang didapatkan sebesar 82,43%. Kriteria atau karakteristik dari  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Pinggul  Sempit,  Letak,  Usia, Tunggal/Ganda, Riwayat Partus, Lain-lain, Ketuban, Hamil Primi, Glukosa, dan Hipertensi memiliki pengaruh terhadap tindakan persalinan.
Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut, maka  penelitian ini juga dapat  menggunakan metode Decision  Tree C4.5 untuk mengetahui karakteristik dan pola yang dihasilkan dari klasifikasi data persalinan.
Sebagai  langkah  atau  solusi  yang  diajukan  untuk menyelesaikan  permasalahan  di  atas,  penelitian  ini  bertujuan melakukan  penerapan  ilmu data  mining untuk  mengklasifikasikan  data  persalinan  di  RSUD  Banyuasin  agar  dapat mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tindakan  persalinan.  Kemudian,  hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi pendukung keputusan tim medis dalam menentukan metode persalinan yang paling tepat dan sesuai bagi pasien. Dengan demikian, ibu  hamil yang mendapatkan rekomendasi  tindakan persalinan yang  sesuai  diharapkan dapat  melalui proses persalinan dengan lebih aman dan efisien. Pada akhirnya, hal  ini dapat  meningkatkan tingkat  kepercayaan pasien dan keluarganya kepada tim medis rumah sakit dan juga berperan serta dalam menurunkan indeks AKI dan AKB di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  mengadopsi  model  tahapan data  mining yaitu Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM).  CRISP-DM  terdiri  dari  enam  fase,  yaitu  fase Bussiness  Understanding,  Data  Understanding,  Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment [21]. Adapun tahapan data mining berdasarkan CRISP-DM seperti dalam Gambar 1 :
Gambar 1. Tahapan CRISP-DM [22]

## 2.1. Bussiness Understanding
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  karakteristik  atau  faktor-faktor  yang  berperan  penting  dalam  menentukan tindakan persalinan, sehingga baik  dokter maupun pasien dapat  mempersiapkan untuk  melakukan tindakan yang tepat dan sesuai.

## 2.2 Data Understanding
Pada penelitian ini data yang digunakan ialah data persalinan di Rumah Sakit Umum Daerah Banyuasin dari tanggal 1 Januari 2020 sampai dengan 31 Desember 2020. Data tersebut dikumpulkan setiap kali pemeriksaan terhadap ibu hamil menjelang proses persalinan oleh tim medis RSUD Banyuasin. Data Persalinan terdiri dari 17 atribut dan 402 record data. Atribut Metode Persalinan merupakan atribut label dari data persalinan tersebut.
Tabel 1. Atribut Data Persalinan No. Atribut Keterangan Nilai 1 No. Berisi nomor urut pada data persalinan. 1, 2, 3, dst
Rahmat Fitra Arkamil, Klasifikasi Tindakan Persalinan Pada Pasien Ibu Bersalin Menggunakan Metode Decision Tree C4.5
2 Tanggal Berisi tanggal pemeriksaan persalinan pasien. 01/01/2020, 02/01/2020, dst 3 No. RM Nomor Rekam Medis Pasien. 20.**.**, 19.**.**, dst. 4 Usia Ibu Usia pada ibu Hamil. <20, 20-35, >35 5 Usia Kehamilan Usia kehamilan Ibu : Preterm <37 minggu, Aterm = 37-42 minggu, dan Posterm >42 minggu. Preterm, Aterm, Postterm 6 Pre-eklampsia Kondisi medis yang terjadi pada ibu selama kehamilan. Ya, Tidak 7 DKP (Disproporsi Kepala Panggul) Kondisi medis di mana ukuran kepala bayi terlalu besar untuk lebar panggul ibu. Ya, Tidak 8 Lilitan Tali Pusat Tali Pusat yang melilit pada janin. Ya, Tidak 9 Tunggal/Ganda Hamil Kembar/Gemeli. Tunggal, Ganda 10 Presentasi Bayi Posisi bayi dalam rahim ibu pada saat persalinan. Preskep, Presbo, Let-li 11 Riwayat SC Riwayat Persalinan Caesar sebelumnya. Ya, Tidak 12 Fetal Distress / Gawat Janin Kondisi di mana janin kurang menerima pasokan oksigen. Ya, Tidak 13 KPSW / KPD Ketuban pecah sebelum waktunya (KPSW) atau Ketuban Pecah Dini (KPD). Ya, Tidak 14 Volume Ketuban Jumlah cairan ketuban dalam Rahim ibu Kering, Sedikit, Normal 15 Plasenta Previa Kondisi ketika plasenta menempel pada bagian bawah rahim, menutupi sebagian atau seluruh jalan lahir. Ya, Tidak 16 Lain-lain Penyakit-penyakit lain yang dapat mempengaruhi tindakan persalinan. Tidak Ada, Haemoroid, Hepatitis B, Infeksi Intrauterin, Makrosomia, Ruptur Uteri, Tali Pusat Menumbung, Varises Vaginalis, Anemia, Hipertensi 17 Metode Persalinan Tindakan Persalinan yang diambil. PP Spontan, SC

## 2.3 Data Preparation
Tahap  ini  merupakan  tahap  persiapan  data.  Tahap  ini  bertujuan  untuk  memastikan  data  siap  untuk  digunakan  dalam pemodelan.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan data  transformation, yang  mana  data  pada  atribut  “Usia  Ibu”  dan  “Usia Kehamilan” ditransformasikan dari yang sebelumnya bersifat numerik menjadi data yang bertipe kategorikal. Menurut Manuaba [23], Usia Ibu hamil dikelompokkan menjadi 3, yaitu kurang dari 20 tahun, 20 sampai 35 tahun, dan lebih dari 35  tahun.  Begitupula  untuk  usia  kehamilan,  yaitu preterm untuk  usia  kehamilan  kurang  dari  37  minggu, aterm untuk rentang usia kehamilan 37 sampai dengan 42 minggu, dan postterm untuk usia kehamilan lebih dari 42 minggu.
Tabel 2. Data Persalinan Sebelum Dilakukan Data Transformation
Row No. Tanggal No. RM  Usia Ibu  Usia Kehamilan  Pre-eklampsia DKP … Metode Persalinan 1 01/01/2020  20.**.** 36 38 TIDAK TIDAK … SC 2 02/01/2020  19.**.** 27 41 TIDAK TIDAK … SC 3 02/01/2020  20.**.** 36 38 TIDAK TIDAK … SC 4 02/01/2020  20.**.** 34 38 TIDAK TIDAK … PP Spontan 5 05/01/2020  20.**.** 31 38 TIDAK TIDAK … SC … … … … … … … … … 402 31/12/2020  00.**.** 32 37 TIDAK TIDAK … PP Spontan
Tabel 3. Data Persalinan Setelah Dilakukan Data Transformation Row No. Tanggal No. RM  Usia Ibu  Usia Kehamilan  Pre-eklampsia DKP … Metode Persalinan 1 01/01/2020  20.**.** >35 Aterm TIDAK TIDAK … SC 2 02/01/2020  19.**.** 20-35 Aterm TIDAK TIDAK … SC 3 02/01/2020  20.**.** >35 Aterm TIDAK TIDAK … SC 4 02/01/2020  20.**.** 20-35 Aterm TIDAK TIDAK … PP Spontan 5 05/01/2020  20.**.** 20-35 Aterm TIDAK TIDAK … SC … … … … … … … … … 402 31/12/2020  00.**.** 20-35 Aterm TIDAK TIDAK … PP Spontan
Setelah dilakukan data transformation , langkah selanjutnya adalah feature selection atau select attributes untuk memilih  data  yang  diinginkan  dan  menghapus  data  yang  tidak  diperlukan  untuk  tahap  pemodelan.  Atribut  yang  tidak diperlukan pada penelitian ini adalah Atribut “No.”, “Tanggal”, dan “No. RM”, sehingga atribut-atribut tersebut dihapus.
Rahmat Fitra Arkamil, Klasifikasi Tindakan Persalinan Pada Pasien Ibu Bersalin Menggunakan Metode Decision Tree C4.5
Tabel 4. Data Persalinan Setelah Dilakukan Feature Selection Usia Ibu  Usia Kehamilan  Pre-eklampsia DKP … Metode Persalinan >35 Aterm TIDAK TIDAK … SC 20-35 Aterm TIDAK TIDAK … SC >35 Aterm TIDAK TIDAK … SC 20-35 Aterm TIDAK TIDAK … PP Spontan 20-35 Aterm TIDAK TIDAK … SC … … … … … … 20-35 Aterm TIDAK TIDAK … PP Spontan

## 2.4 Modeling
Tahap keempat pada CRISP-DM adalah modeling , pada tahap ini ditentukan metode data mining , algoritma data mining , tools yang akan digunakan, dan menentukan parameter yang digunakan untuk menghasilkan hasil yang optimal. Untuk mendapatkan hasil yang optimal, pada penelitian ini digunakan operator Optimize Parameter Grid yang berfungsi untuk  mencoba  berbagai  kombinasi  parameter  yang  berbeda  untuk  menemukan  set  parameter  yang  memberikan  hasil terbaik.
Gambar 2 . Rancangan Model menggunakan Operator Optimize Parameter (Grid)
Optimize Parameter Grid akan menampilkan parameter dari operator Select Atributtes, Cross Validation, Decision Tree, Apply Model, dan Performance . Pada pengolahan data ini, fokusnya adalah pada beberapa parameter dari operator Decision  Tree dan Cross  Validation . Tujuan  utamanya  adalah  mencari  kombinasi  nilai  parameter  yang  menghasilkan akurasi terbaik. Parameter-parameter yang akan dieksplorasi dalam pengolahan data ini meliputi criterion , apply pruning , apply prepruning , number of folds , dan sampling type .
Gambar 3 . Parameter yang dieksplorasi pada Operator Optimize Parameter (Grid)
Metode klasifikasi adalah metode yang bersifat supervised , sehingga data perlu dibagi menjadi data training dan data testing terlebih dahulu. Oleh karena itu, digunakan operator Cross Validation untuk membagi data latih dan data uji menjadi beberapa fold dengan ukuran yang sama.
Rahmat Fitra Arkamil, Klasifikasi Tindakan Persalinan Pada Pasien Ibu Bersalin Menggunakan Metode Decision Tree C4.5
Pada  penelitian  ini  menerapkan  metode  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5,  sebuah  metode  klasifikasi  yang membangun sebuah model berbentuk pohon keputusan untuk memprediksi kelas suatu objek, di mana pada setiap simpul dalam  pohon  keputusan,  dipilih  variabel  yang  paling  signifikan  dalam  memprediksi  kelas  objek  [17].  Selain  itu,  pada penelitian ini tools yang akan digunakan adalah RapidMiner . Secara umum, tahapan-tahapan dalam membangun pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut [24]:
1.   Menentukan atribut yang akan dijadikan titik awal atau akar.
2.   Membentuk percabangan.
3.   Membagi setiap kasus ke dalam cabang.
4.   Mengulangi proses pada setiap cabang hingga setiap cabang tersebut memiliki kelas yang sama. Di dalam operator Cross Validation, terdapat sub-proses yang terdiri  dari training dan testing. Pada sub-proses training, akan  dibentuk  dan  dikembangkan  suatu  model  bedasarkan  dataset  yang  dilatih.  Oleh  karena  itu,  operator Decision Tree akan mengisi pada bagian sub-proses training. Sedangkan pada sub-proses testing, model yang  telah dibuat akan diuji kinerja dan akurasinya menggunakan testing dataset, di mana operator Apply Model dan Performance berada di bagian sub-proses testing .
Gambar 5 . Operator Decision Tree, Apply Model dan Performance
Operator Decision Tree adalah model yang diterapkan pada penelitian ini. Operator Performance berfungsi untuk mengevaluasi kinerja dari model, sedangkan operator Apply Model berfungsi untuk menerapkan model decision tree pada dataset  penelitian.  Pada  penelitian  ini,  Evaluasi  kinerja  model  atau  metrik  yang  akan  digunakan  antara  lain,  yaitu Accuracy, Precision, Recall (Sensitivity), Spesificity, dan F-Measure.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Optimize Parameter Grid
Dalam  proses  pemodelan  data  ini,  digunakan  operator Optimize  Parameter  Grid untuk  mencari  kombinasi  parameter yang  menghasilkan  hasil  yang  terbaik. Optimize  Parameter  Grid akan  menampilkan  parameter  dari  operator Cross Validation, Decision  Tree, Apply  Model, dan Performance . Pada pengolahan data ini, fokusnya adalah pada beberapa parameter dari operator Decision Tree dan Cross Validation . Tujuan utamanya adalah mencari kombinasi nilai parameter yang  menghasilkan  akurasi  terbaik.  Parameter-parameter  yang  akan  dieksplorasi  dalam  pengolahan  data  ini  meliputi criterion , apply pruning , apply prepruning , number of folds , dan sampling type . Proses Optimize  Parameter  Grid menghasilkan  704  kombinasi  parameter.  Dari  jumlah  kombinasi  parameter  tersebut, ditemukan  kombinasi  parameter  terbaik  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  99,26%.  Berikut  adalah kombinasi parameter terbaik yang dihasilkan dari pengolahan Optimize Parameter Grid ini. a. Criterion = gain_ratio
b. Apply Pruning = true
c. Apply Prepruning = false
d. Number of Folds = 12
e. Sampling Type = stratified sampling
3.2 Pohon Keputusan
Setelah  melakukan  pemodelan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  dengan  algoritma Decision  Tree ,  akan  dihasilkan pohon keputusan yang merepresentasikan pola atau aturan-aturan dari data persalinan. Model pohon keputusan ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Rahmat Fitra Arkamil, Klasifikasi Tindakan Persalinan Pada Pasien Ibu Bersalin Menggunakan Metode Decision Tree C4.5
Gambar 6. Pohon Keputusan
Pada  gambar  6,  dari  struktur  pohon  keputusan,  dapat  diketahui  bahwa  faktor-faktor  utama  yang  penentu karakteristik  dalam  menentukan  tindakan  persalinan  adalah  Volume  Ketuban,  Riwayat  SC,  Preeklampsia,  Presentasi Bayi,  Disproporsi  Kepala  Panggul  (DKP), Fetal  Distress , Plasenta  Previa, Lilitan  Tali  Pusat,  Tunggal/Ganda, KPSW/KPD, Faktor Lain-lain, dan Usia Kehamilan.

## 3.3 Rule Base
Algoritma berbasis aturan, atau yang dikenal dengan rule base , adalah metode efektif untuk menggambarkan sekelompok data atau informasi tertentu [14]. Biasanya, rule base direpresentasikan dengan logika IF-THEN. Aturan-aturan yang ada dalam rule base dapat diperoleh dari pohon keputusan yang telah dibuat [25]. Namun, pohon keputusan yang kompleks terkadang menjadi tantangan untuk diinterpretasikan. Oleh karena itu, mengubah pohon keputusan menjadi serangkaian aturan atau rule based dapat memudahkan pemahaman. Berikut di bawah ini merupakan rule base yang terbentuk dari pohon keputusan pada gambar 6 :
Volume Ketuban = KERING: SC {SC=12, PP Spontan=0} Volume Ketuban = NORMAL |   Riwayat SC = TIDAK |   |   Pre-eklampsia = TIDAK |   |   |   Presentasi Bayi = LET-LI: SC {SC=38, PP Spontan=0} |   |   |   Presentasi Bayi = PRESBO: SC {SC=14, PP Spontan=0} |   |   |   Presentasi Bayi = PRESKEP |   |   |   |   DKP (Disproporsi Kepala Panggul) = TIDAK |   |   |   |   |   Fetal Distress / Gawat Janin = TIDAK |   |   |   |   |   |   Plasenta Previa = TIDAK |   |   |   |   |   |   |   Lilitan Tali Pusat = TIDAK |   |   |   |   |   |   |   |   Tunggal/Ganda = GANDA: SC {SC=3, PP Spontan=0} |   |   |   |   |   |   |   |   Tunggal/Ganda = TUNGGAL |   |   |   |   |   |   |   |   |   KPSW/KPD = TIDAK
|   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Lain-lain = Anemia: PP Spontan {SC=0, PP Spontan=5} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Lain-lain = Haemoroid: SC {SC=2, PP Spontan=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Lain-lain = Hepatitis B: SC {SC=2, PP Spontan=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Lain-lain = Infeksi Intrauterin: SC {SC=1, PP Spontan=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Lain-lain = Tidak Ada |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Usia Kehamilan = Aterm: PP Spontan {SC=1, PP Spontan=114} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Usia Kehamilan = Postterm: SC {SC=3, PP Spontan=0}
Rahmat Fitra Arkamil, Klasifikasi Tindakan Persalinan Pada Pasien Ibu Bersalin Menggunakan Metode Decision Tree C4.5
|   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Usia Kehamilan = Preterm: PP Spontan {SC=0, PP Spontan=12} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Lain-lain = Varises Vaginalis: SC {SC=1, PP Spontan=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   KPSW/KPD = YA: SC {SC=1, PP Spontan=0} |   |   |   |   |   |   |   Lilitan Tali Pusat = YA: SC {SC=4, PP Spontan=0} |   |   |   |   |   |   Plasenta Previa = YA: SC {SC=5, PP Spontan=0} |   |   |   |   |   Fetal Distress / Gawat Janin = YA: SC {SC=6, PP Spontan=0}
|   |   |   |   DKP (Disproporsi Kepala Panggul) = YA: SC {SC=19, PP Spontan=0} |   |   Pre-eklampsia = YA: SC {SC=40, PP Spontan=0} |   Riwayat SC = YA: SC {SC=52, PP Spontan=0} Volume Ketuban = SEDIKIT: SC {SC=67, PP Spontan=0}
Dari rule base di atas, dapat diketahui bahwa terdapat 20 cabang keputusan yang terbentuk dan menjadi aturan dalam  pengklasifikasian  tindakan  persalinan.  Hasil  dari  proses  pemodelan  ini  menghasilkan  serangkaian  cabang  pada pohon keputusan yang dapat digunakan sebagai pedoman dasar dalam mengembangkan suatu sistem. Pedoman atau pola ini  diterapkan  melalui  penggunaan  algoritma  kondisional,  seperti if-then .  Dengan  menggunakan  aturan  kondisional, terbentuklah serangkaian aturan atau peraturan dari pohon keputusan (Decision Tree) sebagai berikut:
1. IF Volume Ketuban = KERING THEN Metode Persalinan = SC.
2. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = LET-LI THEN Metode Persalinan = SC.
3. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESBO THEN Metode Persalinan = SC.
4. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = TIDAK AND Fetal Distress = TIDAK AND Plasenta Previa = TIDAK AND Lilitan Tali Pusat = TIDAK AND Tunggal/Ganda = GANDA THEN Metode Persalinan = SC.
5. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = TIDAK AND Fetal Distress = TIDAK AND Plasenta Previa = TIDAK AND Lilitan Tali Pusat = TIDAK AND Tunggal/Ganda = TUNGGAL AND KPSW/KPD = TIDAK AND Lain-lain = Anemia THEN Metode Persalinan = PP Spontan.
6. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = TIDAK AND Fetal Distress = TIDAK AND Plasenta Previa = TIDAK AND Lilitan Tali Pusat  =  TIDAK  AND  Tunggal/Ganda  =  TUNGGAL  AND  KPSW/KPD  =  TIDAK  AND  Lain-lain  =  Haemoroid THEN Metode Persalinan = SC.
7. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = TIDAK AND Fetal Distress = TIDAK AND Plasenta Previa = TIDAK AND Lilitan Tali Pusat  =  TIDAK  AND  Tunggal/Ganda  =  TUNGGAL  AND  KPSW/KPD  =  TIDAK  AND  Lain-lain  =  Hepatitis  B THEN Metode Persalinan = SC.
8. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = TIDAK AND Fetal Distress = TIDAK AND Plasenta Previa = TIDAK AND Lilitan Tali Pusat = TIDAK AND Tunggal/Ganda = TUNGGAL AND KPSW/KPD = TIDAK AND Lain-lain = Infeksi Intrauterin THEN Metode Persalinan = SC.
9. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = TIDAK AND Fetal Distress = TIDAK AND Plasenta Previa = TIDAK AND Lilitan Tali Pusat = TIDAK AND Tunggal/Ganda = TUNGGAL AND KPSW/KPD = TIDAK AND Lain-lain = Tidak Ada AND Usia Kehamilan = Aterm THEN Metode Persalinan = PP Spontan.
10. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = TIDAK AND Fetal Distress = TIDAK AND Plasenta Previa = TIDAK AND Lilitan Tali Pusat = TIDAK AND Tunggal/Ganda = TUNGGAL AND KPSW/KPD = TIDAK AND Lain-lain = Tidak Ada AND Usia Kehamilan = Preterm THEN Metode Persalinan = PP Spontan.
11. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = TIDAK AND Fetal Distress = TIDAK AND Plasenta Previa = TIDAK AND Lilitan Tali Pusat = TIDAK AND Tunggal/Ganda = TUNGGAL AND KPSW/KPD = TIDAK AND Lain-lain = Tidak Ada AND Usia Kehamilan = Postterm THEN Metode Persalinan = SC.
12. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = TIDAK AND Fetal Distress = TIDAK AND Plasenta Previa = TIDAK AND Lilitan Tali Pusat = TIDAK AND Tunggal/Ganda = TUNGGAL AND KPSW/KPD = TIDAK AND Lain-lain = Varises Vaginalis THEN Metode Persalinan = SC.
13. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = TIDAK AND Fetal Distress = TIDAK AND Plasenta Previa = TIDAK AND Lilitan Tali Pusat = TIDAK AND Tunggal/Ganda = TUNGGAL AND KPSW/KPD = YA THEN Metode Persalinan = SC.
14. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = TIDAK AND Fetal Distress = TIDAK AND Plasenta Previa = TIDAK AND Lilitan Tali Pusat = YA THEN Metode Persalinan = SC.
Rahmat Fitra Arkamil, Klasifikasi Tindakan Persalinan Pada Pasien Ibu Bersalin Menggunakan Metode Decision Tree C4.5
15. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi =  PRESKEP  AND  DKP  =  TIDAK  AND  Fetal  Distress  =  TIDAK  AND  Plasenta  Previa  =  YA  THEN  Metode Persalinan = SC.
16. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = TIDAK AND Fetal Distress = YA THEN Metode Persalinan = SC.
17. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = TIDAK AND Presentasi Bayi = PRESKEP AND DKP = YA THEN Metode Persalinan = SC.
18. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = TIDAK AND Pre-eklampsia = YA THEN Metode Persalinan = SC.
19. IF Volume Ketuban = NORMAL AND Riwayat SC = YA THEN Metode Persalinan = SC.
20. IF Volume Ketuban = SEDIKIT THEN Metode Persalinan = SC.

## 3.3 Evaluasi Performa Model
Untuk mengevaluasi kinerja model, dilakukan evaluasi menggunakan confusion matrix .
Tabel 5. Confusion Matrix
accuracy: 99.26% +/- 1.34% (micro average: 99.25%) true SC true PP Spontan  class Precision pred. SC 268 (TP) 0 (FP) 100.00% pred. PP Spontan 3 (FN) 131 (TN) 97.76% class Recall 98.89% 100.00%
Berdasarkan tabel  5 confusion  matrix di  atas, dapat  diketahui  bahwa jumlah prediksi  SC dan kenyataannya SC (TP) ada 268, prediksi SC kenyataannya PP Spontan (FP) ada 0, prediksi PP Spontan kenyataannya SC (FN) ada 3, dan pediksi PP Spontan kenyataannya PP Spontan (TN) ada 131.
Evaluasi dan penilaian kinerja model dapat dilakukan dengan memanfaatkan berbagai ukuran evaluasi atau metrik seperti  akurasi (accuracy),  precision,  recall  (sensitivity) dan specificity .  Berikut  adalah  perhitungan  berbagai  ukuran evaluasi model:
a. Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 × 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 268 + 131 268 + 131 + 0 + 3 × 100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 399 402 × 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =  99.26%
b. Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100% = 268 268 + 0 × 100% =  100%
c. Recall (Sensitivity)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% = 268 268 + 3 × 100% = 268 271 = 98.89%

## d. Specificity
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁
𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 × 100% = 131 131 + 0 × 100% = 100%

## e. F-Measure
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 × precision 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 × 100% = 2 × 1 𝑥 0.9889 1 + 0.9889 × 100% = × 99.44%
Rahmat Fitra Arkamil, Klasifikasi Tindakan Persalinan Pada Pasien Ibu Bersalin Menggunakan Metode Decision Tree C4.5

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian ini dapat diketahui bahwa faktor-faktor utama penentu karakteristik dalam menentukan tindakan persalinan adalah Volume Ketuban, Riwayat SC, Preeklampsia, Presentasi Bayi, Disproporsi Kepala Panggul (DKP), Fetal  Distress , Plasenta  Previa, Lilitan  Tali  Pusat,  Tunggal/Ganda,  KPSW/KPD,  Faktor  Lain-lain,  dan  Usia Kehamilan. Selain itu, dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa ibu hamil cenderung akan melahirkan secara normal (Partus  Pervaginam  Spontan) jika volume ketuban normal, tidak memiliki riwayat  SC, tidak menderita preeklampsia , presentasi  bayi  normal  (presentasi  kepala),  tidak  menderita  DKP,  tidak  mengalami fetal  distress /gawat  janin,  tidak memiliki plasenta previa , tidak memiliki lilitan tali pusat, memiliki bayi tunggal, tidak memiliki KPSW/KPD, dan usia kehamilan  adalah aterm atau preterm, serta  tidak  memiliki  kondisi  lain-lain  seperti haemoroid , hepatitis  B,  infeksi intrauterin, atau varises vaginalis . Sedangkan Ibu hamil cenderung akan melahirkan dengan cara Sectio Caesarea (SC) jika volume ketuban kering atau sedikit, memiliki riwayat SC sebelumnya, menderita preeklampsia , memiliki presentasi bayi  abnormal (letak lintang  atau presentasi  bokong), menderita DKP, mengalami fetal  distress /gawat  janin, memiliki plasenta previa , memiliki lilitan tali pusat, memiliki bayi ganda, memiliki KPSW/KPD, usia kehamilan postterm, atau memiliki kondisi lain-lain seperti haemoroid, hepatitis B, infeksi intrauterin, atau varises vaginalis . Penelitian ini juga diketahui tingkat akurasi dari proses klasifikasi sebesar 99.26%. Selain nilai akurasi, didapatkan nilai dari setiap metrik evaluasi model, yang mana nilai precision adalah 100%, recall atau sensitivity adalah 98.89%, specificity adalah 100%, dan F-Measure adalah  99,44%.  Untuk  penelitian selanjutnya,  disarankan  untuk  mempertimbangkan  penambahan  atau penyesuaian  atribut  lain  yang  relevan  dengan  kondisi  objek  penelitian  yang  akan  diteliti.  Dengan  melakukan  hal  ini, penelitian  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  komprehensif  dan  mendalam  terhadap  fenomena  yang  sedang diteliti. Penambahan atau penyesuaian atribut ini dapat memberikan wawasan baru dan meningkatkan keakuratan analisis yang dilakukan dalam penelitian selanjutnya.

## REFERENCES
[1] L. Marlina, R. Nurdianti, dan D. S. Handayani, “Relationship of Therapeutic Communication With Anxiety of First Active Phase Labor Patients in Dr. Soekardjo Tasikmalaya’s Hospital,” Jurnal Kesehatan Indra Husada , vol. 9, no. 1, hal. 72–78, 2021, doi: 10.36973/jkih.v9i1.303.
[2] S. N. Tarmizi, “Turunkan Angka Kematian Ibu melalui Deteksi Dini dengan Pemenuhan USG di Puskesmas – Sehat Negeriku,” Kemenkes  RI ,  2023.  https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis-media/20230115/4842206/turunkan-angka-kematian-ibu- melalui-deteksi-dini-dengan-pemenuhan-usg-di-puskesmas/ (diakses Agu 01, 2023).
[3] B. P. Statistik, Profil Penduduk Indonesia Hasil SUPAS 2015 , vol. 6, no. 1. Badan Pusat Statistik, 2016.
[4] Bappenas, “Kehidupan Sehat dan Sejahtera,” Kementerian BPPN/Bappenas , 2020. https://sdgs.bappenas.go.id/tujuan-3/.
[5] Kementerian Kesehatan RI, Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia Tahun 2017 , 1 ed. Jakarta, 2018.
[6] Kemenkes RI, Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2019 . 2020.
[7] H. Amalia, A. B. Pohan, dan S. Masripah, “Penerapan Feature Weighting Optimized Pada Naïve Bayes Untuk Prediksi Proses Persalinan,” Jurnal  PILAR  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  1,  hal.  15–20,  2019,  [Daring].  Tersedia  pada: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/3.
[8] L. P. Widiastini, Buku Ajar Asuhan Kebidanan Pada Ibu Bersalin dan Bayi Baru Lahir , 1 ed. Bogor: In Media, 2018.
[9] M. Kantardzic, Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms , 2 ed. New Jersey: John Wiley & Sons, 2011.
[10]  R. Bellazzi dan B. Zupan, “Predictive data mining in clinical medicine: Current issues and guidelines,” International Journal of Medical Informatics , vol. 77, no. 2, hal. 81–97, 2008, doi: 10.1016/j.ijmedinf.2006.11.006.
[11]  M.  P.  S.  D.  Ningsih  dan  B.  P.  P.  M.  A.  C.  .  Noranita,  “Status  Proses  Persalinan  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Jurnal Masyarakat Informatika , vol. 9, no. 1, hal. 1–13, 2018, doi: 10.14710/jmasif.9.1.31478.
[12]  V. Kotu dan B. Deshpande, Predictive Analytics and Data Mining : Concepts and Practice with RapidMiner . Wyman Street, Waltham: Elsevier, 2015.
[13]  J. T. M. A. Nazanah dan M. I. Jambak, “Pemanfaatan Algoritma Decision Tree ID3 Bagi Manajemen Bimbel Untuk Menentukan Faktor Kelulusan Pada Sekolah Kedinasan,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 3, no. 6, hal. 915–924, 2023, [Daring]. Tersedia pada: http://www.djournals.com/klik/.
[14]  J. Han, M. Kamber, dan J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques , Third. Wyman Street, Waltham: Elsevier, 2012.
[15]  D. T. Larose, Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining: Second Edition , 2 ed., vol. 9780470908. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc, 2014.
[16]  I. C. Setia dan T. Arifin, “Penentuan Penanganan Persalinan Caesar dengan Neural Network dan Particle Swarm Optimization,” SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi , vol. 10, no. 2, hal. 346–356, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id.
[17]  C. J. Mantas dan J. Abellán, “Credal-C4.5 : Decision tree based on imprecise probabilities to classify noisy data,” Expert Systems with Applications , vol. 41, no. 10, hal. 4625–4637, 2014, doi: 10.1016/j.eswa.2014.01.017.
[18]  D. Setsirichok et al. , “Classification of complete blood count and haemoglobin typing data by a C4.5 decision tree, a naïve Bayes classifier and a multilayer perceptron for thalassaemia screening,” Biomedical Signal Processing and Control , vol. 7, no. 2, hal. 202–212, 2012, doi: 10.1016/j.bspc.2011.03.007.
[19]  H. Amalia dan Evicienna, “Penentuan Proses Persalinan Ibu Melahirkan Menggunakan Algoritma C4.5,” in Seminar Nasional Cendekiawan , 2017, vol. 2, hal. 101–107.
[20]  Y. M. Kusumawardani, “Klasifikasi Persalinan Normal atau Caesar Menggunakan Algoritma C4.5,” Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya, 2019.
[21]  M. North, Data Mining for the Masses , Second. Global Text Project, 2016.
[22]  R.  Colpani,  “Mineração  de  Dados  Educacionais:  um  estudo da  evasão no  ensino  médio  com  base  nos indicadores do  Censo Escolar,” Informática na educação: teoria & prática , vol. 21, no. 3, hal. 143–157, 2019, doi: 10.22456/1982-1654.87880.
[23]  I. A. C. Manuaba, I. B. G. F. Manuaba, dan I. B. G. Manuaba, Ilmu Kebidanan, Penyakit Kandungan, dan KB untuk Pendidikan
Rahmat Fitra Arkamil, Klasifikasi Tindakan Persalinan Pada Pasien Ibu Bersalin Menggunakan Metode Decision Tree C4.5
Bidan , 2 ed. EGC, 2010.
[24]  S.  D.  Damanik  dan  M.  I.  Jambak,  “Klasifikasi  Customer  Churn  pada  Telekomunikasi  Industri  Untuk  Retensi  Pelanggan Menggunakan Algoritma C4.5,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 3, no. 6, hal. 1303–1309, 2023, [Daring]. Tersedia pada: http://www.djournals.com/klik/.
[25]  S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  dan  E.  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” Jurnal Media Infotama , vol. 11, no. 2, hal. 130– 138, 2015.