Abstrak — Angka  kematian  bayi  (AKB)  merupakan  salah satu  indikator  derajat  kesehatan  masyarakat  yang  dapat  meng- ukur  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  ataupun  tingkat kemiskinan  di  Indonesia.  AKB  pada  tahun  2012  sebesar  32  per 1.000 kelahiran hidup  dan proporsi  kematian  neonatal terhadap kematian bayi meningkat menjadi 59,4%. Infeksi pada bayi baru lahir  gejalanya  kurang  jelas  dan  seringkali  tidak  diketahui sampai  keadaannya  sudah  sangat  terlambat.Informasi  tentang variabel  yang  paling  berpengaruh  terhadap  risiko  infeksi  pada bayi  akan  membantu  untuk  menurunkan  kasus  infeksi.  selain itu,  karakteristik  bayi  baru  lahir  dapat  diketahui  guna membantu  menetapkan  status  risiko  infeksi,  sehingga  bayi dengan  status  positif  risiko  infeksi  dapat  diberikan  perawatan intensif. Penelitian ini berguna untuk mengetahui hasil ketepatan klasifikasi  yang  sudah  dilakukan  oleh  RSUD  Sidoarjo  dan  juga untuk  mengetahui  variabel  terpenting  yang  berguna  untuk pengklasifikasian.Sebelum  data  digunakan  dalam  analisis Classification  Trees, dilakukan pre-processing untuk  mengatasi missing  value, dengan  menghilangkan  data  yang  mengandung missing .  Berdasarkan  hasil  analisis Classification  Trees dengan aturan  pemilihan  pemilah  indeks  gini,  diperoleh  akurasi  untuk data testing sebesar  93,5%,  dengan  persentase sensitivity dan specificity masing-masingsebesar  93,1%  dan  93,9%.  Faktor terpenting dalam klasifikasi risiko infeksi pada bayi baru lahir di RSUD Sidoarjo adalah kondisi sisa air ketuban.
Kata  Kunci —Akurasi,  Angka  Kematian  Bayi, Classification Trees ,Indeks Gini, Risiko Infeksi.

## I. PENDAHULUAN
ngka  kematian  bayi  (AKB)  merupakan  salah  satu indikator  derajat  kesahatan  masyarakat  yang  termasuk dalam  salah  satu  tujuan  dari  Rencana  Strategis Kementrian Kesehatan Republik Indonesia untuk tahun 2015- 2019, yaitu menurunkan AKB menjadi 24 per 1.000 kelahiran hidup.  AKB  berhasil  diturunkan  secara  tajam  menjadi  32  per 1.000  kelahiran  hidup  pada  2012  [1].  Kontribusi  terbesar terhadap  kematian  bayi  diberikan  oleh  kematian  neonatal. Kematian neonatal adalah kematian bayi dalam bulan pertama setelah  lahir.  Proporsi  kematian  neonatal  terhadap  kematian bayi  meningkat  dari  47,1%  pada  2009  menjadi  59,4%  pada 2012.  Berdasarkan  hasil  SUSENAS  Jawa  Timur  pada  2013, AKB  Kabupaten  Sidoarjo  sebesar  22,11  per  1.000  kelahiran hidup  [2].  Menurut  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Sidoarjo penyebab utama kematian bayi adalah bayi berat lahir rendah, prematuritas dan infeksi.
Kasus  infeksi  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  di- alami  bayi  baru  lahir.  Umumnya,  kasus  infeksi  menunjukkan gejala yang kurang jelas dan seringkali tidak diketahui sampai keadaannya  sudah  sangat  terlambat.  Jika  faktor  penyebab risiko infeksi  yang paling dominan dapat diketahui,  maka  hal tersebut  akan  membantu  untuk  menurunkan  kasus  infeksi. Selain  itu,  diagnosa  yang  tepat  dari  tenaga  kesehatan  untuk menetapkan  status  risiko  infeksi  pada  bayi  baru  lahir merupakan  hal  yang  penting,  sehingga  bayi  yang  berisiko infeksi  dapat  diberikan  perawatan  intensifdan  beberapa antibiotik  untuk  melawan  bakteri  yang  menyebabkan  infeksi. Karakteristik  bayi  baru  lahir  dapat  diketahui  melalui  pe- meriksaan  esensial  berdasarkan  kondisi  bayi  sesaat  setelah lahir  untuk  membedakan  status  risiko  infeksi  pada  bayi  baru lahir.  Hal  tersebut  dapat  diwujudkan  dengan  melakukan pengklasifikasian pada bayi baru lahir.Metode klasifikasi yang dapat  digunakan  adalah  metode Classification  Trees, yang merupakan  bagian  dari  metode  CART  ( Classification  and Regression Trees ). Metode CART adalah metode nonparametrik  yang  akan  menghasilkan  pohon  klasifikasi apabila  variabel  respon  yang  digunakan  bersifat  kategori  dan akan  menghasilkan  pohon  regresi  jika  variabel  respon  yang digunakan bersifat kontinyu [3].
Menelaah dari pemikiran tersebut, maka dalam penelitian ini  dilakukan  klasifikasi  menggunakan  metode Classification Trees untuk mengetahui ketepatan klasifikasi dan faktor-faktor yang  mempengaruhi  pengklasifikasian  bayi  baru  lahir  ber- dasarkan  status  risiko  infeksi.Studi  kasus  yang  digunakan dalam  penelitian  adalah  bayi  baru  lahir  di  RSUD  Sidoarjo. Karena rumah sakit yang menjadi tujuan utama bagi ibu hamil untuk  melakukan  persalinan  di  Kabupaten  Sidoarjo  adalah RSUD  Sidoarjo.  Berdasarkan  rekam  medis  RSUD  Sidoarjo, kejadian  kasus  infeksi  di  rumah  sakit  tersebut  menunjukkan angka yang cukup tinggi, yakni sebanyak 17 bayi positif risiko infeksi  dari  total  35  bayi  yang  lahir  pada  awal  Januari  2015. Hasil akurasi dan karakteristik yang dihasilkan dapat dijadikan sebagai  informasi  kepada  Dinas  Kesehatan  atau  rumah  sakit setempat, guna menurunkan kasus infeksi pada bayi.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Classification and Regression Trees (CART)
Metode CART digunakan untuk menggambarkan hubung- an antara variabel respon dengan satu atau lebih variabel pre-

## Klasifikasi Risiko Infeksi pada Bayi Baru Lahir di Rumah Sakit Umum Daerah Sidoarjo Menggunakan Metode Classification Trees
Aulia Rahma Safitri dan Sri Pingit Wulandari Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl.Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail: sri_pingit@statistika.its.ac.id
A
diktor. Analisis CART memiliki sifat “ binary recursive parti- tioning ” . Istilah “binary” mengimplikasikan  bahwa  sekelom- pok data yang terkumpul dalam suatu ruang direpresentasikan sebagai simpul atau node pada pohon keputusan, dimana node tersebut hanya dapat diklasifikasikan menjadi dua simpul anak ( child nodes ), dan simpul  utama disebut sebagai parent node . Istilah “recursive” dihubungkan pada kenyataan bahwa proses penyekatan  secara  biner  dilakukan  secara  berulang-ulang, sedangkan  istilah “partitioning” memiliki  arti  bahwa  proses klasifikasi  dapat  dilakukan  dengan  cara  memilah  kumpulan data menjadi beberapa bagian atau partisi [4].
Ilustrasi  struktur  pohon  klasifikasi  yang  ditunjukkan  pada Gambar  1  [3].  Simpul  awal  yang  mengandung  seluruh  data dengan  notasi  t 1 .  Simpul  dalam  ( internal  node )  dinotasikan dengan  t 2 ,  t 3 ,  dan  t 4 ,  sedangkan  simpul  akhir  ( terminal  node ) dinotasikan dengan t 5 , t 6 , t 7 , t 8 , dan t 9 dimana setelahnya tidak ada lagi pemilahan, artinya simpul anak yang dihasilkan telah homo-gen.  Setiap  simpul  berada  pada  kedalaman  ( depth ) tertentu,  dimulai  dari  simpul  awal  t 1 yang  berada  pada kedalaman  1,  t 2 dan  t 3 berada  pada  kedalaman  2,  dan  begitu seterusnya  hingga  didapatkan  simpul  t 4 ,  t 5 ,  t 6 ,  t 8 ,  dan  t 9 yang berada pada kedalaman 4.

## Gambar 1. Ilustrasi Pohon Klasifikasi
Analisis  CART  memiliki  tiga  tahap  dasar,  yakni  pem- bentukan  pohon  klasifikasi  maksimal,  pemangkasan  dan penentuan pohon klasifikasi optimal.

## 1. Pembentukan Pohon Klasifikasi Maksimal
Pada  pembentukan  pohon  klasifikasi  diawali  dengan menentukan variabel apa dan nilai mana dari variabel tersebut yang layak dijadikan pemilah bagi setiap simpul. Dalam pem- bentukan  pohon  klasifikasi  dibutuhkan  data learning  L yang terdiri  atas  pengamatan  berukuran N .  Proses  pembentukan pohon  klasifikasi  terdiri  dari  tiga  tahap,  yaitu  pemilihan  pe- milah, penentuan simpul terminal, dan penandaan label kelas. a. Pemilihan Pemilah
Pemilihan  pemilah  bertujuan  untuk  mengurangi  tingkat keheterogenan  pada  simpul  induk  dan  mendapatkan  simpul anak  dengan  tingkat  homogenitas  yang  tinggi.  Fungsi keheterogenan  yang  digunakan  adalah  indeks  gini  yang dituliskan dalam persamaan sebagai berikut.
 
 
1 , ), | ( ) | ( ) ( j i j i t i p t j p t i (1)
Nilai i(t) menunjukkan impurity atau fungsi keheterogenan simpul t , p(j|t) adalah proporsi kelas j pada simpul t , dan p(i|t)
adalah  proporsi  kelas i pada  simpul t. Kemudian  pemilihan pemilah  terbaik  dilakukan  berdasarkan  kriteria goodness  of split (  ( s , t ))  yang  didefinisikan  sebagai  penurunan  hetero- genitas dengan formula sebagai berikut.
) ( ) ( ) ( ) , ( ) , ( R R L L t i p t i p t i t s i t s       (2)
Dimana ϕ(s,t) adalah  nilai goodness  of  split,  i(t) adalah fungsi  heterogenitas  pada  simpul t,  P L adalah  proporsi  peng- amatan  simpul  kiri, P R adalah  proporsi  pengamatan  menuju simpul  kanan, i(t L ) adalah  fungsi  heterogenitas  pada  simpul anak  kiri,  dan i(t R ) adalah  fungsi  heterogenitas  pada  simpul anak kanan.
b. Penentuan Simpul Terminal Penentuan simpul terminal merupakan tahap kedua dimana simpul t akan diputuskan untuk dipilah lagi atau tidak dipilah lagi apabila terdapat penurunan heterogenitas yang signifikan. c. Penandaan Label Kelas
Penandaan  label  kelas  pada  simpul  terminal  ditentukan berdasarkan aturan jumlah terbanyak, yaitu apabila,
) ( ) ( max ) ( max ) ( 0 t N t N t j p t j p j j j   (3)
Dengan p(j|t) adalah  proporsi  kelas j pada  simpul t , N j (t) adalah  banyaknya  amatan  kelas j pada terminal  nodet , N(t) adalah  jumlah  total  pengamatan  dalam terminal  nodet. Label kelas untuk terminal nodet adalah j 0 . Pemberian label kelas j 0 tersebut memberikan nilai dugaan kesalahan peng- klasifikasian  pada  simpul t paling  kecil  yaitu  sebesar ) ( max 1 ) ( t j p t r j   .
2. Pemangkasan Pohon Klasifikasi
Untuk  menghindari  kasus overfitting dan underfitting dari pohon  klasifikasi  maksimal,  makaperlu  dilakukan  pemang- kasan  pohon  ( pruning )  dengan  fungsi cost  complexity adalah sebagai berikut [3].
T T R T R ~
) ( ) (     (4)
R α (T) adalah cost  complexity  measure (ukuran  kompleksi- tas suatu pohon T pada kompleksitas α ), R ( T ) adalah penduga pengganti ( resubstitution estimate ) pohon  atau ukuran kesala- han  klasifikasi  pohon T , α adalah complexityparameter ( cost bagi  penambahan  satu  simpul  akhir  pada  pohon T ),  dan T ~ adalah ukuran banyaknya terminal node pada pohon T. Bagian pohon T yang dapat meminimumkan R α (T) merupakan bagian pohon yang akan dipangkas.

## 3. Penentuan Pohon Klasifikasi Optimal
Penduga yang dapat digunakan untuk mendapatkan  pohon klasifikasi  optimal  adalah  penduga v-fold  cross  validation estimate. Nilai v yang  sering  digunakan  adalah  10,  sehingga menjadi 10-fold cross validation estimate [5]. Penduga sampel uji untuk T t (v) adalah sebagai berikut.
    N L j x n n v v v t v n n j x d X N T R ) , ( ) ( ) ( ) ) ( ( 1 ) ( (5)
Dimana, d (v) (x) adalah  hasil  pengklasifikasian, N v adalah jumlah  pengamatan  dalam L v .  Penduga  validasi v-fold  cross validation untuk T t (v) adalah sebagai berikut.
   V v v t cv t cv v T R V T R 1 ) ( ) ( 1 ) ( (6)
Pemilah 1 Pemilah 3 Pemilah 2 Pemilah 4 Kedalaman 1 Kedalaman 2 Kedalaman 3 Kedalaman 4 t 1 t 4 t 3 t 2 t 5 t 7 t 8 t 9 t 6
Sehingga,  pohon  klasifikasi  yang  optimum  dipilih T * dengan R cv (T * )=min R cv (T t ) .

## 4. Ukuran Ketepatan Klasifikasi
Untuk  mengevaluasi  hasil  ketepatan  klasifikasi  yaitu dengan  cara  menghitung  akurasi  klasifikasi.  Pada  penelitian ini  evaluasi  akurasi  klasifikasi  ialah  dengan  menghitung  nilai total  accuracy  rate (1-APER).  Selain  itu  terdapat  ukuran sensitivity yang  menggambarkan  akurasi  pada  sampel  kelas i, sedangkan specificity menggambarkan  akurasi  pada  kelas j. Metode  klasifikasi  yang  baik  seharusnya  mampu  mengukur sensitivity dan specificity sama  baiknya. Crosstab untuk menghitung  ketepatan  klasifikasi  ditunjukkan  dalam  Tabel  1 sebagai berikut.
Tabel 1. Tabulasi Silang Hasil Ketepatan Klasifikasi Kelas Pengamatan Y Kelas Prediksi Y Total 1 2 1 n 11 n 12 N 1. 2 n 21 n 22 N 2. Total N. 1 N. 2 N
Berikut ini adalah formula untuk menghitung total akurasi, sensitivity dan specificity .
Total Accuracy Rate (1-APER) = 𝑛11+𝑛22 𝑁
(7)
Sensitivity = 𝑛11 𝑁1 (8) Specificity = 𝑛22 𝑁2 (9)

## B. Periode Perinatal dan Neonatal Dini
Bayi  yang  termasuk  dalam  periode  perinatal  dimulai  dari saat  bayi  masih  dalam  kandungan  dengan  usia  kehamilan  22 minggu  atau  ketika  bayi  lahir  dengan  berat  lahir  500  gram, sampai pada bayi berusia 7 hari. Sedangkan bayi yang berusia kurang dari sama dengan 7 hari termasuk periode neonatal dini [6].

## C. Infection Specific to the Perinatal Period
Umumnya,  infeksi  khusus  yang  terjadi  pada  periode perinatal  dianggap  kongenital  dan  dapat  diklasifikasikan dalam  diagnosa  perinatal  dengan  aturan  kode  internasional ICD-10 medical  condition ( International  Classification  of Disease ),  dimana  kode  diagnosanya  yaitu  P35-P39.  Bayi diberikan  diagnosa  tambahan  dengan  kode  P35-P39  dapat diperoleh  sebelum  kelahiran  melalui  umbilikus  atau  setelah proses  kelahiran.  Infeksi  yang  terjadi  setelah  lahir,  tetapi muncul selama periode neonatal dini dapat dilihat apakah ada indikasi terkena paparan infeksi bukan dari bawaan lahir.Oleh sebab  itu,  dokter  harus  memberikan  klarifikasi  mengenai diagnosa  infeksi  pada  bayi,  ketika  catatan  rekam  medis  tidak sepenuhnya  jelas.  Untuk  kode  P39.9  merupakan  kode diagnosa  yang  diberikan  jika  bayi  belum  diketahui  infeksi spesifiknya atau dalam dunia kesehatan biasa disebut infection unspecified to the perinatal period [7].

## D. Perawatan Neonatal Esensial Pada Saat Lahir
Bayi  baru  lahir  sangat  rentan  terhadap  infeksi  yang disebabkan  oleh  paparan  atau  kontaminasi  mikroorganisme selama  proses  persalinan  berlangsung  maupun  beberapa  saat
setelah  lahir.  Setelah  bayi  lahir,  bayi  diletakkan  di  atas  kain bersih dan kering yang telah disiapkan pada perut bawah ibu. Kemudian  dilakukan  penilaian  lagi  mengenai  tangisan  bayi, pernafasan  bayi,  warna  kulit,  denyut  jantung,  tonus  otot  bayi baik atau bayi bergerak aktif, pengukuran suhu ketiak, meraba bagian  kepala,  mata,  mulut,  perut,  tali  pusat,  punggung  atau tulang  belakang,  lubang  anus,  alat  kelamin  luar,  ekstremitas (jumlah  jari  tangan  dan  kaki),  timbang  bayi,  mengukur panjang  dan  lingkar  kepala  bayi  dan  menilai  cara  menyusui. Jika bayi baru lahir cukup bulan dengan air ketuban jernih dan langsung menangis atau bernapas spontan serta bergerak aktif cukup dilakukan perawatan bayi baru lahir normal [8].
Tanda  atau  gejala  bayi  termasuk  klasifikasi  infeksi  bakteri berat  antara  lain  tidak  mau  minum,  riwayat  kejang,  bergerak hanya  jika  dirangsang,  napas  cepat  (≥  60  kali/menit),  napas lambat  (<30  kali/menit),  tarikan  dinding  dada  ke  dalam  yang kuat,  merintih,  demam  (>  37,5 ̊C),  hipotermia  (<  35,5 ̊C), nanah  di  mata  atau  pusar  kemerahan  meluas  sampai  dinding perut.  Jika  bayi  termasuk  pada  klasifikasi  penyakit  sangat berat  atau  infeksi  berat,  maka  bayi  perlu  diberikan  antibiotik intramuskular.Antibiotik pilihan pertama adalah ampisilin dan gentamisin.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  tugas  akhir  ini merupakan data sekunder yang diambil dari data rekam medis bayi  baru  lahir  di  RSUD  Sidoarjo  pada  bulan  September– Oktober  2015.  Jumlah  bayi  yang  lahir  di  RSUD  Sidoarjo dalam periode waktu tersebut sebanyak 222 bayi dan bayi baru lahir  yang  dirujuk  ke  RSUD  Sidoarjo  dalam  periode  waktu yang  sama  sebanyak  25  bayi.  Total  data  rekam  medis  yang dikumpulkan dalam penelitian ini sebanyak 247 bayi.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah variabel  respon  dan  variabel  prediktor.  Variabel  respon  yang digunakan  adalah  status  risiko  infeksi  pada  bayi  dengan kategori  risiko  infeksi  negatif  dan  positif,  sedangkan  variabel prediktor yang digunakan meliputi 10 variabel yang ditunjuk- kan dalam Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Nama Variabel Kategori Skala Pengukuran Y Status Risiko Infeksi 0: Negatif 1: Positif Nominal X 1 Berat Badan Lahir - Rasio X 2 Bayi Lahir Prematur 0: Tidak 1: Ya Nominal X 3 Kondisi Air Ketuban 0: Normal 1: Keruh/Hijau Nominal X 4 Ketuban Pecah Dini (KPD) 0: Tidak 1: Ya Nominal X 5 Suhu Tubuh - Interval X 6 Warna Kulit 0: Blue 1: All Pink Nominal X 7 Denyut Jantung - Rasio X 8 Refleks Rangsangan 0: Menangis keras 1: Merintih Nominal X 9 Kecepatan Bernafas 0:Teratur 1: Tidak teratur Nominal X 10 Kondisi Tali Pusar 0: Segar Nominal
1: Layu

## C. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  dilakukan  dalam  penelitian  meng- gunakan metode classification trees adalah sebagai berikut. 1. Melakukan pre-processing terhadap  data  yang  telah dikumpulkan  untuk  meningkatkan  akurasi  pada  hasil klasifikasi dengan mengatasi kasus missing value . 2. Mendiskripsikan  karakteristik  bayi  baru  lahir  berdasarkan dua  tipe  variabel  respon  menggunakan  nilai  rata-rata, deviasi  standar,  maksimum,  minimum, pie-chart dan bar chart . 3. Membagi  data  secara  random  sebanyak  10  bagian  ber- dasarkan  aturan  10- fold  cross  validation  estimate ,  dimana 9  bagian  sebagai  data learning dan  1  bagian  sebagai  data testing .
4. Melakukan analisis
klasifikasi dengan metode classification trees melalui tahapan sebagai berikut.
a. Membentuk  pohon  klasifikasi  maksimal  menggunakan data learning dengan tahapan sebagai berikut.
1) Melakukan pemilihan pemilah berdasarkan variabel prediktor  menurut  aturan  indeks  gini  dan  kriteria goodness of split .
2) Menentukan simpul terminal.
3) Melakukan  penandaan  label  kelas  pada  simpul terminal  berdasarkan  jumlah  terbanyak  dari  tiap kelas yang ada pada variabel respon.
b. Memangkas pohon klasifikasi berdasarkan kriteria cost complexity minimum .
c. Menentukan pohon klasifikasi yang optimal.
d. Menghitung  ketepatan  klasifikasi  dan  melakukan validasi  pohon  hasil  bentukan  menggunakan  data testing .  Ukuran  ketepatan  klasifikasi  yang  digunakan adalah total accuracy rate, sensitivity dan specificity . 5. Menarik  kesimpulan  mengenai  perbandingan  karakteristik bayi  baru  lahir  berisiko  infeksi  dan  bayi  baru  lahir  tidak berisiko infeksi.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Bayi Baru Lahir di RSUD Sidoarjo
Jumlah  bayi  yang  dikumpulkan  melalui  catatan  rekam medis RSUD Sidoarjo sebanyak 247 bayi. Berdasarkan jumlah tersebut  sebanyak  130  bayi  lahir  normal  atau  memiliki  status negatif risiko infeksi,  sedangkan 117 bayi lahir dengan status positif  risiko  infeksi.  Berdasarkan  indikator  yang  diperoleh terdapat  beberapa  kasus missing  value pada  dua  indikator, yakni  suhu  tubuh  bayi  (X 5 )  dan  denyut  jantung  (X 7 )  dengan jumlah kasus missing value masing-masing  sebanyak 1 dan 6 kasus.  Karena  jumlah missing  value yang  terdapat  dalam indikator  sebanyak  2,43%  (kurang  dari  30%),  maka  diputus- kan  untuk  menghapus  data  yang  mengandung missing  value guna  memberikan  informasi  yang  lebih  akurat  dan  dapat menghasilkan  performansi  yang  lebih  baik.  Data  yang  di- hapuskan  sebanyak  7  data,  yakni  5  data  termasuk  dalam kategori  status  negatif  dan  2  data  termasuk  dalam  kategori status  positif  berisiko  infeksi,  sehingga  jumlah  data  yang tersisa  sebanyak  240  dengan  125  bayi  negatif  risiko  infeksi
dan  sebanyak  115  bayi  positif  risiko  infeksi.  Deskripsi  status risiko infeksi pada bayi baru lahir di RSUD Sidoarjo disajikan pada Gambar 2 sebagai berikut.
Gambar 2.Deskripsi Status Risiko Infeksi pada Bayi

## B. Analisis  Classification  Trees  untuk  Klasifikasi  Risiko Infeksi pada Bayi Baru Lahir di RSUD Sidoarjo
Jumlah  data  yang  digunakan  dalam  analisis  ini  sebanyak 200 data, sedangkan 40 data digunakan sebagai data bayi yang baru  lahir.  Pembentukan  pohon  klasifikasi  maksimal  diawali dengan  pemilihan classifier atau  pemilah,  dengan  memilih variabel  prediktor  terpenting  yang  akan  digunakan  sebagai pemilah awal. Berdasarkan variabel prediktor yang digunakan dalam  penelitian  ini,  proses  pemilihan  pemilah  dilakukan dengan mengacu pada skor kontribusi terbesar yang dihasilkan dari  tiap  variabel  prediktor.  Besar  kontribusi  yang  dihasilkan oleh  masing-masing  variabel  prediktor  dapat  dilihat  dalam Tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3
Skor Variabel Prediktor dalam Pembentukan Pohon Klasifikasi Maksimal
Variabel Nama Variabel Skor X 3 Kondisi Air Ketuban 100,00 X 9 Kecepatan Bernafas 41,559 X 8 Refleks Rangsangan 41,599 X 4 Ketuban Pecah Dini 35,237 X 1 Berat Badan Lahir 29,357 X 10 Kondisi Tali Pusar 24,050 X 5 Suhu Tubuh 17,775 X 2 Lahir Prematur 10,102 X 7 Denyut Jantung 9,664 X 6 Warna Kulit 6,582
Tabel  3menunjukkan  bahwa  variabel  terpenting  yang memiliki  kontribusi  terbesar  adalah  variabel  X 3 (kondisi  air ketuban) dengan skor 100. Artinya, variabel X 3 akan  menjadi pemilah awal atau biasa disebut sebagai simpul induk. Faktor kondisi air  ketuban  mampu  menurunkan tingkat keheterogen- an  paling  besar,  sehingga  simpul  yang  dihasilkan  akan  lebih homogen.
Selanjutnya  dilakukan  proses  pemilahan  dengan  fungsi keheterogenan  indeks  gini  hingga  terbentuk  pohon  klasifikasi maksimal. Jumlah simpul terminal yang dihasilkan oleh pohon klasifikasi  maksimal  adalah  sebanyak  11  simpul  dengan tingkat kedalaman sebesar 7.
Setelah  memperoleh  pohon  klasifikasi  maksimal,  langkah berikutnya  adalah  pemangkasan,  yang  bertujuan  untuk menghindari adanya kasus overfitting atau underfitting . Proses pemangkasan  pohon  dilakukan  berdasarkan  pendekatan cost complexity  minimum .  Setiap  hasil  pemangkasan  yang  dilaku- kan  memiliki  nilai relative  cost tertentu,  kemudian  dipilih hasil pemangkasan yang mempunyai nilai relative cost paling minimum.  Plot relative  cost dari  setiap  pemangkasan  yang dilakukan pada pohon klasifikasi risiko infeksi pada bayi baru lahir  di  RSUD  Sidoarjo  yang  ditampilkan  dalam  Gambar  3 sebagai berikut.
52% 48% Negatif Positif
Gambar 3. Nilai Relative Cost Hasil Pemangkasan Pohon Klasifikasi
Gambar 3 menjelaskan bahwa pohon klasifikasi maksimal yang  terbentuk  perlu  dilakukan  pemangkasan  seperti  yang ditunjukkan  oleh  garis  berwarna  merah  dengan  nilai relative cost sebesar  0,150.  Sedangkan  garis  berwarna  hijau  dalam Gambar  3  menunjukkan  bahwa  pohon  klasifikasi  tersebut telah optimal dengan nilai relative cost paling minimum yaitu sebesar  0,130.  Hasil  pemangkasan  yang  keempat  tersebut menghasilkan pohon klasifikasi optimal dengan jumlah simpul terminal  sebanyak  6  simpul.  Urutan  mulai  dari  pohon  klasi- fikasi  maksimal  yang  dibentuk  hingga  pemangkasan  yang dilakukan terhadap pohon tersebut dapat dilihat dalam Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Urutan Pohon Klasifikasi Tree Number Terminal Nodes Cross- Validated Relative Cost Resubstitution Relative Cost Complexity Parameter 1 11 0,150 ± 0,037 0,070 0,000 4** 6 0,130 ± 0,035 0,080 0,002 5 5 0,150 ± 0,037 0,110 0,005 8 2 0,404 ± 0,049 0,404 0,071 9 1 1,000 ± 0,000 1.000 0,298
** pohon klasifikasi optimal
Biaya  kesalahan  ( cross-validated  relative  cost )  yang dihasilkan  oleh  setiap  hasil  pemangkasan  pohon  klasifikasi maksimal.  Pohon  pertama  merupakan  pembentukan  pohon klasifikasi maksimal dengan jumlah simpul terminal sebanyak 11  simpul  dan  biaya  kesalahan  berkisar  antara  0,150  dan 0,037.Sedangkan pohon keempat merupakan pohon klasifikasi yang  menghasilkan  biaya  kesalahan  paling  minimum  yakni berkisar  antara  0,130  dan  0,035.  Oleh  sebab  itu,  pohon keempat  merupakan pohon  klasifikasi optimal dengan jumlah simpul  terminal  sebanyak  6  simpul  dan  tingkat  kedalam sebesar 6.
Pohon klasifikasi optimal yang ditunjukkan dalam Gambar 4  dapat  menjelaskan  bahwa  variabel  yang  menentukan klasifikasi  risiko  infeksi  pada  bayi  baru  lahir  adalah  variabel X 3 (kondisi  air  ketuban).  Pemilahan  diawali  dengan  memilah data  sebanyak  200  bayi  berdasarkan  kondisi  air  ketuban. Kemudian  data  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  simpul  kiri ( node 2 ) yang terdiri dari 141 bayi dengan kondisi air ketuban yang  jernih,  dan  dilabeli  sebagai  bayi  negatif  risiko  infeksi. Sedangkan,  simpul  kanan  ( terminal  node  7 )  terdiri  dari  59 bayi  dengan  kondisi  air  ketuban  yang  keruh  dan  berwarna hijau,  setelah  itu  diberi  label  kelas  sebagai  bayi  baru  lahir positif  risiko  infeksi.  Selanjutnya,  pemilahan  kembali  dilaku- kan  secara  berulang  karena  tingkat  keheterogenan  masih tinggi.  Pemilahan  berhenti  dengan  jumlah  terminal  simpul sebanyak 6 simpul.

## Gambar 4.Pohon Klasifikasi Optimal
Karakteristik  simpul  terminal  yang  mengklasifikasikan data  menjadi  salah  satu  dari  kedua  status  risiko  infeksi dijelaskan sebagai berikut.
1. Simpul  terminal  1  terdiri  dari  11  bayi  yang  diprediksi berisiko infeksi. Karakteristik bayi pada simpul ini adalah memiliki berat badan lahir kurang dari sama dengan 2500 gram,  refleks  bayi  setelah  diberi  rangsangan  menangis keras  atau  terdapat  gerakan  melawan,  tidak  mengalami ketuban  pecah  dini  dan  sisa  air  ketuban  dalam  kondisi jernih.
2. Simpul terminal 2 terdiri dari 89 bayi yang diprediksi idak memiliki risiko infeksi. Karakteristik bayi pada simpul ini antara  lain  adalah  bayi  memiliki  suhu  tubuh  kurang  dari sama dengan 37,5 ̊C, berat badan lahir bayi lebih dari 2500 gram,  refleks  bayi  setelah  diberi  rangsangan  menangis keras  atau  terdapat  gerakan  melawan,  tidak  mengalami ketuban  pecah  dini  dan  sisa  air  ketuban  dalam  kondisi jernih.
3. Simpul  terminal  3  terdiri  dari  5  bayi  yang  diprediksi memiliki  risiko  infeksi.  Karakteristik  bayi  yang  terbentuk adalah suhu tubuh bayi lebih dari 37,5 ̊C, berat badan lahir lebih  dari  2500  gram,  refleks  bayi  setelah  diberi rangsangan  menangis  keras  atau  terdapat  gerakan melawan, tidak mengalami ketuban pecah dini dan sisa air ketuban dalam kondisi jernih.
4. Simpul  terminal  4  terdiri  dari  14  bayi  yang  diprediksi memiliki risiko infeksi. Bayi yang termasuk dalam simpul ini memiliki beberapa karakteristik yaitu ketika bayi diberi rangsangan,  bayi  menunjukkan  refleks  merintih  atau menangis lemah, tidak  mengalami ketuban pecah dini dan sisa air ketuban dalam kondisi jernih.
5. Simpul  terminal  5  terdiri  dari  22  bayi  yang  diprediksi berisiko  infeksi.  Bayi  yang  termasuk  dalam  simpul  ini memiliki beberapa karakteristik antara lain adalah ibu bayi mengalami  ketuban pecah dini dan sisa air  ketuban dalam kondisi jernih.
6. Simpul  terminal  6  terdiri  dari  59  bayi  yang  diprediksi memiliki  risiko  infeksi.  karakteristik  bayi  yang  termasuk
0.130 R e la ti v e C o s t Number of Nodes 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0 5 10 15 0,150
simpul ini antara lain adalah sisa air ketuban dalam kondisi keruh atau berwarna hijau.
Sesuai  dengan  pemaparan  di  atas,  karakteristik  bayi  baru lahir  berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  bayi berisiko infeksi ditampilkan dalam Tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 5.
Karakteristik Bayi Baru Lahir Berdasarkan Simpul Terminal Negatif Risiko Infeksi
Positif Risiko Infeksi  Bayi dengan suhu tubuh ≤
37,5 ̊C, berat badan lahir > 2500 gram yang menangis keras saat diberi rangsangan, tidak mengalami ketuban pecah dini dan sisa air ketuban dalam kondisi jernih  Bayi dengan sisa air ketuban dalam kondisi keruh  Bayi dengan sisa air ketuban jernih dan mengalami ketuban pecah dini
 Bayi yang merintih ketika diberi rangsangan, tidak mengalami ketuban pecah dini dan kondisi sisa air ketuban jernih  Bayi dengan berat badan lahir ≤ 2500 gr yang menangis ketika diberi rangsangan, tidak mengalami ketuban pecah dini dan kondisi sisa air ketuban jernih  Bayi dengan suhu tubuh
>37,5 ̊C yang memiliki berat badan lahir > 2500 gr, menangis ketika diberi rangsangan, tidak mengalami ketuban pecah dini dan kondisi sisa air ketuban jernih
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  ketepatan klasifikasi  dari  pohon  klasifikasi  optimal,  untuk  mengetahui layak  atau  tidaknya  pohon  klasifikasi  optimal  yang  terbentuk perlu  dilakukan  validasi  menggunakan  data testing .  Hasil ketepatan  klasifikasi  risiko  infeksi  pada  bayi  baru  lahir  di RSUD Sidoarjo menggunakan data testing ditunjukkan dalam Tabel 6.
Tabel 6. Ketepatan Klasifikasi Risiko Infeksi Pada Bayi Baru Lahir Aktual Prediksi Total Negatif Positif Negatif 94 7 101 Positif 6 93 99 Total 100 100 200 Total Akurasi 0,935 Sensitivity 0,931 Specificity 0,939
Sebanyak  94  bayi  tepat  diklasifikasikan  sebagai  bayi  baru lahir dengan status negatif risiko infeksi. Sedangkan sebanyak 93  bayi  tepat  diklasifikasikan  sebagai  bayi  baru  lahir  positif risiko  infeksi.  Total  akurasi  (1-APER)  yang  dihasilkan  untuk klasifikasi  risiko  infeksi  pada  bayi  baru  lahir  di  RSUD Sidoarjo sebesar 93,5%, sedangkan total kesalahan  klasifikasi (APER) yang dihasilkan sebesar 6,5% dengan nilai sensitivity dan specificity masing-masing  sebesar  93,1%  dan  93,9%. Karena  total  akurasi  yang  cukup  tinggi,  maka  pohon klasifikasi  optimal  yang  terbentuk  sudah  layak  digunakan untuk  pengklasifikasian  risiko  infeksi  pada  bayi  yang  baru lahir berikutnya.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis Classification  Trees yang  telah dilakukan  untuk  pengklasifikasian  risiko  infeksi  pada  bayi baru lahir di RSUD Sidoarjo diperoleh akurasi sebesar 93,5% dengan  persentase sensitivity dan specificity masing-masing sebesar  93,1%  dan  93,9%.  Variabel  yang  paling  dominan untuk  mengklasifikasi  status  risiko  infeksi  pada  bayi  baru adalah  kondisi  sisa  air  ketuban.  Karakteristik  pada  bayi  baru lahir  dengan  status  negatif  risiko  infeksi  adalah  bayi  suhu tubuh ≤ 37,5̊C, berat badan lahir > 2500 gram yang menangis keras saat diberi stimulus, tidak mengalami ketuban pecah dini dan  dan  sisa  air  ketuban  dalam  kondisi  jernih.  Sedangkan karakteristik bayi baru lahir dengan status positif risiko infeksi adalah bayi dengan sisa air ketuban dalam kondisi keruh; bayi dengan  kondisi  sisa  air  ketuban  jernih  dan  mengalami  KPD; bayi  yang  merintih  ketika  diberi  stimulan,  tidak  mengalami KPD  dan  kondisi  sisa  air  ketuban  jernih;  bayi  dengan  berat badan  lahir  ≤  2500  gram  yang  menangis  ketika  diberi stimulan,  tidak  mengalami  KPD  dan  kondisi  sisa  air  ketuban jernih;  serta  bayi  dengan  suhu  tubuh  >  37,5̊C  yang  memiliki berat  badan  lahir  >  2500  gram,  menangis  ketika  diberi stimulan,  tidak  mengalami  KPD  dan  kondisi  sisa  air  ketuban jernih.
Rekomendasi  yang  dapat  diberikan  untuk  penelitian selanjutnya  adalah  data  yang  digunakan  dalam  analisis sebaiknya  memiliki  ukuran  yang  lebih  besar.  Hal  tersebut bertujuan  untuk  meningkatkan  ketepatan  klasifikasi.Bagi pihak  RSUD  Sidoarjo  untuk  memudahkan  proses  klasifikasi bayi baru lahir berisiko infeksi atau tidak diperlukan beberapa variabel  lain,  seperti  kondisi  ibu  sebelum  dan  setelah melahirkan,  kondisi  lingkungan  sekitar  rumah  yang  tidak didapatkan  dalam  penelitian  ini.  Sehingga  hasil  klasifikasi bayi  baru  lahir  terhadap  status  risiko  infeksi  akan  menjadi lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Departemen  Kesehatan  Republik  Indonesia, Laporan  Nasional  Riset Kesehatan Dasar Tahun 2007. Jakarta: Depkes RI (2008).
[2] Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Timur, Laporan  Eksekutif Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2014. Surabaya:  BPS  Jatim (2014).
[3] L. Breiman, J. H Friedman, R. A. Olshen, dan C. J. Stone, Classification and Regression Trees. New York: Chapman Hall (1993).
[4] R.  J.  Lewis,  “An  Introduction  to  Classification  and  Regression  Trees (CART)  Analysis,”  presented  at  the  annual  meeting  of  the  Society  for Academic Emergency Medicine, California. (2000).
[5] I. H. Witten, E. Frank, dan M. A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning  Tools  and  Techniques, 3rd  ed.  United  States:  Morgan Kaufmann. (2011).
[6] Kementrian  Kesehatan  RI, Buku  Saku  Pelayanan  Kesehatan  Neonatal Esensial . Jakarta: Kemenkes (2010).
[7] WHO. National Neonatal-Perinatal Database Report. (2002).
[8] WHO. International Classification of Disease . (2010).