http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Penentuan Penanganan Persalinan Caesar dengan Neural Network dan Particle Swarm Optimization
1 Insan Cahya Setia*, 2 Toni Arifin
1,2 Sistem Informasi, Teknologi Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya Jl. Sekolah Internasional No. 1-2, Bandung 40282, Indonesia *e-mail: insancs@gmail.com
( received : 14 Januari 2021, revised : 5 Maret 2021, accepted : 7 April 2021)

## Abstrak
Persalinan caesar merupakan suatu tindakan operatif pada ibu bersalin dengan melakukan insisi pada kulit,  dinding  perut  dan  dinding  rahim  untuk  menyelamatkan  ibu  serta  bayi.  Tindakan caesar dilakukan  jika  sang  ibu  tidak  dapat  melahirkan  secara  normal  yang  disebabkan  oleh  suatu  indikasi tertentu. Untuk mengurangi resiko persalinan pada ibu dan bayi, perlu dilakukan pemeriksaan kondisi calon  pasien caesar ,  maka  dapat  dilakukan  penerapan  dan  pemanfaatan  teknik data mining guna meminimalisir  kesalahan  dalam  pemeriksaan.  Klasifikasi  yaitu  salah  satu  poin  penting  dalam data mining atau  pembelajaran  mesin.  Klasifikasi  merupakan  suatu  pengelompokan  data  dimana  data tersebut  memiliki  kelas  label  atau  target.  Salah  satu  metode  data mining untuk  masalah  klasifikasi yang bisa implementasikan yaitu Neural Network . Untuk meningkatkan hasil akurasi penelitian, maka dapat  digunakan  pembobotan  atribut  menggunakan Particle  Swarm  Optimization .  Pada  penelitian yang  dilakukan,  teknik  klasifikasi  metode Neural  Network dan Particle  Swarm  Optimization diterapkan  pada Caesarian  Section  Classification  Dataset .  Setelah  penelitian  selesai  dilakukan, diperoleh  hasil  akurasi  menggunakan Neural  Network mencapai  87.50%  dengan  nilai Area  Under Curve (AUC)  yaitu  1.000.  Kemudian  hasil  akurasi  menggunakan Neural  Network berbasis Particle Swarm  Optimization mengalami  peningkatan  sebesar  6.25%  dengan  akurasi  mencapai  93.75%  dan Area Under Curve (AUC) yaitu 0.913.
Kata kunci: Bobot , Klasifikasi, Neural Network, Particle Swarn Optimization , Penanganan Caesar

## Abstract
Caesarean is an operative action on the mother by giving an incision in the skin, abdominal wall and uterine wall to save the mother and baby. Caesarean section is performed if the mother is unable to give  birth  normally  due  to  a  certain  indication.  To  reduce  the  risk  of  childbirth  to  the  mother  and baby,  it  is  necessary  to  examine  the  condition  of  prospective  caesarean  patients,  so  the  application and  utilization  of  data  mining  techniques  can  be  done  to  minimize  errors  in  the  examination. Classification  is  one  of  the  important  points  in  data mining  or  machine  learning. Classification  is  a grouping  of  data  where  the  data  has  a  label  or  target  class.  One  of  the  data  mining  methods  for classification  problems  that  can  be  implemented  is  the  Neural  Network . To  improve  the  results  of research  accuracy,  attribute  weighting  can  be  used  using  Particle  Swarm  Optimization.  In  the research  conducted,  the  classification  technique  of  Neural  Network  method  and  Particle  Swarm Optimization  is  applied  to  the  Caesarian  Section  Classification  dataset.  After  the  research  was completed, the accuracy of using the Neural Network was 87.50% with Area Under Curve (AUC) is 1.000.  Then  the  accuracy  of  using  Neural  Network  based  on  Particle  Swarm  Optimization  has increased by 6.25% with an accuracy reaching 93.75% and Area Under Curve (AUC) is 0.913.
Keywords: Caesarian Section Delivery, Classification, Neural Network, Particle Swarn Optimization, Weight.

## 1 Pendahuluan
Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  pada  tahun  2017,  menyatakan  sekitar  296  ribu  wanita mengalami  kematian  selama  dan  setelah  kehamilan  atau  persalinan.  Angka  Kematian  Ibu  (AKI) global pada tahun 2017 diperkirakan mencapai 211 kematian ibu per 100 ribu kelahiran hidup [1]. Di
Indonesia sendiri, pada tahun 2015 Angka Kematian Ibu (AKI) mencapai 305 per 100 ribu kelahiran [2].  Upaya  dalam  menurunkan  Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  terus  diupayakan,  salah  satunya  yaitu dengan persalinan secara caesar [3].
Persalinan  yaitu  proses  pengeluaran  hasil  konsepsi  (janin  dan  uri)  dari  uterus  (rahim)  melalui jalan lahir atau jalan lain [4]. Persalinan biasanya terjadi secara normal, namun pada beberapa kasus juga terdapat persalinan  yang  mengalami  masalah dan secepatnya  harus  ditangani dengan jalan lain, salah  satunya  dengan  operasi  [5].  Dalam  dunia  kebidanan,  persalinan  terdiri  dari  dua  metode, persalinan  dengan metode caesar dan normal[6]. Persalinan caesar merupakan suatu tindakan operatif pada ibu bersalin dengan melakukan insisi pada  kulit,  dinding  perut  dan  dinding  rahim  untuk  menyelamatkan  ibu  serta  bayi.  Tindakan caesar dilakukan  jika  sang  ibu  tidak  dapat  melahirkan  secara  normal  yang  disebabkan  oleh  suatu  indikasi tertentu  [7].  Banyak  faktor  seorang  ibu  melahirkan  secara caesar ,  misalnya plasenta  previa , hipertensi, bayi sungsang, gawat janin, pinggul sempit, dan bisa juga mengalami pendarahan pada ibu sebelum  tahap  persalinan.  Diharapkan  lewat  persalinan  dengan  metode caesar bisa  meminimalis masalah pada bayi dan ibu [8].
Dalam  perkembangan  teknologi  yang  amat  sangat  pesat  seperti  saat  ini,  pemanfaatan  teknologi informasi  dapat  kita  temukan  dalam  berbagai  bidang,  salah  satunya  bidang  kesehatan. Data  Mining salah  satu  bidang  yang  dapat  diterapkan  dalam  bidang  kesehatan. Data  Mining adalah  metode  yang digunakan  untuk  memperoleh  ilmu  pengetahuan  dalam  kumpulan  data.  Kumpulan  data  yang  hanya tersimpan  diolah  sedemikian  rupa  dengan  suatu  teknik data  mining dengan  tujuan  untuk menghasilkan suatu pola pengetahuan yang bisa digunakan bagi keperluan prediksi medis, dalam hal ini  khususnya  untuk  menganalisis  penentuan  status  penanganan  proses  persalinan  sang  ibu  dan bayinya [9].
Neural  Network merupakan  salah  satu  dari  sekian  banyak  algoritma data  mining yang  bisa digunakan  untuk  membuat  prediksi  data  medis  [10]. Neural  Network adalah  suatu  konsep  rekayasa pengetahuan  dalam  bidang  kecerdasan  buatan  yang  dirancang  seperti  syaraf  pada  manusia  [11], seperti  proses  informasi  pada  otak  manusia  yang  menghubungkan  satu neuron ke neuron yang  lain [12]. Neural  Network sering  disebut  juga  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JTS).  Istilah  tiruan digunakan karena dalam proses pembelajarannya jaringan syaraf ini perinspirasi dari cara kerja sistem syaraf  pada  manusia  [13].  Dalam  penerapan  metode  data  mining  dalam  suatu  penelitian  terkadang masih memiliki nilai akurasi yang sangat rendah, maka dari itu perlu dilakukan  suatu optimasi guna menghasilkan nilai akurasi terbaik [14].
Particle  Swarm  Optimization adalah  suatu  metode  optimasi  berbasis  populasi  yang  dapat meningkatkan  nilai  akurasi  sebuah  metode  [14]. Particle  Swarm  Optimization merupakan  sebuah teknik  optimasi  yang  terilhami  dari  perilaku  burung  dan  ikan  dalam  mencari  sumber  makanan  [15]. Ada dua konsep utama dalam Particle Swarm Optimization , yaitu kecepatan dan posisi untuk setiap partikel.  Setiap  partikel  mempunyai  kecepatan  awal  dan  posisi  dalam  ruang  solusi.  Seiring  dengan perkembanganya,  partikel-partikel  tersebut  bertemu  menuju  posisi  terbaik.  Karena Particle  Swarm Optimization cukup sederhana untuk diimplementasikan, Particle Swarm Optimization membutuhkan lebih  sedikit  memori  dan  tidak  memiliki  operator.  Karena  kesederhanaan  ini, Particle  Swarm Optimization juga adalah salah satu algoritma yang cepat [16].
Pada  penelitian  ini,  penulis  akan  melakukan  optimasi  atribut  untuk  klasifikasi  penentuan penanganan  persalinan Caesar menggunakan Neural  Network dan Particle  Swarm  Optimization . Dataset yang penulis gunakan adalah Caesarian Section Classification Dataset yang terdapat di UCI Machine  Learning  Repository . Age , Delivery  number , Delivery  time , Blood  of  Pressure ,  dan Heart Problem merupakan  atribut-atribut  yang  akan  dilakukan  optimasi,  yaitu  optimasi  bobot. Tujuan  dari penelitian yang penulis lakukan yaitu guna mengetahui akurasi dari Neural Network juga mengetahui kenaikan  akurasi  dari Neural  Network sesudah  dilakukan  optimasi  dengan    metode Particle  Swarm Optimization untuk klasifikasi  penentuan penanganan persalinan caesar .

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  tentang  klasifikasi  penentuan  penanganan  persalinan Caesar telah  banyak  dilakukan dengan metode yang beragam pada penelitian sebelumnya. Penelitian yang dilakukan oleh Shidiq et al., [3]  bertujuan  guna  mengklasifikasi  apakah  harus menggunakan  metode caesar atau tidak  dalam
proses  persalinan,  sehingga  dapat  memprediksi  keselamatan  ibu  dan  bayinya.  Algoritma  yang digunakan  adalah Neural  Network dengan  model  pengujian  menggunakan cross  validation dengan validasi  10 fold  cross  validation .  Dari  penelitian  yang  dilakukan  dihasilkan  nilai  akurasi  sebesar 71.25% dengan AUC 0.721. Dari hasil yang didapat kemudian di evaluasi dan validasi menggunakan uji  ROC Curve dan Confusion  Matrix .  Grafik  ROC  dengan  nilai  AUC  0.721  termasuk  kategori “klasifikasi cukup/ fair classification ” karena rentang nilai antara 0.70 – 0.80.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Abdurrahman  dan  Wijaya  [17]  bertujuan  untuk  menetukan apakah kelahiran akan dilakukan secara normal atau diberikan tindakan operasi caesar . Metode yang digunakan  yaitu Naive  Bayes .  Pada  penelitian  ini dataset dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji menggunakan percentage split dengan persentase 5%, 15%, 25%, 35%, 45%, 55%, 65%, 75%, 85%, dan 95%. Dari penelitian yang dilakukan dihasilkan nilai akurasi yang kurang baik, dengan rata-rata terklasifikasi benar dan salah masing-masing 67.16% dan 32.84%.
Penelitian yang dilakukan oleh Amalia et al., [6] bertujuan untuk pemilihan jenis persalinan yang tepat  yang  diharapkan  dapat  meminimalisir  resiko  kematian  ibu  serta  bayi  yang  dilahirkan.  Metode yang  digunakan  yaitu Naïve  Bayes dan Naïve  Bayes menggunakan Optimize  Weights (PSO).  Pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua  kali  percobaan.  Pada  percobaan  pertama  untuk  prediksi  proses persalinan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dihasilkan  nilai  akurasi  sebesar  94%  dengan    nilai AUC  0.96.  Pada  percobaan  kedua  untuk  prediksi  proses  persalinan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes dengan Optimize Weights (PSO) terdapat peningkatan nilai akurasi sebesar 4%, yaitu menjadi 98% dengan nilai AUC 1.000.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Shahar  [8]  bertujuan  untuk  mengetahui  indikator  apa  saja  yang membuat persalinan dapat dijalankan secara. Metode yang digunakan adalah Decision Tree . Adapun atribut dari dataset yang diteliti yaitu riwayat diabetes, tekanan darah, gawat janin, posisi bayi, jalan lahir,  dan  pinggul  sempit.  Dari  penelitian  yang  dilakukan  didapatkan  hasil  bahwa  gawat  janin merupakan  atribut  yang  berdampak  paling  besar  dalam  indikator  seseorang  harus  melakukan persalinan  secara caesar ,  karena  menempati  posisi rote  node .  Adapun  posisi  bayi  merupakan indikator paling kecil dalam seseorang harus melakukan persalinan secara caesar .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Amalia  &  Evicienna  [9]  bertujuan  untuk  penentuan  proses melahirkan  ibu  dengan  menggunakan  tiga  metode data  mining ,  yaitu  C4.5, Neural  Network ,  dan Naïve  Bayes .  Dari  penelitian  yang  dilakukan  didapatkan  hasil  bahwa  metode Naïve  Bayes menghasilkan  akurasi  terbesar  jika  dibandingkan  dengan  metode  C4.5  dan Neural  Network ,  dengan akurasi 94% dan AUC 0.971. Adapun akurasi dari metode Neural Network dan C4.5 masing-masing sebesar  93%  dan  90%  dengan  nilai  AUC  0.962  dan  0.817.  Dari  nilai  AUC  yang  didapatkan disimpulan  bahwa  metode Naïve  Bayes dan Neural  Network termasuk  dalam  kategori  sangat  baik karena nilai AUC berada direntang 0.900-1.000. Sementara metode C4.5 masuk dalam kategori baik.
Penelitian yang dilakukan oleh Ali et al., [18] bertujuan untuk mempermudah Lembaga Penjamin Mutu  Pendidikan  yang  mengalami  kerumitan  dalam  memastikan  kelayakan  guru  bersertifikasi menggunakan Neural Network dan optimasi Particle Swarm Optimation untuk memastikan kelayakan guru. Penelitian dilakukan dengan dua kali percobaan. Percobaan pertama untuk kelayakan pemberian sertifikasi guru menggunakan Neural Network dihasilkan  nilai akurasi sebesar 79.65% dengan nilai AUC  0.874.  Sedangakan  pada  percobaan  kedua  menggunakan Neural  Network dan Particle  Swarm Optimization menghasilkan  akurasi  80.80%  dan  AUC  sebesar  0.877.  Dari  dua  percobaan  yang dilakukan  terdapat  penambahan  nilai akurasi  sebesar 1.25% dengan  menggunakan  optimasi Particle Swarm Optimization .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hidayatulloh  et  al.,  [19]  bertujuan  untuk  klasifikasi  sel  tunggal Pap  Smear dalam  mengidentifikasi  awal  keberadaan Human Pappiloma  Virus (HPV)  yang menyebabkan  kanker  servik.  Metode  yang  digunakan  adalah Naïve  Bayes dan Particle  Swarm Optimization .  Pada  penelitian  yang  dilakukan  dihasilkan  nilai  akurasi  95.70%  untuk  klasifikasi normal dan abnormal paling tinggi dari percobaan  data latih berjumlah 826 (90% dari 917 data) dan data testing 92 (10% dari 917 data). Sedangkan nilai akurasi sebesar 62.67% untuk klasifikasi kelas 1 sampai kelas 7 nilai paling tinggi dari percobaan data latih 724 (80% dari 917 data) dan data uji 183 (20% dari 917 data).
Pada  penelitian  ini,  penulis  melakukan  optimasi  atribut  klasifikasi  penentuan  penanganan persalinan Caesar menggunakan Neural  Network dan Particle  Swarm  Optimization .  Pada  penelitian kali  ini,  perbedaan  dengan  penelitian  yang  pernah  dilakukan  di  atas  adalah  menggunakan dataset
sama  dengan  metode  yang  tidak  sama  juga  metode  sama  dengan dataset yang  tidak  sama  dari penelitian sebelumnya.

## 3 Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  eksperimen  dan  tahapan  dalam penelitian ini seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan dataset  Caesarian  Section  Classification dari website UCI Machine Learning Repository yang dipublikasikan  pada tahun 2018. Dataset terdiri dari 80 data pasien caesarian , terdiri dari lima atribut yang merupakan variabel paling berpengaruh pada masalah persalinan caesar yaitu Age , Delivery number , Delivery time , Blood of Pressure , Heart Problem dan satu label Caesarian. Deskripsi dari dataset Caesarian Section Classification seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Spesifikasi Dataset Caesarian Section Classification Atribut Deskripsi Age numerik Delivery number numerik Delivery time timely, premature, latecomer Blood of Pressure low, normal, high Heart Problem apt, inept Caesarian No, Yes
Dari 80 data pasien caesarian dalam dataset , terdiri dari 34 pasien tidak menjalani persalinan secara caesar dan sisanya yaitu 46 pasien menjalani persalinan secara caesar .

## 3.2 Pengolahan Data Awal
Untuk pengembangan dan pengujian model yang digunakan, data akan dibagi menjadi data latih dan data uji menggunakan Split Validation dari total 80 data pasien caesarian . Adapun besaran dari data latih yaitu 80% dan data  uji yaitu 20%. Data latih digunakan untuk  pengembangan model dan data  uji untuk  pengujian  model. Dataset yang  sudah  dibagi  dapat  langsung  diolah  dengan
Pengumpulan Data Pengolahan Data Awal Model yang Diusulkan Eksperiman dan Pengujian Model Evaluasi dan Validasi Hasil
menggunakan  model  yang  sudah  ditentukan  akan  menghasilkan  nilai  yang  dapat  menjadi  indikator seberapa baik model yang digunakan.
Namun  untuk  proses data  mining menggunakan  metode Neural  Network terdapat  proses perkalian  antara  input  dengan  bobot  maka  sebaiknya  data  yang  ada  tidak  memiliki  nilai  nol.  Pada dataset yang digunakan terdapat tiga atribut yang nilai yang direpresentasikan dengan nilai nol, yaitu Delivery  Time,  Blood  of  Pressure ,  dan Heart  Problem .  Maka  data  akan  ditransformasikan  menjadi nilai yang bisa diolah dengan Neural Network .
Berikut adalah hasil transformasi untuk atribut yang sudah ditransformasikan seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Transformasi Nilai No Atribut Nilai 1 Age 22,26,28,27,32,36,33,23,20,29,25,37,24,18,30,40,31,19,21,35,17,38 2 Delivery Number 1, 2, 3, 4 3 Delivery Time
1 = timely 2 = premature 3 = latecomer
4 Blood of Pressure
1 = low 2 = normal 3 = high
5 Heart Problem 1 = apt
2 = inept

## 3.3 Model yang Diusulkan
Model  yang  digunakan  penulis  dalam  penelitian  ini  yaitu Neural  Network dan Particle  Swarm Optimization . Perancangan algoritma pada penelitian ini seperti pada Gambar 2.

## 3.4 Eksperimen dan Pengujian Model
Pada tahap eksperimen dan pengujian model, akan dilakukan  eksperimen  menggunakan sebuah perangkat lunak pada model yang selanjutnya akan dilakukan pemrosesan menggunakan metode yang sudah  ditentukan  di  atas.  Eksperimen  yang  dilakukan  penulis  kali  ini  dilakukan  pada Caesarian Section  Classification  Dataset ,  selanjutnya dataset akan  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji . Metode split digunakan  untuk  membagi  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Selanjutnya implementasikan  metode  optimasi  dengan Particle  Swarm  Optimization guna  mengoptimasi  bobot pada  masing-masing  atribut,  yang  diharapkan  dapat  memaksimalkan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan. Confusion  Matrix dan Area  Under  Curve (AUC)  akan  digunakan  pada  tahap  evaluasi  dan  validasi model.
Pada penelitian ini eksperimen dan uji model dilakukan dengan menggunakan bantuan software RapidMiner versi 9.4.1.0. Adapun spesifikasi komputer yang digunakan seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Spesifikasi Komputer Processor Intel Core i3 2.00 Ghz RAM 8 GB Harddisk 1 TB Operating System Windows 10 Pro Application RapidMiner Studio 9.4.1.0

## 3.5 Evaluasi dan Validasi Model
Pada tahap evaluasi dan validasi model akan  dilakukan evaluasi model menggunakan confusion matrix yang  digunakan  untuk  pengukuran  kinerja  model  yang  digunakan. Kinerja  yang  diukur  yaitu Area  Under  Curve (AUC).  Validasi  model  yang  dilakukan  yaitu  dengan  menggunakan Split Validation dimana dataset akan  dibagi  menjadi  data  latih dan  data  uji.  Metode Neural  Network dan Neural  Network dengan Particle  Swarm  Optimization akan  diukur  lalu  kinerja  keduany  akan dibandingkan.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Penerapan  metode Neural  Network dan Particle  Swarm  Optimization pada Caesarian  Section Classification  Dataset bertujuan  guna  mendapatkan  akurasi  yang  diharapkan  bisa  meningkatkan akurasi  pada  klasifikasi  pasien caesar dari  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan  [17],  [3],  dan [12].  Pada  eksperimen  akan  terlihat  hasil  akurasi,  baik  itu  akurasi  yang  optimal  ataupun  tidak. Eksperimen  dilakukan  sebanyak  dua  kali,  yaitu  eksperimen  pertama  menggunakan Neural  Network lalu eksperimen kedua menggunakan Neural Network dan Particle Swarm Optimization .

## 4.1 Hasil Eksperimen Metode Neural Network
Pada tahapan eksperimen ini akan dipaparkan hasil dari eksperimen menggunak Neural Network dengan  evaluasi  menggunakan Split  Validation .  Sesudah  dilakukan  pengujian  model,  maka  akan didapatkan hasil pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Akurasi Neural Network Learning rate  epoch  Momentum  Split Ratio Akurasi  AUC 0.7 1000 0.9 60:40 62.50% 0.655 0.7 1000 0.9 70:30 70.83% 0.629 0.7 1000 0.9 80:20 62.50% 0.651 0.7 1000 0.9 90:10 87.50% 1.000
Pada Tabel 4 di atas didapatkan bahwa model Neural Network dengan perbanding data latih dan data uji sebesar 90:10 memiliki nilai akurasi paling tinggi yaitu 87.50% dengan nilai AUC 1.000.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 5. Confusion Matrix Neural Network True No True Yes Class precision Pred. No 2 0 100% Pred. Yes 1 5 83.33% Class Recall 66.67% 100%
Dari hasil confusion matrix pada Tabel 5 di atas, maka dapat dihitung nilai akurasi sebagai berikut :
Accuracy = x 100%
= x 100%
=
Gambar 3. Kurva ROC Neural Network
Pada  pengujian  metode Neural  Network juga  didapatkan  kurva  ROC  seperti  pada  Gambar  3  di atas,  menghasilkan  AUC  sebesar  1.000,  nilai  AUC  tersebut  dikategorikan  sebagai Excellent Classification karena berada pada rentang nilai 0.900-1.000.
4.2 Hasil Eksperimen Metode Neural Network berbasis Particle Swarm Optimization
Particle  Swarm  Optimization digunakan  untuk  melakukan  optimasi  bobot  terhadap  atribut  dari masing-masing  atribut  pada Caesarian  Section  Classification  Dataset .  Perhitungan  dilakukan menggunakan  RapidMiner.  Adapun  hasil  pembobotan  atribut  oleh Particle  Swarm  Optimization menggunakan RapidMiner adalah seperti pada Tabel 6.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 6. Hasil Pembobotan Particle Swarm Optimization Attribute Weight Age 0.528 Delivery Number 1 Delivery Time 0.976 Blood of Pressure 0 Heart Problem 1
Dari  hasil  eksperimen  metode Neural  Network dan  optimasi Particle  Swarm  Optimization didapatkan hasil pembobotan setiap atribut. Pada Tabel 6 di atas terdapat satu atribut yang memiliki bobot  nol  yaitu Blood  of  Pressure ,  yang  berarti  atribut  tersebut  tidak  memilik  pengaruh  terhadap penelitian yang dilakukan.
Tabel 7. Hasil Akurasi Neural Network berbasis Particle Swarm Optimization
Learning rate  epoch  Momentum  Split Ratio Akurasi  AUC 0.7 1000 0.9 60:40 75.00% 0.798 0.7 1000 0.9 70:30 79.17% 0.814 0.7 1000 0.9 80:20 93.75% 0.913 0.7 1000 0.9 90:10 88.90% 0.902
Pada Tabel 7 di atas didapatkan bahwa model Neural Network dan Particle Swarm Optimization dengan  perbanding  data  latih dan  data  uji sebesar  80:20  memiliki  nilai  akurasi  paling  tinggi  yaitu 93.75% dengan nilai AUC 0.913.
Tabel 8. Confusion Matrix Neural Network berbasis Particle Swarm Optimization True No True Yes Class precision Pred. No 7 1 87.50% Pred. Yes 0 8 100% Class Recall 100% 88.89%
Dari hasil confusion matrix pada Tabel 8 di atas, maka dapat dihitung nilai akurasi sebagai berikut :
Accuracy = x 100%
= x 100%
=
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 4. Kurva ROC Neural Network berbasis Particle Swarm Optimization
Pada  pengujian  metode Neural  Network dengan Particle  Swarm  Optimization juga  diperoleh Kurva  ROC  seperti  pada  Gambar  4  di  atas,  dengan  nilai  AUC  sebesar  0.913  dan  dikategorikan sebagai Excellent Classification karena berada pada rentang nilai 0.900-1.000.

## 4.3 Perbandingan Hasil Pengujian
Berdasarkan  pada  penelitian  yang  penulis  telah  laksanakan,  penulis  akan  melakukan  evaluasi guna  mengetahui  kenaikan  akurasi  dari  pengujian  klasifikasi  yang  dihasilkan  menggunakan  metode Neural  Network lalu Neural  Network dan Particle  Swarm  Optimization .  Berikut  merupakan perbandingan dari nilai akurasi dari pemodelan Neural Network dengan Neural Network dan Particle Swarm Optimization .
Gambar 5. Grafik Hasil Pengujian 87,50% 93,75% 1,000 0,913 60,00% 65,00% 70,00% 75,00% 80,00% 85,00% 90,00% 95,00% 100,00% Neural Network Neural Network + PSO Perbandingan Hasil Pengujian Akurasi AUC
Pada Gambar 5 di atas terlihat jika hasil pengujian Neural Network mengalami peningkatan nilai akurasi  sebesar  6.25%  setelah  pembobotan  dengan Particle  Swarm  Optimization ,  maka  dapat disimpulkan  jika  penggunaan Particle  Swarm  Optimization bisa  meningkatkan  nilai  akurasi  dari klasifikasi penanganan pasien caesar .

## 5 Kesimpulan
Pada penelitian ini telah dilakukan penerapan algoritma  klasifikasi Neural Network dan metode optimasi Particle Swarm Optimization pada Caesarian Section Classification Dataset. Optimasi bobot pada Caesarian  Section  Classification  Dataset menggunakan Particle  Swarm  Optimization menghasilkan  peningkatan  akurasi  dan  performa.  Hasil  perhitungan  menggunakan  metode Neural Network yang diimplementasikan pada Caesarian Section Classification Dataset memperoleh akurasi sebesar 87.50% dengan nilai AUC sebesar  1.000. Setelah dilakukan optimasi menggunakan Particle Swarm Optimization untuk pembobotan atribut nilai akurasi mengalami peningkatan menjadi 93.75% dengan nilai AUC 0.913. Terlihat bahwa nilai akurasi pada Caesarian  Section Classification Dataset menggunakan Neural Network mengalami peningkatan sebesar 6.25% setelah dilakukan pembobotan atribut menggunakan Particle Swarm Optimization . Penggunaan metode Neural Network dan Particle Swarm  Optimization pada Caesarian  Section  Classification  Dataset terbukti  memiliki  peningkatan nilai akurasi dibandingkan penelitian sebelumnya.  Maka dapat penulis disimpulkan jika penggunaan Particle Swarm Optimization dapat menghasilkan peningkatan akurasi pada metode Neural Network pada dataset persalinan caesar .

## Referensi
[1] World  Health  Organization,  “Maternal  mortality :  level  and  trends  2000  to  2017,”  2019. [Online].  Available:  https://www.who.int/reproductivehealth/publications/maternal-mortality- 2000-2017/en/.
[2] A.  Pribadi,  “Program  Akselerasi  Penurunan  Angka  Kematian  Ibu  POGI  Jabar  Zero  Mother Mortality  Preeclampsia  (ZOOM),” Indones.  J.  Obstet.  Gynecol.  Sci. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–5, 2018, doi: 10.24198/obgynia.v1n1.80.
[3] M.  J.  Shidiq,  S.  Rahayu,  and  F.  S.  Nugraha,  “Klasifikasi  Diagnosis  Melahirkan  Dengan Metode Sesar Menggunakan Neural Network,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 157– 162, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.602.
[4] S.  Diana,  E.  Mail,  and  Z.  Rufaida, Buku  Ajar  Asuh  Kebidanan  Persalinan  Dan  Bayu  Baru Lahir . Surakarta: CV OASE GROUP, 2019.
[5] N. Sihombing, I. Saptarini, and D. S. K. Putri, “The Determinants of Sectio Caesarea Labor in Indonesia  (  Further  Analysis  of  Riskesdas  2013),” J.  Kesehat.  Reproduksi ,  vol.  8,  no.  1,  pp. 63–75, 2017, doi: 10.22435/kespro.v8i1.6641.63-75.
[6] H.  Amalia,  A.  B.  Pohan,  and  S.  Masripah,  “Penerapan  Feature  Weighting  Optimized  Pada Naïve Bayes Untuk Prediksi Proses Persalinan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 15– 20, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.3.
[7] S. R. Arman, “Faktor-faktor yang Berhubungan Dengan Pemilihan Metode Persalinan Sectio Caesarea di Rumah Sakit Agung Jakarta Periode November 2016-Oktober 2017,” 2017.
[8] N.  R.  Shahar,  “Analisis  Faktor-Faktor  Penyebab  Proses  Persalinan  Secara  Caesar Menggunakan Algoritma ID3 Dengan Metode Decision Tree,” 2016.
[9] H.  Amalia  and  Evicienna,  “Komparasi  Metode  Data  Mining  Untuk  Penentuan  Proses Persalinan  Ibu  Melahirkan,” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  13,  no.  2,  p.  103,  2017,  doi: 10.21609/jsi.v13i2.545.
[10] Y.  Ramdhani,  S.  Susanti,  M.  F.  Adiwisastra,  and  S.  Topiq,  “Penerapan  Algoritma  Neural Network Untuk Klasifikasi Kardiotokografi,” J.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  43–49,  2018,  doi: 10.31311/ji.v5i1.2832.
[11] R.  Sanjaya  and  D.  Puspitasari,  “Noise  Reduction  through  Bagging  on  Neural  Network Algorithm for Forest Fire Estimates,” 2018 6th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. , no. CITSM, pp. 1–5, 2018, doi: 10.1109/CITSM.2018.8674287.
[12] A.  Herliana,  T.  Arifin,  S.  Susanti,  and  A.  B.  Hikmah,  “Feature  Selection  of  Diabetic Retinopathy  Disease  Using  Particle  Swarm  Optimization and  Neural  Network,” no.  CITSM, pp. 2016–2019, 2018.
[13] M.  R.  Lubis,  “Metode  Hybrid  Particle  Swarm  Optimization  -  Neural  Network Backpropagation  Untuk  Prediksi  Hasil  Pertandingan  Sepak  Bola,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 71, 2017, doi: 10.30645/j-sakti.v1i1.30.
[14] M.  Ary,  “Aplikasi  Prediksi  Banjir  Metode  Fuzzy  Logic,  Hasil  Algoritma  Spade  dam Algoritma PSO,” Konf. Nas. Ilmu Sos. Teknol. , pp. 342–348, 2017.
[15] T.  Arifin  and  D.  Ariesta,  “Prediksi  Penyakit  Ginjal  Kronis  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization,” vol. 13, no. 1, pp. 26–30, 2019.
[16] P. Erdogmus, “Introductory Chapter: Swarm Intelligence and Particle Swarm Optimization,” Intech , p. 9, 2018, doi: 10.1016/j.colsurfa.2011.12.014.
[17] G.  Abdurrahman  and  J.  T.  Wijaya,  “Analisis  Klasifikasi  Kelahiran  Caesar  Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 4, no. 2, pp. 46–51, 2019, doi: 10.32528/justindo.v4i2.2616.
[18] K.  P.  Wicaksono,  M.  A.  Soeleman,  and  R.  A.  Pramunendar,  “Optimasi  Particle  Swarn Optimization  (PSO)  Pada  Algoritma  Klasifikasi  Neural  Network  (NN)  Dalam  Penentuan Kelayakan Pemberian Sertifikasi Guru,” vol. 14, pp. 49–59, 2018.
[19] T. Hidayatulloh, A. Herliana, and T. Arifin, “Klasifikasi Sel Tunggal Pap Smear Berdasarkan Analisis Fitur Berbasis Naïve Bayes Classifier Dan Particle Swarm Optimization,” vol. 4, no. 2, pp. 186–193, 2016.