25
DepartemenFakultasTeknologiInformasi - Universitas Merdeka Pasuruan

## PREDIKSI OPERASI SESAR DENGAN MACHINE LEARNING
Agung Wibowo 1 , Ida Darwati 2 , Oky Irnawati 3
Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kemal Raya No. 18, Ringroad Barat, Cengkareng, Jakarta Barat E-mail : agung.awo@bsi.ac.id 1 , ida.idd@bsi.ac.id 2 , oky.okt@bsi.ac.id 3

## Abstract
The cost of childbirth with a cesarean section at this time is doubled compared to the cost of a normal delivery, this  is  certainly  mandatory  for  families.  Machine  learning  can  be  one  option  to  predict  the  possibility  of  labor  by cesarean. Previous researchers had made predictions by classifying the cesarean operation dataset, but the accuracy of the test results showed different results. This paper verifies test results by retesting using the Multi Layer Preceptron (MLP) algorithm. Previous researchers did not carry out the process of dividing the dataset into training and testing datasets. This study divides the dataset into training and testing datasets so that its accuracy can be accounted for. The test results showed that the best accuracy was in the range of 56% and the dataset identified as underfit.

## Abstrak
Biaya  persalinan  dengan  operasi  sesar  saat  ini  biaya  nya  berlipat  dibandingkan  dengan  biaya  persalinan normal  hal  ini  tentunya  wajib  diantisipasi  oleh  keluarga.  Machine  learning  dapat  menjadi  salah  satu  opsi  untuk memprediksi kemungkinan persalinan dengan sesar. Peneliti sebelumnya sudah melakukan prediksi dengan cara meng- klasifikasikan  dataset  operasi  sesar,  tetapi  akurasi  hasil  uji  menunjukkan  hasil  yang  berbeda.  Paper  ini  melakukan verifikasi  hasil  uji  dengan  melakukan  uji  ulang  menggunakan  algoritma  Multi  Layer  Preceptron  (MLP).  Peneliti sebelumnya tidak melakukan proses pembagian dataset menjadi dataset training dan testing. Penelitian ini membagi dataset  dibagi  menjadi  dataset training dan testing sehingga  nilai  akurasinya  dapat  pertanggungjawabkan.  Hasil  uji menunjukkan bahwa akurasi terbaik berada pada kisaran 56% dan dataset nya teridentifikasi underfit .

## I. PENDAHULUAN
Biaya persalinan dengan operasi sesar saat ini biaya nya berlipat bahkan bisa melewati angka 400%  dibandingkan  dengan  biaya  persalinan normal.  Biaya  persalinan  yang  besar  ini  harus dipersiapkan sejak awal kehamilan. Tahun 2018 di UCI machine learning repository menyertakan dataset  operasi  sesar  yang  sebelumnya  telah diuji  menggunakan  mesin  pembelajaran.  Istilah pembelajaran  mesin  itu  sendiri  pertama  kali diperkenalkan  tahun  1959  oleh  Arthur  Samuel (Fayyad,  Smyth,  P,  &  Shapiro,  1996).  Tahun 1970-an  pembelajaran  mesin  dan  analitik  data digunakan  pada  sistem  informasi  layanan kesehatan  (Han,  Kamber,  &  Pei,  2006.).  Peran pembelajaran  mesin  dalam  bidang  data  mining dan pemrosesan dataset  yang besar meningkat dengan  penemuan  beberapa  algoritma  seperti metode  support  vector  machine  pada  1990-an (Kantardzic, 2003). Tahun 1970-an pembelajaran mesin  dan  analitik  data  digunakan  pada  sistem informasi  layanan  kesehatan  (Han,  Kamber,  &
Pei,  2006.).  Pembelajaran  kontrol  mesin  dapat menyarankan indikasi untuk pengambilan keputusan    dan    dapat  menjadi  jawaban  atas batasan  kemampuan  manusia  dalam  hal subjektivitas karena kelelahan (Candelieri, 2011). InTech. Tahun 2018 diperkirakan bahwa big data dan  pembelajaran  mesin  dapat  menghasilkan $100  miliar  per  tahun  untuk  pengambilan keputusan,  inovasi  dan  peningkatan  efisiensi  uji klinis (Manyika, et al., 2011). Pengetahuan yang diperoleh  dengan  machine  learning  dapat digunakan untuk memprediksi tren kondisi pasien secara  singkat  dan  mengurangi  biaya  layanan kesehatan. Teknologi informasi dapat digunakan untuk  memenuhi  kebutuhan  dokter  dalam mengambil  keputusan  operasional  mereka, selain  itu teknik pembelajaran mesin juga dapat digunakan untuk membantu dokter mendiagnosis pasien  terutama  dalam  kasus  ketika  hasil  sulit diprediksi  dan  memilih  metode  operasi  terbaik (Milovic & Milovic, 2012).

## 26

## II. MASALAH
Masalah  yang  diangkat  dalam  paper  ini  ada  2 masalah:  1.  Biaya  persalinan  dengan  operasi sesar mahal sehingga perlu diprediksi agar dapat diantisipasi  sebelumnya.  2.  Uji  dataset  operasi sesar  sebelumnya  menunjukkan  hasil  yang berbeda  dan  perbedaannya  cukup  siginifikan sehingga perlu diuji ulang. Penelitian sebelumnya  yang  sudah  menggunakan  dataset “ Caesarian  Section  Classification ”  berdasarkan pencarian menggunakan google cendikia, ditemukan  ada  6  hasil.  Enam  hasil  penelurusan yang  diperoleh  dijadikan  tabel  state  of  the  art seperti yang terlihat pada tabel 1.
Tabel 1 . State of the art penggunaan “ Caesarian Section Classification ”.
Dari  tabel  1  ada  2  penulis  yang  secara  khusus menguji dataset Caesarian Section Classification dari  hasil  uji  mereka  disederhanakan  menjadi tabel  perbandingan  hasil  yang  sebagaimana terlihat di tabel 2.
Tabel 2. Hasil perbandingan uji dataset Caesarian Section Classification peneliti sebelumnya.
Peneliti  sebelumnya  melakukan  uji  dataset sepenuhnya,  artinya  algoritma  yang  diujikan diujiterapkan  pada  seluruh  instance  dalam dataset atau seluruh dataset diuji.

## III. METODE PENELITIAN
Metode penelitian dalam paper ini menggunakan alur kerja berikut:
Gambar 1 . Alur kerja penelitian uji dataset Caesarian Section Classification.
Dataset  yang  digunakan  adalah Caesarian Section Classification , dataset ini dapat diunduh di UCI machine learning repository. Sebelum di- split menjadi  menjadi  dataset Training dan Testing dilakukan filter berupa penghapusan data yang  duplikat.  Dataset  di-split  menjadi  dataset training  dan  testing  dengan  komposisi  80% Training dan  20% testing pembagian  dataet  ini tidak dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Dataset training selanjutnya  akan  diuji  dengan  algoritma Multi  Layer  Preceptron (MLP).  Publikasi  hasil penelitian  [amir]  algoritma  kNN  menunjukkan hasil yang paling tinggi.
Algoritma kNN bekerja dengan cara mencari dan menghitung  jarak  tetangga  terdekat.  Penentuan k  terdekat  dilakukan  dengan  menghitung  dan membandingkan jarak dari data uji ke data latih, lalu  dipilih  beberapa  k  data  dengan  jarak terdekat. kelas data uji ditentukan dari mayoritas kelas  k  data  latih  terdekat  (Adinugroho  &  Sari, 2018).  MLP  merupakan  model  Adaptive  Neural Network  yang  paling  banyak  digunakandalam studi  maupun  praktis  untuk  permasalahan
DepartemenFakultasTeknologiInformasi - Universitas Merdeka Pasuruan
klasifikasi  sederhana.  Struktur  jaringan  MLP memiliki  lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer ), dengan hidden layer garis keputusannya menjadi tidak  kaku  seperti  decision  tree.  Algoritma pembelajaran MLP yang paling populer digunakan adalah back propagation . Algoritma ini menggunakan  dua  tahap:  tahap  1,  perhitungan maju digunakan untuk menghitung galts atau loss function antara  keluaran  aktual  dengan  target. Tahap
2,
perhitungan mundur, mempropagasikan  balik  galat  tersebut  untuk memperbaiki  bobot  (Suyanto,  2018).  Algoritma propagasi balik dapat dijelaskan sebagai berikut:
Inisialisai AJS  {arsitektur jaringan syaraf} Inisialisai LR {learning rate} Inisialisai ST {kondisi berhenti} Inisialisai SW {bobot sinaptik}
- Secara acak tentukan masukan dalam interval tertentu, misal [0,1] atau [-1,+1] atau lainnya
1. REPEAT
- Lakukan perhitungan maju berupa (masukan * SW)
- Lakukan perhitungan loss function antara luaran jaringan dengan target
- Lakukan perhitungan mundur berupa perbaikan(SW) berdasarkan LR
UNTIL ST terpenuhi Hasil akhir pelatihan jaringan adalah bobot- bobot sinaptik dan bias yang mampu memetakan pola dan kelas target dengan kesalahan minimum.
Struktur dari MLP secara dapat diilustrasikan sebagai berikut:
Gambar 2 . Struktur sederhana dari Multi Layer Preceptron .
MLP  digunakan  karena  MLP  tersedia  di  WEKA sebagai alternatif lain dari kNN. Training dataset sendiri dilakukan dengan 3 cara: Fullset training, 5-fold cross validation training dan 10-fold cross validation  training.  Hasil  dari  training  akan menghasilkan  model.  Model  hasil  training
selanjutnya diujikan kembali pada dataset testing untuk  dibandingkan  akurasi  hasilnya.  Hasil Training dan testing akan dibandingkan sehingga dapat ditarik kesimpulan uji.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  dibagi  dengan  komposisi  80%  Training dan  20%  Testing.  Pada  hasil  training  dengan konfigurasi  training  dengan epoch 1000,  MLP dengan  2  hidden  layer,  Learning  Rate  0.3  dan Momentum  0.2.  Pengujian  dilakukan  dengan  3 cara:  a.  Training  full  seluruh  dataset  training;  b. Training dengan uji 5-fold cross validation dan c. Training dengan uji 10-fold cross validation. Hasil uji ketiga cara tersebut dapat lihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Error Per-epoch Dataset Training
Training Test 5 - fold CV 10 - fold CV 0.0376 Fold 1 : 0.0144 Fold 1  : 0.0778 Fold 2 : 0.0594 Fold 2  : 0.0776 Fold 3 : 0.0134 Fold 3  : 0.0785 Fold 4 : 0.1025 Fold 4  : 0.0899 Fold 5 : 0.0208 Fold 5  : 0.0554 Fold 6  : 0.0919
Fold 7  : 0.0427 Fold 8  : 0.0294 Fold 9  : 0.1055 Fold 10 : 0.0456 Dari tabel 3 dapat divisualisikan (lihat gambar 3) error  per-epoch  dari  setiap  langkah  training model.  Dari  gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  nilai error-nya fluktuatif, tidak stabil atau tidak memiliki kecenderungan menurun.
Gambar 3 . Visualisasi Error Per-epoch Dataset Training tabel 3.
Hasil  training  dari  menghasilkan  nilai  akurasi yang berbeda, hasil uji terbesar adalah 95% dan
terendah  adalah  38.33%.  hasil  training  juga menunjukkan confusion matrix hasil prediksi
Tabel 4 . Hasil confusion matrix dari proses training All Training Set Training [5-fold CV] Training [10-fold CV] a  b <- class 24  2 |  a = 0 1 33 |  b = 1 a b <--class 11 15 |  a = 0 22 12 |  b = 1 a  b <--class 13 13 |  a = 0 22 12 |  b = 1 : 95% :38.33% :41.67%
klasifikasi  menggunakan  MLP.  Akurasi  dan confusion matrix dari proses training dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Akurasi dan Confusion Matrix Training . Model hasil training selanjutnya diujicoba menggunakan dataset testing. Hasil testing menunjukkan hasil berikut:
Correctly Classified Instances 9    56.25   % Incorrectly Classified Instances 7    43.75   % Kappa statistic 0.1515 Mean absolute error 0.4203 Root mean squared error 0.6036
Confusion  matrix  menunjukkan  hasil  5  dari  7 instance  berhasil  diklasifikasikan  pada  class  a (dioperasi sesar) dengan benar, dan dari 9 yang seharusnya  diklasifikasi  dengan  class  b  (tidak dioperasi  sesar)  hanya  4  yang  benar.  Selisih akurasi dari hasil training dan testing dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5 . Selisih Akurasi Antara Hasil Training dan Testing
All Training set 5-fold CV 10-fold CV Selisih Akurasi 38.75% 17.9167%  14.5833%
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  selisih  hasil terbesar  diperoleh  dengan  hasil training  full dataset dan  terendah  adalah  hasil  training menggunakan 10- fold cross validation .

## V. KESIMPULAN
Report (Amin  &  Ali,  2018)  tidak  menyertakan variabel yang digunakan saat pengujian. Dataset
yang  digunakan  tidak  dibagi  menjadi  dataset training dan testing. kNN pada WEKA adalah IBk dalam kelompok klasifikasi Lazy. Hasil pengujian menggunakan  algoritma  MLP,  berdasarkan  nilai akurasi dapat disimpulkan bahwa akurasi terbaik dari  dataset Caesarian  Section  Classification berada  diantara  38%  -  56%.  Hasil  pengujian menggunakan  MLP  tidak  jauh  dari  hasil  uji (Ayyappan,  Various  classifications  for  caesarian section  classification  dataset  data  set,  2018) dikisaran akurasi 56%.  Perbedaan hasil training dan  testing  yang  cukup  signifikan  dapat dikatagorikan datasetnya underfit. Peneliti selanjutnya terbuka untuk meningkatkan prediksi akurasinya.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
Adinugroho, S., & Sari, Y. A. (2018).
Implementasi Data mining. Malang, Indonesia: UB Press.
Amin, M. Z., & Ali, A. (2018). Application of decision tree algorithm for data mining in healthcare operations: A case study. California, USA: Wavi AI Research Foundation.
Ayyappan, G. (2018). Various classifications for caesarian section classification dataset data set. Indian Journal of Computer Science and Engineering (IJCE), 9 (6),
145-147.
Ayyappan, G., & SivaKumar, K. (2019). Meta classifications for Acute Inflammations Data Set. Indian Journal of Computer Science and Engineering, 10 (1), 26-27.
Bonvicini, L., Candela, S., Evangelista, A.,
Berta, D., Casoli, M., Lusvardi, A., et al. (2014). Public and private pregnancy care in Reggio Emilia Province: an observational study on appropriateness of care and delivery outcomes. BMC Pregnancy Childbirth.
Candelieri, A. D. (2011). Data Mining in Neurology. In Knowledge Oriented Applications in Data Mining (pp. 261- 276). Rijeka,Croatia: InTech.
Fayyad, U., Smyth, P, & Shapiro, G. P. (1996). From Data Mining to Knowledge Discovery in Database. American
Association for Artificial Intellegence , 37-54.
Haag, L. (2019). The Robson classification in use: Weaknesses and difficulties when working with the Robson classification system. Kaunas: Lithuanian University of Health Sciences.
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2006.). Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd
Edition. Massachusetts, USA: Morgan Kaufmann Publishers.
Kantardzic, M. (2003). Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms. New Jersey: John Wiley & Sons.
Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., et al. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. The McKinsey global Institute.
Milovic, B., & Milovic, M. (2012). Prediction and Decision Making in Health Care using Data Mining. International Journal of Public Health Science (IJPHS), 1 (2), 69-
78.
Rodriguez, I. J., Silva, A., Killiam, T., Son, S.-H.,
& Gombolay, M. (2019). Towards Interpretable, Online Reinforcement Learning with Differentiable Decision Trees. arXiv.
Suyanto. (2018). Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut. Bandung, Indonesia: Informatika.
Yanev, N., Valev, V., Krzyzak, A., & Sulaiman,
K. B. (2019). Supervised classification using graph-based space partitioning. Pattern Recognition Letters, 128 , 122- 130.