JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print)
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK DATA MINING ANALISIS TINGKAT RISIKO KEMATIAN NEONATUM PADA BAYI
Ifan Junaedi 1 , Ndaru Nuswantari 2 , Verdi Yasin 3
Departemen Teknik Informatika 1 , STMIK Jayakarta 1
Program Studi Teknik Informatika 2 , STMIK Jayakarta 2 Departemen Teknik Informatika 3 , STMIK Jayakarta 3 ifan@stmik.jayakarta.ac.id 1 , verdiyasin29@gmail.com

## ABSTRAK
Kematian Neonatum merupakan  masalah  yang  banyak  dialami  negara  berkembang,  termasuk  Indonesia.  Kematian neonatum banyak  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  salah  satunya  adalah  faktor  sosial  biologi  pada  ibu  hamil.  Faktor sosial  biologi  ibu  hamil  yang  akan  dibahas  dalam  penelian  ini  meliputi  empat  variabel,  yaitu  tempat  tinggal,  tingkat pendidikan, tingkat pendapatan rumah tangga, dan urutan kelahiran.
Penulis  menggunakan  data  hasil  Survei  Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  tahun  2007  s.d  2012.  Data  mining dilakukan dengan menggunakan teknik klasifikasi untuk membentuk suatu pohon keputusan. Algoritma C4.5 digunakan untuk menentukan nsiko kematian neonatum per varibel per kategori untuk pohon keputusan yang terbentuk. Algoritma ini  dipilih  karena  C4.5  memiliki  berbagai  kelebihan  dibandmg  algoritma Iterative  Dichotomiser  3 yang  telah dikembangkan sebelumnya.
Program  aplikasi  dirancang  dengan  berorientasi  objek.  Perancangan  program  dengan  menggunakan  alat  bantu pemodelan Unified  Modeling  Language (UML).  UML  yang  dlpakai  yaitu Use  Case  Diagram,  Activity  Diagram, dan Sequence  Diagram. Penulis  menggunakan  bahasa  pemrograman Visual  Basic.  Net dengan  editor Microsoft  Visual Studio.
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi  yang  dibangun  menggunakan  C4.5  dapat  mendukung  teknik  analisis risiko  kematian neonatum. Pohon  keputusan  yang  dibangun  masih  terbatas  empat  level  dengan  maksimal  tiga percabangan untuk masmg-masing node. Oleh karena itu, untuk pengembangan aplikasi selanjutnya diharapkan mampu menganalisis lebih dari empat variabel (level).
Kata kunci: neonatum, data mining, algoritma C4.5, pohon keputusan.

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  merupakan  lembaga pemerintah yang bertugas melakukan kegiatan pengumpulan data statistik. Kegiatan pengumpulan data dilakukan  melalui  sensus  dan  survei.  Kewenaagan  ini diatur  dalam  Undang-undang  Nomor  16  Tahun  1997 tentang  Statistik.  Salah  satu  data  yang  dikumpulkan adalah data Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI).
Dari  kegiatan  survei  tersebut  salah  satu  data  yang diperoleh  adalah  variabel-variabel  untuk  mengukur risiko tingkat kematian bayi. Kematian neonaium adalah kematian bayi dalam bulan pertama setelah lahir. Risiko kematian  bayi  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  salah satunya  adalah  faktor  sosial  biologi  ibu  hamil.  Faktor sosial  biologi  tersebut  terdiri  dari  variabel  tempat tinggal,  tingkat  pendidikan  ibu,  tingkat  pendapatan keluarga,  dan  urutan  kelahiran  anak.  Tempat  tinggal dibedakan  menjadi  perkotaan  dan  pedesaan.  Tingkat pendidikan  ibu  dibagi  dua,  yaitu  pendidikan  rendah  (<
SLTP  ),  dan  tinggi  (SLTP  +).  Tingkat  pendapatan keluarga  digolongkan  menjadi  dua,  yaitu  menengah  ke atas  dan  menengah  ke  bawah.  Urutan  kelahiran digolongkan  menjadi  kelahiran  pertama  (1),  kedua  (2), dan  ketiga  atau  lebih  (3+).  Algoritma C4.5 merupakan salah  satu  algoritma  induksi  pohon  keputusan  yang dikembangkan  oleh  J.Ross  Quinlan.  Algoritma  ini memiliki  kelebihan  dibandingkan  algoritma Iterative Dichotomiser  3. Algoritma C4.5 digunakan  untuk menganalisis  peluang  suatu  kejadian  dengan  indikator dari  beberapa  variabel.  Penelitian  kali  ini  akan melakukan  analisis  dan  implementasi  algoritma C4.5 untuk  data  mining  mengukur  tingkat  risiko  kematian bayi dari data SDKI.

## B. Identifikasi masalah
Kematian neonatum adalah  kematian  bayi dalam  bulan  pertama  setelah  lahir.  Peluang terjadinya neonatum dapat  digunakan  sebagai indikator  yang  mencerminkan  target  kelangsungan hidup  anak  dan  kondisi  sosial,  ekonomi,  dan kesehatan reproduksi. Masalahnya adalah
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print)
menentukan  alat  analisis  apa  yang  dapat  digunakan untuk  mengukur  tingkat  risiko  terjadinya  kematian tersebut.

## C. Rumusan masalah
Berdasarkan latar belakang dan identifikasi masalah  maka  dapat  dirumuskan,  beberapa  hal diantaranya adalah sebagai berikut :
1. Apa  saja  variabel  yang  dapat  digunakan sebagai  indikator  pengukur  tingkat  kematian Neonatum.
2. Apakah  aplikasi  yang  dibangun  dengan algoritma C4.5 dapat  mendukung  teknik  data mining.
3. Bagaimana  karakteristik  pohon  keputusan (decision  tree) dengan    algoritma  C4.5  yang dapat dihasilkan oleh aplikasi
4.  Bagaimana merancang
dan
mengimplementasikan  algoritma C4.5 menjadi sebuah          Aplikasi  /  sistem  yang  dapat membantu pengguna  melakukan analisis risiko kematian neonatum.

## D. Pembatasan masalah
Penelitian  berikut  ini  memiliki  ruang lingkup, sebagai berikut :
1. Area  permasalahan  hanya  untuk  analisis  risiko
kematian neonatum dengan
hanya memperhatikan
variabel-variabel
tempat
tinggal,  tingkat  pendidikan  ibu,  tingkat pendapatan  keluarga,  dan  urutan  kelahiran anak.
2. Studi kasus yang digunakan adalah data Survei Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia,  Badan Pusat Statistik, data tahun 2007 s.d 2012
3. Algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan analisis data mining adalah algoritma C4.5
4. Aplikasi/sistem  yang  dibangun  hanya  sebagai alat bantu pendukung  keputusan, karena  masih mungkin  dilanjutkan  oleh  uji-uji  analisis lainnya.

## E. Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk :
1. Melakukan  analisis  dan  perancangan aplikasi data mining induksi decision tree dengan algoritma C4.5
2. Mengimplementasikan  teknik  klasifikasi untuk  data  mining  risiko  kematian neonatum dengan  studi  kasus data Survei
Demografi dan Kesehatan Indonesia.
3. Melakukan  implementasi  algoritma  C4.5 untuk  dalam  membangun  induksi  pohon keputusan. 4. Melakukan analisis risiko kematian neonatum berdasarkan  empat  variabel karakteristik sosial ekonomi ibu hamil.
5. Melakukan uji coba terhadap aplikasi data mining yang dibangun dengan membandingkan hasilnya terhadap alat uji analisis yang lainnya.

## F.  Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  yang  digunakan dalam penyusunan skripsi ini, meliputi:
1. Studi Pustaka Studi  Pustaka  dilakukan  untuk  mengumpulkan landasan teoritis pengembangan sistem termasuk beberapa konsep dan defmisi yang terkait dengan area permasalahan sistem.
2. Penelitian Sekunder Penelitian sekunder merupakan teknik melakukan  penelitian  /  analisis  berdasarkan  data yang  telah  ada  (dikumpulkan  oleh  pihak  lain). Peneliti  menggunakan  data  karakteristik  ibu hamil  yang  berasal  dari  Survei  Demografi  dan Kesehatan Indonesia.

## II. LANDASAN TEORl
A. Penelitian  terkait  Kasus Neonatum di Indonesia

## 1. Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia
Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI)  merupakan  salah  satu  survei  di  bidang kependudukan  dan  kesehatan  oleh  Badan  Pusat Statistik.  SDKI  dirancang  untuk menyajikan informasi  mengenai  tingkat  kelahiran,  kematian, keluarga  berencana,  dan  kesehatan.  Pola  pertanyaan ini  sama  dengan  pola  DHS (Demographic  and Health  Surveys) internasional.  Salah  satu  analisis yang  dapat  dilakukan  dari  data  hasil  survei  ini adalah studi tentang kematian (mortalitas), khususnya  potensi  kematian  bayi  pada  usia  bulan pertama lahir.
Kematian  merupakan  salah  satu  masalah yang  berpengaruh  terhadap  struktur  penduduk  suatu negara. Tingkat kematian suatu bangsa menggambarkan tingkat  kesejahteraan  suatu  negara. Kematian  pada  usia  baru  lahir  (bayi)  merupakan salah  satu  masalah  yang dihadapi bangsa Indonesia. Angka  kematian  bayi  merupakan  suatu  barometer dari  tingkat  kesehatan  masyarakat.  Kematian  bayi baik sebelum lahir maupun sesudah lahir merupakan
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print) barometer kesehatan suatu masyarakat dan merupakan  suatu  keadaan  yang  perlu  diperhatikan karena  turut  mempengaruhi  perubahan  penduduk. Berdasarkan  data  SDKI  tahun  2007,  kematian  anak di  bawah  satu  tahun  adalah  sebesar  34  per  1000 kelahiran  hidup.  Angka  ini  sedikit  menurun dibandingkan  dengan  angka  kematian  bayi  (AKB) tahun  2002  adalah  35  per  1000  kelahiran  hidup. Sekitar  dua  pertiga  kematian  bayi  di  bawah  umur satu  tahun  terjadi  pada  masa neonatum (bulan pertama setelah lahir).
2. Kematian Neonatum Kematian
atau mortalitas adalah berakhirnya  kehidupan  dengan  ketiadaan  nyawa dalam organisme biologis. Kematian adalah peristiwa  hilangnya  semua  tanda-tanda  kehidupan secara  permanen  yang  bisa  terjadi  tiap  saat  setelah kelahiran  hidup.  (Budi  Utomo,  1985).  Jenis kematian  bayi  ada  dua  yaitu  kematian  di  dalam rahim  dan  kematian  di  luar  rahim.  Kematian  di dalam  rahim (intra  uterin) terdiri  atas  kematian abortus,  immatur, dan prematur.  Abortus adalah kematian  janin  menjelang  dan  samapai  16  minggu. Immatur adalah  kematian  janin  antara  umur kandungan  di  atas  16  minggu  sampai  pada  umur kandungan  28  minggu.  Sedangkan prematur adalah kematian  janin  di  dalam  kandungan  pada  umur  di atas  28  minggu  sampai  dengan  kelahiran.  Kematian bayi  di  luar  rahim (extra  uterin) terdiri  dari  lahir mati,  kematian  bayi  baru  lahir,  kematian  lepas  baru lahir,  dan  kematian  bayi.  Lahir  mati (still  birth) adalah  kematian  bayi  yang  cukup  masanya  pada waktu  keluar  dari  rahim  dan  tidak  ada  tanda-tanda kehidupan.  Kematian  bayi  baru  lahir (neonatum death) adalah  kematian  bayi  sebelum  berumur  satu bulan.  Kematian  lepas  baru  lahir (post  neonatum death) adalah  kematian  bayi  setelah  berumur  satu bulan  tetapi  kurang  dari  satu  tahun.  Kematian  bayi (infant mortality} adalah kematian setelah bayi lahir hidup hingga berumur kurang dari satu tahun.
Sebagaimana  telah  disebutkan  di  atas, kematian neonatum merupakan  kematian  bayi  lahir hidup  dalam  bulan  pertama  setelah  lahir.  Angka kematian  neonatum  dipengaruhi  oleh  kelahiran hidup.  Kelahiran  hidup (live  birth) didefmisikan sebagai  keluarnya  hasil  konsepsi  secara  sempurna dari  ibunya  tanpa  memandang  lamanya  kehamilan dan sesudah terpisah dari ibunya dapat bernafas atau menunjukkan tanda-tanda kehidupan. Kematian bayi baru  lahir  disebabkan  berbagai  hal,  yaitu  faktor medis,  faktor  sosial,  biologi,  dan  kegagalan  sistem yang dipengaruhi oleh keadaan dan kultur.
Kesehatan  bayi  baru  lahir  berkaitan  erat dengan  faktor  ibu.  Kematian  ibu,  janin,  dan neonatum di  negara  berkembang  biasanya  terjadi karena  persalinan  terjadi  di  rumah,  tanpa pertolongan  tenaga  kesehatan,  dan  terdapat keterlambatan  akses  untuk  menerima  perawatan yang  sesuai.  Selain  faktor  medis,  faktor  sosial  ibu juga  erat  kaitannya  dalam  mempengaruhi  risiko neonatum.  Faktor  sosial  biologi  atau  karakteristik ibu  dapat  dilihat  dari  variabel  tempat  tinggal, tingkat  pendidikan  ibu,  tingkat  pendapatan keluarga,  dan  urutan  kelahiran  anak.  SDKI membagi tempat tinggal menjadi wilayah perkotaan dan pedesaan. Kriteria tingkat pendidikan  ibu  dipandang  tinggi  jika  ibu  minimal tamat  SLIP,  dan  rendah  jika  ibu  tidak  pernah sekolah  atau  hanya  tamat  SD.  Sedangkan  tingkat pendapatan keluarga dibedakan menjadi menengah ke atas dan menengah ke bawah. Urutan kelahiran digolongkan menjadi kelahiran pertama (1), kedua (2), dan ketiga atau lebih (3+).

## B. Data Mining

## 1. Pengertian Data Mining
Data  mining  adalah  serangkaian  proses untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan data berupa pengetahuan yang tidak dapat diperoleh secara  manual.  Menurut  Daniel  T.  Larose  dalam bukunya  yang  berjudul “Discovering Knowledge  in Data”, data mining adalah sebuah proses menemukan  atau  menggali  lebih  dalam  mengenai pola, hubungan, maupun trend dari sekumpulan data menggunakan  sebuah  teknik  matematika  maupun statistik.
Data  mining  adalah  sebuah  analisis  yang luas  dari  sekumpulan  data  observasi  untuk  mencari hubungan, ringkasan dan pola sebagai cara agar data tersebut  dapat  dipahami  maupun  bermanfaat  bagi pemilik data (Hand et al.).
Data  mining  adalah  disiplin  ilmu  yang membawa  secara  bersama-sama  berbagai  macam teknik  machine  learning,  pengenalan  pola,  statistik, database  dan  visualisasi  untuk  menggali  informasi dari  basis  data  yang  besar. (Evangelas  Simoudis  in Cabena et al)
Data mining juga diartikan sebagai perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  menemukan pola-pola  tersembunyi  maupun  hubungan-hubungan yang  terdapat  dalam  basis  data  yang  besar  dan menghasilkan  aturan-aturan  yang  digunakan  untuk memperkirakan  perilaku  di  masa  mendatang.  Data
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print) mining sering dikatakan berkaitan dengan "penemuan pengetahuan" dalam basis data.
Data mining menggunakan berbagai macam  teknologi  yang  diambil  dari  ilmu  statistik, jaringan  saraf (neural  network), logika  fuzzi (fuzzy logic), algoritma  genetika (genetic  algorithm), dan berbagai  teknologi  kecerdasan  buatan  lainnya. Selain  itu,  pendekatan  data  mining  juga  dapat dilakukan  dengan  visualisasi  data.  Pada  pendekatan ini pengguna dibantu untuk menemukan sendiri pola dari  sejumlah  data  berukuran  besar  dengan didasarkan visualisasi oleh data mining.

## 2. Teknik – teknik Data Mining
Tujuan  dari  data  mining  adalah  untuk mendeskripsikan  apa  yang  telah  terjadi (descriptive data mining) dan untuk memprediksi apa yang akan terjadi (predictive  data  mining).  Descriptive  data mining dilakukan  dengan  mencari  pola  pada kejadian  yang  telah  lampau  yang  mempengaruhi kejadian yang terjadian pada masa sekarang. Teknik data  mining  yang  termasuk  dalam    kategori  ini adalah association dan clustering.  Predictive  data mining menggunakan  kejadian  yang  telah  lampau untuk memprediksi apa yang terjadi pada masa yang akan  datang.  Yang  termasuk  dalam predictive  data mining adalah classification dan estimation . Pengkategorian  teknik  data  mining  dapat  dilihat pada bagan di bawah ini.
Gambar 2.1 Teknik-teknik data mining
a. Association Rule Mining
Association  rule  mining merupakan  teknik untuk  menemukan  aturan  asosiasi  antara  suatu kombinasi  item.  Aturan  asosiatif  diukur  dari  dua parameter,  yaitu support dan confidence.  Support adalah  persentase  kombinasi  item  dalam  data, sedangkan confidence merupakan kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiatif.
Algoritma  yang  sering  digunakan  adalah apriori  dengan generate dan test, yaitu  pembuatan kandidat  kombinasi  item  yang  mungkin  berdasar
aturan  tertentu  lalu  dilakukan  pengujian  apakah kombinasi item memenuhi syarat support minimum. Kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  tersebut disebut frequent  itemset.  Frequent  itemset ini nantinya  digunakan  untuk  membuat  aturan-aturan yang memenuhi syarat confidence minimum.

## b. Clustering
Teknik  kluster  melakukan  pengelompokan set  data  tanpa  berdasarkan  kelas  data  tertentu. Clustering dipakai  juga  untuk  memberikan  label pada  kelas  data  yang  belum  diketahui.  Oleh  karena itu clustering digolongkan sebagai metode unsupervised learning. Prinsip dari clustering adalah memaksimalkan  kesamaan  antaranggota  satu  kelas dan meminimalkan kesamaan antar kelas. Clustering dapat  dilakukan  pada  data  yang  memiliki  beberapa atribut  yang  dipetakan  sebagai  ruang  multidimensi. Metode  yang  diperlukan  untuk  melakukan  teknik kluster diantaranya adalah  fungsi jarak, normalisasi, dan metode partisi.
c. Classification
Klasifikasi (classification) merupakan proses  untuk  merumuskan  model  atau  fungsi  yang menjelaskan  atau  membedakan  konsep  maupun kelas data. Tujuannya adalah untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak  diketahui.  Data  input  untuk  klasifikasi  adalah kumpulan  record  dimana  setiap  record  disebut instance atau sampel. Sebuah tuple (x,y) menyatakan pemetaan record, dimana x adalah himpunan atribut dan y adalah label kelas (kategori atau atribut target). Fungsi target / memetakan setiap himpunan atribut x ke salah satu kategori y yang telah didefinisikan.
Gambar 2.2.
Klasifikasi sebagai pemetaan sebuah himpunan atribut input x ke dalam label kategori kelasnya
Beberapa teknik klasifikasi yang digunakan adalah decision tree classifier, rule-based classifier, neural  network,  support  vector  machine dan naive Bayes  classifier. Setiap  teknik  menggunakan algoritma  learning  untuk  mengidentifikasi  model yang  memberikan  hubungan  yang  paling  sesuai
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print)
antara  himpunan  atribut  dan  label  kelas  dari  data input. Metode klasifikasi yang paling popular adalah decision  tree.  Decision  tree (pohon  keputusan) merupakan  metode  yang  mudah  diinterpretasi  oleh manusia.  Salah  satu  algoritma decision  tree adalah algoritma C4.5.
Proses  klasifikasi  itu  sendiri  biasanya dibagi  menjadi  dua  fase,  yaitu learning dan  test. Pada  fase learning, sebagian  data  yang  telah diketahui kelas datanya dimasukkan untuk membentuk  model  estimasi.  Pada  fase  test,  model yang  sudah  terbentuk  diuji  dengan  sebagian  data lainnya  untuk  mengetahui  akurasi  dari  model tersebut.  Bila  akurasinya  memenuhi,  maka  model dapat  diterima  untuk  melakukan  prediksi  kelas  data yang belum diketahui.

## d. Estimation
Data  mining  terletak  pada  berbagai  macam disiplin ilmu, salah satu nya adalah statistik. Teknik data  mining  menggunakan  disiplin  ilmu  ini  untuk melakukan  estimasi  berdasarkan  set  data  masa  lalu untuk  memprediksi  nilai  yang  mungkin  terjadi  di masa  depan.  Statistik  inferensia  merupakan  cabang ilmu
statistik
yang
mampu menjelaskan/mengestimasi  suatu  nilai  berdasarkan sekumpulan  training  data  set.  Metode  estimasi  ada dua  yaitu point  estimation dan interval  estimation. Point  estimation menangani  data  untuk  satu  waktu tertentu saja, sedangkan interval estimation memprediksi  suatu  data  berdasarkan  sekumpulan data  pada  selang  waktu  tertentu (time  series analysis). Dikenal  juga  metode  analisis  regresi, korelasi,  dan  trend  data  sebagai  alat  untuk melakukan analisis inferensia.

## 3. Pohon Keputusan (Decision Trees)
Sesuai  uraian  di  atas,  pohon  keputusan (decision  tree) merupakan  salah  satu  metode  data mining  yang  diterapkan  dalam  teknik  klasifikasi. Klasifikasi merupakan proses pembelajaran (learning)  yang  memetakan  komponen  data  ke dalam  sejumlah  kelas  yang  telah  didefinisikan. Proses  klasifikasi  menggunakan  pendekatan  induksi dari sejumlah data sampel yang terdiri dari sejumlah vektor  atribut  dan  sebuah  atribut  kelas.  Tujuan  dari proses  learning  adalah  untuk  memperoleh  model klasifikasi  yang  dikenal  dengan  sebuatan  klasifier yang  akan  memprediksi  kelas  untuk  sebuah  sampel berdasarkan  nilai  dari  atribut-atributnya.  Proses klasifikasi terdiri dari dua tahap, yaitu:
a. Pembuatan model
Setiap  data  diasumsikan  telah  digolongkan ke  dalam  sejumlah  kelas (predefined  class). Himpunan  data  yang  akan  menyusun  model  ini disebut  training  data.  Model  yang  dihasilkan direpresentasikan  dalam  bentuk  aturan  klasifikasi, pohon keputusan, atau formula matematika.
b. Pemanfaatan model Tahap ini
digunakan untuk mengklasifikasikan  obyek  yang  belum  diketahui kelasnya.  Estimasi  akurasi  dilakukan  dengan membandingkan kelas dari testing data dengan kelas hasil  klasifikasi  model.  Tingkat  akurasi  adalah  ratio jumlah  testing  data  yang  diklasifikasikan  secara benar  berdasarkan  model  klasifikasi  dengan  seluruh jumlah  testing  data.  Jika  akurasi  diterima  maka model klasifikasi dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  data  yang  belum  diketahui kelasnya.
Gambar 2.3. Ilustrasi Pembuatan Model
Gambar 2.4.
Ilustrasi Pemanfaatan Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  merupakan  sistem  yang dikembangkan  untuk  membantu  mencari  dan membuat  keputusan  untuk  masalah  yang  berkaitan dengan  berbagai  macam  faktor  atau  variabel  yang berada  dalam  lingkup  masalah  tersebut.  Melalui pohon  keputusan,  kita  dapat  dengan  mudah  melihat dan  mengidentifikasi  hubungan  antara  faktor-faktor yang  mempengaruhi suatu  masalah untuk  kemudian dapat mencari penyelesaian terbaik dengan memperhitungkan  faktor-faktor  tersebut.  Pohon
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print)
keputusan  ini  juga  dapat  menganalisis  nilai  risiko dan nilai suatu informasi  yang terdapat dalam suatu alternatif  pemecahan  masalah.  Jadi,  peran  pohon keputusan  adalah  sebagai  alat  bantu  dalam mengambil keputusan (decision support tool). Dalam  melakukan  analisis  pemecahan masalah,  pohon  keputusan  memetakan  mengenai alternatif-alternatif  pemecahan  masalah  yang  dapat diambil dari masalah tersebut. Pohon memperhatikan  faktor-faktor  kemungkinan/peluang yang akan mempengaruhi alternatif-alternatif keputusan  tersebut,  disertai  dengan  estimasi  hasil akhir  yang  akan  didapat  bila  alternatif  keputusan tersebut dipilih.
Pohon keputusan merupakan model prediksi  menggunakan  struktur  pohon  atau  struktur berhirarki.  Konsep  dari  struktur  pohon  keputusan adalah mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan. Pohon membagi (breakdown) proses  pengambilan  keputusan  yang kompleks menjadi lebih simpel sehingga pengambilan keputusan akan
lebih menginterpretasikan solusi dari permasalahan. Pohon  keputusan  berguna  untuk  mengeksplorasi data  dan  menemukan  hubungan  tersembunyi  antara sejumlah calon varibel input dengan sebuah variabel target. Pohon keputusan memadukan antara eksplorasi  data  dan  pemodelan.  Contoh  dari  pohon keputusan dapat dilihat dari gambar di bawah ini.
Gambar 2.5.
Model Pohon keputusan Daniel T. Larose

## C. Algoritma C4.5

## 1. Pengertian Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan  pengembangan dari  algoritma  ID3 (Iterative  Dichotomiser  3) yang dikembangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan.  Idenya  adalah membuat pohon dengan percabangan awal merupakan  atribut  yang  paling  signifikan,  dan
seterusnya dibagi menjadi percabangan-percabangan sampai aturan terpenuhi. Pohon keputusan itu sendiri diartikan  sebagai  suatu  cara  untuk  membagi sekumpulan data menjadi himpunan-himpunan yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian rule atau aturan  keputusan.  Algoritma  IDS  ini  pada  dasarnya hanya  mengulang  langkah  pemartisian  sampai diperoleh  keadaan  dimana  semua  sampel  pada sebuah simpul tergolong ke dalam kelas yang sama. Setiap  jalur  dari  akar  menuju  daun  akan merepresentasikan  aturan  keputusan (decision  rule) yang  akan  digunakan  sebagai  prediktor  kelas  data berikutnya.
Pohon dibangun dengan cara membagi data secara rekursif sehingga tiap bagian terdiri dari data yang  berasal  dari  kelas  yang  sama.  Bentuk pemecahan (split) yang  digunakan  untuk  membagi data  tergantung  dari  jenis  atribut  yang  digunakan dalam  split.  Algoritma C4.5 dapat  menangani  data numerik baik yang bersifat diskrit maupun kontinyu. Jika  suatu  set  data  mempunyai  beberapa  nilai pengamatan  missing  value,  jika  jumlah  pengamatan terbatas maka atribut missing value ini dapat diganti dengan nilai rata-rata dari variabel yang bersangkutan.
Pada  algoritma  ini,  pemilihan  atribut  mana yang  akan  menempati  suatu  simpul  dilakukan dengan  melakukan  perhitungan  entropi  informasi (information entropy) dan mencari nilai yang paling minimum.  Pemilihan  atribut  pada  algoritma  ini berdasarkan  asumsi  bahwa  kompleksitas  yang dimiliki oleh pohon  keputusan sangat berkaitan erat dengan  jumlah  informasi  yang  diberikan  oleh  nilai- nilai  atributnya.  Dengan  kata  lain,  atribut  dipilih berdasarkan  perolehan  informasi  terbesar (highest information  gain) dalam  menghasilkan  subpohon (subtree).
Beberapa  kriteria  yang  dimiliki  oleh  algoritma induktif C4.5 adalah:
a. Atribute-value description
Himpunan  data  yang  digunakan  untuk  menganalisis harus dapat direpresentasikan dalam bentuk himpunan atribut.  Tiap  atribut dapat memiliki nilai diskrit maupun kontinu.
b. Predefined classes
Kategori  yang  akan  diberikan  kepada  tiap  sampel harus ditentukan terlebih dahulu.
c.  Kelas  diskrit,  Sebuah  kasus  atau  sampel  harus tergolong  atau  tidak  tergolong  ke  dalam  sebuah kelas  tertentu  dan  jumlah  sampel  harus  jauh  lebih besar daripada jumlah kelas yang ada. d. Jumlah data yang mencukupi
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print)
Jumlah  data  yang  dibutuhkan  dipengaruhi  oleh jumlah  atribut  dan  kelas  serta  kompleksitas  dari model klasifikasi yang digunakan.
e. Model klasifikasi logis Pendekatan  induktif  digunakan  untuk  membangun classifier yang  dapat  diekspresikan  sebagai  pohon keputusan atau aturan keputusan.
Misal  training  samples  T,  atribut (A 1 ,  A 2 , A 3 ,  A 4 ,...) dan  kelas  terdiri  dari (K 1 ,  K 2 ,  K 3 ,  K 4 ....), maka  kerangka  utama  dari  algoritma C4.5 dapat diuraikan sebagai berikut :
1)  Jika T tidak  kosong  dan  semua  sampel  yang  ada di  dalamnya  memiliki  kelas  K 1 yang  sama  maka pohon keputusan untuk T adalah sebuah simpul daun (leaf node) dengan label K 1 2) Jika atribut kosong, maka pohon keputusan berisi sebuah  simpul  daun  dengan  label  K j ,  dimana  Kj adalah  kelas  yang  paling  dominan  pada  training samples T 3)  Jika T terdiri  dari  sampel  yang  memiliki  kelas yang berbeda-beda maka T dipartisi ke dalam T 1 , T 2 , T 3 ,...  T n , training  samples  7  dipartisi  berdasarkan distinct value dari atribut Ak yang pada saat itu menjadi node parent. Misalkan Ak terdiri dari 4 jenis nilai n 1 , n 2 , n 3 , n 4 maka T akan dipartisi  ke  dalam  3  subset  yaitu nilai A k = n 1 , A k = n 2 , A k = n 3 , dan A k = n 4 . Proses  ini  dilakukan  terus  seeara  rekursif dengan base  case langkah  1  dan  2.  Cara  untuk mencari atribut yang akan menjadi node parent pada suatu  iterasi  dilakukan  dengan  menghitung  sebuah kriteria  yang  disebut  gain.  Gain  berfungsi  untuk memilih atribut  yang akan diuji berdasarkan konsep teori  informasi  entropi.  Di  bawah  ini  merupakan gambar proses algoritma C4.5.
Gambar 2.6 Proses Algoritma C4.5

## 2. Komponen Penyusun Algoritma C4.5
Berikut  ini  akan  dijelaskan  komponen  - komponen  yang  menyusun  algoritma  C4.5  dalam membentuk pohon keputusan :
a. Entropi
Entropi  merupakan  distribusi  probabilitas dalam  teori  informasi  dan  diadopsi  ke  dalam algoritma C4.5 untuk mengukur tingkat homogenitas distribusi kelas dari sebuah set data. Semakin tinggi tingkat  entropi  dari  sebuah  data  set  maka  semakin homogen distribusi kelas pada data set tersebut. Jika distribusi  probabilitas  dari  kelas  didefmikan  dengan P = (P 1 , P 2 , P 3 , …, pk) maka entropi dapat dituliskan sebagai persamaan dari:
E ( p 1, p 2, , pk )=   k i 1 ( pi * log2(pi )) ..  (2.1)
Persamaan  2.  1  sama  dengan  persamaan Info(T) sebagai berikut :
| | ) , ( ( 2 log * | | ) , ( ( ) ( 1 T T Ci frequency T T Ci frekuency T Info k i          
…   (2.2) dimana  frekuensi( Ci , T )  adalah  jumlah  sampel  di himpunan T yang memiliki kelas C 1 , C 2 , C 3 , ... C k . Sebagai  contoh,  distribusi  kelas  (0.5,  0.5) lebih  homogen  bila  dibandingkan  dengan  distribusi (0.67,  0.33)  sehingga  distribusi  (0.5,  0.5)  memiliki entropi yang lebih tinggi dari distribusi (0.67, 0.33). Hal ini dapat dibuktikan sebagai berikut:
E(0. 5, 0. 5) = -0.5x Iog2(0. 5) - 0. 5xlog2(0. 5)=1 E(0.  67,  0.  33)  =  -0.  67  x  Iog2(0.  67) - 0.  33  x Iog2(0.33) = 0. 91
Setelah  T  dipartisi  ke  dalam  sejumlah subset T 1 , T 2 , T 3 , …Tn berdasarkan atribut X makan perhitungan      Info      dilakukan      dengan menggunakan himpunan training data yang merupakan hasil partisi sebagai berikut:
Info x ( T ) =         )) (T Info * ( i 1 T T i n i
… (2.3)

## b. Information Gain
Setelah  membagi  data  set  berdasarkan sebuah  atribut  ke  dalam  subset  yang  lebih  kecil, entropi  dari  data  tersebut  akan  berubah.  Perubahan entropi ini dapat digunakan untuk menentukan bagus tidaknya  pembagian  data  yang  telah  dilakukan. Perubahan  entropi  ini  disebut  dengan information gain.  Information  gain diukur  dengan  menghitung selisih  antara  entropi  data  set  sebelum  dan  sesudah pembagian (splitting) dilakukan.  Pembagian  yang terbaik  akan  menghasilkan  entropi  subset  yang paling kecil, dengan information gain yang terbesar.
Jika sebuah data set D dipartisi berdasarkan nilai dari atribut X dan menghasilkan subset (Tl, T2, ..., Tn) maka information gain dapat dihitung dengan persamaan :
Gain (x) = Info(T) - Info x (T) ............. (2.4)
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print)
Info(T) adalah entropi dari data set sebelum dipartisi berdasarkan atribut X, dan lnfo x (T) adalah Info dari subset  setelah  dilakukan  pemartisian  berdasarkan atribut X.
c. Gain Ratio
Gain  ratio merupakan  normalisasi  dari information  gain yang  memperhitungkan  entropi dari  distribusi  probabilitas  subset  setelah  dilakukan proses partisi. Secara matematis, gain ratio dihitung sebagai berikut:
GainRatio(X) =
) ( inf ) ( x o Split x Gain …… (2.5) dimana :
SplitInfo( X )  = |)) (| log * | | ( 1 2 1 1 T T T T n i          ....
(2.6) |T i |  adalah  kardinalitas  dari  subset TI yang  berada dalam training data T.

## D. Object Oriented Programming
Program  adalah  rangkaian  kegiatan  atau perintah  untuk  dieksekusi  oleh  komputer.  Program dapat  berupa  utilitas  atau  aplikasi  untuk  mencapai tujuan  komputasi  (pengolahan)  tertentu.  Algoritma merupakan  rangkaian  alur  berpikir  yang  diperlukan untuk  menulis  rangkaian  instruksi  dalam  program. Algoritma  adalah  rancangan  penyelesaian  masalah dengan  prosedur  dan  terstruktur,  rangkaian  perintah dan  langkah  tatacara  yang  teratur.  Struktur  dasar algoritma terdiri dari runtunan (sequence), pemilihan (selection), dan pengulangan (repetition).
Pemrograman berorientasi objek atau Object  Oriented  Programming (OOP)  adalah  cara pemrograman  yang  mendasarkan  segala  sesuatunya pada  objek.  OOP  adalah  suatu  cara  baru  dalam berpikir  secara  berlogika  dalam  menghadapi masalah-masalah  yang  akan  diatasi  dengan  bantuan komputer  (Nugroho,  2004).  Pendekatan  OOP melihat permasalahan lewat pengamatan dunia nyata dimana  setiap  objek  adalah  entitas  tunggal  yang memiliki  kombinasi  struktur  data  dan  fiangsi tertentu.  Hal  ini  berbeda  dengan  pendekatan terstruktur  dimana  struktur  data  dan  fungsi didefmisan  secara  terpisah  dan  tidak  berhubungan dengan erat.
Pendekatan  berorientasi  objek  membuat data terbungkus pada setiap fungsi atau prosedur dan melindunginya  terhadap  perubahan  yang  tidak dikehendaki  dari  fungsi  yang  berada  di  luar.
Pendekatan  OOP  memiliki  karakteristik  sebagai berikut :
1. Pendekatan  lebih  pada  data  dan  bukannya  pada prosedur atau fungsi
2. Program besar dibagi pada objek-objek 3. Struktur data dirancang dan menjadi karakteristik dari objek-objek
4. Fungsi-fungsi yang mengoperasikan data tergabung dalam objek yang sama
5. Data tersembunyi dan terlindung dari fungsi/prosedur yang ada di luar.
6. Objek-objek dapat saling berkomunikasi dengan saling mengirim pesan satu sama lain
7. Pendekatan  adalah  dari  bawah  ke  atas (bottom up approach)

## Gambar 2.8. Hubungan Data dan Fungsi Pada Pemrogaman Berorientasi
Objek
E. Unified Modeling Language
Unified  Modeling  Language atau  UML merupakan  peralatan  pendukung  pemodelan  visual dan  perancangan  program  pada  OOP.  UML merupakan  turunan  dari  beberapa  metode  yang mempunyai  kumpulan  diagram  grafis  sebagai kombinasi  dari  konsep  pemodelan  data (entity relationship  diagram), pemodelan  bisnis (work flow), pemodelan  objek,  dan  pemodelan  komponen (Shoemaker, 2004). Diagram grafis tersebut merupakan  tampilan  dari  beberapa  level  abstraksi yang  dapat  digunakan  secara  bersama  oleh  semua proses  pada  seluruh  siklus  hidup  pengembangan perangkat lunak.
UML  dibangun  di  atas  4+1  view.  Setiap view  berhubungan  dengan  perspektif  tertentu dimana  sistem  akan  diuji.  View  yang  berbeda  akan menekankan  pada  aspek  ayng  berbeda  dari  sistem yang  mewakili  stakeholder  tertentu.  Model  4+1 tersebut  diantaranya  use  case,  logical  view,  process view,  physical  view  dan  development  view (Hamilton, 2006). Gambar di bawah ini menggambarkan model 4+1 view UML.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019
Gambar 2.9. Model 4 + 1 View UML
Use  case view  mendefinisikan  perilaku  eksternal sistem, seperti end user, analis, dan tester. Logical view  mendeskripsikan  struktur  logika  yang mendukung  fungsi-fungsi  yang  dibutuhkan use case. Process view mendeskripsikan proses-proses yang  terjadi  dalam  sistem. Physical  view menjelaskan komponen-komponen fisik dari sistem yang akan dibangun. Sedangkan development view menjelaskan bagaimana komponen-komponen  fisik  didistribusikan  ke lingkungan fisik dimana sistem akan dijalankan.

## Use Case Diagram
Use  Case adalah  deskripsi  fungsi  dari sebuah  sistem  dari  perspektif  pengguna.  Cara  kerja use  case adalah  mendeskripsikan  tipikal  interaksi antara  user  (pengguna)  sebuah  sistem  dengan sistemnya  sendiri  melalui  sebuah  cerita  bagaimana sebuah  sistem  dipakai  (Munawar,  2005).  Diagram use  case menyajikan  interaksi  antara use  case dan actor. Diagram  ini  mendeskripsikan  persyaratan fungsional      sistem    serta  kebiasaan actor berinteraksi  pada  batasan  sistem.  Komponen- komponen dalam diagram use case adalah : a. Aktor
Aktor  adalah  pengguna  sistem,  dapat berupa  manusia,  mesin,  dan  sistem  lainnya.  Semua yang  berinteraksi  dengan  sistem  dari  luar  atau batasan  sistem  disebut  dengan  aktor.  Representasi dari aktor dalam UML adalah:
Gambar 2.10. Gambar use case representasi actor
b. Use case
Use  case adalah  elemen  dalam  pemodelan yang  menggambarkan  bagaimana  pengguna  dalam sistem  akan  berinteraksi  dengan  sistem  untuk melakukan  suatu  pekerjaan.  Notasi  use  case  dalam UML direpresentasikan dengan gambar 2.11.
Gambar 2.11. Gambar use case representasi use case
c. Relasi
Relasi  dalam  use  case  diagram  secara umum terdiri dari:
1)  Relasi  asosiasi,  menggambarkan  relasi  antara aktor dengan use case. Relasi   asosiasi dalam UML direpresentasikan dalam garis.
Gambar 2.12. Representasi relasi asosiasi
2) Relasi antar-use case, terdiri dari relasi include dan extend. Relasi include memungkinkan satu use case menggunakan  fungsionalitas  yang  disediakan  oleh use case lainnya.  Relasi extend memungkinkan  satu use case secara opsional menggunakan fungsionalitas  yang  disediakan  oleh use  case lainnya.
Gambar 2.13. Representasi relasi include
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print)

## 2. Activity Diagram
Activity diagram  adalah  teknik  untuk mendeskripsikan  logika  prosedural,  proses      bisnis, dan      aliran    kerja. Activity    diagram digunakan untuk memodelkan perilaku sebuah sistem. Beberapa  komponen  dalam activity  diagram disajikan  dalam  tabel  2.2  Tabel  2.2.  Beberapa Komponen dalam Activity Diagram Simbol Keterangan  Titik awal Titik akhir Activity Action Pilihan untuk pengambilan keputusan Aliran  akhir  (flow final) Tabel 2.2 Beberapa Komponen dalam Activity Diagram 3. Sequence Diagram Sequence diagram digunakan untuk menggambarkan  perilaku  pada  sebuah  skenario. Diagram  ini  menunjukkan  sejumlah  contoh object dan message (pesan)  yang  diletakkan  di  antara object, message, dan waktu. a)  Object/participant

## a) Object/participant
Gambar 2.15. Representasi object/participant
Participant diletakkan di bagian atas diagram dari kiri ke kanan. Setiap participant terhubung dengan garis  titik-titik  yang  disebut lifeline. Sepanjang lifeline terdapat  kotak  yang  disebut activation,
yang  mewakili  sebuah  eksekusi  operasi  dari participant
b) Message
Message menunjukkan sebuah aliran informasi  atau  perpindahan  kontrol  di  antara  dua participant. Sebuah message bergerak  dari  satu participant ke participant lain dan dari satu lifeline. 1
Gambar 2.16. Representasi message
c) Time
Time adalah diagram  yang  mewakili  waktu pada  arah  vertikal.  Waktu  dimulai  dari  atas  ke bawah. Message yang berada di atas akan dijalankan terlebih dahulu daripada message di bawahnya.

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Tinjauan Kasus
Pemeriksaan kasus risiko kematian monatum dengan  memperhatikan  empat  variabel karakteristik ibu melibatkan pemeriksaan kesesuaian training  data  set  yang  dipakai.  Sebelum  melakukan pembentukan tree dengan  algoritma  C4.5,  training data  set  yang  dipakai  diperiksa  apakah  jumlah variabel  yang  telah  di-input  lebih  dari  satu.  Dalam analisis  ini,  jumlah  variabel  yang  digunakan  adalah hanya satu class variable dan minimal satu attribute variable. Algoritma C4.5 menginduksi pembentukan tree  (pohon)  dengan  berdasarkan  nilai  entropi  dan information gain dari setiap kategori dalam variabel. Pada  algoritma  ini,  pemilihan  atribut  mana  yang akan  menempati  suatu  simpul  dilakukan  dengan melakukan perhitungan entropi (information entropy) dengan  mencari  nilai  yang  paling minimum.  Pemilihan  atribut  pada  algoritma  ini berdasarkan  pada  asumsi  bahwa  kompleksitas  yang dimiliki oleh pohon  keputusan sangat berkaitan erat dengan  jumlah  informasi  yang  diberikan  oleh  nilai- nilai  atributnya.  Teknik  ini  memilih  atribut  yang memberikan  perolehan  informasi  terbesar (highest information  gain) dalam  menghasilkan  subpohon (subtree) untuk mengklasifikasikan sampel.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print)
Dalam  pembangunan  perangkat  lunak. salah  satu  tahap  awal  yang  dilakukan  adalah melakukan pemodelan visual, yang akan memberikan gambaran tentang perangkat lunak yang akan  dibangun.  Dalam  penelitian  ini  digunakan pemodelan  berorientasi  objek  dengan  menggunakan Unified  Modeling  Language (UML)  versi  2.0  untuk memodelkan  perangkat  lunak  yang  akan  dibangun. Dalam  UML  terdapat  beberapa  diagram  yang  dapat digunakan  untuk  menjelaskan  beberapa  aspek  yang terdapat  dalam  perangkat  lunak  yang  dibangun. Diagram-diagram  tersebut  antara  lain use  case diagram,  activity  diagram,  class  diagram, dan sequence diagram.
Program  yang  dibangun  mempunyai  fitur- fitur  umum  yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna, yang dijelaskan dengan use case diagram. Use case diagram juga menjelaskan gambaran interaksi antara pengguna  dan  aplikasi.  Setiap use  case akan dijelaskan  lebih  lanjut  dalam activity  diagram dan sequence diagram.

## B. Analisis Pemanfaatan Algoritma C4.5 dibandingkan dengan ID3
Salah  satu  teknik  klasifikasi  yang  umum digunakan  dalam  induksi  pohon  keputusan  adalah algoritma Iteractive  Dichotomizer  Tree (ID3). Algoritma  ini  merupakan  algoritma  yang  dibangun oleh J. Ross Quinlan sebelum membangun algoritma C4.5.  Ide  dasarnya  adalah  membangun  pohon dengan  percabangan  awal  yang  merupakan  atribut paling  signifikan,  dan  seterusnya  dibagi  menjadi percabangan sampai aturan terpenuhi.
Algoritma ID3 mengulang langkah pemartisipan  sampai  diperoleh  keadaan  dimana semua  sampel  pada  sebuah  simpul  tergolong  ke dalam  kelas  yang  sama.  Sesuai  penamaannya, algoritma  ini  hanya  mampu  mengklasifikasikan  set data ke dalam dua  kategori (dikotomi). Oleh karena itu,  untuk  sampel  dengan  kategorik  lebih  dari  dua variabel,  mau  tidak  mau  pengklasifikasian  harus dieliminasi  dengan  menghilangkan  satu  variabel kategorik.  Eliminasi  juga  dapat  dilakukakan  dengan menggabungkan  dua  kategori.  Misalnya  untuk variabel  urutan  kelahiran  dengan  tiga  kategorik, yaitu  kelahiran  pertama,  kedua,  dan  ketiga  lebih, untuk  kategorik  kelahiran  pertama  dan  kedua  dapat diringkas menjadi satu kategorik.
Pada  akhirnya  pengklasifikasian  urutan kelahiran  hanya  menjadi  dikotomi,  yaitu  kelahiran pertama  kedua  dan  kelahiran  ketiga.  Hal  ini merupakan  salah  satu  kekurangan  algoritma  ID3 dengan  terlalu  memaksakan  split  node  hanya
menjadi dua percabangan saja. Dua buah gambar di bawah  ini  (gambar  3.1  dan  gambar  3.2)  merupakan contoh  hasil  induksi  pohon  keputusan  dengan algoritma  ID3  dan  C4.5  Terlihat  jelas  bahwa  untuk algoritma  ID3  tidak  dapat  menangani  percabangan lebih  dari  dua.  sedangkan  algoritma  C4.5  dapat menangani  percabangan  lebih  dari  dua  kategori. Pada  gambar  3.2,  variabel  urutan  kelahiran  dapat dipecah  lagi  menjadi  tiga  cabang  sesuai  jumlah kategoriknya  (kelahiran  pertama,  kedua,  ketiga) tanpa harus melakukan eliminasi maupun penggabungan kategori-kategori dari variabel atribut tersebut.
Kekurangan  selanjutnya  adalah  algoritma ID3 hanya dapat menangani data diskrit, tidak dapat menangani data kontinyu. Jika kita harus berhadapan pada  kasus  data  bertipe  kontinyu.  seperti  besarnya pendapatan.  skaia  umur,  skala  berat  badan,  maka algoritma  ini  tidak  tepat  digunakan.  Salah  satu kelebihan  algoritma  C4.5  adalah  kemampuannya menangani  data  bertipe  kontinyu.  Oleh  karena  itu, algoritma  ini  lebih  tepat  untuk  di-implementasikan dalam permasalahan di atas.
Gambar 3.3.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019
Hasil induksi pohon untuk data besar pendapatan bertipe kontinyu dengan algoritma C4.5

## C. Spesifikasi Rancangan Program
1. Use Case Diagram Use
case
diagram
bertujuan menggambarkan  fitur-fitur  yang  terdapat  pada program  aplikasi  yang  dibuat  dan  interaksi  yang terjadi  antara  pengguna  dan  aplikasi  tersebut. Use case  diagram pada  perancangan  program  aplikasi dalam penelitian ini terdiri dari satu actor dan tujuh use  case (Gambar  3.1). Actor yang  berinteraksi dengan program aplikasi adalah pengguna.
Gambar 3.4. Rancangan User Case Diagram
a. Use Case Entri Data
Use  Case ini  memberi  fasilitas  kepada pengguna  untuk  melakukan  entri  data  yang  akan dipakai  sebagai  learning  data  set.  Pengguna  dapat memasukan  data  pada  form spreadsheet yang  telah disediakan  oleh  aplikasi.  Secara default, pada  form akan  diberikan  satu  variabel.  Baris  akan  bertambah secara otomatis, sehingga pengguna dapat memasukkan  data  berapa  pun  jumlah  data  nya. Sedangkan untuk jumlah variabel (kolom) tidak bisa dilakukan  otomatis.  Pengguna  harus  menentukan terlebih dahulu variabel yang akan ditambahkan. Hal ini  untuk  menghindari  adanya  variabel  yang sebenarnya tidak perlu untuk dilakukan analisis.
b. Use Case Import Data
Use  case ini  memberikan  fasilitas  kepada pengguna  untuk  melakukan  import  data  dari eksternal  file,  baik  teks  file  (.txt)  maupun  database Access  (.mdb).  Pengguna  juga  dapat  membuka kembali  file  yang  pernah  dibuat  dari  aplikasi (Quinlaan file atau .qln).
c. Use Case Tambah Variabel
Use  case ini  memberikan  fasilitas  kepada pengguna  untuk  menambahkan  variabel  sejumlah variabel  yang  akan  digunakan  dalam  proses learning. Penambahan bisa dilakukuan satu per satu maupun sekaligus.
d. Use Case Group Variabel Pengguna  diberikan  keleluasaan  dalam menentukan variabel mana yang akan menjadi kelas maupun  atribut.  Variabel  kelas  sebagai  variabe! dependen (tidak  bebas)  dan  variabel  atribut  sebagai variabel independen (bebas).  Pengguna  juga  dapat menentukan tipe variabel dan pengkodean variabel.
e. Use Case Analisis Setelah mendefinisikn variabel yang digunakan  dan  learning  data  set  telah  lengkap, pengguna  dapat  melakukan  analisis  data.    Analisis data  merupakan  proses  pembentukan tree dengan algoritma C4.5.
f. Use Case Simpan File
Use  case Simpan  File  memungkinkan pengguna  untuk  menyimpan  pekerjaannya  dalam format  text  file  (.qln).  File  .qln  hanya  bisa  dibaca dengan  aplikasi  ini.  Pengguna  dapat  membuka kembali  file  tersebut  ketika  pengguna  akan melakukan tindakan lanjut terhadap data yang ada.
g. Use Case Cetak Hasil Setelah  proses  analisis  dilakukan,  dan dihasilkan  suatu  bentuk tree, kebutuhan  selanjutnya adalah  mencetak  tampilan  tersebut. Use  case cetak hasil  memungkinkan  pengguna  mencetak  pohon keputusan yang dihasilkan.

## 2. Activity Diagram
Activity diagram berfungsi untuk mendeskripsikan  logika  prosedural,  proses  bisnis, dan  aliran  kerja.    Sesuai  dengan  tungsinya acrivin diagram berfungsi  untuk  menjelaskan  secara  lebih lanjut tentang use case dalam perancangan program aplikasi ini. Activity diagram yang digunakan dalam perancangan  program  aplikasi  ini  dapat  dijelaskan sebagai berikut.
a. Activity diagram untuk Entri Data
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print)
Gambar 3.5. Rancangan activity diagram untuk use case Entri Data
Activity  diagram menggambarkan  alur prosedural  pembuatan  data/project  baru.  Dimulai dengan memilih menu File-New dan kemudian akan tampil  form  entri (spreadsheet) kosong  yang digunakan  untuk  menampung  data  yang  akan dimasukkan.
b. Activity diagram untuk Import Data Alur  prosedural  untuk  membuka  file diawali  dengan  memilih  menu  File-Open.  Langkah selanjutnya adalah menentukan lokasi file yang akan dibuka, membaca file yang dipilih dan menampilkan form  yang  menampung  data  file  tersebut. Activity diagram buka file dapat dilihat pada gambar 3.6.
Gambar 3.6. Rancangan activity diagram untuk use case Import Data
c. Activity diagram untuk Tambah
Variabel Activity  diagram tambah  variabel  baru menjelaskan prosedur untuk menambahkan sejumlah variabel  yang  akan  digunakan  sebagai  training  data set.
Gambar 3.7. Rancangan activity diagram untuk use case tambah variabel d. Activity diagram Group Variabel Activity  diagram in  menjelaskan  prosedur untuk  mendefinisikan  variabel-variabel  yang  telah ditambahkan.  Dimulai  dengan  memilih  menu  Data- Define  specification,  kemudian  akan  muncul  form dialog  Define  Attribute  yang  berisi  daftar  variabel. Prosedur  selanjutnya  dalah  memasukkan  variabel sesuai  groupnya,  yaitu  variabel  kelas  dan  variabel atribut. Selanjutnya, sistem akan mengenali variabel- variabel tersebut sesuai dengan groupnya.
Gambar 3.8. Rancangan activity diagram untuk Use Case group variabel
e. Activity Diagram Analisis
Gambar 3.9. Rancangan activity diagram untuk Use Case Analisis
f. Activity Diagram Simpan File
Activity Simpan  File  menggambarkan proses  penyimpanan learning  data  set. Dimulai dengan memilih menu File-Save, kemudian menentukan  nama  file  dan  lokasi  penyimpanan. Aplikasi  akan  menuliskan  data  ke  dalam  file.  File yang terbentuk adalah file .qln.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print)
Gambar 3.10. Rancangan activity diagram untuk Use Case Simpan File
g. Activity Diagram Cetak Hasil Activity Diagram Cetak
Hasil menggambarkan proses mencetak hasil dari keluaran tree yang  terbentuk.  Pengguna  memilih  menu  File- Print,  selanjutnya  sistem  akan  menampilkan  form print  dialog  dan  melanjutkan  dengan  proses mencetak keluaran.
Gambar 3.11. Rancangan activity diagram untuk Use Case Cetak Hasil
3. Sequence Diagram
Sequence  Diagram menggambarkan  alur logika  prosedural  aplikasi.  Penggambaran  sequence diagram  didasarkan  pada  diagram use  case. Berikut ini  merupakan sequence  diagram untuk  masing- masing use case.
Sequence Diagram Entri Data Proses pembuatan data baru dimulai dengan pengguna  memilih  menu  File  New  pada  MainForm yang mengakibatkan MainForm membuat instansiasi objek  baru  dari  kelas  Form  Entri  dan  memanggil method GetForm(). Proses selengkapnya bisa dilihat pada Gambar 3.12.
Gambar 3.12. Sequence Diagram Buat Data
Sequence Diagram Cetak Hasil
Sequence  diagram ini  menjelaskan  proses menyimpan  file  yang  diawali  dengan  pengguna memilih  menu  File-Print  pada  MainForm  yang mengakibatkan  pemanggilan  method  PrintFile  () pada instance dari kelas FormGenerateTree. Diagram  selengkapnya  bisa  dilihat  pada  Gambar 3.13.
Gambar 3.13. Sequence Diagram Cetak Hasil

## D. Rancangan Antarmuka
Rancangan  antarmuka  pengguna (user interface) dibuat  untuk  memberikan  kemudahan kepada pengguna dalam berinteraksi dan berkomunikasi  dengan  sistem.  Sistem  menerima masukan  dan  menampilkan  keluaran  melalui antarmuka  yang  tampil  pada  layar  monitor. Rancangan  antarmuka  dalam  penelitian  ini  dibagi menjadi  tiga,  yaitu  rancangan  menu,  rancangan antarmuka  masukan,  dan  rancangan  antarmuka keluaran.

## 1. Rancangan Menu
Rancangan menu
dibuat untuk memudahkan pengguna dalam menggunakan fungsi- fungi yang ada. Pada tampilan utama terdapat menu- menu  pull-down  yang  dibagi  lagi  menjadi  sub- submenu.  Rancangan  menu  dapat  dilihat  pada Gambar 3.14
.
Gambar 3.19. Rancangan Menu Utama
2. Rancangan Antarmuka Masukan
Rancangan masukan dirancang untuk memudahkan pengguna dalam melakukan input data dan load data.
a. Rancangan antarmuka Halaman Utama (Main Form)
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019
Gambar 3.20. Rancangan Antarmuka Halaman Utama
b. Rancangan antarmuka untuk Import Data Pengguna  dapat  menggunakan  data  yang tersimpan  dalam  bentuk  file  eksternal  berformat .mdb  maupun text file.  Antarmuka  ini  dirancang untuk  memfasilitasi  pengguna  pada  saat  melakukan import data.
Gambar 3.21. Rancangan Antarmuka untuk Import Data file eksternal .mdb 3. Rancangan antarmuka keluaran
Antarmuka  keluaran  merupakan  container untuk  menampilkan  tree  hasil  induksi  berdasarkan learning data set yang digunakan.
Gambar 3.26. Rancangan antarmuka Keluaran

## IV. SIMPULAN DAN SARAN

## A. Simpulan
1. Kematian neonatum dipengaruhi  oleh  faktor sosial biologi ibu hamil, yang terdiri dari variabel tempat  tinggal,  tingkat  pendidikan,  tingkat pendapatan  keluarga,  dan  urutan  kelahiran. Variabel  yang  paling  mempengamhi  adalah variabel tingkat pendidikan.
2. Aplikasi  yang dibangun  menggunakan algoritma C4.5  dapat  mendukung  teknik  analisis  data mining, khususnya untuk teknik klasifikasi.
3. Decision  Tree yang  dihasilkan  masih  bersifat statis,  yaitu  terbatas  hanya  pada  empat  variabel
dan  maksimal  tiga  cabang  untuk  masing-masing node-nya
4. Program  aplikasi  dirancang  dengan  berorientasi objek,  menggunakan  alat  pemodelan Unified Modeling  Language dan  diimplementasikan dengan alat bantu bahasa pernrograrnan
Microsoft  Visual  Basic  .NET dan  editor
Microsoft Visual Studio 2005

## B. Saran
1. Perlu  ditambahkan  fungsi  untuk  melakukan pendeteksian  validitas  set  data  yang  digunakan, misalnya  pendeteksian  data outlier,  missing value, korelasi  antarvariabel,  maupun  sebaran datanya.
2. Pengembangan  sistem  selanjutnya  diharapkan mampu  menganalisis  lebih  dari  empat  variabel. Hal ini memungkinkan tindakan analisis memperhatikan  faktor  lain  penyebab  kematian neonatum.
3. Percabangan  yang  dihasilkan  oleh  pohon keputusan (decision  tree) hanya  maksimal  tiga
child, sehingga  untuk  pengembangan  sistem selanjutnya diharapkan aplikasi dapat menangani variabel atribut dengan lebih dari tiga kategori.
4. Aplikasi dapat dikembangkan berbasis web

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ariadni,  Ratih  dan  Isye  Arieshanti.  2011. Implementasi  Metode  Pohon  Keputusan untuk Klasifikasi Data dengan Nilai Fimr Yang  Tidak  Pasii. Surabaya,  Institut Teknologi Sepuluh November.
[2]  Djaja,  Sarimawar.  Afifah,  Tin.  Dan  Ahmad Sukroni.  2004. Peran  Faktor  Sosio
Ekonomi  dan  Biologi  terhadap  Kematian Neonatal  di  Indonesia. Badan  Penelitian dan Pengembangan Kesehatan, Departemen Kesehatan Republik Indonesia.
[3] Larose, Daniel T. 2005. Discovering Knowledge in Data. An Introduction to Data Mining. New Jersey, A John Wiley & Sons, Inc.
[4]  Munawar,  2005. Pemodelan  Visual  dengan UML. Yogyakarta, Penerbit Graha Ilmu.
[5]  Hamilton,  Kim.  And  Russel  Miles.,  2006. Learning  UML  2.0. California,  O'Reily Media
[6] http://en.wikipedia.org/wiki/C4.5algorithm
[7] http ://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/sipina.html [8] http://hciteseerx.ist.psu.edu/~decission.htm
[9]  Tjortjis,  Christos  and  John  Keane.  2002. A Classification Algorithm for Data Mining.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@jayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3, No.1,  Februari  2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Print)
Manchester,  Department  of  Computation, UMIST.
[10]  Febri  Wulandari,  Verdi  Yasin,  Abdi  Moissa
(2018) “Perancangan  jaringan  voip dengan  ivr  (interactive  voice  respon) untuk  sistem  informasi  akademik  stmik jayakarta  menggunakan  asterisk”  Journal of  Information  System,  Informatics  and Computing.  e-ISS:  2597-3673  (online), p-ISSN:  2579-5201  (print).  Vol.  2  No.1 (2018) pp.51-56
[11]  Tri  Wahyudi,  Zulhalim  (2018)  “Perancangan aplikasi  monitoring  angka  kredit  pejabat fungsional  pengendali  ekosistem  hutan pada  ditjen  planologi  kehutanan  dan  tata lingkungan kementrian lingkungan hidup dan  kehutanan”  Journal  of  Information System, Applied, Management,
Accounting and Research. e-ISSN: 2598-
8719 (online), p-ISSN: 2598-8700
(print), Vol. 2 No. 2 (2018) pp.61-67 .