## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Vol. 20, No. 2, Mei 2021, pp. 417~426 ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020 DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1174

## Penerapan Metode Machine Learning dalam Klasifikasi Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah di Indonesia

## Implementation of Machine Learning Method in Risk Classification on Low Birth weight in Indonesia
Istiqomatul Fajriyah Yuliati 1 , Pardomuan Robinson Sihombing 2
1 Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) Jakarta
2 Badan Pusat Statistik (BPS) Jakarta dukan dan Keluarional (BKKBN), 2 Badan Pusat Statistik (BPS)
Article Info

## ABSTRAK

## Article history:
Received, 22 April 2021 Revised, 18 Mei 2021 Accepted, 24 Mei 2021 Penurunan Angka Kematian Neonatal (AKN) menjadi salah satu target dalam mencapai tujuan Sustainable Development Goals (SDGs). Penyebab utama kejadian kematian neonatal adalah kondisi Berat Badan Lahir Rendah (BBLR). Oleh karena itu, diperlukan pemodelan klasifikasi untuk  penentuan  risiko  kejadian  bayi  dengan  BBLR  yang  diharapkan  dapat  menjadi  solusi dalam menurunkan kelahiran bayi dengan BBLR di Indonesia.  Data BBLR yang digunakan bersumber dari  hasil  Survei  Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  2017. Penelitian  ini  akan  mengkaji  penerapan  beberapa  metode  machine  learning  dengan memperhatikan kasus imbalanced data dalam pemodelan klasifikasi. Adapun metode meachine learning yang  digunakan  adalah Classification and  Regression  Tree (CART),  Naïve  Bayes, Random  Forest dan Support  Vector  Machine (SVM).  Pemodelan  klasifikasi  dengan menggunakan teknik resample pada kasus imbalanced data dan set data besar terbukti mampu meningkatkan ketepatan klasifikasi khususnya terhadap kelas minoritas yang dapat diihat dari nilai sensitivity yang tinggi dibandingkan data asli ( tanpa treatment ). Selanjutnya, dari kelima model  klasifikasi  yang  iuji  menunjukkan  bahwa  model  random  forest  memberikan  kinerja terbaik  berdasarkan  nilai  sensitivity,  specificity,  G-mean  dan  AUC  tertinggi.  Variabel terpenting/paling berpengaruh dalam klasifikasi resiko kejadian BBLR adalah jarak dan urutan kelahiran, pemeriksaan kehamilan, dan umur ibu.
Kata Kunci:
CART
machine learning naïve bayes
SVM random forest

## ABSTRACT
Keywords:
CART machine learning naïve bayes SVM random forest Reducing the Infant Mortality Rate (IMR) is one of the targets for achieving the Sustainable Development Goals  (SDGs). The main cause of neonatal death is Low Birth Weight (LBW).
Therefore, classification modeling is needed to determine the risk of LBW events which are expected to be a solution in reducing the birth rate of LBW babies in Indonesia. The LBW data used comes from the results of the 2017 Indonesian Demographic and Health Survey (IDHS). This study will examine the application of several machine learning methods by considering cases of data imbalance in classification modeling. This study will examine the application of several  machine  learning  methods  by  considering  cases  of  data  imbalance  in  classification modeling to determine the risk of LBW babies which are expected to be a solution in reducing the birth of LBW babies in Indonesia. The meachine learning methods used are Classification and  Regression  Tree  (CART),  Naïve  Bayes,  Random  Forest  and  Support  Vector  Machine (SVM).  Classification  modeling  using  resample  technique  in  cases  of  unbalanced  data  and large data sets is proven to improve classification accuracy, especially for minority classes, seen  from  high  sensitivity  values  compared  to  the  original  data  (without  treatment). Furthermore,  from  the  five  classification  models  tested,  it  was  seen  that  the  random  forest model gave the best performance based on the highest sensitivity, specificity, G-mean, and AUC values.  The  most  important  /  most  influential  variables  in  the  risk  classification  of  LBW incidence are the distance and order of births, antenatal care, and the mother's ag e.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Pardomuan Robinson Sihombing, Badan Pusat Statistik Jakarta, Email: robinson@ bps.go.id nulis Korespondensi: son@ bps.go.id

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  bersama  dengan  negara-negara  lain  berkomitmen  dalam  mencapai  tujuan  Sustainable  Development  Goals (SDGs) dengan salah satu targetnya adalah pada tahun 2030 dapat menurunkan Angka Kematian Neonatal (AKN) setidaknya hinggal  12  per  1.000  kelahiran  hidup.  AKN  adalah  jumlah  anak  yang  dilahirkan  pada  waktu  tertentu  dan  meninggal  dalam periode  28  hari  pertama  kehidupan  dan  dinyatakan  sebagai  angka  per  1.000  kelahiran  hidup  [1].  Berdasarkan  hasil  Survei Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  2017  menunjukkan  bahwa  dalam  periode  5  tahun  terakhir,  AKN  adalah  15  per 1.000  kelahiran  hidup,  artinya  1  dari  67  anak  meninggal  dalam  bulan  pertama  kehidupannya[2].  Penyebab  utama  kejadian kematian neonatal adalah kondisi berat badan lahir rendah [3]. World Health Organization (WHO) mendefinisikan berat badan lahir rendah (BBLR) adalah bayi yang lahir dengan berat lahir kurang dari 2500 gram. SDKI 2017 menyatakan bahwa di antara kelahiran hidup dalam kurun waktu 5 tahun terakhir, 94 persen melaporkan berat lahir, 7 persen memiliki berat lahir rendah.
Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang dapat menggambarkan dan membedakan kelas data atau konsep, dengan tujuan agar model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi kelas yang belum diketahui dari suatu objek pengamatan [4]. Metode klasifikasi yang umum digunakan pada disiplin ilmu statistika adalah Analisis Diskriminan dan Regresi Logistik. Namun, semakin populernya era data yang menunjukkan bahwa terjadinya pertumbuhan pesat dari volume data yang luar  biasa  banyak  sehingga  menghasilkan  set  data  besar  (big  data),  maka  sangat  dibutuhkan  alat  analisis  yang  kuat  dan sebrbaguna  untuk  mengungkap  informasi  berharga  dari  set  data  besar  dan  untuk  mengubah  set  data  besar  tersebut  menjadi pengetahuan yang terorganisir[4]. Disisi lain, pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan maka berkembanglah metode machine learning¸yaitu mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya dimana dalam pengembangannya berdasarkan disiplin ilmu lain seperti statistika, matematika dan data mining. Metode klasifikasi pada machine learning yang sering digunakan pada metode machine learning adalah Classification and Regression  Trees (CART), Random Forest, Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVM), dan lain-lain.
Salah satu permasalahan dalam klasifikasi data adalah banyaknya data yang tidak seimbang antara kelas yang berbeda, dan ketika kondisi ketidakseimbangan ekstrim, masalah ini disebut rare event atau imbalanced data [5]. Meskipun banyak metode klasifikasi  yang  baik  digunakan  untuk  klasifikasi  data,  namun  sayangnya  belum  tentu  metode  tersebut  tepat  digunakan  pada kondisi  imbalanced  data,  karena  metode  tersebut  didasarkan  pada  asumsi  bahwa  banyaknya  data  terdistribusi  secara  merata antara kelas yang berbeda. Referensi [6] menyatakan bahwa ketika metode klasifikasi digunakan pada kasus imbalanced data, maka pengklasifikasian cenderung menihilkan peluang dari kelas minoritas karena nilai prediksi akan cenderung pada kategori yang mayoritas, sehingga tingkat ketepatan klasifikasi yang dihasilkan menjadi kurang baik. Hal ini terjadi terutama untuk set data  besar.  Referensi  [7]  melakukan  perbandingan  beberapa  metode  resample  untuk  mengatasi  kasus  imbalanced  data  yang menunjukkan hasil bahwa metode both/combine sampling menghasilkan kinerja klasifikasi yang terbaik.
Sejumlah penelitian bidang kesehatan khususnya risiko bayi dengan BBLR telah banyak diteliti dengan diantaranya banyak menggunakan metode regresi logistik, sedangkan metode machine learning masih sangat jarang digunakan. Adapun penelitian terdahulu menggunakan metode machine learning ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Penerapan Metode Machine Learning pada Penelitian Terdahulu
Tahun Peneliti Topik Ketepatan Klasifikasi 2015 S.H. Sumartini dan S.W. Purnami [8] Penggunaan  Metode Classification  and  Regression  Trees (CART) untuk Klasifikasi Rekurensi Pasien Kanker Serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya CART  menghasilkan  ketepatan klasifikasi sebesar 69,14 persen 2017 Mambang dan A. Byna [9] Analisis Perbandingan Algoritma C.45, Random Forest dengan CHAID  Decision  Tree  untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kecemasan Ibu Hamil Random  Forest  menghasilkan ketepatan  klasifikasi  sebesar  64 persen 2017 C. Oganis, S. Musdalifah,  dan  D. Lusiyanti [10] Klasifikasi Status Gizi Ibu Hamil untuk mengidentifikasi Bayi Berat  Lahir  Rendah  menggunakan  Metode  Support  Vector Machine (SVM) (Studi Kasus di Puskesmas Labuan) Dengan  sampel  hanya  125  data, SVM  menghasilkan  ketepatan klasifikasi sebesar 92 persen 2020 P.L. Kumalasari [11] Sistem  Pengmabilan  Keputusan  untuk  menentukan  Proses Persalinan dengan Metode Naïve Bayes dan Forward Chaining Naïve Bayes menghasilkan ketepatan  klasifikasi  sebesar  90,1
persen
Evaluasi risiko kejadian melahirkan bayi dengan BBLR menjadi salah satu persoalan yang menarik untuk dibahas. Oleh karena  itu,  dalam  penelitian  ini  akan  mengkaji  penerapan  beberapa  metode  machine  learning  dengan  memperhatikan  kasus imbalanced  data  dalam  pemodelan  klasifikasi  untuk  penentuan  risiko  kejadian  bayi  dengan  BBLR  yang  diharapkan  dapat menjadi solusi dalam menurunkan kelahiran bayi dengan BBLR di Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari hasil SDKI 2017 mengenai berat badan lahir pada bayi yang dilahirkan dengan kategori berat badan lahir normal dan rendah. SDKI 2017 dilaksanakan bersama Badan Pusat Statistik (BPS), Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) dan Kementerian Kesehatan. Tujuan utama  SDKI  2017  adalah  menyediakan  estimasi  terbaru  indikator  demografi  dan  kesehatan  yang  memberikan  gambaran menyeluruh tentang kondisi terkini mengenai kependudukan, keluarga berencana (KB), kesehatan reproduksi, serta kesehatan ibu dan anak di Indonesia. SDKI 2017 ini dilakukan pada 34 provinsi di seluruh Indonesia, dengan targe respondennya adalah wanita umur 15-49 tahun, pria kawin/hidup bersama umur 15-54 tahum, dan remaja pria berstatus belum kawin umur 15-24 tahun. Namun, dalam penelitian ini akan digunakan objek pengamatannya adalah wanita umur 15-49 tahun yang memiliki bayi dilahirkan, dengan jumlah sampel sebanyak 16.344 bayi yang dilahirkan. Variabel respon dalam penelitian ini adalah status Berat Bayi Lahir (BBL), yaitu berat badan bayi yang ditimbang dalam waktu 1 jam pertama. Klasifikasi BBL terdiri dari: BBL normal, yaitu  bayi  dilahirkan  dengan  berat  ≥  2.500  gram;  dan  BBL  rendah  atau  (BBLR),  yaitu  bayi  dilahirkan  dengan  berat  lahir <2.500gram  tanpa  memandang  usia  gestasi  atau  dahulu  disebut  sebagai  prematur  [12].  Sedangkan,  variabel  prediktor  yang digunakan mengacu pada penelitian [13] yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Respon Kategori Y Status Berat Bayi Lahir (BBL) 0: normal (≥ 2.500 gr) 1: rendah (< 2.500 gr) Variabel Prediktor Kategori X 1 Kelahiran kembar 1: tidak kembar 2: kembar X 2 Jenis kelamin bayi 1: perempuan 2: laki-laki X 3 Jarak dan urutan lahir 1: anak pertama
2: < 2 tahun dan anak ke 2-3
3: ≥ 2 tahun dan anak ke 2-3 4: < 2 tahun dan anak ke 4+ 5: ≥ 2 tahun dan anak ke 4+ X 4 Suplemen zat besi 1: tidak konsumsi 2: konsumsi X 5 Pemeriksaan kehamilan 1: tidak periksa 2: tradisional 3: medis X 6 Riwayat keguguran 1: tidak ada riwayat 2: ada riwayat X 7 Umur ibu 1: terlalu muda 2: tidak berisiko 3: terlalu tua X 8 Pendidikan ibu 1: tidak sekolah/dasar 2: menengah/tinggi X 9 Pekerjaan ibu 1: tidak bekerja 2: bekerja X 10 Status ekonomi 1: bawah 2: menengah atas X 11 Sumber air minum 1: tidak layak 2: layak X 12 Kebiasaan merokok 1: tidak merokok 2: merokok X 13 Daerah tempat tinggal 1: perdesaan 2: perkotaan

## 2.2 Pemodelan klasifikasi
Dalam pengklasifikasian data ada dua proses langkah, yang terdiri dari:
1. Langkah learning atau training, pada langkah ini dilakukan analisis dari serangkaian training data (yaitu objek pengamatan yang label kelasnya diketahui) untuk membangun model klasifikasi.
2. Langkah klasifikasi, pada langkah ini model yang telah dibangun digunakan untuk memprediksi label kelas untuk data yang diberikan ( testing data ). Langkah ini juga digunakan untuk mengetahui kinerja model klasifikasi.
Oleh karena itu, perlu dibentuk 2 (dua) dataset yaitu training data dan testing data . Pada penelitian ini, pembagian dataset menggunakan metode deterministik/ holdout , yaitu dengan menentukan rasio pembagian dari kedua dataset tersebut. Kavzogolu dkk (2012) dalam penelitian [14] menyatakan bahwa mereka melakukan studi tentang efek dari training data pada dua model klasifikasi  yaitu SVM dan pohon keputusan. Hasil studi menunjukkan bahwa error terkecil didapatkan pada jumlah training
data 79,09 sampai 86,19 persen. Oeh karena itu, pada penelitian ini digunakan 80 persen dari keseluruhan data untuk training data dan sisanya 20 persen data digunakan untuk testing data yang dapat menghasilkan tingkat kinerja klasifikasi.
2.3 Classification and Regression Tree (CART)
Classification and Regression Tree (CART) adalah suatu metode nonparametrik untuk keperluan klasifikasi dengan cara membangun sebuah pohon klasifikasi yang diperoleh melalui penyekatan berulang terhadap suatu himpunan data menjadi sebuah simpul/ node baru.  CART  ini  menggunakan  algoritma  penyekatan  rekursif  secara  biner  ( binary  recursive partitioning)  [15]. CART akan menghasilkan pohon klasifikasi jika variabel respon berskala kategorik dan akan menghasilkan pohon regresi jika variabel respon berupa data kontinu. CART memiliki tujuan untuk mendapatkan suatu kelompok data yang akurat sebagai penciri dari suatu pengklasifikasian.
Ilustrasi struktur pohon klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 1. Simpul awal disebut parent node dinotasikan t 1 , simpul dalam dinotasikan dengan t 2 , t 3 , t 4 , t 7 , t 9 , dan t 10 , serta simpul akhir disebut terminal node dinotasikan dengan t 5 , t 6 , t 8 , t 11 , t 12 , t 13 , t 14 dan t 15 .
Gambar 1. Struktur Pohon Klasifikasi [16]

## 2.4 Random Forest
Random  Forest merupakan  salah  satu  metode  dalam decision  tree atau  pohon  keputusan.  Metode  ini  digunakan  untuk membangun pohon keputusan yang terdiri dari root node, internal node, dan leaf node dengan mengambil atribut dan data secara acak sesuai ketentuan yang diberlakukan. Root node digunakan untuk mengumpulkan data, sebuah inner node yang berada pada root node berisi pertanyaan tentang data, dan sebuah leaf node digunakan untuk memecahkan masalah serta membuat keputusan. Pohon  keputusan  dimulai  dengan  cara  menghitung  nilai entropy sebagai  penentu  tingkat  ketidakmurnian  atribut  dan  nilai information gain seperti pada Persamaan (1) dan (2) [17].
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑌) = − ∑ 𝑝 𝑖 (𝑐|𝑌)𝑙𝑜𝑔 2 𝑝(𝑐|𝑌) (1)
dengan 𝑌 adalah himpunan kasus dan 𝑝(𝑐|𝑌) adalah proporsi nilai 𝑌 terhadap kelas 𝑐 .
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑌, 𝑎) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑌) − ∑ |𝑌 𝑣 | |𝑌 𝑎 | 𝑣𝜖𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝑎) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑌 𝑣 ) (2)
dengan 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝑎) adalah semua nilai yang mungkin dalam himpunan kasus 𝑎 , 𝑌 𝑣 adalah subkelas dari 𝑌 dengan kelas 𝑣 yang berhubungan dengan kelas 𝑎 , dan 𝑌 𝑎 adalah semua nilai yang sesuai dengan 𝑎 .

## 2.5 Naïve Bayes
Naïve bayes adalah metode klasifikasi statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu kelas. Naïve bayes didasarkan pada Teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi. Teorema Bayes adalah memprediksi
probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Teorema tersebut dikombinasikan dengan naïve yang diasumsikan kondisi antar atribut saling bebas [4].
Klasifikasi naïve bayes yang mengacu pada Teorema Bayes dapat dilihat pada Persamaan (3).
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 )𝑃(𝐶 𝑖 ) 𝑃(𝑋) (3)
dengan:
𝑋 : data dengan kelas yang belum diketahui 𝐶 : suatu kelas spesifik dari data 𝑋 𝑃(𝐶|𝑋) : probabilitas bersyarat dari kelas 𝐶 berdasarkan kondisi 𝑋 (probabilitas posterior)
𝑃(𝐶)
: probabilitas kelas 𝐶 (probabilitas prior) 𝑃(𝑋|𝐶) : probabilitas bersyarat dari 𝑋 berdasarkan kondisi kelas 𝐶 , disebut sebagai likelihood 𝑃(𝑋)
: probabilitas data 𝑋 𝑖
: kelas

## 2.6 Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah suatu teknik yang dikembangkan oleh Vapnik pada tahun 1995 untuk melakukan prediksi, baik dalam kasus klasifikasi maupun regresi [18]. SVM merupakan metode machine learning yang dapat digunakan untuk  klasifikasi  baik  data linear mapun non-linear. SVM masuk ke dalam kelas supervised learning . Ide dasar SVM adalah memaksimalkan batas hyperplane seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Optimal Hyperplane dengan Maximum Margin
Hyperplane (batas keputusan) pemisah terbaik antara kedua kelas diperoleh dengan mengukur margin hyperplane tersebut dan mencari titik maksimalnya. Margin merupakan jarak antara hyperplane tersebut dengan data terdekat dari masing-maisng kelas. Selanjutnya, data yang terdekat  tersebut  adalah support  vector . Fungsi  kernel yang akan digunakan pada penelitian ini adalah seperti pada Persamaan (4) dan Persamaan (5). Kernel Linear
𝐾(𝑥, 𝑦) = (𝑥 𝑇 𝑦) (4)
Kernal Radial
𝐾(𝑥, 𝑦) = 𝑒𝑥𝑝 − ( |𝑥−𝑦| 2 2𝑦 2 ) (5)

## 2.7 Evaluasi Kinerja Klasifikasi
Evaluasi dilakukan untuk pemilihan metode pembagian dataset dan metode klasifikasi terbaik yang dilihat melalui ukuran kinerja klasifikasi. Ukuran kinerja klasifkasi yang digunakan dalam penelitian ini dengan memeperhatikan confussion matrix. Confussion  matrix adalah alat yang berguna utnuk  menganalisis seberapa baik  atau  seberapa akurat  metode klasifikasi  dapat mengenali objek pengamatan dari kelas yang berbeda [5]. Tabel 3 merupakan confussion matrix untuk klasifikasi biner. Bagian kolom menunjukkan label aktual pada setiap kelas, sedangkan bagian baris menunjukkan label kelas berdasarkan hasil prediksi.
Tabel 3. Confussion Matrix
Confussion Matrix Kelas Aktual Total Yes
No
Kelas Prediksi Yes TP FP
P’
No
FN
TN N’ Total P N
Beberapa ukuran kinerja klasifikasi  yang dapat diperoleh dari confussion  matrix adalah seperti pada Persamaan (6), (7), (8), dan (9).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (6) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (7) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 (8) 𝐺 − 𝑚𝑒𝑎𝑛 = √𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑥 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 (9)
Akurasi adalah metode yang paling umum digunakan untuk menilai kinerja klasifikasi. Namun, untuk kasus imbalanced data, akurasi menempatkan lebih banyak bobot pada kelas mayoritas atau kelas yang tidak menjadi perhatian. Oleh karena itu, akurasi tidak boleh digunakan sebagai ukuran kinerja klasifikasi kasus imbalanced data [19], sehingga perlu juga memperhatikan sensistivity dan specificity . Jika tingkat akurasi tinggi, namun sensitivity atau specificity rendah, maka pengklasifikasian dapat dikatakan tidak baik. Selain itu, untuk kasus imbalanced data dapat diatasi dengan menggunakan Geometric Mean ( G-mean ) dan kurva Receiver Operating Charateristic (ROC) karena tidak tergantung pada distribusi objek pengamatan antar kelas [20]. Nilai tunggal yang dapat  digunakan utnuk mengukur kinerja klasifikasi  pada kurva ROC adalah Area Under Curve the ROC (AUC).

## 2.8 Tahapan Analisis Data
Tahapan analisis data pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan resample terhadap data dengan menggunakan teknik combine/both sampling
2. Melakukan pembagian data dengan teknik deterministik, yaitu 80 persen untuk training data dan 20 persen untuk testing data
3. Melakukan  pemodelan  klasifikasi  dengan  5  (lima)  metode machine  learning ,  yaitu  CART,  random  forest,  naïve  bayes, SVM linear, dan SVM radial.
4. Melakukan evaluasi kinerja klasifikasi terhadap 5 (lima) metode machine learning yang digunakan
5. Memilih metode machine learning terbaik untuk data BBL berdasarkan kriteria specificity, sensitivity, G-mean , dan AUC tertinggi
6. Pengolahan data menggunakan software R versi 4.0.5

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Sebelum dilakukan pemodelan klasifikasi, maka disajikan terlebih dahulu statistik deskriptif mengenai variabel penelitian. Sampel penelitian menunjukkan bahwa sebanyak 7,3% bayi yang dilahirkan di Indonesia mengalami berat badan lahir rendah atau BBLR. Kondisi  faktor dasar dan genetis seperti kelahiran kembar dan jenis kelamin bayi  laki-laki mempengaruhi  risiko kejaidan  BBLR.  Selain  itu,  faktor  obstetrik  seperti  jarak  yang  terlalu  dekat  (<  2  tahun)  dan  urutan  lahir  (urutan  ke-4  dan seterusnya) serta memiliki riwayat  keguguran juga mempengaruhi  risiko  kejadian BBLR. Faktor nutrisi  seperti suplemen zat besi  dan sumber air minum  diduga mempengaruhi  risiko  kejadian BBLR. Pemeriksaan kehamilan secara tradisional  ataupun tidak diperiksa sama sekali lebih berisiko mengalami BBLR. Risiko kejadian BBLR juga dipengaruhi oleh faktor demografi dan psikososial,  seperti  umur  ibu  yang  terlalu  muda  atau  tua,  pendidikan  ibu,  ibu  bekerja,  status  ekonomi  bawah,  dan  kebiasaan merokok.  Sedangkan,  menurut  daerah  tempat  tinggal  menunjukkan  bahwa  risiko  kejadian  BBLR  lebih  besar  pada  wilayah perdesaan dibandingkan perkotaan. Statistik deskriptif untuk variabel penelitian secara lebih lengkap dapat dilihat pada Tabel 4.
Pemodelan klasifikasi untuk kasus imbalanced data dengan metode machine learning tanpa dilakukan treatment diperoleh nilai  akurasi  dan specificity yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  data  yang  sudah  menggunakan resample  combine/both sampling .  Namun,  kinerja  klasifikasi  lain  pada  pemodelan  klasifikasi  tanpa treatment seperti sensitivity dan G-mean justru memiliki  nilai  0  dan  nilai  AUC  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  data  yang  disudah  dilakukan both  sampling pada  kelima model seperti yang disajikan pada Tabel 5.
Pemodelan klasifikasi tanpa dilakukan treatment pada kelima model menunjukkan nilai kinerja klasifikasi yang sama, yaitu akurasi sebesar 0,924, specificity sebesar 0,924 , sensitivity sebesar 0 , G-mean sebesar 0 dan AUC sebesar 0,462. Hal ini sesuai bahwa nilai prediksi cenderung diklasifikasikan pada kelas yang mayoritas (kelas yang tidak diperhatikan) dibandingkan kelas
minoritas (kelas yang diperhatikan dalam hal ini BBLR), sehingga tingkat ketepatan pada pemodelan klasifikasi tanpa dilakukan treatment pada kelima model memberikan hasil yang tidak baik. Adanya kesalahan klasifikasi akan mengakibatkan kesalahan fatal  dalam  perencanaan  ataupun  pengambilan  kebijakan  pemerintah  dalam  penanganan  kasus  BBLR  yang  seharusnya  akan berdampak  pada  penurunan  AKN.  Penerapan both  sampling dalam  penanganan  kasus imbalanced  data dapat  meningkatkan ketepatan klasifikasi khususnya terhadap kelas minoritas. Hal ini dapat terlihat bahwa pada kelima model untuk nilai sensitivity , yang menunjukkan ukuran ketepatan klasifikasi pada kelas minoritas yang diprediksi secara benar oleh model, berkisar antara 0,521 sampai dengan 0,629. Selain itu, juga meningkatkan nilai G-mean dan AUC yang berkisar antara 0,523 sampai dengan 0,651. Pada sisi lain, terjadi penurunan nilai specificity menjadi berkisar antara 0,532 sampai dengan 0,674. Dengan kata lain, adanya  penanganan  kasus imbalanced  data menghasilkan  nilai specificity dan sensitivity menjadi  lebih  berimbang  yang mengakibatkan nilai akurasi menjadi lebih rendah, yaitu berkisar antara 0,520 sampai dengan 0,648.
Pemodelan klasifikasi  untuk  memprediksi  risiko  kejadian BBLR dengan memperhatikan nilai sensitivity, specificity, G- mean dan AUC, maka model terbaiknya adalah model random forest dengan skema combine/both sampling . Hal ini dikarenakan model random forest tersebut memiliki nilai kinerja klasifikasi terbesar dibandingkan dengan model klasifikasi lainnya. Model tersebut memiliki nilai sensitivity sebesar 0,629, specificity sebesar 0,674, G-mean sebesar 0,651, dan AUC sebesar 0,651. Oleh karena ukuran kinerja klasifikasi pada model terbaik sudah diatas cut off (0,5), maka model tersebut dapat dikatakan baik. Hal ini menunjukkan model klasifikasi terbaik mampu mengklasifikasikan dengan tepat bayi yang baru dilahirkan ke dalam kelas berat bayi lahir normal atau rendah.
Tabel 4. Statistik Deskriptif Variabel Prediktor Status BBL Normal Rendah Kelahiran kembar Tidak kembar 92,7 7,3 Kembar 88,1 11,9 Jenis kelamin bayi Perempuan 92,7 7,3 Laki-laki 92,6 7,4 Jarak dan urutan lahir Anak pertama 92,8 7,2 < 2 tahun dan anak ke 2-3 94,0 6,0 ≥ 2 tahun dan anak ke 2-3 92,3 7,7 < 2 tahun dan anak ke 4+ 91,5 8,5 ≥ 2 tahun dan anak ke 4+ 93,2 6,8 Suplemen zat besi Tidak konsumsi 93,2 6,8 Konsumsi 92,6 7,4 Pemeriksaan kehamilan Tidak periksa 92,0 8,0 Tradisional 92,5 7,5 Medis 93,5 6,5 Riwayat keguguran Tidak ada Riwayat 92,6 7,4 Ada Riwayat 93,1 6,9 Umur ibu Terlalu muda 90,0 10,0 Tidak berisiko 92,4 7,6 Terlalu tua 93,4 6,6 Pendidikan ibu Tidak sekolah/dasar 92,8 7,2 Menengah/tinggi 92,6 7,4 Pekerjaan ibu Tidak bekerja 92,8 7,2 Bekerja 92,5 7,5 Status ekonomi Bawah 92,5 7,5 Menengah atas 92,8 7,2 Sumber air minum Tidak layak 93,3 6,7 Layak 92,6 7,4 Kebiasaan merokok Tidak merokok 92,6 7,4 Merokok 94,0 6,0 Daerah tempat tinggal Perdesaan 92,6 7,4 Perkotaan 92,7 7,3
Tabel 5. Perbandingan Kinerja Klasifikasi Pemodelan Machine Learning No Treatment Model CART Naïve Bayes Random Forest SVM Linear SVM Radial Akurasi 0,924 0,924 0,924 0,924 0,924 Specificity 0,924 0,924 0,924 0,924 0,924 Sensitivity 0 0 0 0 0 G-mean 0 0 0 0 0 AUC 0,462 0,462 0,462 0,462 0,462 Both Sampling Akurasi 0,525 0,526 0,648 0,520 0,545 Specificity 0,532 0,530 0,674 0,532 0,556 Sensitivity 0,521 0,522 0,629 0,514 0,537 G-mean 0,526 0,526 0,651 0,523 0,547 AUC 0,526 0,526 0,651 0,523 0,547
Tabel 6 menyajikan nilai mean decrease gini dari model klasifikasi random forest terbaik. Hal ini menunjukkan bahwa 3 (tiga)  variabel  terpenting/paling  berpengaruh  dalam  klasifikasi  resiko  kejadian  BBLR  adalah  jarak  dan  urutan  kelahiran, pemeriksaan kehamilan, umur ibu. Selanjutnya, 3 (tiga) variabel  yang paling rendah pengaruhnya terhadap klasifikasi  resiko kejadian BBLR adalah sumber air minum, kebiasaan merokok, dan kelahiran kembar.
Tabel 6. Variabel Prediktor yang Paling Berpengaruh menurut Mean Decrease Gini Variabel Prediktor Mean Decrease Gini Jarak dan urutan kelahiran 158,698 Pemeriksaan kehamilan 107,589 Umur ibu 77,179 Jenis kelamin bayi 77,027 Pekerjaan ibu 74,714 Riwayat keguguran 73,286 Status ekonomi 72,374 Daerah tempat tinggal 70,809 Pendidikan ibu 63,939 Suplemen zat besi 63,439 Sumber air minum 55,756 Kebiasaan merokok 31,181 Kelahiran kembar 21,499

## 4. KESIMPULAN
Pemodelan  klasifikasi  dengan  menggunakan  teknik  resample  pada  kasus imbalanced  data dan  set  data  besar  terbukti mampu  meningkatkan  ketepatan  klasifikasi  khususnya  terhadap  kelas  minoritas  yang  dapat  diihat  dari  nilai  sensitivity  yang tinggi dibandingkan data asli (tanpa treatment). Selanjutnya, dari kelima model klasifikasi yang iuji menunjukkan bahwa model random forest memberikan kinerja terbaik berdasarkan nilai sensitivity, specificity, G-mean dan AUC tertinggi. Pada penelitian selanjutnya,  pemodelan  klasifikasi  dengan  skema  both  sampling  dapat  dibandingkan  dengan  teknik  resample  lain  dalam penanganan  kasus  imbalanced  data  agar  kinerja  klasifikasi  lebih  optimal.  Pada  penelitian  selanjutnya,  pemodelan  klasifikasi dengan skema both sampling dapat dibandingkan dengan teknik resample lain seperti over sampling dan under sampling dalam penanganan  kasus imbalanced  data agar  kinerja  klasifikasi  lebih  optimal.  Selain  itu  dapat  menambah  variabel  independen lainnya yang relevan dalam mempengaruhi BBLR

## REFERENSI
[1] Bappenas, Metadata  Indikator  Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  (TPB)/Sustainable  Development  Goals  (SDGs)  Indonesia  Pilar Pembangunan Sosial . Jakarta: Bappenas, 2020.
[2] Bkkbn, “Bkkbn Survei Demografi Dan Kesehatan Indonesia 2017,” 10 Februari 2017 , 2017. https://www.bkkbn.go.id/detailpost/bkkbn- survei-demografi-dan-kesehatan-indonesia-2017 (accessed May 22, 2021).
[3] Kemenskes, Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2019 . Jakarta: Kementerian Kesehatan RI, 2019.
[4] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, “Data Mining Concepts and Techniques,” Third Edit., Elsevier, 2012.
[5] M. Maalouf and M. Siddiqi, “Weighted logistic regression for large-scale imbalanced and rare events data,” Knowledge-Based Syst. , vol. 59, pp. 142–148, 2014, doi: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2014.01.012.
[6] G.  King  and  L.  Zeng,  “Logistic  Regression  in  Rare  Events  Data,” Polit.  Anal. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  137–163,  2001,  doi: 10.1093/oxfordjournals.pan.a004868.
[7] T. Purwa, “Perbandingan Metode Regresi Logistik dan Random Forest untuk Klasifikasi Data Imbalanced (Studi Kasus: Klasifikasi Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Karangasem, Bali Tahun 2017),” J. Mat. Stat. dan Komputasi , vol. 16, no. 1, pp. 58–73, 2019.
[8] S. H. Sumartini and S. W. Purnami, “Penggunaan Metode Classification and Regression Trees (CART) untuk Klasifikasi Rekurensi
Pasien Kanker Serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 4, no. 2, pp. 211–216, 2015, [Online]. Available: https://www.neliti.com/publications/15687/penggunaan-metode-classification-and-regression-trees-cart-untuk-klasifikasi-rek.
[9] M. Mambang and A. Byna, “Analisis Perbandingan Algoritma C. 45, Random Forest Dengan Chaid Decision Tree Untuk Klasifikasi Tingkat Kecemasan Ibu Hamil,” Semin. Naisonal Teknol. Inf. dan Multimed. 2017 , vol. 5, no. 1, pp. 103–108, 2017.
[10]  C. Oganis, S. Musdalifah, and D. Lusiyanti, “Klasifikasi Status Gizi Ibu Hamil Untuk Mengidentifikasi Bayi Berat Lahir Rendah (Bblr) Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm)(Studi Kasus Di Puskesmas Labuan),” J. Ilm. Mat. Dan Terap. , vol. 14, no. 2, pp. 144–151, 2017.
[11]  P.  L.  Kumalasari,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  untuk  Menentukan  Proses  Persalinan  dengan  Metode  Naïve  Bayes  dan  Forward Chaining,” UNNES, 2020.
[12]  M. S. Kosim, A. Yunanto, R. Dewi, G. I. Sarosa, and A. Usman, “Buku ajar neonatologi,” IDI, Jakarta , 2008.
[13]  A. B. Setyawan, K. A. Notodiputro, and Indahwati, “Pemodelan  Regresi Logistik Pada Kasus Berat Badan Lahir Rendah (Bblr) Dan Pengaruh Agregasi Data Terhadap Hasil Pendugaan,” IPB University, 2015.
[14]  M. B. Johra, “Perbandingan Kernel Trick pada Non Linier Support Vector Machine (Studi Kasus: Pemilihan Penolong Persalinan di Provinsi Maluku Utara 2016).,” Universitas Padjadjaran, 2018.
[15]  R. J.  Lewis, “An introduction to classification and regression tree (CART) analysis,” in Annual meeting of the society for academic emergency medicine in San Francisco, California , 2000, vol. 14.
[16]  L. Breiman, J. Friedman, C. J. Stone, and R. A. Olshen, Classification and regression trees . CRC press, 1984.
[17]  K. Schouten, F. Frasincar, and R. Dekker, “An Information Gain-Driven Feature Study for Aspect-Based Sentiment Analysis,” in Natural Language Processing and Information Systems , 2016, pp. 48–59.
[18]  S. R. Gunn, “Support vector machines for classification and regression,” ISIS Tech. Rep. , vol. 14, no. 1, pp. 5–16, 1998.
[19]  M. Maalouf and T. B. Trafalis, “Rare events and imbalanced datasets: an overview,” Int. J. Data Mining, Model. Manag. , vol. 3, no. 4, pp. 375–388, 2011.
[20]  M. Kubat and S. Matwin, “Addressing the curse of imbalanced training sets: one-sided selection,” in Icml , 1997, vol. 97, pp. 179–186.
Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 20, No. 2, Mei 2021:  417~426