## Implementasi Algoritma C5.0 Untuk Memprediksi Kondisi Kelahiran Bayi

## Siti Sahara Nasution, Natalia Silalahi, Abdul Karim
Teknik Informatika Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: siti112@gmail.com
Abstrak− Kondisi kelahiran adalah kondisi kelahiran bayi merupakan salah satu masalah utama dalam bidang kesehatan yang saat ini terjadi di Negara Indonesia. Dalam kesehatan, terdapat beberapa indikator dalam kondisi kelahiran yaitu normal dan caesar. Menentukan  derajat kondisi kelahiran bayi merupakan cerminan status kelahiran bayi saat ini. Anak sebagai penerus bangsa berkaitan erat dengan pertumbuhan dan perkembangan bayi saat ini. Akan tetapi, pelaksanaan untuk meningkatkan tumbuh kembang bayi sampai saat ini masih belum optimal. Penelitian  ini  menghasilkan  pohon  keputusan  dari  kasus  yang  diangkat  menunjukkan  bahwa  ada  beberapa  atribut yang  mempengaruhi dalam penentuan kondisi kelahiran. Akan ditampilkan daftar nilai gain dari tiap atribut. Posisi atribut yang memiliki nilai gain paling tinggi yang ditampilkan menunjukkan penentuan atribut mana menjadi penentuan kelayakan.
Kata Kunci : Data Mining; Algoritma C5.0; Pengelompokkan Data
Abstract− The condition of birth is the condition of the birth of a baby is one of the main  problems in the health sector that is currently happening in Indonesia. In health, there are several indicators of birth conditions, namely normal and caesarean. Determining the degree of condition of the baby's birth is a reflection of the current status of the baby's birth. Children as the nation's successor are closely related to the growth and development of babies today. However, the implementation to improve infant growth and development is still not  optimal. This study produces a decision tree of the cases raised showing that there are several attributes that influence the determination of birth conditions. A list of gain values for each attribute will be displayed. The position of the attribute that has the highest gain value displayed indicates the determination of which attribute is the determination of eligibility.
Keywords: Data Mining; C5.0 Algorithm; Data Group

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi kelahiran bayi merupakan salah satu masalah utama dalam bidang kesehatan yang saat ini terjadi di Negara Indonesia. Sampai saat ini banyak program pembangunan kondisi kelahiran di Indonesia yang ditunjukkan guna menanggulangi angka kematian bayi. Dalam kesehatan, terdapat beberapa indikator dalam kondisi kelahiran yaitu normal dan caesar. Menentukan derajat kondisi kelahiran bayi merupakan cerminan status kelahiran bayi saat ini. Anak sebagai penerus bangsa berkaitan erat dengan pertumbuhan dan perkembangan bayi saat ini. Akan tetapi, pelaksanaan untuk meningkatkan tumbuh kembang bayi sampai saat ini masih belum optimal.
Dengan menjaga kondisi janin dalam keadaan yang sehat dan memiliki perkembangan yang normal dengan usianya, salah satunya yang perlu diperhatikan setiap ibu hamil dan menjadi tanggung jawab yang besar. Kondisi janin yang terjaga dengan kondisi kesehatan dalam kandungan kehamilan akan berlangsung dengan normal serta sehat dan selamat baik bayi maupun ibu itu sendiri. Keselamatan bayi  dan perkembangan yang normal didalam kandungan salah satu  bentuk hal yang diinginkan oleh setiap ibu hamil. Kondisi  Bayi  yang baru lahir masih  sangat  sensitive terhadap gangguan kesehatan. Pada tahap  awal  kelahiran,  tumbuh  kembang  bayi  menjadi  salah  satu  fokus  penting.  Setelah  bayi  lahir  biasanya  dilakukan pemeriksaan dengan beberapa organ tubuh dan kodisi kesehatanya, Bayi  yang lahir dengan cara normal biasanya memiliki bentuk kepala yang lebih lonjong jika dibandingkan dengan bayi yang operasi Caesar.
Istilah  data  mining  disebut  juga knowledge  discovery. Data  mining  juga  dapat  diartikan  sebagai  pengekstrakan informasi baru yang diambil dari bongkahan data besar yang sangat membantu dalam pengambilan keputusan. Data mining telah diimplentasikan keberbagai bidang proses untuk mendapatkan informasi yang sangat berguna dari gudang basis data. Data mining sebagai penambang data atau upaya untuk menggali informasi yang berharga dan berguna pada database yang sangat  besar.  Munculnya  data  mining  didasarkan kenyataan  bahwa  jumlah  data  yang  tersimpan  dalam  basis  data  semakin besar. Misalnya, data diolah untuk memprediksi kondisi kelahiran normal atau caesar. Data yang tersimpan dibasis data dapat dimanfaatkan  untuk  membuat  laporan  untuk  memprediksi  kondisi  kelahiran  dan  sebagainya.  Yang  pada  akhirnya  dapat digunakan untuk mengetahui kondisi kelahiran bayi tersebut dan bisa diterapkan untuk memprediksi kelahiran bayi normal ataupun caesar. Salah satu metode yang digunakan dalam implementasi pengetahuan dalam data mining adalah menggunakan metode C5.0 salah satu algoritma klasifikasi data mining yang khususnya diterapkan pada teknik decision tree atau merupakan penyempurnaan  algoritma  sebelumnya  [1].  Penelitian  yang  digunakan  adalah  melalui  tahapan  Knowledge  Discovery Database.
Proses  untuk  menganalis  dan  mengekstraksi  pengetahuan  secara  otomatis.  Defenisi  lain  diantaranya  adalah pembelajaran  berbasis  induksi  adalah  proses  pembentukan  defenisi  konsep  umum  yang  akan  dipelajari.  Setelah  data dikumpulkan maka dapat untuk memprediksi kondisi kelahiran bayi. Penyajian data untuk memberikan deskripsi mengenai data  yang  telah  dikumpulkan  dan  memudahkan  untuk  data  dikelompokkan  agar  bisa  diprediksi.  Berdasarkan  penelitian sebelumnya  metode  C5.0  memang  dapat  digunakan  mengelompokkan  data,  sehingga  memudahkan  pembahasan  dan analisanya yang menunjukkan data secara visual [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Menurut  Hanifah  Harsono,  implementasi  adalah  kebijakan  politik  menyatakan  pendapatnya  mengenai  implementasi  atau pelaksana sebagai berikut : Implementasi adalah proses untuk melaksakan kebijakan tersebut dalam tindakan kebijakan politik dalam  membangun  kebijakan  administrasi  dalam  rangka  meningkatkan  program.  Menurut  Purwanto  dan  Sulistyastuti, implementasi adalah kegiatan untuk mendistribusikan keluaran bijakan ( to deliver policy output ) yang dilakukan oleh para implementer kepada kelompok sasaran upaya untuk terwujudnya tujuan kebijakan. Tujuan kebijakan diharapkan akan muncul dimana policy  output dapat  menerima  dan  dimanfaatkan  dengan  kelompok  sasaran  sehingga  dalam  jangka  panjang  hasil kebijakan akan mampu terwujud. Menurut Purwando dan Sulistyastuti upaya untuk memahami implementasi akan lebih baik dilakukan dengan menggunakan dua pendekatan, yaitu :  pendekatan pertama, memahami implementasi bagian dari proses atau siklus kebijakan. Pendekatan kedua, implementasi kebijakan dilihat dalam suatu studi atau bidang kajian. Implementasi merupakan salah satu dari proses tahapan serangkai suatu siklus kebijakan[1].
Syukur dan Surmayadi menemukan ada tiga unsur yang penting dalam proses implementasi, yaitu : (1) adanya suatu program atau kebijakan yang sedang dilaksanakan (2) Kelompok sasaran yaitu kelompok masyarakat yang diambil menjadi sasaran  yang  ditetapkan  untuk  manfaat  dari  program,  perbaikan  dan  perubahan  (3)  penerapan  elemen  yang  baik  untuk organisasi atau individu yang bertanggung jawab akan memperoleh pelaksaan dan pengawasan proses implementasi. Sebaiknya proses implementasi  keseluruhan dapat dievaluasi  dengan cara kebijakan mengukur atau membandingkan hasil akhir antara program tersebut dengan tujuan-tujuan kebijakan untuk memberikan pelayanan atau mengatur kelompok sasaran. Kebijakan implementasi yang sederhana yang melibatkan satu yang berfungsi sebagai implementor. Kebijakan implementasi dalam keberhasilan akan ditentukan banyaknya variabel atau faktor yang masing-masing saling berhubungan satu sama yang lain. Adanya kebijakan implementasi yang melaksanakan kepemimpinan untuk pelaksanaan agar  pengendalian melakukan pelaksanaan dengan rinci dimulai dari implementasi  strategi, organisasi, pengendalian  akan berjalan dengan lancar sesuai yang diinginkan.

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang  diproses  menggunakan  teknik  statistik,  menguraikan  penemuan  pengetahuan didatabase. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik kecerdasan buatan, matematika, machine learning untuk mengekstraksi dan identifikasi informasi yang manfaat dan pengetahuannya yang terkait dari beberapa database yang sangat besar.  Menurut  Gartner  Group  data  mining  adalah  proses  menemukan  hubungan  yang  berarti,  pola,  dan  kecenderungan dengan memeriksa sekumpulan besar data yang tersimpan dalam penyimpanan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika [3].
Data mining  diartikan sebagai  suatu  proses ekstraksi  informasi  yang berguna dalam potensi  data sekumpulan yang merupakan  dalam  suatu  basis  data.  Data  mining  mencari  informasi  dari  data  dasar  yang  sangat  besar,  dapat  dianalogikan dengan teknologi ini digunakan untuk prediksi dan sifat dimana data mining mencari informasi memprediksi dalam basis data [3]. Berry dan linoff dalam bukunya data mining technique for marketing, Sales, and Custumers Support mendefenisikan data mining sebagai proses eksplorasi dan analisi secara otomatis terhadap dalam data jumlah besar agar tujuan menemukan aturan dan pola yang melekat dapat berupa korelasi dikontrol, selama kontruksi desain eksperimental. Data Mining yaitu memiliki aktifitas  dan  bukanlah  sebuah  algoritma  ataupun  program.  Dalam  penggunaan  aktifitas  data  mining  maka  sering  kali digunakan diberbagai teknik disiplin ilmu misalnya statistik ataupun machine learning . Data mining sebagai satu set teknik yang digunakan secara otomatis untuk  mengeksplorasi  dengan seluruh kepermukaan relasi-relasi  pada komplek data yang sangat  besar  atau  pola-pola  yang  tersembunyi  dengan  manfaat  data  dalam  volume  yang  besar  dengan  menggunakan pendekatan discovery-based dimana  pola  yang  cocok  dan  algoritma  lain  untuk  menentukan  relasi  kunci  dalam  data  yang diekspolorasi baru pada arsitektur sistem perusahaan. Agar lebih jelasnya memahami data mining, dapat dilihat pada gambar.

## 2.2 Algoritma C5.0
Algoritma C5.0 adalah salah satu algoritma klasifikasi data mining yang diterapkan pada teknik decision tree . C5.0 merupakan algoritma  sebelumnya  yang  dibentuk  oleh Ross  Quinlan pada  tahun  1987.  Algoritma  ini  pemilihan  atribut  yang  diproses menggunkan information  gain .  Pemilihan  atribut  untuk  memecah  objek  dalam  beberapa  kelas  harus  dipilih  atribut  yang dihasilkan information gain . Atribut dengan nilai tertinggi akan dipilih sebagai parent bagi node selanjutnya [5].
Keterangan: S = himpunan kasus S 1 = jumlah sampel P 1 = proporsi kelas
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 18 − 24 https://hostjournals.com/bulletincsr
Untuk mendapatkan informasi nilai subset dari atribut A tersebut maka digunakan formula dibawah ini :
Untuk mendapatkan nilai gain selanjutnya digunakan formula dibawah ini : Gain A =  I S1 , S2 , … , Sm – E  ………………………………………… (3) Keterangan: A  =  atribut S   =  himpunan kasus S1 =  jumlah sampel
Algoritma C5.0 adalah menyempurnakan dari algoritma yang dibentuk oleh Ross Quinlan pada tahun 1987. Dalam algoritma  C5.0  pemilihan  atribut  yang  akan  diproses  menggunakan  ukuran  huruf information  gain dan  memiliki  ukuran information gain digunakan untuk memilih atribut uji pada setiap node pada pohon keputusan.

## 2.3 Pengelompokkan Data
Data  adalah  kumpulan  data  atas  catatan  atau  sekumpulan  keterangan  atau  fakta  mentah  berupa  simbol,  angka,  kata-kata ataupun  citra  melalui  proses  pengamatan  atau  pencarian  ke  sumber-sumber  tertentu.  Data  merupakan  bentuk  jamak  dari datum , berasal  dari  bahasa latin, yang arti nya ”sesuatu  yang diberikan”. Keterangan suatu  deskripsi  dari  suatu  hal  yang diperoleh dari dasar hasil pengamatan dan dapat diolah menjadi bentuk yang komplek seperti informasi, database atau solusi masalah tertentu. Untuk lebih memahami dan apa saja pengelompokkan dalam data, sebagai berikut [5]:
Jenis data Menurut Cara Memperolehnya
a. Data Primer
Data Primer adalah yang diambil secara langsung dari objek penelitian oleh perorangan atau organisai.
b. Data Sekunder objek  penelitian  data  yang  didapat  tidak  langsung  dari  penelitian  data  yang  sudah  mendapatkan  data  kumpulan  oleh pihak lain dengan cara atau metode baik secara komersial ataupun non komersial.
2. Macam - Macam Data   Berdasarkan Sumber Data
a. Data internal
Data internal adalah data situasi dan kondisi pada suatu organisasi yang menggambarkan secara internal.
b. Data Eksternal
Data eksternal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi yang ada diluar organisasi.
3. Klasifikasi Data Berdasarkan Jenisnya
a. Data Kuantitatif
Data kuantitatif adalah dalam bentuk kata-kata yang mengandung makna atau data yang dipaparkan.
a. Data Kualitatif
Data Kualitatif  dalam bentuk kata-kata yang mengandung makna atau data yang disajikan
4. Pembagian Jenis Data   Berdasarkan Sifat Data
a. Data Diskit
Data Diskit adalah data yang nilainya adalah bilangan asli.
b. Data Kontinyu
Data kontinyu adalah suatu interval tertentu yang berada pada nilai data yang nialainya ada pada nilai satu kenilai yang lain.
5. Jenis-jenis Data Menurut Waktu  Pengumpulannya
a. Data Cross Section
Data Cross section adalah data yang menunjukkan pada titik waktu. b. Data Times Series/ berkala
Data berkala adalah datanya yang meggambarkan sesuatu dari waktu ke waktu atau periode secara historis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berhubungan dengan klasifikasi memprediksi kelahiran bayi dilakukan analisis data. Proses klasifikasi dalam memprediksi kelahiran  bayi  terbagi  menjadi  beberapa  kriteria.  Dari  data  kriteria  yang  telah  diperoleh,  maka  akan  ditentukan  apakah keputusan yaitu bayi dilahirkan normal dan dilahirkan secar. Data yang menjadi variabel penentu dalam pembentukan pohon keputusan pada penelitian ini adalah Keluhan, Tekanan Darah, Kenaikan Berat Badan Ibu, Tinggi Fundus, Keadaan Fisik, Kondisi Lahiran. Pemilihan variabel penentu tersebut dengan pertimbangan bahwa variabel-variabel yang dipilih merupakan
variabel yang paling mempengaruhi keputusan pengelompokkan data kondisi kelahiran. Masalah sarana penunjang menjadi prioritas utama dalam perbaikan mutu kesehatan bayi diperiode selanjutnya. Masalah yang dihadapi adalah proses penilaian kepada yang hal tertentu sebagai bahan acuan dalam penilaian memprediksi kondisi kelahiran bayi. Setelah melakukan analisa masalah,  selanjutnya  menentukan  variabel  input  data.  Pada  algoritma  C5.0  akan  dilakukan decision  tree, dengan  memilih atribut pada field-field data sebagai  akar, membuat  cabang untuk masing-masing  nilai. Membagi kasus dalam cabang, dan mengulangi  proses  untuk  masing-masing  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas  yang  sama.  Proses pengambilan keputusan dalam klasifikasi data untuk memprediksi kondisi kelahiran dapat dikelompokkan menjadi beberapa kriteria. Dari data yang telah diperoleh, maka akan ditentukan variabel data yang menjadi variabel penentu keputusan yaitu, menentukan  kesehatan  ibu  sedang  mengandung  sampai  melahirkan.  Proses klasifikasi data kondisi  kelahiran  menjadi beberapa kriteria, berdasarkan variabel-variabel yang sudah dipilih dari 8 data sampel, format data menjadi seperti tabel 1:
Tabel 1. Kriteria Keluhan
Keluhan Karegori Mual, Muntah, Pusing, Badan terasa lemas, Kaki bengkak, Pinggang terasa sakit Normal Pendarahan Tidak Normal Tabel 2. Kriteria Tekanan Darah Tekanan Darah Kategori 140 – 170 Tinggi 100 – 130 Normal 90 – 70 Rendah Tabel 3. Kriteria Kenaikan Berat Badan Ibu Kenaikan Berat Badan ibu Kategori 17 kg – 20 kg Ideal 20 kg – 26 kg Tidak Ideal Tabel 4. Kriteria Tinggi Fundus Tinggi Fundus Kategori Setinggi pusat atau 2 jari di atas pusat Ideal ½ pusat-prosessus xifoideus atau 1/3 di bawah pusat Tidak Ideal Tabel 5. Kriteria Keadaan Fisik Keadaan Fisik Kategori Tidak ada keluhan Sehat Pembengkakan yang berlebihan Tidak Sehat

## 3.1 Penerapan Algoritma C 5.0
Untuk melihat atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai Gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung Gain digunakan rumus (1) sedangkan untuk  menghitung  nilai Entropy dapat  dilihat pada rumus (2). Dengan menggunakan dua persamaan  tersebut  maka  akan  didapat  nilai Entropy pada Gain yang  digunakan sebagai  akar  dalam  membuat  pohon keputusan. Menghitung jumlah kasus, jumlah untuk keputusan, dan kasus yang dibagi berdasarkan atribut nama, keluhan, tekanan darah, kenaikan berat badan ibu, tinggi fundus, keadaan fisik, dan kondisi kelahiran. Setelah itu lakukan perhitungan Gain untuk setiap atribut. 1. Entropy Total= Entropy (S) = ∑ − 𝑛 𝑖=𝑙 pi*log ₂ pi Entropy Total = ((-4/10 * log 2 (4/10) + (-6/10 * log 2 (6/10)) = 0,970951 a. Nilai Entropy Keluhan = Normal Entropy Keluhan Entropy atribut ”Normal” = ((-1/6 * log 2 (1/6) + (-5/6 * log 2 (5/6)) = 0,650022 b. Entropy Tekanan Darah
Nilai atribut “ Tinggi ” = ((-0/1 * log 2 (0/1) + (-1/1 * log 2 (1/1)) = 0 Nilai atribut “ Normal” = ((-1/5 * log 2 (1/5) + (-4/5 * log 2 (4/5)) = 0,464386 c. Entropy Kenaikan Berat Badan Ibu
Nilai atribut “Ideal” = ((-0/ 3* log 2 (0/3) + (-3/3 * log 2 (3/3)) = 0 Nilai atribut “Tidak Ideal” = ((-1/ 3* log 2 (1/3) + (-2/3 * log 2 (2/3)) =  0,528321 d. Entropy Tinggi Fundus
Nilai atribut “Ideal” = ((-1/5 * log 2 (1/5) + (-4/5* log 2 (4/5)) = 0,464386 Nilai atribut “Tidak Ideal” = ((-0/1 * log 2 (0/1) + (-1/1 * log 2 (1/1)) = 0 e. Entropy Keadaan Fisik Nilai atribut “Sehat” = ((-1/6 * log 2 (1/6) + (-5/6* log 2 (5/6)) = 0,430827 Nilai atribut “Tidak Sehat” = ((-0/0 * log 2 (0/0) + (-0/0 * log 2 (0/0)) = 0 Sementara itu, nilai gain pada harga dan jaringan dihitung dengan persamaan sebagai berikut: 2.  Nilai Gain a.    Nilai Gain Tekanan Darah
= 0,650022- ((-1/6) *0)) + ((5/6) *0,464386)) = 0,263033
b.   Nilai Gain Kenaikan Berat Badan Ibu
= 0,650022- ((-3/6) *0)) + ((3/6) *0,528321)) = 0,3858615
c.    Nilai Gain Tinggi Fundus
= 0,650022- ((-5/6) *0, 464386)) + ((1/6) *0)) = 0,37010
d.    Nilai Gain Keadaan Fisik
= 0,650022- ((-6/6) *0,430827)) + ((0/6) *0)) = 0,080848
Tabel 6. Node 1.1 Node Keterangan Jumlah kasus (S) Sum(Secar) Sum(Normal) Entropy Gain 1.1 Keluhan = Normal 6 1 5 0,650022 Tekanan Darah 0,263 033 Tinggi 1 0 1 0 Normal 5 1 4 0,464386 Rendah 0 0 0 0 Berat Badan 0,385 8615 Ideal 3 0 3 0 Tidak Idela 3 1 2 0,528321
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 18 − 24 https://hostjournals.com/bulletincsr
Node Keterangan Jumlah kasus (S) Sum(Secar) Sum(Normal) Entropy Gain Tinggi Fundus 0,370 10 Ideal 5 1 4 0,464386 Tidak Idela 1 0 1 0 Keadaan Fisik 0,080 848 Sehat 6 1 5 0,430827 Tidak Sehat 0 0 0 0
Tabel di atas menunjukkan bahwasanya kriteria jumlah Kenaikan Berat Badan Ibu memiliki nilai Gain yang paling tinggi. Untuk fase selanjutnya adalah pembentukan Tree (pohon keputusannya). Berikut ini adalah tree dari nilai Entropy dan Gainnya ditunjukkan pada 6:
Normal        Tidak Normal
Ideal                Tidak Ideal
Gambar 1. Hasil Keputusan
Dari hasil pohon keputusan tersebut, didapatkan rule aturan sebagai berikut :
1. Jika Keluhan = Normal maka Kelahiran = Normal
2. Jika Keluhan =  Tidak Normal dan Kenaikan Berat Badan Ibu Ideal maka Kelahiran  =  Normal
3. Jika Keluhan = Tidak Normal dan Kenaikan Berat Badan Ibu Tidak Ideal maka Kelahiran = Caesar

## 3.2 Hasil Pengujian
Setelah melakukan perancangan pada aplikasi Rapidminer 10 maka pada tahap ini maka dilakukan pengujian melalui aplikasi Rapidminer 9.3 dengan cara menekan tombol run or resume the current process atau dengan menekan shortcut tombol F11 seperti tampilan gambar icon pada gambar dibawah ini :

## Gambar 2. Icon run or resume the current process
Hasil akhir atau output dari aplikasi RapidMiner adalah berupa pohon keputusan atau decision tree / id3. Dari pohon keputusan inilah akan dihasilkan rules atau aturan-aturan yang dapat membantu dalam mengambil keputusan. Pohon keputusan akhir dapat dilihat pada gambar berikut:
Keluhan Normal Normal Normal Kenaiakn Berat Badan Ibu
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 18 − 24 https://hostjournals.com/bulletincsr
Gambar 3. Pohon Keputusan Hasil Pengujian
Dari hasil pohon keputusan tersebut, didapatkan rule aturan sebagai berikut :
1. Jika Keluhan  = Normal maka Kelahiran = Normal
2. Jika Keluhan =  Tidak Normal dan Kenaikan Berat Badan Ibu Ideal maka Kelahiran  =  Normal
3. Jika Keluhan = Tidak Normal dan Kenaikan Berat Badan Ibu Tidak Ideal maka Kelahiran = Caesar
Selanjutnya  setelah  didapatkan  rule  dan  juga  pohon  keputusan,  kemudian  menghitung  tingkat  akurasi  yang  dari  proses klasifikasi. Adapun tingkat akurasi dapat dilihat pada gambar 4 berikut :
Gambar 4. Hasil Tingkat Akurasi
Pada gambar 4 didapatkan bahwa tingkat akurasi dari pohon keputusan sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang penulisan lakukan disimpulan bahwa algoritma C5.0 dan pengujian RapidMiner dapat membantu klasifikasi.  Proses  untuk  menghasilkan  kombinasi  item  menggunakan  algoritma  C5. 0 dilakukan  dengan  menerapkan  nilai Entropy dan  nilai Gain tertinggi.  Untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan bahwa data  mining menggunakan  metode  pohon  keputusan  algoritma  C5.0  untuk  membentuk  pohon  keputusan  dalam mengklasifikasi memprediksi kondisi kelahiran menggunakan aplikasi RapidMiner dan mendapatkan hasil yang maksimal.

## REFERENCES
[1] Jihan Ratnasari, Ibnu Asror, S.T, M. T, Dr. Moch Arif Bijaksana, Ir. M. Tech, Analisis Implementasi Sistem OLAP dan  Klasifikasi Ketepatan Waktu Lulus dan Undur Diri Mahasiswa S1 Tektik Informatika Universitas Telkom Menggunakan Decision Tree C5.0, e- Proceeding of Engineering: Vol.5, No.2 Agustus 2018, ISSN : 2355-9365
[2] Kurniawan I, Saputra R A. Penerapan Algoritma C5.0 Pada Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerimaan Beras Masyarakat Miskin.
JURNAL INFORMATIKA, Vol.4 No.2 September 2017, pp. 236-240
[3] Eko Prasetyo. Data Mining Mengelolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. Andi. 2014. Yokyakarta.
[4] Larose D, T., Data Mining Methods and Models, 2006, Jhon Wiley & Sons, Inc. Hoboken New Jersey.
[5] Yogi Yusuf W. Membandingkan performasi algoritma decision tree C5.0 CART dan CHAID untuk kasus memprediksi status resiko kredit disuatu bank.2007
[6] Irmawati, Bayi dan Balita Sehat & Cerdas, PT Elex Media Komputindo,2015, Jakarta.
[7] D. A. C, D. A. Baskoro, L. Ambarwati and I. W. S Wicaksana, Belajar Data Mining Dengan Rapid Miner, 2013.