## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 5, April 2023 Hal 409-416 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Risiko Kesehatan Ibu Hamil Menggunakan Random Oversampling Untuk Mengatasi Ketidakseimbangan Data
Riska Aryanti 1 , Titik Misriati 2,* , Rahmat Hidayat 3
1 Teknik dan Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia
2 Teknik dan Informatika, Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia
3 Teknik dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1 riska.rts@bsi.ac.id, 2,* titik.tmi@bsi.ac.id, 3 rahmat.rhh@ bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: titik.tmi@bsi.ac.id
Abstrak− Ketidakseimbangan data adalah masalah umum dalam klasifikasi, termasuk dalam klasifikasi  risiko kesehatan ibu hamil. Ketidakseimbangan data terjadi ketika jumlah sampel dalam kelas positif jauh lebih sedikit dibandingkan dengan kelas negatif. Hal ini dapat  menyebabkan  model  klasifikasi  tidak  akurat  dan  cenderung  memprediksi  kelas  mayoritas.  Salah  satu  cara  untuk  mengatasi masalah  ketidakseimbangan  data  adalah  dengan  menggunakan  teknik  random  over  sampling.  Pada  penelitian  ini,  teknik  random oversampling diterapkan untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data dalam klasifikasi  risiko kesehatan ibu hamil dan particle swarm  optimization  (PSO)  digunakan  untuk  pembobotan  atribut,  memperbaiki  hasil  dari  random  oversampling  dan  meningkatkan kinerja  model  sehingga  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  random  oversampling  dapat  meningkatkan  akurasi  dan  mengurangi kesalahan dalam memprediksi kelas minoritas. Selain itu, teknik PSO juga memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan akurasi model. Hasil pengujian algoritma random forest menggunakan 10 fold cross validation terhadap  risiko kesehatan ibu hamil mempunyai  akurasi  sebesar  80.77%  setelah  melalui  teknik  random  oversampling  tingkat  akurasi  mencapai  81,86%  dan  setelah optimalisasi dengan menggunakan teknik PSO terbukti adanya peningkatan sebesar 2.15% sehingga tingkat akurasi mencapai 82,92%.
Kata Kunci: Klasifikasi; Ketidakseimbangan Data; PSO; Random Oversampling; Risiko Kesehatan Ibu Hamil
Abstract− Data  imbalance  is  a  common  problem  in  classification,  including  in  maternal  health  risk  classification.  Data  imbalance occurs when the number of samples in the positive class is much less than the negative class. Data imbalance can cause the classification model to be inaccurate and tend to predict the majority class. One way to overcome the problem of data imbalance is to use the random oversampling technique. In this study, the random oversampling method is applied to overcome the problem of data imbalance in the classification  of  maternal health  risks.  Particle  swarm optimization  (PSO) is used  for  attribute  weighting,  improving the  results  of random oversampling and model performance. The results show that random oversampling can improve accuracy and reduce errors in predicting minority classes. In addition, the PSO technique also significantly contributed to improving the model's accuracy. The results of  testing  the  random  forest  algorithm  using  10-fold  cross-validation  on  the  health  risks  of  pregnant  women have  an  accuracy  of 80.77%. After going through the random oversampling technique, the accuracy rate reaches 81.86%, and after optimization using the PSO technique, there is an increase of 2.15%, so the accuracy rate reaches 82.92%.
Keywords : Classification; Imbalance Data; PSO; Random Oversampling; Health Risks for Pregnant Women

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan ibu  hamil  merupakan aspek penting yang perlu  diperhatikan. Menurut  World  Health Organization (WHO), setiap tahunnya terdapat sekitar 800 wanita meninggal dunia akibat komplikasi kehamilan dan persalinan [1]. Banyak ibu hamil meninggal karena komplikasi kehamilan karena tidak memiliki cukup informasi tentang perawatan kesehatan ibu selama kehamilan dan pasca kehamilan. Hal ini terutama terjadi di daerah pedesaan dan menengah ke bawah di negara berkembang  [2].  Kematian  ibu  hamil  dan  melahirkan  merupakan  permasalahan  di  bidang  kesehatan  yang  sudah  lama terjadi,  khususnya  di  negara-negara  berkembang.  Faktor  utama  kematian  perempuan  adalah  kematian  pada  saat melahirkan.  Ibu  hamil  memerlukan  pemantauan  terus  menerus  selama  periode  kehamilan  sampai  proses  melahirkan supaya dapat  diketahui  faktor risiko yang dialami selama kehamilan. Meskipun  identifikasi  faktor risiko, pemeriksaan kehamilan,  serta  pelayanan  rujukan  dalam  upaya  pencegahan  komplikasi  kehamilan  telah  dilakukan,  kemungkinan komplikasi berat terjadi pada saat proses persalinan. Tidak cukupnya informasi yang diterima oleh masyarakat khususnya yang  berada  di  pedesaan  yang  terpencil,  seperti  jarak  yang  sangat  jauh  dari  rumah  sakit  atau  klinik  bersalin  sehingga informasi yang diperoleh dari dokter untuk ibu hamil tidak tersampaikan secara jelas. Tentu ini menjadi suatu kendala dalam mengatasi  risiko  kesehatan  pada ibu  hamil dan harus mencari  solusi  untuk mengurangi  angka kematian.  Paling banyak angka kematian setelah melahirkan adalah pendarahan, dimana banyak faktor dari penyebab pendarahan pada ibu hamil [3]. Tentunya ilmu serta pengetahuan yang menjadi dasar seorang wanita dinyatakan hamil untuk memahami dan tahu betul soal kehamilan.
Untuk  mengatasi  hal  ini  harus  dipantau  selama  kehamilan  untuk  perkembangan  janin  yang  sehat  dan  untuk memastikan persalinan yang tidak berbahaya [2]. Oleh karena itu, klasifikasi risiko kesehatan ibu hamil menjadi sangat penting untuk mencegah dan mengurangi risiko kesehatan yang serius bagi ibu dan bayi yang dikandungnya. Klasifikasi merupakan proses menemukan model untuk menggambarkan data dengan tujuan model tersebut dapat digunakan prediksi yang belum diketahui dari suatu objek [4]. Klasifikasi ini merupakan salah satu tugas dari data mining dalam mencari pola atau model [5]. Namun, masalah ketidakseimbangan data sering terjadi dalam klasifikasi risiko kesehatan ibu hamil, dimana jumlah sampel dalam kelas positif (misalnya, risiko tinggi) jauh lebih sedikit dibandingkan dengan kelas negatif (misalnya, risiko rendah). Hal ini dapat menyebabkan model klasifikasi tidak akurat dan cenderung memprediksi kelas mayoritas.  Untuk  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  data,  teknik  oversampling  dapat  digunakan.  Teknik
Riska  Aryanti,  Klasifikasi  Risiko  Kesehatan  Ibu  Hamil  Menggunakan  Random  Oversampling  Untuk  Mengatasi Ketidakseimbangan Data
oversampling memperbanyak sampel kelas minoritas untuk menyeimbangkan jumlah sampel antara kelas mayoritas dan kelas minoritas [6], [7].
Pada  penelitian  ini,  teknik  random  oversampling  diterapkan  untuk  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  data dalam  klasifikasi  risiko  kesehatan  ibu  hamil.  Hasil  penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  teknik  random oversampling  dapat  meningkatkan akurasi  klasifikasi  dalam kasus ketidakseimbangan data [8]–[10].  Untuk mengatasi masalah  ketidakseimbangan  data,  teknik  oversampling  dapat  digunakan.  Salah  satu  teknik  oversampling  yang  sering digunakan  adalah  random  oversampling.  Teknik  ini  memilih  sampel  acak  dari  kelas  minoritas  untuk  digandakan  dan ditambahkan ke set data pelatihan. Namun, teknik random oversampling dapat menghasilkan banyak sampel yang tidak signifikan  dan  mempengaruhi  kinerja  model  klasifikasi.  Proses  dari  teknik  oversampling  ini  dilakukan  dengan  cara penambahan diulang sampai jumlah data kelas minoritas sama dengan jumlah kelas mayoritas [11].
Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  menggabungkan  teknik  random  oversampling  dan  Particle  Swarm Optimization (PSO) untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data dalam klasifikasi risiko kesehatan ibu hamil. PSO digunakan  untuk  memperbaiki  hasil  dari  random  oversampling  dan  meningkatkan  kinerja  model.  Dengan mengaplikasikan teknik random oversampling dan PSO, diharapkan hasil klasifikasi dapat menjadi lebih akurat dan lebih signifikan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Dataset
Dataset  diambil  dari  UCI  Machine  Learning  yang  terdiri  dari  6  atribut  dan  1  label  yaitu  usia,  tekanan  darah  sistolik, tekanan darah diastolik, gula darah, suhu tubuh, denyut jantung dan tingkat risiko yang dapat dilihat pada tabel 1. Atribut- atribut ini merupakan faktor risiko dan signifikan terhadap kesehatan ibu hamil. Dataset berisi 1.014 data, table 2, yang terdiri dari tiga kelas yaitu kelas risiko tinggi sebanyak 272, risiko sedang sebanyak 336, dan risiko rendah sebanyak 406 seperti pada gambar 1.
Tabel 1. Informasi Dataset

## 2.2 Preprocessing
Random  oversampling  adalah  teknik  dalam  data  preprocessing  yang  digunakan  untuk  menangani  masalah ketidakseimbangan kelas dalam dataset [12]. Proses random oversampling ini dilakukan dengan cara mengulang sampel yang sudah ada secara acak pada kelas minoritas hingga jumlah sampel pada kelas minoritas sama dengan kelas mayoritas [13]. Cara ini memungkinkan untuk menghasilkan dataset yang lebih seimbang dan meningkatkan performa model dalam mengenali  kelas  minoritas.  Resampling  dilakukan  untuk  mencapai  hasil  terbaik  yang  diusulkan.  Resampling  data diterapkan untuk menghasilkan sampel dengan bobot  yang sama dan mengukur ketidakpastian tingkat  risiko. Random oversampling  digunakan untuk  menyeimbangkan dataset  sehingga  semua kelas berisi  data yang sama, yaitu 406 data. Dari Gambar 2, dapat dilihat bahwa jumlah sampel untuk setiap kelas seimbang.
Tabel 2. Dataset Atribut Keterangan Age Usia ibu hamil SystolicBP Nilai atas Tekanan Darah dalam mmHg DiastolicBP Nilai bawah Tekanan Darah dalam mmHg BS Kadar glukosa darah dalam konsentrasi molar, mmol/L Body Term Suhu tubuh ibu hamil HeartRate Denyut jantung istirahat normal dalam denyut per menit. Risk Level Tingkat risiko No Age SystolicBP DiastolicBP BS BodyTemp HeartRate RiskLevel 1 25 130 80 15 98 86 high risk 2 35 140 90 13 98 70 high risk 3 29 90 70 8 100 80 high risk 4 30 140 85 7 98 70 high risk 5 35 120 60 06.01 98 76 low risk 6 23 140 80 07.01 98 70 high risk 7 23 130 70 07.01 98 78 mid risk 8 35 85 60 11 102 86 high risk … … … … … … … … 1014 32 120 65 6 101 76 mid risk
Riska  Aryanti,  Klasifikasi  Risiko  Kesehatan  Ibu  Hamil  Menggunakan  Random  Oversampling  Untuk  Mengatasi Ketidakseimbangan Data
Gambar 1. Sebelum Resampling
Gambar 2. Setelah Random Oversampling

## 2.3 Particle Swarm Optimization
Particle  Swarm  Optimization  adalah  salah  satu  algoritma  optimasi  yang  digunakan  dalam  masalah  optimasi  global. Algoritma PSO didasarkan pada prinsip koloni atau kelompok partikel  yang bergerak di dalam ruang pencarian solusi untuk mencari solusi yang optimal [14]. Setiap partikel menghitung nilai fungsi tujuan dari posisi saat ini, dan kemudian membandingkannya  dengan  posisi  terbaik  yang  pernah  dicapai  oleh  partikel  itu  sendiri  dan  oleh  seluruh  kelompok. Kemudian,  partikel  akan  menghitung  kecepatan  dan  posisi  baru  dengan  menggabungkan  informasi  terbaik  dari  posisi terbaik pribadi dan posisi terbaik global.

## 2.3 Cross Validation
Penelitian  ini  menggunakan  10-fold  cross  validation  yaitu  salah  satu  bentuk  dari  teknik  cross  validation  yang  umum digunakan  dalam  evaluasi  model.  Pada  10-fold  cross  validation,  data  dibagi  menjadi  10  bagian  yang  sama  besar. Kemudian, model dilatih pada 9 bagian dari data dan diuji pada 1 bagian  dari data yang tidak digunakan sebelumnya. Proses ini dilakukan sebanyak 10 kali, sehingga setiap bagian dari data digunakan sebagai data uji satu kali. Keuntungan dari  menggunakan  10-fold  cross  validation  adalah  mencegah  overfitting  dan  meningkatkan  kehandalan  hasil  evaluasi model. Dengan menggunakan teknik ini, model akan diuji pada seluruh data dan menghasilkan kinerja yang lebih objektif. Selain  itu,  teknik  10-fold  cross  validation  juga  memungkinkan  penggunaan  sebagian  besar  data  untuk  pelatihan  dan pengujian.

## 2.4 Random Forest
Random  forest  merupakan  algoritma  machine  learning  yang  bekerja  dengan  cara  membuat  banyak  pohon  keputusan secara acak, lalu menggabungkan hasil prediksi dari semua pohon untuk menghasilkan prediksi akhir [12], [15].
272 336 406 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 C o u n t Lev el Risk Level high risk mid risk low risk 406 406 406 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 C o u n t Lev el Risk Level high risk mid risk low risk
Riska  Aryanti,  Klasifikasi  Risiko  Kesehatan  Ibu  Hamil  Menggunakan  Random  Oversampling  Untuk  Mengatasi

## Ketidakseimbangan Data

## 2.5 Evaluasi
a. Precision
Precision adalah ukuran seberapa baik model dalam memprediksi kelas positif secara akurat.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (1)
True positive adalah jumlah sampel positif yang diklasifikasikan dengan benar oleh model, sedangkan false positive adalah jumlah sampel negatif yang salah diklasifikasikan sebagai positif oleh model.
b. Recall
Recall adalah ukuran seberapa baik model dalam menemukan semua sampel positif. recall = true positive / (true positive + false negative)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2)
True positive adalah jumlah sampel positif yang diklasifikasikan dengan benar oleh model, sedangkan false negative adalah jumlah sampel positif yang salah diklasifikasikan sebagai negatif oleh model.
c. Akurasi ( Accuracy )
Akurasi  adalah  metrik  evaluasi  yang  mengukur  seberapa  akurat  suatu  model  dalam  mengklasifikasikan  data  [16]. Akurasi dihitung dengan membandingkan jumlah prediksi yang benar dengan jumlah total prediksi. Persamaan untuk menghitung akurasi adalah:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3)
TP = true positive, TN = true negative, FP = false positive, FN = false negative
d. Kappa
Kappa  adalah  matrik  evaluasi  yang  mengukur  seberapa  baik  model  dalam  memprediksi  kelas  dengan memperhitungkan kebetulan. Kappa dapat dianggap sebagai ukuran kesepakatan antara prediksi model dengan kelas aktual yang dibandingkan dengan kesepakatan yang diharapkan secara acak. Nilai kappa berkisar dari  -1 hingga 1, dimana  nilai  1  menunjukkan  kesepakatan  sempurna  dan  nilai  0  menunjukkan  kesepakatan  yang  sama  dengan kebetulan [17]. Persamaan untuk menghitung kappa sebagai berikut:
𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎 = 𝑃𝑜−𝑃𝑒 1−𝑃𝑒 (4)
Po = proporsi kesepakatan antara model dan kelas aktual, Pe = proporsi kesepakatan yang diharapkan secara acak

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Algoritma Random Forest
Nilai  akurasi  menggunakan  algoritma  random  forest  adalah  sebesar  80.77%,  precision  sebesar  81.75%, recall  sebesar 80,94% dan nilai kappa 0.706. Pada tabel 3 dapat diketahui prediksi yang tepat yaitu 819 data dan prediksi yang tidak tapat sebanyak 119 data.
Gambar 3. Hasil Algoritma Random Forest
Tabel 3. Confussion Matrix Algoritma Random Forest
true high risk  true low risk  true mid risk pred. high risk 241 5 17 pred. low risk 12 347 88 pred. mid risk 19 54 231 PerformanceVector: accuracy: 80.77% +/- 3.84% (micro average: 80.77%) ConfusionMatrix: True: high risk low risk mid risk high risk:  241 5 17 low risk: 12 347 88 mid risk: 19 54 231
kappa: 0.706 +/- 0.059 (micro average: 0.706)
Riska  Aryanti,  Klasifikasi  Risiko  Kesehatan  Ibu  Hamil  Menggunakan  Random  Oversampling  Untuk  Mengatasi Ketidakseimbangan Data
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 241 + 347 + 231 241 + 5 + 17 + 12 + 347 + 88 + 19 + 54 + 231 = 819 1014 = 0.8077𝑥100% = 80.77% 𝑃 (ℎ𝑖𝑔ℎ 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 241
241 + 5 + 17 = 0.9163𝑥100% = 91.63% 𝑃 (𝑙𝑜𝑤 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 347
347 + 12 + 88 = 0.7763𝑥100% = 77.63% 𝑃 (𝑚𝑖𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 231
231 + 19 + 54 = 0.7599𝑥100% = 75.99%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑃 (ℎ𝑖𝑔ℎ 𝑟𝑖𝑠𝑘) + 𝑃 (𝑙𝑜𝑤 𝑟𝑖𝑠𝑘) + 𝑃 (𝑚𝑖𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘)
3 = 0.8175𝑥100% = 81.75% 𝑅 (ℎ𝑖𝑔ℎ 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 241
241 + 12 + 19 = 0.8860𝑥100% = 88.60% 𝑅 (𝑙𝑜𝑤 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 347
347 + 5 + 54 = 0.8547𝑥100% = 85.47% 𝑅 (𝑚𝑖𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 231
231 + 17 + 88 = 0.6875𝑥100% = 68,75%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑅 (ℎ𝑖𝑔ℎ 𝑟𝑖𝑠𝑘) + 𝑅 (𝑙𝑜𝑤 𝑟𝑖𝑠𝑘) + 𝑅 (𝑚𝑖𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘)
3 = 0,8094𝑥100% = 80,94% 𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎 = (819𝑥1014) − 355162 1014 2 − 355162
= 0.706

## 3.2 Algoritma Random Forest dengan Random Oversampling
Akurasi  dari  algoritma  random  forest  dengan  teknik  random  oversampling  yaitu  sebesar  81.85%,  precision  sebesar 82.32%, recall  sebesar  81,86%,  dan nilai kappa menjadi  0.728. Teknik  ini dapat  memperbaiki nilai  akurasi  klasifikasi dengan persentase kenaikan akurasi sebesar 1.09% serta kenaikan nilai kappa sebesar 2.2%. Pada tabel 4 dapat diketahui prediksi yang tepat yaitu 997 data dan prediksi yang tidak tapat sebanyak 221 data.
Gambar 4. Hasil Algoritma Random Forest dengan Random Oversampling
Tabel 4. Confussion Matrix Algoritma Random Forest dengan Random Oversampling
true high risk  true low risk  true mid risk pred. high risk 361 7 20 pred. low risk 17 340 90 pred. mid risk 28 59 296 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 361 + 340 + 296 361 + 7 + 20 + 340 + 17 + 90 + 296 + 28 + 59 = 997 1218 = 0.8186𝑥100% = 81.86% 𝑃 (ℎ𝑖𝑔ℎ 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 361
361 + 7 + 20 = 0.9304𝑥100% = 93.04% 𝑃 (𝑙𝑜𝑤 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 340
340 + 17 + 90 = 0.7606𝑥100% = 76.06%
𝑃 (𝑚𝑖𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 296
296 + 28 + 59 = 0.7728𝑥100% = 77.28%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑃 (ℎ𝑖𝑔ℎ 𝑟𝑖𝑠𝑘) + 𝑃 (𝑙𝑜𝑤 𝑟𝑖𝑠𝑘) + 𝑃 (𝑚𝑖𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘)
3 = 0.8232𝑥100% = 82.32% 𝑅 (ℎ𝑖𝑔ℎ 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 361
361 + 17 + 28 = 0.8892𝑥100% = 88.92% 𝑅 (𝑙𝑜𝑤 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 340
340 + 7 + 59 = 0.8374𝑥100% = 83.74% 𝑅 (𝑚𝑖𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 296 296 + 20 + 90 = 0.7291𝑥100% = 72.91%
PerformanceVector: accuracy: 81.85% +/- 4.43% (micro average: 81.86%)
ConfusionMatrix: True:  high risk low risk mid risk high risk: 361 7 20 low risk: 17 340 90 mid risk: 28 59 296
kappa: 0.728 +/- 0.066 (micro average: 0.728)
Riska  Aryanti,  Klasifikasi  Risiko  Kesehatan  Ibu  Hamil  Menggunakan  Random  Oversampling  Untuk  Mengatasi

## Ketidakseimbangan Data
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑅 (ℎ𝑖𝑔ℎ 𝑟𝑖𝑠𝑘) + 𝑅 (𝑙𝑜𝑤 𝑟𝑖𝑠𝑘) + 𝑅 (𝑚𝑖𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘)
3
= 0,8186𝑥100% = 81,86% 𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎 = (997𝑥1218) − 494508 1218 2 − 494508 = 0.728

## 3.3 Algoritma Random Forest dengan Random Oversampling dan Particle Swarm Optimization (PSO)
Akurasi dari algoritma Random Forest dengan teknik random oversampling dan PSO adalah 84.41%, precision sebesar 82.93%, recall sebesar 82.92% dan nilai kappa sebesar 0.765. Pembobotan atribut untuk optimasi yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 5. Atribut umur menghasilkan bobot sebesar 0.832, Nilai atas Tekanan Darah dalam mmHg 0.737, nilai bawah Tekanan Darah dalam mmHg 0.0, kadar glukosa darah dalam konsentrasi molar mmol/L 0.852, suhu tubuh ibu hamil 1.0, dan denyut jantung istirahat normal dalam denyut per menit 1.0. Pada tabel 6 dapat diketahui prediksi yang tepat yaitu 1010 data dan prediksi yang tidak tapat sebanyak 208 data.
Gambar 5. Bobot Attribute Optimasi
Gambar 6. Hasil Algoritma Random Forest dengan Random Oversampling dan PSO
Tabel 6. Confussion Matrix Algoritma Random Forest dengan Random Oversampling dan PSO
true high risk  true low risk  true mid risk pred. high risk 375 9 27 pred. low risk 15 338 82 pred. mid risk 16 59 297 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 375 + 338 + 297 375 + 15 + 16 + 338 + 9 + 59 + 297 + 16 + 59 = 1010 1218 = 0.8292𝑥100% = 82.92% 𝑃 (ℎ𝑖𝑔ℎ 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 375
375 + 9 + 27 = 0.9124𝑥100% = 91.24% 𝑃 (𝑙𝑜𝑤 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 338
338 + 15 + 82 = 0.7770𝑥100% = 77.70%
𝑃 (𝑚𝑖𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 297
297 + 16 + 297 = 0.7984𝑥100% = 79.84%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑃 (ℎ𝑖𝑔ℎ 𝑟𝑖𝑠𝑘) + 𝑃 (𝑙𝑜𝑤 𝑟𝑖𝑠𝑘) + 𝑃 (𝑚𝑖𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘) 3
= 0.8293𝑥100% = 82.93% 𝑅 (ℎ𝑖𝑔ℎ 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 375
375 + 15 + 16 = 0.9236𝑥100% = 91.24% 𝑅 (𝑙𝑜𝑤 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 338 338 + 9 + 59 = 0.8325𝑥100% = 83.25%
0,832 0,737 00:00 0,852 1 1 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Age SystolicBP DiastolicBP BS BodyTemp HeartRate Weights PerformanceVector: accuracy: 82.92% +/- 3.11% (micro average: 82.92%)
ConfusionMatrix: True: high risk low risk mid risk high risk:  375 9 27 low risk: 15 338 82 mid risk: 16 59 297
kappa: 0.744 +/- 0.047 (micro average: 0.744)
Riska  Aryanti,  Klasifikasi  Risiko  Kesehatan  Ibu  Hamil  Menggunakan  Random  Oversampling  Untuk  Mengatasi Ketidakseimbangan Data
𝑅 (𝑚𝑖𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘) = 297
297 + 16 + 59 = 0.7315𝑥100% = 73.15%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑅 (ℎ𝑖𝑔ℎ 𝑟𝑖𝑠𝑘) + 𝑅 (𝑙𝑜𝑤 𝑟𝑖𝑠𝑘) + 𝑅 (𝑚𝑖𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘)
3 = 0.8292𝑥100% = 82.92% 𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎 = (1010𝑥1218) − 494508 1010 2 − 494508
= 0.744
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  dengan  algoritma  random  forest  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar 80.77%  dengan  nilai  kappa  0.706.  Setelah  dilakukan  keseimbangan  data  dengan  random  oversampling  mengalami peningkatan akurasi sebesar 1.09% dan peningkatan kappa sebesar 2.2%.
Tabel 7. Perbandingan Hasil Akurasi dan Kappa RF RF+random oversampling Kenaikan Akurasi 80.77% 81.86% 1.09% Kappa 0.706 0.728 2.2%
Berikutnya, dilakukan optimasi pada algoritma random forest sehingga menghasilkan nilai akurasi sebesar 82.92% dan kappa 0.744. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan akurasi sebesar 1.06% dan peningkatan kappa sebesar 1.6%.
Tabel 8. Perbandingan Hasil Akurasi dengan Optimasi RF+random oversampling  RF+random oversampling+PSO  Kenaikan Akurasi 81.86% 82.92% 1.06% Kappa 0.728 0.744 1.6%

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, peneliti mengusulkan penggunaan teknik Random Oversampling (PSO) untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data pada klasifikasi risiko kesehatan ibu hamil dan Particle Swarm Optimization untuk pembobotan atribut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa teknik yang diusulkan mampu meningkatkan kinerja model klasifikasi pada klasifikasi risiko kesehatan ibu hamil dan memiliki akurasi yang lebih tinggi dan tingkat kesalahan klasifikasi yang lebih rendah  dibandingkan  dengan  teknik  oversampling  dan  teknik  ensemble  lainnya.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa penggunaan  teknik  random  oversampling  dan  PSO  dapat  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  data  pada  klasifikasi risiko kesehatan ibu hamil dengan lebih baik. Dengan demikian, teknik random oversampling dan PSO dapat digunakan sebagai  solusi  yang  efektif  untuk  meningkatkan  kinerja  model  klasifikasi  pada  klasifikasi  risiko  kesehatan  ibu  hamil dengan  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  data.  Teknik  ini  dapat  membantu  tenaga  medis  dalam  melakukan identifikasi faktor risiko pada kehamilan yang dapat mempengaruhi kesehatan ibu hamil secara lebih akurat. Selain itu, teknik ini juga dapat membantu meningkatkan kualitas layanan kesehatan dan meningkatkan kualitas hidup ibu dan bayi yang lahir.

## REFERENCES
[1] W. H. Organization, “Maternal Mortality,” 2021. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/maternal-mortality.
[2] M. Ahmed, M. A. Kashem, M. Rahman, and S. Khatun, “Review and Analysis of Risk Factor of Maternal Health in Remote Area Using the Internet of Things (IoT,” Lecture Notes in Electrical Engineering, vol. 632, pp. 357–365, 2020, doi: 10.1007/978- 981-15-2317-5_30.
[3] P.  K.  Wardani,  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Terjadinya  Perdarahan  Pasca  Persalinan,”  Jurnal  Aisyah :  Jurnal  Ilmu Kesehatan, vol. 2, no. 1, pp. 51–60, 2017, doi: 10.30604/jika.v2i1.32.
[4] P. R. Sihombing and I. F. Yuliati, “Penerapan Metode Machine Learning dalam Klasifikasi Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah di Indonesia,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, vol. 20, no. 2, pp. 417–426, 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1174.
[5] Ardiyansyah and P. A. Rahayuningsih, “Penerapan Teknik Sampling Untuk Mengatasi Imbalance,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK, vol. 4, no. 1, pp. 7–15, 2020.
[6] N. V Chawla, K. W. Bowyer, L. O. Hall, and W. P. Kegelmeyer, “SMOTE: Synthetic Minority Over-Sampling Technique,” Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 16, pp. 321–357, 2002.
[7] M. Sulistiyono, Y. Pristyanto, S. Adi, and G. Gumelar, “Implementasi Algoritma Synthetic Minority Over-Sampling Technique Untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas Pada Dataset Klasifikasi,” SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi, vol. 10, no. 2, pp. 445–459, 2021.
[8] A.  A.  Arifiyanti  and  E.  D.  Wahyuni,  “Smote:  Metode  Penyeimbang  Kelas  Pada  Klasifikasi  Data  Mining,”  SCAN  Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, vol. 15, no. 1, pp. 34–39.
[9] G. L. Pritalia, “Analisis Komparatif Algoritme Machine Learning Pada Klasifikasi Kualitas Air Layak Minum,” KONSTELASI: Konvergensi Teknologi Dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 1, pp. 43–55, 2022.
[10]  W. Jaśkowski, P. Liskowski, M. Szubert, and K. Krawiec, “The performance profile: A multi–criteria performance evaluation method for test–based problems,” International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, vol. 26, no. 1, pp. 215– 229, Mar. 2016, doi: 10.1515/amcs-2016-0015.
Riska  Aryanti,  Klasifikasi  Risiko  Kesehatan  Ibu  Hamil  Menggunakan  Random  Oversampling  Untuk  Mengatasi

## Ketidakseimbangan Data
[11]  R. D. Fitriani, H. Yasin, and Tarno, “Penanganan Klasifikasi Kelas Data Tidak Seimbang Dengan Random Oversampling Pada Naive Bayes (Studi Kasus: Status Peserta KB Iud di Kabupaten Kendal,” Jurnal Gaussian, vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2021.
[12]  M. P. Paing and S. Choomchuay, “Improved Random Forest (RF) Classifier for Imbalanced Classification of Lung Nodules,” in 2018 International Conference on Engineering, Applied Sciences, and Technology (ICEAST), IEEE, Jul. 2018, pp. 1–4. doi: 10.1109/ICEAST.2018.8434402.
[13]  Q. Dai, J. Liu, and J.-L. Zhao, “Distance-based arranging oversampling technique for imbalanced data,” Neural Comput Appl, vol. 35, no. 2, pp. 1323–1342, 2023, doi: 10.1007/s00521-022-07828-8.
[14]  Y.  E.  Achyani,  “Penerapan  Metode  Particle  Swarm  Optimization  Pada  Optimasi  Prediksi  Pemasaran  Langsung,”  Jurnal Informatika, vol. 5, no. 1, pp. 1–11, 2018.
[15]  M. Bourel and A. M. Segura, “Multiclass classification methods in ecology,” Ecol Indic, vol. 85, pp. 1012–1021, Feb. 2018, doi: 10.1016/j.ecolind.2017.11.031.
[16]  K.  Iwata  and  K.  Ogasawara,  “Assessment  of  the  Efficiency  of  Non-Invasive  Diagnostic  Imaging  Modalities  for  Detecting Myocardial Ischemia in Patients Suspected of Having Stable Angina,” Healthcare (Switzerland, vol. 11, no. 1, pp. 1–12, 2023, doi: 10.3390/healthcare11010023.
[17]  F. Moons and E. Vandervieren, “Measuring agreement among several raters classifying subjects into one-or-more (hierarchical) nominal categories. A generalisation of Fleiss’ kappa,” 2023, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2303.12502