## PERBANDINGAN ALGORITME C4.5 DAN NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI SEVERE PREEKLAMPSIA MENGGUNAKAN HEMATOLOGI
Samuel Beryl Enrico Ritonga, Ultach Enri Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361 2010631170119@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini memfokuskan perbandingan metode klasifikasi Naïve Bayes dan C4.5 dalam mengidentifikasi kasus  preeklampsia  berdasarkan  data  hematologi  pada  dataset  Rumah  Sakit  Bayukarta  Karawang  2021-2023. Decision Tree (C4.5) menghasilkan akurasi 75%, sedangkan Naive Bayes 71%, dengan F1-score kelas 1 masing- masing 0.83 dan 0.80. Model C4.5 di-deploy sebagai web sederhana menggunakan Flask dan TailwindCSS untuk prediksi data baru.  Metodologi yang dipakai penelitian ini yaitu KDD (Knowledge Discovery in Database) yang memungkinkan  membantu  penambangan  data  yang  terstruktur  dan  terarah  dari  awal  hingga  akhir,  Saran pengembangan mencakup analisis fitur preeklampsia, peningkatan akurasi, eksplorasi metode pengolahan data, dan penggunaan dataset  lebih besar. Melibatkan faktor risiko tambahan dan penerapan ensemble learning juga disarankan. Diharapkan kontribusi penelitian ini dapat meningkatkan pemahaman dan pencegahan preeklampsia serta meningkatkan ketepatan model pada tahap awal kehamilan.
Kata kunci : Preeklampsia , Machine Learning, Naive Bayes, C4.5, Flask.

## 1. PENDAHULUAN
Preeklampsia merupakan suatu masalah kesehatan serius dan potensial mengancam jiwa yang terjadi  selama  masa  kehamilan.  Gejala  yang  muncul melibatkan  peningkatan  tekanan  darah  dan  kenaikan kadar  protein  dalam  urine  (proteinuria)  setelah mencapai  usia  kehamilan  20  minggu  atau  trimester kedua, yang bisa berujung pada timbulnya eklampsia [1].  Preeklamsia  juga  dapat  diartikan  sebagai  suatu sindrom khusus  yang terjadi selama kehamilan, yang ditandai oleh kenaikan tekanan darah (tekanan darah ≥ 140/90  mmHg)  dan  kehadiran  protein  dalam  urine (protein ≥ 0.3 g dalam urin). Gejala ini muncul setelah usia kehamilan mencapai 20 minggu pada wanita yang sebelumnya  memiliki  tekanan  darah  dalam  rentang normal  [2].  Preeklampsia  yang  berkembang  menjadi eklampsia bisa mengakibatkan masalah pada perkembangan  janin,  termasuk  pertumbuhan  janin yang terhambat dan kelahiran prematur.
Diperlukan  perhatian  dan  pengawasan  khusus dalam  upaya  meningkatkan  kesejahteraan  ibu  hamil. Menurut  data  statistik  yang  dikeluarkan  oleh Kementerian  Kesehatan  pada  tahun  2021,  angka kematian  ibu  masih  tinggi  di  Indonesia.  Terjadi penurunan dari 4.999 kasus pada tahun 2015 menjadi 4.912  kasus  pada  tahun  2016.  Selanjutnya,  terjadi penurunan lebih lanjut menjadi 1.712 kasus pada tahun 2017. Meski demikian, angka kematian ibu mengalami lonjakan  signifikan  menjadi  4.197  kasus  pada  tahun 2019,  dan  mengalami  peningkatan  sebesar  10,25% menjadi 4.627 kasus pada tahun 2020 [3].
Gambar 1. Penyebab Kematian Ibu
Sebagian besar situasi kematian ibu, yakni sekitar 75%, disebabkan oleh komplikasi utama. Pendarahan memainkan peran besar dengan 27% dari total kasus, diikuti oleh preklamsia dan eklampsia yang mencapai 14%,  infeksi  11%,  persalinan  obstruktif  9%,  dan komplikasi terkait aborsi sebanyak 8% [4]. Pada tahun 2019,  di  Indonesia,  penyebab  kematian  ibu  terbagi menjadi  pendarahan  sebanyak  28.29%,  hipertensi 23%, dan gangguan peredaran darah 4.94% [5].
Di  Indonesia,  insidensi  preeklampsia  mencapai 128.273 kasus setiap tahun, yang setara dengan sekitar 5,3%  dari  seluruh  ibu  hamil.  Sementara  itu,  secara global,  preeklampsia  terjadi  pada  2-8%  dari  total kehamilan.  Sayangnya,  kondisi  ini  juga  menjadi penyebab utama kematian ibu. Di Indonesia, hipertensi selama  kehamilan,  termasuk  preeklampsia,  menjadi penyebab utama kematian ibu dengan rasio mencapai 33%  [6].  Pada  tingkat  global,  preeklampsia menyebabkan  lebih  dari  70.000  kematian  ibu  dan 500.000 kematian janin setiap tahun. Penyebab utama terjadinya  preeklampsia  masih  belum  diketahui, sehingga  pencegahannya  tetap  menjadi  tugas  yang sangat  sulit  [7].  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  upaya pencegahan pada ibu hamil dengan fokus khusus pada pengelolaan dan analisis peningkatan kasus hipertensi yang berkontribusi pada tingginya angka kematian ibu di Indonesia.
Meskipun  telah  banyak  dilakukan  penelitian  di bidang kedokteran sebelumnya untuk memahami dan mencegah  preeklampsia,  masalah  ini  masih  menjadi fokus  utama  dalam  bidang  obstetri  dan  kandungan. Salah satu tantangan utama adalah mengklasifikasikan tingkat  keparahan  preeklampsia  dengan  akurat  pada tahap  selanjutnya  dalam  kehamilan,  yang  seringkali memerlukan  evaluasi  yang  teliti  dan  kompleks.  Oleh karena  itu,  ada  kebutuhan  untuk  mengembangkan metode  yang  lebih  tepat  dan  efisien  dalam mengklasifikasikan  tingkat  keparahan  preeklampsia, agar  dapat  memungkinkan  diagnosis  dini  dan penanganan yang sesuai.
Parameter  tingkat  protein  dan  tekanan  darah sudah  pastinya  merupakan  hal  penting  dalam menentukan tingkat keparahan preeklampsia. Penilitan yang  dilakukan  Candra  dkk.,  yang  membahas perbandingan profil hematologi pada preeklampsia/eklampsia dengan kehamilan normotensi,  Candra  penemukan  perbedaan  pada jumlah  eritrosit  dan  hemoglobin  antara  preeklampsia berat  dengan  preeklampsia  ringan,  serta  antara preeklampsia  berat  dengan  kehamilan  normotensi. Peningkatan  kadar  hematokrit  juga  terlihat  pada preeklampsia  berat  jika  dibandingkan  dengan preeklampsia ringan dan preeklampsia berat dibandingkan dengan kelompok kehamilan normotensi. Jumlah leukosit menunjukkan peningkatan  pada  penderita  preeklampsia  berat  jika dibandingkan dengan kelompok kehamilan normotensi  [8].  Oleh  karena  itu,  menggunakan hematologi dapat memberikan petunjuk yang berharga dalam evaluasi tingkat parahnya preeklampsia.
Penggunaan metode klasifikasi dalam penelitian ini  menjadi  esensial  karena  penderita  preeklampsia dapat  tergolong  dalam  dua  kategori,  yakni severe preeclampsia (preeklampsia  parah)  dan moderate preeclampsia (preeklampsia sedang). Proses klasifikasi  memfasilitasi  penyusunan  kedua  kategori ini,  sehingga  memudahkan  dalam  diagnosis  dan penanganan preeklampsia oleh para profesional medis.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  oleh  Gusti dkk.,  penelitian  ini  fokus  pada  klasifikasi  penyakit menular  seksual  menggunakan  algoritme  Naïve Bayes.  Implementasi  algoritme  Naïve  Bayes  dalam penelitian  ini  mencapai  tingkat  optimal  dalam mmenangani  masalah  klasifikasi,  dengan  mencapai tingkat  akurasi  sebesar  76,67%  [9].  Meskipun demikian,  penelitian  ini  tidak  membahas  tentang preeklampsia  dan  belum  melibatkan  pembuatan aplikasi  web  sederhana  untuk  mengimplementasikan model tersebut.
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Nuromah dkk.,  berhasil  mengembangkan  suatu  sistem  atau aplikasi  web  sederhana  untuk  prediksi  awal preeklampsia,  menggunakan  algoritme  C4.5.  Hasil pengujian sistem menggunakan confusion matrix dan menerapkan metode 10-fold cross-validation menunjukkan tingkat  akurasi sebesar 81,38%, presisi 78,37%,  recall  79,69%,  dan F1-score 78,73%.
Penggunaan algoritme C4.5 dalam sistem prediksi dini preeklampsia  dianggap  oleh  peneliti  sebagai  solusi yang  sangat  efektif  [10].  Meski  demikian,  penelitian ini  tidak  memasukkan  data  hematalogi  dalam klasifikasi parahnya preeklamsia, dan masih diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengevaluasi apakah terdapat algoritme lain yang memiliki akurasi lebih baik daripada algoritme C4.5.
Pemilihan  algoritme  Naïve  Bayes  dilakukan untuk melakukan perbandingan kinerja model dengan algoritme  yang  telah  digunakan  dalam  penelitian sebelumnya, yakni C4.5 yang diimplementasikan oleh Nurrohmah  dkk. Algoritme Naive  Bayes dipilih juga karena  banyaknya  penelitian  yang  menggunakan algoritme  tersebut  dalam  klasifikasi  penyakit.  Dalam konteks  ini,  Naive  Bayes  dianggap  terlebih  dahulu memiliki potensi untuk mengklasifikasikan preeklampsia  berat  pada  ibu  hamil  berdasarkan  data hematologi  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan C4.5.
Tujuan penelitian saat ini yaitu untuk mengetahui perbandingan  mana  yang  lebih  baik  dari  metode klasifikasi  algoritme  Naïve  Bayes  dan  C4.5  dalam mengklasifikasikan penyakit preeklampsia berdasarkan data hematologi. Perbedaan penelitian ini dan penelitian-penelitian sebelumnya yang mencakup kedua  algoritme  tersebut  serta  penelitian-penelitian sebelumnya yang membahas preeklampsia, penelitian- penelitan sebelumnya itu belum membahas perbandingan Naïve Bayes dan C4.5 dalam klasifikasi preeklampsia.  Perbedaan  lainnya  mencakup  objek penelitian dan tahun penelitian yang berbeda, dengan penekanan  pada  perbandingan  algoritme  untuk mengklasifikasikan  kasus  preeklampsia  yang  parah. Adapun metodologi  yang dipakai  penelitian ini  yaitu KDD  (Knowledge  Discovery  in  Database)  yang memungkinkan  membantu  penambangan  data  yang terstruktur  dan  terarah  dari  awal  hingga  akhir  dan model  dari  pembelajaran  mesin  pada  penelitian  ini juga akan di -deploy menjadi web sederhana.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Preeklamsia  merupakan  suatu  sindrom  klinis akut  yang  sering  terjadi  selama  masa  kehamilan. Sindrom  ini  dicirikan  oleh  kehadiran  hipertensi  dan proteinuria,  kadang-kadang  disertai  edema,  dan biasanya muncul setelah kehamilan mencapai usia 20 minggu.  Hipertensi  dalam  preeklamsia  didefinisikan sebagai  peningkatan  tekanan  darah,  dengan  nilai tekanan  sistolik  dan  diastolik  yang  melebihi  140/90 mmHg, yang diukur setidaknya dua kali dengan selang waktu  6  jam.  Ketika  proteinuria,  yaitu  peningkatan jumlah protein  dalam urin, terjadi bersamaan dengan hipertensi, itu menjadi tanda preeklamsia [11].
Biasanya,  proteinuria  muncul  ketika  jumlah protein yang ditemukan dalam urin selama periode 24 jam melebihi 0,3 gram atau ketika hasil pemeriksaan metode  dipstik  menunjukkan  angka  1+  pada  sampel urin acak. Jika proteinuria terjadi sebelum hipertensi,
hal  ini dapat  mengindikasikan adanya masalah  ginjal daripada preeklamsia [12].
Naïve  Bayes  adalah  suatu  metode  klasifikasi yang  sederhana,  berdasarkan  pada  teorema  Bayes, yang  memanfaatkan  probabilitas  dengan  asumsi bahwa  setiap  kejadian  adalah  independen  satu  sama lain  [13].  Pengklasifikasi  Naive  Bayes  merupakan produk dari implementasi metode klasifikasi Bayesian yang  menggunakan  teorema  Bayes.  Teorema  ini menggambarkan  relasi  probabilitas  bersyarat  antara berbagai  parameter  statistik.  Dalam  kerangka klasifikasi  Bayesian,  tujuannya  adalah  menentukan probabilitas  suatu  label  berdasarkan  observasi  fitur- fitur  tertentu,  yang  dapat  diartikan  sebagai 𝑃(𝐻|𝑋) [14]. Teorema Bayes memberi tahu cara menyatakannya  dalam  kuantitas  yang  dapat  dihitung secara lebih langsung
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)×𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1) Keterangan: X = Sampel data yang memiliki kelas H = Hipotesis X pada data kelas P(X) = Probabilitas sebelumnya bahwa bukti tersebut benar P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior)
P(H|X)  = Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas) P(X|H)  = Probabilitas data sampel X akan mempengaruhi hipotesis H (likehood)
Algoritme  C4.5  adalah  algoritme  pembangunan pohon  keputusan,  sebuah  metode  umum  untuk klasifikasi  dan  prediksi  data.  Dikembangkan  sebagai evolusi dari algoritme ID3 oleh J. Ross Quinlan, C4.5 memulai pembentukan pohon dengan memilih atribut sebagai  akar,  membuat  cabang  untuk  setiap  nilai atribut, dan membagi kasus ke dalam cabang tersebut. Proses ini berulang hingga semua kasus memiliki kelas yang sama. Pohon keputusan membantu menganalisis data  dan  mengungkapkan  relasi  antar  atribut  yang tersembunyi [15].
Metodologi  KDD  (Knowledge  Discovery  in Databases)  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini mengacu  pada  pendekatan  yang  digunakan  oleh Hidayat dkk. dalam penelitiannya, yang berfokus pada simulasi  optimalisasi  pengadaan  barang  dengan metode  K-Mean  Clustering.  Pemilihan  metode  KDD ini  didasarkan  pada  kesesuaian  dengan  kebutuhan penelitian saat ini, mengingat bahwa pendekatan KDD yang  diaplikasikan  dalam  penelitian  Hidayat  sesuai dengan  tujuan  penelitian  ini.  KDD,  atau  Knowledge Discovery in Databases, merupakan proses antardisiplin  yang  melibatkan  statistik,  basis  data, kecerdasan  buatan  (AI),  visualisasi,  dan  komputasi paralel. Langkah-langkah utama dalam KDD mencakup pemilihan data, pembersihan data, transformasi data, penyajian, penemuan, dan evaluasi. Proses KDD digunakan untuk menghasilkan pengetahuan dari basis  data,  yang kemudian menjadi
landasan  pengetahuan  dalam  pengambilan  keputusan [16].
Gambar 2. Knowledge Discovery in Databases
Python,  dikembangkan oleh Guido van Rossum pada tahun 1991, adalah bahasa pemrograman dinamis dan  diinterpretasi  dengan  fokus  pada  keterbacaan kode. Dibandingkan dengan bahasa kompilasi, Python memungkinkan penulisan kode yang lebih singkat dan fleksibel  karena  tidak  memerlukan  deklarasi  tipe variabel  dan  fungsi.  Python  mendukung  modul  dan paket,  menekankan  keterbacaan  kode,  serta  dapat digunakan  sebagai  bahasa  skrip  atau  perekat  untuk menghubungkan  komponen.  Interpreter  dan  pustaka standar  Python  tersedia  secara  bebas  untuk  semua platform utama [17].
Flask  adalah  kerangka  pengembangan  web Python yang dikenal sebagai "kerangka mikro Python" karena  menjaga  inti  tetap  sederhana,  memungkinkan perluasan sesuai kebutuhan. Berbeda dengan Django, Flask  tidak  memiliki  fasilitas  bawaan  untuk berinteraksi  dengan  database.  Sebagai  kerangka prototyping, Flask fokus pada fungsionalitas dasar dan memberi  keleluasaan  kepada  pengguna  untuk menambahkan persyaratan. Fiturnya mencakup routing  URL,  templating  menggunakan  Jinja2,  mode debug,  dan  ekstensi  untuk  fungsionalitas  tambahan. Flask  dapat  diinstal  dengan  mudah  melalui  pip,  dan tutorial serta sumber daya online membantu pengguna memulai pengembangan aplikasi web [18].
Tailwind  CSS  adalah  kerangka  kerja  CSS  yang menggunakan pendekatan "utility-first" dengan menyediakan kelas utilitas sederhana untuk menciptakan efek yang kompleks. Kerangka kerja ini memfasilitasi  perancangan  situs  web  tanpa  menulis kode CSS secara manual. Berbeda dengan Bootstrap, yang  menggunakan  kelas  berbasis  komponen, Tailwind  memecah  gaya  menjadi  komponen  kecil yang  dapat  digunakan  kembali.  Tailwind  tidak memberlakukan spesifikasi desain, melainkan memungkinkan  pengembang  untuk  menggabungkan komponen kecil menjadi pengalaman pengguna yang unik.  Dengan  menggunakan  file  CSS  "mentah"  dan memprosesnya  melalui  file  konfigurasi,  Tailwind menghasilkan desain situs web dengan mudah [19].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Tahapan Penelitian
Penelitian ini menerapkan metodologi Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  suatu rangkaian  tindakan  untuk  mengidentifikasi  data  dan mengubahnya menjadi informasi yang mengungkapkan  pola-pola  tersembunyi.  Pemilihan KDD  dilakukan  karena  metode  ini  merupakan  salah
satu  teknik  dalam  ilmu  data  yang  dapat  diterapkan pada  basis  data  besar  yang  sebelumnya  belum memanfaatkan  potensi  informasi  yang  terkandung dalam  data  tersebut.  Proses  KDD  melibatkan serangkaian langkah, termasuk Seleksi, Preprocessing , Transformasi, Data Mining , Evaluasi, dan Knowledge .
Dalam  mengevaluasi  perbandingan  algoritme untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan preeklampsia  pada  ibu  hamil,  setiap  langkah disesuaikan  dengan  prosedur  yang  terdapat  dalam model  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD). Rancangan penelitian ini dijelaskan dengan gambaran ilustratif dalam Gambar 3.

## Gambar 3. Tahapan penelitian

## 3.2. Pengumpulan Data
Penelitian ini berfokus pada analisis perbandingan algoritme C4.5 dan Naïve Bayes dalam klasfikasi  parahnya  preeklampsia  pada  ibu  hamil dengan  dataset  yang  diperoleh  dari  Rumah  Sakit Bayukarta Karawang selama periode 2021-2023. Data yang digunakan penelitian ini merupakan data primer. Adapun  untuk  teknik  yang  digunakan  untuk mengumpulkan data penelitian ini yaitu menggunakan metode  observasi.  Data  preeklampsia  yang  dikoleksi atau dikumpulkan secara langsung dari bagian rekam medis Rumah Sakit Bayukarta Karawang.
Parameter  dari  data  yang  dibutuhkan  pada penelitian  mencakup  berat  badan,  tinggi  badan, tekanan  darah,  kadar  protein  dalam  urin,  dan  data hematologi  ibu  atau  selengkapnya  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1 . Atribut Dataset Variable Name Unit Age year Height cm Weight kg Gestational Age week Gravida number Parity number Abortus number Systolic mmHg Diastolic mmHg Proteinuria 0/1+/2+/3+/4+ Delivery Method SC/Spontaneous/Nullipara Creatinine mg/dL Hemoglobin g/dL Leukocytes 10^3/mcL Hematocrit percentage Platelets 10^3/mcL Erythrocytes 10^6/mcL Prognosis Severe Preeclampsia/Moderate Preeclampsia 3.3. Evaluasi Hasil Metrik pengujian perlu dilakukan agar mengetahui perbandingan dari kedua algoritme Naïve Bayes dan C4.5. Adapun metrik pengujian pada bagian evaluasi  ( evaluation )  yang  perlu  diketahui  dan dilakukan  yaitu  dengan  menggunakan confusion matrix. Metrik  tersebut  digunakan  untuk  mengetahui nilai  dari precision,  recall,  f-measure  (f1-score) ,  dan accuracy. Nilai-nilai  tersebut  akan  dirangkum  dalam bentuk  tabel  yang  disebut  tabel  laporan  klasifikasi. Perhitungan precision , recall, f-measure dan accuracy dilakukan untuk setiap pengujian dari masing-masing algoritme yaitu C4.5 dan Naïve Bayes dan dicari total nilai  rata-rata  dari  setiap  kelas  masing-masing algoritme  tersebut  ( Severe  Preeclampsia atau Moderate Preeclampsia ).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Selection
Pada tahap ini, dilakukan pengumpulan data yang berasal  dari  dataset  preeklampsia  berkategori  tingkat keparahan  pada  pasien  ibu  hamil  di  RS  Bayukarta Karawang  selama  periode  2021-2023.  Data  yang diambil dari rekam medis terdiri dari kurang lebih 30 atribut awal, kemudian atribut tersebut diseleksi untuk kebutuhan penelitian. Atribut yang dihilangkan seperti nama  atau  identitas  pasien,  lalu  parameter-parameter rinci  dari  hemotologi  dan  urinalisa  juga  dihilangkan, dikarenakan  hanya  memerlukan  beberapa  parameter penting  saja  menurut  dari  penelitian  sebelumnya. Setelah  diseleksi  dengan  cermat,  dataset  menjadi berjumlah  18  atribut  dan  131  entri.  Hasil  seleksi dataset dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.  Informasi Dataset features types non_null_counts id int64 131 Age int64 131 Height int64 131 Weight object 129 Gestational Age int64 131 Gravida int64 131 Parity int64 131 Abortus int64 131 Systolic int64 131 Diastolic int64 131 Proteinuria object 131 Delivery Method object 131 Creatinine object 129 Hemoglobin object 129 Leukocytes object 129 Hematocrit object 129 Platelets float64 129 Erythrocytes object 129 Prognosis object 131
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4  perbandingan prognosis  atau  kelas  target  klasifikasi  yaitu Severe Preeclampsia dan Moderate  Preeclampsia dalam persentase.

## Gambar 4. Perbandingan Prognosis

## 4.2. Pre-processing
Dalam  tahap Data  Preprocessing ,  langkah pertama  yang  diambil  adalah  membersihkan  data untuk  memastikan  kualitasnya  sebelum  dilakukan proses analisis. Pada langkah ini, kolom "id" dihapus karena  tidak  diperlukan  dalam  proses  pemodelan. Selanjutnya,  kolom  "Weight"  yang  awalnya  bertipe objek diubah menjadi float dan nilai yang kosong diisi dengan rata-rata menggunakan fungsi mean .
Selanjutnya,  ditemukan  bahwa  terdapat  banyak nilai yang kosong pada indeks ke-21 dan ke-89. Oleh karena  itu,  dua  baris  tersebut  dihapus  dari  dataset untuk  memastikan  integritas  data  yang  lebih  baik. Lalu  hasil  akhir  dari preprocessing ,  entri  dataset menjadi berjumlah 129 saja.
4.3. Transformation Data Transformation diawali pada kolom-kolom selain  "Delivery  Method"  dan  "Prognosis,"  yang
semestinya  memiliki  tipe  data  numerik,  diubah menjadi float guna memudahkan analisis selanjutnya.
Terdapat  kolom seperti "Proteinuria,"  "Delivery Method," dan "Prognosis" telah diubah dari tipe data objek  menjadi  kategorikal  numerik  menggunakan Label Encoder . Transformasi dapat dilihat pada Tabel 3, Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 3.  Kolom Proteinuria Sebelum Sesudah 0 0 1+ 1 2+ 2 3+ 3
4+ 4

## Tabel 4.  Kolom Delivery Method
Sebelum Sesudah Nullipara 0 SC 1 Spontaneous 2

## Tabel 5.  Kolom Prognosis
Sebelum Sesudah Moderate Preeclampsia 0 Severe Preeclampsia 1
Transformasi ini diperlukan untuk memudahkan mesin dalam pemrosesan model. Selanjutnya, setelah konversi ini, dilakukan kembali proses preprocessing data dikarenakan nilai dataset baru dapat diperiksa bila menggunakan  tipe  data  numerik  atau float. Setelah diperiksa, diketahui bahwa dataset ditemukan adanya outlier pada kolom "Weight" dan "Diastolic." Langkah ini  diambil  untuk  meningkatkan  integritas  data sebelum melanjutkan ke tahap pemodelan.
Gambar 5. Height Outlier
Gambar 6. Diastolic Outlier
Dalam  proses  ini,  outlier  pada  kolom  "Weight" dan  "Diastolic"  diatasi  dengan  menggantinya  dengan nilai rata-rata dari masing-masing kolom. Langkah ini membantu  menghilangkan  nilai  yang  ekstrem  dan memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  untuk pemodelan adalah konsisten dan terstandarisasi.
Selanjutnya, untuk  mengikuti  temuan penelitian sebelumnya, kolom "Weight" dan "Height" digabungkan  atau  diubah  menjadi  kolom  baru  yang disebut "BMI" ( Body Mass Index ). Setelah penggabungan  ini,  kolom  "Weight"  dan  "Height" dihapus  dari  dataset.  Proses  ini  dilakukan  dengan tujuan  untuk  meningkatkan  representasi  informasi kesehatan  secara  lebih  holistik  dalam  dataset preeklampsia.

## 4.4. Data Mining
Dalam tahap Data Mining, dataset preeklampsia dibagi menjadi dua bagian: 60% untuk data testing dan 40%  untuk  data  training,  menggunakan  metode split dataset . Penggunaan random state shuffle dengan nilai 42 digunakan untuk memastikan konsistensi hasil dan menghindari variasi yang tidak diinginkan pada setiap iterasi model. Selanjutnya, dilakukan proses pemodelan  menggunakan  dua  algoritma,  yaitu Decision  Tree  (C4.5)  dan  Naive  Bayes.  Kedua algoritma  ini  dipilih  karena  mampu  menangani klasifikasi  pada  dataset  medis  seperti  preeklampsia. Pada  langkah  ini,  model  diinisialisasi,  dilatih menggunakan data training, dan dievaluasi menggunakan  data  testing  untuk  menilai  kinerja  dan generalisasi model.

## 4.5. Evaluation
Setelah  proses  pemodelan,  hasil  evaluasi  model dianalisis dengan menggunakan confusion matrix dan classification  report.  Untuk  model  Decision  Tree (C4.5), confusion  matrix menunjukkan  7 True Negatives , 32 True Positives , 4 False Positives , dan 9 False  Negatives .  Dengan  menganalisis  classification report,  model  ini  memiliki  akurasi  sekitar  75%,  dan F1-score  yang  baik  pada  kelas  1  (preeklampsia) sebesar  0.83.  Hasil  dapat  dilihat  pada  Gambar  7  dan Tabel 5.
Gambar 7. C4.5 Confusion Matrix
Tabel 5.  C4.5 Classification Result precision recall  f1-score  support 0 0,44 0,64 0,52 11 1 0,89 0,78 0,83 41 accuracy 0,75 52 macro avg 0,66 0,71 0,67 52 weighted avg 0,79 0,75 0,77 52
Sementara itu, model Naive Bayes memberikan confusion  matrix dengan  7 True  Negatives ,  30 True Positives , 4 False Positives , dan 11 False Negatives. Dari  classification  report,  model  Naive  Bayes memiliki  akurasi  sekitar  71%,  dan  F1-score  yang cukup  baik  pada  kelas  1  sebesar  0.80.  Analisis  ini memberikan  pemahaman  mendalam  tentang  sejauh mana kedua model dapat mengklasifikasikan preeklampsia dengan menggunakan dataset yang telah diproses  dan  diubah  pada  tahap  sebelumnya.  Hasil dapat dilihat pada Gambar 8 dan Tabel 6.
Gambar 8. Naïve Bayes Confusion Matrix
Tabel 6.  Naïve Bayes Classification Result precision recall f1-score support 0 0,39 0,64 0,48 11 1 0,88 0,73 0,80 41 accuracy 0,71 52 macro avg 0,64 0,68 0,64 52 weighted avg 0,78 0,71 0,73 52

## 4.6. Knowledge
Setelah  diidentifikasi,  model  Decision  Tree menunjukkan  tingkat  ketepatan  sekitar  75%,  dengan nilai  F1-score  yang  signifikan  pada  kelas  1 (preeklampsia) sebesar 0.83. Sebaliknya, model Naive Bayes mencapai tingkat ketepatan sekitar 71%, dengan nilai  F1-score  pada  kelas  1  sebesar  0.80.  Hasil  ini memberikan  gambaran  menyeluruh  tentang  kinerja kedua model dalam klasifikasi preeklampsia, di mana Decision  Tree  menunjukkan  tingkat  ketepatan  yang sedikit  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  Naive Bayes.
Decision Tree dipilih untuk dilakukan deploymen t karena menghasilkan tingkat akurasi yang lebih  baik  daripada  Naïve  Bayes. Deployment yang dilakukan yaitu mengimplementasikan model menjadi halaman  web  sederhana  dengan  menggunakan  Flask sebagai web  server dan  TailwindCSS  sebagai front- end .
Halaman  masukan  atau  halaman  pertama memunculkan input  form yang  digunakan  untuk masukan  data  yang  akan  diprediksi  nantinya,  dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Halaman masukan
Halaman  hasil  prediksi  atau  halaman  kedua merupakan hasil keluaran prediksi model, halaman ini memunculkan  nama  dan  hasil  prediksi  ( Moderate Preeclampsia/Severe  Preeclampsia ),  dapat  dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Halaman hasil prediksi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  yaitu  penelitian  ini mencoba  mengklasifikasikan  preeklampsia  dengan menggunakan Decision Tree (C4.5) dan Naive Bayes berdasarkan dataset Rumah Sakit Bayukarta Karawang 2021-2023. Analisis perbandingan menunjukkan  Decision  Tree  memiliki  akurasi  lebih tinggi (75%) dibandingkan Naive Bayes (71%) dengan F1-score kelas 1 sebesar 0.83 dan 0.80 masing-masing. Model C4.5 berhasil di-deploy sebagai web sederhana dengan  Flask  dan  TailwindCSS  untuk  memprediksi data baru. Terdapat beberapa saran yang dapat diambil untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya  yaitu perlunya  mendalami  analisis  fitur  preeklampsia, meningkatkan akurasi model, dan menjelajahi metode pengolahan  data  yang  lebih  canggih.  Melibatkan dataset  lebih  besar,  diversifikasi,  dan  penyelidikan faktor risiko tambahan dapat meningkatkan representativitas. Penggabungan hasil dari model lain atau  penerapan  ensemble  learning  juga  dapat diterapkan  untuk  meningkatkan  performa  klasifikasi. Dengan  penerapan  saran-saran  ini,  diharapkan penelitian selanjutnya dapat lebih berkontribusi dalam pemahaman  dan  pencegahan  preeklampsia  serta meningkatkan ketepatan model pada awal kehamilan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Masruroh et  al. ,  “Mengenali  dan  Mencegah Preeklampsia Pada Masa Kehamilan Di Kelurahan  Wonokromo  Surabaya,”  2021.
[Online]. Available: https://snpm.unusa.ac.id
[2]  A.  Yunita,  S.  Irene  Putri,  and  E.  Yunicha Viridula,  “Systematic  Review:  Deteksi  Dini Pencegahan Preeklamsia Pada Ibu Hamil,” 2021.
[3]  Kemenkes, “Pusat  Data  dan  Informasi Kementerian Kesehatan RI.” [4]  WHO, “Maternal mortality,” WHO International.
[5]  V.  B.  Kusnandar,  “10  Provinsi  dengan  Angka Kematian Ibu Terbanyak pada 2020.”
[6]  E.  S.  Wulandari,  E.  Ernawati,  and  D. Nuswantoro,  “Risk  Factors  Of  Preeclampsia With  Severe  Features  And  Its  Complications,” Indonesian  Midwifery  and  Health  Sciences Journal , vol. 5, no. 1, pp. 29–37, Jan. 2021, doi: 10.20473/imhsj.v5i1.2021.29-37.
[7]  L. C. Poon et al. , “The International Federation of  Gynecology  and  Obstetrics  (FIGO)  initiative on  pre-eclampsia:  A  pragmatic  guide  for  first- trimester screening and prevention,” International  Journal  of  Gynecology  and
Obstetrics , vol. 145, no. S1, pp. 1–33, May 2019, doi: 10.1002/ijgo.12802.
[8]  C.  C.  Giyanto  and  B.  A.  Pramono,  “MEDIA MEDIKA  MUDA  PERBANDINGAN  PROFIL
HEMATOLOGI PADA PREEKLAMPSIA/ EKLAMPSIA DENGAN
KEHAMILAN NORMOTENSI  DI  RSUP  DR.  KARIADI SEMARANG,” 2015.
[9]  G. E. Yuliastuti, C. Nurina Prabiantissa, and A. M. Rizki, “Klasifikasi penyakit Menular Seksual Menggunakan  Naïve  Bayes,” INTEGER: Journal of Information Technology , vol. 7, no. 1, 2022.
[10]  S.  Nurrohmah,  D.  Normawati,  A.  Dahlan,  J. Ringroad  Selatan,  and  I.  Yogyakarta,  “Prediksi Dini Penyakit Preeklamsia Menggunakan Algoritma  C4.5,”  vol.  10,  no.  3,  pp.  120–132, 2022, doi: 10.12928/jstie.v8i3.xxx.
[11]  N.  Fumtidha,  T.  Ekasari,  and  M.  Zakiyyah, “PENGARUH
TEKNIK RELAKSASI AUTOGENIK TERHADAP TEKANAN DARAH IBU HAMIL DENGAN PREEKLAMASIA DI KLINIK UTAMA PANASEA  KABUPATEN  LUMAJANG,” Jurnal Ilmiah Obsgin , 2023, [Online]. Available: https://stikes-nhm.e-journal.id/OBJ/index
[12]  S.  S.  Gunawan,  D.  Triwidiyantari,  and  H. Syafrullah, “HUBUNGAN KONSUMSI ASAM FOLAT DENGAN PREEKLAMSIA DI RSUD SUBANG  TAHUN  2022,” JURNAL  SEHAT MASADA , vol. 17, no. 1, 2023.
[13]  F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen Pelanggan  Toko  Online  JD.Id  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis
Konversi  Ikon  Emosi,” Jurnal  SIMETRIS ,  vol. 10, no. 2, 2019.
[14]  J.  VanderPlas, Python  Data  Science  Handbook , 2nd  ed.,  vol.  1.  O’Reilly  Media,  Inc,  2019. [Online]. Available: www.allitebooks.com
[15]  M.  W.  Prihatmono  and  A.  F.  Watratan, “Implementasi  Algoritma  C4.5  Menggunakan Python Untuk Klasifikasi Kepuasan Konsumen,” Jurnal Informatika Progres , vol. 11, no. 2, 2019, doi: https://doi.org/10.56708/progres.v11i2.146.
[16]  I.  S.  Hidayat,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Simulasi dalam Optimalisasi Pengadaan Barang menggunakan  Metode  K-Mean  Clustering,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , vol. 3, no. 4, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.79.
[17]  Python, “What is Python? Executive Summary.” Accessed:  Nov.  07,  2023.  [Online].  Available: www.python.org
[18]  J.  Hunt, Advanced  Guide  to  Python  3 Programming ,  1st  ed.,  vol.  1.  Springer  Nature Switzerland,
2019. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-25943-3.
[19]  A.  Yudhistira,  L.  Desy  Pangesti,  G.  Isran,  R. Bagus, B. Sumantri, and R. Suryani, “Perancangan dan
Implementasi Sistem Informasi  Perpustakaan  Berbasis  Web,” Jurnal Sistem  Informasi  dan  Komputerisasi  Akuntansi , vol. 7, no. 1, pp. 2579–4477, 2023.