## Komparasi Metode Naive Bayes dan C4.5 Pada Klasifikasi Persalinan Prematur
Mohammad  Burhan  Hanif  1 ,    Handini  Arga  Damar  Rani 2 ,    Ahmad  Rifai 3 ,  Gallet  Guntoro Setiaji 4
Universitas Semarang, Indonesia 1,3,4
Prodi Pendidikan Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas IVET, Indonesi 2

## Info Articles
___________________ Keywords:
Klasifikasi; C4.5; Naïve Bayes; Persalinan Prematur; ____________________ Abstrak ____________________________________________________________ Persalinan  prematur  adalah  persalinan  diluar  masa  lahir  bayi  yang menyebabkan kematian bagi bayi serta komplikasi terhadap ibu bayi. Juga menjadi  beban  tenaga  medis  dengan  tren  peningkatan  sebanyak  8%. Klasifikasi  data  mining  hadir  sebagai  pemecah  masalah  deteksi pencegahan awal persalianan premature. Dengan memanfaatkan algoritma klasfikasi  C4.5  dan  algoritma  naïve  bayes  yang  dianggap  baik  secara kinerja.  Untuk  memilih  algoritma  terbaik  dalam  klasifikasi  persalinan prematur  maka  harus  diukur  dengan  baik  kinerjanya.  Dari  hasil pebandingan  algoritma  naïve  bayes  dengan  algoritma  C4.5  didapatkan akurasi  sebesar  98.75%  dengan  AUC  0.5.  Sedangkan  capaian  dari algoritma  naïve  bayes  sebesar  81.88%  dan  AUC  0.945.  Maka  dari  hasil perbandingan  nilai  akurasi  kedua  algoritma  tersebut  disimpulkan  bahwa algoritma  C4.5  mampu  lebih  unggul  dalam  penanganan  data  persalianan premature dibandingakan dengan algortima naïve bayes. Abstract ____________________________________________________________ Preterm  labor  is  a  delivery  outside  the  baby's  birth  period  that  causes death for the baby as well as complications to the baby's mother. It is also a burden on medical personnel with an increasing trend of as much as 8%. Data  mining  classification  is  present  as  a  problem  solver  for  the  early prevention of premature memorization. By utilizing the C4.5 classification algorithm  and  the  naïve  bayes  algorithm  which  are  considered  good  in performance. To choose the best algorithm in the classification of preterm labor  it  must  be  well  measured  its  performance. From  the  results  of comparing  the  naïve  bayes  algorithm  with  the  C4.5  algorithm,  an accuracy  of  98.75%  was  obtained  with  an  AUC  of  0.5.  Meanwhile,  the achievement  of the naïve bayes algorithm  was 81.88% and the AUC  was 0.945.  Therefore,  from  the  results  of  the  comparison  of  the  accuracy values  of  the  two  algorithms,  it  is  concluded  that  the  C4.5  algorithm  is able to be superior in handling premature memorization data compared to the naïve bayes algortima  Alamat Korespondensi: E-mail: hanifburhan@usm.ac.id
p-ISSN 2621-9484 e-ISSN 2620-8415

## PENDAHULUAN
Persalinan prematur merupakan suatu persalinan diluar waktu normal dimana usia dari  kehamilan  diperkirakan  terjadi  sebelum  37  minggu  dan  lebih  dari  20  minggu (Panada Sedianing Drastita et al., 2022). Kejadian persalinan prematur ini dapat menjadi penyebab  utama  kematian  neonatus  dimana  angka  kejadian  persalinan  prematur  ini cukup tinggi (Ida Rahmawati et al., 2021). Kejadian ini terlihat dari tahun 2000 sampai 2014  dinilai  tingkat  kenaikan  sebesar  8.5%  dimana  sebesar  35%  kematian  bayi  baru lahir terjadi ketika proses kelahiranya melalui persalinan premature (Chawanpaiboon et al., 2019).
Persalinan  prematur  rentan  sekali  terhadap  banyak  komplikasi  terhadap  bayi seperti  pendarahan  intraventrikular, respiratory  distress  syndrome (RDS), displasia bronkopulmoner (BPD), patem  duktus  arteriosus (PDA),  retinopathy  of  prematurity (ROP),  dan necrotizing  entero  cilitis (NEC)  dan  masih  banyak  lagi  (Loviana  et  al., 2019).    Faktor  penyebab  terjadi  persalinan  prematur  ada  banyak  diantanya  seperti penyakit  menular,  hipertensi,  usia  kandungan,  usia  ibu  bayi,  anemia,  dan  pendarahan antepartum  (Carolin  Bunga  Tiara,  2019).  Dengan  adanya  banyaknya  data  faktor penyebab  terjadinya  persalinan  premature  hal  ini  kita  bisa  manfaatkan  untuk  mencari sebuah pola klasifikasi data mining untuk deteksi dini persalinan premature. Klasifikasi dini persalina premature ini diharapkan dapat menurunkan tingkat persalinan prematur sejak awal.
Klasifikasi persalinan premature dalam data mining sudah terlebih dahulu diteliti oleh  banyak  peneliti  sebelumnya  diantaranya  seperti  yang  dilakukan  oleh  ari  puspita. Penelitian  ini  melakukan  prediksi  kelahiran  bayi  premature  dengan  memanfaatkan bidang  ilmu  data  mining.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  C4.5  dan optimasi particle swarm optimization untuk melakukan klasifikasi data bayi premature. Hasil yang didapat bahwa akurasi klasifikasi dari persalinan premature sebesar 93.60% dengan nilai AUC sebesar 0.946. Dalam penelitian ini algortima C4.5 dianggap berhasil melakukan klasifikasi terhadap data persalinan premature (Puspita, 2018).
Penelitian  lain  yang  relevan  dengan  klasifikasi  persalinan  bayi  prematur  juga dilakukan oleh jefi. Penelitanya berkaitan dengan penggunaan metode algoritma C4.5 di kombinasikan  dengan  metode  particle  swarm  optimization  yang  di  terapkan  pada  data private  di  sebuah  pelayanan  kesehatan  bernama  klinik  umi.  Pencapaian  nilai  akurasi terhadap data private klinik umi menunjukan angka 94.30% dengan nilai AUC sebesar 0.986. penilitian ini dianggap berhasil secara akurat dapat digunakan untuk data private pada sebuah layanan kesehatan klinik umi (Jefi, 2019).
Peneliti  selanjutnya  di  lakukan  oleh  Irmawati  Carolina  dan  Kresna  Ramanda. Penilitannya  mengerjakan  tentang  klasifikasi  kelahiran  prematur  menggunakan algoritma  C4.5  .  penelitian  ini  menggunakan  data  dari  RSUPN  Cipto  Mangunkusumo yang  memiliki  750  baris  data  dan  memiliki  11  ditur.  Dari  hasil  percobaan  penelitian yang  dilakukan  didapatkan  hasil  yang  memuaskan  berupa  besaran  akurasi  sebanyak 88.80%  dengan  nilai  precision  sebesar  89.81%  dan  nilai  recall  sebanyak  87.40%.
Sedangkan  nilai  AUC  didapatkan  sebesar  0.948  dimana  pencapaian  algoritma  ini berhasil melakukan klasifikasi terhadap data pasien RSUPN (Carolina & Kresna, 2018).
Penelitian persalinan prematur juga dilakukan oleh handini arga damar rani, et.al. Penelitianya  tentang  pembuatan  sistem  prediksi  kondisi  kelahiran  bayi  menggunakan metode  klasifikasi  naive  bayes.  Menggunakan  data  private  yang  diperoleh  dari  hasil wawancara  dan  observasi  terhadap  165  orang  ibu  hamil.  Dari  data  tersebut  diolah menggunakan  algoritma  klasifikasi  naïve  bayes  yang  menghasilkan  nilai  akurasi sebanyak  92.73%  .  Sedangkan  nilai  precission  sebesar  83.33%,  dengan  hasil  nilai tersebut  algoritma  naïve  bayes  berhasil  digunakan  dalam  prediksi  persalinan  prematur (Arga et al., 2020).
Penelitian  persalinan  prematur  dilakukan  kembali  pada  tahun  berikutnya  oleh handini  arga  damar  rani.  Masih  menggunakan  data  private  ibu  hamil  sebanyak  165 orang dan algoritma naïve bayes. Namun kali ini penerapan algoritma klasifikasi naïve bayes akan di tingkatkan dengan memanfaat kan algoritma particle swarm optimization. Hasil  dari  percobaan  menggunakan  optimasi  ini  didapatkan  besaran  akurasi  sebanyak 91.82% .  Hal ini menjadikan algoritma naïve bayes dengan particle optimization lebih baik  dibandingkan  penggunaan  naïve  bayes  tanpa  particle  swarm  optimization  (Rani, 2021).
Dampak dari persalinan prematur sangat merugikan bagi ibu dan bayi itu sendiri. Dampak untuk ibu bisa menyebabkan infeksi endometrium yang berimbas pada sepsis dan  juga  penyembuhan  luka  episiotomi  yang  lambat.  Sedangkan  pada  bayi  itu  sendiri bisa  mempunyai  resiko  kematian  lebih  tinggi  70  kali  dibanding  persalinan  normal (Mustika  &  Fika  Minata,  2021).  Oleh  sebab  itu  resiko  persalinan  prematur  ini  harus diklasifikasikan  sedini  mungkin  supaya  dapat menghindari  dampak  persalina  prematur yang sangat merugikan.
Klasifikasi  dalam  bidang  data  mining  mempunyai  cara  perhitungan  dengan berbagai  metode.  Salah  satu  metode  klasifikasi  yang  sering  digunakan  dalam  dunia medis  adalah  algoritma  decision  tree  C4.5.  Algoritma  C4.5  ini  memiliki  keunggulan dalam  hal  klasifikasi  yaitu  berupa  pencapaian  nilai  akurasi  yang  tinggi.  Selain mempunyai  tingkat  akurasi  yang  tinggi  algoritma  C4.5  ini  juga  memiliki  kecepatan yang tinggi juga dalam hal computasi (Xu et al., 2021). Dengan kemampuan seperti itu algoritma C4.5 sangat cocok digunakan untuk klasifikasi persalinan prematur.
Algoritma klasfikasi data mining tidak hanya berupa algoritma C4.5, selain itu ada juga algoritma naïve bayes. Algoritma naïve bayes didasarkan pada sekala probabilitas atau  harapan  keanggotaan  terhadap  class  tertentu,  dimana  nilai  class  fitur  bersifat independen  terhadap  fitur  lain  (Syamsul  et  al.,  2018).  Algoritma  naïve  bayes  ini memiliki  keunggulan  mudah  diimplementasikan  pada  banyak  kasus,  tidak membutuhkan data latih yang banyak dan memberikan hasil yang sangat baik (Tyas et al., 2021).
Algoritma  C4.5  sangat  unggul  dalam  kecepatan  computasi  sedangkan  algoritma naïve  bayes  memiliki  kelebihian  dalam  hasil  serta  implementasi  yang  mudah  (Hairul Umam  et  al.,  2017).  Kedua  algoritma  tersebut  juga  bisa  diterapkan  dalam  berbagai
kasus  klasfikasi  terutama  kasus  persalinan  prematur.  Dengan  kelebihan  masing  – masing  algoritma  tersebut  hendaknya  perlu  menentukan  algoritma  terbaik  yang  bisa digunakan.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  komparasi  metode  naïve  bayes  dan  C4.5  untuk klasifikasi persalinan prematur yang akan sangat bermanfaat bagi dunia medis.

## METODE
Metode  penelitian  ini  mempunyai  tahapan  tahapan  sesuai  dengan  urutan  model yang  sudah  di  tentukan.  Tahapan  awal  yang  harus  dikerjakan  pertama  kali  adalah pengumpulan  data.  Tahapan  urut  berikutnya  yaitu  melakukan  pre-prosesing  yaitu menempatkan  fitur  sesuai  dengan  posisinya.  Tahapan  selanjutnya  adalah  menerapkan kedua metode yang akan di bandingkan yaitu metode C4.5 dengan metode naïve bayes. Setelah model metode diterapkan maka akan dilakukan pengujian model apakah model metode  berjalan  dengan  baik  atau  tidak.  Selanjutnya  untuk  langkah  terakhir dilakukanlah  evaluasi  dan  validasi  hasil  dari  kedua  model  tersebut.  Begitulah  tahapan yang akan dilankukan pada penelitan ini, untuk lebih rincinya akan di jelaskan sebagai berikut :

## 1. Pengumpulan Data
Tahapan pengumpulan data adalah fase dimana menentukan data mana yang akan digunakan  dalam  penelitian.  Didalam  penelitian  kali  ini  data  yang  digunakan  adalah data  sekunder,  diambil  dari  hasil  observasi  dan  wawancara  sebuah  klinik  bersalin  di kota kudus. Data yang diperoleh mempunyai 160 baris data dan memiliki 10 fitur dan 1 fitur sebagai class, sehingga total fitur yang ada sebanyak 11 fitur. Fitur – fitur tersebut antara  lain  adalah  tanggal,  no_rm,  nama,  nama_suami,  alamat,  td  (tekanan  darah),  bb (berat badan), usia ibu bayi, letak janin, tfu dan kelas.

## 2. Pre-Prosesing Data
Tahapan  pre-prosesing  adalah  perlakuan  awal  ketika  data  mentah  sudah  di dapatkan. Pada tahap pre-prosesing ini dilakukan langkah penanganan data awal seperti pembersihan  data  (  data  cleaning),  data  integration,  seleksi  data.  Dan  bisa  juga  pada tahapan inilah dilakukan proses pemisahan antara data latih dan data uji yang nantinya akan diterapkan pada model yang sudah ditentukan.

## 3. Metode yang diusulkan
Pada  penelitian  ini  metode  yang  diusulkan  yaitu  ditekankan  pada  penggunaan  2 algortima  yang  akan  dibandingkan  kinerjanya.  Dua  algoritma  tersebut  yaitu  algoritma decision tree C4.5 dengan algoritma naïve bayes yang akan digunakan untuk klasifikasi persalinan  prematur.  Tentunya  penerapan  kedua  metode  algoritma  tersebut  sesuai dengan kerangka kerja tahapan pemodelan seperti pada gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Kerangka Model kerja yang diusulkan

## 4. Pengujian Model
Pengujian  model  yang  dilakukan  adalah  melihat  capaian  kinerja  perbandingan antara kedua metode yang dipakai yaitu metode naïve bayes dengan metode C4.5. Dari hasil  pengujian  ini  maka  akan  terlihat  seberapa  besar  akurasi  yang  dihasilkan  antara metode naïve bayes dengan hasil dari metode C4.5.

## 5. Evaluasi dan Validasi
Tahpan  akhir  adalah  evaluasi  dan  validasi  hasil  disini  akan  menggunakan confusion  matrik  dalam  perhitungan  nilai  akurasi.  Nilai  akurasi  inilah  yang  nantinya sebagai acuan perbandingan kinerja dari metode naïve bayes dengan metode C4.5.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pembahasan  dalam  penelitian  ini  diambil  sesuai  paparan  metode  penelitian yang  sudah  dijelaskan  dari  langkah  pertama  hingga  akhir  dengan  rincian  sebagai berikut:
1. Data Penelitian
Data yang dipakai adalah data ibu hamil sebanyak 11 fitur dengan 160 baris data seperti tampak pada tabel 1
Ibu Hamil Dataset Data Testing Pre-Prosesing  Data Data Training Split Data C4.5 Evaluasi M o d e l Naïve Bayes Performance % High Accuracy
Tabel 1 . Data Ibu Hamil No Tanggal No_rm Nama Suami ….. TFU Kelas 1 6-1-2012 Pasien_1 Mu’alifatu Hadi …. Sesuai Normal 2 6-1-2012 Pasien_2 Yunita Efendi …. Sesuai Normal 3 6-1-2012 Pasien_3 Elis Yanto ….  Tidak Sesuai  Resiko 4 6-1-2012 Pasien_4 Miftakul Deni …. Sesuai Normal 5 6-1-2012 Pasien_5 Suyanti Agus …. Sesuai Normal 6 6-1-2012 Pasien_6 Faidloh Arifin …. Sesuai Resiko 7 6-1-2012 Pasien_7 Amelia Fais …. Sesuai Resiko 8 6-1-2012 Pasien_8 Nanik Saikun …. Sesuai Normal 9 6-1-2012 Pasien_9 Suhartatik  Mustaqim  …. Sesuai Normal …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. 158 9-10-2012 Pasien_158 Fitriyah Santosa …. Sesuai Normal 159 9-10-2012 Pasien_159 Kurniasih Badrudin ….  Tidak sesuai Resiko 160 9-10-2012 Pasien_160 Yuniatun Aji …. Sesuai Resiko
Dari  dataset  kehamilan  ibu  sebanyak  160  baris  data  langkah  selanjutnya  adalah preprosesing.  Tahapan  pre-prosesing  ini  akan  dilakukan  pembersihan  data  (  data cleaning), data integration, dan seleksi data.

## 2. Penerapan metode dan pengujian model
Setalah  data  matang  di  peroleh  selanjutnya  penerapan  perbandingan  dua  metode yaitu  metode  naïve  bayes  yang  di  bandingkan  dengan  metode  C4.5.  Proses  pohon keputusan metode Decision tree C4.5 memiliki beberapa fase :
a. Menghitung  hasil  penjumlahan  data  yang  didasarkan  oleh  banyaknya  atribut hasil dengan ketentuan syarat yang sudah ditetapkan.
b. Selanjutnya  atribut  tersebut  akan  dipakai  sebagi  node  dengan  nilai  gian  yang paling tinggi.
c. Menentukan percabangan kepada semua anggota node.
d. Memilih anggota node yang bernilai 0 untuk dijadikan daun pohon keputusan.
e. Ulangi  langkah  sebelumnya  sampai  keseluruhan  nilai  entropy  anggota  dari Node bernilai nol itu artinya proses berhenti.
f. Jika  nilai  entropy  lebih  dari  nol  yang  asalnya  dari  salah  satu  anggota  node maka proses sebelumnya akan dikerjakan ulang dari awal sampai semua Node bernilai nol seluruhnya.
Perbandingan pemodelan algoritma C4.5 dengan algoritma Naïve Bayes dilakukan melalui bantuan software rapidminer seperti gambar 2 berikut ini
Gambar 2. Model perbandingan algoritma
Model  perbandingan  algoritma  sesuai  gambar  2  ini  langsung  menggunakan  satu dataset  yang  sama  yang  akan  dipakai  pada  dual algoritma  klasfikasi  yaitu  naïve  bayes dengan algortima C4.5. Hal ini dilakukan untuk menjaga konsistensi dataset yang akan dipakai  dipastikan  sama.  Sedangakan  rincian  proses  model  training  dan  testing  pada algortima C4.5 di tunjukan pada gambar 3.
Gambar 3. Model proses algoritma C4.5
Sedangakan  untuk  rincian  proses  model  training  dan  testing  dengan  algoritma naïve bayes sesuai dengan represntasi gambar 4.
Gambar 4. Model proses algoritma Naïve Bayes

## 3. Evaluasi dan Validasi Model
Pengukuran  hasil  dan  validasi  model  diukur  menggunakan  metode  cross- validation  yang  terdapat  pada  aplikasi  rapidminer.  Proses  cross  validation  ini menggunakan  nilai  k  10  untuk  pengujian.  Dimana  pembagian  dataset  latih  dan  uji perbandinganya 9 untuk data latih dan 1 untuk data uji. Sedangkan perulangan iterasi uji juga dilakukan susai jumlah k yaitu sebanyak 10 kali iterasi.
Dari  proses  itersai  itu  didapati  luaran  berupa  performa  dari  metode  klasifikasi yang dipakai. Selain performa didalam algoritma decision tree C4.5 juga menghasilkan pohon keputusan seperti nampak pada gambar 5.
Gambar 5. Pohon Keputusan algoritma C4.5
Sedangkan untuk algoritma naïve bayes menghasilkan Simple Distribution sesuai dengan gambar 6.
Gambar 6. Simple Distribution algoritma Naïve Bayes
Cross-validation  juga  menghasilkan  tabel  confusion  matriks  yang  didalamnya terdapat hasil perhitungan nilai dari akurasi, presisi, recall, dan AUC. Hasil pengukuran nilai confusion matriks algoritma C4.5 sesuai dengan tabel 2 sedangkan untuk algoritma naïve bayes Nampak pada tabel 3.
Tabel 2 . Confusion Matriks C4.5
Actual Class + (Positive) - (Negative) Prediction class + (positive) 93 2 - (negative) 0 65
Tabel 3 . Confusion Matriks Naïve Bayes
Actual Class + (Positive) - (Negative) Prediction class + (positive) 69 5 - (negative) 24 62
Dari  tabel confusion  matriks  pada  tabel 2  dan  tabel  3  selanjutnya  di  hitung  hasil nilai akurasi, presisi, recall dan AUC nya. Hasil perhitungan nilai tersbut Nampak pada tabel 4.
Tabel 4 . Hasil Perhitungan Akurasi Metode Klasifikasi Metode Akurasi AUC C4.5 98.75 % 0.500 Naïve Bayes 81.88 % 0.945

## SIMPULAN
Dalam penelitian ini nampak hasil perhitungan akurasi dari algoritma decision tree C4.5  berada  pada  angka  98.75%  dengan  nilai  AUC  sebesar  0.5.  Sedangkan  hasil  dari algoritma  Naïve  Bayes  sebesar  81.88%  dengan  nilai  AUC  sebesar  0.945.  Jadi  dapat disimpulkan  bahwa  pada  kasus  klasifikasi  persalinan  prematur  pada  data  private  ibu hamil algoritma C4.5 lebih unggul dari pada algortima Naïve Bayes.
Untuk  penelitian  kedepanya  dapat  menerapkan  banyak  dataset  public.  Karena belum  tentu  dengan  penggunaan  dataset  yang  berbeda  akan  menghasilkan  data perbandingan akurasi yang sama. Sehingga dengan menggunakan banyak dataset maka perbandingan  algoritma  klasifikasi  naieve  bayes  dengan  algoritma  C4.5  dapat  diukur secara presisi.

## DAFTAR PUSTAKA
Arga, H., Rani, D., Hanif, M. B., & Zuhri, S. (2020). Sistem prediksi kondisi kelahiran bayi menggunakan klasifikasi naïve bayes . 3 .
Carolin Bunga Tiara, W. I. (2019).  Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Persalinan  Preterm  Di  Rumah  Sakit  Muhammadiyah  Taman  Puring  Kebayoran Baru  Jakarta  Selatan  Periode  Januari-Juni  Tahun  2017. Jurnal  Ilmu  Keperawatan Dan Kebidanan Nasional , 1 (1), 12.
Carolina,  I.,  &  Kresna,  R.  (2018).  Klasifikasi  kelahiran  prematur  menggunakan algoritma c4.5. Seminar Nasional Teknologi , 668–672.
Chawanpaiboon,  S.,  Vogel,  J.  P.,  Moller,  A.  B.,  Lumbiganon,  P.,  Petzold,  M.,  Hogan,
D.,  Landoulsi,  S.,  Jampathong,  N.,  Kongwattanakul,  K.,  Laopaiboon,  M.,  Lewis, C.,  Rattanakanokchai,  S.,  Teng,  D.  N.,  Thinkhamrop, J.,  Watananirun,  K.,  Zhang, J., Zhou, W., & Gülmezoglu, A. M. (2019). Global, regional, and national estimates of levels of preterm birth in 2014: a systematic review and modelling analysis. The Lancet Global Health , 7 (1), e37–e46. https://doi.org/10.1016/S2214- 109X(18)30451-0
Hairul  Umam,  M.,  Wahanggara,  V.,  Cahyanto,  T.  A.,  &  Muharom,  L.  A.  (2017). Analisis Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  (Studi  Kasus :  Prodi  Teknik  Informatika  Universitas Muhammadiyah Jember). Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember , 1310651100 , 1–9.
Ida Rahmawati, Mutiara, V. siska, Absari, N., & Andini, P. (2021). Faktor-Faktor Yang Berhubungan dengan Persalinan Prematur. Professional Health Journal , 2 (2), 112– 121. https://doi.org/10.54832/phj.v2i2.143
Jefi. (2019). Prediksi Bayi Lahir Secara Prematur Dengan Menggunakan Metode C . 45 Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  Pada  Klinik  Umi. Indonesian  Journal  on Networking and Security , 8 (2), 1–7.
Loviana,  N.,  Darsini,  N.,  &  Aditiawarman,  A.  (2019).  Faktor  Yang  Berhubungan Dengan Kejadian Persalinan Prematur Di Rsud Dr Soetomo. Indonesian Midwifery and Health Sciences Journal , 3 (1), 85–97.
https://doi.org/10.20473/imhsj.v3i1.2019.85-97
Mustika, E., & Fika Minata. (2021). Analisis Hubungan  Faktor Maternal Dan Penyakit Kronik  Pada  Persalinan  Prematur. Jurnal  Kesehatan  Dan  Pembangunan , 11 (21), 19–27. https://doi.org/10.52047/jkp.v11i21.94
Panada  Sedianing  Drastita,  Hardianto,  G.,  Fitriana,  F.,  &  Utomo,  M.  T.  (2022).  Faktor Risiko Terjadinya Persalinan Prematur. Oksitosin : Jurnal Ilmiah Kebidanan , 9 (1), 40–50. https://doi.org/10.35316/oksitosin.v9i1.1531
Puspita,  A.  (2018).  Prediksi  Kelahiran  Bayi  Secara  Prematur  Dengan  Menggunakan Algoritma C . 45. Jurnal Teknik Informatika Stmik Antar Bangsa , II (1), 11–16.
Rani, H. A. D. (2021). Optimasi Particle Swarm Optimization Pada Naïve Bayes Untuk Prediksi Kondisi Kelahiran Bayi. Jurnal Dialektika Informatika (Detika) , 2 (1), 28– 33. https://doi.org/10.24176/detika.v2i1.6964
Syamsul,  B., Dwi, M., & Rahmi, H. (2018). Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C4.5  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Anak. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi (SNATi) , B24–B31.
Tyas, S. J. S., Febianah, M., Solikhah, F., Kamil, A. L., & Arifin, W. A. (2021). Analisis Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan  C.45  Dalam  Klasifikasi  Data  Mining Untuk Memprediksi Kelulusan. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 8 (1),
86–99.
Xu,  Z.,  Shen,  D.,  Nie,  T.,  Kou,  Y.,  Yin,  N.,  &  Han,  X.  (2021).  A  cluster-based oversampling  algorithm  combining  SMOTE  and  k-means  for  imbalanced  medical data. Information Sciences , 572 , 574–589. https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.02.056