## Status Proses Persalinan Menggunakan Algoritma C4.5
Mariza Putri Sari Dewi Ningsih *1) , Beta Noranita 2)
** Jurusan Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro
1) smramarizaputri@gmail.com, 2) betanoranita.undip@gmail.com

## Abstrak
Setiap  orangtua  pasti  berusaha  yang  terbaik  untuk  persalinan  akan  berjalan  lancar  dan  dapat melahirkan  bayi  dengan  sempurna.  Keberadaan  penentuan  status  proses  persalinan  menjadi penting untuk mempersiapkan dalam hal kesehatan, dan psikologi. Proses persalinan pada seorang ibu dapat ditempuh secara normal, akan tetapi sering kali terdapat beberapa faktor kesehatan yang membuat proses persalinan seorang ibu dilakukan dengan operasi caesar. Aplikasi ini dibangun untuk memberikan saran dalam menentukan proses persalinan yang harus dijalani oleh seorang ibu  hamil  untuk  meningkatkan  keselamatan  ibu  dan  bayi.  Metode  pada  aplikasi  data  mining penentuan status proses persalinan dengan menggunakan algoritma C4.5. Algoritma C4.5 dipilih karena dapat menseleksi atribut dan mudah diinterpretasikan pada aturan yang terbentuk. Aplikasi ini merupakan penggabungan teknologi informasi dan bidang kesehatan untuk membantu para ibu hamil dalam menentukan status proses persalinan normal atau operasi caesar berdasarkan kondisi kesehatan ibu dan janin. Atribut yang digunakan yaitu usia, riwayat penyakit, tekanan darah, urut kehamilan, jarak kelahiran, riwayat caesar, gawat janin, kelainan letak, berat bayi, dan plasenta proveria. Data rekam medis yang digunakan berjumlah 682 record dengan data training berjumlah 545 record dan data testing berjumlah 137 record data . Hasil menunjukan bahwa algoritma C4.5 mempunyai  akurasi  prediksi  maksimum  untuk  penentuan  status  persalinan  sebesar  97,08%, precision 96%, recall 88,89%, F-Measure 92,30%, G-mean 0,0894 dan AUC 0,93995.

## Kata kunci : Algoritma C4.5, Data Mining, Pohon Keputusan, Status Persalinan

## Abstract
Every parent must be make the best effort for childbirth to go well and be able to deliver the baby perfectly.  The  existence  of  determination  of  childbirth  process  becomes  important  to prepare  in terms of health, and psychology. The process of childbirth in a mother can be taken normally, but there are often of health factors that make the childbirth by cesarean section. This application is built  to  provide  advice  in  determining  of  childbirth  that  a  pregnant  woman  should  undergo  to improve  the  safety  of  mother  and  baby.  Method  of  data  mining  application  to  determine  of childbirth  process  using  C4.5  algorithm.  The  C4.5  algorithm  is  selected  because  it  can  selects atributs  and  is  easy  to  interpret  on  rules.  This  application  is  a  combination  of  information technology  and  health  field  to  assist  pregnant  mother  to  decided  of  childbirth  as  normal  or cesarean section based on maternal and fetal health conditions. Atributs used are age, history of disease,  blood  pressure,  gravida,  birth  spacing,  cesarean  history,  fetal  distress,  placental abnormality,  infant  weight,  and  placenta  previa.  Medical  record  data  used  amounted  to  682 records with training data amounted to 545 records and data testing amounted to 137 records data. The results show that the C4.5 algorithm has maximum predictive accuracy for the determination
of  childbirth  status  97,08%,  precision  96%,  recall  88,89%,  F-Measure 92,30%, G-mean  0,0894 and AUC 0,93995.
Keywords  : C4.5 algorithm, data mining, decision tree, determination of childbirth.

## 1 P ENDAHULUAN

## 1.1 L ATAR B ELAKANG M ASALAH
Berdasarkan  Survei  Demografi  dan Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  Tahun  2012 Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  di  Indonesia masih termasuk tinggi yaitu 395 per 100.000 kelahiran  hidup . Upaya  penurunan  Angka Kematian Bayi (AKB) dan AKI di Indonesia salah  satunya  melalui  Program  Perencanaan Persalinan  dan  Pencegahan  Komplikasi (P4K).  Program  ini  membutuhkan  peran keluarga  dalam  upaya  deteksi  dini  dan menghindari resiko kesehatan pada ibu hamil. Pelaksanaan P4K diharapkan mampu membantu  keluarga  membuat  perencanaan persalinan  yang  baik  dan  mengambil tindakan yang tepat [1].
Persalinan merupakan kejadian fisiologi  yang  normal  dialami  oleh  seorang ibu  berupa  pengeluaran  hasil  konsepsi  yang hidup  dalam  uterus  melalui  vagina  kedunia luar  yang  disebut  persalinan  normal. Beberapa kasus seperti gawat janin, kelainan letak  janin,  tekanan  darah,  usia  ibu,  kondisi janin, ukuran pinggul, jarak kelahiran terlalu dekat  dan  ukuran  janin  dapat  meningkatkan resiko  kematian  pada  ibu  dan  bayi  sehingga diperlukan alternatif lain dengan mengeluarkan  konsepsi  melalui  pembuatan sayatan pada dinding uterus melalui dinding perut yang disebut sectio caesaria . Seiring dengan perkembangan teknologi  dan  informasi  yang  sangat  cepat, pemanfaatan  teknologi  informasi  dapat ditemukan  pada  berbagai  bidang,  salah satunya  bidang  kesehatan.  Melalui  data rekam  medis  persalinan  dapat  dilakukan
proses data  mining melalui  perangkat  lunak yang  membantu  pendukung  keputusan penentuan  status  proses  persalinan  dalam meningkatkan  pelayanan  kesehatan  serta menurunkan  resiko  angka  kematian  ibu  dan bayi. Melalui proses data mining , diharapkan dapat  digali  suatu  potensi  yang  lebih  dari sekedar informasi data rumah sakit saja tetapi juga  dapat  menganalisis  penentuan  status proses  persalinan  kepada  seorang  ibu  dan bayinya.
Algoritma  C4.5  adalah  algoritma klasifikasi  data  dengan  teknik decision  tree yang  merupakan  perbaikan  dari  algoritma ID3,  karena  dapat  menghilangkan  bias  pada data. Kelebihan C4.5 adalah dapat mengolah data  dalam  jumlah  besar,  menghasilkan aturan – aturan yang mudah
direpresentasikan  dan  tercepat  diantara algoritma  lainnya  dan  dapat  menangani missing data. Pada penelitian ini akan dibahas klasifikasi  yang  dimaksud  adalah  mengenai penentuan  status  proses  persalinan  pada kehamilan seorang ibu yang diambil dari data persalinan  pada  suatu  pusat  pelayanan kesehatan.
Berdasarkan permasalahan diatas, maka  dapat  dikembangkan  sebuah  teknik aplikasi data  mining dalam  menentukan status proses persalinan menggunakan algoritma C4.5 dengan metode decision tree.
Diharapkan  dengan  adanya  perancangan aplikasi  ini  dapat  mendukung  pengambilan keputusan  status  proses  persalinan  pada kehamilan  seorang  ibu  sekaligus  membantu merencanakan  persalinan  untuk  tindakan yang  tepat  ibu  hamil  untuk  meminimalisir
AKI (Angka Kematian Ibu) dan AKB (Angka Kematian Bayi).

## 1.2 R UMUSAN M ASALAH
Berdasarkan  uraian  latar  belakang yang  telah  dijelaskan,  maka  dapat  dibuat rumusan  masalah  yang  dibahas  dalam penelitian ini adalah bagaimana merancang dan membangun aplikasi data mining dalam menentukan status proses persalinan menggunakan algoritma C4.5 . 1.3

## T UJUAN D AN M ANFAAT
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menghasilkan  sebuah  aplikasi data  mining untuk  mentukan  status  proses  persalinan yang  berfungsi  secara  baik  serta  dapat digunakan  oleh  pengguna  umum  untuk pendukung keputusan perencanaan persalinan.
Manfaat  dilaksanakannya  penelitian  ini adalah:
1. Hasil  dari aplikasi  dapat  digunakan  oleh masyarakat umum dan penyedia pelayanan  kesehatan  untuk  menjadi saran bahan pertimbangan dalam perencanaan  status  proses  persalinan kepada ibu hamil.
2. Dapat  meminimalisir  angka  kematian ibu  (AKI)  dan  angka  kematian  bayi (AKB) setiap tahunnya secara bertahap.

## 1.4 R UANG L INGKUP
Ruang lingkup pembangunan aplikasi yang  akan  dikembangkan  adalah  aplikasi data  mining dalam  menentukan  status proses persalinan menggunakan algoritma C4.5.
1 Data  masukan  berupa  rekam  medis persalinan  yang  terdapat  keterangan tekanan darah, kondisi janin, perkiraan berat janin, posisi bayi, riwayat caesar, riwayat  penyakit,  usia  ibu,  jarak kelahiran,  urut  kehamilan, plasenta
provia dan  hasil  persalinan  yang dilakukan.
2.  Dari  hasil  perhitungan  didapatkan  data output berupa saran mengenai penentuan status proses persalinan untuk mendukung persiapan persalinan seorang pasien.

## 2 T INJAUAN P USTAKA

## 2.1 P ENGERTIAN P ERSALINAN
Persalinan  / partus merupakan  suatu kejadian  fisiologi  yang  memungkinkan serangkaian  perubahan  yang  besar  pada  ibu untuk  dapat  melahirkan  janin  melalui  jalan lahir. Persalinan juga merupakan suatu proses pengeluaran hasil konsepsi yang dapat hidup, dari  dalam uterus melalui vagina atau  jalan lain ke dunia luar. Kejadian berakhir dengan pengeluran  bayi  yang  cukup  bulan  disusul dengan  pengeluaran plasenta dan  selaput janin [2].

## 2.2 J ENIS P ERSALINAN
Persalinan  normal  menurut World Health  Organization  (WHO) 2010  adalah persalinan yang dimulai secara spontan atau dengan kekuatan ibu sendiri dan melalui jalan lahir,  beresiko  rendah  pada  tahap  awal persalinan  dan  persentasi  belakang  kepala pada  usia  kehamilan  37-42  minggu  dengan keadaan ibu maupun bayi dalam kondisi [2].
Proses  persalinan  bantuan  terjadi  jika berlangsung dengan bantuan tenaga dari luar misalnya  ekstraksi  dengan forceps atau melakukan operasi section caesarea. Operasi caesar  adalah  operasi  pembedahan  untuk melahirkan bayi melalui perut ibu.

## 2.3 D ATA M INING
Data  mining adalah  proses  menemukan pola yang menarik dan pengetahuan dari data yang berjumlah besar [3]. Proses data mining
meliputi tugas preprocessing seperti ekstraksi  data, data  cleaning,  data  fusion, data  reduction,  feature  construction serta proses  terakhir  berupa  penemuan  model penafsiran yang bersifat cenderung berulang dan interaktif [4].
Gambar 2.1. Tahap Data Mining [3]
Terdapat  beberapa  macam  teknik  pada data mining salah satunya adalah classification . Classification adalah  proses untuk  menemukan  model  yang  menjelaskan kelas  data,  dengan  tujuan  untuk  dapat memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek  yang labelnya  tidak  diketahui.  Model  tersebut dapat  menjadi  suatu  aturan  “jika-maka” berupa decision  tree .  Proses  klasifikasi biasanya  dibagi  menjadi  dua  fase,  yaitu learning dan testing . 2.4 D ECISION T REE
Decision  tree merupakan  himpunan kemungkinan yang membentuk jika maka ( If
–  Then) .
Entropy
digunakan untuk menentukan  yang  manakah node yang  akan menjadi pemecah data latih berikutnya.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = − ∑(𝑝 𝑖 𝑚 𝑖=1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 ) … … … … (2.1)
Keterangan :
𝑆 : total kasus 𝑚 : jumlah partisi 𝑆 𝑝 𝑖 : probabilitas dari 𝑆 𝑖 terhadap 𝑆 , dengan 𝑆 𝑖 adalah jumlah kasus partisi ke- 𝑖
Langkah berikut untuk menghitung gain , rumus dari pada gain adalah sebagai berikut [3]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝐴 (𝑆) = ∑ |𝑆 𝑗 | |𝑆| 𝑣 𝑗=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑗 ) … … … (2.2)
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝐴 (𝑆) … (2.3) Proses perhitungan info gain juga dapat ditulis  seperti  pada  persamaan  (2.4)  berikut ini.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑗 | |𝑆| 𝑣 𝑗=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑗 ) … (2.4)
Keterangan : 𝑆 : total kasus
𝐴 : atribut 𝑣 : jumlah partisi atribut 𝐴 |𝑆 𝑗 | : jumlah kasus pada partisi ke- 𝑗 |𝑆| : jumlah kasus dalam 𝑆 2.5 ALGORITMA C4.5
Algoritma C4.5 mempunyai prinsip kerja yang  sama  dengan  ID3.  Hanya  saja  dalam algoritma  C4.5  proses  pemilihan  atribut dilakukan  dengan  menggunakan gain ratio dengan  rumus  yang  ditunjukan  pada persamaan 2.5 [3].

## 𝐺𝑎𝑖𝑛𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜(𝐴, 𝐷)
= 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐴 (𝐷) … … … … (2.5) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐴 (𝐷) = − ∑ |𝑆 𝑗 | |𝑆| 𝑣 𝑗=1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 |𝑆 𝑗 | |𝑆| … … … (2.6)
Keterangan:
𝐴 : atribut 𝑣 : jumlah partisi atribut 𝐴 |𝑆 𝑗 | : jumlah kasus pada partisi ke- 𝑗 |𝑆| : jumlah total kasus
Secara  umum  Algoritma  C4.5  untuk membangun pohon keputusan adalah [5]:
1. Memilih atribut sebagai akar
2. Membuat  cabang  (simpul  internal)  untuk masing-masing nilai
3. Membagi kasus dalam cabang
4. Mengulangi proses masing-masing cabang  hingga  semua  kasus  pada  cabang memiliki  kelas  yang  sama.  Atribut  yang telah  dipilih  dan  memiliki  kelas  tidak diikutkan  lagi  dalam  perhitungan  nilai pemilihan atribut akar.
Setelah  proses  dijalankan  maka  akan menghasilkan decision  tree lalu  membentuk suatu rule . Melalui rule yang terbentuk dapat menentukan aturan keputusan.

## 2.6 P ENGUKURAN K INERJA
Terdapat beberapa istilah yang digunakan  pada  perhitungan  pengukuran kinerja. Proses ini akan mempermudah untuk memahami berbagai langkah.
Tabel 2.1. Confusion Matriks

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛
= ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 ) … … … … … … … … (2.7) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙         = ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ) = ( 𝑇𝑃 𝑃 ) … … … … … (2.8) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = ( 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 ) = ( 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑃 + 𝑁 ) … … … … … … … … (2.9)
Menurut  (Zhang  &  Wang,  2011)  pada data tidak seimbang, akurasi lebih didominasi oleh  ketepatan  pada  data  kelas  minoritas. Sehingga  metrik  yang  tepat  adalah  AUC (Area Under the ROC Curve), F-Measure, G- Mean , akurasi keseluruhan, dan akurasi untuk kelas  minoritas.  Akurasi  kelas  minoritas
dapat  menggunakan  metrik  TPrate/recall (sensitivitas). G-Mean dan  AUC  merupakan evaluasi  prediktor  yang  lebih  komprehensif dalam konteks ketidakseimbangan [6].
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒
= ( 2 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 ) … … … … … … (2.10)
𝐺 − 𝑀𝑒𝑎𝑛
= (√𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 ∗ 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦) … … … … … (2.11)
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 (𝑇𝑃𝑅) = ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ) … … … … (2.12) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 (𝐹𝑃𝑅) = ( 𝐹𝑃 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 ) … … … … (2.13)
AUC  memberikan  ukuran  skalar  dari kinerja  pengklasifikasi  dan  telah  banyak digunakan  dalam  domain  yang  tidak seimbang.  Ukuran  AUC  dihitung  sebagai luas  daerah  kurva  ROC  menggunakan persamaan [7]:
𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑈𝑛𝑑𝑒𝑟 𝐶𝑢𝑟𝑣𝑒 (AUC))
= ( 1 + 𝑇𝑃𝑟𝑎𝑡𝑒 − 𝐹𝑃𝑟𝑎𝑡𝑒 2 ) … … … … (2.14) Menurut Gorunescu analisis hasil klasifikasi data  mining ,  nilai  AUC  dapat dibagi menjadi beberapa kelompok [8].
a. 0.90-1.00 = klasifikasi sangat baik
b. 0.80-0.90 = klasifikasi baik
c. 0.70-0.80 = klasifikasi cukup d. 0.60-0.70 = klasifikasi buruk e. 0.50-0.60 = klasifikasi salah
Receiver operating characteristic (ROC) adalah  kurva  menggambarkan  alur  dari true positive  rate  (TPR) terhadap false  positive rate (FPR). Secara teknis kurva ROC adalah grafik dua dimensi dimana tingkat TP di plot pada  sumbu  Y  dan  tingkat  FP  di  plot  pada sumbu X.

## 3 A NALISIS D AN P ERANCANGAN

## 3.1 D ESKRIPSI P ERANGKAT L UNAK
Aplikasi data mining dalam menentukan
status proses persalinan menggunakan algoritma  C4.5  mengambil  studi  kasus  di Puskesmas  Kecamatan  Grogol  Petamburan Jakarta dan Bidan Lucia Wongso Jakarta.
Aplikasi  ini  akan  digunakan  oleh masyarakat umum dan administrator. Admin adalah pengguna yang dapat mengelola dan memasukan data pengujian kedalam database .  Data  yang  telah  dimasukan  oleh admin akan dilanjutkan
dengan menggunakan  algoritma  C4.5.  Dari  data pengujian ini  akan menghasilkan rule yang akan  digunakan  pada  penentuan  status persalinan. Pengguna lainnya yaitu masyarakat  umum  dapat  memasukan  data sesuai  dengan  rekam  medis  pasien  tersebut kedalam  aplikasi,  akan  dicocokan  dengan rule yang  telah  terbentuk.  Hasil  akhirnya yaitu  pengguna  umum  tersebut  akan mendapatkan  saran  hasil  status  proses persalinan sesuai dengan rekam medis yang dimasukan.

## 3.2 P ENGUMPULAN D ATA
Data penelitian yang diambil adalah data yang  telah  menjalani  persalinan  dengan rentang  kehamilan  36  –  41  minggu.  Proses persalinan  yang  diambil  adalah  dengan kelahiran  selamat  sebanyak  berjumlah  682 data.  Berdasarkan  10  atribut  yang  telah memenuhi  kriteria  yaitu,  usia  ibu,  riwayat penyakit  ibu,  tekanan  darah, banyak kelahiran,  tahun  terakhir,  riwayat  caesar, gawat  janin,  kelainan  letak,  berat  bayi,  dan plasenta proveria .
Penentuan  kategori-kategori  didapatkan berdasarkan  dari  hasil  wawancara  dengan bidan  selaku  tenaga  kesehatan  dan  buku kesehatan  Survei  Demografi  dan  Kesehatan Indonesia  (SDKI)  Tahun  2002  -  2003  yang relevan dengan kategori.
Tabel 3.1. Nilai Kondisi Normal Atribut
N o. N am a A tri but K et era n ga n A tri but S at ua n N il ai N orm al 1. U si a ibu Usia  seorang ibu Tahu n 18 - 35
N o. N am a A tri but K et era nga n A tri but S at ua n N il ai N orm al 2. Ja ra k K el ahi ra n Tahun terakhir ibu melahirkan Tahu n 2 3. Ri w aya t P enya k it Riwayat penyakit berat kelainan jantung, tuberkolosis, kelainan ginjal, kencing manis,
anemia, kelainan darah,  TBC, dan lain - lain -
-
4 . T eka na n D ara h
Tekanan darah ibu hamil saat pengecekan terakhir mm Hg Norm al 5. Ba nya k K el ahi ra n Urutan  hamil diakhiri  janin
lahir dan telah memenuhi syarat kehidupan. Kela hira n 1 - 3
6. Ri w aya t Ca es ar Riwayat caesar yang dimiliki  ibu saat kehamilan sebelumnya - - 7. G aw at J ani n Kondisi  bayi gawat janin
jika kekurangan oksigen  atau komplikasi lainnya
- -
8. P os is i Ba yi Kondisi  letak
bayi  normal atau sungsang - - 9. Be ra t Ba yi
Kondisi  berat bayi  melalui ultrasonograf i gram (gr) 2500 - 4000 1 0 P las ent a P rov er ia Kelainan posisi janin
pada rahim bagian bawah, menutupi jalan lahir - -
Berdasarkan  nilai  referensi  diatas  maka terbentuk 23 kategori yang akan disesuaikan dengan  data  yang  diproses.  Kategori  data persalinan dapat dilihat pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2. Tabel Kategori Atribut
No . Atribut Nilai Kontinyu Kategori 1.   Tekanan Darah TD < Normal Rendah 2. Tekanan Darah Normal <= TD <= Normal Normal 3. Tekanan
Darah TD  > 120/80 Tinggi 4 . Usia Ibu Umur < 18 Dini
5. Usia Ibu 18<= Umur <=35 Normal 6. Usia Ibu Umur > 35 Lanjut 7. Gawat Janin - Ya 8. Gawat Janin - Tidak 9. Berat Bayi 2500 < BB Kecil 10 . Berat Bayi 2500 <= BB <= 4000 Normal 11. Berat Bayi BB > 4000 Besar 12. Posisi Bayi - Normal 13 . Posisi Bayi - Sungsan g 14. Banyak Kelahira n 1 – 3 Cukup 15. Banyak Kelahira n Kelahiran >= 4 Banyak
16. Jarak Kelahira n Jarak < 2 Dekat 17. Jarak Kelahira n Jarak >= 2 Normal 18. Riwayat Caesar - Ya 19. Riwayat Caesar - Tidak 20. Riwayat Penyakit - Ya 21. Riwayat Penyakit - Tidak 22. Plasenta Proveria - Ya 23. Plasenta Proveria - Tidak

## 3.3 T AHAPAN D ATA M NING
Analisis  untuk  mengolah  data  hingga siap digunakan harus melalui beberapa tahap perancangan data mining terlebih dahulu.
1. Pembersihan Data (Cleanning) Melalui sejumlah data yang dikumpulkan
terdapat beberapa data yang memiliki field kosong  sehingga  tidak  akan  digunakan. Selanjutnya data yang tidak relevan seperti jenis  kelamin  dan  jumlah  abortus  tidak akan  menjadi  parameter  atribut  yang digunakan.
2. Integrasi Data ( Integration)
Melalui kedua tempat ini akan
digabungkan  dari  masing-masing  basis datanya,  menjadi  data  rekam  medis  yang dibutuhkan.
3. Seleksi Data (Selection)
Pada  basis  data  tidak  seluruhnya  data digunakan,  maka  hanya  data  yang  sesuai untuk analisis yang akan seleksi.
4. Transformasi Data (Transformation)
Transformasi  data  akan  dikatgeorikan sesuai  dengan  katgeori  yang  telah ditentukan pada Tabel 3.2.
5. Aplikasi Teknik Data Mining Proses mining menggunakan  metode decision tree dengan algoritma C4.5.
6. Evaluasi Pola dan Persentasi Pengetahuan Pada tahap ini akan melihat apakah model yang  telah  terbentuk  seperti  pohon keputusan  dan  aturan (rule) sesuai  atau tidak mendekati hasil yang diberikan oleh ahli kebidanan / kandungan .

## 3.4 P ERANCANGAN A LGORITMA
Tahapan flowchart algoritma dari metode Decision  Tree Algoritma  C4.5  pada proses penentu status persalinan.
Gambar 3.1. Flowchart Algoritma C4.5

## 3.5 A NALISIS P ROGRAM A LGORITMA
Sub  aplikasi  Algoritma  C4.5  memiliki beberapa langkah sebagai berikut.
1. Menentukan  data  yang  dipakai  pada  saat pelatihan.  Transformasi  data  dengan kategori  atribut  berdasarkan  dari  nilai kategori yang telah ditentukan
2. Perhitungan Entropy
Berikut  merupakan  hasil  realisasi  untuk perhitungan  nilai entropy total.  Masing- masing total kasus diambil dari penerapan atribut data latih.
Total Kasus Persalinan Normal = 427 Total Kasus Persalinan Caesar = 118 Total Kasus = 545 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎)   = 0,7538
= ((− 427 545 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 427 545 ) + (− 118 545 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 118 545 ))
Perhitungan entropy atribut untuk perhitungan nilai kategori atribut tekanan  darah  normal.  Masing-masing
total kasus diambil dari penerapan atribut data latih.
Total  Kasus  Persalinan Normal|TD=Normal
= 426 Total Kasus Persalinan Caesar|TD=Normal = 103 Total Kasus Kat_Atribut TD=Normal = 529
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑡𝑑, 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙) = 0,7112
= ((− 426 529 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 426 529 ) + (− 103 529 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 103 529 ))
3. Perhitungan Info Gain
Perhitungan  nilai gain atribut  pada  data rekam  medis  pasien  yang  diproses dijabarkan  dengan  contoh  pada  nilai atribut  “tekanan  darah”  yang  memiliki kategori ‘rendah’, ‘normal’, ‘tinggi’. Pada proses perhitungan gain , nilai entropy dari setiap kategori atribut harus diketahui. Total Tekanan_Darah Tinggi = 8
Total Tekanan_Darah Rendah
= 8
Total Tekanan_Darah Normal = 529 Hasil Entropy TD Rendah = 0 Hasil Entropy TD Normal = 0,7112 Hasil Entropy TD Tinggi = 0,5436 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎, 𝑡𝑒𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑎ℎ) =  0,0554
= (0,7538 − ( 8 545 ∗ 0) + ( 529 545 ∗ 0,7112) + ( 8 545 ∗ 0,5436))
4. Pehitungan SplitInfo Nilai splitinfo atribut  yang  dihitung penerapannya  adalah  untuk  tekanan darah.
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎, 𝑡𝑒𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑎ℎ) = 0,2205
((− 529 545 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 529 545 ) + (− 8 545 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 8 545 ) + (− 8 545 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 8 545 ))

## 5. Perhitungan Gain Ratio
Bentuk  perhitungan gain  ratio dari tekanan  darah  pada  data  rekam  medis adalah sebagai berikut: Hasil Gain (S, TD) = 0,0554 Hasil SplitInfo (S, TD)  = 0,2205
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜(𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎, 𝑡𝑒𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛_𝑑𝑎𝑟𝑎ℎ)
= 0,0554 0,2205 = 0,2514
6. Proses perhitungan entropy, gain, splitinfo ,  dan gainratio dilakukan  pada semua atribut.
7. Pilih  atribut  sebagai  akar  dengan gain ratio tertinggi  akan  dipilih  sebagai simpul.  Atribut  ‘riwayat  penyakit’ memiliki gain ratio tertinggi akan dipilih sebagai root pada decision  tree yang dibangun.
8. Buat cabang masing-masing nilai.
Tabel 3.3. Jumlah Kasus Riwayat Penyakit
Jenis Kasu s Caes ar Nom al Riway at Penyak it Ya 26 26 0 Tida k 519 92 427
Pada atribut (Riwayat Penyakit = Ya)
memiliki  jumlah  kasus  caesar  26  kasus dan  normal  0  kasus,  atribut  (Riwayat Penyakit = Ya) memiliki keputusan kelas caesar. Selanjutnya pada atribut (Riwayat  Penyakit  =  Tidak)  memiliki jumlah kasus caesar 92 kasus dan normal 427 kasus, sehingga belum mendapatkan keputusan  kelas  dan  masih  perlu dilakukan perhitungan selanjutnya. Pada
atribut (Riwayat Penyakit = Tidak) akan dipilih suatu subnode menjadi cabang.
Hasil  pembentukan decision  tree dapat dilihat pada gambar 3.1.

## Gambar 3.2. Decision Tree Pemilihan Root
Setelah didapatkan suatu keputusan pada pohon  maka  akan  membentuk  suatu aturan dari pohon yang telah terbentuk.
Rule :
IF r_penyakit = ya THEN keputusan = caesar
9. Bagi  kasus  dalam  cabang.  Pemisahan
data yang dilakukan berdasarkan perhitungan sebelumnya. Sehingga
seluruh  data  yang  memiliki  atribut (Riwayat  Penyakit  =  Ya)  tidak  akan masuk  pada  perhitungan.  Jadi  hanya atribut dengan kategori (Riwayat
Penyakit = Tidak) yang akan masuk pada perhitungan iterasi selanjutnya.
10. Ulangi untuk masing-masing cabang.
Proses perulangan dilakukan dari
perhitungan nilai entropy, gain, splitinfo , dan gainratio sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Gambar 3.3. Hasil Pohon

## 3.6 P ERANCANGAN A NTARMUKA
Rancangan  antarmuka  akan  digunakan sebagai gambaran kepada perancang aplikasi dalam membentuk hasil saran persalinan.

## Gambar 3.4. Rancangan Hasil Persalinan

## 4 I MPLEMENTASI

## 4.1 H ASIL T AMPILAN S ISTEM
Pada tahap ini merupakan implemetasi antarmuka  yaitu  halaman  hasil  saran persalinan pada gambar 4.1.

## Gambar 4.1. Hasil APSALIN

## 4.2. H ASIL P ENGKURAN K INERJA
Pada  pengujian  kebenaran  aplikasi, dicoba dengan beberapa data rekam medis uji sebanyak  317  data.  Perhitungan  nilai  akan diambil  kasus  caesar  menjadi actual  class . Kelas  caesar  menjadi  kelas  positif  karena lebih  dipentingkan  oleh  sistem  harus  dapat tepat mendeteksi pemberian kelas caesar.
Tabel 4.1. Confusion Matriks Pengukuran Caesar Asli Tota l Caesa r Norma l Prediks i Caesar TP 24 FP 1 25
Norma l FN 3 TN 109 112 Total 27 110 137 Tabel 4.2. Hasil Akurasi C4.5 Pengukuran Nilai Akurasi (%) 97,0803 Precision 0,96 Recall 0,8889 F-Measure 0,9230 Sensitivity (TPR) 0,8889 Specificity (FPR) 0,0090 G-Mean 0,0894 AUC 0,9399 AUC (Area  Under  the  ROC  Curve) adalah  ukuran  kinerja  yang  populer  dalam ketidakseimbangan  kelas,  nilai  AUC  yang tinggi menunjukkan perbedaan kinerja model yang lebih baik.
Pengukuran AUC menurut Gorunescu analisis  hasil  klasifikasi data  mining ,  nilai AUC  dapat  dibagi  menjadi  beberapa kelompok.  Hasil  algoritma  C4.5  termasuk klasifikasi sangat baik karena memiliki nilai AUC yang berada pada rentang 0.90-1.00.
Gambar 4.2. Kurva ROC C4.5

## 5 P ENUTUPAN

## 5.1 K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan
pengujian yang telah dilakukan pada Tugas Akhir  ini,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan, diantaranya:
1.  Telah  dibangun  aplikasi data  mining
untuk  prediksi  penentuan  status  proses persalinan menggunakan algoritma C4.5. Melalui  fungsi  aplikasi  yang  telah berjalan sesuai kebutuhan yang didefinisikan  pada  analisis  kebutuhan.
Melalui  pengujian  seluruh  fungsi  dapat dilihat  bahwa  pengujian  seluruh  fungsi telah diterima.
2.  Pada  aplikasi  ini  menggunakan  682 record dengan  data training berjumlah 545 record dan  data testing berjumlah 137 record data.  Melalui  data testing yang diujikan terdapat empat data testing dengan hasil berbeda dari keputusan asli.
3.  Pada  aplikasi  penentuan  status  proses persalinan dengan Algoritma C4.5
memiliki  tingkat accruracy sebesar 97,08%,  nilai  rata-rata precision 96%, recall 88,89%, F-Measure 92,30%,  G- mean 0,0894 dan AUC 0,93995. Tingkat akurasi dapat berubah tergantung dengan data  pelatihan  dan  data  uji  yang digunakan pada proses berjalan.
Hasil  dari  aplikasi data  mining dalam menentukan status proses persalinan dengan menggunakan  Algoritma  C4.5  ini  dapat dijadikan sebuah bahan pertimbangan untuk pengguna  umum  dalam  menentukan  proses persalinan yang akan dijalani.

## 5.2 S ARAN
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk penelitian selanjutnya adalah dapat dikembangan terkait variabel yang
digunakan,  sehingga  dapat  menganalisis kesehatan  pengguna  umum  secara  lebih mendalam.

## 5.3 D AFTAR P USTAKA
[1]  T.  Kementrian  Kesehatan,  Info  DATIN (Pusat  Data  dan  Informasi  Kemetrian Kesehatan), Jakarta: Kemetrian Kesehatan, 2014.
[2]  I.  P.  Damayanti  and  dkk,  Buku  Ajar Asuhan  Kebidanan  Komprehensif  Pada Ibu  Bersalinan  dan  Bayi  Baru  Lahir, Yogyakarta: Deepublish, 2014.
[3]  J.  Han,  M.  Kamber  and  J.  Pei,  Data Mining  Concept  and  Teqniques  Third
Edition, San Francisco: Morgan
Kaufmann, 2012.
[4]  M.  J.  Zaki,  Data  Mining  and  Analysis (Fundamental  Konsep  and  Algorithms, New York: Cambridge University, 2014.
[5]  S. P. Utari, "Implementasi Metode C4.5 Untuk Menentukan Guru," Pelita Informatika  Budi  Darma, pp.  Volume  :
IX, Nomor: 3, 2015.
[6]  A.  Saifudin  and  R.  S.  Wahono, "Penerapan  Teknik  Ensemble  untuk Menangani Ketidakseimbangan,"
Journal of Software Engineering, Vol. 1, No. 1, April 2015, pp. 28-37, 2015.
[7]  M. Galar, A. Fernández, E. Barrenechea and  F.  Herrera,  "EUSBoost:  Enhancing ensembles  for  highly  imbalanced  data- sets  by  evolutionary  undersampling,"
Pattern  Recognition, pp.  3460-3471,
2013.
[8]  F.  Gorunescu,  Data  Mining:  Concepts, Model, and Techniques Vol. 12, Berlin:
Springer, 2011.

## L AMPIRAN 1. H ASIL P ERHITUNGAN I TERASI P ERTAMA
Jenis Kasus  Caesar  Normal  Entropy Gain Split Info Gain Ratio Total 545 118 427 0,7538 - Tekanan Darah Normal 529 103 426 0.7112 0,0554  0,2205  0,2514 Rendah 8 8 0 0 Tinggi 8 7 1 0.5436 Berat Bayi Besar 18 18 0 0 0,0839  0,5066  0,1657 Kecil 29 11 18 0.9576 Normal 498 89 409 0.6773 Gawat Janin Tidak 536 109 427 0,7286 0,0372  0,1214  0,3064 Ya 9 9 0 0 Posisi Bayi Normal 533 106 427 0,7197 0,0499  0,1526  0,3271 Sungsang 12 12 0 0 Riwayat Penyakit Ya 26 26 0 0 0,1119  0,2766  0,4044 Tidak 519 92 427 0,6741 Usia Muda 9 4 5 0,9911 0,1041  0,5112  0,2036 Ideal 494 80 414 0,6389 Tua 42 34 8 0,7025 Riwayat Proveria Ya 3 3 0 0 0,0122  0,0492  0,2484 Tidak 542 115 427 0,7456 Jarak Kelahiran Dekat 25 20 5 0.7219 0,0544  0,2686  0,2026 Normal 520 98 422 0.6982 Riwayat Caesar Ya 24 24 0 0 0,1027  0,2605  0,3944 Tidak 521 94 427 0,6810 Urut Hamil Normal 492 89 403 0.6820 0,0414  0,4602  0,0900 Banyak 53 29 24 0.9936