REKOMENDASI KESEHATAN JANIN DENGAN PENERAPAN ALGORITMA C5.0 MENGGUNAKAN CLASSIFYING CARDIOTOCOGRAPHY DATASET
Muhamad Rian Santoso 1) , Purnawarman Musa 2)
1,2 Magister Manajemen Sistem Informasi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat E-mail : 1 mrians21@gmail.com, 2 p_musa@staff.gunadarma.ac.id

## ABSTRAK
Memiliki buah hati yang sehat tidak luput dari faktor kesehatan sang ibu dan kondisi janin di dalam rahim,  sehingga  butuh  analisa  terhadap  kesehatan  janin  pada  setiap  ibu  hamil.    Penelitian  ini mengusulkan  Algoritma  C5.0  memanfaatkan dataset Cardiotocography terkait  kondisi  janin. Dataset Cardiotocography terdiri  dari  2.126 record dengan,  dimana  setiap  record  memiliki  22 kolom  atribut  dan  terdapat  3  kelas  klasifikasi,  yaitu;  normal, suspect ,  dan pathological .  Dengan menghitung entropy , information  gain , split  information ,  dan gain  ratio ,  serta  menggunakan confusion  matrix sebagai  perbandingan  akurasi  dari  data  yang  diteliti.  Kelompok record dibagi menjadi data training dan data testing dengan variasi 60%, 70%, 80%, dan 90% untuk data training dan dengan 40%, 30%, 20%, 10% untuk data testing . Hasil dari rekomendari pada variasi pembagian 90% data training dan  10% data testing menghasilkan akurasi sebesar 93,40% dengan jumlah aturan sebanyak  257.  Sedangkan  variasi  80%  data training dan   20% data testing menghasilkan akurasi sebesar 91,29% dengan jumlah aturan sebanyak 239. Pada variasi 70% data training dan  30% data testing menghasilkan  akurasi  sebesar  88,23%  dengan  jumlah  aturan  sebanyak  220.  Dan  variasi pembagian terkecil 60% data training dan  40% data testing menghasilkan akurasi sebesar 88,12% dengan jumlah aturan sebanyak 204. Berdasarkan variasi tersebut, maka dapat disimpulkan semakin besarnya  data training akan  menyebabkan  akurasi  menjadi  semakin  baik  dengan  jumlah  aturan- aturan yang dapat berguna untuk dijadikan sebagai sistem penunjang keputusan.
Kata kunci : Algoritma C5.0, Confusion Matrix, Dataset Cardiotocography, Janin, Klasifikasi .

## ABSTRACT
Having a healthy baby cannot be separated from the health factors of the mother and the condition of the fetus in the womb, so it is necessary to analyze the fetal health of every pregnant woman. This study  proposes  the  C5.0  Algorithm  utilizing  the  Cardiotocography  dataset  related  to  fetal conditions.  The  Cardiotocography  dataset  consists  of  2,126  records,  where  each  record  has  22 attribute columns, and there are three classification classes: normal, suspect, and pathological. By calculating entropy, information gain, split information, and gain ratio, and using confusion matrix to compare the accuracy of the data under study. The record group is divided into training data and testing data with variations of 60%, 70%, 80%, and 90% for training data and with 40%, 30%, 20%, 10% for testing data. The recommendations on the variation 90% of training data and 10% of testing data,  which accuracy of  93,40%  with 257 rules. While the variation of 80% of  training data and 20% of  testing data resulted in an accuracy of 91,29%  with 239 rules.  70% of  training data and 30% of testing data yields an accuracy of 88,23% with several rules of 220. Furthermore, the most negligible distribution variation of 60% training data and 40% testing data results in an accuracy of 88,12% with several rules of 204. Based on these variations, it can be is concluded that the greater the training data, the better the accuracy with the number of rules that can be used as a decision support system.
Keywords: C5.0 Algorithm, Cardiotocography Dataset, Classification, Confusion Matrix, Fetus.

## PENDAHULUAN
Memiliki  seorang  buah  hati kondisi  sehat  merupakan  salah  satu impian  besar  bagi  seorang  ibu.  Kondisi ibu  yang  tidak  sehat  dapat  mengancam kesehatan janin di dalam rahim. Sebaliknya,  janin  yang  tidak  sehat  dapat mengancam  kesahatan  ibu  yang  sedang mengandung, sehingga sang ibu memiliki kemungkinan mengalami keguguran, bahkan kematian pada saat melahirkan.
Berdasarkan  analisa  [1],  angka kematian ibu hamil tahun 2010 berjumlah 346  jiwa,  dan tahun  2015  berjumlah 305 jiwa  dari  100.000  kelahiran  hidup  (KH). Sedangkan  angka  kematian  bayi  tahun 2012  adalah  32  jiwa  dan  tahun  2017 berjumlah  24  jiwa  dari  1.000  kelahiran hidup  (KH).  Menurut  POGI  (Persatuan Obsteri  Ginekologi  Indonesia)  terdapat 15%  hingga  20%  mengalami  keguguran dari  jumlah  total  ibu  hamil.  Bahkan beberapa  ibu  yang  mengandung  sering mengalami  keguguran  lebih  dari  2  (dua) kali.  Umumnya  ibu  yang  sedang  hamil tidak  mengetahui  kesehatan  dan  kondisi janin  yang  sedang  dikandungnya.  Faktor keguguran  lainnya  disebabkan  ibu  hamil kurang  pengetahuan  kesehatan  janin, sehingga  menimbulkan  janin  mengalami keguguran.  Untuk  mencegah  keguguran, ibu  hamil  dapat  melakukan  pemeriksaan melalui  laboratorium  dengan  metode Cardiotography.
Metode Cardiotography (CTG) proses  pemeriksaan  kesehatan janin  pada ibu  yang  sedang  hamil.  CTG  adalah  alat untuk memantau aktivitas, denyut jantung janin,  kontraksi  rahim  dan  beberapa elemen yang dibutuhkan saat janin berada di  dalam  kandungan.  CTG  merupakan metode  terbuka  untuk  pasien  yang dianjurkan  dokter  berdasarkan  indikasi medis  secara  berkala  saat  mengalami kondisi  seperti  demam  tinggi,  hipertensi atau  diabetes.  Hasil  Laboratorium  akan didiognosa oleh dokter untuk mengevaluasi kondisi janin apakah dalam keadaan  sehat  baik  sebelum  dan  selama persalinan.  Misalnya,  ketika  kesehatan janin  dari  seorang  ibu  hamil  mengalami perubahan  pada  denyut  jantung  janin
maupun  kontraksi  rahim  pada  ibu  hamil, dengan  menggunakan  alat  CTG  petugas (dokter dan bidan) dapat mendeteksi dini kesehatan  janin.  Proses  pemantauan kesehatan  janin,  serta  kewaspadaan  dan pada kondisi tertentu melakukan tindakan medis  menghindari  keguguran,  bahkan dapat  mengurangi  resiko  kematian  bagi ibu dan janin [2].
Namun hasil uji laboratorium dari CTG
terhadap kesehatan
janin
memerlukan  seorang  pakar  kesehatan janin.    Pemanfaatan  sistem  pendukung keputusan  terhadap  hasil  uji  CTG,  maka hasil  pemeriksaan  CTG  dapat  dievaluasi secara  sistem  terkait  kondisi  janin  dan merekomendasi  secara  dini  dari  sistem pendukung  keputusan  terhadap  kondisi kesehatan janin.
Penelitian  terkait  kesehatan janin secara pengujian dan analisa laboratorium atau melakukan dengan penerapan sistem pendukung  keputusan  yang  berbasis teknologi informasi  telah dilakukan oleh para peneliti terdahulu. Penelitian oleh [3] menggunakan  Algoritma  C5.0  dalam mengklasifikasi  risiko  kehamilan.  Hasil penelitian  tersebut  menerapkan  proses pemangkasan  yang  menghasilkan  lebih sedikit  set  aturan  ( rule  sets )  dan  akurasi metode C5.0 lebih baik dari C4.5.
Menurut [4], menyimpulkan pohon keputusan dapat melakukan Cardiotocography fitur seleksi dan mengklasifikasikan risiko kehamilan dengan  tingkat  akurasi  yang  baik.  Fitur seleksi  terbukti  cukup  baik  dan  mampu meningkatkan akurasi hasil hingga 98,7%. Tahapan-tahapan pada penelitian tersebut adalah  menghitung  angka information gain tertinggi  untuk  menentukan  akar ( root ),  selanjutnya  menentukan  cabang ( branch ) menggunakan perhitungan information  gain tertinggi  setalah  akar ( root ). Node cabang yang diklasifikasikan pada  kelas  tertentu  akan  menghasilkan simpul terminal dan klasifikasi benar atau salah menggunakan matriks konfusi.
Menurut  [5],  pohon  keputusan dengan C4.5 menyatakan Cardiotography dapat  mengidentifikasi  janin  kekurangan oksigen  (hipoksia)  menggunakan public dataset pada repositori “ The Data Mining
Repository  of  University  of  California Irvine (UCI)”,  terbagi dua fase, yaitu fase training (membuat pohon keputusan) dan fase  klasifikasi.  Hasil  pohon  keputusan Algoritma  C4.5  memilih  atribut  sesuai jumlah entropy . Hasil analisa dan akurasi data Cardiotography sebesar 92%.
Pada  penelitian  ini  bertujuan mendiagnosa  suatu  ketidakpastian  terkait kondisi  kesehatan  janin  yang  dikandung seorang ibu hamil memanfaatkan Cardiotography menggunakan Algoritma C5.0  sebagai  solusi  merekomendasi kondisi  kesehatan  janin.  Metode  C5.0 menghemat  lebih  banyak  memori  dalam membentuk atau merancang pohon keputusan  dibandingkan  metode  lain. Algoritma  C5.0  merupakan  metode klasifikasi  variabel  respon  berdasarkan variabel predictor -nya  dan  Algoritma C5.0  dikenal  lebih  akurat  daripada Algoritma  C4.5.  Pengembangan  dan pengambilan  keputusan  untuk  aturan- aturan  proses  pengklasifikasian  pohon keputusan memanfaatkan Algoritma C5.0 meminimalisi  tingkat  keguguran  dan resiko kematian janin yang terjadi di dunia terutama di Indonesia.
Perancangan klasifikasi pada kasus  kesehatan  janin  mendapatkan  data melalui  CTG,  dimana  menggunakan Algoritma  C5.0  berdasarkan  pohon keputusan dan aturan terkait kondisi janin menggunakan  persamaan  (1-4). Entropy dapat  menentukan  seberapa  informatif atribut  yang  akan  digunakan.  Jika  nilai entropy besar maka nilai information gain akan  rendah.  Nilai  dari information gain tertinggilah  yang  dijadikan  akar  pohon keputusan.  Namun  penelitian  ini, gain ratio tertinggi  yang  akan  dijadikan  akar pohon keputusan dan berfungsi mengatasi masalah atribut bertipe kategorikal. Selain itu Gain ratio sebagai peningkatan akurasi dibandingkan  dengan  pemilihan  akar pohon keputusan berdasarkan information gain .

## METODE
Metode  penelitian  yang  akan digunakan  terdiri  dari  beberapa  proses yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Langkah metode penelitian
1. Data collection.
Data yang dikumpulkan/dikoleksi harus  sesuai  dengan  metode  terkait  yang akan  digunakan,  hal  ini  berpengaruh terhadap  akurasi  dan  kualitas  informasi yang  diperoleh.  Data  dapat  diperoleh dengan  berbagai  jenis,  antara  lain;  Data Primer  yang  didapatkan  secara  langsung dengan  melakukan  teknik  wawancara, maupun  melakukan  survey  ke  lapangan.
Sedangkan Data Sekunder yang didapatkan melalui  buku,  jurnal,  maupun media  lain  di  internet.  Kedua  jenis  data tersebut berupa dataset kondisi kesehatan janin  yang  telah  diekstrasi  menggunakan Cardiotocograms yang  dapat  diperoleh pada situs kaggle.com.
2. Data preprocessing.
Data  yang  diperoleh/dikoleksi sebelum  diolah  pada  algoritma  C5.0, maka perlu dilakukan preprocessing . Data preprocessing perlu dilakukan ketika data mempunyai nilai kosong,
data mempunyai  ketidaklengkapan  atribut, data mempunyai nilai yang salah, dan data mengandung perbedaan kode atau nama 3. Splitting data.
Data  yang  sudah  melewati  tahap preprocessing akan  dibagi  dengan  4 (empat)  uji  coba,  yaitu  dengan  membagi 60%,  70%,  80%,  dan  90%  data  training dan 40%, 30%, 20%, 10% data testing.
4. Algoritma C5.0 implementation. Algoritma C5.0 akan diimplementasikan  dengan  menghitung nilai entropy , information  gain , split information ,  dan gain  ratio ,  sehingga hasil  pada  tahap  ini  akan  berupa  pohon keputusan ( decision tree ) Nilai entropy merupakan
perhitungan entropy S  adalah  himpunan kasus,  jumlah  partisi S  pada  k  dan p j adalah
probabilitas dari jumlah (Normal/S uspect/Pathological ) dibagi Total  Kasus persamaan 1 [6]. ( ) =   ∑ − (1)
Nilai gain information merupakan perhitungan gain  information, dimana S adalah himpunan kasus, A adalah atribut,
n adalah  jumlah  partisi  atribut  A, |S ᵢ | adalah jumlah kasus pada partisi ke-i, dan |S| adalah  jumlah  kasus  dalam  S ditunjukkan pada persamaan 2 [6].
( , ) = ( ) − ∑ | | | | ∗ ( ) (2)
Nilai split information merupakan perhitungan split  information dapat digunakan  ketika  nilai S adalah  ruang (data)  sample  yang  digunakan  untuk training, A adalah  Atribut,  dan S ᵢ adalah jumlah  sample  untuk  atribut  i  pada persamaan 3 [6].
( , ) = − ∑ ∗ (3)
Nilai gain  ratio yang  digunakan pada  persamaan  4  [6],  dimana A adalah Atribut, Gain(A) adalah Information Gain pada  atribut A dan Split(A) adalah Split Information pada atribut A .
( ) = ( ) ( ) (4)
Evaluation with confusion matrix.
Adalah  hasil  evaluasi  yang  didapat  pada tabel matrix yang dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Contoh tabel matrix.
Prediksi Aktual Positif Aktual Negatif Positif TP FP Negatif FN TN Keterangan Tabel 1: · TP ( True  Positive )  adalah  total  kasus positif yang diklasifikasi benar.
· TN (True Negative) adalah total kasus negatif yang diklasifikasi benar.
· FP (False Positive) adalah total kasus positif yang diklasifikasi salah.
· FN (False Negative) adalah total kasus negatif yang diklasifikasi salah. Untuk  menghitung  nilai  akurasi
dalam confusion  matrix maka  dapat digunakan persamaan 5 di bawah ini [7].
= + + + + (5)
Keterangan  pada  persamaan  5  di atas dapat dilihat pada keterangan Tabel 1.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  dilakukan  dengan urutan  metode  penelitian  yang  telah dijelaskan di atas.
a. Data collection.
Pengumpulan
data yang
digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi kesehatan  janin  dengan  memanfaatkan metode  Algoritma  C5.0  diperoleh  dari public  dataset yang  terdapat  pada  situs kaggle.com. Dataset tersebut  memiliki 2.126 record dengan  jumlah  22  kolom sebagai  atribut.  Berikut  ini  adalah penjelasan  setiap  kolom  dari  data  record yang  telah  dikumpulkan  akan  dijadikan atribut  untuk  memprediksi  kesehatan janin menggunakan Algortima C5.0.
1. Atribut baseline_value berisi  data denyut jantung janin atau FHR ( Fetal Health Rate ) dengan satuan numerik. FHR  pada  janin  normal  umumnya berkisar  antara  110  sampai  dengan 160.  Sedangkan  FHR  di  bawah  110 diklasifikasikan Fetal  Bradycardia . Jika di atas 160 diklasifikasikan Fetal Tachcardia [8]. Fetal  Tachcardia adalah  peningkatan  detak  jantung janin  yang  tidak  normal. Fetal Bradycardia adalah  rendahnya  detak jantung janin secara tidak normal.
2. Atribut accelerations berisi  data jumlah  akslerasi  janin  per  detik dengan  satuan  numerik.  Pada  kasus ini,  atribut  accelerations  akan  dibagi menjadi  2  (dua)  kategori,  antara  lain bernilai True jika  janin  melakukan akselerasi lebih dari 0 detik, dan False jika janin tidak  melakukan akselerasi saat dilakukan Cardiotocography .
3. Atribut fetal_movement berisi  data jumlah gerakan janin per detik dengan satuan  numerik.  Pada  kasus  ini, atribut  fetal_movement  akan  dibagi menjadi  2  (dua)  kategori,  bernilai True jika janin melakukan pergerakan lebih dari 0 detik, dan False jika janin tidak  melakukan  pergerakan  saat pengujian Cardiotocography.
4. Atribut uterine_contractions berisi data  jumlah  konstraksi  uterus  per detik dengan satuan numerik. Atribut uterine_contractions dibagi menjadi 2 (dua)  kategori,  antara  lain  bernilai True jika  terdapat  kontraksi uterine pada  janin  lebih  dari  0  detik, False jika  janin  tidak  terdapat  kontraksi uterine saat uji Cardiotocography .
5. Atribut light_decelerations berisi data  jumlah  LD  per  detik  dengan satuan numerik. Pada atribut dibagi 2 (dua)  kategori,  antara  lain  bernilai True jika  terdapat  tingkat  deselerasi ringan  pada  janin  lebih  dari  0  detik, False jika janin tidak terdapat tingkat deselerasi  ringan  saat  dilakukan Cardiotocography .
6. Atribut severe_decelerations berisi data  jumlah  SD  per  detik  dengan satuan numerik. Atribut terdiri 2 (dua) kategori, antara lain bernilai True jika terdapat tingkat deselerasi yang berat pada  janin  lebih  dari  0  detik,  dan False jika janin tidak terdapat tingkat deselerasi  yang  berat  saat  dilakukan Cardiotocography .
7. prolongued_decelerations berisi data jumlah  PD  per  detik  dengan  satuan numerik  dan  dibagi  menjadi  2  (dua)
kategori,  bernilai True jika  terdapat tingkat deselerasi yang berkepanjangan  pada  janin  lebih  dari 0  detik,  dan False jika  janin  tidak terdapat  tingkat  deselerasi  yang berkepanjangan saat
dilakukan
Cardiotocography .
8. Abnormal_short_term_variability Atribut  berisi  data  persentase  waktu dengan  variabilitas  jangka  Panjang yang abnormal dalam satuan numerik.
9. Mean_value_of_short_term_variabil ity Atribut  berisi  data  rata-rata variablitias  jangka  pendek  dalam satuan numerik
10. Percentage_of_time_with_abnormal _long_term_variability Atribut  berisi data  persentase  variablitas  jangka panjang yang abnormal dalam satuan numerik.
11. Mean_value_of_long_term_variabili ty Atribut    berisi  data  nilai  rata-rata
variablitias jangka  panjang  dalam satuan numerik.
12. Atribut histogram_width berisi  data
lebar histogram yang dibuat menggunakan semua nilai dari sebuah record dalam satuan numerik.
13. Atribut histogram_min berisi  data nilai  minimun  histrogram  dalam satuan numerik.
14. Atribut histogram_max berisi  data nilai  maksimum  histrogram  dalam satuan numerik.
15. Histogram_number_of_peaks
Atribut  berisi  tentang  data  jumlah puncak  dalam  pengujian  histogram dalam satuan numerik.
16. Histogram_number_of_zeroes
Atribut  berisi  tentang  data  jumlah angka nol dalam pengujian histogram dalam satuan numerik.
17. Atribut histogram_mode berisi
tentang  data  mode  histogram  dalam satuan numerik. 18. Atribut histogram_mean berisi tentang  data  rata-rata  histogram dalam satuan numerik.
19. Atribut histogram_median berisi tentang  data  nilai  median  histogram dalam satuan numerik.
20. Atribut histogram_variance berisi tentang  data  perbedaan  histogram dalam satuan numerik.
21. Atribut histogram_tendency berisi tentang data
kencenderungan
histogram dalam satuan numerik. 22. Atribut fetal_health berisi  tentang data  kesehatan  janin  dalam  satuan numerik.
Pada  atribut  momor  8  sampai nomor  20,  nilai  suatu  data  tidak dikategorikan  khusus  dikarenakan  tidak adanya  aturan  klasifikasi  tertentu  pada nilai-nilai  tersebut.  Namun  kelebihan Algoritma  C5.0  untuk  menangani  suatu atribut jika terdapat atribut kontinyu atau jika  terdapat missing  value pada  suatu atribut dalam record dengan cara mencari nilai tengah atau rata-rata. Jadi pengkategorian akan dilakukan
berdasarkan  nilai  rata-rata  dari  sebuah record.
b. Data preprocessing.
Public  dataset dengan  jumlah dalam 22 kolom tersebut hanya mempunyai nilai atribut numerik, sedangkan  untuk  mengimplementasikan klasifikasi dengan menggunakan algoritma C5.0 data atribut numerik harus diubah  ke  dalam  sebuah  kategori  data sehingga  data  akan  menjadi  bentuk  yang paling sesuai dalam
mengimplementasikan  algoritma  C5.0. Hal  tersebut  menggunakan  teknik  umum pada  data preprocessing yaitu  data transformation .
c. Splitting data. Penggunaan public  dataset yang akan  diteliti 2.126  data  terdiri  dari  1.655 data kelas yang bernilai normal, 295 data kelas yang bernilai suspect , dan 176 data kelas bernilai pathological . Public dataset diuji  sebanyak  4  (empat)  kali  percobaan yaitu  60%,  70%,  80%,  dan  90%  data training ,  sedangkan  data  testing  sebesar 40%, 30%, 20%, dan 10% data testing .

## a). Data training           b). Data testing
Gambar 2. Data klasifikasi dengan tools
orange
Pada  penelitian  ini,  misal  proses splitting data yang digunakan adalah 70% untuk  data training dan  30%  untuk  data testing (lihat Gambar  2 ) . Hasil  sampling sebesar  70%  pada  data training dengan tools Orange v-3.28 dengan tipe sampling fixed  proportion  of  data menghasilkan 1.489 data dari 2.126 dataset. Gambar 2 .a merupakan  hasil  total  kelas  normal sebanyak  1.155  data,  total  kelas suspect sebanyak  217  data,  dan  total  kelas  yang pathological sebanyak  117  data  dari sampel training sebesar 1.489 data.
Sedangkan hasil sampling sebesar
30% pada data testing berjumlah 637 data dari  2.126 dataset .  Pada Gambar  2 .b menunjukkan  hasil  dari  total  kelas  yang bernilai  normal  sebanyak  500  data,  total kelas suspect sebanyak 78 data, dan total kelas pathological sebanyak 59  data  dari sampel testing sebesar 637 data.
d. Algoritma C5.0 implementation. Pertama menghitung nilai entropy menggunakan persamaan 1, yaitu
:
Langkah 1 :
Berdasarkan  hasil  yang  telah diolah  sebelumnya  pada  proses  split  data training  dan  testing,  maka  langkah pertama  adalah  mendapatkan entropy dengan  menghitung  perbandingan  dari total  kasus normal ,  total  kasus suspect , dan total kasus pathological dengan :
· Perbandingan  normal è jumlah kasus  normal  /  jumlah  total  kasus.
Hasilnya adalah 1.155/1.489 = 0,776.
· Perbandingan suspect è jumlah kasus suspect /  jumlah  total  kasus. Hasilnya adalah 217/1.489 = 0,146.
· Perbandingan pathological è jumlah kasus pathological /jumlah total kasus. Hasilnya 117/1.489 = 0,078.
Langkah 2 :
Berdasarkan  persamaan  1,  maka hasil yang dapat dilihat pada Tabel 2; Entropy[ Total ]  =  (-(0,776)*log 2 (0,776))  + ( − (0,146) ∗ log 2 (0,146))  +  ( − (0,078) ∗ log 2 (0,078)) = 0,9775.
Tabel 2. Perhitungan entropy.
A Nilai Atribut N S P Ent total - 1.155 217 117 0,9775 1 Normal 1.152 217 117 0,9788 Fetal Bradycardia 0 0 0 0 Fetal Tachardia 3 0 0 0
2 True 807 33 22 0,4043 False 348 184 95 1,4030 3 True 415 103 60 1,1259 False 740 114 57 0,8690 4 True 1.049 126 83 0,8098 False 106 91 34 1,4520 5 True 508 40 70 0,8440 False 647 177 47 1,0131 6 True 1 0 4 0 False 1.154 217 113 0,9706 7 True 53 10 63 1,3156 False 1.102 207 54 0,8454 8 Above Average 463 193 106 1,3344 Below Average 692 24 11 0,3217 9 Above Average 517 14 66 0,6580 Below Average 638 203 51 1,0679 10 Above Average 183 169 39 1,3674 Below Average 972 48 78 0,6241
11 Above Average 548 74 15 0,6749 Below Average 607 143 102 1,1473 12 Above Average 587 58 73 0,8661
Below Average 568 159 44 1,0303 13 Above Average 539 159 39 1,0318 Below Average 616 58 78 0,8600 14 Above Average 556 85 47 0,8856 Below Average 599 132 70 1,0495 15 Above Average 455 56 57 0,9187 Below Average 700 161 60 0,9974 16 Above Average 301 36 28 0,8431 Above Average 854 181 89 1,0151 17 Above Average 592 184 21 0,9451 Below Average 563 33 96 0,8468 18 Above Average 595 192 24 0,9702 Below Average 560 25 93 0,7965 19 Above Average 583 182 21 0,9481 Below Average 572 35 96 0,8498 20 Above Average 369 17 64 0,8135 Below Average 786 200 53 0,9811
21 0 622 98 63 0,9316 1 458 106 25 0,9210
-1
75 13 29 1,2623
Deskripsi  pada  Tabel  2  yang terdiri  dari  6  kolom.  Kolom  pertama adalah A yang merupakan atribut, atribut adalah nama atribut yang digunakan pada algoritma  C5.0  yang  telah  disebutkan dengan  nomor  urut  pada  tahap  data collection sebelumnya.  Kolom  kedua adalah Nilai Atribut yang digunakan pada algoritma C5.0 yang sudah ditransformasikan kedalam
bentuk kategori.
Kolom  ketiga  adalah  N  yang merupakan  jumlah  kasus  pada  kelas  data yang bernilai normal yang akan diklasifikasikan  jumlahnya  berdasarkan atribut  dan  nilai  atributnya.  Kolom keempat  adalah  S,  dimana  S  merupakan jumlah kasus pada kelas data yang bernilai suspect yang akan diklasifikasikan jumlahnya  berdasarkan  atribut  dan  nilai atributnya. Kolom  kelima adalah P, Nilai dari  kolom  P  merupakan  jumlah  kasus pada kelas data bernilai pathological dan diklasifikasikan jumlahnya kepada atribut dan  nilai  atributnya.  Kolom  keenam
adalah  Ent  sebagai  hasil  nilai entropy memanfaatkan  persamaan 1.
Kedua Proses  menghitung  suatu nilai information gain menggunakan
persamaan 2, yaitu : Langkah 1 : Sebelum mendapatkan nilai
information gain ,  maka  tahap  ke-1 terlebih  dahulu  menentukan entropy seperti  yang  didapat  pada  Tabel  2,  maka hasil  olah  data  didapat  nilai-nilai  adalah sebagai  berikut;  Entropy [Total] =  0,9775; Entropy [baseline_value-Normal] = 0,9788; Entropy [baseline_value-Fetal  Tachcardia] =  0;  dan Entropy [baseline_value-Fetal Bradycardia] = 0.
Langkah 2 :
Tahap  ke-2  adalah  menghitung nilai information  gain setiap  atribut, dimana  formulanya  adalah  Gain[]  = ((Total  kasus  pada  atribut  /  total  kasus keseluruhan) * entropy pada atribut)
Pada  Tabel  2  total  kasus  pada  atribut baseline_value  dan  nilai  atribut  Normal adalah 1.486 dari total kasus keseluruhan yang  bernilai  1.489,  serta  nilai entropy atribut tersebut adalah 0,9788, maka :
1. Gain [baseline_value-Normal]
= ((1.486/1.489) * 0,9788) = 0,9768
2. Gain [baseline_value-Fetal Tachcardia]
= ((0/1.489) * 0) = 0
3. Gain [baseline_value-Fetal Bradycardia] = ((3/1.489) * 0) = 0 Untuk menentukan nilai
information  gain yang  lain,  dapat menggunakan cara yang sama seperti cara di atas.
Langkah 3 : Tujuan dari tahap ini mendapatkan nilai baseline_value dengan cara  mengurangi  nilai entropy dari  total kasus  keseluruhan  dengan  nilai  total information gain . Nilai entropy total dari kasus  keseluruhan  pada  Tabel  2  adalah 0,9775  dan  total  nilai information  gain adalah 0,9768, maka :
Gain [baseline_value] = 0,9775-0,9768 = 0,0007 Sehingga  untuk  nilai information gain pada  atribut  baseline_value  adalah sebesar  0,0007.  Hasil  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan information gain.
A Nilai Atribut N S P Gain total - 1.155 217 117 -
1
Normal 1.152 217 117 0,0007 Fetal Bradycardia 0 0 0 0,0007 Fetal Tachardia 3 0 0 0,0007 2 True 807 33 22 0,1527 False 348 184 95 0,1527
3 True 415 103 60 0,0088 False 740 114 57 0,0088
4 True 1.049 126 83 0,0681 False 106 91 34 0,0681
5 True 508 40 70 0,0346 False 647 177 47 0,0346
6 True 1 0 4 0,0102 False 1.154 217 113 0,0102 7 True 53 10 63 0,0923 False 1.102 207 54 0.0923 8 Above Average 463 193 106 0,1375 Below Average 692 24 11 0,1375
9 Above
Average 517 14 66 0,0323 Below Average 638 203 51 0,0323 10 Above Average 183 169 39 0,1582 Below Average 972 48 78 0,1582 11 Above Average 548 74 15 0,0323 Below Average 607 143 102 0,0323
12 Above
Average 587 58 73 0,0264 Below Average 568 159 44 0,0264 13 Above Average 539 159 39 0,0325 Below Average 616 58 78 0,0325
14 Above Average 556 85 47 0,0037 Below Average 599 132 70 0,0037
15
Above Average 455 56 57 0,0101 Below Average 700 161 60 0,0101 16 Above Average 301 36 28 0,0046 Above Average 854 181 89 0,0046
17 Above Average 592 184 21 0,0781 Below Average 563 33 96 0,0781 18 Above Average 595 192 24 0,0864 Below Average 560 25 93 0,0864 19 Above Average 583 182 21 0,0758 Below Average 572 35 96 0,0758 20 Above Average 369 17 64 0,0471 Below Average 786 200 53 0,0471
21 0 622 98 63 0,0241 1 458 106 25 0,0241 -1 75 13 29 0,0241
Pada Tabel 3, penggunaan kolom- kolom  sama  seperti  Tabel  2,  namun perbedaannya  terdapat  pada  kolom  ke- enam  yaitu  Gain  yang  merupakan  nilai dari  information  gain  pada  atribut  dan nilai atribut tersebut yang sudah dihitung menggunakan persamaan 2.
1. Nilai split  information dapat  dihitung menggunakan  persamaan  3,  terdapat beberapa  tahapan  dalam  menghitung split  information ,  dimana  menghitung split  information dari  masing-masing atribut.  Pada  Tabel  3  terdapat  total kasus  pada  atribut  baseline_value  dan nilai atribut normal sebesar 1.486 dari total kasus keseluruhan sebesar 1.489, maka:
· SplitInformation [baseline_value-Normal]
= -((1.486/1.489)*(log 2 (1.486/1.489) = 0,0028
· SplitInformation [baseline_value-Fetal
Tachcardia] = -((0/1.489) * (log 2 (0/1.489) = 0
· SplitInformation [baseline_value-Fetal
Bradycardia] = -((3/1.489)*(log 2 (3/1.489)= 0,0181 Hasil  dapat  dilihat  pada  Tabel  4, dimana  menjumlahkan  masing-masing split  information dari  setiap  atribut  dan nilai atribut menjadi :
SplitInformation [baseline_value] = 0,0028 + 0 + 0,0181 = 0,0209.
Tabel 4. Perhitungan split infromation.
A Nilai Atribut N S P Split Inf total - 1.155 217 117 - 1 Normal 1.152 217 117 0,0209 Fetal Bradycardia 0 0 0 0,0209 Fetal Tachardia 3 0 0 0,0209 2 True 807 33 22 0,9820 False 348 184 95 0,9820
3 True 415 103 60 0,9636 False 740 114 57 0,9636 4 True 1.049 126 83 0,6225 False 106 91 34 0,6225 5 True 508 40 70 0.9791 False 647 177 47 0,9791 6 True 1 0 4 0,0324 False 1.154 217 113 0,0324 7 True 53 10 63 0,4183 False 1.102 207 54 0,4183 8 Above Average 463 193 106 0,9996
Below Average 692 24 11 0,9996
9 Above
Average 517 14 66 0,9715 Below Average 638 203 51 0,9715
10 Above
Average 183 169 39 0,8306 Below Average 972 48 78 0,8306
11 Above Average
548 74 15 0,9849 Below Average 607 143 102 0,9849
12 Above
Average 587 58 73 0,9991 Below Average 568 159 44 0,9991 13 Above Average 539 159 39 0,9999 Below Average 616 58 78 0,9999 14 Above Average 556 85 47 0,9958 Below Average 599 132 70 0,9958 15 Above Average 455 56 57 0,9591 Below Average 700 161 60 0,9591 16 Above Average 301 36 28 0,8035 Above Average 854 181 89 0,8035 17 Above Average 592 184 21 0,9964 Below Average 563 33 96 0,9964 18 Above Average 595 192 24 0,9942 Below Average 560 25 93 0,9942 19 Above Average 583 182 21 0,9978 Below Average 572 35 96 0,9978 20 Above Average 369 17 64 0,8840 Below Average 786 200 53 0,8840
21 0 622 98 63 1,3052 1 458 106 25 1,3052 -1 75 13 29 1,3052
Pada Tabel 4 , penggunaan kolom- kolom  sama  seperti  tabel  2  dan  Tabel  3, namun perbedaannya terdapat pada kolom ke-enam  yaitu  Split  Inf  yang  merupakan nilai  dari  split  information  pada  atribut dan  nilai  atribut  tersebut  yang  sudah dihitung menggunakan persamaan 3.
2. Nilai gain  ratio dapat  dihitung menggunakan  persamaan  4  seperti yang  sudah  dibahas.  Pada  Tabel  3, terdapat  nilai information  gain atribut baseline_value  adalah  0,0007,  dan pada  Tabel  4  terdapat  nilai split
information pada atribut baseline_value adalah 0,0209. Maka, GainRatio [baseline_value] = 0,0007 / 0,0209 = 0,0335. Jadi gain ratio
untuk atribut baseline_value adalah 0,0335 dan hasil lain dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil perhitungan gain ratio.
A Nilai Atribut N S P Gain Ratio total - 1.155 217 117 - 1 Normal 1.152 217 117 0,0335 Fetal Bradycardia 0 0 0 0,0335 Fetal Tachardia 3 0 0 0,0335 2 True 807 33 22 0,1555 False 348 184 95 0,1555 3 True 415 103 60 0,0091 False 740 114 57 0,0091 4 True 1.049 126 83 0,1094 False 106 91 34 0,1094
5 True 508 40 70 0,0353 False 647 177 47 0,0353
6 True 1 0 4 0,3148 False 1.154 217 113 0,3148 7 True 53 10 63 0,2207 False 1.102 207 54 0,2207 8 Above Average 463 193 106 0,1376 Below Average 692 24 11 0,1376 9
Above Average 517 14 66 0,0761 Below Average 638 203 51 0,0761 10 Above Average 183 169 39 0,1905 Below Average 972 48 78 0,1905 11 Above Average 548 74 15 0,0328 Below Average 607 143 102 0,0328 12 Above Average 587 58 73 0,0264 Below Average 568 159 44 0,0264 13 Above Average 539 159 39 0,0325 Below Average 616 58 78 0,0325
14 Above Average 556 85 47 0,0037 Below Average 599 132 70 0,0037 15
Above Average 455 56 57 0,0105 Below Average 700 161 60 0,0105 16 Above Average 301 36 28 0,0057 Above Average 854 181 89 0,0057 17
Above Average 592 184 21 0,0784 Below Average 563 33 96 0,0784
18 Above Average 595 192 24 0,0869 Below Average 560 25 93 0,0869 19 Above Average 583 182 21 0,0760 Below Average 572 35 96 0,0760 20 Above Average 369 17 64 0,0533 Below Average 786 200 53 0,0533
21 0 622 98 63 0,0185 1 458 106 25 0,0185 -1 75 13 29 0,0185 Pada Tabel  5 di  atas,  pengertian dari  penggunaan  kolom-kolom  sama seperti tabel 2, tabel 3 dan Tabel 4, namun perbedaannya  terdapat  pada  kolom  ke- enam  yaitu  Gain  Ratio  yang  merupakan nilai dari gain ratio pada atribut dan nilai atribut  tersebut  yang  sudah  dihitung menggunakan persamaan 4.
Seperti  yang  sudah  diketahui, atribut yang dijadikan akar adalah atribut severe_decelerations  dengan  nilai  Gain Ratio  sebesar  0,3148.  Didalam  atribut severe_decelerations terdapat 2 (dua) nilai atribut. Nilai atribut tersebut adalah True dan False yang total kasus keseluruhannya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Atribut severe_decelerations. Nilai Atribut Normal Suspect Pathological True 1 0 4 False 1.154 217 113 Pada  Tabel  6,  nilai  atribut  True memiliki  total  kasus  sebanyak  5  (lima) dengan jumlah kasus normal sebanyak 1,
jumlah  kasus suspect sebanyak  0,  dan jumlah  kasus pathological sebanyak  4. Sedangkan  pada  nilai  atribut  False memiliki  total  kasus  sebanyak  1.484 dengan  jumlah  kasus  normal  sebanyak 1.154,  jumlah  kasus suspect sebanyak
217,  dan  jumlah  kasus pathological sebanyak 113. Untuk
atribut
severe_decelerations dengan  nilai  atribut
True,  keputusan  belum  dapat  dihasilkan dikarenakan  jumlah  kasus  normal  atau jumlah  kasus pathological masih  belum bernilai  0  (nol)  sehingga  harus  dibuat node baru.  Begitupun  juga  nilai  atribut False,  keputusan  belum  dapat  dihasilkan dikarenakan jumlah kasus normal, jumlah kasus suspect , atau jumlah kasus
pathological masih belum bernilai 0 (nol) sehingga  harus  dibuat node baru.  Pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3 menunjukkan rancangan pohon  keputusan,  dimana  jika  ingin mengetahui node 1.1  pada  nilai  atribut apakah True dan False .  Maka  hasil node 1.1  dilakukan  perhitungan entropy , gain , split  information ,  dan gain  ratio seperti yang sudah  dibahas  di  atas. Perbedaanya adalah  atribut  severe_decelerations  tidak perlu  dihitung  kembali,  dan  hanya  perlu menghitung
pada nilai atribut severe_decelerations  dengan  nilai  atribut
True maupun False .
Gambar 3. Akar pohon keputusan
Gain Ratio tertinggi dari hasil dari perhitungan  tersebut  akan  dijadikan sebagai node 1.1.  Sehingga  pohon keputusan  untuk  node  1.1  pada  nilai atribut True dapat dilihat pada Gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Pohon keputusan node 1.1
pada nilai atribut true.
Sedangkan  untuk  mengetahui node 1.1  pada  nilai  atribut  false,  dapat digunakan  dengan  cara  mengulangi perhitungan seperti langkah di atas.
Setelah  pohon  keputusan  sudah berada  dalam  tahap  final,  serta  semua keputusan  sudah  diketahui  dan  dapat diklasifikasi  secara  sempurna,  terdapat 220 aturan atau rule set dalam Algoritma C5.0  dalam  mengklasifikasikan dataset Kesehatan  janin  dengan Cardiotography yang dapat dilihat pada Tabel 7 di bawah ini.
Tabel 7. Rule set pohon keputusan kesehatan janin algoritma C5.0
No Rule Keputusan 1 If (severe_decelerations = TRUE) & (accelerations = TRUE) Normal 2 if (severe_decelerations = TRUE) & (accelerations = FALSE) Patholo goical 3 if  (severe_decelerations  =  FALSE) & (prolongued_decelerations =
TRUE)  &  (percentage_of_time_ with_abnormal_long_term_variabil ity = Below Average) & histogram_ mode  =  Below  Average)  &  (ab normal_short_term_variability = Below  Average)  &  light_decele rations  =  TRUE)  &  (mean_value_ of_short_term_variability  =  Below Average) Suspect 4 if  (severe_decelerations  =  FALSE) &  (prolongued_decele  rations  = TRUE)
&
percentage_of_time_with_abnor mal_long_term_variability = Be low Average)  &  (histogram_  mode  = Below Average) & (abnormal_short_term_variability = Below Average) & (light_ decelerations  =  TRUE)  &  (mean _value_of_short_term_variability  = Above Average) &
(histogram_variance = Below Average) Suspect - - 2
2 0 if  (severe_decelerations  =  FALSE) &  (prolongued_decele  rations  = FALSE) & (per centage_of_time_with_abnormal_l
ong_term_variability  =  Above  Ave rage)  &  (abnormal_short_term_ variability  =  Above  Average)  & (uterine_ contractions =  FALSE) & (ace  lerations  =  FALSE)  &  (histo gram_mean  =  Above  Average)  & (mean_value_of_long_term_variabi lity  =  Above  Average)  &  (histo gram_number_of_peaks  =  Above Average) Suspect
Hasil  pada  Tabel  7  di  atas merupakan  suatu  rancangan  kondisi aturan yang terbentuk berdasarkan pohon keputusan.  Penerapan  aturan  tersebut digunakan sebagai rekomendasi  terhadap kesehatan  janin  dalam memberikan validasi tekait kondisi janin.
e. Evalutation with confussion matrix
Setelah  dilakukan  implementasi Algoritma  C5.0  dengan  perhitungan
entropy , information
gain , split information ,  dan gain  ratio hingga merancang  suatu  aturan  yang  telah terbentuk  dalam  pohon  keputusan,  maka akan  dilakukan  evaluasi  terhadap  data testing . Pada  tahapan splitting  data , dimana  disebutkan  bahwa  data testing yang berjumlah 637 data dengan perincian
data kelas normal sebanyak 500 data, data kelas suspect sebanyak 78  data,  dan data kelas pathological sebanyak  59  data. Keseluruhan  dari  637  data diperoleh  dari total  keseluruhan  2.126  data  yang diantaranya  terdiri  dari  1.655  data  kelas yang bernilai normal, 295 data kelas yang bernilai suspect ,  dan  176  data  kelas bernilai pathological yang  sudah  di split menggunakan rasio 70% data training dan 30% data testing .
Berdasarkan  pengolahan  data untuk  rasio  70%  untuk  data  training  dan 30%  untuk  data  testing,  maka  hasil dibutuhkan  suatu  metode confusion matrix untuk menghitung dan
mendapatkan nilai akurasi dari Algoritma C5.0  yang  telah  diimplementasi  dalam pohon keputusan. Hasil Confusion Matrix dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Confusion matrix.
Predicted Actual Normal Suspect Pathological Normal 470 24 3 Suspect 22 48 12 Pathological 8 6 44
Berdasarkan Tabel 8 di atas, maka akurasi dapat dihitung dengan persamaan 5 yang telah dibahas di atas, nilai dari dari persaaman tersebut dilihat di bawah ini.
= 470 + 48 + 44
470 + 48 + 44 + 22 + 8 + 24 + 32 + 12
= 0.88226059654 = 88,23%
Pengujian dataset pada penelitian ini, menggunakan data sekunder sebanyak 2.126 dataset berasal  dari  kaggle.com, dimana atribut berjumlah 22, dan terdapat 3  kelas  yang diklasifikasi  adalah  normal, suspect , dan pathological .
Hasil dari evaluasi dengan variasi training dan testing data,  dimana  variasi splitting data dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil perbandingan evaluasi.
Training Data Testing Data Akurasi 90% 10% 93,40% 80% 20% 91,29% 70% 30% 88,23% 60% 40% 88,12% Berdasarkan  Tabel  9,  maka pengujian  dilakukan  untuk  data  training terdiri  dari  60%,  70%,  80%,  dan  90% , sedangkan  data testing terdiri  dari  40%, 30%,  20%,  10%.  Hasil  pengujian  untuk 90%  data training dan  10%  data testing
mendapatkan  akurasi  sebesar  93,40% dengan  jumlah  aturan  sebanyak  257. Pengujian  untuk  80%  data  training  dan 20%  data testing menghasilkan  akurasi sebesar  91,29%  dengan  jumlah  aturan sebanyak  239.  Penulis  juga  melakukan pengujian menggunakan 70% data training dan 30% data
testing
menghasilkan  akurasi  sebesar  88,23% dengan  jumlah  aturan  sebanyak  220.
Sedangkan  pengujian  untuk  60%  data training
dan 40% data
testing menghasilkan  akurasi  sebesar  88,12% dengan  jumlah  aturan  sebanyak  204. Maka  hasil  akurasi  semakin  baik  hingga mendekati  100%  dan  jumlah  aturan- aturan  yang  dihasilkan  lebih  banyak dibandingkan data training dibawahnya.

## SIMPULAN
Sistem penunjang keputusan yang dapat  mendiognosa,  memprediksi  dan memberikan  informasi  terkait  kondisi janin  yang  dikandung  dengan  penerapan Algoritma C5.0 dapat mengklasifikasikan kesehatan  janin  yang  didapat  dari  alat CTG dengan menghitung
entropy ,
information  gain , split  information ,  dan gain  ratio berdasarkan  aturan  yang dirancang pada pohon keputusan.
Hasil  akurasi berdasarkan variasi 90% data training dan   10%  data testing sebesar  93,40%.  Sedangkan  variasi  80% data training dan    20%  data testing menghasilkan  akurasi  sebesar  91,29%. Pada variasi 70% data training dan  30% data testing hasil akurasi sebesar 88,23%. Dan  variasi  terkecil,  dimana  60%  data training dan 40% data testing menghasilkan akurasi sebesar 88,12%. Berdasarkan  beberapa  variasi
disimpulkan semakin besar data training , maka hasil akurasi menjadi semakin baik sebagai sistem penunjang keputusan.

## SARAN
Hasil rekomendasi terhadap
kesehatan  janin  dari  sistem  pendukung keputusan  dalam  memberikan  suatu rekomendasi  dengan  metode  Algoritma C5.0  sebaiknya  memerlukan  verifikasi dan  akurasi  dari  seorang  pakar  terkait kesehatan janin dan kandungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  K.  drg.  Rudy  Kurniawan,  M.  S.
Yudianto, SKM, M. Boga Hardhana, S.Si, and M. K. Tanti Siswanti, SKM,
HEALTH STATISTICS . Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2019.
[2]  dr.  K.  Adrian,  “Kapan  Ibu  Hamil Perlu Melakukan Cardiotocogra
phy?,”  2020.  [Online]:  https://www. alodokter.com/kapan-ibu-hamil- perlu-melakukan-cardiotocography- CTG (accessed May 28, 2021).
[3]  Y.  Azhar  and  R.  Afdian,  “Feature
Selection on Pregnancy Risk
Classification  Using  C5.0  Method,” Kinet.  Game  Technol.  Inf.  Syst.
Comput. Network, Comput. Electron.
Control ,  vol.  3(4),  345–350,  2018, doi: 10.22219/kinetik.v3i4.703.
[4]  M.  Z.  Arif,  R.  Ahmed,  U.  H. Sadia, M.  S.  I.  Tultul,  and  R.  Chakma, “Decision  Tree  Method  Using  for Fetal  State  Classification  from Cardiotography  Data,” J.  Adv.  Eng. Comput. , 2020, doi:
10.25073/jaec.202041.273.
[5]  E.  M.  Karabulut  and  T.  Ibrikci,
“Analysis  of  Cardiotocogram  Data for  Fetal  Distress  Determination  by Decision  Tree  Based  Adaptive Boosting  Approach,” J.  Comput. Commun. , vol. 2, pp. 32–37, 2014.
[6]  K.  Madadipouya,  “a  New  Decision Tree  Method  for  Data  Mining  in Medicine,” Adv.  Comput.  Intell.  An Int. J. , vol. 2, no. 3, pp. 31–37, 2015, doi: 10.5121/acii.2015.2304.
[7]  J.  Novakovic,  A.  Veljovi,  S.  Iiic,  Z. Papic, and M. Tomovic, “Evaluation of Classification Models in Machine Learning,” Theory  Appl.  Math.
Comput. Sci. , vol. 7(1), 39-46, 2017,
[Online]:  https://uav.ro/applications/ se/journal/index.php/TAMCS/article /view/158.
[8]  A.  Sandlin,  “Fetal  Heart  Rate Baseline  Abnormalities :  Bradycar dia,” Pearls  of  Exxcellence ,  2020, doi: 10.1097/AOG.0b013e3182004fa9.In itial.