## PENERAPAN FEATURE WEIGHTING OPTIMIZED PADA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI PROSES PERSALINAN
Hilda Amalia 1 ,Achmad Baroqah Pohan 2 , Siti Masripah 3
1,3 Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika
www.bsi.ac.id hilda.ham@bsi.ac.id, siti.stm@bsi.ac.id 2 Sastra Inggris
Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id achmad.abq@bsi.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract— Birth of a baby is something that is very desirable  for  every  married  couple.  All  parties expect safety for mothers and babies who have just been born. Medical personnel make various efforts to help the delivery process run smoothly and the mother and baby survive. But in the labor process not  all  the  baby's  birth  process  runs  smoothly. Problems  often  occur  during  labor.  There  are several  obstacles  so  that  there  is  a  risk  of  labor, namely  maternal  and  infant  mortality.  Every mother  wants  to  be  able  to  give  birth  to  a  baby normally, but due to medical reasons the delivery process is done by cesarean. The act of choosing a type  of  delivery  faster  can  affect  the  safety  of the mother  and  baby.  The  selection  of  the  cesarean method  is  carried  out  late  so  it  will  increase  the risk  of  maternal  and  infant  mortality.  For  this reason, it is necessary to conduct research by using labor  delivery  data  so  that  they  can  choose  the right  type  of labor.  In  this  study  the  classification of  maternity  labor  will  be  carried  out  with  data mining  methods,  namely  Naive  Bayes,  which  are improved  by  using  the  Optimize  Weight  (PSO) method.  Naive  Bayes  was  able  to  produce  a  high accuracy  value  for  processing  labor  data  for mothers,  namely  94%.  The  final  results  of  this study  obtained  the  value  of  naïve  bayes performance that can be improved by the Optimize Weights (PSO) method to be better at 98%
Intisari — Kelahiran  bayi  merupakan  hal  yang sangat diinginkan oleh setiap pasangan suami istri. Semua pihak mengharapkan keselamatan bagi ibu dan  bayi  yang  baru  saja  dilahirkan.  Tenaga  medis melakukan  berbagai  upaya  untuk  membantu proses  persalinan  berjalan  dengan  lancar  dan  ibu
serta  bayi  selamat.  Namun  dalam  proses persalinan  tidak  semua  proses  melahirkan  bayi berjalan dengan lancar. Sering kali terjadi kendala dalam  proses  persalinan.  Terdapat  beberapa kendala  sehingga  terjadi  resiko  persalinan  yaitu kematian  ibu  dan  bayi.  Setiap  ibu  menginginkan dapat  melahirkan  bayi  secara  normal,    namun dikarenakan  alasan  medis  proses  persalinan dilakukan  secara  sesar.    Tindakan  pemilihan  jenis persalinan yang lebih cepat dapat memperngaruhi keselamatan ibu dan bayi. Pemilihan metode sesar dilakukan  terlambat  maka  akan  meningkatkan resiko  kematian  ibu  dan  bayi.      Untuk  itu  perlu dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan  data persalinan  ibu  melahirkan  sehingga  dapat melakukan  pemilihan  jenis  persalinan  yang  tepat. Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  klasifikasi proses  persalinan  ibu  melahirkan  dengan  metode data  mining  yaitu  naive  bayes  yang  ditingkatkan kinerjanya dengan menggunakan metode Optimize Weight  (PSO).  Naive  Bayes  mampu  menghasilkan nilai  akurasi  yang  tinggi  untuk  pengolahan  data persalinan  ibu  melahirkan  yaitu  sebesar  94%. Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  diperoleh  nilai kinerja  naïve  bayes  mampu  ditingkatakan  oleh metode  Optimize  Weights  (PSO)  menjadi  lebih baik yakni 98%.
Kata  kunci : Naive  Bayes,  Optimize  Weights(PSO), Proses Persalinan

## PENDAHULUAN
Dalam  proses  persalinan  terdapat  dua  jenis yaitu secara normal dan caesar. Persalinan normal adalah  proses  mengeluarkan  janin  secara  alami
bagi  mamalia  melalui  vagina,  sedang  persalinan ceasar  adalah  proses  mengeluarkan  janin  melalui prosedur  bedah  (Kamat,  Oswal,  &  Datar,  2015). Persalinan  normal  atau  persalainan  per  vagina lebih  disukai  daripada  persalinan  ceaser,  hal  ini dikarenakan  persalinan  normal  memiliki  resiko yang  lebih  rendah  dan  dan  masa  pemulihan  yang lebih cepat(Lakshmi, Priya, & Nivedhitha, 2017).
Tujuan  utama  dari  pemilihan  jenis  persalinan yaitu normal dan ceasar adalah untuk memberikan keselamatan  bagi  ibu  dan  bayi  dan  menghindari komplikasi  atau  resiko  lainnya  dari  proses persalinan  baik  terhadap  ibu  ataupun  bayi. Tingginya  angka  kematian  ibu  (AKI)  di  Indonesia yaitu    pada  tahun  2015  305  kematian  ibu  per 100.000 kelahiran hidup berdasarkan hasil Survei
Penduduk Antar Sensus (SUPAS) 2015 (Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,
2017).
Banyak  faktor  yang  menyebabkan  kematian Ibu.  Menurut  organisasi  kesehatan  dunia  (WHO) 10%  wanita  hamil  mengalami  stress  dan  tekanan darah  tinggi  mengalami  kematian  (Deressa  & Kadam,  2018).  Dalam  dunia  kesehatan    bagi  para ibu,  keputusan  yang  diambil  secara  cepat  harus dibuat  dalam  pemilihan  jenis  melahirkan(Pereira, Portela, Santos, Machado, & Abelha, 2015). Banyak masalah  yang  menyebabkan  angka  kematian persalinan  cukup  tinggi  (Frieyadie  &  Aryanti, 2013).  Untuk  menghindari  resiko  dari  kematian ibu  diperlukan  sikap  tanggap  dari  semua  tenaga medis  karena  keterlambatan  pemilihan  jenis proses persalinan bisa berakibat fatal bagi ibu dan bayi.  Jenis  persalinan  caesar  merupakan  pilihan terakhir  namun  sangat  diperlukan  untuk menyelamatkan  nyawa  ibu  dan  bayi.  Untuk  itu perlu  dibuatkan  suatu  bentuk  pemilihan  jenis persalinan yang tepat.
Data mining merupakan bidang ilmu komputer yang digunakan untuk menemukan pola baru dari sekumpulan  data  dalam  jumlah  yang  banyak  dan klasifikasi  merupakan  tugas  penting  dalam penambangan  data  (Mary  &  Kumar,  2018).  Data mining  memberikan  solusi  terhadap  pengolahan data  yang  hanya  diam,  tidak  diolah  dan  hanya tersimpan  dalam  database.  Selama  ini  data  hanya disimpan  tanpa  ada  pengolahan  lebih  jauh.  Data mining  mampu  menghasilkan  pengetahuan  yang berharga dari tumpukan data tersebut. Tumpukan  data  tersebut  tersebar  dalam  seluruh bidang  kehidupan  salah  satunya  dunia  kesehatan atau  medis.  Data  mining  mampu  menghasilkan pengetahuan  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam dunia kesehatan(Amalia;Eviciena, 2017b).
Penelitian sebelumnya terkait dengan pengolahan  data  ibu  melahirkan  untuk  prediksi proses  persalinan  telah  dilakukan,  yakni  pada tahun 2015 Penerapan Algoritma Klasifikasi Untuk
Prediksi  Jenis  Melahirkan  (Kamat  et  al.,  2015). Tahun  2015,  Prediksi  Jenis  Melahirkan    dengan menggindentifikasi Resiko Kebidanan menggunakan  data  mining  (Pereira  et  al.,  2015). Tahun 2017 Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan Untuk  Prediksi  Ibu  Melahirkan  (Amalia;Eviciena, 2017a).  Tahun  2017    Komparasi  Data  Mining untuk Proses Persalinan Ibu Melahirkan (Amalia;Eviciena,  2017b).  Tahun  2017  dengan judul penentuan proses persalinan ibu melahirkan dengan  algoritma  c  4.5  (Hi.  Amalia  &  Evicienna, 2017).    Tahun  2017    Model  Naive  Bayes  untuk prediksi jenis pensalinan (Lakshmi et al., 2017).
Dari  hasil  penelusuran  penelitian  terkait diperoleh  bahwa  dari  hasil  komparasi  diketahui naive  bayes  merupakan  algoritma  data  mining yang  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  untuk pengolahan  data  ibu  melahirkan.  Dari  hasil penelusuran  penelitan  terkait  juga  diketahui bahwa  algoritma  naive  bayes  merupakan algoritma  yang  paling  banyak  digunakan  untuk melakukan prediksi proses persalinan. Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  maka  pada penelitian ini akan dilakukan pengolahan data ibu melahirkan  dengan  menggunakan  metode  naive bayes  yang  ditingkatkan  akurasi  metodenya dengan  menggunakan  metode  optimasi  yaitu optimize Weights(PSO).
Optimize  Weights(PSO)  merupakan  metode yang  biasa  digunakan  untuk  klasifikasi  dan optimasi  metode  data  mining.  Optimized  Weights (PSO)  merupakan  metode  optimasi  yang  berkerja dengan  cara  melakukan  pencarian    populasi individu  atau  partikel  yang  akan  melakukan itersasi  yang  bermula  dari  studi  mengenai pergerakan sekolompok burung atau ikan(Amalia, 2015).

## BAHAN DAN METODE
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahapan penelitian dibawah ini:

## Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dari  sebuah  rumah  sakit  bersalin  dan klinik bersalin. Data didapatkan sejumlah 130 data ibu melahirkan dengan 13 (tiga belas) atribut yaitu nama,  tempat  lahir,  umur,  temparture,  tensi, denyut nadi, usia janin, berat  badan janin, kondisi ibu,  hasil  pemeriksaan  ibu,  kondisi  janin,  hasil pemerikasaan janin, Hasil akhir/proses persalinan yang ditempuh.

## Pengolahan Data Awal
Dalam  pengolahan  data  awal  dilakukan  tiga tahapan  pengolahan  yaitu  (1)  Data  Validation,  (2) Data  Transformasi  dan  Integrasi  data    dan (3)Pengurangan  data.    Data  Validation,  data  yang
telah  dikumpulkan  divalidasi  lagi  dengan  cara menghilangkan  data  yang  kosong,  berulang,  tidak lengkap dan tidak jelas. Sehingga diperoleh dataset yang  baik  untuk  penelitian.  Dalam  penelitian  ini dari  sebanyak  130  data  dilakukan  validasi  data sehingga  mengurangi  jumlah  data  yang  akan diolah  menjadi  hanya  100  data.  Data  integration and transformation, data yang terlah dkumpulkan dilakukan seleksi lagi dengan cara mengubah data menjadi  bentuk  kategorikal  atau  mengubah  data menjadi bentuk numerical sehingga menghasilkan bentuk record yang  mewakili. Dalam penelitian ini pengkategoran  data  dilakukan  oleh  RapidMiner. Data  Size  reduction  and  Discretization,  data  yang dikumpulkan  dilakukan  seleksi  dengan  cara mengurangi  atribut    yang  tidak  memiliki  nilai informatif  bagi  dataset  yang  dimiliki.  Dalam penelitian bebrapa atribut tidak digunakan karena tidak memiliki arti bagi penlitian ini seperti nama dan alamat rumah.
Sumber: (Amalia, Pohan, & Masripah, 2019) Gambar 1 Metode Penelitian

## Pembuatan Model
Metode  atau  algoritma  data  mining    yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  naive  bayes kemudian  dibandingkan  dengan  oprimasi  dengan menggunakan  algoritma  genetika  pada  metode
naive  bayes.  Pemodelan  dalam  penelitian  ini disajikan dalam gambar 2  berikut ini:
Sumber: (Masripah, 2019) Gambar 2 Metode yang Diusulkan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  metode data  mining  naïve  bayes  untuk  melakukan eksperimen  data.  Tool  yang  digunakan  adalah Rapidminer.  Langkah  Pengolahan  data  dengan menggunakan  Rapidmier  seperti  gambar  3 dibawah ini:
Sumber: (Amalia, Pohan, & Masripah, 2019) Gambar 3 Tahapan pengolahan data Naïve Bayes
Dilakukan  ekperimen  pengolahan  data  ibu melahirkan  dengan  software  Rapidmiber  untuk metode  data  mining  yakni  naïve  bayes.  Tahapan awal  adalah  memilih  dataset  yang  akand digunakan  dalam  bentuk  excel  yakni  data  ibu melahirkan  diproses  dalam  modul  Read  Excell, dalam  modul  ini  dilakukan  pemilihan  dataset, atribut  dan  tipe  data,  kemudian  dihubungkan dengan modul Cross Validation.
Tahapan kedua didalam modul cross validation digunakan  modul  metode  data  mining  yang  akan digunakan yakni naïve bayes dibubungkan dengan modul  apply  model  dan  performance.  Sedangkan pengolahan data proses persalinan ibu melahirkan dengan  menggunakan  optimize  weights(PSO), proses  pengolahannya  seperti  disajikan  dalam gambar 4 dibawah  ini:
Sumber: (Amalia, Pohan, & Masripah, 2019) Gambar 4 Tahapan pengolahan data Naïve Bayes dengan Optimize Weights (PSO)
Langkah selanjutnya adalah melakukan ekpreimen  dengan  melakukan    peningkatkan kinerja  metode  naïve  bayes  yakni  dengan menggunakan  optimize  weights  (PSO).  Tahapan pertama  memilihi  modul  read  excel  yang
didalamnya telah dipilih dataset yang akan diolah, kemudian  dihubungkan  dengan  modul  optimasi yang  digunakan  yakni  optimize  weights  (PSO), didalam  modul  Optimize  Weights  (PSO)  terdapat modul  cross  validation  yang  berguna  untuk validasi  atau  training  dataset  yang  diugnakan. Ttahapan terakhir didalam modul cross valildation terdapat  modul  metode  naïve  bayes  dihungunkan dengan apply modul dan performance. Pembahasan  selanjutnya  adalah  melakukan evaluasi  terhadap  hasil  yang  muncul  dalam ekperimen  yang  telah  dilakukan  yakni  evaluasi dengan  menggunakan  kurva  ROC  dan  Confusion Matrik.
Sumber: (Amalia, Pohan, & Masripah, 2019) Gambar 5  Kurva ROC Naïve Bayes
Dari  kurva  yang  dihasilkan  dari  ekperimen pengolahan  data  ibu  melahirkan  dengan menggunakan metode naïve bayes dapat diketahui nilai AUC yang diperoleh yakni sebesar 0.96. Selain kurva ROC evaluasi juga ddapat dilakukan dengan melihat  kinerja  suatu  metode  dengan  mengukur nilai  confusion  matrix  yang  diperoleh.  Berikut table confusion matrix metode naïve bayes:
Tabel 1 Confusion Matrix Naïve Bayes True Normal True Sesar Pred. Normal 61 4 Pred. Sesar 2 33 Sumber: ( Masripah, 2019)
Dari table Confusion matrix dapat diketahui bahwa untuk dataset yang di prediksi menghasilkan label normal dan yang benar hasilnya normal juga yakni sebanyak 61 sampel data, dan yang diprediksi ber label  normal  namun  hasilnya  sesar  sebanyak  4 sample data. Untuk data yang diprediksi sesar dan menghasilkan  data  normal  sehingga  tidak  sesuai sesuai  sebanyak  2  data  dan  sebanyak  33  data hasilnya  sesar  dan  diprediksi  sesar  juga  sehingga hasil  dan  prediksi  sesuai.  Nilai  akurasi  kinerja
naïve  bayes  yang  dihasilkan  yakni  sebesar  94%. Untuk  tahapan  pengolahan  dataset  dengan menggunakan  metode  optimize  weights  (PSO) seperti disajikan pada gambar 6 dibawah ini:
Sumber: (Amalia, Pohan & Masripah, 2019) Gambar 6 Kurva ROC Optimize Weights(PSO) Naïve Bayes
Dari  hasil  ekperimen  diperoleh  kurva  ROC,  kurva ROC  digunakan  untuk  melakaukan  evaluasi terhadap  kinerja  suatu  metode.  Dari  hasil  kurva ROC  yang  disajikan  diatas  dapat  diketahui  nilai AUC  yakni  1.00.  Hasil  ekperimen  yakni  diperoleh confusion  matrix.  Tabel  2  merupakan  tabel confusion matrix  dari  proses  pengolahan  data ibu melahirkan  dengan  menggunakan  optimize weights (PSO).
Tabel 2  Confusion Matrix Optimize Weights (PSO) True Normal True Sesar Pred. Normal 62 1 Pred. Sesar 1 36 Sumber: (Amalia, Pohan, & Masripah, 2019)
Dari  tabel  2  diketahui  bahwa  untuk  data yang diprediksi normal dan hasil nya benar normal yakni  sesuai  sebanyak  62  dan  yang  di  prediksi normal, hasilnya sesar sebanyak 1 data. Untuk data yang di prediksi sesar dan hasilnya adalah normal sehingga  tidak  sesuai  sebesar  1  data,  sedangkan data  yang  diprediksi  sesar    dan  hasilnya  benar sesar  sehingga  sesuai  sebanyak  36  sampel  data. Nilai akurasi diperoleh yakni 96%.
Hasil  Penelitian  dengan  penggunaan metode  optimasi  optimized  weight  (PSO)  juga diperoleh  nilai  atribut    untuk  semua  atribut  yang digunakan  dalam  penellitian  ini.  Nilai  atribut digunakan  untuk  mengidentifikasi  kekuatan  dari atribut  tersebut.  Kekuatan  atau  pengaruh  suatu atribut  dalam  dataset  untuk  dikelolah  merupakan hasil  dari  metode  optimize  weight  (PSO)  yang disajikan pada table 3.
Tabel 3  Atrribute Weight (PSO) Aribut Weight Umur 0 Temperature 0.008 Tensi 1 Nadi 0.116 Usia Janin 0.160 BB Janin 0 Kondisi Pasien 0 Hasil Pemerikasaan 1 Kondisi Janin 0.618 Hasil Pemeriksaan 1 Sumber: (Amalia, Pohan & Masripah, 2019)
Dari  table  3  diketahui  nilai  kekuatan  dari  suatu atribut  dari  dataset  ibu  melahirkan.  Atribut  yang bernilai  1  merupakan  atribut  yang  kuat  dan berpengaruh  terhadap  dataset  dan  atribut  yang bernilai  0  tidak  memiliki  kekuatan  atau  tidak berpengaruh terhadap dataset ibu melahirkan.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  diperoleh  bahwa pengolahan  dataset  ibu  melahirkan  untuk penentuan  proses  ibu  melahirkan  yang  diolah dengan  metode  naïve  bayes  menghasilkan  nilai akurasi  94%  dengan  nilai  AUC  0.96.  sedangakan pengolahan  dataset  ibu  melahirkan  untuk penentuan proses persalinan ibu melahirkan yang diolah dengan optimized weight(PSO) naïve bayes adalah 98,00%. Sehingga diketahui bahwa metode peningkatan  optimasi  kinerja  metode  optimized weights  (PSO)  dapat  meningkatkan  akurasi  yang dihasilkan  oleh  metode  data  mining  naïve  bayes. Dari  hasil  pengolahan  data  ibu  melahirkan menggunakan  optimized  weights  (PSO)  diperoleh nilai  atribut  masing-masing  yang  digunakan,  dari hasil penelitian diketahui bahwa  beberapa  atribut bernilai  1  yang  berarti  atribut  tersebut berpengaruh  terhadap  pengolahan  data  ibu melahirkan  atribut  tersebut  adalah  Tensi,  hasil pemerikasaan dan kondisi janin. Beberapa  atribut mendapatkan  nilai  0  yang  berarti  tidak berpengaruh  terhadap  pengolahan  data  ibu melahirkan  yaitu  Umur,  BB  Janin,  Kondisi  Pasien. Dan  terdapat  atribut  yang  menghasilkan  nilai diantara 0 dan 1 yaitu temperature, nadi, usia janin dan  kondisi  janin.  Atribut  yang  berada  diantara  0 dan  1  ini  memerlukan  penelitian  lebih  lanjut sehingga  diketahui  pengaruh  atribut  tersebut secara  lebih  tepat  yakni  tidak  berpengerahu  yang bernilai 0 atau berpengaruh yakni bernilai 1.

## REFERENSI
Amalia;Eviciena,  H.  (2017a).  Aplikasi  Sistem Penunjang  Keputusan  Untuk  Prediksi
Persalinan  Sesar. Jurnal  Ilmu  Pengetahuan Dan Teknologi Komputer , 3 (1), 121–126.
Amalia;Eviciena,  H.  (2017b).  Komparasi  Metode Data  Mining  Untuk  Penentuan  Proses Persalinan  Ibu  Melahirkan. Jurnal  Sistem Informasi , 13 (2), 103.
https://doi.org/10.21609/jsi.v13i2.545
Amalia,  H.  (2015).  Penerapan  Metode  Neural Network Berbasis Particle Swam. Paradigma , XVII (1), 1–8.
Amalia,  H.,  Pohan,  A.,  &  Masripah,  S.  (2019). Penelitian 2019 .
Amalia, Hi., & Evicienna. (2017). Penentuan Proses Persalinan Ibu Melahirkan Menggunakan Algoritma c4.5. In Seminar Nasional Cendekiawan (Vol. 3, pp. 101–107). Retrieved from http://ir.obihiro.ac.jp/dspace/handle/10322
/3933
Deressa,  T.  D.,  &  Kadam,  K.  (2018).  Prediction  of Fetal  Health  State  during  Pregnancy :  A Survey, 6 (1), 29–36.
Frieyadie,  &  Aryanti,  H.  (2013).  SISTEM  PAKAR
DIAGNOSA GANGGUAN KEHAMILAN BERBASIS  WEB  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE  FORWARD  CHAINING  PADA  RSIA
RP  SOEROSO. Pilar  Nusa  Mandiri , 9 (1),  62–
68.
Kamat,  A.,  Oswal,  V.,  &  Datar,  M.  (2015). Implementation  of  Classification  Algorithms to  Predict  Mode  of  Delivery, 6 (5),  4531– 4534.
Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia.
(2017). Profile  Kesehatan  Indonesia  Tahun
2016 . (R. Kurniawan, Yudianto, B. Hardhana,
& T. A. Soenardi, Eds.). Jakarta: Kementerian Kesehatan  Republik  Indonesia.  Retrieved from http://www.depkes.go.id/resources/downlo ad/pusdatin/profil-kesehatan- indonesia/Profil-Kesehatan-Indonesia- 2016.pdf
Lakshmi,  K.,  Priya,  P.  R.,  &  Nivedhitha,  T.  (2017). Naive Bayesian Model for Predicting Mode of Delivery, 2 (4), 562–565.
Mary, R. C. S., & Kumar, B. S. (2018). Comparison of Various  Data  Mining  Algorithms  in  the Prediction  of  Risk  for  Gestational  Diabetes. International Journal of Advanced Research in Computer  Science  and  Software  Engineering , 7 (8), 74. https://doi.org/10.23956/ijarcsse.v7i8.26 Masripah,  S.  (2019). Laporan  Akhir  Penelitian Mandiri . Jakarta.
Pereira, S., Portela, F., Santos, M. F., Machado, J., & Abelha,  A.  (2015).  Predicting  Type  of Delivery  by  Identification  of  Obstetric  Risk Factors  through  Data  Mining. Procedia Computer Science , 64 , 601–609. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.573 .