## APLIKASI SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK PREDIKSI IBU MELAHIRKAN
1 Hilda Amalia & 2 Evicienna
Manajemen Informatika
AMIK BSI Jakarta http://www.bsi.ac.id hilda.ham@bsi.ac.id Komputerisasi Akuntansi AMIK BSI Jakarta http://www.bsi.ac.id evicienna.eca@bsi.ac.id
ABSTRACT-Diagnostic error is not cool. Therefore, a clinical decision support system that can be used as an option in the decision making process and also as a  second  expert  opinion  can  be  heard  so  that  the error  can  be  avoided  diagnosis  and  the  selection  of appropriate treatment for patients so avoid the risks in medical treatment. The act of cesarean delivery is an  act  of  obstetrics  taken  by  a  helper  to  solve  the problems that occur in the labor process that cannot be  resolved  normally.  Every  childbirth  has  a  good risk  to  the  mother  and  the  fetus,  namely  the  risk  of complications  to  the  risk  of  death.  The  decision support system may serve as a second expert opinion that can be used by the patient. The objective of the research  is  to  produce  an  application  of  decision support  system  that  is  used  as  predicting  maternal process  that  is  normal  or  cesarean.  Maternity  data processing is done by using data mining method that is C4.5 algorithm. C4.5 algorithm method because it can  produce  decision  tree  that  is  used  as  a  rule  in making  application  program  of  maternal  decision support system. Results of maternal data processing with c4.5 algorithm yields 91% accuracy value.
Keywords: Decision Support System, Algorithm C4.5, Maternity Mother.
ABSTRAK —Kesalahan  diagnosa  merupakan  hal yang  tidak  dinginkan.  Untuk  itu  diperlukan  suatu sistem  penunjang  keputusan  klinik  yang  dapat digunakan sebagai pilihan dalam proses pengambilan keputusan dan juga sebagai pendapat ahli  kedua  yang  bisa  didengarkan  pendapatnya sehingga  kesalahan  diagnosa  dapat  dihindari  dan pemilihan cara penanganan yang tepat bagi pasien sehingga menghidari resiko-resiko dalam penanganan  medis.  Tindakan  persalinan  sesar adalah  tindakan  kebidanan  yang  diambil  oleh penolong  untuk  menyelesaikan  masalah  yang terjadi  pada  proses  persalinan  yang  tidak  bisa diselesaikan  secara  normal.  Setiap  persalinan
mempunyai risiko baik pada ibu mapun janin, yaitu resiko  komplikasi  sampai  resiko  kematian.  Sistem penunjang  keputusan  bisa  berfungsi  sebagai pendapat  ahli  kedua  yang  bisa  digunakan  oleh pasien.    Tujuan    penelitian  adalah  menghasilkan suatu  aplikasi  sistem  penunjang  keputusan  yang digunakan sebagai prediksi proses ibu melahirkan yaitu  secara  normal  atau  sesar.  Pengolahan  data ibu  melahirkan  dilakukan  dengan  menggunakan metode  data  mining  yaitu  algortima  C4.5.  Metode algortima  C4.5  karena  dapat  menghasilkan  pohon keputusan  yang  digunakan  sebagai  aturan  dalam pembuatan  program  aplikasi  sistem  penunjang keputusan  ibu  melahirkan.  Hasil  pengolahan  data ibu melahirkan dengan algoritm c4.5 menghasilkan nilai akurasi 91%.
Kata  Kunci:  Sistem  Penunjang  Keputusan, Algoritma C4.5,  Ibu Melahirkan.

## PENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  bisa diartikan  sebagai  sautu  aplikasi  dari  pengolahan data  dan  menghasilkan  suatu  analisa  keputusan yang  dapat  digunakan  untuk  proses  pengambilan keputusan(Abdullah,  Albeladi,  &  AlCattan  2014). Salah  satu  penggunaan  SPK  yang  populer  dan sangat membantu kehidupan adalah dalam bidang kesehatan  atau  biasa  disebut  Clinical  Decision Support  System  (CDSS)  atau  Sistem  Penunjang Keputusan  Klilnis  (SPKK).    CDSS  membangun aplikasi prediksi kesehatan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  Klinis  memiliki pontensial yang besar dalam peningkatan  kualitas kesehatan  dan  efektivitas  perawatan  kesehatan yang  lebih  baik  (Kumar,  2015).  Permasalah  klasik mengenai  diagnogsa  penyakit  dan    mengenai analisa data dan penjelasan kepada pasien.
Pertumbuhan kegiatan dalam dunia kesehatan tumbuh  pesat  dengan  menggunakan  teknologi
informasi.  Dampak  pengunaan  sistem  informasi dalam  dunia  bisnis  kesehatan  telah  banyak digunakan, transaksi merekan data-data kesehatan pasien.  Kesalahan  diagnosa  merupakan  hal  yang tidak dinginkan. Untuk itu diperlukan suatu sistem penunjang keputusan klinik yang dapat digunakan sebagai  pilihan  dalam  proses  pengambilan keputusan  dan  juga  sebagai  pendapat  ahli  kedua yang  bisa  didengarkan  pendapatnya  sehingga kesalahan diagnosa dapat dihindari dan pemilihan cara  penanganan  yang  tepat  bagi  pasien  sehingga menghidari  resiko-resiko  dalam  penanganan medis.    Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan pembuatan  apliaksi  sistem  penunjang  keputusan proses persalainan .
Persalinan  adalah  suatu  proses  pengeluaran hasil konsepsi yang dapat hidup dari dalam uterus melalui  vagina  ke  dunia  luar  (Mansjoer,    2000). Persalinan normal adalah suatu proses pengeluaran  hasil  konsepsi  yang  dapat  hidup  dari uterus  melalui  vagina  ke  dunia  luar  partus immaturus  kurang  dari  28  minggu  lebih  dari  20 minggu  dengan  berat  janin  antara  1000-500  gram (Wiknjosastro,    2007).  Tindakan  persalinan  sesar adalah  tindakan  kebidanan  yang    diambil  oleh penolong  untuk  menyelesaikan  masalah  yang terjadi  pada  proses  persalinan  yang  tidak  bisa diselesaikan  secara  normal  Setiap  persalinan mempunyai  resiko  baik  pada  ibu  mapun  janin (Mahmudah, Cahyati, & Wahyuningsih, 2011), yaitu resiko komplikasi sampai resiko kematian (Harista, & Lisiswati, 2015). Proses  persalinan secara sesar, meskipun  diketahui  terjadi  komplikasi,  namun tingkat  efek  samping  terus  menurun.  bukti  lama bahwa  perempuan  yang  memilih  persalinan normal  daripada  operasi  sesar  dijadwalkan memiliki  risiko  jauh  lebih  rendah  dari  kematian menjadi semakin renggang (Declercq, Menacker, & MacDorman, 2005).
Untuk itu dibutuhan sebuah sistem penunjang keputusan yang mampu menangani dan memberikan analisa mengenai data-data
kesehatan . Clinical Decision Support Systems (CDSS) atau  sistem  penunjang  keputusan  klinis  yang menyediakan  saran  bagi  dokter,  staf,  pasien,  dan orang  lain  dengan  pengetahuan  dan  informasi- orang  tertentu,  sistem  cerdas  yang  disajikan  pada waktu  yang  tepat,  untuk  meningkatkan  kesehatan dan  perawatan  kesehatan  (Osheroff,  Teich,  & Middleton,  2006).  Untuk  menghasilkan  SPK  yang baik  diperlukan  melalui  teknik  mengelola  data menjadi  pengetahuan  yang  berharga.  Teknik pengelolaan  data  ini  biasa  dikenal  dengan  data mining,  suatu  metode  penemuan  pola  dari kumpulan  tumpukan  data.  Salah  satu  teknik  data mining  yang  digunakan  untuk  menghasilkan prediksi    yaitu  algoritma  C4.5,  algoritma  C4.5
merupakan algoritma yang menghasilkan klasifikasi dan pohon keputusan.
Penelitian  sebelumnya  mengenai  pengelolaan data  ibu  melahirkan  telah  dilakukan  sebelumnya yaitu diantaranya yaitu penggunaan fuzzy (Janghel, Shukla  &  Tiwari,  2009),  dengan  menggunakan metode neural network ( Janghel, Shukla & Tiwari, 2009), komparasi decision tree, ANN dan Assosiate Rule  (Sana,  Razzaq  &  Ferzund,  2012).  Dalam penelitian ini akan dilakukan pengolahan data-data proses  persalinan  pasien  dengan  menggunakan metode data mining yaitu algoritma C4.5.

## BAHAN DAN METODE
Algoritma C4.5 menggunakan konsep information  gain atau entropy  reduction untuk memilih  pembagian  yang  optimal  (Larase,  2005). Algoritma  dalam  membuat  sebuah  pohon keputusan  dengan  algoritma  C4.5  (Gorunescu, 2011) yaitu: 1. Menyiapkan  data training ,  data  disiapkan  dari data yang sudah ada.
2. Menentukan  akar    pohon  dengan  menghitung nilai gain yang  tertinggi  dari  masing-masing atribut  atau  berdasarkan  nilai index  entropy terendah. Sebelumnya dihitung terlebih dahulu nilai index entropy , dengan rumus:
𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚 (𝒊) =   − ∑ 𝒇(𝒊, 𝒋). 𝒍𝒐𝒈𝟐𝒇[(𝒊, 𝒋)]
𝒎 𝒋=𝟏
Keterangan: i = himpunan kasus m = jumlah partisi i f(i,j) = proposi j terhadap i
3. Hitung nilai gain dengan rumus:
𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚 𝑺𝒑𝒍𝒊𝒕 =   − ∑ . 𝟏𝑬(𝒊) 𝒏 𝒏𝟏 𝒑 𝒊=𝟏
Keterangan: p = jumlah partisi atribut ni = proporsi ni terhadap i n  = jumlah kasus dalam n
4. Ulangi  langkah  ke-2  hingga  semua record terpartisi
Proses partisi pohon keputusan akan berhenti disaat:
1. Semua tupel dalam record dalam simpul m mendapat kelas yang sama
2. Tidak ada atribut dalam record yang dipartisi lagi
3. Tidak ada record didalam cabang yang kosong.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  beberapa langkah,  berikut  tahapan  penelitian  yang dilakukan:
Pengumpulan Data Pengumpulan Data Awal Modelling Eksperimen dan Pengujian Metode Pengujian Hasil
Sumber: Amalia & Evicienna(2017) Gambar 1 Tahapan Penelitian yang digunakan
a. Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  dari  sebuah  rumah  sakit yang  didaerah  jakart  dan  tangerang.  Data  yang dikumpulkan  sebanyak  130  record,  data  dicatat dari rekam medis pasien ibu melahirkan.
b. Pengolahan data awal Untuk  mendapatkan    data  yang  berkualitas, beberapa  teknik  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut (Vecellis, 2011),
1. Data
validation, digunakan untuk mengidentifikasi  dan  menghapus  data  yang ganjil  (outlier/noise),  data  yang  tidak konsisten,  dan  data  yang  tidak  lengkap (missing  value).  Dalam  peneitian  ini  terdapat 30 data yang tidak lengkap, kosong atay tidak jelas  sehingga  30  data  tersebut  dihapus sehingga  diperoleh  sebanyak  100  data  yang mewakili.
2. Data integration and Transformation,
digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan efisiensi  algoritma.  Dalam  penelitian  ini  data diubah menjadi bentuk kategorikal yang dapat mewakili isi dari record data.
3. Data  size  reduction  and  dicrtization,  untuk memperoleh  data  set  dengan  jumlah  atribut
dan  record  yang  lebih  sedikit  tetapi  bersifat informatif.  Dalam  penelitian  ini  data  yang digunakan  merupakan  data  primer  yaitu berasal  dari  buku  pasien.  Data  data  yang tertulis  pada  buku  poasien  dikumpulkan menjadi satu tempat dalam format excel.
Tabel 1. Dataset yang digunakan
Sumber: Amalia & Evicienna(2017)
c. Metode yang diusulkan Tahapan  selanjutnya  adalah  metode  yang diusulkan.  Berikut  ilustrasi  penggunaan  metode Algortima C4.5. yang diusulkan dalam penelitian:
Data
Metode: Algoritma C4.5 Model nyang dihasilkan: algoritma C4.5 Pengujian Model Evaluasi: Kurva ROC, Confussion Matrix
Hasil:Rule dan nilai
akurasi
Aplikasi Program SPK
Sumber: Amalia & Evicienna(2017)
Gambar 2 Ilustrasi Penggunaan metode yang
Diusulkan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Ekperimen dan Pengujian Metode
Dalam  penelitian  ini  metode  yang digunakan  adalah  metode  algoritma  c4.5,  dan tool yang  digunakan  untuk  pengolahan  data  yaitu RapidMiner.
Pengolahan
data dengan
menggunakan Rapdminer untuk metode  algoritma C4.5.  dalam  pengolahan  data  menggunakan  tools RapidMiner  menggunakan  dua  modul utama  yaitu modul  read  excel,  yang  digunakan  untuk menampung  data  awal  dalam  format  excel kemudian  dihubungkan  dengan  modul  validation. Di dalam modul validation terdapat modul decision tree, apply model dan performance.
Sumber: Amalia & Evicienna(2017) Gambar 3 Langkah Pengolahan Data Algoitma C4.5
Hasil  running  model  diatas  akan  menghasilkan nilai  akurasi  metode  algoritma  C4.5  seperti dibawah ini:
Tabel 2 Tabel Akurasi Algoritma C4.5
Berikut kurva ROC metode algoitma C4.5:
Sumber: Amalia & Evicienna(2017)

## Gambar 4 Kurva ROC Algoritma C4.5
Hasil  lain  dari  algortima  C4.5  adanya  pohon keputusan seperti gambar dibawah ini:
Sumber: Amalia & Evicienna(2017)

## Gambar 4 Pohon Keputusan Ibu Melahirkan
Berikut aturan yang dihasilkan:
1. IF kondisiJanin= abnormal then hasil Seacar
2. IF kondisiJanin=normal and IF Nadi >105 then Hasil Seacar
3. IF kondisiJanin=normal and Nadi <=105 and IF HasilPemerikasaanAnak  =  Sehat  &  Kuat  then
Hasil Normal 4. IF kondisiJanin=normal and Nadi <=105 and IF HasilPemeriksaanJanin=lemah and Temperatur>  33.5  and  IF  Nadi  >65  and Usiajanin>41 then Hasil Seacar 5. IF kondisiJanin=normal and Nadi <=105 and IF HasilPemeriksaanJanin=lemah and Temperatur>  33.5  and  IF  Nadi  >65  and
Usiajanin<=41  and  HasilPemeriksaanJanin= aktif  then Hasil Normal 6. IF kondisiJanin=normal and Nadi <=105 and IF HasilPemeriksaanJanin=lemah and Temperatur>  33.5  and  IF  Nadi  >65  and Usiajanin<=41  and  HasilPemeriksaanJanin= Lemah then Hasil Normal 7. kondisiJanin=normal  and  Nadi  <=105  and  IF HasilPemeriksaanJanin=lemah and Temperatur>  33.5  and  IF  Nadi  >65  and Usiajanin<=41  and  HasilPemeriksaanJanin= Seacar then Hasil Normal 8. IF kondisiJanin=normal and Nadi <=105 and IF HasilPemeriksaanJanin=lemah and Temperatur  <=  33.5    and  Nadi  <=  65  Then Hasil Seacar 9. IF kondisiJanin=normal and Nadi <=105 and IF HasilPemeriksaanJanin=lemah and Temperatur <= 33.5  Then Hasil Seacar 10. IF kondisiJanin=normal and Nadi <=105 and IF
HasilPemeriksaanJanin=Sehat & Kuat
Tampilan Program
Gambar 5 Aplikasi SPK Penentuan Persalinan

## KESIMPULAN
Penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan  data  kesehatan  ibu  dengan  metode nilai  algoritma  C4.5  diperoleh  akurasi  91%. Berdasarkan  AUC  memungkinkan  nilai  untuk  nilai akurasi  91%  nilai  AUC  yang  didapat  sebesar  0,91
dan  berdasarkan  nilai  AUC  diketahui  bahwa metode  algoritma  C4.5.  Performance  AUC  dapat mengelompokkan  sampai  lima  kelompok,  yaitu 0,90  -  1,00  disebut  Klasifikasi  yang  sangat  baik, 0,80  -  0,90  disebut  Klasifikasi  Bagus,  0,70-0,80 disebut  Klasifikasi  Lepas.  0,60-0,70  disebut Klasifikasi  Miskin.  Dalam  penelitian  ini  diketahui sebagai Klasifikasi Unggulan. Hasil lain dari metode algoritma  C4.5  adalah  pohon  keputusan.  Pohon yang  dihasilkan  oleh  algoritma  C4.5  dapat diketahui  atribut  yang  mempengaruhi  pengolahan data  hanya  tiga  atribut.  Program  SPK  yang dihasilkan  dibuat  berdasarkan  pohon  keputusan yang  dihasilkan  yaitu  terdapat  10  aturan(role). Untuk  penelitian  selanjutnya  perlu  ditingkatkan akurasi  metode  data  mining  yang  lainnya,  dan menggunakan  metode  seleksi  atribut  sehingga dapat  diketahu  atribut  yang  mewakili  sistem  dan yang tidak mewakili.

## REFERENSI
Abdullah,  A.  L.,  Albeladi,  K.  S.,  &  AlCattan,  R.  F. (2014).  Clinical  decision  support  system  in healthcare industry success and risk factors.
International Journal of Computer Trends and Technology , 11 (4), 188-192.
Declercq,  E.,  Menacker,  F.,  &  MacDorman,  M. (2005).  Rise  in  “no  indicated  risk”  primary caesareans in the United States, 1991-2001: cross sectional analysis. Bmj , 330 (7482), 71- 72.
Harista, R. A., & Lisiswanti, R. (2015). Depresi pada Penderita  Diabetes  Mellitus  Tipe  2. Jurnal Majority , 4 (9), 73-77.
Kumar,  A.  (2015).  Stakeholder’s  Perspective  of Clinical  Decision  Support  System. Open Journal  of  Business  and  Management , 4 (01), 45.
Janghel,  R.  R.,  Shukla,  A.,  &  Tiwari,  R.  (2009, November).  Decision  Support  system  for fetal  delivery  using  Soft  Computing Techniques.  In Computer  Sciences  and Convergence  Information  Technology,  2009. ICCIT'09. Fourth International Conference on (pp. 1514-1519). IEEE.
Larose, D. T. (2005). Discovering Knowledge in Databases. New Jersey: John Willey & Sons Inc .
Mahmudah,  U.,  Cahyati,  W.  H.,  &  Wahyuningsih,  A. S.  (2011).  Faktor  ibu  dan  Bayi  yang berhubungan  dengan  Kejadian  Kematian Perinatal. Jurnal  Kesehatan  Masyarakat ,
7 (1), 41-50.
Osheroff, J. A., Teich, J. M., Middleton, B., Steen, E. B., Wright,  A.,  &  Detmer,  D.  E.  (2007).  A roadmap  for  national  action  on  clinical decision  support. Journal  of  the  American medical  informatics  association , 14 (2),  141-
145.
Sana,  A.,  Razzaq,  S.,  &  Ferzund,  J.  (2012).
Automated  Diagnosis  and  Cause  Analysis  of Cesarean  Section  Using  Machine  Learning Techniques. International Journal of Machine Learning and Computing , 2 (5), 677.
Vercellis,  C.  (2011). Business  intelligence:  data mining and optimization for decision making . John Wiley & Sons.
Wiknjosastro,  H.  (2000).  Ilmu  Bedah  Kebidanan, edisi  pertama. Yayasan  Bina  Pustaka
Sarwono Prawirohardjo, Jakarta