Penerapan Metode Machine Learning dalam Klasifikasi Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah di Indonesia
DOI:
https://doi.org/10.30812/matrik.v20i2.1174Keywords:
CART, machine learning, naïve bayes, SVM, random forestAbstract
Penelitian ini akan mengkaji penerapan beberapa metode machine learning dengan memperhatikan kasus imbalanced data dalam pemodelan klasifikasi untuk penentuan risiko kejadian bayi dengan BBLR yang diharapkan dapat menjadi solusi dalam menurunkan kelahiran bayi dengan BBLR di Indonesia. Adapun metode meachine learning yang digunakan adalah Classification and Regression Tree (CART), Naïve Bayes, Random Forest dan Support Vector Machine (SVM). Pemodelan klasifikasi dengan menggunakan teknik resample pada kasus imbalanced data dan set data besar terbukti mampu meningkatkan ketepatan klasifikasi khususnya terhadap kelas minoritas yang dapat diihat dari nilai sensitivity yang tinggi dibandingkan data asli (tanpa treatment). Selanjutnya, dari kelima model klasifikasi yang iuji menunjukkan bahwa model random forest memberikan kinerja terbaik berdasarkan nilai sensitivity, specificity, G-mean dan AUC tertinggi. Variabel terpenting/paling berpengaruh dalam klasifikasi resiko kejadian BBLR adalah jarak dan urutan kelahiran, pemeriksaan kehamilan, dan umur ibu
Downloads
Download data is not yet available.
References
[1] Bappenas, Metadata Indikator Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (TPB)/Sustainable Development Goals (SDGs) Indonesia Pilar Pembangunan Sosial. Jakarta: Bappenas, 2020.
[2] Bkkbn, “Bkkbn Survei Demografi Dan Kesehatan Indonesia 2017,†10 Februari 2017, 2017. https://www.bkkbn.go.id/detailpost/bkkbn-survei-demografi-dan-kesehatan-indonesia-2017 (accessed May 22, 2021).
[3] Kemenskes, Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2019. Jakarta: Kementerian Kesehatan RI, 2019.
[4] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, “Data Mining Concepts and Techniques,†Third Edit., Elsevier, 2012.
[5] M. Maalouf and M. Siddiqi, “Weighted logistic regression for large-scale imbalanced and rare events data,†Knowledge-Based Syst., vol. 59, pp. 142–148, 2014, doi: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2014.01.012.
[6] G. King and L. Zeng, “Logistic Regression in Rare Events Data,†Polit. Anal., vol. 9, no. 2, pp. 137–163, 2001, doi: 10.1093/oxfordjournals.pan.a004868.
[7] T. Purwa, “Perbandingan Metode Regresi Logistik dan Random Forest untuk Klasifikasi Data Imbalanced (Studi Kasus: Klasifikasi Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Karangasem, Bali Tahun 2017),†J. Mat. Stat. dan Komputasi, vol. 16, no. 1, pp. 58–73, 2019.
[8] S. H. Sumartini and S. W. Purnami, “Penggunaan Metode Classification and Regression Trees (CART) untuk Klasifikasi Rekurensi Pasien Kanker Serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya,†J. Sains dan Seni ITS, vol. 4, no. 2, pp. 211–216, 2015, [Online]. Available: https://www.neliti.com/publications/15687/penggunaan-metode-classification-and-regression-trees-cart-untuk-klasifikasi-rek.
[9] M. Mambang and A. Byna, “Analisis Perbandingan Algoritma C. 45, Random Forest Dengan Chaid Decision Tree Untuk Klasifikasi Tingkat Kecemasan Ibu Hamil,†Semin. Naisonal Teknol. Inf. dan Multimed. 2017, vol. 5, no. 1, pp. 103–108, 2017.
[10] C. Oganis, S. Musdalifah, and D. Lusiyanti, “Klasifikasi Status Gizi Ibu Hamil Untuk Mengidentifikasi Bayi Berat Lahir Rendah (Bblr) Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm)(Studi Kasus Di Puskesmas Labuan),†J. Ilm. Mat. Dan Terap., vol. 14, no. 2, pp. 144–151, 2017.
[11] P. L. Kumalasari, “Sistem Pengambilan Keputusan untuk Menentukan Proses Persalinan dengan Metode Naïve Bayes dan Forward Chaining,†UNNES, 2020.
[12] M. S. Kosim, A. Yunanto, R. Dewi, G. I. Sarosa, and A. Usman, “Buku ajar neonatologi,†IDI, Jakarta, 2008.
[13] A. B. Setyawan, K. A. Notodiputro, and Indahwati, “Pemodelan Regresi Logistik Pada Kasus Berat Badan Lahir Rendah (Bblr) Dan Pengaruh Agregasi Data Terhadap Hasil Pendugaan,†IPB University, 2015.
[14] M. B. Johra, “Perbandingan Kernel Trick pada Non Linier Support Vector Machine (Studi Kasus: Pemilihan Penolong Persalinan di Provinsi Maluku Utara 2016).,†Universitas Padjadjaran, 2018.
[15] R. J. Lewis, “An introduction to classification and regression tree (CART) analysis,†in Annual meeting of the society for academic emergency medicine in San Francisco, California, 2000, vol. 14.
[16] L. Breiman, J. Friedman, C. J. Stone, and R. A. Olshen, Classification and regression trees. CRC press, 1984.
[17] K. Schouten, F. Frasincar, and R. Dekker, “An Information Gain-Driven Feature Study for Aspect-Based Sentiment Analysis,†in Natural Language Processing and Information Systems, 2016, pp. 48–59.
[18] S. R. Gunn, “Support vector machines for classification and regression,†ISIS Tech. Rep., vol. 14, no. 1, pp. 5–16, 1998.
[19] M. Maalouf and T. B. Trafalis, “Rare events and imbalanced datasets: an overview,†Int. J. Data Mining, Model. Manag., vol. 3, no. 4, pp. 375–388, 2011.
[20] M. Kubat and S. Matwin, “Addressing the curse of imbalanced training sets: one-sided selection,†in Icml, 1997, vol. 97, pp. 179–186.
[2] Bkkbn, “Bkkbn Survei Demografi Dan Kesehatan Indonesia 2017,†10 Februari 2017, 2017. https://www.bkkbn.go.id/detailpost/bkkbn-survei-demografi-dan-kesehatan-indonesia-2017 (accessed May 22, 2021).
[3] Kemenskes, Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2019. Jakarta: Kementerian Kesehatan RI, 2019.
[4] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, “Data Mining Concepts and Techniques,†Third Edit., Elsevier, 2012.
[5] M. Maalouf and M. Siddiqi, “Weighted logistic regression for large-scale imbalanced and rare events data,†Knowledge-Based Syst., vol. 59, pp. 142–148, 2014, doi: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2014.01.012.
[6] G. King and L. Zeng, “Logistic Regression in Rare Events Data,†Polit. Anal., vol. 9, no. 2, pp. 137–163, 2001, doi: 10.1093/oxfordjournals.pan.a004868.
[7] T. Purwa, “Perbandingan Metode Regresi Logistik dan Random Forest untuk Klasifikasi Data Imbalanced (Studi Kasus: Klasifikasi Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Karangasem, Bali Tahun 2017),†J. Mat. Stat. dan Komputasi, vol. 16, no. 1, pp. 58–73, 2019.
[8] S. H. Sumartini and S. W. Purnami, “Penggunaan Metode Classification and Regression Trees (CART) untuk Klasifikasi Rekurensi Pasien Kanker Serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya,†J. Sains dan Seni ITS, vol. 4, no. 2, pp. 211–216, 2015, [Online]. Available: https://www.neliti.com/publications/15687/penggunaan-metode-classification-and-regression-trees-cart-untuk-klasifikasi-rek.
[9] M. Mambang and A. Byna, “Analisis Perbandingan Algoritma C. 45, Random Forest Dengan Chaid Decision Tree Untuk Klasifikasi Tingkat Kecemasan Ibu Hamil,†Semin. Naisonal Teknol. Inf. dan Multimed. 2017, vol. 5, no. 1, pp. 103–108, 2017.
[10] C. Oganis, S. Musdalifah, and D. Lusiyanti, “Klasifikasi Status Gizi Ibu Hamil Untuk Mengidentifikasi Bayi Berat Lahir Rendah (Bblr) Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm)(Studi Kasus Di Puskesmas Labuan),†J. Ilm. Mat. Dan Terap., vol. 14, no. 2, pp. 144–151, 2017.
[11] P. L. Kumalasari, “Sistem Pengambilan Keputusan untuk Menentukan Proses Persalinan dengan Metode Naïve Bayes dan Forward Chaining,†UNNES, 2020.
[12] M. S. Kosim, A. Yunanto, R. Dewi, G. I. Sarosa, and A. Usman, “Buku ajar neonatologi,†IDI, Jakarta, 2008.
[13] A. B. Setyawan, K. A. Notodiputro, and Indahwati, “Pemodelan Regresi Logistik Pada Kasus Berat Badan Lahir Rendah (Bblr) Dan Pengaruh Agregasi Data Terhadap Hasil Pendugaan,†IPB University, 2015.
[14] M. B. Johra, “Perbandingan Kernel Trick pada Non Linier Support Vector Machine (Studi Kasus: Pemilihan Penolong Persalinan di Provinsi Maluku Utara 2016).,†Universitas Padjadjaran, 2018.
[15] R. J. Lewis, “An introduction to classification and regression tree (CART) analysis,†in Annual meeting of the society for academic emergency medicine in San Francisco, California, 2000, vol. 14.
[16] L. Breiman, J. Friedman, C. J. Stone, and R. A. Olshen, Classification and regression trees. CRC press, 1984.
[17] K. Schouten, F. Frasincar, and R. Dekker, “An Information Gain-Driven Feature Study for Aspect-Based Sentiment Analysis,†in Natural Language Processing and Information Systems, 2016, pp. 48–59.
[18] S. R. Gunn, “Support vector machines for classification and regression,†ISIS Tech. Rep., vol. 14, no. 1, pp. 5–16, 1998.
[19] M. Maalouf and T. B. Trafalis, “Rare events and imbalanced datasets: an overview,†Int. J. Data Mining, Model. Manag., vol. 3, no. 4, pp. 375–388, 2011.
[20] M. Kubat and S. Matwin, “Addressing the curse of imbalanced training sets: one-sided selection,†in Icml, 1997, vol. 97, pp. 179–186.
Downloads
Published
2021-05-30
Issue
Section
Articles
How to Cite
[1]
P. R. Sihombing and I. F. Yuliati, “Penerapan Metode Machine Learning dalam Klasifikasi Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah di Indonesia”, MATRIK, vol. 20, no. 2, pp. 417–426, May 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1174.
Similar Articles
- Lusiana Efrizoni, Sarjon Defit, Muhammad Tajuddin, Anthony Anggrawan, Komparasi Ekstraksi Fitur dalam Klasifikasi Teks Multilabel Menggunakan Algoritma Machine Learning , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 3 (2022)
- Putu Tisna Putra, Anthony Anggrawan, Hairani Hairani, Comparison of Machine Learning Methods for Classifying User Satisfaction Opinions of the PeduliLindungi Application , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
- Sucipto Sucipto, Didik Dwi Prasetya, Triyanna Widiyaningtyas, Educational Data Mining: Multiple Choice Question Classification in Vocational School , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 2 (2024)
- Wahyu Styo Pratama, Didik Dwi Prasetya, Triyanna Widyaningtyas, Muhammad Zaki Wiryawan, Lalu Ganda Rady Putra, Tsukasa Hirashima, Performance Evaluation of Artificial Intelligence Models for Classification in Concept Map Quality Assessment , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 3 (2025)
- Christofer Satria, Peter Wijaya Sugijanto, Anthony Anggrawan, I Nyoman Yoga Sumadewa, Aprilia Dwi Dayani, Rini Anggriani, Multi-Algorithm Approach to Enhancing Social Assistance Efficiency Through Accurate Poverty Classification , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 1 (2024)
- Gallen cakra adhi wibowo, Sri Yulianto Joko Prasetyo, Irwan Sembiring, Tsunami Vulnerability and Risk Assessment in Banyuwangi District using machine learning and Landsat 8 image data , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- Rizki Rino Pratama, Analisis Model Machine Learning Terhadap Pengenalan Aktifitas Manusia , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 19 No. 2 (2020)
- Erlin Erlin, Yenny Desnelita, Nurliana Nasution, Laili Suryati, Fransiskus Zoromi, Dampak SMOTE terhadap Kinerja Random Forest Classifier berdasarkan Data Tidak seimbang , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 3 (2022)
- Muhammad Alkaff, Muhammad Afrizal Miqdad, Muhammad Fachrurrazi, Muhammad Nur Abdi, Ahmad Zainul Abidin, Raisa Amalia, Hate Speech Detection for Banjarese Languages on Instagram Using Machine Learning Methods , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
- F.ti Ayyu Sayyidul Laily, Didik Dwi Prasetya, Anik Nur Handayani, Tsukasa Hirashima, Revealing Interaction Patterns in Concept Map Construction Using Deep Learning and Machine Learning Models , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 2 (2025)
1-10 of 186
Next
You may also start an advanced similarity search for this article.
.png)
