Penerapan Algoritma C4.5 pada RapidMiner untuk Resiko Kesehatan Ibu Hamil - Sidik, Muhammad Fajar; Firmansyah M.Kom, Hasbi; Asriyani M.Pd, Wahyu; Sofyan M.Kom, Ali (Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research, 2025)
Penentuan risiko persalinan pada ibu hamil penting untuk mendeteksi dini komplikasi kehamilan, namun masih terkendala oleh analisis manual dan kompleksitas faktor kesehatan. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan tingkat risiko persalinan menggunakan dataset maternal health risk yang meliputi tekanan darah, kadar gula darah, suhu tubuh, denyut jantung, dan usia ibu. Metode penelitian mencakup preprocessing data, pembentukan pohon keputusan, serta evaluasi performa menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa atribut SystolicBP dan Blood Sugar (BS) menjadi faktor dominan dalam klasifikasi. Model C4.5 menghasilkan akurasi sebesar 73,67%, dengan performa terbaik pada kelas high risk dan low risk. Meskipun nilai recall pada kelas mid risk lebih rendah, model tetap mampu memberikan gambaran awal risiko kehamilan secara objektif dan dapat digunakan sebagai alat bantu analisis bagi tenaga kesehatan.