Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Membuat Model Prediksi Pasien Yang Mengidap Penyakit Diabetes

Abstract

Diabetes adalah penyakit dimana pankreas tidak bisa memproduksi insulin dengan baik. Insulin merupakan hormon yang di hasilkan dari pankreas, yang berguna sebagai pintu untuk menyalurkan glukosa dari makan yang diserap untuk di alirkan ke dalam sel-sel darah agar tubuh dapat menghasilkan energi. Sedangkan menurut WHO diabetes adalah penyakit yang sangat mematikan yang menduduki peringkat 9 dunia. Penderita penyakit diabetes pada umumnya meningal dunia dengan kondisi rusak nya beberapa organ vital seperti, jantung, ginjal dan hati. Para penderita awal penyakit diabetes tidak diketahui secara pasti sehingga penderita penyakit diabetes yang telah dirawat dalam kondisi yang memperhatinkan. Untuk menekan jumlah kematian akibat penyakit diabetes dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengindentifikasi gejala dini penyakit diabetes, agar penderita penyakit diabetes dapat ditangani langsung dengan baik. Teknologi data mining dapat membatu membangun suatu sistem untuk menprediksi penyakit diabetes menggunakan algoritma decision tree C4.5. pada penelitian ini data prediksi penyakit diabetes diambil dari UCI Repository. Kemudian data diolah dengan tahapan, select data, pre-processing dan split validation menggunakan rapid miner. Hasil pengolahan data menggunakan rapid miner, berupa rules yang dapat digunakan untuk memprediksi penyakit diabetes. Rules yang dihasilkan dari pohon keputusan RapidMiner memiliki akurasi 95, 51%

Optimalisasi Algoritma C4.5 dalam Menganalisis Indikasi Penyebab Penyakit Feline Immunodeficiency Virus (FIV) pada Kucing

“…Sampel diambil dari data nasabah bank dengan atribut usia, gender nasabah, gender sales, latar pendidikan, dan frekuensi transaksi nasabah. Penelitian ini menghasilkan atribut yang paling berpengaruh terhadap loyalitas nasabah adalah latar belakang pendidikan dengan nilai gain paling tinggi sebesar 1.54529 [19].…”