Pemodelan Klasifikasi Untuk Menentukan Penyakit Diabetes dengan Faktor Penyebab Menggunakan Decision Tree C4.5 Pada Wanita

 (*)Nining Nur Habibah Mail (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia)
 Alwis Nazir (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia)
 Iwan Iskandar (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia)
 Fadhilah Syafria (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia)
 Lola Oktavia (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia)
 Ihda Syurfi (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia)

(*) Corresponding Author

Submitted: May 25, 2023; Published: June 30, 2023

Abstract

Diabetes is closely related to the pancreas, where the pancreas produces the natural hormone insulin, but its function is problematic which causes an increase in blood sugar levels in the body. Rising blood pressure can affect organ function in damaging the function of organs in a person's body such as the kidneys, heart and brain. Where makes a person have a history of diabetes. Diabetes that attacks adults can be prevented through exercise and a regular and healthy diet. According to the International Diabetes Federation (IDF) organization, it is estimated that at least 19.5 million Indonesian people between the ages of 20 and 79 will suffer from diabetes in 2021. China is in first place with diabetes with 140.9 million people. India is next in line with the number of people with diabetes of 74.2 million people. Therefore, early diagnosis is very important because it aims to reduce diabetes and diabetes complications in the future. It is necessary to collect data on patients with diabetes who are expected to be able to do prevention. Therefore applying classification techniques with data mining with the C4.5 algorithm. Where the classification can achieve better accuracy. Algorithm C4.5 is generally used in determining the nodes of a decision tree. Based on the test results, the accuracy is 76.67 percent, the precision is 72 percent, and the recall is 41.67 percent.

Keywords


Decision Tree Algorithm; Diabetes; Decision Tree; Classification; Data Mining

Full Text:

PDF


Article Metrics

Abstract view : 642 times
PDF - 272 times

References

M. I. Mahdi, “Penderita Diabetes Indonesia Terbesar Kelima di Dunia,” 2 Februari, 2022. .

I. Fida et al., “I a c d k p d,” pp. 1–8, 2023.

D. K. Gautam et al., “Микроальбуминурия Предиктор Сердечнососудистого Риска У Больных Сахарным Диабетом 1-Го И 2-Го Типов Без Осложнений,” BMC Res. Notes, vol. 10, no. 1, pp. 1–4, 2019.

S. Putri, E. Irawan, and F. Rizky, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4.5,” Januari, vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.

F. M. Hana, “Klasifikasi Penderita Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5,” J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan), vol. 4, no. 1, pp. 32–39, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.173.

N. Noviandi, “Implementasi Algoritma Decision Tree C4.5 Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” Indones. Heal. Inf. Manag. J., vol. 6, no. 1, pp. 1–5, 2018.

V. No et al., “Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Decision Tree Series C4 . 5 Dengan Rapidminer,” vol. 5, no. 2, pp. 73–83, 2023.

M. Yusa, E. Utami, and E. Luthfi. Taufiq, “Evaluasi Performa Algoritma Klasifikasi Decision Tree ID3, C4.5, dan CART Pada Dataset Readmisi Pasien Diabetes,” Infosys (Information Syst. J., vol. 4, no. 1, pp. 23–34, 2016.

I. Mubarog, A. Setyanto, and H. Sismoro, “Sistem Klasifikasi Pada Penyakit Breast Cancer Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 6, no. 2, p. 109, 2021, doi: 10.24076/citec.2019v6i2.246.

A. H. Nasrullah, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Produk Laris,” J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 7, no. 2, pp. 45–51, 2021, doi: 10.35329/jiik.v7i2.203.

K. F. Irnanda, D. Hartama, and A. P. Windarto, “Analisa Klasifikasi C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 327, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2763.

L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 1, no. 2, p. 126, 2016, doi: 10.35314/isi.v1i2.131.

E. P. Cynthia and E. Ismanto, “Metode Decision Tree Algoritma C.45 Dalam Mengklasifikasi Data Penjualan Bisnis Gerai Makanan Cepat Saji,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 3, no. July, p. 1, 2018, doi: 10.30645/jurasik.v3i0.60.

D. Sartika and D. I. Sensuse, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes, Nearest Neighbour, dan Decision Tree pada Studi Kasus Pengambilan Keputusan Pemilihan Pola Pakaian,” Jatisi, vol. 1, no. 2, pp. 151–161, 2017.

B. Novianti, T. Rismawan, and S. Bahri, “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma C4.5 Untuk Penjurusan Siswa (Studi Kasus: Sma Negeri 1 Pontianak),” J. Coding, Sist. Komput. Untan, vol. 04, no. 3, pp. 75–84, 2016.

H. Widayu, S. D. Nasution, N. Silalahi, and Mesran, “Data Mining Untuk Memprediksi Jenis Transaksi Nasabah Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Algoritma C4.5,” Media Inform. Budidarma, vol. Vol 1, No, no. 2, p. 37, 2017.

S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.

I. Junaedi, N. Nuswantari, and V. Yasin, “Perancangan Dan Implementasi Algoritma C4 . 5 Untuk Data Mining,” J. Inf. Syst. Informatics Comput., vol. 3, no. 1, pp. 29–44, 2019, [Online]. Available: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom/article/view/203%0Ahttp://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom/article/download/203/158.

J. Eska, “Penerapan Data Mining Untuk Prekdiksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4.5 STMIK Royal Ksiaran,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 2, pp. 9–13, 2016.

F. Riandari and A. Simangunsong, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc., vol. 5, no. 2, pp. 40–51, 2019.

Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Pemodelan Klasifikasi Untuk Menentukan Penyakit Diabetes dengan Faktor Penyebab Menggunakan Decision Tree C4.5 Pada Wanita

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Nining Nur Habibah, Alwis Nazir, Iwan Iskandar, Fadhilah Syafria, Lola Oktavia, Ihda Syurfi

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON)
Dikelola oleh STMIK Budi Darma
Sekretariat : Jln. Sisingamangaraja No. 338 Telp 061-7875998
email : jurnal.json@gmail.com


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.