ABSTRAKSI
Susmaeni “Implementasi Algoritma C4.5 Dalam
Menentukan Penanganan Efektif Pada
Penyakit Diabetes”,
dalam dunia
kesehatan, diagnosis penyakit menjadi hal yang sangat sulit dilakukan. Namun
demikian catatan rekam medis telah menyimpan gejala-gejala penyakit pasien dan
diagnosis penyakitnya. Hal seperti ini tentu sangat berguna bagi para ahli
kesehatan. Mereka dapat menggunakan catatan rekam medis yang sudah ada sebagai
bantuan untuk mengambil keputusan tentang diagnosis penyakit pasien. Diabetes
merupakan suatu keadaan dimana tubuh tidak bisa memproduksi insulin dengan baik
karena, menurut (Arsi & Somantri, 2018) “Kondisi normal
tubuh seseorang secara otomatis akan menghasilkan insulin yang berfungsi untuk
memastikan kadar gula tetap berada dalam ambang batas yang normal. Ketika tubuh
menghasilkan ecisio insulin yang tidak cukup atau bahkan sel tidak merespon
insulin yang dihasilkan, maka gula darah menjadi tinggi sehingga penyakit DM
terjadi”. disini penulis mencoba cara menerapkan algoritma C4.5 untuk
penanganan pengobatan diabetes lalu Bagaimana nilai Accuracy dan juga tingkat
efesiensi yang diukur dengan ROC (Receiver Operating Characteristics)dari
algoritma tersebut. Dengan Menerapkan Algoritma C4.5 untuk menentukan
penanganan efektif diabetes, lalu Membuat pola keputusan sehingga menghasilkan
Pohon keputusan yang akurat sesuai data yang sudah disedikan.Dan di dapatkan
nilai akurasi sesuai dengan beberapa hasil pengujian yaitu dengan nilai akurasi
99%.
ABSTRAK
SUSMAENI (11180754) “Implementasi Algoritma C4.5 Dalam
Menentukan Penanganan Efektif Pada Penyakit Diabetes”
in the world of
health, diagnosis of disease becomes a very difficult thing to do. However,
medical records have stored the symptoms of the patient's disease and diagnosis
of the disease. Things like this are certainly very useful for health experts.
They can use existing medical records as an aid to make decisions about
diagnosing a patient's illness. Diabetes is a condition where the body cannot
produce insulin properly because, according to (Arsi & Somantri, 2018)
"The normal condition of a person's body will automatically produce
insulin which serves to ensure sugar levels remain within normal limits. When
the body produces insufficient insulin ecisio or even cells do not respond to
insulin produced, then blood sugar becomes high so that DM disease occurs
". here the author tries to apply the C45 algorithm. for the
handling of diabetes treatment then What is the value of Accuracy and also the
level of efficiency as measured by the ROC (Receiver Operating Characteristics)
of the algorithm. By applying the C4.5 Algorithm to determine the effective
treatment of diabetes, then make a decision pattern so as to produce an
accurate decision tree according to the data that has been provided. And the accuracy value is obtained in
accordance with some test results, namely with an accuracy value of 99%.
Keywords : C45, Diabetes, Rapid Miner, ROC Dan Conffusion Matrix
Skripsi_ABSTRAKSI.pdf
Skripsi_DAFTAR ISI.pdf
Skripsi_DAFTAR PUSTAKA.pdf
DAFTAR PUSTAKA
Andriani,
A. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Decision Tree Dalam Pemberian
Beasiswa Studi Kasus : Amik “ Bsi Yogyakarta .” Seminar Nasional Teknologi
Informasi Dan Komunikasi 2013 (SENTIKA 2013), 2014(Sentika),
163–168.
Arsi, P., & Somantri, O. (2018).
Deteksi Dini Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Neural Network Berbasiskan
Algoritma Genetika.
Jurnal Informatika: Jurnal
Pengembangan IT, 3(3), 290–294.
https://doi.org/10.30591/jpit.v3i3.1008
Dhika, H. (2015). Kajian
Komparasi Penerapan Algoritma C4 . 5 , Naïve Bayes , dan Neural Network dalam
Pemilihan Mitra Kerja Penyedia Jasa Transportasi : Studi Kasus CV . Viradi
Global Pratama. 197–202.
Pangaribuan, J. J. (2016).
Mendiagnosis Penyakit Diabetes Melitus Dengan Menggunakan Metode Extreme
Learning Machine. Isd, 2(2), 2528–5114.
Rianawati, A., & Mahmudy, W. F.
(2015). Implementasi Algoritma Genetika Untuk Optimasi Komposisi Makanan Bagi
Penderita Diabetes Mellitus. DORO: Repository Jurnal Mahasiswa PTIIK
Universitas Brawijaya, 5(14), 1–12.
Septiani, W. D. (2014). Penerapan
Algoritma C4.5 untuk Prediksi Penyakit Hepatitis. Telematics and Informatics,
19(1), 27–40.
https://doi.org/10.1177/1742766510373715
Susanto, S., &
Suryani, D. (2010). Pengantar Data Mining.
Tampubolon, K., Saragih, H., Reza,
B., Epicentrum, K., Asosiasi, A., & Apriori, A. (2013). Implementasi
Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan.
93–106.
Wijaya,
A. C., Hasibuan, N. A., & Ramadhani, P. (2018). Implementasi Algoritma C5 .
0 Dalam Klasifikasi Pendapatan Masyarakat ( Studi Kasus : Kelurahan Mesjid Kecamatan
Medan Kota ). Informasi Dan Teknologi Ilmiah (INTI), 13, 192–198.