## KLASIFIKASI FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB PENYAKIT DIABETES MELITUS DI RUMAH SAKIT UNHAS MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 *
Dewi Rahma Ente 1 , Sri Astuti Thamrin 2 , Hedi Kuswanto 3 , Samsul Arifin 4 , and Andreza 5
1 Departemen Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin, Indonesia, dewi01136@gmail.com
2 Departemen Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin, Indonesia, tuti@unhas.ac.id
3 Departemen Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin, Indonesia, hedikuswanto454@gmail.com 4 Departemen Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin,Makassar, Indonesia, zula4717@gmail.com
5 Pendidikan Dokter, Fakultas Kedokteran, Universitas Hasanuddin,Indonesia, andrezafauzialghifary@gmail.com

## Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802)
Vol 4 No 1 (2020), 80 - 88
Copyright © 2020 Dewi Rahma Ente, Sri Astuti Thamrin, Hedi Kuswanto, Samsul Arifin, and Andreza. This  is  an  open-access  article  distributed  under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which permits unrestricted use, distribution,  and reproduction in any  medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Diabetes  mellitus  (DM) is  one  of  the  chronic and  deadly  diseases  that  are  widely observed in various countries today. This disease continues and is increasing to a very alarming stage. This study aims to identify and see the relationship between factors that influence DM disease. The method used in this research is C4.5 algorithm which is one of  the  algorithms  used  to  make  predictive  classifications.  Classification  is  one  of  the processes in data mining that aims to find patterns in relatively large data that use the representations in the form of decision trees. This method is applied to data from medical records  of  patients  with  DM  in  2014-2018  taken  from  the  Hasanuddin  University Teaching Hospital. The results obtained indicate that there are four factors that influence the  prediction  of  a  patient's  DM  status  namely;  Fasting  Blood  Glucose  (GDP),  LDL Cholesterol, Triglycerides, and Body Weight.
Keywords :  C4.5  algorithm,  classifications,  data  mining,  decision  trees,  diabetes mellitus.
* Received Jun 2019; Accepted Feb 2020; Published online on Feb 2020

## 1.  Pendahuluan
Diabetes Melitus (DM) merupakan penyakit kronis yang ditandai dengan hiperglikemia dan  intoleransi  glukosa  yang  terjadi  karena  kelenjar  pankreas  tidak  dapat memproduksi  insulin  secara  adekuat  atau  karena  tubuh  tidak  dapat  menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif (Kurniawaty & Yanita, 2016). WHO memprediksi kenaikan jumlah penyandang DM di Indonesia dari 8,4 juta pada tahun 2000 menjadi sekitar 21,3 juta pada tahun 2030. International Diabetes Federation (IDF) pada tahun 2009 juga memprediksi kenaikan jumlah penderita DM dari 7,0 juta menjadi 12,0 juta pada tahun 2030. Meskipun terdapat perbedaan angka prevalensi, laporan keduanya menunjukkan adanya peningkatan jumlah penderita DM sebanyak 2 –3 kali lipat pada tahun  2030.  Hal  ini  menjadikan  Indonesia  menduduki  rangking  ke-4  dunia  setelah Amerika Serikat, India dan Cina (PERKENI, 2011). Berdasarkan hasil Riset Kesehatan Dasar  tahun  2018  melalui  pemeriksaan  gula  darah  menunjukan  prevelensi  DM  di Indonesia  naik  dari  6,9%  di  tahun  2013  menjadi  8,5%  di  tahun  2018  (RISKESDAS, 2018). Ini merupakan suatu jumlah yang besar untuk dapat ditangani sendiri oleh para ahli DM. Tingginya angka statistik itu, tentunya patut diantisipasi oleh pihak penyedia layanan kesehatan seperti rumah sakit untuk mencegah timbulnya ledakan pasien DM (Rodiyatul et al ., 2010).
Dalam  bidang  kedokteran  terdapat  banyak  catatan  penderita  penyakit  DM.  Data yang  sangat  banyak  belum  dapat  digunakan  apabila  tidak  ada  informasi  atau kesimpulan dari data tersebut. Bahkan data yang banyak justru dapat menjadi sampah dan  tidak  berguna.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  proses  ekstraksi  untuk  mencari informasi  dalam  data  yang  belum  diketahui  sebelumnya.  Salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  untuk  proses  ekstraksi  ini  melalui  pembelajaran  mesin  ( machine learning ).
Penelitian  bidang  kesehatan  telah  banyak  yang  menggunakan  pendekatan pembelajaran  mesin.  Menurut  Selya  &  Anshutz  (2018),  pendekatan  pembelajaran mesin  dapat  meningkatkan  resiko  prediksi  pada  luaran  kesehatan  daripada pendekatan konvensional. Sementara itu, Karisma & Otok (2017) mengatakan bahwa metode Clasificassion and Regression Tress (CART) merupakan salah satu metode yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  faktor  yang  mempengaruhi  penderita  DM. Yusa & Sindu (2017) juga menggunakan model decision tree dengan algoritma C4.5 untuk  klasifikasi  terjadinya  obesitas.  DeGregory et  al .  (2018)  telah  membuktikan bahwa  algoritma  pembelajaran  mesin  menyediakan overview unik  pada  tahapan aplikasi analisis data pada obesitas. Rohman (2013) dan Ente et al . (2019) juga telah menggunakan  metode  algoritma  C4.5  untuk  memprediksi  penyakit  jantung  dan penyakit DM.
Berkaitan  dengan  penyakit  DM,  status  DM  penderita  penting  untuk  diketahui sebelum  penderita  DM  mengalami  komplikasi  serius.  Algoritma  C4.5  telah  popular digunakan untuk memprediksi status penyakit. Oleh karena itu dalam tulisan ini akan digunakan  algoritma  C4.5  sebagai  salah  satu  implementasikan  data  mining  untuk mengklasifikasi penyakit DM.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  tulisan  ini  berasal  dari  hasil  rekam  medis  pasien  DM  di Rumah  Sakit  Pendidikan  Universitas  Hasanuddin  di  Kota  Makassar.  Jumlah  pasien DM sebanyak 127 orang. Atribut yang digunakan adalah jenis kelamin (Jk), usia, berat
badan (Bb), tinggi badan (Tb), glukosa darah puasa (GDP), kolesterol HDL, kolesterol LDL,  kolesterol  total  (Kol.Tot),  trigliserida  (Tg)  dan  status  DM  (Hasil). Interval  usia penderita  DM  berkisar  pada  usia  26-82  tahun  dengan  rata-rata  usia  pasien  adalah 53,03 tahun.
Metode analisis yang digunakan pada tulisan ini yaitu teknik data mining dengan algoritma C4.5 dengan perangkat lunak R. Adapun langkah-langkah yang  dilakukan adalah melakukan pengumpulan data, melakukan seleksi atribut, penentuan data latih dan  data  uji  dengan  validasi  silang  10  lipat  ( ten-fold  cross  validation ),  menerapkan algoritma C4.5, interpretasi hasil dan validasi hasil.

## 2.2 Data Mining
Data  mining  didefinisikan  sebagai  proses  menemukan  pola  dalam  data.  Proses  ini harus  otomatis  atau  biasanya  secara  semi-otomatis.  Pola  tersebut  diidentifikasi, divalidasi, dan digunakan untuk membuat sebuah prediksi (Witten et al ., 2011).
Data mining dapat diartikan sebagai proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu (Mardi, 2016). Data mining juga merupakan proses seleksi, eksplorasi, dan pemodelan dari sejumlah besar data untuk menemukan pola atau kecenderungan yang biasanya tidak disadari keberadaannya.  Data  mining  dapat  dikatakan  sebagai  proses  mengekstrak pengetahuan  dari sejumlah besar data yang tersedia  (Pramadhani & Setiadi, 2014). Data mining merujuk untuk menemukan pola baru dari kekayaan data dalam database dengan  berfokus  pada  algoritma  untuk  mengekstrak  suatu  pengetahuan  yang berguna. Data mining memiliki dua tujuan utama yaitu prediksi dan deskripsi. Prediksi melibatkan penggunakan beberapa atribut dalam dataset untuk memprediksi nilai yang tidak  diketahui  dari  atribut  lain  yang  relevan.  Sementara  itu,  deskripsi  melibatkan penemuan  pola  dan  tren  dalam  suatu  data  (Silwattananusarn  &  Tuamsuk,  2012). Dengan bantuan teknik data mining dapat diketahui pola suatu penyakit berdasarkan data yang sudah ada seperti nama pasien, usia, jenis kelamin, dan lainnya. Dengan demikian,  jika  sudah  diketahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  suatu  diagnose penyakit, maka memudahkan untuk klasifikasi penyakit (Mardi, 2016).

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi  data  merupakan  suatu  proses  yang  menemukan  properti-properti  yang sama  pada  sebuah  himpunan  obyek  di  dalam  sebuah  basis  data  dan mengklasifikasikannya ke dalam kelas-kelas yang berbeda menurut model klasifikasi yang ditetapkan. Tujuan dari klasifikasi adalah untuk menemukan model dari data latih yang akan membedakan atribut ke dalam kategori atau kelas yang sesuai model.

## 2.4 Pohon Keputusan
Pohon keputusan atau biasa juga disebut dengan decision tree merupakan salah satu metode  yang  dapat  digunakan  dalam  pengklasifikasian  dan  prediksi  yang representasinya  menggunakan node  dan ruas (Iyer et al ., 2015). Data dalam pohon keputusan biasanya dinyatakan dalam bentuk tabel dengan atribut dan record . Atribut menyatakan suatu parameter yang dibuat sebagai kriteria dalam pembentukan pohon (Mardi, 2016). Struktur sebuah pohon keputusan sederhana yaitu non-terminal node merupakan  tes  pada  satu  atau  lebih  atribut  dan  terminal  node  mencerminkan  hasil keputusan (Karegowda et al ., 2012).

## 2.5 Algoritma C4.5
Konsep dasar dari algoritma C4.5 yaitu mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan ( rule ).  Algoritma C4.5 memetakan atribut menjadi kelas yang dapat  diterapkan  untuk  klasifikasi  baru  (Novandya  &  Oktria,  2017). Kelebihan  dari algoritma  C4.5  yaitu  mudah  dimengerti,  fleksibel  dan  menarik  karena  mampu divisualisasikan dalam gambar. Secara umum langkah-langkah algoritma C 4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut (Widayu et al ., 2017):
1.  Memilih  atribut  sebagai  akar  dengan  berdasarkan  nilai  gain  tertinggi  pada masing-masing atribut yaitu dengan cara:
Gain(𝑆, 𝐴) = Entropy(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖|
𝑆 ∗ Entropy (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (1)
dimana 𝑆 adalah himpunan kasus, 𝐴 adalah atribut, 𝑛 merupakan jumlah partisi atribut A, |𝑆𝑖| adalah jumlah kasus pada partisi ke- i dan |𝑆| adalah jumlah kasus dalam S . Sementara itu, untuk menghitung nilai entropy dapat digunakan rumus: Entropy(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
dimana 𝑆 adalah  himpunan kasus, 𝐴 adalah fitur, 𝑛 adalah jumlah partisi S , 𝑃𝑖 adalah proporsi dari S i terhadap S .
2.  Membuat cabang pada masing-masing nilai.
3.  Membagi kasus dalam cabang
4.  Mengulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang memiliki kelas yang sama.

## 2.6 Validasi Silang
Validasi  silang  merupakan  metode  statistika  yang  digunakan  untuk  melakukan evaluasi  dan  komparasi  terhadap  sebuah  dataset  dengan  cara  membagikan  data tersebut  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Salah  satu  jenis  validasi silang  adalah  validasi  silang  lipat  10.  Validasi  ini  dilakukan  dengan  cara  membagi dataset menjadi sepuluh segmen 𝑑1 − 𝑑10 yang berukuran sama besar dengan cara melakukan  pengacakan  data.  Kemudian 𝑑1 akan  digunakan  terlebih  dahulu  untuk proses latih dan dilakukan validasi menggunakan sisa dari data selain 𝑑1 . Setelah itu 𝑑2 akan  digunakan  untuk  latih,  sementara  sisa  data  selain 𝑑2 digunakan  untuk validasi,  dan  seterusnya.  Dengan  melakukan  validasi  seperti  ini  maka  akurasi  yang akan didapatkan akan lebih tinggi (Refaeilzadeh et al ., 2009). Interpretasi nilai akurasi dapat  diklasifikasikan  menjadi  lima  bagian  yang  berbeda,  yaitu  50% –60%  (akurasi sangat lemah), 60% –70% (tingkat akurasi lemah), 70%–80% (tingkat akurasi sedang), 80%-90%  (tingkat  akurasi  tinggi),  dan  90% –100%  (tingkat  akurasi  sangat  tinggi) (Gorunescu, 2011).

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Bagian  ini  menjelaskan  mengenai  hasil  dari  klasifikasi  algoritma  C4.5  serta  akurasi aplikasi yang dibangun. Jumlah data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 127 data dengan 9 atribut. 8 atribut yang digunakan sebagai atribut prediktor dan 1 atribut respon dengan menggunakan metode pengukuran validasi silang lipat 10 .
Data pada Tabel 1 yang diperoleh di Rumah Sakit tidak disertai keterangan yang secara  rinci  menjelaskan  maksud  dari  setiap  atribut  yang  diperoleh.  Hal  ini  menjadi acuan bagi peneliti untuk dijadikan sebagai langkah awal yaitu menganalisa maksud dari  data  dengan  pencarian  informasi.    Adapun  informasi  yang  didapatkan  disajikan pada Tabel 2.
Tabel 1: Beberapa sampel data rekam medis DM di Rumah Sakit Pendidikan
Universitas Hasanuddin. Jk Usia Bb Tb  GDP  HDL  LDL Kol.Total Tg Hasil 1 35 40.5 145 84 43 93 165.6 148 Normal 0 41 38.25  145 95 44 93 163.4 132 Normal 0 52 40 148  230 41 146 231 151 DM 0 41 41.65  149 86 42 97 163.4 122 Normal 1 53 44.1 149 90 42 94 161.8 129 Normal 0 64 52 150  414 35 191 281 165 DM 0 73 50 150 54 67 1254 1077 374 DM 0 71 45 150  212 48 136 258 182 DM 0 68 65 150  229 38 162 207 118 DM 0 47 60 150  212 22 138 167 106 DM 0 53 60 150  352 32 170 205 100 DM 0 67 50 150  137 45 135 201 88 DM 0 52 55 150  150 79.8 112 261 391 DM 0 62 50 150  132 32 99 169 197 DM 0 50 43 150  420 64 169 266 166 DM 0 59 70 150  135 21 147 199 128 DM 0 38 45 150  368 56 118 203 143 DM 0 53 60 150  154 28 111 149 113 DM 0 54 79 150  225 29 174 209 247 DM 0 76 60 150  356 26 102 175 172 DM 0 68 48 150  132 34 154 221 207 DM 1 28 45 150 80 40 96 164 140 Normal 0 54 42.5 150  103 44 96 167.4 137 Normal 1 54 45.9 151 74 41 98 164.2 126 Normal 1 69 61 152  184 52 103 175 81 DM

## 3.1 Seleksi Atribut
Banyaknya atribut pada data yang digunakan pada penelitian ini dapat mengakibatkan terjadinya overfitting .  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  maka  dilakukan  seleksi  atribut. Proses  seleksi  atribut  dilakukan  dengan  menggunakan  Uji Chi-Square (𝜒 2 ) .  Uji  ini bergunan  untuk  melihat  atribut  prediktor  yang  berpengaruh  terhadap  atribut  respon. Uji Chi-Square diterapkan  pada  setiap  atribut,  dan  diukur  dari  nilai p-value .  Atribut yang  paling  informatif  akan  diidentifikasi  dengan  menyortir  masing-masing  atribut berdasarkan  nilai p-value .  Penentuan  seleksi  atribut  yaitu  dengan  membandingkan nilai p-value dengan taraf signifikan sebesar 5%. Adapun hipotesis yang digunakan yaitu:
𝐻 0 :  Tidak ada pengaruh antara atribut – n dengan penyakit DM 𝐻 1 :  Ada pengaruh antara atribut – n dengan penyakit DM
Dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa terdapat 7 atribut yang berpengaruh yaitu umur, berat badan, tinggi badan, GDP, LDL, kolestrol total dan trigleserida.
Tabel 2: Atribut dan deskripsi dari data rekam medis DM di Rumah Sakit Pendidikan
Universitas Hasanuddin. No Atribut Skala Keterangan 1 Jenis Kelamin Nominal 0: Perempuan 1: Laki-Laki 2 Usia Ordinal 1: 26 – 32 Tahun 2: 33 – 39 Tahun 3: 40 – 46 Tahun 4: 47 – 53 Tahun 5: 54 – 60 Tahun 6: 61 – 67 Tahun 7: 68 – 74 Tahun 8: 75 – 81 Tahun 3 Berat Badan Rasio - 4 Tinggi Badan Rasio - 5 GDP Ordinal 1 Rendah, bila kadar < 70 mg/dL 2 Normal,bila kadar 70 – 100 mg/dL 3 PraDM, bila kadar 101-126 mg/dL 4 Tinggi, bila kadar > 126 mg/dL 6 HDL Ordinal 1 Normal,bila kadar  >   65 mg/dL 2 Rendah,bila kadar  <   65 mg/dL 7 LDL Ordinal 1 Normal,bila kadar  < 110 mg/dL 2 Tinggi,bila kadar   > 110mg/dL 8 Kolestrol Total Ordinal 1 Normal,bila kadar  < 200 mg/dL 2 Tinggi,bila kadar   > 200 mg/dL 9 Trigliserida Ordinal 1 Normal, bila kadar < 150 mg/dL 2 Tinggi, bila kadar > 150 mg/dL Tabel 3: Nilai p-value untuk setiap atribut data DM. Atribut p-value Hasil Jenis Kelamin 0,7014 Tidak Berpengaruh Usia 1.01E-06 Berpengaruh Berat Badan 6.52E-03 Berpengaruh Tinggi Badan 0,004644 Berpengaruh GDP 2,2E-16 Berpengaruh HDL 0,08883 Tidak Berpengaruh LDL 6.76E-13 Berpengaruh Kolestrol Total 8.49E-06 Berpengaruh Trigliserida 8.49E-06 Berpengaruh

## 3.2 Penerapan Algoritma C4.5
Penerapan  algoritma  C4.5  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  membagi  data  latih dan  data  uji  menggunakan  validasi  silang  lipat  10 . Data  latih  merupakan  data  yang digunakan  untuk  membentuk  model  dan  data  uji  merupakan  data  yang  digunakan untuk mengevaluasi keakuratan model.
Gambar 1:  Model pohon keputusan yang terbentuk dari data DM.
Adapun  aturan  atau rule yang  terbentuk  berdasarkan  Gambar  1  yaitu  jika GDP>126  mg/dl  maka  seseorang  positif  berpeluang  mengidap  DM.  Jika  GDP<126 mg/dl  dan  kolesterol  LDL>110  mg/dl  maka  seseorang  positif  berpeluang  mengidap DM. Jika kolesterol LDL<110 mg/dl dan GDP<101 maka seseorang negatif berpeluang DM.  Jika kolesterol LDL< 110 mg/dl, GDP berada antara 101-126 mg/dl dan usia< 66 tahun maka peluang seseorang akan menderita penyakit DM itu kecil. Jika kolesterol LDL<110  mg/dl,  GDP  berada  antara  101-126  mg/dl  dengan  usia>66  tahun  maka seseorang berpeluang besar akan menderita penyakit DM.
Berdasarkan  dari  rule  yang  didapatkan  dengan  algoritma  C4.5  maka  terdapat empat  atribut  yang  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang substansial  mempengaruhi seseorang menderita penyakit DM  yaitu kolesterol GDP, LDL, usia, dan berat badan .
Pengukuran  akurasi  data  latih  dan  data  uji  dari  algoritma  C4.5  dengan  validasi silang lipat 10 setelah proses seleksi atribut dapat dilihat pada Tabel 4.  Dari Tabel 4 dapat ketahui nilai akurasi. Nilai akurasi memiliki rentang antara 50% sampai dengan 100%  dengan  tingkat  akurasi  rata-rata  prediksi  yaitu  98,5%.  Ini  berarti  model  yang didapatkan sangat baik dengan tingkat akurasi sangat tinggi.
Tabel 4: Hasil pengukuran akurasi dengan validasi silang lipat 10. Akurasi Nilai Persentase 1st fold 0.9942308 99,42% 2nd fold 0.9942308 99,42% 3rd fold 0.9942308 99,42% 4th fold 0.9942308 99,42% 5th fold 0.9846154 98,46% 6th fold 0.9807692 98,07% 7th fold 0.9769231 97,69% 8th fold 0.9769231 97,69% 9th fold 0.9769231 97,69% 10th fold 0.9769231 97,69%

## 4.  Kesimpulan
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  metode  pembelajaran  mesin  yang menghasilkan pohon keputusan yang optimal dan banyak digunakan dalam klasifikasi. Algoritma  C4.5  telah  diaplikasikan  pada  data  rekam  medis  penderita  DM  di  Rumah Sakit  Pendidikan  Universitas  Hasanuddin  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi  status  penyakit  DM  seseorang.    Faktor-faktor  yang  mempengaruhi status DM secara substansial adalah glukosa darah puasa (GDP) , kolesterol LDL , usia dan berat  badan.  Dengan  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  status  DM penderita maka komplikasi serius akibat DM ini dapat dicegah sedini mungkin.
Ucapan  Terima  Kasih .    Terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada Kemenristekdikti  yang  telah  membiayai  penelitian  ini  melalui  hibah  Program Kreatifitas Mahasiswa (PKM) skema penelitian (PKM-P) tahun 2019.

## Daftar Pustaka
DeGregory, K., Kuiper, P., DeSilvio, T., Pleuss, J., Miller, R., Roginski, J.,  Fisher, C. B.,  Harness,  D.,  Viswanath,  S.,  Heymsfield,  S.  B.,  Dungan,  I.,  &  Thomas,  D.  M. (2018). A review of machine learning in obesity. Obesity Reviews , 19 (5): 668 –685.
Ente, D., Arifin, S., Andreza, & Thamrin, S. (2019). Comparison of C4. 5 algorithm with naive  Bayesian  method  in  classification  of  Diabetes  Mellitus  (A  case  study  at Hasanuddin University hospital Makassar). Journal of Physics: Conference Series , 1341 (9), 1 –8. IOP Publishing.
Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining:  Concepts,  models  and  techniques (Vol.  12). German: Springer Science & Business Media.
Iyer, A., Jeyalatha, S., & Sumbaly, R. (2015). Diagnosis of diabetes using classification mining  techniques. Journal  of  Data  Mining  &  Knowledge  Management  Process , 5 (1): 1 –14.
Karegowda,  A.  G.,  Punya,  V.,  Jayaram,  M.,  &  Manjunath,  A.  (2012).  Rule  based classification for diabetic patients using cascaded k-means and decision tree C4. 5. International Journal of Computer Applications , 45 (12): 45 –50.
Karisma, R. D. L. N., & Otok, B. W. (2017). Model Machine Learning CART Diabetes Melitus. Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika Dan Nilai-Nilai Islami) , 1 (1), 485 –491.
Kurniawaty, E., & Yanita, B. (2016). Faktor-faktor yang berhubungan dengan kejadian Diabetes Melitus tipe II. Jurnal Majority , 5 (2): 27 –31.
Mardi,  Y.  (2016).  Data  Mining:  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.  5. Edik Informatika , 2 (2): 213 –219.
Novandya, A., & Oktria, I. (2017). Penerapan Algoritma Klasifikasi Data Mining C4. 5 Pada Dataset Cuaca Wilayah Bekasi. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , 6 (2): 98 – 106.
[PERKENI] Perkumpulan Endokrinologi Indonesia. (2011). Konsensus Pengelolahan dan Pencegahan Diabetes Melitus Tipe 2 di Indonesia . Jakarta (ID): Perkumpulan Endokrinologi Indonesia.
Pramadhani,  A.  E.,  &  Setiadi,  T.  (2014).  Penerapan  Data  Mining  untuk  Klasifikasi Prediksi  Penyakit  ISPA  (Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut)  dengan  Algoritma Decision Tree (ID3). Jurnal Sarjana Teknik Informatika , 2 (1): 831 –839.
Refaeilzadeh, P., Tang, L., & Liu, H. (2009). Cross-Validation. In L. LIU & M. T. ÖZSU (Eds.), Encyclopedia of Database Systems (pp. 532 –538).
https://doi.org/10.1007/978-0-387-39940-9_565 [RISKESDAS]  Riset  Kesehatan  Dasar.  (2018).  Hasil  Utama  RISKESDAS  2018. Retrieved June 20, 2019, from http://www.kesmas.kemkes.go.id/assets/upload/dir_519d41d8cd98f00/files/Hasil- riskesdas-2018_1274.pdf
Rodiyatul, F. S., Tama, B. A., & Mulya, M. (2010). Pengembangan Perangkat Lunak Diagnosa  Penyakit  Diabetes  Mellitus  Tipe  II  Berbasis  Teknik  Klasifikasi  Data. Prosiding Seminar Nasional Hasil-Hasil Penelitian 2010 UNSRI .
Rohman,  A.  (2013).  Penerapan  Algoritma  C4.  5  Berbasis  Adaboost  Untuk  Prediksi Penyakit Jantung. Dinamika Sains , 11 (26): 40 –49.
Selya, A. S., & Anshutz, D. (2018). Machine Learning for the Classification of Obesity from Dietary and Physical Activity Patterns. In Advanced Data Analytics in Health (pp. 77 –97). Springer.
Silwattananusarn,  T.,  &  Tuamsuk,  K.  (2012).  Data  mining  and  its  applications  for knowledge management: a literature review from 2007 to 2012. Nternational Jurnal of Data Mining and Knowledge Management Process , 2 (5): 13 –24.
Widayu,  H.,  Nasution,  S.  D.,  Silalahi,  N.,  &  Mesran.  (2017).  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Jenis  Transaksi  Nasabah  Pada  Koperasi  Simpan  Pinjam  Dengan Algoritma C4. 5. Media Informatika Budidarma , 1 (2): 32 –37.
Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). Data mining: practical machine learning tools and techniques (3rd ed) . New York (US): Elsevier.
Yusa,  M.,  &  Sindu,  W.  (2017).  Evaluasi  Model  Decision  Tree  C4.  5  Guna  Prediksi Posibilitas Resiko Obesitas. Seminar Nasional Informatika (SNIf) , 1 (1), 147 –152.