## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 241-248 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.337

## Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Deteksi Dini Penyakit Diabetes Mellitus Pada Manusia
Chandra 1,* , David 2 , Hendri 2
1 Sistem Informasi, STMIK TIME, Medan, Indonesia
2 Teknik Informatika, STMIK TIME, Medan, Indonesia Email: 1,* chandra.wiejaya@gmail.com, 2 davidyang1991@gmail.com, 3 h4ndr7@hotmail.com Email Penulis Korespondensi: chandra.wiejaya@gmail.com
Abstrak− Diabetes  tergolong  sebagai  salah  satu  penyakit  kronis  yang  mengancam  jiwa  dengan  pertumbuhan  tercepat  yang  telah mempengaruhi 422 juta orang di seluruh dunia menurut laporan World Health Organization (WHO), pada tahun 2018. Oleh sebab itu, sangat penting melakukan deteksi dini terhadap penyakit DM karena apabila penyakit tersebut dibiarkan terlalu lama tanpa adanya pengobatan maka dapat berakibat pada komplikasi yang berbahaya seperti gagal ginjal, kerusakan fungsi organ lainnya hingga serangan jantung. Pada penelitan ini akan dibangun sebuah sistem informasi dengan menerapkan algoritma data mining C4.5 untuk deteksi dini penyakit  Diabetes  Mellitus  pada  manusia.  Dataset  pada  penelitian  ini  diambil  dari  Kaggle  Diabetes  Dataset.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dibangun dapat membantu dunia medis dalam melakukan deteksi dini penyakit  Diabetes Mellitus pada manusia melalui fitur prediksi yang mengimplementasikan algoritma C4.5. Selain itu, hasil pengujian algoritma C4.5 menunjukkan bahwa algoritma tersebut tergolong akurat dalam melakukan prediksi deteksi dini penyakit  Diabetes Mellitus apabila mengikuti rule pohon keputusan yang terbentuk.
Kata Kunci: Sistem Prediksi; Diabetes Mellitus; Pohon Keputusan; C4.5
Abstract− Diabetes is classified as one of the fastest growing life-threatening chronic diseases which has affected 422 million people worldwide  according  to  the  World  Health  Organization  (WHO)  report,  in  2018.  Therefore,  it  is  very  important  to  carry  out  early detection of DM disease because if the disease If left for too long without treatment, it can result in dangerous complications such as kidney failure, damage to the function of other organs to heart attacks. In this research an information system will be built by applying the C4.5 data mining algorithm for early detection of Diabetes Mellitus in humans. The dataset in this study was taken from the Kaggle Diabetes Dataset. The results of the study show that the information system built can assist the medical world in early detection of Diabetes Mellitus in humans through a predictive feature that implements the C4.5 algorithm. In addition, the results of testing the C4.5  algorithm  show  that  the  algorithm  is  classified  as  accurate  in  predicting  early  detection  of  Diabetes  Mellitus  if  it  follows  the decision tree rules that are formed.
Keywords : Prediction System; Diabetes Mellitus; Decision Tree; C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes Mellitus (DM), menurut definisi World Health Organization (WHO), adalah penyakit degeneratif kronis yang disebabkan oleh produksi insulin yang tidak mencukupi di pankreas atau oleh ketidakmampuan tubuh untuk secara efektif menggunakan insulin yang diproduksi, mengambil hyperglycemia (peningkatan glukosa darah) sebagai indikator utama [1]. Diabetes tergolong sebagai salah satu penyakit kronis yang mengancam jiwa dengan pertumbuhan tercepat yang telah mempengaruhi 422 juta orang di seluruh dunia menurut laporan Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), pada tahun 2018. Diabetes dianggap sebagai salah satu penyakit paling mematikan dan kronis yang menyebabkan peningkatan gula darah. Banyak komplikasi  yang dapat terjadi jika diabetes tetap tidak diobati dan tidak teridentifikasi sejak awal  [2]. Jumlah penderita penyakit diabetes meningkat dari tahun ke tahun, baik dari jumlah kasus maupun prevalensi. Pada tahun 2019, jumlah penderita diabetes di dunia sudah mencapai 463 juta orang dan diprediksi akan terus bertambah mencapai angka 700 juta orang pada tahun 2045 [3].
Gaya hidup sehat yang beradaptasi akan membantu menjadi lebih sehat dan mencegah penyakit [4]. Secara umum, penyakit DM memiliki gejala yang hampir mirip dengan kondisi sakit biasa sehingga banyak orang yang tidak menyadari bahwa mereka mengidap penyakit tersebut dan bahkan sudah mengarah pada komplikasi. Oleh sebab itu, sangat penting melakukan  deteksi  dini  terhadap  penyakit  DM  karena  apabila  penyakit  tersebut  dibiarkan  terlalu  lama  tanpa  adanya pengobatan maka dapat berakibat pada komplikasi yang berbahaya seperti gagal ginjal, kerusakan fungsi organ lainnya hingga serangan jantung. Banyak cara yang dapat dilakukan dalam mendeteksi dini seseorang mengalami penyakit DM atau tidak. Jika dari sisi medis, diagnosa penyakit DM dapat dilakukan melalui pengecekkan darah. Namun terkadang dari sisi medis, proses pengecekkan darah hanya melihat dari satu parameter saja yaitu kadar gula darah pasien. Faktanya, terkadang  kadar  gula  darah  pasien  rendah,  namun  pasien  tersebut  merupakan  pasien  DM  sehingga  perlu  melibatkan parameter-parameter  lain  dari  pasien  agar  menghasilkan  hasil  deteksi  dini  yang  lebih  akurat  [5]. Pengetahuan  tentang penyakit  diabetes  mellitus  merupakan  sarana  yang  dapat  membantu  pasien  dalam  melakukan  penanganan  terhadap diabetes mellitus [6].
Dari sisi sains komputer, proses deteksi dini penyakit DM pada manusia dapat dilakukan melalui sistem informasi dengan  menerapkan  teknik  data  mining. Data  mining  di  gunakan  untuk  melakukan  proses  ekstraksi  informasi  yang tersembunyi  dari  dataset  yang  banyak  dan  terdapat  beberapa  teknik  dalam  data  mining  seperti  klasifikasi  ,clustering, regresi dan asosiasi yang akan digunakan dalam data pada bidang medis [7]. Kelebihan dari pemanfaatan sistem informasi dan teknik data mining adalah dapat melakukan deteksi dini penyakit DM pada manusia secara cepat. Pengetahuan tentang penyakit  diabetes  mellitus  merupakan  sarana  yang  dapat  membantu  pasien  dalam  melakukan  penanganan  terhadap

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 241-248 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.337
diabetes mellitus. Selain itu, dengan data mining, maka dapat dilakukan prediksi dengan melibatkan parameter-parameter yang lebih banyak tidak hanya berdasarkan satu parameter saja namun juga melibatkan parameter-parameter lain seperti usia,  berat  badan,  tekanan  darah,  dan  parameter-parameter  lainnya  sehingga  hasil  deteksi  lebih  akurat  [8].  Salah  satu algoritma  data  mining  yang  memiliki  akurasi  yang  cukup  baik  dalam  deteksi  dini  penyakit  adalah  algoritma  C4.5. Berdasarkan penelitian terdahulu yang menerapkan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasi penyakit jantung memperoleh tingkat akurasi 79% [9]. Kemudian penelitian terdahulu yang menerapkan algoritma C4.5 untuk  mendeteksi gangguan kepribadian  memperoleh  tingkat  akurasi  73%  [10].  Terdapat  juga  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  sebagai perbandingan  algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  dalam  memprediksi  penyakit  Cerebrovascular.  Hasil  penelitian  yang dilakukan  menyimpulkan  bahwa  algoritma  C4.5  memperoleh  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  yaitu  95%  sedangkan algoritma  Naive Bayes  memperoleh tingkat akurasi 91%  [11].  Berdasarkan uraian  yang telah dipaparkan,  maka akan dibangun sebuah sistem informasi dengan menerapkan algoritma data mining C4.5 untuk deteksi dini penyakit Diabetes Mellitus pada manusia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah System Development Life Cycle (SDLC) [12].

## 2.1.1 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini antara lain sebagai berikut:
a. Metode Observasi
Melakukan survei ke beberapa klinik untuk mengumpulkan data-data yang akan diolah pada penelitian yaitu data pasien penderita penyakit Diabetes Mellitus.
b. Metode Studi Pustaka
Mengumpulkan data-data teori melalui jurnal, media cetak, ataupun sumber-sumber referensi dari internet.
Gambar 1 . Prosedur Penelitian

## 2.1.2 Analisis Sistem
Analisis sistem pada penelitian ini terbagi menjadi 3 tahapan proses yaitu:
a. Analisis sistem berjalan yaitu melakukan analisis sistem berjalan yang digunakan saat ini khususnya sistem berjalan yang digunakan dalam melakukan deteksi dini penyakit Diabetes Mellitus.
b. Analisis algoritma yang digunakan yaitu algoritma Decision Tree C4.5 dengan memaparkan contoh kasus sederhana implementasi algoritma tersebut dalam membentuk pohon keputusan [13] yang digunakan untuk deteksi dini penyakit Diabetes Mellitus . Pada tahap ini akan diuraikan secara lengkap cara kerja dari algoritma Decision Tree C4.5 dalam bentuk  contoh  kasus  sederhana  berupa  10  data  training  dan  1  data  testing  serta  menunjukkan  hasil  deteksi  yang didapatkan. Analisis data ini melihat hubungan antara variable yang satu dan variable yang lain [14].

## 2.1.3 Algoritma C4.5
Penelitian ini mengimplementasikan algoritma C4.5 untuk deteksi dini penyakit Diabetes Mellitus pada manusia. Berikut ini
Tabel 3.1 menunjukkan contoh 10 dataset yang digunakan diambil
dari https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set.
Studi Pustaka
Observasi Lapangan
Pengambilan Data dan Sample
Penggunaan Metode Decision Tree C4.5
Evaluasi dan Validasi Hasil

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 241-248 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.337
Tabel 1. Contoh Dataset Penelitian
Pregnancies  Glucose  BloodPressure  SkinThickness  Insulin  BMI DiabetesPedigreeFunction Age  Outcome 6 148 72 35 0 33.6 0.627 50 1 1 85 66 29 0 26.6 0.351 31 0 8 183 64 0 0 23.3 0.672 32 1 1 89 66 23 94 28.1 0.167 21 0 0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 1 5 116 74 0 0 25.6 0.201 30 0 3 78 50 32 88 31.0 0.248 26 1 10 115 0 0 0 0.0 0.261 30 0 2 197 70 45 543 30.5 0.158 53 1 8 125 96 0 0 0.0 0.232 54 1
Deskripsi variabel dataset : a. Pregnancies: Berapa kali hamil
b. Glucose: Konsentrasi glukosa plasma 2 jam dalam tes toleransi glukosa oral
c. BloodPressure: Tekanan darah diastolik (mm Hg)
d. Skin Thickness: Ketebalan lipatan kulit trisep (mm)
e. Insulin: Insulin serum 2 jam (mu U/ml)
f. BMI: Indeks massa tubuh (berat badan dalam kg/(tinggi badan dalam m)^2)
g. DiabetesPedigreeFunction: Fungsi silsilah Diabetes
h. Age: Usia (tahun)
i. Outcome: Variabel kelas (0 atau 1), 0 = non diabetes, 1 = diabetes
Langkah-langkah dalam membuat model C4.5 adalah sebagai berikut:
a. Menghitung entropy dari label (Outcome) di seluruh dataset. Jumlah total sampel = 10
Jumlah sampel dengan Outcome 0 = 5 Jumlah sampel dengan Outcome 1 = 5 Entropy untuk seluruh dataset dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut: Entropy = −(p 1 ∗   log 2 (p 1 )) −   (p 2 ∗   log 2 (p 2 )) [15] p1 dan p2 masing-masing merupakan proporsi sampel dengan Outcome 0 dan Outcome 1. p1 = 5 / 10 = 0.5 p2 = 5 / 10 = 0.5 Entropy = - (0.5 * log2(0.5)) - (0.5 * log2(0.5)) = 1.0 Jadi, entropi dari label (Outcome) di seluruh dataset adalah 1.0. b. Membagi  dataset  menjadi  subset  yang  lebih  kecil,  berdasarkan  nilai  dari  setiap  atribut.  Pada  langkah  ini,  akan diperiksa setiap atribut dan membagi dataset menjadi subset yang lebih kecil berdasarkan nilai dari atribut tersebut. Selanjutnya akan dipilih atribut dengan gain informasi tertinggi sebagai atribut pemisah pada node (akar).
a) Atribut Pregnancies
1. Subset 1: Sampel dengan Pregnancies <= 1
Jumlah total sampel = 2 Jumlah sampel dengan Outcome 0 = 1 Jumlah sampel dengan Outcome 1 = 1 2. Subset 2: Sampel dengan Pregnancies > 1
Jumlah total sampel = 8 Jumlah sampel dengan Outcome 0 = 4 Jumlah sampel dengan Outcome 1 = 4
b) Atribut Glucoses
1. Subset 1: Sampel dengan Glucose <= 137 \
Jumlah total sampel = 4 Jumlah sampel dengan Outcome 0 = 1 Jumlah sampel dengan Outcome 1 = 3
2. Subset 2: Sampel dengan Glucose > 137
Jumlah total sampel = 6 Jumlah sampel dengan Outcome 0 = 4 Jumlah sampel dengan Outcome 1 = 2
c) Atribut BloodPressure
1. Subset 1: Sampel dengan BloodPressure <= 70
Jumlah total sampel = 3 Jumlah sampel dengan Outcome 0 = 1 Jumlah sampel dengan Outcome 1 = 2 2. Subset 2: Sampel dengan BloodPressure > 70 Jumlah total sampel = 7 Jumlah sampel dengan Outcome 0 = 4

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 241-248 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.337
Jumlah sampel dengan Outcome 1 = 3
d) Atribut SkinThickness
1. Subset 1: Sampel dengan SkinThickness <= 23
Jumlah total sampel = 5 Jumlah sampel dengan Outcome 0 = 3 Jumlah sampel dengan Outcome 1 = 2 2. Subset 2: Sampel dengan SkinThickness > 23
Jumlah total sampel = 5 Jumlah sampel dengan Outcome 0 = 2 Jumlah sampel dengan Outcome 1 = 3
e) Dan seterusnya.
c. Menghitung gain informasi dari setiap atribut dan memilih atribut dengan gain informasi tertinggi sebagai atribut pemisah pada node (akar).
a) Atribut Pregnancies
Gain = 1.0 - (2 / 10 * - (0.5 * log2(0.5)) - (0.5 * log2(0.5))) - (8 / 10 * - (0.5 * log2(0.5)) - (0.5 * log2(0.5))) = 0.0
b) Atribut Glucose
Gain  =  1.0  -  (4  /  10  *  -  (0.25  *  log2(0.25))  -  (0.75  *  log2(0.75)))  -  (6  /  10  *  -  (0.67  *  log2(0.67))  - (0.33 * log2(0.33))) = 0.066
c) Atribut BloodPressure
Gain  =  1.0  -  (3  /  10  *  -  (0.33  *  log2(0.33))  -  (0.67  *  log2(0.67)))  -  (7  /  10  *  -  (0.43  *  log2(0.43))  -  (0.57 * log2(0.57))) = 0.002
d) Atribut SkinThickness
Gain = 1.0 - (5 / 10 * - (0.4 * log2(0.4)) - (0.6 * log2(0.6))) - (5 / 10 * - (0.4 * log2(0.4)) - (0.6 * log2(0.6))) = 0.0 e) Atribut Insulin
Gain  = 1.0  - (3 /  10  *  - (1 /  3  * log2(1 / 3))  -  (2  / 3 * log2(2  /  3)))  - (7  / 10  *  - (0.57 * log2(0.57))  - (0.43 * log2(0.43))) = 0.089
f) Dan seterusnya.
Atribut dengan gain informasi tertinggi adalah Glucose dengan gain sebesar 0.066.
d. Membuat node baru dengan atribut pemisah Glucose.
e. Membuat cabang-cabang baru pada node Glucose berdasarkan nilai-nilai yang dimilikinya, yaitu <= 112 dan > 112.
f. Mengulangi proses untuk setiap subset yang terbentuk pada cabang-cabang baru sampai mencapai kondisi terminasi. Pada contoh ini, terdapat 6 sampel pada subset Glucose <= 112 dan 4 sampel pada subset Glucose >112. Karena setiap subset telah  mencapai kondisi terminasi (semua sampel pada subset  memiliki nilai  Outcome  yang sama),  maka proses pembentukan cabang-cabang baru dihentikan dan Decision Tree selesai dibentuk.
Decision Tree yang dihasilkan memiliki struktur sebagai berikut.

## Gambar 2. Decision Tree
Keterangan: Decision Tree hanya memiliki satu node (akar) dan dua daun. Nilai 3 pada daun kiri mengindikasikan bahwa  terdapat  3  sampel  pada  subset  Glucose  <=  112  yang  memiliki  nilai  Outcome  =  0  (tidak  terdiagnosis  Diabetes Mellitus), sedangkan nilai 1 pada daun kanan mengindikasikan bahwa terdapat 1 sampel pada subset Glucose > 112 yang memiliki nilai Outcome = 1 (terdiagnosis Diabetes Mellitus).
Decision  Tree  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  data  baru.  Misalnya,  untuk seorang  pasien  dengan  nilai  Glucose  sebesar  100,  Decision  Tree  akan  menentukan  bahwa  pasien  tersebut  tidak terdiagnosis Diabetes Mellitus (Outcome = 0) karena nilai Glucose <= 112. Sedangkan untuk seorang pasien dengan nilai Glucose sebesar 120, Decision Tree akan menentukan bahwa pasien tersebut terdiagnosis Diabetes Mellitus (Outcome = 1) karena nilai Glucose > 112. Misalkan contoh terdapat sebuah data pasien yang akan diprediksi sebagai berikut: Pregnancies: 8 Glucose: 125 Blood Pressure: 96 Skin Thickness: 0 Insulin: 0 BMI: 23,5 Diabetes Pedigree Function: 0.234
1 3 Glucose <= 112

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 241-248 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.337

## Age : 54
Maka berdasarkan pohon keputusan dimana akar utama dimulai dari  Glucose sehingga untuk memprediksi data pasien  dengan  melihat  nilai  Glucose  pasien  tersebut  yaitu  sebesar  125. Berdasarkan  pohon  keputusan,  Glucose  >  112 adalah diprediksi sebagai pasien terdiagnosis Diabetes Mellitus (Outcome = 1) sehingga pasien tersebut diprediksi pasien terdiagnosis Diabetes Mellitus.

## 2.2 Perancangan Sistem
Perancangan sistem pada penelitian ini terbagi menjadi 2 tahapan yaitu:
1. Perancangan prototype tampilan dengan menggunakan software Balsamiq Mockup 3.
2. Perancangan  basis  data  yang  menunjukkan  relasi  antar  tabel  dari  setiap  basis  data  yang  dimodelkan  dengan menggunakan tools Entity Relationship Diagram (ERD).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  berupa  dibangunnya  sebuah  sistem  deteksi  dini  penyakit  Diabetes  Mellitus  pada  manusia  dengan mengimplementasikan algoritma C4.5. Berikut ini akan disajikan keseluruhan hasil tampilan dari sistem usulan yang akan dibangun. Tampilan paling awal adalah berupa tampilan untuk melakukan proses instalasi sistem. Setiap pelayanan medis yang hendak menggunakan sistem harus melakukan instalasi awal seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3

## Gambar 3. Tampilan Instalasi Sistem
Untuk  melakukan instalasi awal sistem cukup  mengisikan informasi  yang tersedia pada  form.  Jika semua  form telah  terisi,  maka  pengguna  cukup  menekan  tombol  mulai  untuk  memproses  form  yang  diisikan  dan  mendaftarkan informasi  ke  dalam  basis  data  sistem.Setelah  proses  instalasi  selesai  dilakukan,  maka  selanjutnya  akan  ditampilkan tampilan login awal bagi user pimpinan dan admin. Gambar 4 menunjukkan hasil tampilan login.
Gambar 4. Tampilan Login
Berikut ini akan ditampilan hasil tampilan yang akan digunakan oleh pimpinan: a. Tampilan Dashboard Pimpinan
Tampilan dashboard pimpinan merupakan tampilan awal ketika pimpinan berhasil melakukan proses login berisikan fitur yang dapat digunakan. Gambar 5 menunjukkan hasil tampilan dashboard pimpinan.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 241-248 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.337
b. Tampilan Tambah Data Rekam Medis
Tampilan  tambah  data  rekam  medis  merupakan  tampilan  yang  berisikan  form  untuk  melakukan  penambahan  data rekam medis. Pada tampilan ini algoritma C4.5 akan dijalankan untuk menentukan prediksi data rekam medis yang dimasukkan apakah tergolong pasien sehat atau pasien yang didiagnosa kemungkinan menderita penyakit  Diabetes Mellitus berdasarkan atribut-atribut rekam medis pasien yang dimasukkan. Algoritma C4.5 akan belajar dari data-data sebelumnya dan kemudian menentukan kecocokan data tersebut. Gambar 6 menunjukkan hasil tampilan tambah data rekam medis.

## Gambar 6. Tampilan Tambah Data Rekam Medis
Untuk menjalankan hasil prediksi deteksi dini dapat dilakukan dengan menekan tombol training prediksi algoritma C4.5  maka  sistem  otomatis  akan  menampilkan  hasil  prediksi  pada  combobox  yang  tersedia  serta  teks  hasil  prediksi. Setelah  hasil  penelitian  diuraikan,  maka  tahapan  berikutnya  adalah  melakukan  pembahasan  mengenai  hasil  penelitian yang  didapatkan.  Pembahasan  dibagi  menjadi  2  yaitu  pembahasan  mengenai  algoritma  C4.5  yang  diimplementasikan untuk deteksi dini penyakit Diabetes Mellitus serta pembahasan mengenai kelebihan dan kekurangan dari hasil penelitian yang didapatkan. Pada penelitian ini diimplementasikan algoritma C4.5 untuk deteksi dini penyakit  Diabetes Mellitus pada manusia dengan menggunakan jumlah data training sebanyak 177 data rekam medis pasien seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7 berikut.
Berdasarkan data training yang diolah menghasilkan pohon keputusan C4.5 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 8.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 241-248 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.337
Gambar 8. Pohon Keputusan Yang Terbentuk
Berdasarkan Gambar 8 dapat dilihat bahwa node tertinggi adalah pada atribut umur yang artinya umur memiliki atribut yang cukup penting dalam menentukan seseorang kemunginkan menderita penyakit Diabetes Mellitus atau tidak. Mengingat  penyakit  ini  lebih  sering  menyerang  orang  dengan  usia  yang  sudah  lansia.  Kemudian  atribut  kedua  yang menjadi  pertimbangan  dalam  prediksi  deteksi  dini  penyakit  Diabetes  Mellitus  adalah  Glucose  atau  kadar  gula  dalam darah. Glucose yang tinggi tentu memiliki kemungkinan yang lebih besar untuk menderita penyakit  Diabetes Mellitus. Selanjutnya  atribut  pendukung  berikutnya  adalah  jumlah  pasien  melahirkan  juga  menjadi  pertimbangan  serta  Skin Thickness. Terdapat atribut-atribut yang tidak masuk dalam pohon keputusan berdasarkan data training yang digunakan yakni Insulin, BMI, dan Diabetes Pedigree Function. Berdasarkan hasil pengujian algoritma C4.5 tergolong akurat dalam melakukan prediksi deteksi dini penyakit Diabetes Mellitus apabila mengikuti rule pohon keputusan yang terbentuk.

## 4. KESIMPULAN
Tahapan dari penelitian ini adalah menguraikan kesimpulan yang didapatkan dari penelitian yang dilakukan antara lain, Sistem informasi yang dibangun dapat membantu dunia medis dalam melakukan deteksi dini penyakit Diabetes Mellitus pada  manusia  melalui  fitur  prediksi  yang  mengimplementasikan  algoritma  C4.5.  Hasil  pengujian  algoritma  C4.5 menunjukkan  bahwa  algoritma  tersebut  tergolong  akurat  dalam  melakukan  prediksi  deteksi  dini  penyakit  Diabetes Mellitus apabila mengikuti rule pohon keputusan yang terbentuk.

## REFERENCES
[1]  A. Viloria, Y. Herazo-Beltran, D. Cabrera, and O. B. Pineda, “Diabetes Diagnostic Prediction Using Vector Support Machines,” in Procedia Computer Science, Elsevier B.V., 2020, pp. 376–381. doi: 10.1016/j.procs.2020.03.065.
[2]  W.  Apriliah,  I.  Kurniawan,  M.  Baydhowi,  and  T.  Haryati,  “Prediksi  Kemungkinan  Diabetes  pada  Tahap  Awal  Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest,” SISTEMASI, vol. 10, no. 1, p. 163, Jan. 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1129.
[3]  Y.  Nora  Marlim,  L.  Suryati,  and  N.  Agustina,  “Deteksi  Dini  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Machine  Learning  dengan Algoritma Logistic Regression,” 2022.
[4]  I. W. Karmana, “Penerapan Pola Hidup Sehat untuk Mencegah Diabetes Mellitus,” Panthera : Jurnal Ilmiah Pendidikan Sains dan Terapan, vol. 3, no. 1, pp. 1–6, Jan. 2023, doi: 10.36312/pjipst.v3i1.141.
[5]  W. Yusnaeni, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Prediksi Resiko Diabetes Tahap Awal (Early Stage Diabetes),” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, vol. III, no. 1, pp. 56–60, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[6]  M. Dewi, Y. Yellyanda, and D. Ulfa, “Edukasi Penatalaksanaan Diabetes terhadap Manajemen Perawatan Diri Pasien Diabetes Mellitus Tipe II,” Jurnal Keperawatan Silampari, vol. 5, no. 2, pp. 981–990, Apr. 2022, doi: 10.31539/jks.v5i2.3583.
[7]  N.  Sunanto  and  G.  Falah,  “PENERAPAN  ALGORITMA  C4.5  UNTUK  MEMBUAT  MODEL  PREDIKSI  PASIEN  YANG MENGIDAP PENYAKIT DIABETES,” Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, vol. 7, no. 2, pp. 208–216, Jul. 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i2.2435.
[8]  I. Made, S. Ramayu, F. Susanto, and G. S. Mahendra, “PENERAPAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 DALAM PEMESANAN  OBAT  GUNA  MENINGKATKAN  KEUNTUNGAN  APOTEK,”  2022.  [Online].  Available: http://senada.idbbali.ac.id
[9]  A. Novriandy, “Implementasi Algoritma Naive Bayes dan Algoritma C4.5 dalam Klasifikasi Kelayakan Bantuan UMKM,” Media Online), vol. 4, no. 1, pp. 208–217, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1099.
[10] A. Sepharni, I. E. Hendrawan, C. Rozikin, and S. Karawang, “ANALISIS DATA HASIL DIAGNOSA UNTUK KLASIFIKASI GANGGUAN KEPRIBADIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA
C4.5,” 2021. [Online]. Available:
https://www.kaggle.com/fedesoriano/heart-
[11] K.  L.  Kohsasih  and  Z.  Situmorang,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi  Penyakit Cerebrovascular,” Jurnal Informatika, vol. 9, no. 1, pp. 13–17, Apr. 2022, doi: 10.31294/inf.v9i1.11931.
[12] D. Gifu, “The use of decision trees for analysis of the epilepsy,” in Procedia Computer Science, Elsevier B.V., 2021, pp. 2844– 2853. doi: 10.1016/j.procs.2021.09.055.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 241-248 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.337
[13] V. A. Zulaiha, N. Rahaningsih, O. Nurdiawan, and A. Rinaldi Dikananda, “Implementasi Algoritma C.45 dalam Klasifikasi Bahan Baku,” vol. 3, no. 1, pp. 41–45, 2022.
[14] A.  Purwanto,  M.  Asbari,  and  T.  I.  Santoso,  “Analisis  Data  Penelitian  Marketing:  Perbandingan  Hasil,”  Journal  of  Industrial Engineering & Management Research, vol. 2, no. 4, doi: 10.7777/jiemar.
[15] I. Putu et al., “REKOMENDASI PENGAMBILAN MATA KULIAH PILIHAN UNTUK MAHASISWA SISTEM INFORMASI MENGGUNAKAN ALGORITME DECISION TREE,” vol. 6, no. 3, 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019.6892.