Implementasi Data Mining Pola Penyakit Pasien Menerapkan Decision Tree J48 (Studi Kasus : RS.Estomihi)

## Rohani Situmeang
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Berdasarkan hal tersebut peneliti tertarik Suatu pencarian pola dari data yang berskala besar dan yang mengasosiasikan data y ang satu dengan yang lainnya dengan menggunakan algoritma Decision tree j48 .Dengan demikian proses penanganan awal dari pasien akan kurang tidak efektif jika dalam menentukan jenis penyakit pasien dibutuhkan waktu yang lama. Selain dari masalah tersebut, hasil analisis juga sangat diperlukan untuk menghindari kesalahan pengobatan, karena jika salah dalam melakukan pengobatan maka bisa saja penyakit yang diderita pasien bisa lebih parah.
Kata Kunci : Algoritma Decision tree j48 ,Data mining, Pola penyakit.

## Abstract
Based on this the researcher is interested in A search pattern of large-scale data and that associate data with one another using Decision tree j48 algorithm. Thus the initial handling process of the patient will be less effective if in determining the type of patient's disease takes a long time . Apart from the problem, the results of analysis is also very necessary to avoid treatment errors, because if one in the treatment then it could be the illness suffered by patients can be more severe.
Keywords : Decision tree Algorithm j48, Data mining, Pattern of disease.

## 1. PENDAHULUAN
Rumah Sakit sebagai salah satu fasilitas pelayanan kesehatan, merupakan bagian dari sumber daya kesehatan yang sangat di perlukan dalam mendukung penyelenggaraan upaya kesehatan. Termasuk Rumah Sakit Umum Estomihi merupakan salah satu  instansi  kesehatan  yang  ada  di  kota  Medan. Banyak  pasien  yang  menderita  penyakit  datang  ke  rumah  sakit  tersebut untuk melakukan perobatan. Pola penyakit merupakan suatu bentuk atau pola yang menyebabkan terjadinya suatu penyakit, pola tersebut dapat terbentuk berkat adanya penyebab-penyebab yang mempengaruhi penyakit seperti jenis pekerjaan yang dapat menyebabkan adanya penyakit, usia, jenis kelamin dan sebagainya. Pada rumah sakit Estomihi Medan pola penyakit telah mengalami perubahan dengan adanya transisi epidemiologi. Proses transisi epidemiologi adalah terjadinya perubahan pola  penyakit  dan  kematian  yang  ditandai  dengan  beralihnya  penyebab  kematian  yang  dahulu  didominasi  oleh  penyakit infeksi bergeser ke penyakit non-infeksi atau penyakit tidak menular.
Berdasarkan  masalah  yang  diuraikan  diatas  maka  penulis  menggunakan  Algoritma  Decision  Treej48.  Algoritma Decision Treej48 merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang menggunakan representasi struktur pohon (tree) dimana setiap node dipresentasikan attribute, cabangnya merepresentasikan nilai  dari attribute dan daun merepresentasikan kelas. Dengan demikian maka penyakit yang diderita pasien dapat klasifikasikan berdasarkan data rekam medis dari pasien tersebut, sehingga  pola  dari  penyakit  pasien  tersebut  dapat  diketahui.  Penggunaan  aplikasi  weka  dalam  pembuatan  data  mining dikarenakan weka memiliki algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk melakukan generalisasi atau formulasi dari  sekumpulan  data  sampling.  Kelebihan  weka  terletak  pada  algoritma  yang  semakin  lengkap  dan  canggih,  tetapi keberhasilan  data  mining  tetap  terletak  pada  faktor  pengetahuan  manusia  yang  melakukan  pengumpulan  data  yang berkualitas dan pengetahuan yang diperlukan untuk menjamin keakuratan formulasi yang diharapkan.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Data mining
Data  mining  merupakan  proses  semi  otomatik  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan potensial dan berguna yang tersimpan di  dalam database besar  yang  merupakan  bagian dari  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KKD)  yang  terdiri  dari beberapa tahapan seperti pemilihan data, prapengolahan, transformasi, data mining dan evaluasi hasil[4].

## 2.2 Decision Tree J48
Decision tree merupakan salah satu metode klasifikasi yang menggunakan representasi struktur pohon ( tree ) dimana setiap node merepresentasikan nilai dari atribut, cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut dan daun merepresentasikan kelas. Node yang paling atas dari decision tree disebut sebagai root [6]. Decision tree merupakan metode klasifikasi yang paling popular digunakan. Selain karena pembangunannya relatif cepat, hasil dari model yang dibangun mudah untuk dipahami.
Decision  tree  J48 merupakan  implementasi  dari  algoritma  C4.5  yang   memproduksi decision  tree . Ini  merupakan standar  algoritma  yang  digunakan  dalam machine learning .  Dalam k-fold  cross  validation ,  data  pengujian  dipisah  secara acak ke dalam k himpunan bagian yang mutually exclusive atau folds (lipatan), D 1, D 2 ,….., D k, yang masing-masing kurang lebih berukuran sama. Pelatihan dan pengujian dilakukan sebanyak k kali. Pada iterasi ke-I, partisi D i , digunakan sebagai data ter dan partisi sisanya digunakan bersama untuk melatih model. Dalam iterasi pertama, yaitu himpunan bagian D 2 ,…..,D k
secara bersama bertindak sebagai data pelatihan untuk memperoleh model pertama yang diuji pada D 1 , iterasi kedua dilatih pada himpunan bagian D 1 ,D 2 , ….., D k dan diuji pada D 2 dan seterusnya[6] .
Data  yang  dimiliki  harus  disusun  menjadi  sebuah  tabel  berdasarkan  kasus  dan  jumlah  responden  sebelum  dilakukan perhitungan untuk mencari nilai entrophy dan gain . Entropy (S) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔
𝑛 𝑖=0 2 pi (1) Merupakan rumus yang digunakan dalam perhitungan entropy yang digunakan untuk menentukan seberapa informatif atribut tersebut. Berikut keterangannya:
S : Himpunan kasus n : Jumlah partial S pi : Jumlah kasus pada partisi ke-i
Gain (S,A) = Entropy (S) – ∑ |𝑠𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 * Entropy (Si)                                                                                               (2)
Merupakan  rumus  yang  digunakan  dalam  perhitungan gain setelah  melakukan  perhitungan entropy .  Berikut keterangannya:
S : Himpunan kasus n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : Jumlah kasus dalam S

## 2.3 Pola Penyakit Pasien
Frekuensi  dan  penyebaran masalah  kesehatan  (khususnya  penyakit)  pada  umumnya  bervariasi.  Selain  itu  dalam  kegiatan analisis epidemiologi membutuhkan kesadaran adanya interaksi dalam menimbulkan penyakit. Adapun faktor-faktor yang dapat menganalisa suatu pola penyakit[8] adalah sebagai berikut:
1. Tempat 2. Orang 3. Waktu.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Untuk mengetahui pola penyakit yang terjadi di rumah sakit Estomihi Medan, maka diambil data pasien dan penyakit yang terjadi pada tahun 2012 sampai 2017 dengan 5 kasus penyakit terbanyak yang diderita oleh pasien sebagai berikut:
Tabel  1. 5 Penyakit Terbanyak di Rumah Sakit Estomihi Medan dari 2012-2017
No. Daftar Penyakit 1 Diabetes 2 Hypertensi 3 TBC 4 Gastroenteritis 5 Dispepsia
Langkah-langkah algoritma decision tree j48 dalam melakukan proses data mining adalah sebagai berikut: Mengelompokkan setiap variabel untuk mendapatkan attribute yang akan digunakan untuk menghitung entropy dari kasus agar mendapatkan akar dan cabang dari pola penyakit. Dalam tahap ini juga tahap klasifikasi pada data mining dilakukan, dimana  data  tersebut  dikelompokkan  dan  diklasifikasikan  berdasarkan  variabel-variabel  yang  telah  ditentukan  memilih jawaban:
Tabel 2. Klasifikasi Data Variabel Attribut Jumlah Meninggal Tidak Meninggal Jenis Kelamin Lk 11 6 5 Pr 19 7 12 Jumlah 30 13 17 Penyakit Diabetes 8 4 4 Hypertensi 5 2 3 TBC 7 4 3 Dispepsia 4 1 3 Gastroenteritis 6 2 4 Jumlah 30 13 17 Usia ≤ 15 6 3 3 16 s/d 50 16 6 10
≥ 51 8 3 5 Jumlah 30 12 18 Pekerjaan IRT 11 5 6 Tidak Bekerja 1 0 1 Karyawan Swasta 9 4 5 Mahasiswa 3 1 2 Pelajar 6 3 3 Jumlah 30 13 17 Wilayah Tinggal Medan Kota 7 3 4 Medan Amplas 12 5 7 Medan Denai 3 1 2 Tembung 2 1 1 Medan Sunggal 1 1 0 Medan Area 5 2 3 Jumlah 30 13 17 Golongan darah A 3 1 2 B 5 2 3 AB 7 2 5 O 15 8 7 Jumlah 30 13 17
1. Menghitung nilai entropy total dari semua kasus:
Entropy (total)
= ( − 13 30 ∗ log 2 ( 13 30 )) + (− 17 30 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 17 30 ))
= (-0,43 * -0,06) + (-0.57 * 0,05) = 0,026 + 0,03
= 0,06
2. Menghitung nilai entropy tiap nilai atribut dan gain tiap  atribut.  Berikut  per- perhitungan nilai entropy nilai jenis kelamin: Jenis Kelamin
Entropy (Lk)  = (- 6 11 * log 2 ( 6 11 )) + (- 5 11 * log 2 ( 5 11 )) = (- 0,55 * - 0,04) + (-0,45 * -0,04))
= 0,022 + 0,018 = 0,04
Entropy (Pr)  =  (- 7 19 * log 2 ( 7 19 )) + (- 12 19 * log 2 ( 12 19 )) = (- 0,368 * - 0,133) + (-0,632 * -0,101))
= 0,05 + 0,06
= 0,11 3. Menghitung nilai gain dari atribut. Berikut perhitungannya: Gain (total, Jenis Kelamin) = 0,06 – (( 11 30 )*0,04) + (( 19 30 ) ∗ 0,11)
= 0,06 – (0,015+ 0,069) = 0,06 – 0,084 = 0,024
4. Dari hasil perhitungan gain tersebut, dapat diketahui bahwa variabel dengan gain tertinggi adalah variabel usia, sehingga usia dapat menjadi node akar. Ada tiga nilai attribute dari usia yaitu ≤ 15, 16 s/d 50, ≥ 51

## 4.  IMPLEMENTASI
Pengujian dilakukan untuk pada perangkat lunak Weka versi 3.8.1. Algoritma Decision Tree j48 telah terdapat pada Weka Software Package . Pengujian dengan sampling yang digunakan yakni 10- fold cross-validation menggunakan 7 attribut dari dataset . Adapun percobaan yang dilakukan adalah sebagai berikut:
Gambar 1 . Hasil Training Set Weka
Sedang kan hasil prediksi Weka menggunakan algoritma decision tree dapat dilihat dari gambar berikut:
Gambar 2. Hasil Prediksi Algoritma Decision Tree J48
Berdasarkan  gambar  2.  didapatkan  hasil  bahwa  pasien  penderita hypertensi dengan  jenis  kelamin  perempuan  dan  berada dalam rentang usia yang tua memiliki pekerjaan sebagai ibu rumah tangga memiliki golongan darah A dan tinggal di wilayah Amplas  memiiliki  resiko  kematian  yang  paling  tinggi  dengan  rasio  prediksi  0,133333,  kemudian  yang  kedua  adalah perempuan penderita dispepsia yang memiliki rentang usia tua memiliki golongan darah O dan tinggal  di wilayah Tembung adalah pasien yang memiliki resiko kematian terbesar kedua

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil-hasil analisis dan percobaan yang dilakukan pada bab sebelumnya, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut:
1.  Pola penyakit pasien dapat diketahui dengan menggunakan data rekam medis dari rumah sakit dan mengambil data-data yang dapat mempengaruhi penyakit pasien tersebut.
2.  Algoritma decision tree dapat dengan mudah memproses data karena mudah beradaptasi pada interaksi kompleks antar variabel. Setiap cabang pohon dapat terdiri atas kombinasi dari variabel dan variabel yang sama dapat muncul lebih dari satu di berbagai cabang pohon. Hal ini dapat berguna dalam mengetahui bagaimana sebuah variabel bergantung kepada lainnya dan bagaimana spesifik variabelnya.
3.  Penghitungn  data  mining  dengan  weka  sangat  mudah  dilakukan  dengan  mengi-input  data  ke  dalam  sebuah  file  yang berformat .csv kemudian menyimpan file tersebut dengan format .arrf yang terdapat di dalam weka untuk mendapatkan hasil prediksi dari aplikasi tersebut..

## REFERENCES
[1] A.Aneta, “Implementasi Kebijakan Program Penanggulangan Kemiskinan Perkotaan (P2KP) di Kota Gorontalo”, Jurnal Administrasi Publik, vol.I, pp. 54-65. 2010
[2] M.H. Iswanto, A.E.Permanasari, et.al, “Pemanfaatan Teknik Data Mining Untuk Diagnosis Penyakit Tuberculosis (TBC)”,vol.II, pp. 121-126.2015
[3] Sartikha, Maria, et.al, “Analisis Profil Mahasiswa Politeknik Negeri Batam dengan Teknik Data Mining Asosiasi dan Clustering”, vol.VIII, pp.16- 21.2016
[4] G.Abdillah,  et.al,  “Penerapan  Data Mining  Pemakaian  Air  Pelanggan  Untuk Menentukan  Klasifikasi  Potensi  Pemakaian  Air  Pelanggan  Baru  di PDAM Tirta Raharja Menggunakan Algoritma K-Means”, vol.I, SENTIKA, pp.498-506.2016
[5] A.B.Cahyono, “Analisis Pemanfaatan Small Disjunct Pada Decision Tree dengan Algoritma Genetika”, pp.6-9.2010
[6] H.Susanto, “ Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Siswa Berdasarkan Sosial Ekonomi, Motivasi, Kedisiplinan dan Prestasi Masa Lalu”, vol.II, pp.222-231.2014
[7] F.F.Harranto, S.Hansun, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT.WISE”, Vol.III, pp. 95-102.2017
[8] P.Meilina, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan  Decision  Tree  dan Regresi”,  Universitas Muhammadiyah, Vol.I, pp.1-9.2016
[9] H.Kurniawan,  Fujiati,  et.al,  “Analisa  Pola  Data  Penyakit  Rumah  Sakit  dengan  Menerapkan  Metode  Association  Rule  Menggunakan  Algoritma Apriori”, pp.195-201.2014
[10]  Y.Wobisono, Tutorial WEKA, Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia.2017