p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Penerapan Algoritma C4.5 dalam Prediksi Potensi Tingkat  Kasus Pneumonia di Kabupaten Karawang
Ade Purwanto a1 , Aji Primajaya, S.Si., M.Kom b2 , Apriade Voutama, M.Kom a,b3
a Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puserjaya, Kec. Telukjambe Timur, Karawang
1 ade.16010@student.unsika.ac.id
3 apriade.voutama@staff.unsika.ac.id
b Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puserjaya, Kec. Telukjambe Timur, Karawang
2 aji.primajaya@staff.unsika.ac.id

## Abstrak
Dilansir dari www.unicef.org disebutkan bahwa hasil analisis baru menunjukkan bahwa, tahun lalu, pneumonia merenggut nyawa lebih dari 800.000 anak balita di seluruh dunia, atau 39 anak per detik. Sebagian besar kematian terjadi pada anak berusia di bawah dua tahun dan nyaris 153.000 kematian terjadi pada bulan pertama kehidupan. Kabupaten Karawang merupakan salah satu Kabupaten yang ada di jawa barat. Menurut data rekapitulasi laporan program pengendalian ISPA dinas kesehatan Kabupaten Karawang tahun 2019 terdapat 56,67% anak dibawah 5 tahun yang terdiagnosis penyakit pneumonia dan tingkatan kasus pneumonia terus bertambah setiap tahunnya. Data  mining merupakan  suatu  teknik  penggalian  atau  penemuan  baru  dari  data  yang  besar  kemudian mengekstraksi data tersebut menjadi informasi-informasi yang nantinya dapat digunakan. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan algoritma C4.5 dan cross validation menggunakan tools Weka. hasil evaluasi yang dilakukan dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  algoritma  C4.5  dengan  menggunakan cross  validation nilai  K  berbeda-beda memberikan hasil evaluasi yang berbeda-beda. Nilai K=2, K=3, K=4, K=9, K=10 masuk kedalam kategori Good Classification karena mempunyai rentang nilai ROC area yaitu 0,80-0,90 sedangkan untuk nilai K=5, K=6, K=7, K=8 masuk ke dalam kategori Excelenet Cassification .
Kata kunci: Data mining , Prediksi, Algoritma C4.5, CRISP-DM, Weka,  Pneumonia.

## Application of C4.5 Algorithm in Prediction of Potential Level of Pneumonia Discovery in Karawang District

## Abstract
Reporting from www.unicef.org stated that the results of the new analysis show that, last year, pneumonia claimed the  lives  of  more  than  800,000  children  under  five  worldwide,  or  39  children  per  second.  Most  of  the  deaths occurred  in  children  under  two  years  of  age  and  nearly  153,000  deaths  occurred  in  the  first  month  of  life. Karawang Regency is one of the districts in West Java. According to the data recap of the ISPA control program report, the health department of the district Karawang in 2019 there are 56.67% of children under 5 years of age diagnosed with pneumonia and the rate of pneumonia cases continues to increase every year. Data mining is a technique of extracting or new discoveries from large data and then extracting that data into information that can later be used. Experiments were carried out using the C4.5 algorithm and cross validation using Weka tools . The results  of  the  Evaluation  can  be  concluded  that  the  C4.5  algorithm  by  using  the  cross-validation  of  different  K values gives different Evaluation results. The value of K = 2, K = 3, K = 4, K = 9, K = 10 is included in the Good Classification category because it has a range of ROC area values, namely 0.80-0.90 while for K = 5, K = 6, K = 7, K = 8 are included in the Excelenet Cassification category.
Keywords: Data mining, prediction, Algorithm C4.5, CRISP-DM, WEKA, Pneumonia
I. P ENDAHULUAN
World Health Oganization (WHO) menyebut Pneumonia  sebagai  pembunuh  anak-anak  terkemuka  di seluruh dunia, karena Pneumonia adalah pembunuh utama balita  di  dunia,  lebih  banyak  dibandingkan  dengan
gabungan penyakit AIDS, malaria dan campak. Persentasenya  yaitu  19%  dari  semua  penyebab  kematian balita,  kemudian  disusul  diare  17%  [1].  Data  Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) RI tahun 2018 menunjukkan adanya  peningkatan  prevalensi  atau  jumlah  penderita
pneumonia di bandingkan hasil tahun 2013.  Berdasarkan diagnosis  tenaga  kesehatan  jumlah  orang  yang  terkena penyakit  ini  pada  2013  sekitar  1,6%  dan  mengalami kenaikan 4% pada tahun 2018. Sedangkan untuk provinsi jawa barat pada tahun 2018 mengalami kenaikan sebesar 6% di  bandingkan  tahun  2013  [2].  Menurut  data  rekapitulasi laporan  program  pengendalian  ISPA  Dinas  Kesehatan Kabupaten  Karawang  tahun  2019  terdapat  56,67%  anak dibawah 5 tahun yang terdiagnosis penyakit pneumonia.
Dalam hal ini potensi penyakit pneumonia perlu adanya monitoring  secara  cepat  dan  efektif.  Dinas  kesehatan Karawang  selaku  badan  yang  bertanggung  jawab  dalam mengawasi dan membuat solusi bagi daerah yang terkena penyakit pneumonia. Data mining dengan model prediksi mampu  membantu  dalam  memprediksi  potensi  tingkat kasus pneumonia di Kabupaten Karawang, metode prediksi yang  di  gunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Decision  tree C.4.5.
Penelitian  sebelumnya  tentang  Komparasi  Metode Klasifikasi Data mining Algoritma C4.5 dan Naive bayes Untuk  Prediksi  Penyakit  Hepatitis.  Pada  penelitian  ini menghasilkan  klasifikasi data  mining Algoritma  C4.5 menghasilkan  akurasi  77,29%  dan  nilai  AUC  0,846  yang termasuk  dalam  Good  Classification. Naive  bayes menghasilkan  akurasi  83,71%  dan  nilai  AUC  0,812. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kedua metode ini  akurat  dalam  melakukan  prediksi  untuk  penyakit hepatitis.  Algoritma  C4.5  lebih  unggul  dari Naive  bayes karena  memiliki  nilai  AUC  0,846  dengan  kategori Good Clasification [3].
Penelitian  sebelumnya  juga  dilakukan  oleh  tentang Perbandingan  Algoritma Naive  bayes dan  C4.5  Untuk Klasifikasi  Penyakit  Anak,  Penelitian  ini  menggunakan dataset berupa data rekam medis pasien anak dari Rumah Sakit Islam Yarsi Pontianak sebanyak 240 record (kasus) yang  terjadi  selama  tahun  2014  hingga  2016. Dataset tersebut  terdiri  dari  52  atribut  berupa gejala  penyakit  dan menggunakan  cross  validation.  Dari  hasil  perbandingan menunjukkan  bahwa  algoritma  terbaik  dengan  akurasi sebesar  90.00%  yaitu Decision  tree C4.5.  Sementara algoritma Naive bayes memperoleh tingkat akurasi sebesar 89.58% [4].
Penelitian lainnya tentang Model Algoritma C4.5 Untuk Prediksi  Penyakit  Jantung  menghasilkan  Model  yang dihasilkan  diuji  untukmendapatkan  nilai accuracy ,  dan AUC  dari  setiap  algoritma  sehingga  didapat  pengujian dengan  menggunakan  C4.5  didapat  nilai accuracy adalah 86,59  %  dengan  nilai  AUC  adalah0.957,  dan  masuk kategori  kelompok  klasifikasi  yang  sangat  baik,  karena nilai AUC antara 0.90 sampai 1.00 [5].
Kelebihan Algoritma Decision tree dapat menghasilkan pohon keputusan yang mudah diinterprestasikan, memiliki tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima,  efisien  dalam menangani  atribut  bertipe  diskret  dan  dapat  menangani atribut bertipe diskret dan numerik [6].

## II. M ETODOLOGI

## A. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu CRISP-DM ( Cross-Industry Standard Process for
Data  mining ).  Langkah-langkah  yang  digunakan  yaitu Business  Understanding,  Data  Understanding,  Data Preparation,  Modeling,  Evaluation,  dan  Deployment . Untuk  menjelaskan  rincian  langkah-langkah  pengolahan CRISP-DM bisa dilihat pada Gambar
Gambar  1.  Proses Data mining Metodologi CRISP-DM
1) Business Understanding: Pada tahap ini melakukan  observasi  dan  wawancara  kepada  dinas kesehatan  Karawang  untuk  mengetahui  masalah  yang terjadi  terhadap  data  penyakit  ISPA  di  Karawang  dan melakukan solusi yang tepat untuk permasalahan yang ada.
2) Data  Understanding: Pada  tahap  ini  dilakukan pengumpulan  data yang  dibutuhkan  yaitu  Rekap  Laporan Pengendalian  ISPA  Kabupaten  Karawang.  Pada  tahap  ini dilakukan pemahaman tiap atribut yang terdapat dalam data yang sudah diperoleh.
3) Data  Preparation: Pada  tahap  ini  dilakukan pemilihan  atribut  atau  parameter  yang  akan  di  gunakan dalam tahap Modeling. Kemudian melakukan format data karena data yang didapat berupa file Excel, dirubah ke file berformat CSV agar bisa terbaca oleh software WEKA.
4) Modeling: Pada  tahap  ini  menentukan  teknik  data mining  yang  digunakan,  tools    data,  dan  algoritma  data mining.  Teknik  data  mining  yang  digunakan  yaitu klasifikasi dengan algortima C4.5 dan tools  WEKA  3.8.2
5) Evaluation: Pada  tahap  ini  dilakukan  interprestasi terhadap  hasil  data  mining  yang  ditujukan  dalam  proses pemodelan  pada  fase  sebelumnya.  Evaluasi  dilakukan secara mendalam dengan tujuan menyesuaikan model yang didapat agar sesuai degan sasaran yang ingin dicapai dalam fase pertama.  Evaluasi dilakukan menggunakan Confusion Matrix  yang  akan  menghasikan  menghasilkan      nilai accuracy,   precision, dan recall.
6) Deployment: Pada tahap ini dilakukan penyusunan laporan atau presentasi dari hasil yang didapat dari proses data  mining.  Laporan  akhir  melalui  pengetahuan  yang
didapat atau pengenalan pola pada data dalam proses data mining  dan  dipresentasikan  dalam  bentuk  grafik  atau deskripsi yang mudah dipahami.

## B. Studi Litelatur
1) Pneumonia: Pneumonia atau dikenal juga dengan istilah paru-paru basah adalah infeksi yang mengakibatkan peradangan pada kantong-kantong udara di salah satu atau kedua  paru-paru.  Pada  penderita  pneumonia,  sekumpulan kantong-kantong  udara  kecil  di  ujung  saluran  pernapasan dalam  paru-paru  (alveoli)  akan  meradang  dan  dipenuhi cairan atau nanah. Akibatnya, penderita mengalami sesak napas, batuk berdahak, demam, atau menggigil [7].
2) Data Mining: Data mining merupakan serangkaian  proses  dalam  pencarian  pola,  hubungan, penggalian  nilai  tambah  dari  data  dan  informasi  yang berukuran  besar  berupa  pengetahuan  dengan  tujuan menemukan  hubungan  dan  menyederhanakan  data  agar diperoleh  informasi  yang  dapat  dipahami  dan  bermanfaat dengan  bantuan  ilmu  statistik  dan  matematika  [8].  Data mining  merupakan  serangkaian  proses  dalam  pencarian pola,  hubungan,  penggalian  nilai  tambah  dari  data  dan informasi  yang  berukuran  besar  berupa  pengetahuan dengan tujuan menemukan hubungan dan menyederhanakan  data  agar  diperoleh  informasi  yang dapat  dipahami  dan  bermanfaat  dengan  bantuan  ilmu statistik dan matematika [9].

## 3) CRISP-DM:
CRISP-DM ( Cross-Industry Standard  Process  for  Data  mining )  merupakan  suatu konsorsium perusahaan yang didirikan oleh Komisi Eropa pada  tahun  1996  dan  telah  ditetapkan  sebagai  proses standar  dalam  data  mining  yang  dapat  diaplikasikan  di berbagai  sektor  industri  [10]. CRIPS-DM terdiri  dari  6 tahap yaitu Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation, dan deployment [11] .
4) Pohon  Keputusan: Pohon  keputusan  merupakan metode  yang  umum  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi pada data mining. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, klasifikasi merupakan Suatu teknik menemukan kumpulan pola atau fungsi yang mendeskripsikan  serta  memisahkan  kelas  data  yang  satu dengan  yang  lainnya  untuk  menyatakan  objek  tersebut masuk  pada  kategori  tertentu  dengan  melihat  pada kelakuan  dan  atribut  dari  kelompok  yang  telah didefinisikan [12].
5) Algoritma  C4.5: Algoritma  C4.5  merupakan kelompok  algoritma  Decision  tree.  Algoritma  ini mempunyai  input  berupa  training  samples  dan  samples. Training samples berupa data contoh yang akan digunakan untuk  membangun  sebuah  tree  yang  telah  diuji kebenarannya.  Sedangkan  samples  merupakan  field-field data  yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  parameter dalam  melakukan  klasifikasi  data.  Algoritma  C4.5 menghasilkan  beberapa  aturan-aturan  dan  sebuah  pohon keputusan dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  keakuratan dari  prediksi  yang  sedang  dilakukan,  disamping  itu
algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  mudah dimengerti. Beberapa pengembangan yang dilakukan pada C4.5  adalah  sebagai  antara  lain  bisa  mengatasi  missing value,  bisa  mengatasi  contin  data  dan  pruning.  Secara umum algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:
a. Pemilihan atribut sebagai akar
b. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai
c. Bagi kasus dalam cabang
d. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama  [13].
6) Confuson  Matrix: Confusion  matrix  adalah  alat ukur berbentuk matriks yang digunakan untuk mendapatkan  jumlah  ketepatan  klasifikasi  terhadap  kelas dengan algoritma yang dipakai [14] . T ABEL I C ONFUSION M ATRIX
Nilai Sebenarnya True False Nilai prediksi True TP FP False FN TN
Keterangan:
True  Positif  (TP)  adalah  jumlah  data  positif  yang terklasifikasikan dengan benar.
True  Negative  (TN)  adalah  jumlah  data  negatif  yang terklasifikasikan dengan benar.
False  Positif  (FP)  adalah  kelas  negatif  yang terklasifikasikan positif.
False  Negative  (FN)  adalah  kelas  negatif  yang terklasifikasikan negatif.
7) WEKA: WEKA      adalah    sebuah    paket    tools machine    learning  praktis.  WEKA  merupakan  singkatan dari “ Waikato Environment for Knowledge Analysis ”, yang dibuat  di  Universitas  Waikato,  New  Zealand    untuk penelitian,    pendidikan    dan    berbagai    aplikasi.  WEKA mampu  menyelesaikan  masalah-masalah  data  mining  di dunia  nyata,  khususnya  klasifikasi  yang  mendasari pendekatan  machine  learning.  Perangkat  lunak  ini  ditulis dalam  hirarki  class  Java    dengan    metode    berorientasi objek  dan  dapat  berjalan hampir di semua platform [15].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil
Hasil dari penelitian data mining yang telah dilakukan adalah  bagaimana  menganalisis  algoritma  C  4.5  dalam memprediksi  potensi  tingkat  kasus  penemonia  di Kabupaten Karawang.
1) Business  Understanding :  Tahapan  pemahaman bisnis  berfokus  pada  pemahaman  tujuan  kebutuhan berdasarkan  penilaian  bisnis.  Selanjutnya  pemahaman tersebut diubah menjadi sebuah rencana awal data mining untuk mencapai tujuan. Tujuan bisnis ini berdasarkan pada fungsi analisis algoritma C 4.5. tujuannya yaitu agar data jumlah  kasus  penumonia  dapat  dimanfaatkan  sebaik mungkin  dan  memberikan  informasi  untuk  memprediksi kasus penumonia di kabupaten Karawang.
Dataset diperoleh  dari  Dinas  Kesehatan  Kabupaten Karawang.  data  ini  akan  digunakan  untutk  memeperoleh suatu  informasi  yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan penelitian  ini.  Dari  informasi  yang  didapat  diharapkan mampu memeberikan informasi untuk pemahaman bisnis. Tujuan data  mining dalam  penelitian  ini  adalah mengentahui  model  terbaik  untuk  memprediksi  tingkat kasus pneumonia di karawang
2) Data  Understanding: Tahapan  ini  merupakan tahap pemahaman data yang diperoleh dari dinas kesehatan Karawang.  pemahaman  data  ini  mengacu  pada  data-data yang telah dipeoleh dari Dinas Kesehatan mengenai rekap laporan  pengendalian  ISPA  dinas  kesehatan  Karawang dimana didalam data terdapat kasus penumonia.
Pengumpulan  data  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini yaitu data yang didapat dari Dinas Kesehatan Karawang mengenai data mengenai tingkat kasus ISPA di karawang. Keterangan data yang diperoleh bisa dilihat pada TABEL II.
T ABEL II
K ETERANGAN D ATA YANG DIPEROLEH Nama Data Tahun Atribut Sumber Rekap Laporan Program Pengendalian ISPA 2016 2017 2018 2019 1) Puskesmas 2) Jumlah Penduduk 3) Jumlah Penduduk usia balita 4) Perkiraan Penumonia Balita 5) Jumlah kunjungan balita batuk 6) Pneumonia < 5 tahun (Laki-laki dan perempuan) 7) Penumonia berat < 5 tahun (Laki- laki dan perempuan) 8) Pumlah pneumonia < 5 tahun (Laki-laki dan perempuan) 9) Jumlah Balita Batuk yg dihitung napas 10) Persentase kasus pneumonia <5 tahun 11) Batuk bukan Pneumonia 12) Jumlah balita batuk yang dihitung napas. 13) Presentase yang melaksanakan pemeriksaan dan Tatalaksana Standar 14) Jumlah kematian
Balita karena pneumonia.
15) ISPA >= 5 tahun bukan pneumonia.
16) ISPA >= 5 tahun penumonia Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang
3) Data  Preparation: Data  Preparation  mencakup semua  kegiatan  untuk  membangun  dataset  yang  akan dimasukan  ke  dalam  tools  pemodelan  dari  data  mentah  / awal.  Dataset  yang  diolah  dalam  pemodelan  ini menggunakan algoritma C4.5.
Data yang dipilih adalah data yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang antara  tahun 2016-2018 untuk data  testing  dan  training  sedangkan  2019  untuk  uji prediksi hasil model C4.5. Dari dataset yang ada, variabel yang akan di ambil diantaranya  adalah Nama puskesmas, jumlah penduduk, jumlah penduduk usia balita, perkiraan penrumonia balita, jumlah kunjungan balita batuk/kesukaran  bernafas,  jumlah  pneumonia  <  5  tahun, jumlah  penumonia  >5  tahun,  jumlah  kasus  pneumonia ditatalaksana  standar  dan  tingkatan  kasus  penumonia. Tingkatan kasus pneumonia merupakan atribut baru yang ditambahkan yang menyatakan pelabelan dari kelas target. Label merupakan atribut yang menyatakan tingkatan kasus penumonia  Rendah,  Sedang,  Tinggi.  Kasus  Rendah merupakan label kelas pada data yang memiliki persentase kasus  <50%,  kasus  Sedang  merupakan  label  kelas  pada data yang memiliki persentase kasus 50% - 80%, dan kasus Tinggi  merupakan  label  kelas  pada  data  yang  memiliki persentase  kasus  >  80%.  Persentase  untuk  tiap  tingkatan kasus berdasarkan arahan dari Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang.
Penentuan  kelas  target  dilakukan  secara  manual  oleh peneliti  yang  diberikan  dasar  perhitungan  oleh  Dinas Kesehatan  untuk  menghitung  persentase  tingkat  kasus penumonia.

## 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠
= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑛𝑒𝑚𝑜𝑛𝑖𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑘𝑖𝑟𝑎𝑎𝑛 𝑝𝑛𝑒𝑚𝑜𝑛𝑖𝑎 𝑏𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎 × 100% (1) T ABEL II C ONTOH D ATA S EBELUM D IBERI K ELAS T ARGET Puskesmas Jumlah Penduduk Perkiraan Pnemonia Balita Jumlah Pneumonia < 5 Tahun Adiarsa 60761 281 220 Anggadita 27095 125 178 Balongsari 18440 85 104 Batujaya 83016 384 307 Bayur Lor 26946 124 143 Ciampel 38077 176 138 Cibuaya 58012 268 286 Cicinde 28954 134 79 Cikampek 104344 482 402 Cikutra 34612 160 81 Tunggakjati 27265 126 40
T ABEL IV D ATA S ETELAH D IBERI K ELAS T ARGET Puskesmas Jumlah Penduduk Perkiraan Pnemonia Balita Jumlah Pneumonia < 5 Tahun Tingkat Kasus Adiarsa 60761 281 220 Sedang Anggadita 27095 125 178 Tinggi Balongsari 18440 85 104 Tinggi Batujaya 83016 384 307 Tinggi Bayur Lor 26946 124 143 Tinggi Ciampel 38077 176 138 Sedang Cibuaya 58012 268 286 Tinggi Cicinde 28954 134 79 Sedang Cikampek 104344 482 402 Tinggi Cikutra 34612 160 81 Sedang Tunggakjati 27265 126 40 Rendah
Hasil yang didapatkan dari pemberian kelas target pada data  yang  digunakan  yaitu  data  tahun  2016-1018  yang berjumlah  150 record mengasilkan  107 record masuk kedalam  kelas  target  tingkat  kasus  Rendah,  16 record masuk kedalam kelas target tingkat kasus Sedang, dan 27 record masuk kedalam kelas target tingkat kasus Tinggi.
4) Modeling: Pemodelan adalah fase yang langsung melibatkan  data  mining.  Pemilihan  teknik  data  mining, algoritma  dan  mementukan  parameter  dengan  nilai  yang optimal.  Teknik  pemodelan  data  mining  yang  dipilih adalah klasifikasi prediksi dengan menggunakan algoritma C4.5  decision  tree.  Klasifikasi  algoritma  C4.5  digunakan untuk mencapai tujuan awal penelitian yaitu memprediksi tingkat  kasus penumonia di Kabupaten Karawang . Proses pembangunan model algoritma C4.5 menggunakan tools weka  dan data yang diapakai adalah data rekap laporan ISPA tahun 2016-2018 yang berjumlah 150 record . Algoritma C4.5 masuk ke dalam modul Tree didalam  aplikasi  weka    dan  memiliki  kode  nama  J48. Model yang digunakan yaitu menggunakan algoritma C 4.5 Dalam  tahap  ini  model  yang  dihasilkan  yaitu  pohon keputusan yang terdiri dari 6 aturan/rule bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar  2. Pohon Keputusan
Untuk perhitungan secara manual akan dijelaskan sebagai berikut.
Menghitung Entropy (S)

## Menghitung Information Gain
Contoh Menghitung Information Gain (Jumlah Penduduk)
Menghitung Split Info
Contoh menghitung Split Info (jumlah penduduk)
Menghitung Gain Ratio
Contoh Menghitung Gain Ratio (jumlah penduduk)
Dari  semua  perhitungan  nilai  entropy  dan  gain  ratio diatas,  dapat  diketahui  bahwa  nilai  gain  ratio  terbesar adalah variabel penumonia laki-laki < 5 tahun dengan nilai 0,564158256  dan  yang  terkecil  adalah  jumlah  penduduk dengan  nilai  0,000915943.  Kemudian,  ambil  nilai  gain ratio  terbesar  yaitu  penumonia  laki-laki  <  5  tahun  dan jadikan  sebagai  simpul  akar.  Hilangkan  atribut/variabel yang telah dipilih sebelumnya kemudian ulangi perhitungan nilai  entriopy  dan  gain  ratio  dengan memilih gain  ratio  terbesar  dan  dijadikan  simpul  internal  pohon. Ulangi perhitungan tersebut hingga semua variabel pohon memiliki kelas
5) Evaluation: Dalam  mengevaluasi  hasil  dilakukan dengan  menggunakan  cross  validation  dengan  nilai  K=2, K=3, K=4, K=5, K=6, K=7, K=8, K=9, K=10. Pengujian evaluasi  menggunakan tools weka  dan confusion  matrix . Berikut  merupakan  hasil  evaluasi  algoritma  C4.5  dengan mengggunakan  cross  validation  mengenai  nilai  akurasi, precision,  recall,  f-measure, serta  ROC  area  ditampilkan pada TABEL IV.
T ABEL II H ASIL E VALUASI C 4.5 DENGAN CROSS VALIDATION K=n Akurasi Precision Recall F- Measure ROC Area K=2 84% 0,866 0,840 0,814 0,829 K=3 86% 0,865 0,860 0,862 0,893 K=4 81,3333% 0,806 0,813 0,787 0,860 K=5 84,6667% 0,841 0,847 0,837 0,909 K=6 88% 0,873 0,880 0,875 0,933 K=7 88% 0,879 0,880 0,859 0,926 K=8 86% 0,857 0,860 0,846 0,913 K=9 85% 0,831 0,840 0,822 0,894 K=10 83,3333%, 0,840 0,853 0,842 0,893
Dari  TABEL  IV  dapat  diambil  kesimpulan  dengan menggunakan  cross  validation  nilai  K  berbeda-beda memeberikan hasil evaluasi yang berbeda-beda. Nilai K=2, K=3,  K=4,  K=9,  K=10  masuk  kedalam  kategori Good Clasification karena  mempunyai  rentang  nilai  ROC  area yaitu  0,80-0,90  sedangkan  untuk  nilai  K=5,  K=6,  K=7, K=8 masuk ke dalam kategori excelenet casification
6) Deployment: Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan laporan hasil atau laporan akhir kegiatan data mining serta dipresentasikan  dalam  bentuk  deskripsi  agar  lebih mudah dipahami.

## B. Pembahasan
Berdasarkan  pohon  keputusan  yang  dibangun  oleh algoritma C4.5 mengenai prediksi tingkat kasus penumonia di  Kabupaten  Karawang  pada  Gambar  2  menghasilkan  6 aturan, yaitu sebagai berikut :
1. JIKA Pneumonia laki-laki kurang dari 5 tahun  <= 51 dan pneumonia perempuan kurang dari 5 tahun <= 27 MAKA Rendah
2. JIKA Pneumonia laki-laki kurang dari 5 tahun  <= 51 dan  pneumonia  perempuan  kurang  dari  5  tahun  >27 dan jumlah penduduk <= 35164 MAKA Sedang.
3. JIKA Pneumonia laki-laki kurang dari 5 tahun  <= 51 dan  pneumonia  perempuan  kurang  dari  5  tahun  >27 dan jumlah penduduk > 35164 MAKA Rendah.
4. JIKA  Pneumonia  laki-laki  kurang dari 5  tahun   >  51 dan  perkiraan  pneumonia  balita  <=  292    MAKA Tinggi.
5. JIKA  Pneumonia  laki-laki  kurang dari 5  tahun   >  51 dan perkiraan pneumonia balita > 292  dan pneumonia laki-laki <=122 MAKA Rendah.
6. JIKA  Pneumonia  laki-laki  kurang dari 5  tahun   >  51 dan perkiraan pneumonia balita > 292  dan pneumonia laki-laki > 122 MAKA Rendah.
Uji  coba  dilakukan  menggunakan tools Weka  dengan Test-Option Supplied Test Set karena pengetesan dilakukan dengan  menggunakan  data  lain.  Dari  hasil  percobaan tersebut  diketahui  jika  pemodelan  yang  dihasilkan algoritma  C4.5  dapat  memprediksi  50  data  baru  tersebut
dengan  memberikan  keterangan  berupa  tingkat  kasus penumonia.
Gambar 3 merupakan hasil dari prediksi.

## Gambar  3. Hasil Prediksi Menggunakan Weka
Hasil prediksi yang didapatkan dari 50 data baru tersebut terdiri  dari  39  data  untuk  tingkat  kasus  Rendah  yang meliputi Adiarsa, Batujaya, Bayur Lor, Ciampel, Cibuaya, Cicinde,  Cikampek,  Cilamaya,  Curug,  Gempol,  Jatisari, Jayakerta,  Jomin,  Kalangsari,  Karawang,  Kutamukti, Kutawaluya, Lemah Duhur, Loji, Majalaya, Medang Asem, Nagasari, Pacing, Pakisjaya, Pangkalan, Pasirukem, Pedes, Plawad, Purwasari, Rngsdengklok, Sukatani, Sungai Buntu, Tanjungpura,  Telagasari,  Teluk  Jambe,  Tempuran, Tunggak Jati, Wadas, dan Wanakerta, 3 data untuk tingkat kasus  sedang  yang  meliputi  Anggadita,  Balongsari,  dan Rawamerta,  sementara  8  data  lainnya  masuk  kedalam kategori  tingkat  kasus  Tinggi  yang  meliputi  Cikampek Utara,  Kertamukti,  Klari,  Kota  Baru,  Krawangkulon, Lemah Abang, Tirtajaya, dan Tirtamulya.

## IV. K ESIMPULAN
Hasil pemodelan algoritma C4.5 dengan menggunakan tools Weka menghasilkan pohon keputusan dengan 6 buah rule  atau  aturan.  Untuk  mengetahui  hasil  dari  prediksi tingkat  kasus  pneumonia  di  Kabupaten  Karawang, dilakukan uji coba dengan menggunkan dataset dari tahun 2019 yang terdiri dari 50 data. Hasilnya menunjukkan dari 50  data  tersebut  39  data  masuk  kedalam  kategori  tingkat kasus  Rendah,  3  data  masuk  ke  dalam  kategori  tingkat kasus Sedang dan 8 data masuk kedalam kategori tingkat kasus Tinggi.
Hasil  nilai  penelitian  yang  telah  dilaksanakan menggunakan  Algoritma  C4.5  diterapkan  dengan  metode CRISP-DM  menggunakan tools Weka  3.8.3.  Eksperimen dilakukan dengan menggunakan cross validation. Performa algoritma  C4.5  diukur  menggunakan  nilai  akurasi, precision, recall, f-measure, dan ROC area.  Hasil evaluasi
yang dilakukan dapat diambil kesimpulan yaitu algoritma C4.5  dengan  menggunakan  cross  validation  nilai  K berbeda-beda  memberikan  hasil  evaluasi  yang  berbeda- beda.  Nilai  K=2,  K=3,  K=4,  K=9,  K=10  masuk  kedalam kategori  Good  Classification  karena  mempunyai  rentang nilai ROC area yaitu 0,80-0,90 sedangkan untuk nilai K=5, K=6,  K=7,  K=8  masuk  ke  dalam  kategori Excelenet Cassification.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S.  Rahmadhani,  M.  Jusman  Rau,  and  A.  Arifuddin, “Determinan pneumonia pada balita di wilayah kerja puskesmas kamonji  kota  palu  (factors  determinants  of  pneumonia  in toddlers at working area of kamonji public health center in palu city),” 2019.
[2] Kemenkes, “Hasil utama RISKESDAS 2018,” Jakarta, 2018.
[3] W.  D.  Septiani, “Komparasi Metode  Klasifikasi  Data Mining
Algoritma  C4.  5  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Penyakit Hepatitis,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  76–84, 2017.
[4] S.  Bahri,  D.  M.  Midyanti,  and  R.  Hidayati,  “Perbandingan Algoritma  Naive Bayes dan C4. 5  Untuk  Klasifikasi  Penyakit Anak,”  in Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi
(SNATI) , 2018, pp. 24–31.
[5] A. Rohman and M. Rochcham, “Model algoritma C4.5 untuk prediksi penyakit jantung,” Neo Tek. , vol. 4, no. 2, 2018.
[6] A.  Rohman  and  A.  Rufiyanto,  “Implementasi  data  mining dengan  algoritma  decision  tree  c4.  5  untuk  prediksi  kelulusan mahasiswa di universitas pandanaran,” Semin. Nas. Teknol. Inf.
Apl. Komput. , pp. 134–139, 2019.
[7] M. D. C. Pane, “Pneumonia,” Alodoc , 2020. [Online]. Available: https://www.alodokter.com/pneumonia.
[8] G.  Abdurrahman,  “Clustering  Data  Ujian  Tengah  Semester ( UTS ) Data Mining,” pp. 71–79, 2016.
[9] G.  Abdurrahman,  “Clustering  Data  Ujian  Tengah  Semester (UTS)  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 1, no. 2,
2016.
[10] N. R. Syarif and W. Windarto, “Aplikasi Data Mining Dengan Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means dan Metode Recency Frequency Monetary (RFM) Untuk Pengelompokan Pelanggan pada PT Eka Cipta Rasa,” SKANIKA , vol. 1, no. 3, pp. 1093– 1099, 2018.
[11] N. W. Wardani, Penerapan Data Mining Dalam Analytic CRM . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[12] A. Kurniawan, “Implementasi data mining algoritma c4. 5 untuk memprediksi  kelulusan  uji  kompetensi  smk  teknik  komputer dan jaringan (tkj)(study kasus: smk pembangunan daerah lubuk pakam),” Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 7, no. 1, 2019.
[13] K.  Umam,  D.  Puspitasari,  and  A.  Nurhadi,  “Penerapan Algoritma C4. 5 Untuk Prediksi Loyalitas Nasabah PT Erdika Elit Jakarta,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 4, no. 1, pp.
65–71, 2020.
[14] O. Arifin and T. B. Sasongko, “Analisa perbandingan tingkat performansi  metode  support  vector  machine  dan  naïve  bayes classifier,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Multimed.  2018 ,  pp. 67–72, 2018.
[15] M.  F.  Aziz,  S.  Defiyanti,  and  B.  N.  Sari,  “Perbandingan algoritma cart dan k-nearest neighbor untuk prediksi luas lahan panen  tanaman  padi  di  kabupaten  karawang,” J.  TAM (Technology Accept. Model. , vol. 9, no. 2, pp. 74–78, 2019.