## PENERAPAN ALGORITME J48 UNTUK PREDIKSI PENYAKIT DEMAM BERDARAH
Tri Astuti 1 , Suciati 2 , Inke Mujiati 3 , Dian Ayu 4 , Vivit Ristianah 5 , Widhi Asty Lestari 6 1 Program Studi Teknik Informatika 23456 Program Studi Sistem Informasi
STMIK AMIKOM Purwokerto Jl. Let. Jend. Pol Sumarto Purwokerto Indonesia triastuti@amikompurwokerto.ac.id 1 , suciati.almahi@gmail.com 2 ,inke.bebe@yahoo.com 3 , diaaaanayu@gmail.com 4 ,vristianah@yahoo.com 5 , widhiasty25@gmail.com 6

## ABSTRAK
Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit infeksi virus yang disebabkan oleh gigitan nyamuk Aedes aegypti betina. Penyakit demam berdarah masih termasuk dalam  kategori  penyakit  yang  berbahaya,  bahkan  dapat  menyebabkan  kematian. Lamanya proses diagnosis penyakit tersebut menjadi hambatan bagi seseorang untuk mendapatkan diagnosis akan penyakit yang diderita secara dini. Penelitian ini dilakukan guna memprediksi penyakit demam berdarah menggunakan metode algoritme J48 yang di implementasik an pada data pasien penyakit demam berdarah. Dari hasil analisis menggunakan cross validation vold 5 diperoleh nilai akurasi 75.8333%, dan vold 10 menghasilkan nilai akurasi sebesar 80%.
Kata Kunci: Decision tree, Demam Berdarah, J48

## PENDAHULUAN
Penyakit  demam  berdarah  di  Indonesia  merupakan  penyakit  yang  mendorong angka  kematian  yang  cukup  tinggi,  sehingga  sampai  sekarang  penyakit  tersebut ditakuti  oleh  manusia.  Oleh  karena  itu  penyakit  demam  berdarah  perlu  diprediksi yaitu  dengan  menggunakan  klasifikasi  data  mining  sehingga  praktisi  kesehatan dalam  pengambilan  keputusan  bisa  lebih  tepat  dan  akurat.  Salah  satu  algoritme yang  dapat diterapkan  dalam  proses klasifikasi  adalah  decision  tree J48.
Algoritme  J48  dalam  klasifikasi  sebagai  teknik  dalam  data  mining  yang digunakan  dalam  penelitian  untuk  mendeteksi  seorang  pasien  terkena  DBD  dilihat dari  data  pasien  pada  suatu  rumah  sakit  berdasarkan  ciri-ciri  dan  gejala  pasien. Dengan  pengelompokkan  ini  akan  mempermudah  manajemen  dan  pengawasan penyakit  untuk  melihat  apakah  penyakit  DBD  berdasarkan  ciri-ciri,  gejala,  dan kondisi  tubuh  pasien  tersebut.  Dalam  penulisan  penelitian  ini  penulis  akan menggunakan  algoritme  J48  dikarenakan  menurut  penelitian  sebelumnya  telah
disebutkan  bahwa  teknik  decision  tree  lebih  fleksibel  dan  membuat  metode  ini atraktif,  khususnya  karena  memberikan  keuntungan  berupa  fisualisasi  saran (dalam  bentuk  decision  tree)  sehingga  prosedur  klasifikasinya  dapat  diamati (Gorunescu,  2011).
Penelitian  yang  dilakukan  dalam  menghasilkan  keputusan  dan  prediksi penyakit  demam  berdarah  berdasarkan  120  kasus  dan  16  Atribut  dengan  decision tree  mempunyai  kelebihan-kelebihan  dalam  mengolah  dataset  penyakit  demam berdarah.  Berdasarkan  atas  penelitian  diatas,  peneliti  akan  memilih  metode decision  tree  dalam  memprediksi  penyakit  demam  berdarah.  Dalam  penelitian  ini akan  dilakukan  penerapan  algoritme  decision  tree  (J48)  menggunakan  metode data  mining  dengan  mengoptimal  atribut-atribut  yang  berasal  dari  dataset  yang terpercaya  untuk  memprediksi  penyakit  demam  berdarah  dengan  tujuan  agar akurasi  menjadi  meningkat.  Industri  kesehatan  memiliki  sejumlah  besar  data kesehatan,  namun  sebagian  besar  data  tersebut  tidak  diolah  untuk  mengetahui informasi  tersembunyi  untuk  dijadikan  pengambilan  keputusan  yang  efektif  oleh para  praktisi  kesehatan.  Pengambilan  keputusan  atas  dasar  data  dan  informasi yang  akurat  akan  menghasilkan  keputusan  dan  prediksi  penyakit  menjadi  tepat sasaran.

## TINJAUAN  PUSTAKA
a. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  pengolahan  informasi  dari  sebuah  database  yang besar,  meliputi  proses  ekstraksi,  pengenalan,  komprehensif,  dan  penyajian informasi  sehingga  dapat digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.
b. Decision  tree
Decision  tree  adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  paling  populer karena  mudah  untuk  diinterpretasi  oleh  manusia.  decision  tree  adalah model  prediksi  menggunakan  struktur  pohon  atau  struktur  berhirarki.. Konsep  dari  decision  tree  adalah  mengubah  data  menjadi  pohon  keputusan dan  aturan-aturan  keputusan.  Manfaat  utama  dari  penggunaan  decision  tree adalah  kemampuannya  untuk  mem-break  down  proses  pengambilan keputusan  yang  kompleks  menjadi  lebih  simpel  sehingga  pengambil keputusan  akan lebih  menginterpretasikan  solusi  dari  suatu  permasalahan.
Salah satu algoritme induksi pohon keputusan yaitu ID3  (Iterative
Dichotomiser  3).  ID3  dikembangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan.  Dalam  prosedur algoritme  ID3,  input  berupa  sampel  training,  label  training  dan  atribut.  Algoritme C4.5  merupakan  pengembangan  dari  ID3.  Sedangkan  pada  perangkat  lunak  open source  WEKA mempunyai  versi  sendiri  C4.5 yang  dikenal  sebagai  J48.
Pohon  dibangun  dengan  cara  membagi  data  secara  rekursif  hingga  tiap  bagian terdiri  dari  data  yang  berasal  dari  kelas  yang  sama.  Bentuk  pemecahan  (split)  yang digunakan  untuk  membagi  data  tergantung  dari  jenis  atribut  yang  digunakan dalam  split.  Algoritme  C4.5  dapat  menangani  data  numerik  (kontinyu)  dan diskret.  Split  untuk  atribut  numerik  yaitu  mengurutkan  contoh  berdasarkan  atribut kontiyu  A,  kemudian  membentuk  minimum  permulaan  (threshold)  M  dari  contoh- contoh  yang  ada  dari  kelas  mayoritas  pada  setiap  partisi  yang  bersebelahan,  lalu menggabungkan  partisi-partisi  yang  bersebelahan  tersebut  dengan  kelas  mayoritas yang  sama.  Split  untuk  atribut  diskret  A  mempunyai  bentuk  value  (A)  ε  X  dimana X ⊂ domain(A).
Jika  suatu  set  data  mempunyai  beberapa  pengamatan  dengan  missing  value yaitu  record  dengan  beberapa  nilai  variabel  tidak  ada,  Jika  jumlah  pengamatan terbatas  maka  atribut  dengan  missing  value  dapat  diganti  dengan  nilai  rata-rata dari  variabel  yang  bersangkutan.  [Santosa,2007]

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  adalah  metode  algoritme  J48  digunakan  untuk mendeteksi  penyakit  demam  berdarah  pada  pasien  opname  di  Rumah  Sakit  Umum Wijaya  Kusuma  Daerah  Kabupaten  Banyumas.  Sesuai  dengan  sumber  data  dalam penyusunan  peneltian  ini  maka  dalam  penulisan  dan  pengumpulan  data,  penulis menggunakan  beberapa metode,  antara  lain:
a. Pengumpulan  Data
Pengumpulan dilakukan melalui wawancara dan juga observasi lapangan.  Adapun  data  yang  diperoleh  adalah  data  berupa  data  kasus DBD.  Selain  itu  juga  data-data  yang  terkait  dengan  hal  atau  faktor-faktor yang  mempengaruhi  daerah  terkena  DBD  seperti  data  usia,  jenis kelamin,  demam,  torniket,  pendarahan,  hepatomegaly,  syok,  hipotensi, nyeri,  mual.
b. Analisis
Data  yang  diperoleh  dilakukan  teknik  analisis  yaitu  data  akan  dipilih  dan dilakukan  pre-prosesing  data.  Adapun  tahapan  data  pre-prosesing  yang dilakukan  adalah  sebagai  berikut  :
1. Pembersihan  data  (cleaning  data),  yaitu  melakukan  pembersihan terhadap  data  yang  telah  diperoleh  dengan  cara  menghilangkan  data yang  dianggap  mempunyai  nilai  yang  sama,  data  yang  tidak  lengkap, dan juga  data yang  tidak  sesuai.
2. Setelah  data  diperoleh  maka  data  data  tersebut  akan  dilakukan intregasi  dan  transformasi  data,  yang  dilakukan  pada  tahapan  ini adalah  data  akan  diintegrasikan  dengan  data  yang  sesuai  dan ditransformasikan  kedalam  satu  kesatuan  hingga  menjadi  data  yang saling  terintegrasi  dan  berhubungan  antara  data  yang  satu  dengan yang  lainya.  Adapun  hasil  data  terintegrasi  dapat  dilihat  pada  Tabel 1.
Tabel  1. Daftar attribute demam  berdarah dataset No. Attribute Nilai Attribute 1. Usia Years 2. Jenkel {1, 0} laki-laki,  perempuan 3. demam {1, 0} ya, tidak 4 torniket {1, 0} ya, tidak 5. pendarahan {1, 0} ya, tidak 6. hepatomegali {1, 0} ya, tidak 7. Syok {1, 0} ya, tidak 8. hipotensi {1, 0} ya, tidak 9. Nyeri {1, 0} ya, tidak 10. Mual {1, 0} ya, tidak 11. epigasitrum {1, 0} ya, tidak 12. Lemas {1, 0} ya, tidak
13. trombosit Real 14. hemoglobin Real 15. hematokrit Real 16. Class {0, 1, 2, 3} Sehat, Demam  Dengue, Dengue,  Syndrome  Dengue.
c. Tahap  Penyusunan decision  tree
Decision  tree J48  merupakan  implementasi  dari  algoritme  C4.5  yang memproduksi decision  tree. Ini  merupakan  standar  algoritme  yang digunakan  dalam machine  learning.  Decision  tree merupakan  salah  satu algoritme klasifikasi dalam data mining. Algoritme klasifikasi merupakan  algoritme  yang  secara  induktif  dalam  pembelajaran  dalam mengkonstruksikan sebuah model dari dataset yang belum diklasifikasikan (pre classified dataset). Setiap data dari item berdasarkan  dari  nilai  dari  setiap  atribut.  Klasifikasi  dapat  dilihat sebagai  mapping  dari  sekelompok  set  dari  atribut  dari  kelas  tertentu. Decision  tree mengklasifikasikan  data  yang  diberikan  menggunakan nilai  dari  atribut.

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
1. Penelitian  ini  menggunakan  dataset  demam  berdarah  rumah  sakit Wijaya  Kusuma  untuk  proses  imputasi.  Dataset  ini  terdiri  dari  120  kasus dengan  15  kondisi  atribut  dan  satu  atribut  keputusan.  Daftar  atribut  pada dataset  demam  berdarah  dapat  dilihat  pada  Tabel  I.  Preprocessing dilakukan  dengan  membuat  dataset  lengkap  merupakan  proses  pertama kali  dilakukan  dalam  imputasi.
Tabel  2. Data  yang  belum  dihilangkan  atributnya: Attribute Nilai Attribute Usia Years Jenkel {1, 0} laki-laki,  perempuan Demam {1, 0} ya, tidak Torniket {1, 0} ya, tidak Pendarahan {1, 0} ya, tidak Hepatomegali {1, 0} ya, tidak Syok {1, 0} ya, tidak Hipotensi {1, 0} ya, tidak Nyeri {1, 0} ya, tidak Mual {1, 0} ya, tidak Epigasitrum {1, 0} ya, tidak Lemas {1, 0} ya, tidak Trombosit Real Hemoglobin Real Hematokrit Real Class {0, 1, 2, 3} Sehat, Demam  Dengue, Dengue,  Syndrome  Dengue.
2. Untuk  mendapatkan  pohon  keputusan  maka  kita  perlu  menghilangkan beberapa attribute.
Tabel  3. Data  yang  sudah  dihilangkan  atributnya
Attribute Nilai Attribute Usia Years Jenkel {1, 0} laki-laki,  perempuan Demam {1, 0} ya, tidak Hipotensi {1, 0} ya, tidak Mua {1, 0} ya, tidak epigasitrum {1, 0} ya, tidak Lemas {1, 0} ya, tidak trombosit Real hemoglobin Real hematokrit Real Class {0, 1, 2, 3} Sehat, Demam  Dengue, Dengue,  Syndrome  Dengue.
3. Nilai  akurasi  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  dengan  menggunakan cross  validation  volt  5  sebesar  75.8333%    dan  volt  10  nilai  akurasinya 80%.
4. Informasi  nilai  yang  terletak  dalam  kurung  pada  setiap  akhir  node menunjukkan  banyaknya  data  yang  dilatih  dan  jumlah  data  yang  salah dikenali.  Apabila  hanya  terdapat  satu  nilai  saja  menunjukkan  bahwa semua  data  di  akhir    node  tersebut  dapat  diklasifikasikan  dengan  baik semuanya.  Dari  120  data,  didapatkan  nilai  akurasinya  sebesar  80%. Setelah  menghilangkan  beberapa  attribute  maka  menghasilkan  pohon keputusan:
Gambar  1. Decision tree J48 pada dataset DBD

## KESIMPULAN  DAN SARAN
a. Kesimpulan
Penelitian  ini  dilakukan  menggunkan  algoritme  J48  dari  hasil eksperimen menunjukkan tingkat akurasi sebesar 75,833% menggunakan  cross  validation  vold  5  dan  hasil  80%  menggunakan  vold 10  dalam  mendeteksi  klasifikasi  penyakit  demam  berdarah.  Penelitian dilakukan  dari  tahap  awal  hingga  pengujian  menggunakan  penerapan algoritme  untuk  memberikan  jawaban  atas  permasalahan  sulitnya mendeteksi  klasifikasi  penyakit  demam  berdarah  pada  pasien  opname. Berdasarkan  hasil  penelitian,  menyimpulkan  bahwa,  algoritme  mudah dalam  mendeteksi  penyakit  demam  berdarah  pada pasien  opname.
b. Saran
Berdasarkan hasil penelitian, penerapan algoritme dalam mendeteksi  penyakit  demam  berdarah  pada  pasien  opname  ini  dapat membawa  efek  positif  dalam  proses  mendeteksi  penyakit  demam berdarah,  namun  terdapat  beberapa  hal  yang  perlu  penulis  sarankan antara  lain:
1. Dalam  pengukuran  akurasi  data dapat lebih  untuk  ditingkatkan.
2. Ada  baiknya  apabila  dilakukan  pengujian  data  dengan  teknik algoritme  menggunakan  lebih  dari  satu  metode  algoritme  untuk mendapatkan  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi.

## DAFTAR  PUSTAKA
Cetiner  B.  Gultekin,  Sari  Murat  dan  M.ABuras  Hani,  2009,  “  Recognition  of Dengue  Diseases  Patterns  Using  Articial  Neural  Network,”  Department  of Manufacturing  and Materials  Engineering,Kualumpur,  Malaysia.
Iancu  Eugen,  Iancu  Ionela,  Sfredel  Veronica,  2010,  “Predictive  Control  of  Blood Glucose  in  Diabetes  Mellitus  Patients”  Department  of  Automation, University  of Craiova.
Rahim  H.Abdul.,  Ibrahim.,  Taib  M.N.,  2010,  “System  Identification  of  Non Linear  Autoregressive  Models  in  Monitoring  Dengue  Infection,” Universiti  Teknologi  Malaysia.
Santoso  Budi,  “Buku  Data  Mining:  Data  Mining,Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk Keperluan  Bisnis,”  Graha.
Sapna,  S,  Ms.,  Tamilarasi,  A.,  2012,  “Fuzzy  Relational  Equation  in  Preventing Diabetic  Heart  Attack”,Dept.  of  Master  of  Computer  Applications,  India,
2009.Jurnal  Teknologi  Informasi,  Volume  8  Nomor  1,  April  2012,  ISSN 1414-999966 http://research.pps.dinus.ac.id email redaksi:
stefanus@pps.dinus.ac.id
Tan  Philip,  Cing  Tay  Joc,  2006,  “Evolving  Boolean  Network  to  Find  Intervention Points  in  Dengue  Pathogenesis”  Nanyang  Technological  University,
Singapore.