INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 5 Tahun 2023 Page 848-863 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Implementasi Metode Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Gejala Autisme Pada Anak
Alam Nurzaman 1 ✉ , Teguh Nurhadi Suharsono 2
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Sangga Buana, Indonesia Email: alam.nurzaman12@gmail.com 1 ✉
Abstrak
Anak  merupakan anugerah dari Tuhan Yang Maha Esa, tetapi tidak  sedikit di antara mereka yang menghadapi  keterbelakangan  mental,  salah  satunya  adalah  autisme,  sebuah  gangguan  otak  yang menyebabkan beberapa area otak tidak berfungsi secara normal. Dampaknya adalah kesulitan dalam berkomunikasi  dan  berinteraksi  sosial.  Prediksi  kondisi  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan metode  algoritma  klasifikasi,  seperti  C4.5.  Algoritma  ini  digunakan  untuk  membuat  keputusan berdasarkan  data  yang  diberikan  dan  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  individu  sebagai memiliki atau tidak memiliki kondisi tertentu..Implementasi metode Algoritma C.45 berhasil diterapkan dalam  memprediksi  potensi  gangguan  autisme  pada  anak.  Secara  keseluruhan  hasil  penelitian  ini menunjukan bahwa metode algoritma C4.5 berhasil melakukan prediksi dengan baik dengan akurasi mencapai 90%.
Kata Kunci : Autisme, Algoritma C4.5, Prediksi

## Abstract
Children are a gift from God Almighty, but not a few of them face mental retardation, one of which is autism, a brain disorder that causes some areas of the brain not to function normally. The impact is difficulty  in  communicating  and  social  interaction.  Prediction  of  this  condition  can  be  done  using classification algorithm methods, such as C4.5. This algorithm is used to make decisions based on given data and can be used to classify individuals as having or not having certain conditions. The implementation of the C.45 Algorithm method was successfully applied in predicting potential autism disorders in children. Overall the results of this study show that the C4.5 algorithm method successfully predicts well with an accuracy of 90%.
Keyword: Autism, C4.5 algorithm, Prediction

## PENDAHULUAN
Anak adalah karunia yang berharga dalam keluarga. Kehadiran anak yang sehat dan sempurna menjadi dambaan setiap orang tua, karena mereka membawa kebahagiaan dan harmoni  dalam  keluarga.  Sayangnya,  tidak  semua  anak  lahir  dengan  kondisi  yang diharapkan. Beberapa anak menghadapi tantangan fisik dan mental yang mungkin tidak terdeteksi sejak lahir.
Ketidaknormalan dalam perkembangan anak bisa disebabkan oleh berbagai faktor, termasuk  genetik,  lingkungan,  gizi,  dan  usia  ibu  saat  hamil.  Salah  satu  bentuk  kelainan perkembangan yang sering terjadi adalah autisme.
Autisme  adalah  gangguan  otak  yang  menyebabkan  beberapa  area  otak  tidak bekerja secara normal, yang pada akhirnya menyebabkan penderita sulit berkomunikasi dan berinteraksi sosial [1].
Diagnosa dini dan intervensi yang tepat sangat penting dalam mengatasi autisme. Dalam  penelitian  ini,  penulis  akan  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  memprediksi kemungkinan  autisme  dengan  menganalisis  data  anak-anak  yang  diduga  mengalami gangguan perkembangan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan diagnosis dini bagi anak-anak dengan autisme.

## METODE PENELITIAN
1. Decision tree
Decision  tree,  atau  pohon  keputusan,  adalah  metode  pemodelan  prediktif  dalam ilmu data  dan  pembelajaran mesin. Decision tree mewakili  serangkaian keputusan  dan konsekuensi  yang  mungkin,  yang  diperlihatkan  dalam  bentuk  struktur  seperti  pohon dengan akar pohon sebagai node awal, cabang-cabang sebagai keputusan atau pengujian pada variabel input, dan daun-daun sebagai prediksi atau hasil akhir.
2. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah sebuah metode klasifikasi yang digunakan untuk membentuk sebuah model prediksi berdasarkan data yang telah diorganisir ke dalam kategori. C4.5 merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan  (Decision Tree)  untuk  mengekspolari  data,  menemukan  hubungan  tersembunyi  antara  sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target [2]. Dalam proses penerapan algoritma C4.5, langkah awalnya adalah memilih satu atribut sebagai simpul akar. Kemudian, buat cabang untuk setiap rekaman yang berkaitan dengan atribut tersebut. Setiap kasus akan dikelompokkan  ke  dalam  cabang  yang  sesuai  berdasarkan  nilai  atribut  yang  relevan. Langkah-langkah ini dilakukan secara berulang untuk setiap cabang hingga seluruh kasus
dalam cabang tersebut dapat menghasilkan keputusan yang tepat sesuai dengan kondisi atau aturan yang ada pada setiap cabang. Proses ini membantu dalam membangun pohon keputusan yang akhirnya digunakan untuk klasifikasi atau prediksi berdasarkan nilai-nilai atribut. Dalam proses memilih suatu atribut menjadi akar maka perlu  dilakukan proses perhitungan entropy dan gain [3]. Gain dengan nilai tertinggi akan digunakan menjadi root atau akar awal. Proses pemilihan atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk perhitungan mencari nilai gain sebagai berikut :
Keterangan :
S   : Himpunan kasus
A   : Atribut n   : Jumlah partisi atribut A |Si|  : Jumlah kasus pada partisi ke i |S|   : Jumlah kasus dalam S
Sebelum  memperoleh  nilai  Gain,  langkah  pertama  adalah  mencari  nilai  Entropy. Entropy  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  informasi  dari  suatu  atribut  dalam menghasilkan atribut lain [4]. Rumus dasar yang digunakan untuk menghitung Entropy sebagai berikut:
Keterangan: S: Himpunan kasus,
n : Jumlah partisi dalam atribut, pi: Proposi dari Si terhadap S
Setelah proses perhitungan selesai, hasilnya adalah sebuah pohon keputusan yang dapat dikonversi menjadi aturan menggunakan format IF-THEN-ELSE.
3. Data Preprocessing
Proses preprocessing data dilakukan untuk mendapatkan data yang siap digunakan dalam  penelitian.  Tahap-tahap  dalam  preprocessing  data  pada  klasifikasi  meliputi pemilihan data yang relevan, dan konversi data numerik menjadi kategori. Dari dataset yang  digunakan,  terdapat  sepuluh  atribut  yang  digunakan  seperti  Kesulitan  menjalin interaksi non-verbal, seperti kontak mata, ekspresi wajah, dan gesture, kesulitan dalam bermain  dengan  teman  sebaya,  tidak  ada  empati  dan  minat,  tidak  ada  timbal  balik
sosial/emosional, keterlambatan atau tidak ada perkembangan bicara, gangguan dalam memulai/mempertahankan  percakapan,  menggunakan  bahasa  idiosinkratik  secara stereotypic dan berulang, tidak ada permainan khayalan/imaginatif, mempertahankan satu minat/lebih  dengan  berlebihan,  terpaku  pada  suatu  rutinitas  dan  gerakan  gestur  khas (manarisme  motorik)  stereotypic  dan  berulang  (seperti  jentikan  jari)  yang  akan  diubah menjadi data kategori.
4. Dataset
Metode  algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  teknik  pembelajaran  mesin  yang memerlukan  dataset  sebagai  bahan  utama  dalam  proses  pembuatan  model  klasifikasi. Dataset  adalah  kumpulan  data  yang  terdiri  dari  contoh-contoh  atau  kasus-kasus  yang digunakan  untuk  melatih  dan  menguji  model.  Pada  kasus  ini  dataset  yang  digunakan berjumlah 69 data mengenai autisme pada anak.
Gambar 1. Dataset

## Gambar 2. Dataset 2

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Variable Penelitian
Variable  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ada  10  point  gejala autisme keterangan nya sebagai berikut :
1. Kesulitan menjalin interaksi non-verbal, seperti kontak mata, ekspresi wajah, dan gesture.
2. Menghadapi kesulitan dalam bermain dengan teman sebaya.
3. Kurangnya kemampuan untuk menunjukkan empati dan minat pada orang lain.
4. Tidak memiliki respon sosial atau emosional yang sesuai.
5. Mengalami keterlambatan atau ketidakmampuan dalam perkembangan bicara.
6. Mengalami gangguan dalam memulai atau mempertahankan percakapan.
7. Tidak menunjukkan minat dalam bermain khayalan atau berimaginasi.
8. Sangat fokus pada satu minat atau lebih secara berlebihan.
9. Cenderung  mengikuti  rutinitas  yang  kaku  dan  sulit  beradaptasi  dengan perubahan.
10. Menggunakan  bahasa  idiosinkratik  yang stereotip dan  berulang atau terlibat dalam gerakan gestur khas yang stereotip dan berulang, seperti jentikan jari.
Atribut dilakukan pengkodean seperti pada tabel berikut :

## Tabel 1. Variable Penelitian
Kode Gejala Nama Gejala G1 Kesulitan menjalin interaksi non-verbal, seperti kontak mata, ekspresi wajah, dan gesture. G2 Menghadapi kesulitan dalam bermain dengan teman sebaya. G3 Kurangnya  kemampuan  untuk  menunjukkan empati dan minat pada orang lain. G4 Tidak  memiliki  respon  sosial  atau  emosional yang sesuai. G5 Mengalami keterlambatan atau ketidakmampuan dalam perkembangan bicara. G6 Mengalami  gangguan  dalam  memulai  atau mempertahankan percakapan. G7 Tidak  menunjukkan  minat  dalam  bermain khayalan atau berimaginasi. G8 Sangat fokus pada satu minat atau lebih secara berlebihan. G9 Cenderung mengikuti rutinitas yang kaku dan sulit beradaptasi dengan perubahan. G10 Menggunakan  bahasa  idiosinkratik  yang stereotip  dan  berulang  atau  terlibat  dalam gerakan  gestur  khas  yang  stereotip  dan berulang, seperti jentikan jari.
2. Algoritma C4.5
Dari data yang terdapat pada gambar 1 dan gambar 2 maka dapat dihasilkan sebuah nilai entropy dan gain Berikut adalah  perhitungan entropy dan gain  pada
node pertama dari dataset yang telah disiapkan :

## Tabel 2. Perhitungan Node 1 Algoritma C4.5
Node 1 Jumlah Ya Tidak Entropi Gain Total 69 27 42  0.965636 G1 0.206989 YA 43 25 18  0.980798 TIDAK 26 2 24  0.391244 G2 0.031077 YA 32 16 16 1 TIDAK 37 11 26 0.8780 G3 0.160534127 YA 46 25 21 0.9945 TIDAK 23 2 21 0.4262 G4 0.3209206 YA 34 24 10  0.87398 TIDAK 35 3 32  0.42200 G5 0.145960238 YA 51 26 25 0.9997 TIDAK 18 1 17 0.3095 G6 0.175345886 YA 45 25 20 0.9911 TIDAK 24 2 22 0.4138 G7 0.132228968 YA 33 20 13  0.967295 TIDAK 36 7 29  0.710677 G8 0.186008004 YA 35 22 13  0.951763 TIDAK 34 5 29  0.602431 G9 0.232380589 YA 30 21 9  0.881291 TIDAK 39 6 33  0.619382 G10 0.12411698 YA 42 23 19  0.993447 TIDAK 27 4 23  0.605187
Pada Tabel 2 menunjukan bahwa atribut G4 memiliki nilai gain paling tinggi yaitu 0.3209206 maka atribut G4 akan menjadi root (node 1) dari pohon keputusan yang akan  dibentuk. Langkah berikutnya melakukan perhitungan lagi  dengan cara yang sama.
3. Decision Tree
Setelah  dilakukan  hasil  perhitungan  nilai  entropy  dan  nilai  gain,  maka  akan terbentuk sebuah pohon keputusan seperti pada Gambar 3 berikut :

## Gambar 3. Decision Tree Dari Perhitungan Algoritma C4.5
4. Confusion Matrix
Setelah decision tree telah terbentuk maka selanjutnya akan dilakukan evaluasi metode  algoritma  c  4.5  dalam  melakukan  prediksi  dengan  menggunakan  metode confusion matrix untuk membandingkan data asli dengan data masukan.
Tabel 3. Pengujian Metode
No  Pengujian Rule Hasil Prediksi Nilai Asli Kesimpulan 1 G1=yes, G2=yes, G3=yes, G4=yes, G5=yes,
G6=yes,
G7=yes,
G8=yes,
G9=yes,
G10=yes Aturan 11 YES YES Hasil prediksi sesuai
dengan nilai asli 2 G1=no, G2=no, Aturan 4 NO NO Hasil prediksi sesuai
No  Pengujian Rule Hasil Prediksi
Nilai Asli Kesimpulan G3=yes,
G4=no,
G5=yes,
G6=yes,
G7=no,
G8=yes,
G9=no, G10=yes dengan nilai asli 3 G1=yes, G2=no, G3=yes,
G4=yes,
G5=yes, G6=yes, G7=no,
G8=yes,
G9=no,
G10=yes Aturan 11 YES YES Hasil prediksi sesuai
dengan nilai asli
4 G1=yes, G2=yes, G3=yes, G4=yes, G5=yes,
G6=yes,
G7=yes, G8=yes, G9=no,
G10=no Aturan 11 YES YES Nilai Prediksi tidak sesuai dengan nilai asli
5 G1=yes, G2=yes, G3=yes,
G4=yes, G5=yes, Aturan 11 YES YES Hasil prediksi sesuai dengan nilai asli
No  Pengujian Rule Hasil Prediksi Nilai Asli
Kesimpulan
G6=yes,
G7=yes,
G8=no,
G9=no, G10=no
6 G1=no,
G2=no, G3=yes, G4=yes, G5=yes, G6=no, G7=yes,
G8=yes,
G9=no, G10=no Aturan 9 NO NO Hasil prediksi
sesuai dengan nilai asli 7 G1=yes, G2=no, G3=no, G4=no, G5=yes, G6=yes, G7=yes, G8=yes,
G9=yes,
G10=yes
Aturan 3 YES YES Hasil prediksi sesuai dengan nilai asli 8 G1=no, G2=yes, G3=no, G4=no, G5=yes, G6=no, G7=no,
G8=no,
Aturan 1 NO NO Hasil prediksi
sesuai dengan nilai asli
No  Pengujian Rule Hasil Prediksi Nilai Asli
Kesimpulan G9=no, G10=yes 9 G1=no, G2=yes,
G3=yes, G4=yes,
G5=yes,
G6=yes,
G7=yes,
G8=yes,
G9=yes,
G10=yes Aturan 10 YES YES Hasil prediksi sesuai
dengan nilai asli 10 G1=yes, G2=no, G3=no, G4=no, G5=no, G6=no, G7=yes, G8=no,
G9=no, G10=no Aturan 1 NO NO Hasil prediksi
sesuai dengan nilai asli
11 G1=yes, G2=no, G3=yes, G4=yes, G5=yes,
G6=yes,
G7=no,
G8=yes,
G9=yes,
G10=yes Aturan 11
YES
YES Hasil prediksi sesuai
dengan nilai asli
No  Pengujian Rule Hasil Prediksi
Nilai Asli Kesimpulan 12 G1=no, G2=no,
G3=yes,
G4=yes, G5=yes,
G6=no,
G7=yes,
G8=yes,
G9=no,
G10=no
Aturan 9 NO NO Hasil prediksi sesuai dengan nilai asli 13 G1=yes, G2=no, G3=yes, G4=no, G5=yes, G6=yes, G7=no, G8=no,
G9=yes, G10=yes Aturan 1 NO NO Hasil prediksi sesuai dengan nilai asli
14 G1=no, G2=yes, G3=yes, G4=no, G5=no,
G6=no,
G7=yes,
G8=yes,
G9=yes,
G10=yes
Aturan 3 YES NO Hasil prediksi tidak sesuai dengan nilai asli 15 G1=no, G2=yes, G3=yes, Aturan 4 NO NO Hasil prediksi sesuai
No  Pengujian Rule Hasil Prediksi
Nilai Asli Kesimpulan G4=no,
G5=no,
G6=no,
G7=yes,
G8=yes,
G9=no, G10=yes dengan nilai asli 16 G1=no, G2=no, G3=yes, G4=no, G5=yes, G6=no, G7=yes, G8=no,
G9=no, G10=no Aturan 1 NO NO Hasil prediksi
sesuai dengan nilai asli 17 G1=yes, G2=yes, G3=yes, G4=yes, G5=no, G6=yes, G7=no,
G8=yes,
G9=yes,
G10=yes Aturan 11 NO YES Hasil prediksi tidak sesuai dengan nilai asli
18 G1=no, G2=no, G3=yes,
G4=no, G5=no, G6=yes, Aturan 1 NO NO Hasil prediksi
sesuai dengan nilai asli
No  Pengujian Rule Hasil Prediksi Nilai Asli
Kesimpulan G7=no,
G8=no,
G9=yes,
G10=yes
19 G1=yes,
G2=no, G3=no,
G4=yes,
G5=no, G6=yes, G7=yes,
G8=yes,
G9=yes,
G10=yes
Aturan 8 YES YES Hasil prediksi
sesuai dengan nilai asli 20  G1=yes, G2=no, G3=no, G4=no, G5=yes, G6=yes, G7=no, G8=yes, G9=no,
G10=yes
Aturan 2 NO NO Hasil prediksi
sesuai dengan nilai asli
Berikut adalah perhitungan akurasi dengan menggunakan metode Confusion Matrix :
Tabel 4. Confusion Matrix
Total Data = 20 Nilai Asli YES NO Prediksi YES 8 1 NO 1 10
Akurasi = 8+10
8+1+1+10 = 90%
Precision Positif = 8 8+1 = 89%
Precision Negatif = 10 10+1 = 91%
Berdasarkan hasil perhitungan confusion matrix yang diberikan, dapat disimpulkan bahwa  metode  algoritma  C4.5  memiliki  performa  yang  sangat  baik  dalam pengklasifikasian data dengan tingkat akurasi sebesar 90%, presisi positif 89%, dan presisi negatif 91%. Hal ini mengindikasikan bahwa dari total 20 data yang diuji, Algoritma C4.5 berhasil mengklasifikasikan data dengan benar. Dari 8 data yang memiliki gejala autisme, model mengidentifikasi semuanya  dengan tepat  sebagai  positif,  dan  dari 10 data yang tidak  memiliki  gejala  autisme,  model  juga  mengklasifikasikan  dengan  benar  sebagai negatif.  Kesimpulannya,  bahwa  algoritma  C4.5  telah  efektif  dalam  membangun  aturan keputusan yang tepat berdasarkan atribut-atribut yang relevan dari data. Namun, hasil ini berdasarkan  pada  dataset  yang  digunakan  dalam  pengujian,  dan  performa  algoritma dapat bervariasi tergantung pada dataset yang berbeda
5. Implementasi Aplikasi
Pada  gambar  4  merupakan  halaman  utama  sebelum  pengguna  mengisikan kuisoner.

## Gambar 4. Halaman Utama
Pada gambar 5 merupakan halaman form untuk pengisian kuisoner.
Gambar 5. Halaman Pengisian Kuisoner
Pada gambar 6 merupakan halaman untuk hasil prediksi dari pengisian kuisoner.
Gambar 6. Halaman Hasil Prediksi

## SIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  berhasilnya  implementasi  metode  Algoritma C4.5  dalam  memprediksi  potensi  gangguan  autisme  pada  anak,  dengan  tingkat  akurasi mencapai  90%,  presisi  positif  81%,  dan  presisi  negatif  91%.  Untuk  penelitian  selanjutnya, disarankan untuk mengembangkan dataset yang lebih luas guna meningkatkan keakuratan prediksi. Dengan data yang lebih kaya, Algoritma C4.5 dapat mengidentifikasi pola yang lebih akurat  dan  komprehensif  dalam  mengklasifikasikan  individu  ke  dalam  kelompok  potensi gangguan autisme atau tidak.

## DAFTAR PUSTAKA
S. Muji Rahayu, “Deteksi dan Intervensi Dini Pada Anak,” Jurnal Pendidikan Anak, vol. 3, no. 1,  pp.  420 – 428,  2014,  Accessed:  Sep.  18,  2023.  [Online].  Available: https://journal.uny.ac.id/index.php/jpa/article/view/2900/2674
“Algoritma C4.5 : Pengertian, Cara kerja dan Contoh Implementasi.”
https://kantinit.com/kecerdasan-buatan/algoritma-c4-5-pengertian-cara-kerja-dan- contoh-implementasi/#Pengertian_Algortima_C45 (accessed May 27, 2023).
R.  Putri  Fadhillah  et  al.,  “KLASIFIKASI  PENYAKIT  DIABETES  MELLITUS  BERDASARKAN FAKTOR- FAKTOR PENYEBAB DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5.” [Online].

## Available: www.kaggle.com
A. Sepharni, I. E. Hendrawan, C. Rozikin, and S. Karawang, “KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG
DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5.” [Online]. Available:
https://www.kaggle.com/fedesoriano/heart-