## Komparasi Tingkat Akurasi Random Forest dan Decision Tree C4.5 Pada Klasifikasi Data Penyakit Infertilitas
Agung Prabowo * , Sumita Wardani, Rico Wijaya Dewantoro, Wilfredo Wesly, Leonardo
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Prima Indonesia, Medan, Indonesia Email: 1,* agungprabowo@unprimdn.ac.id, 2 sumitawardani@unprimdn.ac.id, 3 rico@unprimdn.ac.id, 4 wilfredowesly@gmail.com,
5 kholeonardo100@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungprabowo@unprimdn.ac.id
Abstrak− Pada  dua  dekade  terakhir  kesuburan  pria  mengalami  penurunan.  Penurunan  tersebut  disebabkan  oleh  faktor  lingkungan, seperti kebiasaan gaya hidup yang dapat memengaruhi kualitas sperma pria. Teknologi kecerdasan buatan saat ini sedang berkembang sebagai  metodologi  untuk  sistem  pendukung  keputusan  kesehatan.  Dalam  proses  untuk  memprediksi  penyakit  infertilitas  dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi Machine Learning. Pada penelitian ini difokuskan melakukan perbandingan atau komparasi metode  klasifikasi  Random  Forest  dengan  Decision  Tree  C4.5  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  pada  prediksi  keberhasilan  dari klasifikasi  data  penyakit  infertilitas.  Data  untuk  Fertility  Dataset diperoleh dari  UCI  Machine  Learning  Repository  dengan  jumlah sebanyak 100 record data, 10 atribut dan 2 kelas atribut yaitu Normal dan Altered. Parameter yang digunakan yaitu usia, penyakit pada masa anak-anak, kecelakaan atau trauma, operasi bedah, kosumsi alkohol dan kebiasaan merokok. Kemudian evaluasi pengujian kedua metode tersebut yaitu dengan menggunakan 10fold Cross Validation. Berdasarkan hasil pengujian Random Forest dan Decision Tree C4.5,  diperoleh  hasil  yaitu  rata-rata  akurasi  dari  Random  Forest  sebesar  87.20  %  dan  Decision  Tree  C4.5  dengan  tingkat  akurasi 85.90 %. Dari hasil yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa Random Forest merupakan metode yang lebih unggul sebesar 1.3 % jika dibandingkan dengan Decision Tree C4.5 dalam memprediksi akurasi pada Fertility Dataset.
Kata Kunci: Klasifikasi; Infertilitas; Random Forest; Decision Tree C4.5
Abstract− Male fertility has declined over the past two decades. The decrease is due to environmental factors, such as lifestyle habits that can affect the quality of a man's sperm. Artificial intelligence technology is currently developing as a methodology for health decision support systems. In the process of predicting infertility can be done by applying Machine Learning technology. This  study focuses on comparing the Random Forest classification method with Decision Tree C4.5 to see the level of accuracy in predicting the success of infertility data classification. Data for the Fertility Dataset was obtained from the UCI Machine Learning Repository with a total of 100 data records, 10 attributes and 2 attribute classes, namely Normal and Altered. The parameters used are age, childhood diseases,  accidents  or  trauma,  surgical  operations,  alcohol  consumption  and  smoking  habits.  Then  evaluate  the  testing  of  the  two methods, namely by using 10fold Cross Validation. Based on the results of Random Forest and Decision Tree C4.5 testing, the average accuracy of Random Forest is 87.20% and Decision Tree C4.5 with an accuracy rate of 85.90%. From the results obtained, it can be concluded that Random Forest is a superior method by 1.3% when compared to Decision Tree C4.5 in predicting accuracy in the Fertility Dataset.
Keywords: Classification; Infertility; Random Forest; Decision Tree C.4.5

## 1. PENDAHULUAN
Menurut l Organisasi l Kesehatan l Dunia  (WHO), l tingkat l kesuburan l telah l turun l drastis. l Infertilitas  didefinisikan sebagai l ketidakmampuan l untuk l hamil l setelah l satu l tahun l sering l melakukan l hubungan l seksual tanpa menggunakan kontrasepsi. l Infertilitas l dapat l digambarkan l sebagai l penyakit l pada l sistem l reproduksi [1]. Angka l infertilitas pasangan suami l istri l yang l sulit l memiliki l anak l di l Indonesia l sekitar l 10%.  Faktor l laki l -laki  tetap l menjadi l penyebab l utama ketidaksuburan [2]. l Organisasi l Kesehatan l Dunia l menemukan bahwa lebih dari l 50% l ketidaksuburan l disebabkan l oleh laki l - l laki, l dengan l air l mani l sebagai l faktor l terbesar  [3].  Beberapa faktor l dapat l mempengaruhi l kesuburan l sperma, salah l satunya l gaya l hidup l dan l lingkungan. l Gaya hidup l dan lingkungan l tertentu l dapat l mempengaruhi l konsentrasi sperma, l motilitas l sperma,  dan l morfologi  sperma l yang l merupakan l faktor l - l faktor l yang l mempengaruhi l kualitas sperma [4].
Kriteria l atau l parameter l yang l digunakan l untuk l mengukur l tingkat l infertilitas l didasarkan l pada l data  sampel yang l diambil l dari l UCI l Machine l Learning l Repository l berjudul  “Fertility  Dataset”. l Jurnal  penelitian  berjudul “Predicting l Semen l Quality l Using l Artificial l Intelligence l Methods l ” merupakan l penelitian l yang dilakukan dengan menggunakan l data l sampel l yang l sama  [5]. l Dalam l proses  memprediksi l kualitas l sperma,  penelitian  menggunakan faktor l gaya l hidup l dan l lingkungan l sebagai l acuan untuk l menentukan l kualitas sperma. l Hasil klasifikasi l atau l keluaran yang diberikan adalah normal dan berubah.
Teknik  pembelajaran  mesin  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  penyakit  infertilitas  untuk meningkatkan produktivitas dan konsistensi diagnostik. l Banyak l penelitian l telah l menggunakan l teknik klasifikasi. l Ini meningkatkan l konsistensi l hasil l dan l mendorong l terciptanya l taksonomi l baru, l yang  memungkinkan l teknologi berkembang [6].
Beberapa penelitian terdahulu yang menerapkan teknik untuk klasifikasi penyakit seperti pada penelitian dari [7] yaitu membandingkan Naïve Bayes dan Random Forest untuk klasifikasi penyakit liver dengan hasil yang diperoleh yaitu Random Forest lebih unggul dari perolehan akurasinya dibandingkan dengan Naïve Bayes dengan akurasi sebesar 70.60%.  Kemudian  penelitian  dari  [8]  yang  melakukan  komparasi  K-Nearest  Neighbor  dan  Random  Forest  pada klasifikasi pengobatan penyakit kutil dengan hasil yang diperoleh yaitu Random Forest lebih unggul dalam perolehan
Agung Prabowo, Komparasi Tingkat Akurasi Random Forest dan Decision Tree C4.5 Pada Klasifikasi Data Penyakit Infertilitas
akurasinya yaitu sebesar 85.50% untuk klasifikasi pengobatan penyakit kutil. Kemudian penelitian [9] yang meneliti tentang  penerapan  metode  Decision  Tree  C4.5  untuk  klasifikasi  penyakit  Diabetes  Mellitus  dengan  hasil  yang diperoleh yaitu tingkat akurasi klasifikasi penyakit Diabetes Melitus yaitu sebesar 97.12%.
Kemudian beberapa penelitian terdahulu yang membahas mengenai klasifikasi penyakit infertilitas yaitu seperti pada penelitian oleh [10] meneliti tentang system pendukung keputusan dalam menentukan tingkat konsentrasi sperma dengan Fertility Dataset menggunakan metode MOORA dengan hasil yang diperoleh yaitu metode MOORA mampu melakukan pemeringkatan data konsentrasi tingkat kesuburan sperma. Kemudian penelitian oleh [11] meneliti tentang system pendukung keputusan dalam  menentukan tingkat  konsentrasi sperma dengan Fertility Dataset menggunakan ELECTRE  dan  MOORA dengan hasil yang diperoleh yaitu ELECTRE lebih unggul  dari  MOORA  dari  segi  waktu eksekusi. Kemudian penelitian oleh [12] melakukan seleksi fitur pada Naïve Bayes dengan Forward Selection dalam klasifikasi  penyakit  infertilitas  dengan  hasil  akurasi  yang  diperoleh  yaitu  88  %.  Kemudian  penelitian  dari  [1]  yang membahas mengenai  optimasi metode Decision Tree C4.5 menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk klasifikasi interfilitas dengan hasil yang diperoleh yaitu tingkat akurasi sebesar 93.33%.
Random Forest dan Decsion Tree C4.5 merupakan metode klasifikasi yang digunakan oleh penulis pada penelitian ini  untuk  melakukan  klasifikasi  pada Fertility  Dataset .  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  melakukan komparasi antara Random Forest dengan Decision Tree C4.5 untuk melihat metode yang lebih unggul ketepatan akurasi yang  diperoleh  dalam  memprediksi  akurasi  dari  keberhasilan  metode  klasifikasi  penyakit  infertilitas.  Dataset l yang digunakan l dalam l penelitian l ini l yaitu l Fertility l Dataset l yang l dipublikasikan l melalui UCI l Learning l Machine Repository . l Fertility l Dataset l ini l terdiri l atas l 100 l record l dengan l 10 l atribut. l Label dataset l ini l terdiri l atas l 2 l class l antara lain l N (normal) l dan l O (altered). l Dimana l 88 l record l pada l class l N (normal) dan l 12 l class l pada class l O (altered). Adapun penelitian ini bertujuan untuk melakukan komparasi antara Random Forest dan Decsion Tree C4.5 untuk melihat kinerja yang paling unggul dari kedua metode tersebut dalam proses klasifikasi data penyakit infertilitas. Adapun pengukuran kinerja yang dilakukan yaitu berdasarkan nilai perolehan accuracy, precision dan recall dari masing-masing pengujian kedua metode tersebut

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  untuk  memperoleh  hasil  pengujian  pada  penelitian  ini  dengan  melakukan  prosedur- prosedur seperti yang digambarkan pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan dari tahapan penelitian pada Gambar 1 yang ditampilkan di atas sebagai berikut: a. Fertility l Dataset l yaitu l data set l yang l akan l diujikan l pada l penelitian l ini l yang l diperoleh l dari l UCI l Machine Learning Repository . b. Pre-Processing atau proses normalisasi data set untuk menghilangkan anomaly pada data set yang diujikan.
c. Klasifikasi dengan Random Forest untuk melakukan klasifikasi pada data set dengan Random Forest .
d. Klasifikasi dengan Decision Tree C4.5 untuk melakukan klasifikasi pada data set dengan Decision Tree C4.5. e. Komparasi Perolehan Akurasi l yaitu l untuk l membahas l mengenai l perbandingan l dari l hasil l pengujian l kedua metode l yang l diusulkan l pada l penelitian l ini l kemudian l memaparkan l secara l ringkas l perbedaan l hasil l yang diperoleh l dari l kedua l metode l yang l digunakan.
2.2 Fertility Dataset
Agung Prabowo, Komparasi Tingkat Akurasi Random Forest dan Decision Tree C4.5 Pada Klasifikasi Data Penyakit Infertilitas
Dataset l yang l digunakan l dalam l penelitian l ini l yaitu l Fertility l Dataset l yang l merupakan l hasil l penelitian l dari David l Gil, l Jose l Luis l Girela, l Joaquin l De l Juan, l M. l Jose l Gomez l - l Torres, l Magnus l Johnsson l pada l tahun l 2012.  Fertility l dipublikasikan l melalui l UCI l Learning l Machine l Repository . l Kemudian l data l set l tersebut l terdiri l atas 100 records l data l dengan l 10 l atribut. l Label l dataset l ini l terdiri l atas l 2 l class l antara l lain l N ( Normal ) l dan l O ( Altered ). Dimana l 88 l record l pada l class l N ( Normal ) l dan l 12 l class l pada l class O ( Altered ).

## 2.3 Random Forest
Random Forest merupakan l metode l yang l membangun l pohon l keputusan l yang l terdiri l dari l root l node, l internal  node,
l dan leaf l node [13]. Adapun tahapan penyelesaian dengan l Random l Forest l sebagai l berikut [14],[15]: a. Menentukan l jumlah l tree ( k ) l yang l dipilih l dari l total l fitur l m , l di l mana l k l kurang l dari l m . b. Kemudian l sampel l acak l diambil l sebanyak l N l pada l dataset l untuk l setiap l tree . c. Pada l setiap l tree , l dilakukan l pengambilan l subset l prediktor l sebanyak l secara l acak. l Dimana l m<p , l yang l dimana p l adalah l jumlah l variabel l prediktor. d. Kemudian, l proses l pada l langkah l kedua l dan l ketiga l diulangi l sampai l sebanyak l k l tree . e. Hasil l prediksi l diperoleh l dari l vote l terbanyak l dari l hasil l klasifikasi l sebanyak l tree .

## 2.4 Decision Tree C4.5
Decision l Tree l C4.5 l digunakan l untuk l membentuk l pohon l keputusan l dengan l prediksi l yang l sangat l kuat [16]. Metode pohon l keputusan l mengubah l fakta l yang l sangat l besar l menjadi l pohon l keputusan l yang merepresentasikan l aturan l yang dapat l dengan l mudah dipahami [17]. Tahapan dalam Decision Tree C4.5, yaitu [18]: a. Menghitung nilai Entropy pada masing–masing atribut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖 (1)
b. Menghitung nilai Information Gain pada masing-masing atribut:
𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) (2)
c. Menghitung nilai Split Information untuk masing-masing atribut:
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐴 (𝐷) =   − ∑ |𝐷 𝑗 | |𝐷| ×   log 2 ( 𝐷 𝑗 𝐷 ) 𝑣 𝑗=1 (3)
d. Menghitung nilai Gain Ratio untuk masing–masing atribut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝐴) = 𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝐴) (4)
e. Atribut l yang l memiliki l Gain l Ratio l tertinggi l dipilih l menjadi l akar ( splitting  attribute) l dan l atribut l yang memiliki l nilai l Gain l Ratio l lebih l rendah l dari l akar ( root ) l dipilih l menjadi l cabang ( branches ), f. Menghitung l lagi l nilai l Gain l Ratio l tiap l - l tiap l atribut l dengan l tidak l mengikutsertakan l atribut l yang l terpilih menjadi l akar ( root ) l di l tahap l sebelumnya, g. Atribut l yang l memiliki l Gain l Ratio l tertinggi l dipilih l menjadi l cabang (branches). l Mengulangi l langkah l ke-4 dan l ke- 5 l sampai l dengan l dihasilkan l nilai l Gain l = l 0 l untuk l semua l atribut l yang l tersisa.

## 2.5 Confusion Matrix
Menghitung l hasil l kinerja l klasifikasi l dari l masing l - l masing l pengujian l metode l dengan l Confusion l Matrix l untuk memperoleh l hasil l Accuracy , l Precision , l dan l Recall. l Confusion l Matrix l digunakan l untuk l menganalisis l seberapa baik classifier l mengenali l data l kelas l yang l berbeda [19]. l Tabel l Confusion l Matrix dapat l dilihat ll pada l Tabel l 1.
Tabel 1. Tabel Confusion Matrix Actual Class Assigned Class Positive Negative Positive True Positive False Negative Negative False Positive True Negative l True l Positive l dan True l Negative l adalah ll keadaan l pada l saat l hasil l prediksi l sesuai l dengan l kondisi sebenarnya l yang l terjadi. l False l Positive l dan l False l Negative l adalah l keadaan l dimana l hasil l prediksi l tidak l sesuai dengan l kondisi l yang l sebenarnya. l Akurasi, l presisi, l dan l recall l dapat l dihitung l menggunakan l rumus [20]:
𝐴𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (7)
Agung Prabowo, Komparasi Tingkat Akurasi Random Forest dan Decision Tree C4.5 Pada Klasifikasi Data Penyakit Infertilitas

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini  menjelaskan informasi data set yang digunakan, hasil dan pembahasan dari pengujian Random Forest dan Naïve Bayes pada penelitian ini. Adapun pengujian dari metode yang digunakan yaitu menggunakan bantuan tools yang  berguna  dalam  memudahkan  dan  mempersingkat  prosedur  pengujian  dengan  menggunakan software  Waikato Environment of Knowledge Analysis (WEKA).

## 3.1   Data dan Atribut Fertility Dataset
Pada Tabel 2 dan Tabel 3 berikut merupakan informasi atribut dan  rincian data pada Fertility Dataset yang digunakan pada penelitian ini:
Tabel 2. Atribut Fertility Dataset Atribut Keterangan Nilai Kategori Season (X1) Musim l dimana l analisis
l dilakukan
1)Musim l dingin, 2)Musim
l semi, 3)Musim l panas, 4)Musim l gugur (-1, -0,33, 0.33, 1) Age (X2) Umur pada saat analisis (18-36 tahun) Skala [0-1] Childish Disease (X3) Penyakit anak (cacar air, campak, gondok, polio) Ya, Tidak (0,1) Accident or Serious Trauma (X4) Kecelakaan l atau l trauma l serius Ya, Tidak (0,1) Surgical Intervention (X5) Mengalami l pembedahan Ya, Tidak (0,1) High Fever in the Last Year (X6) Demam l tinggi l pada l 1 l tahun l terakhir Kurang l dari l tiga l bulan l yang l lalu, l lebih dari l tiga l bulan l yang l lalu,
(-1, 0, 1) Frequency of Alcohol Consumption (X7) Frekuensi l konsumsi l alkohol
Beberapa l kali l sehari, l setiap l hari, beberapa l kali l dalam l seminggu, seminggu l sekali, l hampir l tidak pernah, l atau l tidak l pernah l sama sekali (0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1) Smoking Habbit (X8) Kebiasaan merokok Tidak l pernah, l sesekali, l setiap l hari
(-1, 0, 1) Number of Hours Spent Sitting Per Day (X9) Jumlah l jam l yang l dihabiskan
l duduk per hari (Antara 1 hingga 16 jam) Skala [0-1] Diagnosis Normal (N), l Altered (O) 1,0 Tabel 3. Rincian Data Fertility Dataset No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Class 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -0.33 -0.33 -0.33 -0.33 -0.33 -0.33 -0.33 -0.33 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.69 0.94 0.5 0.75 0.67 0.67 0.67 1 0.64 0.61 0.67 0.78 0.75 0.81 0.94 0.81 0.64 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0.8 0.8 1 1 0.8 0.8 0.8 0.6 0.8 1 0.8 0.6 0.8 1 0.2 1 1 0 1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 0 0 1 -1 -1 1 -1 0.88 0.31 0.5 0.38 0.5 0.5 0.44 0.38 0.25 0.25 0.31 0.13 0.25 0.38 0.25 0.5 0.38 N O N N O N N N N N N N N N N N N
Agung Prabowo, Komparasi Tingkat Akurasi Random Forest dan Decision Tree C4.5 Pada Klasifikasi Data Penyakit Infertilitas
18 19 20 ⋮ ⋮ ⋮ 95 96 97 98 99 100 1 1 1 ⋮ ⋮ ⋮ 1 -1 -1 -1 -1 -1 0.69 0.75 0.67 ⋮ ⋮ ⋮ 0.58 0.67 0.61 0.67 0.64 0.69 1 1 1 ⋮ ⋮ ⋮ 1 1 1 1 1 0 0 1 0 ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 1 0 1 1 1 0 ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 1 1 1 0 0 0 ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 0 0 0 0.8 1 0.8 ⋮ ⋮ ⋮ 0.6 1 0.8 1 1 0.6 -1 1 1 ⋮ ⋮ ⋮ 1 -1 0 -1 0 -1 0.25 0.25 0.38 ⋮ ⋮ ⋮ 0.5 0.5 0.5 0.31 0.19 0.19 N N N ⋮ ⋮ ⋮ N N N N N N

## 3.2 Tahapan Preprocessing Data
Tahapan  preprocessing  atau  normalisasi  data  set  dilakukan  sebelum  proses  klasifikasi  yang  bertujuan  untuk menghilangkan anomali dalam data set serta merupakan proses untuk menyeragamkan tipe data pada data set sehingga tidak  ada  lagi  ketimpangan  antara  satu  atribut  dengan  atribut  lainnya  di  dalam  data  set  tersebut.  Sebelum  melakukan tahapan  klasifikasi  pada  data  set  yang  diujikan,  dilakukan  proses  normalisasi  pada  data  set  tersebut.  Adapun  teknik normalisasi yang digunakan pada penelitian ini menerapkan teknik normalisasi min-max dengan menormalisasikan data menjadi nilai minimal sama dengan 0 dan nilai maksimal sama dengan 1 dengan persamaan yang digunakan yaitu pada persamaan (8) berikut [7]:
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 = 𝑁−𝑚𝑖𝑛(𝑛) 𝑚𝑎𝑥(𝑛)−𝑚𝑖𝑛(𝑛) (8) Adapun l N l merupakan l data l yang l belum l ternormalisasi l . Kemudian l min(n) l adalah l nilai l minimum l dari semua data l dan l max(n) l adalah l nilai l maksimum l dari l semua l data [21]. l Adapun l hasil l normalisasi l data l yang l diperoleh yaitu pada l Tabel l 4 l berikut:
Tabel 4. Hasil Normalisasi Immunotheraphy Dataset No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Class 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ⋮ ⋮ ⋮ 95 96 97 98 99 100 0,335 0,335 0,335 0,335 0,335 0,335 0,335 0,335 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ⋮ ⋮ ⋮ 1 0 0 0 0 0 0,38 0,88 0 0,5 0,34 0,34 0,34 1 0,28 0,22 0,34 0,56 0,5 0,62 0,88 0,62 0,28 0,38 0,5 0,34 ⋮ ⋮ ⋮ 0,16 0,34 0,22 0,34 0,28 0,38 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ⋮ ⋮ ⋮ 0.5681 0.4090 0.5909 0.9545 1 0.5227 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 ⋮ ⋮ ⋮ 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 1 0 1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0 0,5 0,5 0,5 0 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 1 1 1 0,75 0,75 1 1 0,75 0,75 0,75 0,5 0,75 1 0,75 0,5 0,75 1 0 1 1 0,75 1 0,75 ⋮ ⋮ ⋮ 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 1 0 0 0 0,5 0 0 0 0 0,5 0,5 1 0 0 1 0 0 1 1 ⋮ ⋮ ⋮ 0,5 1 0,75 1 1 0,5 0,872 0,265 0,468 0,340 0,468 0,468 0,404 0,340 0,202 0,202 0,265 0,074 0,202 0,340 0,202 0,468 0,340 0,202 0,202 0,340 ⋮ ⋮ ⋮ 1 0 0,5 0 0,5 0 N O N N O N N N N N N N N N N N N N
N N ⋮ ⋮ ⋮ N N N N N N

## 3.3 Pengujian Klasifikasi dengan Random Forest
Agung Prabowo, Komparasi Tingkat Akurasi Random Forest dan Decision Tree C4.5 Pada Klasifikasi Data Penyakit Infertilitas
Setelah hasil dari tahapan normalisasi data diperoleh, langkah selanjutnya yaitu pengujian metode klasifikasi dan yang l pertama l dilakukan l yaitu l dengan l klasifikasi l Fertility l Dataset l dengan l Random l Forest. Pengujian Random Forest pada penelitian  ini  menggunakan  pengujian l berdasarkan l nilai l 10-fold l cross l validation l yaitu  dengan  nilai fold 1 l sampai l dengan l 10 dan masing-masing  diujikan untuk  memperoleh l jumlah l data l yang l benar l dan l data l yang salah l dari l hasil l klasifikasi. l Kemudian l menghitung  nilai l Accuracy l , l Precision l dan l Recall l berdasarkan l Confusion  Matrix . l Untuk l memudahkan l proses l klasifikasi l , l penulis l dibantu l dengan l bantuan Waikato l Environment l for  Knowledge l Analysis (WEKA). Hasil l klasifikasi l yang l diperoleh l dengan l pengujian l Random l Forest l dapat l dilihat pada l Tabel l 5 l berikut.
Tabel 5. Hasil Klasifikasi dengan Random Forest Fold Jumlah Data Benar Jumlah Data Salah Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 91 89 88 86 89 86 86 86 86 85 19 11 12 14 11 14 14 14 14 14 91.00 89.00 88.00 86.00 89.00 86.00 86.00 86.00 86.00 85.00 80.90 80.90 84.80 82.60 86.90 82.60 82.60 82.60 82.60 82.00 91.00 89.00 88.00 86.00 89.00 86.00 86.00 86.00 86.00 85.00 Rata-Rata 87.20 83.45 87.20 3.4 Pengujian Klasifikasi dengan Decision Tree C4.5 Kemudian l dilakukan l klasifikasi l pada l Fertility l Dataset l dengan l Decision l Tree l C4.5 . l Pengujian l dengan l Decision Tree l C4.5 l berdasarkan l nilai l 10 l - l Fold l Cross l Validation l dari l pengujian l nilai l Fold l 1 l sampai l dengan l 10. l Adapun  hasil l klasifikasi l dengan l Decision Tree l C4.5 l yaitu l pada l Tabel l 6 l berikut.
Tabel 6. Hasil Klasifikasi dengan Decision Tree C4.5 Fold Jumlah Data Benar Jumlah Data Salah Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 88 88 85 85 84 87 85 86 86 85 12 12 15 15 16 13 15 14 14 15 88.00 88.00 85.00 85.00 84.00 87.00 85.00 86.00 86.00 85.00 81.80 81.80 77.10 77.10 81.40 82.00 80.20 77.20 77.20 77.10 88.00 88.00 85.00 85.00 84.00 87.00 85.00 86.00 86.00 85.00 Rata-Rata 85.90 79.29 85.90

## 3.5 Komparasi Perolehan Akurasi
Setelah pengujian klasifikasi pada Random Forest dan Decision Tree C4.5 l selesai l dilakukan, l maka l dapat l dilihat hasil l perbandingan l dari l hasil l pengujian l kedua l metode l tersebut l dalam l melakukan l perolehan l akurasi l klasifikasi  pada l Fertility l Dataset . l Diketahui l pada l bagian l sebelumnya l bahwa l hasil l akurasi l yang l diperoleh l dari l pengujian pada l kedua l metode l tersebut l memperoleh l hasil l yang l berbeda l dan l signifikan. l Adapun l komparasi l hasil klasifikasi pada l Tabel l 7 l berikut.
Tabel 7. Perbandingan Hasil Klasifikasi Metode Akurasi (%) Random Forest Decision Tree C4.5 87.20 85.90

## 4. KESIMPULAN
Pengujian l pada l kedua l metode l yang l digunakan l pada l penelitian l ini l memperoleh l hasil l yang l berbeda dengan perbedaan hasil l akurasi l yang l signifikan l pada l proses l klasifikasi l Fertility l Dataset. l Berdasarkan l hasil l pengujian Random l Forest dan l Decision l Tree l C4 l . l 5 l dalam l melakukan l prediksi l dari l tingkat l keberhasilan l dan l dapat diambil kesimpulan l bahwa hasil l pengujian l menggunakan l Random l Forest l memperoleh l akurasi l sebesar l 87.20 %, kemudian l Decision l Tree C4.5 memperoleh  akurasi  sebesar  85.90  %.  Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  klasifikasi  Fertility  Dataset,
Agung Prabowo, Komparasi Tingkat Akurasi Random Forest dan Decision Tree C4.5 Pada Klasifikasi Data Penyakit Infertilitas
menunjukkan  bahwa  Random  Forest  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik  lebih  dan  lebih  direkomendasikan  jika dibandingkan dengan Decision Tree C4.5.

## REFERENCES
[1] T. W. Pratiwi and T. Arifin, “Optimasi Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimization untuk Klasifikasi Kesuburan pada Pria,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v7i3.361.
[2] A. Amrulloh and A. P. Wibowo, “Implementasi Algoritma Decission Tree Untuk Mengklasifikasi Kondisi Kesuburan Pria,” JASIEK (Jurnal Apl. Sains, Informasi, Elektron. dan Komputer) , vol. 1, no. 1, pp. 7–11, 2019, doi: 10.26905/jasiek.v1i1.3096.
[3] U. Khaira, N. Syarief, and I. Hayati, “Prediksi Tingkat Fertilitas Pria Dengan Algoritma Pohon Keputusan Cart,” Progr. Stud. Sist. Informasi, Fak. Sains dan Teknol. Univ. Jambi , vol. 5, no. 1, pp. 35–42, 2020.
[4] A. H. Baksir, A. Fuad, F. Tempola, and Rosihan, “Prediksi Tingkat Kualitas Kesuburan Pria Dengan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 3, no. 2, pp. 107–112, 2020, doi: 10.33387/jiko.
[5] D. Gil, J. L. Girela, J. De Juan, M. J. Gomez-Torres, and M. Johnsson, “Predicting seminal quality with artificial intelligence methods,” Expert Syst. Appl. , vol. 39, no. 16, pp. 12564–12573, 2012, doi: 10.1016/j.eswa.2012.05.028.
[6] S. J. Siregar, A. I. Lubis, and E. F. Ginting, “Penerapan Neural Network Dalam Klasifikasi Citra Permainan Batu Kertas Gunting dengan  Probabilistic  Neural  Network,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  420–425,  2021,  doi: 10.47065/bits.v3i3.1143.
[7] A. I. Lubis, U. Erdiansyah, and R. Siregar, “Komparasi Akurasi pada Naive Bayes dan Random Forest dalam Klasifikasi Penyakit Liver,” J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 7, no. 1, pp. 81–89, 2022.
[8] U. Erdiansyah, A. Irmansyah Lubis, and K. Erwansyah, “Komparasi Metode K-Nearest Neighbor dan Random Forest Dalam Prediksi  Akurasi  Klasifikasi  Pengobatan  Penyakit  Kutil,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  1,  p.  208,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3373.
[9] F. M. Hana and Universitas, “Klasifikasi Penderita Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5,” J. Sist. Komput. dan Kecerdasan Buatan , vol. 4, no. 1, pp. 32–39, 2020.
[10]  A. Irmansyah Lubis, F. Setiawan, and L. Lusiyanti, “Penentuan Peringkat Konsentrasi Tingkat Kesuburan Sperma Menggunakan Metode MOORA,” Digit. Transform. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 62–68, 2021, doi: 10.47709/digitech.v1i2.1116.
[11]  A. I. Lubis and F. Setiawan, “Komparasi Kinerja ELECTRE dan MOORA dalam Menentukan Konsentrasi Tingkat Kesuburan Sperma,” vol. 13, no. 01, pp. 99–105, 2022, doi: 10.35970/infotekmesin.v13i1.1012.
[12]  A. I. Lubis and R. Chandra, “Forward Selection Attribute Reduction Technique for Optimizing Naïve Bayes Performance in Sperm Fertility Prediction,” Sinkron , vol. 8, no. 1, pp. 275–285, 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i1.11967.
[13]  R. Supriyadi, W. Gata, N. Maulidah, and A. Fauzi, “Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Menentukan Kualitas Anggur Merah,” E-Bisnis  J. Ilm. Ekon. dan Bisnis , vol. 13, no. 2, pp. 67–75, 2020, doi: 10.51903/e-bisnis.v13i2.247.
[14]  U.  Khultsum  and  A.  Subekti,  “Penerapan  Algoritma  Random  Forest  dengan  Kombinasi  Ekstraksi  Fitur  Untuk  Klasifikasi Penyakit Daun Tomat,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 186, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2624.
[15]  A.  B.  Wibisono  and  A.  Fahrurozi,  “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Dalam  Pengklasifikasian  Data  Penyakit  Jantung Koroner,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 3, pp. 161–170, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2393.
[16]  N.  Sunanto  and  G.  Falah,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Membuat  Model  Prediksi  Pasien  Yang  Mengidap  Penyakit Diabetes,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 7, no. 2, pp. 208–216, 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i2.2435.
[17]  R. Estian Pambudi, Sriyanto, and Firmansyah, “Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Decision TreeC.45,” Ijccs , vol. x, No.x, no. x, pp. 1–5, 2022.
[18]  M.  Ardiansyah,  A.  Sunyoto,  and  E.  T.  Luthfi,  “Analisis  Perbandingan  Akurasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  C4.5  untuk Klasifikasi Diabetes,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 147–156, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.3424.
[19]  U. Erdiansyah, A. I. Lubis, and G. Syahputra, “Klasifikasi Penyakit Diabetic Retinopathy Menggunakan Multilayer Perceptron,” JAISE  J. Artif. Intell. Softw. Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2022.
[20]  A. I. Lubis, S. Sibagariang, and N. Ardi, “Classification of Alzheimer Disease from MRI Image Using Combination Naïve Bayes and  Invariant  Moment,” Proc.  5th  Int.  Conf.  Appl.  Eng.  ICAE  2022,  5  Oct.  2022,  Batam,  Indones. ,  pp.  1–12,  2023,  doi: 10.4108/eai.5-10-2022.2327750.
[21]  N. G. Ramadhan and A. Khoirunnisa, “Klasifikasi Data Malaria Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, pp. 1580–1584, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3347.