## KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Arni Sepharni 1 , Iwansyah Edo Hendrawan 2 , Chaerur Rozikin 3
Program Studi Teknik Informatika, Univeritas Singaperbangsa Karawang 1,2,3 arnisepharni09@gmail.com
Submitted February 12, 2022; Revised August 8, 2022; Accepted November 29, 2022

## Abstrak
Penyakit  jantung  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  berbahaya.  Penyakit  jantung  dapat membahayakan  nyawa penderitanya  jika  ada  keterlambatan dalam penanganannya.  Permasalahan ini disebabkan sulitnya deteksi awal pada penderita penyakit jantung karena penderita selalu mengabaikan gejala  awal  yang  timbul.  Selain  itu  biaya  yang  diperlukan  dalam  pemeriksaan  penyakit  jantung tidaklah murah  sebab diperlukan  pemeriksaan yang dilakukan dokter  spesialis  serta  uji laboratorium. Sistem prediksi merupakan salah satu opsi yang dapat digunakan untuk melakukan deteksi dini pada penderita penyakit jantung dengan  biaya  yang lebih murah dalam penggunaanya,  hal  ini  disebabkan biaya  yang digunakan dalam  pemeriksaan dokter  spesialis dan tes laboratorium bisa dihilangkan dan digantikan  oleh  sistem  prediksi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sistem  prediksi  dengan menggunakan algortima C4.5 dimana algortima ini membuat prediksi berdasarkan data historis pasien yang  akan  diperiksa.  Hasil  yang  didapat  dari  penggunaan  algoritma  C4.5  untuk  melakukan  prediksi mendapatkan  akurasi  79%  sehingga  diharapkan  bisa  menjadi  sumber  informasi  untuk  penelitian selanjutnya tentang prediksi dengan menggunakan algoritma C4.5.
Kata Kunci : Penyakit Jantung, Sistem Prediksi, Algortime C4.5

## Abstract
Heart disease is one of dangerous diseases. The late treatment for the disease will endanger the life of the sufferers. This problem is caused by the difficulty of early detection in patients with heart disease because  they  always  ignore  the initial  symptoms.  In  addition, the  costs  involved in examining heart disease are not cheap because it requires examinations carried out by specialists and laboratory tests. The  prediction  system  is one  of options that  can  be used  to  perform  early  detection of heart disease patients at a lower cost, with the costs used in examinations by specialist doctors and laboratory tests can be eliminated and replaced by a prediction system. This study aims to create a prediction system using  the  C4.5  algorithm  by  which  the  predictions  based  on  historical  data  of  the  patient  to  be examined are made. The results obtained from using the C4.5 algorithm to make predictions  show an accuracy of 79%, meaning that the results can be expected to be a source of information for further research on prediction systems using the C4.5 algorithm.
Key Words : Heart Disease, Prediction System, C4.5 Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  jantung  adalah  sebuah  kondisi dimana  adanya  disfungsi  pada  kerja jantung.  Penyakit  pada  jantung  banyak jenisnya  seperti  kardiovaskuler,  jantung koroner dan serangan jantung [1]. Penyakit jantung  disebut  oleh  WHO  sebagai  salah satu penyebab penyebab kematian 7,4 juta jiwa pada tahun 2017 [2]. Penyakit jantung dipicu  oleh  beberapa  faktor  dantaranya adalah  pola  hidup  yang  tidak  sehat,
kebiasaan  merokok,  begadang  dan  pola makan  yang  tidak  baik  [3].  Untuk menyembuhkan  penyakit  jantung  terdapat banyak  cara  diantaranya  adalah  seperti operasi,  penyinaran  dan  khemoterapi  [4]. Namun masalah yang timbul dari penyakit jantung  adalah  sulitnya  deteksi  awal sehingga  penderita  sadar  akan  penyakit jantung  ketika  sudah  parah.  Deteksi penyakit  jantung  dapat  dilakukan  dengan cara konvensional seperti konsultasi dengan  dokter  spesialis  jantung  dan  tes
e-ISSN: 2549 - 2837
laboratorium  sehingga  biaya  yang  harus dikeluarkan relatif besar [5].
Kemajuan teknologi telah membuat perkembangan  dalam  ilmu  pengetahuan dan  teknologi  informasi  telah  sangat  pesat bahkan  merambah  banyak  bidang  dan salah  satu  manfaatnya  adalah  terciptanya sistem  prediksi  [6]-[7].  Dunia  medis  salah satu yang mendapat manfaat
perkembangan  teknologi  dalam  penerapan sistem  prediksi  [8].  Berbagai  metode klasifikasi banyak diterapkan untuk melakukan  prediksi  penyakit  [9].  Sistem prediksi sangat berguna dalam memperkirakan sesuatu yang kemungkinan akan  terjadi  berdasarkan  data  yang  ada sehingga  kerugian  yang  timbul  dapat ditanggulangi atau keuntungan yang kemungkinan  terjadi  dapat  dimaksimalkan hasilnya.
Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  yang tergolong sebagai supervised learning [10]. Algoritma C4.5 sangat baik dalam melakukan  klasifikasi  dimana  klasfikasi menggunakan  pohon  keputusan  ( decission tree )  [11].  Bentuk  pohon  keputusan  mirip flowchart yang  disetiap  simpul  internal menguji  tiap  atribut  dan  diantara  cabang nya  adalah  sebuah  hasil  dan  ditiap  simpul daun atau terminal adalah label kelas  [12]. Algoritma C4.5 menggunakan konsep gain atau entropy  reduction untuk  membuat pembagian  yang  optimal  serta  dapat membuat aturan-aturan
yang bisa
diintrepetasikan dan paling cepat
dibanding algoritma lainnya. yang hasilnya adalah  sebuah  pohon  keputusan    [6]  [13] [14].
Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat efektifitas algoritma
C4.5 dalam melakukan  prediksi  penyakit  jantung. Dalam  hal  ini  akurasi  yang  akan  dibuat menjadi  acuan  dalam  penilaian  peforma algoritma dalam prediksi penyakit jantung.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  dari  penelitian  ini  dilakukan dengan  tahapan  teknik  pengumpulan  data dan  beberapa  tahapan  yang  ada  didalam teknik pemrosesan data.

## Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  diperoleh  menggunakan  teknik pengambilan  data  sekunder.  Data  diambil dari  situs Kaggle  Dataset yang  dapat diakses melalui alamat website https://www.kaggle.com/fedesoriano/heart- failure-prediction .  Dataset  tersebut  berisi gejala-gejala pada penyakit jantung.
Teknik Pemrosesan Data Pemrosesan data menggunakan tools Google  Colab dan  juga  menggunakan bahasa  pemrograman python .  Pengolahan data  pada  penelitian  ini  menggunakan metode Knowledge  Dicovery  in  Database (KDD). Knowledge  Dicovery  in  Database (KDD) merupakan metode yang dilakukan untuk mendapatkan informasi atau pengetahuan dari basis data yang tersembunyi  [15]. Hasil penelitian tersebut nantinya akan digunakan dalam pengambilan  keputusan  sebagai  basis pengetahuan ( knowledge base ) [16]. Berikut  adalah  tahapan  atau  proses  dalam penelitian ini pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan KDD
a. Data Selection
Data selection atau seleksi data merupakan tahapan yang dilakukan untuk memilih  data  dari  basis  data  operasional [17].  Penentuan  basis  data  yang  akan digunakan  untuk  prediksi  merupakan tahapan pertama dalam data mining . Data yang  akan  digunakan  adalah  data  yang berasal  dari  data Kaggle  Dataset .  Pada tahap  seleksi  data  ini,  data  yang  berasal dari  basis  data  akan  diseleksi,  sehingga data  yang  sudah  diseleksi  tersebut  akan dianalisis dan masuk ke tahap selanjutnya.
b. Preprocessing / Cleaning Preprocessing merupakan  salah  satu tahapan  dalam  proses data  mining yang akan digunakan dalam melakukan cleaning atau  pembersihan  pada dataset yang memiliki noise [18]. Tahap preprocessing
ini dilakukan untuk
menangani data-data
yang tidak diperlukan,  seperti  data  yang  memiliki missing value , outlier , maupun imbalance data .  Data  yang  memiliki missing  value
ataupun outliers tersebut  nantinya  akan dilakukan penanganan dengan cara menghapus  sejumlah record .  Sedangkan penanganan  untuk imbalance  data akan dilakukan proses pendekatan re- sampling . c. Transformation Pada  tahapan  transformasi  data  ini dilakukan perubahan terhadap data kedalam  bentuk  data  yang  sesuai  pada proses data  mining .  Adapun  teknik  yang dapat dilakukan pada proses transformation data yaitu teknik descretize .  Teknik descretize merupakan teknik  yang  digunakan  untuk  mengubah tipe  data  kontinu  menjadi  tipe  data diskrit.  Selain  itu descretize juga  dapat digunakan  dalam  mengurangi  jumlah atribut  numerik  dengan  membuat  label interval  dan  membagi  range  atribut tersebut [19].
d. Data Mining
Data  yang  sudah  melakukan  tahap preprocessing dan transformation  data , maka langkah selanjutnya akan dilakukan pengolahan  data  dengan  menggunakan metode atau algoritma data mining . Pada penelitian  ini  menggunakan  algoritma C4.5 untuk proses analisis gejala penyakit jantung.  Hasil  dari  analisis  gejala penyakit  jantung  dengan  menggunakan algoritma C4.5 tersebut akan menghasilkan  pohon  keputusan  yang dapat  memprediksi  penyakit  jantung berdasarkan rule dari  pohon  keputusan tersebut.  Menurut  [20]  adapun  tahapan dalam membuat sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5 dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tahapan Algoritme C4.5
1. Tahapan pertama sebelum membuat pohon  keputusan  yaitu  adalah dengan  membentuk  akar  pohon terlebih  dahulu,  setelah  itu  data akan dibedakan dengan atribut yang sesuai untuk membentuk daun.
2. Tahap selanjutnya dilakukan pemangkasan  pada  cabang  yang tidak  diperlukan  atau  biasa  disebut dengan tree  pruning .  Pemangkasan cabang ini dilakukan penyederhanaan pada pohon keputusan serta memangkas sejumlah  ekor  yang  dihasilkan  dari hasil prediksi. Ada dua tahap dalam proses  dua tahap dalam proses tree pruning yaitu pre-pruning dan post- pruning .
a. Pre-pruning adalah  proses  yang dilakukan  dalam  pembentukan pada subtree agar  dihentikan lebih  awal.  Pada  saat  berhenti node akan berubah menjadi node akhir.
b. Post-pruning merupakan tahapan untuk melakukan penyederhanaan atau pemangkasan pada cabang- cabang subtree yang telah dibentuk. Node yang  jarang dipotong  akan  menjadi node akhir.
3. Membuat  aturan  keputusan  dari akar  sampai  daun  dari  pohon  yang sudah dibentuk sebelumnya. 4. Ulangi setiap proses yang dilakukan pada setiap cabang sampai  menemukan  kelas  yang sama  yang  nantinya  akan dijadikan sebagai  akar  yang  disesuaikan  dari nilai  gain  tertinggi  dari  atribut- atribut yang ada.
e. Interpretation / Evaluation
Evaluasi yang dihasilkan dari model yang dibuat  dengan  menggunakan  algoritma C4.5  berupa  pohon  keputusan  dapat menghasilkan  nilai  akurasi, precission , dan recall dari  pengujian  menggunakan decission  tree  classifier dan  pembagian data menggunakan k-fold cross validation .  Adapaun interpretation dari tahap  ini  yaitu  menampilkan  pola informasi  yang  dapat  dipahami  bagi pengguna yang memakainya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  proses  sebelumnya  telah  dijelaskan beberapa  tahapan  sebelum  melakukan proses data  mining seperti data  selection , preprocessing , transformation , dan evaluation .  Pada  penelitian  ini  penerapan data mining dengan menggunakan algoritma  C4.5  untuk  memprediksi  gejala penyakit jantung dengan hasil akhir berupa rules yang didapatkan dari pohon keputusan berupa nilai akurasi, precission , dan recall .

## Pengumpulan Data
Data  diperoleh  dari  situs  kaggle  yang terdiri  dari  beberapa  atribut  dan  label diantarnya Age , Sex , Chestpaintype ,
RestingBP ,
Cholesterol , FastingBS ,
RestingECG , MaxHR , ExerciseAngina , Oldpeak , STSlope ,  dan Heart  Disease sebagai label. Deskripsi data tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Data No Atribut Tipe Data Keterangan 1 Age Numerik Usia Pasien Jantung 2 Sex Kategorik Jenis Kelamin pada pasien jantung 3 Chestpaintype Kategori Tipe sakit dada pada pasien jantung 4 Resting BP Numerik Tekanan Darah pada pasien jantung 5 Cholesterol Numerik Kolesterol pada pasien jantung 6 Fasting BS Numerik - 7 Resting ECG Kategorik - 8 Max HR Numerik Detak Jnatung pada pasien jantung 9 Exercise Angina Kategorik Rasa sakit didada pada pasien jantung 10 Oldpeak Numerik Tipe depresi pada pasien jantung 11 ST Slope Kategorik Kemiringan detak jantung pada pasien jantung diukur menggunakan alat EKG 12 Heart Disease Numerik Label keterangan pasien tersebut menderita penyakit jantung atau tidak

## Seleksi Data
Seleksi data dilakukan karena tidak semua atribut  yang  terdapat  pada  data  digunakan untuk  proses  pengolahan data  mining. Proses pada seleksi data tersebut dilakukan untuk  memilih  atribut  atau  variabel  yang berpengaruh  pada  data  gejala  penyakit jantung untuk memprediksi penyakit jantung. Atribut pada data yang dipilih dan akan diolah terlihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Atribut Terpilih
No Atribut Terpilih Detail Penggunaan 1 Resting BP Attribut Penjelas 2 Cholesterol Attribut Penjelas 3 Max HR Attribut Penjelas 4 Exercise Angina Attribut Penjelas 5 ST Slope Attribut Penjelas 6 Heart Disease Attribut Target / Kelas Target Attribut RestingBP , Cholesterol , MaxHR , ExerciseAngina , STSlope , dan Heart
Disease dipilih karena berpengaruh terhadap gejala-gejala yang paling dialami oleh penderita penyakit jantung. Sedangkan  untuk    attribut  yang  tidak digunakan  akan  dihapus.  Data  yang  sudah terpilih  tersebut  akan  diolah  dengan menggunakan algoritma C4.5 yang nantinya  akan  menghasilkan  sebuah rules yang  didapatkan  dari  pohon  keputusan yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi penyakit jantung.

## Preprocessing Data
Preprocessing atau  pembersihan  data merupakan  tahapan  penting  dalam  proses mining dikarenakan  tidak  selamanya    data yang  digunakan  pada  proses mining tersebut dalam kondisi yang bersih. Selain itu, data yang masih memiliki permasalahan  nantinya  akan  berpengaruh terhadap hasil yang didapatkan dari proses mining .  Ada  beberapa  data  yang  masih harus dilakukan penanganan khusus seperti menangani missing  value dan outlier . Setelah  melakukan  analisis  pada  tahapan data  preprocessing sebelumnya  terdapat beberapa  data    yang  harus  dilakukan penanganan  terhadap missing  value dan outliers pada data.
1. Penanganan Outliers Data
Pada dataset yang  sudah  diseleksi,  ada beberapa  data  yang  memiliki outliers sehingga  perlu  ditangani. Outliers dalam dataset dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Outliers Data
No Nama Atribut Min Max Average 1 Resting BP 0 200 132.4 2 Cholesterol 0 603 198.8
Penanganan  pada outliers data  tersebut adalah  dengan  menghapus range yang terlalu jauh, seperti max value pada atribut restingBP dan cholesterol yang  bernilai 200 - 603, lalu atribut yang melebihi range tersebut akan dihapus.
2. Penanganan Missing Value
Pada dataset yang sudah diseleksi, ternyata tidak  memiliki missing value pada atribut RestingBP , Cholesterol , MaxHR , ExerciseAngina , STSlope , dan Heart Disease dapat  dilihat  pada  keterangan Gambar 2.

## Gambar 3. Missing Value
Dilihat  pada  gambar  diatas  bahwa  data tersebut tidak memiliki missing value .
a. Transformation Data
T ransformation data merupakan  tahapan yang  dilakukan  untuk  mengubah  data  ke dalam bentuk yang sesuai dengan kebutuhan  yang  ada.  Pada dataset data yang  akan  dilakukan  transformasi  yaitu pada  atribut ExerciseAngina dan STSlope dikarenakan  pada  proses  evaluasi  yang dilakukan  pada python atribut  tersebut harus menggunakan tipe data numerik.

## Tabel 4. Perubahan Data Exercise Angina
No Atribut Exercise Angina Detail Penggunaan 1 Tidak 0 2 Ya 1
Perubahan  tersebut  akan  diterapkan  pada dataset yang  memiliki class “Tidak” diganti  menjadi  nilai  0,  dan class “Ya” diganti menjadi nilai 1.

## Tabel 5. Perubahan Data Atribut ST Slope
No Atribut ST Slope Detail Penggunaan 1 Up 0 2 Flat 1 3 Down 2
Perubahan  tersebut  akan  diterapkan  pada dataset yang  memiliki class “ Up ”  diganti menjadi  nilai  0,  dan class “ Flat ”  diganti
menjadi nilai 1, dan class “Down” diganti menjadi nilai 2.

## b. Data Mining
Pada  tahap  sebelumnya  telah  dilakukan beberapa tahapan dianataranya data selection, preprocessing, dan transformation . Teknik  pemodelan  data
mining yang  dipilih  adalah  klasifikasi prediksi  dengan  menggunakan  algoritma C4.5. Klasifikasi algoritma C4.5 digunakan untuk  mencapai  tujuan  awal  penelitian yaitu memprediksi penyakit jantung.
Berikut  adalah  rumus  perhitungan  yang terdapat pada Decission Tree yaitu Entrophy dan Gain .
Entropy (S) = ∑ − 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 * 𝑙𝑜𝑔 2 pi (1)
Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ | Si | | S  | 𝑛 𝑖=1 * Entropy ( 𝑆 𝑖 ) (2)
Implementasi
algoritma
C4.5
menggunakan bahasa pemrograman python dengan  bantuan  IDE  atau Google  Colab guna  membuat  model  klasifikasi  dengan metode  C4.5  dan  juga  dapat  memprediksi penyakit  jantung.  Model  yang  dibuat menggunakan Decission  tree  classifier , sebuah  library  dari  sklearn  yang  dapat memproses  data  menggunakan  algoritma decission  tree ,  lalu  data  akan  dibagi menjadi data uji dan data latih. Pembagian data uji dan data latih tersebut menggunakan k-folds  cross  validation dengan nilai k=10, sehingga nantinya  akan terdapat 10 skenario pengujian dengan data uji  dan  data  latih  yang  berbeda  beda. Proses  split  data  menggunakan k-folds cross  validation dengan  nilai  k=10  yang berarti terdapat  10  skenario  pengujian.
Terdapat  10  skenario  pengujian  dengan data  uji  dan  data  latih  yang  berbeda-beda. Berikut adalah penjelasan mengenai skenario  yang  dilakukan.  Berikut  adalah contoh untuk skenario pertama.
1. Skenario 1
Tabel 6. Hasil Prediksi Skenario 1 Actual Tidak Actual Ya Pred. Tidak 67 16 Pred. Ya 15 86 Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  6 terlihat bahwa  sebanyak  86  data  diprediksi  “Ya” dengan valid kemudian 67 data diklasifikasikan  “Tidak”  dengan  valid. Setelah  diketahui  hasil  dari  prediksi tersebut,  maka  dapat  diketahui  nilai accuracy, recall, precision dan f1score .
TP TN accuracy TP TN FP FN + = + + + (3) = 86 + 67 184 = 0.8315
Precission, recall dan f1score class “Ya” pada skenario 1
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 86
86 + 16 = 0,8431 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 86
86 + 15 = 0,8514

## Precission, recall dan f1score class “Tidak” pada skenario 1
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 67
67 + 16 = 0,8072 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 67 67 + 15 = 0,8170
Dalam  skenario  pertama  ini  mendapatkan akurasi yang baik, jika dapat memprediksi semuanya  maka precisson dan recall pun akan  bernilai  sama.  Terdapat  10  skenario pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian ini, penulis hanya menjelaskan detail pada skenario pertama saja, selanjutnya skenario 2  sampai  skenario  10  cara  dan  rumusnya sama  persis  dengan  skenario  pertama namun hasil  akurasi, precission dan recall berbeda  karna  setiap  skenario  memiliki data  uji  dan  data  latih  yang  berbeda-beda.
Berikut  adalah  hasil  evaluasi  dari  10 skenario pengujian pada Tabel 7 . Tabel 7. Hasil Evaluasi Sk Akurasi Precission Recall 1 0,7608 0,8085 0,7450 2 0,6739 0,7058 0,7058 3 0,8260 0,8723 0,8039 4 0,8260 0,8181 0,8823 5 0,7717 0,812 0,7647 6 0,8043 0,8367 0,8039 7 0,75 0,7692 0,7843 8 0,7065 0,8 0,6274 9 0,7362 0,76 0,76 10 0,7362 0,75 0,78
Keterangan: SK = Skenario
Terlihat  pada  Tabel  7,  model  yang  dibuat belum  tentu  sempurna,  setelah  melakukan skenario  terhadap cross  validation ,  maka seluruh  proses  dari  skenario  pertama sampai akhir dirata-ratakan tingkat akurasinya  dari  proses cross  validation tersebut,  dan  hasil  akurasi  rata  ratanya adalah  0,7592, precission mendapatkan skor rata-rata 0,7933, dan recall mendapatkan nilai rata-rata 0,7657.
c. Evaluasi
Proses  KDD (Knowledge  Discovery  in Database) dilakukan  pada  penelitian  ini dan memiliki beberapa tahapan yaitu, data selection, data processing, transformation, data mining, dan evaluation . Dari skenario yang sudah dilakukan dengan menggunakan algoritme C4.5 menghasilkan suatu rules atau aturan yang didapatkan dari pemodelan pohon
keputusan. Pohon keputusan tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Pohon Keputusan
Berdasarkan  pohon  keputusan  mengenai penyakit  stroke  yang  sudah  dibangun menggunakan  algoritma  C4.5  tersebut, menghasilkan  beberapa  aturan  atau rules diantaranya :
a. JIKA ST Slope <= 1.500 dan Max HR <=  183  dan  Max  HR  <=  150.500 MAKA tidak
b. JIKA ST Slope <= 1.500 dan Max HR <=  183  dan  Max  HR  >  150.500  dan cholesterol <= 70.500 MAKA tidak
c. JIKA ST Slope <= 1.500 dan Max HR <=  183  dan  Max  HR  >  150.500  dan cholesterol  >  70.500  dan  rasting  BP <= 156 MAKA stroke
d. JIKA ST Slope <= 1.500 dan Max HR <=  183  dan  Max  HR  >  150.500  dan cholesterol > 70.500 dan rasting BP > 156 MAKA tidak
e. JIKA  ST  Slope  <=  1.500  dan  Max HR > 183 MAKA stroke
f. JIKA ST Slope > 1.500 dan cholesterol <= 42.500 dan max HR <= 99.500 MAKA tidak
g. JIKA ST Slope > 1.500 dan cholesterol  <=  42.500  dan  max  HR  > 99.500  dan  resting  BP  <=  104.500 MAKA stroke
h. JIKA ST Slope > 1.500 dan cholesterol  <=  42.500  dan  max  HR  > 99.500  dan  resting  BP  >  104.500 MAKA tidak
i. JIKA ST Slope > 1.500 dan cholesterol  >  42.500  dan  exercise angina <= 0.500 MAKA stroke
j. JIKA ST Slope > 1.500 dan cholesterol  >  42.500  dan  exercise
angina > 0.500 dan cholesterol <= 197
MAKA tidak k. JIKA ST Slope > 1.500 dan cholesterol  >  42.500  dan  exercise angina  >  0.500  dan  cholesterol  >  197
MAKA stroke

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa algoritme  C4.5  dapat  digunakan  untuk memprediksi  penyakit  jantung  dengan menggunakan  beberapa  teknik  yang  dapat digunakan  untuk  melihat  hasil  prediksi seperti cross  validation dan confussion matrix .
Hasil  penelitian  yang  telah  dilaksanakan menggunakan  algoritma  C4.5  diterapkan dengan  eksperimen  menggunakan k-fold cross  validation dengan  jumlah  k  =  10, maka  dari  itu  pengujian  ini  memiliki  10 skenario  pengujian  dan  10  skenario pembagian  dataset.  Pembagian  dataset menghasilkan  nilai  akurasi, precision , recall yang  berbeda-beda  tiap  pembagian datanya  dengan  kata  lain  pembagian  data berpengaruh  terhadap  hasil  dari  algoritma C4.5.  Performansi  algoritma  C4.5  diukur menggunakan  nilai  akurasi, precision , recall .  Pengujian  10  skenario  tersebut menghasilkan  tingkat  akurasi  rata-rata yaitu 0,7592, precission mendapatkan skor rata-rata  0,7933, recall mendapatkan  nilai rata-rata 0,7657.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  P.  Utomo  and  M.  Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan
Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  437–
444, 2020. [2] Y.  D.  Hastuti  and  E.  D.  Mulyani, “Kecemasan Pasien dengan Penyakit  Jantung  Koroner  Paska Percutaneous Coronary
Intervention,” J.  Perawat  Indones. , vol. 3, no. 3, pp. 167–174, 2019.
[3] H.  M.  Nawawi,  J.  J.  Purnama,  and A. B. Hikmah, “Komparasi Algoritma  Neural  Network  Dan
Naïve  Bayes  Untuk  Memprediksi Penyakit  Jantung,” J.  Pilar  Nusa
Mandiri ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  189– 194, 2019.
[4] M.  A.  Bianto,  K.  Kusrini,  and  S. Sudarmawan,  “Perancangan  Sistem Klasifikasi Penyakit Jantung Mengunakan  Naïve  Bayes,” Creat. Inf.  Technol.  J. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.
75–83, 2020.
[5] 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, 2020.
[6] 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.
[7] H. Husdi and Y. Lasena, “Real Time
Analisys Berbasis Internet Of Things  Untuk  Prediksi  Iklim  Lahan Pertanian,” J. MEDIA Inform.
BUDIDARMA ,  vol.  4,  no.  3,  pp. 834–840, 2020.
[8] M. B. Priyantono, A. A.
Rachmawan,  L.  A.  P.  Budi,  and  K. C.  Kirana,  “Sistem  Prediksi  Gejala Virus Korona dengan Metode Forward  Chaining,” JTERA  (Jurnal
Teknol. Rekayasa) , vol. 5, no. 1, pp. 111–118, 2020.
[9] T.  Praningki  and  I.  Budi,  “Sistem Prediksi  Penyakit  Kanker  Serviks Menggunakan CART, Naive Bayes, dan  k-NN,” Creat.  Inf.  Technol.  J. , vol. 4, no. 2, pp. 83–93, 2018.
[10]  T. Sutrisno and S. Claudia, “Analisis  Rekomendasi  Peminatan Menggunakan Metode Decision
Tree  dengan  Algoritma  C4.  5,” Comput.  J.  Comput.  Sci.  Inf.  Syst. ,
vol. 2, no. 2, pp. 178–185, 2018.
[11]  E. Ermawati, “Algoritma Klasifikasi
C4.  5  Berbasis  Particle  Swarm Optimization Untuk Prediksi Penerima  Bantuan  Pangan  Non Tunai,” Sist.  J.  Sist.  Inf. ,  vol.  8,  no.
3, pp. 513–528, 2019.
[12]  S. Widaningsih,  “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika  Dengan  Algoritma  C4, 5,  Naïve  Bayes,  Knn  Dan  Svm,” J.
Tekno  Insentif ,  vol.  13,  no.  1,  pp. 16–25, 2019.
[13]  I.  P.  Astuti,  “Prediksi  Ketepatan Waktu Kelulusan Dengan Algoritma Data  Mining  C4.  5,” Fountain Informatics J. , vol. 2, no. 2, pp. 41– 45, 2017.
[14]  R.  S.  Asa,  “Identifikasi  Penyaluran Zakat  Menggunakan  Algoritma  C4. 5 (Studi Kasus di BAZNAS Kabupaten  Agam),” J.  Sains  dan Inform. Res. Sci. Inform. , vol. 5, no.
1, pp. 44–53, 2019.
[15]  R.  T.  Prasetio  and  E.  Ripandi, “Optimasi  Klasifikasi  jenis  hutan menggunakan deep learning berbasis  optimize  selection,” J.
Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  100–106,
2019.
[16]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, 2017.
[17]  N.  Lestari,  R.  F.  Gunawan,  S. Informasi,  S.  Bangek,  K.  Tangah, and  W.  Sumatera,  “Implementasi Data  Mining  untuk  Menentukan Pola  Penjualan  dengan  Market Basket  Analysis,” Inf.  Syst.  Res.  J. ,
vol. 1, 2021. [18]  K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto, “Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Cluster  Pada  Daerah  Terjangkit
Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd) Berdasarkan Provinsi,” CESS (Journal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 173–178, 2018.
[19]  I.  Hidayanti,  T.  B.  Kurniawan,  and A.  Afriyudi,  “Perbandingan  Dan Analisis  Metode  Klasifikasi  Untuk Menentukan  Konsentrasi  Jurusan,”
J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 11, no. 1, pp. 16–21,
2020, doi: 10.36982/jig.v11i1.1067.
[20]  F.  M.  Hana,  “Klasifikasi  Penderita Penyakit  Diabetes  Menggunakan Algoritma  Decision  Tree  C4.5,” J.
SISKOM-KB  (Sistem  Komput.  dan
Kecerdasan  Buatan) ,  vol.  4,  no.  1, pp. 32–39, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.173.