## Penerapan Metode Klasifikasi Decision Tree dalam Prediksi Kanker Paru-Paru Menggunakan Algoritma C4.5
Riska Rofiani 1,* , Luluk Oktaviani 2 , Dwi Vernanda 3 Tri Hendriawan 4 1,2,3,4 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer, Sistem Informasi, Politeknik Negeri Subang, Subang, Indonesia
Email: 1,* Riska.10108050@student.polsub.ac.id, 2 Luluk.10108032@student.polsub.ac.id, 3 nanda@polsub.ac.id,
4 tri@polsub.ac.id
*) Riska.10108050@student.polsub.ac.id
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kanker paru-paru menggunakan teknik Data Mining dengan algoritma Decision  Tree,  terutama  algoritma  C4.5.  Dataset  yang  digunakan  merupakan  kumpulan  data  dari  Kaggle  yang  mencakup atribut seperti usia, jenis kelamin, kebiasaan merokok, konsumsi alkohol, aktivitas, dan faktor lainnya yang diduga berperan dalam risiko terkena kanker paru-paru. Hasil klasifikasi dari model yang dibangun menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi kemungkinan seseorang terkena kanker paru-paru. Analisis mendalam terhadap model mengindikasikan bahwa kebiasaan merokok adalah faktor dominan yang sangat memengaruhi prediksi penyakit ini. Faktor usia juga memainkan peran penting dalam penentuan risiko terkena kanker paru-paru, di mana individu dengan usia tertentu cenderung memiliki risiko  lebih  tinggi.  Model  klasifikasi  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  telah  memberikan  hasil  yang  konsisten  dan dapat diandalkan dalam mengidentifikasi risiko kanker paru-paru. Keberhasilan model ini dalam memprediksi dengan tingkat akurasi  yang  tinggi  menunjukkan  potensi besar  untuk  mendeteksi  dini penyakit  ini. Penekanan  yang  besar  pada  kebiasaan merokok  sebagai  faktor  risiko  utama  kanker  paru-paru  disorot  dalam  hasil  penelitian  ini.  Model  berhasil  menggambarkan bahwa  individu  yang  memiliki  kebiasaan  merokok  memiliki  kemungkinan  lebih  tinggi  terkena  kanker  paru-paru  daripada individu yang tidak  merokok. Diharapkan model  prediksi ini dapat digunakan sebagai alat penting dalam  mengidentifikasi individu dengan risiko tinggi terkena kanker paru-paru secara dini. Dengan demikian, perawatan yang tepat dapat diberikan pada  tahap  awal  penyakit,  meningkatkan  peluang  kesembuhan  dan  memperbaiki  prognosis.  Namun,  penelitian  ini  juga menunjukkan bahwa ada beberapa atribut lain yang mungkin memiliki pengaruh yang signifikan dalam risiko terkena kanker paru-paru. Oleh karena itu, penelitian lebih lanjut diperlukan untuk menggali lebih dalam atribut-atribut lain yang berkontribusi terhadap  prediksi  penyakit  ini  secara  lebih  komprehensif.  Hasil  klasifikasi  yang  kuat  dari  model  ini  menunjukkan  bahwa analisis  data  menggunakan  teknik  Data  Mining  dan  algoritma  C4.5  dapat  menjadi  solusi  efektif  dalam  deteksi  dini  dan pencegahan penyakit kanker paru-paru. Model ini dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam upaya penyelamatan nyawa dan perbaikan kualitas hidup bagi individu yang berisiko terkena penyakit ini.
Kata Kunci: Kanker Paru-Paru, Prediksi, Data Mining, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan.
Abstract− This  study  aims  to  predict  lung  cancer  using  Data  Mining  techniques  with  the  Decision  Tree  algorithm, particularly  the  C4.5  algorithm.  The  dataset  used  is  a  collection  of  data  from  Kaggle  that  includes  attributes  such  as  age, gender, smoking habits, alcohol consumption, activity level, and other factors suspected to influence the risk of lung cancer. The classification results of the constructed model indicate a high level of accuracy in  predicting the likelihood of someone developing lung cancer. In-depth analysis of the model suggests that smoking habits significantly influence the prediction of this disease. Age also plays a crucial role in determining the risk of developing lung cancer, where individuals of certain ages tend to have a higher risk. The classification model developed in this research has consistently delivered reliable results in identifying  the  risk  of  lung  cancer.  The  success  of  this  model  in  predicting  with  high  accuracy  demonstrates  significant potential for early detection of this disease. The substantial emphasis on smoking as a primary risk factor for lung cancer is highlighted in this research. The model successfully illustrates that individuals with smoking habits have a higher likelihood of developing lung cancer compared to non-smokers. It is expected that this predictive model can serve as a crucial tool in identifying individuals at high risk of developing lung cancer at an early stage. Consequently, appropriate treatment can be provided in the initial stages of the disease, increasing the chances of recovery and improving the prognosis. However, this study also indicates that there might be other attributes that could significantly influence the risk of developing lung cancer. Therefore,  further  research  is  needed  to  delve  deeper  into  other  attributes  contributing  to  predicting  this  disease  more comprehensively. The robust classification results from this model indicate that data analysis using Data Mining techniques and the C4.5 algorithm can be an effective solution for early detection and prevention of lung cancer. This model can make a significant contribution to life-saving efforts and improving the quality of life for individuals at risk of this disease.
Keywords : Lung Cancer, Prediction, Data Mining, C4.5 Algorithm, Decision Tree.

## 1. PENDAHULUAN
Paru-paru  merupakan  bagian  dari  sistem  pernapasan    manusia  dan  berperan  penting  dalam  memenuhi kebutuhan  oksigen  tubuh.  Selain  itu,  paru-paru  juga  berfungsi  sebagai  tempat  pertukaran  oksigen  dari  udara dengan karbon dioksida dari darah. Dalam situasi tertentu, paru-paru mungkin mengalami masalah yang dapat berdampak buruk pada fungsi sistem pernapasan. Jika paru-paru tidak berfungsi normal maka dapat menimbulkan penyakit. Paru-paru merupakan organ yang berperan penting dalam proses pernafasan . Respirasi adalah proses
kimia yang melibatkan pelepasan energi yang tersimpan dalam  sumber energi dengan menggunakan oksigen (O2) dan  menghasilkan  karbon  dioksida  (CO2),  air  (H2O)  dan  energi[1].  Saat  ini  yang  sering  terjadi pada  manusia yaitu  penyakit  paru  –  paru.  Penyebab  umum  penyakit  paru-paru  biasanya  adalah  menghirup  udara  yang terkontaminasi  debu, asap, virus atau bakteri yang dapat menyebabkan infeksi  saluran pernafasan. Penyakit paru- paru dapat menyerang individu di berbagai kelompok umur, mulai dari bayi hingga orang dewasa. Penting untuk dicatat bahwa penyakit paru-paru seringkali sulit disembuhkan[2].
Menurut  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  Kanker  paru-paru  adalah  salah  satu  kelompok  penyakit kanker yang paling mematikan. Penyakit ini dapat disebabkan oleh faktor-faktor yang berkaitan dengan paru-paru itu sendiri atau faktor-faktor yang berasal dari luar paru-paru. Di Indonesia, kanker paru-paru merupakan penyakit yang cukup umum, dan Indonesia menempati peringkat ke-4 dalam jumlah penderita kanker paru-paru terbanyak di seluruh dunia. Penderita kanker paru-paru di Indonesia sebagian besar adalah pria yang berusia di atas 40 tahun. Hal ini menunjukkan pentingnya upaya pencegahan dan pengelolaan penyakit ini, terutama di kalangan populasi yang rentan. Kanker paru-paru adalah penyakit yang dicirikan oleh pertumbuhan sel yang tidak terkontrol dalam jaringan paru-paru[3]. Jika tidak diobati, pertumbuhan sel ini dapat menyebar keluar dari paru-paru melalui proses yang disebut metastasis, yang dapat memengaruhi jaringan yang berdekatan atau bahkan bagian tubuh lainnya. Kanker paru-paru dapat didiagnosis melalui pemeriksaan foto rontgen dada dan tomografi komputer (CT scan). Diagnosis yang pasti biasanya memerlukan biopsi, yaitu pengambilan sampel jaringan tubuh untuk pemeriksaan laboratorium. Prosedur ini biasanya dilakukan melalui bronkoskopi atau dipandu dengan bantuan CT.
Kanker  paru-paru  merupakan  salah  satu  dari  tiga  penyakit  paling  berbahaya  di  dunia  dan    dapat berkembang dengan sangat cepat. Beberapa faktor  mempengaruhi kecepatan berkembangnya kanker paru-paru. Faktor-faktor yang mempengaruhi pesatnya perkembangan  kanker paru-paru di seluruh dunia antara lain  paparan asap tembakau dalam jangka panjang, faktor genetik, radon dan polusi udara global, termasuk paparan asap rokok dalam  jangka  panjang.  usia  tua,  faktor  genetik,  paparan  radon  dan  polusi  udara.  Upaya  pencegahan  dan pengobatan dini sangat penting untuk mengatasi penyakit ini[4].
Oleh  sebab  itu  maka  perlu  kiranya  suatu  model  prediksi  penyakit  paru-paru  secara  dini  merupakan sebaih  langkah yang sangat penting dalam upaya pencegahan dan pengobatan lebih efektif terhadap kanker paru- paru.  Model  prediksi  ini  dapat  membantu  mengidentifikasi  individu  yang  berisiko  tinggi  untuk  penyakit  ini sehingga  mereka  dapat  segera  mendapatkan  perawatan  dan  intervensi  yang  diperlukan.  Penelitian  sebelumnya yang dilakukan oleh Eva dan Andreas menggunakan algoritma Naïve Bayes dan mencapai tingkat akurasi sebesar 73% merupakan langkah awal yang baik. Namun, dengan menggunakan algoritma C4.5, yang dikenal memiliki akurasi  yang  lebih  baik  dalam  prediksi,  diharapkan  peningkatan  dalam  akurasi  prediksi  penyakit  paru-paru. Dengan meningkatnya akurasi dalam prediksi, model ini memiliki potensi untuk digunakan dalam praktik medis dan dunia kesehatan secara luas. Dengan mendeteksi penyakit paru-paru lebih awal, penanganan dapat dimulai lebih cepat, dan ini dapat  meningkatkan peluang  kesembuhan atau pengendalian penyakit. Pengembangan dan penerapan  model  prediksi  semacam  ini  adalah  salah  satu  contoh  bagaimana  teknologi  dan  analisis  data  dapat memberikan  kontribusi  yang  berharga  dalam  bidang  kesehatan,  khususnya  dalam  upaya  mendeteksi  penyakit secara dini dan menyelamatkan nyawa[5].
Data  mining  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung  jumlah  orang  yang  berisiko terkena  kanker  paru-paru.  Penambangan  data  adalah  cabang  ilmu  komputer  yang  berkembang  pesat  dan  telah diterapkan  di  berbagai  bidang  seperti  sains,  teknik,  dan  bisnis.  Tujuan  utama  dari  data  mining  adalah  untuk mendapatkan wawasan berharga dari kumpulan data yang besar. Banyak teknik data mining yang berbeda telah dikembangkan, termasuk teknik asosiasi, clustering, sequence modeling, dan klasifikasi. Waktu juga merupakan faktor penting dalam analisis data. Banyak data  kehidupan nyata yang mencerminkan situasi atau status berbagai objek pada waktu tertentu, dan jenis data ini disebut  data temporal. Dalam konteks deteksi kanker paru-paru, data mining  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data  medis  yang  mencakup  informasi  temporal,  seperti  riwayat kesehatan pasien dari waktu ke waktu[6]. Dengan menggunakan teknik-teknik data mining yang sesuai, informasi penting dapat diidentifikasi, pola-pola yang berkaitan dengan perkembangan penyakit dapat ditemukan, dan ini dapat membantu dalam mendukung diagnosis dini dan pengambilan keputusan dalam pengelolaan penyakit. Oleh karena itu, penggunaan data mining dalam analisis data medis memiliki potensi besar untuk meningkatkan deteksi dini dan penanganan kanker paru-paru.
Dalam  penelitian  ini,  kami  menerapkan  teknik  data  mining  yang  menggunakan  metode  Decision  Tree dengan algoritma C4.5. Fokus utama kami adalah untuk mencapai tingkat akurasi yang tepat dalam memprediksi penyakit paru-paru[7]. Algoritma C4.5 merupakan salah satu pendekatan yang digunakan dalam konstruksi pohon
keputusan  untuk  mengklasifikasikan  data  berdasarkan  karakteristik  atau  atribut  spesifik.  Tujuan  kami  adalah untuk menghasilkan model prediksi penyakit paru-paru yang efektif dan akurat dengan mengadopsi algoritma ini. Dengan penerapan algoritma C4.5, kami berharap dapat menyoroti cara kami membangun model prediksi yang berpotensi memberikan hasil yang lebih andal dan relevan terkait deteksi dini penyakit paru-paru[8].

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Metode Penelitian
2.1 Pengumpulan Data dan Pengolahan data awal
2.1.1. Pengumpulan Data
a. Sumber Data: Dataset ini diambil dari situs web Kaggle dan terdiri dari 150 dataset yang relevan dengan kanker paru-paru.
b. Atribut yang Tersedia: Dataset ini memiliki 10 atribut yang berbeda, yaitu:
1. Usia: Informasi usia subjek dalam dataset.
2. Jenis Kelamin: Jenis kelamin subjek, misalnya, pria atau wanita.
3. Merokok: Status merokok subjek (Ya/Tidak).
4. Alkohol: Status konsumsi alkohol subjek (Ya/Tidak).
5. Jari Kuning: Detail terkait kondisi jari kuning yang terkait dengan penyakit.
6. Bekerja: Status pekerjaan subjek (Ya/Tidak).
7. Aktivitas Bergadang: Informasi tentang kebiasaan bergadang subjek.
8. Aktivitas Olahraga: Informasi tentang kebiasaan berolahraga subjek.
9. Penyakit Bawaan: Kondisi kesehatan bawaan subjek.
10. Hasil: Hasil dari penelitian atau tes terkait penyakit kanker paru-paru.
2.1.2. Proses Pengumpulan Data
a. Kegiatan Pengumpulan: Informasi tentang subjek dalam dataset dikumpulkan dari sumber yang terpercaya. Pengumpulan data ini mungkin melibatkan survei, catatan medis, atau sumber data kesehatan lainnya.
b. Ketelitian Data: Proses pengumpulan data dilakukan dengan memastikan konsistensi, validitas, dan integritas data. Setiap atribut yang dikumpulkan harus memiliki dokumentasi dan spesifikasi yang jelas.
c. Privasi dan Etika: Penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan dilakukan sesuai dengan  peraturan  privasi  yang  berlaku  dan  etika  penelitian,  seperti  memastikan  anonimitas subjek atau mendapatkan izin sebelum mengumpulkan data sensitif.
d. Pengolahan Awal: Setelah pengumpulan, data dapat mengalami proses pengolahan awal untuk membersihkan data dari duplikasi, kesalahan, atau nilai yang hilang agar dapat digunakan dalam analisis lebih lanjut.
Proses pengumpulan data ini merupakan langkah penting dalam memastikan bahwa dataset yang diperoleh valid, lengkap, dan sesuai dengan kebutuhan analisis dan pengujian model.
Tabel 1. Dataset Prediksi Penyakit Kanker Paru - Paru
No Usia JK Merokok  Alkohol Jari Kuning Bekerja Aktivitas _Begadang Aktivitas _Olahraga Penyakit _Bawaan Hasil 1 Tua Pria Pasif Jarang Ada Tidak Ya Sering Tidak Ya 2 Tua Pria Aktif Sering Tidak Tidak Ya Jarang Ada Tidak 3 Muda Pria Aktif Sering Tidak Tidak Ya Jarang Tidak Tidak 4 Tua Pria Aktif Sering Tidak Ya Tidak Jarang Ada Tidak 5 Muda Wanita Pasif Sering Ada Ya Tidak Sering Ada Ya 6 Muda Wanita Pasif Jarang Tidak Ya Tidak Sering Ada Tidak 7 Tua Wanita Pasif Jarang ada Tidak Tidak Sering Tidak Ya 8 Muda Pria Aktif Sering Tidak Tidak Ya Sering Tidak Tidak 9 Tua Wanita Aktif Jarang Ada Ya Ya Jarang Ada Ya 10 Muda Wanita Pasif Jarang Ada Ya Ya Jarang Ada Ya 11 Tua Wanita Pasif Sering Ada Ya Tidak Sering Ada Ya 12 Tua Wanita Aktif Sering Ada Tidak Tidak Jarang Tidak Tidak 13 Muda Pria Aktif Sering Ada Tidak Ya Jarang Tidak Tidak 14 Tua Wanita Aktif Jarang Ada Ya Ya Jarang Ada Tidak 15 Muda Wanita Pasif Sering Tidak Ya Ya Sering Ada Ya 16 Muda Wanita Pasif Jarang Ada Ya Ya Jarang Ada Ya 17 Tua Wanita Pasif Jarang Ada Ya Tidak Sering Ada Ya 18 Tua Wanita Aktif Jarang Ada Tidak Tidak Jarang Tidak Tidak 19 Muda Pria Aktif Jarang Ada Tidak Ya Jarang Tidak Tidak 20 Tua Wanita Aktif Sering Tidak Ya Ya Jarang Ada Tidak 21 Muda Wanita Pasif Sering Tidak Ya Ya Sering Ada Ya 22 Tua Pria Pasif Sering Ada Tidak Ya Sering Tidak Ya 23 Tua Pria Aktif Sering Ada Tidak Ya Jarang Ada Tidak 24 Muda Pria Aktif Jarang Ada Tidak Ya Jarang Tidak Tidak
2.2 Analisis Data
a. Analisis Data
1. Tujuan  Utama:  Tahap  analisis  data  ini  merupakan  langkah  awal  yang  penting  sebelum  proses pengolahan data. Fokus utamanya adalah untuk memahami dataset secara menyeluruh agar data siap untuk diolah atau diuji dengan menggunakan algoritma C4.5.
2. Deteksi Data Duplikat: Analisis data dilakukan untuk mengidentifikasi dan menghapus data duplikat, jika ada. Duplikasi dalam dataset dapat mengganggu analisis dan interpretasi hasil.
3. Validasi Konsistensi Data: Data diperiksa untuk memastikan konsistensi, baik dalam format maupun nilai. Hal ini termasuk dalam memeriksa data untuk memastikan bahwa setiap entri sesuai dengan aturan dan tipe data yang diharapkan.
4. Perbaikan Kesalahan Data: Jika ada kesalahan atau nilai yang tidak konsisten dalam dataset, langkah- langkah  perbaikan  akan  dilakukan.  Misalnya,  memperbaiki  format  tanggal,  menangani  nilai  yang hilang, atau melakukan transformasi untuk memastikan kesesuaian dengan algoritma C4.5.
5. Kriteria Algoritma C4.5: Dataset dianalisis untuk memastikan bahwa data memenuhi kriteria yang dibutuhkan oleh algoritma C4.5, seperti data numerik, kategori, dan kecocokan dengan tipe algoritma.
b. Proses Analisis Data
1. Tools  atau  Teknik  yang  Digunakan:  Proses  analisis  data  ini  mungkin  melibatkan  penggunaan berbagai  alat  atau  teknik  seperti  penggunaan  software  statistik,  pemrograman  untuk  pembersihan data, atau visualisasi data untuk pemahaman yang lebih baik.
2. Validasi  dan  Verifikasi:  Setelah  analisis,  data  divalidasi  ulang  untuk  memastikan  bahwa  semua masalah  yang terdeteksi sebelumnya telah diperbaiki dan dataset siap untuk digunakan pada tahap berikutnya, yaitu pengolahan data dan penerapan algoritma C4.5.
Proses  analisis  data  ini  memastikan  bahwa  dataset  yang  akan  digunakan  untuk  pengembangan  model menggunakan  algoritma  C4.5  telah  melewati  tahap  pengujian  dan  pembersihan  yang  diperlukan  untuk meminimalkan potensi kesalahan dan memastikan keandalan hasil analisis[8].

## 2.3 Pengolahan Data
Tahap pengolahan data dalam metode penelitian adalah proses sistematis yang mencakup serangkaian langkah  penting  untuk  mempersiapkan  data  sebelum  dilakukan  analisis[9].  Pengolahan  dataset  yang merupakan  tidak  lanjut  dari  analisis  data,  yang  diterapkan  dalam  algoritma  C4.5  terhadap  prediksi  kanker paru-paru yang akan menggunakan  algoritma C 45 dan tols Rapid Miner. Proses ini terdiri dari beberapa tahap yang dijelaskan sebagai berikut:
a. Pemilihan Data: Tahap pertama melibatkan pemilihan data yang relevan dengan pertanyaan penelitian. Data ini dapat berasal dari platform kaggle
b. Pengumpulan Data: Setelah pemilihan data, langkah selanjutnya adalah mengumpulkan informasi dari sumber-sumber yang telah dipilih. Proses ini bisa melibatkan pengambilan data dari penelitian mandiri
c. Pembersihan Data: Proses pembersihan data dilakukan untuk mengatasi data yang tidak lengkap, tidak akurat, atau tidak relevan. Ini melibatkan identifikasi dan penanganan nilai yang hilang, kesalahan entri, atau ketidakkonsistenan dalam data untuk memastikan kebersihan dan keakuratan sebelum analisis.
d. Transformasi  Data:  Data  sering  kali  memiliki  format  yang  berbeda-beda.  Tahap  transformasi  ini melibatkan  normalisasi,  pengkodean  ulang  variabel,  atau  pengubahan  format  data  ke  bentuk  yang konsisten untuk memungkinkan analisis yang efektif.
e. Integrasi Data: Jika data berasal dari beberapa sumber, proses integrasi dilakukan. Ini memungkinkan penggabungan data dari berbagai sumber menjadi satu set data yang lengkap dan terintegrasi.
f. Reduksi Dimensi Data: Untuk mengurangi kompleksitas, terutama pada data yang besar, reduksi dimensi dilakukan  dengan  menghilangkan  atribut  yang  tidak  relevan  atau  redundan,  sehingga  mempermudah analisis.
g. Validasi Data: Langkah terakhir adalah memverifikasi keakuratan, kekonsistenan, dan keabsahan data. Proses validasi ini memastikan bahwa data yang telah diolah siap untuk digunakan dalam analisis tanpa adanya kesalahan yang mendasar.
Tahap pengolahan data merupakan fondasi penting sebelum dilakukannya analisis lebih lanjut. Proses yang cermat  dan  tepat  dalam  tahap  ini  membantu  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  untuk  menjawab pertanyaan  penelitian  telah  disiapkan  dengan  baik,  yang  pada  gilirannya  akan  mempengaruhi  kualitas  dan keandalan kesimpulan yang dihasilkan dari penelitian.

## 2.3.1. Algoritma C4.5
Rumus  untuk  menghitung  nilai  gain  dalam  algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  langkah  kunci  dalam pembentukan pohon keputusan. Gain digunakan untuk mengevaluasi atribut mana yang paling informatif atau yang paling baik dalam membagi data. Secara umum, nilai gain mengukur seberapa baik sebuah atribut dalam memisahkan data menjadi kelas yang lebih homogen[10].
Dalam konteks penelitian yang menggunakan algoritma C4.5 untuk memprediksi kanker paru-paru, perhitungan  nilai  gain  akan  digunakan  untuk  menentukan  atribut  mana  yang  paling  signifikan  dalam memprediksi atau  mengelompokkan data  yang diberikan. Ini bisa berarti  mengidentifikasi atribut apa  yang paling  kuat  dalam  menentukan  apakah  seseorang  memiliki  risiko  tinggi  atau  rendah  terhadap  kanker  paru- paru. Secara matematis, rumus untuk menghitung nilai gain pada C4.5 adalah sebagai berikut:
Rumus pertama adalah:
Gain (S,A) = Entropy(S) - ∑ 1 𝑆1 𝑆 𝑛 𝑖= ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠𝑖)
Keterangan : S : Himpunan Kasus
A : Atribut n : Jumlah Partisi Atribut A |S 1| : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S | : Jumlah Kasus dalam S
Dan rumus yang kedua adalah : Gain (S,A) = Entropy(S) - ∑ 1 (−𝑝1) ∗ 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 𝑛 𝑖= Keterangan : S : Himpunan kasus n : Banyaknya partisi S pi : probabilitas yang didapat dari kasus i dibagi total kasus.
Perhitungan nilai gain digunakan untuk menentukan atribut mana yang paling baik dalam membagi data menjadi subset yang lebih homogen terkait kelas target, dalam konteks ini, apakah seseorang berisiko tinggi atau rendah terhadap kanker paru-paru berdasarkan atribut-atribut yang diberikan.
Dalam implementasi algoritma C4.5, atribut dengan nilai gain tertinggi akan dipilih sebagai atribut untuk membuat keputusan di setiap node dalam pembentukan pohon keputusan.

## 2.3.2 RapidMiner
RapidMiner  adalah  salah  satu  perangkat  lunak  untuk  pengolahan  data  mining  yang  bersifat  open source atau  terbuka. Perangkat ini dikembangkan  menggunakan bahasa pemrograman Java, sehingga dapat digunakan pada berbagai sistem operasi[11]. RapidMiner dalam konteks text mining fokus pada analisis teks, yaitu kegiatan yang melibatkan ekstraksi pola-pola dari dataset besar dan menggabungkannya dengan metode statistika,  kecerdasan  buatan,  dan  database. Tujuan  utama  dari  analisis  teks  ini  adalah  untuk  menghasilkan informasi yang bermutu tinggi dari teks yang telah diolah.
RapidMiner adalah sebuah platform perangkat lunak yang mengkhususkan diri dalam analisis data. Dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman Java, RapidMiner dapat dioperasikan di berbagai sistem  operasi  dan  menawarkan  alat  analisis  data  yang  komprehensif  tanpa  perlu  pengetahuan  teknis  yang mendalam. Fitur utama RapidMiner mencakup beragam kemampuan, termasuk pemodelan prediktif, analisis
statistik, dan terutama, penambangan data (data mining) termasuk analisis teks. Platform ini memungkinkan pengguna  untuk  menjalankan  berbagai  tugas  analisis  data  dengan  antarmuka  yang  intuitif,  memungkinkan pengolahan  data,  pembuatan  model  prediktif,  klastering,  analisis  teks,  dan  visualisasi  data.  RapidMiner digunakan secara luas di berbagai sektor industri seperti keuangan, kesehatan, e-commerce, dan pemasaran. Kemampuannya dalam analisis data memberikan wawasan yang berharga untuk pengambilan keputusan yang didukung  oleh  data.  Platform  ini  tersedia  dalam  versi  open  source  yang  memungkinkan  akses  gratis  untuk sebagian  besar  fungsionalitas  dasar,  dan  memiliki  komunitas  pengguna  yang  aktif.  Hal  ini  memungkinkan pengguna  untuk  berbagi  pengetahuan,  pengalaman,  dan  solusi  terkait  analisis  data,  serta  memfasilitasi pertukaran  informasi  yang  berguna[12].  RapidMiner  membantu  pengguna  untuk  memproses  data, mengidentifikasi  pola-pola,  membangun  model  prediktif,  dan  membuat  keputusan  yang  didukung  oleh informasi yang dihasilkan dari analisis data. Dengan antarmuka yang mudah digunakan dan kemampuan yang luas, platform ini sangat berguna bagi para profesional dari berbagai bidang untuk menjalankan analisis data yang mendalam.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini  metode yang digunakan adalah C4.5, dengan  proses pengolahan data  meliputi tahap seleksi dan transformasi data. Bagan ini akan digunakan sebagai panduan untuk memprediksi gejala kanker paru- paru.

## 3.1 Proses Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  data  dikumpulkan  dengan  menggunakan  teknik  pengambilan  data  sekunder  yang tersedia di salah satu platform penyedia data yaitu Kaggle. Penggunaan data sekunder dipilih karena sumber data sudah tersedia sehingga tidak diperlukan observasi, wawancara atau survei untuk mengumpulkan data. Dataset yang digunakan untuk penelitian terdiri dari 150 record yang kemudian dibagi menjadi 80% untuk data training dan  20%  untuk  data  testing.  Berikut  ini  adalah  tahapan  proses  decion  tree  menggunakan  rapidminer  dengn menggunakan data training terkait  Ya dan Tidak hasil dari prediksi terkenanya kanker paru yang jumlah nya 120 record dengan hasil 57 “Ya” dan 63”Tidak”. Berikut Tabel 2 dibawah merupakan daftar artibut keseluruhan dari data set yang di peroleh dari Kaggle.
Tabel 2. daftar atribut data keseluruhan Artibut Tipe Data Ketrangan Usia Kategorik Tua/Muda Jenis Kelamin Kategorik Pria/Wanita Merokok Kategorik Pasif/Aktif Bekerja Kategorik Tidak/Ya Rumah Tangga Kategorik Tidak/YA Alkohol Kategorik Jarang/Sering Jari Kuning Kategorik Ada/Tidak Aktivitas Bergadang Kategorik Seriing/Jarang Aktivitas Olahraga Kategorik Ya/Tidak Asuransi Kategorik Tidak/Ada Penyakit Bawaan Kategorik Tidak/Ada Hasil Label Ya/Tidak
Berikut adalah penjelsan mengenai Tabel 2:
a. Usia: Data usia pasien dalam dataset ini diidentifikasi dengan atribut "Usia" dan diklasifikasikan menjadi "Tua" dan "Muda".
b. Jenis_Kelamin: Atribut "Jenis_Kelamin" menggambarkan jenis kelamin pasien dalam dataset ini dengan opsi nilai "Pria" dan "Wanita".
c. Merokok: Atribut "Merokok" menunjukkan status perokok pasien, dengan nilai yang bisa berupa "Pasif" atau "Aktif".
d. Alkohol: Artibut “Alkohol” menunjukna sataus pasien sering tau jarang meminum alkohol
e. Jari Kuning: Artibut”Ajri Kuning” menunjukan tingkat kesehatan pasien dengan berupa “ada” atau”tidak”.
f. Bekerja: Atribut "Bekerja" menunjukkan status pekerjaan pasien, dengan nilai "Ya" untuk yang bekerja dan "Tidak" untuk yang tidak bekerja.
g. Aktivitas_Begadang:  Atribut  "Aktivitas_Begadang"  mengindikasikan  apakah  pasien  sering  melakukan begadang atau tidak, dengan nilai "Ya" dan "Tidak".
h. Aktivitas_Olahraga:  Atribut "Aktivitas_Olahraga"  mencerminkan  kebiasaan berolahraga pasien, dengan nilai "Sering" atau "Jarang".
i. Penyakit_Bawaan:  Atribut  "Penyakit_Bawaan"  menggambarkan  apakah  pasien  mempunyai  riwayat penyakit bawaan atau tidak, dengan nilai "Ada" atau "Tidak".
j. Hasil:  Atribut  "Hasil"  adalah  label  yang  mengidentifikasi  apakah  pasien  menderita  penyakit  paru-paru, dengan nilai "Ya" (menderita kanker  paru-paru) atau "Tidak" (tidak menderita kanker paru-paru).

## 3.2 Data Seletion
Langkah ini diambil karena  beberapa atribut  kurang relevan  dalam memprediksi gejala penyakit paru. Proses ini bertujuan untuk memilih atribut yang paling tepat digunakan  untuk memprediksi penyakit paru- paru. Tabel 3 dibawah ini berisi daftar atribut yang akan digunakan dan diproses oleh software RapidMiner.
Table 3. AtributTerpilih No Artibut Terpilih Keterangan 1 Usia Artibut Fitur 2 Jenis Kelamin Artibut Fitur 3 Merokok Artibut Fitur 4 Alkohol Artibut Fitur 5 Jari Kuning Artibut Fitur 6 Aktivitas Bergadang Artibut Fitur 7 Aktivitas Olahraga Artibut Fitur 8 Penyakit Bawaan Artibut Fitur 9 Hasil Label
Atribut  yang  telah  terpilih  adalah  Usia,  Jenis_Kelamin,  Merokok,  Alkohol,  Jari  Kuning Aktivitas_Begadang,  Aktivitas_Olahraga,  Penyakit_Bawaan,  dan  Hasil.  Pemilihan  atribut  tersebut didasarkan pada korelasi mereka dengan gejala penyakit paru-paru.[13] Atribut – atribut ini akan diproses menggunakan algoritma C4.5 melalui software RapidMiner. Proses ini akan membuat pohon keputusan dan mengukur  keakuratan  prediksi  kanker  paru-paru.  Langkah  ini  diambil  karena    beberapa  atribut    kurang relevan  dalam  memprediksi  gejala penyakit paru. Proses ini bertujuan  untuk  memilih atribut  yang paling tepat digunakan untuk memprediksi penyakit paru-paru. Tabel 3.2 dibawah ini berisi daftar atribut yang akan digunakan dan diproses oleh software RapidMiner
.

## 3.3 Data Transformation
Langkah transformasi ini  melibatkan perubahan  format data agar sesuai untuk diproses lebih lanjut dalam proses  data  mining.  Transformasi  dataset  ini  dilakukan  menggunakan  RapidMiner  dengan  mengubah  tipe data dari polinomial menjadi binomial pada atribut yang digunakan, sebagaimana yang terlihat pada Gambar 3.1 data keselruhan.
Gambar 2. Data yang terdapat dari kaggle

## 3.4 Data Mining
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  algoritma  populer  dalam  bidang  data  mining  yang  digunakan  untuk membangun  model  prediksi  berdasarkan  kumpulan  data.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk  melakukan  analisis terhadap data yang telah melalui proses seleksi dan transformasi guna membuat prediksi mengenai kemungkinan pasien  terkena  kanker  paru-paru.  Proses  data  mining  dimulai  dengan  pengumpulan  data  dari  berbagai  sumber seperti  catatan  medis,  tes  laboratorium,  riwayat  penyakit,  gaya  hidup,  dan  faktor  risiko  lainnya  yang  relevan dengan  kanker  paru-paru.  Data-data  ini  kemudian  menjalani  serangkaian  tahapan,  termasuk  pembersihan  data (data cleansing) untuk menghilangkan data yang tidak lengkap, tidak akurat, atau tidak relevan. Selanjutnya, data tersebut disiapkan melalui tahap transformasi untuk mengonversi data mentah menjadi format yang sesuai untuk analisis.
Algoritma  C4.5  bekerja  dengan  membangun  pohon  keputusan  (decision  tree)  dari  data  yang  telah dipersiapkan[14]. Pohon keputusan adalah representasi grafis dari semua kemungkinan keputusan yang mungkin diambil berdasarkan atribut-atribut yang ada. C4.5 bekerja dengan mengidentifikasi atribut terpenting dalam data untuk  membuat  keputusan  yang  optimal.  Algoritma  ini  menggunakan  metode  pembelajaran  mesin  untuk memahami pola-pola dalam data yang memungkinkan pengklasifikasian pasien sebagai penderita kanker paru- paru  atau  tidak.  Saat  model  pohon  keputusan  sudah  dibangun,  algoritma  ini  memungkinkan  untuk  melakukan prediksi  terhadap  pasien  baru  berdasarkan  atribut-atribut  yang  dimiliki.  Misalnya,  atribut  seperti  usia,  riwayat merokok, paparan asap rokok, riwayat keluarga, dan hasil tes medis dapat menjadi faktor-faktor yang digunakan oleh  model  untuk  memprediksi  kemungkinan  seseorang  terkena  kanker  paru-paru.Pada  akhirnya,  model  yang dihasilkan oleh algoritma C4.5 akan dapat membantu dalam memberikan informasi prediktif yang berguna kepada para  profesional  medis  atau  peneliti  untuk  mengidentifikasi  risiko  kanker  paru-paru  pada  pasien  berdasarkan informasi  yang  ada.  Dengan  demikian,  ini  dapat  membantu  dalam  upaya  pencegahan,  deteksi  dini,  dan penanganan penyakit secara lebih efisien.
.

## 3.5 Implementasi menggunakan RapidMiner
RapidMiner  merupakan  salah  satu  perangkat  lunak  populer  yang  digunakan  dalam  proses  analisis  data, termasuk  dalam  konteks  data  mining.  Dalam  konteks  spesifik  Anda,  penggunaan  RapidMiner  bertujuan  untuk memproses  data  menggunakan  algoritma  C4.5.  Setelah  proses  ini  selesai,  diharapkan  akan  dihasilkan  pohon keputusan  dan  aturan-aturan  terkait  dari  analisis  tersebut.  Proses  yang  melibatkan  algoritma  C4.5  dalam RapidMiner dimulai dengan tahap pengolahan data. Data yang telah disiapkan sebelumnya, yang mungkin telah melalui  tahap  pembersihan,  transformasi,  dan  pemilihan  atribut,  akan  dimuat  ke  dalam  perangkat  lunak. RapidMiner akan membantu Anda dalam menyiapkan data tersebut, memungkinkan visualisasi yang lebih baik, serta memfasilitasi penggunaan algoritma C4.5 untuk membangun model pohon keputusan.
Algoritma C4.5 akan bekerja pada RapidMiner dengan melakukan analisis terhadap data yang dimasukkan, mengidentifikasi pola-pola yang ada, dan membangun model pohon keputusan berdasarkan atribut-atribut yang relevan.  Proses  ini  melibatkan  penentuan  atribut  terpenting  yang  mempengaruhi  hasil  prediksi  terkait kemungkinan  pasien  terkena  kanker  paru-paru.  Saat  algoritma  C4.5  selesai  dieksekusi,  RapidMiner  akan menghasilkan pohon keputusan yang dapat divisualisasikan. Pohon keputusan ini akan memperlihatkan cabang- cabang keputusan berdasarkan atribut-atribut yang paling signifikan. Selain pohon keputusan, RapidMiner juga dapat  menyajikan  aturan-aturan  yang  terkait  dengan  model  yang  telah  dibangun.  Aturan-aturan  ini  merupakan representasi dari kondisi-kondisi  yang  mempengaruhi  keputusan prediksi terkait  kanker paru-paru berdasarkan data yang diolah[15]. Saat menggunakan RapidMiner dengan algoritma C4.5, interpretasi model pohon keputusan dan  aturan-aturan  ini  penting  untuk  memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  prediksi  kanker  paru-paru. Informasi ini bisa  memberikan  wawasan  yang berharga kepada para profesional kesehatan atau peneliti dalam mengidentifikasi faktor-faktor risiko yang perlu diperhatikan serta membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih  tepat  terkait  dengan  pencegahan,  diagnosis,  dan  perawatan  kanker  paru-paru.akan  dihasilkan  pohon keputusan seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini[13].
Gambar 3. .  penggunaan rapid miner
Pada gambar di atas merupakan rumus untuk perhitungan menggunakan rapidminer
a. Pohon Keputusan.
Dari hasil pengujian pada RapidMiner, diperoleh pohon keputusan seperti yang terlihat pada Gambar  4 di bawah ini.
Gambar 4. Pohon Keputusan
Hasil dari pohon keputusan ini yaitu :
1. Perokok aktif
a. Jika  merokk    aktif  dan  memepunyai  penyakit  bawaan  maka  dia  ya,  dia  dapat  menghidap penyakit paru.
b. Jika merokok tetapi tidak mempunyai penyakit bawaan maka dia tidak terkena penyakit paru
c. Jika dia merokok aktif dan mempunyai penyakit bawaan dan berjenis kelamin  laki laki maka dia tidak terkena penyakit paru
d. Jika dia mereokok aktif dan mempunyaipenyakit bawaan dan berjenis kelamin perempuan maka dia  terkena penyakit paru
e. Jika dia meroko aktif dan mempunyai penyakit bawaan dan berjenis kelamin perempuan tetapi tidak berjari kuning maka dia tidak terkena penyakit paru
f. Jika  dia  meroko  aktif  dan  mempunyai  penyakit  bawaan  dan  berjenis  kelamin  perempuan mempunyai jari kuning maka dia terkena penyakit paru
g. Jika dia merokok aktif dan mempunyai penyakit bawaan dan berjenis kelamin perempuan dan mempunyai jari kuning tetapi dia mengkonsumsi alkohol maka dia terkena  penyakit paru
h. Jia  dia  merokok  aktif  mempunyai  penyakit  bawaan  dan  berjenis  kelamin  perempuan  dan mempunyai jari kuning dan tidak mengkonsumsi alkohol maka dia tidak terkena penyakit paru
2. Perokok pasif
a. Jika  dia merokok pasif tidak bergadang maka dia tidak terkena penyakit paru
b. Jika dia merokok pasif dan bergadang maka dia dapat terkena penyakit paru
c. Jika dai merokok pasif dan bergadang dan berusia muda maka dia terkena penyakit paru
d. Jika dia meroko pasif dan bergadang dan berusia tua maka dia tidak terkena penyait paru
e. Jika dia merokok pasif dan bergadang, berusia tua dan mengkonsumsi alkohol maka dia terkena penyakit paru
f. Jika dia merokok pasif dan bergadang, berusia tua dan jarang mengkonsumsi alkohol maka dia tidak terkena penyakit paru
b. Deskripsi Pohon Keputusan
Berdasarkan hasil pohon keputusan di atas dapat disimpulkan bahwa telah terjadi beberapa kondisi atau aturan. Deskripsi pohon keputusan di Rapidminer berikut ini dapat Anda lihat pada gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Deskripsi pohon keputusan
Berdasarkan  gambar diatas, dapat dijelaskan bahwa dari 9 artibut penilaian terhadap prediksi kanker paru-paru, terdapat 1artibut yang memiliki pengaruh paling signifikan terhadapa prediksi kanker paru- paru  yaitu  artibut  merokok.  Dalam  konteks  ini,  dilakukan  pengujian  terhadap  kebenaran  data  yang digunakan,  yaitu  apakah  metode  klasifikasi  C4.5  dapat  diterapkan  untuk  menilai  prediksi  terkena kanker paru-paru dengan bantuan perangkat lunak RapidMiner.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi penyakit paru-paru menggunakan algoritma C4.5 dalam  konteks  data  mining.  Dengan  menggabungkan  teknik  data  mining  dan  algoritma  C4.5,  penelitian  ini memberikan kontribusi dalam upaya pencegahan dan pengelolaan penyakit paru-paru, khususnya kanker paru- paru. Hasil penelitian  menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu  membangun  model prediksi penyakit paru- paru dengan tingkat akurasi yang memadai. Proses analisis data, seleksi atribut, dan transformasi data memastikan kualitas dataset yang digunakan dalam pengembangan model. Atribut yang terpilih, seperti usia, jenis kelamin, kebiasaan  merokok,  konsumsi  alkohol,  dan  faktor-faktor  lainnya,  secara  signifikan  berkontribusi  terhadap kemampuan prediktif model. Model ini diharapkan dapat membantu identifikasi dini individu yang berisiko tinggi terkena  penyakit  paru-paru,  terutama  kanker  paru-paru.  Dengan  deteksi  dini,  intervensi  dan  pengobatan  dapat dimulai  lebih  awal,  meningkatkan  peluang  kesembuhan  dan  pengendalian  penyakit.  Penerapan  teknologi  data mining, khususnya algoritma C4.5, memberikan bukti bahwa pendekatan ini dapat menjadi alat yang efektif dalam praktik  medis  dan  bidang  kesehatan.  Namun  demikian,  penelitian  ini  juga  mengakui  beberapa  keterbatasan, termasuk  ketergantungan  pada  dataset  yang  tersedia,  kompleksitas  faktor-faktor  penyebab  penyakit  paru-paru, dan kebutuhan untuk validasi lebih lanjut dengan dataset  yang  lebih luas. Pengembangan  model ini  sebaiknya terus menerus diperbarui dan dioptimalkan seiring dengan peningkatan pemahaman tentang faktor risiko penyakit paru-paru.  Dalam  konteks  pencegahan  penyakit  paru-paru,  termasuk  kanker  paru-paru,  upaya  kolektif  untuk meningkatkan kesadaran masyarakat, mengedukasi tentang gaya hidup sehat, dan promosi kebijakan kesehatan yang mendukung sangat penting. Integrasi model prediksi ini dengan praktik klinis dan kebijakan kesehatan dapat memberikan  dampak  positif  dalam  mengurangi  beban  penyakit  paru-paru  di  masyarakat.Secara  keseluruhan, penelitian  ini  memberikan  kontribusi  pada  pengembangan  teknologi  di  bidang  kesehatan,  khususnya  dalam deteksi  dini  penyakit  paru-paru.  Dengan  pendekatan  yang  terintegrasi  antara  data  mining  dan  algoritma  C4.5, diharapkan penelitian ini dapat menjadi landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam upaya pencegahan dan penanganan penyakit paru-paru secara dini.

## UCAPAN TERIMAKASIH
1. Terima kasih kepada semua pihak yang memberikan dukungan tak terhingga dalam  menyelesaikan penelitian ini.
2. Ucapan  terima  kasih  kepada  Allah  SWT  atas  rahmat  dan  petunjuk-Nya  yang  telah  melimpahkan kesuksesan dalam penelitian ini.
3. Penghargaan yang tulus kepada kedua orang tua yang senantiasa memberikan doa dan dukungan yang tak henti-hentinya.
4. Terima kasih kepada dosen pembimbing yang telah memberikan arahan, bimbingan, dan wawasan berharga yang menjadi kunci kesuksesan penelitian ini.
5. Terimaksig  kepada rekan-rekan seperjuangan di kelompok 3B atas dukungan dan kerjasama keras dalam menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] L. Sari, A. Romadloni, and R. Listyaningrum, “Penerapan Data Mining dalam Analisis Prediksi Kanker Paru Menggunakan Algoritma Random Forest,” Infotekmesin , vol. 14, no. 1, pp. 155–162, Jan. 2023, doi: 10.35970/infotekmesin.v14i1.1751.
[2] J. Homepage et al. , “MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Implementation of Decision Tree Algorithm and Support Vector Machine for Lung Cancer Classification Implementasi Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Penyakit Kanker Paru,” vol. 3, pp. 15–19, 2023.
[3] C. A. Rahman and A. Kudus, “Penggunaan Metode K Nearest Neighborhood untuk Imputasi Data Tersensor Kanan pada Pasien Kanker Paru-Paru Sel Kecil,” Bandung Conference Series: Statistics , vol. 2, no. 2, pp. 441–448, Aug. 2022, doi: 10.29313/bcss.v2i2.4615.
[4] Angelina M. T. I. Sambi Ua et al. , “Penggunaan Bahasa Pemrograman Python Dalam Analisis Faktor Penyebab Kanker Paru-Paru,” Jurnal Publikasi Teknik Informatika , vol. 2, no. 2, pp. 88–99, Jul. 2023, doi: 10.55606/jupti.v2i2.1742.
[5] A. Rifa’i and Y. Prabowo, “Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika Diagnosis Kanker Paru-Paru dengan Sistem Fuzzy,” vol. 10, no. 1, pp. 19–28, 2022, doi: 10.32832/kreatif.v10i1.6317.
[6] A. Desiani et al. , “Perbandingan Klasifikasi Penyakit Kanker Paru-Paru menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor,” Jurnal PROCESSOR , vol. 18, no. 1, Apr. 2023, doi: 10.33998/processor.2023.18.1.700.
[7] P. Rawinda Meliala, “Perbandingan Algoritma Machine Learning untuk Survivabilitas dan Biaya Pengobatan Pasien Kanker Paru-paru di Taiwan,” 2021.
[8] M. Abdul, R. Wahid, A. Nugroho, and A. H. Anshor, “Prediksi Penyakit Kanker Paru-Paru Dengan Algoritma Regresi Linier,” Bulletin of Information Technology (BIT) , vol. 4, no. 1, pp. 63–74, 2023, doi: 10.47065/bit.v3i1.
[9] Bambang Pilu Hartato, “Penerapan Convolutional Neural Network pada Citra Rontgen Paru-Paru untuk Deteksi SARS-CoV-2,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 747–759, Aug. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3153.
[10] M. Y. Haffandi, E. Haerani, F. Syafria, and L. Oktavia, “KLASIFIKASI PENYAKIT PARU-PARU DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom) , vol. 5, no. 2, p. 176, Dec. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.649.
[11] B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan, “ANALISIS DATA MINING DATA NETFLIX MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER,” JBASE - Journal of Business and Audit Information Systems , vol. 4, no. 1, Apr. 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[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,” Jurnal Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, Apr. 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[13] F. Faisal Nugraha, I. Sunandar, and C. Juliane, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 9, no. 4, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[14] M. Zuhra Almasah and A. Wahyu Wijayanto, “Eigen Mathematics Journal Comparison of Data Mining Methods in Classifying Village Status of Purwakarta and West Bandung Regencies (Podes 2021),” vol. 6, no. 1, 2023, doi: 10.29303/emj.v6i1.156.
[15] M. R. Nahjan, N. Heryana, and A. Voutama, “IMPLEMENTASI RAPIDMINER DENGAN METODE
CLUSTERING K-MEANS UNTUK ANALISA PENJUALAN PADA TOKO OJ CELL,” 2023.