## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI PENYAKIT HEPATITIS

## Wisti Dwi Septiani
Manajemen Informatika
Akademi Manajemen Informatika dan Komputer Bina Sarana Informatika Jakarta Jl. RS. Fatmawati N0. 24 Pondok Labu, Jakarta Selatan wisti.wst@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Hepatitis is a inflammation disease of the liver because infection that attacks and causes damage to cells and liver function. Hepatitis is a disease precursor of liver cancer. Hepatitis can damage liver function as neutralizing poisons and digestive system in the body that break down nutrients and then spread to all organs of the body  that  very  important  for  humans.  Research  of  predicting  disease  hepatitis have been carried out by previous researchers. This research using the method of classification  data  mining  algorithm  C4.5.  The  measurement  ofmethod  using cross validation, confusion matrix and ROC curve. The result of this research is a decision tree rule with 77.29% accurate.
Keywords : Hepatitis, Data Mining, Algorithm C4.5

## PENDAHULUAN
Dewasa ini dalam dunia kesehatan, diagnosis  penyakit  menjadi  hal  yang sangat sulit dilakukan.Namun
demikian  catatan  rekam  medis  telah menyimpan  gejala-gejala  penyakit pasien dan diagnosis penyakitnya.Hal seperti  ini  tentu  sangat  berguna  bagi para  ahli  kesehatan.Mereka  dapat menggunakan  catatan  rekam  medis yang  sudah  ada  sebagai  bantuan untuk  mengambil  keputusan  tentang diagnosis  penyakit  pasien.(Prasetyo,
2012). Penyakit hepatitis merupakan penyakit  peradangan  hati  karena infeksi  virus  yang  menyerang  dan menyebabkan  kerusakan  pada  sel-sel dan fungsi organ hati.Penyakit hepatitis  merupakan  penyakit  cikal bakal dari kanker hati.Penyakit hepatitis  dapat  merusak  fungsi  organ hati sebagai penetral racun dan sistem pencernaan  makanan  dalam  tubuh yang  mengurai  sari-sari  makanan
untuk kemudian disebarkan ke seluruh  organ  tubuh  yang  sangat penting  bagi  manusia.Hepatitis  atau peradangan hati merupakan salah satu dari  banyaknya  jenis  penyakit  hati, yang  lainnya  seperti  pembengkakan hati  ( fatty  liver )  dan  kanker  hati ( cirrhosis) .  Di  Indonesia,  pada  tahun 2007  penyakit  hati  merupakan  salah satu  dari  sepuluh  besar  penyakit penyebab kematian terbesar di Indonesia (Departemen Kesehatan RI, 2009). Seiring dengan perkembangan ilmu  pengetahuan  dan  teknologi informasi,  kehadiran  cabang  ilmu baru di  bidang komputer data  mining telah menarik banyak perhatian dalam dunia  sistem  informasi.  Literatur mengenai pembahasan prediksi hepatitis  telah  dilakukan  dengan beberapa  metode.  Berikut  metode- metode yang pernah digunakan untuk menyelesaikan prediksi penyakit hepatitis:

## Tabel 1. Tinjauan Studi Terdahulu
Peneliti Masalah Metode Hasil
- Lale
Ozyilma z - Tulay Yildirim (2003) Prediksi  penyakit hepatitis dengan tiga algoritma:
- Multilayer
Perceptron(ML P) - Radial Basis Function
(RBF)
- Conic  Section Function
Neural Network(CSFN N) Framework: Matlab Akurasi:
- MLP :
81,375 % - RBF :
85% -
CSFNN : 90%
- Bekir Karlik (2011)
Prediksi  penyakit hepatitis dengan dua algoritma : - Backpropagati
on - Naïve Bayes
- 10Fold Cross Valdiation - Confusion Matrix - ROC Area - Framework RapidMiner Akurasi : - 86% Naïve Bayes - 98% Backpro pagatio n
- Varun
Kumar
- Vijay
Sharathi - Gayatri Devi (2012) Prediksi  penyakit hepatitis dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan fitur seleksi. - Chi-Square - Fitur Seleksi - Framework RapidMiner Akurasi : - 79,33% SVM - 83,12%
fitur seleksi - Ahmed Mohame d Samir Ali Gamal Eldin (2011) Prediksi  penyakit hepatitis menggunakan CART dengan 939 sampel  (199  virus melakukan pembelahan dan 740 tidak melakukan pembelahan) - 10Fold Cross Valdiation - Confusion Matrix - Sensitivity - Specificity -  Framework Matlab Data Training : Accurac y 99% Sensitivi ty 98% Spesifici ty 99% Data Testing: Accurac y 96% Sensitivi ty 95,5% Spesifici ty 98,6% Decision  tree telah  banyak digunakan untuk melakukan klasifikasi  dan  prediksi  di  berbagai bidang.Algoritma  C4.5  merupakan salah  satu  metode  dalam decision tree.
Decision  tree mengubah  fakta yang  sangatbesar  menjadi  pohon keputusan  yang  merepresentasikan aturan  (Suhartinah,  2010).Untuk  itu dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan perhitungan  menggunakan  metode algoritma C4.5 untuk prediksi penyakit hepatitis. BAHAN DAN METODE Data Mining telah menarik banyak  perhatian  dalam  dunia  sistem informasi  dan  dalam  masyarakat secara  keseluruhan  dalam  beberapa tahun  terakhir,  karena  ketersediaan luas  dalam  jumlah  besar  data  dan kebutuhan  segera  untuk  mengubah data  tersebut  menjadi  informasi  yang berguna dan pengetahuan. Data mining adalah untuk mengekstrasikan atau  “menambang”  pengetahuan  dari kumpulan  banyak  data  (Han  dan Kamber, 2007).
Data  mining ,  sering  juga  disebut knowledge  discovery  in  database (KDD) , adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan,  pemakain  data  historis untuk  menentukan  pola  keteraturan, pola  hubungan  dalam  set  data berukuran besar (Santosa, 2007).
Berdasarkan tugasnya, data mining dikelompokkan  menjadi  6 yaitu  deskripsi,  estimasi,  prediksi, klasifikasi,  clustering,  dan  asosiasi (Larose, 2005). Klasifikasi (taksonomi) adalah proses menempatkan objek tertentu (konsep) dalam  satu  set  kategori,  berdasarkan masing-masing objek (konsep)
property (Gorunescu,  2011).  Proses klasifikasi  didasarkan  pada  empat komponen  mendasar  yaitu  kelas, prediktor, training  set ,  dan  pengujian dataset .
Diantara  model  klasifikasi  yang paling popular adalah Decision/Classification Trees, Bayesian Classifiers/Naïve Bayes Classifiers, Neural Networks, Statistical Analysis, Genetic Algorithms,  Rough  Sets,  K-Nearest Neighbor Classifier, Rule-based Methods,  Memory  Based  Reasoning, Support Vector Machines (Gorunescu, 2011).
Algoritma  C4.5. Decision  Tree menyerupai  struktur flowchart ,  yang
masing-masng internal node -nya dinyatakan  sebagai  atribut  pengujian, setiap  cabang  mewakili output dari pengujian,  dan  setiap node daun ( terminal  node )  menentukan  label class . Node paling  atas  dari  sebuah pohon  adalah node akar  (Han  & Kamber, 2007).
Algoritma  C4.5  menggunakan konsep information gain atau entropy reduction untuk  memilih  pembagian yang optimal (Larose, 2005). Tahapan dalam  membuat  pohon  keputusan dengan  algoritma  C4.5  (Gorunescu, 2011) yaitu:
1. Mempersiapkan  data training, dapat  diambil  dari  data  histori yang  pernah  terjadi  sebelumnya dan  sudah  dikelompokkan  dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menentukan  akar  dari  pohon dengan  menghitung  nilai gain yang tertinggi dari masing-masng atribut  atau  berdasarkan  nilai index entropy terendah. Sebelumnya  dihitung  terlebih dahulu nilai index entropy , dengan rumus:
3. Hitung nilai gain dengan rumus:
4. Ulangi  langkah  ke-2  hingga semua record terpartisi.  Proses partisi  pohon  keputusan  akan berhenti disaat:
a. Semua  tupel  dalam record dalam  simpul  N  mendapat kelas yang sama.
b. Tidak ada atribut dalam record yang dipartisi lagi.
c. Tidak  ada record di  dalam cabang yang kosong.
Dalam  menyelesaikan  penelitian perlu dibuat sebuah kerangka pemikiran  yang  berguna  sebagai pedoman  atau  acuan  penelitian  ini sehingga  penelitian  dapat  dilakukan secara  konsisten.Penelitian  ini  terdiri dari  beberapa  tahap  seperti  terlihat pada gambar 1 di bawah
ini.Permasalahan    pada  penelitian  ini adalah  belum  diketahui  akurasi  dari metode  klasifikasi  data  mining  untuk prediksi  penyakit  hepatitis.  Oleh sebab  itu  metode  yang  digunakan untuk  memecahkan  masalah  adalah Algoritma  C4.5  dengan  melakukan pengujian  terhadap  kinerja  metode tersebut.Pengujian  metode  dilakukan dengan cara confusion matrix dan kurva ROC serta menggunakan toolsRapidMiner Berikut  ini  adalah kerangka  permikiran  dari  penelitian ini:
Sumber: Hasil Penelitian (2013)
Gambar 1. Kerangka Pemikiran
PROBLEMS Belum diketahui akurasi dari metode klasifikasi data mining untuk prediksi penyakit hepatitis APPROACH Algoritma C4.5 DEVELOPMENT Framework RapidMiner IMPLEMENTATION Objek penelitian : Pasien penderita penyakit hepatitis

## EVALUATION AND VALIDATION
Confusion Matrix dan Kurva ROC RESULT Akurasi dari metode klasifikasi data mining untuk prediksi penyakit hepatitis
Pada  penelitian  ini  data  yang digunakan  adalah  data  yang  didapat dari Machine Learning Repository UCI (Universitas California  Invene)  dengan  alamat web: http://archive.ics.uci.edu/ml/ . Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan beberapa langkah-langkah
atau tahapan  penelitian  seperti  gambar  di bawah ini:
Sumber: Hasil Penelitian (2013)
Gambar 2.Tahapan Penelitian

## 1. Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  ialah teknik  atau  cara-cara  yang  dapat digunakan  untuk  menggunakan  data (Riduwan, 2008).Dalam pengumpulan  data  terdapat  sumber data,  sumber  data  yang  dihimpun langsung oleh peneliti disebut dengan sumber  primer,  sedangkan  apabila melalui  tangan  kedua  disebut  sumber sekunder (Riduwan, 2008). Data pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diperolah dari Machine  Learning  Repository UCI (Universitas California, Invene) dengan alamat web http://archive.ics.uci.edu/ml/machine- learning-databases/hepatitis/ . Data yang dikumpulkan adalah data pemeriksaan pasien penyakit hepatitis oleh  G.  Gong  (Carnegie  –  Mellon University) di Yugoslavia pada November  1988.  Data  terkumpul sebanyak 155 data dengan 123 pasien penyakit  hepatitis  yang  hidup  dan  32 pasien  penyakit  hepatitis  yang  mati dengan  atribut age,  sex,  steroid, antivirals,  fatigue,malaise,  anorexia,
liver_big,  liver_firm,spleen_palpable, spiders, ascites, varices,bilirubin, alk_phosphate, sgot, albumin, protime,  histology, dan class (atribut hasil prediksi).
2. Pengolahan Data Awal Untuk  mendapatkan  data  yang berkualitas,  beberapa  teknik  yang dilakukan  adalah  sebagai  berikut (Vecellis, 2009): a. Data validation , untuk mengidentifikasi  dan  menghapus data  yang  ganjil  ( outlier/noise ), data  yang  tidak  konsisten,  dan data  yang  tidak  lengkap  ( missing value ). b. Data integration and transformation , untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi  algoritma.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini bernilai kategorikal.
c. Data size reduction and
dicritization ,  untuk  memperoleh dataset dengan jumlah atribut dan record yang  lebih  sedikit  tetapi bersifat informatif.
Dari proses pengolahan awal data di  atas  diperoleh  sebanyak  155  data dengan  123  data  dengan  kelas “HIDUP”  dan  32  data  dengan  kelas “MATI”.

## 3. Metode yang Diusulkan
Dalam penelitian ini metode yang diusulkan  adalah  metode  klasifikasi data  mining algoritma  C4.5.  Dalam tahapan  ini  akan  dilakukan  beberapa langkah-langkah sebagai berikut:
Sumber: Hasil Penelitian (2013)
Gambar 3.Model yang diusulkan
HASIL DAN PEMBAHASAN Eksperimen dan Pengujian Metode .Pada  tahap  ini  dilakukan eksperimen  dan  pengujian  metode yang digunakan yaitu menghitung dan mendapatkan rule-rule yang ada pada algoritma yang diusulkan yaitu Algoritma  C.45.  Langkah-langkah yang dilakukan sebagai berikut: 1. Menghitung jumlah kasus “LIFE”  dan  “DIE”  serta  nilai Entropy dari  semua  kasus.  Dari data training yang  ada  diketahui jumlah  kasus  yang  “LIFE”
sebanyak123 record ,  dan  jumlah kasus yang “DIE” adalah sebanyak 32 record total kasuskeseluruhan adalah 155
kasus.  Sehingga  didapat entropy keseluruhan:
= ( ˗123/155 * log2
(123/155)) + (˗32/155 *
log2 (32/155)) = 0,7346
2. Hitung  nilai entropy dan  nilai gain masing-masing  atribut.  Nilai
gain tertinggi  adalah  atribut  yang menjadi root dari pohon keputusan  yang  akan  dibuat.
Entropy atribut  dihitung  dengan rumus sebagai berikut:
Terdapat  10  atribut  yaitu age, steroid, malaise, liver_big, spiders,  varices,  bilirubin,  sgot,
albumin, dan protime.
Menghitung entropy dan gain
bagi atribut age . <= 32,5 = 40/155 > 32,5 = 155/155 <= 49 = 110/155 > 49 = 45/155
<= 61,5 = 144/155 > 61,5 = 11/155 Atribut age <=  32,5  terdiri  dari  38 class  “LIFE”  dan  2  class  “DIE”, untuk  atribut age >  32,5  terdiri  dari 85  class  “LIFE”  dan  30  untuk  class “DIE”, untuk atribut age <= 49 terdiri dari  89  class  “LIFE”  dan  21  class “DIE”,  untuk  atribut age >  49  terdiri dari  34  class  “LIFE”  dan  11  class “DIE”,  untuk  atribut age <=  61,5 terdiri  dari  114  class  “LIFE”  dan  30 class “DIE”, untuk atribut age > 61,5 terdiri dari 9 class “LIFE” dan 2 class “DIE”.
Maka entropy untuk  atribut age adalah sebagai berikut :
E <=32,5 [38,2] = (˗38/40 * log 2 (38/40))  +
( ˗2/40 * log 2 (2/40) = 0,2863
E >32,5 [85,30] = (˗85/115 * log 2 (85/115)) +(˗30/115 * log 2 (30/115)) = 0,8280
E <=49 [89,21] = (˗89/110 * log 2 (89/110)) + (˗21/110 * log 2 (21/110))= 0,7033
E >49 [34,11] = (˗34/45 * log 2 (34/45)) + (˗11/45 * log 2 (11/45)) = 0,8023
E <=61,5 [114,30] =(˗114/144 * log 2 (114/144))+(˗30/144 * log 2 (30/144)) = 0,7382
E >61,5 [9,2] = (˗9/11 * log 2 (9/11)) + (˗2/11 * log 2 (2/11)) = 0,6840
E split age = (40/155 * (0,2863)) +  (115/155
* (0,8280)) = (110/155 * (0,7033)) + (45/155 * (0,8023)) = (144/155 * (0,7382)) + (11/155  *  (0,6840))  =  0,6882  +  0,7320  + 0,7343 = 2,1545 Gain age =  0,7346 – 2,1545 =  – 1,42 Dengan  cara  yang  sama,  dilakukan perhitungan entropy dan gain bagi atribut  lainnya  yaitu steroid , malaise, liver_big,  spiders,  varices,  bilirubin, sgot, albumin, dan protime.
E splitsteroid = (79/155 * (0,6145)) + (76/155 * (0,8314))= 0,7208
Gainsteroid =  0,7346 – 0,7208 =  0,0137 E  splitmalaise =  (94/155  *  (0,4553))  + (61/155 * (0,9559))=  0,6523 Gainmalaise =  0,7346 – 0,6523 =  0,0822 E  splitliver_big =  (130/155  *  (0,7657))  + (25/155 * (0,5293))=  0,7275 Gainliver_big =  0,7346 – 0,7275 =  0,0070 E  splitspiders =  (104/155  *  (0,4566))  + (51/155 * (0,9863))=  0,6308 Gainspiders =  0,7346 – 0,6308 =  0,1037 E  splitvarices =  (137/155  *  (0,6180))  + (18/155 * (0,9640))=0,6581 Gainvarices =  0,7346 – 0,6581 =  0,0764 E  splitbilirubin =  (105/155  *  (0,4220))  + (50/155  *  (0,9953))  =  0,6069  +  0,7333  = 1,3402 Gainbilirubin =  0,7346 – 1,3402 =  – 0,6056 E splitsgot =(102/155 * (0,6722)) + (53/155 * (0,8329))=0,7271 Gainsgot =  0,7346 – 0,7271 =  0,0074 E  splitalbumin =(7/155  *  (0))  +  (148/155  * (0,6522))=0,6227 Gainalbumin =  0,7346 – 0,6227 =  0,1119 E  split protime=  (20/155  *  (0,9340))  + (135/155 * (0,5861))=0,1205 + 0,5104=0,6309 Gain protime = 0,7346 – 0,6309 =  0,1037
Tabel 2. Nilai entropy dan gain untukpenentuan root Simpul Entropy Gain 0,7346 Age -1,42 <= 32,5 thn 0,2863 >   32,5 thn 0,8280 <= 49 thn 0,7033 >   49 thn 0,8023 <= 61,5 thn 0,7382 >   61,5 thn 0,6840 Steroid Yes 0,6145 0,0137 No 0,8314
Malaise Yes 0,4553 0,0822 No 0,9559 Liver_big Yes 0,7657 0,0070 No 0,5293 Spiders Yes 0,4566 0,1037 No 0,9863 Varices Yes 0,6180 0,0764 No 0,9640 Bilirubin <= 1,363 0,4220 -0,6056 >   1,363 0,9953 <= 0,450 0,9182 >   0,450 0,7297 Sgot <= 76,500 0,6722 0,0074 >   76,500 0,8329 Albumin <= 2,650 0 0,1119 >   2,650 0,6552 Protime <= 44,500 0,9340 0,1037 >   44,500 0,5861 Sumber: Hasil Penelitian (2013)
Dari  tabel  2  dapat  dilihat nilai gain tertinggi  ada  pada  atribut albumin yakni 0,1119 sehingga didapat bahwa atribut albumin adalah akar  ( root )  dari  pohon  keputusan. Kemudian dilakukan kembali perhitungan  nilai entropy dan gain untuk  menentukan  simpul  1.1,  nilai yang  dihitung  berdasarkan  atribut albumin <= 2,650 dan atribut albumin > 2,650. Dari tabel perhitungan menentukan  simpul  1.1  untuk  atribut albumin > 2,650 diperoleh gain tertinggi  yaitu  protime  dengan  nilai 0,2092sehingga atribut tersebut dijadikan simpul 1.1. Untukmenetukan  simpul  selanjutnya, dilakukan  perhitungan  nilai entropy dan gain dengan  cara  yang  sama, sehingga  diperoleh  pohon  keputusan seperti gambar di bawah.

## Sumber: Hasil Penelitian (2013)
Gambar  4.  Pohon  keputusan  hasil Algoritma C4.5
Dari  pohon  keputusan  pada gambar  4  didapatkan rule untuk memprediksi  penyakit  hepatitis. Rule yang didapat sebagai berikut :
R1 :  Jika  albumin  <=  2,650  maka pasien “DIE”.
R2 : Jika albumin > 2,650 dan protime
> 44,500 dan varices = NO dan age > 49 tahun maka pasien “LIFE”.
R3 : Jika albumin > 2,650 dan protime >  44,500  dan  varices  =  NO  dan  age <= 49 tahun dan liver_big = NO maka pasien “LIFE”
R4 : Jika albumin > 2,650 dan protime >  44,500  dan  varices  =  NO  dan  age <=  49  tahun  dan  liver_big  =  YES maka pasien “DIE”
R5 : Jika albumin > 2,650 dan protime >  44,500  dan  varices  =  YES  dan spiders  =  NO  dan  bilirubin  >  1,363 dan  sgot  >  76,500  maka  pasien “DIE”.
R6 : Jika albumin > 2,650 dan protime >  44,500  dan  varices  =  YES  dan spiders = NO dan bilirubin > 1,363
dan  sgot  <=  76,500  maka  pasien “LIFE”.
R7 : Jika albumin > 2,650 dan protime >  44,500  dan  varices  =  YES  dan spiders  =  NO  dan  bilirubin  <=  1,363 maka pasien “LIFE”.
R8 : Jika albumin > 2,650 dan protime >  44,500  dan  varices  =  YES  dan spiders  =  YES  dan  bilirubin  >  0,450 dan  age  >  61,5  tahun  dan  steroid  = NO maka pasien “DIE”.
R9 : Jika albumin > 2,650 dan protime >  44,500  dan  varices  =  YES  dan spiders  =  YES  dan  bilirubin  >  0,450 dan  age  >  61,5  tahun  dan  steroid  = YES maka pasien “LIFE”.
R10 :  Jika  albumin  >  2,650  dan protime  >  44,500  dan  varices  =  YES dan  spiders  =  YES  dan  bilirubin  > 0,450  dan  age  <=  61,5  tahun  maka pasien “LIFE”.
R11 :  Jika  albumin  >  2,650  dan protime  >  44,500  dan  varices  =  YES dan  spiders  =  YES  dan  bilirubin  <= 0,450 maka pasien “LIFE”. R12 :  Jika  albumin  >  2,650  dan protime  <=  44,500  dan  age  >  32,5
tahun dan malaise = NO maka pasien “DIE”.
R13 :  Jika  albumin  >  2,650  dan protime  <=  44,500  dan  age  >  32,5 tahun  dan  malaise  =  YES  maka pasien “LIFE”.
R14 :  Jika  albumin  >  2,650  dan protime  <=  44,500  dan  age  <=  32,5 tahun maka pasien “LIFE”.
Pengujian  dengan  10 -Fold  Cross Validation untuk  model  Algoritma C4.5ini menggunakan
aplikasi
RapidMiner seperti berikut:
Sumber: Hasil Penelitian (2013) Gambar 5.Pengujian 10 -Fold Cross
Validation
Sumber: Hasil Penelitian (2013) Gambar 6. Validation Model Algoritma C4.5 Evaluasi dan Validasi Hasil. Setelah  data  diolah  maka  dapat diuji tingkat akurasinya untuk melihat kinerja darimetode Algoritma
C4.5.Penelitian  ini  bertujuan  untuk melihat  akurasi  analis  data  pasien penderita  penyakit  hepatitis,  menilai kemungkinan  kelangsungan  hidup penderita  apakah  hidup  atau  mati. Pengujian  tingkat  akurasi  dilakukan dengan menggunakan confussion matrix dan  kurva  ROC/AUC  ( Area Under Cover ).
Tabel 3 merupakan hasil perhitungan  akurasi  data training menggunakan Algoritma C4.5. Diketahui tingkat akurasinya 77,29%. Dari  155  data  sebanyak  103  data diprediksikan  sesuai  yaitu  103  data “LIFE” dan 15 data yang diprediksikan  “LIFE”  tetapi  ternyata “DIE”.  Dan  sebanyak  20  data diprediksi  “DIE”  ternyata  termasuk klasifikasi  “LIFE”  dan  sebanyak  17 data  diprediksi  sesuai  yaitu  “DIE”. Tabel confusion matrix disajikan pada tabel  4.7  dan  gambar6  adalah  grafik
AUC ( Area Under Cover ) dari model Algoritma  C4.5  yaitu  0,846.  Garis horizontal    adalah false positif  dan garis vertikal false negatif.
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix Algoritma C4.5 Sumber: Hasil Penelitian (2013)
Sumber: Hasil Penelitian (2013)
Gambar 7.Grafik AUC ( Area Under Curve ) Performance keakurasian AUC (Gorunescu, 2010) dapat diklasifikasikan menjadi lima kelompok yaitu: 1. 0,90 – 1,00 = Exellent Classification 2. 0,80 – 0,90 = Good Classification
3. 0,70 – 0,80 = Fair Classification
4. 0,60 – 0,70 = Poor Classification 5. 0,50 – 0,60 = Failure Classification Berdasarkan klasifikasi tersebut  maka  dapat  disimpulkan bawah Algoritma C4.5termasuk dalam Good  Classification untuk prediksi penyakit hepatitis.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  pada  data  pasien  penderita penyakit hepatitis maka dapat disimpulkan bahwa metode klasifikasi  data  mining  Algoritma C4.5  menghasilkan  akurasi  77,29%
dan  nilai  AUC  0,846  yang  termasuk dalam Good  Classification .  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa metode  ini  akurat  dalam  melakukan prediksi untuk penyakit hepatitis. Agar penelitian ini bisa ditingkatkan  berikut  ini  adalah  saran- saran  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih baik: 1. Penelitian ini dapat dikembangkan  dengan  metode optimasi  seperti  PSO  ( Particle Swarm Optimization ), GA ( Genetic  Algorithm ),  dan  lainnya untuk  meningkatkan  akuras  dari metode.
2. Penelitian ini dapat dikembangkan  lagi  menggunakan metode  klasifikasi  lainnya  seperti Naïve  Bayes,  Neural  Network,
KNN , dan lain-lain.
3. Tidak semua kasus atau permasalahan  harus  diselesaikan dengan  satu  algoritma  pada data mining. Karena  belum tentu algoritma yang digunakan merupakan  algoritma  yang  paling akurat.Oleh  karena  itu  untuk menentukkan algoritma yang paling  akurat  ini  perlu  dilakukan komparasi beberapa algortima.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima kasih kepada semua pihak terkait, yang  telah  membantu  dalam penelitan  dan  penulisan  artikel ilmiah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Bramer,  M.  (2007). Principles  of Data Mining. London: Springer.
Eldin, Ahmed. (2011). A Data Mining Approach for the Prediction of Hepatitis  C  Virus  protease Cleavage Sites. Cairo : International Journal of Advanced  Computer  Science and Applications Vol 2 No.12. Gorunescu,  Florin.  (2011). Data Mining: Concepts and Techniques . Verlag berlin Heidelberg: Springer. Han,  J.,  &  Kamber,  M.  (2007). Data Mining Concepts and Techniques. San  Fransisco:
Mofgan Kaufan Publisher. Karlik.  (2011). Hepatitis  Disease Diagnosis Using Backpropagation and the Naive Bayes Classifiers .
Turkey  : Journal  of  Science and Technology Vol. 1 No. 1.
Kumar,  Varun  &  Sharathi,  Vijay  &
Devi, Gayathri (2012). Hepatitis  Prediction  Model based on Data Mining Algorithm and Optimal Feature  Selection  to  Improve Predictive Accuracy . Vellore : International Journal of
Computer Applications (0975- 8887) Volume 51 - No. 19.
Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Andi Publishing.
Larose,  D.  T.  (2005). Discovering Knowledge in Databases.
New  Jersey:  John  Willey  &
Sons Inc.
Liao.  (2007). Recent  Advances  in Data  Mining  of  Enterprise Data: Algorithms and Application . Singapore: World Scientific Publishing. Myatt, Glenn J. (2007). Making Sense of Data: A Practical Guide to
Exploratory Data Analysis and Data Mining . New Jersey:
John Wiley & Sons, Inc.
Ozyilmaz,  Lale  &  Yildirim,  Tulay.
(2003). Artificial Neural Network  for  Diagnosis  of Hepatitis Disease .
Riduwan.  (2008). Metode  dan  Teknik
Menyusun  Tesis. Bandung: Alfabeta.
Santosa,  B.  (2007). Data  Mining Teknik Pemanfaat Data Untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Shukla,  A.,  Tiwari,  R.,  &  Kala,  R.
(2010). Real  Life  Application of Soft Computing. Taylor and Francis Groups, LLC.
UCI (Universitas California, Invene) Machine Learning Repository dengan alamat website http://archive.ics.uci.edu/ml/m
achine-learning-
databases/hepatitis/ Akses : 5 Januari 2013 pukul
10:00
Vercellis, C. (2009). Business Intelligent:  Data  Mining  and Optimization for Decision Making. Southern  Gate:  John
Willey & Sons Inc. Witten, H. I., Eibe, F., & Hall, A. M. (2011). Data  Mining  Machine Learning Tools and Techiques. Burlington: Morgan Kaufmann Publisher. Wu,  X.,  &  Kumar,  V.  (2009). The Top  Ten  Algorithms  in  Data
Mining. Boca  Raton:  CRC Press.