## EXPLORER

## Perancangan Aplikasi Data Mining Untuk Menentukan Pasien Menderita Tifoid Dengan Metode Algoritma C4.5
Yusra Fadhillah 1 , Muhammad Noor Hasan Siregar 2 , Oberlin Siagian 3*
1,2,3 Universitas Graha Nusantara, Padangsidimpuan, Indonesia
1 yusra.fadilah18@gmail.com, 2 noor.siregar@gmail.com, 3* berlinsiagian99@gmail.com
*) Email : yusra.fadilah18@gmail.com
Abstrak− Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan didalam database. Proses data minig ini akan diimplementasikan dengan menggunakan algoritma C.45. Algoritma C.45 dapat digunakan dalam pembentukan pohon keputusan tetapi lebih mengarah pada perhitungan probabilitas dari tiap-tiap record terhadap kategori-kategori tersebut atau untuk mengklarifikasi record dengan mengelompokan ke dalam satu kelas. Setelah sebuah pohon keputusan dibangun maka dapat digunakan untuk mengklarifikasi record yang beulm ada kelasnya. Dimulai dari node root menggunakan tes terhadap atribut dari record yang belum ada kelasnya, kemudian mengikuti cabang sesuai dengan proses pohon keputusan yanitu mengubah bentuk data (table) menjadi pohon (tree) kemudian merubah model pohon tersebut menjadi aturan. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan yang telah dibangun dapat menentukan pasien yang menderita penyakit tipes.
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma C.45, Decision Tree, PHP & MySql.
Abstract− Data  mining  is  a  term  used  to  describe  the  discovery  of  knowledge  in  databases.  This  data  mining process will be implemented using the C.45 algorithm. The C.45 algorithm can be used in the formation of decision trees  but  is  more directed  at calculating  the  probability  of each  record  against  these  categories  or  to  clarifying records by grouping them into one class. After a decision tree is built, it can be used to clarify records that do not yet have a class. Starting from the root node using tests on the attributes of records that do not have a class, then following the branches according to the decision tree process, which is to change the shape of the data (table) into a tree (tree) and then change the tree model into rules. Based on the research that has been done that has been built, it can determine which patients suffer from typhoid Keywords : Data Mining, Algoritma C.45, Decision Tree, PHP & MySql.

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit demam Tifoid atau sering disebut dengan tifus abdominalis merupakan penyakit infeksi akut pada saluran pencernaan  yang  berpotensi  menjadi  penyakit  sistemik  yang  disebabkan  oleh  salmonella  [2]  .  Demam  typhoid sendiri  akan  sangat  berbahaya  jika  tidak  segera  ditangani  secara  baik  dan  benar,  bahkan  dapat  menyebabkan kematian.  Menurut  data  WHO  ( World  Health  Organization )  memperkirakan  angka  insidensi  di  seluruh  dunia sekitra 17 juta jiwa per tahun, angka kematian akibat demam typhoid mencapai 600.000 dan 70 % nya terjadi di Asia. Di Indonesia sendiri, penyakit typhoid bersifat endemic , menurut WHO angka penderita demam typhoid di Indonesia mencapai 81 % per 100.000 (Depkes RI, 2013). Berdasarkan data yang diperoleh dinas kesehatan  sistem surveilans  terpadu beberapa penyakit  terpilih pada  tahun  2010  penderita demam  typhoid  ada  44.422  penderita, termasuk urutan ketiga dibawah diare dan TBC selaput otak sedangkan pada tahun 2011 jumlah penderita tifoid di Sumatera Barat meningkat menjadi 46.142 penderita. Hal ini menunjukan bahwa kejadian demam typhoid di sumatera barat termasuk tinggi. Masalah utama yang sering terjadi pada pasien penderita demam typhoid antara lain adalah demam, demam sering dijumpai, biasanya demam lebih dari seminggu, pada penderita demam typhoid juga ditemui masalah mual, muntah, nyeri abdomen atau perasaan tidak enak di perut, diare [4].
Secara umum data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan didalam database.  Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  Teknik  statistic,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan machine  learning  untuk mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat dan pengetahuan  yang terkait dari berbagai database besar [3].
Algoritma C4.5 merupakan struktur pohon dimana terdapat simpul yang mendeskripsikan atribut-atribut, setiap cabang  menggambarkan  hasil  dari  atribut  yang  diuji,  dan  setiap  daun  menggambarkan  kelas.  Algoritma  C4.5 secara rekursif mengunjungi setiap simpul keputusan, memilih pembagian yang optimal sampai tidak bias dibagi lagi. Algoritma C4.5 menggunakan konsep information gain atau entrophy reduction untuk memilih pembagian yang optimal  [5]. Pohon keputusan mirip sebuah  struktur dimana terdapat node internal yang mendeskripsikan atribut-atribut, setiap cabang menggambarkan hasil dari atribut yang diuji, dan setiap daun menggambarkan kelas. Pohon keputusan bekerja mulai dari akar paling atas, jika diberikan sejumlah data uji, misalnya X dimana kelas dari data X belum diketahui, maka pohon keputusan akan menelusuri mulai dari akar sampai node dan setiap

## EXPLORER
nilai dari atribut sesuai data X diuji apakah sesuai dengan aturan pohon keputusan  , kemudian pohon keputusan akan memprediksi kelas dari tupel X [1]
Gambar 1. Konsep Pohon Keputusan Ada beberapa tahap dalam membuat sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5 yaitu, [1]:
1. Menyiapkan  data  training.  Data  training  biasanya  diambil  dari  data  histori  yang  pernah  terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokan ke dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menentukan akar dari pohon. Akar akan diambil dari atribut yang terpilih, dengan cara menghitung nilai gain dari masing-masing atribut, nilai gain yang paling tinggi yang akan menjadi akar pertama sebelum menghitung  nilai  gain  dan  atribut,  hitung  dahulu  nilai  entrophy.  Untuk  mengihitung  nilai  entrophy digunakan rumus sebagai berikut :
Entropi (S) = ∑ = 1 − 𝑝𝑖 𝑙𝑜𝑔2 𝑝𝑖 𝑘 𝑖 Keterangan : S = Himpunan Kasus K = Jumlah Partisi S Pi = Probabilitas yang didapat dari jumlah (ya/tidak) dibagi total kasus
3. Menghitung nilai gain menggunakan rumus :
Gain (S,A) = Entropi (S) - ∑ = 1 𝑆1 𝑆 𝑛 1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 (𝑆𝑖)
Keterangan : S = Himpunan Kasus A = Fitur n = Jumlah partisi atribut A |Si| = Proporsi Si terhadap S |S| = Jumlah kasus dalam S’
4. Ulangi langkah ke-2 hingga semua record terpartisi
5. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat :
a. Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama
b. Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi
c. Tidak ada record di dalam cabang yang kosong

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Kerangka Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian,  salah  satu  langkah  yang  penting  yaitu  membuat  kerangka  pemikiran,  kerangka pemikiran adalah merupakan suatu strategi untuk mencapai penelitian yang teah ditetapkan dan berperan sebagai pedoman atau penuntun peneliti seluruh proses penelitian .

## EXPLORER
Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN 2774-4647 (Online)
Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian
1. Identifikasi masalah menentukan Batasan masalah yang diteliti dan memiliki konsistensi yang terarah, serta tercapainya tujuan dari penelitian ini
2. Studi literatur dilakukan agar peneliti mencari dan mempelajari sumber-sumber pengetahuan berupa jurnal- jurnal penelitian dan sumber pustaka otentik lainnya yang berkaitan dengan penelitian yaitu Algoritma C4.5, Data Mining, Typhoid dan Perancangan sistem.
3. Analisa Perancangan  berupa kumpulan rangkaian data  yang akan diolah dan di implementasikan ke dalam metode Algoritma C4.5
4. Perancangan sistem dilakukan untuk mendesain rancangan bentuk tampilan antarmuka, perancangan ini akan dilakukan perancangan program, perancangan sistem dilakukan setelah mendapat gambaran dengan jelas apa yang harus dikerjakan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Khusus  untuk  penyakit  Typhoid  atribut  yang  digunakan  adalah  nama  pasien,  lingkungan,  kondisi  fisik  dan makanan  ,  dalam  pengolahan  data  untuk  memutuskan  apakah  seorang  pasien  menderita  penyakit  typhoid  atau tidak.
Tabel 1. Data Pasien I No Nama Pasien Lingkungan Kondisi Fisik Makanan 1 M. Ade Putra Tidak Bersih Kuat Bergizi 2 Afdal Tanjung Sangat Tidak Bersih Sedang Tidak Bergizi 3 Almaidi Saputra Tidak Bersih Kuat Bergizi 4 Aldi Septian Alfino Tidak Bersih Sedang Bergizi 5 Amin Sangat Tidak Bersih Sedang Tidak Bergizi 6 Amrizal Sangat Tidak Bersih Lemah Bergizi 7 Riski Fernandes Tidak Bersih Kuat Bergizi 8 Disrizal Bersih Sedang Tidak Bergizi 9 Doni Satria Tidak Bersih Lemah Tidak Bergizi 10 Edo Rahmadani Bersih Kuat Tidak Bergizi 11 Ema Fatmawati Tidak Bersih Kuat Bergizi 12 Fadmah Sangat Tidak Bersih Sedang Tidak Bergizi 13 Firmansyah Tidak Bersih Kuat Bergizi 14 Hamzifah Rahmi Tidak Bersih Sedang Bergizi 15 Jufriadi Sangat Tidak Bersih Sedang Tidak Bergizi 16 Kahirudin Sangat Tidak  Bersih Lemah Tidak Bergizi 17 Nanda Saputra Tidak Bersih Kuat Bergizi 18 Nawir Bersih Sedang Tidak Bergizi 19 Rahman Syahputra Tidak Bersih Lemah Tidak Bergizi 20 Rangga Ramadhan Bersih Kuat Tidak Bergizi 21 Sukardi Bersih Sedang Bergizi 22 Sesria Maharani Sangat Tidak Bersih Lemah Tidak Bergizi
Studi Literatur Analisa Perancangan Perancangan Sistem Pengujian Identifikasi Malasah

## EXPLORER
23 Suci Seviola Tidak Bersih Sedang Bergizi 24 Putri Awalina Tidak Bersih Lemah Tidak Bergizi 25 Pandi Agung Bersih Sedang Bergizi 26 Pandra Pratama Bersih Sedang Bergizi 27 Usnatun Tidak Bersih Lemah Tidak Bergizi 28 Yuni Rahma Sangat Tidak Bersih Lemah Tidak Begizi 29 Yuliarti Tidak Bersih Kuat Bergizi 30 Ziko Setiawan Bersih Kuat Bergizi
Langkah – langkah algoritma C4.5 :
1. Pilih atribut sebagai akar ( root ). Dalam  menentukan  akar (root )  perlu  dilakukan  pencarian  nilai  entrophy  dan  nilai  gain.  Nilai gain yang tertinggi akan dijadikan sebagai akar ( root )
2. Buat  cabang  untuk  tiap-tiap  nilai  berdasarkan  atribut  yang  ada,  untuk  membuat  cabang  dilakukan  dengan pencarian nilai entrophynya
3. Bagi kasus kedalam cabang pada decision tree
4. Ulangi proses untuk semua cabang memiliki kelas yang sama.
Hal pertama yang dilakukan adalah melakukan pencarian entrophy , kemudian dilanjukan dengan pencarian gain dengan  rumus  yang  telah  disediakan. Gain yang  tertinggi  akan  menjadi  akar,  dari  hasil  pencarian  diatas diimplementasikan kedalam tabel seperti berikut :
Tabel 2. Pencarian Entrophy Iterasi I No Node Jumlah Ya Tidak Entrophy Gain 1 Total 30 12 18 0.9709 2 Makanan 0.2716 Bergizi 16 2 14 0.5897 Tidak bergizi 14 10 4 0.8247 3 Lingkungan 0.5681 Bersih 8 0 8 0 Tidak BErsih 14 4 10 0.8246 Sangat Tidak Bersih 8 8 0 0 4 Kondisi Fisik 0.5856 Kuat 10 0 10 0 Sedang 12 4 8 0.9633 Lemah 8 8 0 0
Dari tabel diatas atribut yang mempunyai nilai gain tertinggi dijadikan sebagai node akar, dimana kondisi fisik yang memiliki nilai gain tertinggi yang akan menjadi akar dari pohon keputusan sebagai berikut:
Kuat Lemah Sedang
Gambar 3 . Pohon Keputusan 1
Berdasarkan gambar diatas pohon keputusan dapat disimpulkan bahwa kondisi fisik mempengaruhi pasien yang menderita  penyakit typhoid. Pasien  yang  memiliki  kondisi  fisik  lemah  maka  pasien  tersebut  dikatakan  dapat menderita penyakit typhoid , jika kondisi fisik pasien kuat maka pasien tersbut tidak menderita penyakit typhoid
No Kondisi Fisik Yes ?

## EXPLORER
Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN 2774-4647 (Online)
Tabel 3 . Data Pasien II No Nama Pasien Kondisi Fisik Lingkungan Makanan Keputusan 1 Afdal Tanjung Sedang Sangat Tidak Bersih Tidak Bergizi Ya 2 Almaidi Saputra Sedang Tidak Bersih Bergizi Tidak 3 Amin Sedang Sangat Tidak Bersih Tidak Bergizi Ya 4 Disrizal Sedang Bersih Tidak Bergizi Tidak 5 Fadmah Sedang Sangat Tidak Bersih Tidak Bergizi Ya 6 Hana Zifah Sedang Tidak Bersih Bergizi Tidak 7 Jufriadi Sedang Sangat Tidak Bersih Tidak Bergizi Ya 8 Nawir Sedang Bersih Tidak Bergizi Tidak 9 Sukardi Sedang Bersih Bergizi Tidak 10 Suci Seviola Sedang Tidak Bersih Bergizi Tidak 11 Pandra Pratama Sedang Bersih Bergizi Tidak
Kemudian dilanjutkan dengan pencarian entrophy dan gain untuk iterasi II
Tabel 4 . Pencarian Entrophy Iterasi II No Node Jumlah Ya Tidak Entrophy Gain 1 Total 12 4 8 0.9633 0 2 Lingkungan 0 Bersih 5 0 5 0 Tidak Bersih 3 0 3 0 Sangat Tidak Bersih 4 4 0 0 3 Makanan 0.4817 Bergizi 6 0 6 0 Tidak Bergizi 6 4 2 0
Dari  tabel  diatas  atribut yang  memiliki nilai  gain  tertinggi dijadikan  sebagai node akar, dimana  makanan  yang memiliki nilai gain tertinggi yang akan menjadi akar dari pohon keputusan sebagai berikut :
Bergizi Tidak Bergizi
Gambar 4. Pohon Keputusan 2 Makanan No ?

## EXPLORER
Berdasarkan gambar diatas makanan juga mempengaruhi seorang pasien menderita penyakit Typhoid , jika pasien yang memiliki tanda- tanda Typhoid pada makanan tertentu dengen kategori makanan bergizi maka pasien tersebut tidak menderita penyakit Typhoid .
Bersih Sangat Tidak Bersih Tidak Bersih
Gambar 5. Pohon Keputusan 3
Berdasarkan  gambar  diatas  lingkungan  juga  mempengaruhi  seorang  pasien  menderita  penyakit Typhoid ,  jika lingkungan pasien tidak bersih maka pasien tersebut dapat dikatakan menderita penyakit Typhoid , jika lingkungan pasien  sangat  tidak  bersih  maka  pasien  tersebut  menderita  penyakit Typhoid ,  dan  jika    jika  lingkungan  pasien bersih maka pasien tersebut tidak menderita Typhoid . Dari kedua itersi tersebut dapat dihasilkan pohon keputusan sebagai berikut:
Gambar 6. Hasil Pohon Keputusan
Pengujian  dan  implementasi  bertujuan  untuk  melihat  apakah  aplikasi  yang  dirancang  sudah  sesuai  dengan  apa yang diinginkan atau belum, setelah dilakukannya pengujian dan implementasi maka kualitas sebuah aplikasi akan terlihat, tampilan aplikasi dapat dilihat step-by step yang menjelaskan tentang proses dimulainya sampai aplikasi ini selesai digunakan
Lingkungan No Yes Yes

## EXPLORER
Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN 2774-4647 (Online)
Gambar 7 . Halaman Import Data
Gambar 8 . Halaman Proses dan Hasil
Gambar 9 . Halaman Tampilan Pohon Keputusan Akhir

## EXPLORER

## 4. KESIMPULAN
Ada beberapa kesimpulan yang bias diambil dari penelitian ini, antara lai  :
1. Dengan  menerapkan  aplikasi  data  mining  ,  dokter  dapat  menentukan  seorang  pasien  menderita  penyakit typhoid atau tidak dengan cara melakukan panggilan data pasien yang ada pada database, kemudian dilakukan Analisa oleh aplikasi data mining
2. Dengan menerapkan aplikasi data mining dapat memprediksi pasien yang menderita penyakit Typhoid atau tidak dengan lebih cepat dan efisien. Penggunaan aplikasi data mining ini lebih cepat dan efisien dibandingkan dengan pendekteksiaan secara manual yang memakan waktu dan kurangnya keefisien dalam mengolah data pasien. Dengan aplikasi data mining ini Dokter cukup memangil data pasien yang telah ada dan dilakukan analisa oleh aplikasi data mining ini.
3. Dengan  menerapkan  aplikasi  data  mining  dapat  membantu  Dokter  dalam  mengambil  keputusan  seorang pasien menderita penyakit Typhoid atau tidak menderita penyakit Typhoid. Dokter cukup memanggil data pasien didalam data base kemudian dilakukan analisa oleh aplikasi ini, maka akan mengeluarkan input berupa pohon  keputusan  dimana  hasil  akan  terlihat  apakah  seorang  pasien  tersebut  memiliki  prediktor  ataupun atribut- atribut yang menjadi penyebab penyakit Typhoid atau tidak dan aplikasi ini akan mengeksekusi data dengan pilihan ya atau tidak.
4. Dengan menerapkan aplikasi data mining dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat bagi pihak rumah sakit  dan  pasien.  Informasi  yang  dihasilkan  bisa  berupa  faktor-  fakor  yang  menjadi  penyebab  penyakit Typhoid dan cara pendeteksian penyakit Typhoid mengunakan aplikasi data mining.

## REFERENCES
[1] Kusriani dan Emha Taufiq Lutfi (2009). “Algoritma Data Mining” Yogyakarta : Andi
[2] Cahyono, S. B (2010). Vaksinasi Cara Ampuh Cegah Penyakit Infeksi. Yogyakarta : Kanisisus
[3] Turban (2009). “Sistem Informasi Manajemen”. Pustaka Binaman Pressindo, Jakarta.
[4] Nani  dan  Muzakir  (2014).  Kebiasaan  Makan  dengan  Kejadian  Demam  typhoid  pada  anak,  Journal  of  Pediatric Nursing
[5] Han, J..Kamberm M., dan Pei, J. (2011) Data Mining Consepts and Techniques Third Edition. Waltham: Elsevier Inc.
[6] Rosa A., S dan M., Shalahuddin (2013). Rekayasa Perangkat Lunak, Bandung : INFORMATIKA.
[7] Mulyanto,  Anur  R.,  (2008).  Rekayasa  Perangkat  Lunak  1,  Jakarta  :  Direktorat  Pembinaan  Sekolah  Menengah Kejuruan.
[8] Aunur  Rofiq Mulyanto  (2008). Rekayasa  Perangkat  Lunak  2,  Jakarta  :  Direktorat  Pembinaan  Sekolah Menengah Kejuruan.