S ISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi Volume 9, Nomor 3, September 2020: 529-542                                                     ISSN:2302-8149
Saifur Rohman Cholil  dkk :  Prediksi Penyakit Demam Berdarah Di Puskesmas Ngemplak Simongan Menggunakan Algoritma C4.5

## PREDIKSI PENYAKIT DEMAM BERDARAH DI PUSKESMAS NGEMPLAK SIMONGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
1 Saifur Rohman Cholil, 2 Aditya Febri Dwijayanto, 3 Tria Ardianita
1,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang (USM)
Jl. Soekarno Hatta, Tlogosari Kulon, Kec. Pedurungan, Semarang, Indonesia 59160 E-mail : cholil@usm.ac.id , adityafebri3@gmail.com , triaardianita@gmail.com
(Diterima: 16 Juni 2020 ,direvisi: 3 Juli 2020, disetujui: 18 Juli 2020)

## ABSTRACT
Dengue  Hemorrhagic  Fever  (DHF)  is  a  disease  whose  main  cause  is  the  flaviviridae  virus.  This virus can be transmitted through mosquito bites. The spread of this disease is faster in urban areas than  in  rural  areas  due  to  the  high  population  density.  Aedes  aegypti  mosquito  is  very  easy  to spread dengue virus from one person to another because it has a domestic nature. The Ministry of Health  has  collaborated  with  local  health  centers  in  the  DHF  prevention  program.  Ngemplak Simongan  Health  Center  is  one  of  the  public  health  centers  located  in  the  District  of  West Semarang that serves a variety of treatments for this type of disease, one of which is a patient with Dengue Hemorrhagic Fever (DHF). C4.5 algorithm is used to predict dengue  fever which aims to produce  a  decision  tree.  The  choice  of  using  Algortima  is  because  it is  widely used to describe a pattern / knowledge / information in the form of a decision tree explicitly. Application created using PHP programming language that produces prediction of dengue fever. The test results obtained an accuracy value of 94.44% so that the application program built can be used correctly.
Keywords: c4.5 algorithm, decision tree , dengue hemorrhagic fever

## ABSTRAK
Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  adalah  sebuah  penyakit  yang  penyebab  utamanya  adalah  virus flaviviridae . Virus ini dapat ditularkan melalui gigitan nyamuk. Penyebaran penyakit ini lebih cepat di  area  perkotaan  dibandingkan  di  area  pedesaan  karena  faktor  tingginya  kepadatan  penduduk. Nyamuk Aedes  aegypti sangat  mudah  menyebarkan  virus dengue dari  orang  satu  ke  orang  lain karena  memiliki  sifat  domestik.  Departemen  kesehatan  telah  melakukan  kerja  sama  dengan puskesmas  sekitar  dalam  program  penanggulangan  penyakit  DBD.  Puskesmas  Ngemplak Simongan  merupakan  salah  satu  puskemas  yang  berada  di  Kecamatan  Semarang  Barat  yang melayani  berbagai  macam  pengobatan  jenis  penyakit,  salah  satunya  adalah  penderita  Demam Berdarah  Dengue  (DBD).  Algoritma  C4.5  digunakan  untuk  prediksi  penyakit  demam  berdarah yang  bertujuan  menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan.  Pemilihan  penggunaan  Algortima  ini karena  banyak  digunakan  untuk  menggambarkan  suatu  pola/pengetahuan/informasi  dalam  bentuk pohon  keputusan  secara  eksplisit.  Aplikasi  yang  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP yang  menghasilkan  prediksi  penyakit  demam  berdarah.  Hasil  pengujian  didapatkan  nilai  akurasi sebesar 94.44% sehingga aplikasi program yang dibangun dapat digunakan secara benar.
Kata Kunci: algoritma c4.5, pohon keputusan, demam berdarah dengue

## 1 PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  khususnya  di  bidang  teknologi informasi dapat memunculkan suatu inovasi baru untuk menyajikan dan mengelola suatu informasi demi  memenuhi  kebutuhan  informasi.  Peranan  teknologi  pada  bidang  kesehatan  maupun kedokteran  telah  banyak  membantu  menolong  jiwa  manusia  dan  telah  menunjukkan  peranan pentingnya.  Komputer  telah  banyak  digunakan  untuk  menganalisis  bagian  dalam  organ  tubuh manusia yang sulit dilihat,  mencari tahu obat yang tepat, bahkan untuk mendiagnosis penyakit.
Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  adalah  penyakit  yang  ditularkan  oleh  nyamuk  lewat gigitannya  yang  mengandung  virus flaviviridae serta  dapat  menyebabkan  kematian.  Penyebaran penyakit DBD di area perkotaan lebih cepat dibandingkan di area pedesaan karena faktor tingginya kepadatan penduduk. Nyamuk Aedes aegypti sangat mudah menyebarkan virus dengue dari orang satu  ke  orang  lain  karena  memiliki  sifat  domestik.  Penanganan  program  penyakit  DBD  yang dilakukan oleh pemerintah khususnya Departemen Kesehatan telah melakukan kerja sama dengan semua puskesmas sekitar untuk deteksi dan pengobatan penyakit tersebut.
Puskesmas  Ngemplak  Simongan  merupakan  salah  satu  puskemas  yang  berada  di  kecamatan Semarang  Barat  yang  melayani  berbagai  macam  pengobatan  jenis  penyakit  salah  satunya  adalah penderita  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD).  Puskesmas  Ngemplak  Simongan  merupakan puskesmas  yang  jumlah  pasien  penderita  DBD  terbanyak  di  kecamatan  Semarang  Barat.  Dimana dalam  melakukan  pengecekan  pasien  yang  terkena  penyakit  demam  berdarah  harus  melalui diagnosa terlebih dahulu.  Kemudian dilanjutkan dengan pemeriksaan laboratorium jika diperlukan oleh  pasien.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  memprediksi  penyakit  demam  beradarah  menggunakan algoritma  C4.5  dan  membuat  sistem  berbasis  web  untuk  melakukan  prediksi  penyakit  tersebut. Prediksi  dilakukan  dengan  cara  mengambil  data-data  yang  sudah  ada  pada  Puskesmas  tersebut tentang penyakit DBD yang selanjutnya disebut sebagai data training.
Algoritma  C4.5  telah  banyak  digunakan  untuk  memprediksi  penyakit,  diantaranya  dari penelitian  [1]  melakukan  prediksi  penyakit Rheumatoid  Arthritis (RA)  dan  mempunyai  akurasi rata-rata  84%.  Prediksi  kelangsungan  hidup  kanker  paru-paru  [2]  dengan  metode  SVM,  Naïve Bayes  dan  C4.5,  hasil  akurasi  menunjukkan  algoritma  C4.5  memiliki  kinerja  lebih  baik dibandingkan yang lain dalam memprediksi kanker paru-paru. Algoritma C4.5 juga digunakan [3] untuk  diagnosis  turbin  angin,  deteksi  dan  diagnosis  kesalahan  sistem photovoltaic (PV)  yang terhubungan dengan jaringan [4] yang mempunyai akurasi pengujian sebesar 99,8%.
Pohon keputusan algoritma C4.5 digunakan untuk penalaran tegas manajemen tanggap darurat [5], kontruksi kendala otomatis untuk model Mixed-Integer Linear Programming (MILP) dari data [6] dan pengembangan pohon keputusan [7]. Algoritma ini juga digunakan oleh [8] untuk penilaian stabilitas  tegangan  online  dan  hasilnya  bisa  membantu  operator  sistem  menilai  status  stabilitas tegangan secara real-time .

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Data Mining
Data Mining merupakan  serangkaian  proses  untuk  mencari  informasi  maupun  pola  yang berupa  informasi  dari  suatu  basis  data  dengan  memanfaatkan  teknik  tertentu  [9].  Hasil  dari informasi diperoleh dari mengekstraksi dan meganalisis pola data yang ada dalam basis  data [10]. Knowledge  Dicovery  Database ( KDD )  merupakan  metode  yang  saintifik  dalam  data mining, karena  digunakan  untuk  mencari  informasi  maupun  pengetahuan  baru  yang  terdapat  dalam kumpulan  data.  Data  mining  juga  merupakan  pembelajaran  yang  memiliki  basis  induksi  karena terdapat proses pembentukan definisi dengan konsep umum dengan cara mengobservasi contoh yang spesifik dari semua konsep yang dipelajari [11]. Data mining sendiri telah banyak digunakan sebagai penelitian, salah satunya pada [12] yang digunakan untuk memprediksi masa studi mahasiswa dengan hasil  nilai  evaluasi  penelitian  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  analisa  secara  manual. Penganalisaan data mining diperlukan sebuah software yang disebut dengan Rapid Miner. Software ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Java serta dapat dijalankan pada sistem operasi apapun. Seperti pada penelitian [13] tentang analisa data hasil keuntungan dengan Rapid Miner yang dapat membantu proses analisis data dengan cepat dan efisien dengan kepastian kemungkinan sekitar 0,59 %.

## 2.2 Algoritma
Algoritma merupakan sistem  kerja komputer yang digunakan untuk  menyusun langkah  yang sistematis agar dapat digunakan untuk memecahkan suatu masalah. Algoritma juga bersifat  logis dan sistematis karena susunan langkahnya disusun secara tertulis dan berurutan. Algoritma sangat
berperan  penting  dalam  dunia  komputer  karena  merupakan  salah  satu  pembangun  dari  software [14].
Algoritma juga memiliki prosedur yang jelas dalam menyelesaikan suatu persoalan karena terdapat langkah-langkah  dan  jumlahnya  juga  terbatas.  Penyajian  algoritma  dapat  berupa  gambar  maupun pseudocode . Pseudocode merupakan kode pemrograman yang hampir sama dengan Pascal, ataupun C,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  menggambarkan  algoritma  yang  diinginkan  oleh  pemrogram. Untuk algoritma dalam bentuk gambar maka dapat disajikan dalam bentuk flowchart .

## 2.3 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  suatu  pengembangan  induksi  dari  ID3  ( Iterative Dichotomiser  3 ) karena  C4.5  merupakan  sebuah  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat  sebuah  pohon keputusan ( decision tree ). Pohon-pohon keputusan dibangun berdasarkan kriteria pembentuk suatu keputusan [15]. Pengembangan yang terdapat dalam C4.5 adalah dapat mengatasi nilai suatu atribut yang hilang ( missing value ), dapat mengolah data berjenis diskret maupun numerik, menghasilkan aturan yang mudah dalam pengintepretasian serta prunning atau pemangkasan [16].
Pemilihan atribut test untuk simpul, maka didasarkan pada atribut yang memiliki nilai Gain Ratio paling tinggi dari semua atribut yang ada. Tahapan untuk menghitung GainRatio dapat ditunjukkan menggunakan beberapa persamaan berikut [16] : a. Tahapan pertama yaitu menghitung nilai Entropy dengan menggunakan rumus yang ditunjukkan oleh rumus (1) berikut ini.
Entropy (S) = ∑ −  𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan : S : himpunan kasus n : jumlah partisi hipunan S Pi : kasus partisi ke-i b. Tahap kedua yaitu mencari nilai Gain dengan menggunakan rumus yang telah ditunjukkan pada persamaan (2) berikut.
Gain (S,A)= Entropy (S) - ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 *Entropy (Si)
(2) Keterangan : S : kasus A : atribut
n : jumlah partisi atribut ke-A |Si| : jumlah kasus partisi ke-i |S| : jumlah kasus pada S c. Tahap  ketiga  yaitu  menghitung Split  Info dengan  rumus  yang  ditunjukkan  dalam  persamaa  (3) dibawah ini.
SplitInfo (S,A) = - ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 log 2 |𝑆𝑖| |𝑆|
(3)
Keterangan :
S = ruang sample data
A = atribut
Si =  jumlah sample atribut ke-i d. Tahap keempat yaitu mencari nilai Gain Ratio dengan menggunakan rumus seperti tertera dalam persamaan (4) berikut ini.
Gain Ratio (S,A) = 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆,𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑆,𝐴) (4)
Keterangan : Gain (S,A) = informasi gain atribut A SplitInfo (S,A) = split informasi atribut A Jadi jika  ada  atribut  yang  memilki  nilai Gain  Ratio tertinggi,  maka  akan  dipilih  menjadi node sebagai atribut test simpul.

## 2.4 Pohon Keputusan ( Decission Tree )
S ISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi Volume 9, Nomor 3, September 2020: 529-542                                                     ISSN:2302-8149
Pohon keputusan merupakan suatu struktur yang mengklasifikasikan kumpulan data ke dalam tabel  kelas  yang  telah  ditentukan  [17].  Tabel  biasanya  terdapat  atribut  yang  berperan  sebagai parameter  dan  record  untuk  membangun  sebuah  data.  Manfaat  menggunakan  pohon  keputusan adalah dapat mengubah sebuah fakta menjadi sebuah pohon keputusan yang lebih dapat dimengerti dan  simpel  dengan  kombinasi  bahasa  alami.  Pohon  keputusan  memiliki  fungsi untuk  menyelidiki data, mencari hubungan tersembunyi antara calon variabel target dengan variabel input yang akan digunakan.  Perpaduan  antara  pemodelan  dan  eksplorasi  data  pada  pohon  keputusan  sangat direkomendasikan sebagai langkah awal pemodelan serta model akhir dari beberapa teknik lain [7]. Simpul node dari decission tree pohon dibedakan menjadi tiga [11], yaitu : a. Simpul akar ( root node ) yang letaknya berada pada bagian  teratas serta tidak memiliki inputan namun terkadang memiliki output lebih dari satu atau tidak sama sekali.
b. Simpul  percabangan  ( internal node )  yang  hanya  mempunyai  satu  inputan  dan  dua  outputan minimal.
c. Simpul daun ( leaf node ) yang hanya  mempunyai satu inputan dan  sama sekali tidak memiliki outputan.

## 3 METODE PENELITIAN
Langkah yang digunakan pada penelitian ini untuk memprediksi penyakit DBD yang terdapat pada  Puskesmas  Ngemplak  Simongan,  yaitu  dengan  langkah  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Databases ),  yang  telah  terdapat  beberapa  tahapan  yaitu  seleksi,  praproses,  transformasi,  data mining, interprestasi serta evaluasi.

## 3.1 Jenis Data
Penelitian ini meggunakan jenis data yang terdiri dari data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif  merupakan  jenis  data  yang  dapat  dihitung  dan  berbentuk  angka  maupun  bilangan, sedangkan  data  kualitatif  merupakan  data  yang  mengandung  informasi  dan  berbentuk  kalimat. Semua data yang ada diperoleh berasal dari data primer karena data yang dikumpulkan berasal dari narasumber pertama, yaitu Kepala Puskesmas Ngemplak Simongan.

## 3.2 Tahapan Metodologi Penelitian
a. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  merupakan  mengumpulkan  semua  data  yang  diperlukan  untuk mendukung  proses  algoritma  C4.5.  Semua  data  yang  dibutuhkan  dikumpulkan  secara  langsung dengan  cara  melakukan  observasi  di  lapangan  serta  wawancara  secara  langsung  dengan  pihak terkait.  Data  primer  yang  digunakan  adalah  data  yang  berasal  dari  puskesmas  yang  berisi  data pasien demam berdarah yang terdiri dari data training dan data testing.
b. Seleksi Data
Seleksi  data  merupakan    proses  menyortir  atau  memilih  data-data  yang  akan  dipergunakan dalam proses mining, namun tetap memperlihatkan bentuk data aslinya.
c. Transformasi Data
Transformasi  data  merupakan  suatu  cara  untuk  mengubah  data  asli  ke  bentuk  lain  agar  dapat dilakukan pemrosesan dengan menggunakan algoritma C4.5.
d. Proses Perhitungan Proses  perhitungan  untuk  semua  atribut  maupun  variable, entropy dapat  menggunakan  rumus (1), information gain dengan  rumus  (2), splitinfo menggunakan  rumus  (3),  serta gainratio menggunakan rumus (4). e. Decision Tree atau Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  merupakan  hasil  dari  perhitungan  yang  dilakukan  sebelumnya,  dengan dilakukannya perhitungan berulang kali hingga semua atribut memiliki kelas dan sudah tidak dapat lagi dilakukan perhitungan.
f. Pengujian
Tahap  pengujian  merupakan  tahap  pengetesan  dimana  hal  ini  dilajukan  dengan  tujuan  untuk mengetahui semua proses dapat bekerja sesuai keinginan atau tidak.
S ISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi Volume 9, Nomor 3, September 2020: 529-542                                                     ISSN:2302-8149
Saifur Rohman Cholil  dkk :  Prediksi Penyakit Demam Berdarah Di Puskesmas Ngemplak Simongan Menggunakan Algoritma C4.5

## g. Analisis Hasil Pengujian
Tujuan  dilakukannya  proses  analisis  adalah  untuk  memastikan  hasil  uji  benar-benar  dapat dipertanggungjawabkan. Proses analisis dilakukan dengan cara menghitung kembali hasil pengujian secara manual dicocokkan dengan hasil perhitungan sistem.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan    data    dilakukan    dengan    cara meminta    data    ke    Puskesmas Ngemplak Simongan.  Data  yang  diperlukan  adalah  data  pasien  penderita  Demam  Berdarah  di  Puskesmas Ngemplak  Simongan  yang  diambil  dari  Kepala  Sub  Bagian  (Kasubag)  Kesehatan  Masyarakat (Kesmas) Puskesmas Ngemplak Simongan. Adapaun bentuk datanya seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Data Penyakit Demam Berdarah

## 4.2 Seleksi Data
Proses  seleksi  data  dilakukan  dengan  cara  memilih  atribut  atau  variabel  yang  dibutuhkan. Pemilihan atribut dilakukan dengan pertimbangan atribut yang dipilih sudah sesuai dengan  atribut yang dibutuhkan  untuk  melakukan  proses  prediksi demam berdarah.  Dari  data  yang  tersedia diambil  beberapa  atribut  antara  lain:  suhu tubuh, bintik merah, mimisan, trombosit dan diagnosa.

## 4.3 Transformasi Data
Transformasi  data  dilakukan  dengan  cara  mengubah  data  yang  di  dapat  dari  Puskesmas Ngemplak Simongan ke dalam format excel atau format CSV. Langkah ini dilakukan untuk analisis dan visualisasi data dengan aplikasi rapidminer . 4.4 Proses Perhitungan Manual Metode Algoritma C4.5
Adapun  langkah  perhitungan  manual  dengan  menggunakan  metode  Algoritma  C4.5  adalah mencari  nilai  dari entropy,  gain,  split  info ,  dan gain ratio. Data  yang  diperoleh  dari  Kepala  Sub Bagian  (Kasubag)  Kesehatan  Masyarakat  (Kesmas)  Puskesmas  Ngemplak  Simongan  yang  telah dilakukan proses seleksi dan transformasi data seperti pada Tabel 1.
Langkah pertama  yaitu menghitung nilai entropy . Perhitungan nilai entropy dilakukan sesuai dengan rumus persamaan 1 dan proses perhitungannya sebagai berikut :
Entropy = (− 28 101 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 28 101 ) +  (− 73 101 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 73 101 ) = 0,8516
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(38°C) = − ( 8 26 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 8 26 ) − ( 18 26 ) * 𝑙𝑜𝑔2  ( 18 26 ) = 0,8905 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(39°C) = − ( 50 59 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 50 59 ) − ( 9 59 ) * 𝑙𝑜𝑔2  ( 9 59 ) = 0.6162
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(40°C) = − ( 12 13 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 12 13 ) − ( 1 13 ) * 𝑙𝑜𝑔2  ( 1 13 ) = 0.3912
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(41°C) = − ( 3 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 3 3 ) − ( 0 3 ) * 𝑙𝑜𝑔2  ( 0 3 ) = 0
Analisa  penyelesaian  1  node  yaitu  menghitung  nilai  total  keputusan  yang  dinyatakan  Ya (73) dan dinyatakan Tidak (28), sedangkan untuk jumlah 101 merupakan total dari seluruh data. Langkah kedua yaitu menghitung nilai gain . Perhitungan ini sesuai dengan rumus persamaan 2 dan proses perhitungannya sebagai berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛  = 0,8516 − (( 26 101 ∗ 0,8905 ) + ( 59 101 ∗ 0,6162) + ( 13 101 ∗ 0,3912 ) + ( 3 101 ∗ 0))    = 0,2121
Langkah ketiga yaitu menghitung nilai split info . Perhitungan ini sesuai dengan rumus persamaan 3 dan proses perhitungannya sebagai berikut :
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜  = − 26 101 ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 26 101 ) − 59 101 ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 59 101 ) − 13 101 ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 13 101 ) − 3 101 ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 3 101 ) = 1.4884
S ISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi Volume 9, Nomor 3, September 2020: 529-542                                                     ISSN:2302-8149
Saifur Rohman Cholil  dkk :  Prediksi Penyakit Demam Berdarah Di Puskesmas Ngemplak Simongan Menggunakan Algoritma C4.5
Langkah  keempat  yaitu  menghitung  nilai gain  ratio .  Perhitungan  ini  sesuai  dengan  rumus persamaan 4 dan proses perhitungannya sebagai berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜  = 0,2121 1,4884 =  0, 1425
Tabel 1. Data Training
Suhu Tubuh Bintik Merah Mimisan Trombosit Diagnosa 39°C 0 Tidak resiko rendah tidak 39°C 0 Tidak resiko sedang ya 39°C 4 Ya resiko tinggi ya 40°C 1 Ya resiko tinggi ya 38°C 3 Tidak resiko rendah tidak 39°C 1 Ya resiko tinggi ya 39°C 0 Tidak resiko tinggi ya 41°C 1 Ya resiko tinggi ya 39°C 1 Tidak resiko sedang ya 38°C 0 Ya resiko rendah tidak 39°C 0 Ya resiko tinggi ya 39°C 0 Tidak resiko rendah tidak 39°C 0 Tidak resiko sedang ya 39°C 4 Ya resiko tinggi ya 40°C 1 Ya resiko tinggi ya 38°C 3 Tidak resiko rendah tidak 39°C 1 Ya resiko tinggi ya 39°C 0 Tidak resiko tinggi ya 41°C 1 Ya resiko tinggi ya 39°c 1 Tidak resiko tinggi ya 39°c 0 Tidak resiko sedang ya 39°c 2 Tidak resiko tinggi ya 39°c 0 Tidak resiko tinggi ya 40°c 2 Ya resiko tinggi ya 40°c 0 Ya resiko tinggi ya 39°c 0 Tidak resiko rendah tidak 40°c 1 Ya resiko tinggi ya 39°c 1 Ya resiko tinggi ya 39°c 0 Tidak resiko sedang ya 39°c 2 Tidak resiko tinggi ya 38°c 1 Ya resiko rendah tidak 39°c 0 Tidak resiko sedang ya 41°c 3 Ya resiko tinggi ya 39°c 1 Ya resiko tinggi ya 39°c 0 Ya resiko tinggi ya 39°c 4 Tidak resiko rendah tidak 38°c 0 Tidak resiko rendah tidak 39°c 0 Tidak resiko sedang ya 38°c 4 Ya resiko tinggi ya 38°c 7 Ya resiko tinggi ya 39°c 0 Ya resiko sedang ya 39°c 5 Tidak resiko tinggi ya 39°c 0 Tidak resiko sedang ya 39°c 0 Ya resiko sedang ya 38°c 0 Tidak resiko sedang tidak 41°c 2 Ya resiko tinggi ya 39°c 1 Ya resiko tinggi ya 39°c 0 Tidak resiko sedang ya 39°c 0 Tidak resiko rendah tidak 39°c 1 Ya resiko sedang ya
Perhitungan  suhu  tubuh,  bintik  merah,  mimisan  dilakukan  proses  perhitungan  seperti  di  atas  dan hasil semua perhitungan seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Penghitungan Node 1
Node Attribut Total data
Ya Tidak Entropy Gain Split info Gain ratio 1 Diagnosa 101 73 28 0,8516 0,2121 1,4884 0,1425 Suhu tubuh 38 0 C 26 8 18 0,8905 39 0 C 59 50 9 0,6162 40 0 C 13 12 1 0,3912 41 0 C 3 3 0 0 0,06781 1,8461 0,0367 Bintik merah 0 56 35 21 0,9544 1 23 21 2 0,4262 2 9 7 2 0,7642 3 4 3 1 0,8113 4 6 4 2 0,9183 5 2 2 0 0 7 1 1 0 0 0,0465 0,9982 0,0466 Mimisan Ya 53 44 9 0,6573 Tidak 48 29 19 0,9685 0,6706 1,5526 0,4319 Trombosit Resiko tinggi 40 40 0 0 Resiko sedang 37 33 4 0.4942 Resiko rendah 24 0 4 0
S ISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi Volume 9, Nomor 3, September 2020: 529-542                                                     ISSN:2302-8149
Trombosit, yaitu  sebesar  0,4319.  Jadi  dengan  demikian Trombosit menjadi node akar.  Adapun tiga atribut dari Trombosit yaitu Resiko Tinggi, Resiko Sedang dan Resiko Rendah . Dari ketiga nilai  atribut  tersebut,  nilai Resiko  Tinggi dan Resiko  Rendah telah  mengklasifikasikan permasalahan  menjadi satu  yaitu  keputusan Tidak, sehingga tidak  perlu dilakukan  penghitungan lebih lanjut, namun untuk hasil nilai atribut Resiko  Sedang masih perlu dilakukan penghitungan ulang. Perhitungan node ditunjukkan oleh Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Penghitungan Node 1.1 Node Attribut Total data Ya Tidak Entropy Gain Split info Gain ratio 1.1 Trombosit resiko sedang 37 33 4 0.4942 0,1382 0,8707 0,1587 Suhu tubuh 38 0 C 7 3 4 0,9852 39 0 C 29 28 1 0,2164 40 0 C 1 1 0 0 41 0 C 0 0 0 0 0,0656 1,0331 0,0635 Bintik merah 0 25 21 4 0,6243 1 10 10 0 0 2 0 0 0 0 3 1 1 0 0 4 0 0 0 0 5 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0,1077 1,0257 0,1050 Mimisan Ya 17 16 1 0,3228 Tidak 10 7 3 0,8813
Jika dilihat dari Tabel 3, maka dapat disimpulkan bahwa nilai atribut dengan GainRatio paling tinggi  adalah Suhu  Tubuh ,    yaitu  sebesar  0,1587.  Maka, Suhu  Tubuh dapat  dijadikan  sebagai node cabang  dari  nilai  atribut  sebesar  38°C  atau Sedang .  Terdapat  empat  nilai  atribut  dari Suhu Tubuh ,  yaitu  38°C , 39°C,  40°C  dan  41°C . Dari  keempat  nilai atribut  tersebut, nilai  atribut  39°C, 40°C  dan  41°C  atau Tinggi telah  digolongkan  kasus  menjadi  1,  yaitu  keputusan YA, dan  nilai atribut Tinggi sudah  mengklasifikasikan  kasus  menjadi  1,  yaitu  keputusan YA, maka  tidak  perlu dilakukan  penghitungan  ke  tahap  selanjutya,  namun  untuk  nilai  atribut  38°C  atau Sedang masih perlu dilakukan penghitungan lagi. Perhitungan node berikutnya ditunjukkan oleh Tabel 4.
Tabel 4. Penghitungan N ode 1.1.2 Node Attribut Total data Ya Tidak Entropy Gain Split info Gain ratio 1.1.2 Trombosit resiko sedang dan Suhu
Tubuh 38 0 C 7 3 4 0.9852
0,2917 0,7478 0,3901 Bintik merah 0 5 2 3 0,9710 1 0 0 0 0 2 1 1 0 0 3 1 1 0 0 4 0 0 0 0 5 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0,1281 0,9852 0,1300 Mimisan Ya 4 3 1 0,8183 Tidak 3 1 2 0,9183
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  Table  4  adalah  bahwa  atribut  dengan  nilai GainRatio paling  tinggi  adalah  Bintik  Merah,  yaitu sebesar  0,3901.  Sehingga Bintik  Merah dapat dijadikan sebagai node cabang  dari  nilai  atribut Suhu  Tubuh .  Terdapat  empat  nilai  atribut  dari Bintik Merah ,  0,1,2,3,4,5  dan 7. Dari  keenam  nilai  atribut  tersebut  nilai  atribut 1,2,3,4,5,7 telah mengklasifikasikan suatu kasus menjadi 1, yaitu keputusan YA , namun untuk nilai atribut 0 masih diperlukan penghitungan ulang kembali. Perhitungan node berikutnya ditunjukkan oleh Tabel 5.
Tabel 5. Penghitungan Node 1.1.3
Node Attribut Total data Ya Tidak Entropy Gain Split info Gain ratio
1.1.2 Trombosit Resiko Sedang dan Suhu
Tubuh 38 0 C dan Bintik Merah “0” 5 2 3 0.99710 0,4200 0,9710 0,4325 Mimisan Ya 3 2 1 0,9183 Tidak 2 0 2 0
Saifur Rohman Cholil  dkk :  Prediksi Penyakit Demam Berdarah Di Puskesmas Ngemplak Simongan Menggunakan Algoritma C4.5
Dari  Tabel  5,  telah  diketahui  bahwa  atribut  dengan GainRatio dari Mimisan, yaitu  sebesar 0,4325 dan nilai opsi atribut dari Mimisan , yaitu YA dan TIDAK . Dari kedua jumlah nilai atribut tersebut,  maka  nilai  atribut TIDAK telah  digolongkan  kasus  menjadi  1,  yaitu  berupa  keputusan Tidak, serta nilai untuk nilai atribut YA telah menggolongkan  kasus menjadi 1 dengan keputusan Ya, jadi tidak diperlukan penghitungan ke tahap selanjutnya untuk jenis atribut tersebut.

## 4.5 Desain Sistem
Input  Data  Training, dalam  tahap  ini  software  yang  digunakan  adalah  Rapid  Miner. Langkah- langkahnya antara lain sebagai berikut :
a. Read Excel
Read excel digunakan untuk membaca data dari format microsoft excel. Data yang sudah ada ke dalam aplikasi rapidminer. Tampilannya ditunjukkan oleh Gambar 2.
Gambar 2. Read Excel
Pada Gambar 2 di atas dijelaskan tentang langkah pertama pada desain sistem menggunakan aplikasi rapidminer ,  pada  tahap  ini  menambahkan  operator read  excel yang  digunakan  untuk membaca data dari file microsoft excel.

## b. Import Configuration Wizard
Tahapan berikutnya ada import configuration wizard yang ditunjukkan oleh Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Import Configuraion Wizard
Gambar  3  menjelaskan  tentang  cara  mengimport  file  excel  untuk  disesuaikan  formatnya dengan format rapidminer. P ada bagian sebelah kanan kemudian pilih file dataset yang sudah siap kemudian pilih Next.

## c. Blok kolom yang diperlukan
Langkah  ketiga  adalah  memblok  kolom  yang  akan  digunakan  dalam  pembentukan  model serperti ditunjukkah oleh Gambar 4.
Saifur Rohman Cholil  dkk :  Prediksi Penyakit Demam Berdarah Di Puskesmas Ngemplak Simongan Menggunakan Algoritma C4.5

## Gambar 4. Blok Kolom Yang Diperlukan
Gambar  4  di  atas  menjelaskan  tentang  memilih  kolom  yang  diperlukan  untuk  keperluan analisis data.

## d. Penentuan jenis atribut
Berikutnya adalah penentuaan jenis atribut seperti pada Gambar 5 di bawah ini.

## Gambar 5. Penentuan Jenis Atribut
Gambar 5 di atas menjelaskan tentang penentuan jenis atribut. Pada tahap ini memilih atribut seperti pada pada penjelasan di bawah ini.
Tahap terakhir dalam Read Excel adalah penentuan jenis atribut deskripsinya sebagai berikut :
(1) Suhu Tubuh = Binominal dan Atribut
(2) Bintik Merah = Integer dan Atribut
(3) Mimisan = Binominal dan Atribut
(4) Trombosit = Polynominal dan Atribut
(5) Diagnosa = Binominal dan Label

## 4.6 Pembentukan Hasil Decision Tree
Hasil  dari  perhitungan  node  didapatkan decision  tree seperti  Gambar  6.  Gambar  6  di  atas menjelaskan pohon keputusan yang didapatkan dari hasil perhtitungan node . Tahap ini merupakan tahap  penghitungan  manual  secara  keseluruhan  dan  hasil  nilai  dari  pengujian  data  set  yang  telah dilakukan melalui aplikasi rapidminer .
Gambar 6. Decision Tree
Selanjutnya hasil dari pohon keputusan diatas akan diekstraksi menjadi rule-rule seperti pada Tabel 6 berikut ini.
Tabel 6 Rule Id Rule 1 If Trombosit = Resiko Tinggi Then Diagnosa = YA 2 If Trombosit = Resiko Sedang And Suhu Tubuh = Tinggi Then Diagnosa = YA 3 If Trombosit  =  Resiko  Sedang And Suhu  Tubuh  =  Sedang And Bintik  Merah  =  ≤  1.500 And Mimisan = Ya Then Diagnosa = YA
4 If Trombosit  =  Resiko  Sedang And Suhu  Tubuh  =  Sedang And Bintik  Merah  =  ≤  1.500 And Mimisan = Tidak Then Diagnosa = TIDAK 5 If Trombosit  =  Resiko  Sedang And Suhu  Tubuh  =  Sedang And Bintik  Merah  =  >  1.500 Then Diagnosa = YA
6 If Trombosit = Resiko Rendah Then Diagnosa = TIDAK

## 4.7 Pengujian Data dan Analisis Hasil Pengujian
Hasil  dari  perhitungan  data  testing  ditunjukkan  oleh  Gambar  7  dan  hasil  akurasi  ditunjukkan oleh Gambar 8.
Gambar 7. Pengujian Data Testing Pada Rapid Miner
Saifur Rohman Cholil  dkk :  Prediksi Penyakit Demam Berdarah Di Puskesmas Ngemplak Simongan Menggunakan Algoritma C4.5

## Gambar 8. Hasil Akurasi Pengujian Data Training Pada Rapid Miner
Pada Gambar 7 di atas menunjukkan  tahap pengujian data testing pada rapidminer bertujuan mengetahui  hasil  akurasi  algoritma  C4.5  pada  prediksi  pasien  demam  berdarah  di  Puskesmas Ngemplak Simongan. Gambar 8 menunjukkan analisis hasil pengujian data pasien demam berdarah puskesmas  Ngemplak  Simongan  pada rapidminer menggunakan  algoritma  C4.5  memiliki  akurasi yaitu 94.44 %.
Hasil pembentukan decision tree dalam bentuk description ditunjukkah oleh Gambar 9.
Gambar 9. Deskripsi T ree
Gambar  9  di  atas  menunjukkan  diskiripsi  dalam  bentuk  kalimat  dari  pohon  keputusan  dan menunjukkan hasil akhir dari penggunan algoritma C4.5.
4.8 Hasil
Setelah  melakukan  penghitungan  untuk  mendapatkan  nilai-nilai entropy,  gain,  splitinfo,  dan gainratio ,  kemudian  hasil penghitungan  tersebut  diaplikasikan  menggunakan  bahasa  pemrogaman berbasis  web  yaitu  PHP  ( Hypertext  Preprocessor ).  Berikut  tampilan  halaman  utama  Sistem Informasi Prediksi Penyakit Demam Berdarah dapat ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10. Tampilan Halaman Utama Sistem Informasi Prediksi Penyakit DBD
Tampilan  halaman  utama  program  di  atas  terdapat  pilihan  untuk  melakukan input  diagnosa , disini  petugas  dapat  mengelola  sistem  dengan  menambah  atau  menginput  data  pasien  baru. Halaman kelola data pasien ditunjukkah oleh Gambar 11.
Saifur Rohman Cholil  dkk :  Prediksi Penyakit Demam Berdarah Di Puskesmas Ngemplak Simongan Menggunakan Algoritma C4.5

## Gambar 11. Tampilan Halaman Kelola Data Pasien
Pada  Gambar  11  di  atas  menampilkan  data  pasien  yang  telah  diinputkan  oleh  petugas,  yang kemudian  data  akan  langsung  tersimpan  otomatis  ke  dalam  database.  Terdapat  pilihan  untuk melakukan  tambah,  edit,  hapus,  detail  dan  cetak  data  pasien.  Tampilan  prediksi  pasien  demam berdarah ditunjukkan oleh Gambar 12 dan Gambar 13.
Gambar 12. Tampilan Prediksi Terkena Demam Berdarah
Gambar 13. Tampilan Prediksi Tidak Terkena Demam Berdarah
Beberapa  kode  program  untuk  implementasi  untuk  implementasi  algoritma  C4.5  pada  aplikasi  di atas adalah sebagai berikut :
// ----- Cek Suhu Tubuh ----------- if ($suhu_tubuh <= '38') { // Cek Bintik Merah if ($bintik_merah == 'YA') { // Cek Mimisan if ($mimisan == 'YA') { // --------- Cek trombosit ------------
// Jika trombositnya Tinggi if ($trombosit >= 45000 && $trombosit <= 90000) { $diagnosa = 'TIDAK'; } // Jika trombositnya Sedang elseif ($trombosit >= 90000 && $trombosit <= 150000) {
$diagnosa = 'TIDAK';
}
// Jika trombositnya Normal
elseif ($trombosit >= 150000 && $trombosit <= 450000) {
$diagnosa = 'TIDAK';
} else {$diagnosa = 'ERROR'; }
} // Jika Tidak Mimisan else { // --------- Cek trombosit ------------
// Jika trombositnya Tinggi if ($trombosit >= 45000 && $trombosit <= 90000) { $diagnosa = 'TIDAK'; } // Jika trombositnya Sedang
elseif ($trombosit >= 90000 && $trombosit <= 150000) { $diagnosa = 'TIDAK';
} // Jika trombositnya Normal
elseif ($trombosit >= 150000 && $trombosit <= 450000) { $diagnosa = 'TIDAK';
} else {$diagnosa = 'ERROR'; } }

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dijelaskan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa implementasi model berupa aplikasi  pengujian adalah prediksi penyakit demam berdarah. Setelah petugas menginputkan nilai suhu tubuh, bintik merah, mimisan dan trombosit maka akan diperoleh nilai  akurasi  sebesar  94.44%  sehingga  aplikasi  program  yang  dibangun  dapat  digunakan  secara benar dan dapat dipertanggungjawabkan. Masukan dan pertimbangan pada aplikasi ini dapat lebih berintegrasi  dengan  sistem  rekam  medis  dengan  Rumah  Sakit  (rujukan)  dan  dapat  dikembangkan dengan algoritma lain dalam data mining seperti Naïve Bayes, KNN dan lain-lain.

## REFERENSI
[1] S. Sundaramurthy and P. Jayavel, “A hybrid Grey Wolf Optimization and Particle Swarm Optimization  with  C4.5  approach  for  prediction  of  Rheumatoid  Arthritis,” Appl.  Soft Comput. J. , vol. 94, pp. 1–11, 2020.
[2] K.  R.  Pradeep  and  N.  C.  Naveen,  “Lung  Cancer  Survivability  Prediction  based  on Performance Using Classification Techniques of Support Vector Machines, C4.5 and Naive Bayes Algorithms for Healthcare Analytics,” Procedia Comput. Sci. , vol. 132, pp. 412–420, 2018.
[3] A.  Joshuva,  R.  S.  Kumar,  S.  Sivakumar,  G.  Deenadayalan,  and  R.  Vishnuvardhan,  “An insight on VMD for diagnosing wind turbine blade faults using C4 . 5 as feature selection and discriminating through multilayer perceptron,” Alexandria Eng. J. , pp. 1–17, 2020.
[4] R.  Benkercha  and  S.  Moulahoum,  “Fault  detection  and  diagnosis  based  on  C4.5  decision tree algorithm for grid connected PV system,” Sol. Energy , vol. 173, no. April, pp. 610–634, 2018.
[5] L.  Han,  W.  Li,  and  Z.  Su,  “An  assertive  reasoning  method  for  emergency  response management based on knowledge elements C4.5 decision tree,” Expert Syst. Appl. , vol. 122, pp. 65–74, 2019.
[6] P.  Kudła  and  T.  P.  Pawlak,  “One-class  synthesis  of  constraints  for  Mixed-Integer  Linear Programming with C4.5 decision trees,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 68, pp. 1–12, 2018.
[7] I.  D.  Mienye,  Y.  Sun,  and  Z.  Wang,  “Prediction  performance  of  improved  decision  tree- based algorithms: A review,” Procedia Manuf. , vol. 35, pp. 698–703, 2019.
[8] X.  Meng,  P.  Zhang,  Y.  Xu,  and  H.  Xie,  “Construction  of  decision  tree  based  on  C4.5 algorithm  for  online  voltage  stability  assessment,” Int.  J.  Electr.  Power  Energy  Syst. ,  vol. 118, no. December 2019, pp. 1–8, 2020.
[9] E.  Ermawati,  “Algoritma  Klasifikasi  C4.5  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  Untuk Prediksi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai,” vol. 8, no. September, pp. 513–528, 2019.
[10] N. Azwanti and E. Elisa, “Analisis Pola Penyakit Hipertensi Menggunakan Algoritma C4 . 5,” vol. 2, 2019.
[11] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prekdiksi  Penjualan  Wallpaper  Menggunakan Algoritma  C4.5  STMIK  Royal  Ksiaran,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist.  Informasi) , vol. 2, pp. 9–13, 2016.
[12] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  (2015)  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Media  Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[13] R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “Analisis  Data  Hasil  Keuntungan  Menggunakan  Software Rapidminer,” vol. V, no. 2, pp. 199–204, 2019.
[14] G.  G.  Maulana,  “Pembelajaran  Dasar  Algoritma  Dan  Pemrograman  Menggunakan  El- Goritma Berbasis Web,” J. Tek. Mesin , vol. 6, no. 2, p. 8, 2017.
[15] T.  Tukino,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Keuntungan  Pada  PT  SMOE Indonesia,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 9, no. 1, p. 39, 2019.
[16] F. F. Harryanto and S. Hansun, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 95–103, 2017.
[17] A.  Syafnur,  “Analisis  Dengan  Metode  Klasifikasi  Menggunakan  Decission  Tree  Untuk Memprediksi Penentuan Resiko Kredit Bank,” vol. IV, no. 1, 2017.