## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1265 - 1270

## KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Ronna Putri Fadhillah 1) , Raisya Rahma 2) , Arni Sepharni 3) , Ratna Mufidah 4) , Betha Nurina Sari 5) , Agung Pangestu 6)
1, 2,3,4,5) Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjame Timur, Karawang Kode Pos 41361
6) Teknik Elektro, Universitas Global Jakarta Jl. Boulevard Grand Depok City, Tirtajaya, Sukmajaya, Kota Depok Kode Pos 16412 e-mail: ronna.fadhillah18111@student.unsika.ac.id 1) , raisya.rahma18190@student.unsika.ac.id 2) , arni.sepharni18105@student.unsika.ac.id 3) , ratna.mufidah@cs.unsika.ac.id 4) , betha.nurina@staff.unsika.ac.id 5 ) , agungp@jgu.ac.id 6)

## ABSTRAK
Diabetes merupakan penyakit yang disebabkan oleh tingginya gula darah pada seseorang. Terdapat banyak faktor yang menjadi penyebab terjadinya diabetes, faktor-faktor tersebut diantaranya seperti faktor keturunan, gula darah yang tinggi, berat badan, usia, dan faktor lainnya. Angka kematian yang disebabkan oleh penyakit diabetes ini semakin banyak dan setiap tahunnya diperkirakan akan terus meningkat angka kasus kematiannya. Diagnonisis dini dan menerapkan pola hidup sehat merupakan dua langkah awal dalam mencegah terjadinya penyakit diabetes mellitus. Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan data yang didapatkan dari data open source Kaggle, yaitu data Pima Indians Diabetes. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu degan menerapkan algoritma C4.5 yang mampu menghasilkan tingkat akurasi yang baik. dilakukan seleksi fitur terhadap dataset dengan menggunakan heatmap yang menghasilkan fitur Pregnancies, Glucose, BMI, Age, dan outcome. Hasil dari penelitian ini didapati nilai akurasi sebesar 76%. Hasil ini lebih baik dibanding dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan algoritma SVM yang hanya mampu menghasilkan tingkat akurasi sebesar 70%.
Kata Kunci: Algoritma Decision Tree, Data Mining, Fitur Heatmap, Sistem Pakar.

## ABSTRACT
Diabetes is a disease caused by high blood sugar in a person. There are many factors that cause diabetes, these factors include heredity, high blood sugar, weight, age, and other factors. The number of deaths caused by diabetes is increasing and every year the number of cases of death will continue to increase. Early diagnosis and implementing a healthy lifestyle are the first two steps in preventing diabetes in a person. Therefore, this study classified the factors that cause diabetes mellitus. The dataset used in this study is data obtained from open source Kaggle, namely Pima Indians Diabetes data. The classification method used is by applying the C4.5 algorithm which is able to produce a good level of accuracy. Feature selection is carried out on the dataset using a heatmap which produces Pregnancies, Glucose, BMI, Age, and Outcome features. The results of this study found an accuracy value of 76%. This result is better than previous research using the SVM algorithm which is only able to produce an accuracy rate of 70%.
Keywords: Decision Tree Algorithm, Data Mining, Heatmap Feature, Expert System.

## I. P ENDAHULUAN
IABETES Melitus (DM) adalah salah satu sindrom yang ditandai dengan kelainan pada metabolik yang terganggu  serta  pada  kenaikan  konsentrasi  gula  darah  yang  abnormal  yang  disebabkan  oleh  defisiensi insulin, ataupun sensitivitas insulin yang rendah dari jaringan, maupun keduanya [1]. Gula darah begitu penting untuk kesehatan, sebab kesehatan adalah sumber energi yang berperan penting untuk sel-sel serta jaringan [2]. Pada umumnya di usia muda kandungan glukosa darah akan bertambah secara ringan, namun usia 50 tahun atau lebih kandungan glukosa ini berkemungkinan akan alami kenaikan secara progresif. Orang dengan gaya hidup pasif,  jarang  atau  bahkan  tidak  pernah  melakukan  kegiatan  akan  lebih  terasa  pada  saat  mengalami  peningkatan glukosa [3].
Peneliti melakukan pembagian terhadap penyakit diabetes menjadi 3, yaitu diabetes tipe 1, diabetes tipe 2, dan diabetes gestasional .  Diabetes gestasional merupakan  salah  satu  jenis  diabetes  yang  terjadi  diakibatkan  oleh perubahan  hormonal  pada  saat  kehamilan  [4]  dan  pada  umumnya  dibetes  yang  tidak  terkontrol  pada  masa kehamilan  dapat  meningkatkan  resiko  kematian  janin.  Diabetes  dapat  menimbulkan  komplikasi  di  beberapa anggota  tubuh  selain  itu  juga  bisa  meningkatkan  resiko  kematian  dini  secara  keseluruhan.  Kemungkinan
D

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1265 - 1270
komplikasi yang akan terjadi yaitu diantaranya amputasi kaki, kerusakan saraf, kehilangan peglihatan, serta gagal ginjal.
Menurut International Diabetes Federation yang mengidap penyakit diabetes pada tahun  2015 sebanyak 415 juta jiwa, dan diperkirakan meningkat sebanyak 227 juta jiwa atau menjadi 642 juta jiwa pada tahun 2040 yang mengidap  penyakit  tersebut.  Di  setiap  negara  jumlah  Diabetes  Melitus  mengalami  pengingkatan  dan  kasus terbanyak  orang  yang  mengalami  Diabetes  Melitus  berada  di  usia  antara  40-59  tahun  [5].  Dilihat  dari  angka kematian yang tinggi yang diakibatkan oleh diabetes, diagnosis dini begitu penting dilakukan untuk menekan angka kematian.
Selain itu diagnosis dini juga merupakan titik awal penderita untuk mencegah terjadinya diabetes lebih parah dengan melakukan pola hidup sehat agar tidak mengalami komplikasi [6]. Sedangkan seseorang yang sudah lama mengalami  diabetes  yang  tidak  terdiagnosis  dan  tidak  diobati,  berkemungkinan  besar  kesehatan  tubuhnya  akan semakin buruk. Dilakukan penelitian pada awal 2022 yaitu dengan dilakukan edukasi atau pendidikan kesehatan dan juga untuk mendeskripsikan self care pada anak penderita diabetes mellitus tipe 1 dengan pendekatan Teori Dheotera Orem yang manghasilkan bahwa self care penderita diabetes mellitus tipe 1 mengalami perbaikan yang signifikan setelah dilakukan tindakan edukasi selama 3 siklus [7].
Telah dilakukan penelitian sebelumnya yang menerapkan algoritma C4.5 untuk prediksi penyakit diabetes dilihat dari faktor-faktor penyebab diabetes seperti jumlah wanita melahirkan, kadar gula darah, tekanan darah, insulin, Body Massa Indeks (BMI), usia, dan hasil kelas menghasilkan akurasi sebesar 70.32% [8]. Penelitian lain dilakukan klasifikasi  terhadap dataset penderita  penyakit  diabetes  dengan  menggunakan  metode  KNN  yang  berjudul “Penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes” yang menghasilkan tingkat akurasi tertinggi 39% pada K=3, presisi tertinggi 65% pada K=3 dan K=5, recall tertinggi 36% pada K=3, dan F-Measure tertinggi pada K=3 [9].
Penelitian  ini  memiliki  kelebihan  dibanding  dengan  penelitian  sebelumnya,  yaitu  data  yang  digunakan merupakan dataset sampel wanita dengan spesifikasi khusus yaitu usia minumal 21 tahun. Penggunaan algoritma C4.5  dalam  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan  tingkat akurasi  yang  lebih  tinggi  lagi  dari  penelitian- penelitian  sebelumnya  dengan  menggunakan  atribut-atribut  dari  faktor  penyebab  penyakit  diabetes  seperti kehamilan, glukosa, BMI, usia, dan hasil dalam mengklasifikasikan seseorang  mengidap penyakit diabetes atau tidak dilihat dari faktor-faktor penyebabnya.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Alur Penelitian
Berikut merupakan alur dari penelitian yag dilakukan oleh peneliti pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1265 - 1270

## B. Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan dataset asli dari National Insttute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases yang berisi data Pima Indians Diabetes yang didapatkan dari situs open source Kaggle (www.kaggle.com) yang terdiri dari 769 baris dan 9 kolom, termasuk data demografi, beberapa faktor, dan hasil. 769 baris tersebut adalah sampel wanita berusia minimal 21 tahun dari suku Indian Pima. Datasate terdiri dari 9 atribut, yaitu kehamilan, glukosa, tekanan darah, ketebalan kulit, insulin, BMI, fungsi silsilah diabetes, usia, dan outcome. 9 atribut tersebut kemudian dilakukan seleksi fitur guna untuk memudahkan dalam proses klasifikasi.

## C. Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  bertujuan  guna  mengurangi  atribut,  sebab  banyaknya  fitur  pada dataset yang  digunakan  dapat mengakibatkan overfitting dan  perlu  menentukan  fitur  yang  dibutuhkan  dalam  pengolahan  data.  Seleksi  fitur menggunakan heatmap untuk  menyeleksi  fitur  dari dataset dilihat  dari  nilai  hubungan  antar  fitur-fitur  tersebut terhadap variabel outcome sebagai target value yang akan diprediksi. Fitur yang terpilih merupakan fitur yang akan dipergunakan karena mempunyai hubungan tertinggi terhadap variabel outcome . Didapati hasil seleksi fitur yang akan digunakan adalah fitur kehamilan, glukosa, BMI, usia, dan outcome .

## D. Klasifikasi dengan Algoritma C4.5
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik  dalam  pengolahan  data  yang  bekerja  dengan  cara  objek  yang dipergunakan dibagi menjadi kelas-kelas dengan jumlah kelas sesuai dengan yang diinginkan. Klasifikasi dapat menciptakan suatu pola yang dapat memisahkan tiap-tiap kelas data yang bertujuan guna menentukan objek yang tergolong ke dalam kategori tertentu dilihat dari perilaku serta atribut dari kelompok yang telah didefinisikan [10]. Klasifikasi yang dilakukan dalam penelitian ini bertujuan untuk menggolongkan data termasuk ke dalam kelas Ya atau 1 positif diabetes dan Tidak atau 0 negatif diabetes dilihat dari beberapa faktor penyebab penyakit diabetes. Ros  Quinlan  menemukan  sebuah  algoritma  bernama  Algoritma  C4.5,  algoritma  ini  adalah  algoritma  yang dikembangkan dari Algoritma ID3, tujuan digunakan algoritma C4.5 adalah guna melakukan klasifikasi terhadap data yang memiliki atribut berupa numerik maupun kategorial, kemudian setelah proses klasifikasi menghasilkan beberapa ketentuan yang bisa dipergunakan untuk melakukan prediksi nilai atribut yang memiliki tipe diskrit dari record yang  baru  [11].  Selain  mudah  dimengerti  dan  fleksibel,  algoritma  C4.5  juga  memiliki  kelebihan  yaitu menarik karena mampu divisualisasikan ke dalam bentuk gambar.Berikut merupakan tahapan dari algoritma C4.5:
1. Menyiapkan data latih (biasanya data latih diambil dari rat-rata yang telah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan ke dalam beberapa kelas tertentu.
2. Tentukan atribut sebagai akar.
3. Membuat cabang untuk masing-masing nilai.
4. Membagi kasus ke dalam cabang yang sudah dibuat.
5. Ulangi ke tahap awal bagi setiap cabang sampai semua kasus mempunyai kelas yang sama. Proses ini akan berakhir ketika semua record mendapatkan kelas yang sama, dan ketika tidak ada atribut record yang dipartisi lagi dan tidak terdapat dalam cabang yang kosong.

## E. Evaluasi
Tujuan digunakannya evaluasi dalam penelitian  ini yaitu untuk mengetahui hasil  akhir dari  model yang telah dibuat sebelumnya oleh peneliti. Evaluasi dalam penelitian ini hanya melihat pada tingkat akurasi yang dihasilkan. Akurasi  adalah  nilai  akhir  yang  dihasilkan  oleh  model,  yaitu  dengan  cara  merepresentasikan  dari  keseluruhan jumlah dataset yang benar dikenali. Nilai akurasi dapat dihitung dengan cara membagi total dataset benar dikenali dengan total dataset dan data uji. Berikut merupakan rumus untuk menghitung nilai akurasi ( acc ):
𝑎𝑐𝑐 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

## 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁
Keterangan:
TP= Data positif benar dikenali TN = Data negatif benar dikenali FP = Data positif salah dikenali FN = Data negatif salah dikenali

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1265 - 1270

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Dataset
Penelitian  ini  menggunakan  data  berjumlah  768  data  dengan  9  atribut.  Melalui  proses  seleksi  fitur  untuk menentukan fitur yang diperlukan dan mencapai angka akurasi yang optimal maka dari proses tersebut atribut yang akan digunakan hanya 5 atribut siantaranya 4 sebagai prediktor dan 1 sebagai target value. Dataset yang terdapat pada  Tabel  1  merupakan  ringkasan  dari  data  yang  diperoleh  tidak  diikuti  dengan  penjelasan  secara  rinci  yang menyebutkan  maksud  dari  masing-masing  atribut.  Hal  ini  bisa  dijadikan  sebagai  acuan  langkah  awal  untuk menganalisis maksud dari data dengan pencarian informasi. Informasi yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel I.

## B. Preprocessing
Pada tahap ini dilakukan untuk mempersiapkan data agar dapat diolah dengan baik. Tahap ini meliputi target value yaitu  atribut outcome ,  penentuan  prediktor  yaitu  atribut  yang  sudah  melakukan  proses  seleksi  fitur diantaranya. Pregnancies, Glucose, BMI, Age, serta tahapan train test split data . Dateset yang telah melalui tahap preprocessing dapat dilihat pada Tabel 2.
T ABEL I D ATASET D IABETES Pregnancies Glucose Blood Preasure Skin Thickness Insulin BMI Diabetes Pedigree Function Age Outcome 6 148 72 35 0 33.6 0.627 50 1 1 85 66 29 0 26.6 0.351 31 0 8 183 64 0 0 23.3 0.672 32 1 1 89 66 23 94 28.1 0.167 21 0 0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 1 5 116 74 0 0 25.6 0.201 30 0 3 78 50 32 88 31 0.248 26 1 10 115 0 0 0 35.3 0.134 29 0 2 197 70 45 543 30.5 0.158 53 1 8 125 96 0 0 0 0.232 54 1 4 110 92 0 0 37.6 0.191 30 0 10 168 74 0 0 38 0.537 34 1 10 139 80 0 0 27.1 1.441 57 0 1 189 60 23 846 30.1 0.398 59 1 5 166 72 19 175 25.8 0.587 51 1 7 100 0 0 0 30 0.484 32 1 0 118 84 47 230 45.8 0.551 31 1 7 107 74 0 0 29.6 0.254 31 1 1 103 30 38 83 43.3 0.183 33 0 1 115 70 30 96 34.6 0.529 32 1 3 126 88 41 235 39.3 0.704 27 0 8 99 84 0 0 35.4 0.388 50 0 7 196 90 0 0 39.8 0.451 41 1 9 119 80 35 0 29 0.263 29 1 11 143 94 35 146 36.6 0.254 51 1

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1265 - 1270
T ABEL II H ASIL P REPROCESSING Pregnancies Glucose BMI Age Outcome 6 148 33.6 50 1 1 85 26.6 31 0 8 183 23.3 32 1 1 89 28.1 21 0 0 137 43.1 33 1 5 116 25.6 30 0 3 78 31 26 1 10 115 35.3 29 0 2 197 30.5 53 1 8 125 0 54 1 4 110 37.6 30 0 10 168 38 34 1 10 139 27.1 57 0 1 189 30.1 59 1 5 166 25.8 51 1 7 100 30 32 1 0 118 45.8 31 1 7 107 29.6 31 1 1 103 43.3 33 0 1 115 34.6 32 1 3 126 39.3 27 0 8 99 35.4 50 0 7 196 39.8 41 1 9 119 29 29 1 11 143 36.6 51 1

## C. Data Processing
Dilakukan  pembagian  anatara data  traning dan data  testing pada  penelitian  ini,  metode Grid  search  cross validation digunakan  untuk  membagi  data  tersebut. Grid  search  cross  validation yaitu  suatu  metode  guna melakukan  validasi  terhadap  model  yang  lebih  dari  satu  dan hyperparameter masing-masing  dilakukan  secara otomatis dan sistematis. Pada proses ini cross validation diatur 10 dimana di setiap kombinasi anatara model dan parameter dilakukan validasi sebanyak 10 kali dengan cara data dibagi menjadi 10 bagian sama besar secara acak (9 bagian training serta 1 bagian testing ).
Proses  pengklasifikasian  terhadap dataset yang  terlah  melalui  tahap preprocessing dilakukan  dengan menerapkan  algoritma  C4.5. Dataset diolah  sehingga  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  dengan  menggunakan bahasa pemrograman python yang dibuat oleh peneliti dengan bantuan tools Google Colab.

## D. Data Mining
Data mining yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan algoritma C4.5. Hasil dari tahap klasifikasi dengan menggunakan algoritma C4.5 ditunjukkan dengan Coonfusion Matrix yang dapat dilihat pada Tabel 3.
T ABEL III H ASIL C ONFUSION M ATRIX
Akurasi Predicted Negative Predicted Positive Actual Negative 37 69 Actual Positive 30 18

## E. Evaluasi
Akurasi  diukur  dari data  training dan data  testing pada  Algoritma  C4.5  dengan cross  validation 100  bagian menghasilkan tingkat akurasi dengan rata-rata prediksi yaitu 76% (Tabel II), ini artinya didapati model yang cukup bagus dilihat dari tingkat akurasi yang tinggi (Tabel III).

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1265 - 1270
T ABEL II H ASIL T INGKAT A KURASI Akurasi Nilai Persentase Fold_Best_Score 0.7556319407720783 ≈76%
Setelah dilakukan proses seleksi atribut dalam algoritma C4.5 dilakukan pengukuran akurasi antara data latih dan  data  uji  dengan  perbandingan  80:20.  Rentang  yang  dimiliki  nilai  akurasi  berada  antara  50%  hingga  100% dengan tingkat akurasi rata-rata prediksi yang didapat dalam penelitian ini sebesar 76%. Dapat diartikan bahwa telah didapati model yang sangat bagus dengan tingkat akurasi cukup tinggi. Penelitian lain mengenai klasifikasi penyakit diabetes namun dengan menggunakan algoritma yang berbeda yaitu menggunakan SVM ( Support Vector Machine )  dengan  menggunakan  9  faktor  utama  antara  lain  kehamilan,  gluksa,  tekanan  darah,  ketebalan  kulit, insulin, BMI, fungsi silsilah diabetes, usia, dan hasil, menghasilkan tingkat akurasi hanya sebesar 704%[12].

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  menegnai  faktor-faktor  penyakit  terjadinya  diabetes  melitus menggunakan algoritma C4.5 dengan melalui proses seleksi fitur yang dilakukan dengan melihat nilai korelasi fitur tertinggi terhadap variabel outcome sebagai target value. Pembagian data pada penelitian ini menggunakan grid search cross validation, di mana pada proses tersebut data dibagi dengan cross validation 10 yang menghasilkan akurasi sebesar 76%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. S. Kadhm, “ An Accurate Diabetes Prediction System Based on K-means Clustering and Proposed Classification Approach ,” Int. J. Appl. Eng.
Res. , vol. 13, no. 6, pp. 4038–4041, 2018.
[2] A. M. Argina, “Penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 29–33, 2020.
[3] Indriyanti, D. Sugianti, and M. A. Al Karomi, “Peningkatan Akurasi Algoritma KNN dengan Seleksi Fitur G ain Ratio untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” IC-Tech , vol. 7, no. 2, pp. 1–6, 2017.
[4] A. Ridwan, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan) , vol. 4, no. 1, pp. 15–21, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.169.
[5] F. Aris and B. Benyamin, “Penerapan Data Mining untuk Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus dengan Menggunakan Metode Klasifikasi,”
Router Res. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[6] H. Hendri, “Implementasi Data Mining Dengan Metode C4.5 Untuk Prediksi Mahasiswa Penerima Beasiswa,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 10, no. 2, pp. 312–321, 2021, Accessed: Jan. 30, 2022. [Online]. Tersedia: http://ijcs.stmikindonesia.ac.id/index.php/ijcs/article/view/396.
[7] A.F. Nusantara and A. Kusyairi, “Aplikasi Teori Orem pada Perkembangan Perilaku Self Care Pasien Diabetes Mellitus Tipe 1,” Jurnal Penelitian Keperwatan , vol. 8, no. 1, 2022.
[8] Noviandi, “Implementasi Algoritma Decision Tree C4.5 Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” J. INOHIM , vol. 6, no. 1, pp. 1–5, 2018.
[9] A.M. Argina, “penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indoneisan Journal of Data and
Science , vol. 1, no. 2, 2020.
[10] I. Romli and A. T. Zy, “Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI) , vol. 4, no. 2, pp. 694–702, 2020.
[11] M. Muhamad, A. P. Windarto, and S. Suhada, “Penerapan Algoritma C4.5 Pada Klasifikasi Potensi Siswa Drop Out,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, doi: 10.30865/komik.v3i1.1688, 2019.
[12] S. You and M. Kang, “ A Study on Methos to Prevent Pima Indians Diabetes using SVM ,” Korean Journal of Artificial Intelligence , vo. 8, no. 2, pp. 7-10, 2020