## Penerapan Metode Algoritma C4.5 Pada Diagnosis Penyakit MonkeyPox
Apriliyanti 1 , Indri Ekadewi 2 , Lucyana Louisa Prayitno 3
1,2,3 Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98, Jakarta Pusat 10450 e-mail: 1 aprilliyanti741@gmail.com , 2 indri.ekadewi16@gmail.com , 3 Lucyanalouisap@gmail.com
Artikel Info : Diterima : 23-12-2023 | Direvisi : 07-02-2024 | Disetujui : 28-06-2024
Abstrak - MonkeyPox disebut  juga  cacar  monyet  ialah  penyakit  dari zoonosis yang  muncul  dari  virus MonkeyPox yang  merupakan  anggota  dari genus Orthopoxvirus keluarga Poxviridae .  Penyebaran  virus MonkeyPox ini dikarenakan dari hewan yang terinfeksi oleh virus seperti monyet, tupai dan tikus.  Penelitian ini memiliki tujuan yaitu membuatkan model prediksi dengan memakai data mining dengan metode Algoritma C4.5 yang dapat menghasilkan (decision tree) atau pohon keputusan dan pengujian yang digunakan memakai aplikasi RapidMiner untuk  prediksi  penyakit monkeypox agar  dapat  ditangani  dengan  cepat  dan  tepat.  Adapun  penulis menggunakan  data  secara  publik,  sumber  data  ini  diperoleh  dari  website  resmi  yaitu kaggle.com dengan  data yang diperoleh sebanyak dua puluh lima ribu data. Atribut yang dipakai sebagai parameter untuk mendiagsosis penyakit  ini  antara  lain: Systemic  Illness,  Rectal  Pain,  Sore  Throat,  Penile  Oedema,  Oral  Lesions,  Swollen Tonsils,  HIV  Infection,  Sexualily  Transmitted  Infection,  dan  MonkeyPox .  Hasil  dari  memproses  data  tersebut dengan  menerapkan  Algoritma  C4.5  didapat Systemic  Illness menjadi  akar  tertinggi  sehingga Systemic  Illness menjadi  atribut  paling  berpengaruh  dalam  memprediksi  penyakit MonkeyPox ini.  Kemudian  hasil  yang didapatkan  akan  menjadi  patokan  untuk  memprediksi  seseorang  terinfeksi  virus monkeypox atau  tidak  dengan melihat atribut tersebut.
Kata Kunci : Penyakit Cacar, MonkeyPox , Metode Algoritma C4.5
Abstracts -  MonkeyPox  also  called  monkey  pox  is  a  zoonotic  disease  that  arises  from  the  MonkeyPox  virus which is a member of the Orthopoxvirus genus of the Poxviridae family. The spread of the MonkeyPox virus is due to animals infected by the virus such as monkeys, squirrels and rats. This research has the aim of making a prediction  model  using  data  mining  with  the  C4.5  Algorithm  method  which  can  produce  a  decision  tree  or decision tree and testing using the RapidMiner application for the prediction of monkeypox disease so that it can be  handled  quickly  and  precisely.  The  author  uses  public  data,  this  data  source  is  obtained  from  the  official website, kaggle.com with data obtained as much as twenty-five thousand data. The attributes used as parameters to  diagnose  this  disease  include:  Systemic  Illness,  Rectal  Pain,  Sore  Throat,  Penile  Oedema,  Oral  Lesions, Swollen  Tonsils,  HIV  Infection,  Sexually  Transmitted  Infection,  and  MonkeyPox.  The  results  of  processing  the data  by  applying  the  C4.5  algorithm  obtained  Systemic  Illness  to  be  the  highest  root  so  that  Systemic  Illness becomes the most influential attribute in predicting this MonkeyPox disease. Then the results obtained will be a benchmark  for  predicting  whether  someone  is  infected  with  the  monkeypox  virus  or  not  by  looking  at  these attributes.
Keywords : Smallpox, MonkeyPox, C4.5 Algorithm Method

## PENDAHULUAN
Data mining adalah proses yang menggunakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer untuk menganalisis dan memvisualisasikan pengetahuan secara otomatis, atau dapat berupa proses untuk mengekstraksi pengetahuan dari sekumpulan data yang sampai saat ini belum dapat dipahami dengan cara manual (Zakir et al., 2020).
Algoritma  C4.5  termasuk  salah  satu  jenis  klasifikasi  dalam  metode  data  mining  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  pada  sebuah  dataset.  Algoritma  C4.5  juga  memiliki  pohon  keputusan  ( Decision  Tree) sebagai ide dasarnya. Sehingga, pohon keputusan ini dapat digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang ada. (Ucha Putri et al., 2021)
Adanya wabah baru di akibatkan oleh infeksi virus Monkeypox menambah tantangan baru bagi masyarakat dan kementrian  kesehatan  Indonesia. MonkeyPox atau  disebut  cacar  monyet  ialah  penyakit  dari zoonosis yang disebabkan oleh virus MonkeyPox termasuk anggota dari genus Orthopoxvirus keluarga Poxviridae . Penyebaran virus MonkeyPox berasal dari hewan yang terinfeksi oleh virus seperti monyet, tupai dan tikus. Gejala penyakit MonkeyPox ini muncul 5 sampai 21 hari ketika penderitanya terkena virus MonkeyPox . Gejala yang akan timbul jika  terinfeksi  virus MonkeyPox yaitu  seperti  demam,  pembengkakan  kelenjar  getah  bening,  lemas,  nyeri  otot, serta munculnya ruam pada kulit yang disertai bintil merah, bintil merah tersebut berisi nanah dan akan menjadi borok  pada  kulit.    Penularan  pada  manusia  dapat  terjadi  dikarenakan  oleh  gigitan  dari  hewan  yang  sudah terinfeksi  virus,  kontak  langsung  dengan  darah  atau  cairan  hewan  yang  terinfeksi,  serta  melalui  droplet  pasien yang terinfeksi. Selain itu faktor kontak seksual juga menjadi salah satu dari penyebaran virus ini.
Dalam  sebuah  penelitian  terdahulu  telah  banyak  percobaan  yang  sudah  dilakukan,  diantaranya  telah  di  dapat hasil  penelitian  menurut  (Lukas  Sarumaha,  Hendy  Hermawan,  2019)  dengan  menggunakan  metode Certeinty Factor (CF)  untuk  sistem  pakar  memprediksi  penyakit MonkeyPox ,  pada  penelitian  tersebut  menyimpulkan bahwa  dengan  memakai  metode Certainty Factor (CF)  menghasilkan  akumulasi  perhitungan  yang  telah dilakukan  dapat  diperoleh  tingkat  presentase  penyakit MonkeyPox menghasilkan  akurasi  sebesar  93.00%. Penelitian  menurut    (Ucha  Putri  et  al.,  2021)  menerapkan  data  mining  dalam  memprediksi  penyakit  diabetes menggunakan Algoritma C4.5 menghasilkan akurasi sebesar 90.00%, artinya rule yang dihasilkan dari prediksi penyakit  diabetes  tingkat  kebenarannya  mendekati  100%.    Dan  pada  penelitian  menurut  (Nurul  Farhana  et  al., 2022) dengan metode Algoritma C4.5  untuk menganalisis tingkat kepuasan pelanggan pada aplikasi tiktokshop maka menghasilkan atribut yang paling berpengaruh yaitu harga, kualitas barang, waktu pengiriman dan respon. Sehingga menghasilkan nilai akurasi sebesar 87. 27%.
Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi apakah pasien terinfeksi atau tidaknya terhadap penyakit monkeypox dengan menggunakan Algoritma C4.5 yang terdiri dari atribut-atribut atau gejala yang menjadi faktor seseorang terinfeksi penyakit MonkeyPox . Adapun hasil dari penelitian diagnosis monkeypox ini dapat dijadikan referensi serta membantu pihak yang berkepentingan sebagai acuan dalam mendiagnosis penyakit monkeypox .

## METODE PENELITIAN
Data  mining  ialah  suatu  tindakan  atau  rangkaian  untuk  menemukan  hubungan  yang  memiliki  arti  melalui  pola serta kecenderungan dalam himpunan besar data yang tersimpan dengan menggunakan metode (Ucha Putri et al., 2021) . Dengan data mining kumpulan atau tumpukan data yang tidak diketahui sebelumnya akan menjadi sebuah informasi (Azwanti & Elisa, 2020).
Algoritma  C4.5  menjadi  suatu  metode  yang  paling  sering  dipakai  untuk  mengembangkan  data  mining dikarenakan proses dari klasifikasi atau segmentasi  yang cepat dan memiliki sifat yang prediktif  (Ucha Putri et al., 2021). Sementara itu, rumus dari Algoritma C4.5 terbagi menjadi dua rumus yaitu untuk mencari nilai gain dan untuk mencari nilai entropy (Bayu Febriyanto et al., 2018).
Selain itu, menurut (Nurul Farhana et al., 2022) Algoritma C4.5 ialah Algoritma yang dipakai untuk membentuk (decision  tree) atau  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  adalah  sebuah  struktur  yang  dapat  digunakan  untuk membagi  kumpulan data  yang besar  menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan  menerapkan serangkaian  aturan  keputusan  (Setio  et  al.,  2020). Pengambilan  keputusan  merupakan  masalah  penting  bagi organisasi  untuk  menemukan  alternatif  terbaik  dari  alternatif  yang  ada  (Lukhayu  Pritalia,  2018).  Pohon keputusan  atau (decision  tree) berfungsi  untuk  eksplorasi  data,  mencari  hubungan  yang  tersembunyi  antar beberapa variabel input kandidat dan variabel target  (Girsang et al., 2022). Dengan  memakai pohon keputusan, Algoritma  C4.5  dapat  memprediksi  hasil  dari  penelitian  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  (Diansyah  & Exprada, 2022).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sumber  data  yang  diambil  dan  digunakan  untuk  penelitian  ini  menggunakan  data  yang  bersifat  publik  yang

## Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
didapatkan  dari website resmi  yaitu Kaggle.com .  Data  yang  diperoleh  yaitu  sebanyak  dua  puluh  lima  ribu kasus yang ada di kota London. Data  ini terdiri dari beberapa atribut diantaranya yaitu Systemic Illness, Rectal Pain,  Sore  Throat,  Penile  Oedema,  Oral  Lesions,  Swollen  Tonsils,  HIV  Infection,  Sexualily  Transmitted Infection dan MonkeyPox .  Kemudian  penulis  mengambil  sampel  sebanyak  100  data  untuk  diolah  dan  diuji. Langkah selanjutnya adalah mengolah sampel tersebut dengan menggunakan  Algoritma C4.5 serta data diuji dengan software Rapidminier ,  dimana  data  tersebut  menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan  dengan  hasil positif ataupun negatif. Berikut ialah sekumpulan data pasien yang telah diolah sesuai dengan atribut yang ada.
Tabel 1 . Klasifikasi Penyakit MonkeyPox
N0 Systemic Illness Rectal Pain Sore Throat Penile Oedema Oral Lesions Solitary Lesion Swollen Tonsils HIV Infection Sexually Transmitted Infection MonkeyPox 1 None False True False True False False False True Positive 2 Fever True False True False False False True False Positive 3 None False False False False True True True False Positive 4 Swollen Lymph Nodes True False True True False True False True Positive 5 Muscle Aches and Pain True False True False False True False False Positive … … … … … … … … … … … 100 Swollen Lymph Nodes False False False False False False True True Positive
Sumber: Kaggle.com (2022)
Data  yang  sudah  diklasifikasikan  selanjutnya  akan  diolah  dengan  metode  Algoritma  C4.5  secara  manual. Dimana  langkah  awal  yaitu  mencari  atribut  yang  menjadi  akar  dengan  cara  melakukan  perhitungan  seperti tabel  dibawah.  Setelah  itu  dilakukan  perhitungan Entropy dan Gain untuk  setiap  atribut.  Berikut  ialah  cara mencari Entropy serta Gain.
Tabel 2 . Perhitungan Node 1
Sumber: Penulis (2023)
Node Jml Kasus
(S) Positif (Si) Negatif (Si) Entropy 100 75 25 0.811278 TRUE 51 40 11 0.752212 FALSE 49 35 14 0.863121 TRUE 47 33 14 0.878674 FALSE 53 42 11 0.736768 None 20 12 8 0.970951 Swollen Lymph Nodes (Pembengkakan Kelenjar Getah Bening) 29 25 4 0.578795 Muscle Aches and Pain (Nyeri dan Nyeri Otot) 26 18 8 0.890492 Fever (demam) 25 20 5 0.721928 TRUE 48 35 13 0.842658 FALSE 52 40 12 0.77935 TRUE 44 34 10 0.773227 FALSE 56 41 15 0.838373 TRUE 53 39 14 0.832946 FALSE 47 36 11 0.784992 TRUE 51 39 12 0.787127 FALSE 49 36 13 0.834648
TRUE 48 38 10 0.738285 FALSE 52 37 15 0.866726
TRUE 51 39 12 0.787127 FALSE
49 36 13 0.834648 9 HIV Infection (Infeksi HIV) Sexually Transmitted Infection (Infeksi Menular Seksual) 1 2 3 4 5 6 7 8 0.000865906 Sore Throat (Sakit tenggorokan) Rectal Pain (Nyeri Rektal) Systemic Illness (Penyakit Sistemik) Penile Oedema (Edema Penis) Oral Lesions(Lesi Mulut) Solitary Lesion (Lesi Soliter)
Swollen Tonsils (Amandel Bengkak)
0.000865906 0.00620407 0.001569543 0.000870556 0.001540428 0.007814067 0.037227714 Atribut Gain 0.004720837
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Pada  tabel  2  diperoleh Entropy beserta  dengan Gain dari  setiap  atribut.  Dan  atribut  akar  selanjutnya  adalah Systemic  Illness yang  memiliki  empat  sub  atribut yaitu  None,  Swollen  Lymph  Nodes,  Muscle  Aches  and  Pain, dan Fever . Hasil  yang diperoleh  dari   nilai entropy keempat sub atribut tersebut terdapat satu sub atribut  yang hanya  menghasilkan  satu  hasil  keputusan  yaitu  sub  atribut Swollen  Lymph  Nodes .  Maka  dari  itu  untuk selanjutnya dilakukan proses perhitungan kembali. Perhitungan berikutnya dilihat melalui tabel  dibawah.
Tabel 3 . Perhitungan Node 1.1
Sumber: Penulis (2023)
Berdasarkan perhitungan pada tabel 3 ditemukan atribut akar cabang dari atribut Systemic Illness Fever ialah atribut Solitary  Lession yang  terdiri  dari  2  keputusan  yaitu True dan False .  Dimana Solitary  Lession  True memiliki 2 keputusan yang menjadi cabang selanjutnya yaitu Swollen Tonsill True dan False . Atribut Swollen Tonsill True memiliki cabang Sore Throat True dan False . Selain itu Swollen Tonsill False memiliki cabang Sexually Transmitted Infection True dan False . Untuk Sexually Transmitted Infection True hanya memiliki 1 keputusan  sehingga  tidak  diperlukan  perhitungan  kembali.  Sedangkan  untuk Sexually  Transmitted  Infection False memiliki  turunan  cabang  yaitu Penile  Oedema  True dan False .  Setiap  atribut  dihitung  secara  manual seperti  pada  tabel  diatas  yang  kemudian  hasilnya  akan  sama  dengan  hasil  pohon  keputusan  Algoritma  C4.5 menggunakan RapidMiner .  Selanjutnya  hasil  penghitungan  dari Systemic  Illness dengan  sub  atribut Muscle Aches and Pain ditunjukan dibawah ini.
Node Jml Kasus (S) positif (Si) negatif (Si) Entropy 25 20 5 0.72192809 Rectal Pain (Nyeri Rektal) TRUE 13 11 2 0.619382195 FALSE 12 9 3 0.811278124 TRUE 12 9 3 0.811278124 FALSE 13 11 2 0.619382195 TRUE 9 7 2 0.764204507 FALSE 16 13 3 0.69621226 TRUE 9 8 1 0.503258335 FALSE 16 12 4 0.811278124 TRUE 13 9 4 0.89049164 FALSE 12 11 1 0.41381685 TRUE 9 7 2 0.764204507 FALSE 16 13 3 0.69621226 TRUE 11 10 1 0.439496987 FALSE 14 10 4 0.863120569 TRUE 11 10 1 0.439496987 FALSE 14 10 4 0.863120569 0.060240354
0.001238626 0.045201902 0.045201902 5 6 7 8 Solitary Lesion (Lesi Soliter) Swollen Tonsils (Amandel Bengkak) HIV Infection (Infeksi HIV) Sexually Transmitted Infection (Infeksi Menular Seksual) 2 1 4 Oral Lesions(Lesi Mulut) Sore Throat (Sakit tenggorokan) Penile Oedema (Edema Penis) 3 Atribut
Gain
0.010435854
Systemic Illness (Penyakit Sistemik)  Fever 0.010435854
0.001238626 0.021537095
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Tabel 4 . Perhitungan Node 1.2
Sumber: Penulis (2023)
Berdasarkan perhitungan pada tabel 4 ditemukan atribut akar cabang dari atribut Systemic Illness Muscle Aches and Pain ialah atribut Sexually Transmitted Infection yang terdiri dari 2 keputusan diantaranya True dan False . Dimana  kedua  keputusan True dan False tersebut  memiliki  cabang  masing-masing.  Keputusan True memilki cabang Rectal Pain dengan 2 keputusan yaitu True dan False , kemudian Rectal Pain False memiliki akar cabang selanjutnya yaitu Oral Lesion . Sedangkan Sexually Transmitted Infection dengan keputusan False terdapat akar cabang  yaitu Sore Throat yang  memiliki 2 keputusan diantaranya True dan False . Sore Throat False memiliki akar cabang yaitu Oral Lesion yang memiliki 2 keputusan yaitu True dan False . Akar cabang Oral Lesions False tidak  dilakukan  perhitungan  kembali.  selanjutnya  akar  cabang Oral  Lesions  True memiliki  akar  cabang Rectal Pain  True dan False yang  tidak  ada  perhitungan  kembali.  Setiap  atribut  dihitung  secara  manual  seperti  pada tabel  diatas,  kemudian  hasilnya  akan  sama  dengan (decision  tree) atau  pohon  keputusan  Algoritma  C4.5 menggunakan RapidMiner .  Selanjutnya  penghitungan  untuk Systemic  Illness sub  atribut None ditunjukan dibawah ini.
Tabel 5 . Perhitungan Node 1.3 Node Jml Kasus (S) Positif (Si) Negatif (Si) Entropy 26 18 8 0.890492 TRUE 13 10 3 0.7793498 FALSE 13 8 5 0.9612366 TRUE 12 9 3 0.8112781 FALSE 14 9 5 0.940286 TRUE 18 13 5 0.8524052 FALSE 8 5 3 0.954434 TRUE 14 10 4 0.8631206 FALSE 12 8 4 0.9182958 TRUE 16 11 5 0.8960382 FALSE 10 7 3 0.8812909 TRUE 15 10 5 0.9182958 FALSE 11 8 3 0.8453509 TRUE 17 11 6 0.9366674 FALSE 9 7 2 0.7642045 TRUE 11 6 5 0.9940302 FALSE 15 12 3 0.7219281 4 5 6 7 8 Penile Oedema (Edema Penis) Sore Throat (Sakit tenggorokan) Rectal Pain (Nyeri Rektal) 1 2 3 HIV Infection (Infeksi HIV) Sexually Transmitted Infection (Infeksi Menular Seksual) Swollen Tonsils (Amandel Bengkak) Solitary Lesion (Lesi Soliter) Oral Lesions(Lesi Mulut) 0.001905565 0.006692977 0.009747759 0.013522946 0.053443419 0.003057109 0.000125459 Atribut Gain Systemic Illness  Muscle Aches and Pain 0.020198419
Node Jml Kasus (S) Positif (Si) Negatif (Si) Entropy 20 12 8 0.970951 TRUE 12 7 5 0.9798688 FALSE 8 5 3 0.954434 TRUE 12 6 6 1
FALSE 8 6 2 0.8112781 TRUE 8 4 4 1
FALSE 12 8 4 0.9182958 TRUE 10 7 3 0.8812909 FALSE 10 5 5 1
Solitary Lesion (Lesi Soliter) TRUE 11 8 3 0.8453509 FALSE 9 4 5 0.9910761 TRUE 9 6 3 0.9182958 FALSE 11 6 5 0.9940302 TRUE 10 9 1 0.4689956 FALSE 10 3 7 0.8812909 TRUE 14 10 4 0.8631206 FALSE
6 2 4 0.9182958 HIV Infection (Infeksi HIV) Penile Oedema (Edema Penis) Sore Throat (Sakit tenggorokan) Rectal Pain (Nyeri Rektal) 0.001255739
1 3 2 8 7 6 5 4 Oral Lesions(Lesi Mulut) Swollen Tonsils (Amandel Bengkak) Sexually Transmitted Infection (Infeksi Menular Seksual) 0.060023352 0.030305145 0.091277446 0.295807348 Atribut Gain Systemic Illness None
0.046439345
0.019973094 0.011000853

## Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024

## Sumber: Penulis (2023)
Berdasarkan perhitungan di tabel 5 ditemukan atribut akar cabang dari atribut Systemic Illness None ialah atribut Hiv Infection yang terdiri dari 2 keputusan yaitu True dan False . Hiv Infection False memiliki akar cabang yaitu atribut Oral  Lesions yang  terdiri  dari  2  keputusan  yaitu True dan False yang  sudah  tidak  ada  perhitungan kembali.  Selanjutnya Hiv  Infection  True memiliki  akar  cabang Sexually  Transmitted  Infection  True dan False yang  sudah  tidak  ada  perhitungan  kembali.  Setiap  atribut  dihitung  secara  manual  seperti  pada  tabel  diatas, kemudian hasilnya akan sama dengan pohon keputusan Algoritma C4.5 menggunakan Rapidminer.
Setelah semua masing-masing atribut dihitung berdasarkan data yang telah  diklasifikasikan maka didapati hasil akhir yang digambarkan oleh pohon keputusan pada gambar berikut ini.
Sumber: Penulis (2023)
Gambar 1. Pohon Keputusan
Dari  perhitungan  pohon  keputusan  diatas  terdapat  lima  belas  aturan  yang  bisa  menjadi  referensi  untuk mengetahui  penyakit monkeypox. Aturan  dibawah  terdiri  dari  9  keputusan  positif  dan  6  keputusan  negatif dapat dirincikan melalui narasi dibawah ini :
a. Jika Systemic Illness = Fever, Solitary Lesion = False , maka hasil = Positif b. Jika Systemic  Illness = Fever , Solitary  Lesion = True,  Swollen  Tonsils = False,  Sexually  Transmitted Infection = False , Penile Oedema = False , maka hasil = Negatif c. Jika Systemic  Illness = Fever , Solitary  Lesion = True , Swollen  Tonsils = True,  Sore  Throat = False , maka hasil = Positif
d. Jika Systemic  Illness = Fever,  Solitary  Lesion = True,  Swollen  Tonsils = True,  Sore  Throat = True , maka hasil = Negatif
e. Jika Systemic Illness = Muscle Acles and Pain, Sexually Transmitted Infection = False, Sore Throat = False, Oral Lesions = False , maka hasil = Positif
f. Jika Systemic Illness = Muscle Acles and Pain, Sexually Transmitted Infection = False, Sore Throat = False, Oral Lesions = True , Rectal Pain = False , maka hasil = Positif g. Jika Systemic Illness = Muscle Acles and Pain, Sexually Transmitted Infection = False, Sore Throat = False, Oral Lesions = True , Rectal Pain = True , maka hasil = Negatif h. Jika Systemic Illness = Muscle Acles and Pain, Sexually Transmitted Infection = False , Sore Throat = True , maka hasil = Positif
i. Jika Systemic  Illness = Muscle  Acles  and  Pain,  Sexually  Transmitted  Infection = True , Rectal Pain = False , Oral Lesions = False , maka hasil = Negatif j. Jika Systemic  Illness = Muscle  Acles  and  Pain,  Sexually  Transmitted  Infection = True , Rectal  Pain = True , maka hasil = Positif
k. Jika Systemic Illness = None , HIV Infection = False , Oral Lesion = False , maka hasil Negatif l. Jika Systemic  Illness = None , HIV  Infection = False,  Oral  Lesion  =  True , Sexually  Transmitted Infection = False , maka hasil = Negatif
m. Jika Systemic Illness = None , HIV Infection = False, Oral Lesion = True , Sexually Transmitted Infection = True , maka hasil = Positif
n. Jika Systemic Illness = None , HIV Infection = True , maka hasil = Positif o. Jika Systemic Illness = Swollen Lymph Nodes , maka hasil = Positif
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Pengujian  dengan  perhitungan  manual  memakai  aplikasi RapidMiner dilakukan  melalui  beberapa  proses  atau tahap sehingga memperoleh hasil akurasi 71.00%. Dengan menerapkan metode Algoritma C4.5 beserta aplikasi RapidMiner . Lihat gambar berikut untuk mengetahui nilai hasil akurasi yang diperoleh melalui proses pengujian yang telah dilakukan sebelumnya.
Sumber: Penulis (2023)
Gambar 2. Confussion Matrix

## KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil dan pembahasan yang sudah dibahas sebelumnya dengan menerapkan metode Algoritma C4.5  dapat  membantu  penulis  atau  pihak  yang  berkepentingan  dalam  memprediksi  diagnosis  penyakit MonkeyPox berdasarkan atribut-atribut yang diperlukan yaitu Systemic Illness, Rectal Pain, Sore Throat, Penile Oedema, Oral Lesions, Swollen Tonsils, HIV Infection, Sexualily Transmitted Infection, dan  MonkeyPox . Pada penelitian  diagnosis  penyakit MonkeyPox dapat  menghasilkan  jumlah  prediksi  yang  positif  terkena  penyakit MonkeyPox yaitu 75 data serta jumlah prediksi yang negatif yaitu 25 data. Dalam mengimplementasikan metode Algoritma C4.5  melalui aplikasi RapidMiner dapat  menghasilkan  sebuah pohon keputusan  yang  sesuai dengan perhitungan  manual.  Pengolahan  data  dengan  memakai  aplikasi RapidMiner menghasilkan  akurasi  sebesar 71.00%.

## REFERENSI
Azwanti,  N.,  &  Elisa,  E.  (2020).  Analisa  Kepuasan  Konsumen  Menggunakan  Algoritma  C4.5. Prosiding Seminar Nasional Ilmu Sosial Dan Teknologi , 3 , 126–131.
Bayu  Febriyanto,  D.,  Handoko,  L.,  Aisyah,  H.,  &  Rumini.  (2018).  Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pembeli Online Shop. Jurnal Riset  Komputer  (JURIKOM) , 5 (6), 569–575. http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom%7CPage%7C569
Diansyah,  T.  M.,  &  Exprada,  Y.  (2022).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Lele  Pada Kolam  Pancing  Galatama. Jurnal  Sistem  Komputer  Dan  Informatika  (JSON) , 3 (4),  567. https://doi.org/10.30865/json.v3i4.4264
Girsang,  R.,  Ginting,  E.  F.,  &  Hutasuhut,  M.  (2022).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Pada  Penentuan  Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) , 1 (4), 449. https://doi.org/10.53513/jursi.v1i4.5727
Lukas Sarumaha, Hendy Hermawan, F. R. T. (2019). Sistem Pakar Dalam Mendiagnosis Penyakit Monkey Pox Menerapkan  Metode  Certeinty  Factor  (  CF  ). Sistem  Pakar  Dalam  Mendiagnosis  Penyakit  Monkey  Pox Menerapkan Metode Certeinty Factor ( CF ) , 471–475. http://seminar-
id.com/prosiding/index.php/sensasi/article/view/348
Lukhayu  Pritalia,  G.  (2018).  Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Penentuan  Ketersediaan  Barang  E-commerce.
Indonesian Journal of Information Systems , 1 (1), 47–56. https://doi.org/10.24002/ijis.v1i1.1727 Muhamad Ahmed. (2022). Monkey-Pox PATIENTS Dataset . Kaggle.
https://doi.org/10.34740/KAGGLE/DSV/4271503
Nurul  Farhana,  Harly  Okprana,  &  Rizky  Khairunnisa  Sormin.  (2022).  Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan Pada Aplikasi Tiktok Shop Dengan Metode Algoritma C4.5. SmartEDU Journal , 1 (3), 101–111. Setio,  P.  B.  N.,  Saputro,  D.  R.  S.,  &  Bowo  Winarno.  (2020).  Klasifikasi  Dengan  Pohon  Keputusan  Berbasis Algoritme C4.5. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , 3 , 64–71.
Ucha  Putri,  S.,  Irawan,  E.,  Rizky,  F.,  Tunas  Bangsa,  S.,  -Indonesia  Jln  Sudirman  Blok  No,  P.  A.,  &  Utara,  S.
(2021).  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Algoritma  C4.5. Januari , 2 (1), 39–46.
Zakir,  A.,  Ndruru,  Y.,  Hadinata,  E.,  &  Lubis,  I.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Data Penjualan  Makanan  Terlaris  Dengan  Algoritma  C45. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Dan  Robotika ,

## Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
2 (2), 7–12. https://doi.org/10.33005/jifti.v2i2.33