Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 74-81                                                                                 E ISSN : 2722 -2713

## PREDIKSI PENYAKIT DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Maryanah Safitri 1) , Ardian Dwi Praba 2)
1 Informatika, Universitas Nusa Mandiri, Jl. Jatiwaringin Raya No.2 Jakarta Timur
2 Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jl. Jatiwaringin Raya No.2 Jakarta Timur Co Responden Email: ardian.ddw@nusamandiri.ac.id

## Article history
Received  07 Nov 2023 Revised   10 Dec 2023 Accepted  20 Jan 2024 Available online 27 Jan 2024
Keywords Data mining, Decision tree,
Algoritma, Dataset, Diabetes

## Abstract
Diabetes is a growing global health challenge, demanding accurate predictions for early  intervention  and  effective management.  In  this  study,  we  implemented  the C4.5  algorithm,  a  proven  machine  learning  approach,  to  project  the  risk  of diabetes in specific populations. We also conducted a comprehensive analysis of the most significant clinical attributes, providing detailed insights into the disease profile and influencing factors. The results of this research are expected to serve as  a  foundation for  the development  of more  effective  prevention  strategies  and personalized  treatment  recommendations  for  individuals  vulnerable  to  diabetes. By  utilizing  a  comprehensive  clinical  dataset,  we  successfully  developed  a predictive model capable of identifying key risk factors with an accuracy rate of 96.16%.  Thus,  this  research  makes  a  significant  contribution  to  global  efforts aimed at reducing the prevalence of diabetes and enhancing the quality of life for patients.
Riwayat Diterima   07 Nov 2023
Revisi      10 Des 2023 Disetujui  20 Jan 2024 Terbit      27 Jan 2024
Kata Kunci Data mining, Pohon Keputusan, Algoritma, Dataset,
Diabetes

## Abstrak
Penyakit  diabetes  merupakan  tantangan  kesehatan  global  yang  terus  meningkat, memerlukan prediksi yang tepat untuk intervensi dini dan manajemen yang efektif. Dalam  studi  ini,  kami  menggunakan  algoritma  C4.5,  suatu  metode  pembelajaran mesin yang terbukti, untuk memproyeksikan risiko diabetes pada kelompok khusus. Analisis mendalam terhadap atribut klinis yang paling penting juga kami lakukan, memberikan  wawasan  yang  lebih  rinci  tentang  profil  penyakit  dan  faktor-faktor yang  mempengaruhi.  Harapannya,  Hasil  riset  ini  dapat  menjadi  panduan  untuk mengembangkan  strategi  pencegahan  yang  lebih  efektif  dan  rekomendasi pengobatan  individual  untuk  individu  yang  menderita  diabetes.  Dengan menggunakan  kumpulan  data  klinis  yang  komprehensif,  kami  berhasil  membuat model  prediksi  yang  mampu  mengidentifikasi  faktor  risiko  utama  dengan  tingkat akurasi  mencapai  96.16%.  Oleh  karena  itu,  riset  ini  memberikan  masukan  yang sangat  baik  dalam  upaya  global  untuk  mengurangi  prevalensi  diabetes  dan meningkatkan kualitas hidup pasien.

## PENDAHULUAN
Penyakit gula dasrah adalah sekelompok penyakit  metabolik  yang  ditandai  dengan tingginya  kadar  gula  darah  pada  seseorang yang  terkena,  dan  bertahan  dalam  jangka waktu  lama.  Kondisi  ini  terjadi  ketika  badan tidak  mampu  lagi  menghasilkan  hormon insulin  dalam  nilai  yang  cukup  sehingga menyebabkan  peningkatan  kadar  gula  dalam darah.(Muhamad  Ichsan  Gunawan,  2020). Insulin,  hormon  alami  yang  dibuat  oleh  sel beta  pankreas,  yang  bertanggung  jawab  atas penggunaan  gula  oleh  tubuh  sebagai  sumber energi,  diproduksi  oleh  pankreas,  yang
menyebabkan diabetes mellitus adalah gangguan  metabolisme.  Jumlah  penderita diabetes  terus  meningkat  setiap  tahunnya. Jumlah  penderita  diabetes  di  Indonesia berkisar  10  juta  pada  tahun  2015.  Diabetes merupakan  masalah  kesehatan  global  dengan perkiraan  jumlah  penderita  mencapai  sekitar 120  juta  di  seluruh  dunia.  Jumlah  penderita diabetes  diperkirakan  akan  terus  meningkat jika pengetahuan masyarakat umum mengenai faktor  pemicu  penyakit  diabetes  tidak memadai  (Sanni  Ucha  Putri,  2021).  Di samping itu, penyakit diabetes juga memberikan  beban  ekonomi  yang  signifikan
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 74-81                                                                                 E ISSN : 2722 -2713
pada  sistem  kesehatan  di  berbagai  negara. Menurut data dari Organisasi Kesehatan Dunia (WHO),  prevalensi  diabetes  telah  mengalami peningkatan yang signifikan. Diabetes didiagnosis  ketika  kadar  glukosa  darah seseorang  melebihi  batas  normal  (Nurlina, 2019). Penambahan  kadar  gula  darah  dan gangguan  metabolisme  lemak,  karbohidrat, dan  juga  protein  menyebabkan  diabetes. Kurangnya insulin adalah penyebab utamanya. Hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh  kurangnya produksi  insulin  oleh  sel  beta  Langerhans  di pankreas,  atau    kurangnya  respon  tubuh terhadap  insulin.  (Ramadhan,  2019).  Selama beberapa  dekade  ke  depan,  diperkirakan jumlah penderita diabetes akan terus meningkat secara signifikan. Oleh karena itu, penting  untuk  mengembangkan  metode  yang efektif  untuk  memprediksi  risiko  diabetes, sehingga tindakan pencegahan dan pengobatan dapat dilakukan tepat waktu.
Penambangan  data  adalah  bahasa  yang dipakai untuk menggambarkan proses menemukan  informasi  yang  ada  dalam  basis data.  Proses  ini  bertujuan  untuk  mengekstrak informasi yang penting dari data dalam jumlah besar  yang  memiliki  pola  yang  beragam. (Deny  Jollyta,  2020).  Data  mining  adalah proses  semi-otomatis  yang  mengandalkan teknik statistik, kecerdasan buatan, matematika,  dan  pembelajaran  mesin  untuk mengekstrak dan mencari informasi pengetahuan bernilai yang tersembunyi dalam kumpulan  data  besar.  Kegiatan  data  mining merupakan  bagian  integral  dari  proses penemuan pengetahuan dalam database , yang melibatkan beberapa tahap seperti pemfilteran data, pra-pemrosesan, transformasi, penambangan  data,  dan  evaluasi  hasil.  KDD juga  dikenal  sebagai  proses  penemuan pengetahuan dalam basis data (Zai, 2022).
Klasifikasi  adalah  salah  satu  dari  lima fungsi  utama  dalam  penambangan  data. Sebagai bagian dari pembelajaran terbimbing, klasifikasi  adalah  proses  prediksi  terhadap objek  yang  belum  memiliki  kelas  atau  label. Metode Pohon keputusan (decision tree (DT)) adalah  salah  satu  jenis  classifier  yang  dapat dijelaskan sebagai partisi rekursif dari dataset. (Handayani,  2020).  Algoritme  ini  memiliki kemudahan untuk dipahami, fleksibilitas, serta kesan  yang  mengagumkan  karena  dapat direpresentasikan dalam bentuk pohon keputusan. (Hana, 2020)
Dalam bidang ilmu data, algoritma C4.5 merupakan  instrumen  yang  efekti  untuk melakukan analisis data dan membuat prediksi berdasarkan kumpulan data tertentu. Algoritma  ini  memanfaatkan  sebuah  model keputusan berbentuk pohon untuk menghasilkan  prediksi  (Rokhman,  2021). Algoritma  ini  tergolong  keluarga  algoritma pembelajaran  mesin.  Algoritma  ini  dapat membuat  model  klasifikasi  berbentuk  pohon keputusan,  yang  dapat  menyusun  peraturan prediksi berbasis sejumlah atribut klinis.
Metode Pohon keputusan adalah representasi  seperti  algoritma  dimana  setiap node mewakili atribut yang  akan diuji. Setiap cabang  mencerminkan  hasil  tes,  dan  simpul daun  mencirikan  kumpulan  kelas  tertentu. Bagian    atas  dari  pohon  keputusan  disebut root,  dan  biasanya  merupakan  atribut  yang mempunyai  dampak  terbesar  pada  kelas tertentu. Umumnya, pohon keputusan menggunakan pendekatan pencarian top-down untuk menemukan solusi. (Nasrulloh, 2021).
Dalam  struktur  algoritma  C4.5,  data biasanya  ditunjukkan  berbentuk  tabel  yang terdiri  dari  atribut  dan  catatan.  Dalam pembentukan pohon, kriteria tertentu digunakan. Sebagai contoh, cuaca, angin, dan suhu  adalah  faktor  yang  dipertimbangkan untuk  menentukan  apakah  seseorang  akan bermain  tenis.  Salah  satu  atribut  ini,  atribut hasil,  berfungsi  sebagai  penentu  solusi  untuk setiap item data. ID3, C4.5, dan CART adalah beberapa metode yang dapat digunakan untuk pembentukan sebuah pohon keputuasn.
Dengan menerapkan algoritma Decision Tree pada data klinis yang relevan, tujuan dari penelitian  ini  adalah  mengembangkan  model prediktif yang akurat untuk meramalkan risiko diabetes  dan  mengenali  faktor-faktor  yang paling signifikan dalam perkembangan penyakit ini. Harapannya, penelitian ini dapat memberikan  petunjuk  berharga  bagi  praktisi kesehatan  untuk  memahami  dan  mengelola diabetes dengan lebih efektif, serta berkontribusi  pada  upaya  pencegahan  dan mengurangi  beban  penyakit  diabetes  secara global.
Metode mechine learning adalah sebuah metode yang digunakan untuk mengidentifikasi  keterkaitan  krusial,  pola, serta hubungan dalam kumpulan data melalui analisis  data.  Terdapat  serangkaian  enam
teknik  utama  yang  sering  dipakai  dalam praktik  data  mining,  di  antaranya  adalah prediksi  atau  peramalan,  deskripsi  atau visualisasi data, klasifikasi, estimasi, asosiasi, dan pengelompokan atau (Hana, 2020).
a. Deskripsi
Proses ini bertujuan untuk mengenali pola yang timbul berulang kali dalam kumpulan data,  dan  kemudian  menggunakan  pola- pola  tersebut  sebagai  landasan  untuk merumuskan  kriteria  serta  alur  yang gampang untuk dipahami..
b. Ramalan
Motode  klasifikasi  memberikan  data  ke kelas    berdasarkan  prediksi  tingkah  laku atau value  masa depan .
c. Pengelompokan
Pengelompokan adalah suatu metode untuk mengenali  ciri-ciri tertentu  dari  suatu  data dan  mengelompokkan  nilai  tersebut  ke dalam kelas-kelas yang sesuai.
d. Estimasi
Estimasi  adalah  proses  memperkirakan jumlah,  ukuran,  atau  nilai  suatu  entitas berdasarkan  informasi  yang  tersedia, dengan tujuan memberikan perkiraan yang seakurat  mungkin  dalam  suatu  konteks tertentu.
e. Clustering
Klustering  adalah  proses  pengelompokan atau klasterisasi data, di mana data dengan karakteristik  yang  mirip  dikelompokkan bersama  dalam  satu  kelompok,  sementara data yang memiliki perbedaan dikelompokkan secara terpisah...
f. Asosiasi
Ketika  menggunakan  teknik  asosiasi,  kita mencari  karakteristik  yang  muncul  dalam kondisi  khusus  atau  membuat  aturan asosiatif antara kombinasi item.
Klasifikasi merujuk pada proses mengenali atribut-atribut khusus dari data dan mengelompokkannya  ke  dalam  kelas-kelas yang sesuai berdasarkan karakteristik individu tersebut.  Dalam  proses  klasifikasi,  dilakukan identifikasi  karakteristik  suatu  objek,  dan objek  yang  memiliki  karakteristik  serupa ditempatkan ke dalam ruang-ruang yang telah ditetapkan sebelumnya.. (Ikhsan Romli, 2020).
Dalam  pelatihan,  digunakan  data  baru yang disebut sebagai data pengujian. Hasil dari proses  ini  adalah  probabilitas  tertentu  yang terkait  dengan  data  pengujian.  Dalam
mengklasifikasikan  dataset,  sangat  penting bahwa  setiap  entri  data  memiliki  label  atau atribut yang dituju. Tujuan utama dari proses klasifikasi  adalah  memprediksi  kelas  objek untuk  setiap  masalah  dalam  dataset.  Sebuah tugas  klasifikasi  biasanya  dimulai  dengan kumpulan  data  di  mana  kelasnya  sudah diketahui.  Salah  satu  jenis  tugas  klasifikasi yang  sangat  mudah  adalah  pengelompokan biner. (Chan, 2018).
Proses klasifikasi melibatkan pengolahan  nilai  yang  telah  ada  sebelumnya, yang sering disebut sebagai data mentah.
Proses  klasifikasi  sangat  penting  untuk memprediksi  kelas-kelas  objek  yang  tidak berlabel  dengan  menemukan  metode  dan fungsi yang dapat menjelaskan atau memisahkan  konsep  dan  kelas  dalam  data. Model dapat menggunakan pohon keputusan, aturan  “jika-maka”,  atau  rumus.  Metode klasifikasi  ini  sangat  populer  karena  pohon keputusan  mudah  dipahami  orang.  (Siska Febriani,  2021).  Selain  itu,  ada  banyak  cara yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan  terkait  pengelompokan  dan pembelajaran terawasi.

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  kami  akan menerapkan  pendekatan  eksperimental  untuk menyelesaikan  studi  kami.  Kami  akan menggunakan algoritma klasifikasi C4.5 untuk menganalisis  dataset.  Tahap  pertama  adalah menyiapkan  dataset.  Kemudian  kita  bagi menjadi  dataset  latih  dan  dataset  uji,  dengan perbandingan  80%    dataset  latih  dan  20% dataset  uji.  Gunakan  data  pelatihan  untuk membentuk pola dan model, dan data uji untuk menguji  model.  Algoritma  yang  digunakan adalah model pengelompokan yang menggunakan  algoritma  C4.5.  Kemudian, dilakukan  evaluasi  dengan  menggunakan matriks  kebingungan  dan  menghasilkan  nilai akurasi.  Dalam  konteks  klasifikasi,  akurasi adalah metrik evaluasi yang digunakan untuk menilai  sejauh  mana  algoritma  klasifikasi dapat  mengidentifikasi  kelas  target  dengan baik  dari  semua  kasus  yang  diamati.  Akurasi dinyatakan  dalam  bentuk  persentase  dan dihitung  sebagai  rasio  perkiraan  yang  benar dibandingkan dengan jumlah prediksi. Informasi  lengkap  tentang  langkah-langkah penelitian  dapat  ditemukan  dalam  gambar  di bawah ini:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## A. Sumber Data
Riset  ini  mengambil  data  dari  internet yaitu dataset UCI Machine Learning Repository  yang  terletak  di  alamat  atau  link https: //t.ly/Il2cK. Dataset yang kami gunakan adalah  dataset  prediksi  risiko  diabetes  tahap awal yang disebut diabetes_data_upload.csv. Penelitian ini menggunakan 17 field dan total data  sebanyak  520  item.  Data  ini  mencakup informasi  tentang  orang  yang  mengalami gejala  yang  dapat  memicu  penyakit  diabetes. Dataset ini diperoleh melalui respons kuesioner  secara  langsung  dari  orang-orang yang  sudah  positif  didiagnosis  menderita diabetes atau yang  belum menderita diabetes namun  punya  banyak  gejala.  Data  ini dikumpulkan  dari  responden  yang  mengisi kuesioner  di  Rumah  Sakit  Diabetes    Sylhet, Bangladesh.

## B. Split Data Otomatis
Pada  tahapan  ini,  520  dataset  diabetes akan  dipceah  dalam  dua  kemlompok:  dataset pelatihan  dan  dataset  pengujian.  Persentase pelatihan  akan  digunakan  untuk  membentuk pola atau model, sedangkan dataset pengujian akan  digunakan  untuk  menguji  model tersebut..

## C. Model Yang Diusulkan
Dalam  Artikel  ini  kami  menggunakan algoritma  klasifikasi  data  mining  dengan algoritma decision  tree yang  terbukti  efektif.
Dalam  proses  pembuatan  pohon  keputusan, algoritma C4.5 telah terbukti mampu
menghasilkan langkah-langkah yang jelas dan terstruktur:
1. Menciptakan  akar  adalah  tahap  pertama dalam  pembentukan  pohon  keputusan. Setelah  itu,  data  akan  dibagi  berdasarkan karakteristik yang relevan untuk membentuk daun. 2. Langkah  berikutnya  adalah  pemangkasan pohon  keputusan  yang  telah  terbentuk.
Pemangkasan  ini  mencakup  identifikasi dan  pemotongan  cabang  yang  tidak digunakan dari pohon yang telah terbentuk. Tujuan pemangkasan ini selain meminimalisir ukuran pohon adalah untuk meminimalisir kesalahan dalam memprediksi kasus baru dari proses divide and  conquer.  Pemangkasan  dilakukan dengan dua metode: pre-pruning dan post- pruning.
3. Setelah  itu,  langkah  berikutnya  adalah merumuskan  aturan  keputusan  dari  pohon yang  telah  terbentuk.  Aturan-aturan  ini didapatkan  dengan  mengikuti  jejak  dari akar  hingga  ke  daun  dalam  pohon keputusan.
Algoritma  Pohon  keputusan  untuk membangun  sebuah  pohon  keputusan  pada dasarnya digambarkan sebagai berikut:
a. Dengan  syarat  tertentu,  kita  dapat menghitung  total  dataset  berdasarkan anggota  atribut  hasil.  Meskipun  syarat tersebut pada awalnya belum ditentukan, kita dapat menentukannya pada waktunya.
b. Ketika  menggunakan  pohon  keputusan untuk  klasifikasi,  kita  memilih  atribut sebagai node untuk membagi data.
c. Bentuk cabang untuk setiap anggota dari Node.
d. Ketika  menggunakan  pohon  keputusan untuk klasifikasi, penting untuk memeriksa  apakah  tersedia  node  yang memiliki nilai entropy nol. Jika ada, perlu ditentukan daun yang telah terbentuk dari node  tersebut.  Namun,  jika  semua  node memiliki  nilai  entropy  nol,  maka  proses harus dihentikan..
e. Jika  terdapat  node  dengan  nilai  entropi yang  tinggi  besar dari  nol,  ulangi  proses dari awal dengan node sebagai syarat, dan lanjutkan  hingga  semua  node  memiliki nilai entropi nol..
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 74-81                                                                                 E ISSN : 2722 -2713
Node  adalah  atribut  yang  mempunyai gain  terbesar  dari  sekumpulan  atribut.  Gain suatu atribut dapat dihitung dengan menggunakan formula yang ditemukan dalam rumus berikut ini :
Keterangan: S : Kasus.
A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A A i : Jumlah kasus pada partisi ke-i.
S : Jumlah kasus.
Sementara  itu,  untuk  menghitung  nilai Entropy dapat dilihat pada persamaan berikut ini:
Entropy(S) = ∑ −pi ∗ log 2 pi 𝑛 𝑖=1
Keterangan: S : Himpunan kasus.
n : Jumlah partisi S pi : Proporsi dari S i ke S.

## 4. Confussion Matrix
Confusion Matrix adalah hasil
perhitungan  dari  suatu  pengelimppokan  data mining  yang ditampilkan dalam  format tabel. Sering digunakan sebagai cara untuk mengukur  tingkat  keakuratan,  confusion matrix  digunakan  untuk  mengukur  kinerja. Empat istilah menggambarkan hasil klasifikasi dalam penggunaan confusion matrix. Keempat istilah ini mencakup:
1. Kesalahan  positif  (FP)  terjadi  ketika  data negatif salah diprediksi sebagai data positif.
2. Kesalahan  negatif  (FN) terjadi  ketika  data positif salah diprediksi sebagai data negatif.
3. Positif  benar  (TP)  terjadi  saat  data  positif diprediksi dengan benar.
4. Negatif benar (TN) terjadi saat data negatif diprediksi dengan benar.
Dalam  metode  klasifikasi  yang  sebenarnya, kita  dapat  mengamati  bentuk  Confusion Matrix secara singkat pada tabel di bawah ini.:
Tabel 1. Tabel Confussion Matrix Clasifikasi Predicted Class Y N Observed Class Kelas Y A(True Positive) B(False negative) Kelas N C(Class Posotove) D(True Negative)
Rumus Perhitungan untuk mendapatkan nilai akurasi seperti ini Akurasi = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 𝑥 100% Algoritma klasifikasi bertujuan untuk mengembangkan model yang dapat
memberikan  tingkat  akurasi  yang  terbaik. Evaluasi kinerja model dari metode klasifikasi dilakukan  saat  model  diuji  menggunakan dataset  testing,  karena  penting  bagi  model untuk  secara  konsisten  memberikan  prediksi yang akurat terhadap data training. Sensitivitas atau  Recall  adalah  sebuah  ukuran  yang mengukur  rasio  peramalan  benar  positif terhadap  jumlah  total  keseluruhan  data  yang sebenarnya positif, sehingga dapat mengevaluasi  sejauh  mana  kemampuan pengujian  untuk  megetahui  hasil  positif  dari kumpulan  data  yang  seharusnya  positif. Sensitivitas atau Recall dapat dihitung dengan persamaan berikut ini:

## 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 TP + FN
Namun,  presisi  dapat  didefinisikan sebagai rasio dari hasil prediksi yang benar dan positif  terhadap  total  hasil  prediksi  yang positif.  Dalam  dunia  data  mining,  presisi diukur  dengan  membagi  jumlah  data  asli positif  dengan  total  jumlah  data  yang diidentifikasi sebagai positif. Ini menunjukkan kinerja  sebuah  sistem  dalam  menghasilkan data  yang  sesuai.  Untuk  menghitung  presisi, persamaan di bawah ini digunakan:

## 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 TP + FN

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  publik  yang  digunakan  dalam penelitian  bersifat  publicyang  berasal  dari Repositori  Pembelajaran  Mesin  Uci,  yang merupakan  kumpulan  data  tentang  prediksi risiko  diabetes  tahap  awal.  Terdapat  520 catatan  dalam  dataset  ini.  Untuk  pelatihan, digunakan 110 entri data dengan 16 fitur. Dari 16  fitur  tersebut,  15  fitur  merupakan  atribut reguler dan 1 fitur merupakan atribut khusus. Fitur-fitur yang digunakan termasuk:
Table 2.  Atribut dataset
No Atribut Tipe Nilai atribut 1 Gender Polynominal Male, Female 2 Poliuria Polynominal Y, N
3 Polidipsia Polynominal Y, N 4 Sudden weight loss Polynominal Y, N 5 Weakness Polynominal Y, N 6 Polyphagia Polynominal Y, N 7 Genital thrush Polynominal Y, N 8 Visual blurring Polynominal Y, N 9 Itching Polynominal Y, N 10 Irritability Polynominal Y, N 11 Delayed healing Polynominal Y, N 12 Partial paresis Polynominal Y, N 13 Muscle stiffness Polynominal Y, N 14 Alopecia Polynominal Y, N 15 Obesity Polynominal Y, N 16 Class Polynominal Positive, Negative Pengujian  dataset  dilaksanakan  dengan memanfaatkan  aplikasi  Rapid  Miner.  Rapid
Miner  merupakan  software  yang  didevelop oleh  Dr.  Markus  Hofmann  dari  Institute  of
Technology Blanchardstown dan Raif Klinkenberg.  Aplikasi  ini  didesain  dengan antarmuka yang user-friendly untuk
mempermudah  pengguna  atau  user  dalam mengoperasikan aplikasi atau software tersebut. (Srisulistiowati, 2021).
Berikut  ini  adalah  gambaran  dataset yang  diakses  dengan  mengunakan  aplikasi rapidminer sebelum dilakukan pengujian.
Gambar 1 . dataset di rapidminer
Pada tahapan ini, dilakukan eksperimen dan  pengujian  metode  dengan  melakukan perhitungan  dan  menemukan  aturan-aturan yang  terkandung  dalam  algoritma  yang diajukan,  yaitu  Algoritma  C4.5.  Proses dimulai  dengan  mencari  akar  pohon  pada decision tree. Untuk menentukan akar pohon,
kita  mencari  nilai  gain  dari  masing-masing atribut.  Atribut  yang  memiliki  nilai  gain terbanyak akan menjadi akar pohon. Sebelum mencari  nilai  gain,  langkah  awal  adalah menentukan nilai entropy.
Langkah  awal  adalah  menemukan  nilai total entropy. Dari total 110 data, terdapat 58 data positif dan 52 data negatif, sehingga:
Entropy (Total) = ((- 8/110)*log2(58/110)+ (-52/110)*log2(52/110)) = 0,997852777
Kemudian  hitung  nilai  entropy  dan  gain  dari masing-masing atribut, sebagai berikut:
Gender (Male) =((24/74)*log2(24/74)+ (-50/74)*log2(50/74))= 0,909022156
Gender (Female) =((34/36)*log2(34/36)+ (-2/36)  *  log2  (2/36))  =
0,309543429
Gain= 0,997852777 – ((74 / 110)*
0,909022156)  – ((36 /  110)  * 0,309543429) = 0,285023658
Lakukan  tahapan  perhitungan  serupa  untuk menemukan nilai entropi dan gain dari atribut- atribut lainnya.
Kesimpulan  dari  perhitungan  tersebut adalah sebagai berikut:
1. Atribut  Gender  memiliki  nilai  gain terbanyak,  yaitu  0,285023658.  Hal  ini menunjukkan bahwa atribut Gender dapat digunakan  untuk  memprediksi  kelas diabetes dengan lebih akurat.
2. Atribut Age memiliki nilai gain terendah, yaitu 0,000000000. Hal ini menunjukkan bahwa atribut Age tidak dapat digunakan untuk memprediksi kelas diabetes.
Berikut ini adalah penjelasan singkat dari masing-masing atribut:
1. Atribut Gender: Atribut ini memiliki nilai gain yang tinggi karena dapat mengurangi ketidakpastian  dalam  memprediksi  kelas diabetes. Hal ini karena pria lebih berisiko terkena diabetes daripada wanita.
2. Atribut  Age:  Atribut  ini  memiliki  nilai gain  yang  rendah  karena  tidak  dapat mengurangi ketidakpastian
dalam
memprediksi  kelas  diabetes.  Hal  ini karena  tidak  ada  hubungan  yang  jelas antara usia dan risiko diabetes.
Secara  keseluruhan,  hasil  perhitungan tersebut  menunjukkan  bahwa  atribut  Gender adalah  atribut  yang  paling  relevan  untuk memprediksi kelas diabetes. Atribut ini dapat digunakan  untuk  mengurangi  ketidakpastian dalam  memprediksi  kelas  diabetes,  sehingga dapat meningkatkan akurasi klasifikasi.

## Percobaan Algoritma C4.5
Sekarang  kita  akan  melihat  hasil  dari percobaan  menggunakan  validasi  silang  pada aplikasi RapidMiner.
Berikan  penjelasan  lebih  detail  terkait dengan  aplikasi  aplikasi  RapidMiner  yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  bagaimana proses-proses yang berlangsung step by step.
Gambar 2 . Pengujian metode Pada pengujian ini ada beberapa langkah yang harus dikerjakan mulai dari load dataset sampai hasil akhir.
1. Fungsi  Read  CSV  digunakan  untuk mengambil  dataset  yang  akan  digunakan dalam pengujian.
2. Teknik  Split  merupakan  metode  validasi yang mengacak pembagian dataset menjadi dua kelompok, di mana sebagian berperan sebagai  dataset  training  dan  sebagian  lagi sebagai dataset testing.
3. Decision  Tree  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  melakukan  uji  pada dataset.
4. Fungsi  Apply  Model  digunakan  untuk mendapatkan prediksi pada data yang tidak terlihat  atau  melakukan  transformasi  data dengan menjalankan model preprocessing.
5. Kegunaan  Performance  adalah  untuk mengevaluasi kinerja model.
Singkatnya,  proses  pembuatan  model adalah  sebagai  berikut:  model  digunakan untuk  menguji  akurasi  prediksinya  dengan
memasukkan  data  uji  dari  data  pelatihan dengan  pemodelan  "Tree-Decision  Tree". Selanjutnya,  untuk  menguji  tingkat  akurasi, penggunaan model dan validasi "Performance -  Predictive  %  Performance  (Clasification)" pada aplikasi RapidMiner..

## Evaluasi dan Validasi Hasil
Untuk  mengevaluasi  kinerja  metode C4.5,  kami  dapat  menguji  akurasi  prediksi setelah  selesainya  proses  pengolahan  data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai akurasi  analisis  data  pasien  diabetes  mellitus dan  memprediksi  apakah  gejala  pasien  dapat menunjukkan  apakah  mereka  positif  atau negatif menderita diabetes mellitus. Kita akan menggunakan matriks konfusi untuk mengevaluasi akurasi.
Gambar 3 . Nilai Akurasi dari pengujian silang
Dari  hasil  penelitian  di  atas,  dapat  kita  lihat bahwa  class  negative  memiliki  recall  sebesar 99,06% dan presisi sebesar 97,54%, sementara class positive memiliki recall sebesar 96,00% dan presisi sebesar 98,46%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  percobaan  yang dilakukan terhadap penggunaan pohon keputusan  dengan  menerapkan  algoritma C4.5, ditemukan rangkuman sebagai berikut:
a. Metode  decision  tree  atau  algoritma  C4.5 bisa bermanfaat untuk digunakan memprediksi  penyakit  diabetes  mellitus menjadi  kelas  negatif  dan  positif.  Metode ini  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 91,82%  dalam  memprediksi  penyakit diabetes mellitus.
b. Algoritma  C4.5  terbukti  menjadi  solusi yang  efektif  untuk  memprediksi  penyakit diabetes  mellitus.  Selain  itu,  algoritma  ini menunjukkan  fleksibilitas  dan  efektivitas yang luar biasa dalam proses pengklasifikasian.  Metode  ini  membantu dokter mengklasifikasikan diabetes mellitus berdasarkan gejala pasien.

## REFERENSI
A,  H.  R.  (2020).  Penentuan  Rekomendasi
Petrainingan  Pengembangan  Diri  Bagi Pegawai  Negeri  Sipil  Menggunakan
Algoritma  C4.5  Dengan  Principal
Component Analysis. J. TEKNO
KOMPAK .
Chan,  P.  P.  (2018).  Pengembangan  Aplikasi
Perhitungan  Prediksi  Stock  Motor Menggunakan Algoritma C 4.5 Sebagai Bagian dari Sistem Pengambilan Keputusan  (Studi  Kasus  di  Saudara Motor). INOVTEK Polbeng -Seri
Inform .
Deny  Jollyta,  W.  R.  (2020). Konsep  Data Mining Dan Penerapan. Deepublish. Hana,  F.  M.  (2020).  Klasifikasi  Penderita Penyakit Diabetes Menggunakan AlgoritmaDecision  TreeC4.5. Jurnal Sistem  Komputer  dan  Kecerdasan
Buatan .
Haikal, M., Kusuma, R. S., Nauvanda, S. E., & Safitri,  M.  (2022).  Perancangan  User Interface  dan  User  Experience  Pada Web MB Tours and Travel Bekasi.  JIKA (Jurnal  Informatika),  6(3),  271–278. https://doi.org/10.31000/jika.v6i3.677 7
Handayani, P. K. (2020). Penerapan Principal Component Analysis untuk Peningkatan Kinerja Algoritma  Decission Tree pada IRIS Dataset. IJTIS .
Ikhsan Romli, A. T. (2020). Penentuan Jadwal Overtime  Dengan  Klasifikasi  Data Karyawan  Menggunakan  Algoritma C4.5. Jurnal  Sains  Komputer  &
Informatika . Muhamad  Ichsan  Gunawan,  D.  S.  (2020). Peningkatan  Kinerja  Akurasi  Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma  Logistic  Regression.  J urnal Edukasi dan Penelitian Informatika .
Nasrulloh,  A.  h.  (2021).  Implementasi Algoritma Decision Tree untuk Klasifikasi  Produk  LARIS  . Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer .
Nurlina. (2019). Politeknik Kesehatan
Makassar  Jurnal  Media  Keperawatan: Politeknik  Kesehatan  Makassar. Jurnal Media Keperawatan .
Praba, A. D., Safitri, M., & Faridi, F. (2021). Implementasi  Datatables  Server-Side untuk Mempercepat Load Halaman pada Aplikasi  E-Commerce. JIKA  (Jurnal
Informatika) , 5 (2), 139–144. https://doi.org/10.31000/jika.v5i2.4339
Ramadhan, M. A. (2019). Patient Empowerment  Dan  Self-Management Pada  Pasien  Diabetes  Mellitus  Tipe  2. Jurnal Ilmiah Kesehatan Sandi Husada .
Rokhman, K. A. (2021). Perbandingan Metode Support  Vector  Machine  dan  Decision Tree  untuk  Analisi  Sentimen  Review Komentar  pada  Aplikasi  Transportasi Online.  Jurnal  of  Information  System Management.
Sanni  Ucha  Putri,  E.  I.  (2021).  Implementasi Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit Diabetes  Dengan  Algoritma  C4.5  . KESATRIA:  Jurnal  Penerapan  Sistem Informasi .
Siska  Febriani,  H.  S.  (2021).  ANALISIS DATA  HASIL  DIAGNOSA  UNTUK KLASIFIKASI GANGGUAN KEPRIBADIAN MENGGUNAKAN
ALGORITMA C4.5 . Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi .
Srisulistiowati, D. B. (2021). Sistem Informasi Prediksi  Penjualan  Alat  Tulis  Kantor dengan  Metode  FP-GROWTH. Jurnal Sistem Informatika Universita Suryadarma .
Zai,  C.  (2022).  Implementasi  Data  Mining Sebagai Pengolahan Data. Portal Data .