## Klasifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab  Hepatitis  C  dengan  Menggunakan  Metode Classification And Regression Tree (CART)

## Fitri Rahmawati
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, fitriirhmawatii006@gmail.com

## Try Azisah Nurman
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, try.azisah@uin-alauddin.ac.id

## Khalilah Nurfadilah
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, khalilah.nurfadilah@uin-alauddin.ac.id
ABSTRAK , Penelitian ini membahas mengenai klasifikasi faktor-faktor  penyebab  Hepatitis  C.  Tujuan  penelitian  ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang menyebabkan  terjadinya  Hepatitis  C.  Dimana  hasil ketepatan klasifikasi yang diperoleh sebesar 94,56%. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  pasien  yang  mengidap penyakit  Hepatitis  C  dengan Aspartate  Transaminase ( < 37𝑢/𝑙 ) sebanyak 412 orang, pasien yang mengidap dengan Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ) dan Gamma Glutamyl Transferse ( < 55𝑢/𝑙 , ≥ 55𝑢/𝑙 ) sebanyak 17 orang, pasien yang  mengidap  penyakit  Hepatitis  C  dengan Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ), Gamma Glutamyl Transferse ( < 55𝑢/𝑙 )  dan  Albumin  (Normal)  sebanyak  22  orang  dan pasien  dengan Aspartate  Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ), Gamma Glutamyl Transferse ( < 55𝑢/𝑙 ) dengan Albumin (Rendah,Tinggi)  sebanyak  5  orang  yang  mengidap Hepatitis C.
Kata  Kunci:  Hepatitis  C,  Classification  and  Regression Tree (CART)

## 1. PENDAHULUAN
Hepatitis  C  merupakan  peradangan  pada organ hati yang disebabkan adanya infeksi virus Hepatitis C (HCV). Sebagian penderita penyakit ini dapat mengalami penyakit liver kronis hingga mengalami  kanker  hati.  Selama  infeksi  awal, biasanya  orang  sering  mengalami  gejala  ringan atau  tanpa  gejala,  sehingga  penderita  tidak mengetahui  bahwa  dirinya  menderita  penyakit hati sampai kondisi penyakitnya sudah kronis.
Menurut laporan global tahun 2017 WHO memperkirakan  bahwa  71  juta  orang  di  seluruh dunia hidup dengan penyakit Hepatitis C kronis. Virus  bisa  bertahan  di  hati  pada  sekitar  75% sampai  85%  dari  mereka  yang  awalnya terinfeksi.  Gejala  akan  muncul  paling  lama  6 bulan setelah terpapar virus, penyakit hati dapat menyebabkan  masalah  kesehatan  yang  serius, seperti  kerusakan  hati,  sirosis,  kanker  hati bahkan kematian. Virus ini menular dengan cara paparan darah injeksi yang tidak aman, transfusi
darah yang tidak disaring, penggunaan narkotika suntikan dan praktik seksual dengan orang yang terpapar.  Mendiagnosis  pasien  yang  terkena Hepatitis  C  itu  adalah  sebuah  tantangan  karena orang  yang  terkena  penyakit  akut  umumnya hadir dengan gejala ringan seperti flu yang tidak spesifik  sementara  transisi  dari  akut  ke  kronis adalah sub-klinis.
Perlu  dilakukan  pengklasifikasian  atau pengelompokan  data  pasien  Hepatitis  C  sesuai faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  pasien Hepatitis  C.  Klasifikasi  pasien  Hepatitis  C dengan  metode  CART  berdasarkan  hasil  uji laboratorium  memungkinkan  pasien  tersebut diklasifikasikan sebagai pasien Hepatitis C yang mengidap  atau  pasien  Hepatitis  C  yang  tidak mengidap.
Menentukan diagnosis penyakit Hepatitis bagi  dokter  termasuk  tugas  yang  sangat  sulit karena banyak faktor yang harus dipertimbangkan  dalam  prosedur  diagnosis penyakit.  Seorang  dokter  dapat  mengambil keputusan  dengan cara  memeriksa  hasil laboratorium  tes  seorang  pasien.  Dataset Hepatitis C virus mengandung 5 atribut dimana atribut  tersebut  adalah  Albumin, Alanine Transaminase,  Aspartate  Transaminase dan Gamma  Glutamyl  Transferse. Maka  dari  itu, penelitian ini berguna untuk mengklasifikasikan pasien  Hepatitis  C  yang  mengidap  dan  pasien Hepatitis  C  yang  tidak  mengidap  dan  mampu dilakukan  proses  peengkategorian  berdasarkan faktor-faktor penyebab Hepatitis C.
Beberapa cara pengklasifikasian diantaranya yaitu, Classification and Regression Trees (CART), Analisis  Regresi  Logistik , Chi- Square Automatic Interaction Detectio (CHAID), Support Vector Machine (SVM), dan berbagai  cara  yang  lain.  Cara  yang  diterapkan
pada  penelitian  ini  yaitu Classification  and Regression Trees (CART).
CART merupakan suatu metode nonparametrik,  dimana  dapat  menjadi  alternatif karena  memiliki  beberapa  kelebihan  yakni, hasilnya  lebih  mudah  diinterpretasikan,  lebih akurat  dan  lebih  cepat  perhitungannya.  Proses CART  dikenal  dengan istilah  binary  recursive partition yang berarti bahwa setiap parent node akan  mengalami  pemecahan  tepat  menjadi  dua child node dan setiap child node memiliki siklus berulang  untuk  menjadi parent  node kembali. CART  bertujuan  untuk  mendapatkan  data-data yang  sangat  akurat  sebagai  pengklasifikasian. Hubungan antara satu set variabel prediktor dan variabel  respon  dapat  dijelaskan  dengan menggunakan metode ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Data Mining
Data mining adalah istilah yang digunakan untuk  menggambarkan  penemuan  pengetahuan di  dalam  database,  proses  ini  menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine  learning untuk  memperoleh  dan mengenali  informasi  yang  bermanfaat  sehingga manusia mendapatkan struktur dari sekumpulan data yang mudah dimengerti. Dengan memeriksa dalam  sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan biasanya  tidak  disadari  keberadaan  dalam penyimpanannya maka teknik ini dapat menemukan  hubungan  yang  berarti  pola  dan kecenderungan.[1]  Pada  proses  pemecahan masalah dan pencarian pengetahuan baru dalam data mining terdapat beberapa klasifikasi secara umum  yaitu  estimasi,  asosiasi,  klasifikasi, clustering dan prediksi.[2]

## Proses Data Mining
Data mining adalah rangkaian proses yang terbagi-bagi menjadi tahapan. Beberapa tahapan dalam  pemrosesan  data  mining  terbagi  menjadi enam  bagian  yaitu  pembersihan  data  (data cleaning ),  integrasi  data  (data integration ), seleksi  data  (data selection ),  transformasi  data, proses mining [3] dan interpretasi data [4]. Decision Trees
Decision trees adalah teknik yang berguna untuk  mengklasifikasikan  beberapa  set  objek.
Pada  tahap  ini,  semua  atribut  dievaluasi  oleh sekumpulan simpul keputusan yang dihubungkan  oleh  cabang  yang  dimulai  pada simpul  akar  dan  berakhir  pada  simpul  daun. Pohon keputusan adalah jenis diagram alur yang mencoba  memperoleh  atribut  yang  benar  saat menentukan  dan  menyelesaikan  sebuah  kelas yang terbentuk seperti pohon [5].
Sebuah  pohon  keputusan  biner  bisa dibangun menggunakan algoritma pohon keputusan,  dengan  setiap node pada  pohon membelah menjadi dua cabang. Pohon keputusan non-biner,  di  mana  semua node internal  juga menyebar  menjadi  dua node atau  lebih  yang dihasilkan oleh algoritma dari pohon keputusan yang lain.[6]

## Classification and Regression Tree (CART)
CART  adalah  salah  satu  metode  statistik nonparametrik, yang berguna dalam pembentukan  model  pohon  keputusan.  Metode ini  dapat  mendeskripsikan  keterikatan  antara variabel  respon  (dependen)  dan  variabel prediktor  (independen)  yang  lebih  dari  satu. Apabila  variabel  respon  data  bersebelahan, bentuk  pohon  yang  diperoleh  akan  menjadi regression tree (pohon regresi) dan jika variabel respon yang memiliki skala kategori pohon yang diperoleh akan menjadi classification tree [7]. Analisis pohon klasifikasi adalah salah satu metode binary  recursive  partitioning . Binary berarti  suatu  kelompok  data  yang  dikumpulkan dalam  suatu  ruangan  dideskripsikan  sebagai simpul,  dengan  syarat  bahwa  simpul  tersebut hanya  bisa  diklasifikasikan  kedalam  dua kelompok  dalam  simpul  utama  yang disebut sebagai parent  node. Recursive merupakan proses  pemisahan  biner  dengan  berulang-ulang. Berarti bahwa semua simpul utama bisa dipecah ke  dalam  dua  simpul  anak,  daan  semua  simpul anak  bisa  membentuk  dirinya  sendiri  sehingga muncul  simpul  anak  yang  lain.  Sedangkan partitioning berarti  bahwa  prosedur  klasifikasi bisa  dilakukan  dalam  beberapa  bagian  dengan memilih kumpulan data [8].

## Algoritma CART
Algoritma  CART  terdiri  dari  dua  tahap dasar, tahap pertama dari analisis CART adalah
pembuatan pohon klasifikasi. Di mana pemilihan pemilah secara berulang ( recursive ) digunakan
Gambar 2.2 Struktur Pohon Klasifikasi dalam prosedur pembentukan. Setelah itu, kelas yang diprediksi akan ditandai dan akan dianalisis apakah  setiap node bisa  dipecah  kedalam node anak lagi atau tidak. Kedua, adalah pruning yang juga  dikenal  sebagai  pemangkasan  pohon klasifikasi.  Proses  ini  mengurangi  kompleksitas rangkaian  pohon  klasifikasi  dengan  menghapus node yang  kebutuhannya  meningkat.  Dalam penerapan  algoritma  CART  dapat  dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Membentuk pohon klasifikasi
Langkah  pertama  dalam  tahap  ini  adalah menentukan  variabel  mana  dan  nilainya  yang dapat  digunakan  sebagai  pemilah  untuk  setiap simpul.  Pemilihan  pemilah,  penentuan  simpul terminal  dan  penandaan  label  kelas  adalah  tga langkah  dalam  proses  pembuatan  pohon klasifikasi.
a. Pemilihan pemilah
Langkah  pemilihan  pemilah  dijalankan pemilah pada sampel data learning (L). Jenis variabel  dependen  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  sampel  yang  diperoleh melalui  proses  pemilihan  pemilah  dan menerapkan standar goodness-of-split . Hasil dari himpunan bagian dalam proses pemilihan  harus  lebih  homogen  dari  pada pemilihan  sebelumnya.  Terlebih  dahulu mencari gain information pada semua simpul dengan rumus berikut:
𝐺𝐼(𝑡) = − ∑ 𝑃(𝑗|𝑡) log 2 𝑃(𝑗|𝑡) 𝑛 𝑗=1 (2.1)
di mana:
𝐺𝐼(𝑡) = Gain Information pada node t
𝑃(𝑗|𝑡) = Peluang kelas j pada node t di mana j = 1,2,3,4,...,n untuk 𝑃(𝑗|𝑡) = 𝑛 𝑗 (𝑡) 𝑛(𝑡) 𝑛 𝑗 (𝑡) = Jumlah  proses  pengamatan  kelas  j pada node t 𝑛(𝑡) = Jumlah proses pengamatan pada node t
Terdapat  simpul  yang  dipilih  dari  hasil perhitungan  tingkat  keragaman  suatu  kelas untuk  mendapatkan  fungsi  pemilah  yang maksimal  dengan  cara  pemilihan  pada klasifikasi  dengan indeks  gini (𝑖(𝑡)) . Indeks gini yaitu fungsi keragaman yang menghasilkan  pohon  biner.  Definisi indeks gini adalah  mengukur  variasi  dalam  peluang menghitung  nilai  atribut target  dari  0  hingga 1. Fungsi dari indeks gini terhadap t adalah:
𝑖(𝑡) = 1 − ∑ 𝑃 2 (𝑗|𝑡) 𝑗=1 (2.2)
di mana:
𝑖(𝑡) = Indeks gini Pemilihan  yang  terpilih  akan  terbentuk menjadi kumpulan kelas yang disebut simpul. Simpul  tersebut  akan  melakukan  pemilahan dengan rekursif hingga memperoleh terminal nodes. Selanjutnya yaitu menetapkan kriteria goodness of split untuk mengevaluasi pemilah dari pemilah s pada simpul t dengan rumus: ∅(𝑠, 𝑡) = 𝑖(𝑡) − 𝑃 𝐿 𝑖(𝑡 𝐿 ) − 𝑃 𝑅 𝑖(𝑡 𝑅 ) (2.3)
di mana: 𝑡 𝑅 = Simpul kanan 𝑡 𝐿 = Simpul kiri
𝑃 𝑅 = Peluang  banyaknya  objek  menuju simpul kanan
𝑃 𝐿 = Peluang  banyaknya  objek  menuju simpul kiri
Menghitung 𝑡 𝑅 dan 𝑡 𝐿 dengan memasukkan  peluang  peristiwa  banyaknya objek, menggunakan rumus berikut:
𝑃 𝑅 = 𝑏𝑎𝑘𝑎𝑙 𝑠𝑖𝑚𝑝𝑢𝑙 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛 (2.4)
𝑃 𝐿 = 𝑏𝑎𝑘𝑎𝑙 𝑠𝑖𝑚𝑝𝑢𝑙 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛 (2.5) Pengembangan  pohon  dilakukan  dengan menganalisis  semua  kemungkkinan  pemilah pada simpul t, yang kemudian akan ditentukan pemilah 𝑠 ∗ yang menghasilkan nilai penurunan keheterogenan tertinggi yaitu:
∅(𝑠 ∗ , 𝑡) = 𝑚𝑎𝑥 𝑠∈𝑆 ∅(𝑠, 𝑡) (2.6)
𝑡 2 𝑡 5 𝑡 8 𝑡 7 𝑡 3 𝑡 1 𝑡 9 𝑡 6 𝑡 4 𝑡 13 𝑡 12 𝑡 10 𝑡 11
b. Penentuan Simpul Terminal Perkembangan  pohon  akan  berakhir  jika pada  simpul  memuat  pengamatan  yang jumlahnya kurang dari atau sama dengan 5. Selain  itu,  proses  pembentukan  pohon  juga akan  berhenti  jika  telah  mendekati  batas jumlah  level  yang  sudah  dianalisis  atau tingkat kedalaman dalam pohon terbaik.
𝑅(𝑡) > 𝑅(𝑡 𝑅 ) + 𝑅(𝑡 𝐿 ) (2.7) di mana:
𝑅(𝑡) = Ketidaktepatan  klasifikasi  sesuai node t 𝑅(𝑡 𝑅 ) = Ketidaktepatan  klasifikasi  sesuai node t simpul kanan 𝑅(𝑡 𝐿 ) = Ketidaktepatan  klasifikasi  sesuai node t simpul kiri
c. Penentuan label kelas
Penentuan  label  kelas  pada  simpul  terminal didasarkan  pada  aturan  jumlah  terbanyak, yaitu jika
𝑃(𝑗|𝑡) = 𝑚𝑎𝑥 𝑗 𝑁 𝑗 (𝑡) 𝑁(𝑡) (2.8)
di mana:
𝑃(𝑗|𝑡) = Peluang kelas j pada simpul t 𝑁 𝑗 (𝑡) = Total  pengamatan  kelas  j  pada terminal node t 𝑁(𝑡) = Total  pengamatan  pada  terminal node t
Label kelas pada simpul terminal t adalah 𝑗 𝑜 yang mendapatkan nilai perkiraan ketidaktepatan klasifikasi pada simpul t yang sangat kecil sebesar 𝑟(𝑡) = 1 − 𝑚𝑎𝑥 𝑗 𝑃(𝑗|𝑡) . 2. Pemotongan pohon klasifikasi Dengan menggunakan aturan pemilah dan kriteria goodness of split maka pohon terbentuk dengan  ukuran  yang  sangat  besar.  Hal  tersebut dipengaruhi  dengan  adanya  penghentian  pohon yang  didasarkan  pada  jumlah  pengamatan  dari simpul  terminal  atau  tingkat  homogenitas. Mengukur  pohon  dapat  dilakukan  dengan pemotongan pohon menggunakan cost complexity minimum.
𝑔 𝑚 (𝑡) = 𝑅(𝑡)−𝑅(𝑇 𝑘 ) |𝑇̃ 𝑘 |−1 (2.9)
di mana: 𝑔 𝑚 (𝑡) = Kompleksitas parameter untuk node t 𝑅(𝑡) = Kesalahan pada node t 𝑇 𝑘 = Part tree ke-k, untuk k = 1,2,3,4,...,n
𝑅(𝑇 𝑘 ) = Ketidaktepatan  pengklasifikasian  pada pohon 𝑇 𝑘 dengan 𝑅(𝑇 𝑘 ) = ∑ 𝑅(𝑡 𝑚𝑘 ) 𝑚 𝑅(𝑡 𝑚𝑘 ) = Ketidaktepatan pengklasifikasian pada simpul t ke m pada pohon ke-k 𝑇̃ 𝑘 = Terminal node pada pohon 𝑇 𝑘 |𝑇̃ 𝑘 | = Banyaknya terminal node pada pohon 𝑇 𝑘 Unit yang dihilangkan adalah unit yang nilainya terkecil pada 𝑔 𝑚 (𝑡 𝑚 ) , yaitu: 𝑔 𝑚 (𝑡 𝑚 ) = 𝑚𝑖𝑛 𝑡∈𝑡 𝑘 𝑔 𝑚 (𝑡) (2.10)
Pengklasifikasian simpul (node) t yang mempunyai  kekeliruan  dapat  menggunakan rumus berikut:
𝑅(𝑡) = 𝑟(𝑡). 𝑃(𝑡) (2.11) di mana:
𝑟(𝑡) = Kesalahan pengklasifikasian node t pada peluang kejadian di mana 𝑟(𝑡) = 1 − 𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑃(𝑗|𝑡) 𝑃(𝑡) = Banyaknya  proporsi  setiap  objek  pada simpul.[9]

## Ukuran Ketepatan Klasifikasi
Ketepatan dari klasifikasi merupakan suatu pertimbangan untuk melihat peluang kekeliruan klasifikasi  yang  didapatkan  berdasarkan  suatu fungsi  klasifikasi.  Dalam  mengukur  ketepatan klasifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan metode  yang umum seperti dengan perhitungan APER  ( apparent  error  rate ), sensitivity, spesificity , 1-APER ( total accuracy rate ). APER merupakan peluang observasi yang diperkirakan secara  tidak  benar. Sensitivity menggambarkan akurasi  pada  sampel  kelas  i. Spesificity menggambarkan akurasi pada kelas j, dan tingkat akurasi total merupakan peluang observasi yang diperkirakan secara benar oleh fungsi klasifikasi [10].
Tabel untuk menghitung ketepatan klasifikasi  yang  ditunjukkan  dalam  Tabel  2.1. Adapun  dalam  menghitung  total  akurasi, sensitivity dan spesificity formulasi  sebagai berikut:
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑛 11 𝑁 1 (2.12)
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑛 22 𝑁 1 (2.13)
Akurasi = 𝑛 11 +𝑛 22 𝑁 (2.14)

## Tabel 2.1 Crosstab Ketepatan Klasifikasi
Kelas
PengamatanY
Kelas Prediksi Y
Total 1 2 1 𝑛 11 𝑛 12 𝑁 1 2 𝑛 21 𝑛 22 𝑁 2 Total 𝑁 1 𝑁 2 𝑁
Keterangan: 𝑛 11 = Jumlah pengamatan dari variabel Y kelas 1 yang tepat prediksi sebagai variabel Y kelas 1 𝑛 12 = Jumlah pengamatan dari variabel Y kelas 1 yang salah prediksi sebagai variabel Y kelas 2 𝑛 21 = Jumlah pengamatan dari variabel Y kelas 2 yang salah prediksi sebagai variabel Y kelas 1 𝑛 22 = Jumlah pengamatan dari variabel Y kelas 2 yang tepat prediksi sebagai variabel Y kelas 2 𝑁 1 = Jumlah pengamatan dari variabel Y kelas 1 𝑁 2 = Jumlah pengamatan dari variabel Y kelas 2 𝑁 = Jumlah keseluruhan pengamatan

## Hepatitis C
Hepatitis  C  adalah  infeksi  parenkim  hati akut  yang  disebabkan  oleh  virus  hepatitis  c (HVC). Virus hepatitis c ini dapat menyebabkan sirosis  dan  penyakit  hati  kronis  dan  merupakan indikator  umum  transplantasi  hati  di  berbagai negara,  mulai  dari  tingkat  keparahan  penyakit ringan hingga parah yang berlangsung berminggu-minggu  [11].  Virus  Hepatitis  C adalah virus yang ditularkan melalui darah, yang paling  sering  ditularkan  melalui  transfusi  darah yang  tidak  disaring,  suntikan  yang  tidak  aman, suntikan obat, dan aktivitas seksual dengan orang yang terpapar [12].

## 3. METODOLOGI
Jenis  penelitian  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  adalah  penelitian  terapan  dengan jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder  Hepatitis  C  Virus  (HCV data)  yang diambil  dari Uci  Machine Learning . Variabel yang digunakan dalam penelitian terdiri dari :
1. Variabel Bebas (Independen)
Variabel  bebas  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
Tabel 3.1 Variabel Bebas dalam Penelitian Variabel Nama Variabel Skala Kategori 𝑋 1 Albumin Ordinal 1 : Rendah 2 : Normal 3 : Tinggi 𝑋 2 Alanine Transaminase
Nominal 1 : < 47𝑢/𝑙 2 : ≥ 47𝑢/𝑙
𝑋 3 Aspartate Transaminase
Nominal 1 : < 37𝑢/𝑙 2 : ≥ 37𝑢/𝑙
𝑋 4 Gamma Glutamyl Transferse
Nominal 1 : < 55𝑢/𝑙
2 : ≥ 55𝑢/𝑙

## 2. Variabel Terikat (Dependen)
Variabel  terikat  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
𝑌 = { 1 = Pasien yang mengidap hepatitis c 0 = Pasien yang tidak mengidap hepatitis c

## 4. PEMBAHASAN

## Deskripsi Data
Data  penelitian  ini  diambil  dari Uci Machine Learning.

## Tabel 4.1 Jumlah pasien hepatitis c berdasarkan
Albumin
Pada  Tabel  4.1  dijelaskan  bahwa  jumlah keseluruhan  pasien  Hepatitis  C  yang  memiliki Allbumin  rendah  yang  mengidap  Hepatitis  C adalah  sebesar  3,25%  (17,n=523)  dan  untuk pasien  Hepatitis  C  yang  memiliki  Albumin rendah  yang  tidak  atau  pernah  mengidap Hepatitis  C  sebesar  4,97%  (26,  n=523).  Untuk
Status Pasien Hepatitis Jumlah Total Pasien Hepatitis c yang mengidap Pasien hepatitis c yang tidak mengidap
N %
N %
Albumin Rendah 17 3,25% 26 4,97% 43 523
Normal 45 8,60% 387 73,99% 432 Tinggi 5 0,95% 43 8,22% 48
pasien  Hepatitis  C  yang  memiliki  Albumin normal  yang  mengidap  Hepatitis  C  adalah sebesar  8,60%  (45,  n=523)  dan  untuk  pasien Hepatitis  C  yang  mempunyai  Albumin  normal yang  tidak  atau  pernah  mengidap  Hepatitis  C sebesar  73,99%  (387,  n=523).  Untuk  pasien Hepatitis C yang memiliki Albumin tinggi yang mengidap  Hepatitis  C adalah sebesar 0,95%  (5, n=523)  dan  untuk  pasien  Hepatitis  C  yang memiliki Albumin tinggi yang tidak atau pernah mengidap Hepatits C sebesar 8,22 (43,n=523).
Tabel 4.2. Jumlah pasien hepatitis c berdasarkan Alanine Transaminase
Status Pasien Hepatitis Jumlah Total Pasien Hepatitis c yang mengidap Pasien hepatitis c yang tidak mengidap N % N % Alanine Transaminase < 47𝑢/𝑙 53 10,13% 421 80,49% 474 523 ≥ 47𝑢/𝑙 14 2,67% 35 6,69% 49
Pada  Tabel  4.2  di  atas  dapat  dijelaskan  bahwa jumlah pasien Hepatitis C yang memiliki Alanine
Transaminase
< 47𝑢/𝑙 yang mengidap
Hepatitis  C  sebesar  10,13%  (53,  n=523)  dan untuk pasien Hepatitis C yang memiliki Alanine Transaminase < 47𝑢/𝑙 yang  tidak  atau  pernah mengidap  Hepatitis  C  sebesar  80,49%  (421, n=523). Untuk pasien Hepatitis C yang memiliki Alanine Transaminase ≥ 47𝑢/𝑙 yang mengidap Hepatitis C sebesar 2,67% (14,n=523) dan untuk pasien  Hepatitis  C  yang  memiliki Alanine Transaminase ≥ 47𝑢/𝑙 yang  tidak  atau  pernah mengidap  Hepatitis  C  sebesar  6,69%  (35, n=523).
Tabel 4.3. Jumlah pasien hepatitis c berdasarkan Aspartate Transaminase
Dilihat  pada  Tabel  4.3  di  atas  dapat  dijelaskan bahwa jumlah pasien Hepatitis C yang memiliki
Aspartate Transaminase < 37𝑢/𝑙 yang mengidap Hepatitis C sebesar 1,91% (10, n=523) dan  untuk  pasien  Hepatitis  C  yang  memiliki Aspartate  Transaminase < 37𝑢/𝑙 yang  tidak atau  pernah  mengidap  Hepatitis  C  sebesar 78,77% (412, n=523). Untuk pasien Hepatitis C yang memiliki Aspartate Transaminase ≥ 37𝑢𝑙/ yang mengidap Hepatitis C sebesar 10,89% (57, n=523)  dan  untuk  pasien  Hepatitis  C  yang memiliki Aspartate  Transaminase ≥ 37𝑢/𝑙 yang  tidak  atau  pernah  mengidap  Hepatitis  C sebesar 8,41% (44, n=523).
Tabel 4.4. Jumlah pasien hepatitis c berdasarkan Gamma Glutamyl Transferse
Status Pasien Hepatitis
Jumlah Total Pasien Hepatitis c yang mengidap Pasien hepatitis c yang tidak mengidap
N % N % Gamma
Glutamyl Transferse < 55𝑢/𝑙 39 7,45% 407 77,82% 446 523 ≥ 55𝑢/𝑙 28 5,35% 49 9,36% 77
Pada  Tabel  4.4  di  atas  dapat  dijelaskan  bahwa jumlah pasien Hepatitis C yang memiliki Gamma Glutamyl  Transferse < 55𝑢/𝑙 yang  mengidap Hepatitis C sebesar 7,45% (39, n=523) dan untuk pasien  Hepatitis  C  yang  memiliki Gamma Glutamyl  Transferse < 55𝑢/𝑙 yang  tidak  atau pernah  mengidap  Hepatitis  C  sebesar  77,82% (407,  n=523).  Untuk  pasien  Hepatitis  C  yang memiliki Gamma Glutamyl Transferse ≥ 55𝑢/𝑙 yang  mengidap  Hepatitis  C  sebesar  5,35%  (28, n=523)  dan  untuk  pasien  Hepatitis  C  yang memiliki Gamma Glutamyl Transferse ≥ 55𝑢/𝑙 yang  tidak  atau  pernah  mengidap  Hepatitis  C sebesar 9,36% (49, n=523).
Tahapan Menganalisis Data a. Membagi  data  menjadi  dua  bagian  data learning dan data testing .
Data  hcvdata  dari Machine  Learning diolah  kembali  sesuai  pengkategorian.  Dalam proses analisisnya, data dibagi menjadi dua data learning 85%, dan data testing 15%. Dimana data learning sebanyak  523  sampel  dan  data testing sebanyak 92 sampel.
Status Pasien Hepatitis Jumlah Total Pasien Hepatitis c yang mengidap
Pasien hepatitis c yang tidak mengidap N % N % Aspartate Transaminase
< 37𝑢/𝑙 10 1,91% 412 78,77% 422 523 ≥ 37𝑢/𝑙 57 10,89% 44 8,41% 101

## 95 • Fitri Rahmawati, Try Azisah Nurman, Khalilah Nurfadilah
b. Menentukan bentuk pohon klasifikasi maksimal  dengan  langkah-langkah  sebagai berikut:
1) Pemilihan pemilah mengikuti aturan pemilihan  indeks  gini  yang  kemudian dievaluasi  menggunakan  kriteria goodess  of split.

## Tabel 4.5. Data Pemilah kadindat simpul kiri
dan kanan No. Kandidat Simpul Kiri
Kandidat Simpul Kanan 1 Albumin=Rendah Albumin=Normal,Tinggi
2 Albumin=Normal
Albumin=Rendah,Tinggi
3 Albumin=Tinggi Albumin=Rendah,Normal 4 Alanine Transaminase ( < 47𝑢/𝑙 ) Alanine Transaminase ( ≥ 47𝑢/𝑙 ) 5 Aspartate Transaminase ( < 37𝑢/𝑙 ) Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 )
6 Gamma Glutamyl Transferse( < 55𝑢/𝑙 ) Gamma Glutamyl Transferse ( ≥ 55𝑢/𝑙 )
Pada Tabel 4.5 di atas memperlihatkan calon simpul kiri adalah Albumin rendah, Albumin normal, Albumin tinggi,
Alanine
Transaminase ( < 47𝑢/𝑙 ), Aspartate
Transaminase ( < 37𝑢/𝑙 ), dan Gamma Glutamyl  Transferse ( < 55𝑢/𝑙 ).  Sedangkan calon  simpul  kanan  adalah  Albumin  normal, tinggi,  Albumin  rendah,  tinggi,  Albumin rendah,  normal, Alanine  Transaminase ( ≥ 47𝑢/𝑙 ), Aspartate  Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ), dan Gamma Glutamyl Transferse ( ≥ 55𝑢/𝑙 ).
Sehingga  parent  node  pada  pohon  keputusan yang  terbentuk  akan  dipilih  berdasarkan pembagian simpul dari simpul diatas.
2) Gain Information
Langkah  awal  yaitu  menganalisis  nilai peluang untuk setiap simpul untuk
mempermudah menentukan nilai gain information .
Tabel 4.6 Probabilitas Simpul
Simpul Simpul kiri Simpul kanan 𝑃 𝐿 𝑃 𝑅 Kelas 𝑃(𝑗|𝑡 𝐿 ) 𝑃(𝑗|𝑡 𝑅 )
1 Albumi n=Rend ah Albumi n=Nor mal,Tin ggi 43 523 = 0,08221 480 523 = 0,91778 Hepatitis
C 17 43 = 0,39534 50 480 = 0,10416
Tidak Hepatitis C 26 43 = 0,60465 430 480 = 0,89583 2 Albumi n=Nor mal Albumi n=Rend ah,Ting gi 432 523 = 0,82600 91 523 =
0,17399 Hepatitis C 45 432 = 0,10416 22 91 = 0,24175 Tidak Hepatitis C 387 432 = 0,89583 69 91 = 0,75824 3 Albumi n=Ting gi Albumi n=Rend ah,Nor mal 48 523 = 0,09177 475 523 = 0,90822 Hepatitis C 5 48 = 0,10416 62 475 = 0,13052 Tidak Hepatitis C 43 48 = 0,89583 413 475 = 0,86947 4 Alanine Transa minase ( < 47𝑢/ 𝑙 ) Alanine Transa minase ( ≥ 47𝑢/ 𝑙 ) 474 523 = 0,90630 49 523 =
0,09369 Hepatitis C 53 474 = 0,11181 14 49 = 0,28571 Tidak Hepatitis C 421 474 = 0,88818 35 49 = 0,71428 5 Asparta te Transa minase ( < 37𝑢/ 𝑙 ) Asparta te Transa minase (
≥ 37𝑢/ 𝑙 ) 424 523 = 0,80688 101 523 = 0,19311 Hepatitis C 10 422 = 0.02369 57 101 = 0,56435 Tidak Hepatitis C 412 422 = 0,97630 44 101 = 0,43564 6 Gamma Glutam yl Transfe rse ( < 55𝑢/𝑙 ) Gamma Glutam yl Transfe rse ( ≥ 55𝑢/𝑙 ) 446 523 = 0,85277 77 523 = 0,14722 Hepatitis C 39 446 = 0,08744 28 77 = 0,36363 Tidak Hepatitis C 407 446 = 0,91255 49 77 = 0,63636
Pada  Tabel  4.6  di  atas  Nilai  dari gain information yang digunakan untuk mendeteksi atribut-atribut yang paling banyak memiliki informasi berdasarkan kelas tertentu.
Untuk  menghitung  nilai gain  information pada  simpul  lain  digunakan  cara  yang  sama, sehingga menghasilkan Tabel 4.7 berikut:
Tabel 4.7 Perhitungan gain information
Simpul 𝑃 𝐿 𝑃 𝑅 Kelas 𝐺𝐼(𝑃 𝐿 ) 𝐺𝐼(𝑃 𝑅 )
1 Albumin= Rendah Albumin= Normal,Ti nggi
Hepatitis C 0,96816 0,48205 Tidak
Hepatitis C
2 Albumin= Normal Albumin=
Rendah,Ti nggi
Hepatitis C 0,48205 0,79794 Tidak
Hepatitis C
3 Albumin= Tinggi Albumin=
Rendah,N ormal
Hepatitis C 0,48205 0,55887 Tidak Hepatitis C 4 Alanine Transami nase( < 47𝑢/𝑙 ) Alanine Transami nase ( ≥ 47𝑢/𝑙 ) Hepatitis C
0,50536 0,86312 Tidak Hepatitis C 5 Aspartate Transami Aspartate Transami Hepatitis C 0,16169 0,98802
nase( <
37𝑢/𝑙 ) nase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ) Tidak Hepatitis C
6
Gamma Glutamyl Transfers e ( < 55𝑢/
𝑙 ) Gamma Glutamyl
Transfers e ( > 55𝑢/ 𝑙 ) Hepatitis C
0,42787 0,94566 Tidak Hepatitis C
Pada  Tabel  4.7  di  atas  didapatkan  bahwa atribut  yang  menyediakan  informasi  paling banyak  memiliki  nilai gain  information tertinggi adalah atribut Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ) yaitu sebesar
0,98802 dan aribut lainnya pun memiliki nilai yang tidak jauh berbeda.
3) Indeks Gini
Tabel 4.8 Rincian Indeks Gini Simpu l 𝑃 𝐿 𝑃 𝑅 𝑖(𝑡)
1 Albumin=rendah Albumin=normal,ti
nggi 0,07546 2 Albumin=normal Albumin=rendah,ti nggi 0,28745 3 Albumin=tinggi
Albumin=rendah,n ormal 0,16671
4
Alanine Transaminase(<47u/l) Alanine Transaminase(<47 u/l) 0,14132 5 Aspartate Transaminase(<37u/l) Aspartate Transaminase(<37 u/l) 0,31165 6
Gammma Glutamyl Transferse(<55u/l)
Gammma Glutamyl Transferse(<55u/l) 0,25110

## 4) Goodness of split
Tabel 4.9 Goodness of split Simpul ∅(𝑠, 𝑡) Kriteria Kebaikan 1 -0,13512 6 2 0,06952 2 3 -0,05655 5 4 0,01817 4 5 0,17937 1 6 0,04687 3
Berdasarkan pada  tabel  di  atas  yang  cocok dengan  nilai  tertinggi  pada  calon  simpul adalah  kandidat  simpul  ke-5  yaitu Aspartate Transaminase yang berkisar 0.17937 dimana kandidat  simpul  ke-5  akan  menjadi parent
node yaitu  variabel Aspartate  Transaminase . Simpul ke-5 ini akan terbagi menjadi cabang kiri adalah atribut Aspartate Transaminase ( < 37𝑢/𝑙 )  dan  cabang  kanan  adalah  atribut Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ).
Gambar 4.1. Proses Pembagian Simpul Akar
Gambar 4.1 Rincian Indeks Gini
Berdasarkan  gambar di atas bahwa parent node Aspartate Transaminase ( < 37𝑢/𝑙 ) yang berada pada node ke-2 dan simpul akar atau parent node Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ) yang berada pada node ke-3. Jumlah pasien Hepatitis C yang mempunyai Aspartate Transaminase ( < 37𝑢/𝑙 ) sebesar  80,688%,  sedangkan  untuk  jumlah pasien  Hepatitis  C  yang  memiliki Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ) sebesar 19,312% sama dengan  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  4.9. Sehingga  terbentuk  pohon  keputusan  maksimal pada gambar dibawah ini
Gambar 4.2 Bentuk Pohon Keputusan Maksimal Berdasarkan gambar 4.2 bahwa simpul akar atau simpul  1  yaitu Aspartate  Transaminase dimana terdiri  atas Aspartate  Transaminase ( < 37𝑢/𝑙 ) di  simpul  ke-2  dan Aspartate  Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ) simpul ke-3.
Setelah  terjadi  proses  pembagian  maka simpul ke-2 menjadi simpul terminal. Begitupula simpul ke-3 bercabang menjadi simpul ke-6 yaitu Gamma  Glutamyl  Transferse ( < 55𝑢/𝑙 )  dan simpul  ke-7 Gamma  Glutamyl  Transferse ( < 55𝑢/𝑙 dan ≥ 55𝑢/𝑙 ).  Kemudian  simpul  ke-6 bercabang  menjadi  simpul  ke-12  Albumin (Normal)  dan  simpul  ke-13  Albumin  (Rendah, Tinggi) yang keduanya menjadi simpul terminal. Pada simpul ke-7 tersebar menjadi simpul ke-14 Albumin (Tinggi) yang menjadi simpul terminal dan  simpul  ke-15  Albumin  (Normal,  Rendah). Kemudian  simpul  ke-15  menyebar  menjadi simpul  ke-30 Alanine Transaminase ( ≥ 47𝑢/𝑙) dan  simpul  ke-31 Alanine  Transaminase ( < 47𝑢/𝑙) menjadi  simpul  terminal.  Kemudian simpul  ke-30  menyebar  menjadi  simpul  ke-60 Gamma  Glutamyl  Transferse ( ≥ 55𝑢/𝑙 )  dan simpul  ke-61 Gamma  Glutamyl  Transferse ( < 55𝑢/𝑙 ) yang keduanya menjadi simpul terminal. Jadi,  Gambar  4.2  dapat  diuraikan  dalam  tabel berikut:
Tabel 4.10 Simpul dalam Pohon Keputusan
Berdasarkan  Tabel  4.10  bahwa terminal  node merupakan simpul terakhir yang tidak menghadapi penurunan keheterogenan berdasarkan  kriteria goodness  of  split .  Simpul terminal  dari  pohon  keputusan  yang  pada  pada Gambar  4.2  yaitu  simpul  2,6,7,8,11,12,13  dan non simpul terminal yaitu simpul 1,3,4,5,9,10.

## 5) Pelabelan Kelas
Tabel 4.11  Pelabelan Kelas Simpul Nama Label Kelas 1 Aspartate Transaminase 1 2 Aspartate Transaminase ( < 37𝑢/𝑙 ) 0 3 Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ) 1 4 Gamma Glutamyl Transferse ( < 55𝑢/𝑙 ) 0
5 Gamma Glutamyl Transferse ( < 55𝑢/𝑙 dan ≥ 55𝑢/𝑙 ) 1 6 Albumin(Normal) 0 7 Albumin(Rendah,Tinggi) 1 8 Albumin(Tinggi) 0 9 Albumin (Normal,Rendah) 1 10 Alanine Transaminase ( ≥ 47𝑢/𝑙 ) 0
11
Alanine Transaminase ( < 47𝑢/𝑙 ) 1 12 Gamma Glutamyl Transferse ( ≥ 55𝑢/𝑙 ) 0 13 Gamma Glutamyl Transferse ( < 55𝑢/𝑙 ) `1
Dari Tabel 4.11, jelas bahwa label kelas pasien Hepatitis  C  yang  mengidap  dengan  urutan simpul 1,3,5,7,9,11,13 dan untuk simpul pasien Hepatitis C yang tidak mengidap dengan urutan simpul 2,4,6,8,10,12.
6) Pemangkasan  pohon  klasifikasi  berdasarkan Standar Cost Complexity Minimum
Tabel 4.12 Nilai Complexity parameter pohon T
Berdasarkan  tabel  4.12  dapat  dilihat  pada lampiran  4,  nilai complexity  parameter untuk setiap split secara  berurutan  adalah  0,194030,
0,134328, 0,059701, 0,044776 sehingga
didapatkan nilai complexity parameter minimum berkisar  0,044776.  Berikut  plot  hasil  dari  nilai compexity parameter.
Ditunjukkan  pada  gambar  4.3,  plot complexity  parameter memberikan  nilai  yang berhak dipotong yaitu 0,044776 dimana nilainya kurang dari 0,059701 atau nilainya  yang paling kecil.  sehingga  diperoleh  struktur  pohon
Simpul Nama Keterangan
1 Aspartate Transaminase Non simpul terminal (root node) 2 Aspartate Transaminase ( < 37𝑢/ 𝑙 ) Simpul terminal 3 Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ) Non simpul terminal 4 Gamma Glutamyl Transferse ( < 55𝑢/𝑙 ) Non simpul terminal 5
Gamma Glutamyl Transferse ( <
55𝑢/𝑙 dan ≥ 55𝑢/𝑙 ) Non Simpul terminal 6 Albumin(Normal) Simpul terminal 7 Albumin(Rendah,Tinggi) Simpul terminal 8 Albumin(Tinggi) Simpul terminal 9 Albumin(Normal,Rendah) Non simpul terminal 10 Alanine Transaminase ( ≥ 47𝑢/𝑙 )
Non simpul terminal
11 Alanine Transaminase ( < 47 ) Simpul terminal
12
Gamma Glutamyl Transferse ( ≥ 55𝑢/𝑙 ) Simpul Terminal 13 Gamma Glutamyl Transferse ( < 55𝑢/𝑙 )
Simpul Terminal No Complexity parameter 1 0.194030 2 0.134328 3 0.059701 4 0.044776
keputusan optimum  yang telah dipotong  seperti pada gambar 4.4
Gambar 4.3 Plot Complexity Parameter
Gambar 4.4 Bentuk Pohon Keputusan Optimum Dari  gambar  4.4,  diperlihatkan  parent  node  1 yaitu Aspartate Transaminase yang berada pada simpul  ke-2  untuk Aspartate  Transaminase ( < 37𝑢/𝑙 ) yang menjadi simpul terminal dan simpul ke-3  untuk Aspartate  Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ). Setelah  terjadi  pembagian  maka  simpul  ke-3 bercabang  menjadi  simpul  ke-6  yaitu Gamma Glutamyl Transferse ( < 55𝑢/𝑙 ) dan simpul ke-7 yaitu Gamma  Glutamyl  Transferse ( < 55𝑢/ 𝑙 dan ≥ 55𝑢/𝑙 )  yang  menjadi  simpul  terminal. Kemudian pada simpul ke-6 bercabang menjadi simpul  ke-12  yaitu  Albumin (Normal) dan simpul  ke-13  yaitu  Albumin (Rendah,  Tinggi) yang  masing-masing  keduanya  menjadi  simpul terminal.
7) Penafsiran  setiap  simpul  atau  node  sesuai Pohon Keputusan Optimum
Berdasarkan  gambar 4.4 dapat  dijelaskan setiap simpul dari pohon tersebut antara lain:
a. Pada  cabang Aspartate  Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 )  yang  memiliki Gamma  Glutamyl Transferse ( < 55𝑢/𝑙 )  dan (< 55𝑢/𝑙 , ≥ 55𝑢/𝑙) pada Gambar 4.4 dapat dideskripsikann pada Tabel 4.13 berikut: Tabel 4.13 Pasien Hepatitis C berdasarkan cabang Aspartate Transaminase dan

## Gamma Glutamyl Transferse
Pada  Tabel  4.13  terlihat  bahwa  pasien Hepatitis  C  yang  mempunyai Aspartate Transaminase (≥ 37𝑢/𝑙 )  dengan Gamma Glutamyl  Transferse ( < 55𝑢/𝑙 )  berkisar  45 orang  (8,60%,  n=523).  Dimana  dari  jumlah tersebut  pasien  Hepatitis  C  yang  mengidap adalah  sebanyak  27  orang  (60%,  n=45) sedangkan  untuk  pasien  Hepatitis  C  yang tidak  mengidap  adalah  sekitar  18  orang (40%,  n=45).  Pada  pasien  Hepatitis  C  yang memiliki Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ) dengan Gamma  Glutamyl  Transferse ( < 55𝑢/𝑙 , ≥ 55𝑢/𝑙 ) sebanyak 56 orang (10,70%,  n=523).  Dimana  dari  jumlah tersebut  pasien  Hepatitis  C  yang  mengidap adalah  sebanyak  17  orang  (30,35%,  n=56) sedangkan  untuk  pasien  Hepatitis  C  yang tidak  mengidap  adalah  sebanyak  39  orang (69,64%, n=56).
b. Pada  cabang Aspartate  Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 )  dengan Gamma  Glutamyl  Transferse ( < 55𝑢/𝑙 ) yang memiliki Albumin (Normal) dan Albumin (Rendah, Tinggi) pada Gambar 4.4 dapat dideskripsikan di Tabel 4.14 berikut:
Gamma Glutamyl
Transferse < 55 < 55, ≥ 55 Observasi N 45 56 % 8,60% 10,70% Hepatitis C N 27 17 Kejadian 1 (Yes) 0,6 0,3035 % 60% 30,35% Tidak Hepatitis C N 18 39 Kejadian 0 (No) 0,4 0,69642 % 40% 69,64%

## 99 • Fitri Rahmawati, Try Azisah Nurman, Khalilah Nurfadilah
Tabel 4.14 Pasien Hepatitis C berdasarkan cabang Aspartate Transaminase, Gamma Glutamyl Transferse dan Albumin
Pada  pasien  Hepatitis  C  yang  memiliki Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ),
Gamma  Glutamyl  Transferse ( < 55𝑢/𝑙 ) dengan Albumin (Rendah,Tinggi) sebanyak 14  orang  (2,67%,  n=523).  Dimana  dari jumlah  tersebut  pasien  Hepatitis  C  yang mengidap sebanyak 5 orang (35,71%, n=14) sedangkan  pasien  Hepatitis  C  yang  tidak mengidap sebanyak 9 orang (64.28%, n=14).
c. Pada cabang Aspartate Transaminase (< 37𝑢/𝑙 )  yang  ditunjukkan pada  Gambar  4.4  adalah  dapat  ditampilkan  di Tabel 4.15 berikut ini:
Tabel 4.15 Pasien Hepatitis C berdasarkan cabang Aspartate   Transaminase
Aspartate Transaminase
( < 37𝑢/𝑙 ) Observasi N 422 % 80,68% Hepatitis C N 412 Kejadian 1 (Yes) 0,9763 % 97,63% Tidak Hepatitis C N 10 Kejadian 0 (No) 0,0236 % 2,36%
Dari Tabel 4.15 dapat dilihat bahwa Pasien Hepatitis  C  yang  memiliki Aspartate Transaminase ( < 37𝑢/𝑙 )    sebanyak  422 orang  (80,68%,  n=523).  Dimana  pasien Hepatitis  C  yang  mengidap  sebanyak  412 orang  (97,63%,  n=422)  sedangkan  pasien Hepatitis  C  yang  tidak  mengidap  sebanyak 10 orang (2,36%, n=422).
8) Menghitung  sensitivity,  specificity,  serta akurasi  dalam  kebenaran  klasifikasi  pohon keputusan.
Tabel  4.16  mendeskripsikan  bahwa  pasien Hepatitis  C  yang  mengidap  diperkirakan
sebanyak 7 orang dan pasien Hepatitis C yang tidak mengidap diperkirakan sebanyak 80
Tabel 4.16 Ketepatan Klasifikasi Pada Data Testing
Orang. Pada perhitungan di atas, nilai akurasi dalam mengukur tingkat ketepatan klasifikasi terhadap  data  testing  sebanyak  94,56%.  Jadi pohon  keputusan  maksimum  yang  terbentuk bisa  mengklasifikasikan  data  yang  baru sebanyak  94,56%.  Nilai Sensitivity pada pasien Hepatitis C yang tidak mengidap dalam mengukur  ketepatan  klasifikasi  sebanyak 96,38%  dan  untuk  nilai Specificity pada pasien  Hepatitis  C  yang  mengidap  dalam mengukur  ketepatan  klasifikasi  sebanyak 77,77%.
9) Mengetahui  faktor-faktor  penyebab  hepatitis
C dan menganalisis jumlah pasien hepatitis c yang mengidap sesuai faktor yang berpengaruh pada pohon keputusan optimum.
Dari  pohon  keputusan  pada  Gambar  4.4 diketahui  faktor-faktor  penyebab  hepatitis  c dan  jumlah  pasien  hepatitis  c  dengan kelompok-kelompok sebagai berikut:
a. Kelompok  pertama,  pasien  Hepatitis  C yang
mempunyai
Aspartate
Transaminase ( < 37𝑢/𝑙 )  sebanyak  422 orang (80,68%, n=523). Dimana pasien
Albumin Normal Rendah,Tinggi
Observasi N 31 14
% 5,92% 2,67% Hepatitis C N 22 5 Kejadian 1 (Yes) 0,7096 0,3571 % 70,96% 35,71%
Tidak Hepatitis C N 9 9 Kejadian 0 (No) 0,2903 0,64285
% 29,03% 64,28% Observasi Prediksi Total Pasien
Hepatitis C yang tidak mengidap Pasien Hepatitis C yang mengidap Pasien Hepatitis C yang tidak mengidap 80 3 83 Pasien Hepatitis C yang mengidap 2 7 9 Total 82 10 92
Hepatitis  C  yang  mengidap  sebanyak  412 (97,63%, n=422).
b. Kelompok  kedua,  pasien  Hepatitis  C  yang mempunyai Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/ 𝑙 )  dengan  Gamma  Glutamyl  Transferse  ( < 55/𝑙, ≥ 55𝑢/𝑙 )  sebanyak  56  orang  (10,70%, n=523).  Pasien  Hepatitis  C  yang  mengidap sebanyak 17 orang (30,35%, n=56).
c. Kelompok  ketiga,  pasien  Hepatitis  C  yang mempunyai Aspartate  Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ), Gamma  Glutamyl  Transferse ( < 55𝑢/𝑙 )  dengan  Albumin  (Normal)  sebanyak 31 orang (5,92%, n=523). Pasien Hepatitis C yang  mengidap  sebanyak  22  orang  (70,96%, n=31).
d. Kelompok keempat, pasien Hepatitis C yang mempunyai Aspartate  Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ), Gamma  Glutamyl  Transferse ( < 55𝑢/𝑙 )  dengan  Albumin  (Rendah,  Tinggi) sebanyak  14  orang  (2,67%,  n=523).  Dimana pasien Hepatitis C yang mengidap sebanyak 5 orang (35,71%, n=14).

## 5. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa faktor-faktor  penyebab  hepatitis  c  dan    jumlah pasien  Hepatitis  C  dalam  pengklasifikasian sesuai  dengan  faktor-faktor  yang  berpengaruh pada  pohon  keputusan  dengan  metode  CART dikelompokkan berdasarkan kelompoknya  yaitu kelompok  pertama  pasien  Hepatitis  C  yang mempunyai Aspartate Transaminase ( < 37𝑢/𝑙 ) sebanyak 412 orang  yang mengidap hepatitis c. Kelompok  kedua  yaitu  pasien  Hepatitis  C  yang mempunyai Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ) dengan Gamma  Glutamyl  Transferse ( < 55𝑢/ 𝑙, , ≥ 55𝑢/𝑙 ) sebanyak 17 orang yang mengidap hepatitis  c.  Kelompok  ketiga  adalah  pasien Hepatitis C yang memiliki Aspartate Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ), Gamma  Glutamyl Transferse ( < 55𝑢/𝑙 ) dengan Albumin (Normal) sebanyak  22  orang  yang  mengidap  hepatitis  c. Kelompok  keempat  yaitu  pasien  Hepatitis  C yang  mempunyai Aspartate  Transaminase ( ≥ 37𝑢/𝑙 ), Gamma Glutamyl Transferse ( < 55𝑢/𝑙 ) dengan  Albumin  (Rendah,Tinggi)  sebanyak  5 orang yang mengidap hepatitis C.
6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusrini dan Lutfhi Emha Taufiq.
Algoritma Data Mining. Yogyakarta:  CV.
ANDI OFFSET, 2009.
[2] Nurcahyo,  Gunandi  Widi  dan  Dicky Nofriansyah. Algoritma  Data  Mining  dan Pengujian .  Deepublish:  CV  Budi  Utama,
2019. [3] Wathoni, Mahbubul. Prediksi Kecenderungan Konsumen dalam Memilih Jenis Kendaraan (Roda Empat) Berdasarkan Spesifikasi Kendaraan Menggunakan  Decision  Tree  dengan
Metode  Gini .  Jakarta:  Universitas  Islam Negeri Syarif Hidayatullah Program Studi Matematika Jurusan MIPA Fakultas Sains dan Teknologi, 2006.
[4] Eska Juna. Penerapan Data Mining untuk Prediksi
Penjualan Walpaper Menggunakan  Algoritma  C4.5. Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Informasi.Vol.2, No.2, 2016
[5] Nafi’iyah,  Nur. Algoritma  CART  dalam Penentuan  Pohon  Keputusan  Sertifikasi Guru. Jurnal Spirit, Vol.13, No.2, 2015.
[6] Han,  Jiawei. Data  Mining  Concepts  and Techniques  Third  Edition .  USA:Elsevier, 2012.
[7] Handayani, Siti Hartati Selviani dan Santi Wulan  Purnami. Pendekatan  Metode Clasification  and  Regression  Tree  untuk Diagnosis  Tingkat  Keganasan  Kanker pada  Pasien  Kanker  Tiroid. Jurnal  Sains dan Seni Pomits Vol.3, No.1, 2014.
[8] Siahaan,  Makhmul  Ikhsan. Pengunaan
Metode Classification and Regression Tree (CART) untuk Klasifikasi Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja di Kota Medan Tahun  2019. Skripsi .  Medan:  Fakultas Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam Universitas Sumatera Utara, 2021.
[9] Sumartini,  Siti  Holis  dan  Santi  Wulan Purnami. Penggunaan
Metode
Classification  and  Regression  Trees (CART) untuk Klasifikasi Rekurensi Pasien Kanker  Serviks  di  RSUD  Dr.  Soetomo Surabaya .  Jurnal  Sains  dan  Seni  ITS. Vol.4, No.2, 2015.
[10] Budhiman,  Arif. Evaluasi  Ketepatan Klasifikasi Penyakit ISPA (Infeksi Saluran
Pernapasan  Akut)  Pada  Anak  Balita Menggunakan Metode Classification Tree di  Puskesmas  Cukir  Kabupaten  Jombang Jawa  Timur. Tesis ,  Surabaya:  Fakultas Matematika,  Komputasi  dan  Sains  Data
Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember,
2018.
[11] Alfian,  Lisa  Purwanti. Hepatitis  Virus  C (HCV) di RSUP Dr. Wahidin Sudirohusodo  Makassar  Periode  2017- 2019. Skripsi . Makassar: Fakultas Kedokteran Universitas Hasanuddin, 2020.
[12] Zuama,  Robi  Aziz. Pembelajaran  Mesin Untuk  Diagnosis  Tingkat  Kerusakan  Hati Akibat  Hepatitis  C .  Journal  Speed-Sentra Penelitian  Engineering  dan  Edukasi. Vol.13, No.3, 2021