Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.2.1672
Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 429-445
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## THALASSEMIA MINOR SCREENING APPLICATION USING THE C4.5 METHOD BASED ON LARAVEL
Nicolas Sohputro *1 , Bangun Wijayanto 2 , Yogiek Indra Kurniawan 3
1,2,3 Informatics, Engineering Faculty, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia Email: 1 nicolas.sohputro@mhs.unsoed.ac.id , 2 bangun.wijayanto@unsoed.ac.id , 3 yogiek@unsoed.ac.id
(Article received: January 4, 2024; Revision: February 17, 2024; Published: April 04, 2024)

## Abstract
Thalassemia is an inherited blood disorder that causes anaemia and weak red blood cells. Thalassemia minor is a  type  of  thalassemia  where  the  patient  is  a  carrier  of  thalassemia  and  only  experiences  mild  anaemia.  To prevent an increase in the number of thalassemia cases, a screening process is held for an individual to confirm whether  there  is  a  thalassemia  carrier  in  the  body.  In  providing  screening  in  Banyumas  Regency, the  Unsoed Medical Faculty Thalassemia Research Team encountered several  problems, namely that the screening  results could  only  show  whether  an  individual  was  a  carrier  of  thalassemia  minor  or  not.  This  causes  a  problem because a good screening result is a probability. The second problem is the absence of an integrated information system  for  thalassemia  control  in  Banyumas  Regency.  The  solution  to  these  two  problems  is  to  build  a thalassemia  minor  screening  application.  The  application  uses  the  C4.5  data  mining  method  to  calculate  the likelihood of thalassemia minor in individuals. The application is made website-based using Laravel to speed up website development. The system also uses a web service to be able to access the created C4.5 algorithm.
Keywords : C4.5, data mining, laravel, thalassemia minor, web service

## APLIKASI SCREENING THALASSEMIA MINOR MENGGUNAKAN METODE C4.5 BERBASIS LARAVEL

## Abstrak
Thalassemia  adalah  kelainan  darah  yang  dapat  diwariskan  yang  menyebabkan  anemia  dan  rapuhnya  sel  darah merah. Thalassemia minor merupakan salah satu jenis thalassemia  dimana penderita merupakan pembawa sifat thalassemia  dan  hanya  mengalami  anemia  ringan.  Untuk  mencegah  peningkatan  jumlah  kasus  thalassemia diadakanlah  proses  screening  kepada  suatu  individu  untuk  mengkonfirmasi  ada  tidaknya  pembawa  sifat thalassemia  pada  tubuh.  Dalam  pengadaan  screening  di  Kabupaten  Banyumas,  Tim  Peneliti  Thalassemia Fakultas  Kedokteran  Unsoed  menemui  beberapa  permasalahan  yaitu  hasil  screening  yang  hanya  dapat menunjukkan  apabila  individu  merupakan pembawa sifat thalassemia  minor atau tidak. Hal  ini  mengakibatkan masalah dikarenakan hasil screening yang baik adalah berupa sebuah probabilitas. Masalah kedua adalah belum adanya sistem informasi yang terintegrasi untuk pengendalian thalassemia di Kabupaten Banyumas. Solusi dari kedua  permasalahan  tersebut  adalah  membangun  sebuah  aplikasi  screening  thalassemia  minor.  Aplikasi menggunakan  metode  data  mining  C4.5  untuk  menghitung  kemungkinan  thalassemia  minor  pada  individu. Aplikasi  dibuat  dengan  berbasis  website  menggunakan  Laravel  untuk  mempercepat  pengembangan  website. Sistem juga menggunakan web service untuk dapat mengakses algoritma C4.5 yang dibuat.
Kata kunci : C4.5, data mining, laravel, thalassemia minor, web service

## 1. PENDAHULUAN
Thalassemia  adalah  kelainan  darah  genetik yang ditandai dengan kurangnya jumlah hemoglobin dan  sel  darah  merah  dalam  tubuh  dari  jumlah normal.  Penyakit  ini  mengakibatkan  pembentukan hemoglobin  yang  tidak  sempurna  serta  sel  darah merah  yang  mudah  rusak  dan  berumur  pendek. Akibat  kerusakan  pada  hemoglobin  dah  sel  darah merah, penderita penyakit ini mengalami anemia dan
harus  melakukan  transfusi  darah  secara  rutin  [1]. Thalassemia  terbagi  menjadi  tiga  jenis  yaitu thalassemia  mayor,  thalassemia  intermedia,  dan thalassemia  minor.  Thalassemia  mayor  menduduki urutan  kelima  dalam  daftar  penyakit  katastropik nasional.  Thalassemia  minor  merupakan  jenis thalassemia  dimana  satu  gen  beta  globin  bermutasi. Penderita  penyakit  ini  hanya  mengalami  anemia ringan  dan  ukuran  sel  darah  merah  penderita mengecil. Apabila dua individu yang membawa sifat
thalassemia  minor  menikah,  anak  tersebut  memiliki potensi  sebesar  25%  untuk  mengidap  thalassemia mayor   [2]. Thalassemia  belum dapat disembuhkan, tetapi penyakit  ini dapat dicegah dengan  melakukan screening kepada suatu individu. Screening bertujuan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  pembawa sifat thalassemia pada tubuh.
Banyumas  merupakan  Kabupaten  dengan tingkat  prevalensi carrier thalassemia  yang  cukup tinggi  yaitu  kurang  lebih  8%  [3].  Dalam  pengadaan screening di  Kabupaten  Banyumas,  Tim  Peneliti Thalassemia  Fakultas  Kedokteran  Unsoed  menemui beberapa permasalahan. Permasalahan  yang ditemui adalah  hasil screening yang  hanya  menunjukkan apabila  individu  positif  atau  negatif  memiliki pembawa sifat thalassemia minor. Hal ini mengakibatkan masalah dikarenakan hasil screening yang baik adalah berupa sebuah probabilitas.
Masalah  kedua  adalah  belum  adanya  sistem informasi  atau  aplikasi  yang  terintegrasi  untuk pengendalian  thalassemia  di  Kabupaten  Banyumas. Kedua hal tersebut menyebabkan terjadinya kesalahan dalam  hasil pengecekan  laboratorium dan kesulitan  dalam  mengelola  data  untuk  pengendalian thalassemia  pada  instansi  dan  aparat  kesehatan  di Kabupaten Banyumas.
Beberapa  penelitian  terkait  telah  dilakukan untuk  mengatasi  permasalahan  yang  terkait  dengan prediksi  atau  klasifikasi  yaitu  dengan  menggunakan algoritma data mining diantaranya yaitu menggunakan  metode  Naïve  Bayes  [4], K-Nearest Neighbor [5], Random Forest [6], dll. C4.5 Classifier merupakan salah satu algoritma data  mining untuk  membuat  sebuah  pohon keputusan  ( decision  tree )  untuk  menyelesaikan permasalahan prediksi atau klasifikasi [7]. Algoritma  ini  telah  digunakan  pada  beberapa penelitian  terkait  [7]–[9].  Algoritma  C4.5  akan dibangun dengan bahasa pemrograman Python.
Laravel  adalah  sebuah framework berbasis bahasa  pemrograman  PHP  yang  menganut  konsep MVC ( Model, View, dan Controller ). Konsep  MVC merupakan  sebuah  konsep  yang  memisah  bagian tampilan  ( front-end )  dan  bagian  pengelolaan  data ( back-end )  [10].  Laravel  memiliki  banyak  fitur unggulan  yang  dapat  memudahkan  pengembang dalam membangun website [11].
Untuk  menghubungkan  algoritma  dengan Laravel  dibutuhkanlah  sebuah web  service . Web Service adalah  suatu  perangkat  lunak  yang mendukung  interaksi  antar  mesin  melalui  jaringan komputer. Web  Service yang  berisi  sekumpulan fungsi, protokol komunikasi, atau subroutine disebut dengan  API  ( Application  Programming  Interface ) [12].  API web  service dapat  mempermudah  dalam pengaksesan  dan  integrasi  data  serta  dapat meningkatkan keamanan aplikasi [13].
Salah  satu  arsitektur  dalam  pembuatan web service adalah  REST.  REST  merupakan  salah  satu
layanan  yang  memungkinkan  komunikasi  data melalui Hypertext Transfer Protocol (HTTP) [14]. Beberapa  penelitian  terkait  telah  dilakukan mengenai  pengimplementasian  REST web  service yaitu pada penelitian [15], [16]. Melalui implementasi  REST web  service kedua  perangkat lunak  pada  penelitian  tersebut  berhasil  untuk  saling berkomunikasi dan bertukar data.
Berdasarkan  permasalahan  dan  metode  yang telah dijelaskan sebelumnya,  maka dalam penelitian ini  akan  dibangun  sebuah  aplikasi screening thalassemia  minor  menggunakan  metode  C4.5 berbasis  Laravel.  Metode  C4.5  digunakan  untuk membuat  sebuah  model  klasifikasi  thalassemia minor  khusus  berdasarkan  data  hasil  screening thalassemia penduduk Kabupaten Banyumas. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat menjadi solusi dari masalah pengendalian screening thalassemia minor di Kabupaten Banyumas. Diharapkan  juga  dapat  membantu  Tim  Peneliti Thalassemia  Fakultas  Kedokteran  Unsoed  dalam mendiagnosis thalassemia minor pada individu.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, metodologi pengembangan  yang  digunakan  adalah  metode pengembangan Waterfall. Metode ini  memiliki  lima tahapan yaitu Requirement, Design, Implementation, Verification, dan Maintenance .  Berikut  adalah penerapan  dari  tahapan  –  tahapan  metode Waterfall dalam perancangan sistem ini.
Gambar 1. Metode Pengembangan Waterfall
2.1 Requirement
Tahap Requirement merupakan tahap pengumpulan  data  dan  kebutuhan  dari  sistem  yang akan  dibuat  untuk  mengetahui  kebutuhan  atau spesifikasi  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna  dalam aplikasi. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah wawancara dengan Tim Peneliti Thalassemia Fakultas Kedokteran Unsoed. Pada tahap ini peneliti juga  mendapat  data  kasus  thalassemia  minor  yang digunakan untuk pembuatan model algoritma C4.5.
Setelah  data  terkumpul,  data  tersebut  akan dianalisis agar peneliti mendapat gambaran dari alur sistem,  kebutuhan,  fitur  –  fitur,  dan  kebutuhan fungsional  apa  saja  yang  diperlukan.  Berdasarkan hasil  wawancara  dengan  Tim  Peneliti  Thalassemia
Fakultas  Kedokteran  Unsoed,  Aplikasi  Screening Thalassemia  Minor  ini  terdiri  dari  enam  pengguna yaitu  Pasien  atau  umum,  Admin,  Admin  Berita, Dokter, Dinas Kesehatan, dan Laboratorium. Sistem Informasi  juga  terdiri  dari  beberapa  modul  yaitu manajemen  pengguna  sistem,  manajemen  penyakit dan gejala, manajemen data pengetahuan, manajemen  berita  atau  informasi,  manajemen cascade  sistem,  serta  modul  monitoring  dan reporting.  Sistem  juga  harus  dapat  mengakses  web service dan basis data pengetahuan model algoritma C4.5.

## 2.2 Design
Dalam  tahap design hasil  dari  tahap  analisis akan diubah menjadi solusi – solusi untuk memenuhi kebutuhan  yang  diperlukan  oleh  sistem.  Solusi tersebut  kemudian  direpresentasikan  ke  dalam sebuah rancangan desain agar dapat diimplementasikan  ke  dalam  kode  pada  tahap Implementation .  Rancangan  dari  solusi  yang diperoleh ditampilkan dalam bentuk diagram seperti Flowchart , UML, dan ERD.

## 2.3 Implementation
Pada  tahap  implementation  hasil  rancangan yang  sudah  dibuat  akan  diubah  ke  dalam  bentuk kode  program  dan  dibuatlah  model  algoritma  C4.5 untuk screening Thalassemia Minor. Dalam penerapannya  digunakan  bahasa  pemrograman HTML,  CSS,  Javascript,  PHP,  dan  Framework Laravel dan menggunakan database MySQL.
Untuk web  service digunakanlah  REST  web service  agar  aplikasi  dapat  mengakses  model algoritma  C4.5  yang  terletak  pada web  service dengan mengimplementasikan salah satu framework Python yaitu Flask.
Data kasus thalassemia minor terdiri dari empat atribut  yaitu  Hemoglobin  (Hb), Mean  Corpuscular Volume (MCV), Mean  Corpuscular  Hemoglobin (MCH),  dan  DNA  yang  bertindak  sebagai  label atribut.  Atribut  –  atribut  tersebut  akan  digunakan untuk  membuat  pohon  keputusan  model  C4.5. Berikut  adalah  tahapan  algoritma  C4.5  dalam membangun pohon keputusan [8]:
1. Pilih atribut sebagai akar
2. Buat cabang untuk setiap atribut
3. Membagi kasus dalam cabang
4. Ulangi  proses  untuk  masing  –  masing cabang  sampai  semua  kasus  pada cabang memiliki kelas yang sama.
Pemilihan atribut sebagai akar ( root ) ditentukan  dengan  menghitung entropy dan  nilai gain pada setiap atribut. Berikut adalah rumus untuk menghitung entropy dan gain yang  digunakan  pada algoritma  C4.5.  Rumus entropy dijelaskan  pada
Rumus 1 dan Rumus gain dijelaskan pada Rumus 2 [8]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: S = Himpunan kasus n = Jumlah partisi S
pi = Proporsi dari Si terhadap S
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan:
S   = Himpunan kasus
A   = Atribut
n   = jumlah partisi atribut A
|Si|   = Jumlah kasus pada partisi ke-1 |S|   = Jumlah kasus kedalam S
Setelah aplikasi dan model screening thalassemia  minor  telah  dibuat,  aplikasi  dan  model akan diuji pada tahap verification .

## 2.4 Verification
Pada  tahap verification dilakukan  pengujian pada aplikasi untuk mengetahui apakah sistem sudah memenuhi  kebutuhan  yang  diperlukan,  sesuai dengan  hasil  perancangan,  dan  apakah  setiap  fitur dapat  berjalan  dengan  baik  atau  tidak.  Dengan melakukan  pengujian,  kesalahan  atau error yang akan  muncul  pada  aplikasi  dapat  dicegah  dan diperbaiki  sebelum  digunakan  oleh  pengguna.  Pada tahapan  ini  dilakukan  juga  validasi  terhadap fungsionalitas  dan  kebutuhan  yang  terdokumentasi dalam  hasil  rancangan.  Proses  pengujian  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Black  Box Testing .
Untuk  menguji  model  yang  telah  dibuat, digunakanlah confusion  matrix untuk  mengetahui tingkat accuracy,  precision, dan recall dari  model. Berikut adalah rumus dari accuracy , precision, dan recall :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (3) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (5)

## 2.5 Maintenance
Setelah  melalui  tahap verification ,  aplikasi yang  telah  dibuat  akan  diimplementasikan  di lingkungan  kerja  pengguna  dan  digunakan  oleh pengguna.
Aplikasi juga memerlukan maintenance (pemeliharaan) agar dapat terus berjalan dengan baik sehingga terhindar dari error atau kesalahan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  Tugas  Akhir  ini,  Aplikasi
Screening Thalassemia Minor Menggunakan Metode  C4.5  Berbasis  Laravel  dibuat  dengan metode pengembangan Waterfall . Berikut merupakan tahapan pengembangan sistem berdasarkan metode Waterfall.

## 3.1 Requirement
Pada  tahap Requirement dikumpulkanlah  data atau  informasi  untuk  memperoleh  kebutuhan  – kebutuhan dari pengguna sistem.
Wawancara  merupakan  bagian  dari  tahap requirement untuk  memperoleh  data  atau  informasi mengenai kebutuhan sistem yang akan dikembangkan.  Wawancara  dilakukan  kepada  Tim Peneliti  Thalassemia  Fakultas  Kedokteran  Unsoed sebagai narasumber yang terkait dengan perancangan Aplikasi Screening Thalassemia Minor.
Berdasarkan  hasil  dari  wawancara  yang dilakukan, dapat diperoleh rincian mengenai aplikasi yang  dibuat.  Halaman  Beranda  akan  tampil  ketika seluruh  pengguna  (Pasien  atau  Umum,  Admin, Admin  Berita,  Dokter,  Dinas  Kesehatan,  dan Laboratorium)  masuk  ke  dalam  sistem.  Di  dalam Halaman Beranda terdapat artikel – artikel mengenai Thalassemia  yang  dapat  dibaca  oleh  pasien  atau pengguna umum.  Lalu terdapat Halaman Berita dan Halaman  Agenda  menampilkan  rangkaian  berita atau  agenda  kepada  Pasien  atau  umum.  Jika  Pasien atau  pengguna  umum  ingin  melakukan screening maka akan diarahkan ke Halaman Login. Jika belum memiliki  akun  maka  terdapat  Halaman  Register untuk  membuat  akun.  Setelah  memiliki  akun  dan melakukan  proses  Login  maka  Pasien  dapat melakukan screening Thalassemia  pada  Halaman Pemeriksaan.
Admin, Admin Berita, Dokter, Dinas
Kesehatan,  dan  Laboratorium  akan  ditampilkan Halaman Dashboard ketika sudah  Login.  Fitur  yang ditampilakn pada Halaman Dashboard akan
disesuaikan dengan role dari masing – masing akun. Admin  Berita  dapat  mengakses  menu  Manajemen Berita  untuk  menambah,  mengubah,  melihat,  dan menghapus berita, informasi atau agenda, dan artikel edukasi  pada  sistem.  Dokter,  Dinas  Kesehatan,  dan Laboratorium  dapat  mengakses  menu  Daftar  Hasil Screening.  Halaman  ini  berisi  data  hasil screening milik pasien. Pada halaman ini juga terdapat tombol Konfirmasi  yang  digunakan  untuk  menampilkan halaman  konfirmasi.  Halaman  ini  bertujuan  untuk mengkonfirmasi hasil tes lanjutan Hb Electrophoresis dari pasien.
Admin selain memiliki menu yang hanya dapat diakses  oleh  dirinya  sendiri  juga  dapat  mengakses menu Manajemen Berita dan Daftar Hasil Screening. Menu  yang  hanya dapat diakses oleh  Admin adalah menu Manajemen User, Data Master, dan Manajemen Model C4.5. Halaman Manajemen User merupakan halaman yang berfungsi untuk membuat, melihat,  mengubah,  dan  menghapus  akun  Dokter, Dinas  Kesehatan,  Laboratorium,  dan  Admin  Berita. Halaman  Data  Master  merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  menyetujui  data  hasil screening thalassemia  dari  pasien  yang  sudah  dikonfirmasi statusnya  melalui  tes  lanjutan  Hb Electrophoresis . Halaman  Manajemen  Model  C4.5  merupakan halaman yang berfungsi untuk membuat model C4.5 berdasarkan  data  –  data  baru  yang  telah  terkumpul dan  memilih  model  yang  digunakan  dalam  proses screening Thalassemia pasien  di  dalam  sistem. Seluruh  pengguna  (Pasien,  Admin,  Admin  Berita, Dokter,  Dinas  Kesehatan,  dan  Laboratorium)  juga dapat  mengubah  profil  data  diri  dan  password  akun mereka.

## 3.2 Design
Setelah  menganalisis  kebutuhan  sistem,  maka berlanjut ke tahap design (perancangan).
Secara  umum  arsitektur  sistem  terdiri  atas  3 bagian  mendasar  yakni web-based app, mobile app, dan backend core app . Gambar 2 memperlihatkan  arsitektur  dari aplikasi yang akan dikembangkan.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.2.1672
Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 429-445
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## Gambar 2. Arsitektur Aplikasi Screening Thalassemia
Berdasarkan kebutuhan – kebutuhan yang telah disebutkan  dibuatlah  sebuah flowchart,  use  case diagram, serta entity  relationship  diagram dari aplikasi  screening  thalassemia. Flowchart terbagi
menjadi dua,  yaitu alur sistem dari akun Pasien dan alur sistem dari akun Admin, Admin Berita, Dokter,
Dinas Kesehatan, dan Laboratorium. Gambar 3 s.d. Gambar 6 adalah  masing  –  masing flowchart,  use case diagram, serta entity relationship diagram dari aplikasi screening thalassemia.
Gambar 4. Flowchart Akun Administrasi
Gambar 5. Entity Relationship Diagram Aplikasi
Gambar 6. Use Case Diagram Aplikasi

## 3.3 Implementation
Halaman  Login  merupakan  halaman  yang digunakan  agar  Pasien  atau  Pengguna  Umum  dapat mengakses  menu  pemeriksaan  untuk  melakukan screening  Thalassemia.  Halaman  Login  juga bertujuan  untuk  masuk  ke  halaman  administrasi pada  pengguna  dengan  akun  Admin,  Admin  Berita, Dokter,  Dinas  Kesehatan,  dan  Laboratorium. Pengguna perlu memasukkan username dan
password  mereka  serta  kode  verifikasi,  setelah  itu sistem  akan  mengirimkan  data  pengguna  menuju server  Flask  melalui  API.  Jika  username  dan password  yang  diinputkan  valid,  maka  Server  akan menghasilkan  sebuah  token  yang  digunakan  untuk mengakses  menu  –  menu  yang  melibatkan  Server Flask  seperti  menu  Pemeriksaan  dan  Manajemen Model.  Halaman  Login  sistem  dapat  dilihat  pada Gambar
7 .
Gambar 7. Halaman Login
Halaman  Register  merupakan  halaman  yang digunakan  oleh  Pengguna  Umum  untuk  membuat akun  Pasien  agar  mereka  dapat  melakukan
screening.  Halaman  Register  sistem  dapat  dilihat pada Gambar 8. Gambar 8. Halaman Register
Halaman  Beranda  bertindak  sebagai landing page untuk  Pengguna  Umum  atau  Pasien.  Pada halaman  ini  berisi  artikel  edukasi  yang  dapat memberi pengetahuan seputar penyakit Thalassemia serta  cara  pencegahannya.  Halaman  Beranda  dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Beranda
Halaman  Berita  merupakan  halaman  yang berisi  daftar  berita  seputar Thalassemia  yang  dibuat oleh  Admin  atau  Admin  Berita.  Pengguna  Umum atau Pasien dapat membaca artikel dengan menekan judul  dari  artikel  yang  ingin  dibaca.  Jika  ditekan, maka  akan  tampil  isi  keseluruhan  artikel  berita
tersebut  pada  Halaman  Detail  Berita.  Sama  halnya dengan  Halaman  Berita,  Halaman  Agenda  halaman yang  berisi  daftar  agenda  atau  informasi  seputar Thalassemia.  Halaman  Berita  dapat  dilihat  pada Gambar 10.
Gambar 10. Halaman Berita
Halaman  Pemeriksaan  merupakan  halaman yang  digunakan  untuk  proses  screening.  Pada halaman ini terdapat rekaman hasil screening Pasien serta peta yang berisi lokasi Puskesmas atau Rumah Sakit  yang  dapat  dikunjungi  oleh  Pasien  untuk
melakukan  tes  hemoglobin  rutin  yang  dapat  dilihat setelah menekan tombol lokasi tes hemoglobin rutin. Halaman  Pemeriksaan  dapat  dilihat  pada  Gambar 11.
Gambar 11. Halaman Pemeriksaan
Untuk  melakukan  screening  Pasien  perlu menekan tombol ‘Lakukan Screening Thalassemia’. Setelah  ditekan  Pasien  akan  ditampilkan  Halaman Screening  Thalassemia.  Pada  halaman  ini,  Pasien dapat  mengisikan  nilai  Hb,  MCV,  MCH  yang diperoleh  dari  hasil  tes  hemoglobin  rutin.  Setelah diisi  dan  menekan  tombol  ‘Diagnosa’,  data  akan dikirimkan  menuju  Server  Flask  melalui  API  yang telah dibuat dimana data tersebut akan diproses oleh
Model Screening Thalassemia menggunakan metode C4.5.  Setelah  diproses,  hasil  akan  ditampilkan  pada Halaman  Pemeriksaan.  Terdapat  dua  hasil  prediksi yang dapat terjadi yaitu ‘Kecenderungan Positif’ dan ‘Kecenderungan Negatif’ dengan persentase probabilitas  keyakinan  dari  hasil  prediksi.  Halaman Screening  Thalassemia  dapat  dilihat  pada  Gambar 12.

## Gambar 12. Halaman Screening Thalassemia
Apabila hasil prediksi ‘Kecenderungan Positif’ maka  Pasien  dianjurkan  untuk  melakukan  Tes  Hb Electrophoresis .  Setelah  Pasien  mendapat  hasil  dari tes  lanjutan  maka,  pasien  dapat  menginputkan  hasil tersebut  pada  form  tes  lanjutan  yang  dapat  diakses melalui link pada kolom status Pasien. Sesudah form
tersebut diisi dan disimpan, Pasien diharapkan untuk konsultasi dengan Dokter. Dokter akan menganalisis hasil tes lanjutan tersebut untuk memutuskan apabila Pasien  positif  memiliki  Thalassemia  Minor  atau tidak.  Halaman  Tes  Lanjutan  dapat  dilihat  pada Gambar 13.
Gambar 13. Halaman Tes Lanjutan
Halaman  Dashboard  merupakan  halaman  yang tampil  pertama  kali  ketika  Admin,  Admin  Berita, Dokter,  Dinas  Kesehatan,  atau  Laboratorium  telah Login.  Pada  halaman  ini  terdapat  informasi
mengenai  berbagai  menu  sesuai  dengan role akun masing  –  masing. Halaman Dashboard dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Halaman Dashboard
Halaman Manajemen Berita merupakan halaman  yang  digunakan  oleh  Admin  dan  Admin Berita  untuk  mengelola  artikel  –  artikel  berita  yang ada  pada  sistem.  Halaman  Manajemen  Berita memiliki tiga submenu yaitu Daftar Berita, Agenda, dan Artikel  Edukasi.  Pada halaman  utama
Manajemen Berita terdapat daftar yang berisi artikel –  artikel  aktif  pada  sistem  sesuai  dengan  submenu yang  dipilih.  Halaman  Manajemen  Berita  memiliki empat  menu  untuk  membuat,  mengubah,  melihat detail,  dan  menghapus  artikel  berita.  Halaman Manajemen Berita dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Halaman Manajemen Berita
Halaman  Daftar  Hasil  Screening  merupakan halaman  yang  berisi  daftar  hasil  screening  dari Pasien.  Pada  halaman  ini  Admin,  Dokter,  Dinas Kesehatan,  atau  Laboratorium  dapat  melihat  nilai hasil  tes  darah  Pasien  dan  hasil  prediksi  dan
probabilitas  yang  telah  dihitung  oleh  sistem. Terdapat  dua  menu  pada  halaman  ini  yaitu Konfirmasi  serta  Hapus.  Halaman  Daftar  Hasil Screening dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Halaman Daftar Hasil Screening
Menu  Konfirmasi  digunakan  oleh  Aparat Kesehatan (Dokter, Dinas Kesehatan, dan Laboratorium)  untuk  mengkonfirmasi  Thalassemia Minor  pada  Pasien  setelah  dianjurkan  untuk melakukan  Tes  Lanjutan  Hb Electrophoresis .  Pada halaman  ini  terdapat  form  yang  berisi  data  hasil screening  dari  Pasien  serta radio  button yang  berisi dua opsi yaitu Positif atau Negatif, Radio button ini digunakan  untuk  mengkonfirmasi  Thalassemia Minor pada Pasien.
Menu  Hapus  digunakan  apabila  terdapat  data Pasien  yang  belum  terkonfirmasi  melalui  Tes Lanjutan  Hb Electrophoresis yang  ingin  dihapus. Admin, Dokter, Dinas Kesehatan, atau Laboratorium
dapat  menghapus  data  tersebut  dengan  menekan tombol Hapus.
Halaman  Manajemen  User  merupakan  menu yang  hanya  dapat  diakses  oleh  Admin  yang berfungsi  untuk  mengelola  akun  Admin  Berita, Dokter,  Dinas  Kesehatan,  dan  Laboratorium.  Pada halaman  utama  Manajemen  User  terdapat  daftar akun  yang  aktif  pada  sistem.  Halaman  Manajemen User  memiliki  empat  menu  untuk  membuat, mengubah,  melihat  detail,  dan  menghapus  akun Admin Berita serta Aparat Kesehatan (Dokter, Dinas Kesehatan, dan
Laboratorium). Halaman
Manajemen User dapat dilihat pada Gambar 17.

## Gambar 17. Halaman Manajemen User
Halaman  Data  Master  merupakan  halaman yang  dapat  diakses  oleh  Admin  yang  berfungsi untuk  mengkonfirmasi  data  screening  Pasien  yang telah  dikonfirmasi  melalui  Tes  lanjutan  Hb Electrophoresis oleh  Dokter,  Dinas  Kesehatan,  atau
Laboratorium.  Data  screening  Pasien  yang  telah disetujui  dapat  digunakan  oleh  sistem  dalam membangun  model  screening  C4.5  baru.  Halaman Data Master dapat dilihat pada Gambar 18.
Gambar 18. Halaman Data Master
Halaman Manajemen Model merupakan halaman  dimana  Admin  dapat  mengelola  Model C4.5  yang  digunakan  untuk  screening  pada  sistem. Pada halaman ini terdapat daftar model - model C4.5 pada  sistem.  Pada  halaman  ini  terdapat  menu  Buat Model  yang  dapat  membuat  model  screening  C4.5 baru  berdasarkan  dataset  dan  hasil  screening  Pasien yang telah disetujui sebelumnya pada Halaman Data Master.
Untuk  mengakses  menu  ini  Admin  dapat menekan tombol ‘Buat Model Baru’  yang ada pada halaman. Jika ditekan maka sistem akan menampilkan Halaman Buat Model dimana terdapat form  untuk  mengisi  nama  model  screening  C4.5 yang  akan  dibuat.  Jika  sudah  diisi  tekan  tombol ‘Buat  Model’.  Kemudian  server  Flask  akan menerima  data  nama  dari  model  dan  membangun
model  C4.5  tersebut.  Jika  telah  dibangun  maka model  akan  disimpan  dan  akan  muncul  pada  daftar model pada Halaman Manajemen Model.
Untuk  mengaktifkan  model  yang  telah  dibuat, Admin  cukup  menekan  tombol  ‘Aktifkan’  pada model  yang  ingin  diaktifkan.  Aplikasi  kemudian akan  memunculkan  peringatan  yang  jika  disetujui, akan  menggunakan  model  yang  dipilih  sebagai model screening Thalassemia Minor Pasien.
Halaman  Ubah  Profile  merupakan  halaman yang  dapat  digunakan  oleh  Pasien,  Admin,  Admin Berita,  Dokter,  Dinas  Kesehatan,  dan  Laboratorium untuk  melengkapi  atau  mengubah  data  diri  mereka. Halaman  ini  dapat  diakses  pada  bagian dropdown navbar setiap akun.
Halaman Ubah password adalah halaman yang dapat digunakan oleh Pasien, Admin, Admin Berita,
Dokter,  Dinas  Kesehatan,  dan  Laboratorium  untuk mengubah  password  akun  mereka.  Halaman  ini dapat  diakses  pada  bagian dropdown  navbar setiap akun.
Modul  Algoritma  Cerdas  merupakan  modul yang  bertugas  untuk  membangun  sebuah  model screening thalassemia dengan metode C4.5 berdasarkan  sebuah  dataset  pada  server  Flask. Modul  ini  mengimplementasikan  beberapa library dari  Python  untuk  membuat  model  C4.5  seperti NumPy, Pandas, sklearn, dan pickle.
Untuk  membuat  model  C4.5  digunakanlah library sklearn.  Untuk  fungsi training dan testing model  masih  menggunakan  fungsi  -  fungsi  bawaan dari library sklearn. Library sklearn  juga  dapat menghitung  nilai accuracy,  recall, dan precision dari  model  yang  telah  dibuat.  Model  yang  telah dibuat  disimpan  kedalam  server  menggunakan fungsi dari library pickle.
Ketika  Pasien  mengirimkan  data  screening mereka seperti Hb, MCV, dan MCH melalui HTTP, server akan menguji data tersebut pada model C4.5. Hasil  prediksi  serta  probabilitas  Thalassemia  Minor Pasien  akan  dikirim  kembali  dalam  bentuk  JSON menuju sistem untuk ditampilkan ke Pasien.
Admin dapat membuat model baru berdasarkan data  –  data  hasil  screening  yang  telah  disetujui  dan terkumpul  pada  sistem.  Data  –  data  tersebut didapatkan  melalui  database  dan  disimpan  kedalam sebuah dataframe yang  berisi  data  –  data  screening lama  untuk  membangun  sebuah  model  screening C4.5  baru.  Model  tersebut  kemudian  disimpan menggunakan library pickle  agar  dapat  digunakan oleh sistem.

## 3.4 Verification
Pada  tahapan  Verifikasi  ( Verification) ,  sistem yang  telah  dibuat  diuji  untuk  mengetahui  apakah sistem sudah memenuhi fungsionalitas dan kebutuhan  yang  diperlukan,  sesuai  dengan  hasil perancangan,  dan  apakah  setiap  fitur  dapat  berjalan dengan  baik  atau  tidak.  Dengan  melakukan pengujian,  kesalahan  atau  error  yang  akan  muncul pada  sistem  dapat  dicegah  dan  diperbaiki  sebelum digunakan  oleh  user.  Proses  pengujian  terdiri  dari dua  bagian  yaitu  pengujian  sistem  dan  pengujian model.  Metode  pengujian  sistem  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah Black  Box  Testing sedangkan metode pengujian model yang digunakan adalah confusion matrix .
Tabel 1. Hasil Pengujian Black Box No. Nama Halaman Jumlah Test Case Hasil yang Diharapkan Keterangan 1. Halaman Login 10 Setiap Pengguna Berhasil Login Valid 2. Halaman Register 18 Pengguna Umum dapat membuat Akun Pasien Valid 3. Halaman Beranda 2 Menampilkan Halaman Beranda Valid 4. Halaman Berita 2 Menampilkan Daftar Berita Valid 5. Halaman Agenda 2 Menampilkan Daftar Agenda Valid 6. Halaman Pemeriksaan 14 Pasien dapat melakukan Screening Thalassemia Minor dan memnampilkan hasil prediksi Valid 7. Halaman Dashboard 1 Menampilkan Halaman Dashboard untuk Admin, Admin Berita, Dokter, Dinas Kesehatan, atau Laboratorium Valid 8. Halaman Manajemen Berita 23 Admin dan Admin Berita dapat membuat, mengubah, melihat, dan menghapus berita Valid 9. Halaman Daftar Hasil Screening 6 Admin, Dokter, Dinas Kesehatan, dan Laboratorium dapat melihat daftar hasil screening dari Pasien, mengonfirmasi status Thalassemia Minor pasien, serta menghapus data hasul screening pasien Valid 10. Halaman Manajemen User 21 Admin dapat membuat, mengubah, menghapus, dan melihat detail akun serta menampilkan daftar pengguna akun Admin Berita, Dokter, Dinas Kesehatan, dan Laboratorium Valid 11. Halaman Data Master 4 Admin dapat menyetujui data screening Thalassemia Minor pasien untuk digunakan dalam proses pembuatan model screening Thalassemia Minor yang baru Valid 12. Halaman Manajemen Model 9 Admin dapat membuat model screening Thalassemia Minor baru serta mengatur model screening yang akan digunakan pada aplikasi Valid 13. Halaman Ubah Profile 16 Setiap Akun dapat mengubah data profil mereka Valid 14. Halaman Ubah Password 6 Setiap Akun dapat mengubah password yang digunakan untuk Login ke aplikasi Valid
Hasil  Pengujian Black  Box menunjukkan bahwa  semua  fitur  dan  menu  dalam  sistem  yang telah  dibuat  sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan pengembang  ditunjukan  dengan  hasil  pengujian setiap menu atau fitur yaitu Valid.
Confusion  Matrix adalah  metode  untuk memvalidasi hasil dari model screening Thalassemia dengan  metode  C4.5  pada  penelitian  ini.  Ada  tiga
parameter yang digunakan untuk memvalidasi model yang  dibuat  yaitu Accuracy,  Precision, dan Recall. Pengujian  model  screening  C4.5  pada  sistem menggunakan  fungsi confusion  matrix pada  library sklearn.  Berikut  adalah  hasil  pengujian confusion matrix yang diperoleh model screening.
Gambar 19. Hasil Pengujian Confusion Matrix pada Model Screening C4.5
Dari  hasil  pengujian  diperoleh  nilai accuracy senilai 92,7273%, precision sebesar 0,75, dan recall sebesar 0,5 untuk model screening C4.5.
Untuk  memvalidasi  hasil  pengujian confusion matrix dari  model,  dilakukan  juga  pengujian confusion  matrix dari  model  pada  aplikasi  Weka. Weka  merupakan  aplikasi  yang  menyediakan  alat  – alat untuk preprosesing data serta mengimplementasikan algoritma – algoritma machine  learning seperti  metode  C4.5.  Hasil perhitungan  model  screening  C4.5  pada  Weka adalah sebagai berikut.
Gambar 20. Hasil Pengujian Confusion Matrix Model Screening C4.5 pada Aplikasi Weka
Dari  hasil  pengujian  diperoleh  nilai accuracy senilai  92,7273%, precision sebesar  0,857,  dan recall sebesar  0,667  untuk  model  screening  C4.5 pada aplikasi Weka.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  pada  model  screening  C4.5,  model  yang telah  dibuat  mendapat  skor accuracy yang  cukup baik sebesar 92,7273% pada sistem maupun aplikasi Weka. Sehingga, model screening Thalassemia yang telah dibuat dapat digunakan pada sistem.

## 3.5 Maintenance
Pada  tahapan Maintenance ,  sistem  yang  sudah diuji akan di deploy . Aplikasi Screening Thalassemia Minor Menggunakan Metode C4.5 Berbasis Laravel akan  dipelihara  ( maintenance )  agar  sistem  dapat terus  berjalan  dan  terhindar  dari  error  atau kesalahan.

## 4. DISKUSI
Aplikasi  yang  dikembangkan  pada  penelitian ini merupakan aplikasi screening Thalassemia Minor yang dibuat berdasarkan kebutuhan dari Tim Peneliti Thalassemia  Fakultas  Kedokteran  Unsoed.  Dalam proses  pengembangan,  setiap  fitur  dan  menu  pada aplikasi membutuhkan persetujuan dari Tim Peneliti
Thalassemia  Fakultas  Kedokteran  Unsoed  agar sesuai dengan kebutuhan mereka. Data dan variable yang  digunakan  pada  aplikasi  ini  digunakan berdasarkan  pengetahuan  yang  di  dapat  dari  Tim Peneliti Thalassemia Fakultas Kedokteran Unsoed.
Beberapa penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [17], [18] menunjukkan pengimplementasian  algoritma  C4.5  pada  aplikasi berbasis website mampu  menjadi  solusi  untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi serta mempermudah pengguna dalam menentukan keputusan. Dampak positif adanya aplikasi screening Thalassemia Minor yaitu mampu memberikan  kemudahan  dalam  pengelolaan  data mengenai  proses  screening  Thalassemia  Minor  dan kemudahan  pengaksesan  data  karena  aplikasi berbasis website dan  data  sudah  terintegrasi  dalam database.  Dengan  menerapkan  algoritma  C4.5 aplikasi berbasis website ini juga dapat memudahkan Pasien  untuk  melakukan  screening  Thalassemia Minor.  Aplikasi  ini  juga  dapat  membantu  Tim Peneliti  Thalassemia  Fakultas  Kedokteran  Unsoed untuk  mendata  Pasien carrier gen  Thalassemia Minor di Kabupaten Banyumas.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  pembuatan  Aplikasi Screening Thalassemia Minor Menggunakan Metode  C4.5  Berbasis  Laravel  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Aplikasi  Screening  Thalassemia  Minor  terdiri dari  enam  pengguna  yaitu  Pasien,  Admin, Admin  Berita,  Dokter,  Dinas  Kesehatan,  dan Laboratorium.  Pasien  dapat  membaca  artikel berita,  edukasi,  agenda,  dan  melakukan screening  Thalassemia.  Admin  dan  Admin Berita  dapat  mengelola  artikel  berita  pada sistem.  Admin,  Dokter,  Dinas  Kesehatan,  dan Laboratorium dapat  memonitor hasil screening Pasien  serta  mengkonfirmasi  Thalassemia Pasien.  Admin  dapat  mengelola  Pengguna sistem selain Pasien, menyetujui data screening
Pasien yang telah dikonfirmasi, serta mengelola model screening C4.5 pada sistem.
2. Dengan adanya Aplikasi Screening
Thalassemia  Minor,  Tim  Peneliti  Thalassemia Fakultas  Kedokteran  Unsoed  dapat  mengelola data  mengenai  proses  screening  Thalassemia Minor  secara  terintegrasi  dan  tersimpan  dalam suatu  database.  Sehingga  diharapkan  dapat membantu  Tim  Peneliti  dalam  mengendalikan screening  thalassemia  minor  di  Kabupaten Banyumas  serta  dapat  membantu  dalam mendiagnosis thalassemia minor pada individu.
3. Dengan adanya Aplikasi Screening
Thalassemia  Minor  yang  berbasis  website,
Pasien  dapat  mengetahui  informasi  dan  berita terkini  mengenai  Thalassemia  serta  dapat melakukan screening  Thalassemia  Minor kapanpun dan dimanapun.
4. Hasil  pengujian black  box pada  Aplikasi Screening  Thalassemia  Minor  menunjukkan bahwa  sistem  sudah  sesuai  dengan  rancangan yang dibuat dibuktikan dengan  hasil pengujian yang  menunjukkan  hasil Valid pada setiap test case . 5. Berdasarkan  hasil  pengujian confusion  matrix dapat  disimpulkan  bahwa  model  C4.5  yang digunakan pada Aplikasi Screening Thalassemia  Minor  layak  digunakan  untuk melakukan  prediksi  pada  proses  screening Thalassemia Pasien dilihat dari Model screening C4.5 yang memperoleh skor accuracy sebesar  92,7273%, precision sebesar 75%, dan recall sebesar 50%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. K. Rediyanto, “Deteksi Dini
Thalassemia,” Pratista  Patol. ,  vol.  8,  no.  1, 2023.
[2] F.  A.  Khikmah  dan  H.  S.  Prijopranoto, “Prevalensi Thalasemia Beta Minor Dengan Menggunakan  Indeks  Mentzer  Pada  Pasien Anemia  Suku  Sabu  Di  Rsud  Sabu  Raijua,”
Journals  Ners  Community ,  vol.  13,  no.  2, hal. 301–306, 2022.
[3] L.  Rujito,  Q.  Santosa,  D.  W.  D.  Lestari,  E. Sutrisna,  dan  A.  T.  Hapsari,  “Pelatihan Deteksi Karier Thalassemia kepada Bidan di Banyumas,” Din.  J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol.  5,  no.  5,  hal.  1074–1078,  2021,  doi: 10.31849/dinamisia.v5i5.4659.
[4] D. Y. Liliana, H. Maulana, dan A. Setiawan, “Data  Mining  untuk  Prediksi  Status  Pasien Covid-19  dengan  Pengklasifikasi  Naïve
Bayes,” Multinetics ,  vol.  7,  no.  1,  hal.  48– 53, 2021, doi: 10.32722/multinetics.v7i1.3786. [5] Hozairi, Anwari, dan S. Alim,
“Implementasi  Orange  Data  Mining  Untuk Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Dengan Model  K-Nearest  Neighbor,  Decision  Tree Serta Naive Bayes,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol.  6,  no.  2,  hal.  133,  2021,  doi: 10.21107/nero.v6i2.237.
[6] P.  T.  L.  Dewi,  F.  Dewanta,  dan  M.  A. Nugroho,  “Implementasi  Machine  Learning Model Deployment Pada Website Pemantauan Kondisi Sungai Citarum Menggunakan Platform-,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 6, hal. 3064–3074, 2022.
[7] S. Ucha Putri, E. Irawan, F. Rizky, S. Tunas Bangsa, P. A. -Indonesia Jln Sudirman Blok No,  dan  S.  Utara,  “Implementasi  Data Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes Dengan Algoritma C4.5,” J. Penerapan Sist. Inf.  (Komputer  Manajemen) ,  vol.  2,  no.  1, hal. 39–46, 2021.
[8] S.  Febriani  dan  H.  Sulistiani,  “ANALISIS
DATA HASIL DIAGNOSA UNTUK KLASIFIKASI GANGGUAN KEPRIBADIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA  C4.5,” J.  Teknol.  dan  Sist.
Inf. , vol. 2, no. 4, hal. 89–95, 2021. [9] K.  F.  Irnanda,  D.  Hartama,  dan  A.  P. Windarto, “Analisa Klasifikasi C4.5 Terhadap  Faktor  Penyebab  Menurunnya Prestasi  Belajar  Mahasiswa  Pada  Masa
Pandemi,” J. Media Inform. Budidarma , vol.
5, no. 1, hal. 327, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2763. [10] F. A. Fauzi dan F. Darmawan, “Pembangunan Aplikasi E-Commerce berbasis  Website  Menggunakan  Laravel,” Pasinformatik , vol. 2, no. 6, hal. 1–7, 2023.
[11] D.  Aipina  dan  H.  Witriyono,  “Pemanfaatan
Framework Laravel Dan Framework Bootstrap  Pada  Pembangunan  Aplikasi Penjualan  Hijab  Berbasis  Web,” J.  Media
Infotama , vol. 18, no. 1, hal. 36–42, 2022.
[12] P.  B.  Ramadhanu  dan  A.  T.  Priandika,
“Rancang  Bangun  Web  Service  Api Aplikasi  Sentralisasi  Produk  Umkm  Pada
Uptd  Plut  Kumkm  Provinsi  Lampung,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, hal. 59– 64, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[13] Baharuddin,  H.  Wakkang,  dan  B.  Irianto, “Implementasi Web Service Dengan Metode Rest  Api  Untuk  Integrasi  Data  Covid  19  Di Sulawesi  Selatan,” J.  Sintaks  Log. ,  vol.  2, no.  1,  hal.  12–22,  2022,  [Daring].  Tersedia pada: https://jurnal.umpar.ac.id/index.php/sylogD OI:https://doi.org/10.31850/jsilog.v2i1.
[14] N.  P.  Dewi  dan  R.  A.  Fadlillah,  “Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen
Inventori  Berbasis  Web  dan  Android,” J. Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, hal. 32–41, 2021, doi: 10.36294/jurti.v5i1.1791.
[15] Herfandi,  M.  Julkarnain,  dan  M.  Hanif, “Desain  dan  Implementasi  RESTful  Web Services Untuk Integrasi Data dan Aplikasi,” J.  Inform.  Teknol.  dan  Sains ,  vol.  4,  no.  1,
hal. 36–41, 2022.
[16] N.  Zulkarnaim,  S.  Cokrowibowo,  dan Wahyudi,  “Pengembangan  Web  Service Algoritma  Data  Mining  Menggunakan Metode  Rest  API,” Konf.  Nas.  Ilmu
Komput. ,  hal.  385–388,  2021,  [Daring].
Tersedia pada: https://prosiding.konik.id/index.php/konik/ar ticle/view/83.
[17] I.  Agustina,  J.  Eska,  I.  Ramadona  Harahap, P.  Studi  Sistem  Informasi,  dan  S.  Tinggi Manajemen  Informatika  dan  Komputer
Royal  Kisaran,  “Application  of  C4.5
Algorithm for Determination of the Community  of  Recipients  of  Prosperous Family  Cards  in  the  Village  of  Sukaramai Based on  Web,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no. 2,  hal.  211–217,  2022,  [Daring].  Tersedia pada: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.164 .
[18] Y.  I.  Kurniawan,  A.  Fatikasari,  M.  L.
Hidayat,  dan  M.  Waluyo,  “Prediction  for Cooperative  Credit  Eligibility  Using  Data Mining Classification With C4.5 Algorithm,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  2,  no.  2, hal. 67–74, 2021, doi:
10.20884/1.jutif.2021.2.2.49.