## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 105/E/KPT/2022 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## ANALISIS  PERBANDINGAN  PREDIKSI  HARAPAN  HIDUP  HEPATITIS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DAN C4.5
Karina 1) , Herlina Hanum 2) , Anita Desiani 3)
1 Program Studi Matematika, Universitas Sriwijaya 2 Program Studi Matematika, Universitas Sriwijaya
3 Program Studi Matematika, Universitas Sriwijaya
email: 1 anita_desiani@unsri.ac.id, 2 linhanm@gmail.com, 3 08011182025007@student.unsri.ac.id

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Recieved   :  18 October 2023 Accepted   :  20 December 2023 Published  :  31 December 2023
Hepatitis is an inflammatory disease of the liver caused by a virus that causes damage to the cells and function of the liver. This study compares  the  accuracy,  precision,  and  recall  results  of  the  K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  and  C4.5  algorithms  using  the Percentage Split and K-fold Cross Validation methods. Of the two algorithms, the best level of accuracy is obtained using the K-fold Cross Validation method. Based on the accuracy and error rate, the best algorithm for predicting life expectancy for hepatitis sufferers is the K-NN algorithm. Based on the special Precision and Recall values on the Recall value to predict class zero the best algorithm is  obtained  using  the  C4.5  algorithm.  To  assess  Precision  and Recall,  the  other  best  algorithm  in  predicting  the  fixed  response variable is obtained by using the K-NN algorithm. Overall, the best algorithm for predicting life expectancy for hepatitis sufferers is the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm.
Keywords: Algorithm C4.5
Hepatitis
K-Nearest Neighbor Predictions IEEE style in citing this article:
K.  Karina,  H.  Hanum,  and  A. Desiani , “ Analisis Perbandingan Prediksi Harapan Hidup Hepatitis
Menggunakan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  dan  C4.5 ”, Jurnal.ilmiah.informatika ,  vol.  8, no. 2, pp. 98-111, Dec. 2023.
Corresponding Author: Anita Desiani Universitas Sriwijaya
© 2023 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Hepatitis adalah suatu penyakit peradangan hati yang umumnya disebabkan  oleh  virus  yang  menyerang dan menyebabkan kerusakan  pada  sel-sel dan  fungsi  organ  hati  [1].  Penyakit  ini banyak  diderita  baik  orang  dewasa maupun  anak-anak  [1].  Berdasarkan  data riset  kesehatan    dasar  (Riskesdas)  tahun 2013  diperkirakan  terdapat  28  juta penduduk yang terinfeksi hepatitis, 14 juta orang  di  antaranya  berpotensi  menjadi penderita hepatitis kronik dan 1,4 juta dari yang  kronik  tersebut  berpotensi  terkena kanker  hati  [2].  Bahkan  apabila  penderita hepatitis  sudah  kronik  maka  dapat menyebabkan kematian, sementara dokter tidak  dapat  menentukan  harapan  hidup penderita  hepatitis  [2].  Seiring  adanya kemajuan di bidang teknologi, kini sudah dapat dimanfaatkan dalam bidang informatika salah satunya adalah teknologi  data  mining  [3].  Data  mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai  dalam  bentuk  pengetahuan  yang sebelumnya tidak diketahui secara manual dari  suatu  kumpulan  data  [4].   Dalam penelitian  ini  digunakan  dua  algoritma untuk  membandingkan  algoritma  mana yang  terbaik.  Algoritma  yang  digunakan yaitu K- Nearest Neighbor (K-NN) dan C4.5. K-NN  adalah  suatu  metode  untuk mengklasifikasikan  objek  berdasarkan data  training  yang  jaraknya  paling  dekat dengan objek tersebut [5]. C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membangun  sebuah  pohon  keputusan ( decision tree ) dari data yang secara rekursif mengunjungi  tiap  simpul  keputusan, memilih  percabangan  optimal,  sampai tidak      ada  cabang  lagi  yang  mungkin dihasilkan  [6].  Pohon  keputusan  sendiri merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang berguna untuk mengeksplor data  dan  menemukan  hubungan  yang tersembunyi  dari  variabel  atau  atribut
yang  digunakan,  dan  sebuah  variabel target  yang  biasa  disebut  kelas  [7].  Dari dua  algoritma  yang  akan  digunakan terdapat  kelebihan dan kekurangan masing-masing.
Algoritma  K-NN  memiliki  kelebihan kecepatan  pelatihan  yang  sangat  cepat, sederhana,  dan  mudah  dipelajari  [8], tangguh terhadap training data yang noisy dan efektif apabila data training besar [9]. Kekurangan  K-NN,  yaitu  pada  pemilihan nilai  K  yang  perlu  mempertimbangkan ukuran  data,  apabila  data  training  terlalu besar  maka  waktu  komputasi  akan menjadi tinggi  sedangkan  apabila  ukuran data  terlalu  kecil  maka  dimensi  data  dan variasi jarak dalam tabel jarak antara data latih menjadi lebih kecil sehingga peluang suatu data uji dikenali masuk ke kelas lain menjadi  lebih  besar  [10].  Sementara  itu, pada algoritma C4.5 merupakan algoritma yang  sudah  sangat  terkenal  dan  disukai karena kelebihannya yang dapat mengolah   data   kategori   dan   diskrit, dapat    menangani     nilai    atribut    yang hilang, menghasilkan  aturan-aturan  yang mudah diinterpretasikan dan performanya  merupakan  salah  satu yang tercepat  dibandingkan  dengan  algoritma lain, dan dapat menunjukkan atribut mana yang  paling  berpengaruh  [11].    Adapun kekurangan  algoritma  C4.5  adalah  sulit membaca data berjumlah besar [12].
Penelitian  dalam  hal  memprediksi harapan  hidup  penderita  hepatitis  telah dilakukan oleh Septiani [13] menggunakan algoritma C4.5 dengan metode K -fold Cross Validation menghasilkan  akurasi  sebesar 77.29%.  Oktaviani  dkk  [3]  melakukan komparasi  tingkat  akurasi  salah  satunya menggunakan  algoritma  C4.5  untuk mengklasifikasikan keberlangsungan
hidup  pasien  hepatitis  menghasilkan akurasi  sebesar  80.6452%.  Oktaviani  dkk [3]  melakukan  komparasi  tingkat  akurasi salah  satunya  menggunakan  algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan
keberlangsungan  hidup  pasien  hepatitis menghasilkan  akurasi  sebesar  80.6452%. Sulastri  dkk  [14]  melakukan  analisis perbandingan klasifikasi prediksi penyakit hepatitis  salah  satunya  menggunakan algoritma  K- Nearest Neighbor (K-NN) menghasilkan  akurasi  sebesar  93%.  Dari hasil  akurasi  yang  diperoleh  rata-rata berada di atas 75% yang berarti algoritma yang  digunakan  dapat  memprediksi harapan hidup penderita hepatitis dengan baik.  Sayangnya  penelitian  tersebut  tidak membandingkan  hasil  algoritma  K-NN dan  C4.5.  Selain  itu,  penelitian  tersebut hanya  menunjukkan  hasil  algoritma berdasarkan  nilai  akurasinya  saja.  Untuk itu dalam penelitian ini akan membandingkan hasil kinerja algoritma K- Nearest  Neighbor (K-NN)  dan  C4.5 berdasarkan  nilai  presisi,  recall,  dan akurasi.  Hasil  dari  penelitian  ini  akan menunjukkan  algoritma  terbaik  untuk memprediksi  harapan  hidup  penderita hepatitis.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset dengan format .csv yang diperoleh dari situs Kaggle
(https://www.kaggle.com/datset/Odebrea ker619/hepatitis-data). Data tersebut
berjumlah  155  baris  yang  berisi  informasi berbagai  gejala  yang  dialami  oleh penderita  hepatitis  dan  prediksi  harapan hidupnya. Jumlah  atribut  yang  terdapat dalam data ini adalah sebanyak 20 atribut, 1  diantaranya  atribut  target  atau  variabel respon.  Variabel  respon  dalam  data  ini adalah  atribut  kelas.  Atribut  kelas  terdiri dari dua prediksi yaitu kelas nol dan kelas satu.  Kelas  nol  adalah  variabel  respon untuk penderita hepatitis yang diprediksi meninggal  dan  kelas  satu adalah  variabel respon  untuk  penderita  hepatitis  yang diprediksi  tetap  hidup.  Sementara  atribut lainnya  terdiri  dari  beberapa  tipe  data antara lain tipe data kategori, numerik, dan boolean.  Atribut  yang  bertipe  data numerik  antara  lain  yaitu age , bilirubin , alk_phosphate , sgot , albumin ,  dan protime . Atribut  yang  memiliki  tipe  data  kategori adalah sex .  Atribut  ini  memiliki  dua  nilai yaitu kelas nol sebagai jenis kelamin laki- laki  dan  kelas  satu  sebagai  jenis  kelamin perempuan.  Atribut  yang  bertipe  data boolean  antara  lain  yaitu  atribut steroid , antivirals , fatigue , malaise , anorexia , liver_big , liver_firm , spleen_palpable , spiders , ascites , varices ,  dan histology .  Atribut  ini  memiliki dua nilai yaitu kelas nol yang berarti salah dan kelas satu yang berarti benar. Atribut dan  informasi  data  yang digunakan  pada penelitian ini disajikan pada tabel (1) [14].
Tabel 1. Atribut dan informasi data Atribut Keterangan Atribut Data Kosong Age Usia penderita. 7-78 0 Sex Jenis kelamin penderita. 0=laki-laki, 1=perempuan 0 Steroid Senyawa organic lemak sterol tidak terhidrolisis. 0=salah, 1=benar 1 Antivirals Obat yang merusak replikasi virus. 0= salah, 1= benar 0 Fatigue Kelelahan pada saraf dan otot. 0= salah, 1= benar 1
Malaise Lemas, lesu, letih, dan sakit. 0= salah, 1= benar 1 Anorexia Gangguan makan yang ditandai rasa takut berlebihan bila berat badan bertambah dan gangguan persepsi pada bentuk tubuh 0= salah, 1= benar 1 Liver big Penyakit hati akibat virus dan penggunaan alkohol. 0= salah, 1= benar 10 Liver firm 11 Spleen palpable Kerusakan organ jaringan limfatik. 0= salah, 1= benar 5 Spiders Sekumpulan pembuluh darah abnormal dekat permukaan kulit. 0= salah, 1= benar 5 Ascites Penumpukan cairan di rongga perut. 0= salah, 1= benar 5 Varices Pembuluh darah vena yang membengkak dan tampak dekat dari permukaan kulit. 0= salah, 1= benar 5 Bilirubin Senyawa pigmen berwarna kuning yang merupakan produk katabolisme enzimatik biliverdin oleh biliverdin reductase. 0,3-8 6 Alk_phosphate Untuk mengukur tingkat enzim fosfatase alkali dalam darah. 26-295 29 Sgot Enzim yang biasanya ditemukan pada hati (liver), jantung, otot, ginjal, hingga otak. 14-648 4 Albumin Protein utama yang terdapat dalam darah manusia yang diproduksi oleh organ hati. 2,1-6,4 16 Protime Disintesis oleh hati dan merupakan prekursor tidak aktif dalam proses pembekuan. 0-100 67 Histology Pemeriksaan contoh sampel jaringan pada penderita hepatitis. 0=salah, 1=benar 0 Kelas Variabel respon. 0=meninggal, 1=hidup 0

## 2.2 Persiapan Data
Tahap  persiapan  data  dilakukan  agar dapat  mengurangi  kesalahan  dan  bias dalam  data  penelitian  sehingga  data  siap digunakan  pada  saat  pemodelan.  Dalam data  hepatitis  ini  jumlah  variabel  respon yang diprediksi sebagai kelas nol
berjumlah  123  baris  sedangkan  variabel respon yang diprediksi sebagai kelas satu hanya  berjumlah  32  baris  saja.  Untuk  itu, dalam data hepatitis ini dilakukan sampel ulang  sebanyak  60  kali.  Sampel  ulang  ini dilakukan  dengan  mengambil  sampel secara  acak  dari  data  yang  diprediksi
meninggal.  Sehingga  total  data  training pada kelas  nol  menjadi  92  baris  dan  total seluruh  data  training  menjadi  215  baris. Selanjutnya  agar  hasil  pemodelan  dapat bekerja  dengan  baik,  untuk  beberapa atribut  yang  memiliki  data  kosong  perlu diisi  dengan  suatu  nilai.  Untuk  atribut yang  bertipe  data  numerik  diisi  dengan nilai  mean  sedangkan  untuk atribut  yang bertipe  data  kategori  diisi  dengan  nilai modus.

## 2.3 Standarisasi Data
Standarisasi  data  dilakukan  untuk atribut  yang  memiliki  rentang  nilai  yang cukup jauh untuk menghindari salah satu atribut yang mendominasi. Pada penelitian  ini  metode  standarisasi  data menggunakan Min-Max Normalization dengan persamaan (1) berikut [15].
𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑(𝑎) = 𝑚𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑎+(𝑎 𝑚𝑖𝑛𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒)(𝑚𝑎𝑥𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒−𝑚𝑖𝑛𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒) 𝑚𝑎𝑥𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒−𝑚𝑖𝑛𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 (1)

## 2.4 Percentage Split
Hasil klasifikasi akan
dites menggunakan  k%  dari  data  tersebut, dimana  k  adalah  proporsi  dari  dataset yang  digunakan  untuk  data  testing  [16]. Pembagian data pada penelitian ini sebesar 60%  untuk  data  training  dan  40%  untuk data testing.
2.5 K-Fold Cross Validation
K- fold Cross Validation merupakan pendekatan  alternatif  yang  membuat penggunaan informasi yang tersedia lebih efisien  dengan  langkah-langkah  sebagai berikut [17].
1) Secara  acak  bagi  sampel  menjadi  K bagian yang sama.
2) Untuk  bagian  ke-K,  cocokkan  model dengan  bagian  data  K-1  lainnya,  dan gunakan model ini untuk menghitung prediksi  untuk  setiap  pengamatan  di bagian ke-K.
3) Ulangi  langkah  di  atas  untuk  K=1,  2, ….,  K  dan  gabungkan  himpunan
prediksi  K  untuk  membuat  sampel penuh dari nilai aktual dan prediksi.
4) Gunakan  nilai  aktual  dan  prediksi untuk  menghasilkan  setiap  ukuran goodness of fit yang diinginkan.
2.6 Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma  K-NN  mencari  kesamaan kasus  dengan  menghitung  kedekatan antara kasus  baru dengan  kasus  lama  [2]. Berikut ini langkah-langkah menggunakan Algoritma K-NN [18].
1) Menentukan  parameter  K  (jumlah tetangga  paling  dekat),  Parameter  K pada  testing  ditentukan  berdasarkan nilai K optimum pada saat training.
2) Menghitung  kuadrat  jarak  euclid ( euclidean distance ) masing-masing objek  terhadap  data  sampel  yang diberikan  menggunakan  rumus  jarak euclid pada persamaan (2) [19].
𝑑(𝑎, 𝑏) = √∑ (𝑎 𝑖 − 𝑏 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan :
𝑑(𝑎, 𝑏) : jarak euclid 𝑎 𝑖 : data training ke-i 𝑏 𝑖 : data testing ke-i 𝑖 : baris ke-i dari tabel 𝑛 : jumlah data training
3) Mengurutkan  objek-objek  tersebut  ke dalam  kelompok  yang  mempunyai jarak euclid terkecil.
4) Mengumpulkan kategori Y ( klasifikasi nearest neighbor ).
5) Didapat hasil klasifikasi.
2.7 Penerapan Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  menggunakan  konsep information  gain atau entropy  reduction untuk  memilih  pembagian  yang  optimal [13].  Beberapa  tahapan  dalam  membuat sebuah pohon keputusan dalam algoritma C4.5 adalah sebagai berikut [6] :
1) Mempersiapkan  data  training.  Data training  biasanya  diambil  dari  data histori  yang  sudah  pernah  terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan dalam kelas-kelas
tertentu.
2) Menghitung  akar  pohon.  Akar  pohon akan  diambil  dari  atribut  yang  akan dipilih,  dengan  cara  menghitung  nilai gain dari masing- masing atribut, nilai
gain yang  paling  tinggi  akan  menjadi akar  pertama.  Sebelum  menghitung nilai gain dari  atribut,  perlu  dihitung dahulu  nilai entropy .  Nilai entropy dapat dihitung menggunakan
persamaan (3) berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑃) =   ∑ −𝑝 𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2𝑝 𝑖 𝑛 𝑖=1 (3)
Keterangan:
𝑃 : Himpunan Peristiwa 𝑛 : Jumlah Partisi 𝑃
𝑝 𝑖 : Proporsi dari 𝑃 𝑖 terhadap 𝑃
Kemudian  setelah  nilai entropy pada masing-masing  atribut  sudah  diperoleh maka hitung nilai gain dengan menggunakan  persamaan  (4)  berikut: 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑃, 𝐴) =
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑃) ∑ |𝑃 𝑖 | |𝑃| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑃 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (4)
Keterangan :
𝑃
: Himpunan Peristiwa
𝐴
: Fitur n : Jumlah partisi atribut A |𝑃 𝑖 | : Jumlah kasus pada partisi ke-i |𝑃| : Jumlah peristiwa dalam P
3) Ulangi  langkah  hingga  semua  baris mendapat kelas yang sama.

## 2.8 Analisis Hasil
Dengan  algoritma  yang  diterapkan pada  data  hepatitis  ini  diperoleh  sebuah tabel  yang  menunjukkan  kinerja  dari sebuah  model  klasifikasi  yang  memiliki data  jawaban  benar  yang  disebut  dengan Confusion matrix . Confusion matrix
mengandung informasi
yang
membandingkan  hasil  klasifikasi  yang
dilakukan  oleh  sistem  dengan  hasil klasifikasi  yang  seharusnya  [20].  Pada pengukuran kinerja menggunakan Confusion  matrix ,  terdapat  empat  istilah sebagai representasi hasil proses klasifikasi yaitu True Positive (TP), True Negative (TN), False  Positive (FP),  dan False  Negative (FN)
[20]. Dalam data ini TP berarti jumlah kelas nol yang diprediksi sebagai kelas nol, TN berarti  jumlah  kelas  satu  yang  diprediksi sebagai  kelas  nol,  FP  berarti  jumlah  kelas nol yang diprediksi sebagai kelas satu, dan FN  berarti  jumlah  kelas  satu  yang diprediksi sebagai kelas nol.
Dari Confusion matrix kemudian dihitung akurasi , Precision ,  dan Recall . Akurasi klasifikasi menunjukkan performansi  model  klasifikasi  secara keseluruhan,  dimana  semakin  tinggi akurasi  klasifikasi,  maka  semakin  baik performansi model klasifikasi, atau sebaliknya [21]. Akurasi klasifikasi dihitung dengan
menggunakan
persamaan (5) berikut. Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (5)
Precision merupakan tingkat ketepatan antara  informasi  yang  diminta  oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem yang dapat dihitung menggunakan persamaan (6) berikut [22].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (6)
Recall merupakan  pengukuran  untuk data dengan klasifikasi positif yang benar oleh sistem yang dapat dihitung menggunakan persamaan (7) berikut [22].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  pengolahan  data  yang dilakukan diperoleh 215 data pengamatan dengan atribut sebanyak 20. Atribut yang menjadi  label  klasifikasi  adalah  kelas. Metode  latihan  yang  digunakan  adalah Percentage Split dan K -Fold Cross Validation
dengan data training 60% dan data testing 40%.  Dari  hasil  ini  akan  didapatkan  nilai akurasi, Precision , dan Recall untuk masing- masing algoritma.

## 3.1 Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K- NN)
Dengan  menggunakan  algoritma  K- NN percobaan dilakukan dengan 9 nilai K, yaitu  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  dan  9  dengan
metode Percentage  Split dan K-Fold  Cross Validation .  Untuk  perhitungan  dengan jarak euclid diperoleh nilai Precision , Recall , dan  akurasi seperti  pada  tabel  (2).
Kemudian  nilai  akurasi  sistem  dalam mendeteksi penyakit
hepatitis berdasarkan  penggunaan  K  pada  sistem klasifikasi direpresentasikan pada gambar (1). Tabel 1. Hasil pemodelan Algoritma K-NN K Target Kelas Percentage Split K-Fold Cross Validation Precision   Recall   Accuracy  Precision Recall   Accuracy 1 0 29% 25% 74.42% 77% 78% 80.91% 1 83% 86% 84% 83% 2 0 36% 50% 74.42% 71% 89% 79.52% 1 88% 80% 90% 72% 3 0 67% 35% 83.72% 80% 79% 82.86% 1 85% 96% 85% 85% 4 0 31% 33% 80.23% 74% 85% 80.95% 1 89% 88% 87% 78% 5 0 86% 32% 83.72% 86% 80% 86.08% 1 84% 99% 86% 90% 6 0 75% 40% 87.21% 78% 82% 82.30% 1 88% 97% 86% 83% 7 0 67% 13% 83.72% 81% 72% 80.93% 1 84% 99% 81% 88% 8 0 67% 22% 81.40% 78% 77% 80.41% 1 82% 97% 83% 83% 9 0 1% 15% 87.21% 79% 72% 79.52% 1 87% 1% 80% 85%
Gambar 1. Nilai akurasi hasil prediksi algoritma K-NN
65,00% 70,00% 75,00% 80,00% 85,00% 90,00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9

## Grafik Akurasi Prediksi Hepatitis
Percentage Split
K-Fold Cross Validation
Berdasarkan  tabel  2  dan  gambar  1 akurasi  keseluruhan  sistem,  penggunaan K=5  memiliki  akurasi keseluruhan  yang terbesar dan lebih baik jika dibandingkan dengan K yang lain yaitu  sebesar 83.72% pada Percentage  Split dan  86.08%  pada K- Fold  Cross  Validation .  Dengan  akurasi  di atas 80%  tersebut  berarti  algoritma  K-NN dapat bekerja dengan baik dalam memprediksi  harapan  hidup  penderita hepatitis.  Dengan  menggunakan  metode
Percentage Split diperoleh
hasil
pengukuran Precision untuk  masing- masing  kelas  adalah  86%  untuk  kelas  nol dan  84%  untuk  kelas  satu  dan  hasil pengukuran Recall untuk  masing-masing kelas adalah 32% untuk kelas nol dan 99% untuk  kelas  satu.  Sementara  dengan menggunakan metode K-fold Cross Validation diperoleh  hasil  pengukuran Precision untuk  masing-masing  kelas adalah 86% untuk kelas nol dan 86% untuk kelas  satu  dan  hasil  pengukuran Recall untuk  masing-masing  kelas    adalah  80% untuk kelas nol dan 90% untuk kelas satu.

## 3.2 Algoritma C4.5
Hasil  dari  perhitungan  gain  pada algoritma  C4.5  nilai  gain  tertinggi  ada pada  atribut  albumin  sehingga  didapat bahwa  atribut  albumin  adalah  akar  dari pohon  keputusan.  Nilai  gain  yang diperoleh  menunjukkan  jika  penderita sudah  memenuhi  syarat  nilai  kadar albumin  dalam  darah  penderita  maka dapat diprediksi bahwa penderita hepatitis tersebut akan meninggal.
Sebaliknya jika nilai kadar albumin dalam darah  penderita  belum  mencukupi  syarat maka  harus  melihat  atribut  lain  untuk memprediksi  harapan  hidup  penderita hepatitis. Dari perhitungan algoritma C4.5 diperoleh aturan linguistik untuk prediksi penderita hepatitis sebagai berikut:
IF albumin<= 3.85 AND age<= 28.5 THEN Prediksi  Penderita  Hepatitis  Diprediksi= meninggal
IF albumin<=  3.85 AND age<=  28.5 AND sex<=0.963 THEN Prediksi  Penderita Hepatitis= meninggal
IF albumin<=  3.85 AND age<=  28.5 AND sex<=0.963 AND bilirubin<=  1.3 AND age<=  48.0 AND histology<=  0.5 AND malaise<=  0.5 THEN Prediksi  Penderita Hepatitis=  die OR Prediksi  Penderita Hepatitis= hidup
IF albumin<=  3.85  AND  age<=  28.5 AND sex<=0.963 AND bilirubin<=  1.3 AND age<=  48.0 AND histology<=  0.5 THEN Prediksi Penderita Hepatitis= hidup IF albumin<=  3.85 AND age<=  28.5 AND sex<=0.963 AND bilirubin<=  1.3 AND age<=  48.0 AND alk_phosphate  <=0.336 THEN Prediksi  Penderita  Hepatitis= meninggal
IF albumin<=  3.85 AND age<=  28.5 AND sex<=0.963 AND bilirubin<=  1.3 AND age<=  48.0 AND alk_phosphate  <=0.336 AND malaise  <=0.5 THEN Prediksi Penderita Hepatitis= meninggal IF albumin<=  3.85 AND age<=  28.5 AND sex<=0.963 AND bilirubin<=  1.3 AND age<=  48.0 AND alk_phosphate  <=0.336 AND malaise  <=0.5 THEN Prediksi Penderita Hepatitis=hidup
IF albumin<=  3.85 AND age<=  28.5 AND sex<=0.963 AND bilirubin<=  1.3 AND age<=  48.0 AND alk_phosphate  <=0.972 THEN Prediksi  Penderita  Hepatitis= meninggal
IF albumin<=  3.85 AND age<=  28.5 AND sex<=0.963 AND bilirubin<=  1.3 AND age<=  48.0 AND alk_phosphate  <=0.972 AND age<= 38.5 THEN Prediksi Penderita Hepatitis= hidup
IF albumin<=  3.85 AND age<=  28.5 AND sex<=0.963 AND bilirubin<=  1.3 AND age<=  48.0 AND alk_phosphate  <=0.972 AND age<=  38.5 OR age<=36.5 THEN Prediksi Penderita Hepatitis= hidup IF albumin<=  3.85 AND age<=  28.5 AND sex<=0.963 AND bilirubin<=  1.3 AND age<=  48.0 AND alk_phosphate  <=0.972 AND age<=  38.5 OR age<=  36.5 AND
bilirubin<=  2.95 THEN Prediksi  Penderita Hepatitis=die OR Prediksi  Penderita Hepatitis= hidup IF albumin<=  3.85 AND bilirubin<=1.592 THEN Prediksi  Penderita  Hepatitis= meninggal IF albumin<=  3.85 AND bilirubin<=1.592 AND Age<= 34.0 THEN Prediksi Penderita Hepatitis= meninggal IF albumin<=  3.85 AND bilirubin<=1.592 AND Age<=  34.0 AND protime<=  0.54 THEN Prediksi  Penderita  Hepatitis=  die OR Prediksi Penderita Hepatitis= hidup
Secara  lengkap aturan  yang diperoleh dapat  dilihat  pada  pohon  keputusan gambar  (2).  Setelah  didapatkan  aturan keputusan dari pohon keputusan algoritma  C4.5,  proses  uji  mengukur sejauh  mana  keberhasilan  model  yang diperoleh dengan menggunakan Confusion matrix .  Dengan  menggunakan  metode Percentage Split terdapat 24 data diprediksi secara  benar  sebagai  kelas  nol,  16  data yang  seharusnya  masuk  dalam  kelas  nol tetapi  diprediksi  sebagai  kelas  satu. Kemudian  terdapat  42  data  diprediksi secara benar sebagai kelas satu, sedangkan 6 data yang seharusnya masuk dalam kelas satu  tetapi  diprediksi  sebagai  kelas  nol. Sementara  dengan  menggunakan  metode K-fold  Cross  validation terdapat  52  data
diprediksi  secara  benar  sebagai  kelas  nol, 19  data  yang  seharusnya  masuk  dalam kelas  nol  tetapi  diprediksi  sebagai  kelas satu. Kemudian terdapat 49 data diprediksi secara benar sebagai kelas satu, sedangkan 10 data yang seharusnya masuk dalam kelas satu tetapi diprediksi sebagai kelas nol.
Selanjutnya dari Confusion matrix dapat dilakukan  pengukuran  tingkat  akurasi yang  diperoleh  dari  total  data  yang berhasil  diprediksi  secara  benar  sebesar 75%  untuk  metode Percentage  Split dan 77,69%  untuk  metode  K- fold  Cross
Validation . Hasil ini menunjukkan algoritma C4.5 cukup baik dalam memprediksi  harapan  hidup  penderita hepatitis.  Dengan  menggunakan  metode Percentage
Split
diperoleh hasil pengukuran Precision untuk  masing- masing  kelas  adalah  60%  untuk  kelas  nol dan  88%  untuk  kelas  satu  dan  hasil pengukuran Recall untuk  masing-masing kelas adalah 80% untuk kelas nol dan 72% untuk  kelompok  satu.  Sementara  dengan menggunakan metode K-fold Cross Validation diperoleh  hasil  pengukuran Precision untuk  masing-masing  kelas adalah 73% untuk kelas nol dan 83% untuk kelas  satu  dan  hasil  pengukuran Recall untuk  masing-masing  kelas    adalah  84% untuk kelas nol dan 72% untuk kelas satu.
Analisis Perbandingan Prediksi Harapan Hidup Hepatitis Menggunakan .....
DOI : https://doi.org/10.35316/jimi.v8i2.98-111
Gambar 2. Pohon keputusan algoritma C.45

## 3.3 Perbandingan Hasil Kedua Algoritma
Hasil  prediksi  dua  algoritma  K-NN dan  C4.5,  menunjukkan  bahwa  baik dengan  metode Percentage  Split maupun dengan metode K- fold Cross Validation nilai akurasi  prediksi  pada  algoritma  K-NN selalu  lebih  tinggi  dibandingkan  pada algoritma  C.45.  Namun,  meski  akurasi prediksi  algoritma  K-NN  selalu  lebih tinggi, pada nilai Precision dan Recall tidak selalu  nilai  pada  algoritma  K-NN  yang lebih  tinggi.  Dalam  algoritma  K-NN menggunakan metode Percentage Split data uji  dikenali  masuk  ke  kelas  lain  cukup besar  karena  tingkat  ketepatan  dalam memprediksi data yang benar cukup kecil yaitu  hanya  32%  saja.  Selain  itu,  dalam algoritma K-NN juga tidak terlihat atribut mana yang paling mempengaruhi harapan hidup penderita hepatitis. Pada algoritma
C4.5 jumlah data yang berhasil diprediksi secara  benar  melebihi  dari  setengah  data yang ada sehingga data uji dikenali masuk ke  kelas  lain  cukup  rendah.  Kemudian atribut yang saling mempengaruhi kemungkinan  penderita  hepatitis  tetap hidup  atau  meninggal  pun  juga  dapat dilihat  dengan  jelas.  Dari  hasil  pohon keputusan  dapat  dilihat  bahwa  penderita hepatitis  yang  yang  memiliki  nilai  kadar albumin  dalam  darah  sesuai  dengan standar nilainya, artinya penderita hepatitis  akan  meninggal  sedangkan penderita  hepatitis  yang  memiliki  nilai kadar  albumin  dalam  darah  belum memenuhi  syarat  yang  ada,  artinya penderita  hepatitis  akan  tetap  hidup. Perbandingan  hasil  pengukuran  kedua algoritma tersebut dapat dilihat pada tabel (3) .
Tabel 3. Nilai Precision, Recall, dan Akurasi Algoritma K-NN dan C4.5
Kelompok Precision Recall Akurasi Algoritma Metode 0 1 0 1 KNN Percentage Split 86% 84% 32% 99% 83.72% K-fold Cross Validation 86% 86% 80% 90% 86.08% C4.5 Percentage Split 60% 88% 80% 72% 75% K-fold Cross Validation 73% 83% 84% 72% 77.69%
Hasil Precision dan Recall dari algoritma  K-NN  dan  C4.5  dapat  dilihat secara  ringkas  pada  gambar  (3)  dan gambar  (4).  Dari  gambar  3  dapat  dilihat bahwa dengan metode Percentage Split nilai Precision pada  kelas  nol  memang  dapat diprediksi lebih baik menggunakan algoritma K-NN sementara pada kelas satu terlihat  prediksinya  sedikit  lebih  baik menggunakan  algoritma  C4.5.  Begitupun dengan nilai Recall pada kelas nol dimana
prediksi  menggunakan  algoritma  C4.5 jauh lebih baik dibandingkan menggunakan  algoritma  K-NN,  artinya meski  akurasi  dengan  algoritma  K-NN lebih  tinggi  namun,  performanya  dalam mengklasifikasikan  kelas  nol  sangat kurang baik dibanding kelas satu sementara  pada  kelas  satu  prediksi  yang lebih  baik  tetap  diberikan  oleh  algoritma K-NN.
Gambar 3. Nilai Precision dan Recall menggunakan metode Percentage Split untuk Hasil Prediksi Hepatitis
Gambar 4. Nilai Precision dan Recall menggunakan metode Percentage Split untuk Hasil Prediksi Hepatitis
Dari  gambar  4  dengan  metode  K- fold Cross  Validation nilai Precision baik  pada kelas  nol  maupun  kelas  satu  algoritma yang  dapat  memprediksi  lebih  baik diberikan oleh algoritma K-NN. Sementara pada  nilai Recall algoritma  K-NN  hanya dapat  memprediksi  lebih  baik  pada  kelas
satu  saja  sedangkan  pada  kelas  nol dapat diprediksi lebih baik menggunakan algoritma  C4.5  meskipun  akurasinya berada  di  bawah  algoritma  K-NN.  Pada nilai Recall ini  baik  dengan  algoritma  K- NN  maupun  C4.5  hasil  prediksi  pada setiap kelas berada di atas 70% yang   arti- nya  performanya  dalam  memprediksi setiap kelas cukup baik.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  pada  algoritma  K- Nearest  Neighbor (K-NN)  menggunakan metode Percentage  Split dan  K- fold  Cross Validation memberikan  nilai  akurasi, Precision ,  dan Recall yang  terbaik  dengan parameter  K=1  sampai  K=9,  yaitu  pada parameter K=5. Akurasi terbaiknya diperoleh  dengan  menggunakan  metode K- fold  Cross  Validation yaitu  di  atas  85%.
Begitupun dengan menggunakan
algoritma  C4.5  akurasi  terbaik  diperoleh dengan menggunakan metode K- fold Cross Validation yaitu  di  atas  75%.  Artinya  baik algoritma  K-NN  maupun  C4.5  dapat bekerja dengan cukup baik dan paling baik menggunakan  metode  K- fold  Cross Validation .
Berdasarkan hasil perbandingan  nilai  akurasi prediksi terbaik  ada  pada  implementasi  algoritma K-NN. Berdasarkan nilai Precision
algoritma  terbaik  dalam  memprediksi kelas nol maupun kelas satu juga diperoleh dengan  menggunakan  algoritma  K-NN sementara  untuk  nilai Recall algoritma terbaik  dalam  memprediksi  kelas  nol diperoleh dengan menggunakan algoritma C4.5. Secara keseluruhan algoritma terbaik dalam memprediksi harapan hidup penderita hepatitis ada pada algoritma K- Nearest Neighbor (K-NN).

## 5. REFERENSI
[1]  J.  L.  Handarko  and  Alamsyah,
“Implementasi  Fuzzy  Decision  Tree
Untuk Mendiagnosa Penyakit Hepatitis,” Unnes J. Math. , vol. 4, no. 2, pp. 157 – 164, Nov. 2015.
[2] S.  Khomsah,  “Prediksi  Harapan Hidup  Penderita  Hepatitis  Kronik Menggunakan
Metode-Metode Klasifikasi,” Semin.  Nas.  Inform.
Medis. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  38 – 45,  Nov.
2018.
[3]  P. S. Oktaviani, R. D. Ramadhani, T. G. Laksana, and A. E. Amalia, “Komparasi Tingkat Akurasi Support Vector  Machine  (SVM)  dan  C4.5 dalam Mengklasifikasikan Keberlangsungan Hidup Pasien
Hepatitis,” Centive. ,  vol  1,  no.  1,  pp. 163 – 167, Apr. 2019.
[4] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5, ” Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213 – 219, 2016.
[5]  M. Safaat, A. Sahari, and D. Lusiyanti, “Implementasi  Metode  K -Nearest Neighbor Untuk Mengklasifikasi Jenis Penyakit  Katarak,” J.  Ilm.  Mat.  Dan Terap. ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  92 – 99,  Jun. 2020.
[6]  M. W. Prihatmono and A. F. Watratan, “Implementasi Algoritma
C4.5 Menggunakan Python Untuk Klasifikasi  Kepuasan  Konsumen,” Progres. , vol. 11, no. 2, pp. 49 – 55, Sept.
2019.
[7]  V.  S.  Ginting,  K.  Kusrini,  and  E.
Taufiq, “Implementasi Algoritma C4.5 untuk  Memprediksi  Keterlambatan
Pembayaran Sumbangan
Pembangunan  Pendidikan  Sekolah
Menggunakan  Python,” Inspir.  J.
Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 1,
pp. 36 – 44, Jun. 2020.
[8]  M.  M.  Siti  Mutrofin,  Abidatul  Izzah, Arrie  Kurniawardhani,  “Optimasi Teknik Klasifikasi Modified K Nearest Neighbor  Menggunakan  Algoritma Genetika,” Gamma. , vol. 10, no. 1, pp.
130 – 134, Sep. 2015.
[9]  K. Eliyen, H. Tolle, and M. A. Muslim, “K -Nearest Neighbor
Untuk
Klasifikasi  Penilaian  Pada  Virtual Patient Case,” J. Arus Elektro Indones. , vol. 3, no. 1, pp. 13 – 18, Oct. 2017. [10] A. Bode, “K -Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Menggunakan  Backward  Elimination Untuk Prediksi Harga Komoditi Kopi
Arabika,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2,  pp.
188 – 195, Aug. 2017.
[11]  F.  F.  Harryanto  and  S.  Hansun, “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” Jatisi. , vol.
3, no. 2, pp. 95-103, Maret. 2017.
[12]  L. M. N. Bernita, "Klasifikasi Persalinan Normal  atau Caesar Menggunakan  Algoritma  C4.5,"  Fak. Sains  dan  Tekno.  Universitas  Sanata Dharma., Yogyakarta, Indonesia., Feb. 2017.
[13] W.  D.  Septiani,  “Komparasi  Metode Klasifikasi  Data  Mining  Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi
Penyakit Hepatitis,” J. Pil. Nus. Mand ., Volume, vol. 13, no. 1, pp. 76 – 84, Mar. 2017.
[14]  S.  Sulastri,  K.  Hadiono,  and  M.  T. Anwar, “Analisis Perbandingan Klasifikasi Prediksi Penyakit Hepatitis Dengan  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes  Dan Neural  Network,” Dinamik ,  vol.  24,
no. 2, pp. 82 – 91, Jul. 2019.
[15]  D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi  Data  untuk  Klasifikasi Wine  Menggunakan  Algoritma  K- NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, pp. 78-82, Jan. 2019.
[16]  A.  N.  Kholifah  and  N.  Insani, “Analisis  Klasifikasi  Pada  Nasabah Kredit  Koperasi  X  Menggunakan Decision Tree C4. 5 Dan Naive Bayes,” J. Pendidik. Mat. dan Sains , vol. 5, no. 6, pp. 1 – 8, 2016.
[17] R. P. Ellis and P. G. Mookim, “K -Fold Cross-Validation  is  Superior  to  Split
Sample Validation for Risk Adjustment  Models,” Department  of Economics, Boston University., Boston,  Amerika  Serikat.,  270  Bay State  Road;  Boston  MA  02215,  Jun. 2013.
[18]  A.  Y.  Saputra  and  Y.  Primadasa, “Penerapan Teknik Klasifikasi Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor,” Techno.Com , vol. 17, no. 4,
pp. 395 – 403, Nov. 2018.
[19]  Rio  Adi  Arnomo,  "Implementasi Algoritm.  K-Nearest  Neigbor  untuk identifikasi Kualitas Air (Studi Kasus Pdam Kota Surakarta)," STMIK. Sinar Nusantara.,  Surakarta,  Indonesia, Mar. 2017.
[20] Karsito  and  S.  Susanti,  “Klasifikasi Kelayakan  Peserta  Pengajuan  Kredit Rumah  Dengan  Algoritma  Naïve
Bayes Di Perumahan Azzura Residencia,” J.  Teknol.  Pelita  Bangsa , vol. 9, no. 3,  pp. 43 – 48, Mar. 2019.
[21]  P.  A.  Octaviani,  Yuciana  Wilandari, and D. Ispriyanti, “Penerapan Metode Klasifikasi  Support  Vector  Machine (SVM)  pada  Data  Akreditasi  Sekolah Dasar (SD) di Kabupaten Magelang,”
J.  Gaussian ,  vol. 3,  no. 4,  pp.  811 – 820,
2014.
[22] A.  M.  Argina,  “Penerapan  Metode Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor  pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indones.  J.  Data  Sci. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 29 – 33, Jul. 2020.