## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 2 Edisi September 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i2

## Perbandingan Algoritma C4.5 dan Adaptive Boosting dalam Klasifikasi Penyakit Alzheimer

## Comparison of C4.5 and Adaptive Boosting Algorithms in Alzheimer’s Disease Classification
Alda Amalia Mortara 1 , Mitta Permatasari 2 , Anita Desiani 3 , Yuli Andriani 4 , Muhammad Arhami 5 Program Studi Matematika, Universitas Sriwijaya, Indonesia 1234
Program Studi Teknologi Informasi dan Komputer, Politeknik Negeri Lhokseumawe, Indonesia 5 08011282126069@student.unsri.ac.id 1 , 08011282126071@student.unsri.ac.id 2 , anita_desiani@unsri.ac.id* 3 , yuliandriani@unsri.ac.id 4 , muhammad.arhami@pnl.ac.id 5

## Abstrak
Penyakit  alzheimer  adalah  penyakit  yang  menyerang  sistem  saraf  di  dalam  otak.  Penyakit  ini  dapat  menyebabkan terganggunya  aktivitas  sehari-hari,  ingatan  yang  tidak  terorganisir,  dan  berkurangnya  daya  ingat.  Deteksi  dini  penyakit alzheimer  dapat  memanfaatkan  pendekatan  matematis  menggunakan data  mining . Data  mining memiliki  model-model klasifikasi  yang  dapat digunakan  untuk  mendeteksi dini penyakit alzheimer.  Beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan untuk klasifikasi diantaranya  adalah  C4.5 dan Adaptive  Boosting ( AdaBoost) yang diterapkan  pada penelitian  ini  untuk mengklasifikasikan penyakit alzheimer. Perbandingan kedua algoritma ini bertujuan untuk memperoleh algoritma mana yang paling tepat dalam klasifikasi penyakit alzheimer. Untuk menguji kedua algoritma ini digunakan dua teknik pengujian yaitu percentage split dan k-fold cross validation . Pada percentage split dipilih ukuran split sebesar 80% untuk data latih dan  20%  sebagai  data  uji  dan k-fold  cross  validation dipilih  nilai  k  sebesar  10.  Hasil  penerapan  dari  kedua  algoritma diperoleh bahwa untuk k-fold cross validation bekerja lebih baik dibandingkan dengan percentage split . Hal ini dikarenakan k-fold  cross  validation meningkatkan  persentase  nilai  presisi, recall ,  dan  akurasi  dari  masing-masing  algoritma. Untuk kinerja masing-masing algortima, AdaBoost dalam penggunaanya bekerja lebih baik dibandingkan dengan C4.5  dengan nilai  presisi, recall dan  akurasi  secara  berturut-turut,  yaitu  91.5%,  91%  dan  91.15%.  Dari  hasil  yang  diperoleh  dapat disimpulkan bahwa algoritma AdaBoost dengan teknik k-fold cross validation memiliki performa yang paling baik dalam melakukan klasifikasi penyakit alzheimer dibandingkan algoritma dan teknik pengujian lainnya.
Kata kunci: Data Mining ; Klasifikasi; Alzheimer; C4.5; AdaBoost ; Percentage Split ; K-fold Cross Validation .

## Abstract
Alzheimer's is a disease that attacks the nervous system of the brain. It can result in disruptions of everyday activities, disorganized memory, and memory loss. Early detection of alzheimer's disease can utilize a mathematical approach using data mining. Data mining has classified models that can be used to detect early onset alzheimer's disease. Some algorithms that  can  be  used  for  classifications  include  C4.5 and  Adaptive  Boosting  (AdaBoost)  as  applied  to this  study  to  classify alzheimer's disease. The second comparison of the algorithm aims to acquire which algorithm is most appropriate in the classification  of  alzheimer's  disease.  In  testing  both  the  algorithms  used  two  testing  techniques:  split  and  the  k-fold validation. At the market split selected 80% in size for training and 20% in check and validation's k-fold selected a k by 10. Applications from both algorithms obtained that k-fold validation works better than split. This is because the k-fold validation increases the percentage of value value of precision, recall, and accuracy from each algorithm. For performance on each algorithm, AdaBoost in its utility works better than C4.5 with precision value, recall and accuracy in succession, which  is  91.5%,  91%  and  91.15%.  From  results  it  can  be  concluded  that  algorithm  AdaBoost  with  validation  k-fold techniques performs best at classification alzheimer's disease than other algorithms and testing techniques. Keywords: Data Mining; Classification; Alzheimer; C4.5; AdaBoost; Percentage Split; K-fold Cross Validation.
Naskah diterima 24 Juli 2023; direvisi 8 September 2023; dipublikasi 9 September 2023. JATI is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Penyakit alzheimer adalah kondisi neurologis yang menyerang sistem saraf pada otak. Penyakit alzheimer menyebabkan  hilangnya  neuron  dan  membuat  penderita  sulit  untuk  melakukan  aktivitas  sehari-hari dikarenakan kebingungan, ingatan yang tidak terorganisir, dan pada akhirnya akan menghilangnya kemampuan untuk mengingat [1]. Faktor utama yang memengaruhi perkembangan penyakit alzheimer adalah usia. Penyakit ini biasanya didiagnosis pada orang yang berusia 65 tahun ke atas, tetapi tidak menutup kemungkinan terjadi pada orang yang lebih muda. Selain itu, keturunan garis genetik dan cedera otak traumatis yang cukup berat juga terkait dengan peningkatan risiko [2]. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) telah mengungkapkan bahwa 55 juta orang di seluruh dunia mengalami penurunan keterampilan dalam memori dan berpikir, yang sekarang

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
dapat mempengaruhi individu berusia 30 sampai 40 tahun. Penyakit ini menjadi salah satu tantangan terbesar dalam dunia kesehatan di abad ke-21 ini [3].
Diagnosis  tahap  awal  untuk  penyakit  alzheimer  dapat  meningkatkan  efisiensi  terapi  untuk  penyakit  ini. Diagnosa  penyakit alzheimer dapat dibantu dengan pendeteksian dini. Deteksi dini penyakit alzheimer dapat memanfaatkan  pendekatan  matematis  pada data  mining untuk  menganalisis  data.  Data  mining  memiliki berbagai  metode,  salah  satunya  klasifikasi  yang  dapat  diterapkan  untuk  pendeteksian  dini  atau  prediksi penyakit  alzheimer.  Klasifikasi  adalah  proses  untuk  mengidentifikasi  dan  mengelompokkan  objek  yang memiliki karakteristik yang sama ke dalam beberapa kelas yang telah ditentukan [4]. Beberapa algoritma yang bisa digunakan pada klasifikasi penyakit alzheimer adalah algoritma C4.5 dan algoritma AdaBoost . Pohon  keputusan  adalah  salah  satu  teknik  klasifikasi  yang  paling  banyak  digunakan  [5].  Salah  satu algoritma pohon keputusan adalah C4.5 yang  mampu menghasilkan pohon keputusan yang akurat dan mudah dipahami. Selain itu dalam penerapannya, dapat mengidentifikasi atribut yang paling berpengaruh dan atribut yang  tidak  berpengaruh.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  memanfaatkan  a  lgoritma  C4.5,  seperti Muhammad Fikri Hasani dan Sutikno [6] dalam klasifikasi penyakit infeksi saluran kemih. Penelitian tersebut menghasilkan  akurasi,  presisi,  dan recall dengan  nilai  kinerja  di  atas  90%.  Arni  Sepharni,  Iwansyah  Edo Hendrawan, dan Chaerur Rozikin [7] menerapkan C4.5 dalam klasifikasi penyakit jantung. Namun sayangnya, hasil  penelitian  tersebut  menghasilkan  nilai  akurasi,  presisi,  dan recall di  bawah  80%.  Meskipun  memiliki berbagai kelebihan, algoritma C4.5 mempunyai kelemahan dalam kategori skalabilitas, yang mana semakin banyak atribut maka semakin banyak pula memori yang dibutuhkan [8]. Selain itu, algoritma C4.5 cenderung menghasilkan pohon keputusan yang kompleks dan dalam beberapa kasus dapat overfitting . Metode lain yang bisa digunakan untuk klasifikasi penyakit alzheimer ini adalah algoritma AdaBoost [9]. Berbeda dengan algoritma C4.5, algoritma AdaBoost memiliki kelebihan yang tidak terlalu rentan terhadap overfitting .  Dengan  memperhatikan  sampel-sampel  yang  sulit  diklasifikasikan, AdaBoost membantu mengurangi  risiko overfitting [10] .  AdaBoost adalah  algoritma ensemble  learning yang  menggabungkan beberapa model ( multi classifier ) untuk mencapai hasil akhir [11]. Sehingga kelemahan pada algoritma single classifier seperti C4.5 dapat diatasi dengan algoritma multi classifier salah satunya adalah AdaBoost. Beberapa penelitian  sebelumnya  yang menggunakan  algoritma AdaBoost dalam  penelitiannya  adalah  Agus  Byna  dan Muhammad  Basit  [12]  yang  menerapkan  algoritma AdaBoost guna  mengoptimasi  prediksi  penyakit  stroke dengan hasil akurasi 98%. Eka Listiana dan Much Aziz Muslim [13] menerapkan algoritma AdaBoost dalam mendiagnosa penyakit ginjal kronis dengan akurasi yang diperoleh sangat baik yaitu sebesar 99.5%. Namun AdaBoost masih rentan terhadap outlier atau nilai data yang berbeda dari set data lainnya [14]. Penelitian yang berkenaan dengan klasifikasi penyakit alzheimer belum banyak dilakukan. Dataset yang digunakan  pada  penelitian  ini  memilki  atribut-atribut  yang  saling  relevan  dan  informatif  sehingga  dapat memberikan  hasil  deteksi  dan  klasifikasi  yang  lebih  baik.  Pada  penelitian  ini  akan  dibandingkan  performa algoritma  C4.5  dan  algoritma AdaBoost dalam  klasifikasi  penyakit  alzheimer.  Dalam  pengujian  kedua algoritma  digunakan  teknik  pengujian percentage  split dan k-fold  cross  validation .  Pada percentage  split dipilih ukuran split sebesar 80% untuk data latih dan 20% sebagai data uji. Pada teknik pengujian k-fold cross validation dipilih nilai k sebesar 10 dimana data akan dibagi menjadi sepuluh kelompok dan dapat bergantian sebagai data latih serta data uji sebanyak sepuluh kali. Penelitian ini akan menentukan algoritma dan teknik pengujian  mana  yang  paling  optimal  dalam  mendeteksi  penyakit  alzheimer  berdasarkan  kriteria  akurasi, presisi, dan recall .

## 2. Metode Penelitian
Tahapan-tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Rangkaian Proses yang Dilakukan dalam Penelitian
2.1. Deskripsi Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dataset  yang  diambil  melalui  situs  Kaggle ( https://bit.ly/3MmyQ3L ) dalam format csv. Dataset Alzheimer ini terdiri dari 373 data dengan 15 atribut yang meliputi Subject ID, MRI ID, Group , Gender , Hand, Age , EDUC, SES, MMSE, CDR, eTIV, nWBV, ASF. Atribut target pada dataset ini adalah Group yang meliputi 3 kelas yaitu demented , nondemented dan converted. Kelas converted akan  dikategorikan  ke  dalam  kelas demented .  Dengan  demikian,  jumlah  data  untuk  kelas
Pengumpulan Data Preprocessing Data Split Data Training dan Testing Data Evaluasi Model Perbandingan Model

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
demented adalah  183  dan  data  kelas nondemented berjumlah  sebanyak  190  data.  Atribut-atribut  yang digunakan pada data alzheimer beserta tipe atribut disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Atribut beserta Deskripsinya Nama Atribut Tipe Atribut Nilai Missing Data Subject ID Kategorik ID pemeriksaan subjek 1-142 Null MRI ID Kategorik ID Tes 1-354 Null Group Kategorik 0:Demented  1:Non-Demented Null Visit Numerik Jumlah pemeriksaan subjek (1-5) Null MR Delay Numerik Nilai keterlambatan subjek sejak melakukan pemeriksaan (0- 2639) Null M/F Kategorik F: Female M: Male Null Hand Kategorik R: Right L: Left Null Age Numerik Usia subjek pada saat dilakukan pemeriksaan (60-98 tahun) Null EDUC Kategorik Tingkat pendidikan (6-23) Null SES Kategorik Status Sosial Ekonomi 1 ( highest statue ) – 5 ( lowest statue ) 19 MMSE Numerik Nilai pemeriksaan keadaan mental 0 ( worst value ) – 30 ( best value ) 2 CDR Kategorik Tingkat demensia klinis 0= No Dementia , 0.5= Very Mild AD , 1= Mild AD , 2= Moderate AD Null eTIV Numerik Perkiraan total volume intrakranial (1106-2004) Null nWBV Numerik Volume keseluruhan otak yang dinormalisasikan di ekspersika dengan persentase dari semua voxel (0.644-0.837) Null ASF Numerik Faktor skala atlas (0.876 -1.587) Null
2.2. Preprocessing Data (Pemrosesan Data)
Data penyakit alzheimer dari Tabel 1 terdiri dari 15 atribut. Atribut yang tidak memiliki pengaruh akan dihapus sehingga yang awalnya terdapat 15 atribut, menjadi sebanyak 12 atribut, yang terdiri dari Group, MR Delay, M/F, Hand, Age, EDUC, SES, MMSE, CDR, eTIV, nWBV, ASF. Dimana atribut atau kolom Group merupakan keputusan atau label dari kriteria yang dialami oleh penderita, sedangkan 11 kolom atau atribut lainnya adalah kriteria seseorang yang dikatakan menderita atau tidak menderita penyakit alzheimer. a. Missing Data (Data Kosong/Hilang)
Dalam dataset penyakit alzheimer terdapat dua atribut yang mempunyai data yang hilang di dalamnya yaitu 19 record pada kolom SES dan 2 record pada kolom MMSE. Data yang hilang akan dilakukan imputasi. Pada kolom SES dan MMSE dilakukan imputasi dengan menggunakan mean , yaitu rata-rata nilai dari seluruh data pada kolom yang akan diimputasi. b. Normalisasi Data
Pada dataset penyakit alzheimer dari Tabel 1 dapat dilihat bahwa untuk atribut MMSE dan eTIV memiliki range nilai  yang  cukup  jauh, sehingga  dilakukan  normalisasi  data.  Tujuan  dilakukannya normalisasi  adalah menyamakan  range  nilai  atribut  dengan  skala  tertentu  agar dapat  menghasilkan  klasifikasi  yang  lebih  baik. Normalisasi data menggunakan penskalaan min-max dengan rumus seperti pada persamaan (1) [15]:
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑(𝑥) = min 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑥 + (𝑥 min 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒)(max 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 − min 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒) max 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 − min 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒
(1)

## c. Pengujian Data
Pada pengolahan data awal juga digunakan dua teknik pengujian yaitu percentage split dan k-fold cross validation. Percentage split dalam data mining adalah teknik untuk membagi dataset menjadi dua subset, yaitu subset  pelatihan  ( training  set )  dan  subset  pengujian  ( testing  set )  [16].  Pembagian  tersebut  bertujuan  untuk melatih model agar dapat mengenali pola berdasarkan data yang ada dan dapat menguji performa hasil prediksi dari model pada subset pengujian [17]. Pembagian data pada penelitian ini sebesar 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Kemudian pada teknik pengujian k-fold cross validation langkah awalnya adalah data yang tersedia dipartisi menjadi k segmen dengan ukuran yang sama atau mendekati. Setelah itu data latih bagi proses iterasi atau pengulangan serta data validasi dilakukan. Sebelum melakukan proses k-fold data dibagi menjadi

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
tingkatan, kemudian mengelola ulang data untuk setiap lipatan data dan merupakan perwakilan yang sesuai dari seluruh data yang ada. Pada penelitian ini dipilih nilai k sebesar 10.

## 2.3. Penerapan C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  menggunakan  representasi  struktur  pohon. Dalam algoritma ini, setiap node menunjukkan nilai atribut, setiap cabang menunjukkan nilai atribut, dan setiap daun  menunjukkan kelas.  Berbagai  langkah  yang  diambil untuk  membuat  pohon keputusan  algoritma  C4.5 adalah sebagai berikut [18]:
1. Tentukan atribut sebagai akar
Setiap atribut yang dipilih untuk menjadi akar berdasarkan nilai gain ratio tertinggi dari semua atribut [19]. Persamaan (2) berisi rumus untuk menemukan nilai gain ratio .
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑆, 𝐴) =
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆, 𝐴) (2)
Dengan 𝑆 sebagai  himpunan  kasus, 𝐴 sebagai  atribut, 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) adalah information  gain pada  atribut 𝐴 dan 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆, 𝐴) adalah split information pada atribut 𝐴 . Split information menyatakan informasi potensial atau  dikenal  juga  sebagai  entropi  pada  atribut 𝐴 terhadap  banyaknya  himpunan  kasus.  Perhitungan split information dapat dilihat pada persamaan (3).
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆, 𝐴) = − ∑ 𝑆 𝑖 𝑆 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆 𝑖 𝑆 𝑛 𝑖=1 (3)
Dimana 𝑆 merupakan  himpunan  kasus, 𝐴 sebagai  atribut  , 𝑆 𝑖 adalah  jumlah  sampel  atribut  A. Gain merupakan  tingkat  pengaruh  suatu  atribut  terhadap  pengambilan  keputusan  atau  ukuran  efektivitas  suatu variabel  dalam  mengklasifikasikan  data [20].  Persamaan  (4)  menunjukkan  rumus  yang  digunakan  untuk menghitung gain.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 (𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝑆 𝑖 )                                                                                                 (4)
Dengan 𝑁 sebagai  jumlah  partisi  atribut  A, |𝑆 𝑖 | adalah  jumlah  partisi  ke  i,  dan |𝑆| adalah  jumlah  partisi dalam 𝑆 .  Perhitungan  entropi  digunakan  untuk  menentukan  seberapa  informatif  sebuah  atribut  yang dimasukkan untuk menghasilkan atribut [21]. Sementara itu, cara menghitung nilai entropi ditunjukkan pada persamaan (5).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 (𝑆) = ∑ −𝑝 𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 𝑛 𝑖=1 (5)
Dalam hal ini, 𝑆 merupakan himpunan kasus, 𝑛 merupakan jumlah partisi atribut A, 𝐴 adalah atribut, dan 𝑝 𝑖 adalah proporsi 𝑆 𝑖 terhadap 𝑆 . 2. Pada setiap nilai dibuat cabang.
3. Bagi kasus dalam cabang.
4. Pada setiap cabang, ulangi prosedur di atas untuk sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
2.4. Penerapan Adaptive Boosting
Adabooost dalam  penerapannya  diawali  dengan  membangun  model  dan  membuat  prediksi.  Kemudian memberikan  bobot  lebih  pada  observasi  yang  salah  diklasifikasikan.  Selanjutnya  membangun  model berikutnya, dan dapat diulangi langkah awal, setelah itu dibuat model akhir dengan menggunakan rata-rata dari semua model. Beberapa tahapan algortima AdaBoost bekerja adalah sebagai berikut [22]: 1. Menentukan bobot pada tiap data, digunakan persamaan (6):
𝑤(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) = 1 𝑁 (6)

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Dimana 𝑤 merupakan nilai weight (bobot), (𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) adalah data pelatihan ke-i dimana 𝑖 = {1, 2, … , 𝑛} , dan 𝑁 adalah banyaknya data.
2.  Setelah  mendapatkan  nilai  bobot  untuk  setiap  data,  maka  dilanjutkan  dengan    mencari  nilai  Entropi  dan Information  Gain. Untuk  mencari  nilai  Entropi  dan Information  Gain dapat  digunakan  persamaan  (7)  dan persamaan (8):
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝑆) = ∑ −𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (7)
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝑆 𝑖 )                                                                                     (8)
Dimana  pada  persamaan  (7), 𝑆 merupakan  himpunan  kasus, 𝑝 𝑖 adalah  probabilitas  dari 𝑆 𝑖 terhadap 𝑆 . Kemudian pada persamaan (8), |𝑆 𝑖 | merupakan jumlah kasus pada partisi ke-i, dan |𝑆| merupakan jumlah kasus pada 𝑆 .
3.  Setelah  didapatkan  nilai  Entropi  dan Information  Gain ,  langkah  selanjutnya  adalah  mengklasifikasi  data berdasarkan nilai Information Gain tertinggi. Setelah itu perbarui distribusi sehingga nilai bobot menjadi baru. Selanjutnya menentukan Error Rate dan bobot. Untuk mencari Error Rate dapat menggunakan persamaan (9):
𝜀 𝑡 = 1 𝑁 (𝑥)                                                                                                                                                                             (9)
Untuk 𝜀 𝑡 adalah  nilai Error  Rate yaitu  jumlah  ketidaktepatan  klasifikasi  pada  data  latih  dibagi  dengan ukuran data latih , 𝑡 ialah nilai jumlah percobaan atau iterasi, 𝑁 adalah banyaknya data, dan 𝑥 ialah banyaknya data yang berbeda antara hasil dengan target ( predict ). Untuk mencari bobot dapat menggunakan persamaan (10):
∝ 𝑡 = log ( 1 − 𝜀 𝑡 𝜀 𝑡 )                                                                                                                                                             (10)
Dimana ∝ 𝑡 merupakan  nilai  bobot  untuk  pengklasifikasi,  kemudian 𝑡 ialah  nilai  jumlah  percobaan  atau iterasi, dan 𝜀 𝑡 merupakan nilai Error Rate .
4. Selanjutnya dilakukan pembaruan untuk bobot dengan pengamatan yang salah, dapat digunakan persamaan (11):
𝐷 𝑡+1 = 1 𝑁 𝑒 ∝𝑡 (11)
Dimana 𝐷 𝑡+1 merupakan pembaruan nilai bobot untuk pengamatan yang salah, 𝑁 banyaknya data, dan ∝ 𝑡 merupakan  nilai  bobot.  Setelah  melakukan  pembaruan  bobot  tersebut,  seluruh  nilai  bobot  terbaru  akan dijumlahkan untuk menormalisasi nilai agar nilai tersebut menjadi 1. Normalisasi dilakukan dengan membagi bobot  baru.  Selanjutnya  prediksi  final  dari  stump  yang  terbentuk  dapat  dilihat  pada  bobot-bobot  baru  yang telah dibuat.

## 2.5. Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  sebuah  tabel  yang  menyatakan  klasifikasi  jumlah  data  uji  yang  tepat diklasifikasikan dan jumlah data uji yang salah diklasifikasikan  [20]. Dalam penaksiran kinerja suatu model menggunakan confusion matrix, ada empat istilah sebagai representasi dari hasil proses klasifikasi, yaitu True Positive (TP) , True Negative (TN) , False Positive (FP), dan False Negative (FN) [23]. Berikut confusion matrix untuk klasifikasi dua kelas menurut  pada Tabel 2.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 2 Edisi September 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i2
Tabel 2. Confusion Matrix
Kelas Prediksi Positif Negatif Aktual Positif TP FN Negatif FP TN
Ada  ukuran  evaluasi  kinerja  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  nilai-nilai  dalam confusion  matrix ,  yaitu akurasi, presisi, dan recall . Berdasarkan rumus perhitungan, performansi confusion matrix ditunjukkan pada persamaan (12), persamaan (13), dan persamaan (14) [24].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (12) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝐹𝑃 + 𝑇𝑃 (13) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 (14)

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. C4.5
Hasil  perhitungan gain pada  algoritma  C4.5  dengan  menggunakan percentage  split dan k-fold  cross validation menghasilkan gain tertinggi  yang  sama,  yaitu  atribut  CDR.  Nilai gain tertinggi  di  peroleh menunjukkan bahwa jika nilai CDR dari pasien tersebut belum melebihi dari nilai yang ditentukan maka pasien tersebut  akan  dilabeli  0.  Untuk  nilai  CDR  yang  tidak  memenuhi  syarat  maka  harus  melihat  atribut  lainnya untuk mendiagnosa penyakit alzheimer. Dari perhitungan C4.5 menggunakan percentage split diperoleh aturan linguistik untuk klasifikasi penyakit alzheimer sebagai berikut :
IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE ≤ 0.827 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age ≤ 82.5 AND EDUC ≤ 19.0 AND nWBV ≤ 0.793 AND ASF ≤ 1.187 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age ≤ 82.5 AND EDUC ≤ 19.0 AND nWBV ≤ 0.793 AND ASF > 1.187 AND ASF ≤ 1.192 AND EDUC ≤ 11.5 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age ≤ 82.5 AND EDUC ≤ 19.0 AND nWBV ≤ 0.793 AND ASF > 1.187 AND ASF ≤ 1.192 AND EDUC > 11.5 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age ≤ 82.5 AND EDUC ≤ 19.0 AND nWBV ≤ 0.793 AND ASF > 1.187 AND ASF > 1.192 AND SES ≤ 1.5 AND Age ≤ 72.0 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age ≤ 82.5 AND EDUC ≤ 19.0 AND nWBV ≤ 0.793 AND ASF > 1.187 AND ASF > 1.192 AND SES ≤ 1.5 AND Age > 72.0 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age ≤ 82.5 AND EDUC ≤ 19.0 AND nWBV ≤ 0.793 AND ASF > 1.187 AND ASF > 1.192 AND SES > 1.5 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age ≤ 82.5 AND EDUC ≤ 19.0 AND nWBV > 0.793 AND nWBV ≤ 0.802 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age ≤ 82.5 AND EDUC ≤ 19.0 AND nWBV > 0.793 AND nWBV > 0.802 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age ≤ 82.5 AND EDUC > 19.0 AND Age ≤ 76.5 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age ≤ 82.5 AND EDUC > 19.0 AND Age > 76.5 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age > 82.5 AND ASF ≤ 1.203 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age > 82.5 AND ASF > 1.203 AND SES ≤ 2.5 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age > 82.5 AND ASF > 1.203 AND SES > 2.5 AND ASF ≤ 1.228 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay ≤ 534.5 AND Age > 82.5 AND ASF > 1.203 AND SES > 2.5 AND ASF > 1.228 THEN 1

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 2 Edisi September 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i2
IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND MR Delay > 534.5 THEN 1 IF CDR > 0.25 AND eTIV ≤ 0.659 THEN 0 IF CDR > 0.25 AND eTIV > 0.659 AND Age ≤ 80.5 THEN 0
IF CDR > 0.25 AND eTIV > 0.659 AND Age > 80.5 AND CDR ≤ 0.75 THEN 1 IF CDR > 0.25 AND eTIV > 0.659 AND Age > 80.5 AND CDR ≤ 0.75 THEN 0
Berikut aturan linguistik yang diperoleh dari algoritma C4.5 menggunakan k-fold cross validation untuk klasifikasi penyakit alzheimer:
IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE ≤ 0.827 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES ≤ 1.5 AND EDUC ≤ 15.0 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES ≤ 1.5 AND EDUC > 15.0 AND MR  Delay ≤ 220.5 AND nWBV ≤ 0.696 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES ≤ 1.5 AND EDUC > 15.0 AND MR  Delay ≤ 220.5 AND nWBV > 0.696 AND eTIV ≤ 0.219 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES ≤ 1.5 AND EDUC > 15.0 AND MR  Delay ≤ 220.5 AND nWBV > 0.696 AND eTIV > 0.219 AND ASF ≤ 1.113 AND eTIV ≤ 0.605 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES ≤ 1.5 AND EDUC > 15.0 AND MR  Delay ≤ 220.5 AND nWBV > 0.696 AND eTIV > 0.219 AND ASF ≤ 1.113 AND eTIV > 0.605 AND nWBV ≤ 0.722 AND eTIV ≤ 0.702 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES ≤ 1.5 AND EDUC > 15.0 AND MR  Delay ≤ 220.5 AND nWBV > 0.696 AND eTIV > 0.219 AND ASF ≤ 1.113 AND eTIV > 0.605 AND nWBV ≤ 0.722 AND eTIV > 0.702 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES ≤ 1.5 AND EDUC > 15.0 AND MR  Delay ≤ 220.5 AND nWBV > 0.696 AND eTIV > 0.219 AND ASF ≤ 1.113 AND eTIV > 0.605 AND nWBV > 0.722 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES ≤ 1.5 AND EDUC > 15.0 AND MR  Delay ≤ 220.5 AND nWBV > 0.696 AND eTIV > 0.219 AND ASF > 1.113 AND Age ≤ 70 AND Age ≤ 65 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES ≤ 1.5 AND EDUC > 15.0 AND MR  Delay ≤ 220.5 AND nWBV > 0.696 AND eTIV > 0.219 AND ASF > 1.113 AND Age ≤ 70 AND Age > 65 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES ≤ 1.5 AND EDUC > 15.0 AND MR  Delay ≤ 220.5 AND nWBV > 0.696 AND eTIV > 0.219 AND ASF > 1.113 AND Age > 70 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES ≤ 1.5 AND EDUC > 15 AND MR Delay > 220.5 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES > 1.5 AND nWBV ≤ 0.793 AND nWBV ≤ 0.731 AND nWBV ≤ 0.73 AND Age ≤ 85.5 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES > 1.5 AND nWBV ≤ 0.793 AND nWBV ≤ 0.731 AND nWBV ≤ 0.73 AND Age > 85.5 AND Age ≤ 86.5 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES > 1.5 AND nWBV ≤ 0.793 AND nWBV ≤ 0.731 AND nWBV ≤ 0.73 AND Age > 85.5 AND Age > 86.5 AND MR Delay ≤ 758 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES > 1.5 AND nWBV ≤ 0.793 AND nWBV ≤ 0.731 AND nWBV ≤ 0.73 AND Age > 85.5 AND Age > 86.5 AND MR Delay > 758 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES > 1.5 AND nWBV ≤ 0.793 AND nWBV > 0.731 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES > 1.5 AND nWBV > 0.793 AND nWBV ≤ 0.8 AND MR Delay ≤ 347.5 AND Age ≤ 68.5 THEN 0 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES > 1.5 AND nWBV > 0.793 AND nWBV ≤ 0.8 AND MR Delay ≤ 347.5 AND Age > 68.5 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES > 1.5 AND nWBV > 0.793 AND nWBV ≤ 0.8 AND MR Delay > 347.5 THEN 1 IF CDR ≤ 0.25 AND MMSE > 0.827 AND SES > 1.5 AND nWBV > 0.793 AND nWBV > 0.8 THEN 1 IF CDR > 0.25 AND eTIV ≤ 0.661 THEN 0 IF CDR > 0.25 AND eTIV > 0.661 AND Age ≤ 80.5 THEN 0 IF CDR > 0.25 AND eTIV > 0.659 AND Age > 80.5 AND MMSE ≤ 0.75 THEN 0 IF CDR > 0.25 AND eTIV > 0.659 AND Age > 80.5 AND MMSE ≤ 0.75 THEN 1
Setelah  diperoleh  aturan  linguistik  di  atas,  dibuatlah  proses  uji  mengukur  keberhasilan  algoritma  C4.5 menggunakan teknik pengujian percentage split dan k-fold cross validation dengan confusion matrix. Berikut confusion matrix yang dihasilkan oleh algoritma C4.5 dengan seperti terlihat pada Tabel 3.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 2 Edisi September 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i2
Tabel 3. Confusion Matrix pada C4.5 Percentage Split K-fold Cross Validation Kelas Prediksi Kelas Prediksi 0 1 0 1 Aktual 0 28 4 Aktual 0 168 15 1 5 38 1 25 165
Berdasarkan Tabel 3 terlihat bahwa ada 75 data yang diprediksi untuk percentage split dan 373 data yang diprediksi untuk k-fold cross validation . Diketahui terdapat 28 data diprediksi secara benar sebagai kondisi 0 dan 4 data yang seharusnya masuk kondisi 0 tetapi diprediksi sebagai kondisi 1. Pada kondisi 1 ada 38 data yang diprediksi secara benar dan 5 data yang seharusnya masuk kondisi 1 tetapi diprediksi sebagai kondisi 0. Pada confusion  matrix dengan  teknik  pengujian k-fold  cross  validation terdapat  168  data  diprediksi  secara benar sebagai kondisi 0 dan 15 data yang seharusnya masuk kondisi 0 tetapi diprediksi sebagai kondisi 1. Pada kondisi  1  ada  165  data  yang  diprediksi  secara  benar  dan  25  data  yang  seharusnya  masuk  kondisi  1  tetapi diprediksi sebagai kondisi 0. Dimana dari hasil confusion matrix dengan menggunakan percentage split dan k- fold cross validation di atas  dapat diketahui akurasi, presisi dan recall dari tiap-tiap kondisi yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Percentage Split dan K-fold Cross Validation pada C4.5 Teknik Pengujian Presisi(%) Recall (%) Akurasi (%) Percentage Split 87.5 88 88 K-fold Cross Validation 89.5 89.5 89.27
Berdasarkan Tabel  4 dapat diketahui pengujian dengan k-fold cross validation lebih baik dibandingkan dengan percentage split. Hal tersebut terlihat dari nilai presisi, recall, dan akurasi dari k-fold cross validation lebih  tinggi  daripada percentage  split .  Nilai  presisi  dengan k-fold  cross  validation 2%  lebih  baik  daripada percentage  split .  Nilai recall dengan k-fold  cross  validation 1.5%  lebih  baik  daripada  hasil recall dengan percentage split . Pada nilai akurasi dengan menggunakan k-fold cross validation juga lebih baik dibandingkan percentage split.
3.2. Adaptive Boosting (AdaBoost)
Penerapan AdaBoost dan  penggunaan  dua  teknik  pengujian,  yakni percentage  split dan k-fold  cross validation pada penelitian ini mendapatkan hasil perhitungan confusion matrix seperti yang terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Confusion Matrix pada AdaBoost Percentage Split K-fold Cross Validation Kelas Prediksi Kelas Prediksi 0 1 0 1 Aktual 0 27 5 Aktual 0 165 18 1 3 40 1 15 175
Berdasarkan Tabel 5 dapat diketahui bahwa terdapat 75 data yang diprediksi pada pengujian menggunakan percentage  split .  Diketahui  pula  terdapat  373  data  yang  diprediksi  menggunakan  pengujian k-fold  cross validation . Pada teknik pengujian percentage split bisa dilihat terdapat 27 data diprediksi secara benar sebagai kondisi  0  dan  ada  5  data  yang  seharusnya  masuk  kondisi  0  tetapi  diprediksi  sebagai  kondisi  1.  Algoritma AdaBoost menggunakan percentage  split sangat  baik  dalam  memprediksi  kondisi  1.  Terdapat  40 data  pada kondisi 1 yang diprediksi secara benar dan hanya ada 3 data yang diprediksi salah. Selanjutnya pada teknik pengujian k-fold cross validation dapat diketahui terdapat 165 data diprediksi secara benar sebagai kondisi 0 dan 18 data yang seharusnya masuk kondisi 0 tetapi diprediksi sebagai kondisi 1. Selain itu terdapat 175 data yang diprediksi  benar  sebagai  kondisi  1.  Kesalahan  prediksi  pada  kondisi  1  adalah  sebanyak  15  data, yang mana  seharusnya  15  data  tersebut  masuk  kondisi  1  namun  diprediksi  sebagai  kondisi  0.  Kemudian  dari penerapan percentage split dan k-fold cross validation pada AdaBoost dapat diketahui nilai akurasi, presisi, dan recall dari setiap kondisi yang dapat dilihat pada Tabel 6.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Tabel  6. Perbandingan Percentage Split dan K-fold Cross Validation pada AdaBoost Teknik Pengujian Presisi(%) Recall (%) Akurasi (%) Percentage Split 89.5 88.5 89 K-fold Cross Validation 91.5 91 91.15
Berdasarkan  Tabel  6  dapat  diperoleh  infromasi  bahwa  hasil  kinerja  pengujian  dengan k-fold  cross validation lebih baik dibandingkan dengan percentage split . Hal tersebut dapat dilihat dari nilai presisi, recall dan akurasi dari pengujian k-fold cross validation lebih tinggi dibandingkan dengan hasil presisi dan akurasi dari  pengujian percentage  split .  Penggunaan  teknik  pengujian k-fold  cross  validation pada AdaBoost memperoleh nilai presisi yang lebih tinggi 2% dari hasil presisi dengan percentage split. Penggunaan teknik pengujian k-fold cross validation juga menghasilkan nilai recall yang lebih tinggi 2.5% dari hasil recall yang dihasilkan  oleh percentage  split . Nilai  akurasi  dari  pengujian  menggunakan k-fold  cross  validation menghasilkan  nilai  akurasi  yakni  sebesar  91.15%  yang  mana  lebih  tinggi  dibandingkan  nilai  akurasi  yang dihasilkan oleh pengujian percentage split yaitu sebesar 89%.
3.3. Perbandingan Hasil
Berdasarkan  hasil  dari  klasifikasi  algoritma  C4.5  dan AdaBoost pada  penyakit  alzheimer  menggunakan teknik pengujian percentage split dan k-fold cross validation diperoleh bahwa kedua algoritma tersebut bekerja dengan  baik.  Perbandingan  hasil  algoritma  C4.5  dan AdaBoost dengan  menggunakan  teknik  pengujian percentage split ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Nilai Presisi, Recall dan Akurasi Hasil Prediksi C4.5 dan AdaBoost dengan Teknik Precentage Split
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  diperoleh  informasi  bahwa  dengan  menggunakan  teknik  pengujian percentage  split, algoritma AdaBoost pada  kondisi  0 menghasilkan  nilai  presisi  5%  lebih  besar  dari  C4.5. Sebaliknya, pada kondisi 1 nilai presisi C4.5 lebih baik daripada AdaBoost . Pada kondisi 0 dengan algoritma C4.5  menghasilkan  nilai recall 4%  lebih  baik  dibandingkan  dengan AdaBoost .  Sementara  nilai recall pada kondisi 1, AdaBoost memperoleh nilai recall yang lebih baik sebesar 5% dari C4.5. Pada Gambar 2, algoritma AdaBoost menghasilkan nilai akurasi yaitu 89% yang mana lebih besar dibandingkan dengan algoritma C4.5 yang  mempunyai  nilai  akurasi  sebesar  88%. Selanjutnya  perbandingan  hasil  algoritma  C4.5  dan AdaBoost dengan menggunakan teknik pengujian k-fold cross validation dapat dilihat pada Gambar 3.
78 80 82 84 86 88 90 92 94 0 1 0 1 Presisi Recall Akurasi P er sent a se( %) C4.5 AdaBoost

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 2 Edisi September 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i2
Gambar 3. Nilai Presisi, Recall dan Akurasi Hasil Prediksi C4.5 dan AdaBoost dengan Teknik K-fold Cross Validation
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  diketahui  bahwa  dengan  menggunakan  teknik  pengujian k-fold  cross validation, AdaBoost menghasilkan nilai presisi pada kondisi 0 yang lebih besar sejauh 5% dari C4.5. Pada kondisi  1,  C4.5  dan AdaBoost menghasilkan  nilai  presisi  yang  hampir  sama  besarnya.  Nilai recall yang dihasilkan pada kondisi 0 oleh algoritma C4.5 lebih baik 2% dibandingkan dengan AdaBoost . Sementara pada kondisi 1 AdaBoost menghasilkan nilai recall 5% lebih baik  dari C4.5. Dengan menggunakan teknik k-fold cross  validation, nilai  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  C4.5 adalah  sebesar  89.27%.  Algoritma AdaBoost menghasilkan nilai akurasi sebesar 91.15%. Sehingga pada teknik pengujian k-fold cross validation algoritma yang memiliki kinerja lebih baik adalah AdaBoost. Adapun nilai rata-rata presisi, recall , dan juga nilai akurasi dari seluruh kelas dengan menggunakan teknik precentage split dan k-fold cross validation ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Rata-rata Nilai Presisi, Recall , Akurasi dari C4.5 dan AdaBoost dengan Teknik Precentage Split dan K-fold Cross Validation
Pada  Gambar  4  dengan  menggunakan  teknik percentage  split, C4.5  mempunyai  nilai  rata-rata  presisi sebesar 87.5% dan nilai rata-rata recall sebesar 88%. AdaBoost menghasilkan nilai rata-rata presisi  sebesar 89.5% dan 88.5% untuk nilai rata-rata recall . Pada Gambar 4 dapat diketahui pula dengan menggunakan teknik k-fold  cross  validation, C4.5  memiliki    nilai  rata-rata  presisi  dan recall yang  sama  yaitu  sebesar  89.5%. Kemudian AdaBoost menghasilkan nilai rata-rata presisi 91.5%  dan recall sebesar 91%. Nilai akurasi yang dihasilkan  kedua  algoritma  memiliki  perbedaan  yang  tidak  terlalu  jauh. C4.5 menghasilkan  nilai  akurasi
84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 0 1 0 1 Presisi Recall Akurasi P er sent a se( %) C4.5 AdaBoost 85 86 87 88 89 90 91 92 C4.5 AdaBoost C4.5 AdaBoost Percentage Split K-fold Validation P er sent a se (%) Presisi Recall Akurasi

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
sebesar 88% dengan teknik percentage split dan akurasi sebesar 89.27% dengan teknik k-fold cross validation . AdaBoost memiliki nilai akurasi sebesar 89% pada teknik percentage split . Penggunakan teknik k-fold cross validation pada algoritma ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 91.15%. Dengan  demikian,  berdasarkan  hasil  skor  presisi, recall ,  dan  akurasi  dari  masing-masing  algoritma, performa yang lebih baik dihasilkan oleh AdaBoost dengan penggunaan k-fold cross validation pada penelitian perbandingan algoritma C4.5 dengan algoritma AdaBoost untuk mengklasifikasi penyakit alzheimer ini.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat ditunjukkan bahwa penggunaan teknik pengujian k-fold cross validation mampu meningkatkan kinerja algoritma C4.5 dan AdaBoost dalam mengklasifikasi penyakit alzheimer.  Hal  ini  dapat  terlihat  dari  hasil  kinerja  oleh  teknik k-fold  cross  validation yang lebih  tinggi dibandingkan dengan hasil kinerja dari teknik percentage split . Untuk kinerja masing-masing algoritma dapat dilihat bahwa algoritma AdaBoost bekerja lebih baik dibandingkan algoritma C4.5. Hal ini dikarenakan hasil kinerja  oleh AdaBoost selalu  lebih  tinggi  persentasenya  dibandingkan  dengan  C4.5,  baik  pada  penggunaan teknik percentage split maupun k-fold cross validation. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa penerapan algoritma AdaBoost dengan menggunakan k-fold cross validation merupakan metode yang paling tepat dalam mengklasifikasikan penyakit alzheimer. Hasil pemodelan yang telah dibangun pada penelitian ini nantinya bisa dikembangkan menjadi mesin pendeteksi dini otomatis penyakit alzheimer yang diharapkan dapat bermanfaat untuk pengguna khususnya bagi tenaga kesehatan.

## Daftar Pustaka
[1] Z. Breijyeh and R. Karaman, “Comprehensive Review on Alzheimer ’ s Disease :,” Molecules , vol. 25, p. 5789, 2020, doi: 10.3390/molecules25245789.
[2] M. V. F. Silva, C. D. M. G. Loures, L. C. V. Alves, L. C. De Souza, K. B. G. Borges, and M. D. G. Carvalho,  “Alzheimer’s  disease:  Risk  factors  and  potentially  protective  measures,” Journal  of Biomedical Science. , vol. 26, no. 1, pp. 1–11, 2019, doi: 10.1186/s12929-019-0524-y.
[3] P. Scheltens et al. , “Alzheimer’s disease,” The Lancet , vol. 388, no. 10043, pp. 505–517, 2016, doi: 10.1016/S0140-6736(15)01124-1.
[4] S.  Hendrian,  “Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Siswa  Dalam  Memperoleh Bantuan  Dana  Pendidikan,” Faktor  Exacta ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  266–274,  2018,  doi: 10.30998/faktorexacta.v11i3.2777.
[5] A. Cherfi, K. Nouira, and A. Ferchichi, “Very Fast C4.5 Decision Tree Algorithm,” Applied Artificial Intelligence. , vol. 32, no. 2, pp. 119–137, 2018, doi: 10.1080/08839514.2018.1447479.
[6] M. F. Hasani and Sutikno, “Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Kemih Berbasis Web,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer. , vol. 26, no. 3, pp. 233–246, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i3.4710.
[7] A. Sepharni, I. E. Hendrawan, and C. Rozikin, “Klasifikasi Penyakit Jantung dengan Menggunakan Algoritma C4.5,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi. , vol. 7, no. 2, p. 117, 2022, doi: 10.30998/string.v7i2.12012.
[8] Z.  Gustiana,  “Penerapan  Algoritma  C  4.5  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Kinerja Fasilitator Pamsimas (Studi Kasus Di Kabupaten Kampar),” Djtechno Jurnal Teknologi Informasi , vol. 1, no. 1, pp. 20–28, 2021, doi: 10.46576/djtechno.v1i1.967.
[9] Z. Fan, F. Xu, C. Li, and L. Yao, “Application of KPCA and AdaBoost algorithm in classification of functional magnetic resonance imaging of Alzheimer’s disease,” Neural Computing and  Applications. , vol. 32, no. 10, pp. 5329–5338, 2020, doi: 10.1007/s00521-020-04707-y.
[10] Z. Ghadiri Modarres, M. Shabankhah, and A. Kamandi, “Making AdaBoost Less Prone to Overfitting on Noisy Datasets,” in 2020 6th International Conference on Web Research (ICWR) , 2020, pp. 251– 259, doi: 10.1109/ICWR49608.2020.9122292.
[11] T. R. Mahesh et al. , “AdaBoost Ensemble Methods Using K-Fold Cross Validation for Survivability with the Early Detection of Heart Disease,” Computational Intelligence and Neuroscience , 2022, doi: 10.1155/2022/9005278.
[12] A. Byna and M. Basit, “Penerapan Metode Adaboost Untuk Mengoptimasi Prediksi Penyakit Stroke Dengan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 9, no. 3, pp. 407–411, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.1023.
[13] E. Listiana and M. A. Muslim, “Penerapan AdaBoost untuk Klasifikasi Support Vector Machine Guna Meningkatkan Akurasi pada Diagnosa Chronic Kidney Disease,” in Prosiding SNATIF (Buku 3) , 2017, pp. 875–881.
[14] O.  Hornyák  and L.  B.  Iantovics,  “AdaBoost  Algorithm  Could  Lead  to  Weak  Results  for  Data  with

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Certain Characteristics,” Mathematics , vol. 11, no. 8, p. 1801, Apr. 2023, doi: 10.3390/math11081801.
[15] D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Computer Engineering Science and  System  Journal , vol. 4, no. 1, p. 78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[16] V. R. Joseph and A. Vakayil, “SPlit: An Optimal Method for Data Splitting,” Technometrics , vol. 64, no. 2, pp. 166–176, 2022, doi: 10.1080/00401706.2021.1921037.
[17] Y. A. Rindri and A. Fitriyani, “Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Multilayer Perceptron dan K- Nearest Neighbor pada Klasifikasi Tipe Migrain,” Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI) , vol. 13, no. 1, 2023, doi: 10.34010/jati.v13i1.
[18] N. P. Wong, F. N. S. Damanik, Christine, E. S. Jaya, and R. Rajaya, “Perbandingan Algoritma C4.5 dan Classification  and  Regression  Tree  (CART)  Dalam  Menyeleksi  Calon  Karyawan,” Jurnal  SIFO Mikroskil , vol. 20, no. 1, pp. 11–18, 2019, doi: 10.55601/jsm.v20i1.622.
[19] Normah, I. Yulianti, D. Novianti, M. N. Winnarto, A. Zumarniansyah, and S. Linawati, “Comparison of Classification C4.5 Algorithms and Naïve Bayes Classifier in Determining Merchant Acceptance on Sponsorship  Program,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1641,  no.  1,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012006.
[20] F. Husna, H. Rahman, and J. Juhari, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 pada Klasifikasi Penjualan Hijab,” Jurnal Riset Mahasiswa. Matematika , vol. 2, no. 2, pp. 40–46, 2022, doi: 10.18860/jrmm.v2i2.14891.
[21] V. Junita and F. A. Bachtiar, “Klasifikasi Aktivitas Manusia menggunakan Algoritme Decision Tree C4.5 dan Information Gain untuk Seleksi Fitur,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 10, pp. 9426–9433, 2020.
[22] A. Bisri and R. S. Wahono, “Penerapan Adaboost untuk Penyelesaian Ketidakseimbangan Kelas pada Penentuan Kelulusan Mahasiswa dengan Metode Decision Tree,” Journal of Intelligent System , vol. 1, no. 1, pp. 27–32, 2015.
[23] I. Düntsch and G. Gediga, “Confusion Matrices and Rough Set Data Analysis,” Journal of  Physics: Conference  Series , vol. 1229, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1229/1/012055.
[24] A.  Desiani et  al. , “Penerapan Metode  Support Vector Machine  Dalam Klasifikasi Bunga  Iris,” IJAI (Indonesian  Journal  of  Applied  Informatics) ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  12–18,  2022,  doi: 10.20961/ijai.v7i1.61486.