Submitted: 2023-10-13              Accepted: 2023-10-25
This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## PENERAPAN ALGORITMA ITERATIVE DICHOTOMISER 3 (ID3) DALAM KLASIFIKASI FAKTOR RISIKO PENYAKIT DIABETES MELITUS
Application of The Iterative Dichotomizer 3 (ID3) Algorithm in The Classification of Risk Factors for Diabetes Mellitus
Ferdina 1 , Neva Satyahadewi 2* , Dadan Kusnandar 3 1,2,3 Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, 78124, Kalimantan Barat, Indonesia
E-mail Corresponding Author : neva.satya@math.untan.ac.id
Abstrak: Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) adalah sebuah metode yang digunakan untuk membuat pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  dengan  model  prediksi menggunakan  struktur  pohon. International  Diabetes  Federation pada  tahun  2021  menyatakan  bahwa Indonesia menduduki posisi kelima dalam kasus diabetes terbanyak, dengan jumlah penyandang diabetes sebanyak 19,47 juta penduduk. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan Algoritma ID3 dan menentukan akurasinya dalam klasifikasi faktor risiko diabetes melitus. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  hasil  tes  kesehatan  karyawan  di  Kota  Banyuwangi,  Jember,  Kediri,  Madiun,  Malang,  Sidoarjo  dan Surabaya. Data kemudian dibagi menjadi data training dan data testing . Atribut klasifikasi yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  jenis  kelamin,  usia,  gula  darah  sewaktu  (GDS), High  Density  Lipoprotein (HDL), Low Density Lipoprotein (LDL), dan trigliserida. Berdasarkan hasil pengujian klasifikasi Algoritma ID3 menggunakan data training dan software R Studio, diperoleh variabel dengan nilai information gain tertinggi adalah GDS. Berdasarkan hasil perhitungan, nilai akurasi yang diperoleh dari metode Algoritma ID3  dan  data testing adalah  sebesar  90%.  Berdasarkan  nilai  akurasi  yang  diperoleh,  dapat  disimpulkan bahwa keakuratan Algoritma ID3 tergolong baik dalam klasifikasi faktor risiko penyakit diabetes melitus.
Kata Kunci: Algoritma ID3, Confusion Matrix, Diabetes, Klasifikasi.
Abstract: Algorithm Iterative Dichotomizer 3 (ID3) is used to create decision trees. Create a decision tree. A  decision  tree  is  one  of  the  classification  methods  with  a  prediction  model  using  a  tree  structure. International  Diabetes  Federation  in  2021  stated  that  Indonesia  occupied  the  fifth  position  in  the  most cases of diabetes, with a total of 19.47 million people with diabetes. as many as 19.47 million people. The purpose of this research is to apply the ID3 algorithm and determine its accuracy in the classification of risk factors for diabetes mellitus. The data used in this research is data from employee health examinations in the cities of Banyuwangi, Jember, Kediri, Madiun, Malang, Sidoarjo, and Surabaya. The data is then divided into training data and testing data. The classification attributes used in this study are gender, age, temporary  blood  sugar  (GDS),  high-density  lipoprotein  (HDL),  low-density  lipoprotein  (LDL),  and triglycerides.  Based  on  the  test  results  classification  using  training  data  and  the  R  Studio  software,  the variables with the highest information gain values are GDS. Based on the calculation results, the accuracy value  obtained  from  the  ID3  Algorithm  method  and  testing  data  is  90%.  Based  on  the  accuracy  values obtained, it can be concluded that the accuracy of the ID3 Algorithm is relatively good in the classification of risk factors for diabetes mellitus. Classification of risk factors for diabetes mellitus.
Keywords: Classification,  Confusion Matrix, Diabetes, ID3 Algorithm .

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan merupakan aspek penting dalam kehidupan. Permasalahan yang dihadapi dalam meningkatan derajat kesehatan masyarakat banyak berkaitan dengan gaya hidup yang kurang sehat. Gaya hidup yang kurang sehat  dapat  memicu  munculnya  berbagai  macam  penyakit.  Masalah  yang  sering  muncul dalam  gaya  hidup masyarakat tersebut adalah penyakit diabetes melitus [1]. Diabetes melitus merupakan penyakit kronis yang ditandai dengan peningkatan kadar gula darah [2]. Diabetes Melitus atau biasa disebut dengan kencing manis merupakan suatu kelainan metabolisme tubuh yang disebabkan oleh tidak berfungsinya hormon insulin dalam tubuh secara efektif dalam mengatur keseimbangan gula darah.  Hal ini menyebabkan peningkatan konsentrasi kadar gula di dalam  darah  (hiperglikemia) [3]. Pada tahun 2022, International Diabetes Federation (IDF)
menyatakan bahwa Indonesia menduduki posisi kelima dalam kasus diabetes terbanyak setelah China, India, Pakistan  dan  Amerika  Serikat,  dengan  jumlah  penyandang  diabetes  sebanyak  19,47  juta  penduduk  dengan prevalensi sebesar 10,6 persen [4].
Faktor risiko penyakit diabetes melitus meliputi faktor risiko yang bisa diubah dan faktor risiko yang tidak  dapat  diubah.  Faktor  risiko  yang  bisa  diubah  diantaranya  adalah  kadar  kolesterol  dan  trigliserida, sedangkan  usia  di  atas  40  tahun  merupakan  salah  satu  faktor  risiko  yang  tidak  dapat  diubah  [5].  Untuk mengidentifikasi penyakit diabetes melitus, perlu dilakukan pengecekan kesehatan di laboratorium. Namun, tidak semua orang melakukan pengecekan kesehatan secara rutin.
Beragam penelitian dan pengembangan data mining banyak diaplikasikan pada bidang kesehatan [6]. Data mining dibagi menjadi estimasi, klasifikasi, pengklasteran, asosiasi dan prediksi [7].  Pohon keputusan atau decission tree merupakan salah satu metode yang digunakan untuk klasifikasi dan prediksi model. Metode pohon keputusan merupakan suatu metode yang dapat mengubah data yang sangat besar menjadi sebuah pohon keputusan yang mewakili aturan-aturan yang mudah dipahami [8]. Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) merupakan sebuah metode yang digunakan untuk membuat pohon keputusan [9]. Algoritma ID3 merupakan algoritma yang paling banyak digunakan dalam pohon keputusan. Metode ID3 adalah fungsi klasifikasi yang luas dan memiliki beberapa keunggulan, diantaranya aturan penilaian yang mudah dipahami dan model yang sederhana  [10].  Algoritma  ID3  digunakan untuk mengklasifikasikan  faktor  risiko  penyakit  diabetes  melitus yang  ada,  untuk  identifikasi  awal  seseorang  terhadap  penyakit  diabetes  melitus  secara  mandiri.  Dengan demikian,  seseorang  yang  diduga memiliki  penyakit  diabetes  melitus  dapat  mendapatkan pengecekan  lebih lanjut dan perawatan lebih awal.
Penelitian  sebelumnya  telah  menggunakan pendekatan  algoritma  ID3  untuk  menyelesaikan  beberapa permasalahan,  antara  lain:  penelitian  untuk  mengidentifikasi  data  rekam  medis  dengan  studi  kasus  penyakit diabetes melitus di Balai Kesehatan Kementerian Perindustrian, Jakarta [1]. Penelitian lainnya adalah untuk mengevaluasi  calon  nasabah,  kemudian  memutuskan  apakah  seorang  nasabah  layak  atau  tidaknya mendapatkan  kredit  [11].  Penelitian  berikutnya  adalah  untuk  menentukan  diagnosis  kesehatan  selama kehamilan, dengan fokus pada penentuan kesehatan pada ibu hamil [12]. Berdasarkan latar belakang yang ada, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  algoritma  ID3 dalam  mengklasifikasikan  faktor  risiko penyakit  diabetes  melitus  dan  menentukan  akurasi  hasil  klasifikasi  algoritma  ID3  dalam  mengidentifikasi penyakit diabetes melitus.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Variabel Penelitian
Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari hasil pemeriksaan kesehatan  pada  karyawan  [13].  Prevalensi  diabetes  melitus  di  Jawa  Timur  menempati  peringkat  kelima tertinggi di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data dari beberapa kota di Jawa Timur,  diantaranya  adalah  Kota  Banyuwangi,  Jember,  Kediri,  Madiun,  Malang,  Sidoarjo  dan  Surabaya. Jumlah sampel yang akan digunakan adalah sebanyak  348 data. Atribut independen yang digunakan antara lain: jenis kelamin (𝑋 1 ) , usia (𝑋 2 ) , gula darah sewaktu (GDS) (𝑋 3 ) , High Density Lipoprotein (HDL) (𝑋 4 ) , Low Density Lipoprotein (LDL) (𝑋 5 ) , dan trigliserida (𝑋 6 ) , yang merupakan faktor risiko penyakit diabetes melitus. Atribut dependen yang digunakan adalah kadar Gula Darah Puasa (GDP ) ( Y ).

## 2.2. Tahapan Penelitian
Tahapan dalam penelitian setelah data diperoleh adalah dilakukan analisis statistik deskriptif pada data. Kemudian, dilakukan pembagian data training dan data testing . Data training digunakan untuk mendapatkan model  klasifikasi  berdasarkaan  faktor  risiko  penyakit  diabetes  melitus.  Data testing digunakan  untuk menghitung  tingkat  akurasi  pada  model  klasifikasi.  Setelah  memperoleh  data training dan  data testing , dilakukan pemodelan klasifikasi dengan menerapkan Algoritma ID3 pada data training .
Langkah  pertama  dalam  pemodelan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  ID3  adalah  menghitung  nilai entropy total . Secara matematis entropy dirumuskan sebagai berikut [14]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 (1)
dengan 𝑖 = 1, 2, … , 𝑛 dan 𝑝 𝑖 merupakan probabilitas yang diperoleh dari jumlah kasus dari kelas ke-i dibagi total  kasus. 𝑙𝑜𝑔 2 pada  Persamaan  (1)  dapat  digunakan  untuk output  class atau  label  kelasnya  berupa  dua kategori  minimal  ( binary  classification ).  Sedangkan  untuk  kondisi multi-class ,  maka 𝑙𝑜𝑔 yang  digunakan adalah sesuai dengan jumlah label kelasnya [15].  Pada penelitian ini terdapat 3 label kelas, sehingga digunakan 𝑙𝑜𝑔 3 .
Setelah mendapatkan nilai entropy total, dilakukan perhitungan entropy setiap atribut dan perhitungan nilai information gain . Information gain digunakan untuk mengukur efektivitas suatu atribut dalam klasifikasi data.  perhitungan information gain dituliskan sebagai berikut [16]:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆 | ×  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑛 𝑖=1 (𝑆 𝑖 ) (2)
dimana 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 𝑖 ) merupakan  nilai entropy dari  kelas  ke-i  dalam  atribut  A.  Atribut  dengan  nilai information gain tertinggi menjadi node akar.
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat node cabang  yang  didapat  dari  perhitungan entropy dan information  gain selanjutnya.  Tahap  ini  diulangi  hingga  membentuk  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  paling  umum  karena  mudah  di  interperensi  manusia,  yang menggunakan  struktur  pohon  atau  struktur  berhirarki  [17].  Setelah  pohon  keputusan  diperoleh,  dilakukan evaluasi tingkat akurasi model klasifikasi menggunakan confusion matrix dan data testing . Confusion matrix digunakan  untuk  mengevaluasi  model  klasifikasi  untuk  memperkirakan  objek  yang  benar  atau  salah  [18]. Suatu matriks dari prediksi yang akan dibandingkan dengan data aktual dari data atau dengan kata lain berisi informasi nilai aktual dan nilai prediksi dalam klasifikasi [19].
Confision  matrix dapat  digunakan  untuk  mengukur  berbagai performance  metric untuk  mengukur kinerja model yang telah dibuat. Performance metric yang sering digunakan meliputi accuracy , precision , dan recall atau sensitivity. Precision menggambarkan  tingkat  keakuratan  antara  data  yang  diminta  dengan  hasil prediksi  yang  diberikan  model. Recall atau sensitivity merupakan  rasio  prediksi  benar  positif  dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif. Accuracy menggambarkan seberapa akurat klasifikasi suatu model [20].  Semakin  tinggi  akurasinya,  semakin  baik  model  klasifikasi  yang  dihasilkan.  Besarnya  nilai  akurasi terhadap klasifikasi kualitas model ditulis dalam Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi Kualitas Model Akurasi Kualitas Model 90,01% - 100% Sangat Baik 80,01% - 90% Baik 70,01% - 80% Cukup 60,01% - 70% Buruk ≤60% Gagal Sumber: [21]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Statistik Deskriptif
Analisis  statistik  deskriptif  digunakan  untuk  memperoleh  gambaran  umum  mengenai karakteristik suatu data. Adapun statistik deskriptif disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Atribut Kategori Jumlah Gula Darah Puasa (Y) <110 mg/dl ≥110 mg/dl - <126 mg/dl ≥ 126 mg/dl Normal Prediabetes Diabetes Melitus 286 19 43 Jenis Kelamin ( 𝑋 1 ) Laki-laki Perempuan 201 147 Usia ( 𝑋 2 ) ≤40 tahun >40 tahun 165 183 Gula Darah Sewaktu ( 𝑋 3 ) <140 mg/dl ≥140 mg/dl – <200 mg/dl ≥200 mg/dl Normal Prediabetes Diabetes 294 20 34
Atribut Kategori Jumlah HDL ( 𝑋 4 ) ≥35 mg/dl <35 mg/dl Rendah Normal 47 301 LDL ( 𝑋 5 ) <100 mg/dl ≥100 mg/dl Normal Tinggi 78 270 Trigliserida ( 𝑋 6 ) <250 mg/dl ≥250 mg/dl Normal Tinggi 289 59

## 3.2 Pembagian Data Training dan Data Testing
Pembagian data training dan data testing dilakukan dengan menggunakan bantuan software R Studio. Rasio pembagian data pada penelitian ini adalah 80% data training dengan total 278 data dan 20% data testing , dengan total 70 data [1].

## 3.3 Pembentukan Algoritma ID3
Perhitungan  Algoritma  ID3  dilakukan  dengan  bantuan software  Microsoft  Excel dan  R  Studio. Perhitungan untuk atribut GDS ( 𝑋 3 ) adalah sebagai berikut:
a. Berdasarkan Persamaan (1) dihitung nilai e ntropy total.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆)           = ∑ − 3
𝑖=1 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 3 𝑝 𝑖
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙) = (− 229 278 𝑙𝑜𝑔 3 ( 229 278 )) + (− 15 278 𝑙𝑜𝑔 3 ( 15 278 )) + (− 34 278 𝑙𝑜𝑔 3 ( 34 278 ))
= 0,5227
Nilai entropy total adalah adalah sebesar 0,5227.
b. Langkah selanjutnya adalah menghitung entropy setiap kelas.
Nilai entropy pada atribut GDS (𝑋 3 ) dengan kelas Normal adalah:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑋 3 , 𝑁) = ∑ −
3 𝑖=1 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 3 𝑝 𝑖 = (− 221 233 𝑙𝑜𝑔 3 ( 221 233 )) + (− 8 233 𝑙𝑜𝑔 3 ( 8 233 )) + (− 4 233 𝑙𝑜𝑔 3 ( 4 233 ))
= 0,2145 Nilai entropy untuk atribut 𝑋 3 , kelas Normal adalah sebesar 0,2145.
Nilai entropy pada atribut GDS (𝑋 3 ) dengan kelas Prediabetes adalah:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑋 3 , 𝑃) = ∑ −
3 𝑖=1 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 3 𝑝 𝑖 = (− 8 18 𝑙𝑜𝑔 3 ( 8 18 )) + (− 5 18 𝑙𝑜𝑔 3 ( 5 18 )) + (− 5 18 𝑙𝑜𝑔 3 ( 5 18 ))
= 0,9758 Nilai entropy untuk atribut 𝑋 3 , kelas Prediabetes adalah sebesar 0,9578.
Nilai entropy pada atribut GDS (𝑋 3 ) dengan kelas Diabetes adalah:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑋 3 , 𝐷) = ∑ − 3
𝑖=1 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 3 𝑝 𝑖 = (− 0 27 𝑙𝑜𝑔 3 ( 0 27 )) + (− 2 27 𝑙𝑜𝑔 3 ( 2 27 )) + (− 25 27 𝑙𝑜𝑔 3 ( 25 27 ))
= 0 Nilai entropy untuk atribut 𝑋 3 , kelas Diabetes adalah sebesar 0.
c. Berdasarkan Persamaan (2) dihitung nilai information gain GDS (𝑋 3 ) 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝑋 3 ) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆 | 𝑛 𝑖=1 × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) = 0,5227 − (( 233 278 × 0,2145) +      ( 18 278 × 0,9758) + ( 27 278 × 0))
= 0,2797
Nilai information gain menunjukkan  bahwa ukuran  efektifitas  atribut  GDS  ( 𝑋 3 )  dalam  mengklasifikasi data adalah sebesar 0,2797.
Tabel 3. Nilai Entropy dan Information Gain Atribut Kategori Entropy Gain Jenis Kelamin ( 𝑋 1 ) Laki-laki Perempuan 0,3779 0,6110 0,0123 Usia ( 𝑋 2 ) ≤40 tahun >40 tahun 0,2863 0,6784 0,0305 GDS ( 𝑋 3 ) Normal Prediabetes Diabetes 0,2145 0,9758 0,0000 0,2797 HDL ( 𝑋 4 ) Rendah Normal 0,8176 0,4575 0,0159 LDL ( 𝑋 5 ) Normal Tinggi 0,3780 0,5596 0,0043 Trigliserida ( 𝑋 6 ) Normal Tinggi 0,4531 0,7762 0,0150
Berdasarkan  Tabel  3,  atribut  yang  memiliki  nilai information  gain terbesar  adalah  atribut 𝑋 3 ,  yaitu sebesar 0,2797 yang artinya atribut GDS memiliki pengaruh paling besar dalam klasifikasi penderita diabetes melitus. Atribut 𝑋 3 memiliki nilai gain terbesar, sehingga 𝑋 3 ditetapkan sebagai node akar.
Langkah selanjutnya adalah mengulangi perhitungan entropy dan information gain untuk membuat node cabang. Langkah ini diulangi hingga membentuk pohon keputusan. Perhitungan nilai information gain untuk node akar 𝑋 3 kelas Prediabetes adalah sebagai berikut:
a. Menghitung e ntropy total.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑋 3 , 𝑃) = ∑ −
3 𝑖=1 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 3 𝑝 𝑖 = (− 8 18 𝑙𝑜𝑔 3 ( 8 18 )) + (− 5 18 𝑙𝑜𝑔 3 ( 5 18 )) + (− 5 18 𝑙𝑜𝑔 3 ( 5 18 ))
= 0,9758 Nilai entropy untuk root node 𝑋 3 kelas Prediabetes adalah sebesar 0,9758.
b. Kemudian dihitung nilai entropy setiap kelas.
Nilai entropy pada atribut Trigliserida dengan kelas (𝑋 6 ) Normal adalah:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑋 6 , 𝑁) = ∑ −
3 𝑖=1 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 3 𝑝 𝑖 = (− 3 11 𝑙𝑜𝑔 3 ( 3 11 )) + (− 3 11 𝑙𝑜𝑔 3 ( 3 11 )) + (− 5 11 𝑙𝑜𝑔 3 ( 5 11 ))
= 0,9713 Nilai entropy untuk atribut 𝑋 3 , kelas Normal adalah sebesar 0,9713. Nilai entropy pada atribut Trigliserida dengan kelas (𝑋 6 ) Tinggi adalah:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑋 6 , 𝑇) = ∑ − 3
𝑖=1 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 3 𝑝 𝑖 = (− 5 7 𝑙𝑜𝑔 3 ( 5 7 )) + (− 2 7 𝑙𝑜𝑔 3 ( 2 7 )) + (− 0 7 𝑙𝑜𝑔 3 ( 0 7 )) = 0 Nilai entropy untuk atribut 𝑋 3 , kelas Tinggi adalah sebesar 0.
c. Selanjutnya dihitung nilai information gain Trigliserida (𝑋 6 ) . 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑋 3 , 𝑋 6 ) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑋 3 , 𝑃) −         ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆 | ×  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 2 𝑖=1 (𝑆 𝑖 ) = 0,9758 − (( 11 18 × 0,9713) +   ( 7 18 × 0))
= 0,3822
Nilai information gain Trigliserida (𝑋 6 ) adalah sebesar 0,3822.
Hasil model klasifikasi faktor risiko penyakit diabetes melitus menggunakan Algoritma ID3 disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Pohon Keputusan Algoritma ID3 Menggunakan Data Training
Berdasarkan Gambar 1 diketahui bahwa:
1. Dari total 278 data training , terdapat 229 data normal.
2. Dari total 27 data gula darah sewaktu diabetes, terdapat 25 data diabetes.
3. Dari 251 data gula darah sewaktu selain diabetes, terdapat 229 data normal.
4. Dari 223 data gula darah sewaktu normal, terdapat 221 data normal.
5. Dari 18 data gula darah sewaktu prediabetes, terdapat 8 data normal.
6. Terdapat 5 data normal dari 7 data dengan trigeserida tinggi dan gula darah sewaktu prediabetes.
7. Terdapat 5 data diabetes dari 11 data dengan trigliserida normal dan gula darah sewaktu prediabetes.
8. Terdapat 2 data diabetes dari 2 data dengan HDL rendah dan gula darah sewaktu prediabetes.
9. Terdapat  3  data  diabetes  dari  9  data  dengan  HDL  normal,  trigliserida  normal  dan  gula  darah  sewaktu prediabetes.
10. Terdapat 3 data diabetes dari 4 data dengan jenis kelamin perempuan, HDL normal, trigliserida normal dan gula darah sewaktu prediabetes.
11. Terdapat 3 data diabetes dari 5 data dengan jenis kelamin laki-laki, HDL normal, trigliserida normal dan gula darah sewaktu prediabetes.
Berdasarkan Gambar 1 dapat disimpulkan bahwa jika seseorang diklasifikasikan diabetes melitus, maka faktor risiko yang mungkin adalah:
1. Faktor risiko dengan GDS diabetes.
2. Faktor risiko dengan GDS prediabetes, trigliserida normal dan HDL rendah.
3. Faktor risiko dengan GDS prediabetes, trigliserida normal, HDL normal dan jenis kelamin perempuan.
Jika  seseorang  diklasifikasikan  prediabetes,  maka  faktor  risiko  yang  mungkin  adalah  faktor  risiko dengan GDS prediabetes, trigliserida normal, HDL normal dan jenis kelamin laki-laki.
Jika seseorang diklasifikasikan normal, maka faktor risiko yang mungkin adalah:
1. Faktor risiko dengan GDS prediabetes dan trigliserida tinggi.
2. Faktor risiko dengan GDS normal.

## 3.4    Evaluasi Model Pohon Keputusan
Setelah  model  pohon  keputusan  diperoleh,  selanjutnya  dilakukan  evaluasi  model  klasifikasi menggunakan confusion matrix . Data testing merupakan data yang digunakan untuk evaluasi model. Data testing adalah sebanyak 70 data. Adapun hasil evaluasi model klasifikasi algoritma ID3 disajikan pada Tabel 4 di bawah ini.

## Tabel 4. Confusion Matrix Algoritma ID3
Predicted Normal  Prediabetes  Diabetes Normal 56 1 0 Actual Prediabetes 4 0 0 Diabetes 1 1 7
Pada Tabel 4. diperoleh hasil dari confusion matrix Algoritma ID3, sehingga dihitung tingkat ketepatan akurasi model adalah sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = ∑ 𝑥 𝑖𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 × 100%
= 56 + 0 + 7 70 × 100%
= 90%
Dengan  menggunakan  bantuan confusion  matrix, hasil  perhitungan  yang  diperoleh  memiliki  nilai akurasi  adalah  sebesar  90%,  artinya  model  tersebut  tergolong  baik  sehingga  model  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan faktor risiko penyakit diabetes melitus.

## 3. KESIMPULAN
Dalam  pengklasifikasian  faktor  risiko  penyakit  diabetes  melitus  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  90% yang  berarti  model  baik  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi  faktor  risiko  penyakit  diabetes melitus. Dari hasil analisis diperoleh klasifikasi faktor risiko untuk diabetes adalah: faktor risiko dengan GDS diabetes, faktor risiko dengan GDS prediabetes, trigliserida normal dan HDL rendah, dan faktor risiko dengan GDS  prediabetes,  trigliserida  normal,  HDL  normal  dan  jenis  kelamin  perempuan.  Klasifikasi  faktor  risiko untuk Prediabetes adalah dengan GDS prediabetes, trigliserida normal, HDL normal dan jenis kelamin laki- laki.  faktor  risiko  untuk  Normal  adalah:  Faktor  risiko  dengan  GDS  prediabetes  dan  trigliserida  tinggi,  dan faktor risiko dengan GDS normal. Nilai akurasi faktor risiko GDS (𝑋 3 ) adalah yang paling berpengaruh dalam diagnosis  penyakit  diabetes  melitus.  sedangkan  faktor  risiko  LDL (𝑋 5 ) tidak  terlalu  berpengaruh  dalam diagnosis penyakit diabetes melitus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A.  E.  Tyasti,  D.  Ispriyanti  and  A.  Hoyyi,  "Algoritma  Iterative  Dichotomiser  3  (ID3)  untuk Mengidentifikasi Data Rekam medis," Jurnal Gaussian, vol. 4, no. 2, pp. 237-246, 2015.
[2]   R. Bilous and R. Donelly, Buku Pegangan Diabetes, Jakarta: Bumi Medika, 2015.
[3]   R.  P.  Febrinasari,  T.  A.  Sholikah,  D.  N.  Pakha  and  S.  E.  Putra,  Buku  Saku  Diabetes  Melitus  Untuk Awam, Surakarta: UNS Press, 2020.
[4]   International  Diabetes  Federation,  "IDF  Diabetes  Atlas  2021,"  2022.  [Online].  Available: https://diabetesatlas.org/atlas/tenth-edition/. [Accessed 7 November 2022].
[5]   P2PTM Kemenkes RI, "Faktor risiko Penyakit Diabetes Melitus (DM)-Faktor Risiko yang Bisa Diubah," 2019. [Online]. Available: http://p2ptm.kemenkes.go.id/infographic-p2ptm/penyakit-diabetes- melitus/faktor-risiko-penyakit-diabetes-melitus-dm-faktor-risiko-yang-bisa-diubah.  [Accessed  6  April 2022].
[6]   M. A. Muslim, B. Prasetiyo, E. L. H. Mawarni, A. J. Herowati, Mirqotussa'adah, S. H. Rukmana and A. Nurzahputra, Data Mining Algoritma C4.5 Disertai Contoh Kasus dan Penerapannya dengan Program Komputer, Semarang: FMIPA UNNES, 2019.
[7]   A. A. Fajrin and A. Maulana, "Penerapan Data Mining untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen dengan Algoritma  FP-GROWTH  pada  Data  Transaksi  Penjualan  Spare  Part  Motor," Kumpulan  jurnaL  Ilmu Komputer (KLIK), vol. 5, no. 1, pp. 27-36, 2018.
[8]   Y. Mardi, "Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5," Jurnal Edik Informatika, vol. 2, no. 2, pp. 213-219, 2017.
[9]   V.  Sihombing,  "Klasifikasi  Algoritma  Iterative  Dichotomizer  (ID3)  untuk  Tingkat  Kepuasan  pada Sarana Laboratorium Komputer," Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP), vol. 1, no. 2, pp. 180-187, 2018.
[10]  S.  A.  Hameed,  "An  Efficient  of  Classification  the  Gestational  Diabetes  Using  ID3  Classifier," Al- Nahrain Journal of Science, vol. 25, no. 1, pp. 51-58, 2022.
[11]  H. D. Purnomo and T. Wahyono, "Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit menggunakan ID3," Aiti : Jurnal Teknologi Informasi, vol. 14, no. 1, pp. 13-30, 2017.
[12]  Hikmatulloh,  A.  Rahmawati,  D.  Wintana  and  D.  A.  Ambarsari,  "Penerapan  Algoritma  Iterative Dichotomiser  Three  (ID3)  dalam  Mendiagnosa  Kesehatan  Kehamilan," Kumpulan  jurnaL  Ilmu Komputer (KLIK), vol. 6, no. 2, pp. 116-127, 2019.
[13]  S. A. Pujiati and N. Andayani, Penggunaan R dalam Farmasi, Surabaya: Berbagi.NET Publisher, 2015.
[14]  J. Suntoro, Data Mining: Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman PHP, Jakarta: Elex Media Komputindo, 2019.
[15]  A.  M.  Khalimi,  "Menghitung  Entropy  Kondisi  Multi-Class,"  2022.  [Online].  Available: http://www.pengalaman-edukasi.com/2022/06/cara-hitung-entropy-lebih-dari-2- kelas.html?m=1#google_vignette. [Accessed 27 Mei 2023].
[16]  D.  Nofriansyah  and  G.  W.  Nurcahyo,  Algoritma  Data  Mining  dan  Pengujiannya,  Yogyakarta: Deepublish, 2019.
[17]  I.  Choina,  R.  Aulia  and  A.  Zakir,  "Penerapan  Algoritma  ID3  untuk  Menyeleksi  Pegawai  Kontrak  di Kantor Pengadilan Kota Langsa," CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), vol. 5, no. 1, pp. 47-52, 2020.
[18]  D. K. Widiyati, M. Wati and H. S. Pakpahan, "Penerapan Algoritma ID3 Decision Tree pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartanegara," J. Rekayasa teknol. Inf, vol. 2, no. 2, pp. 125-134, 2018.
[19]  A. Budiman, A. Setyanto and F. W. Wibowo, "Prediksi Tingkat Kelulussan Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5," TEKNOMATIKA, vol. 11, no. 2, pp. 83-93, 2019.
[20]  K.  S.  Nugroho,  "Confusion  Matrix  untuk  Evaluasi  Model  pada  Supervised  Learning,"  13  November 2019.  [Online].  Available:  https://ksnugroho.medium.com/confusion-matrix-untuk-evaluasi-model- pada-unsupervised-machine-learning-bc4b1ae9ae3f. [Accessed 31 Juli 2023].
[21]  M.  S.  Maulana,  R.  Sabarudin  and  W.  Nugraha,  "Prediksi  Ketepatan  Lulusan  Mahasiswa  dengan Komparasi Algoritma Klasifikasi," JUSTIN: Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi, vol. 7, no. 3, pp. 202-206, 2019.