## Algoritma C4.5  pada Registrasi Pasien
DEWI ROSMALA, RIZANDI NUGRO LIBRANTO
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Nasional Bandung
Email: d_rosmala@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon keputusan.  Klinik  dan  Rumah  Bersalin  Melong  Asih  yang  bertempat  di  Cimahi, bertugas  melayani  pemeriksaan  umum,  konsultasi  masalah  kandungan  serta pemeriksaan  ibu  hamil.  Proses  registrasi  yang  panjang  dapat  menimbulkan antrian  yang  menyebabkan  ketidaknyamanan  pasien.  Melihat  kondisi  tersebut diperlukan suatu sistem registrasi pada paisen untuk memprediksi waktu antrian di Klinik dan Rumah Bersalin Melong Asih. Data yang dimanfaatkan adalah data Rekam  Medis  Pasien  (yang  digunakan  sebagai  data  training  dan  data  testing). Data  keluhan  tersebut  diproses  menggunakan  decision  tree  sehingga  dapat menghasilkan suatu keputusan waktu penanganan pasien yang diterjemahkan ke dalam  bahasa  linguistik  yaitu,  cepat,  sedang,  dan  lama.  Partisi  data  90:10 merupakan  partisi  terbaik  karena  memiliki  nilai  precision,  recall,  dan  accuracy yang paling tinggi daripada partisi lainnya.
Kata  kunci  :  Registrasi  Pasien,  Klasifikasi,  Prediksi,  Algoritma  C.45,  Decision Tree

## ABSTRACT
C4.5 algorithm is an algorithm that is used to form the decision tree. Clinic and Maternity  Home  Melong  Asih  housed  in  Cimahi,  duty  to  serve  the  public examination,  consultation  and  examination  of  the  problems  womb  of  pregnant women.  Lengthy  registration  process  can  lead  to  queues  that  cause  patient discomfort. Seeing these conditions we need a registration system for patients to predict  the queuing  time  at  the  Clinic  and  Maternity  Hospital Melong  Asih.  The data  will  be  used  here  is  data  Patient  Medical  Record  (which  will  be  used  as training data and data testing). The complaint data is processed using a decision tree  that  can  produce  a  decision  when  handling  patients  who  translated  into linguistics, namely, fast, medium, and long. 90:10 is the best partition because it has the precision, recall, and the highest accuracy than other partitions.
Keywords  :  Registration  Patient,  Classification, Prediction, C4.5  Algorithm , Decision Tree

## 1. PENDAHULUAN
Klinik  dan  Rumah  Bersalin  Melong  Asih  yang  bertempat  di  Cimahi,  bertugas  melayani pemeriksaan  umum,  konsultasi  masalah  kandungan  serta  pemeriksaan  ibu  hamil.  Proses registrasi yang panjang dapat menimbulkan masalah ketidaknyamanan pada pasien. Melihat kondisi tersebut diperlukan suatu sistem registrasi pasien untuk memprediksi waktu antrian di  Klinik  dan  Rumah  Bersalin  Melong  Asih .  Data  yang  dimanfaatkan  adalah  data  Rekam Medis  Pasien  (yang  digunakan  sebagai data  training  dan  data  testing).  Dengan memanfaatkan  data  pasien,  Algoritma  C4.5  digunakan  untuk  memprediksi  waktu pemeriksaan pasien yang digunakan dalam registrasi.
Dibutuhkan  suatu  teknik  klasifikasi  yang  merupakan  salah  satu  teknik  untuk  menganalisis data  pasien  tersebut.  Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma Decision  Tree  yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi  suatu  kejadian,  algoritma  ini  merupakan  salah  satu algoritma induksi pohon keputusan yang dikembangkan oleh J. Ross Quinlan [1] . Pemanfaatan Algoritma C4.5 pada sistem digunakan pada fitur registrasi pasien untuk proses penentuan atau prediksi waktu penanganan pasien, metode ini menentukan waktu penanganan dengan melihat  keluhan  yang  dialami  oleh  pasien.  Data  keluhan  tersebut  diproses  menggunakan Decision  Tree  sehingga  dapat  menghasilkan  suatu  keputusan  waktu  penanganan  pasien yang diterjemahkan ke dalam bahasa linguistik yaitu, cepat, sedang, dan lama. Pasien dapat melakukan  pendaftaran  secara online  dengan  mengisi  data  pendaftaran  dan  keluhan  yang dialami,  kemudian  pasien  dapat  melihat  nomer  antrian  dan  waktu  pemeriksaan  pada website, sehingga pasien tersebut dapat menunggu di rumah sampai dengan waktu periksa yang telah ditentukan.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu,  studi pustaka  terhadap  sumber-sumber yang  mendukung  penelitian  ini,  analisis  Algoritma  C4.5  dalam  penentuan  registrasi pemeriksaan  pasien,  perancangan  terhadap  perangkat  lunak  ( website)  yang  dibangun berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  tahap  analisis,  implementasi  terhadap  perangkat  lunak yang  dibangun  berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  tahap  perancangan,  kemudian pengujian dan evaluasi terhadap hasil yang diperoleh berdasarkan kasus yang diteliti.

## 2.1 Pengumpulan Data
Data  primer  adalah  data  yang  diperoleh  langsung  dari  sumbernya  dengan  melakukan wawancara  dan  survei  langsung  di  tempat  penelitian.  Data  primer  yang  dibutuhkan  pada penelitian ini seperti data pasien, data rekam medis pasien untuk menentukan attribut dalam pembuatan sistem, alur kerja pada Klinik dan Rumah Bersalin untuk menentukan fitur-fitur yang dibangun pada sistem, serta data set yang digunakan sebagai data training dan data testing dalam penerapan Algoritma C4.5 untuk menentukan waktu pemeriksaan pasien. Data set yang dibutuhkan dalam penelitian ini memiliki beberapa attribut dan kelas. Attribut yang digunakan  terdiri  umur,  kontrol  kehamilan,  dan  tujuh  belas  keluhan  pasien  yang  sering terjadi  pada  klinik  bersalin  tempat  penelitian.  Sedangkan  data  sekunder  adalah  data  yang diperoleh  secara  tidak  langsung  bersumber  dari  dokumentasi,  literatur,  buku,  jurnal  dan informasi lainnya yang ada hubungannya dengan masalah yang diteliti. Data sekunder pada penelitian ini adalah : buku-buku, jurnal tentang Algoritma Decision Tree C4.5.

## 2.2 Sumber Data
Dari  data  yang  ada,  kolom  yang  diambil  sebagai attribut  atau  variabel  keputusan  adalah kolom waktu. Attribut-attribut yang digunakan sebagai variabel penentu dalam pembentukan pohon keputusan adalah Kontrol Hamil Keluhan, Sakit Kepala, Batuk/Demam, Mual, Muntah,
Mulas, Sakit Perut/Pinggang, Sering Cape, Telat/Haid, Keputihan, Pendarahan, Keluar Cairan Ketuban, Kelar Lendir/Flek, Suntik KB, Pasang/Kontrol IUD, Ingin Hamil, Gerakan Bayi. Data set yang dibutuhkan dalam penelitian ini memiliki beberapa attribut dan kelas. Attribut yang digunakan terdiri umur, kontrol kehamilan, dan tujuh belas keluhan pasien yang sering terjadi  pada  klinik  bersalin  tempat  penelitian.  Berikut  merupakan attribut  dan  nilai  dari attribut yang digunakan sebagai data set pada penelitian ini.
Tabel 1. Attribut dan Nilai Attribut No Attribut Nilai 1 Umur Numeris 2 Kontrol Hamil dan Keluhan Ya atau Tidak 3 Sakit Kepala Ya atau Tidak 4 Batuk / Demam Ya atau Tidak 5 Mual Ya atau Tidak 6 Muntah Ya atau Tidak 7 Mulas Ya atau Tidak 8 Sakit Perut / Pinggang Ya atau Tidak 9 Sering Cape Ya atau Tidak 10  Telat / Nyeri Haid Ya atau Tidak 11  Keputihan Ya atau Tidak 12  Pendarahan Ya atau Tidak 13  Keluar Cairan Ketuban Ya atau Tidak 14  Keluar Lendir / Flek Ya atau Tidak 15  Suntik Kb Ya atau Tidak 16  Pasang / Kontrol Iud Ya atau Tidak 17  Ingin Hamil Ya atau Tidak 18  Gerakan Bayi Ya atau Tidak 19  Usia Kehamilan Ya atau Tidak
Sumber : (Hasil Analisis,2016)
Kelas pada data set yang digunakan pada penelitian ini berupa kelas waktu yang merupakan lama waktu dari pemeriksaan pasien terdiri dari tiga kategori yaitu, cepat, sedang, dan lama. Penentuan  kategori  tersebut  merupakan  hasil  konversi  dari  bentuk  waktu  dalam  satuan menit.  Jika  pemeriksaan  pasien  kurang  dari  sepuluh  menit  maka  waktu  cepat,  jika pemeriksaan antara sepuluh dan dua puluh menit maka waktu sedang, dan jika pemeriksaan lebih dari dua puluh menit maka waktu lama.
Tabel 2. Waktu Tunggu Waktu Cepat Sedang Lama Menit <= 10 11 --- 20 >= 21 Sumber : Depkes RI, 2007

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sistem Registrasi Pasien
Website  registrasi  pasien  memiliki  beberapa  fitur  yang  diharapkan  dapat  membantu  Klinik dan Rumah Bersalin Melong Asih. Proses aplikasi registrasi pasien dapat dilihat pada Gambar 1. Sistem Registrasi Pasien.

## Gambar 1. Sistem Registrasi Pasien

## 3.2 Proses Algoritma C4.5 pada Registrasi Pasien

## Gambar 2. Proses Algoritma C4.5 pada Registrasi Pasien
Gambar  2  merupakan  proses  sistem  dari  aplikasi website  registrasi  pasien,  berikut  adalah penjelasan dari setiap tahapan proses yang dilakukan sesuai dengan penomoran yang telah dilakukan : [3]
1. Admin  melakukan login  pada  website  untuk  memasukan  data  training  pasien.  Data training biasanya diambil dari data histori yang  pernah terjadi sebelumnya atau disebut data masa lalu dan sudah dikelompokkan dalam kelas-kelas tertentu.
Tabel 3. Data Training Pasien Nama Tujuh Belas Attribut Gejala Keluhan Kelas Waktu Registrasi Jumlah N1 N2 N3 — N100 Kontrol Hamil dan Keluhan, Sakit Kepala, Batuk/ Demam, Mual, Muntah, Mulas, Sakit Perut, Sering Cape, Telat/ Nyeri Haid, Keputihan, Pendarahan, Keluar Cairan Ketuban, Keluar Lendir/Flek, Suntik Kb, Pasang/ Kontrol Iud, Ingin Hamil, Gerakan Bayi Lama 12 Kasus Sedang 16 Kasus Cepat 72 Kasus Jumlah Record  Keseluruhan 100
Sumber : Data Rekam Medis Klinik Dan Rumah Bersalin Melong Asih
2. Perhitungan  dilakukan  berdasarkan  kasus  data  pasien  untuk  menentukan  waktu pemeriksaan dilakukan dengan mengimplementasikan Algoritma C4.5 terlihat pada tabel 3 .  Perhitungan  dilakukan  berdasarkan  17  gejala  keluhan  yang  dialami  oleh  pasien. Dengan nilai attribut “Ya atau Tidak”. Keluhan pasien ini dijadikan attribut awal dalam implementasi Algoritma C4.5 dan attribut tujuannya adalah waktu pemeriksaan dengan nilai  dari attribut  waktu  pemeriksaan  adalah  “Cepat”,  “Sedang”,  dan  “Lama”.  Cepat artinya kurang dari sepuluh menit, Sedang artinya antara sepuluh dan dua puluh menit, serta Lama artinya lebih dari dua puluh menit.
Tabel 4. Probabilitas Kelas Kelas Jumlah Probabilitas Kelas Lama 12 12/100 Sedang 16 16/100 Cepat 72 72/100 Sumber : Data Training Pasien Jumlah record keseluruhan = 100 Distribusi kelas :
Kelas Lama = 12 Kelas Sedang = 16 Kelas Cepat = 72
2.1 Menghitung  akar  dari  pohon.  Akar  diambil  dari attribut  yang  terpilih,  dengan  cara menghitung  nilai Gain  dari  masing-masing  attribut,  nilai  Gain  yang  paling  tinggi  yang menjadi akar pertama. Sebelum menghitung nilai Gain dari attribut, hitung dahulu nilai Entropy  seperti  pada  Gambar  2.  Proses  Algoritma  C4.5  pada  proses  1.  Untuk menghitung nilai Entropy digunakan rumus :
Entropy (S) = ∑ − 𝑃𝑗 𝑙𝑜𝑔2 𝑛 𝑗=1 𝑃𝑗 ( 1) Keterangan :
S   = himpunan (dataset) kasus. n   = banyaknya partisi S. Pj  = probabilitas yang di dapat dari kelas dibagi total kasus.
Perhitungan Entropi kelas : Entropy(S) = (- 12 100 (log 2 ( 12 100 )) + (- 16 100 (log 2 ( 16 100 )) + (- 72 100 (log 2 ( 72 100 )) = 0.7542
Menghitung informasi tiap attribut : Distribusi kelas attribut Kontrol Hamil & Keluhan
Tabel 5. Distribusi Kelas Attribut Kontrol Hamil & Keluhan Outcomes Lama Sedang Cepat Jumlah Records Tidak 12 16 50 78 Ya 0 0 22 22 Jumlah 2 2 11 100
2.2 Perhitungan Entropi  dan  Information  Gain  untuk  attribut  Kontrol  Hamil  &  Keluhan, sebagai berikut:
Gain(S,A) = Entropy (S) ‒ ∑ 𝑉𝑒𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖(𝐴)
|𝑆𝑣|
|𝑆| Entropy (S V ) (2)
Entropy(S v ) = (- 12 78 (log 2 ( 12 78 )) + (- 16 78 (log 2 ( 16 78 )) + (- 50 78 (log 2 ( 50 78 ))
= 0,8637 Information Gain(S,A) = Entropy(S) - (( 78 100 ) * 0,8637)
= 0,7542 - 0,6736 = 0,0805
2.3 Sedangkan perhitungan Split Info dan Gain Ratio untuk attribut Hamil & Keluhan sebagai berikut:
Split Info(S,A)= ‒ ∑ 𝑖 𝑖−1 𝑆𝑖 𝑆 log 2 𝑆𝑖 𝑆 ( 3)
Split Info(S,A) = - 78 100 (log 2 ( 78 100 )) = 0,7602
Gain Ratio(S,A) = 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆,𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆,𝐴) ( 4) Gain Ratio(S,A) = 0,0805 0,7602 = 0,1059
Hasil perhitungan Information Gain dan Gain Ratio dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Information Gain dan Gain Ratio Iterasi 1 Class Entropy(S) Gain(S,A) SplitInfo(S,A) GainRatio(S, A) kontrol_hamil_keluh an 0.8637 0.0805 0.7602 0.1059 mual 0.8207 0.0484 0.5842 0.0828 mulas 0.6371 0.1391 0.4022 0.3458 pendarahan 0.6841 0.0323 0.5842 0.0553 keluar_cairan_ketub an 0.7309 0.0269 0.1944 0.1384 keluar_lendir_flek 0.6939 0.0881 0.2423 0.3636 suntik_kb 0.6935 0.0954 0.2864 0.3331 Pasang_kontrol_iud 0.7166 0.0439 0.3274 0.1341 Ingin_hamil 0.6621 0.1384 0.3659 0.3782 gerakan_bayi 0.4257 0.2154 0.9044 0.2382
2.4 Setelah didapatkan nilai Gain Ratio tiap-tiap attribut, dipilih attribut dengan nilai paling besar.  Dari  perhitungan  pada Tabel  6 ,  didapat Gain  Ratio  terbesar  pada  attribut ingin_hamil  yaitu  0.3782.  Maka attribut  ingin_hamil  yang  di  jadikan  node. Kemudian  bagi node  berdasarkan  attribut  yang  terpilih.  Decision  Tree  yang  terbentuk ditunjukkan pada Gambar 3.
ingin_hamil = Ya (Lama = 0, Sedang = 7, Cepat = 0)           : Sedang ingin_hamil = Tidak (Lama = 12, Sedang = 9, Cepat = 72)   : ?

## Gambar 3. Decision tree iterasi 1
2.5 Pengecekan node  dilakukan  untuk  melihat  apakah  node  sudah  murni  atau  belum. Pemilihan attribut  yang  baik  adalah  attribut  yang  memungkinkan  untuk  mendapatkan pohon  keputusan  yang  paling  kecil  ukurannya  atau attribut  yang  bisa  memisahkan obyek menurut kelasnya. Jika node belum murni, maka proses membagi node dilakukan kembali secara berulang hingga semua node yang terbentuk menjadi murni dan sudah tidak  ada  lagi node  yang  dapat  dibagi.  Untuk  mencari  attribut  yang  menjadi  node, dilakukan kembali menghitung informasi tiap attribut yang belum menjadi node. Seperti pada Gambar 2. Proses Algoritma C4.5 pada proses 2.
Contoh perhitungan iterasi 2 yaitu untuk pembagian node.
Tabel 7. Probabilitas Kelas Iterasi 2 Kelas Jumlah Probabilitas Kelas Lama 12 12/93 Sedang 9 16/93 Cepat 72 72/93 Jumlah record keseluruhan = 93 Distribusi kelas : Kelas Lama = 12 Kelas Sedang        = 9 Kelas Cepat = 72
Perhitungan Entropi kelas iterasi 2 :
Entropy(S) = (- 𝟏𝟐 𝟗𝟑 (log 2 ( 𝟏𝟐 𝟗𝟑 )) + (- 9
𝟗𝟑 (log 2 ( 9 𝟗𝟑 )) + (- 72 𝟗𝟑 (log 2 ( 72 𝟗𝟑 )) = 0,6621
Menghitung informasi tiap attribut:
Distribusi kelas attribut Kontrol Hamil & Keluhan Iterasi 2 Tabel 8. Distribusi Kelas Attribut Kontrol Hamil & Keluhan Iterasi 2 Outcomes Lama Sedang Cepat Jumlah Records Tidak 12 9 50 71 Ya 0 0 22 22 Jumlah 12 9 72 93
Perhitungan Entropi dan Information Gain untuk attribut Kontrol Hamil & Keluhan Iterasi 2 :
Entropy(S v ) = (- 𝟏𝟐 𝟕𝟏 (log 2 ( 𝟏𝟐 𝟕𝟏 )) + (- 9 71 (log 2 ( 9 71 )) + (- 50 71 (log 2 ( 50 71 )) = 0,7783
Information Gain(S,A)  = Entropy(S) – (( 71 93 ) * 0.7783))
= 0,6621- 0,5941 = 0,0679
Sedangkan perhitungan Split Info dan Gain Ratio untuk attribut Hamil & Keluhan Iterasi 2 :
Split Info(S,A) = - 71 93 (log 2 ( 71 93 )) = 0,7893 Gain Ratio(S,A) = 0,0679 0.7893 = 0,086
2.6 Perhitungan  diulangi  pada  masing-masing attribut  yang  belum  menjadi  node.  Hasil perhitungan Information  Gain  dan  Gain  Ratio  tiap  attribut  pada  iterasi  kedua  dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil perhitungan information-gain dan gain-ratio tiap attribut pada iterasi 2 Class Entropy(S) Gain(S,A) SplitInfo(S,A) GainRatio(S,A) kontrol_hamil_keluhan 0.7783 0.0679 0.7893 0.086 mual 0.7315 0.0407 0.6112 0.0666 mulas 0.5335 0.1433 0.423 0.3388 pendarahan 0.5674 0.0364 0.6112 0.0596 keluar_cairan_ketuban 0.6362 0.0267 0.2056 0.1299 keluar_lendir_flek 0.5961 0.0916 0.2559 0.358 suntik_kb 0.5544 0.1375 0.3022 0.455 Pasang_kontrol_iud 0.5889 0.0717 0.3451 0.2078 Ingin_hamil 0.6621 0 0 0 gerakan_bayi 0.4257 0.1432 0.8398 0.1705 3. Setelah  didapatkan  nilai Gain  Ratio  tiap  attribut,  dengan  nilai  paling  besar.  Maka  dari perhitungan Tabel 9 , didapat Gain Ratio terbesar pada attribut suntik_kb yaitu 0,455. Attribut suntik_kb yang di jadikan node. Kemudian dibentuk node berdasarkan attribut yang terpilih. Decision Tree yang terbentuk pada iterasi 2 ditunjukkan pada Gambar 3. suntik_kb = Ya (Lama = 0, Sedang = 5, Cepat = 0)             : Sedang ingin_hamil = Tidak (Lama = 12, Sedang = 9, Cepat = 72) : ?

## Gambar 4. Decision tree iterasi 2
1.1 Pengecekan    dilakukan  untuk  melihat    apakah  semua attribut  sudah  terbentuk  pada pohon keputusan. Jika belum, maka diulangi proses 2, jika sudah maka dilanjutkan pada proses  berikutnya. Seperti  pada  iterasi  1, node  dicek  apakah  node  sudah  murni  atau belum.  Jika node  sudah  murni  maka  Decision  Tree  terbentuk.  Jika  node  belum  murni maka  proses  diulangi  sampai node  murni  dan  tidak  ada  lagi  node  yang  dapat  dibagi. Decision tree yang terbentuk dari beberapa iterasi setelahnya dapat dilihat pada Gambar 5.
1.2 Pemangkasan pohon dilakukan untuk menghilangkan cabang-cabang yang tidak perlu.
1.3 Aturan keputusan dibentuk mengikuti pohon yang telah dibentuk sebelumnya.

## Gambar 5. Decision tree (hasil akhir)
2. Login  pada  website  dilakukan  pasien  untuk  melakukan  proses  registrasi  dengan mengisikan nama, umur, serta gejala serta keluhan yang dialami.
3. Pencocokan hasil data training dari proses Algoritma C4.5 dengan data testing.
4. Data hasil perhitungan Algoritma C4.5 digunakan untuk proses pembentukan keputusan.
5. Pasien mendapatkan waktu pemeriksaan.

## 3.4 Pengukuran Kinerja
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  untuk  mengetahui Precision,  Recall,  serta Accuracy [3] telah diujikan dari sistem yang sudah dibuat dengan membandingkan dari 70 data training dan 30 data testing  dengan proses Algoritma C4.5 dan dicocokan dengan data asli dapat dilihat dari persamaan (5), (6), dan (7) dan pada Tabel 10.
(5)
(6) (7) Tabel 10. Tabel Penilaian C4.5 Tabel Penilaian C4.5 DiIdentifikasi Cepat oleh C4.5 Diidentifikasi Lama oleh C4.5 Keputusan Asli: Lama = 4 a = 19 b = 2 Keputusan Asli: Cepat = 22 c = 1 d = 3
a = 19  b = 2 c = 1    d = 3
1. Precision Lama Banding Cepat Precision = ( 3 2 + 3 ) * 100% = 60 %

## 2. Recall Lama Banding Cepat
Recall  = ( 3 1 + 3 ) * 100% = 75 %

## 3. Accuracy Lama Banding Cepat
Accuracy = ( 19+3 4+22 ) * 100% = 84.62 %
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas,  kesalahan  prediksi  tertinggi  berada  pada  antara keputusan Lama dengan Cepat yaitu  mencapai Precision 60 %, Recall 75 %, Accuracy 84.62 %.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian mengenai Algoritma C4.5 pada registrasi pasien didapat kesimpulan yang diperoleh setelah melakukan penelitian sebagai berikut :
1. Fitur registrasi pasien yang dibangun dengan menerapkan Algoritma C4.5 menggunakan tujuh belas attribut yaitu Kontrol Hamil, Sakit Kepala, dan lima belas jenis keluhan yang sering  terjadi.  Penerapan  Algoritma  C4.5  dapat  memprediksi  waktu  pemeriksaan  pasien sehingga  pasien  tidak  menunggu  lama  di  Klink  dan  Rumah  Bersalin  tersebut  untuk mendapatkan giliran periksa.
2. Tingkat akurasi dari implementasi Algoritma klasifikasi C4.5 dipengaruhi oleh beberapa hal seperti jenis, jumlah, isi dataset dan jumlah partisi data set. Partisi data 90:10 merupakan partisi  terbaik  karena  memiliki  nilai precision,  recall,  dan  accuracy  yang  paling  tinggi daripada partisi lainnya. Dari hasil uji coba partisi data set semakin besar jumlah partisi data maka dapat menghasilkan jumlah akurasi yang semakin tinggi pula.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Al Fatta, Hanif., 2007, Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi, Andi Yogyakarta.
[2] C. Vercellis., 2009, Bussiness Intelligence : Data Mining and Optimization for Decision Making, John Wiley & Sons, Ltd.
[3] F. Gorunescu., 2011, Data Mining Concept Model Technique, Springer India.
[4] Han, J., Kamber, M., 2006, Data Mining Concepts and Techniques, Morgan Kaufman Pub San Fransisco.
[5] Kusrini dan Luthfi, E.T., 2009, Algoritma Data Mining, Andi Offset Yogyakarta.
[6] Larose,  D.  T.,  2005, Discovering  Knowledge  in  Data,  John  Willey  &  Sons,  Inc  New Jersey.
[7] Perpustakaan.Depkes.,  2008, Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia. Nomor 269/Menkes/Per/Iii/2008. Tentang. Rekam Medis.
[8] Santosa, Budi., 2007, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis, Graha Ilmu Yogyakarta.
[9] Tan,  P.  N.,  Steinbach,  M.,  &  Kumar,  V.,  2005. DATA  MINING.  New  York:  Addison Wesley.
[10] Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  Hall,  M.  A.,  2011, Data  Mining  Practical  Machine Learning Tools and Techniques (3rd ed), Elsevier USA.