## Implementasi Algoritma C4.5 untuk Medeteksi Golongan Penderita Covid-19 Berdasarkan Gejala dan Penyebabnya
Efani Desi 1* , Siti Aliyah 2
1*,2 Universitas Potensi Utama, Kota Medan, Provinsi Sumatera Utara, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 4 January 2023 Received in revised form 13 March 2023 Accepted 1 May 2023 Available online July 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti
k.v7i3.872
Keywords: C4.5 Algorithm; Data Mining; Covid-19; ODP; PDP; OTG.
Kata Kunci: Algoritma C4.5; Data Mining;
Covid-19; ODP; PDP; OTG.

## a b s t r a c t
Corona virus disease/Covid-19 is the name given by the World Health Organization (WHO) for sufferers infected with the 2019 novel corona virus. Seeing the development of the spread of the virus which continues to increase and the rate of its spread is even faster, it has created anxiety in all circles in public. Therefore, an appropriate method is needed that can make it easier to detect Covid-19 sufferers without having to do Covid- 19 RT-PCR. So that the treatment of patients can be handled properly. The author uses the C4.5 Algorithm method which can predict whether the patient has Covid-19 based on the symptoms and causes. The results of this study researchers used the RapidMiner application to apply the C4.5 Algorithm method so that the results obtained showed an accuracy value of 70% for Covid-19 sufferers. So that with this research the public can self-detect and treat the symptoms of Covid-19 suffered if the patient belongs to the ODP group, the action that must be taken is to self-isolate for 14 days to carry out the recommended  treatment  and  to  avoid  spreading  the  virus  to  the  surrounding environment, so as well as other patient groups.

## a b s t r a k
Corona  virus  disease/Covid-19  merupakan  nama  yang  diberikan  Wolrd  Health Organization  (WHO)  untuk  penderita  yang  terinfeksi  oleh  virus  novel  corona  2019. Melihat  perkembangan  penyebaran  virus  yang  terus  menerus  meningkat  dan  tingkat penyebarannya  pun  semakin  cepat  sehingga  membuat  keresahan  disemua  kalangan dimuka  publik.  Oleh  karena  itu,  diperlukanya  suatu  metode  yang  tepat  yang  dapat mempermudah untuk mendeteksi penderita Covid-19 tanpa harus melakukan RT-PCR Covid-19. Sehingga penanganan terhadap penderita dapat segera ditangani dengan baik. Penulis menggunakan metode Algoritma C4.5 yang dapat memprediksi apakah pasien tersebut menderita Covid-19 berdasarkan gejala dan penyebabnya. Hasil penelitian ini peneliti menggunakan aplikasi RapidMiner untuk menerapkan metode Algoritma C4.5 sehingga  hasil  yang  didapat  menunjukkan  nilai  akurasi  penderita  Covid-19  sebanyak 70%. Sehingga dengan adanya penelitian ini publik bisa mendeteksi diri serta menangani gejala Covid-19 yang diderita  apabila pasien tersebut termasuk golongan ODP maka tindakan  yang  harus  dilakukan  adalah  melakukan  isolasi  diri  selama  14  hari  untuk melalukan  pengobatan  yang  telah  dianjurkan  serta  menghindari  penyebaran  virus terhadap lingkungan sekitarnya, begitu juga dengan golongan penderita yang lainnya.
*Author. Email: efanidesi88@gmail.com 1* , aliyahsiti478@gmail.com 2 . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Pada  awal  tahun  2020,  dunia  digemparkan  dengan kejadian infeksi berat dengan penyebab yang belum diketahui,  kejadian  ini  berawal  dari  laporan  yang diberikan  oleh  China  kepada World  Health Organization (WHO)  dimana  laporan  tersebut menyatakan  terdapat  44  pasien  pneumonia  yang berat di Kota Wuhan tepatnya di akhir tahun 2019. Dugaan awal terkait dengan infeksi ini adalah pasar basah  yang  menjual  ikan,  hewan  laut  dan  berbagai hewan  lain.  Berdasarkan  kejadian  infeksi  ini menunjukan  hubungan  yang  dekat  dengan  virus corona  penyebab Severe  Acute  Respitatory Syndrome (SARS)  yang  mewabah  di  Hongkong  pada  tahun 2003 silam, sehingga WHO menamakannya sebagai novel  corona  virus  (nCoV-19).  Ancaman  virus  ini semakin  besar  ketika  terdapat  kasus  yang menunjukkan  bahwa  terdapat  penularan  antar manusia yang terjadi pada dokter dan petugas medis yang merawat pasien tanpa ada riwayat berpegian. Di sisi  lain  terdapat  Laporan  lain  yang  menunjukkan penularan  pada  pendamping  wisatawan China yang berkunjung  ke  Jepang.  Sehingga  menimbulkan peningkatan  jumlah  kasus  yang  sangat  drastis  pada Januari  2020  dimana  terdapat  peningkatan  2000 kasus terkonfirmasi dalam 24 jam. Pada akhir Januari 2020  WHO  menyatakan  status  Global  Emergency pada kasus virus Corona dan pada 11 Februari 2020 WHO menamakannya sebagai Covid-19 [1].
Klasifikasi infeksi Covid-19 di Indonesia pada saat ini didasarkan  pada  buku  panduan  tata  laksana pneumonia  Covid-19  Kementerian  Kesehatan Republik  Indonesia  (Kemenkes  RI).  Berdasarkan klasifikasinya pasien penderita Covid-19 digolongkan menjadi beberapa golongan berdasarkan gejala yang dialami pasien dan penyebabnya seperti ODP dengan gejala Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) yaitu demam (≥38ºC) atau riwayat penya kit demam yang diikuti  dengan  gejala  gejala  penyakit  pernapasan seperti:  batuk/  sesak  nafas/  sakit  tenggorokan/ pilek/  pneumonia  ringan  hingga  berat.  Dan  PDP dengan  gangguan  sistem  pernapasan  dan  memiliki riwayat kontak dengan kasus konfirmasi COVID-19, serta OTG dimana orang tanpa gejala dengan riwayat kontak erat dengan kasus konfirmasi COVID-19 [1].
Menurut penyebaran dan perkembangan dari Covid- 19  ini    aktifitas  di  luar  rumah  harus  dibatasi  agar penularannya  tidak  semakin  parah.  Sekalipun  dalam barbagai pencegahan untuk menanggulangi terjangkitnya Covid-19 dengan demikian kemungkinan  yang  akan  terjadi  bagi  seseorang terinfeksi Covid-19 sangat rentan terjadi. Oleh karena itu diperlukan suatu metode agar memudahkan bagi masyarakat umum untuk deteksi diri mereka apakah dirinya  terinfeksi  Covid-19  tanpa  harus  melakukan test  RT-PCR  untuk  menanggulangi  kemungkinan terburuk  dari  terinfeksi  Covid-19.  Maka  Algoritma C4.5  adalah  metode  yang  bisa  dipakai  dalam mendeteksi kemungkinan seseorang terjangkit Covid- 19    dari  gejala  dan  penyebabnya  Dengan  demikian, gejala dari penderita Covid-19 segera dapat dideteksi dan ditangani sejak awal munculnya gejala tersebut [2].
Salah satu menyakit yang saat ini paling cepat nenular pada  abad  ke-21  adalah  Covid-19.  Agar  penyakit tersebut terdeteksi dengan cepat digunakan pengujian RT-PCR  RT-PCR,  CT  scan,  serta  menggunnakan gambar Chest  X-Ray (CXR).  Pemindai  CT  ( Computed Tomography ) dan juga dengan pengujian RT-PCR tidak tersedia di sebagian besar rumah sakit. Oleh karena itu dalam berbagai kasus gambar CXR adalah alat dengan biaya  yang  terjangkau  untuk  membantu  para  dokter dalam mengambil  keputusan untuk diagnosa Covid- 19. Jaringan saraf tiruan dalam hal ini memungkinkan dipelajari  untuk  mambangun  sistem  triase  Covid-19 terutama  untupembelajaran  dalam  memiliki  potensi besar  untuk    pasien  yang  terinfeksi  Covid-  19  yang masih  tergolong  rendah.  Rumah  Sakit  Universitario Clínico  San  Cecilio,  Granada,  Spanyol,  membangun COVIDGR-1.0,  homogen  dan  database  seimbang dengan  cakupan  semua  tingkat  keparahan,  dari normal  dengan  RT-PCR  Positif,  Ringan,  Sedang hingga Berat. CovidGR-1.0 berisi 426 tampilan CXR PA  (PosteroAnterior)  positif  dan  426  negatif  dan diusulkan metodologi Jaringan Berbasis Data Cerdas Covid (Covid-SDNet) untuk meningkatkan kapasitas generalisasi  model  klasifikasi  Covid.  COVIDGR-1.0 beserta  label  tingkat  keparahannya  tersedia  untuk komunitas ilmiah melalui tautan ini [3].
Di bulan Desember 2019, Covid-19 menyerang kota Wuhan yang berada di Tiongkok dan telah dilaporkan di banyak negara dengan jutaan orang terinfeksi hanya dalam  waktu  empat  bulan. Tomografi terkomputasi
dada  (CT)  telah  terbukti  menjadi  suplemen  yang berguna  untuk  membalikkan  reaksi  berantai polimerase  transkripsi  (RT-PCR)  sehingga  telah terbukti  memiliki  sensitivitas  tinggi  untuk mendiagnosis  kondisi  ini.  Pemeriksaan  radiologi menjadi salah satu pemeriksaan dini bagi pasien yang infeksi  COVID-19.  Penemuan  CT  telah  diusulkan sebagai  bukti  penting  untuk  pemeriksaan  ilmiah COVID-19  di  Hubei,  China.  Akan  tetapi pengelompokkan  pasien  dengan  gambar  CT  dada adalah hal yan sulit. Dengan demikian, penelitian ini, jaringan memori jangka pendek dua arah yang dalam dengan model jaringan kepadatan campuran (DBM) diusulkan, algoritma  Memetic  Adaptive  Differential
Evolution (MADE) digunakan yang mempertimbangkan  kumpulan  data tomografi dada- Computed  Tomography ( chest-CT ).  Analisis  komparatif mengungkapkan  bahwa  model  MADE-DBM  yang diusulkan  mengungguli  pendekatan  klasifikasi COVID-19  kompetitif  dalam  hal  berbagai  metrik kinerja secara real-time (Pathak Y. et al ., 2021).
Bertambahnya  serangan  jaringan  terhadap  Internet, penulis  memakai  algoritma  klasifikasi  pohon keputusan  C4.5  sebagai  deteksi  untuk  7  jenis serangan jaringan dari perspektif lalu lintas jaringan. Yang diproses pertamakali adalah data, selanjutmnya mengekstrak 62 fitur dan terakhir memakai algoritma C4.5  yang  berfungsi  untuk  mendeteksi  lalu  lintas. Eksperimen ini menggunakan kumpulan data publik CSE-CIC-IDS2018 untuk verifikasi. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode dalam artikel ini dapat secara  efektif  mendeteksi  berbagai  jenis  serangan dunia  maya.  Tingkat  akurasi  bisa  mencapai  96,7%, dan tingkat positif palsu hanya 4,5% (Zhou J. et al ., 2021).
Covid-19  adalah  virus  varian  baru  yang  muncul  di kota  Wuhan  pada  tahun  2019.  Virus  ini  menyebar dengan cepatnya dan tidak terkendali bahkan hingga sampai  ke  Indonesia.  Dalam  upaya  menaggulangi virus  COVID-19  maka  dilakukan  test  PCR  dan antigen  untuk  deteksi  virus  tersebut.  Dalam penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes, C4.5  dan  K-Nearest  Neighbor  dimana  tingkat akurasinya  tinggi.  Hasil  yang  didapatkan  dari penelitian  ini  yaitu  dimana  algoritma  C4.5  dalam mengolah data sekunder dari  dari Dinas Kesehatan Kota  Dumai  dalam  memprediksikan  satatus  dari
pasien yang terinfeksi COVID-19 dengan hasil akurasi 86,54%, recall 71,51% dan presisi 85,14%. Penelitian ini  berimplikasi  pada  peneliti  selanjutnya  dalam memilih algoritma untuk memprediksi kasus COVID- 19 [4].
Peran orang tua dalam pelaksanaan sekolah dirumah selama  pandemi  COVID-19  sangat  la  penting  bagi anak  yang  masih  TK  dan  SD.  Karena  aktivitas, dukungan,  penagmabilan  keputusan  dan  nasihat dalam keteladanan di keluarga menjadi faktor penting dalam tumbuh kembang anak. Demografi adalah salah satu faktor berpengaruh dalam keterlibatan orang tua. Penelitian  ini  digunakan  untuk  mengkelompokkan tingkat keterlinabatan orang tua berlandaskan faktor demografi yang menggunakan algoritma C4.5. Diawali dari menyusun skala keterlibatan orang tua kemudian mengkelompokkan skor keterlibatan  orang  tua yang sangat  tinggi,  tinggi,  sedang  rendah  serta  sangant rendah.  Faktor  demografi  setelah  dilakukan preprocessing data  digunakan  sebagai  input  pada algoritma  C4.5.  Pohon  yang  dikembangkan menunjukkan bahwa akar pohon tersebut merupakan tingkat pendidikan ibu. Hasil pengujian menunjukkan akurasi  algoritma  C4.5  dalam  mengklasifikasikan keterlibatan orang tua sebesar 86,67%. Hasil ini cukup baik untuk digunakan dalam proses klasifikasi [5].
Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  menyatakan wabah  penyakit Coronavirus 2019  (Covid-19)  sebagai pandemi dan menjadikannya trending topik di platform media  sosial,  seperti  Facebook  dan  Twitter.Oleh karena  itu,  karya  ini  bertujuan  untuk  mengusulkan sebuah  model  pembelajaran ensemble yang  dapat mengklasifikasikan  sentimen  di  dalam  opini masyarakat dari Twitter. Model ansambel menggunakan Naïve Bayes Classifier , C4.5, dan k-Nearest Neighbours sebagai  pembelajar  dasar  dengan mekanisme  voting  untuk  menghasilkan  keputusan akhir.  Untuk  pembelajaran  model  ansambel menggunakan  data  set  berisi  3884  data  bersih  yang berhasil  diunduh  menggunakan  Twitter  API  terkait pencegahan wabah Covid-19 dan diolah menggunakan metode TF-IDF. Data set memiliki dua kelas,  yaitu  'positif'  dan  'negatif'  untuk  mewakili sentimen opini di setiap data. Model yang diusulkan mendapatkan  akurasi  80,61%,  recall  79,49%,  dan presisi  81,20%,  setelah  dievaluasi  menggunakan  10- fold Cross Validation. Ini juga tampil lebih baik jika
dibandingkan dengan beberapa model pembelajaran yang  hanya  menggunakan  algoritma  Machine Learning tunggal [6].
COVID-19  dapat  menyebar  melalui  udara,  yang disebabkan  oleh  menghirup  tetesan  kecil  yang mengandung  SARS-CoV-2  di  lingkungan  dalam ruangan.  Secara  khusus,  baik  orang  dengan  gejala maupun orang tanpa gejala membuat banyak tetesan kecil  dan  tetesan  pernapasan  saat  bernapas,  bersin, batuk, atau berbicara. Saat tetesan kecil ini terpapar ke udara di sekitarnya, mereka dapat bereaksi dengan partikel  (PM)  dan  bertahan  di  udara  untuk  waktu yang  lama.  Masa  kelangsungan  hidup  tergantung pada  berbagai  kondisi,  termasuk  jenis  permukaan, suhu, dan kelembaban relatif. Sistem ventilasi adalah salah  satu  cara  untuk  mengatasi  masalah  ini. Penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pengembangan sistem ventilasi cerdas yang memanfaatkan  Internet  of  Things  (IoT)  dan algoritme  pohon  keputusan.  Fungsi  dari  sistem  ini adalah untuk mendapatkan lingkungan ruangan yang bersih dari virus dengan menyemprotkan disinfektan secara  otomatis  dan  mengontrol  suhu  dan kelembaban  udara.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini, sistem  mampu  mengontrol  dan  mengkategorikan kondisi  ruangan  berdasarkan  faktor  suhu  dan kelembaban. Nilai klasifikasi menggunakan algoritma pohon keputusan C4.5 adalah 92,33% dengan rata- rata nilai suhu dan kelembaban 25oC dan 49% [7].
Berdasarkan klasifikasinya pasien penderita COVID- 19  digolongkan  menjadi  beberapa  golongan berdasarkan  gejala  yang  dialami  pasien  dan penyebabnya seperti ODP , PDP dan OTG. ODP atau Orang  yang  menderita  Infeksi  Saluran  Pernapasan Akut (ISPA) yaitu demam diatas 38ºC atau memiliki riwayat  penyakit  demam  yang  diikuti  dengan  gejala penyakit  pernapasan  seperti:  batuk/  sesak  nafas/ sakit  tenggorokan/  pilek/  pneumonia  ringan  atau berat dan tidak ada penyebab gambaran klinis yang meyakinkan.  PDP  adalah  orang  yang  menderita demam  dengan  suhu  diatas  38ºC  atau  memiliki riwayat  penyakit  demam  beserta  dengan  gejala gangguan pernapasan berupa pilek/sakit tenggorokan/batuk  dan  tidak  ada  penyebab berdasarkan  gambaran  klinis  yang  meyakinkan  dan pada 14 hari terakhir sebelum timbul gejala memiliki riwayat  perjalanan  atau  tinggal  di  negara/wilayah
yang  termasuk  tempat  yang  terineksi  oleh  virus. Sedangkan  OTG  merupakan  orang  yang  tidak terdapat gejala dan terkonfirmasi menderita COVID- 19. Orang tanpa gejala merupakan seseorang dengan riwayat kontak erat dengan kasus konfirmasi COVID- 19 [1].
Klasifikasi  pohon  keputusan  adalah  pembelajaran berbasis contoh dan metode penambangan data yang efektif,  yang  diterapkan  untuk  memproses  data kontinu  yang  besar  untuk  menghemat  waktu pemrosesan. Dalam makalah ini, di satu sisi, metode pemisahan  K-equal  disajikan,  yang  mengurangi jumlah  perhitungan  dan  mempercepat  kecepatan pembangunan pohon. Di sisi lain, rumus perhitungan rasio  perolehan  informasi  pada  algoritma  C4.5 disederhanakan.  Algoritme  C4.5  yang  ditingkatkan diterapkan  untuk  menganalisis  perilaku  pembelian pengguna,  termasuk  membantu  merekomendasikan produk  yang  mereka  minati,  dan  mempercepat mereka  untuk  menemukan  barang  yang  mereka inginkan dengan cepat. Hasil percobaan menunjukkan bahwa  metode  lanjutan  dapat  secara  efektif meningkatkan kecepatan pelatihan model [8]-[9].

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  klasifikasi pohon keputusan dianalisis, termasuk algoritme ID3 dan  C4.5,  diikuti  oleh  beberapa  algoritme  yang disempurnakan.  Deret  Taylor  dan  deret  Maclaurin diterapkan  untuk  menyederhanakan  formula  rasio perolehan  informasi  sehingga  efisiensi  waktu perhitungan dapat ditingkatkan. Algoritma C4.5 yang ditingkatkan  dapat  diterapkan  dalam  sistem rekomendasi  pekerjaan  siswa.  Melalui  algoritme pohon keputusan C4.5 yang ditingkatkan ini, lulusan dapat  memiliki  panduan  yang  baik  saat  mencari pekerjaan  dan  guru  juga  dapat  membantu  siswanya dalam  pengambilan  keputusan  dan  rekomendasi pekerjaan [9].
Data  mining  merupakan  suatu  proses  guna menemukan hubungan, pola dan hubungan baru yang bermakna dengan menyaring data yang besar dengan menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti  teknik statistic dan matematika [13]. Definisi lain data mining merupakan  rankaian  proses  yang  menjalankan  satu
atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer  guna menganalisis  dan  mengekstrak  pengetahuan  secara otomatis  [10].  Algoritma  C4.5  tanpa  metode diskritisasi  menghasilkan  skor  kebaikan  0,2 sedangkan algoritma C4.5 modifikasi menggunakan teknik  diskritisasi  memperoleh  skor  kebaikan  2,49 yang  lebih  tinggi  dari  yang  terakhir.  Dengan menggunakan  metode  diskritisasi,  skor  kebaikan meningkat  membuat  algoritma  C4.5  efisien  dalam menangani variabel kontinu dengan data yang lebih besar [11]. Algoritma C4.5 adalah algoritma lanjutan dari  algoritma  ID3.  Oleh  karena  Algoritma  C4.5 memiliki  prinsip  dasar  kerja  yang  sama  dengan algoritma  ID3.  Tetapi  dalam  Algoritma  C4.5 pemilihan  atribut  dilakukan  dengan  menggunakan Gain Ratio dengan persamaan [12]:
Gain (S,A) = Entropy (S) – ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=0 x Entropy (Si)
Keterangan: S : Himpunan kasus, A : Atribut, N : Jumlah partisi dalam atribut, Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-I,
S| : Jumlah kasus.
Sedangkan  untuk  perhitungan  nilai  Entropy  dapat dilakukan dengan rumus:
Entropy (S)= ∑ − 𝑃𝑖 𝑛 𝑖=0 x log 2 Pi.
Decision Tree (Pohon Keputusan) merupakan struktur representasi  pengetahuan  yang  terdiri  dari  simpul- simpul  dan  cabang  yang  diorganisasikan  dalam bentuk  pohon  dimana  setiap  simpul  non-daun internal diberi label dengan nilai atributnya. Cabang yang  keluar  dari  internal  node  diberi  keterangan dengan nilai atribut pada node tersebut. Setiap simpul diberi label dengan kelas (nilai tujuan atribut). Model berbasis pohon yang meliputi klasifikasi dan regresi pohon  yang  merupakan  implementasi  umum  dari pemodelan  induksi.  Model  pohon  keputusan merupakan  metode  yang cocok  untuk  data  mining. Decision  Tree mudah  untuk  membangun,  mudah ditafsirkan,  mudah  diintegrasikan  dengan  sistem database  dan  mereka  memiliki  akurasi  yang sebanding atau lebih baik aplikasi [2] .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penentuan  Status  Penderita  Covid-19  Berdasarkan  Gejala dan Penyebab
Di  dalam  penelitian  ini  terdapat  20  pasien  yang memiliki  gejala  serta  penyebab  yang  diduga merupaakan penderita COVID-19. Dimana penderita akan digolongkan menjadi 3 bagian yaitu  ODP, PDP, dan OTG dengan tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Status Penderita Covid-19 Berdasarkan
Gejala Dan Penyebab Kode Keterangan ODP Demam / Gangguan Pernapasan (Gejala Umum) PDP Deman dan Ganguan Pernapasan serta Interaksi Dengan Penyebab Covid-19 Lainnya OTG Tanpa Gejala Tetapi Positif Covid-19
Berdasarkan tabel 1 diatas, penderita memiliki gejala dan  penyebab  yang  berbeda-beda  sehingga dipenelitian  ini,  gejala  serta  penyebabnya  pecahkan menjadi beberapa gejala dan penyebabnya agar lebih mudah  dalam  perhitungan  algoritma  C4.5  untuk mendeteksi  pasien  sehingga  diperkirakan  tergolong dalam golongan penderita ODP, PDP atau OTG yang dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Gejala dan Penyebabnya Kode Keterangan G01  Batuk Kering G02  Pilek / Flu G03  Sesak Napas G04  Demam
G05  Sakit Tenggorokan
P01  Interaksi dengan Penderita COVID-19
P02  Berwisata Ke Tempat Penyebaran COVID-19 P03  Udara (Airborne) / Droplet P04  Interaksi Dengan Benda Yang Terkontaminasi COVID-19 P05  Limbah Manusia
Berdasarkan  kedua  tabel  datas  maka  dapat disimpulkan  relasi  antara  golongan  pasien  dengan gejala  dan  penyebabnya  sehingga  menghasilkan sebuah  keputusan  status  COVID-19  yang  dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini :
Tabel 3. Keputusan Status COVID-19 Kode Status Pasien ODP PDP OTG G01 Ya Ya Tidak G02 Ya Ya Tidak G03 Ya Ya Tidak G04 Ya Ya Tidak G05 Ya Ya Tidak P01 Tidak Ya Ya P02 Tidak Ya Ya P03 Tidak Ya Ya P04 Tidak Ya Ya P05 Tidak Ya Ya
Dari relasi yang telah didapatkan maka penelitian ini akan  menerapkan  metode  klasifikasi  data  mining Algoritma  C4.5  dan  Decision  Tree  terhadap  data pasien dimana data akan diolah dengan menggunakan algoritma  C4.5  yang  akan  menghasilkan  model, sehingga  model  yang  dihasilkan  tersebut  akan dilakukan pengujian menggunakankan validation pada aplikasi RapidMiner untuk  mengetahui  nilai  akurasi. Maka akan didapati kemungkinan status pasien seperti pada tabel 4 berikut ini :
Tabel 4. Kemungkinan Status Pasien NO.  G01 G02 G03 G04 G05 P01 P02 P03 P04 P05 Status Pasien 1 Ya Ya Ya Ya Ya Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  ODP 2 Tidak  Ya Ya Ya Ya Tidak  Ya Tidak  Tidak  Tidak  PDP 3 Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Ya Tidak  Ya Ya Tidak  OTG 4 Ya Ya Ya Ya Ya Ya Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  PDP 5 Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Ya Tidak  Tidak  Tidak  OTG 6 Tidak  Tidak  Ya Ya Tidak  Ya Ya Tidak  Tidak  Tidak  PDP 7 Ya Ya Ya Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  ODP 8 Tidak  Ya Ya Ya Ya Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  ODP 9 Ya Tidak  Ya Ya Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  ODP 10 Ya Ya Ya Ya Tidak  Tidak  Tidak  Ya Ya Tidak  PDP 11 Tidak  Tidak  Tidak  Ya Tidak  Tidak  Ya Tidak  Tidak  Ya PDP 12 Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Ya Tidak  Tidak  Ya OTG 13 Tidak  Tidak  Ya Ya Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  ODP 14 Tidak  Ya Ya Ya Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  ODP 15 Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Ya Tidak  Tidak  Tidak  OTG 16 Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Ya Tidak  OTG 17 Tidak  Tidak  Ya Tidak  Tidak  Ya Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  PDP 18 Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Ya Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  OTG 19 Ya Ya Ya Tidak  Ya Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  ODP 20 Ya Ya Ya Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  Tidak  ODP
Menghitung nilai entropy dan gain dari masing-masing gejala dan penyebabnya Dari tabel kemungkinan status pasien tersebut, akan diperhitungkan  nilai  entropy  dan  gain  dari  masing- masing gejala dan penyebabnya. Berikut perhitungan nilai entropy dan nilai gain nodenya :
Entropy (S)= ∑ − 𝑃𝑖 𝑛 𝑖=0 x log 2 Pi.
Entropy (Total)= ∑ − 𝑃𝑖 𝑛 𝑖=0 x log 2 Pi. (− 8 20 𝑥 log 2  ( 8 20 )) + (− 6 20 𝑥 log 2  ( 6 20 )) + (− 6 20 𝑥 log 2  ( 6 20 )) = 1,570950594
Entropy (G1, Ya)= ∑ − 𝑃𝑖 𝑛 𝑖=0 x log 2 Pi. (− 5 20 𝑥 log 2  ( 5 20 )) + (− 2 20 𝑥 log 2  ( 2 20 )) + (− 0 20 𝑥 log 2  ( 0 20 )) = 0
Entropy (G1, Tidak)= ∑ − 𝑃𝑖 𝑛 𝑖=0 x log 2 Pi.
(− 3 20 𝑥 log 2  ( 3 20 )) + (− 4 20 𝑥 log 2  ( 4 20 )) + (− 6 20 𝑥 log 2  ( 6 20 )) = 1,52623491
Setelah  menghitung  entropy  maka  selanjudnya menghitung gain-nya:
Gain (S,A) = Entropy (S) – ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=0 x Entropy (Si) Gain (Total,G01) = Entropy (Total) – ∑ |𝐺01| |𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙| 𝑛 𝑖=0 x
Entropy (G01)
= 1,570950594 − (( 7 20 𝑥 0) + ( 14 20 𝑥 1,52623491)) = 0,578897903
Berdasarkan  hasil  perhitungan  entropy  dan  gain diatas,  maka  kita  dapat  menganalisa  perhitungan ketiga  jenis  gejala  tersebut  yang  dapat  dilihat  pada tabel 5. Berikut ini :
Tabel 5. Analisa Perhitungan Gejala Kode Jlh kasus  ODP PDP OTG Entropy Gain Total 20 8 6 6 1,570950594 G01 0,578897903 Ya 7 5 2 0 0 Tidak 13 3 4 6 1,52623491 G02 0,78149633 Ya 9 6 3 0 0 Tidak 11 2 3 6 1,435371391 G03 1,570950594 Ya 13 8 5 0 0 Tidak 7 0 1 6 0 G04 0,923219672 Ya 10 5 5 0 0 Tidak 10 3 1 6 1,295461844 G05 0,396753422 Ya 5 3 2 0 0 Tidak 15 5 4 6 1,56559623 P01 0,511615928 Ya 5 0 3 2 0 Tidak 15 8 3 3 1,412446222 P02 0,581290899 Ya 6 0 3 3 0 Tidak 14 8 3 3 1,413799565 P03 0,178982141 Ya 2 0 1 1 0 Tidak 18 8 5 5 1,546631615 P04 0,277089203 Ya 3 0 1 2 0 Tidak 17 8 5 4 1,522189872 P05 0,178982141 Ya 2 0 1 1 0 Tidak 18 8 5 5 1,546631615
Melakukan  uji  coba  hasil  perhitungan  entropy  dan  gain dengan menggunakan aplikasi RapidMiner Setelah mendapatkan hasil perhitungan nilai entropy dan  nilai  gainnya,  maka  akan    diuji  melalui  aplikasi RapidMiner seperti gambar 1 sebagai berikut ini :
Gambar 1. Hasil uji coba nilai entropy dan gain Dari  hasil  uji  coba  di  atas  akan  terbentuk  pohon keputusan seperti gambar 2 berikut ini:
Gambar 2. Decision Tree dari hasil uji coba Model  yang  telah  dibentuk  diuji  tingkat  akurasinya dengan memasukan data training dengan menggunakan  validation  pada  aplikasi RapidMiner untuk  menguji  tingkat  akurasi.  Proses  menentukan nilai  akurasi  tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar  3 sebagai berikut ini:
Gambar 3. Proses Menentukan Nilai Akurasi pada RapidMiner
Dengan  demikian,  nilai  akurasi  yang  dihasilkan dengan  aplikasi RapidMiner unutk  nilai  akurasi,  nilai class recall dan nilai class precision yang akan dijelaskan pada gambar 4 sebagai berikut ini:
Gambar 4. Tabel nilai akurasi keseluruhan Dari  gambar  4  di  atas  dapat  dijelaskan  bahwa penderita ODP menghasilkan class recall sebesar 100% dan class  precision sebesar  61.54%,  sedangkan  PDP menghasilkan class  recall sebesar  00.00%  dan class precision sebesar 00.00% serta OTG menghasilkan class recall sebesar  100.00%  dan class  precision sebesar 85.71% dan nilai akurasi dari perhitungan Algoritma C4.5 tersebut diatas adalah sebesar 70%.

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  ini  dapat  digaris  besarkan  bahwa mendeteksi  golongan  penderita  COVID-19  dapat dilakukan dengan menerapkan Agoritma C4.5 dimana setelah  melakukan  uji  coba  dengan  aplikasi RapidMiner mengahsilkan tingkat Akurasi sebesar 70 %. Sehingga dengan adanya penelitian ini publik bisa mendeteksi  diri  serta  menangani  gejala  COVID-19 yang  diderita  misal  apabila  dia  termasuk  golongan ODP  maka  tindakan  yang  harus  dilakukan  adalah melakukan  isolasi  diri  selama  14  untuk  melalukan pengobatan yang telah dianjurkan serta menghindari penyebaran  terhadap  sekitarnya,  begitu  juga  dengan golongan penderita lainnya.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Handayani,  D.,  Hadi,  D.R.,  Isbaniah,  F., Burhan,  E.  and  Agustin,  H.,  2020.  Penyakit virus corona 2019. Jurnal respirologi indonesia , 40 (2), pp.119-129.
[2] Sugara, B., Widyatmoko, D., Prakoso, B.S. and Saputro, D.M., 2018. Penerapan Algoritma C4. 5  untuk  Deteksi  Dini  Autisme  Pada Anak. Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun , 2018 , pp.87-96.
[3] Tabik, S., Gómez-Ríos, A., Martín-Rodríguez,
J.L., Sevillano-García, I., Rey-Area, M., Charte,
D.,  Guirado,  E.,  Suárez,  J.L.,  Luengo,  J., Valero-González, M.A. and García-Villanova, P.,  2020.  COVIDGR  dataset  and  COVID- SDNet  methodology  for  predicting  COVID- 19 based on chest X-ray images. IEEE journal of  biomedical  and  health  informatics , 24 (12), pp.3595-3605.
DOI: https://doi.org/10.1109/JBHI.2020.3037127 . [4] Gurning, U.R., Rizaldi, S.T. and Syukron, H., 2022, July. Comparison of Naïve Bayes, C4. 5 and  K-Nearest  Neighbor  for  Covid-19  Data Classification.  In 2022  International  Symposium on  Information  Technology  and  Digital  Innovation (ISITDI) (pp.  16-21).  IEEE.    DOI: https://doi.org/10.1109/ISITDI55734.2022.
9944507 .
[5] Zaeni, I.A., Anzani, D.R.A., Putra, D.S., Devi,
M.,  Hidayati,  L.  and  Sudjono,  I.,  2020, September. Classifying the parental involvement  on  school  from  home  during covid-19  using  c4.  5  algorithm.  In 2020  4th International Conference on Vocational Education and Training  (ICOVET) (pp.  253-257).  IEEE. DOI:
https://doi.org/10.1109/ICOVET50258.202
0.9230214 .
[6] Sancoko, S.D., Diwandari, S. and Fachrie, M., 2022,  November.  Ensemble  Learning  for Sentiment Analysis on Twitter Data Related to Covid-19  Preventions.  In 2022  International Conference  on  Information  Technology  Research  and Innovation  (ICITRI) (pp.  89-94).  IEEE.  DOI: https://doi.org/10.1109/ICITRI56423.2022.
9970234 .
[7] Febriantono, M.A., Prasetya, N.W. and Husna,
N.,  2022,  October.  Intelligent  Ventilation
System  for  COVID-19  Prevention  using  the IoT and Decision Tree. In 2022 8th International Conference  on  Education  and  Technology (ICET) (pp.
91-94). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ICET56879.2022.99
90627 .
[8] Chen,  P.,  2021,  June.  Application  of  an Improved  C4.  5  Algorithm  in  Shopping Websites. In 2021 IEEE International Conference on  Artificial  Intelligence  and  Computer  Applications (ICAICA) (pp. 63-66). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ICAICA52286.2021. 9498086 [9] Chen,  P.,  2021,  July.  The  Application  of  an Improved  C4.  5  Decision  Tree.  In 2021  7th Annual  International  Conference  on  Network  and Information  Systems  for  Computers  (ICNISC) (pp. 392-396). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ICNISC54316.2021. 00078 [10] Azwanti,  N.,  2018.  Analisa  Algoritma  C4.  5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada Pt. Capella  Dinamik  Nusantara  Cabang  Muka Kuning. Inform.  Mulawarman  J.  Ilm.  Ilmu Komput , 13 (1), p.33.
[11] Mapa,  J.S.,  Sison,  A.  and  Medina,  R.P.,  2019, December.  A  Modified  C4.  5  Classification Algorithm: With the Discretization Method in Calculating  the  Goodness  Score  Equivalent. In 2019  IEEE  6th  International  Conference  on Engineering  Technologies  and  Applied  Sciences (ICETAS) (pp. 1-4). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ICETAS48360.2019. 9117309 .
[12] Oktavia,  C.A.,  Rahmadwati,  R.  and  Santoso, P.B.,  2015.  Analisis  Kinerja  Algoritma  C4.  5 Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Pelatihan. EECCIS , 9 (2), p.60419.
[13] Pambudi, R.H., Setiawan, B.D. and Indriati, I., 2018.  Penerapan  Algoritma  C4.  5  Untuk Memprediksi  Nilai  Kelulusan  Siswa  Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , 2 (7), pp.2637-2643.
[14] Nasrullah, A.H., 2018. Penerapan Metode C4. 5  untuk  Klasifikasi  Mahasiswa  Berpotensi Drop Out. ILKOM Jurnal Ilmiah , 10 (2), pp.244- 250. DOI: https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i2.300.24 4-250 .
[15] Rofiuddin,  M.,  2022.  Dampak  Corona  Virus Disease 19 dan Obligasi Terhadap Nilai Tukar dan Sukuk di Indonesia. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam , 8 (1), pp.1-9. DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v8i1.4427 .
[16] Aditia,  A.,  2021.  Covid-19:  Epidemiologi, Virologi,  Penularan,  Gejala  Klinis,  Diagnosa,
Tatalaksana, Faktor Risiko dan Pencegahan. Jurnal Penelitian Perawat Profesional , 3 (4), pp.653-660.
[17] Santoso, A.M.H., 2022. Covid-19: Varian Dan Mutasi. Jurnal  Medika  Hutama , 3 (02  Januari), pp.1980-1986.
[18] Aygün, I., Kaya, B. and Kaya, M., 2021. Aspect based twitter sentiment analysis on vaccination and vaccine types in covid-19 pandemic with deep  learning. IEEE  Journal  of  Biomedical  and Health  Informatics , 26 (5),  pp.2360-2369.  DOI: https://doi.org/10.1109/JBHI.2021.3133103 .
[19] Pathak, Y., Shukla, P.K. and Arya, K.V., 2020. Deep  bidirectional  classification  model  for COVID-19 disease infected patients. IEEE/ACM Transactions on Computational  Biology  and  Bioinformatics , 18 (4), pp.1234-1241.
DOI:
https://doi.org/10.1109/TCBB.2020.3009859 .
[20] Zhou, J., Jiang, X., Liu, C., Zhang, J., Liao, L. and  Lu,  J.,  2021,  December.  Multi-Traffic Features  Network  Intrusion  Detection Algorithm  Based  on  C4.  5.  In 2021  18th International Computer Conference on Wavelet Active Media  Technology  and  Information  Processing (ICCWAMTIP) (pp.  548-552).  IEEE.  DOI: https://doi.org/10.1109/ICCWAMTIP53232. 2021.9674129 .
[21] Ma, C., Zhang, J., Wang, L. and You, H., 2020, October. Network Attack Detection Based on Kernel  Principal  Component  Analysis  and Decision Tree. In 2020 International Conference on Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery  (CyberC) (pp.  84-91).  IEEE.  DOI: https://doi.org/10.1109/CyberC49757.2020.0 0023 .