## Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan  Algoritma C4.5
Sanni Ucha Putri 1 , Eka Irawan 2 , Fitri Rizky 3
1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 sanniuchaputri6@gmail.com, 2 ekairawanstikomtunasbangsa.ac.id,
3 fitri_rizki@sitkomtb.ac.id

## Abstract
Diabetes is a  worldwide health problem with an estimated 120 million sufferers. This figure  will increase if there is ignorance of the general public about the factors that can trigger  diabetes.  In  this  study,  the  aim  of  this  research  is  to  make  a  prediction  model using Data Mining Algorithm C4.5 which produces a decision tree and tests carried out using  Rapidminner  so  that  diabetes  prevention  can  be  done  as  soon  as  possible.  In  this study,  there  are  several  classification  attributes,  namely  body  weight,  age,  blood pressure,  pulse  and  blood  sugar  levels.  The  results  of  this  study  will  be  used  as  a reference  to  be  able  to  see  whether  a  person  is  at  risk  of  diabetes  or  not  based  on predetermined attributes.
Keywords : Diabetes, Data Mining. C.45 Algorithm

## Abstrak
Penyakit  diabetes  merupakan  masalah  kesehatan  di  seluruh  dunia  dengan  perkiraan dari  120  juta  penderita.  Angka  tersebut  akan  semakin  meningkat  jika  adanya ketidaktahuan  masyarakat  umum  tentang  faktor-faktor  yang  dapat  memicu  terkena penyakit  diabates.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  model  prediksi menggunakan Data Mining Algoritma C4.5 yang menghasilkan sebuah pohon keputusan serta  pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  Rapidminner  agar  pencegahan terhadap  penyakit  diabetes  dapat  dilakukan  segera  mungkin.  Dalam  penelitian  ini terdapat beberapa atribut klasifikasi yaitu berat badan, usia, tekanan darah, denyut nadi dan kadar gula darah. Hasil dari penelitian ini akan dijadikan sebagai acuan untuk dapat melihat  apakah  seseorang  beresiko  terkena  penyakit  diabates  atau  tidak  berdasarkan atribut yang telah ditetapkan.
Kata Kunci : Penyakit Diabetes, Data Mining, Algoritma C4.5

## 1. Pendahuluan
Data  mining  merupakan  suatu  rangkaian  atau  tindakan  untuk  menemukan hubungan  yang  memiliki  arti  melalui  pola  dan  kecenderungan  dalam    himpunan besar  data  yang  tersimpan  dengan  menggunakan  metode.  “Teknik,  metode  atau algoritma  di  dalam  data mining sangat  beragam.  Data mining dikenal  dengan  nama Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dalam  jurnal  ilmiah”  [1]  sehingga  hasil dari  data mining dapat  digunakan  untuk  memperbaiki  pengambilan  keputusan dimasa  yang  akan  datang.  Adapun  proses  yang  umumnya  dilakukan  oleh  data mining meliputi  deskripsi,  prediksi,  estimasi,  klasifikasi, clushtering dan  asosiasi. Dalam data  mining prediksi  dan  klasifikasi  banyak  digunakan  untuk  menganalisis suatu  data  yang  dapat  menggambarkan  kelas  data  atau  untuk  memprediksi  data  di masa depan.
Algoritma  C4.5  merupakan  suatu  Algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  atau pengelompokkan pada dataset.  Algoritma C4.5 memiliki ide  dasar  yaitu  pembentukan  pohon  keputusan (Decision  Tree) .  Dimana  Pohon
keputusan  termasuk  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  terkenal  karena  sangat mudah  dipahami  dengan  bahasa  alami  sehingga  dapat  diinterpresentasikan  dengan cepat.  “Pembuatan  pohon  keputusan  berdasarkan  pemilihan  atribut  yang  memiliki prioritas  tertinggi  atau  dapat  disebut  memiliki gain tertinggi  berdasarkan  nilai entropy atribut  tersebut  sebagai  sumbu  atribut  klasifikasi”  [2].  Sehingga  pohon keputusan  dapat  membantu  memecahkan  masalah  dalam  pengambilan  keputusan mengenai alternatif-alternatif yang ada pada masalah tersebut.
Keterlambatan  diagnosis  penyakit  diabetes  menjadi  salah  satu  penyebab meningkatnya  jumlah  penderita  diabetes.  Pasien  yang  sudah  meninggal  akibat komplikasi  sebelum  adanya  penegakkan  diagnosa.  Salah  satu  penyebab keterlambatan  penegakkan  diagnosis  adalah  dengan  banyaknya  faktor -faktor  yang berpengaruh  terhadap pilihan yang  ada  atau beragamnya variabel-variabel. Diabetes menjadi  penyakit  kronis  yang  berbahaya  dengan  ditandai  tingginya  kadar  gula (glukosa)  darah  atau  diatas  nilai  normal  (rata-rata).  Jika  penyakit  ini  tidak  dapat dikontrol  dan  ditangani  dengan  baik,  akan  menimbulkan  berbagai  penyakit komplikasi  yang  membahayakan  nyawa  penderita.  Peningkatan  penyakit  diabetes setiap  tahun  selalu  bertambah.  Menurut International  Diabetes  Federation (IDF) Jumlah  penderita  penyakit  diabetes  disetiap  negara  menin gkat  dan  usia  terbanyak orang  dengan  penyakit  diabetes  berada  di  usia  antara  49 -59  tahun.  Pada  umumnya penderita  penyakit  diabetes  mengakibatkan  penyakit cardio  vascular dua  sampai empat  kali  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  yang  bukan  penderita  penyakit diabetes.  Dampak  yang  diakibatkan  penyakit  diabetes  tersebut  terjadi  karena kerusakan vacular  radio serta  akibat  dari  penyakit retinopati  dan  neuropati ,  oleh karena  itu  maka  dilakukan  prediksi  lebih  awal  dengan  melihat  atribut -atribut pendukung.
Dalam  sebuah  penelitian  sudah  banyak  percobaan  yang  telah  dilakukan  dengan memanfaatkan  teknik data  mining dalam  memprediksi  penyakit  menggunakan berbagai  algoritma  seperti Naive  Bayes.Decission  Tree, SVM,  J48  dan  lain-lain. Diantaranya  telah  dapat  hasil  penelitian  [3]  dengan  menggunakan  penerapan algoritma C4.5 dalam memprediksi  gangguan  autisme pada  anak dapat disimpulkan bahwa  metode  klasifikasi data  mining algoritma  C4.5  menghasilkan  akurasi sebanyak  72%  dengan  melakukan  pengujian  metode cross  validation pada  aplikasi rapidminer. Adapun  penulis  [4]  menerapkan data  mining untuk  klasifikasi  prediksi penyakit  ISPA  ( Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut) dengan  Algoritma Decision  Tree ( ID3)  yang  menghasilkan  atribut  penyakit  ISPA  yang  paling  berpengaruh  pertama adalah  gizi  sebesar  240.9  kemudian  atribut  usia  sebesar  10.7,  maka  atribut  yang tidak berpengaruh seseorang terkena penyakit ISPA adalah jenis kelamin.
Penelitian  ini  melakukan  prediksi  secara  diagnostik  ap akah  pasien  menderita penyakit  diabetes  dengan  menerapkan  algoritma  C4.5  dan  melihat  beberapa  faktor - faktor  pendukung.  penulis  menggunakan  teknik data  mining klasifikasi  untuk memprediksi seseorang mengidap penyakit diabetes atau tidak. Hasil dari peneliti an ini  nantinya  diharapkan  dapat  digunakan  oleh  pihak  penyedia  layanan  kesehatan dalam menentukan status diabetes seseorang.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa informasi  yang  selama  ini  tidak diketahui secara manual dari  suatu basis data. Data mining mulai ada sejak 1990-an sebagai cara yang benar dan tepat untuk mengambil pola  dan  informasi  yang  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  antara  data  untuk melakukan pengelompokkan ke dalam satu atau lebih cluster sehingga objek  - objek yang  berada  dalam  satu  cluster  akan  mempunyai  kesamaan  yang  tinggi  antara  satu
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 39-46
dengan  lainnya.  Data  mining  merupakan  bagian  dari  proses  penemuan  pengetahuan dari basis data Knowledge Discovery in [5].

## 2.2. Pohon Keputusan (Decision Tree)
Pohon keputusan merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal.  Dimana  metode  pohon  keputusan  mengubah  fakta  yang  sangat  besar menjadi  pohon  keputusan  yang  dapat  mempresentasikan  aturan -aturan.  Aturan tersebut  dapat  dengan  mudah  dipahami  ataupun  dijelaskan  dengan  ulang  karena memiliki bahasa  alami  yang dapat dimengerti. Pohon keputusan  juga berguna  untuk menjelajahi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input  dengan  sebuah  variabel  target.  “Pohon  keputusan  memiliki  fleksibilitas (mudah  digunakan)  yang  membuatnya  sangat  menarik,  terutama  karena  menyajikan keuntungan  dari  proses  pengubahan  konsep  menjadi  gambar  yang  telah  disajikan sangat mudah dimengerti dimana cabang-cabang dari pohon merangkum klasifikasi” [6].

## 2.3. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  metode  yang  menjadi  pilihan  pertama  dan  sering digunakan  dalam  pengembangan  Data Mining karena  kecepatannya  dalam  proses klasifikasi atau segmentasi dan bersifat prediktif. Algoritma C4.5 salah satu metode untuk  membuat Decision  Tree berdasarkan training data  yang  telah  disediakan. “Kelebihan algoritma C4.5 adalah metode pohon keputusan yang  dapat menghindari munculnya  permasalahan  dengan  menggunakan  kriteria  yang  jumlahnya  lebih sedikit  pada  setiap  node  internal  tanpa  banyak  mengurangi  keputusan  yang dihasilkan” [7].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian,  data  sampel  yang  digunakan  adalah  49  data  pasien  penyakit diabetes  dari  RSUD.  Dr.  Djasamen  Saragih  Pematangsiantar.  Setelah  data  yang diperlukan  diperoleh,  kemudian  ditentukan  atribut-atribut  yang  diperlukan  pada penelitan  ini  adalah  pemeriksaan  awal  pasien,  antara  lain  :  Usia  Penyakit  Diabetes, Tekanan  Darah  (Nm/Hg)  Penyakit  Diabetes,  Denyut  Nadi  (xx/Menit)  Penyakit Diabetes,  Berat  Badan  (Kg)  Penyakit  Diabetes,  dan  Kadar  Gula  Darah  (mg/dl) Penyakit Diabetes. Sedangkan kondisi pasien yang diprediksi yaitu terkena penyakit diabetes  atau  tidak  merupakan  variabel output. Berikut  ini  adalah  data-data  pasien yang  sudah  diklasifikasikan  berdasarkan  atribut  diatas  yang  akan  diolah  dengan menggunakan perhitungan manual C4.5.
Tabel 1. Klasifikasi Penyakit Diabetes No Usia (tahun) Tekanan Darah (NmHg) Denyut Nadi (x/menit) Berat Badan (kg) kadar gula darah (mg/dl) Variabel 1 Old Rendah Tinggi Normal Tinggi Positif 2 Old Tinggi Tinggi Normal Tinggi Positif 3 Old Tinggi Tinggi Normal Tinggi Positif 4 Old Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Positif 5 Old Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Positif 6 Old Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Positif 7 Old Tinggi Tinggi Normal Tinggi Positif 8 Old Tinggi Normal Normal Tinggi Positif 9 Old Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Positif 10 Old Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Positif 11 Old Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Positif 12 Old Rendah Tinggi Tinggi Rendah Negatif
No Usia (tahun) Tekanan Darah (NmHg) Denyut Nadi (x/menit) Berat Badan (kg) kadar gula darah (mg/dl) Variabel 13 Old Tinggi Tinggi Normal Rendah Negatif … … … … … … … 48 Medium  Tinggi Tinggi Normal Rendah Negatif 49 Old Tinggi Tinggi Normal Tinggi Positif
Data  yang  sudah  diklasifikasikan  kemudian  diolah  menggunakan RapidMiner menggunakan Perfomance yang berfungsi sebagai  validasi dan  reabilitas data  untuk mencari  keakuratan  data.  Data  yang  akurat  maka  akan  dilakukan  pengolahan  data untuk  mencari  hasil  dari  penyakit  diabetes  dengan  menggunakan RapidMiner dan mengambil  keputusan  dari  hasil  pengolahan  data  menggunakan RapidMiner yang dilakukan.
Dalam  teknik  algoritma  C4.5  memilih  atribut  sebagai node (akar)  dengan  mencari terlebih dahulu jumlah  kasus keseluruhan, jumlah kasus untuk keputusan positif diabetes dan  jumlah  kasus  untuk  keputusan  negatif  diabetes  serta entropy dari  semua  kasus  dan kasus  yang  dibagi  berdasarkan  atribut  usia,  tekanan  darah,  denyut  nadi,  berat  badan  dan kadar  gula  darah.  Setelah  itu  dilakukan  perhitungan Gain untuk  masing-masing  atribut. Hasil perhitungan ditunjukkan oleh tabel berikut ini.
Tabel 2. Perhitungan Node 1 Node (S) (S1) (S2) Entrophy Information Gain 1 Total 49 33 16 0,911342375 Usia 0,022857303 Young 0 0 0 0 Medium 3 1 2 0,918295834 Old 46 32 14 0,886540892 Tekanan Darah 0,063592748 Rendah 6 2 4 0,918295834 Normal 4 2 2 1 Tinggi 39 29 10 0,821280941 Denyut Nadi 0,023881347 Rendah 0 0 0 0 Normal 2 2 0 0 Tinggi 47 31 16 0,925225327 Berat Badan 0,136251472 Under Weight 2 0 2 0 Avarage 26 15 11 0,982858689 Over weight 21 18 3 0,591672778 Kadar Gula Darah 0,406244936 Rendah 7 0 7 0 Normal 5 1 4 0,721928095 Tinggi 37 32 5 0,571354974
Kolom entropy pada baris total dihitung dengan persamaan (1) sebagai berikut : Entropy (total )  = ((-33/49)*LOG2(33/49)+(-16/49)*LOG2(16/49)) Entropy  (total )    = 0,911342375 .  Kemudian  pada  nilai Gain pada  baris  usia  dihitungan dengan persamaan (2) sebagai berikut:
Gain (total, usia) = ( 0,911342375 )-((0/49)*0)-((3/49)* 0,918295834 )-((46/49)*
0,886540892 ) Gain (total, usia) = 0,022857303
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 39-46
Dari  hasil  perhitungan  pad  tabel  2  diperoleh  atribut  yang  menjadi node (akar)  adalah kadar  gula  darah  dimana  terdiri  dari  tiga  sub  atribut  yaitu  rendah,  normal  dan  tinggi. Berdasarkan  nilai entropy dari  ketiga  sub  atribut  diatas,  hanya  sub  atribut  rendah  yang memperoleh  satu  keputusan.  Maka  perlu  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut.  Untuk  hasil perhitungan selanjutnya Algoritma C4.5 dapat ditunjukan pada tabel berikut ini.
Tabel 3. Perhitungan Node 1.1 Node Total (S) (S1) (S2) Entrophy Information Gain 1.1 Kadar Gula Darah – NORMAL 5 1 4 0,721928095 Usia 0 Old 5 1 4 0,721928095 Medium 0 0 0 0 Young 0 0 0 0 Tekanan Darah 0,721928095 Tinggi 4 0 4 0 Normal 0 0 0 0 Rendah 1 1 0 0 Denyut Nadi 0 Tinggi 5 1 4 0,72192805 Normal 0 0 0 0 Rendah 0 0 0 0 Berat Badan 0,321928095 Over Weight 2 0 2 0 Avarage 2 1 1 1 Under weight 1 0 1 0
Dari  hasil  perhitungan  diatas  pada  tabel  3,  atribut  yang  menjadi Node cabang  dari atribut  kadar  gula  darah  normal  adalah  tekanan  darah.  Dimana  sub  atribut  dari  tekanan darah  yang  terdiri  dari  tekanan  darah  tinggi,  tekanan  darah  normal  dan  tekanan  darah rendah  sudah  mengklasifikasikan  kasusnya  masing-masing.  Tekanan  darah  tinggi menghasilkan  keputusan  negatif  sedangkan  tekanan  darah  rendah  menghasilkan keputusan  positif.  Namun  pada  tekanan  darah  normal  tidak  memiliki  jumlah  kasus sehingga tidak perlu dihitung. Untuk hasil perhitungan selanjutnya pada Node cabang dari atribut kadar gula darah Tinggi dapat ditunjukan pada tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Node 1.2 Node Total (S) (S1) (S2) Entrophy Information Gain 1.2 Kadar Gula Darah- TINGGI 37 32 5 0,5713549 Usia 0,005744867 Old 36 31 5 0,5813214 Medium 1 1 0 0 Young 0 0 0 0 Tekanan Darah 0,120040467 Tinggi 31 29 2 0,3451173 Normal 4 2 2 1 Rendah 2 1 1 1 Denyut Nadi 0,011664508 Tinggi 35 30 5 0,5916727 Normal 2 2 0 0 Rendah 0 0 0 0
Node Total (S) (S1) (S2) Entrophy Information Gain 1.2 Kadar Gula Darah- TINGGI 37 32 5 0,5713549 Berat Badan 0,199579809 Over Weight 18 18 0 0 Avarage 18 14 4 0,7642045 under weight 1 0 1 0
Dari  hasil  perhitungan  diatas  pada  tabel  4,  atribut  yang  menjadi Node cabang  dari atribut  kadar  gula  darah  tinggi  adalah  berat  badan.  Dimana  sub  atribut  dari  berat  badan yang terdiri dari Over Weight, Avarage dan Under Weight . Avarage belum menghasilkan keputusan klasifikasi sehingga harus dihitung kembali. Sedangkan under weight dan Over Weight sudah menghasilkan satu keputusan. Pada perhitungan selanjutnya, sisa dari node cabang  berat  badan  adalah Avarage .  Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  untuk menghasilkan klasifikasi berat badan avarage.
Tabel 5. Perhitungan Node 1.2.1 Node Total (S) (S1) (Si) Entrophy Information Gain 1.2.2 Kadar Gula Darah - TINGGI-BB- Avarage 18 14 4 0,764204506 Usia 0,02080717 Old 17 13 4 0,787126586 Medium 1 1 0 0 Young 0 0 0 0 Denyut Nadi 0,04306839 Tinggi 16 12 4 0,811278124 Normal 2 2 0 0 Rendah 0 0 0 0 Tekanan Darah 0,36435714 Tinggi 14 13 1 0,371232326 Normal 2 0 2 0 Rendah 2 1 1 1
Dari  hasil  perhitungan  diatas  pada  tabel  5,  atribut  yang  menjadi Node cabang  dari Berat  Badan Avarage adalah  Tekanan  Darah.  Dimana  sub  atribut  dari  Tekanan  Darah adalah  Tinggi,  Normal  dan  Rendah.  Masing-masing  sub  kriteria  sudah  menghasilkan klasifikasi.  Dari hasil tersebut dapat digambarkan pohon keputusan  akhir tampak seperti gambar 1. berikut ini.
Gambar 1. Pohon Keputusan hasil Node akhir
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 39-46
Dari  perhitungan  diatas  terdapat  delapan rules yang  dapat  dijadikan  sebagai referensi  dalam  memprediksi  penyakit  diabetes.  Adapun  aturan rules diatas  berupa lima rules keputusan  positif  dan  tiga rules keputusan  negatif  dapat  dijabarkan melalui narasi sebagai berikut :
a) Jika  Kadar  Gula  Darah  (mg/dl)  =  Normal  dan  Tekanan  Darah  (NmHg)  = Rendah, maka Hasil = Positif
b) Jika  Kadar  Gula  Darah  (mg/dl)  =  Normal  dan  Tekanan  Darah  (NmHg)  = Tinggi, maka Hasil = Negatif
c) Jika Kadar Gula Darah (mg/dl) = Rendah, maka Hasil = Negatif
d) Jika  Kadar  Gula  Darah  (mg/dl)  =  Tinggi  dan  Berat  Badan  (kg)= Avarage dan Tekanan Darah (NmHg) = Normal, maka Hasil = Negatif
e) Jika  Kadar  Gula  Darah  (mg/dl)  =  Tinggi  dan  Berat  Badan  (kg)= Avarage dan Tekanan  Darah  (NmHg)  =  Rendah,  maka  Hasil  =  Positif  (Positif=1dan Negatif=1)
f) Jika Kadar Gula Darah (mg/dl) = Tinggi dan Berat Badan (kg) = Avarage dan Tekanan  Darah  (NmHg)  =  Tinggi,  maka  Hasil  =  Positif  (Positif=13  dan Negatif=1)
g) Jika Kadar Gula Darah (mg/dl) = Tinggi dan Berat Badan (kg)= Over Weight , maka Hasil = Positif (Positif =18 dan Negatif=0)
h) Jika  Kadar  Gula  Darah  (mg/dl)  =  Tinggi  dan  Berat  Badan  (kg)= Under Weight, maka Hasil = Negatif Pengujian terhadap  hasil perhitungan manual menggunakan software RapidMiner dilakukan  melalui  beberapa  proses  hingga  diperoleh  hasil  pemrosesan  data menggunakan software  rapidminer didapat  hasil  akurasi  penerapan  algoritma  C4.5 yaitu 90,00%. Untuk melihat nilai akurasi dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini :
Gambar 2. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Gambar 3. Nilai Performance Vector Algoritma C4.5
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software RapidMiner didapat  nilai akurasi  sistem  sebesar  90,00%,  artinya  bahwa rule yang  dihasilkan  tingkat kebenaran  mendekati  100%.    Dimana  Jumlah  benar  prediksi  positif  sebanyak  31 data,  salah prediksi positif  sebanyak 3 data,  jumlah benar prediksi  negatif  sebanyak 2  data  sedangkan  salah  prediksi  negatif  sebanyak  13  data.  Prediksi  pos itif  dari seluruh  data  menghasilkan  90,00%  seseorang  terkena  penyakit  diabetes.  Parameter yang  digunakan  pada decission  tree yang  digunakan  pada  rapidminer  yaitu information  gain,  minimal  size  for  split =2, minimal  leaf  size =1, minimal  gain =1, maximal  depth =20, confidence =0.25  dan number  of  pruning  alt =3.  Sesuai  dengan ketentuan  tersebut  maka  hasil  perhitungan  manual  dengan  rapidminer  dapat
dikatakan  berhasil  dan  dapat  menemukan  pohon  keputusan  pada  kasus  penyakit diabetes.

## 4. Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada  Implementasi  Data  Miining  untuk penyakit diabetes dengan menggunakan Algoritma C4.5 adalah sebagai berikut :
a) Implementasi Data Mining dengan menggunakan Algoritma C4.5 dapat membantu peneliti  dalam  prediksi  penyakit  diabetes  berdasarkan  variabel-variabel  yang diperlukan  yaitu  usia,  tekanan  darah,  denyut  nadi,  berat  badan  dan  kadar  gula darah.  Pada  penelitian  ini  menghasilkan  jumlah  prediksi  positif  sebanyak  36  data dan  jumlah  prediksi  negatif  sebanyak  2  Prediksi  positif  dari  seluruh  data menghasilkan 90,00%.
b) Dengan  menerapkan  Algoritma  C4.5  pada  software  Rapidminner  menghasilkan hasil  yang  sama  pada  perhitungan  manual.  Berdasarkan  pengolahan  data menggunakan software RapidMiner didapat  nilai  akurasi  sistem  sebesar  90,00%, artinya bahwa rule yang dihasilkan tingkat kebenaran mendekati 100%.

## Daftar Pustaka
[1] A. Muzakir And R. A. Wulandari, “Model Data Mining Sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan Dengan Teknik Decision Tree,” Sci. J. Informatics , Vol. 3, No. 1, Pp. 19–26, 2016, Doi: 10.15294/Sji.V3i1.4610.
[2] M. F. Arifin And D. Fitrianah, “Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan Studi Kasus :  Pt  Atria  Artha  Persada,” J.  Telekomun.  Dan  Komput. ,  Vol.  8,  No.  2,  Pp. 87–101, 2018, Doi: 10.22441/Incomtech.V8i1.2198.
[3] B.  Sugara,  D.  Widyatmoko,  B.  S.  Prakoso,  And  D.  M.  Saputro,  “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Deteksi Dini Autisme Pada Anak,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Komun. , Vol. 2018, No. Sentika, Pp. 87–96, 2018.
[4] A. E. Pramadhani, “2613-7473-1-Pb,” Vol. 2, 2014.
[5] S. R. Ningsih, I. S. Damanik, A. P. Windarto, H. S. Tambunan, J. Jalaluddin, And A.  Wanto,  “Analisis  K-Medoids  Dalam  Pengelompokkan  Penduduk  Buta  Huruf Menurut Provinsi,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , Vol. 1, No. September, P. 721, 2019, Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.78.
[6] A. S. Sunge Et Al. , “Prediksi Kompetensi Karyawan Menggunakan Algoritma C4 . 5 ( Studi Kasus : Pt Hankook Tire Indonesia ),” Vol. 2018, No. Sentika, Pp. 23–24, 2018.
[7] Ari Budiono, “Pohon Keputusan Dengan Algoritma C4.5 1.,” Pp. 3–4, 2017.