## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2023 Vol. 5 N o .   2 Hal:  38-43 e-ISSN: 2686-3154

## Data Mining Tingkat Kepatuhan Pasien Tuberkulosis dalam Menjalani Pengobatan  Mengunakan Agloritma C4.5
Muhammad Ridho 1  , Della Zilfitri 2 , Felka Andini 3 ,Yosep Filki 4
1 Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 1 Tanjung Raya
2,3,4 Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 1 Lintau Buo

## ridoridhoo44@gmail.com

## Abstract
The high number of TB cases in the work area of the Bukittinggi City Health Service Puskesmas Nilam Sari. The number of patients  who  do  not  comply  with  TB  treatment.  This  study  was  conducted  to  determine  the  level  of  patient  compliance  in undergoing TB treatment so that the results of the study become input for medical personnel in charge of TB at Nilam Sari Health Center in policy making. The C4.5 method was used in this study to classify the data of compliant and non-adherent TB patients in undergoing treatment at the Nilam Sari Health Center. The data from TB patient visits to the Puskesmas were analyzed using the C4.5 method to obtain new knowledge from the TB patient visit data to the Puskesmas. The data analyzed consisted of attributes of the visit schedule, environmental distance, age which influenced the decision criteria for the level of adherence of TB patients in undergoing treatment at the Nilam Sari Health Center. The decision criteria for the results of TB patient  visits  consist  of  "Complied"  and  Non-Complied"  which  refers  to  the  decision  criteria  for  the  TB  patient's  visit schedule.  Tests  conducted  on  the  training  data of  the  visit  schedule  of  the  attribute  that  most  influence  the  decision on  the level of adherence of TB patients in undergoing treatment. The implementation of the results using Weka 3.6.9 software and produces an accuracy of compliant patients of 13.4615% and accuracy of non-adherent patients of 86.5385%. The results of the  classification  method  C.4.5  were  greater  in  patients  who  were  not  compliant  than  patients  who  were  obedient  in undergoing  TB  treatment  at  the Nilan  Sari  Health  Center.  The  test  results  have  been  able  to  help medical  personnel in  the Bukittinggi City Health Office work area in undergoing treatment to be able to make a policy for  handling TB cases in the future.
Keywords: Data Mining, Compliance Rate, Tuberculosis (TB), C4.5, Decision Tree.

## Abstrak
Tingginya    angka  kasus  Tuberkulosis  (TB)  di  wilayah  kerja  Dinas  Kesehatan  kota  Bukittinggi  Puskesmas  Nilam  Sari. Banyaknya  pasien  yang  tidak  patuh  dalam  menjalani  pengobatan  TB.    Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat kepatuhan  pasien  dalam  menjalani  pengobatan  TB  sehingga    hasil  penelitian    menjadi  masukan    bagi  tenaga  medis pengangung jawab TB di Puskesmas Nilam Sari dalam pengambilan kebijakan. Metode C4.5  digunakan dalam penelitian ini untuk  mengklasifikasi  data  pasien  TB  yang  patuh  dan  tidak  patuh  dalam  menjalani  pengobatan  di  Puskesmas  Nilam  Sari .Data  yang  di  olah  yaitu  data  dari  kunjungan  pasien  TB  kepuskesmas  dalam  pengambilan  obat  TB.  Data  hasil  kunjungan pasien TB ke Puskesmas  di analisa dengan Metode C4.5  untuk mendapatkan pengetahuan baru  dari data kunjungan pasien TB ke Puskesmas dapat di lihat tingkat kepatuhan pasien TB . Data yang di analisa terdiri dari atribut  jadwal kunjungan , jarak lingkungan, usia yang mempengaruhi kriteria keputusan  tingkat kepatuhan pasien TB dalam menjalani pengobatan di Puskesmas Nilam Sari. Kriteria keputusan hasil kunjungan pasien TB terdiri dari “ Patuh “ dan Tidak Patuh “  yang mengacu pada Kriteria kepurtusan  jadwal kunjungan pasien TB . Pengujian yang dilakukan terhadap data training jadwal kunjungan atribut  yang  paling  berpengaruh  terhadap  keputusan    tingkat  kepatuhan  pasien  TB  dalam  menjalani  pengobatan. Implementasi hasil  mengunakan Software Weka 3.6.9  dan menghasilkan akurasi pasien yang patuh sebesar  13.4615 %  dan akurasi  pasien  yang  tidak  patuh sebesar  86.5385%  .  Hasil  klasifikasi  metode  C.4.5    lebih besar  pasien  yang  tidak  patuh  di bandingkan  pasien  yang  patuh  dalam  menjalani  pengobatan  TB  di  Puskesmas  Nilan  Sari.  Hasil  pengujian  sudah  dapat membantu pihak tenaga medis di wilayah Kerja Dinas Kesehatan Kota Bukittinggi dalam menjalani pengobatan untuk dapat membuat sebuah kebijakan  penanganan kasus TB kedepanya.
Kata kunci: Data  Mining, Tingkat Kepatuhan, Tuberkulosis (TB), C4.5, Pohon Keputusan.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Dinas  Kesehatan  Kota  Bukittinggi  Puskesmas  Nilam Sari memberikan pelayanan keshatan kepada masyarakat  salah  satunya  pelayanan  dalam  bidang pengobatan Tuberkulosis (TB). Tingginya kasus TB di Puskesmas  Nilam  Sari  perlunya  penanganan  yang
lebih  kepada  pasien  TB  karena  dalam  pengobatan pasien  TB  tidak  boleh  terputus    untuk  kesembuhan pasien.
Pelayanan  di  bidang  TB  ini    perlu  di  tingkatkan    agar kasus TB tidak meningkat lagi Puseksmas Nilam Sari. Selama  ini  tenaga  medis  Puskesmas  Nilam  Sari  sulit
untuk  mengelompokan  pasien  yang  patuh  dan  tidak patuh dalam pengoabatan TB dengan adanya  penlitian mengunakan Algoritma  C4.5 untuk  mengklasifikasi pasien yang patuh dan tidak patuh  dapat membatu dan mempermudah  penanganan  kasus  TB  ke  depanya  di Puskesmas Nilam Sari .
KDD  diartikan    sebagai    keseluruhan    proses  non- trivial  untuk    mencari    dan     mengidentifikasi    pola (pattern) dalam  data,  di  mana  pola  yang  ditemukan bersifat    sah,  baru,    dapat    bermanfaat    dan    dapat dimengerti. Data  Mining sering      dianggap      sama dengan  Knowledge  Discovery    in    Database  (KDD), padahal Data    Mining adalah        salah        satu        tahap dari    rangkaian    proses pengolahan  data KDD [ 1 ].
Proses  terorganisir  untuk  mengidentifikasi  pola  yang valid,baru,  berguna,  dan  dapat  dimengerti  dari  sebuah data  set  yang    besar  dan  kompleks  Tahapan  dalam KDD  terdiri  atas  pembersihan  data  untuk  tahap awal(data cleaning ), integrasi data(data integration ), pemilihan  data(data selection ),  transformasi  data(data transformation ),  data mining ,  evaluasi  pola  (pattern evaluation )  dan  penyajian  pengetahuan  yang  di  dapat ( knowledge presentation )
dan penyajian pengetahuan( knowledge presentation ) [ 2 ].
Data    Mining bidang    ilmu  yang  tidak  berdiri  sendiri karena  Data  Mining  memiliki  keterkaitan    dengan bidang    ilmu    lainnya.  Metode-metode      yang      dapat digunakan      dalam  Data  Mining  adalah      klasifikasi, regresi,   seleksi   variabel, market basket analisis dan clustering   dan juga patuh tidak patuh [ 3 ]
Algoritma  C4.5 merupakan  kelompok  algoritma decisiontree.  Algoritma  ini  mempunyai  input  berupa training  sample  dan  sample.  Training  sample merupakan  data  contoh  yang  digunakan  untuk membangun sebuah tree yang telah diuji kebenarannya.  Sedangkan  sample  smerupakan  field- field  data  yang  digunakan  sebagai  parameter  dalam klasifikasi data. [ 4 ]
Pohon  keputusan  adalah  struktur  diagram  alur berbentuk  pohon  yang  dapat  membagi  kumpulan  data yang  luas  menjadi  kumpulan  catatan  yang  lebih  kecil dengan  menerapkan  aturan  keputusan  dengan  setiap kumpulan  anggota  divisi  menjadi  serupa.  Pohon keputusan  membagi  atribut  menjadi  node  untuk diklasifikasikan  sesuai  dengan  label klasifikasi yang telah dipilih [5]
Pembuatan  aturan-aturan  ( rule  set ).  Aturan-aturan yang terbentuk dari pohon keputusan akan membentuk suatu  kondisi  dalam  bentuk  if-then.  Aturan-aturan  ini didapat  dengan  cara  menelusuri  pohon  keputusan  dari akar sampai daun. Setiap node dan syarat percabangan akan  membentuk  suatu  kondisi  atau  suatu  if, sedangkan  untuk  nilai-nilai  yang  terdapat  pada  daun akan membentuk. Secara umum Algoritma C4.5 [ 6 ]
Mencari Gain (S,A)  merupakan  perolehan  informasi dari  atribut  A  relative  terhadap output data  S.
Perolehan  informasi  didapat  dari output data  atau variabel dependent S yang dikelompokkan berdasarkan atribut A, dinotasikan dengan Gain (S,A) [ 7 ]
Entropy(S)  merupakan  jumlah  bit  yang  diperkirakan dibutuhkan  untuk  dapat  mengekstrak  suatu  kelas  (+ atau  -)  dari  sejumlah  data  acak  pada  ruang  sampel  S. Entropy  dapat  dikatakan  sebagai  kebutuhan  bit  untuk menyatakan  suatu  kelas.  semakin  kecil  nilai  Entropy maka  akan  semakin  Entropy  digunakan  dalam mengekstrak  suatu  kelas.  Entropy  digunakan  untuk mengukur ketidakaslian S [ 8 ]
Tuberkulosis  yang  selanjutnya  disebut  TB  adalah penyakit menular yang disebabkan oleh mgcobacteium htberanlosds,  yang  dapat  menyerang  paru  dan  organ lainnya  (Pepres,2021).  Kuman  tersebut  biasanya masuk  ke  dalam  tubuh  manusia  melalui  udara (pernafasan)  ke  dalam  paru-paru,  kemudian  kuman tersebut menyebar dari paru-paru ke organ tubuh yang lain  melalui  darah,  kelenjar  limfe,  saluran  pernafasan, penyebaran langsung ke organ tubuh lain [ 9 ]

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  gambaran  dari  proses  kegiatan dalam  penelitian  yang  di  lakukan  dalam  mencari, merumuskan  masalah serta  menganalisa  hingga dapat disusun    dengan  langkah-langkah  yang  dugunakan sebagai  acuan  dalam  memperoleh  dan  menganalisa data yang di dapat dalam penelitian. Metode penelitian juga diperlukan untuk membantu penulisan agar dapat terarah sesuai dengan permasalahan yang diteliti.
Metodologi penelitian yang di pakai untuk menentukan tingkat  kepatuhan  pasien  TB  dalam  menjalani pengobatan  mengunakan Algoritma  C4.5 dengan metode  ini  dapat  di  lihat  pasien  yang  patuh  dan  tidak patuh.
Kerangka kerja penelitian  dalam penelitian digunakan untuk  mempermudah  dalam  penulisan  penlitian  agar dapat  dengan  mudah  di  pahami  dan  masih  dalam rangkaian  penelitian    tidak  keluar  dari    pokok permasalahan yang diteliti langkah dalam penelitian ini telah  disusun  sedemikan  rupa    yang  di  buat  dalam kerangka  kerja  untuk  menyelessaiakan  permasalahan yang ada.
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  dalam  penelitian ini  arus    harus  ada  alur  dan  kerangka  kerja  dalam proses  penelitian,supaya  lebih  terarah  dengan  adanya alur  kerangka  kerja  penlitian    yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1. Menganalisis Masalah Pasien TB
Tahapan  identifikasi  masalah  Pasien  TB  di  wilayah kerja  Dinas  Kesehatan  Kota  Bukittinggi  ,dengan mengidentifikasi masalah yang timbul dalam kepatuhan  Pasien  TB  dalam  menjalani  pengobatan. Permasalahan  yang  terjadi  pada  data  pasien  TB  yang penulis dapat dari Pukesmas Nilam Sari.
2.2 Mempelajari Proses Pengolahan Data Mining
Pada  tahapan  ini  penulis  mempelajari  proses pengolahan  data  pasien TB  dalam menjalani pengobatan  ,  sesuai  dengan    metode  Algoritma  C4.5 dan  menganalisa  kepatuhan  pasien  TB  dalam  menjani Pengobatan untuk kesembuhan ,supaya dapat diketahui variabel-variabel penilaian apa saja yang mempengaruhi  tingkat  kepatuhan  pasien  dalam menjalani pengobatan .
2.3  Mengumpulkan Data Pasien TB
Mengumpulkan Data pasien TB di wilayah kerja Dinas Kesehatan Kota Bukittinggi Mempelajari literatur juga sangat  penting  dilakukan  agar  mempunyai  landasan baik secara teoritis yang benar dan dijelaskan oleh para peneliti dan ahli sebelumnya
2.4 Menganalisa Data Mengunakan Algoritma C4.5
Analisa  data  dengan  Metode Algoritma  C4.5 digunakan untuk mengetahui tingkat kepatuhan pasien TB  dalam  menjalani  pengobatan  di  Puseksmas  Nilam Sari  sebelum  ,  di  lakukan  analisa  datadata  di kumpulkan  melalui  tahapan Procesing  ( data cleaning dan  transformation) terlebih  dahulu  sehingga menghasilkan  data  set  berupa  data  training  dan  data testing  setelah  itu  di  lanjutkan  dengan  analisa  Metode Algoritma C4.5 .

## 2.5 Mengolah Data mengunakan Software Weka
Data  yang  penulis  dapat  Dari  Dinas  Kesehatan  Kota Bukittinggi  ,dinisi  penulis  akan  mengolah  data  yang penulis  dapat  mengunakan  Software  Weka  dimana data  yang  penulis  olah  mengunakan  Software  Weka akan  menghasilkan  ilmu  pengetahuan  baru  untuk  para medis agar di ambil  sebuah keputusan
2.6 Hasil Pengolahan Data
Data  yang  sudah  di  olah  menggunakan  motode Algoritma  C4.5  dan  di  olah  dengan    Software  Weka dapat  menghasilkan  ilmu  pengetahuan  baru  untuk mengetahui  jumlah  pasien  TB  dalam  Implementasi dilakukan  untuk  mendapatkan  pola  terbaik  dalam penelitian  dalam  hal  terhadap  penentuan  tingkat kepatuhan  pasien  TB  dalam  menjalani  pengobatan yang “Patuh” dan “tidak Patuh ”,

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahapan  analisa  sistem  memiliki  tujuan  untuk mendapatkan  pengetahuan  baru  mengenai  tingkat kepatuhan  pasien  TB  dalam  menjalani  pengobatan mengunakan  Algoritma  C4.5    berdasarkan  data kunjungan  pasien  TB  dalam  mengembil    obat  ke Puskesmas  Nilam  Sari  Kota  Bukittinggi  dapat  di ketahui  tingkat  kepatuhan  pasien  TB  dalam  menjalani pengobatan  di  wilayah  kerja  Dinas  Kesehatan  Kota Bukittinggi Pukesmas Nilam Sari.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  diuraikan  pada kerangka  kerja  di    bab  sebelumnya  maka  akan digambarkan  bagan  alir  dari  analisa  dan  perancangan yang menjadi pembahasan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Bagan Alir Analisa dan Perancangan

## 3.1  Data
Data  yang  di  kumpulkan  adalah    jumlah  data kunjungan  pasien  TB  di  dapatkan  pada  Dinas Kesehatan Kota Bukttinggi data dari 2019 sampai saat ini,  kemudian  data  yang  di  dapatkan  juga  di  cocokan dengan  data  yang  di  dapat  di  Pusekesmas  Nilam  Sari, untuk  dapat  di  buat  variable  kriteria  mengenai  pasien yang  patuh  dan  tidak  patuh  dalam  menjalani pengobatan TB dengan adanya kriteria tersebut   maka di dapatkan jumlah pasien patuh dan tidak patuh dalam menjalani pengobatan TB.
Adapun  data  yang  di  peroleh  dari    Dinas  Kesehatan kota Bukittinggi yang telah penulis lakukan  penelitian berupa    jumlah  kasus  yang  di  temukan  pertahun, jumlah  pasien  yang  di  periksa,  jumlah  kasus  yang  di temukan  positif    TB    pertahunya  data  yang  di  dapat
juga  di  cocokan  dengan  data  yang  penulis  dapat  dari Puskesmas Nilam Sari dari tahun 2019 sampai saat ini
Data  dapat  di  olah  dengan  metode  Algoritma  C4.5 menghasilkan  sebuah  pengetahuan  baru  yang  dapat digunakan  oleh  pihak  puskesmas  Nilam  sari  dalam pengambil kebijakan dalam menagulangi kasus TB.
Tabel  1. Gambar jumlah kasus yang di temukan No Tahun Jumlah Positif (orang) 1 2019 35 11 2 2020 41 16 3 2021 54 18 Total Kasus 52 3.2  Analisa Sistem Metode C4.5
Data  yang  di  dapat  dianalisa  menggunakan Software Weka dengan metode  Algoritma  C4.5 dengan tahapan
data di kumpulkan Puskesmas Nilam Sari, dan di  buat kriteria  variabel  tingkat  kepatuhan  pasien,  masukan jenis  varibelnya  hasil  keputusan  dari  varibel  di  dapat jumlah  pasien  yang  patuh  dan  tidak  patuh  dalam pengobatan TB mengunakan analisa Algoritma C4.5.

## 3.2.1  Procesing Tranformasi Data
Metode  Algoritma  C4.5    untuk  mengetahui  pasien yang  patuh  dan  tidak  patuh  dalam  pengobatan  TB  di wilayah  kerja  Dinas  Kesehatan  Kota  Bukittinggi Pukesmas  Nilam  Sari.  Menentukan  atribut  kriteria Algoritma C4.5 sebelum menentukan tingkat kepatuhan pasien TB dalam menjalani pengobatan kita harus  tentukan  ,  apa  yang  jadi    atribut    penjang parameter    jadwal  kunjungan  pasien  TB  dalam menjalani  pengobatan  dapat  di  lihat  seperti  tampilan Tabel 2.
Tabel  2.  Atribut Penunjang Parameter Atribut Deskripsi Katergori Keterangan Jadwal Ketepatan waktu kunjungan Sesuai Jadwal   kunjungan psien Jarak Jarak dari rumah ke puskesmas Jauh Jarak Lingkungan Kepedulian keluarga pasien Peduli Lingkungan Usia Usia pasien Muda Tua Pasien yang muda akan mudah mengingat jadwal pengobatan. Pasien yang tua yang sering lupa dalam melakukan pengobatan

## 3.2.2 Pengolahan Data
a.   Mencari Node 1
Langkah  awal  dalam  membentuk  pohon  keputusan dengan  Algoritma  C4.5  adalah  dengan  melakukan beberapa  perhitungan  untuk  membentuk  node  1,  yaitu menghitung  Entropy  Total,  Entropy  masing-masing atribut dan Gain untuk semua atribut.
Perhitungan    tiap  node  sama  tahapanya  sama  seperti dimulai perhitungan Entropy dan Gain. Rumus yang di gunakan disajikan pada Persamaan (1).
∑
(1)
Dimana S jumlah data  (sampling) dan n adalah jumlah partisi S, dan pi merupakan Proporsi dari Sa terhadap S
Dilanjutkan  perhitungan  Gain  semua  atribut  yang disjaikan pada Persamaan (2).
∑ (2)
Node  1  memperlihatkan  Gain    tertinggi  adalah    pada atribut    jarak    dengan  nilai  =  -1.0763  menjadi  node untuk  perhitungan  Algoritma  C4.5.  atribut    jarak dengan  nilai  atribut  Jarak  “Jauh”  Dekat    mempunyai keputusan  “patuh”  tidak  patuh    dalam  menjalani pengobatan  menjadi cabang untuk perhitungan pohon keputusan awal di tampilkan  pada Gambar 3.

## Gambar 3.  Pohon Keputusan Awal
Gain  tertinggi  adalah  aribut  Jarak    tugas  yang  akan menjadi  cabang  akar  untuk  pohon  keputusan selanjunya , dengan nilai Gain = 3.0000 “ Jauh” Dekat dan  mempunya keputusan “patuh”tidak patuh” seperti gambar pohon keputusan  pada Gambar 4.
Gambar 4. Pohon Keputusan Awal  2.1
c.  Mencari Node 2.1
Perhitungan node 2.1 merupakan perulangan pola yang sama  seperti    node  1  dan  node  1.1.  Hasil  perhitungan pencarian  entropy,  Gain  dan  memilih  Gain  tertinggi sebagai node 1 dan node 1.1 . Proses perhitungan node 2.1    Entropy  dan  Gain  tertinggi  adalah  jadwal kunjungan  =  1.0000  atribut  dari  jadwal  kunjungan “sesuai”tidak  sesuai  dan  mempunyai  keputusan “patuh”tidak  patuh  akan  menjadi  cabang  akar  untuk pohon keputusan yang terbentuk pada Gambar 5.
Gambar  5  Pohon Keputusan Awal  2.1
d. Mencari Node 3.1
Perhitungan  selanjutnya  adalah  untuk  atribut  jarak masih  memerlukan  keputusan  yang  tepat    karena  akar cabang  node    3.1.  Proses  perhitungan  node  3.1  untuk entropy    dan  Gain  yang  mempunyai  nilai  Gain tertinggi    adalah  jarak  sebesar    =    -2.0000, selanjuntnya atribut jarak mempunyai keputusan Patuh atribut lingkungan “tidak patuh” akan menjadi cabang akar  untuk  pohon  keputusan    yang  terbentuk  ,  pohon keputusan 3.1 yang disajikan pada Gambar 6.
Gambar  6.  Pohon Keputusan Awal  3.1
Hasil kepatuhan pasien TB dalam menjalani pengobatan mendapatkan rule-rule keputusan yang di tampilkan  pada  Tabel  3.    Keputusan  ini  digunakan untuk memprediksi tingkat kepatuhan pasien TB dalam menjalani  pengobatan    di  wilayah  kerja  Dinas Kesehatan  kota  Buittinggi  di  Puskesmas  Nilam  Sari disajikan  dalam  Gamabr  7  dan rul e  disajikan  pada Tabel 3.
Gambar 7. Pohon Keputusan Pengujian Weka
Pohon  keputusan  yang  di  tampilkan    dari  jadwal kunjungan  Tidak  Patuh  sebesar  35.0,  Patuh  sebesar 5.0.
Tabel 3. Rule Keputusan
No Aturan ( Rule ) 1. IF  Jarak =  Keputusan  Patuh
2. IF Jarak = Jauh Then  Jadwal Kunjungan seuai Then Keputusan Patuh
3. IF  Jarak = Jauh Then Jadwal Kunjungan Tidak Sesuai Then Tidak Patuh 4.
IF Jarak = Lingkungan  Then Jarak Then Keputusan  Patuh
5. IF Jarak = Lingkungan  Then Keputusan Tidak Patuh 6. IF Jarak = Usia AND Lingkungan Peduli   Then keputusan
Patuh
7. IF Jarak = Usia Muda Then Lingkungan  Tidak peduli Then Tidak Patuh 8. IF Jarak = Usia Tua Then Lingkungan Tidak Peduli

## Gambar 8. Hasil Pengujian
Dari Tabel 3 terhadap 52 data pangunjung pasien TB, maka didapatkan pasien patuh sebanyak  45 orang dan tidak  patuh  sebanyak  7  orang.  Akurasi  tingkat kepatuhan  pasien  TB  dalam  menjalani  pengobatan adalah:
a) Presdiksi  pasien  yang  Tidak  patuh  sebanyak  45 orang sebesar 86.5385 %
b) Pasien yang patuh sebanyak 7 orang 13.4615 %
Jumlah  pasien  yang  tidak  patuh  lebih  besar  di bandingkan pasien yang patuh.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penenlitian  dan  pembahasan      yang  telah di  lakukan    dapat  di  ambil  kesimpulan  yaitu  : Klasifikasi  dengan  Metode  dengan  Algoritma  C4.5 terhadap tingkat kepatuhan pasien TB dalam menjalani pengobatan  di  wilayah  kerja  Dinas  Kesehatan  Kota Bukittinggi    menghasilkan knowledge dan rule mendapatkan  hasil  akurasi    pasien  yang    tidak  patuh sebesar  86.5385  %  dan  pasien  yang  patuh  sebesar 13.4615  %    dengan  nilai  akurasi  dapat  di  ambil  suatu kebijan  oleh  tenaga  medis  di  wilayah  kerja  Dinas Kesehatan  Kota  Bukittinggi  Puskesmas  Nilam  Sari untuk  menangani kasus TB kedepanya

## Daftar Rujukan
[1] Kasron,  K.,  Susilawati,  S.,  &  Subroto,  W.  (2021).  PKM
Penanganan  Stunting  Desa  Kawunganten  Lor  Kecamatan Kawunganten  Kabupaten  Cilacap:  Sasaran  Keluarga Dengan Anak Stunting. Abdi Geomedisains, 87-91.
https://doi.org/10.23917/abdigeomedisains.v1i2.207
[2] Sugiyanto,  H.  S.,  &  Musfirati,  A.  (2021).  Pengaruh  Dana Alokasi  Umum,  Dana  Alokasi  Khusus,  Dana  Bagi  Hasil,  Dan
Dana Keistimewaan Terhadap Tingkat Kemandirian Keuangan Daerah.  Substansi: Sumber  Artikel  Akuntansi  Auditing  Dan Keuangan Vokasi, 5(1), 20-36. https://doi.org/10.35837/subs.v5i1.1382
[3] Annisa,  K.,  Ginting,  B.  S.,  &  Syari,  M.  A.  (2022).  Penerapan Data  Mining  Pengelompokan  Data  Pengguna  Air  Bersih Berdasarkan  Keluhannya  Menggunakan  Metode  Clustering Pada  PDAM  Langkat.  Algoritma: Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan Informatika, 6(1). http://dx.doi.org/10.30829/algoritma.v6i1.11624
[4] Susanto,  S.,  &  Nuri,  N.  (2022).  Klasifikasi  Hepatitis  C  Virus Menggunakan  Algoritma  C4.  5. Jurnal  Disprotek , 13 (2),  43- 48. https://doi.org/10.34001/jdpt.v13i2.3052
[5] Sauddin,  A.,  &  Ida,  N.  (2022).  Penerapan  Pohon  Keputusan Dalam  Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Uin  Alauddin Makassar. Jurnal  INSTEK  (Informatika  Sains  dan  Teknologi), 7(2), 201-210 . https://doi.org/10.24252/instek.v7i2.31390
[6] Adriansa,  M.,  Yulianti,  L.,  &  Elfianty,  L.  (2022).  Analisis Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  Algoritma  C4.  5. Jurnal Teknik Informatika UNIKA  Santo Thomas, 115-121. https://doi.org/10.54367/jtiust.v7i1.1983
[7] Marisa, F., & Maukar, A. L. (2022). Analisa Prediksi Varietas Buah  Salak  yang  Sesuai  dengan  Lahan  Daerah  Kabupaten Banjarnegara  Menggunakan  Algoritma  C45. Jurnal  Teknologi dan Manajemen Informatika, 8(1), 20-25 .
https://doi.org/10.26905/jtmi.v8i1.7521
[8] Girsang, R., Ginting, E. F., & Hutasuhut, M. (2022). Penerapan Algoritma  C4.  5  Pada  Penentuan  Penerima  Program  Bantuan Pemerintah  Daerah. Jurnal  Sistem  Informasi  Triguna  Dharma (JURSI TGD), 1(4), 449-459 .
https://doi.org/10.53513/jursi.v1i4.5727
[9] Zamra, N. (2022). T Tingkat Pengetahuan Masyarakat Tentang Penyakit Tuberkulosis di Kelurahan Rintis Pekanbaru: Level of Public  Knowledge  about  Tuberculosis  at  Rintis  Village Pekanbaru. Jurnal  Penelitian  Farmasi  Indonesia,  11(1),  1-6 . https://doi.org/10.51887/jpfi.v11i1.1414