## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.5, No.1, Juli 2021, pp. 74~86 e-ISSN: 2548-6861

## Klasifikasi Penyakit Hipertensi Dan Diabetes Berbasis Web Pada Klinik Pratama Rumkitban 01.08.03 Batam
Mira Chandra Kirana 1 *, Michel K 2 ** * Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam ** Teknik Multimedia Jaringan, Politeknik Negeri Batam mira@polibatam.ac.id 1 , michaeloke14@gmail.com 2
Article Info ABSTRACT Article history: Received 09-06-2021 Revised 20-07-2021 Accepted 22-07-2021 The  management  of  outpatient  medical  records  at  the  Rumkitban  Primary  Clinic 01.08.03  Batam  is  still  manual  and  causes  many  limitations  and  problems.  This problem resulted in the inability of the clinic to run the Chronic Disease Treatment Program  (PROLANIS)  organized  by  BPJS-Health.  The  purpose  of  the  study  is  to facilitate  data  processing  and  then  from  that  data  it  can  be  used  to  classify hypertension  and  diabetes  then  the  results  of  the  classification  are  displayed  in graphical form. This study discusses 2 diseases, namely hypertension and diabetes. The system  uses the  C45 Tree Decision  Algorithm  for automatic data processing. The  attributes  used  are  glucose,  diastolic,  systolic,  insulin,  and  age  to  support  the decision-making  system. The system can  make a decision whether the patient has hypertension,  diabetes  or  not.  The  results  of  this  study  are  the  accuracy  of classification accuracy in the system for hypertension shows 16.667% accuracy and 83.333%  accuracy  is  not  correct,  then  the  calculation  of  diabetes  classification accuracy shows 96.667% accuracy, and 3.333% accuracy is incorrect. This system is integrated with Mysql database to store the results .
Keyword:
Algoritma C45, Classification,
Diabetes,
Hypertension,
Tree Decision.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Klinik  Pratama  Rumkitban 01.08.03  Batam merupakan  instansi  militer  angkatan  darat  yang  bergerak  di bidang kesehatan, dimana fungsi utamaya adalah memberikan pelayanan kesehatan dan balai pengobatan kepada TNI, PNS dan  keluarga  TNI  dan  PNS.  Klinik  Pratama  Rumkitban 01.08.03  Batam  sebagai  salah  satu  institusi  pelayanan kesehatan  umum,  juga  menerima  pasien  umum  berobat  dari masyarakat  umum  dan  pasien  BPJS  Kesehatan,  sehingga membutuhkan  sebuah  sistem  informasi  yang  tingkat  akurat dan h1 tinggi, serta memadai untuk meningkatkan pelayanan Klinik  Pratama  Rumkitban  kepada  pasien  dan  lingkungan terkait.  Unit  yang  menyediakan  informasi  penting  untuk pimpinan  dalam  mengambil  suatu  keputusan  dalam meningkatkan  pelayanan  terhadap  pasien  adalah  unit  rawat jalan.  Unit  rawat  jalan  setiap  harinya  melakukan  aktifitas pelayanan  terhadap  pasien  yang  mendapatkan  pelayanan pengobatan dan diagnosa oleh dokter.
Pengelolaan penyakit kronis (Prolanis) [1] yaitu hipertensi dan  diabetes  dari  BPJS-Kesehatan  ini  belum  berjalan sepenuhnya dikarenakan kurangnya SDM, pendataan peserta prolanis  yang  belum  jelas,  dan  manajemen  rekam  medis pasien  yang  kurang  baik.  Berdasarkan  masalah  yang  timbul sehigga  muncul  ide  untuk  membuat  sebuah  aplikasi  agar berkurangnya masalah yang ada, maka dari penelitian ini akan segera  dibuat  sistem  untuk  mengklasifkasi  pasien  penyakit kronis  berbasis web agar  nantinya  dapat  mendata  peserta prolanis  dan  melakukann  pemantauan  peserta  prolanis  yang terdapat pada Rumkitban 01.08.03 Batam. Untuk menangani permasalahan  tersebut  perlu  adanya  pengembangan  sistem informasi  rekam  medis  rawat  jalan  di  Klinik  Pratama Rumkitban 01.08.03 Batam.
Penelitian  sebelumnya  yang  di  lakukan  oleh  [2] membuktikan  seluruh  variabel  MMUST  berpengaruh terhadap  kesuksesan  implementasi  RME  dengan  nilai  R2 kepuasan  informasi  0,394;  harapan  kinerja  0,292;  kepuasan keseluruhan  0,602;  manfaat  keseluruhan  0,444;  dan  sikap 0,655. Nilai Goodness of Fit (GoF) sebesar 0.5777, sehingga
Klasifikasi Penyakit Hipertensi Dan Diabetes Berbasis Web Pada Klinik Pratama Rumkitban 01.08.03 Batam (Mira Chandra Kirana dan Michel K)
75
dapat  disimpulkan  model  penelitian  ini  secara  substansial merepresentasikan  hasil  penelitian.  Dengan  dilakukan penelitian ini dapat membantu klinik dalam pengelohan data secara  akurat  dan  tepat.  Dengan  memiliki  data  yang  akurat dan  tepat  klinik  mampu  menjalan  program  pengelohan penyakit kronis yang diselengarahkan oleh BPJS-Kesehatan.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [3] menunjukan  bahwa  d engan  mengubah  rekam  medis  dan banyaknya data medis yang tersedia kedalam digitalisasi akan menjadi  area  potensi  penelitian  yang  luas  dan  berguna  bagi bidang  kesehatan  maupun  bidang  lainnya.  Maka  Penelitian yang dilakukan menggunakan web agar memudahkan dalam mengelolah data karena sistem untuk mengakses, memanipulasi, dan mengunduh dokumen yang terdapat dalam komputer  [4]  sangat  terorganisir  dengan  baik  dan  tercatat dengan rapi dalam sistem. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah web server pada penilitian ini agar berguna untuk pengolahan dan pengujian data yang sangat banyak.
Rekam  medis  ini  juga  di  didukung  dengan  fitur  untuk mengklasifikasi  penyakit  hipertensi  dan  diabetes  sesuai dengan  program  dari  BPJS-Kesehatan  mengelolah  data pasien  hipertensi  dan  diabetes.  Penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  [5] menunjukan  bahwa  sebuah  sistem  dapat memberikan  informasi  tentang  diagnosa  awal  penyakit diabetes  kepada  masyarakat  agar  dapat  melakukan  tindakan awal  atau  pencegahan  terhadap  penyakit  diabetes  militus. Dalam  mengelolah data tersebut sistem  di didukung dengan beberapa atribut yang di inputkan oleh dokter.
Pada penelitina ini  menggunakan beberapa atribut seperti glukosa,  diastole,  sistol,  insulin,  dan  usia.  Menggunakan algoritma c45 sebagai pengolahan datanya untuk menciptakan sebuah pohon keputusan yang akan di gunakan oleh  sistem  untuk  mengklasifikasi  penyakit  hipertensi  dan diabates.  Karena  pada  penelitian  sebelumya  yang  dilakukan oleh  [6]  diperoleh  bahwa  performa  tertinggi  dalam mengklasifikasi dicapai ketika algoritma IDE3 menggunakan 5  atribut  yaitu  gpost,  glun,  upost,  urin  dan  actn.  Dimana kelima atribut tersebut diperoleh menggunakan algoritma Correlation based Feature Selection (CFS) dengan nilai rata-rata akurasi sebesar 84.77, nilai rata- rata  sensitifity  sebesar  87.18,  dan  nilai  rata-rata  specificity sebesar 82.37. dengan menggunakan 5 atribut juga sehingga di  penelitian  ini  dapat  menghasilkan  tingkat  ketepatan klasifikasi  penyakit  yang  akurasinya  tinggi  juga.  dasar algoritma  C4.5  adalah  pohon  keputusan.  Pada  dasarnya Algoritma data mining C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi atau segmentasi atau pengelompokan yang bersifat prediktif. [7]
Maka dari Penelitian ini diharapkan Menyediakan sebuah solusi  pencatatan  rekam  medis  secara  tepat  dan  akurat, kemudian  data  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk diklasifikasi  menjadi  penyakit  hipertensi  dan  diabetes  dan ditampilkan  hasil  dalam  bentuk  grafik.  Dalam  perancangan dan pengembangan serta dalam penerapannya menyesuaikan dengan kebutuhan dan perkembangan teknologi terkini yang relevan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
A. Alur Penelitian
Untuk mencapai tujuan yang diharapkan dan sesuai dengan latar belakang, dilakukan beberapa tahapan yaitu antara lain.

## Gambar 1. Alur penelitian
Gambar  1  mengambarkan  seluruh  tahap  yang  ada  dalam proses penelitian. Penelitian yang dilakukan terbagi menjadi 3 tahapan yaitu mengumpulkan data, preprocessing data, dan menganalisa data. pada tahap awal ini menggumpulkan data langkah  yang  dilakukan  yaitu  mengambil  data  pasien penyakit  hipertensi  dan  diabetes  dari  rekam  medis  Klinik Pratama  Rumkitban  01.08.03  Batam  kemudian  dilanjutkan dengan tahap preprocessing data yang dilakukan adalah data cleaning ,  data integration ,  data transformation ,  dan  data reduction . Pada data cleaning digunakan untuk  melengkapi, menghilangkan data yang tidak lengkap, dam menghaluskan atau meniadakan data noisy , ada juga memperbaiki data yang tidak konsisten (berubah-berubah).
Pada  data integration berguna  untuk  mengabungkan  data dari beberapa database kedalam satu database baru. Pada data transformation berguna untuk mengubah data agar berbentuk yang sesuai proses mining. Pada data reduction berguna untuk mengurangkan ukuran data  kemudian  menghasilkan analisis yang sama.
Dimana pada tahap ini  menghasilkan data  yang  memiliki kualitas baik atau data akurat untuk dilakukan proses mining pada sistem, petugas mengelompokkan data menjadi 2 yaitu data  training  dan  testing.  Pada  data training akan  diproses terlebih  dahulu  oleh  algoritma  C4.5  untuk  menghasilakn sebuah  pohon  keputusan/  rule  untuk  sistemnya.  Yang nantinya akan digunakan untuk prediksi kelas data baru yang
76
belum  pernah  ada.  Kemudian  untuk  data  testing  digunakan untuk  mengukur  sejauh  mana  tingkat  keberhasil  sistem melakukan klasifikasi dengan akurat dan tepat.
Lalu dilanjutkan tahapan menganalisa merupakan tahapan akhir  yang  dimana  data  akan  dimasukan  kedalam  aplikasi kemudian  sistem  melakukan  klasifikasi  dengan  sendirinya dari  pohon  keputusan  yang  sudah  di  dapatkan  dari  hasil mining  menggunakan  algoritma  C4.5,  sehingga  sistem menghasilkan klasifikasi penyakit.
1) Pengumpulan Data: data yang digunakan berasal dari data rekam medis Klinik Pratama Rumkitban 01.08.03 Batam. Atribut-atribut dalam sistem ini menggunakan diantaranya: usia, kadar glukosa darah, tekanan darah, insulin.
2) Preprocessing  Data:  pada  g ambar  2  mengambarkan tahapan preprocessing data  yaitu  dengan  melakukan preprocessing  terhadap  data  hasil  rekam  medis  dan kemudian  dilanjukan  dengan  mengelompokkan  data menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing . Pada Data training digunakan oleh algoritma decision tree C4.5 untuk membentuk sebuah pohon keputusan / rule untuk system nantinya. Pada data testing untuk mengukur  sejauh  mana  tingkat  keberhasil  sistem melakukan klasifikasi dengan akurat dan tepat.
Gambar 2. Tahap Prepocessing

## 3) Analisa Data
Gambar 3. Tahap Analisa Data
Gambar 3 mengambarkan tahap menganalisa yang dimulai dari tahap memasukan data training dan data testing ke dalam aplikasi,  tahap  selanjutnya  adalah  tahap  untuk  melakukan klasifikasi yang diproses oleh algoritma Decision Tree C4.5 [8].
Entropi (S) = ∑ −pi 𝑘 𝑖=1 𝑘 𝑖 =1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖
Keterangan:
 S: Himpunan (dataset) kasus  k: Banyaknya partisi S
 Pi:  Probabilitaas  yang  didapat  dari  Sum(Ya) atau Sum(Tidak) dibagi total kasus
Setelah  mendapatkan  entropi  dari  keseluruhan  kasus, lakukan  analisis  pada  setiap  atribut  dan  nilai-nilainya  dan hitung  entropinya.  Langkah  berikutnya  yaitu  dengan menghitung Gain ,  rumus  daripada Gain adalah  sebagai berikut: [8]
Gain (A) = Entropi (S) - ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑥 𝑘 𝑖=1 Entropi (Si.)
Keterangan:
 S: himpunan kasus
 A: atribut
 n: jumlah partisi atribut A
Klasifikasi Penyakit Hipertensi Dan Diabetes Berbasis Web Pada Klinik Pratama Rumkitban 01.08.03 Batam (Mira Chandra Kirana dan Michel K)
 |Si|: jumlah kasus pada partisi ke-i
 |S|: jumlah kasus dalam S
Setelah itu akan system akan menghasilkan sebuah pohon keputusan  yang  akan  digunakan  untuk  menghasilkan klasifikasi  penyakit  hipertensi  dan  diabetes.  Kemudian dilanjutkan  Tahapan  untuk  mengevaluasi  hasil  klasifikasi data  yang  dilakukan  sistem  untuk  memperkirakan  hasil klasifikasi yang dilakukan benar atau salah. Sistem juga dapat menghitung  tingkat  akurasi  ketepatan  klasifikasi  dengan menggunakan confusion  matrix .  yang  dimana  contohnya terdapat pada table 1.
TABLE 1. M ODEL C ONFUSION M ATRIX Kelas Terklasifikasi Positif Terklasifikasi Negatif Positif TP (True Positive) FN (False Negative) Negatif FP (False Positive) TN (True Negative)
Keterangan:
 TP  adalah True  Positive ,  yaitu  jumlah  data positif  yang  terklasifikasi  dengan  benar  oleh sistem.
 TN  adalah True  Negative ,  yaitu  jumlah  data negatif  yang  terklasifikasi  dengan  benar  oleh sistem.
 FN  adalah False  Negative ,  yaitu  jumlah  data negatif namun terklasifikasi salah oleh sistem.
 FP  adalah False  Positive ,  yaitu  jumlah  data positif namun terklasifikasi salah oleh sistem
Tahap yang terakhir yaitu mendapatkan prediksi penyakit diabetes dan hipertensi dari hasil klasifikasi tersebut.

## 4) Penyajian Data
Tabel  2  merupakan  data  yang  dikumpulkan,  setelah  itu diletakkan  di  dalam  sebuah  database  yang  nantinya  akan dilakukan preprocessing agar menghasilkan data yang sesuai untuk proses training dan testing .
TABLE 2. P ENYAJIAN D ATA
Sumber: Rekam Medis Klinik Pratama Rumkitban 01.08.03 Batam)

## B. Deskripsi Umum Sistem
Gambar 2. Deskripsi umum sistem
Gambar 4 deskripsi umum sistem yang akan di rancang,
Sistem aplikasi diatas meliputi:
1) Pasien  melakukan  pendaftaran  berobat  melalui Petugas
2) Petugas  mendaftarkan  pasien  dengan login ke dalam aplikasi dan menginput data pasien, Petugas memiliki hak ases untuk menginput, mengupdate, mendelete  data  pasien,  jika  sudah  selesai  di daftarkan petugas memberikan nomor antrian.
3) Tenaga  medis  memberikan  pelayanan  kesehatan atau pun tindakan  medis terhadap pasien, setelah itu  menginputkan  tindakan,  diagnosa,  dan  obat kedalam aplikasi. Tenaga medis hanya di berikan hak ases menginput data berobat, mengubah data berobat, memeriksa data pasien, memeriksa hasil klasifikasi  penyakit  hipertensi  dan  diabetes kemudian  dapat  memeriksa  riwayat  berobat pasien.
1 2 3
Kadar Gula DIASTOL SISTOL Kadar Insulin Usia Kelas 148 72 35 0 50 Diabetes 85 66 29 0 31 Tidak Diabetes dan tidak Hipertensi 183 64 0 0 32 Diabetes dan tidak hipertensi 89 66 23 94 21 Tidak Diabetes dan tidak Hipertensi 137 40 35 168 33 Diabetes dan tidak Hipertensi 116 74 0 0 30 Tidak Tidak Diabetes dan tidak Hipertensi 78 50 32 88 26 Diabetes dan tidak Hipertensi 115 0 0 0 29 Tidak Diabetes dan tidak Hipetensi 197 70 45 543 53 Diabetes dan tidak Hipertensi 125 96 0 0 54 Diabetes dan Hipertensi
78
4) Petugas  memiliki  hak  ases  mengelola  user,  data kunjungan  sakit,  daftar  kunjungan  peserta prolanis, dan dapat mencetak laporan. Kemudian petugas  dapat  mengklasifikasi  pasien  penyakit kronis.

## C. Use Case Diagram
Pada gambar 5 Use Case Diagram menjelaskan bahwa user melakukan login terlebih dahulu untuk dapat mengelola data user,  mengelola  data  pasien,  mengelola  data  dokter, mengelola data rekam medis, memeriksa riwayat, memriksa laporan dan mengklasifikasi penyakit hipertensi dan diabetes.

## Lampiran I
Gambar 3. Use case diagram sistem

## D. Activity Diagram
Gambar  6  menjelaskan  tentang Activity  Diagram mengklasifikasi penyakit hipertensi dan diabetes:
Gambar 4. Activity Diagram klasifikasi penyakit

## E. ER-Diagram
Pada gambar 7 menjelaskan tentang hubungan antar entitas pada sistem dan uji data mining.
Lampiran II
Gambar 5. ER-Diagram sistem

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Metode  yang  dipakai  dalam        penelitian  ini  adalah algoritma  klasifikasi  dengan  Algoritma  Decision  Tree  yang digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  penyakit  hipertenis dan  diabetes  pada  data  yang  ada  di  sistem.      Untuk mendapatkan  kinerja  algoritma  klasifikasi  ini  menggunakan dataset tersedia pada rekam medis klinik pratama rumkitban 01.08.03 Batam.  Dataset yang digunakan memiliki 5 atribut terdiri  dari  data  nominal  dan  numerik.    Kelas  data  sasaran adalah  hipertensi,  tidak  hipertensi,  diabetes  dan  tidak diabetes.  Sistem  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap  yaitu preprocessing  untuk  menghilangkan  data  –  data  yang  noisy ataupun  redudansi,  selanjutnya      melakukan      klasifikasi dengan  Algoritma Decision  tree  C45 .  Setelah  itu  dilakukan evaluasi dengan confusion matrix.

## A. Preprocessing Data
Pada  proses  ini  adalah  mempersiapkan  data  yang berkualitas baik untuk diproses data mining yang akan diolah oleh  algoritma C45,  Tree  desicion dan  proses  testing menggunakan confusion  matrix . Preprocessing data  ini dilakukan oleh sistem karena pada sistem telah di tanamkan algoritma  c45  sehingga  sistem  otomatis  melakukan preprocessing dengan sendirinya. Pada Tabel 3 dan Tabel 4 merupakan  tabel  data  training  yang  telah  melalui  proses preprocessing  dari  data  rekam  medis  klinik  pratama Rumkitban  01.08.03  Batam.  Data  training  ini  diproses menggunakan  algoritma  C45  dan  Tree  Decision.  Proses preprocessing data  yang  dilakukan  pada  sistem  ini  adalah merubah data kosong dengan rata-rata data per variable dan mengelompokkan data-data kedalam beberapa kelas.
Adapun  pengelompokan  data  untuk  masing-masing variable  ini  berdasarkan  Kemenkes  RI  tahun  2014  tentang hipertensi [9] dan Kemenkes RI tahun 2019 tentang diabetes [10] sebagai berikut:
 Glukosa = <=100, >100, <=120,>120, <=140, >140
 Diastol = <=70, >70, <=80, >80, <=90, >90,
 Sistol = <=110, >110, <=120, >120, <=130, >130
 Insulin= <=200, >200, <=300,>300, <=400, >400
 Usia= <=17, >17, <=25, >25, <=36, >36, <=56, >56
 Kelas= Hipertensi, tidak  hipertensi, Diabetes, tidak diabetes
Tabel  3  merupakan  sebuah  data  training  yang  berisi  data pasien yang menderita penyakit hipertensi yang didapat dari Klinik Pratama Rumkitban 01.08.03 Batam dan telah melalui proses prepocesing sehingga data dapat di proses oleh sistem dengan algoritma C45.
e-ISSN: 2548-6861
Klasifikasi Penyakit Hipertensi Dan Diabetes Berbasis Web Pada Klinik Pratama Rumkitban 01.08.03 Batam
TABEL 3 D ATA P ENYAKIT H IPERTENSI S ETELAH P REPROCESSING Nama Pasien Gluk osa Diast ol Sist ol Insuli n Usia Kelas 1 100 80 130 200 64 hipertensi 2 100 80 120 200 57 tidak 3 100 90 120 200 59 tidak 4 100 90 130 200 66 hipertensi 5 100 80 120 200 53 tidak 6 100 85 121 200 19 tidak 7 100 70 115 200 31 tidak 8 100 80 110 200 52 tidak 9 100 73 122 200 44 tidak 10 100 88 118 200 34 tidak 11 100 86 123 200 35 tidak 12 100 80 109 200 49 tidak 13 100 70 135 200 62 hipertensi 14 100 80 133 200 41 hipertensi 15 100 90 132 200 52 hipertensi 16 115 85 130 200 64 hipertensi 17 123 77 113 240 65 tidak 18 135 85 90 231 39 tidak 19 100 90 130 210 62 hipertensi 20 125 80 125 213 53 tidak 26 100 85 121 200 19 tidak 27 100 70 115 200 31 tidak 28 100 80 110 200 52 tidak 29 100 73 122 200 44 tidak 30 100 88 118 200 34 tidak 31 100 86 123 200 35 tidak 32 100 80 109 200 49 tidak 33 100 70 135 200 62 hipertensi 34 100 80 133 200 41 hipertensi 35 100 90 132 200 52 hipertensi 36 115 85 130 200 64 hipertensi 37 123 77 113 240 65 tidak 38 135 85 90 231 39 tidak 39 100 90 130 210 62 hipertensi 40 125 80 125 213 53 tidak 41 139 94 133 230 39 hipertensi 42 80 75 108 200 28 tidak 43 80 80 120 200 20 tidak 44 80 90 135 200 40 hipertensi 45 85 91 133 200 67 hipertensi 46 80 91 132 200 52 hipertensi 47 125 88 125 240 61 tidak 48 80 95 134 200 62 hipertensi 49 88 95 135 200 46 hipertensi 50 100 94 134 200 35 hipertensi 51 103 99 136 200 38 hipertensi 52 135 100 136 245 61 hipertensi 53 132 102 133 210 51 hipertensi 54 140 95 100 241 64 tidak 55 130 80 133 222 60 tidak 56 132 80 132 210 58 hipertesi 57 135 95 135 200 55 hipertensi 58 145 85 115 200 62 tidak 59 80 96 136 200 45 hipertensi 60 136 85 96 200 57 tidak 61 85 95 133 200 50 hipertensi 62 125 85 115 200 65 hipertensi 63 100 102 140 200 52 hipertensi 64 102 98 135 200 43 hipertensi 65 105 95 133 200 51 hipertensi 66 100 95 131 200 66 hipertensi 67 90 90 131 200 45 hipertensi
68 135 85 120 235 52 tidak 69 135 91 135 200 63 hipertensi 70 139 94 133 230 39 hipertensi 71 100 90 125 200 38 hipertensi 72 100 85 115 200 61 hipertensi 73 120 81 130 199 65 hipertensi 74 120 90 129 200 52 hipertensi
Table  4  merupakan  sebuah  data  training  yang  berisi  data pasien yang menderita penyakit diabetes militus yang didapat dari  Klinik  Pratama  Rumkitban  01.08.03  Batam  dan  telah melalui proses prepocesing sehingga data dapat di proses oleh sistem dengan algoritma c45.

## TABEL 4
D ATA P ENYAKIT D IABETES S ETELAH P REPROCESSING Nama Pasien Glukosa Diastol Sistol Insulin Usia Kelas 1 100 80 130 200 64 tidak 2 100 80 120 200 57 tidak 3 100 90 120 200 59 tidak 4 100 90 130 200 66 tidak 5 100 80 120 200 53 tidak 6 100 85 121 200 19 tidak 7 100 70 115 200 31 tidak 8 100 80 110 200 52 tidak 9 100 73 122 200 44 tidak 10 100 88 118 200 34 tidak 11 100 86 123 200 35 tidak 12 100 80 109 200 49 tidak 13 100 70 135 200 62 tidak 14 100 80 133 200 41 tidak 15 100 90 132 200 52 tidak 16 115 85 130 200 64 tidak 17 123 77 113 240 65 diabetes 18 135 85 90 231 39 diabetes 19 100 90 130 210 62 tidak 20 125 80 125 213 53 diabetes 26 100 85 121 200 19 tidak 27 100 70 115 200 31 tidak 28 100 80 110 200 52 tidak 29 100 73 122 200 44 tidak 30 100 88 118 200 34 tidak 31 100 86 123 200 35 tidak 32 100 80 109 200 49 tidak 33 100 70 135 200 62 tidak 34 100 80 133 200 41 tidak 35 100 90 132 200 52 tidak 36 115 85 130 200 64 tidak 37 123 77 113 240 65 tidak 38 135 85 90 231 39 tidak 39 100 90 130 210 62 tidak 40 125 80 125 213 53 tidak 41 139 94 133 230 39 diabetes 42 80 75 108 200 28 tidak 43 80 80 120 200 20 tidak 44 80 90 135 200 40 tidak 45 85 91 133 200 67 tidak 46 80 91 132 200 52 tidak 47 125 88 125 240 61 diabetes 48 80 95 134 200 62 tidak 49 88 95 135 200 46 tidak 50 100 94 134 200 35 tidak 51 103 99 136 200 38 tidak
80
52 135 100 136 245 61 diabetes 53 132 102 133 210 51 diabetes 54 140 95 100 241 64 diabetes 55 130 80 133 222 60 diabetes 56 132 80 132 210 58 diabetes 57 135 95 135 200 55 diabetes 58 145 85 115 200 62 diabetes 59 80 96 136 200 45 tidak 60 136 85 96 200 57 diabetes 61 85 95 133 200 50 tidak 62 125 85 115 200 65 tidak 63 100 102 140 200 52 diabetes 64 102 98 135 200 43 tidak 65 105 95 133 200 51 tidak 66 100 95 131 200 66 tidak 67 90 90 131 200 45 tidak 68 135 85 120 235 52 diabetes 69 135 91 135 200 63 tidak 70 139 94 133 230 39 diabetes 74 100 75 100 210 60 diabetes 75 120 20 110 200 49 diabetes 76 135 80 110 200 68 diabetes 77 110 70 115 200 80 diabetes 78 120 80 110 210 62 diabetes 79 120 81 130 199 65 diabetes
B. Perhitungan dengan Algoritma C45 Setelah  proses preprocessing data  akan  dilakukan perhitungan  menggunakan  algoritma  C45.  Tahap  pertama yang dilakukan adalah melakukan perhitungan jumlah kelas, kemudian  melakukan  perhitungan  jumlah  kasus  per  kelas, setelah itu mencari entropy setiap atribut lalu setelah selesai mencari  entropy  dilanjutkan  mencari  nilai  gain.  Nilai  gain dengan  nilai  tertinggi  merupakan  akarnya  kemudian  cabang dan  seterusnya  dari  keputusan  kemudian  di  hitung  kembali sampai  nilai  entropy  seluruhnya  atribut  mencapai  0  maka sistem akan berhenti menghitung.

## 1. Perhitungan Algoritma C45 Penyakit Hipertensi
Pada table 4 menunjukan hasil hasil perhitungan algoritma c45  yang  dilakukan  oleh  sistem.  Sehingga  nntinya  akn menunjukan  hasil  keputusan  yang  berbentuk Tree  Decision penyakit Hipertensi.
Jumlah data = 68 Jumlah Hipertensi = 37 Jumlah Aman = 31 Entropy All = 0.994
TABEL 5 P ERHITUNGAN S ELURUH D ATA T RAINING H IPERTENSI Nilai Atribut Jumlah data Jumlah Hipertensi Jumlah Aman Entropy Gai n glukosa< =100 42 23 19 0.993 glukosa> 100 26 14 12 0.996
0
glukosa< =120 49 30 19 0.963 glukosa >120 19 7 12 0.949 0.03 5 glukosa< =140 67 37 30 0.992 glukosa> 140 1 0 1 0 0 0 0.01 7 diastol<= 70 4 2 2 1 diastol>7 0 64 35 29 0.994 0 0 -0 diastol<= 80 22 5 17 0.773 diastol>8 0 46 32 14 0.887 0 0 0.14 4 diastol<= 90 49 19 30 0.963 diastol>9 0 19 18 1 0.297 0 0 0.21 7 sistol<=1 10 9 0 9 0 sistol>11 0 59 37 22 0.953 0 0 0.16 7 sistol<=1 20 23 2 21 0.426 sistol>12 0 45 35 10 0.764 0 0 0.34 4 sistol<=1 30 41 11 30 0.839 sistol>13 0 27 26 1 0.229 0 0 0.39 7 insulin<= 200 52 31 21 0.973 insulin>2 00 16 6 10 0.954 0 0 0.02 5 insulin<= 300 68 37 31 0.994 insulin>3 00 0 0 0 0 0 0 0
Klasifikasi Penyakit Hipertensi Dan Diabetes Berbasis Web Pada Klinik Pratama Rumkitban 01.08.03 Batam (Mira Chandra Kirana dan Michel K)
insulin<= 400 68 37 31 0.994 insulin>4 00 0 0 0 0 0 0 0 usia<=17 0 0 0 0 usia>17 68 37 31 0.994 0 0 0 usia<=25 3 0 3 0 usia>25 65 37 28 0.986 0 0 0.05 2 usia<=36 11 1 10 0.439 usia>36 57 36 21 0.949 0 0 0.12 8 usia<=56 43 21 22 1 usia>56 25 16 9 0.943 0 0 0.01 5
Table  5  memiliki  data  sebanyak  68,  dari  data  tersebut terdapat 37 yang  menderita penyakit hipertensi dan sebanyak 31 orang tidak menderita penyakit hipertensi, setelah melalui proses algoritma c45 didapat lah entropy seluruh data sebesar 0.994,  kemudian  di  lanjutkan  dengan  mencari  gain  setiap atribut seperti  yang  terlihat pada table  5 hasil gain di  setiap atribut selanjut akan di pilih atribut dengan gain yang tertinggi dan Atribut terpilih = Sistol <= 130 & > 130, dengan nilai gain =  0.397  kemudian  terbentuk  cabang  1  dengan  atribut (sistol<=130).  Kemudian  sistem  lanjut  menghitung  sampai nilai pada atribut menjadi nol atau sama. Sehingga mendapat pohon keputusan seperti gambar 8

## Lampiran III

## Gambar 6. Pohon keputusan hipertensi
2. Perhitungan Algoritma C45 Penyakit Diabetes
Pada table 4.8 menunjukan hasil hasil perhitungan Entropy dan gain yang dilakukan oleh sistem. Sehingga nantinya akan menunjukan  hasil  keputusan  yang  berbentuk  Tree  Decision untuk penyakit diabetes.
Jumlah data = 71 Jumlah Diabetes = 22 Jumlah Aman = 49 Entropy All = 0.893
TABEL 5 P ERHITUNGAN S ELURUH D ATA T RAINING D IABETES Nilai Atribut Jumlah data Jumlah Diabetes Jumlah Aman Entropy Gain glukosa<=100 41 2 39 0.281 glukosa>100 30 20 10 0.918 0 0 0.343 glukosa<=120 50 6 44 0.529
glukosa>120 21 16 5 0.792 0 0 0.286 glukosa<=140 70 21 49 0.881 glukosa>140 1 1 0 0 0 0 0.024 diastol<=70 6 2 4 0.918 diastol>70 65 20 45 0.89 0 0 0.001 diastol<=80 28 9 19 0.906 diastol>80 43 13 30 0.884 0 0 0 diastol<=90 52 15 37 0.867 diastol>90 19 7 12 0.949 0 0 0.004 sistol<=110 13 7 6 0.996 sistol>110 58 15 43 0.825 0 0 0.037 sistol<=120 27 11 16 0.975 sistol>120 44 11 33 0.811 0 0 0.02 sistol<=130 43 14 29 0.91 sistol>130 28 8 20 0.863 0 0 0.002 insulin<=200 52 8 44 0.619 insulin>200 19 14 5 0.831 0 0 0.217 insulin<=300 71 22 49 0.893 insulin>300 0 0 0 0 0 0 0 insulin<=400 71 22 49 0.893 insulin>400 0 0 0 0 0 0 0 usia<=17 0 0 0 0 usia>17 71 22 49 0.893 0 0 0 usia<=25 3 0 3 0 usia>25 68 22 46 0.908 0 0 0.023 usia<=36 11 0 11 0 usia>36 60 22 38 0.948 0 0 0.092 usia<=56 42 9 33 0.75 usia>56 29 13 16 0.992 0 0 0.044
Table  6  memiliki  data  sebanyak  71,  dari  data  tersebut terdapat  22  yang    menderita  penyakit  diabetes  militus  dan sebanyak 49 orang tidak menderita penyakit diabetes militus, setelah  melalui  proses  algoritma  c45  didapat  lah  entropy seluruh  data  sebesar  0.893,  kemudian  di  lanjutkan  dengan mencari gain setiap atribut seperti yang terlihat pada table 6 hasil gain di setiap atribut selanjut akan di pilih atribut dengan gain  yang  tertinggi  dan  Atribut  terpilih  adalah  Glukosa  <= 100, dengan nilai gain = 0.343, kemudian terbentuk cabang 1 dari atribut (glukosa<=100) dan seterusnya hingga nilai setiap atribut menjadi nol atau sama. Hasil pohon keputusan seperti gambar 9 berikut.

## Lampiran IV
Gambar 7. Pohon keputusan diabetes
82

## C. Hasil Klasifikasi
Setelah  mendapat rule / pohon keputusan kedua penyakit tersebut  petugas  dapat  menginput  data  berobat  pasien  pada sistem data didapatkan dari pasien yang berobat pada klinik dan  data  pasien  itu  di  berikan  oleh  dokter  yang  melakukan pemeriksaan.  sistem  menghasilkan  klasifikasi  seperti  yang ditunjukan oleh gambar 10. Dari 30 data pasien diantaranya ada  yang  menderita  hipeternsi,  diabetes  dan  tidak  ada  sama sekali  menderita  penyakit  keduanya.  Setelah  dinputkan kedalam  sistem  petugas  dapat  melakukan  klasifkasi  pada menu  diagnose  mining  dan  didapatkan  30  menderita hipertensi dan 4 pasien menderita penyakit diabetes. tapi hasil perhitungan  akurasi  ketepatan  klasifikasi  pada  sistem  untuk penyakit  hipertensi  menunjukan  16.667%  akurasi  tepat  dan 83,333%  akurasi  tidak  tepat,  kemudian  pada  perhitungan akurasi  klasifikasi  diabetes  menunjukan  96.667%  akurasi tepat  dan  3.333  %  akurasi  tidak  tepat.  Hasil  perhitungan tersebut  langsung  di  tampilkan  pada  grafik  dihalaman dashboard, dapat dilihat pada gambar 10.

## Lampiran V
Gambar 8. Grafik hasil klasifikasi penyakit hipertensi dan diabetes

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  dari  tujuan  penelitian  ini  dapat disimpulkan sistem rekam medis dalam bentuk digital sangat membantu  dalam  mengelolah  data  yang  sangat  banyak, membantu proses pengambilan keputusan dengan cepat, dan memudahkan  klinik  dalam  menjalan  program  pengelolaan penyakit  kronis  (Prolanis)  dari  BPJS-Kesehatran.  Hasil klasifikasi  data  mining  bahwa  algoritma  C4.5  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasi  penyakit  hipertensi, diabetes mellitus, tidak hipertensi, dan tidak diabetes melitus. Hasil yang ditampilkan oleh Grafik hanya menampilkan data klasifikasi  penyakit  hipertensi  dan  diabetes  melitus  pada bulan  yang  berjalan.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  dapat  menggunakan  metode  klasifikasi  yang  lain seperti Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN),  Algoritma  CART  ( Classification and  Regreesion Trees ), Neural  Network (NN),  maupun  metode  klasifikasi lainnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   B.  Kesehatan,  “Panduan  Praktis  Prolanis,”  2014.  [Online]. Available: https://bpjs- kesehatan.go.id/bpjs/dmdocuments/06-PROLANIS.pdf.
[Accessed 20 Juli 2021].
[2]   A. Rika, H. Kusnanto and W. Istiono, “Analisis Kesuksesan Implementasi  Rekam  Medis  Elektronik  Di  RS  Universitas Gadjah Mada,” Jurnal Sistem Informasi, 2017.
[3]   L. Pereira, R. Rijo, C. Silva and R. Martinho, “Text Mining Applied to Electronic Medical Records: A Literature Review,”
International Journal of E-Health and Medical
Communications, pp. 1-18, 2015.
[4]   KBBI, “KBBI Daring,” Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa,  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik Indonesia,
2016. [Online]. Available: https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/web. [Accessed 08
Februari 2021].
[5]   A.  J.  N.  Susanto,  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Mellitus Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5,  Batam: Politeknik Negeri Batam, 2018.
[6]   M. S. Efendi and H. A. Wibawa, Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan  Algoritma  ID3  dengan  Pemilihan  Atribut Terbaik, vol. VI, Purwokerto: JUITA, 2018, pp. 1-8.
[7]   F. Hermawati, Data Mining, Yogyakarta: Andi, 2013.
[8]   F. S. Sulaeman and M. A. Rilmansyah, “Aplikasi Penerapan Algoritma C45 untuk Memprediksi Kelulusan,” Jurnal Media Teknik & Sistem Industri, vol. 5, pp. 41-54, 2021.
[9]   K.  RI,  Pusdatin  Hari  Hipertensi  Sedunia,  Jakarta  Selatan: Kementrian Kesehatan RI, 2014, pp. 1-8.
[10]  K.  RI,  Pusdatin  Hari  Diabetes  Sedunia,  Jakarta  Selatan: Kementrian Kesehatan RI, 2018.

## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.5, No.1, Juli 2021, pp. 74~86
e-ISSN: 2548-6861
http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
Lampiran I. Use Case Diagram
JAIC Vol. 5, No. 1, Juli 2021:  74 – 86
84
Lampiran II. ER-Diagram
Lampiran II. ER-Diagram
e-ISSN: 2548-6861
Klasifikasi Penyakit Hipertensi Dan Diabetes Berbasis Web Pada Klinik Pratama Rumkitban 01.08.03 Batam (Mira Chandra Kirana dan Michel K)
Lampiran III. Rule Hipertensi
Lampiran IV. Rule Diabetes
JAIC Vol. 5, No. 1, Juli 2021:  74 – 86
86
Lampiran V:  Hasil Klasifikasi