## PROTOTYPE SISTEM KLASIFIKASI KELAS PASIEN PENYAKIT PERNAPASAN BERBASIS RASPBERRY PI DENGAN METODE DECISION TREE
Widjonarko 1 , Ali Rizal Chaidir 2 , Farandy Alvian Dewanda 3
1,2,3) Program Studi Teknik Elektra Fakultas Teknik, Universitas Jember Email: widjonarko . teknik@unej.ac . id Info Artikel

## ABSTRACT
Histori Artikel: Diterima Mar 14, 2022 Direvisi Apr 17, 2022 Disetujui Apr 27, 2022 Everyone  must  have  experienced  something  called  illness.  A  disease  in  the human  body  can  be  caused  by  external  factors  such  as  pathogens  or  internal dysfunction.  In  a  broader  sense,  a  disease  also  includes  injuries,  disorders, disabilities,  infections,  and  syndromes.  Among  the  various  infections  in  the human body, acute respiratory infections (ARI) are the most common diseases that affect all individuals regardless of age or gender, especially this virus that attacks the respiratory tract or respiratory diseases that spreads very quickly. With this, the world health  agency, or the WHO (World Health Organization) has  set  several  standards  that  can  help  deal  with  problems  in  the  world. Therefore, we need equipment that helps check patients regularly and performs an early diagnosis so that when entering the patient's room, medical personnel have  prepared  themselves  with  some  equipment  that  is  by  the  patient's classification. This study will focus on the classification process in real-time on sensors,  using  machine  learning  decision  trees  as  the  classification  method. Then, the classification results can be shown directly that the respiratory disease patients fall into a predetermined class Keywords: Respiratory Disease, Early diagnosis, Machine Learning, Decision Tree.

## ABSTRAK
Semua orang pasti pernah mengalami yang namanya sakit, suatu penyakit pada tubuh manusia dapat disebabkan oleh faktor - faktor eksternal seperti patogen atau  oleh  disfungsi  internal.  Dalam  pengertian  yang  lebih  luas  penyakit  juga termasuk  cedera,  kelainan,  difabel,  injeksi  dan  sindrom.  Di  antara  berbagai infeksi yang ada pada tubuh manusia, infeksi saluran pernapasan akut (ISPA) adalah  penyakit  paling  umum  yang  mempengaruhi  semua  individu  tanpa memandang usia atau jenis kelamin, terlebih lagi virus ini yang menyerang pada bagian  pernapasan  atau  respiratory  diseases  sehingga  virus  ini  sangat  cepat penularannya. Dengan adanya hal tersebut, badan kesehatan dunia atau yang dikenal dengan WHO (World Health Organization) telah menetapkan beberapa standard yang dapat membantu menangani permasalahan di dunia, Oleh karena itu  diperlukan  sebuah  peralatan  yang  tidak  hanya  sekadar  membantu  dalam proses pengecekan pasien secara rutin, namun juga mampu melakukan diagnose dini agar tenaga medis ketika memasuki ruangan pasien sudah mempersiapkan diri  dengan  beberapa  peralatan  yang  sesuai  dengan  klasifikasi  pasien. Penelitian ini akan berfokus pada proses klasifikasi secara real time pada sensor yang  dipasang  pada  pasien  dengan  menggunakan  machine  learning  decision tree  sebagai  metode  klasifikasi  nya.  Kemudian,  hasil  klasifikasi  dapat ditunjukkan  secara  langsung  bahwa  pasien  penyakit  pernapasan  masuk  ke dalam kelas yang sudah ditentukan.
Kata Kunci: Penyakit Pernapasan, Diagnosis Dini, Machine Learning, Decision Tree
Penulis Korespondensi: Widjonarko, Program Studi Teknik Elektra, Fakultas Teknik, Universitas Jember, Perum Este Muktisari Blok K-7 Email: widjonarko.teknik@unej.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Hampir semua orang pernah mengalami sakit dan jenis penyakit yang diderita juga pasti bermacam- macam.  Sakit  mempunyai  arti  bahwa  kondisi tubuh seseorang sedang tidak berada dalam kondisi yang  normal,  hal  ini  diakibatkan  oleh  beberapa faktor,  misalnya  faktor  dari  dalam  ataupun  luar tubuh [1]. Adapun faktor eksternal seperti patogen atau  oleh  disfungsi  internal  yang  menyebabkan penyakit  pada  tubuh  manusia.  Misalnya  disfungsi internal  yaitu  dimana  suatu  sistem  imun  bisa menciptakan  penyakit  yang  bermacam-macam, seperti halnya berbagai jenis defisiensi imun, alergi , hipersensiti-vitas dan penyakit auto imun. Cedera , kelainan , difabel , infeksi dan sindrom dalam artian yang  lebih  luas  dapat  diartikan  sebagai  jenis penyakit.
Infeksi saluran pernapasan akut (ISPA) ialah suatu penyakit  yang  dapat  menjangkit  semua  individu tanpa melihat usia ataupun jenis kelamin dan virus ini  menyerang  bagian  pemapasan  dan  sehingga penularan  virus  ini  sangatlah  cepat  [2].  Penyebab ISPA  ini  diantaranya  yaitu  dari  berbagai  macam mikroorganisme  termasuk  bakteri  serta  virus , misalnya  Streptococcus  pneumoniae,  Haemo- philus  influenzae, Moraxella catarrhalis , Influenza A atau B, respiratory syncytial virus (RSV) , parain- fluenza , adenovirus,  coronaviruses, dan  lain  -  lain [3].
Berkaitan degan coronavirus (CoV) ialah virus yang dapat  menyebabkan  terjadinya  flu  biasa  sampai penyakit  yang  lebih  parah  seperti  halnya  sindrom pernapasan  Timur  Tengah  (MERS  -  CoV)  dan sindrom pemapasan akut parah (SARS - CoV) [4]. Coronavirus (CoV) sampai sekarang masih menjadi wabah pandemi dalam suatu negara. Hal ini karena terjadi terus berulang. Contohnya pada tahun 1966 yaitu terjadi wabah Smallpox, tahun 1976 terdapat wabah legionaries (pernapasan), tahun  1976 ialah wabah Ebola , tahun 2013 wabah SARS, tahun 2009 wabah H1N1 atau Influenza, 2016 wabah Zika, dan wabah  ini  berasal  dari  nyamuk,  pada  tahun  2019 wabah Ebola dan pada tahun 2019 terdapat wabah COVID-19 (Corona  Virus Dis e as e s).
Apabila  diperhatikan  penyebab  pandemi  yang terjadi di domisili dengan virus yang menyerang alat pemapasan yang mana untuk penyebarannya sendiri sangat  mudah  yaitu  dapat  melalui  rongga pernapasan, baik mulut, ataupun hidung. Seharus- nya  wabah  tersebut  dapat  dengan  mudah  ditang- gulangi yaitu jika tenaga medis dapat mendiagnosa penyakit  dengan  cepat  dan  tepat.  Di  era  sekarang semua  orang  bergantung  dengan  yang namanya teknologi , maka dari itu  sekarang  sangat
dibutuhkan suatu sistem yang bisa mendiagnosa atau menganalisis seperti contohnya seorang ahli [1].
Apabila  diruntut  berdasarkan  penelitian  terkait memang  peralatan  medis  untuk  mengakomodir permasalahan  ini  sudah  banyak  diciptakan . Tetapi peralatan medis yang low cost sampai saat ini belum mengakomodir standard suatu protokol yang ada  serta  aktivitas  pengecekan  pasien  rutin secara  jarak  jauh  [5].  Sehingga  sampai  saat  ini masih  menjadi  suatu  permasalahan , dan  oleh sebab  itu  sangat  perlu  dilakukan  peningkatan performa  peralatan  medis , yaitu  yang  mampu melakukan analisis dan pengklasifikasian berdasarkan  informasi  yang  ada.  Kemudian  hasil klasifikasi yang telah diperoleh dapat dilanjutkan ke  tenaga  medis  sehingga  dapat  dilakukan penganan sesuai dengan informasi yang diperoleh .
Oleh  sebab  itu,  maka  sangatlah  perlu  peralatan medis yang  tidak  hanya  berfungsi  untuk  penge- cekan  pasien  secara  rutin , tetapi  juga  dapat berfungsi  untuk  melakukan  diagnose  dini sehingga tenaga medis apabila memasuki ruangan pasien sudah menyiapkan diri dan peralatan yang dibutuhkan  sesuai dengan klasifikasi pasien. Pada penelitian  ini , penulis  akan  menciptakan  suatu peralatan  medis  yang  memiliki  kegunaan  tidak hanya  untuk  melakukan  monitoring  tetapi  juga melakukan  suatu diagnose  dini  pada  beberapa parameter  contohnya  yaitu  suhu,  detak  jantung , laju pernapasan , oksigen tersatu rasi berdasarkan dengan protokol penyakit  pernapasan dari SARI - WHO  [6].  Sehingga  pada  penelitian  ini diharapkan bisa mengurangi tenaga medis untuk melakukan pengecekan secara rutin pada kondisi pasien  yaitu  dengan  cara  menggunakan  suatu sensor  yang dibutuhkan untuk pengganti pemeriksaan  secara  manual  oleh  tenaga  medis sesuai  dengan  protokol  SARI - WHO dan  dapat berfungsi  untuk  melakukan  diagnose  terhadap pasien secara real time . Dengan adanya kemajuan perkembangan dunia Artificial Intelligence (Al), saat melakukan diagnose bisa dengan memanfaatkan mesin. Hal ini bermaksud supaya tingkat keakuratan yang diperoleh tinggi, cepat, dan efisien  hal  ini  karena  tugas  dilaksanakan  oleh mesin dan  tidak  lagi  oleh  manusia.  Hal  ini  juga telah  didukung  oleh  beberapa  kontribusi  yang telah  diberikan  oleh  perkembangan  AI  di  dunia medis [7].
Oleh  sebab  itu , dengan  terdapatnya  dukungan dari  dunia  Artificial  Intelligence  (AI)  dan teknologi mm1 PC tentunya dapat menyelesaikan permasalahan  tersebut.
kemampuan  seorang  manusia  serta  bahkan  dapat lebih  hebat  dalam  melakukan  Analisa  suatu permasalahan yang sangat kompleks, dan terutama dalam konteks kesehatan dengan tingkat ketepatan yang  sangat  tinggi  apabila  dibandingkan  dengan manusia.  Selanjutnya  Raspberry  Pi  dipakai  untuk melakukan  pembacaan  pada  sensor  yang akan digunakan  dan  selanjutnya  data  sensor  yang  ada akan  dilakukan  pengolahan  yang  kemudian  akan ditunjukkan  ke  layar  monitor  dan  akan diklasifi- kasikan memakai metode algoritme Decision Tree. Algoritme  Decision  Tree  sendiri  ialah  suatu algoritme yang banyak dipakai untuk pengambilan suatu  keputusan.  Metode  Decision  Tree  ini nantinya akan bekerja dengan mencari solusi pada suatu permasalahan dengan menggunakan kriteria sebagai node yang nantinya akan saling berkaitan atau berhubungan dan membentuk sebuah struktur pohon [8].
Apabila  merujuk  kepada  penelitian  yang  sudah dilakukan dengan kegunaan untuk me monitoring pasien  dengan  penyakit  pemapasan  dan  lainnya, maka terdapat beberapa penelitian yang berkaitan dengan masalah tersebut. Diantaranya yaitu                    pene- litian  dari  [9],  pada  penelitiannya  menggunakan suatu konsep pengawasan terhadap pasien dengan memakai  sensor  guna  melakukan  monitoring pasien sehingga dapat membantu tim medis dalam melakukan  pemeriksa  terhadap  pasien.  Kemudian untuk  penelitian  yang  berfokus  terhadap metode yang berguna untuk melakukan klasifikasi merujuk pada penelitian dari [2] yang mana pada penelitian tersebut untuk melakukan klasifikasi penyakit pada pemapasan menggunakan algoritme Decision Tree guna  melakukan  pengolahan  data  sehingga  bisa dilakukan suatu pengklasifikasian penyakit perna- pasan. Kemudian  penelitian dari [10] dalam  mela- kukan  penelitian  tersebut  untuk  melakukan  klasi- fikasi  penyakit  pemapasan  memakai  algoritme C4.5 yaitu pengembangan dari algoritme ID3. Penelitian  yang  berjudul  "An  IoT  Based  Patient Monitoring  System  Using  Raspberry  Pi"  yang dilakukan oleh [9] membahas mengenai bagaimana  cara  memantau  suhu,  pernapasan, pergerakan  pasien,  dan  hasil  pembacaan  detak jantung. Kemu-dian sinyal sensor tersebut dikirim ke  Raspberry  Pi  dengan  menggunakan  sebuah rangkaian  penguat  dan  signal  conditioning  unit (SCU),  sehingga  rangkaian  penguat  berfungsi untuk memperoleh sinyal selanjutnya mengirimkan sinyal ke Raspberry Pi.
Raspberry Pi merupakan sistem prosesor mini-PC [11].  Pada  penelitian  ini  suhu  tubuh  pasien, gerakan  tubuh,  pemapasan  dan  detak  jantung dilakukan  pemeriksaan  dengan  memakai  sensor dan  dapat  dipantau secara langsung melalui layar monitor  komputer  dengan memakai  Raspberry  Pi serta  pemantauan  melalui  mana  saja  di  dunia menggunakan  sumber internet.
Kemudian penelitian dilakukan oleh saudara [2] dengan  judul  "Klasifikasi  Prediksi  Penyakit Infeksi  Saluran Pemapasan Akut (ISPA) Menggunakan  Algoritme  Decision  Tree  (ID3)". Pada  penelitian  tersebut  melakukan  penelitian yang diperoleh dari software mengenai penerapan Data  mining  yang  berfungsi  untuk  melakukan klasifikasi  prediksi  penyakit  Infeksi  Saluran Pemapasan  Akut  (ISPA)  dengan  memakai metode algoritme Decision Tree.
Decision Tree merupakan suatu metode klasifikasi yang banyak digunakan pada machine learning, hal  ini  karena  decision  tree  mudah diinterpretasi  oleh  manusia.  Decision  Tree  ialah model  prediksi  dengan  memakai  struktur  pohon. Konsep  utama  dari  pohon  keputusan  yaitu  dapat mengubah  data  men-jadi  Decision  Tree  dan aturan  keputusan  sesuai dengan  kebutuhan  [12]. Adapun  keunggulan  utama dengan  menggunakan Decision  Tree  ialah  memiliki  kemampuan  untuk mem-breakdown  proses  dalam  pengambilan suatu  keputusan  yang  sangat  kompleks  menjadi lebih  simple,  sehingga  dalam  melakukan pengambilan keputusan dapat lebih menginterpretasikan solusi dari permasalahan. Konsep  dari  penelitian  ini yaitu  dengan menggabungkan  monitoring  dari  sensor  yang telah  dipasangkan  pada  tubuh  pasien  kemudian dapat langsung mengklasifikasikan sesuai dengan kelas  penyakit  pernapasan  pada  pasien  oleh machine  learning dengan  menggunakan  sebuah metode yaitu decision tree. Dan pada penelitian ini memanfaatkan  perangkat  keras  yaitu  berupa Raspberry  pi  yang  berfungsi  untuk  melakukan proses  klasifikasi  terhadap  pasien  secara real time .

## 2. METODE PENELITIAN
Dibawah  ini  merupakan  diagram  blok  sistem pada  penelitian  yang  dilakukan,  yang  mana perangkat  yang  dibuat  ialah  perangkat  yang memiliki low - cost tetapi  memiliki  performa perangkat  yang  canggih.  Untuk  lebih  jelasnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 1. Diagram Blok Sistem
Dari  diagram  blok  sistem  diatas  dapat  diketahui bahwa sistem pada penelitian ini memiliki sensor yang  berfungsi  untuk  melakukan  suatu  pemeriksaan terhadap  pasien , dan  kemudian  sensor  tersebut dihubungkan  kedalam  suatu  perangkat  pengolah yang berupa Raspberry PI yang termasuk mini-PC. Pada  penelitian  ini  menggunakan  Raspberry  PI karena  perangkat  tersebut  mempunyai  beberapa kemampuan dalam proses pengambilan data serta dapat  melakukan  transfer  data  melalui  jaringan internet. Hal ini dikarenakan alat ini akan menerap- kan machine  learning (ML)  yang  termasuk sub topik dari Artificial Intelligence (Al) yang berfung- si untuk melakukan Analisa terhadap kondisi pasien sesuai dengan masukkan yang berasal dari sensor.
Sebelumnya machin e learning dilatih terlebih dahulu dengan menggunakan data- data  yang  diperoleh  dari  penelitian  sebelumnya yaitu saat melakukan diskusi dengan tenaga medis. Selanjutnya  yaitu  di  deploy  kedalam sequence datasheet, dan kemudian machine learning dilatih dengan memanfaatkan data tersebut.
Blok diagram diatas menjelaskan gambaran sistem secara  umum, maka  untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada diagram alir dibawah ini dan diagram alir  ini  berfungsi  untuk  menjelaskan  mengenai bagaimana cara kerja algoritme dalam melakukan pengklasifikasi  kelas  pasien  penyakit  pemapasan. Dibawah ini ialah diagram dari proses pengklasifi- kasian kelas  pasien penyakit pemapasan .
Gambar 2. Flowchart Sistem Klasifikasi
Masukkan  perangkat  pada  penelitian  ini  adalah sensor-sensor yang terbaca di tubuh seorang pasien kemudian  dilakukan  olah  data  dari  data  sensor tersebut dan training sesuai dengan protokol SARI - WHO.  Setelah  itu , data  tersebut  dapat            dikelom- pokkan  berdasarkan  kelas  penyakit  pernapasan pasien.  Terdapat  tiga  jenis  kelas  pengelompokan pada  perancangan  alat  ini, diantaranya  yaitu kelas ringan  ataupun  sedang  ialah  dalam  kategori penyakit tanpa adanya komplikasi serta pneumonia ringan , kemudian  kelas  berat  ialah  kategori penyakit pneumonia berat, dan yang terakhir  yaitu kelas  kritis  ialah  kategori  penyakit
sindrom  gangguan  pernapasan  akut,  sepsis  dan septic shock.

## 2.1 Desain Perangkat Keras
Pada penelitian ini perancangan perangkat keras ini  meliputi  rancangan  rangkaian  yang  akan dipakai  pada  pasien  penyakit  pernapasan  serta tahap perancangan rangkaian sistem , yang mana nantinya  semua  sensor  yang  digunakan  akan dihubungkan kedalam satu rangkaian sistem dan mengintegrasikan jalannya sensor sehingga dapat melakukan  pengambilan  data  secara  cepat  dan akurat.
Gambar 3. Diagram Perangkat Keras
Terdapat  beberapa  komponen  yang  digunakan dalam  perancangan  rangkaian  elektronika  dian- taranya  yaitu  terdapat  sensor  suhu,  sensor oximeter , flex sensor  yang mana  sensor  tersebut akan  dipasangkan  pada  pasien  yang  terkena penyakit  pernapasan  sehingga  berfungsi  sebagai
alat  pengganti  pemeriksaan  oleh  tim  medis. Kemudian terdapat   Raspberry   Pi  sebagai   mini- PC  yang berfungsi untuk melakukan olah data yang berasal dari sensor dan nantinya dapat ditampilkan di layar monitor.
Dari  rangkaian  elektronika  diatas  dapat  dilihat bahwa terdapat beberapa komponen yang diguna- kan,  diantaranya  yaitu  Raspberry  Pi  sebagai pengendali pada sistem rangkaian ini dan Raspberry Pi  di  sini  berfungsi  untuk  mengontrol  empat  (4) sensor kelas pada layar LCD 20x4. Masing-masing sensor  yang  dipakai  pada  rangkaian  tersebut memiliki  fungsi  yang  berbeda-beda  dimana  flex sensor ini  berfungsi untuk menghitung laju napas pasien  dan  flex  sensor  ini  diletakkan  pada  perut pasien.  Kemudian , sensor  suhu  dan  sensor  oxi memiliki fungsi untuk mengukur suhu dan saturasi oksigen  pada  pasien.  Sensor  suhu  dan  sensor  oxi dapat  dihubungkan  langsung  kedalam  Raspberry Pi , hal  ini  dikarenakan  sensor  suhu  DS18B20 mempunyai keluaran digital dan sensor oxi mema- kai  koneksi  SDA  SCL.  Dan  LCD  20x4  ini berfungsi  guna  menampilkan  basil  klasifikasi
kelas pasien yang memakai koneksi SDA SCL ke Raspberry Pi.

## 2.2 Desain Perangkat Lunak
Setelah  ML  dilatih  dengan  menggunakan  data- data  yang telah diperoleh dari peneliti sebelumnya, selanjutnya yaitu ML dilatih dengan memakai metode algoritme Decision  Tree kemu- dian ML dapat diunggah kedalam suatu sistem yang sudah  terintegrasi  antara  alat  yang  dirancang dengan  sistem  AI  yang  dapat  diinginkan.  Sebe- lum  proses  intekrasi  ML  dengan  AI  dilakukan , langkah  sebelumnya  yaitu  melakukan  kalibrasi sensor  dan  hal  ini  berfungsi  untuk  memastikan bahwa setiap nilai keluaran dapat berjalan secara real time dan akurat dengan nilai error yang kecil yaitu kurang dari 10% .
Gambar 5. Diagram  Perangkat  Lunak
Pada  decision  tree  konsep  data  ini  digambarkan dalam  bentuk  tabel  dengan  atribut  dan  record. Untuk atribut adalah parameter yang dibuat untuk kriteria dalam pembentukan tree. Kemudian proses Decision  Tree , proses di dalam Decision Tree ini mengubah bentuk data (Tabel) menjadi model tree,
mengubah model tree .

## 2.3 Proses Klasifikasi
Dibawah  ini  adalah  gambaran  umun  dari proses pengklasifikasian kelas  pasien penyakit pernapasan.
Gambar 6. Diagram  Proses Klasifikasi
Pada blok diagram diatas data source ialah database informasi  yang  dapat  diambil  dan  dipakai  untuk parameter  dalam  penelitian,  kemudian  proses Knowledge  Di s covery  in  Databa s e ( KDD ) adalah suatu  proses  yang  berfungsi  untuk  mengambil informasi  yang  berada  di dalam  database , terdapat proses data mining  diantara  proses  KDD  kemudian terdapat proses klasifikasi dengan memakai metode Decision  Tree  dan  metode  algoritme  CART  pada
saat pengelompokan  data mining. Dalam mem- bangun  sebuah  sistem  terdapat  hal  penting  yang perlu  diperhatikan  yaitu  membuat  struktur  basis pengetahuan. Ada beberapa data yang dipakai untuk basis  pengetahuan,  dan  adapun  informasi  penyakit ini  diperoleh  dari  berbagai  sumber.  Ter-dapat  enam penyakit yang akan di bahas serta diklasifikasi pada penelitian  ini . Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Penyakit Pernapasan
Penyakit Pernapasan 1 Penyakit Tanpa Komplikasi 2 Pneumonia Ringan 3 Pneumonia Berat 4 Sindrom Gangguan Pemapasan Akut 5 Sepsis 6 Septick Shock
Gejala pada penyakit akan dicari parameter dari tiap- tiap  sensor  yang  akan  digunakan  pada  penelitian. Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 2. Parameter Suhu Parameter Suhu XO Suhu Xl Laju Napas X2 SpO2 X3 Detak Jantung
Kemudian hasil yang didapatkan ialah kelas pasien penyakit  pernapasan  dengan  kelas  ringan  dan sedang , kelas berat,  kelas kritis dan kelas normal. Berikut merupakan variabel output klasifikasi.

## Tabel 3 Parameter Kelas Pasien
Parameter Kelas Pasien 0 Kelas Ringan Dan Sedang 1 Kelas Berat 2 Kelas Kritis 3 Kelas Normal

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengujian Sensor Suhu
Pada  penelitian  ini  menggunakan  sensor  suhu DS18B20.  Keluaran  dari  sensor  suhu  DS18B20 berupa temperatur  aktual,  kemudian  komunikasi antara sensor suhu dan Raspberry Pi memakai One
Wire.  Pengujian  kali ini peneliti  memakai  tiga buah sensor suhu DSl 8B20 dan pembacaan  sensor tersebut  akan  diambil  nilai  rata-rata  dari pembacaan ketiga  sensor  tersebut.  Untuk  basil lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

## Tabel 4. Pengujian Sensor Suhu
Pengujian Termometer Digital (°C) Sensor Suhu (°C) Eror Persen (%) 1 34 . 5 34.4 0 . 28 2 35.8 35.7 0.27 3 36.5 36.4 0 . 27 4 37.7 37.7 0 5 38.1 38.1 0 6 38.6 38.6 0 7 39.8 39.8 0 8 40.5 40.5 0 9 41.1 41.1 0 10 43.2 43.3 0 . 23 Rata-rata Eror 0.10

## 3.2. Pengujian Sensor Flex
Sensor  Flex  pada  alat  ini  berfungsi  untuk mengukur banyaknya napas dalam  satu  menit.
Sensor  flex ini dipasangkan  pada  tubuh  manusia yaitu  di  bagian  perut.  Sensor  flex  memanfaatkan prinsip  resistansi  untuk  parameter  nya.  Yang  mana
ketika manusia mengambil napas dan keadaan perut dengan  posisi  mengembang,  hal  ini  menyebabkan sensor  flex melengkung  sehingga  nilai  ADC  nya juga semakin  Untuk lebih  jelasnya dapat dilihat pada  gambar  tinggi,  kemudian  dari  nilai  ADC
tersebut akan dibawah ini. dilakukan perhitungan dan  nilai  ADC  tertinggi pada  saat  bernapas  yang dilakukan perhitungan secara  counting  selama  60 detik. Untuk  lebih  jelasnya dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 6. Grafik Laju Pernapasan
3.3. Pengujian Sensor MAX30102
Terdapat  dua  parameter  yang  dapat  dibaca  oleh sensor  MAX30102 , diantaranya  yaitu  saturasi oksigen  (SpO2)  dan  detak  jantung  (BPM).
Dibawah ini merupakan perbandingan pembacaan saturasi  oksigen  (SpO2)  dari  sensor  MAX  30I  02 dengan  alat  oximeter.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada tabel dibawah  ini.
Tabel 5. Pengujian Sensor Oximeter Pengujian Sensor (%) Oximeter (%) Eror persen (%) 1 98 99 1.02 2 98 95 3.00 3 98 92 6.10 4 100 95 5.00 5 100 96 4.00 6 98 96 2 . 00 7 99 95 4.00 8 99 99 0.00 9 100 91 9.00 10 81 90 7.10 Rata-rata Eror 4.12
Pengujian  pembacaan  parameter  nilai  saturasi oksigen  (BPM)  dari  sensor  MAX  30102  ini dibandingkan  dengan  pembacaan  nilai  saturasi
oksigen (BPM) dari alat oximeter. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 6. Pengujian Sensor Detak Jantung Pengujian Sensor (BPM) Oximeter (BPM) Eror persen (%) 1 78 76 2.56 2 78 76 2.56 3 77 76 1.29 4 77 78 1.29 5 77 77 0 6 78 78 0 7 79 79 0 8 90 82 8.88 9 84 82 2 . 38 10 88 83 5.68 Rata-rata Eror 2.46

## 3.1. Algoritma Decision Tree
Pada  algoritma  decision tree  pada  library sklearn terdapat beberapa variabel,  diantaranya  yaitu variabel X[0] ialah variabel dari sensor suhu, X[l] adalab  variabel  sensor  flex  atau laju napas , X[2] yaitu variabel saturasi oksigen (SpO 2 ) dan variabel
X[3]  adalah  parameter  detak  jantung  (BPM). Untuk nilai keluaran yang dibasilkan pada pobon keputusan berupa value berisi array  basil klasifikasi yaitu [0, 1, 2 ,3]. Untuk lebih jelasnya dapat  dilihat  pada  gambar  4 . 13  berikut merupakan pohon keputusan dari data dummy.
Gambar 7. Pohon Keputusan

## 3.2. Pengujian Metode
Pengujian pada penelitian ini terdiri dari pengujian model  dan  pengujian  pada  alat  secara  langsung. Hasil  dari  model  decision  tree  yang  dalam penelitian  ini  akan  diterapkan  pada  alat  dan berfungsi  untuk  melakukan  diagnose  dini  guna penentuan  kelas  pasien  terhadap  penyakit pemapasan sesuai dengan pembacaan nilai sensor yang telah terpasang.
Selanjutnya melakukan pengujian model decision tree yaitu dengan memasukkan variabel dari  parameter  yang  akan  digunakan. Adapun variabel  yang  diinputkan  berupa  array  dengan urutan suhu, laju napas, SpO2, dan detak jantung . Kemudian  setelah  memasukkan  variabel  dai masing-masing  parameter,  maka  diperoleh  hasil dari klasifikasi kelas pasien penyakit pemapasan dengan memakai decision tree
Tabel 7. Pengujian Metode
No Suhu Laju Napas SpO 2 Detak Jantung Kelas Prediksi Keterangan 1 38 12 95 60 0 0 Sesuai 2 38 17 97 80 0 0 Sesuai 3 38 20 100 100 0 0 Sesuai 4 38 25 90 100 Sesuai 5 39 27 85 105 Sesuai 6 40 30 80 110 1 1 Sesuai 7 35 20 85 105 2 2 Sesuai 8 34 25 87 110 2 2 Sesuai 9 33 30 80 100 2 2 Sesuai 10 36 17 99 100 3 3 Sesuai 11 37 13 96 90 3 3 Sesuai 12 36 20 97 82
3 3 Sesuai

## 3.3. Pengujian Alat
Penelitian  ini  memakai  bahasa  pemrograman Python  dengan  mini-PC  yaitu  Raspberry  Pi. Kemudian  model  yang  sebelumnya  telah  dibuat akan diimplementasikan kedalam Raspberry Pi , lalu model  akan  memprediksi  berdasarkan  dengan klasifikasi  dari  data  yang  sebelumnya  telah diambil secara langsung menggunakan alat.
Untuk  cara  kerja  alat  yang  dipakai  guna mengklasifikasikan  kelas  pasien  dengan  penyakit pemapasan  ini  ialah  dengan  memasangkan  tiap sensor-sensor  pada  tubuh  pasien  (responden). Yang mana  untuk  sensor  suhu  diletakkan  pada lengan  bagian  tengah  atau s ikut  bagian  dalam ,
kemudian sensor MAX30102 ini diletakkan pada jari-jari tangan, sensor flex diletakkan pada perut bagian  atas  dan  berfungsi  untuk  mengukur  laju pemapasan . Apabila semua sensor telah terpasang sesuai  dengan  letaknya , maka  program  akan dijalankan, dan akan muncul tampilan "Loading..." pada LCR. Hal ini berarti bahwa program Phyton dalam  keadaan  berjalan.  Proses  ini  berlangsung selama 3 menit , yang mana masing-masing sensor membutuhkan waktu satu menit untuk mengambil data  pada  responden.  Dibawah  ini  ialah  tampilan dari LCD pada alat.
Gambar 8. Tampilan LCD Proses Klasifikasi
Teknik mapping dipakai untuk pembacaan  sensor diperoleh,  proses  selanjutnya  adalah  melakukan saat proses klasifikasi. Teknik mapping pada alat ini klasifikasi  guna  menentukan  kelas  penyakit.  Hasil yaitu untuk membaca sensor satu  persatu  dimulai
keluaran klasifikasi dan nilai dari parameter suhu , dari pembacaan sensor suhu, sensor MAX30102  laju  napas,  SpO2, dan detak jantung akan  sampai  sensor  flex.  Apabila  seluruh parameter telah ditampilkan  pada layar LCD.
Tabel 8. Hasil Klasifikasi Terhadap Responden
Hasil Klasifikasi Terhadap Responden Parameter Hasil Kelas Prediksi Suhu 36 Laju napas 17 N ormal Normal Saturasi Oksigen 99 [3] [3] Detak Jantung 100
Tabel  diatas ialah tabel basil pengujian alat  untuk diagnose dini yang telah dilakukan oleh responden. Berdasarkan  tabel  basil  pengujian  diatas  dapat diketahui bahwa sensor suhu yang terbaca sebesar 36°C.  Pada  pembacaan  parameter  laju  napas diperoleh  nilai  laju  pemapasan  sebesar  17x/menit. Pada  pembacaan  saturasi  oksigen  diperoleh  nilai saturasi oksigen sebesar 99%, dan pada pembacaan sensor  detak  jantung,  diperoleh  nilai  sebesar  100 BPM.  Kemudian  setelah  semua  parameter  dari sensor  diperoleh,  maka  alat tersebut  dapat  dengan otomatis melakukan klasifikasi kelas sesuai dengan penyakit yang terdapat pada responden tersebut. Hasil  pengklasifikasian  pada  responden  1  apabila dilakukan  perbandingan  dengan  kelas  penyakit yang telah dibuat , maka masuk ke dalam kelas (3) yaitu normal. Kemudian pada kolom prediksi saat memakai  alat,  LCD  menunjukkan  tampilan  kelas (3) yaitu normal juga. Sehingga dalam hal ini dapat dikatakan bahwa pengujian pada responden 1 hasil klasifikasi  nya  sudah  sesuai  dengan  model  yang telah dibuat dalam penelitian  ini.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian dengan judul "Prototype Sistem  Klasifikasi  Kelas  Pasien  Penyakit Pemapasan Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Metode  Decision  Tree"  dapat  diketahui  bahwa proses klasifikasi atau pengelompokan penyakit pernapasan dengan menggunakan metode decision tree mempunyai beberapa tahap. Tahap pertama  yaitu  pengambilan  data  yaitu  dengan mengumpulkan  dummy  data  dan  kemudian  di training lalu dilakukan testing. Tahap kedua yaitu pembuatan pohon keputusan (decision tree) dan hasil  klasifikasi  kelas  pasien  (responden) penyakit pernapasan terdapat 4 kelas yaitu, kelas ringan dan sedang , kelas  berat , kelas  kritis , dan kelas  normal.  Kemudian  kinerja  dari  penelitian alat  diagnose  dini dengan  metode  decision  tree sebagai  metode  untuk  melakukan  klasifikasi kelas  pasien  (responden)  penyakit  pernapasan sudah baik saat proses pengujian secara prediksi
maupun pengujian secara              langsung.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] M.  D.  Ariyawan,  "Aplikasi  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Umum  Pada  Manusia Berbasis  Web,"  J  Elektron.  Ilmu  Komput. Udayana, vol. 7, no. 2, pp. 59- 67, 2018.
[2] S.  Muhami,  "Klasifikasi  Prediksi  Penyakit Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA) Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree (ID3)," 2018.
[3] M. Khan and S. T. Khan, "Epide-miology and Progress So Far," Molecules, vol. 26 (1), pp. 1- 25, 2021.
[4] WHO,  "Severe  Acute  RespiratoryInfections Treatment Centre," World Heal. Organ. Puhl., no. March, p. 120, 2020, [Online]. Available: https://apps.who.int/iris/bitstre-am/  handle/10 665/331603/WHO-2019-nCoV-SARI treat- ment  center-2020.1-eng.pdf?sequenc  =l&is Allowed=y.
[5] O.  Taiwo  and  A.  E.  Ezugwu,  "Smart  health care  support  for  remote  patient  monitoring during  covid-19  quarantine,"  Informatics Med.Unlocked, vol. 20, p. 100428, 2020, doi: 10.1016/j.imu.2020.100428.
[6] U. Khaira, N. Syarief, and I. Hayati, "Prediksi Tingkat  Fertilitas  Pria  Dengan  Algoritma Pohon  Keputusan  Cart,"  Progr.  Stud.  Sist.  In formasi, Fak. Sains dan Tek-nol. Univ. Jam-bi, vol. 5, no. 1, pp. 35- 42, 2020.
[7] I.  Fibriani,  Widjonarko  ,  A.  Prasetyo,  A.  M. Raharjo,  and  D.  E.  Irawan,  "Multi  Deep Leaming  to  Diagnose  COVID-19  in  Lung  X-Ray Images  with  Majority  Vote  Tech-nique,"  Int.  J Intell. Eng. Syst., vol. 13, no. 6, pp. 560- 568, 2020, doi: 10.22266/ijies20 20. 1231. 49.
[8] D.  P.  Sukma,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo, "Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi Iden- tifikasi  Tingkat  Kerusakan  Peralatan  Labor Teknik  Komputer  Jaringan  Meng-gunakan Metode Decision Tree," vol. 3, pp. 275- 280, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i 4.78.
[9] Kumar,  "An  IoT  Based  Patient  Monitoring System Using Raspberry Pl," 2016.
[10] D.  Sartika  and  Yupianti,  "Klasifikasi  Penya- kit  Tiroid  Menggunakan  Algoritma  C4.  5,"  J Sci. Technol., vol. 13, no. 1, pp. 71- 76, 2020.
[11] M.  E.  Gumilang  and  W.  Sugeng,  "Implemen tasi  alat  pendeteksi  detak  jantung  berbasis raspberry p i," vol. 2, no. 1, pp. 28- 29, 2016.
[12] R.  Latifah,  E.  S.  Wulandari,  and  P.  E.  Kresh na,  "Model  Decision  Tree  Untuk  Prediksi Jadwal  Kerja  Menggunakan  Scikit-Learn,"  J Univ. Muhammadiyah Jakarta, pp. 1- 6, 2019,
[Online]. Available:https: //jurnal.umj.
ac.id/index.php/semnastek/article/download/5
239/3517.