## IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5 UNTUK PREDIKSI PENYAKIT DIABETES
Noviandi
Program Studi Rekam Medis dan Informasi Kesehatan, Fakultas Ilmu-Ilmu Kesehatan, Universitas Esa Unggul, Jakarta Jalan Arjuna Utara No. 9, kebon Jeruk, Jakarta 11510 noviandi@esaunggul.ac.id

## Abstract
Diabetes mellitus (DM) is a chronic disease that causes death. Uncontrolled, identified and unpredictable  increases  in  blood  sugar  quickly  lead  to  complications.  In  data  mining, many have used approaches to predict the disease, one of which is the use of algortima decison tree C4.5. The motive of this study is to build a predictive model of the likelihood of diabetic patients with the C4.5 algorithm and see the  akurasi of the resulting model.
Prediction models are made using Pima Indians Diabetes Databases  (PPID) data sourced from  the  UCI  Machine  Learning  Repository.  Prediction  model  with  C4.5  decision  tree algorithm has 70.32% akurasi by producing 9 rules, with the number of classes “not” as many as 4 rules and classes “yes” as many as 5 rule to predict DM disease.
Keyword: diabetes, decision tree C4.5, Accuracy

## Abstrak
Diabetes  Melitus  (DM)  adalah  salah  satu  penyakit  penyakit  kronis  yang  menyebabkan kematian.  Peningkatan  gula  darah  yang  tidak  terkontrol,  teridentifikasi  dan  tidak terprediksi dengan cepat mengakibatkan terjadinya komplikasi. Dalam data mining telah banyak menggunakan pendekatan-pendekatan dalam melakukan prediksi penyakit salah satu  nya  penggunaan  algortima  decison  tree  C4.5.  Motif  dari  penelitian  ini  adalah membangun sebuah model prediksi kemungkinan diabetes pasien dengan algoritma C4.5 dan  melihat  akurasi  dari  model  yang  dihasilkan.  Model  prediksi  dibuat  dengan menggunakan  data  Pima  Indians  Diabetes  Databases  (PPID)  yang  bersumber  dari  UCI Machine  Learning  Repository.  Model  prediksi  dengan  algoritma decision  tree C4.5 memiliki  akurasi  70.32%  dengan  menghasilkan  9  rule,  dengan  jumlah  class  tidak sebanyak 4 rule dan 5 rule class iya untuk melakukan prediksi penyakit DM.
Kata kunci : Diabetes, C4.5 decision tree , Akurasi
Pendahuluan Diabetes  mellitus  (DM)  merupakan penyakit gangguan metabolik akibat pankreas  tidak  memproduksi  cukup  insulin atau  tubuh  tidak  dapat  menggunakan  insulin yang  diproduksi  secara  efektif  sehingga terjadi  peningkatan  konsentrasi  glukosa dalam darah yang dikenal dengan hiperglikemia. DM dapat dibagi atas diabetes tipe  1,  yang  terjadi  karena  produksi  insulin yang  tidak  memadai  oleh  pankreas  dan diabetes  tipe  2,  terjadi  karena  kegagalan  sel dalam respon efektif terhadap insulin yang di produksi  oleh  pancreas(1).  Peningkatan penyakit  DM  setiap  tahun  selalu  terjadi.  (1) mengatakan  bahwa  penderita  penyakit  DM telah  mencapai  382  juta  pada  tahun  2013 yang  membawa  6,6%  dari  total  populasi orang  dewasa  didunia.  Riskesdas  2013 penyakit  DM  di  Indonesia  adalah  6.9%  dari total populasi orang diatas 15 tahun.
Diabetes
adalah faktor resiko penyebab terjadinya komplikasi mikrovaskuler.  Penderita  DM  mengakibatkan penyakit  cardio  vascular  dua  hingga  empat kali lebih banyak dibandingakan dengan yang bukan  penderita  DM.  Kerusakan  vascular mikro  dan  akibat  penyakit  vascular  kardio adalah  retinopati  dan  neuropati.  Dampak yang diakibatkan penyakit DM tesebut, maka dilakukan prediksi awal.
Kegiatan  dalam  melakukan  prediksi terhadap  berbagai  penyakit  telah  banyak dilakukan  dalam  berbagai  bidang  keilmuan salah satunya bidang ilmu komputer science. Banyak  percobaan  yang  di  lakukan  peneliti dengan  menggunakan  teknik  data  mining untuk  memprediksi  penyakit  menggunakan berbagai  algoritma  seperti  Naïve  Bayes, Decission  Tree,  SVM,  J48  dan  lain-lain. Penelitian  yang  dilakukan  (2) melakukan peningkatan terhadap algoritma K-means dan algoritma  regresi  logistik  untuk  memprediksi
penyakit diabetes tipe 2. Dataset yang diukur terdiri  atas  beberapa  variabel,  yaitu number of times pregnant, plasma glucose concentration  at  2h  in  an  oral  glucose tolerance  test,  diastolic  blood  pressure, triceps skin fold thickness, 2-h serum insulin, BMI,  diabetes  pedigree  function dan age. Model  yang  dihasilkan  memiliki  akurasi prediksi  3,04%  sehingga  model  tersebut bermanfaat untuk manajemen kesehatan. (3) melakukan  deteksi  penyakit  diabetes  dengan menggunakan  data Pima  Indians  Diabetes Databases (PIDD).  Algoritma  Decission  Tree, SVM  dan  Naïve  Bayes  digunakan  untuk memprediksi  penyakit  diabetes.  Kinerja  dari ketiga  algoritma  dievaluasi  pada  berbagai ukuran.  Algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  nilai akurasi  tertinggi  76,30%  dibandingkan dengan  dua  algortima  lainnya.  Penerapan algoritma  C4.5  dilakukan  (4)  dengan menggabukan  C4.5  dan  adaboost  untuk
prediksi  penyakit  jantung.  Model  prediksi penyakit  jantung  dengan  algoritma  C4.5 memiliki nilai akurasi 86.59%.
Choubey et al dalam(5) menggunakan Genetic  Algoritma  (GA)  dan  Naïve  Bayes untuk klasifikasi penyakit diabetes. Algoritma GA  digunakan  dalam  menyeleksi  atribut, sedangkan  algoritma  naïve  bayes  sebagai metode  dalam  klasifikasi.  Hasil  eksperimen menunjukkan bahwa kedua algoritma tersebut  memberikan  klasifikasi  yang  lebih baik  terhadap  dataset  PIDD  untuk  diagnosia penyakit diabetes.
Penelitian  ini  melakukan  prediksi secara  diagnostik  apakah  pasien  menderita penyakit diabetes
dengan
meng- implementasi  algoritma  C4.5,  terhadap wanita yang telah melahirkan dengan melihat beberapa faktor lainnya.

## Start
Pengumpulan Data
(pima-indians-diabetes-database)
Pembagian Dataset Data Training Data Testing Model Prediksi Penyakit Diabetes Uji Model Prediksi Evaluasi Performance
Hasil
Gambar 1 Diagram Model yang Diusulkan

## Metode Penelitian
Dataset  diabetes  yang  digunakan adalah data sekunder dari database kesehatan Pima  Indians  Diabetes  Dataset
(PPID)
yang dapat diakses melalui https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians- diabetes-database . Data  terdiri  atas  768 record  dengan  beberapa  variabel  prediktor
medis  (jumlah  kehamilan  pasien,  kadar  gula darah,  tekanan  darah,  tingkat  insulin,  BMI, usia)  dan  satu  variabel  target.  Data  kadar gula  darah  diperiksa  pada  pasien  yang  telah berpuasa  selama  8  sampai  10  jam  dan kemudian  diberi  beban  glukosa  sebanyak  75 gram.  Kategori  kadar  gula  darah  normal adalah  ≤  139,  prediabetes  140  sampai
dengan  199  dan  di  kategorikan  diabetes  ≥ 200.  Kategori  data  insulin  adalah,  0 menyatakan  bahwa  tidak  ada  insulin  dalam serum  darah  pasien,  >  41  U/ml  adalah
resistensi  insulin.  Kategori  BMI  menurut WHO, kategori kurus adalah < 18.5, kategori normal  18.5  sampai  dengan  25.0  dan kategori gemuk adalah > 25.0.

## Tabel 1 Data Penyakit Diabetes
National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases Jumlah Wanita Melahirkan Kadar Gula Darah Tekanan Darah Insulin Body Mash Index Usia  Outcome 6 148 72 0 33.6 50 1 1 85 66 0 26.6 31 0 8 183 64 0 23.3 32 1 1 89 66 94 28.1 21 0 0 137 40 168 43.1 33 1 5 116 74 0 25.6 30 0 3 78 50 88 31 26 1 10 115 0 0 35.3 29 0 2 197 70 543 30.5 53 1 8 125 96 0 0 54 1 4 110 92 0 37.6 30 0 10 168 74 0 0 38 0.537 10 139 80 0 0 27.1 1.441 1 189 60 23 846 30.1 0.398 5 166 72 19 175 25.8 0.587 7 100 0 0 0 30 0.484 0 118 84 47 230 45.8 0.551 7 107 74 0 0 29.6 0.254 1 103 30 38 83 43.3 0.183 1 115 70 30 96 34.6 0.529 3 126 88 41 235 39.3 0.704 8 99 84 0 0 35.4 0.388 7 196 90 0 0 39.8 0.451 9 119 80 35 0 29 0.263 11 143 94 33 146 36.6 0.254 Sumber: www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database
Pembagian Dataset
Dataset  diabetes  dibagi  menjadi  data training  dan  data  testing.  Data  training digunakan untuk menghasilkan model prediksi  dengan  menggunakan  algoritma decision tree C4.5 dan data testing digunakan untuk  melihat  performa  model  prediksi  yang dihasilkan. Pembagian data training dan data testing  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode k fold cross validation dengan jumlah fold = 10

## Decision tree
Decision tree adalah algoritma supervised  machine  learning yang  digunakan untuk  memecahkan  masalah  klasifikasi. Tujuan utama menggunakan algoritma decision  tree, karena  algoritma  C4.5  mampu menghasilkan  model  prediksi  secara  spesifik dalam  bentuk  aturan  yang  mudah  untuk diimplementasikan.  Dalam decision  tree
memiliki  root  node  dan  internode  untuk melakukan  prediksi  dan  klasifikasi.  Ada beberapa tahap dalam membuat decision tree c4.5(6) yaitu:
1. Tentukan  atribut  yang  akan  dijadikan akar  dengan  menentukan  nilai  entropy terendah  dan  nilai  gain  tertinggi. Menentukan nilai entropy dengan rumus:
( )     ∑ (1)

## 2. Tentukan nilai gain, dengan rumus:
(    ) ( )   ∑ ( ) ( )
(2)
3. Membuat  cabang  untuk  masing-masing nilai.
4. Membagi setiap kasus menjadi cabang.
5. Mengulang proses untuk masing-masing cabang, sehingga semua kasus memiliki kelas yang samA

## Evaluasi Performance
Evaluasi kinerja model klasifikasi yang dihasilkan,  dilihat  berdasarkan  pada  hasil pengujian objek yang diprediksi dengan benar dan  salah.  Model  klasifikasi  akan  ditentukan nilai  akurasi.  Akurasi  dalam  klasifikasi
menentukan  persentase  ketepatan  record data  yang  di  klasifikasikan  secara  benar(7). Hasil  hitungan,  ditabulasi  kedalam  bentuk confusion  matrix  yang  memiliki  jumlah  nilai true positif (TP), false negative (FN) dan true negative (TN).

## Instrumen Penelitian
Perangkat lunak yang digunakan untuk membuat  model  prediksi  penyakit  diabetes adalah Rapidminer.
Hasil dan Pembahasan
Gambar 2.
Decision tree klasifikasi penyakit diabetes menggunakan algoritma C4.5 Decision  tree klasifikasi  penyakit diabetes
pada
gambar
2 dengan menggunakan algoritma C4.5 terdapat 9 rule, dengan  jumlah  class  tidak  sebanyak  4  rule
dan  5  rule  class  iya  dikategorikan  penyakit diabetes.
Confusion Matrix Decision tree Algoritma C4.5
Tabel 2.
Confusion Matrik Decision tree Algoritma C4.5 True (Iya) True (Tidak) True (Tidak) Class Precision Pred. Iya 480 25 174 70.69% Pred. Tidak 0 0 0 0.00% Pred. Tidak 25 4 60 67.42% Class Recall  95.05%  0.00%  25.64%
Pada Tabel 2 menunjukkan bahwa nilai true  positif mengidap  penyakit  DM  dengan nilai precision adalah  70.69%  dan  false negative 67.42% dari 768 wanita melahirkan. Metode algoritma C4.5 yang digunakan, maka
model prediksi yang dihasilkan memiliki class recall  true  negative 95.05%  dan false negative 25.64%.
Nilai  akurasi  dari  model decision  tree algoritma  C4.5  untuk  prediksi  penyakit  DM adalah  70.32%.  Hasil  akurasi  yang  diperoleh dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  dapat digunakan  untuk  membuat  GUI  atau  aplikasi yang  dapat  digunakan  untuk  membantu dokter  dan  pasien  DM  dalam  mendiagnosa penyakit DM.

## Kesimpulan
Penedeteksian penyakit diabetes menjadi  salah  satu  hal  yang  sangat  penting dalam  dunia  medis.  Dalam  penelitian  yang dilakukan  adalah  membuat  model  prediksi penyakit  diabetes.  Prediksi  penyakit  diabetes dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma decision  tree C4.5.  Akurasi  model  prediksi adalah  70.32%  dengan  9  rule  dengan  4  rule dengan  class  tidak  dan  5  rule  dengan  class tidak.  Penelitian  yang  dilakukan  nantinya, dari  hasil  rule  yang  telah  diperoleh  dapat digunakan untuk perancangan aplikasi berbasis  android  untuk  deteksi  penyakit diabetes.

## Daftar Pustaka
1.  Perveen  S,  Shahbaz  M,  Guergachi  A, Keshavjee  K.  Performance  Analysis  of Data  Mining  Classification  Techniques  to Predict  Diabetes.  Procedia  Comput  Sci
[Internet]. 2016;82(March):115–21. Available from:
http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2016.04 .016
2.  Wu  H,  Yang  S,  Huang  Z,  He  J,  Wang  X.
Type 2 diabetes mellitus prediction model based  on  data  mining.  Informatics  Med Unlocked [Internet].
2018;10(August 2017):100–7. Available
from: https://doi.org/10.1016/j.imu.2017.12.00 6
3.  Sisodia  D,  Sisodia  DS.  Prediction  of Diabetes  using  Classification  Algorithms. Procedia Comput
Sci [Internet]. 2018;132(Iccids):1578–85.
Available
from:
https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.1 22 4.  Rohman  A,  Suhartono  V,  Supriyanto  C. Penerapan algoritma c4.5 berbasis.
2017;13:13–9.
5.  Choubey  D,  Paul  S,  Kumar  S,  Kumar  S. Classification  of  Pima  indian  diabetes dataset  using  naive  bayes  with  genetic algorithm  as  an  attribute  selection. Commun Comput Syst [Internet].
2017;451–5. Available from:
http://www.crcnetbase.com/doi/10.1201/ 9781315364094-82
6.  Santosa B, Umam A. Data Mining dan Big Data  Analytics:  Teori  dan  Implementasi Menggunakan Python & Apache Spark. 1st ed.  Isa,  editor.  Yogyakarta:  Penebar Media Pustaka; 2018.
7.  Mochammad  Yusa,  Utami  E,  Luthfi  ET.
Evaluasi  Performa  Algoritma  Klasifikasi Decision  tree ID3  ,  C4,5  dan  Cart  pada Dataset Readmisi Pasien Diabetes. InfoSys J. 2016;4(1):23–34.