## Pemodelan Klasifikasi Untuk Menentukan Penyakit Diabetes dengan Faktor Penyebab Menggunakan Decision Tree C4.5 Pada Wanita
Nining Nur Habibah*, Alwis Nazir, Iwan Iskandar, Fadhilah Syafria, Lola Oktavia, Ihda Syurfi
Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1, *11950121722@students.uiun-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 iwan.iskandar@uin-suska.ac.id,
4 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id, 5 lola.oktavia@uiun-suska.ac.id, 6 ihdasyurfi11@gmail.com Email Penulis Korespodensi: 11950121722@students.uin-suska.ac.id Submitted: 25/05/2023 ; Accepted: 30/06/2023 ; Published: 30/06/2023
Abstrak – Diabetes  erat  kaitannya  pankreas,  dimana  pankreas  memproduksi  hormon  alamiah  insulin,  akan  tetapi  fungsinya bermasalah yang menyebabkan naiknya tensi gula dalam  darah di  tubuh.   Naiknya tensi darah dapat  membuat  fungsi organ didalam  merusak  fungsi  organ  ditubuh  seseorang  seperti  ginjal,  jantung,  dan  otak.  Dimana  membuat  seseorang  mempunyai riawayat penyakit  diabetes.  Diabetes  yang  menyerang orang  dewasa  dapat  dicegah  melalui  olahraga  dan  pola  makan  yang teratur dan sehat . Menurut Organisasi International Diabetes Federation (IDF) memperkirakan sedikitnya terdapat 19,5 jutaan penduduk negara Indonesia antara usia 20 hingga 79 tahun  menderita diabetes tahun 2021. China berada di posisi pertama penderita diabetes sebanyak 140,9 juta jiwa. India di urutan selanjutnya dengan jumlah pengidap diabetes sebesar 74,2 juta jiwa.  Oleh  karena  itu,  diagnosis  dini  sangat  penting  karena  bertujuan  untuk  mengurangi  diabetes  dan  komplikasi  diabetes dikemudian  hari.  Perlunya  dilakukan  pendataan  pasien  penderita  diabetes  yang  diharapkan  mampu  untuk  dilakukannya pencegahan.  Oleh  sebab  itu  menerapkan teknik  klasifikasi  dengan  data  mining  dengan  algoritma  C4.5.  Dimana  klasifikasi tersebut  dapat  mencapai  ketelitian  yang unggul.  Algoritma  C4.5  umumnya  digunakan dalam  menentukan node  dari  pohon keputusan. Berdasarkan hasil pengujian, akurasinya 76,67 persen, presisi 72 persen, dan recall 41,67 persen.
Kata Kunci: Algoritma Decision Tree; Diabetes; Data Mining ; Klasifikasi; Pohon Keputusan;
Abstract – Diabetes is closely related to the pancreas, where the pancreas produces the natural hormone insulin, but its function is problematic which causes an increase in blood sugar levels in the body. Rising blood pressure can affect organ function in damaging the function of organs in a person's body such as the kidneys, heart and brain. Where makes a person have a history of diabetes. Diabetes that attacks adults can be prevented through exercise and a regular and healthy diet. According to the International Diabetes Federation (IDF) organization, it is estimated that at least 19.5 million Indonesian people between the ages of 20 and 79 will suffer from diabetes in 2021. China is in first place with diabetes with 140.9 million people. India i s next in line with the number of people with diabetes of 74.2 million people. Therefore, early diagnosis is very important because it aims to reduce diabetes and diabetes complications in the future. It is necessary to collect data on patients with diabetes who are expected to be able to do prevention. Therefore applying classification techniques with data mining with the C4.5 algorithm. Where the classification can achieve better accuracy. Algorithm C4.5 is generally used in determining the nodes of a decision tree. Based on the test results, the accuracy is 76.67 percent, the precision is 72 percent, and the recall is 41.67 percent.
Keywords : Decision Tree Algorithm; Diabetes; Decision Tree; Classification; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  organ  dalam  yang  termasuk  kronis  adalah  penyakit  diabetes.  Penyakit  naiknya  kadar  gula  darah  atau diabetes berhubungan erat dengan pankreas, dimana mempunyai fungsi untuk insulin, namun fungsinya membuat hormon alamiah dari insulin. Naiknya diabetes dalam tubuh manusia melemahkan kerja dari organ dalam tubuh. Yang menyebabkan penderitanya mengalami diabetes. Pencegahan yang dapat dilakukan adalah melalui olahraga dan pola makan yang teratur dan sehat [1].
International Diabetes Federation (IDF) memperkirakan setidaknya 19,5 jutaan orang di negara Indonesia yang usia antara 20 dan 79 tahun akan menderita penyakit ini pada tahun 2021. China berada di posisi pertama penderita diabetes sebanyak 140,9 juta jiwa. India di urutan selanjutnya dengan jumlah pengidap diabetes sebesar 74,2 juta. Tujuan dilakukannya penelitian adalah untuk mengerti apakah seseorang menderita penyakit diabetes dengan  meneliti  beberapa  faktor  penyebab  penyakit  diabetes. Beberapa  faktor  penyebab  tersebut  adalah pregnancies,  glucose,  insulin  dan  lain  sebagainya.  Diagnosis  dini  sangat  penting  karena  bertujuan  untuk mengurangi  diabetes  dan  komplikasi  diabetes  dikemudian  hari.  Perlunya  dilakukan  pendataan  pasien  penderita diabetes yang diharapkan mampu untuk dilakukannya pencegahan. Dataset penelitian ini berasal dari kaggle yang isi datanya diambil dari Rs Pima India yang berisi data penyakit diabetes pada wanita [1].
Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan nama sering dipakai untuk menyebut data mining, dimana proses yang dipakai untuk mengumpulkan, memakai data dalam keterkaitan pola ukuran yang mencakup luas. Teknik ini dipakai dalam proses mengambil penentu kedepannya dengan fakta keputusan sebelumnya yang telah lalu. Metode data mining biasa digunakan untuk menentukan pola data yang luas. Salah satu teknik analisis data mining yaitu klasifikasi [2].
Selama klasifikasi, objek data dievaluasi untuk menetapkannya ke  kategori tertentu dari jumlah kategori yang tersedia. Pengklasifikasi membuat model berdasarkan data pelatihan yang ada dan kemudian menggunakan model tersebut untuk mengklasifikasikan data baru dengan melatih/mempelajari fungsi tujuan yang meletakan tiap
atribut (fitur) ke sekumpulan kelas yang sesuai. Salah satu algoritma klasifikasi yang dipakai dalam penelitian ini adalah pohon keputusan  [3]
Decision  Tree  adalah  algoritme  yang  termasuk  dalam  pembelajaran  supervised  machine  atau  salah  satu pendekatan dalam pembelajaran mesin untuk mengembangkan model yang dapat mempelajari pola atau hubungan dalam data input-output yang ada, sehingga dapat melakukan prediksi atau klasifikasi yang akurat pada data baru yang  belum  dilihat  sebelumnya  untuk  memecahkan  masalah  klasifikasi  yang  bertujuan  untuk mengimplementasikan dengan mudah aturan model prediksi secara spesifik. Decision tree mempunyai root node serta internode dalam melakukan proses prediksi dan klasifikasi. Dengan penelitian yang menggunakan metode Decision Tree ini untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes, memungkinkan untuk mengetahui apakah faktor penyebab diabetes yang dialami seseorang seperti faktor banyaknya mengalami kehamilan, tekanan darah, kadar massa  tubuh,  usia,  dan  lain  sebagainya  merupakan  indikator  yang  membuat  seseorang  mengalami  diabetes. Dengan  mengetahui  apa  saja  faktor  penyebab  penyakit  diabetes  diharapkan  bisa  menurunkan  faktor  penyakit diabetes  dimasa  yang  akan  datang  dan  dapat  dilakukannya  penanganan  yang  sesuai.  Hasil  dari  penggolongan penyakit diabetes tersebut kemudian diproses melalui data mining [5].
Algoritma C4.5 merupakan cara yang merekomendasikan yang dipakai untuk mengembangkan data secara segmentasi sesuai dengan kekuatan prediksinya. Biasa untuk membangun pohon keputusan dari dataset pelatihan diberikan.  “Keuntungan  dari  algoritma  ini  adalah  memungkinkan  menggunakan  lebih  sedikit  standar  secara signifikan.”  [4].
Di  metode  klasifikasi,  Algoritma  Decision  Tree  banyak  digunakan  oleh  peneliti  untuk  melakukan pengelompokan penyakit diabetes. Salah satunya yang dilakukan oleh Bagas Aulifia Riski Putra Wahyu et al dalam penelitian  yang  membahas  tentang  diagnosa  dini  terhadap  penderita  diabetes  untuk  mengurangi  adanya  resiko penyakit diabetes [5]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Noviandi dalam memprediksi penyakit diabetes untuk mendeteksi penyakit diabetes. Di penelitian ini memakai algoritma C4.5 dalam membuat prediksi diagnostik tentang apakah pasien menderita diabetes, dengan mempertimbangkan beberapa faktor lainnya [6]
Penelitian yang dilakukan oleh Sanni Ucha Putri et al dalam judul penelitian penerapan data mining untuk memprediksi penyakit diabetes melalui algoritma C4.5. Tujuannya untuk membangun model prediktif memakai algoritma data mining C4.5 yaitu membangun pohon keputusan dan pengujian dengan rapidminner supaya dapat menangkal  penyakit  yang  dilaksanakan  secara  cepat.  Penelitian  ini  memiliki  berbagai  ciri    yakni beban  massa tubuh,  umur,  tensi  darah,  detak  jantung  dan  kadar  glukosa  darah.  Hasil  penelitian  ini  menjadi  patokan  supaya mengetahui, berdasarkan karakteristik yang diberikan, apakah seseorang berisiko terkena diabetes atau tidak [4]
Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh I Made Agus Oka Gunawan et al dalam penelitian yang berjudul klasifikasi penyakit jantung menggunakan algoritma decision tree series C4.5 dengan rapidminer. Pendalamannya menggunakan  c4.5  sebagai  mengklasifikasikan  data  penyakit  jantung.  Algoritma  C4.5  dari  rangkaian  pohon keputusan  diproses  menggunakan  alat  Rapidminer  versi  9.10.  Langkah-langkah  Preprocessing,  Set  Roles memodelkan algoritma set pohon keputusan C4.5 dari data pelatihan, menerapkan model ke pengujian data, dan mengujinya untuk menghitung keakuratan model selama pengujian data [7].
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Musa  Yusa  et  al  dalam  judul  penelitian  evaluasi  kinerja algoritme klasifikasi pohon keputusan ID3, C4.5, dan CART menggunakan kumpulan data penerimaan kembali diabetes. Pada penelitian ini, model algoritma klasifikasi mempunyai perbedaan nilai yang bergantung pada record data.  Dataset  yang  dipakai  yaitu  kumpulan  informasi  terkait  proses  penerimaan  kembali  diabetes.  Karena  data yang digunakan masih kurang nilainya, maka pada penelitian ini dilakukan langkah preprocessing data. Setelah tahap pra-pemrosesan data, diperoleh kumpulan data berjumlah 47 atribut dan 49.735 data. Studi ini juga menguji kinerja teknik klasifikasi menggunakan algoritma pohon keputusan yang berbeda pada kumpulan data. Algoritma klasifikasi yang dipakai yaitu  ID3, C4.5 dan CART. Metode pencarian yang dipakai yaitu 10-fold cross-validation. Dimana  penelitian ini  mendapatkan  bahwa model klasifikasi  C4.5 mempunyai kinerja terbaik. Nilai  daya yang dihasilkan merupakan daya presisi sebesar 54,13 waktu eksekusi 6 detik [8].
Pada  penelitian  sebelumnya  sama  sama  menggunakan  metode  c4.5  dengan  7  atribut.  Sedangkan  pada penelitian ini, dikembangkan suatu sistem klasifikasi dengan menggunakan 9 atribut. Penelitian ini menggunakan metode  pohon  keputusan  untuk  mengembangkan  sistem  klasifikasi  yang  mengklasifikasikan  apakah  seseorang menderita  diabetes  berdasarkan  beberapa  faktor  pengalaman  lainnya.  Dan  diharapkan  hasil  penelitian  ini bermanfaat untuk peramalan  seseorang menderita penyakit diabetes.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Sering disebut Knowledge Discovery in Database (KDD), data mining melibatkan pengumpulan dan penggunaan data historis untuk menemukan hubungan, pola, atau hubungan dalam kumpulan data yang besar. Penambangan informasi umumnya dipakai sebagai meningkatkan ketetapan  waktu masa depan  melalui data yang dikumpulkan di  masa  lalu.  Penambangan  data  adalah  disiplin  yang  mempelajari  metode  untuk  mengekstraksi  informasi  atau menemukan  pola  dalam  data  dalam  jumlah  besar.  Salah  satu  teknik  analisis  data  mining  adalah klasifikasi  [2],[3],[9].

## 2.2 Klasifikasi
Klasifikasi adalah kegiatan yang melibatkan temuan sekumpulan pola (fungsi) yang mendeskripsikan serta dapat dibedakan  rancangan  dari  data,  sehingga  pola  bisa  dipakai  dalam  prediksikan  yang  kelasnya  tidak  dimengerti. Salah satu algoritma klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah pohon keputusan  [10],[11],[12].

## 2.3 Decision Tree
Decision  tree  yang  sering  dikenal  Pohon  keputusan  adalah  cara  dalam  pengklasifikasian  serta  prediksi  yang mumpuni  dalam  keakuratannya.  Teknik  ini  mengganti  bukti  yang  luar  dan  menmbuat  pohon  keputusan  sesuai aturan. Aturannya mudah dipahami dalam bahasa alami. Mereka juga dapat diekspresikan dalam format basis data seperti Structure Query Language (SQL) yang mencari notasi bahan lain. Pohon keputusan merupakan wujud yang dipakai dalam membagikan himpunan data besar menjadi himpunan terkecil melalui penerapan berbagai ketentuan yang sesuai. Dimana turut untuk rekognisi lapisan. Nodul yang tidak termasuk dalam pangkalan node yang berisi root  dan  internal  node  dari  kondisi  uji  atribut  sejumlah  record  dengan  properti  yang  berbeda.  Simpul  akar  dan simpul dalam ditandai dengan oval dan simpul daun ditandai dengan persegi panjang[13],[14].

## 2.4 Algortima C4.5
Algoritma C4.5 adalah algoritma yang sangat populer. Banyak peneliti di dunia menjelaskan hal ini oleh Xindong Wu  dan  Vipin  Kumar  dalam  bukunya  The  Top  Ten  Algorithms  in  Data  Mining.  Algoritma  C4.5  merupakan pengembangan dari algoritma ID3 yang dikembangkan oleh J. Rose Quinlan. Secara umum, algoritma C4.5 harus digunakan. Pohon keputusan terlihat seperti ini  [15], [16],[17],[18],[19],[20]. Rumusnya adalah
Entropy (S) = ∑ −pi 𝑛 𝑖=1 × log 2 𝑝𝒊 (1)
A Pilih atribut sebagai pengguna root B. Buat cabang untuk setiap nilai C. dalam kasus industri
D. Ulangi proses untuk setiap cabang. Semua kasus cabang memiliki kelas masalah yang sama.

## 2.5 Tahapan Penelitian
Berikut ini adalah alur dari tahapan penelitian yang disajikan dalam gambar 1 .

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan dalam penelitian ini yaitu : 1. Pengumpulan Data
Dataset  didapatkan  dari  website  kaggle  dengan  data  berasal  dari  Rumah  Sakit  Pima  Indian.  Dataset  ini berjumlah  sebanyak  324  data.  Dataset  ini  memiliki  8  atribut  dan  1  label  dengan  tipe  data  polinomial  dan binomial.
2. Perumusan masalah
Bagaimana mengklasifikasikan data penyakit gula darah pada wanita ?
3. Studi Literatur yang Terkait
4. Pengolahan Data
Pada  tahapan  ini  dataset  penyakit  diabetes  yang  bertipe  data  numerik  akan  ditransformasikan  menjadi  data bertipe kategori.
5. Decision Tree
Tahapan  ini  untuk  mengklasifikasikan  data  uji/data  training  dari  dataset  diabetes,  dimana  dilakukan perhitungan entropy (S) sebagai parameter yang berfungsi sebagai informasi nilai tiap atribut. Rumus untuk menentukan entropy adalah:
Entropy (S) = ∑ −pi 𝑛 𝑖=1 × log 2 𝑝𝒊 (2)
Keterangan: S: menyatakan himpunan pada kasus N: menyatakan jumlah pada pasrtisi atribut A |Si|: menyatakan peluang dihasilkan melalui (ya/tidak) dibagi total kasus.
a) Menaksir nilai gain(S,A) dipakai untuk mengukur efektivitas masing – masing atribut pada node untuk mengklasifikasikan data dan nilai tertinggi akan menjadi akar pohon utama, rumus :
Gain(S,A)= Entropy (S) = ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 × Entropy (S) (3) Dengan
S: menyatakan himpunan kasus
A: menyatakan atribut N: menyatakan jumlah partisi atribbut pada A
|Si|: menyatakan jumlah kasus pada partisi ke i
|S|: menyatakan jumlah kasus dalam
b) Mengulang proses langkah kedua dengan menentukan entropy sampai semua record telah terpartisi
c) Partisi akan berhenti jika :
i. Semua record bersampul n mendapat kelas yang sama
ii. Pada record yang terpartisi tidak ada atribut
iii. Pada cabang kosong tidak ada record
6. Pengujian Data
Pada tahap ini dataset penyakit diabetes akan diuji menggunakan 30 dataset dari data testing dan 324 dataset dari  data  training  yang  dilakukan  dengan  perhitungan  secara  manual  untuk  menghasilkan  node  pohon keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Sumber informasi dalam penelitian ini berasal dari website dataset Kaggle pada data Rumah Sakit Pima Indian. Data tersebut mencakup dari beberapa atribut, diantaranya: Pregnancies, Glucose, Bloodpresure, Skinthickness, Insulin, BMI, Diabetes Pedigree Function, Age, dan Outcome dengan jumlah data yang didapat adalah 768 record data. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penyakit diabetes yang diderita pada wanita di India. Algoritma Decision Tree dan perangkat lunak Rapidminer digunakan untuk membuat model aturan dari kumpulan data yang penulis kumpulkan. Tabel 1 merupakan dataset penelitian yang digunakan.
Tabel 1 . Dataset Penelitian Pregnanc ies Gluco se BloodPress ure SkinThickn ess Insul in BMI DiabetesPedigreeFu nction Age Outco me 6 148 72 35 414 33.6 0.627 50 1 1 85 66 29 539 26.6 0.351 31 0 8 183 64 24 18 23.3 0.672 32 1 1 89 66 23 94 28.1 0.167 21 0 0 145 76 34 560 44.2 0.63 31 1 5 116 74 33 120 25.6 0.201 30 0 3 78 50 32 88 31 0.248 26 1 10 115 90 42 95 35.3 0.134 29 0 2 197 70 45 543 30.5 0.158 53 1 8 125 96 30 95 30.5 0.232 54 1 4 110 92 45 95 37.6 0.191 30 0 10 168 74 24 120 38 0.537 34 1 10 139 80 33 100 27.1 1.441 57 0 1 189 60 23 846 30.1 0.398 59 1 5 166 72 19 175 25.8 0.587 51 1 7 100 90 33 100 30 0.484 32 1 0 151 90 46 560 42.1 0.371 21 1 7 107 74 33 100 29.6 0.254 31 1 1 103 30 38 83 43.3 0.183 33 0 1 115 70 30 96 34.6 0.529 32 1 3 126 88 41 235 39.3 0.704 27 0 8 99 84 33 152 35.4 0.388 50 0 7 196 90 33 152 39.8 0.451 41 1 9 119 80 35 152 29 0.263 29 1 11 143 94 33 146 36.6 0.254 51 1 10 125 70 26 115 31.1 0.205 41 1 7 147 76 33 152 39.4 0.257 43 1
Pregnanc ies Gluco se BloodPress ure SkinThickn ess Insul in BMI DiabetesPedigreeFu nction Age Outco me 1 97 66 15 140 23.2 0.487 22 0 13 145 82 19 110 22.2 0.245 57 0
Untuk  mendapatkan  hasil  perhitungan  menggunakan  algoritma  C4.5  decision  tree,  sebelumnya  perlu dilakukan transformasi  data untuk  memudahkan dalam proses perhitungan sesuai  dengan gambar pada tabel  1. Kriteria  kadar  gula  darah  akan  bernilai  normal  jika  kriteria  antara  70  -  100mgdl,  bernilai  rendah  jika  kriteria dibawah 70mgdl, dan bernilai tinggi jika kriteria bernilai lebih dari 100mgdl. Bloodpressure seseorang dikatakan normal  jika  kriteria  bernilai  120/80  mmHg,  bernilai  tinggi  jika  melebihi  dari  80 mmHg.  Normal  skinthickness seseorang akan dikatakan jika bernilai 4.90 – 21mm. Normal insulin berkisar antara 140-199 mgdl, bernilai tinggi jika lebih dari 200mgdl. Normal bmi seseorang berkisar antara 18,5-25. Normal dpfr seseorang bernilai jika kurang dari 80, dan bernilai tinggi jika lebih dari 90. Batas usia muda adalah dari umur 10-44 tahun, umur pertengahan antara 45-59 tahun, usia lanjut 60-74 tahun, usia lanjut tua 75-90 tahun, dan umur sangat tua lebih dari 90 tahun. Normal dari Hasil mengubah data numerik menjadi data kategorikal, ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Mengubah data menjadi kategori Pregnancies Glucose BloodPressure SkinThickness Insulin BMI DiabetesPedigreeFunction Age Outcome Grandemultipara Tinggi Rendah Tinggi Tinggi kegemukan Tinggi Tua Positif Pimigravida Normal Rendah Tinggi Tinggi Normal Tinggi Muda Negatif Grandemultipara Tinggi Rendah Tinggi Rendah Normal Tinggi Muda Positif Pimigravida Normal Rendah Tinggi Rendah Gemuk Tinggi Muda Negatif Nulipara Tinggi Rendah Tinggi Tinggi sangat gemuk Rendah Muda Positif Grandemultipara Tinggi Rendah Tinggi Rendah kegemukan Tinggi Muda Negatif Multipara Normal Rendah Tinggi Rendah Gemuk Tinggi Muda Positif Grandemultipara Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Gemuk Tinggi Muda Negatif Multigravida Tinggi Rendah Tinggi Tinggi Gemuk Tinggi Tua Positif Grandemultipara Tinggi Tinggi Tinggi Rendah sangat gemuk Tinggi Tua Positif Multipara Tinggi Tinggi Tinggi Rendah sangat gemuk Tinggi Muda Negatif Grandemultipara Tinggi Rendah Tinggi Rendah sangat gemuk Tinggi Muda Positif Grandemultipara Tinggi Normal Tinggi Rendah Normal Tinggi Tua Negatif Pimigravida Tinggi Rendah Tinggi Tinggi Normal Tinggi Tua Positif Grandemultipara Tinggi Rendah Rendah Normal kegemukan Tinggi Tua Positif Grandemultipara Normal Tinggi Tinggi Rendah Normal Tinggi Muda Positif Nulipara Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi sangat gemuk Tinggi Muda Positif Grandemultipara Tinggi Rendah Tinggi Rendah Normal Tinggi Muda Positif Pimigravida Tinggi Rendah Tinggi Rendah Normal Tinggi Muda Negatif Pimigravida Tinggi Rendah Tinggi Rendah Normal Tinggi Muda Positif Multipara Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Gemuk Tinggi Muda Negatif Grandemultipara Normal Tinggi Tinggi Normal Normal Tinggi Tua Negatif Grandemultipara Tinggi Tinggi Tinggi Normal Normal Tinggi Tua Positif Grandemultipara Tinggi Tinggi Tinggi Normal Normal Tinggi Muda Positif Grandemultipara Tinggi Tinggi Tinggi Normal Normal Tinggi Tua Positif Grandemultipara Tinggi Rendah Tinggi Rendah Normal Tinggi Tua Positif Grandemultipara Tinggi Rendah Tinggi Normal Normal Tinggi Tua Positif Pimigravida Normal Rendah Rendah Normal Normal Tinggi Muda Negatif Grandemultipara Tinggi Tinggi Rendah Rendah Normal Tinggi Tua Negatif Grandemultipara Tinggi Tinggi Tinggi Normal kegemukan Tinggi Muda Negatif
Hasil transformasi data dibuat oleh proses komputer yang menentukan nilai entropi dari setiap atribut. Nilai entropi  yang diperoleh diproses untuk mendapatkan nilai  konfirmasi. Kemudian, setelah semua operasi  selesai, hasil akhir dari proses tersebut adalah pohon keputusan pada Gambar 2.
Dalam penelitian yang dilakukan memakai data yang diujikan berjumlah 30 data pasien penderita diabetes. Setelah informasi yang diperlukan tersedia, fitur yang diperlukan dari penelitian ini ditetapkanyaitu pemeriksaan pendahuluan terhadap pasien, meliputi: Kehamilan, glukosa, tekanan darah, ketebalan kulit, insulin, BMI, riwayat diabetes, usia dan hasil. Sekaligus diprediksi apakah kondisi pasien positif ataupun negatif, yakni variabel hasil. Berikut  adalah  hasil  yang  didapat  setelah  dilakukannya  klasifikasi  berdasarkan  atribut  di  atas  dan  diolah menggunakan perhitungan manual C4.5. Kalkulasi yang didapatkan pada kolom dibawah berikut.
Tabel 3. Rekapitulasi Manual Excel Atribut Jumlah  Positif  Negatif Entropy Gain Total 30 18 12 0.97095059  0.144484344 Pregnancies Nulipara 2 2 0 0 Pimigravida 6 2 4 0.91829583 Multigravida 1 1 0 0 Multipara 3 1 2 0.91829583 Grandemultipara  18 12 6 0.91829583 Glucose Normal 6 2 4 0.91829583  0.05265476 Tinggi 24 16 8 0.91829583 Bloodpressure  Rendah 17 12 5 0.87398105  0.075694667 Tinggi 12 6 6 1 Normal 1 0 1 0 Skinthickness Tinggi 27 17 10 0.95095605  0.023260567 Rendah 3 1 2 0.91829583 Insulin Normal 8 5 3 0.954434 Rendah 15 8 7 0.99679163 Tinggi 7 5 2 0.86312057 Bmi Normal 16 10 6 0.954434 0.046439345 Gemuk 5 2 3 0.97095059 Kegemukan 4 2 2 1 Sangat Gemuk 5 4 1 0.72192809 Dpf Rendah 1 1 0 0 0.025116243 Tinggi 29 17 12 0.97844933 Age Muda 18 9 9 1 0.046439345 Tua 12 9 3 0.81127812
kolom entropi   pencarian 1 adalah:
Entropy keseluruhan = ((-30/18) * IMLOG2(18/30) + (-12/30) * IMLOG2(12/30)) = 0.9709506
Entropy pada atribut pregnancies Nulipara = ((-2/2) * IMLOG2(2/2) + (-0/2) * IMLOG2(0/2)) Pimigravida = ((-2/6) * IMLOG2(2/6) + (-4/6) * IMLOG2(4/6))
Multigravida = ((-1/1) * IMLOG2(1/1) + (-0/1) * IMLOG2(0/1)) Multipara = ((-1/3) * IMLOG2(1/3) + (-2/3) * IMLOG2(2/3)) Grandemultipara = ((-12/18) * IMLOG2(12/18) + (-6/18) * IMLOG2(6/18)) Gain  total  yang  didapat  =  (0.9709506)  -  (((2/30) *  (0)  +  (((6/30)  *  (0.91829583)  +  (((1/30)  *  (0) +  (((3/30)  *
(0.91829583) + (((18/30) * (0.91829583)))
Entropy total pada attribut glukose Normal = ((-2/6) * IMLOG2(2/6)) + ((-4/6) * IMLOG2(4/6)) Tinggi = ((-16/24) * IMLOG2(16/24) + (-8/24) * IMLOG2(8/24)) Gain total = (0.97095059) - (((6/30) * (0.91829583) + ((24/30) * (0.91829583)))
Entropy total pada atribut bloodpressure
Normal = ((-0/1) * IMLOG2(0/1) + (-1/1) * IMLOG2(1/1))
Rendah = ((-12/17) * IMLOG2(12/17)) + ((-5/17) * IMLOG2(5/17))
Tinggi = ((-6/12)8IMLOG2(6/12) + (-6/12) * IMLOG2(6/12))
Gain total = (0.97095059) - (((17/30) * (0.87398105) + ((12/30) * (1) + ((1/30) * (0))) Entropy total pada attribut skinthicness
Normal = ((-17/27) * IMLOG2(17/27) + ((-10/27) * IMLOG2(10/27))
Rendah = ((-1/3) * IMLOG2(1/3) + ((-2/3) * IMLOG2(2/3)) Tinggi = ((-17/27) * IMLOG2(17/27) + ((-10/27) * IMLOG2(10/27)) Gain total = (0.023260567) - (((27/30) * (0.95095605) + ((1/30) * (0.95095605) + ((3/30) * (0.91829583)))
Entropy total pada attribut insulin Normal = ((-17/27) * IMLOG2(17/27) + ((-10/27) * IMLOG2(10/27)) Rendah = ((-1/3) * IMLOG2(1/3) + ((-2/3) * IMLOG2(2/3)) Tinggi = ((-17/27) * IMLOG2(17/27) + ((-10/27) * IMLOG2(10/27)) Gain total = (0.023260567) - (((27/30) * (0.95095605) + ((1/30) * (0.95095605) + ((3/30) * (0.91829583))
Entropy total pada attribut bmi ormal = ((-10/16) * IMLOG2(10/16) + ((-6/16) * IMLOG2(6/16)) Gemuk = ((-2/5) * IMLOG2(2/5) + ((-2/5) * IMLOG2(2/5))
Kegemukan = ((-2/4) * IMLOG2(2/4) + ((-2/4) * IMLOG2(2/4)) Sangat gemuk = ((-4/5) * IMLOG2(4/5) + ((-1/5) * IMLOG2(1/5)) Gain  total  =  (0.023260567)  -  (((16/30)  *  (0.954434)  +  ((5/30)  *  (0.97095059)  +  ((4/30)  *  (1)  +  (5/30)  *
(0.72192809)))
Entropy total pada attribut dpfr Rendah = ((-1/1) * IMLOG2(1/1) + ((-0/1) * IMLOG2(0/1)) Tinggi = ((-17/29) * IMLOG2(17/29) + ((-12/29) * IMLOG2(12/29)) Gain total = (0.023260567) - (((1/30) * (0) + ((29/30) * (0.025116243)))
Entropy total pada attribut age Rendah = ((-9/18) * IMLOG2(9/18) + ((-9/18) * IMLOG2(9/18)) Tinggi = ((-9/12) * IMLOG2(9/12) + ((-3/12) * IMLOG2(9/12))
Gain total = (0.023260567) - (((9/30) * (1) + ((12/30) * (0.81127812)))
Data yang telah terklasifikasi  kemudian diproses oleh RapidMiner dengan menggunakan efisiensi  untuk validasi  dan  reliabilitas  data  dalam  pencarian  akurasi  data.  Data  akurat  diolah  dengan  RapidMiner  untuk mengetahui hasil diabetes berdasarkan pengolahan data dengan RapidMiner. Algoritma C4.5 terlebih dulu memilih node untuk dijadikan node dalam mencari total masalah dengan entropi persamaan umum. . Kasus ditentukan oleh riwayat  menderita  mengalami  sakit,  beban  massa  tubuh  serta  peningkatan  glukosa.  Perhitungan  verifikasi kemudian dikerjakan pada setiap atribut.
Pengecekan  hasil  kalkulasi  langsung  dengan  perangkat  lunak  RapidMiner  dikerjakan  lewat  serangkaian pengerjaan hingga didapatkan rekap pengolahan informasi yang dilakukan berjumlah yaitu 76,67%. Dari pohon keputusan yang dihasilkan, nilai prediksi dapat ditentukan dengan menyesuaikan aturan ke kumpulan data, di mana hasil akhir membandingkan nilai yang dihasilkan dan nilai prediksi untuk mendapatkan nilai matriks kebingungan. Berdasarkan pencocokan nilai hasil dengan nilai dalam kumpulan data yang memiliki nilai yang sama dengan hasil prediksi, dengan hasil prediksi positif sebanyak 18 data, prediksi true negatif sebanyak 7, dan false negatif bernilai 5 seperti yang ditunjukkan pada gambar 3 di bawah ini.

## Gambar 3. Confussion Matrix
Berdasarkan  hasil  matriks  konfusi  pada gambar  3,  dilakukan  perhitungan  matriks  konfusi  untuk menentukan skor presisi, akurasi, dan recall. Hasilnya ditunjukkan pada Gambar 3. Power vector dengan presisi 76,67%, presisi 72%, dan recall 41,67%. Nilai-nilai disini adalah indikator yang mengukur kinerja algoritma pohon keputusan  C4.5.  Tingkat  akurasi  yang  tinggi  ini  dapat  dicapai  dengan  menambahkan  atribut  baru  atau menghilangkan atribut minor, memberikan kesempatan untuk memperoleh tingkat akurasi yang lebih tinggi. Pada penelitian  klasifikasi  diagnosis  diabetes  menurut  metode decision  tree yaitu  76,67,  dengan  nilai  akurasi  72%. Berdasarkan penjelasan pada gambar, didapatkan bahwa metode pohon keputusan C4.5 bernilai baik di klasifikasi data dalam data mining.

## 4. KESIMPULAN
Hasil klasifikasi penderita diabetes dengan ciri-ciri yang terdapat pada database diabetes yaitu. kehamilan, glukosa, tekanan darah, ketebalan kulit, BMI insulin, riwayat keluarga diabetes, usia, dapat digunakan sebagai informasi dalam klasifikasi diabetes. Hasil yang didapat dengan menggunakan data uji sebanyak 30 dataset yang diujikan melalui software rapidminer menunjukkan bahwa melalui data tersebut kebanyakan pasien penderita dinyatakan positif diabetes. Penelitian ini menggunakan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan seseorang yang menderita diabetes  atau  tidak.  Dari  total  324  data,  dibuat  tahapan  akuisisi  data,  pengolahan  data  dan  pengujian  dengan
implementasi  algoritma  C4.5.  Untuk  perhitungan  manual,  algoritma  C4.5  melibatkan  beberapa  langkah  yaitu menghitung nilai entropy, kemudian mencari nilai entropy, mencari nilai gain, dan setelah mendapatkan nilai gain mencari nilai gain terbesar untuk digunakan sebagai root node. Perhitungan yang dilakukan oleh algoritma C4.5 membentuk  pohon  keputusan  dengan  8  aturan  yang  diharapkan  dapat  memberikan  informasi  tentang  penyakit diabetes. Analisis penelitian ini diukur dengan presisi, akurasi  dan recall dan hasilnya akurasi  76,67%, akurasi 72% dan recall 41,67%. Saran penambahan fitur baru dapat diberikan dari hasil penelitian ini. Semakin banyak data, semakin akurat dan dengan algoritma yang berbeda perbandingannya dimungkinkan.

## REFERENCES
[1] M. I. Mahdi, “Penderita Diabetes Indonesia Terbesar Kelima di Dunia,” 2 Februari , 2022. .
[2] I. Fida et al. , “I a c d k p d,” pp. 1–8, 2023.
[3] D.  K.  Gautam et  al. ,  “Микроальбуминурия  Предиктор  Сердечнососудистого  Риска  У  Больных  Сахарным Диабетом 1-Го И 2-Го Типов Без Осложнений,” BMC Res. Notes , vol. 10, no. 1, pp. 1–4, 2019.
[4] S. Putri, E. Irawan, and F. Rizky, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4.5,” Januari , vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[5] F. M. Hana, “Klasifikasi Penderita Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5,” J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan) , vol. 4, no. 1, pp. 32–39, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.173.
[6] N.  Noviandi,  “Implementasi  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes,” Indones.  Heal.  Inf. Manag. J. , vol. 6, no. 1, pp. 1–5, 2018.
[7] V. No et al. , “Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Decision Tree Series C4 . 5 Dengan Rapidminer,” vol. 5, no. 2, pp. 73–83, 2023.
[8] M. Yusa, E. Utami, and E. Luthfi. Taufiq, “Evaluasi Performa Algoritma Klasifikasi Decision Tree ID3, C4.5, dan CART Pada Dataset Readmisi Pasien Diabetes,” Infosys (Information Syst. J. , vol. 4, no. 1, pp. 23–34, 2016.
[9] I.  Mubarog,  A.  Setyanto,  and  H.  Sismoro,  “Sistem  Klasifikasi  Pada  Penyakit  Breast  Cancer  Dengan  Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 6, no. 2, p. 109, 2021, doi: 10.24076/citec.2019v6i2.246.
[10]  A. H. Nasrullah, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Produk Laris,” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 45–51, 2021, doi: 10.35329/jiik.v7i2.203.
[11]  K.  F.  Irnanda,  D.  Hartama,  and  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  C4.5  Terhadap  Faktor  Penyebab  Menurunnya Prestasi  Belajar  Mahasiswa  Pada  Masa  Pandemi,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  327,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2763.
[12]  L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 1, no. 2, p. 126, 2016, doi: 10.35314/isi.v1i2.131.
[13]  E. P. Cynthia and E. Ismanto, “Metode Decision Tree Algoritma C.45 Dalam Mengklasifikasi Data Penjualan Bisnis Gerai  Makanan  Cepat  Saji,” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  July,  p.  1,  2018,  doi: 10.30645/jurasik.v3i0.60.
[14]  D. Sartika and D. I. Sensuse, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes, Nearest Neighbour, dan Decision Tree pada Studi Kasus Pengambilan Keputusan Pemilihan Pola Pakaian,” Jatisi , vol. 1, no. 2, pp. 151–161, 2017.
[15]  B. Novianti, T. Rismawan, and S. Bahri, “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma C4.5 Untuk Penjurusan Siswa (Studi Kasus: Sma Negeri 1 Pontianak),” J. Coding, Sist. Komput. Untan , vol. 04, no. 3, pp. 75–84, 2016.
[16]  H. Widayu, S. D. Nasution, N. Silalahi, and Mesran, “Data Mining Untuk Memprediksi Jenis Transaksi Nasabah Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Algoritma C4.5,” Media Inform. Budidarma , vol. Vol 1, No, no. 2, p. 37, 2017.
[17]  S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[18]  I. Junaedi, N. Nuswantari, and V. Yasin, “Perancangan Dan Implementasi Algoritma C4 . 5 Untuk Data Mining,” J. Inf. Syst. Informatics Comput. , vol. 3, no. 1, pp. 29–44, 2019, [Online]. Available: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom/article/view/203%0Ahttp://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/ jisicom/article/download/203/158.
[19]  J. Eska, “Penerapan Data Mining Untuk Prekdiksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4.5 STMIK Royal Ksiaran,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 2, pp. 9–13, 2016.
[20]  F. Riandari and A. Simangunsong, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , vol. 5, no. 2, pp. 40–51, 2019.