## Klasifikasi Data Rekam Medis Berdasarkan Kode Penyakit Internasional Menggunakan Algoritma C4.5
Wenefrida Tulit Ina
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adi-Sucipto, Penfui, Kupang, Indonesia. 85000
Email: wenefrida150477@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  model  klasifikasi  penyakit  berdasarkan  tumpukan  data rekam  medis,  menggunakan  salah  satu  metode  dalam  data  mining,  yaitu  algoritma  C4.5.  Untuk mencapai tujuan penelitian, maka dipilih 4 atribut sesuai data rekam medis. Data rekam medis yang dimaksud  terdiri dari atribut diagnosa penyakit berdasarkan International Classification of Diseases -10th  (ICD-10),  jenis  kelamin,  umur  pasien,  bulan  masuk  pasien  ke  rumah  sakit.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa ada 5 jenis klasifikasi penyakit, yaitu A00-B99, I00-I99, J00-J99, O00-O99 dan Z00-Z99.  Penyakit  A00-B99  umumnya  diderita  oleh  laki-laki  dengan  kategori  umur  muda  dan dewasa,  perempuan  dengan  kategori  umur  tua,  kategori  bayi  dan  anak  hanya  terjadi  pada  bulan Januari, Maret, April, Mei. Penyakit I00-I99 umumnya diderita oleh laki-laki dengan kategori umur tua.  Penyakit  J00-J99  umumnya  diderita  oleh  laki-laki  dengan  kategori  umur  bayi  dan  anak  pada bulan Nopember. Penyakit O00-O99 umumnya diderita oleh perempuan dengan kategori umur muda dan dewasa. Penyakit Z00-Z99 umumnya diderita oleh bayi dan anak pada bulan Pebruari, Juni, Juli, Agustus,  September,  Oktober,  Desember,  sedangkan  pada  bulan  Nopember  diderita  oleh  bayi  dan anak  dengan  jenis  kelamin  perempuan.  Algoritma  C4.5  kurang  maksimal  dalam  menghasilkan klasifikasi  data  rekam  medis  karena  jumlah  kelas  tujuan  atau  label  kelas  sangat  banyak  dan persentasi  data  yang  terbaca  kurang  dari  50%.  Klasifikasi  penyakit  yang  dihasilkan  hanya  5  kelas dari 21 kelas keseluruhan sesuai kode penyakit internasional.

## Abstract
This study aims to determine the classification of disease models based on the data stack of medical records, using one of the methods in the data mining algorithm C4.5. To achieve the research goal is then selected four attributes appropriate medical records consisting of attributes Diagnosis of disease based  on  the  International  Classification  of  Diseases-10th  (ICD-10),  Gender,  patient  age,  Month patient admission to the hospital. The results show that there are 5 types of disease classification are A00-B99,  I00-I99,  J00-J99,  O00-O99  and  Z00-Z99.  A00-B99  disease  generally  affects  men  with young and adult age categories, women with older age category, the category of infants and children only  occurred  in  January,  March,  April  May.  I0-I99  disease  generally  affects  men  with  older  age category. J00-J99 diseases commonly suffered by men with age categories of infants and children in November. O00-O99 illnesses commonly suffered by  women with  young and  adult age  categories. Z00-Z99  disease  usually  affects  infants  and  children  in  February,  June,  July,  August,  September, October, December, whereas in November suffered by infants and children with the female gender. C4.5  algorithm  generates  a  classification  less  than  the  maximum  in  the  medical  records  for  the number  of  classes  or class label purposes  very  much  and  the percentage  of  data that  is  read is less than  50%.  Classification  of  diseases  produced  only  5  classes  of  21  overall  class  by  international disease code.
Keywords: Medical Records, ICD-10, C4.5
1. Latar Belakang
Berkembangnya Ilmu  Data  Mining memberikan  inovasi baru dalam hal pendayagunaan kumpulan data yang banyak sehingga dapat bermanfaat bagi pengembangan pengetahuan,  baik  secara  khusus  pada  bidang  yang berkaitan  dengan  data  tersebut  maupun  secara  global. Banyak fungsi yang dapat diterapkan dari ilmu data mining antara  lain,  estimasi,  prediksi,  klasterisasi,  klasifikasi  dan asosiasi.  Untuk  mencapai  fungsi-fungsi  tersebut  dilakukan dengan  berbagai  metode  (algoritma)  seperti  regresi  untuk estimasi, Support Vector Macsine (SVM) untuk prediksi, K- Means untuk  klasterisasi,  C4.5  untuk  klasifikasi, apriori untuk asosiasi. [1].
Salah  satu  penerapan  ilmu  data  mining,  yaitu  pada permasalahan  penumpukan  data  rekam  medis  di  Rumah Sakit.    Rekam  medis  adalah  berkas  yang  berisikan  catatan dan  dokumen  tentang  identitas  pasien,  pemeriksaan, pengobatan,  tindakan  dan  pelayanan  lain  yang  diberikan kepada  pasien.  Rekam  medis  harus  dibuat  secara  tertulis, lengkap,  dan  jelas  atau  secara  elektronik.  Penyelenggaraan rekam  medis  dengan  menggunakan  teknologi  informasi elektronik diatur oleh peraturan tersendiri. Informasi dalam rekam  medis  dijaga  kerahasiaannya  oleh  dokter,  tenaga kesehatan  dan  petugas  pengelola  serta  pimpinan  sarana pelayanan kesehatan. Data rekam medis terus terakumulasi setiap  hari  seiring  dengan  aktivitas  rumah  sakit. Pemanfaatan  rekam  medis  dapat  dipakai  sebagai:  (1) pemeliharaan  kesehatan  dan  pengobatan  pasien;  (2)  alat bukti dalam proses penegakkan hukum, disiplin kedokteran dan  kedokteran  gigi, dan  penegakkan etika  kedokteran dan kedokteran  gigi;  (3)  keperluan  pendidikan  dan  penelitian; (4)  dasar  pembayaran  biaya  pelayanan  kesehatan;  (5)  data statistik kesehatan. [2]
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan terdahulu, maka  dibuat  penelitian  untuk  klasifikasi  data  rekam  medis berdasarkan  kode  penyakit  internasional  (ICD-10).  Dalam hal  ini  menggunakan  salah  satu  metode  data  mining,  yaitu algoritma C4.5 dalam fungsi klasifikasi.
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Algoritma  ini merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat kuat  dan  terkenal.  Metode  pohon  keputusan  mengubah fakta  yang  sangat  besar  menjadi  pohon  keputusan  yang merepresentasikan  aturan.  Aturan  dapat  dengan  mudah dipahami  dengan  bahasa  alami  dan  dapat  diekspresikan dalam  bentuk  bahasa  basis  data  seperti Structured  Query Language (SQL)  yang  berguna untuk  mencari record pada kategori  tertentu.  Pohon  keputusan  berguna  untuk mengeksplorasi  data,  menemukan  hubungan  tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan variabel target. [3]. Karena pohon keputusan memadukan antara eksplorasi
data dan pemodelan, maka sangat baik untuk langkah awal dalam  proses  pemodelan  bahkan  ketika  dijadikan  sebagai model  akhir  dari  beberapa  teknik  lain.  Sebuah  pohon keputusan  adalah  sebuah  struktur  yang  dapat  diigunakan untuk  membagi  kumpulan  data  yang  besar  menjadi himpunan-himpunan record yang  lebih  kecil  dengan menerapkan  serangkaian  aturan  keputusan.  Dengan demikian,  masing-masing  rangkaian  pembagian,  anggota himpunan hasil menjadi mirip satu dengan yang lain. [4]
Sebuah  model  pohon  keputusan  terdiri  dari  sekumpulan aturan  untuk  membagi  sejumlah  populasi  yang  heterogen menjadi lebih kecil, lebih homogen dengan memperhatikan variabel tujuannya. Variabel tujuan biasanya dikelompokkan  dengan  pasti  dan  model  pohon  keputusan lebih mengarah pada perhitungan probabilitas dari tiap-tiap record terhadap  kategori-kategori  tersebut  atau  untuk mengklasifikasi record dengan mengelompokkannya dalam satu  kelas.  Selain  itu,  pohon  keputusan  juga  dapat digunakan  untuk  mengestimasi  nilai  dari  variabel  kontinu meskipun  ada  beberapa  teknik  yang  lebih  sesuai  untuk kasus  ini.  Data  dalam  pohon  keputusan  biasanya dinyatakan  dalam  bentuk  tabel  dengan  atribut  dan record . Atribut  menyatakan  suatu  parameter  yang  dibuat  sebagai kriteria  dalam  pembentukan  pohon.  Salah  satu  atribut merupakan  atribut  yang  menyatakan  data  solusi  per  item data  yang  disebut  target  atribut  atau  atribut  kelas  tujuan. Atribut memiliki nilai-nilai yang dinamakan instance [5].
Ada  2  variabel  yang  dipakai  dalam  menentukan  akar  dari pohon  keputusan,  yaitu  nilai entropy dan  nilai  gain.    Nilai entropy diperoleh dari rumus:
= ∑ − ∗ (1)
Keterangan : S  = Himpunan Kasus n  = Jumlah partisi S p  = Proporsi dari S i terhadap S
Nilai gain diperoleh dari rumus :
,  =   − ∑ | | | | ∗ (2)

## Keterangan:
S     = Himpunan Kasus A    = Atribut n     = Jumlah partisi atribut A |S i |  = Jumlah kasus pada partisi ke-i |S|  = Jumlah kasus dalam S
Atribut  dengan  nilai  gain  tertinggi  akan  dipilih  menjadi akar  dari  pohon  keputusan.  Secara  umum  dalam membangun  pohon  keputusan dengan algoritma  C4.5 akan
melalui proses sebagai barikut: (1) pilih atribut dengan gain tertinggi  sebagai  akar  pohon;  (2)  buat  cabang  untuk  tiap- tiap  nilai;  (3)  bagi  kasus  dalam  cabang;  (4)  ulangi  proses untuk  setiap  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang memiliki  kelas  yang  sama.  Proses  pada  pohon  keputusan adalah mengubah bentuk data (tabel) menjadi model pohon yang bisa direpresentasikan ke dalam aturan (rule) [6]. Pada penelitian  ini,  data  rekam  medis  diubah  menjadi  pohon keputusan  untuk menghasilkan klasifikasi penyakit berdasarkan kode penyakit internasional (ICD-10).

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  difokuskan  pada  proses  menganalisis  data rekam medis dengan algoritma C4.5 menggunakan program WEKA  ( Tools  Data  Mining) untuk  memperoleh  hasil klasifikasi.  Ada  4  atribut  yang  dipakai  dalam  penelitian, yaitu: (1) jenis kelamin yang terdiri dari perempuan (P) dan laki-laki (L); (2) umur yang dikelompokkan dalam kategori bayi & anak (umur <15 tahun), muda & dewasa (umur 15- 50 tahun), tua (umur >50 tahun); (3) bulan yang terdiri dari Januari,  Pebruari,  Maret,  April,  Mei,  Juni,  Juli,  Agustus, September,  Oktober,  Nopember,  Desember;  (4)  diagnosa (ICD-10)  merupakan  atribut  tujuan  yang  terdiri  dari kelompok  penyakit  sesuai  kode  penyakit  internasional (ICD-10),  yaitu:  A00-B99,  C00-D48,  D50-D89,  E00-E90, F00-F99,  G00-G99, H00-H59, H60-H95, I00-I99, J00-J99, K00-K93,  L00-L99,  M00-M99,  N00-N99,  O00-O99,  P00- P96,  Q00-Q99,  R00-R99,  S00-T98,  V01-Y98,  Z00-Z99 [7].

## 2.1 Tahapan Praproses
Tahapan  praproses  dilakukan  untuk  menyeleksi  data-data yang  memiliki  atribut  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian. Berdasarkan  total  data  rekam  medis  RSUD  Malinau  tahun 2010  sebanyak  2986  data,  diperoleh  data  yang  lengkap atributnya  sebanyak  2774  data.  Pada  tahapan  praproses  ini juga dilakukan pengelompokan umur pasien serta diagnose penyakit  sesuai  kategori  yang  telah  ditentukan  pada rancangan  penelitian.  Data  hasil praproses  disimpan  dalam format  excel  CSV  sesuai  dengan  format  yang  dibutuhkan pada aplikasi Weka.

## 2.2 Tahapan Proses
Tahapan proses merupakan tahapan pelaksanaan penelitian. Pada  tahapan  ini  dilakukan  klasifikasi  data  rekam  medis berdasarkan kode penyakit internasional (ICD-10) menggunakan  algoritma  C4.5  (J48  yang  ada  pada  aplikasi WEKA  3.7.9).  Tahapan  proses  sebagai  berikut:  (1) memanggil  file  data  rekam  medis  CSV  melalui  WEKA untuk  melihat  visualisasi  data  secara  keseluruhan;  (2) menentukan  atribut  kelas  yang  menjadi  atribut  tujuan klasifikasi;  (3)  melakukan  proses  klasifikasi  dengan memilih algoritma  yang  digunakan; (4)  menampilkan  hasil klasifikasi serta rekapitulasi kinerja algoritma.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Hasil Penelitian
Gambar  1  dapat  menunjukkan  visualisasi  data  secara keseluruhan  yang dijabarkan sesuai atributnya. Selanjutnya data-data  tersebut  diklasifikasi  menggunakan  algoritma C4.5  (J48  WEKA)  yang  menghasilkan  pola  klasifikasi seperti yang digambarkan dalam Gambar 2.
Gambar 1. Visualisasi Data
Gambar 2. Hasil Pohon Keputusan
Pola  klasifikasi  yang  dihasilkan  pada  Gambar  2 menunjukkan  bahwa  ada  5  pola    klasifikasi  penyakit  pada RSUD Malinau, yaitu seperti yang dalam Tabel 1.

## Tabel 1 Klasifikasi Penyakit pada RSUD Malinau
Nama Penyakit Keterangan Kategori Bulan Kejadian A00-B99 Umumnya  diderita  oleh laki-laki  dengan  kategori umur  muda  dan  dewasa, perempuan  dengan  kate- gori  umur  tua,  kategori bayi dan anak Januari, Maret, April, Mei I00-I99 Umumnya  diderita  oleh laki-laki  dengan  kategori umur tua J00-J99 Umumnya  diderita  oleh laki-laki  dengan  kategori umur bayi dan anak November O00-O99 Umumnya  diderita  oleh perempuan dengan kategori  umur  muda  dan dewasa Z00-Z99 Umumnya  diderita  oleh bayi dan anak Pebruari, Juni, Juli, Agustus, September, Oktober, Desember, Bayi  dan  anak  dengan jenis kelamin perempuan Nopember
Rekapitulasi  kinerja  algoritma  pada  proses  klasifikasi  data rekam  medis  menggunakan  aplikasi  WEKA  3.7.9.  Jumlah data yang dikenali sebesar  41,4924% dari 2774 data, yaitu 1151,  sedangkan  jumlah  data  yang  tidak  dikenali  dalam proses  sebesar  58,5076%  dari  2774  data,  yaitu  1623. Kemudian kappa  statistic diperoleh  =  0,2863, mean absolute error = 0,0746, root mean squared error = 0,194, relative absolute error =  86,6521%, root relative   squared error = 93,5359%.

## 3.2 Pembahasan Hasil Penelitian
Penelitian  ini  menunjukkan  hasil  rekapitulasi  algoritma klasifikasi  C4.5  dalam  aplikasi  WEKA  kurang  maksimal, dimana  jumlah  data  yang  dikenali  atau  terdeteksi  hanya 41,4924% dari jumlah keseluruhan data. Hal ini disebabkan karena  jumlah  kelas tujuan atau label  kelas sangat  banyak, yaitu  21  label  kelas.    Hasil  penelitian  ini  didukung  oleh beberapa  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [8]  dan  [9] yang  menyimpulkan  keunggulan  algoritma  C4.5  dalam mengklasifikasikan  data  dengan  label  kelas  berjumlah  2 seperti  baik,  buruk  atau  juga  tinggi,  rendah,  dan  contoh lainnya.  Demikian    juga  label  kelas  berjumlah  3  seperti baik,  cukup,  kurang,  atau  tinggi,  sedang,  rendah,  dan contoh lainnya. Hampir semua penelitian yang menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  label  kelas  sedikit memperoleh akurasi yang baik atau unggul.
Performansi  algoritma  C4.5  (J48  WEKA)  untuk  proses klasifikasi  data  rekam  medis  berdasarkan  kode  penyakit internasional  dalam  penelitian  ini  juga  belum  maksimal. Hal  ini  ditunjukkan  pada  rekapitulasi  kinerja  algoritma dimana diperoleh mean absolute error = 0,0746, root mean squared error = 0,194, relative absolute error = 86,6521%, root  relative  squared  error =  93,5359%.  Menurut penelitian yang dilakukan oleh [3] terhadap algoritma C4.5 menyimpulkan  bahwa  hasil  klasifikasi  dari  algoritma  C4.5 dinyatakan  baik  jika  tingkat  akurasi  mendekati  1/100  atau 0,001. Pernyataan ini juga mendukung hasil yang diperoleh [10].

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma  C4.5  (J48  dalam  aplikasi  WEKA)  kurang maksimal  dalam  menghasilkan  klasifikasi  data  rekam medis  karena  jumlah  kelas  tujuan  atau  label  kelas  sangat banyak  (21  label  kelas)  dan  persentasi  data  yang  terbaca kurang  dari  50%.  Klasifikasi  penyakit  yang  dihasilkan hanya  5  kelas  dari  21  kelas  keseluruhan  sesuai  kode penyakit internasional.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sumanthi  S.  dan  Sivanandam  S.  2006. Introduction  to Data Mining and its Applications . Penerbit Springer.
[2]  Anonim.  2008.  Permenkes  RI.  2008.  No.  269  / MENKES/PER/III/2008 tentang Rekam Medis.
[3]  Kursini  dan  Luthfi,  Emha.  2009. Algoritma  Data Mining. Penerbit ANDI.
[4]  Witten,  Ian  H,  dkk.  2011. Data  Mining  Practical Machine  Learning  Tools  and  Techniques .  Penerbit Morgan Kaufmann.
[5]  Hsu,  Hui-Huang  .  2006. Advanced  Data  Mining Technologies  in  Bioinformatics .  Penerbit  IDEA Group Publishing.
[6]  Liao  Shu-Hsien,  Chu.  Pei-Hui,  Hsiao.Pei-Yuan.  2012. Data  Mining  Techniques  and    Applications  –  A Decade  Review  from  2000-2011 .  Jurnal  ELSEVIER  - Expert Systems with Applications 39.
[7] WHO. 2010. International Statistical  Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD-10) .
[8]  Lesmana, I Putu Dody. (2012). Perbandingan Kinerja Decision  Tree  J48  dan  ID3  dalam  Pengklasifikasian Diagnosis Penyakit Diabetes Millitus . Jurnal
TEKNOMATIKA Vol.2. No.2.
[9]  Abidin,  Aa  Zezen  Zaenal.  (2011). Implementasi Algoritma  C4.5  untuk  Menentukan  Tingkat  Bahaya Tsunami. SEMNASIF 2011-UPN Veteran. Yogyakarta. [10]  Sakthimurugan  T  dan  Poonkuzhali  S.  2012. An Effective  Retrieval  of  Medical  Record  using  Data Mining Techniques. International Journal of PharmaceuticalScience and Health Care.Vol 2