## KLASIFIKASI DATA KEJADIAN LUAR BIASA CAMPAK MENGGUNAKAN METODE DECISSION TREE C4.5

## Sulistyowati
Teknik Informatika, STMIK  Palangkaraya e-mail: sty.kireina@yahoo.com

## ABSTRAK
Klasifikasi merupakan sebuah teknik pembelajaran yang ada pada data mining yang dapat membangun sebuah aturan yang  digunakan  untuk  klasifikasi.  Pada  penelitian  ini,  klasifikasi  yang  dilakukan  adalah  untuk  mengetahui  daerah  yang menderita  kejadian  luar  biasa  (KLB)  atau  non  KLB  berdasarkan  data  survailen  penyakit  campak  di  suatu  wilayah.  Data diperoleh dari  Dinas Kesehatan  Provinsi DIY dan jumlah data yang dikumpulkan adalah 648 data yang selanjutnya telah dibagi kedalam 2 bagian yaitu data pembelajaran dan data pengujian. Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana algoritma decisisin tree C.45 dapat melakukan klasifikasi KLB atau non KLB. Tujuan dari pengklasifikasian yang dilakukan adalah untuk mengetahui kinerja algoritma decision tree c.45 dalam melakukan klasifikasi data KLB suatu penyakit. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  dari  500  data  diperoleh  akurasi  sebesar    84.4037%.  Berdasarkan  hasil  data  akurat  yang diperoleh dari testing tersebut maka dilakukan pengujian menggunakan 10-Fold Cross Validation, algoritma decission tree c4.5 mampu melakukan klasifikasi sebesar 96%. Sehingga dapat dikatakan algoritma ini dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi.
Kata kunci: KLB, Campak,  Decision Tree C4.5

## ABSTRACT
Classification  is  a  technique  of  learning  on  data  mining  which  is  given  by  classifier  to  build  a  rule  of  classification. Classification that has been done for understanding the region is KLB or Non KLB base on surveilance data from mealess diseases in a region. The data got from healt Departmen DIY province and the data colects are 648 datas, and then devided by 2 path, they are data training and data testing. The problem in a papper is how the Decission Tree C.45 can used to classify in a KLB or Non KLB . The purpose of clasification to understand the performance of Decission tree C.45 algorithm in doing classification of KLB Region a disease. Classification of tthis paper is to clasify Kejadian Luar Biasa Campak of the KLB or Non KLB. The result of classification was done, the level performance is 84.4037%, base on the result of data testing in a  10- Fold Cross Validation, the result is 96%. So the algorithm can be used to clasify for the KLB data.
Keywords : Measless Event Outbreak, Decission Tree C.45, Classification

## I. P ENDAHULUAN
aat ini telah banyak bencana yang menimpa kehidupan, baik berupa bencana penyakit, banjir maupun hal hal yang yang menimbulkan wabah sehingga suatu daerah masuk dalam kategori   Kejadian Luar Biasa (KLB) merupakan  timbulnya  atau  meningkatnya  kejadian  Kesakitan  dan  atau  kematian  yang  bermakna  secara epidemiologis pada suatu daerah dalam kurun waktu tertentu [1]. Timbulnya suatu penyakit di suatu daerah adalah dipengaruhi  oleh  bebrapa  faktor  yang  dapat  menyebar  ke  suatu  daerah  karena  suatu  pencegahan  yang  tidak maksilmal. Menurut peraturan menteri bahwa penyakit penyakit yang berpotensi KLB biasanya adalah penyakit menular  seperti  demam  berdarah  dengue  (DBD),  campak,  malaria,  diare,  dan  berbagai  macam  penyakit  yang ditimbulkan  oleh  suatu  virus  atau  bahkan  seperti  keracunan  makanan.  Walaupun  jenis  penyakit  tersebut  sering menimbulkan  KLB  di  Indonesia,  ada  beberapa  penyakit  yang  mengalami  penurunan  seperti  diare,  campak  dan malaria. Namun, ada beberapa penyakit yang kini justru semakin meningkat yaitu DBD, keracunan makanan dan penyakit baru seperti SARS, HFMD, hepatitis E dan sejenisnya. Demikian juga beberapa penyakit yang sudah tidak dianggap masalah namun kini malah timbul kembali seperti  differi, chikungunya, leptoperosis dan kolera.
Klasifikasikan ke dalam daerah yang terjadi KLB atau daerah yang tidak KLB diperlukan agar dapat membantu penyelidikan terhadap terjadinya suatu daerah KLB. Selain itu juga dapat digunakan sebagai penyelidikan awal sebelum  dilakukan  pengambilan  data  surveilens  kepada  penduduk  sehinga  lebih  mudah  dalam  melakukan pencegahan terhadap daerah-daerah yang memang dekat dengan terjadinya KLB campak tersebut.
Metode  pengolahan  data  yang  digunakan  klasifikasi  ini  adalah  algortima decission  tree C4.5.  Metode  ini merupakan salah satu metode klasifikasi yang populer karena kemampuanya dalam melakukan klasifikasi dan juga dapat menunjukkan hubungan antar atribut [2]. Selain itu algoritma  C4.5 secara rekursif dapat menelusuri setiap node , memilih split yang optimal, sampai tidak ada pembagian split yang mungkin terjadi [3].
Klasifikasi merupakan sebuah teknik pembelajaran pada data mining . Data training diberikan kepada clasifier untuk membangun aturan klasifikasi. Saat ini algoritma C4.5 diganti nama sebagai J48 classifier di tool WEKA, yaitu  tools  yang  digunakan  dalam  pengolahan data  mining yang  bersifat open  source .  Fungsi  heuristik  yang digunakan dalam klasifikasi ini didasarkan pada konsep informasi entropi. Klasifikasi yang dilakukan adalah untuk
S
mengetahui daerah yang berpotensi KLB berdasarkan data surveilen suatu penyakit disuatu daerah. Permasalahan yang timbul adalah bagaimana mengelompokkan suatau daerah yang berpotensi KLB atau non KLB.Tujuan dari klasifikasi yang dilakukan adalah untuk mengetahui tingkat performansi dari algoritma decission tree C.45 dalam melakukan klasifikasi daerah yang berpotensi KLB suatu penyakit.
Penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  [4]  mengenai  peramalan  KLB  campak  yang  dilakukan  di  DI. Yogyakarta.dengan menggunakan metode JST dan CART. Dalam penelitian tersebut hanya memprediksi kejadian campak. Penggunaan decission tree C4.5 telah dikembangkan  dengan teknik atribut Oriented Induction (AOI) dan analisis relevansi  yang  digabungkan  dengan  konsep  hirarki  pengetahuan dan  algoritma  Height  Balance  Priority untuk pembangunan pohon keputusan bersama dengan Mining-Multi Level . Selanjutnya [5] telah membandingkan algoritma  klasifikasi  antara  C4.5  dan  C5.0  pada    data  penderita  kanker teroid .  Hasil  yang  diperoleh  dari perbandingan tersebut adalah pebandingan banyaknya rule yang diperoleh.  Banyaknya rule yang dihasilkan oleh C 5.0 lebih sedikit dibandingkan dengan C4.5. Namun algoritma C4.5 [6] memerlukan waktu yang lama jika data yang akan dibuat pohon keputusan sangat besar.

## II. M ETODE
Pada penelitian ini digunakan data surveilen terhadap suatu penyakit menular yang berpotensi KLB. Data yang diperoleh  akan  dilakukan pre - prosesing untuk  membersihkan  data  hingga  menghasilkan  data training dan  data testing . Adapun tahap-tahap yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan dilakukan melalui wawancara dan juga observasi lapangan. Adapun data yang diperoleh adalah data berupa data kasus KLB, jumlah anak, dan data gizi. Selain itu juga data-data yang terkait dengan hal atau faktor-faktor  yang  mempengaruhi  daerah  terkena  KLB  seperti  data  imunisasi  terhadap  anak  bawah  lima  tahun (balita)  dan  batita  (bawah  tiga  tahun),  data  cakupan  gizi,  dan  cakupan  vitamin  A  yang  sudah  diberikan  oleh puskesmas kepada masyarakat. Data lain yang diperlukan adalah Perilaku Hidup Besih dan Sehat (PHBS) di setiap kecamatan.

## B. Analisis
Data yang diperoleh dilakukan teknik analisis yaitu data akan dipilih dan dilakukan pre-prosesing data.  Adapun tahapan data pre-prosesing yang dilakukan adalah sebagai berikut :
1) Pembersihan data (cleaning data), yaitu melakukan pembersihan terhadap data yang telah diperoleh dengan cara menghilangkan data yang dianggap mempunyai nilai yang sama, data yang tidak lengkap, dan juga data yang tidak sesuai.
2) Setelah data diperoleh maka data data tersebut akan dilakukan intregasi dan transformasi data, yang dilakukan pada tahapan ini adalah data akan diintegrasikan dengan data yang sesuai dan ditransformasikan kedalam satu kesatuan hingga  menjadi  data  yang  saling  terintegrasi  dan  berhubungan  antara data  yang  satu dengan  yang lainya.  Adapun  hasil  data  terintegrasi  dapat  dilihat  pada  Tabel  I.  Terdapat  14  kecamatan  yang  digunakan sebagai sampel data penelitian ini dimana masing-masing kecamatan mempunyai 7 buah atribut non kelas.
T ABEL I
3) H ASIL P EMBERSIHAN D ATA No Kecamatan Vit_A Imunisasi Balita Bayi PHBS Pengh. Rumah Gizi 1 Danurejan 93.33 79.0 29.0 71.0 52.0 3.0 42.1 2 Gedong Tengen 100.0 65.0 22.0 188.0 44.0 3.0 48.5 3 Gondokusuman 97.6 89.0 24.0 163.0 33.0 3.0 33.3 4 Gondomanan 99.33 42.0 26.0 189.0 23.0 5.0 23.3 5 Jetis 100.0 69.0 43.0 76.0 51.0 2.0 45.0 6 Kota Gede 90.37 43.0 36.0 53.0 54.0 5.0 54.0 7 Kraton 100.0 83.0 31.0 56.0 52.0 5.0 33.0 8 Matrijeron 100.0 73.0 10.0 128.0 32.0 5.0 22.0 9 Mergangsan 87.8 72.0 776.0 123.0 20.0 2.0 33.4 10 Gampilan 100.0 93.0 67.0 178.0 56.0 3.0 33.9 11 Pakualaman 100.0 55.0 27.0 226.0 34.0 6.7 20.1 12 Tegalrejo 100.0 86.0 70.0 191.0 70.0 4.3 30.6 13 Umbulharjo 93.41 50.0 52.0 72.0 67.0 5.5 24.0 14 Wirobrajan 100.0 85.0 51.0 60.0 65.0 6.0 22.0

## C. Metode klasifikasi
Data yang digunakan sebagai input adalah data surveilen KLB campak yang berjumlah 648 record yang akan dibagi ke dalam 2 bagian, yaitu  60% untuk data training sehingga  menghasilkan suatu rule. Kemudian sisanya sebanyak 40% digunakan untuk data testing. Data ini untuk menguji hasil rule yang telah diperoleh dari proses training .
Dengan menggunakan tool Weka 3.7 pada fitur J48, output yang diharapakan adalah nilai akurasi yang baik untuk melakukan klasifikasi terhadap data KLB. Pengujian akan dilakukan dengan menggunakan 10- fold cross validation untuk pengujian akurasi dari model yang digunakan. Dalam melakukan evaluasi akurasi data digunakan confussion matrix .

## III. H ASIL
Berikut disajikan contoh hasil dari tahapan proses yang telah dilakukan. Bentuk data hasil preprosesing adalah seperti pada Tabel II. Pada Tabel II, ditambahkan sebuah atribut yaitu status yang berisi data KLB dan non KLB. Selain  itu,  atribut  nama  kecamatan  dihilangkan  karena  digunakan  sebagai  identitas  saja.  Gambar  1  merupakan bentuk decision tree yang terbentuk dari data training yang telah diolah. Selanjutnya dari pohon keputusan pada Gambar 1 dapat dibentuk rule seperti pada Tabel III. Aturan keputusan masuk dari If Atecedent then consequent, seperti terlihat pada Tabel II. Untuk keputusan dari aturan yang terbentuk, atesendent terdiri dari nilai atribut dari cabang  yang  diambil  dengan  cara  mengambil jalur  melalui  pohon,  sementara  consequent terdiri  dari  klasifikasi untuk variabel target yang diberikan node daun.
T ABEL II
C ONTOH DATA KLB Cakupan VitaminA Cakupan imunisasi Jumlah Balita Jumlah Bayi PHBS Penghuni Rumah Cakupan Gizi status 78 43 194 448 41.1 5 34 KLB 87.06 70 276 366 29.4 6 34 KLB 83.26 54 170 300 42.2 5 34 KLB 100 75 52 100 36.9 5 60 Non KLB 100 70 51 107 84.7 5 71 Non KLB 100 57 62 109 31.9 5 60 Non KLB 100 75 167 230 45.1 5 60 Non KLB 100 71 125 175 30.6 2 50.5 Non KLB 79 64 210 330 25.8 6 34 KLB 100 56 288 290 33 4 34 KLB 100 55 110 200 41.3 7 60 KLB 100 41 108 263 35.2 7 34 KLB 100 81 94 116 54.1 3 60 Non KLB 99.06 79 253 319 39.8 7 34 KLB 98.8 57 337 290 42.1 7 24 KLB
Aturan yang terbentuk pada Tabel III merupakan aturan ( rule ) yang terbentuk dari 500 data training yang telah ditentukan  sebelumnya,  kemudian  dilakukan  pengujian  terhadap  data  uji  yang  berjumlah  109  data.    Dari  hasil pengujian  109  data,  diperoleh  hasil bahwa  metode  ini  berhasil  mengklasifikasikan  92  data  yang  benar.  Dengan demikian diperoleh akurasi keberhasilan sebesar 84,40% dan nilai RSE sebesar 0,352 .
T ABEL III A TURAN ( R ULE ) DARI G AMBAR 1 Antesenden Konsekuen Support Confidence If imunisasi <=64 If imunisasi >64 and gizi <=50.1 and PHBS <=63 If imunisasi >64 adn gizi <=50.1 and PHBS > 63 If Gizi > 50.1 and imunisasi <=69 and Vit_A <= 96.7
If Gizi > 50.1 and imunisasi <=69 and Vit_A <= 96.7 If Gizi > 50.1 and imunisasi <=69 and Vit_A >90.08 If Gizi > 50.1 and imunisasi >69 and balita >235 If Gizi > 50.1 and imunisasi >69 and balita <=235 and vit_A <=98.41
If Gizi > 50.1 and imunisasi >69 and balita <=235 and vit_A > 98.41 If Imunisasi >73 and Penghunirumah<=5 If Penghunirumah<=5 and Imunisasi <=69 If Penghunirumah<=5 and Imunisasi <=69
then KLB then KLB then Non KLB
then KLB then KLB then Non KLB then KLB
then KLB then Non KLB thenNon KLB then KLB thenNonKLB 180/15 76/12 5/1 9/0 3/0 2/0 4/0 4/0 3/1 5/2 14/20 19/5 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05
Untuk melakukan pengujian terhadap metode yang digunakan disini digunakan 10- fold cross validation . Adapun hasil  proses  validasi  yang  dilakukan  terlihat  pada  Tabel  IV.  Hasil 10-fold  cross  validation memiliki  rata  rata 96,43%. Hasil tersebut diperoleh dari hasil rata-rata dari pengujian disetiap atributnya.
T ABEL IV T EN C ROSS F OLD V ALIDATION Fold training Fold  testing Akurasi 1,2,3,4,5,6 7 100% 1,2,3,4,5,7 6 100% 1,2,3,4,6,7 5 90% 1,2,3,4,6,7 4 95% 1,2,4,5,6,7 3 100% 1,3,4,5,6,7 2 100% 2,3,4,5,6,7 1 90% Rata-rata 96.43% T ABEL V N ILAI A KURASI P ENGUJIAN Algoritma Akurasi JST dan CART 98.438% Decission Tree C. 4.5 96.43%

## IV. P EMBAHASAN
Pada penelitian sebelumnya dengan menggunakan data yang sama menggunakan classification and regression tree (CART) dan jaringan syaraf tiruan (JST) telah diperoleh hasil  akurasi sebesar 88,52%. Hasil ini lebih baik dibandingkan  dengan  dengan  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan Decission  Tree C4.5. Peramalan  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  JST backpropagation dan decission  tree 4.5,  hasil  yang ditunjukkan  untuk  melakukan  pengklasifikasian  CART  akurasinya  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan klasifikasi  yang  diperoleh  dengan  menggunakan decission  tree C4.5.  Pengujian  yang  dilakukan  dengan menggunakan 10- fold cross validation terhadap berbagai metode yang digunakan ditunjukkan pada Tabel V. Hasil akurasi menunjukkan bahwa gabungan JST dan CART mempunyai akurasi yang lebih baik dari decision tree C4.5.

## V. S IMPULAN
Adapun simpulan yang bisa diperoleh dari penelitian ini adalah:
1) Metode decision tree C4.5 dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi daerah KLB.
2) Hasil akurasi yang diperoleh dengan metode tersebut adalah 84,40%.

## REFERENSI
[1]   Pedoman  Penyelenggaraan  Sistem  Kewaspadaan  Dini  Kejadian  Luar  Biasa  (KLB),  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor 949/Menkes/Sk/Vt/2004, Jakarta, 2004.
[2]   T. Larose, Discovering Knowleclge in Data Mining , Wiley Interscience, Canada, 2005.
[3]  Ali Mahmood Mohd., Qaseem Mohd. S., Lakshmi Rajamani, and A. Govardhan, “Extracting useful rules through improved decision tree induction using information entropy”, International Journal of Information Sciences and Techniques (IJIST) vol.3, No.1, January, India, 2013.
[4]     Sulistyowati  dan  E.  Winarko,  “Peramalan  KLB  campak menggunakan  gabungan  metode  JST   Backpropagation dan CART”, Indonesion  Journal of Computing and Cybertics System , vol.8, no.1, pp. 49~58, ISSN: 1978-1520, 2014.
[5]  P. Sharma and R. Bhartiya, “Implementation of decision tree algorithm to analysis the performance”, International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering , vol. 1, issue 10, December, India, 2012.
[6]  Jei Wei Han, “A map reduce implementation of C4.5 decission tree algorithm”, International Journal of Database Theory and Application, v ol. 7, no.1 (2014), pp. 49-60, 2014.
[7]  B. Santoso, Data mining: teori dan teknik pemanfaatan data mining untuk keperluan bisnis , Graha Ilmu, Yogyakarta, 2012.
[8]  Kusrini dan Lutfhi, Algoritma data mining , Andi, Yogyakarta, 2009.