Abi et al, Perbandingan Implementasi CT Pro dan Algoritma C45Menentukan …….. 549
Perbandingan Implementasi Ct Pro Dan Algoritma C45 Menentukan Pola Penyakit Pasien Stroke (Studi Kasus Rs. Siti Fatimah Palembang)
Abi Yansa 1) , Diana 2) *1,2) Jl. Jenderal Ahmad Yani, Kecamatan Seberang Ulu I, Palembang, Sumatera Selatan *1,2) Teknik Informatika, Universitas Bina Darma e-mail: *1 abiyansa98@gmail.com 1 , diana@binadarma.ac.id 2

## Abstrak
Perkembangan data mining dewasa sudah merambah ke setiap segmen, hal ini berpengaruh pada bidang kesehatan. Dengan perkembangan tersebut dapat membantu proses baik dalam pelayanan kesehatan dan pencegahan penyakit pada pasien. Penyakit stroke merupakan penyakit yang saat ini menjadi penyebab kematian dengan presentase 10,9% di Indonesia. Hal itu terjadi karena sulitnya pada proses prediksi gejala yang dialami. Dari permasalah tersebut, dibutuhkan teknologi dengan pemanfaatan data mining untuk memklasterisasi serta klasifikasi dari hasil rekam medis pasien guna menanggulangi masalah pada penyakit stroke . Penelitian ini menggunkan teknik clustering dengan membandingkan antara algoritma CT-Pro dan algoritma C45. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C45 menghasilkan akurasi serta hasil yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma CT-Pro.

## Kata Kunci— Data Mining, CT Pro, C45

## Abstract
The development of adult data mining has penetrated into every segment, this has an effect on the health sector. With these developments can help the process both in health care and disease prevention in patients. Stroke is a disease that is currently the cause of death with a percentage of 10.9% in Indonesia. This happens because of the difficulty in predicting the symptoms experienced. From these problems, technology is needed with the use of data mining to cluster and classify the results of patient medical records in order to overcome the problem of stroke. This study uses a clustering technique by comparing the CT-Pro algorithm and the C45 algorithm. The results of this study indicate that the C45 algorithm produces better accuracy and results than the CT-Pro algorithm.

## Keywords— Data Mining, CT Pro, C45
1. PENDAHULUAN
alam perkembangan teknologi masa kini, banyaknya data menjadi sebuah permasalahan sekaligus kesempatan bagi sebuah instansi. Data menjadi permasalahan apabila tidak dapat disimpan, dikelola, maupun diproses dengan baik. Data yang selalu bermunculan setiap waktu akan terus menumpuk dan bila tidak didokumentasikan dengan baik, maka data tersebut akan menjadi tidak berguna untuk perusahaan. Sedangkan data menjadi sebuah kesempatan apabila dapat disimpan, dikelola dan diproses menjadi lebih berarti untuk instansi tersebut. Dengan adanya data, maka dapat ditemukan sebuah trend maupun struktur yang nantinya dapat dipergunakan untuk mendapatkan informasi di masa mendatang. Saat ini tumpukan data pasien yang ada di rumah sakit pada umumnya hanya dimanfaatkan pada pemenuhan laporan grafik pasien, belum dilakukan pengolahan data lebih lanjut sehingga masih kurangnya informasi yang bisa berguna bagi rumah sakit dan tim medis
D

## Jurnal Jupiter, Vol. 15 No. 1 Bulan April, Tahun 2023 , Hal. 549 - 558
terkait data rekam medis pasien. Tumpukan data yang ada belum menyajikan informasi pola khusus terutama terkait ancaman penyakit berdasarkan usia di kelompok masyarakat. Salah satu aspek yang terdapat dalam laporan pemeriksaan pasien adalah rekam medis. Dimana rekam medis merupakan informasi identitas dan riwayat berobat oleh pasien di balai pengobatan rumah sakit dan puskesmas. Rekam medis adalah berkas yang berisi catatan dan dokumen antara lain identitas pasien, hasil pemeriksaan, pengobatan yang telah diberikan, serta tindakan dan pelayanan lain yang telah diberikan kepada pasien[1]. Catatan tersebut merupakan tulisan-tulisan yang dibuat oleh dokter atau dokter gigi mengenai tindakan-tindakan yang dilakukan kepada pasien dalam rangka palayanan kesehatan. Data mining merupakan sebuah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan dan machine learning yang mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terakit dari berbagai database yang besar[2].
Data mining bekerja dengan menemukan pola dan informasi dari data terpilih menggunakan metode tertentu[3]. Data mining biasa disebut knowledge discovery in database (KDD), merupakan proses yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis guna menemukan keteraturan serta pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan dalam set data berukuran besar[4]. Keluaran pada data mining dapat dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan dimasa mendatang[5].
Tujuan penelitian ini adalah analis dalam implementasikan perbandingan algoritma CT- PRO dan algoritma C45 dalam menentukan pola penyakit stroke pada pasien RS. Siti Fatimah Palembang. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat mempermudah dalam menentukan pola penyakit stroke pada pasien RS. Siti Fatimah Palembang serta dapat memperkuat sistem pengelolaan data pasien. Dimana store ini sendiri adalah gangguan pada fungsi otak baik lokal maupun menyeluruh yang disebabkan oleh pasokan daran ke otak yang terganggu dan terjadi dengan cepat dan berlangsung lebih dari 24 jam atau berakhir dengan kematian[6].
Randi Estian Pambudi et al. melakukan penelitian terkait dengan Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Decision Tree C.45[7]. Berdasarkan penelitian ini hasil yang di dapat adalah algoritma decision tree C4.5, menghasilkan tingkat akurasi diagnosis penyakit stroke yang sangat baik dan mendapat akurasi sebesar 99.07%. Firman Akbar et al. melakukan penelitian terkait dengan Implementasi Algoritma Decision Tree C45 dan Support Vector Regression untuk Prediksi Penyakit Stroke . Peneltian ini mendapatkan hasil dimana algoritma Decission Tree mendapatkan prediksi yang sangat bagus dalam prediksi serta nilai error yang cenderung lebih kecil pada data pasien penyakit stroke dan mendapat nilai RMSE 0.235, dan Support Vector Regression mendapat nilai dari pengukuran metrik RMSE sebesar 0.3999.
Dari penelitian diatas mendapatkan hasil dimana algoritma C45 mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan algoritma yang lain. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengkomparasi antara algoritma CT-Pro dan C45 pada studi kasus penyakit stroke. Implementasi dilakukan menggunakan Rapid Miner. Diharapkan dapat menemukan solusi terkait prediksi pola pada penyakit stroke .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Proses pada penelitian ini yaitu mengimplementasikan Algoritma CT-PRO dan Algoritma C45 untuk menentukan pola penyakit. Karena permasalahan ini menentukan proses hasil perbandingan antara dua algoritma dengan data mining, selanjutnya akan dilakukan penerapan atau implementasi yang dapat menentukan hasil yang akan dapat diguunakan pada mengimplementasikan perbandingan Algoritma CT- PRO dan Algoritma C45 pada pola penyakit menggunakan data mining . Untuk lebih jelasnya desain penelitian yang peneliti gunakan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart penelitian
2.2 Pengumpulan Data Apabila dilihat dari sumber datanya maka pengumpulan data dapat menggunakan sumber primer dan sumber sekunder. Sumber primer adalah sumber data yang langsung memberikan data kepada pengumpul data, dan sumber sekunder merupakan sumber yang tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data misalnya lewat orang lain atau lewat dokumen[8]. Pada penelitian ini, data yang diperoleh adalah data sekunder karena diperoleh dari data pasien rumah sakit.” 51 “Pada penelitian ini prediksi dilakukan berdasarkan data-data yang sudah terjadi, maksudnya adalah data yang penulis gunakan berupa data rekam medis pasien pada tahun 2020. Jadi data yang akan diolah telah memiliki variabel tujuan yaitu pola penyakit pasien setiap tahunya. Hal ini dimaksudkan agar dapat diketahui nilai akurasi hasil prediksi berdasarkan penerapan dari dua metode data mining yang digunakan. Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Pandi Ahmad, dimana pada penelitian tersebut menggunakan data rekam medis pasien pada tahun 2021 sebagai data kajian atau data set[9].

## 2.3 Algoritma CT-PRO
Algoritma CT-PRO merupakan salah satu algoritma pengembangan dari FP- Growth[10]. Perbedaanya terdapat pada langkah kedua dimana FP-Growth membuat FP-Tree sedangkan CT-PRO juga menggunakan Algoritma CT-PRO memiliki 3 tahap yakni :
1. Mencari data nasabah yang di input
2. Membuat struktur data CFP-Tree
3. Melakukan mining
2.4. Algoritma C45 Aloritma C4.5 diperkenalkan oleh Quinlan (1996) sebagai versi perbaikan dari ID3[11]. Dalam ID3 induksi decision tree hanya bisa dilakukan pada fitur bertipe kategorikal (nominal atau ordinal), sedangkan tipe numeric (interval atau rasio) tidak dapat digunakan. Perbaikan yang membedakan algoritma C4.5 dan ID3 adalah dapat menangani fitur dengan tipe numeric, melakukan pemotongan (pruning) decision tree, dan penurunan (deriving) rule set. Algoritma C4.5 juga menggunakan kriteria gain dalam menentukan fitur yang menjadi pemecah node pada pohon yang diinduksi. Ada beberapa tahapan dalam membangun sebuah pohon keputusan

## 552 Jurnal Jupiter, Vol. 15 No. 1 Bulan April, Tahun 2023 , Hal. 549 - 558
dengan Algoritma C4.5 yaitu menyiapkan data training. Data training biasanya diambil dari data histori yang pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan ke dalam kelas kelas tertentu dan menentukan akar dari pohon.
Akar akan diambil dari atribut yang terpilih, dengan cara menghitung nilai gain dari masing-masing atribut, nilai gain yang paling tinggi yang akan menjadi akar pertama. Sebelum menghitung nilai gain dari atribut, hitung dahulu nilai entropy. Untuk menghitung nilai entropy digunakan rumus:
(1)
Keterangan: S : himpunan kasus 12 A : atribut n : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S
3. Kemudian hitung nilai gain yang menggunakan rumus:
(2) Keterangan: S = himpunan kasus A = fitur n = jumlah partisi atribut A │Si│ = proporsi Si terhadap S │S│ = jumlah kasus dalam S
4. Ulangi langkah ke-2 hingga semua record terpartisi.
5. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat:
a. Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama. b. Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
c. Tidak ada record di dalam cabang yang kosong.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Dataset
Jumlah data awal yang diperoleh dari pengumpulan data yaitu 309 data alat kesehatan, namun tidak semua data dapat digunakan dan tidak semua atribut digunakan karena harus melalui beberapa tahap pengolahan data awal (pra pemrosesan data). Sebuah data dikatakan tidak bersih jika mengandung data yang berupa nilai kosong atau derau dan pencilan inkonsistensi. Data yang masih mentah harus dilakukan proses pembersihan dengan cara mengisi nilai- nilai yang kosong menghaluskan data yang berderau dan membuang pencilan atau memperbaiki inkonsistensi. Sehingga setelah dilakukan pra pemprosesan, data yang digunakan pada penelitian ini hanya 309 data.
3.2 Pengolahan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sumber data rekam medis pasien. Data diperoleh dari arsip yang dimiliki oleh pihak rumah sakit sebanyak 309 data. Data ini berisi mengenai jenis kelamin pasien, usia pasien, kategori penyakit, bulan masuk pasien , status
Abi et al, Perbandingan Implementasi CT Pro dan Algoritma C45Menentukan …….. 553 pasien dan disposisi. Tabel berisi data yang 53 akan diolah di r apidminer . Data sampel yang diuji dalam penelitian ini ialah 309 data. Format seperti berikut :
Tabel 1 Contoh Data Sampel No. Umur Jenis Kelamin Disposisi Status Tensi Darah Gula Darah Stroke 1 36 Laki-laki Rawat Jalan Umum Tinggi 110 Ringan 2 51 Laki-laki Rawat Jalan BPJS Rendah 115 Berat 3 19 Perempuan Rawat Jalan BPJS Tinggi 120 Berat 4 24 Perempuan Rawat Inap BPJS Rendah 125 Ringan 5 32 Perempuan Rawat Jalan Umum Tinggi 135 Ringan 6 27 Laki-laki Rawat Jalan Umum Rendah 120 Ringan 7 56 Perempuan Rawat Jalan Umum Rendah 110 Berat 8 20 Laki-laki Rawat Jalan BPJS Rendah 110 Berat 9 31 Perempuan Rawat Inap BPJS Tinggi 115 Ringan 10 22 Perempuan Rujuk Umum Rendah 120 Ringan 11 3 Laki-laki Rawat Jalan BPJS Tinggi 125 Ringan 12 2 Laki-laki Rawat Jalan BPJS Rendah 135 Berat 13 45 Laki-laki Rawat Inap Umum Tinggi 120 Berat 14 23 Perempuan Rawat Jalan Umum Rendah 110 Ringan
Sampel diatas akan didistribusikan menjadi tabulasi menjadi binomial agar dapat diolah berdasarkan metode C45. Pada tabel berikut ini akan menampilkan sampel tabulasi yang digunakan :
Tabel 2 Sampel Tabulasi No. Umur Jenis Kelamin Disposisi Status Tensi Darah Gula Darah Stroke 1 36 Laki-laki Rawat Jalan Umum Tinggi 110 Ringan 2 51 Laki-laki Rawat Jalan BPJS Rendah 115 Berat 3 19 Perempuan Rawat Jalan BPJS Tinggi 120 Berat 4 24 Perempuan Rawat Inap BPJS Rendah 125 Ringan 5 32 Perempuan Rawat Jalan Umum Tinggi 135 Ringan 6 27 Laki-laki Rawat Jalan Umum Rendah 120 Ringan 7 56 Perempuan Rawat Jalan Umum Rendah 110 Berat 8 20 Laki-laki Rawat Jalan BPJS Rendah 110 Berat 9 31 Perempuan Rawat Inap BPJS Tinggi 115 Ringan 10 22 Perempuan Rujuk Umum Rendah 120 Ringan
Sampel diatas akan didistribusikan menjadi tabulasi bilangan binner agar dapat diolah berdasarkan metode FP-Grwoth. Tabulasi FP-Grwoth menampilkan bilangan 1 dan 0. Dimana bilangan 1 itu dapat diartikan dengan ya atau positif sedangkan 0 itu tidak atau negatif. Pada tabel berikut ini akan menampilkan sampel tabulasi yang digunakan :
Tabel 3 Sampel Tabulasi FP-Grwoth Dewasa Tua Tensi Rendah Tensi Tinggi Gula Darah Rend ah Gula Darah Tinggi BPJS Umum Rawat Jalan Rawat Inap Rujukan Stroke Ringan 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0
3.3 Implementasi Metode C4.5 dengan RapidMiner Penelitian ini di lakukan untuk mengetahui klasifikasi pola nasabah. Penggunaan parameter berpengaruh pada hasil akurasi dan model yang akan dihasilkan oleh algoritma C4.5 dan CT-Pro. Untuk menentukan akurasi dari algoritma, penelitian ini menggunakan Cross Validation . Desain model C4.5 yang terdapat pada RapidMiner yang ditunjukkan pada gambar 2
11 3 Laki-laki Rawat Jalan BPJS Tinggi 125 Ringan 12 2 Laki-laki Rawat Jalan BPJS Rendah 135 Berat 13 45 Laki-laki Rawat Inap Umum Tinggi 120 Berat 14 23 Perempuan Rawat Jalan Umum Rendah 110 Ringan
Gambar 2. Cross Validation
Pada objek Discretize attribute yang dipilih yaitu subnet yang memiliki nilai continuous saja seperti label lancar atau macet. Pada objek atau operator Cross Validation terdapat sub proses yang terdiri dari operator Decision Tree sebagai algoritma yang digunakan pada proses data mining Classification yang akan dilakukan, operator Apply Model dan operator Performance sebagai operatoruntuk menghasilkan pengolahan data mining berupa Decision Tree . Adapun model sub proses dapat di lihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Rapidminer Model Sub Proses Clasification Decision Tree Salah satu tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui nilai akurasi dari algoritma Decision tree yang digunakan untuk mengklasifikasi Label. Didalam kolom training terdapat algoritma klasifikasi yang diterapkan yaitu decision tree, sedangkan didalam kolom set role terdapat pengauran lbel yang digunakan untuk menjalankan model decision tree dan Performance untuk mengukur performa dari model decision Tree Tersebut.
3.4 Implementasi Metode CT-Pro dengan RapidMiner Pada implementasi dengan algroritma CT-Pro, adapun tampilan dari struktur model data mining yang di gunakan terdiri dari beberapa objek atau operator antara lain read file XLSX, selected attribute dan Cross Validation yang tampil pada proses utama untuk menjalankan proses data mining. Untuk menentukan akurasi dari algoritma, penelitian ini menggunakan Assosiation Desain model algroritma CT-Pro yang terdapat pada Rapid Miner.
Gambar 4. Rapidminer Model Sub Proses KlasifikasiCT-Pro
Pada objek atau operator Cross Validation terdapat sub proses yang terdiri dari operator algroritma CT-Pro sebagai algoritma yang digunakan pada proses data mining Classification yang akan dilakukan, operator FP Grwoth dan operator Assosiation sebagai operator untuk menghasilkan pengolahan data mining berupa algroritma CT-Pro.
Jurnal Jupiter, Vol. 15 No. 1 Bulan April, Tahun 2023 , Hal. 549 - 558

## 3.5 Hasil Implementasi Klasifikasi Menggunakan Metode C4.5
Implementasi proses pengolahan data menggunakan diskritisasi data yang digunakan untuk mengurangi jumlah nilai atribute numeric dengan cara membagi range atribut ke dalam interval. Label interval kemudian dapat digunakan untuk menggantikan nilai-nilai aktual data. Hasil pemodelan yang telah di proses oleh Tool RapidMiner selain menghasilkan dalam bentuk pola pemodelan ini jugadapat mengetahui tingkat akurasi, recall , dan precision . Hasil pohon keputusan dalam implementasi C4.5 yang dapat dilihat pada gambar 5 sebagai berikut :
Gambar 5. Pohon Keputusan Algoritma C45
3.6 Implementasi Klasifikasi Menggunakan Metode Algoritma CT-Pro Pada Rapid Miner
Hasil permodelan yang telah di proses oleh Tool RapidMiner dengan metode algoritma CT-Pro dapat diketahui nilai akurasi data tersebut seperti terlihat pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6. Hasil Algroitma CTPro

## 3.7 Hasil Association Rules Algoritma CT-Pro
Adapun hasil association rules, dapat dilihat sebagai berikut :

## Gambar 7. Hasil Association Rules

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini dilakukan pemodelan menggunakan algoritma Apriori dan FP- Growth dengan menggunakan data yang sudah diolah menggunakan metode KDD Knowledge Disconvery in Database . Dari hasil observasi terhadap dataset pasien stroke RSUD Siti Fatimah Palembang melalui proses menggunakan metode klasifikasi dan algoritma C45 dan CTPRo dengan tools Rapid Miner. Sehingga, diperoleh kesimpulan bahwa metode C45 dapat dikatakan lebih baik dari pada metode CT-Pro. Hal tersebut dikarenakan metode C45 memilii pohon keputusan yang jelas dan mudah dimengerti sedangkan pada metode CT-PRO menampilkan begitu banyak asosiasi.

## 5. SARAN
Untuk penelitian selanjutnya perlu dilakukan perhitungan yang tepat dan baik dengan menggunakan tools selain rapid minner.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Handiwidjojo, “Rekam medis elektronik,” Jurnal Eksplorasi Karya Sistem Informasi dan Sains , vol. 2, no. 1, 2015.
[2] C. Anam and H. B. Santoso, “Perbandingan kinerja algoritma c4. 5 dan naive bayes untuk klasifikasi penerima beasiswa,” Energy-Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik , vol. 8, no. 1, pp. 13–19, 2018.
[3] R. Amanda and E. S. Negara, “Analysis and implementation machine learning for youtube data classification by comparing the performance of classification algorithms,” Jurnal Online Informatika , vol. 5, no. 1, pp. 61–72, 2020.
[4] E. Buulolo, “Implementasi algoritma apriori pada sistem persediaan obat (studi kasus: Apotik rumah sakit estomihi medan),” Pelita Inform. Budi Dharma , vol. 4, pp. 71–83,
2013.
[5] B. Santosa, “Data mining teknik pemanfaatan data untuk keperluan bisnis,” Yogyakarta:
Graha Ilmu , vol. 978, no. 979, p. 756, 2007.
[6] R. S. Rohman, R. A. Saputra, and D. A. Firmansah, “Komparasi algoritma c4. 5 berbasis pso dan ga untuk diagnosa penyakit stroke,” 2020.
[7] R. E. Pambudi, S. Sriyanto, and F. Firmansyah, “Klasifikasi penyakit stroke menggunakan algoritma decision tree c. 45,” TEKNIKA , vol. 16, no. 2, pp. 221–226, 2022.
[8] F. Silkyanti, “Analisis peran budaya sekolah yang religius dalam pembentukan karakter siswa,” Indonesian Values and Character Education Journal , vol. 2, no. 1, pp. 36–42,
2019.
[9] P. Ahmad, “Perancangan aplikasi prediksi jumlah persediaan alat kesehatan dengan metode anfis (studi kasus: Rsud deli serdang),” Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) , vol. 4, no. 2, 2017.
[10] R. Putri et al. , “Implementasi algoritma ct-pro untuk menemukan pola pada data siswa sma (studi kasus: Madrasah aliyah negeri (man) karanganon klaten),” Panduan untuk belajar jurnal , vol. 1, no. 1, 2017.
[11] D. Merawati and R. Rino, “Penerapan data mining penentu minat dan bakat siswa smk dengan metode c4. 5,” ALGOR , vol. 1, no. 1, pp. 28–37, 2019.