## IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM MENGIDENTIFIKASI FAKTOR PASIEN YANG BERPOTENSI MENGALAMI OBESITAS MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Aghniya Nadira, Sri Farida Utami* Bisnis Digital, Politeknik Sukabumi Jl. Babakan Sirna No.25, Benteng, Kec. Warudoyong, Kota Sukabumi, Indonesia srifaridautami@polteksmi.ac.id

## ABSTRAK
O besitas adalah penumpukan lemak secara berlebihan yang terjadi di daerah perut. Menurut World Health Organization ,  pada  tahun  2022,  2,5  miliar  orang  dewasa  berusia  18  tahun  ke  atas  mengalami  kelebihan  berat badan, angka ini akan terus meningkat jika masyarakat umum tidak menyadari gejala yang dapat menyebabkan penyakit obesitas dikemudian hari. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan algoritma C4.5 dalam memprediksi penyakit obesitas, berdasarkan data yang telah diperoleh. Jumlah data yang digunakan adalah 1260 data, dimana 80% data merupakan data training dan 20% nya merupakan data testing, data tersebut memiliki 16 variabel yang relevan terkait obesitas. Berdasarkan hasil perhitungan dengan algoritma C4.5, atribut Weight menjadi akar utama pohon keputusan. Dari data yang telah di uji pada penelitian ini menghasilkan nilai akurasi, presisi, dan recall yang cukup besar, yaitu akurasi sebesar 98.80%, precision 98.48% dan recall 100%. Dari hasil penelitian,  diketahui  faktor-faktor  utama  yang  dapat  menyebabkan  penyakit  obesitas,  yaitu  faktor weight yang lebih  dari  75,5kg ,  family_history_with_overweight dengan  keterangan  iya,  dan  SCC  (Pemantauan  Konsumsi Kalori)  yang  tidak  dipantau.    Dengan  begitu,  dapat  dilakukan  pencegahan  agar  kasus  obesitas  tidak  cepat meningkat dengan melihat faktor-faktor penyebabnya.
Kata kunci :  data mining, klasifikasi, pohon keputusan, algoritma C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Obesitas  menjadi  penyebab  utama  berbagai penyakit  yang  terjadi  baik  di  negara  maju  maupun berkembang, seperti penyakit  jantung koroner (PJK), stroke iskemik, dan diabetes tipe 2 [1].
World  Health  Organization melaporkan  bahwa pada tahun 2022, 2,5 miliar orang dewasa berusia 18 tahun  ke  atas  mengalami  kelebihan  berat  badan, termasuk  lebih  dari  890  juta  orang  dewasa  yang menderita obesitas. Hal  ini  setara dengan 43% orang dewasa  berusia  18  tahun  ke  atas (43%  pria  dan  44% wanita)  yang  kelebihan  berat  badan;  meningkat  dari tahun 1990, ketika 25% orang dewasa berusia 18 tahun ke atas mengalami kelebihan berat badan [2].
O besitas  adalah  penumpukan  lemak  secara berlebihan yang terjadi di daerah perut. Meningkatnya populasi  obesitas  dikaitkan  dengan  perubahan  pola makan dan gaya hidup tidak sehat. Adanya Perubahan perilaku  pola  makan  yang  tidak  sehat,  seperti  pola makan  yang  mengkonsumsi  lemak  berlebih,  bahan pengawet, dan rendah serat dapat memicu obesitas [3].
Untuk  mengatasi  masalah  ini,  obesitas  dapat dicegah  dengan  menjalankan  pola  hidup  sehat  salah satunya dengan membatasi kandungan yang berlebihan  pada  komposisi  makanan  sehari-hari. Selain  itu,  obesitas  dapat  di  minimalisir  dengan olahraga  ringan  yang  dapat  dilakukan  setiap  hari. Untuk  mengetahui  seseorang  mengidap  obesitas  atau tidak dapat dilakukan dengan menimbang berat badan dan  mencatatnya  secara  berkala,  dapat  dilakukan sendiri  ataupun  konsultasi  dengan  dokter  gizi.
Pencatatannya  juga  dapat  menggunakan  teknik klasifikasi dengan data mining.
Penelitian ini bertujuan
untuk mengimplementasikan algoritma Decision Tree dalam data  mining  untuk  mengklasifikasikan  data  obesitas. Implementasi  ini  menggunakan  dataset  yang  terdiri dari  atribut  terkait  obesitas  yang  relevan.  Dengan memanfaatkan  kemampuan  algoritma  C4.5  untuk memodelkan data dan mengambil keputusan, diharapkan dapat mengembangkan  model  yang dapat memprediksi obesitas pada seseorang secara akurat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses untuk mengeksplorasi nilai tambah dari kumpulan data berupa  pengetahuan  yang  tidak  diketahui  secara manual.  Oleh  karena  itu,  penambangan  data  menjadi semakin  penting  sebagai  alat  untuk  mengubah  data menjadi informasi [4].
Dalam beberapa tahun terakhir, data mining telah menarik perhatian industri informasi secara signifikan. Hal ini disebabkan oleh jumlah data yang sangat besar yang  tersedia  dan  meningkatnya  kebutuhan  untuk mengubah  data  tersebut  menjadi  informasi  dan pengetahuan yang bermanfaat [5].
Dalam  penelitian  ini,  data  mining  yang digunakan  merupakan  metode  klasifikasi.  Klasifikasi adalah proses penambangan data yang bertujuan untuk menemukan  pola  berharga  dalam  jumlah  data  yang relatif besar hingga sangat besar. [6]
2.2. Decision Tree
Decision  tree atau  dapat  disebut  juga  pohon keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  yang  cukup terkenal. Metode ini mengubah fakta penting menjadi pohon keputusan yang mewakili aturan dan membuat aturan tersebut mudah dipahami manusia [7].
Pohon keputusan juga digunakan untuk menggali data  dan  menemukan  hubungan  antara  sekumpulan variabel input dan tujuan [8].
Decision  tree terdiri  dari  sejumlah  node  yang saling terhubung melalui cabang. Ada tiga jenis node dalam decision tree :
1. Root  node,  merupakan  node  yang  tidak memiliki input tetapi memiliki lebih dari satu output.
2. Internal  node,  memiliki  satu  input  dan  lebih dari dua output.
3. Leaf atau terminal node, memiliki satu input dan tidak memiliki output.
Pada  setiap decision  tree ,  setiap  leaf  memiliki nama kelas. Root node dan internal node mengandung aturan  yang  digunakan  untuk  membedakan  data berdasarkan karakteristik yang berbeda [9].

## 2.3. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  untuk membangun  decision  tree  atau  pohon  keputusan. Pohon  keputusan  adalah  metode  klasifikasi  dan prediksi  yang  cukup  terkenal.  Pohon  keputusan digunakan  untuk  menemukan  hubungan  antara sekumpulan  variabel  input  dan  variabel  target  [10]. Pohon keputusan dapat membagi kumpulan data besar menjadi  kumpulan  data  yang  lebih  kecil  dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan [8].

## 2.4. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah metode yang digunakan untuk  menghitung tingkat akurasi dalam data  mining [10].
Metode  ini  yang  sering  digunakan  untuk mengukur nilai akurasi. Pengukuran kinerja menggunakan  confusion  matrix  melibatkan  empat istilah  yang  menggambarkan  hasil  klasifikasi. Keempat istilah tersebut adalah:
1. False  Positive (FP),  yaitu  data  negatif  yang diprediksi sebagai data positif.
2. False  Negative (FN),  yaitu  data  positif  yang diprediksi sebagai data negatif.
3. True  Positive (TP),  yaitu  data  positif  yang diprediksi dengan benar.
4. True  Negative (TN),  yaitu  data  negatif  yang diprediksi dengan benar. [11]

## 2.5. RapidMiner
RapidMiner  dikembangkan  oleh  perusahaan yang bernama sama dengan menyediakan  lingkungan terintegritas  persiapan  data,  penambangan  teks,  dan analisis prediktif serta  merupakan software ilmu data [12].
RapidMiner adalah alat penambangan data yang dikembangkan  menggunakan  bahasa  pemrograman Java. Java dikenal memiliki banyak kelebihan, seperti kesederhanaan,  keamanan,  kekuatan,  pengaruh, kemampuan  berorientasi  objek  yang  tinggi,  serta berbagai keuntungan lainnya [13].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  adalah  serangkaian  langkah dan waktu yang dapat dijadikan acuan dalam analisis data,  serta  merupakan  rancangan  kegiatan  penelitian untuk  menyelidiki,  merumuskan,  dan  menganalisis data [14].
Secara garis besar penelitian ini akan melakukan perhitungan  terhadap  dataset  dengan  menggunakan algoritma  klasifikasi  C4.5.    Adapun  tahapan-tahapan yang digunakan pada penelitian ini, sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan metode penelitian

## 3.1. Selection
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari  Kaggle,  yaitu  Obesitas  dataset  oleh  Cahya Alkahfi.  Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  1260 record data dengan 16 variabel termasuk satu variabel Outcome yang  terdiri  dari  dua  kelas  keputusan: Normal dan Obesity.

## 3.2. Preprocessing
Tahap  ini  penting  karena  data  yang  terstruktur dengan baik akan berdampak positif pada hasil analisis dan pengambilan keputusan. Selama tahap prapemrosesan data penelitian  ini,  beberapa prosedur dilakukan,  seperti  pembersihan  data,  pengurangan data, dan normalisasi data [15].

## 3.3. Processing
Karena  jumlah  data  yang  digunakan  cukup banyak,  proses  analisis  data  mining  dilakukan  secara manual  untuk  mempermudah  pemahaman  tentang penggunaan teknik klasifikasi dengan algoritma C4.5. Rumus  Algoritma  C4.5  terbagi  menjadi  dua  rumus, yang  pertama  yaitu  rumus  untuk  mencari  nilai entrophy.  Entropy  digunakan  untuk  memilih  atribut yang  paling  optimal  agar  tidak  menghasilkan  cabang lebih  lanjut.  Adapun  rumus  entrophy  adalah  sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 (𝑆) =   − ∑ 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔2(𝑝𝑖)
𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan:
S = himpunan kasus n = jumlah partisi S pi = probabilitas yang didapat dari kasus I dibagi total kasus.
Dan  kedua,  gain  digunakan  untuk  mengukur  apakah atribut  yang  dipilih  sesuai  untuk  memecahkan  node [16]. Untuk rumus kedua sebagai berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 1 | |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆1) 𝒏 𝒊=𝟏 (2)
Keterangan : S = himpunan kasus A = atribut n = jumlah partisi atribut |S1| = jumlah kasus pada partisi ke-i |S| = jumlah kasus dalam S

## 3.4. Evaluation
Setelah  hasil  klasifikasi  diperoleh,  kemudian hasilnya  dievaluasi  menggunakan cross-validation ( confusion matrix ) untuk mengetahui akurasi, presisi, dan  recall  dari  hasil  model  yang  digunakan  [4]. Pengujian  dilakukan  untuk  menentukan  tingkat akurasi  dari  pohon  keputusan  algoritma  C4.5.  dalam pengujian ini dataset dibagi menjadi dua bagian, yaitu sebanyak 80 % untuk dijadikan sebagai data training dan sebanyak 20 % dijadikan sebagai data testing .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Selection
Untuk  melakukan  penelitian  ini,  data  diperoleh dari website Kaggle. Dataset yang digunakan di upload oleh  akun  yang  bernama  Cahya  Alkahfi  dengan  file CSV bernama obesitas.

## 4.2. Preprocessing
Pada  penelitian  ini  menggunakan Software RapidMiner  10.3  untuk  menganalisis  data  dengan algoritma  C4.5  sebagai  pemodelan.  Dari  banyaknya data  yang  tersedia,  hanya  tersisa  1260  data  yang digunakan  untuk  penelitian  ini.  Pengolahan  data obesitas  terdiri  dari  16  variabel  yang  disajikan  pada tabel 1.
Tabel 1. Variabel data penelitian No Variabel 1 Gender 2 Age 3 Height 4 Weight 5 Family_history_With_Overweight 6 FAVC 7 FCVC 8 NCP 9 CAEC 10 Smoke 11 CH2O
No Variabel 12 SCC 13 FAF 14 CALC 15 MTrans 16 Obeyesdad
Selanjutnya  dari  jumlah  data  1260,  data  dibagi menjadi dua dengan persentase 80% data training dan 20%  data testing .  80%  dari  jumlah  data  1260 didapatkan data training dengan jumlah 1009 data dan 20%  dari  jumlah  data  1260  didapatkan  data testing dengan jumlah 251 data.

## 4.3. Processing
Dari  data  yang  peroleh  selanjutnya  dibentuk pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 untuk menghasikan  alur  keputusan.  Berikut  ini  merupakan proses  klasifikasi data  obesitas menggunakan RapidMiner 10.3 :
Gambar 2. Proses klasifikasi menggunakan software RapidMiner
Setelah dilakukan proses pada Gambar 2 dengan metode  algoritma  C4.5,  maka  terbentuk  pohon keputusan seperti gambar di bawah ini:
Gambar 3. Decision tree dari hasil algoritma C4.5
Berdasarkan Decision tree untuk model klasifikasi obesitas diatas. Dapat dilihat bahwa atribut yang  mempunyai  pengaruh  utama  dalam  penentuan obesitas adalah atribut weight , kemudian family_history_with_overweight, age , SCC dan terakhir  CALC.  Dengan  begitu  menghasilkan rule - rule sebagai berikut :
Gambar 4. Rule dari hasil decision tree
Rule - rule yang dihasilkan dari decision tree hasil pengujian dideskripsikan sebagai berikut : a. Jika Weight > 75,5 dan family_history_with_overweight = No AND Weight > 88.5 maka Obesity b. Jika Weight > 75,5 dan family_history_with_overweight = No dan Weight ≤ 88.5 maka Normal c. Jika Weight > 75,5 dan family_history_with_overweight = Yes dan SCC = No maka Obesity d. Jika Weight > 75,5 dan family_history_with_overweight = Yes dan SCC = Yes maka Normal e. Jika Weight < 75,5 dan age > 36 dan CALC = Sometime maka Obesity f. Jika Weight < 75,5 dan age > 36 dan CALC = No maka Normal g. Jika Weight < 75,5 dan age < 36 dan CALC = Sometime maka Normal
Keterangan : Weight = berat badan Famliy history with Overweight = riwayat keluarga SCC = pemantauan konsumsi kalori CALC = konsumsi alkohol

## 4.4. Evaluasi Model
Setelah  pengujian  untuk rule pohon  keputusan dilanjutkan dengan pengujian data testing menggunakan Software  Rapid  Miner .  Data testing yang  diuji  sebanyak  251  data.  Didapatkan Confusion Matrix seperti dibawah ini :
Gambar 5. Hasil confusion matrix dari hasil penelitian
Dari  tabel  di  atas,  memperoleh  jumlah  True Positive  (TP)  sebanyak  54  yang  dianggap  true  dan sesuai  dengan  prediksinya,  lalu  False  Positive  (FP) terdapat  sebanyak  3  dengan  prediksi  false  ternyata
hasil  klasifikasi  true,  True  Negative  (TN)  sebanyak 194 diprediksi false sesuai dengan klasifikasinya. Dan untuk False Negative (FN) sebanyak 0 yang menurut prediksi  true  tapi  hasilnya  false.  Persentase  akurasi yang  didapatkan  menggunakan  metode  algoritma  ini dapat  dilihat  dari  gambar  4  sebesar  98.80%.  dengan presicision sebesar  98.48%  dan recall sebesar 100.00%.  Dari  hasil  tersebut,  menunjukkan  bahwa algoritma C4.5 memberikan akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan obesitas.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  bisa ditarik  kesimpulan  bahwa  klasifikasi  dengan  metode algoritma  C4.5  terhadap  data  klasifikasi  obesitas menghasilkan rule-rule dan knowledge yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  tingkat  obesitas  pada tubuh seseorang. Dari data total yang berjumlah 1260 terbagi  ke  dalam  dua  data  yang  berbeda,  yaitu  data training sebanyak  1009 data dan data testing sebanyak 251  data,  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  cukup tinggi  dengan  persentase  sebesar  98.80%.  selain tingkat  akurasi  didapatkan  juga  hasil  presicision sebesar 98.48% dan hasil recall sebesar 100.00%.
Dari  hasil  penelitian  diatas,  dapat  diketahui faktor-faktor utama yang bisa menyebabkan penyakit obesitas,  yaitu  faktor weight yang  lebih  dari  75,5kg , family_history_with_overweight dengan  keterangan iya,  dan  SCC  (Pemantauan  Konsumsi  Kalori)  yang tidak  dipantau.    Dengan  begitu,  dapat  dilakukan pencegahan agar kasus obesitas tidak cepat meningkat dengan melihat faktor-faktor penyebabnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B. R. K. Salim, D. M. Wihandani, and N. N. A. Dewi, “Obesitas sebagai faktor risiko terjadinya peningkatan  kadar  trigliserida  dalam  darah: tinjauan  pustaka,” Intisari  Sains  Medis ,  2021, [Online]. Available: https://mail1.isainsmedis.id/index.php/ism/articl e/view/1031
[2]  WHO, “Obesity and overweight,” World Health Organizatio ,  2024.  https://www.who.int/news- room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight (accessed Jun. 11, 2024).
[3]  D.  Dewanti,  A.  Syauqy,  E.  R.  Noer,  and  A. Pramono, “Hubungan Pola Makan dan Aktivitas Fisik Dengan Obesitas Sentral Pada Usia Lanjut di Indonesia: Data Riset Kesehatan Dasar,” Gizi
Indones. , 2022, [Online]. Available: https://www.persagi.org/ejournal/index.php/Gizi
_Indon/article/view/662
[4]  A.  H.  Nasrullah,  “Implementasi  algoritma Decision Tree untuk klasifikasi produk laris,” J. Ilm.  Ilmu  Komput.  Fak.  … ,  2021,  [Online]. Available: http://ejournal.fikom- unasman.ac.id/index.php/jikom/article/view/203
[5]  S. F. Utami, “Penerapan Data Mining Algoritma Decision  Tree  Berbasis  PSO,” Semin.  Nas. Teknol.  Komput.  &Sains  … ,  2020,  [Online].
Available:
http://seminar-
id.com/prosiding/index.php/sainteks/article/vie w/523
[6]  H. Hafizan and A. N. Putri, “Penerapan Metode Klasifikasi Decision Tree Pada Status Gizi Balita Di  Kabupaten  Simalungun,” Kesatria  J. Penerapan  Sist.  … ,  2020,  [Online].  Available: http://www.pkm.tunasbangsa.ac.id/index.php/ke satria/article/view/23
[7]  Y. Irawan, “Penerapan Algoritma Decision Tree C4.  5  Untuk  Memprediksi  Kelayakan  Calon Pendonor  Melakukan  Donor  Darah  Dengan Klasifikasi  Data  Mining,” JTIM  J.  Teknol.  Inf. dan  Multimed. ,  2021,  [Online].  Available: https://journal.sekawan- org.id/index.php/jtim/article/view/75
[8]  K. A. Saputra, J. T. Hardinata, M. R. Lubis, and ..., “Klasifikasi Algoritma C4. 5 dalam penerapan tingkat kepuasan Siswa terhadap media pembelajaran online,” KLIK Kaji. Ilm. … , 2020, [Online]. Available: http://www.djournals.com/klik/article/view/120 [9]  D. E. Sinaga, A. P. Windarto, and R. A. Nasution, “Analisis Data Mining Algoritma Decision Tree Pada  Prediksi  Persediaan  Obat  (Studi  Kasus: Apotek Franch Farma),” Klik Kaji. Ilm. … , 2022, [Online]. Available: http://www.djournals.com/klik/article/view/328
[10]  N.  Nuradha,  H.  Hazriani,  and  Y.  Yuyun, “Penerapan Algoritma C4. 5 dalam Mengidentifikasi  Karakteristik  Pasien  Beresiko Diabetes,” Pros.  SISFOTEK ,  2023,  [Online]. Available:
http://seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/ar ticle/view/412
[11]  F.  M.  Hana,  “Klasifikasi  Penderita  Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.  5,” J.  SISKOM-KB  (Sistem  Komput.  dan
Kecerdasan  … ,  2020,  [Online].  Available: https://jurnal.tau.ac.id/index.php/siskom- kb/article/view/173
[12]  V. M. Paul, I. Gunawan, B. E. Damanik, and ...,
“Penerapan Data Mining Menggunakan
Algoritma C4. 5 Dalam Menentukan Kelayakan Penerimaan  Bantuan  Bedah  Rumah  Pada  Desa Tiga  Dolok,” J.  Sos.  … ,  2021,  [Online].
Available:
https://sostech.greenvest.co.id/index.php/sostech /article/view/102
[13]  A.  Al  Arif,  M.  Firdaus,  and  Y.  Maruhawa, “Perbandingan  Metode  Data  Mining  untuk Prediksi  Curah  Hujan  dengan  Algoritma  C4.  5, Naïve  Bayes,  dan  KNN:  Comparison  of  Data Mining Methods for Predition of …,” SENTIMAS Semin.  Nas.  … ,  2022,  [Online].  Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/artic le/view/308
[14]  Y.  Fitriani,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Prediksi  Hasil  Belajar  Siswa  Secara  Daring pada  Masa  Pandemi  COVID-19  Menggunakan Metode  C4.  5,” J.  Sistim  Inf.  Dan  … ,  2021, [Online]. Available: http://jsisfotek.org/index.php/JSisfotek/article/vi ew/54
[15]  U.  Suriani,  “Penerapan  Data  Mining  untuk Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision Tree C4. 5,” J.  Comput.  Inf.  Syst.  … ,  2023,  [Online]. Available: https://www.journal- computing.org/index.php/journal- cisa/article/view/393
[16]  D.  Pascalina,  R.  Widhiastono,  and  C.  Juliane, “Pengukuran  Kesiapan  Transformasi  Digital Smart  City  Menggunakan  Aplikasi  Rapid Miner,” Technomedia J. , vol. 7, no. 3, pp. 293– 302, 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1914.