## PENGGUNAAN  CLASSIFICATION DAN REGRESSION TREE
(CART) UNTUK KLASIFIKASI  PERIODONTITIS KRONIS PADA

## PASIEN RUMAH SAKIT GIGI DAN MULUT UNIVERSITAS HANG TUAH SURABAYA
Aulia Dwi Maharani Biostatistika
Program Studi Ilmu Kesehatan Masyarakat Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga Email : auliadwimaharani.adm@gmail.com

## Abstrak
Latar  Belakang  Penelitian ini  adalah  Klasifikasi  dan  pohon  regresi  saat  ini  umum digunakan  sebagai  salah  satu  metode  klasifikasi  nonparametrik.  Keuntungan  menggunakan metoe  ini  adalah  dapat  secara  efektif  digunakan  untuk  data  yang  memiliki  banyak  variabel tak bebas / independent , selain tu juga mudah untuk dioperasikan. Tujuan penelitian  ini  adaah  untuk  mengklasifikasikan  periodontitis  kronis  di  Rumah  Sakit Gigi  dan  Mulut  Universitas  Hang  Tuah  Surabaya  menggunakan  CART.  Periodontitis  kronis dibagi  menjadi  3  kategori  :  ringan,  moderat/  sedang,  dan  berat.  Berdasarkan  hasil  analisis, terdapat  2  faktor  yang  mempengaruhi  periodontitis  kronis  kategori  ringan,  6  faktor  yang mempengaruhi periodontitis kronis sedang dan 8 faktor yang mempengaruhi kategori berat.
Kata Kunci : CART, klasifikasi, periodontitis kronis

## USE OF CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE (CART) FOR CHRONIC PERIODONTITIS CLASSIFICATION IN DENTAL HOSPITAL OF HANG TUAH UNIVERSITY SURABAYA

## Abstract
Classification and Regression Tree (CART) is now  commonly used as one of nonparametric classification methods. The advantage of this method is it can effectively used on data which have many independent variables. It is also easy to be interoperated.
The aim of this research is to classify Chronic Perodontitis in Dental Hospital of Hang Tuah University Surabaya using CART. The Chronic Periodontitis divided into 3 categories: mild, moderate,  and  heavy.  Based  on  the  analysis  result,  2  factors  can  affected  the  mild  type  of chronic periodontitis , 6 factors affected moderate type of chronic periodontitis and 8 factors affected the  heavy type of chronic periodontitis.
The  criteria used  to  count  the accuracy of  the  CART  classification  is 1-APER. The 1-APER score shows a very good result which is 92,5% for data learning and 90% for data testing.
Keywords : CART, classification, chronic periodontitis

## PENDAHULUAN
Dewasa  ini  permasalahan  klasifikasi sering  dijumpai  di  berbagai  bidang  dalam kehidupan  sehari-hari  diantaranya  seperti dalam bidang ekonomi, perbankan, sosial , dan  kesehatan.  Mengingat  pentingnya klasifikasi  maka  penelitian    mengenai klasifikasi terus dikembangkan.
Pendekatan metode klasifikasi memiliki  dua  macam  pendekatan,  yaitu pendekatan parametrik dan nonparametrik. Penelitian  metode  klasifikasi  dengan pendekatan  nonparametrik  lebih  banyak dikembangkan  mengingat  metode  tersebut memiliki  fleksibilitas  yang  lebih  besar dibandingkan dengan pendekatan
parametrik.
Metode klasifikasi
nonparametrik  yang  sering  dijumpai  salah satunya  adalah  metode  klasifikasi  yang berstruktur pohon. 1
Metode pohon klasifikasi  yang saat ini sering digunakan adalah metode Classification and Regression Tree (CART).    Kelebihan  dari  metode  CART adalah  metode  ini  tidak  terikat  oleh asumsi,  efektif  digunakan  pada  data  yang memiliki  dimensi  besar  atau  memiliki banyak  variabel  independen  dan  mudah dalam menginterpretasikan hasilnya. 2
Metode  pohon  klasifikasi  banyak dipergunakan  dalam  berbagai  bidang,
salah  satunya  bidang  kesehatan  gigi.
Survei Kesehatan Rumah Tanggga (SKRT)  2012  menyatakan  bahwa    angka penyakit  gigi  dan  mulut  yang  diderita masyarakat  Indonesia  mencapai  90,05%, artinya hampir seluruh masyarakat Indonesia pernah mengalami penyakit  gigi dan mulut.
Penyakit  periodontitis  dan  karies  gigi adalah  penyakit  gigi  terbanyak  yang diderita  masyarakat  Indonesia  sehingga memerlukan  perhatian  serius.  Umumnya penyakit periodontal dikeluhkan masyarakat  dalam  bentuk  gusi  berdarah, gigi  goyang,  gusi  bengkak,  dan  bau mulut. 3
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  analisis menggunakan CART unuk
mengklasifikasi penyakit periodontitis kronis  pada pasien Rumah Sakit Gigi dan Mulut Universitas Hang Tuah Surabaya.

## TINJAUAN PUSTAKA
A.  Classification  and  Regression  Tree (CART)
CART  merupakan  salah  satu  metode machine learning dimana metode eksplorasi data dilakukan dengan membuat pohon  keputusan.  CART  merupakan
teknik klasifikasi dengan algoritma penyekatan rekursif biner dimana pemilahan  dilakukan  pada  sekelompok data  yang  terkumpul  dalam  suatu  simpul atau node. 4
Pada metode CART, simpul pertama  yang  disebut  simpul  awal  atau parent  node dibagi  menjadi  dua  simpul anak yang kemudian  masing-masing simpul  anak  tersebut  dibagi  lagi  menjadi dua  simpul  anak  lagi  hingga  didapatkan simpul terakhir yang disebut terminal node dengan kriteria yang sesuai. 5 Menurut Timofeev (2004),
pembentukkan  pohon  klasifikasi  pada CART  dilakukan  memalui  beberapa  tahap sebagai berikut :
1. Pemilihan pemilah
Data  yang  digunakan    pada tahap  pemilihan  pemilah  adalah sampel  data  learning  yang  dipilah berdasarkan  kriteria goodness  of split .  Himpunan  yang  awalnya heterogen setelah
dilakukan pemilahan  harus  menjadi  lebih homogen.  Ukuran  heterogenitas dapat dilihat dari :
a. Indeks Gini
Keterangan :
i(t)  = impurity (fungsi heterogenitas) pada simpul t
p ( j |t) = proporsi kelas j pada simpul t p ( i |t) = proporsi kelas i pada simpul t Selanjutnya  dilakukan  evaluasi pemilahan menggunakan goodness of split ϕ (s,t)  dari  pemilah  s  pada  simpul  t  yang didefinisikan sebagai penurunan heterogenitas :
ϕ (s,t) = i(t) - p L i(t L ) – p R i(t R ) Keterangan :
i(t) = fungsi  heterogenitas pada simpul t p L =  proporsi  pengamatan  pada  simpul kiri
p R =  proporsi  pengamatan  pada  simpul kanan
i(t L )  =  fungsi  heterogenitas  pada  simpul kiri
i(t R )  =  fungsi  heterogenitas  pada  simpul kanan
Semakin  tinggi  hasil ϕ (s,t)  berarti pemilah  yang  dihasilkan  semakin  baik karena  mereduksi  homogenitas  lebih banyak. 6
2. Penentuan  terminal  node  t  (simpul terakhir)
Setelah dilakukan pemiahan, simpul  dapat  berhenti  sesuai  kriteria peneliti.  Kriteria  penghentian  suatu pemilahan adalah sebagai berikut :
a. Penurunan heterogenitas
dianggap kecil/tidak berarti
b. Hanya  terdapat  1  pengamatan pada tiap simpul anak
c. Adanya  batasan  jumlah  level atau  tingkat  kedalaman  pohon maksimal. 2
3. Penandaan label kelas
Penandaan  label  kelas  pada terminal node ditentukan berdasarkan jumlah terbanyak, jika : Nj(t) adalah banyaknya
pengamatan  kelas  j  pada  terminal node t, dan N(t) adalah  banyaknya total  pengamatan.  Label  kelas untuk  terminal  node  t  adalah  Jo yang  memberikan  nilai  dugaan akurasi pengklasifikasian pada simpul terbesar.
4. Pemangkasan  pohon  klasifikasi ( pruning )
Semakin banyak dilakukan pemilahan  maka  akan  semakin kecil tingkat kesalahan suatu prediksi. Untuk mendapatkan
pohon  yang  layak  harus  dilakukan pemangkasan  ( pruning )  terlebih
dahulu. Prunning adalah  suatu proses  pengurangan  simpul  pohon sehingga  dicapai  ukuran  pohon yang  layak. Prunning mengacu pada  “1-SE  Rule”  dengan  memilih pohon terkecil T** yang memenuhi persamaan :
Dimana
adalah  kesalahan klasifikasi  dari  validasi  silang klasifikasi  CART  dan adalah standard error dari kesalahan klasifikasi  hasil  validasi  silang klasifikasi CART.

## B. Periodontitis Kronis
Periodontitis adalah seperangkat peradangan  penyakit  yang  menyerang jaringan  penyangga  gigi.  Periodontitis dapat  menyebabkan  hilangnya  tulang alveolar sekitar gigi  yang jika tidak segera ditangani akan mengakibatkan melonggarnya  jaringan periodontium  yang menyebabkan  gigi  goyang  lalu  lepas sedangkan  periodontitis  kronis  adalah penyakit periodontitis dengan tipe progresif    lambat  akibat  adanya  beberapa faktor seperti penyakit sistemik, kebiasaan merokok,  dan  kebiasaan  menyikat  gigi yang  mempengaruhi  reaksi  host  terhadap akumulasi plak. 7
Menurut Cohen dkk (1990), penyakit periodontitis dapat diklasifikasikan sebagai berikut : 1. Periodontitis  Kronis  / Slowly
Progressive Periodontitis (SPP)
a. Periodontitis  Kronis  Ringan  : ada  attachment  loss  2-4  mm, mobilitas gigi kecil, bone loss
horizontal < 20%
b. Periodontitis  Kronis  Sedang  :
ada  attachment  loss  5-7mm, mobilitas  gigi  ringan, bone loss horizontal 20 % - 40 %
c. Periodontitis  Kronis  Berat: ada  attachment  loss  >7mm, mobilitas  gigi  besar, bone loss horizontal  > 40 %.
2. Periodontitis  Agresif  / Rapidly
Progressive Periodontitis (RPP) : kerusakan tulang mencapai  60%  dalam  kurun waktu  9  minggu.  RPP  terdiri dari : a. Adult Onset Periodontitis b. Early Onset Periodontitis 1) Pre Pubertal Periodontitis 2) Juvenile Periodontitis 3. Necrotizing Ulcerative Gingivitis :  biasanya  terjadi pada pasien penderita AIDS

## METODA PENELITIAN
Penelitian menggunakan data skunder  dari  rekam  medik  Rumah  Sakit Gigi  dan  Mulut  Universitas  Hang  Tuah Surabaya  sejak tahun 2012-2015. Variabel yang diteliti dapat dilihat pada Tabel 1.
Setelah data didapatkan,
selanjutnya  peneliti  melakukan  analisis deskriptif  untuk  setiap  variable  dan analisis    CART    dengan  tahapan  awal membuat pohon klasifikasi dengan pemilah  menggunakan  indeks  Gini  lalu melakukan pemangkasan pohon, selanjutnya  menghitung  nilai  akurasi klasifikasi  dengan  1-APER.  Sebelum melakukan  analisis,  data  yang  missing diisi oleh nilai modus karena data berskala ordinal dan nominal.
Tabel 1. Variable penelitian
Variabel Definisi Operasional Skala Y Periodontitis kronis : penyakit infeksi yang menyerang jaringan penyangga gigi yang perkembangannya lambat.
 Ringan  :  terdapat  attachment  loss  2-4  mm, mobilitas gigi kecil, bone loss horizontal < 20%
 Sedang  :  terdpat  attachment  loss  5-7mm, mobilitas gigi ringan, bone loss horizontal 20% - 40 %  Berat: terdapat attachment loss >7mm, mobilitas gigi besar, bone loss horizontal  > 40 % Ordinal 1 = rendah 2 = sedang 3 = berat X1 Kalkulus :  sering  disebut  karang  gigi  yang  merupakan deposit  keras  berwarna  putih  hingga  kecoklatan  yang mengelilingi  permukaan  gigi    akibat  akumulasi  plak gigi, mikroorganisme dan zat pada air liur. Nominal 1 = ada 2 = tidak ada X2 Plak :  adalah  lapisan  tipis  (biofilm)  pada  permukaan gigi  yang  berisi  mikroorganisme  dan  sisa  makanan. Dapat dideteksi dengan disclosing agent. Nominal 1 = ada 2 = tidak ada X3 Hiperplasi gingiva : pembesaran gusi akibat penambahan jumlah sel. Nominal 1 = ada 2 = tidak ada X4 Resesi gingival : terbukanya permukaan akar gigi akibat dari pergeseran tepi gusi (margin gingiva) Nominal 1 = ada 2 = tidak ada X5 Kegoyangan  gigi :  kelainan  akibat  gangguan  pada jaringan  penyangga  gigi  sehingga  menyebabkan pergerakan  gigi  ke  arah  vertikal  atau  horizontal. Dideteksi  dengan  menggunakan  ujung  handpiece  dan tangan. Nominal 1 = ada 2 = tidak ada X6 Malposisi  gigi :  penyimpangan  posisi  atau  posisi  gigi berpindah dari kedudukan normal. Nominal 1 = ada 2 = tidak ada X7 Maloklusi : penyimpangan gigi dari oklusi normal yaitu hubungan antara gigi – gigi rahang atas dan bawah Nominal 1 = ada 2 = tidak ada X8 Migrasi  gigi :  pergeseran  gigi  yang  terjadi  jika keseimbangan  jaringan  periodontal  terganggu  migrasi bisa lebih tinggi dari garis oklusi (ekstrusi), lebih rendah dari garis oklusi (intrusi), rotasi , maupun tipping. Nominal 1 = ada 2 = tidak ada X9 Trauma  oklusi :  kerusakan  jaringan  periodontal  akibat tekanan oklusal yang berlebih Nominal 1 = ada 2 = tidak ada X10 Riwayat penyakit sistemik : memiliki riwayat penyakit seperti penyakit jantung dan diabetes mellitus Nominal 1 = ada 2 = tidak ada X11 Kebiasaan  merokok :  rutin  merokok  setiap  hari sebagai  perokok  aktif  baik  ringan  (<10  batang/hari), sedang (10-20 batang/hari), dan berat (<20 batang/hari) Nominal 1 = ada 2 = tidak ada X12 Kebiasaan  menyikat  gigi  2x  sehari :  rutin  menyikat gigi 2x /hari Nominal 1= ada 2= tidak ada

## HASIL
1.  Pembentukan Pohon Klasifikasi Maksimal Variabel pemilah dan threshold (nilai variabel) dipilih dari beberapa kemungkinan pemilah dari masing-masing variabel.  Perhitungan  banyaknya  pemilah ditampilkan dalam Tabel 2.
Dari  berbagai  kemungkinan  pemilah dari tiap variable dihitung nilai indeks Gini agar  dapat  menentukan Goodness  of Split .
Pemilah  yang  dipilih  sebagai  pemilah utama adalah pemilah dengan Goodness of
Split tertinggi  atau  dapat  juga  ditentukan memalui  skor  variabel  terpenting  dalam pengklasifikasian data pengamatan. Besarnya  kontribusi  variabel  sebagai pemilah  baik  pemilah  utama  maupun pemilah  pengganti  pada  pohon  klasifikasi maksimal  yang  terbentuk  ditunjukkan melalui  skor.  Pemilah  yang  memiliki  skor tertinggi  dipilih  sebagai  pemilah  utama. Skor variabel terpenting dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2. Perhitungan Kemungkinan Jumlah Pemilah Setiap Variabel
Variable Nama Variable Skala Data Kategori Kemungkinan Pemilah X1 Kalkulus Nominal 2 2 2-1 – 1 = 1 X2 Plak Nominal 2 2 2-1 – 1 = 1 X3 Hiperplasi Gingiva Nominal 2 2 2-1 – 1 = 1 X4 Resesi Gingiva Nominal 2 2 2-1 – 1 = 1 X5 Kegoyangan Gigi Nominal 2 2 2-1 – 1 = 1 X6 Malposisi Gigi Nominal 2 2 2-1 – 1 = 1 X7 Maloklusi Nominal 2 2 2-1 – 1 = 1 X8 Migrasi Gigi Nominal 2 2 2-1 – 1 = 1 X9 Trauma Oklusi Nominal 2 2 2-1 – 1 = 1 X10 Penyakit Sistemik Nominal 2 2 2-1 – 1 = 1 X11 Merokok Nominal 2 2 2-1 – 1 = 1 X12 Menyikat Gigi 2x Sehari Nominal 2 2 2-1 – 1 = 1 Tabel 3. Skor Variabel Terpenting Variabel Skor X4 100.00 X7 38.72 X3 20.27 X5 19.93 X8 10.52 X9 5.98 X11 2.49 X6 1.79 X1 1.28 X10 0.00 X2 0.00 X12 0.00
Dari  Tabel  3.  diketahui  X4  memiliki  skor tertinggi  sehingga  variabel  X4  dipilih sebagai  pemilah  utama.  Hasil  penyekatan rekursif  secara biner dari data pengamatan yang digunakan akan menghasilkan pohon klasifikasi yang berukuran relatif besar dan tingkat kedalaman ( depth ) yang tinggi.

## 2.  Pemangkasan  Pohon  Klasifikasi Maksimal
Untuk  memudahkan  proses  analisis,
pohon klasifikasi maksimal yang
dihasilkan kemudian dilakukan pemangkasan pohon secara iterative berdasarkan  kriteria  tertentu  yang  telah ditentukan  peneliti.    Tabel  4.  menyatakan bahwa  pohon  klasifikasi  maksimal  yang terbentuk  terdiri  dari  10  terminal  nodes menghasilkan complexity parameter
sebesar  -1,000  dan resubstitution  relative cost paling kecil yaitu 0.461.
Tabel  4. Urutan  Pembentukan  Pohon Klasifikasi ( Tree Sequence )
Tree Number Terminal Nodes Resubstitution Relative Cost Complexity 1** 10 0.461 -1.000 2 6 0.474 0.001 3 2 0.539 0.006 4 1 1.000 0.175 **Pohon klasifikasi optimal

## 3. Pemilihan Pohon Klasifikasi Optimal
Pohon  klasifikasi  yang  terpilih ditunjukkan  dalam  Tabel  4.4  sama dengan  pohon  klasifikasi  maksimal  yaitu dengan  ukuran  pohon  sebesar  1, terminal nodes berjumlah 10 simpul, nilai complexity parameter sebesar -1,000, dan resubtitution  relative  cost sebesar  0,461. Konstruksi  pohon  klasifikasi  optimal dengan  tingkat  kedalam  pohon  ( depth ) sebesar  9 disajikan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Konstruksi Pohon Klasifikasi Optimal
Gambar  1.  menjelaskan  karakteristik  dari 10 simpul terminal yang
mengklasifikasikan  data  menjadi  salah satu  dari  ketiga  tipe  periodontitis  kronis melalui penjelasan sebagai berikut :
1. Simpul  terminal  1  adalah  pasien yang memiliki faktor resesi gingiva. Simpul ini dilabeli  kelas 1 yaitu    periodontitis  kronis  tipe rendah dibuktikan dengan
2. Simpul  terminal  2  adalah  pasien yang memiliki faktor resesi gingiva dan  faktor  kebiasaan  merokok.
Simpul  ini  dilabeli  kelas  1  yatu periodontitis kronis tipe rendah.
3. Simpul  terminal  3  adalah  pasien yang memiliki faktor resesi gingiva,  kebiasaan  merokok,  dan hiperplasi    gingiva.  Simpul  ini dilabeli  kelas  3  yaitu  periodontitis kronis tipe berat.
4. Simpul  terminal  4  adalah  pasien yang memiliki faktor resesi gingiva, kebiasaan merokok, hiperplasi gingiva, kegoyangan gigi,  maloklusi,  migrasi  gigi  dan kalkulus.  Simpul  ini  dilabeli  kelas 2  yatu  periodontitis  kronis  tipe sedang.
5. Simpul  terminal  5  adalah  pasien yang memiliki faktor resesi gingiva, kebiasaan merokok, hiperplasi gingiva, kegoyangan
gigi,  maloklusi,  migrasi gigi, kalkulus, dan malposisi gigi.
Simpul  ini  dilabeli  kelas  2  yaitu periodontitis kronis tipe sedang.. 6. Simpul  terminal  6  adalah  pasien yang memiliki faktor resesi gingiva, kebiasaan merokok, hiperplasi gingiva, kegoyangan gigi,  maloklusi,  migrasi gigi, kalkulus, dan malposisi gigi. Simpul  ini  dilabeli  kelas  3  yaitu periodontitis kronis tipe berat.
7. Simpul  terminal  7  adalah  pasien yang memiliki faktor resesi gingiva, kebiasaan merokok, hiperplasi gingiva, kegoyangan gigi,  maloklusi,  dan  migrasi  gigi. Simpul  ini  dilabeli  kelas  2  yatu periodontitis kronis tipe sedang.
8. Simpul  terminal  8  adalah  pasien yang  memiliki  resesi  gingiva, kebiasaan merokok, hiperplasi gingiva,  kegoyangan  gigi,  dan maloklusi. Simpul ini dilabeli kelas 2  yatu  periodontitis  kronis  tipe sedang.
9. Simpul  terminal  9  adalah  pasien yang memiliki faktor resesi gingiva, kebiasaan merokok, hiperplasi gingiva, kegoyangan gigi,  dan  maloklusi.  Simpul  ini dilabeli  kelas  2  yatu  periodontitis kronis tipe sedang.
10. Simpul  terminal  10  adalah  pasien yang memiliki factor resesi gingiva, kebiasaan merokok, hiperplasi gingiva, kegoyangan gigi,  dan  maloklusi  Simpul  ini dilabeli  kelas  3  yatu  periodontitis
kronis tipe berat .
4.   Hasil Ketepatan Klasifikasi

## Pohon CART
Berdasarkan Tabel 5. dapat diambil kesimpulan bahwa  dari hasil pembentukan pohon  klasifikasi  optimal  diperoleh  hasil yang  menyatakan  bahwa  dari  sejumlah sampel orang  yang menderita periodontitis kronis  di  Rumah  Sakit  Gigi  dan  Mulut Universitas Hang Tuah Surabaya diperoleh angka  ketepatan  klasifikasi  (1-APER) untuk  data learning sebesar  92,5%, sensitivity sebesar  93,6%,  dan specificity sebesar 90,6%.
Tabel 5. Tingkat Akurasi Pohon Klasifikasi Optimal Kelas Observasi Kelas Prediksi Total Sensi tivity Speci ficity 1- APER 1 2 3 Data Learning 1 117 6 1 124 93,6 % 90,6% 92,5% 2 4 39 4 47 3 4 16 9 29
Data Testing 1 112 5 7 124 93,3 % 85% 90% 2 4 19 24 47 3 4 18 7 29
Bila  hasil  klasifikasi  divalidasi dengan data testing , maka diperoleh angka ketepatan  klasifikasi  (1-APER) untuk  data learning sebesar  90%, sensitivity sebesar
93,3%, dan specificity sebesar 85%.
Persentase  ketepatan  klasifikasi untuk  data testing tergolong  tinggi, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  pohon optimal  yang  terbentuk  sudah  sangat  baik dan sesuai bila digunakan untuk mengklasifikasikan data baru.

## PEMBAHASAN
Periodontitis  kronis  adalah  penyakit periodontitis dengan tipe progresif  lambat akibat  adanya  beberapa  faktor  seperti penyakit sistemik, kebiasaan merokok, dan kebiasaan menyikat gigi yang mempengaruhi reaksi host terhadap akumulasi plak. Faktor yang
mengklasifikasikan  periodontitis  kronis dalam 3 tipe, yaitu sebagai berikut:
1. Periodontitis  kronis  tipe  rendah      : resesi  gingiva dan faktor kebiasaan merokok.
2. PerIodontitis  kronis  tipe  sedang  : resesi  gingiva,  kebiasaan  merokok, hiperplasi    gingiva,kegoyangan gigi, maloklusi, dan migrasi gigi.
3. Periodontitis  kronis  tipe  berat        : resesi  gingiva,  kebiasaan  merokok, hiperplasi gingiva,kegoyangan gigi,  maloklusi,  migrasi gigi, kalkulus, dan malposisi gigi.
Faktor  resesi gingiva  sebagai pemilah  utama  memiliki  skor  tertinggi dalam variabel terpenting penyebab periodontitis  kronis. Resesi  gingiva adalah keadaan  penurunan gusi yang  bisa disebabkan  beberapa  faktor  seperti  iritan lokal,  keadaan  gigi  seperti  migrasi  gigi atau  malposisi  gigi,  dan  penurunan  tulang alveolar  akibat  usia  atau  kadar  kalsium tulang.    Keadaan  gusi  yang  menurun  dari posisi sebenarnya mengakibatkan
mudahnya  terjadi  akumulasi  plak  yang mengakibatkan  keradangan  terlebih  lagi
jika diperparah dengan
adanya
kegoyangan gigi. Faktor
kebiasaan merokok mendominasi  faktor  yang  menyebabkan periodontitis  kronis  di  seluruh  tipe,  baik ringan,  sedang,  maupun  berat.  Faktor kebiasaan  merokok  memegang  peranan penting  dalam  terjadinya  periodontitis kronis, karena  zat nikotin yang terdapat di dalam  rokok  dapat  menurunkan  respon imun  dan  dapat  menyempitkan    pembuluh darah  termasuk  pembuluh  darah  sekitar jaringan  periodontal  sehingga  penyebaran nutrisi  ke  jaringan  juga  terhambat.  Jika penyebaran  nutrisi  ke  jaringan  periodontal terhambat  maka  daya  tahan  jaringan terhadap  iritan  juga  menurun  sehingga mudah terjadi keradangan.
Pada hasil analisis, dari 12 variabel hanya  8  variabel  yang  dapat  dimasukkan dalam faktor penyebab periodontitis kronis.  3  variabel  yang  tidak  tergolong penyebab  periodontitis    kronis  adalah faktor  plak,  penyakit  sistemik,  dan kebiasaan menyikat  gigi 2x sehari.  Hal ini dimungkinkan karena :
1. Kebiasaan  menyikat  gigi  2x  sehari merupakan kebiasaan yang dianjurkan dalam  menjaga  kesehatan  gigi  dan gusi, hampir seluruh penderita periodontitis  kronis  yang  diteliti memiliki  kebiasaan  menyikat  gigi  2x sehari.  Sehingga,  faktor  ini  tidak menjadi faktor penyebab periodontitis kronis.
2. Pasien  yang  didiagnosa  menderita periodontitis kronis seluruhnya memiliki  plak  gigi.  akan  tetapi    plak gigi  tidak  tergolong  faktor  penyebab periodontitis kronis kemungkinan disebabkan  karena  plak  gigi  dimiliki hampir  seluruh  orang,  baik  yang menderita periodontitis kronis
maupun orang sehat.
3. Sedikitnya data mengenai pasien yang memiliki  riwayat  penyakit  sistemik kemungkinan menjadi penyebab faktor penyakit sistemik tidak menjadi faktor penyebab periodontitis kronis.

## KESIMPULAN
Klasifikasi  dengan  metode  CART
memiliki  nilai  akurasi  92,5%  yang  berarti bahwa  CART  mampu  mengklasifikasikan periodontitis kronis dengan sangat baik.

## SARAN
Saran Untuk Instansi Tempat Penelitian :
Poin  poin  yang  diisikan  dalam status  rekam  medik  seharusnya  lebih diperjelas  seperti  kebiasaan  merokok diberikan  penjelasan  berapa  batang  per hari,  sehingga  perokok  berat  atau  ringan dapat  dibedakan.  Hal  ini  dapat  membantu memberikan  hasil  penelitian  yang  lebih akurat.
Saran Untuk Penelitian Berikutnya :
Dapat  dilakukan  penelitian  dengan membandingkan  antar  ketiga  metode ensemble CART seperti bagging, boosting,
dan random forest agar dapat mengetahui metode  mana  yang  paling  memiliki  nilai akurasi tertinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Gordon, Leonard. Using Classification and Regression Trees  (CART)  in  SAS  Enterprise Miner  in  Public  Health.  SAS Global Forum, University of
Kentucky, 2013. Lexington. 2. Timofeev. Classification and Regression  Trees  (CART)  Theory and Applications. Hunbolt University, 2004. Berlin. 3. Sudibyo, Perio. Penyakit Periodontal  Sebagai  Fokus  Infeksi dan Faktor Risiko Terhadap Manifesasi Penyakit Sistemik. Pidato  Pengukhan  Jabatan  Guru
Besar  Fakultas  Kedokteran  Gigi Universitas  Gajah  Mada,  2003. Yogyakarta.
4. Aeni,  EQ.,  Pendekatan  CART Arcing untuk Klasifikasi Kesejahteraan  Rumah  Tanga  di Jawa  Tengah.  Tesis  Magister Institut Teknologi Sepuluh November, 2009. Surabaya. 5. Muttaqien,  JM.,  Otok,Bambang W.,dan  Rahayu.Santi  Putri.(2013). Metode  Ensemble  pada  CART untuk Perbaikan Klasifikasi Kemiskinan di Kabupaten Jombang .  Tesis  Jurusan  Statistika Fakultas  MIPA  Institut  Teknologi Sepuluh November Surabaya.
6. Breiman,  L.,  Friedman,  J.,  Olshen, R., dan Stone, C. Classification and Regression Trees. Champman Hall, 1993. New York.
7. Carranza,  Fermin  A.,  Klokkevold,
Perry  R.,  Newman,  Michael  G., Takei,  Henry.  (2011). Carranza’s Clinical Periodontology 11 th edition . Hal 70-100.  Elsevier Health Sciences. Reviewer Dr. Merryana Adriani, S.KM., M.Kes