## Implementasi Algoritma C5.0 Untuk Klasifikas Penyakit Gagal Ginjal Kronik
Setyowati Nurhaningsih 1 , Yuliana Susanti 1 , Sri Sulistijowati Handajani 1
1 Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Sebelas Maret, Surakarta 57126, Indonesia

## Abstrak
Penyakit gagal ginjal kronik merupakan salah satu penyakit yang mematikan di berbagai nega- ra,  termasuk  di  Indonesia.  Penyakit  ini  memiliki  nilai  prevalensi  meningkat  seiring  ber- tambahnya  jumlah  penduduk.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi penyakit gagal ginjal kronik dalam bentuk pohon klasifikasi yaitu C5.0. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menerapkan C5.0 pada klasifikasi penyakit gagal ginjal kronik dan menghitung nilai akurasinya. Metode C5.0 merupakan metode klasifikasi dalam pemilihan atributnya akan diproses  menggunakan  informasi  gain.  Variabel  independen  yang  berpengaruh  dalam penelitian  ini  adalah  eritrosit,  urea,  kreatinin,  dan  trombosit.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa pohon  klasifikasi  penyakit  gagal  ginjal  kronik.  Metode  C5.0  menghasilkan  6  segmen  klasifi- kasi dengan nilai akurasi sebesar 99.3%.
Kata Kunci : C5.0, Pohon klasifikasi, Nilai akurasi

## Abstract
Chronic kidney failure is one of the deadly diseases in many countries, including in Indonesia. This  disease  has  a  prevalence  value  increasing  with  the  increasing  population.  Method  that can be used to predict chronic kidney failure in the form of classification trees, namely C5.0. The  purpose  of  this  study  is  to  apply  the  C5.0  to  the  classification  of  chronic  kidney    failure and to calculate the accuracy. Method C5.0 is a classification method in selecting its attributes to be processed using gain information. The independent variables that are influential in this study are erythrocytes, urea, creatine, and platelets. The results of this study are in the form of a  classification  tree  for  chronic  kidney  failure.  The  C5.0  method  produces  6  classification segments with an accuracy value of 99.3%.

## Keywords: C5.0, Classification Tree, Accuracy Value

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  organ  tubuh  yang  penting  bagi manusia  namun  sangat  mudah  terserang penyakit  yaitu ginjal.    Fungsi  utama  ginjal bagi  tubuh  manusia  adalah  membentuk urin  untuk  mengeluarkan  berbagai  zat-zat racun dari tubuh. Apabila ginjal mengalami kerusakan  maka  akan  menimbulkan  kom- plikasi  penyakit  diantaranya  hipertensi, anemia, penyakit tulang, gagal jantung, dan penurunan  ekskresi  (Smeltzer  &  Bare, 2008). Salah satu penyakit yang dapat me- nyerang  ginjal  yaitu  gagal  ginjal  kronik.
Gagal  ginjal  kronik  merupakan  salah  satu penyakit  yang  sangat  mematikan  di berbagai  negara,  termasuk  Indonesia. WHO memperkirakan  penderita gagal gin- jal  kronik  di  Indonesia  akan  mengalami peningkatan  sebesar  41,4%  pada  tahun 1995-2025.  Menurut  hasil Global  Burden of Disease tahun 2010, gagal ginjal kronik menjadi  penyebab  kematian  urutan  ke-18 pada  tahun  2010. Berdasarkan  data  rekam medik  RSUD  Ir.  Soekarno  Kabupaten  Su- koharjo,  pasien  gagal  ginjal  kronik  pada tahun  2014  sebanyak  1417  orang,  se- dangkan  bulan  Januari-Juli  2015  mengala-
mi  peningkatan  sebesar  19,7%.  Menurut Riset  Kesehatan  Dasar  (Riskesdas,  2013), nilai  prevalensi  di  seluruh  Indonesia  untuk penyakit  gagal  ginjal  kronik  mempunyai nilai  rata-rata  kurang  lebih  0,2%.  Namun banyak  masyarakat  yang  masih  belum  sa- dar  kalau  mereka  telah  menderita  penyakit ginjal, dan telah mencapai tahap gagal gin- jal  kronik  sehingga  salah  satu  pen- gobatannya adalah dengan melakukan cuci darah.  Jika  masyarakat  menyadari  dari awal  atau  masih  pada  stadium  awal  dan stadium  dua,  maka  dapat  dilakukan  terapi tanpa  cuci  darah.  Oleh  karena  itu,  menge- tahui  keadaan  ginjal  sangat  penting  untuk mencegah penurunan fungsi ginjal.
Upaya  untuk  mengetahui  keadaan  ginjal diperlukan adanya suatu sistem pendukung keputusan  yang  dapat  melakukan  pengam- bilan keputusan (Amalia, 2018). Salah satu metode pengambilan keputusan yang dapat dilakukan  adalah  metode  klasifikasi.  Klas- ifikasi  merupakan  pengelompokan  secara sistematis  ke  dalam  kelas  tertentu  ber- dasarkan  karakteristik  yang  sama.  Metode klasifikasi  yang  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  penyakit  gagal  ginjal kronik  dalam  bentuk  visual  adalah  pohon klasifikasi..  Pohon  klasifikasi  merupakan metode  yang  menggunakan  aturan  untuk menentukan  kelas  dari  suatu  objek  yang mempunyai  nilai-nilai  variabel  independen (Loh  dan  Shih,  2001).  Pohon  klasifikasi bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  objek yang ditampilkan melalui gambar daun dan cabang.  Metode  pohon  klasifikasi  yang digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu C5.0.
Menurut Patil (2012), C5.0 dapat mengklasifikasikan model berstruktur
pohon  dan  aturan  serta  memiliki  tingkat akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan ID3 dan C4.5. Pemilihan  variabel metode C5.0 akan  diproses  menggunakan information gain .
Pada  penelitian  sebelumnya,  Ocal et. al. (2015)  membandingkan  metode CHAID dan C5.0 untuk memprediksi kegagalan  fi- nansiil  pada  industri  pabrik  dan  diperoleh hasil  akurasi  pada  metode C5.0 lebih  baik daripada CHAID .  Revanthy  dan  Lawrance
(2017)  membandingkan  algoritma C4.5 dan C5.0 pada  data  hama  tanaman  dan menghasilkan  nilai  akurasi  pada  algoritma C5.0 lebih besar daripada C4.5 yaitu sebe- sar  99.49% . Penelitian  Patil et.  al. (2012) melakukan penelitian dengan menggunakan algoritma C5.0 dengan algo- ritma  CART  dalam  memprediksi  kon- sumen  untuk  memilih  kartu  keanggotaan dan  memiliki  hasil  algoritma  C5.0  mem- iliki  hasil  akurasi  yang  lebih  tinggi  men- capai 99,6%.
Pada  penelitian  ini,  diterapkan  algoritma C5.0 pada klasifikasi penyakit gagal ginjal kronik  di  RSUD  Ir.  Soekarno  Kabupaten Sukoharjo dan menghitung nilai
akurasinya.

## 2. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder yang  diperoleh  dari  RSUD  Ir.  Soekarno Kabupaten  Sukoharjo.  Teknik  pengum- pulan  data  melalui  studi  dokumentasi dengan  mengumpulkan  dokumen  resmi rumah sakit yang berupa data rekam medik pasien. Data sekunder yang digunakan yai- tu  kelas  penyakit  gagal  ginjal  kronik  di RSUD  Ir.  Soekarno  Kabupaten  Sukoharjo sebagai  variabel  dependen  dan  eritrosit, urea, kreatinin, dan trombosit sebagai vari- abel  independen.  Adapun  langkah-langkah dalam penelitian ini, sebagai berikut:
1. Mendiskripsikan  data  penyakit  gagal ginjal  kronik  di  RSUD  Ir.  Soekarno Kabupaten Sukoharjo
2. Menyusun  dan  mengkategorikan  data pada  variabel  dependen  dan  variabel independen
3. Menghitung  nilai entropy dan infor- mation  gain . Entropy adalah  ukuran untuk  mengetahui  karakteristik  dari kumpulan  data.  Sedangkan infor- mation gain digunakan untuk memilih variabel uji pada setiap node di dalam tree.  Rumus  yang  digunakan  untuk perhitungan entropy (Patil, 2012)
𝐼(𝑆 1 , 𝑆 2 , … , 𝑆 𝑚 ) = − ∑ 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1
………….… (1)

## Keterangan :
S = himpunan kasus m = jumlah sampel 𝑝 𝑖 = proporsi kelas
Untuk  mendapatkan  informasi  nilai  subset dari variabel A maka digunakan rumus se- bagai berikut.
𝐸(𝐴) = ∑ 𝑆 1𝑗 +⋯+𝑆 𝑚𝑗
𝑆 𝑦 𝑗=𝑖 (𝑆 1𝑗 , … , 𝑆 𝑚𝑗 ) ………….…(2)
Information  gain selanjutnya  didapatkan dari rumus sebagai berikut.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) = 𝐼(𝑆 1 , 𝑆 2 , … , 𝑆 𝑚 ) − 𝐸(𝐴)
………….…(3)
4. Menetapkan  variabel  dengan  nilai in- formation  gain tertinggi  sebagai  node akar  dan  variabel  dengan information
gain tertinggi berikutnya sebagai node cabang.
5. Melakukan  tahap  penghentian  apabila semua  data  telah  memperoleh  kelas masing-masing.
6. Membentuk pohon klasifikasi menggunakan algoritma C5.0
7. Menginterprestasikan  pohon  klasifi- kasi  yang  terbentuk  berdasarkan  ting- kat klasifikasi.
8. Menghitung  nilai  akurasi  pohon  klas- ifikasi  pada  algoritma C5.0 dalam memprediksi hasil klasifikasi. Akurasi adalah presentase dari total jumlah da- ta yang diprediksi benar untuk menge- tahui  seberapa  baik  model  dalam melakukan  proses  klasifikasi.  Tabel confusion  matrix merupakan  tabel yang  digunakan  untuk  mencatat  hasil klasifikasi  dan  menghitung  akurasi (Han  dan  Kamber,  2006).  Tabel con- fusion matrix ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix
Nilai  akurasi  didapat  dari  rumus  sebagai berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁+𝐹𝑃 𝑥 100%
………….…(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  yaitu  data  rekam medik pasien penderita gagal ginjal kronik di  RSUD  Ir.  Soekarno  Kabupaten  Suko- harjo.  Jumlah  total  data  sebanyak  160 dengan  120  pasien  terkena  penyakit  gagal ginjal  kronik  dan  40  pasien  tidak  terkena penyakit  gagal  ginjal  kronik.  Faktor  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah eritrosit,  urea,  kreatinin,  dan  trombosit. Rincian  kategori  dari  masing-masing  vari- abel ditunjukan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Tabulasi Kategori Setiap
Variabel Variabel Kategori Jumlah Gagal Ginjal Kronik Ya 120 Tidak 40 Eritrosit <3,8 juta/mm 3 26 3,8-6,5 juta/mm 3 134 Urea 10-50 mg/dL 46 >50 mg/dL 114 Kreatinin 0,6-1,3 mg/dL 39 >1,3 mg/dL 121 Trombosit <150.000/µL 33 150.000- 350.000/µL 120 >350.000/µL 7 Observasi Prediksi + - + True Posi- tive (TP) False Nega- tive (FN) - False Posi- tive (FN) True Nega- tive (TN)
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  dalam pembentukan pohon klasifikasi menggunakan algoritma C5.0 :
1. Menentukan node akar. Langkah yang dilakukan  yaitu  menghitung  nilai en- tropy dan information  gain dari  lima variabel  data.  Hasil  perhitungan  di- tunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Node Akar Variabel Information gain Eritrosit 0.4067 Urea 0.4812 Kreatinin 0.5575 Trombosit 0.1204 Dari Tabel 2 diperoleh bahwa variabel kreatinin  dipilih  menjadi  node  akar karena  memiliki information  gain tertinggi  yaitu  sebesar  0.5575.  Ter- dapat  dua  kategori  pada  variabel kreatinin yaitu normal dan tinggi. Dari kedua  kategori  tersebut  diperlukan perhitungan lebih lanjut karena belum dapat  diklasifikasikan  kedalam  kelas gagal  ginjal  kronik  atau  tidak  gagal ginjal kronik.
2. Menentukan  node  cabang.  Node cabang  dipilih  berdasarkan  nilai in- formation gain tertinggi setelah menghapus variabel yang sudah dipilih sebagai node akar.
a. Iterasi  1.  Node  kreatinin  kategori normal,  didapatkan  nilai infor- mation  gain tertinggi  adalah varia- bel trombosit sebesar 0.2244. Node
trombosit  kategori  normal  dan tinggi  telah  mengklasifikasikan kedalam  grup  kelas  tidak  gagal ginjal  kronik.    Sedangkan  node trombosit kategori rendah mengklasifikasikan  kedalam  grup kelas gagal ginjal kronik. b. Iterasi  2.  Node  kreatinin  kategori tinggi, didapatkan nilai information gain tertinggi  adalah  variabel eritrosit  sebesar  0.1406.  Node eritrosit  kategori  normal  telah mengklasifikasikan  kedalam  grup kelas tidak gagal ginjal kronik. Se- dangkan  node  eritrosit  kategori rendah  perlu  dilakukan  perhi- tungan lebih lanjut.
c. Iterasi  3.  Node  eritrosit  kategori rendah,  didapatkan  nilai infor- mation  gain tertinggi  adalah varia- bel trombosit sebesar 0.0895. Node trombosit kategori normal dan ren- dah telah mengklasifikasikan
kedalam  grup  kelas  gagal  ginjal kronik.  Sedangkan node trombosit kategori  tinggi  perlu  dilakukan perhitungan lebih lanjut.
d. Iterasi  4.  Node  trombosit  kategori tinggi, didapatkan nilai information gain tertinggi  adalah  variabel  urea sebesar  1.  Node urea  kategori  nor- mal telah mengklasifikasikan kedalam  grup  kelas  tidak  gagal ginjal kronik. Sedangkan node urea kategori  tinggi  telah  mengklasifi- kasikan  kedalam  grup  kelas  gagal ginjal kronik.
3. Hasil pohon klasifikasi ditunjukan pa- da Gambar 1.
Gambar 1. Pohon Klasifikasi Algoritma C5.0
Pohon klasifikasi yang dibentuk dapat digunakan untuk  menentukan  klasifikasi  penyakit  gagal ginjal kronik sebagai berikut:
• Klasifikasi  1:  Pasien  yang  memiliki  kadar kreatinin  normal  dengan  trombosit  normal dan tinggi
• Klasifikasi  2:  Pasien  yang  memiliki  kadar kreatinin normal dengan trombosit rendah
• Klasifikasi  3:  Pasien  yang  memiliki  kadar kreatinin tinggi dan eritrosit normal
• Klasifikasi  4:  Pasien  yang  memiliki  kadar kreatinin  tinggi,  eritrosit  rendah,  dengan trombosit normal dan rendah
• Klasifikasi  5:  Pasien  yang  memiliki  kadar kreatinin  tinggi,  eritrosit  rendah,  trombosit tinggi, dan urea normal
• Klasifikasi  6:  Pasien  yang  memiliki  kadar kreatinin  tinggi,  eritrosit  rendah,  trombosit tinggi, dan urea tinggi
Berdasarkan  tingkatan  klasifikasi  diketahui bahwa pasien  yang  memiliki  risiko  penyakit ga- gal ginjal kronik adalah pada klasifikasi yang ke 2,  4,  dan  6  dengan  hasil  presentasenya  sebesar 100%.  Sedangkan  jumlah  pasien  yang  tidak memiliki  risiko  penyakit  gagal  ginjal  kronik adalah  pada  klasifikasi  yang  ke  3  dan  5  dengan jumlah dengan hasil presentasenya sebesar 100% dan  klasifikasi  yang  ke  1  dengan  hasil  presen- tasenya 97.3%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, di- peroleh  kesimpulan  bahwa  implementasi  algo- ritma C5.0 pada klasifikasi penyakit gagal ginjal kronik  dengan  faktor  eritrosit,  urea,  kreatinin, dan  trombosit  memiliki  struktur  pohon  klasifi- kasi    dengan  enam  tingkatan  klasifikasi.  Hasil pengujian akurasi yang diperoleh sebesar 99.3%.

## DAFTAR PUSTAKA
Amalia, H, 2018, Perbandingan Metode Da- ta  Mining  SVM  dan  NN  untuk  Klasifi- kasi  Penyakit  Ginjal  Kronis, Jurnal  Pi- lar Nusa Mandiri , Vol. 14 pp. 1, 1-5.
Loh,  W.  and  Shih,  T.,  2001,  Selection  Methods for  Classification  Trees, Statistica  Sinica 7, pp. 815-840.
Ocal,  N.,  Ercan  M.  K.,  and  Kadioglu,  E.,  2015, Predicting Financial Failure Using Decision Tree  Algorithms:  An  Empirical  Test  on  the Manufacturing  Industry  at  Borsa  Istanbul, International Journal of Economics and Fi- nance , Vol. 7 pp. 189-206
Patil N, Lathi R, Chitre V, 2012, Customer Card Classification  Based  on C5.0 & CART Al- gorithms, International  Journal  of  Engi- neering  Research  &  Technology  (IJERT) ,
Vol. 2 pp. 164-167
Revathy,  R  and  Lawrance,  R.,  2017,  Compara- tive  Analysis  of  C4.5  and  C5.0  Algorithms on Crop Pest Data, International Journal of Innovative  Research  in  Computer  and Communication Engineering , Vol. 5 pp. 50- 58
Riskesdas, 2013, Laporan Hasil Riset Kesehatan Dasar  (Riskesdas) ,  Badan  Penelitian  dan Pengembangan  Kesehatan  Kementerian  RI, Jakarta
Smeltzer dan Bare, 2008, Buku Ajar Keperawa- tan Medikal Bedah, EGC, Jakarta