Submitted: 2023-08-05        Accepted: 2023-09-17
This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT ASAM URAT MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5

## Implementation of Data Mining for Gout Classification Using C4.5 Algorithm
Gianovita Talarima 1* , Ferry Kondo Lembang 2 , Norisca Lewaherilla 3 , Johan Bruiyf Bension 4 1,2,3 Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pattimura
4 Program Studi Ilmu Pendidikan Kedokteran, Fakultas Kedokteran, Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena, Kampus Unpatti Poka, Ambon, 97233, Indonesia
E-mail Corespponding Author : talarimagianovita@gmail.com
Abstrak: Penyakit  asam  urat  merupakan  masalah  kesehatan  di  seluruh  dunia  khususnya  Indonesia dengan  prevelensi  mencapai  angka  11,9%.  Angka  tersebut  akan  semakin  meningkat  jika  adanya ketidaktahuan masyarakat umum tentang faktor-faktor yang dapat memicu terkena penyakit asam urat. Penelitian ini menggunakan data Screening Civitas Akademika UKIM yang dilakukan untuk membuat model  klasifikasi  menggunakan data  mining Algoritma  C4.5  yang  menghasilkan  sebuah  pohon keputusan  serta  pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  program  R.  Dari  seluruh  data berjumlah 277 data dibagi menjadi 198 data training dan 79 data testing . Dalam penelitian ini terdapat beberapa atribut klasifikasi  yaitu, jenis kelamin, konsumsi  alkohol, konsumsi  gula berlebihan, usia, nilai IMT, dan riwayat penyakit. Berdasarkan perhitungan diperoleh hasil akurasi setelah post-pruning adalah 78% untuk data training dan 70% untuk data testing .
Kata Kunci: Algoritma C4.5, Klasifikasi, Penyakit Asam Urat
Abstract: Gout  is  a  health  problem  throughout  the  world,  especially  Indonesia,  with  a  prevalence reaching 11.9%. This figure will increase if there is general public ignorance about the factors that can trigger gout. In this study, the Screening Data of the Academic Community UKIM was carried out to create a classification model using the C4.5 Algorithm  data mining, which produced a decision tree and tests were carried out using the R program. From all data, 277 data were divided into 198 training data  and  79  data.  testing.  In  this  study  there  were  several  classification  attributes,  namely,  gender, alcohol consumption, excessive sugar consumption, age, BMI value, and medical history. Based on the calculation, the accuracy after post-pruning is 78% for training data and 70% for testing data.
Keywords: Algorithm C4.5, Classification, Gout

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining merupakan  satu  dari  sekian  banyak  bentuk  implementasi  yang  digunakan  untuk mendapatkan  sebuah  model  dan  pola  yang  mampu  melakukan  prediksi  pada  suatu  data  berdasarkan  data sebelumnya di periode waktu tertentu [1]. Data mining merupakan suatu proses menggali sekumpulan data dan mengubahnya dalam bentuk informasi yang bermanfaat bagi pengguna [2]. Umumnya beberapa pekerjaan yang  dapat  dilakukan  oleh data  mining antara  lain  deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, clustering ,  dan asosiasi. Akan tetapi, pekerjaan yang paling sering digunakan dalam data mining yaitu prediksi dan klasifikasi dimana dilakukan analisis data yang mampu memberi gambaran kelas data atau untuk memprediksi data di masa yang akan datang [3].
Salah satu algoritma dalam data mining yang dapat digunakan untuk pekerjaan klasifikasi dan prediksi yaitu Algoritma C4.5, yang didasarkan pada pembentukan pohon keputusan [4]. Pohon keputusan merupakan model prediksi dan klasifikasi yang paling baik digunakan sebab menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki, dimana konstruksinya relatif cepat dan model yang dihasilkan sangat mudah dimengerti [5].
Prediksi  terhadap  penyakit  asam  urat  menjadi  kasus  yang  diangkat  dalam  penelitian  ini.  Asam  urat adalah asam berbentuk kristal yang merupakan produk akhir dari metabolisme atau pemecahan purin [6]. Purin bersumber dari tubuh yang secara alamiah diproduksi dan juga dapat bersumber dari asupan makanan seperti tanaman  atau  hewan  [7].  Peran  asam  urat dalam  tubuh  sebenarnya  dapat  sebagai  antioksidan  yang berguna meregenerasi sel. Akan tetapi, bisa menyebabkan masalah apabila kadar dalam tubuh melampaui batas normal
[8]. Beberapa kondisi fisik bagian tubuh yang terdampak akibat asam urat melampaui batas normal antara lain rasa nyeri dan bengkak pada persendian yang menyebabkan susah jalan [9]. Normalnya, kadar asam urat dalam darah manusia berkisar antara   3,4 – 7,0 mg/dL pada laki laki, pada perempuan antara  2,4 – 6,0 mg/dL, dan 2,0 – 5,5 mg/dL pada kelompok anak-anak [10]
Dari  data World  Health  Organization (WHO),  ditemukan  prevalensi  penyakit  asam  urat  di  dunia mencapai angka 34,2%. Kejadian asam urat paling banyak terjadi pada negara-negara maju, semisal Amerika Serikat  dimana  prevalensi  mencapai  angka  26,  3% dari  keseluruhan  penduduk. Tidak  hanya  negara-negara maju,  prevalensi  kejadian  asam  urat  di  negara-negara  berkembang  seperti  Indonesia  juga  mengalami peningkatan  [11].  Menurut  data  Riset  Kesehatan  Dasar  disampaikan  bahwa  prevalensi  penyakit  asam  urat berdasarkan  diagnosa  tenaga  kesehatan  di  Indonesia  mencapai  angka  11,9%.    Provinsi  Maluku  merupakan salah satu provinsi dengan prevalensi asam urat paling tinggi dari prevalensi rata-rata nasional, dimana terjadi peningkatan  mencapai  angka  8,9%  sedangkan  dari  diagnosis  dan  gejala  meningkat  mencapai  angka  18,8% [12]. Dampak buruk yang ditimbulkan oleh penyakit asam urat apabila tidak segera diobati antara lain dapat berakibat pada kelainan bentuk tulang serta komplikasi gangguan ginjal, jantung, diabetes mellitus, stroke, dan osteoporosis [13].
Berdasarkan  hasil  data  praktek screening penyakit  tidak  menular  oleh  mahasiswa  Program  Studi Kesehatan Masyarakat UKIM, diperoleh hasil dari 250 sampel terdapat 167 sampel yang memiliki kadar asam urat di atas kadar normal. Hal ini menunjukan bahwa prevelensi kasus kadar asam urat berat pada mahasiswa, bapak ibu pegawai, dan dosen di lingkup Civitas Akademika UKIM dapat dikategorikan cukup tinggi [14].
Beberapa  penelitian  terdahulu  terkait  diantaranya  [15], yang  merancang  sistem  pendiagnosa  penyakit hiperkolesterol menggunakan metode pohon keputusan ( decision tree ) dengan menggunakan Algoritma C4.5. Sistem tersebut memberikan hasil berdasarkan beberapa kriteria yaitu IMT (Indeks Massa Tubuh), LDL ( Low Density  Lipoprotein), HDL  ( High  Density  Lipoprotein ),  TC  ( Total  Cholesterol ),  TGA  (Trigeliserida),  dan tingkatan  perokok,  yang  mana  diperoleh  hasil  berupa  penggolongan  tingkatan  kolesterol  yaitu: Hiperkilomikronemia,  Hiperkolesterol,  Hiperlipoproteinemia  tipe  III,  Hiperlipoproteinemia  tipe  IV  dan Hiperlipoproteinemia Tipe V. Dari data training yang berjumlah 900 data dan data testing berjumlah 20 data diperoleh error sebesar  5%.  Adapun penelitian  lainnya  terkait  algoritma  C4.5  untuk  pengkalsifikasian  cara keluar pasien ginjal kronis berdasarkan rekam medis BPJS Kesehatan di RSUAM [17]. Dihasilkan 11 aturan yang dapat dijadikan pola dalam menentukan pasien yang paling berpotensi meninggal dengan akurasi yang cukup besar yaitu 91% sebelum dilakukan post-prunning dan 88% setelah dilakukan post-purning. Beranjak dari  penelitian-penelitian  tersebut,  peneliti  tertarik  untuk  tujuan  menerapkan  algoritma  C4.5  dalam memprediksi  secara  diagnostik  pasien  penyakit  asam  urat  berdasarkan  beberapa  input  dan  beberapa  faktor pendukung. Penggunaan salah satu teknik data mining yaitu klasifikasi diharapkan mampu melakukan prediksi status seseorang apakah mengidap penyakit asam urat atau tidak [18]. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu Dinas Kesehatan Provinsi Maluku untuk menentukan status asam urat seseorang.

## 2. METODOLOGI
Pada penelitian ini data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh   dari  data screening Civitas  Akademika  Universitas  Kristen  Indonesia  Maluku  (UKIM)  pada  24  Juni  2022.  Jumlah  data  yang digunakan untuk analisis sebanyak             277 data. Event pada penelitian ini adalah pasien penderita penyakit asam yang terbagi dalam tiga tingkatan kadar asam urat yaitu, berat, ringan dan tidak ada.

## 2.1. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  digunakan  tercantum  pada  Tabel  1,  yang  dibagi  berdasarkan  standar  yang ditetapkan oleh Kementrian Kesehatan RI. Tingkat kadar asam urat laki-laki normalnya berkisar pada 3,4-7,0 mg/dL. Jadi apabila seorang pasien jenis kelamin laki-laki dengan kadar asam urat < 3,4 maka dikategorikan dalam kelas “tidak ada”, berada dalam kisaran 3,4-7,0 dikategorikan dalam kelas “ringan”, dan jika > 7,0 maka dikategorikan dalam kelas “berat”.
Kejadian  yang  sama  juga  berlaku  untuk  pasien  jenis  kelamin  perempuan.  Tingkat  kadar  asam  urat perempuan  normalnya  berkisar  pada  2,4-6,0  mg/dL.  Jadi  apabila  seorang  pasien  jenis  kelamin  perempuan dengan  kadar  asam  urat  <  2,4  maka  dikategorikan  dalam  kelas  “tidak  ada”,  berada  dalam  kisaran  2,4-6,0 dikategorikan dalam kelas “ringan”, dan jika > 6,0 maka dikategorikan dalam kelas “berat”.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Defenisi Pembagian Kelas Dependen Y = Kadar asam urat Tingkat kadar asam urat pasien (Ringan/Berat/Tidak ada) Independen X 1 = Jenis kelamin
Jenis kelamin pasien (Perempuan/Laki-laki) X 2 = Konsumsi alkohol Konsumsi alkohol pasien (Ya/Tidak)
X 3 = Konsumsi gula berlebihan Tingkat konsumsi gula pasien (Normal/Kurang/Lebih) <110mg/dL Kurang 110-180mg/dL Normal >180mg/dL Lebih X 4 = Usia Usia pasien (Remaja/Dewasa/Lansia)  <26 tahun Remaja 26-45 tahun Dewasa >45 tahun Lansia X 5 = Nilai IMT Berat IMT pasien (Normal/Kurus/Gemuk) <18,5 Kurus 18,5-25,0 Normal >25,0 Gemuk X 6 = Riwayat penyakit Riwayat penyakit pasien yang berpengaruh atau tidak (0=tidak ada, 1=penyakit yang berpengaruh, 2=penyakit yang tidak berpengaruh)

## 2.2. Tahapan Penelitian
Tahapan dalam penelitian ini dijelaskan sebagai berikut:
a. Melakukan pengumpulan  data sekunder  pada data screening asam urat Civitas Akademika UKIM.
b. Mendeskripsikan  karakteristik  pasien  berdasarkan  faktor-faktor yang  diduga  mempengaruhi  sebagai variabel penelitian.
c. Melakukan tahapan decision tree.
d. Menentukan data training.
e. Menghitung nilai entropy.
f. Mengitung nilai gain.
g. Menentukan root node.
h. Proses partisipasi pohon keputusan akan berhenti saat semua cabang dalam node N mendapat kelas yang sama.
i. Melakukan pengujian model untuk membangun struktur (pola) pohon keputusan melalui metode decision tree C4.5.
j. Menganalisis hasil klasifikasi menggunakan confusion matrix.
k. Menarik kesimpulan dan saran.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif untuk penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1 yang dibuat berdasarkan pengolahan data menggunakan Ms. Excel untuk ketujuh variabel. Berdasarkan Gambar 1, deskriptif dari variabel tingkat kadar asam urat (y) dengan total n = 277, dimana pasien dengan tingkat kadar asam urat ringan 34%, berat 22%, dan tidak ada 44%.

## Gambar 1. Distribusi Pasien Berdasarkan Ringkat Kadar Asam Urat (y)
Selanjutnya, ditunjukkan pula tabel kontingensi untuk variable kadar asam urat dan jenis kelamin pada Tabel 2.  Dimana dari 277 total pasien penyakit asam urat, sebagian besar penderita asam urat yaitu pada jenis kelamin perempuan dengan tingkat kadar asam urat ringan 56 pasien dan berat 29 pasien. Kemudian pada jenis kelamin laki-laki, tingkat asam urat ringan, 38 pasien dan berat 32 pasien.
Tabel 2. Tabel Kontingensi Variabel Kadar Asam Urat dan Jenis Kelamin
Kadar Asam Urat Jenis Kelamin Total Perempuan Laki-laki Ringan 56 38 94 Berat 29 32 61 Tidak ada 78 44 122 Total 163 113 277
Sedangkan pada Tabel 3, dapat dilihat bahwa pada tabel kontingensi untuk variabel kadar asam urat dan konsumsi alkohol, sebagian besar pasien tidak mengonsumsi alkohol yaitu dengan jumlah 234 pasien. Hanya terdapat 13 pasien dengan kadar asam urat berat dan 11 pasien kadar asam urat ringan yang aktif mengonsumsi alkohol.
Tabel 3. Tabel Kontingensi Variabel Kadar Asam Urat dan Konsumsi Alkohol Kadar Asam Urat Konsumsi Alkohol Total Ya Tidak Ringan 11 83 94 Berat 13 48 61 Tidak ada 19 103 122 Total 43 234 277
Lebih lanjut pada Tabel 4, yaitu tabel kontingensi variabel kadar asam urat dan konsumsi gula berlebihan diketahui  bahwa,  pasien  pengonsumsi  gula  berlebihan  lebih  banyak  terdapat  pada  kondisi  kadar  asam  urat ringan dengan total 94 pasien, dimana 61 pasien  tingkat konsumsi gula normal, 29 pasien tingkat konsumsi gula kurang dan 4 pasien tingkat konsumsi gula lebih.
Tabel 4. Tabel kontingensi variabel kadar asam urat dan konsumsi gula berlebihan
Kadar Asam Urat Konsumsi Gula Berlebihan Total Normal Kurang Lebih Ringan 61 29 4 94 Berat 43 13 5 61 Tidak ada 101 16 5 122 Total 205 58 14 277
Tabel 5 berikut ini merupakan tabel kontingensi untuk variabel kadar asam urat, dan usia. Dimana pasien untuk usia remaja memiliki jumlah lebih banyak  yaitu 147 pasien. Untuk kadar asam urat ringan 49 pasien, berat 8 pasien dan tidak ada 90 pasien.
Tabel 5. Tabel Kontingensi Variabel Kadar Asam Urat dan Usia
Kadar Asam Urat Usia Total Remaja Dewasa Lansia Ringan 49 29 16 94 Berat 8 23 30 61 Tidak ada 90 30 2 122 Total 147 82 48 277
Tabel 6 adalah tabel kontingensi untuk variabel kadar asam urat, dan nilai IMT. Dapat dilihat dari 277 pasien, paling banyak pasien penyakit asam urat dengan indeks massa tubuh normal. Dimana pasien dengan kadar asam urat ringan berjumlah 55 pasien, berat 27 pasien, dan tidak ada 61 pasien.
Tabel 6. Tabel Kontingensi Variabel Kadar Asam Urat dan Nilai IMT Kadar Asam Urat Nilai IMT Total Normal Kurus Gemuk Ringan 55 11 28 94 Berat 27 2 32 61 Tidak ada 61 32 29 122 Total 143 45 89 277
Kemudian  pada  Tabel  7  ditunjukkan  tabel  kontingensi  untuk  variabel  kadar  asam  urat  dan  riwayat penyakit. Bahwa pasien dengan kadar asam urat berat untuk penyakit yang berpengaruh adalah pasien paling banyak yaitu 61 pasien dan diikuti dengan pasien kadar asam urat ringan untuk yang tidak memiliki riwayat penyakit sebanyak 41 pasien.
Tabel 7. Tabel Kontingensi Variabel Kadar Asam Urat dan Riwayat Penyakit
Kadar Asam Urat Riwayat Penyakit Total 0 1 2 Ringan 41 14 39 94 Berat 0 61 0 61 Tidak ada 62 0 60 122
Hasil statistik uji antara variabel dependen dan setiap variabel independen dapat dilihat pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Hasil Statistik Uji Antara Variabel Dependen dan Variabel Independen
Variabel Independen P-Value Alpha (𝜶) Keputusan Jenis kelamin 0.103 > 0.05 Gagal tolak 𝐻 0 Konsumsi alkohol 0.272 > Gagal tolak 𝐻 0 Konsumsi gula berlebihan 0.018 < Tolak 𝐻 0 Usia 0.000 < Tolak 𝐻 0 Nilai IMT 0.000 < Tolak 𝐻 0 Riwayat penyakit 0.000 < Tolak 𝐻 0

## 3.2. Penerapan Decision Tree C4.5 Untuk Klasifikasi Penyakit Asam Urat
Hasil  pembentukan pohon  keputusan  setelah  melakukan  proses post-prunning dapat  dilihat  pada Gambar 2, dimana terdapat node number dari model decision tree untuk membantu menjelaskan struktur dan alur keputusan yang dihasilkan oleh model ini. Dapat dilihat pada Gambar 2 bahwa kelas “tidak ada” menjadi node  number 1  untuk  variabel  riwayat  penyakit  yang  berpengaruh.  Sementara  hasil confusion matrix yang diperoleh untuk data training dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Confusion Matrix Data Training Hasil Prediksi Prediksi : Berat Prediksi : Ringan Prediksi : Tidak ada Aktual : Berat 41 0 0 Aktual : Ringan 7 42 12 Aktual : Tidak ada 0 24 72

## Gambar 2. Hasil Pohon Keputusan Setelah Post-Prunning
Berdasarkan output yang  diperoleh,  dapat diketahui  bahwa  kalkulasi  TP,  TN, FP  dan  FN  untuk  kelas  berat adalah:
- TP untuk data aktual dan prediksi terdapat pada 11 41 X = - FN ( ) 12 13 0 0 0 X X = + = + = - FP ( ) 21 31 7 0 7 X X = + = + = - TN 22 23 32 33 ( ) X X X X = + + + 42 12 24 72 150 = + + + =
Kalkulasi TP, TN, FP dan FN untuk kelas ringan adalah:
- TP untuk data aktual dan prediksi terdapat pada 22 42 X =
- FN ( ) 21 23 7 12 19 X X = + = + = - FP 12 32 ( +X ) 0 24 24 X = = + = - TN 11 13 31 33 =( ) X X X X + + + 41 0 0 72 113 = + + + =
Kalkulasi TP, TN, FP dan FN untuk kelas tidak ada adalah:
- TP untuk data aktual dan prediksi terdapat pada 33 72 X =
- FN ( ) 31 32 0 24 24 X X = + = + = - FP 13 23 ( ) 0 12 12 X X = + = + =
- TN = (𝑋 11 + 𝑋 12 + 𝑋 21 + 𝑋 22 ) = 41 + 0 + 7 + 42 = 90
Hasil confusion matrix yang diperoleh untuk data training dapat dilihat pada Tabel 10 berikut ini.
Tabel 10. Hasil Confusion Matrix Data Testing Hasil Prediksi Prediksi : Berat Prediksi : Ringan Prediksi : Tidak ada Aktual : Berat 12 0 0 Aktual : Ringan 1 13 8 Aktual : Tidak ada 0 15 30
Berdasarkan output tersebut, dapat diketahui bahwa kalkulasi TP, TN, FP dan FN untuk kelas berat adalah:
- TP untuk data aktual dan prediksi terdapat pada 11 12 X =
- FN ( ) 12 13 0 0 0 X X = + = + = - FP ( ) 21 31 1 0 1 X X = + = + = - TN 22 23 32 33 ( ) X X X X = + + + 12 8 15 30 66 = + + + =
Kalkulasi TP, TN, FP dan FN untuk kelas ringan adalah:
- TP untuk data aktual dan prediksi terdapat pada 22 13 X =
- FN ( ) 21 23 1 8 9 X X = + = + = - FP 12 32 ( +X ) 0 15 15 X = = + = - TN 11 13 31 33 =( ) X X X X + + + 12 0 0 30 42 = + + + =
Kalkulasi TP, TN, FP dan FN untuk kelas tidak ada adalah:
- TP untuk data aktual dan prediksi terdapat pada 33 30 X =
- FN ( ) 31 32 0 15 15 X X = + = + = - FP 13 23 ( ) 0 8 8 X X = + = + = - TN 11 12 21 22 ( ) X X X X = + + + 12 0 1 13 26 = + + + =
Berikut ditunjukkan perbandingan keduanya untuk data training dan testing.
Tabel 11. Perbandingan Dari Confusion Matrix Data Training dan Data Testing Training Testing Accuracy 78% 70% Sensitivity 78% 73% Specificity 88% 82% Positive prediction value 81% 75% Negative prediction value 89% 83% Prevalence 33% 33% 3.3. Decision Tree C4.5 Perhitungan Manual
1. Menentukan node 1,  pertama-tama  hitung  nilai entropy semua  variabel.  Dibawah  ini  terdapat  contoh perhitungan entropy dari  dua  variabel  pada  data  penyakit  asam  urat  yaitu  variabel  jenis  kelamin  dan konsumsi alkohol.
a. Seluruh Data
Tabel 12. Total Seluruh Data Total Total Ringan Berat Tidak ada 198 64 43 91 Entropy (S) =
2 1 ( ) a i i i Entropy S P log P = = −   2 2 2 64 64 43 43 91 91 log log log 198 198 19 0, 457738783 8 198 198 198             −  + −  + −  =                        
b. Jenis kelamin
Diketahui  bahwa  variabel  Jenis  kelamin  termasuk  kedalam  variabel  kategori.  Berikutnya  contoh perhitungan entropy variabel jenis kelamin:
Tabel 13. Total Jenis Kelamin Total Ringan Berat Ringan Perempuan 117 42 17 58 Laki-laki 81 22 26 33
• Perempuan 2 1 ( ) log a i i i Entropy S P P = = −   2 2 2 42 42 17 17 58 58 log log log 117 117 117 117 1
0, 432519832 17 117
            = −  + −  + −                         
=
• Laki-laki
2 1 ( ) log a i i i Entropy S P P = = −   2 2 2 22 22 26 26 33 33 log log log 81 81 81 81 81 6 8 0 1 0, 471 3358             = −  + −  + −                         
=
c. Konsumsi alkohol
Diketahui bahwa variabel konsumsi alkohol termasuk kedalam variabel kategori. Berikutnya contoh perhitungan entropy variabel konsumsi alkohol:
Tabel 14. Total Konsumsi alkohol Total Ringan Berat Tidak ada Ya 37 9 11 17 Tidak 161 55 32 74
• Ya 2 1 ( ) log a i i i Entropy S P P = = −   2 2 2 9 9 11 11 17 17 log log log 37 37 37 37 37 5 3 1 7 0, 461 440 4             = −  + −  + −                         
= • Tidak 2 1 ( ) log a i i i Entropy S P P = = −   2 2 2 55 55 32 32 74 74 log log log 161 161 161 161 1 0, 453981811 61 161   
         = −  + −  + −                         
=
2. Hitung Gain
a. Jenis kelamin
Berikut perhitungan gain variabel jenis kelamin:
1 1 1 ( , ) ( ) ( ) n i S Gain S A
Entropy S
Entropy S
S = = −  
4
117 81 8 0, 455846176 0, 432519832 0, 471033586
0, 009 198 46 1 33 9 2 
     = −  +              =
b. Konsumsi alkohol
Berikut perhitungan gain variabel konsumsi alkohol:
3 37
161 8 0, 455846176 0, 461144054
0, 453981811 0, 002418 7 198 19
5  
    = −  +              =
Berikut merupakan hasil perhitungan untuk Node 1.
Tabel 15. Hasil Perhitungan Node 1
Node 1 Total Ringan Berat Tidak ada Entropy Gain 198 64 43 91 0,457738783 Jenis kelamin Perempuan 117 42 17 58 0,432519832 0,009463324 Laki-laki 81 22 26 33 0,471033586 Konsumsi alkohol Ya 37 9 11 17 0,461144054 0,002418573 Tidak 161 55 32 74 0,453981811 Konsumsi gula berlebihan Normal 144 38 30 76 0,441089941 0,014507523 Kurang 41 21 8 12 0,443478978 Lebih 13 5 5 3 0,466169213 Usia Lansia 37 13 21 3 0,387681926 0,062378581 Remaja 111 35 7 69 0,362091852 Dewasa 50 16 15 19 0,474897864 Nilai IMT Normal 107 41 18 48 0,446032164 0,016027319 Gemuk 58 16 21 21 0,473787819 Kurus 33 7 4 22 0,371325297 Riwayat penyakit 0 72 28 0 45 0 0,457738783 1 54 11 43 0 0 2 72 25 0 46 0
Setelah memperoleh nilai gain dari seluruh partisi, didapatkan bahwa variabel riwayat penyakit memiliki nilai gain terbesar dari seluruh variabel yang ada yaitu 0,457738783. Sehingga variabel ini akan menjadi Node 1. Jumlah kasus variabel riwayat penyakit adalah 64 pasien dengan kadar asam urat ringan, 43 pasien kadar asam urat berat dan 91 pasien yang tidak memiliki asam urat.
Perhitungan untuk node berikutnya sama dengan perhitungan untuk menentukan node 1 namun terdapat perbedaan  pada  data.  Untuk  perhitungan  selanjutnya  yaitu  mem- filter data  berdasarkan  nilai  variabel  pada Node 1  (Riwayat  penyakit).  Proses  partisipasi  pohon  keputusan  akan  berhenti  saat  cabang  dalam node N mendapat kelas yang sama dan dapat dikatakan memiliki kelas yang sama yaitu dengan melihat apakah dalam variabel tersebut ada atau tidak ada pasien penderita penyakit asam urat.

## 4. KESIMPULAN
1. Hasil  data screening pasien  asam  urat  pada  pemeriksaan  yang  dilakukan  Civitas  Akademika  UKIM menghasilkan  277  orang  pasien  dengan  mengambil  beberapa  variabel  penting  yang  merupakan  faktor- faktor  penyebab  terkena  penyakit  asam  urat  yaitu  jenis  kelamin,  konsumsi  alkohol,  konsumsi  gula berlebihan,  usia,  nilai  IMT,  riwayat  penyakit  serta  tingkat  kadar  asam  urat.  Diperoleh  bahwa  sebagian
1 1 1 ( , ) ( ) ( ) n i S Gain S A Entropy S Entropy S S = = −  
besar Civitas Akademika UKIM yang terkena asam urat berada pada usia remaja. Jenis kelamin perempuan lebih banyak terkena asam urat dengan total 85 pasiensedangkan laki-laki total 70 pasien. Namun, pada pemeriksaan konsumsi alkohol, hampir semua pasien tidak mengonsumsi alkohol. Untuk konsumsi gula berlebihan dan nilai IMT, sebagian besar masuk dalam kelas konsumsi “normal” dan riwayat penyakit menjadi  faktor  penyebab  utama  pasien  terkena  asam  urat.  Dengan  demikian,  dalam  hasil  penelitian  ini diperoleh  variabel  yang  berpengaruh  dan  tidak  berpengaruh  pasien  dapat  terkena  penyakit  asam  urat. Seperti, jenis kelamin dan konsumsi alkohol adalah variabel yang tidak berpengaruh pada kasus ini.
2. Metode decision tree C4.5 yang digunakan dalam klasifikasi penyakit asam urat pada Civitas Akademika UKIM  menghasilkan  8  aturan/ rule .  8  aturan  tersebut  dapat  dijadikan  pola  dalam  menentukan  pasien penderita  asam  urat  ringan,  berat  atau  tidak  ada.  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  hasil klasifikasi  penyakit  asam  urat  pada  Civitas  Akademika  UKIM  dengan  tingkat  keakuratan  sebesar  78% setelah post-prunning dan  berdasarkan  evaluasi  yang  dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  proses pembentukan  pohon  menggunakan  teknik prunning tidak  selalu  memiliki  akurasi  yang  lebih  besar  dan ditemukan bahwa penyebab terbesar pasien menderita penyakit asam urat adalah faktor riwayat penyakit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   I.  Hasanah,  "Implementasi  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Cara  Keluar  Pasien  Ginjal  Kronis Berdasarkan Rekam Medis BPJS Kesehatan di RSUAM," Universitas Islam Indonesia, pp. 1-68, 2021.
[2]   Ermanto and D. Mahardi, "Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Pandemi Covid-19 Di Indonesia Dengan Algoritma Naive Bayes," Jurnal Teknologi Pelita Bangsa, vol. 11, no. 1, pp. 2407-3903, 2020.
[3]   C. Sammut, "Encyclopedia Of Machine Learning," Australia, Springer, 2011.
[4]   A.  R.  Sukma,  R.  Halfis  and  A.  Hermawan,  "Klasifikasi  Channel  Youtube  Indonesia  Menggunakan Algoritma C4.5," Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, vol. 5, no. 1, pp. 21-28, 2019.
[5]   J. Han and M. Kamber, "Data Mining. In: Concepts and Techniques," San Francisco, Morgan Kaufmann Publishers, 2006, pp. 1-772.
[6]   E. Widhiastuti, "Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penyakit Hipertensi Dalam Kehamilan Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Study  Kasus:  Puskesmas  RImba  Melintang,  Rokan  Hilir)," Yayasan Lembaga Pendidikan Islam Daerah Riau, Universitas Islam Riau, 2021.
[7]   Noviyanti, "Hidup Sehat Tanpa Asam Urat," in NOTEBOOK , Yogjakarta, 2015.
[8]   K. N, "Asam Urat," Yogjakarta, B First, 2009.
[9]   I. Noya, I. V. Lawalata and B. Talarima, "Analisis Hubungan Peningkatan Kadar Asam Urat di Wilayah Kerja Puskesmas Waihoka Kota Ambon Tahun 2018," Moluccas Health Journal, vol. 1, no. 2, pp. 2686- 1828, 2019.
[10]  "KEMENKES," Direktorat Jenderal Pelayanan Kesehatan, 2023. [Online]. Available: https://yankes.kemkess.go.id.
[11]  WHO, "Monitoring Health Organization," [Online].
[12]  RISKESDAS,  Laporan  Provinsi  Maluku  RISKESDAS  2018,  Ambon:  Badan  Penelitian  dan Pengembangan Kesehatan (LPB), 2018.
[13]  M. Nasir, "Gambaran Asam Urat Pada Lansia Di Wilayah Kampung Selayar Kota Makassar," Jurnal Media Analisis Kesehatan, vol. 8, no. 2, pp. 1-5, 2017.
[14]  UKIM, "Laporan Praktek Screening Penyakit Tidak Menular," 2011.
[15]
[16]
V.  Fernitha,  "Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Deteksi  Penyakit  Kanker  Serviks,"  Yogjakarta, Universitas Sanata Dharma, 2019, pp. 1-105.
D. Arianti, "Sistem Pendiagnosa Penyakit Hiperkolesterol Menggunakan Algoritma C4.5," Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2010.
[17]
[18] I.  Hasanah,  " Implementasi  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Cara  Keluar  Pasien  Ginjal  Kronis Berdasarkan Rekam Medis Bpjs Kesehatan Di RSUAM," Universitas Islam Indonesia, 2021.
H. Zuhriyah and D. J. E. Sari, "Pengaruh Pemberian Air Rebusan Daun Salam Terhadap Kadar Asam Urat  Pada  Lansia  Di  Puskesmas  Pembantu  Desa  Manonggal  Kecamatan  Klampis  Kabupaten Bangkalan," Jurnal Ilmiah Multi Disiplin Indonesia, vol. 2, no. 1, pp. 2809-1620, 2022.