## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN KESEHATAN UNTUK HIPERTENSI MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Hilda Amalia 1 , Evicienna 2
1) Manajemen Informatika, AMIK Bina Sarana Informatika Jakarta Jl. Ciledug Raya No. 168 Ulujami, Jakrta Selatan hilda.ham@bsi.ac.id
2) Komputerisasi Akuntansi , AMIK Bina Sarana Informatika Jakarta Jl. Ciledug Raya No. 168 Ulujami, Jakrta Selatan evicienna.eca@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Hypertension is a cardiovascular disease that causes 4.5% of the global disease burden. Hypertension is a major risk factor for heart problems and can be said as the "silent killer" because there are no specific signs and can cause serious illness if left untreated for a long time. Decision support system for hypertension can be used to obtain the results of the decision of the cases, one of them using the decision  tree  method.  Hypertension  data  will  be  processed  using  the  method  of  decision  tree algorithm C4.5 through software RapidMiner and will result in a decision support rules, the value of accuracy,  and  AUC  than  the  rule.  After  testing  the  accuracy  of  the  values  obtained  on  the  C4.5 algorithm by 76.6%, AUC values for 0862 with a good level of diagnostic classification.
Keywords: Hypertension, decision support systems, Algorithm C4.5

## I. PENDAHULUAN
Hipertensi  dikenal  secara  luas  sebagai penyakit  kardiovaskular.  Diperkirakan  telah menyebabkan  4,5%  dari  beban  penyakit  secara global, dan prevelensinya hampir sama di Negara berkembang  maupun  Negara  maju.  Hipertensi merupakan  salah  satu  faktor  risiko  utama gangguan  jantung[2].  Hipertensi  disebut  juga dengan  “ silent  killer ”  dikarenakan  tidak  adanya tanda-tanda  khusus  dan  dapat  menyebabkan penyakit  yang  serius  jika  tidak  ditangani  dalam waktu  yang  lama[1]  .  Oleh  karena  itu  penting untuk membuat suatu sistem penunjang pengambilan  keputusan  untuk  memprediksi hipertensi. Data hipertensi akan diolah menggunakan  metode decision  tree melalui software RapidMiner , sehingga diperoleh aturan- aturan dalam sistem penunjang keputusan.
Data  mining  adalah  tentang  memecahkan masalah  dengan  menganalisis  data  yang  sudah ada  dalam  database[12].  Perkembangan  gaya hidup  masyarakat  telah  menghasilkan  sebuah masyarakat yang sangat membutuhkan informasi. Informasi yang dibutuhkan masyarakat berasal dari kumpulan data-data yang bernilai. Data-data yang menghasilkan informasi tersebut  hanya  tersimpan  dan  terkunci  dalam sebuah databases. Padahal dari data-data tersebut terdapat  data  pontensial  yang  dapat  kita  jelajahi lebih  lanjut  dan  menghasilkan  informasi  yang sangat  berharga.  Setiap  saat  data-data  tersebut
bertambah  dan  menumpuk  membentuk  sebuah bukit  data  dan  hanya  menjadi  sebuah  ”kuburan data”.    Untuk  itu  diperlukan  teknik  data  mining untuk  menemukan  informasi  yang  berharga  dari tumpukan  data  dan  diperlukan  sebuah  sistem pakar dalam pendiagnosaan penyakit.
Data  mining  didefinisikan  sebagai  proses untuk  menemukan  pola  pada  data.  Proses  harus otomatis  atau  (lebih  biasanya)  semi-otomatis. Pola  ditemukan  harus  lebih  bermakna  karena mereka mengakibatkan beberapa keuntungan[12].  Salah  satu  teknik  data  mining yang sering digunakan adalah algoritma C4.5.
Dalam penelitian ini akan dilakukan analisa data  hipertensi  menggunakan  klasifikasi  data mining yakni algoritma C4.5 dengan menggunakan  tiga  parameter  yaitu  usia,  berat badan dan jenis kelamin.

## II. LANDASAN TEORI
a. Sistem  Penunjang  Keputusan  ( Decision Support System )
Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  atau dikenal  juga  dengan Decision  Support  System (DSS)  adalah  salah  satu  subsistem  dari  Sistem Informasi  Berbasis  Komputer  atau Computer Based  System  Information (CBIS)  yang  dapat menyediakan  informasi  yang  berguna  bagi proses pengambilan keputusan ketika menghadapi  sebuah  masalah  semi  terstruktur yang spesifik. Informasi sebgai output dari SPK,
dapat  disajikan  dalam  bentuk  laporan  yang dihasilkan melalui
perhitungan model matematika[6]. b. Data Mining Data mining telah menarik banyak perhatian  dalam  dunia  sistem  informasi  dan dalam  masyarakat  secara  keseluruhan  dalam beberapa tahun terakhir, karena ketersediaan luas dalam  jumlah  besar  data  dan  kebutuhan  segera untuk mengubah data tersebut menjadi informasi yang  berguna  dan  pengetahuan.  Informasi  dan pengetahuan  yang  diperoleh  dapat  digunakan untuk  aplikasi  mulai  dari  pasar  analisis,  deteksi penipuan, dan retensi pelanggan, untuk pengendalian  produksi  dan  ilmu  pengetahuan eksplorasi[4].  Adanya  ketersediaan  data  yang melimpah,  kebutuhan  akan  informasi  atau pengetahuan  sebagai  sarana  pendukung  dalam pengambilan  keputusan  baik  bagi  individu, organisasi, perusahaan dan pemerintahan.
Dalam  data  mining  data  disimpan  secara elektronik  dan  diolah  secara  otomatis,  atau setidaknya  disimpan  dalam  komputer.  Data mining  adalah  tentang  menyelesaikan  masalah dengan  menganalisa  data  yang  telah  ada  dalam database[12].
c. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  suatu  program aplikasi  komputerisasi  yang berusaha  menirukan proses  penalaran  dari  seorang  ahlinya  dalam memecahkan  masalah  spesifikasi  atau  bisa dikatakan merupakan duplikat dari seorang pakar karena  pengetahuannya  disimpan  didalam  basis pengetahuan  untuk  diproses  pemecahan  masalah (Hamdani,2010)[3].
d. Algoritma C4.5 Algoritma  C4.5  dan  pohon  keputusan ( decision  tree )  merupakan  dua  mode  yang  tidak terpisahkan,  karena  untuk  membangun  sebuah pohon  keputusan,  dibutuhkan  algoritma  C4.5. Dari  akhir  tahun  1970  sampai  awal  1980-an J.Ross  Quinlan,  melakukan  pengembangan terhadap  algoritma decision  tree yakni  ID3 ( Interative Dichotomisemiser ).
Kemudian
Quinlan  juga  menghadirkan  algoritma  C4.5, yang  menjadi  awal  dari  algoritma supervised learning yang  terbaru.  Di  tahun  1984  sebuah kelompok  statistic  (L.Breiman,  J.  Fridman,  R. Olshen dan C.Stone) mempublikasikan Classification  and  Regresssion  Tree (CART), yang  mengambarkan  generasi  binary decision tree [6].
Desicion Tree menyerupai struktur flowchart ,  yang  masing-masing  internal  node- nya  dinyatakan  sebagai  atribut  pengujian,  setiap cabang  mewakili  output  dari  pengujian,  dan setiap  node  daun  (terminal  node)  menentukan label  class.  Node  paling  atas  dari  sebuah  pohon
adalah  node  akar[4].  Salah  satu  metode klasifikasi  yang  menarik  melibatkan  konstruksi pohon  keputusan,  koleksi  node  keputusan, terhubung  oleh  cabang-cabang,  memperpanjang bawah dari simpul akar  sampai berakhir di node daun.  Dimulai  di  node  root,  yang  oleh  konvensi ditempatkan  di  bagian  atas  dari  diagram  pohon keputusan,  atribut  diuji  pada  node  keputusan, dengan  setiap  hasil  yang  mungkin  dihasilkan dalam  suatu  cabang.  Setiap  cabang  kemudian mengarah  baik  ke  node  lain  keputusan  atau  ke node daun untuk mengakhiri[8].
Ada beberapa tahap dalam membuat sebuah pohon  keputusan  dengan  algoritma  C4.5, yaitu[7]:
1.  Menyiapkan  data  training.  Data  training biasanya  diambil  dari  data  histori  yang pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokan ke dalam kelas-kelas tertentu.
2.  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  gain  dari  atribut,  hitung  dahulu nilai entropy yaitu:
Keterangan: S : himpunan kasus A : atribut
N : jumlah partisi S
Pi : proporsi dari Si terhadap S
3.  Kemudian  hitung  nilai  gain  dengan  metode informasi gain:
4.  Ulangi  langkah  ke-2  hingga  semua  tupelo terpartisi.
5.  Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat:
a.  Semua  tupel  dalam  node  N  mendapat kelas yang sama.
b.  Tidak  ada  atribut  di  dalam  tupel  yang dipartisi lagi.
c.  Tidak  ada  tupel  di  dalam  cabang  yang kosong.

## III. METODOLOGI PENELITIAN.
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  data kesehatan  yaitu  usia,  berat  badan  dan  jenis kelamin.  Berikut  adalah  tahapan  penelitian  yang dilakukan dalam penelitian ini:
    n i pi pi S Entropy 1 2 log * ) ( ) ( * | | | | ) ( ) , ( 1 i n i i S Entropy S S S Entropy A S Gain    
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Pengumpulan data
Teknik pengumpulan data ialah teknik atau cara-cara  yang  dapat    digunakan  untuk menggunakan  data[9].  Data  yang  dikumpulkan diperoleh dari buku catatan kesehatan pasien dan jumlah  sampel  yang  dikumpulkan  sebanyak  85 sampel.  Setiap  keluarga  mempunyai  satu  buku dan  di  dalam  satu  buku  tersebut  terdapat  lebih dari  satu  orang  yang  dicatat.  Di  buku  kesehatan tersebut  terdapat  data-data  tentang  pasien  yang menderita  hipertensi  yaitu  berupa  jenis  kelamin, berat  badan,  usia  dan  tekanan  darah  pasien. Dalam  pengumpulan  data  terdapat  sumber  data, sumber  data  yang  dihimpun  langsung  oleh peneliti disebut dengan sumber primer, sedangkan  apabila  melalui  tangan  kedua  disebut sumber sekunder[9].
Berikut  disajikan  data-data  hipertensi  yang dikumpulkan:
Tabel 1. Data Hipertensi Jenis Kelamin Umur berat badan Tekanan Darah P 35 55 110/70 L 46 80 130/90 P 26 52 120/70 P 31 60 120/70 L 44 55 170/100 L 45 70 150/100 L 44 72 140/90 L 42 65 160/110 L 70 70 150/100 P 49 65 170/100 P 30 55 110/80
P 22 52 120/80 P 35 54 120/70 P 35 60 150/100 L 70 65 180/120 L 44 40 120/80 P 50 70 140/100 L 42 65 150/100 P 45 57 120/70 P 40 70 130/80 P 46 70 150/100 P 43 52 140/100 P 40 70 120/80 L 40 80 150/100 L 52 60 110/70 P 25 50 110/80 P 35 52 120/80 P 28 45 110/70 P 70 40 160/100 L 70 72 190/110 P 26 60 120/80 P 45 65 110/70 P 41 45 110/80 L 23 60 110/70 P 28 56 120/70 L 52 65 120/80 L 40 73 130/80 P 32 57 110/70 P 44 70 150/100 P 34 40 110/70 L 29 56 120/80 P 37 50 150/100 L 32 57 130/70 L 42 60 120/70 L 35 61 110/70 P 47 56 110/70 P 26 55 120/80 L 45 72 150/100 L 56 63 150/100 P 62 40 160/100 L 45 48 120/80 L 44 52 120/70 L 61 64 140/100 L 41 67 120/70
Metode yang diusulkan Ekperimen dan Pengujian
Evaluasi dan Vallidasi Hasil

## Pengumpulan data
Pengolahan data awal
P 46 50 110/70 P 40 50 120/70 P 32 51 110/70 L 45 60 120/80 P 25 65 130/80 P 41 45 120/70 Keterangan: Usia : disajikan dalam tahun Berat badan :  disajikan  dalam  Kilogram (Kg) Jenis Kelamin :L(Laki-Laki)dan
P(Perempuan)
b. Pengolahan Awal Data
Data  yang  diperoleh  kemudian  diolah, tidak  semua  data  digunakan,  jumlah  data  yang berhasil  dikumpulkan  adalah  sebanyak  85  data. Kemudian data tersebut diolah sehingga menghasilkan  60  data  yang  akan  dianalisa  lebih lanjut.  Hal  ini  dikarenakan  pada  data  awal  yang berjumlah  85  data  dilakukan  teknik  pengolahan awal data yaitu bertujuan untuk memperoleh data yang  berkualitas.  Berikut  teknik  yang  dilakukan dalam pengolahan awal data[11]:
1. Data  Validation:  yaitu  teknik  menghilangkan menghapus data yang tidak
lengkap(outer/noise).  Dalam  penelitian  ini terdapat 25 data yang tidak lengkap sehingga dihapus, sehingga data yang digunakan untuk analisa adalah 60 data.
2. Data  Integration  and  Tranformation:  yaitu teknik  mengubah  dan  mengabungkan  data sehingga  diperoleh  data  yang  valid.  Dalam penelitian ini dilakukan pengubahan data dari numeric menjadi kategorikal.
Tabel 2. Kategori Tekanan Darah
Tabel  2.  diatas  adalah  kategori  tekanan darah  menurut Joint  Comitte  on  Detection Evaluation  and  Treatment  of  High  Blood Presure [10].  Dari  tabel  diatas  maka  dapat
dikategorikan  bahwa  seseorang  yang  menderita hipertensi  adalah  dengan  tekanan  sistolik  diatas 139 mmHg atau tekanan diastolik yang diatas 89 mmHg.  Dibawah  tekanan  diatas  maka  dapat dikategorikan tidak menderita hipertensi.
Setelah didapat kriteria untuk data usia dan berat  badan  data  mentah  yang  diperoleh dikelompokan ke dalam kriteria – kriteria di atas, sehingga diperoleh data sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Pengelompokan Kriteria
Jenis Kelamin Umur berat badan Hasil P 35 55 TIDAK L 46 80 YA P 26 52 TIDAK P 31 60 TIDAK L 44 55 YA L 45 70 YA L 44 72 YA L 42 65 YA L 70 70 YA P 49 65 YA P 30 55 TIDAK P 22 52 TIDAK P 35 54 TIDAK P 35 60 YA L 70 65 YA L 44 40 TIDAK P 50 70 YA L 42 65 YA P 45 57 TIDAK P 40 70 TIDAK P 46 70 YA P 43 52 YA P 40 70 TIDAK L 40 80 YA L 52 60 TIDAK P 25 50 TIDAK P 35 52 TIDAK P 28 45 TIDAK P 70 40 YA L 70 72 YA P 26 60 TIDAK P 45 65 TIDAK Kategori Sistolik (mmHg) Diastolik (mmHg) Normal < 120 < 80 Pre- hipertensi 120 – 139 0 – 89 Hipertensi Hypertensi Stage 1 140 – 159 90 – 99 Hypertensi Stage 2 >=160 >=100
P 41 45 TIDAK L 23 60 TIDAK P 28 56 TIDAK L 52 65 TIDAK L 40 73 TIDAK P 32 57 TIDAK P 44 70 YA P 34 40 TIDAK L 29 56 TIDAK P 37 50 YA L 32 57 TIDAK L 42 60 TIDAK L 35 61 TIDAK P 47 56 TIDAK P 26 55 TIDAK L 45 72 YA L 56 63 YA P 62 40 YA L 45 48 TIDAK L 44 52 TIDAK L 61 64 YA L 41 67 TIDAK P 46 50 TIDAK P 40 50 TIDAK P 32 51 TIDAK L 45 60 TIDAK P 25 65 TIDAK P 41 45 TIDAK
Tabel atribut  yang digunakan, terlihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4. Pengelompokan Atribut Atribut Nilai Jenis kelamin  Perempuan, Laki-Laki Usia <=41 dan  >41 <=54 dan >54
Berat badan
<=62 dan > 62 c. Metode Yang Diusulkan Dalam  penelitian  ini  metode  yang diusulkan untuk menganlisa data dan menemukan  pola  yang  tersembunyi  dari  data hipertensi  adalah  algoritma  C4.5.  Berikut  bagan ilustrasi untuk metode yang diusulkan:
Gambar 2. Metode Usulan
IV.  HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
a. Eksperimen Dan Pengujian Metode Eksperimen dan Pengujian Metode Algortima C4.5
1. Menyiapkan data training, yaitu menggunakan data pada tabel data ya
2.  Menghitung  Entropy  keseluruhan  total  kasus yang “Ya” Hipertensi dan “Tidak” Hipertensi.  Dari  data  training  diketahui jumlah  data  yang  “Ya”  Hipertensi  adalah  30 dan  jumlah  data  yang  “Tidak”  Hipertensi berjumlah  30  data.  Data  keseluruhan  adalah 60. Berikut adalah perhitungan entropinya:
    n i pi pi S Entropy 1 2 log * ) (
= -22/60 log(2) 22/60 –(38/60 log(2) 38/60)
= 0,948078244
3. Menghitung  nilai  entropi  dan  nilai gain masing-masing  atribut.  Nilai gain tertinggi adalah  atribut  yang  menjadi root dari  pohon keputusan yang akan dibuat. Berikut perhitungan  entropi  untuk  atribut  usia.
) ( * | | | | ) ( ) , ( 1 i n i i S Entropy S S S Entropy A S Gain    
EPerempuan  [9,25]  =  -9/60  log(2)  9/60  – (25/60 log(2) 25/60)   = 0,94
Elaki-laki[13,13]          =  13/60  log(2)  13/60  – (13/60 log(2) 13/60)  = 0,96
Entropi Jenis Kelamin[35,26] = 35/60 * 0,94 + 26/60 *0,96   = 0,96
Gain Jenis Kelamin   = 0,95-  0,96 = -0,013
Dat a hip Meto de: algori Model yang dihasila n: Algorit Penguji an:Cros s Evaluasi : Confusi on matriz,
Hasil: Rule Hipert ensi
Tabel 5 Perhitungan entropi atribut dan gain Simpul Kas us Y a Tid ak Entro pi Gain Total data 60 22 38 0,95 Jenis Kelamin Perempua n 35 9 25 0,94 - 0,013 Laki-Laki 26 13 13 0,96 Umur <=54 53 15 38 0,5 0,46 >54 7 7 0 0,36 <=41,5 30 3 27 0,155 0,38 >41,5 30 19 11 0,97 Berat Badan <=62,5 37 6 31 0,82 0,11 >62,5 23 16 7 0,87
Dari tabel perhitungan entropi diatas diketahui  gain  tertinggi  yaitu  0,46  oleh karena itu atribut berat badan <= 54 dan > 54 merupakan  root  dari  pohon  keputusan  yang dihasilkan.
4. Ulangi  langkah  kedua  sampai  tidak  bisa terpartisi,  yaitu  menghitung  entropi  dan  gain untuk  atribut  selanjutnya  untuk  menentukan simpul  1.1  dan  simpul  1.2,  nilai  dihitung berdasarkan  umur  >  54.  Berikut  tabel  data yang termasuk kategori umur  > 54:
Tabel 6. Kategori Umur > 54 Jenis Kelamin Umur berat badan hasil L 70 70 YA L 70 65 YA P 70 40 YA L 70 72 YA L 56 63 YA P 62 40 YA L 61 64 YA
Dilihat  dari  tabel  4.2  umur  >  54  hasil  yang diperoleh  adalah  Ya  untuk  semua  data sehingga  atribut  umur  >  54  tidak  dapat dipartisi  lagi.  Berikut  tabel  data  yang termasuk pada katergori umur <= 54:
Tabel 7 Kategori Umur <= 54 Jenis Kelamin Umur berat badan hasil P 35 55 TIDAK L 46 80 YA P 26 52 TIDAK P 31 60 TIDAK L 44 55 YA L 45 70 YA L 44 72 YA L 42 65 YA P 49 65 YA P 30 55 TIDAK P 22 52 TIDAK P 35 54 TIDAK P 35 60 YA L 44 40 TIDAK P 50 70 YA L 42 65 YA P 45 57 TIDAK P 40 70 TIDAK P 46 70 YA P 43 52 YA P 40 70 TIDAK L 40 80 YA L 52 60 TIDAK P 25 50 TIDAK P 35 52 TIDAK P 28 45 TIDAK P 26 60 TIDAK P 45 65 TIDAK P 41 45 TIDAK L 23 60 TIDAK P 28 56 TIDAK L 52 65 TIDAK L 40 73 TIDAK P 32 57 TIDAK P 44 70 YA P 34 40 TIDAK L 29 56 TIDAK P 37 50 YA L 32 57 TIDAK
L 42 60 TIDAK L 35 61 TIDAK P 47 56 TIDAK P 26 55 TIDAK L 45 72 YA L 45 48 TIDAK L 44 52 TIDAK L 41 67 TIDAK P 46 50 TIDAK P 40 50 TIDAK P 32 51 TIDAK L 45 60 TIDAK P 25 65 TIDAK P 41 45 TIDAK
Berikut adalah pohon keputusan yang dihasilkan dari olahan RapidMiner:
Gambar 3 Pohon Keputusan Hipertensi
Dari  pohon  keputusan  tersebut  berikut  adalah rule yang diperoleh:
1. R1:  jika  umur  >  54  maka  hasil  YA Hipertensi
2. R2:  Jika  umur  <=  54  dan  umur  >  41,5 dan  berat  badan  >  62,5  maka  hasil  Ya Hipertensi
3. R3:  jika  umur  <=  54  dan  umur  >  41,5 dan  berat  badan  <=  62,5  maka  hasil
Tidak Hipertensi
4.  R4:  jika  umur  <=  54  dan  umur  <=  41,5 maka hasil Tidak Hipertensi.
b.   Evaluasi dan Validasi Berikut pengujian yang dilakukan menggunakan  cross  validation  dengan  tools RapidMiner.
Gambar 4. Desain Pengujian RapidMiner Metode klasifikasi bisa dievaluasi berdasarkan  kriteria  seperti  tingkat  akurasi, kecepatan, kehandalan, skabilitas dan interpretabilitas[10].  Berikut  tabel  confusion Matrix  algortima  C4.5,  dari  tabel  diketahui tingkat akurasi 76,6.
Tabel 8.  Cunfusion Matrix Algoritma C4.5
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  prediksi data  hipertensi  menggunakan  algoritma  C4.5, hasil  yang  didapat  dari  60  kasus  adalah: diketahui  sebanyak  33  kasus  diprediksi  Tidak Hipertensi  sesuai  dengan  data  yang  ada, sebanyak  9  kasus  diprediksi  Tidak  Hipertensi tetapi  pada  data  yang  ada  kenyataanya  Ya Hipertensi.  Sebanyak  5  kasus  diprediksi  Ya Hipertensi  pada  kenyataannya  Tidak  Hipertensi, dan  sebanyak  13  kasus  diprediksi  Tidak Hipertensi  pada  kenyataannya  yaitu  sesuai dengan data yang ada.
Berikut  grafik  Area  Under  Curve  (AUC) yang dihasilkan dari tools RapidMiner:

## Gambar 4. Nilai AUC dalam Grafik ROC
Dari  gambar  4.3  diatas  diketahui  nilai AUC  yang  dihasilkan  adalah  0,862  dengan tingkat diagnosa good classification .
Berikut aplikasi yang dihasilkan berdasarkan  rule  yang    ada  menggunakan aplikasi java NeatBeans:
Gambar 5. Aplikasi Penentuan Hipertensi
Rule  yang  digunakan  pada  gambar  5 adalah sesuai dengan rule yang didapat dari hasil olahan  RapidMiner. Input umur dan berat badan sesuai  dengan  ketentuan  yang  telah  ditetapkan sebelumnya. Dan hasil penentuan yang didapatpun  sesuai  dengan  rule  yang  telah ditetapkan juga.

## V. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  prediksi pengolahan data hipertensi dengan menggunakan tiga  parameter  yaitu  jenis,  kelamin,  berat  badan dan  umur.  Data  diolah  menggunakan  metode algortima  C4.5,  dari  hasil  running  data menggunakan tools Rapidminer diketahui tingkat akurasinya  yaitu  0,79%  dan  AUC  0,862  dengan tingkat  diagnosa good  classification .  Dan
dibuatkan aplikasi prediksi hipertensi berdasarkan rule yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah,  A.  A.,  Zakaria,  Z.,  &  Mohammad,  F.
N.  (2011).  Design  and  Development  of Fuzzy  Expert  System  for  Diagnosis  of Hypertension. Second International Conference on Intelligent Systems,
Modelling  and  Simulation  ,  978-0-7695- 4336-9.
Depkes.  (2006).  Pharmaceutical  Care  Untuk Penyakit  Hipertensi.  Jakarta:  Direktorat Bina  Farmasi  Komunitas  Dan  Klinik Ditjen  Bina  Kefarmasian  Dan  Alat Kesehatan Departemen Kesehatan.
Hamdani.  (2010).  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa Penyakit  Mata  Pada  Manusia.  Jurnal
Informatika  Mulawarman.  Vol  5  No.  2
Juli 2010 - 13
Han,  J.,  &  Kamber,  M.  (2007).  Data  Mining Concepts  and  Techniques.  San  Fransisco: Mofgan Kaufan Publisher. Jr, McLeod Raymond. Sistem Informasi
Manajemen.  Edisi  ketujuh.  Jilid  satu.  PT. Penhelindo.Jakarta. 2001.
Kusrini,  &  Luthfi,  E.  T.  (2009).  Algoritma  Data Mining. Yogyakarta: Andi Publishing.
Larose, D. T. (2005). Discovering Knowledge in Databases.  New  Jersey:  John  Willey  & Sons Inc.
Riduwan. (2008). Metode dan Teknik Menyusun Tesis. Bandung: Alfabeta.
The  Joint  National  Committee  on  detection, Evaluation  and  Treatment  of  High Blood  Pressure:  The  Seventh    Report  of the Joint National Committee on Detection,  Evaluation  and  Treatment  of High  Blood  Pressure;    Hypertension 2003;42:1206-52.
Vercellis,  C.  (2009).  Business  Intelligent:  Data Mining  and  Optimization  for  Decision Making.  Southern  Gate:  John  Willey  & Sons Inc.
Witten,  H.  I.,  Eibe,  F.,  &  Hall,  A.  M.  (2011). Data Mining Machine Learning Tools and Techiques. Burlington: Morgan Kaufmann Publisher.