## DIAGNOSA PENYAKIT PARKINSON DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHTBOR DAN
DECISION TREE C4.5
DIAGNOSIS OF PARKINSON'S DISEASE USING K- NEAREST NEIGHTBOUR AND DECISION TREE C4.5

## ALGORITHMS
1 Anita Desiani*, 2 Narti, 3 Irmeilyana, 4 Indri Ramayanti, 5 Muhammad Arhami
1,2,3 Prodi Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sriwijaya, Indralaya , Indonesia
4 Prodi Departemen Parasitologi, Fakultas Kedokteran, Universitas Muhammadiyah Palembang, Palembang, Indonesia
5 Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Negeri Lhokseumawe, Aceh, Indonesia *e-mail: anita_desiani@unsri.ac.id

## Abstrak
Parkinson adalah suatu penyakit dimana neurologis mempengaruhi neuron dopaminergik, yang dibuktikan dengan kematian sel-sel otak yang ada, hilangnya pigmentasi substantia nigra,  adanya  inklusi  sitoplasma,  dan  penurunan  kadar  dopamin  di  substantia  nigra  pars compacta  dan  corpus  striatum.  Penyakit  parkinson  dapat  didiagnosa  dengan  melakukan pengklasifikasian untuk mengukur tingkat akurasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan  diagnosa  penyakit  Parkinson  dengan  dua  algoritma  yang  berbeda,  yaitu algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan  algoritma  C4.5  dengan  metode  pelatihan Percentage split dan validasi K-fold cross yang nantinya kan dibandingkan satu sama lain. Dari penelitian ini, nilai presisi yang dimiliki penderita Parkinson's disease algoritma C4.5 split persentasenya adalah 96%. Begitu juga untuk nilai recall yang dimiliki oleh penderita penyakit Parkinson yaitu sebesar 93%. Nilai akurasi algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah  82%  untuk  metode  pelatihan  pada percentage  split dan  76,8%  dengan  metode validasi  K-fold  cross  dan  89%  untuk  algoritma  C4.5  dengan  metode  pelatihan  pada Percentage split dan 81% dengan metode validasi K-fold cross .
Kata kunci: C4.5, K- Fold Cross Validation, K-Nearest Neighbor, Parkinson, Percentage Split

## Abstract
Parkinson's is a disease in which neurological damage affects dopaminergic neurons, as evidenced  by  the  death  of  existing  brain  cells,  loss  of  substantia  nigra  pigmentation, presence  of  cytoplasmic  inclusions,  and  decreased  levels  of  dopamine  in  the  substantia nigra  pars  compacta  and  corpus  striatum.  Parkinson's  disease  can  be  diagnosed  by classifying it to measure the level of accuracy. The purpose of this research is to diagnose Parkinson's disease with two different algorithms, namely the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm  and  the  C4.5  algorithm  with  the  split  percentage  training  method  and  K-fold cross  validation  which  will  later  be  compared  with  each  other.  From  this  study,  the percentage of precision that is owned by patients with Parkinson's disease algorithm C4.5 split is 96%. Likewise for the recall value that is owned by people with Parkinson's disease, which is equal to 93%. The accuracy value of the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm is 82%  for  the  training  method  on  the  split  percentage  and  76.8%  with  the  K-fold  cross
validation method and 89% for the C4.5 algorithm with the  training method on the split percentage  and  81%  with  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  algorithm.  K-fold  cross validation.
Keywords: C4.5, K- Fold Cross Validation, K-Nearest Neighbor, Parkinson, Percentage Split

## 1 PENDAHULUAN
Parkinson  adalah  suatu  penyakit  pada  sistem  saraf  pusat  yang  mengenai  neuron dopaminergic  [1].  Penyakit  parkinson  ditandai  oleh  degenerasi  sel-sel  saraf  dalam  otak, hilangnya  pigmentasi  di  substansia  nigra,  adanya  inklusi  sitoplasmik,  serta  penurunan dopamin  di  substansia  nigra  pars  kompakta  dan  korpus  striatum  [2]. Penyakit parkinson biasanya muncul pada usia 40-70, rata-rata diatas usia 60 tahun yang didominasi oleh laki- laki [3]. Kriteria diagnosis klinis penyakit parkinson dapat ditegakkan jika terdapat dua dari tiga  tanda  kardinal  komplikasi  motorik  yaitu  rigiditas,  tremor,  dan  bradykinesia  [4]. Penyakit parkinson dapat didiagnosa dengan melakukan pengklasifikasian untuk mengukur tingkat  akurasi.  Untuk  mengukur  tingkat  akurasi  pada  dataset  dapat  dilakukan  dengan teknik  klasifikasi  data mining [5].  Data  mining  merupakan  proses  untuk  menemukan hubungan maupun pola baru yang sebelumnya belum diketahui untuk membangun sebuah model  prediksi  [6].  Klasifikasi  merupakan  suatu  pekerjaan  menilai  objek  data  untuk memasukannya  kedalam  kelas  tertentu  dari  jumlah  kelas  yang  tersedia  [5].  Klasifikasi dapat  didefinisikan  sebagai  pekerjaan  yang  melakukan  pelatihan  pembelajaran  terhadap fungsi  target  yang  memetakan  setiap  set  atribut  (fitur)  ke  satu  jumlah  label  kelas  yang tersedia  [5].  Pada  penelitian  ini  akan  melakukan  deteksi  penyakit  parkinson  dengan menggunakan  algoritma  klasifikasi  data  mining K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan  C4.5. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek yang berdasarkan dari data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut [7]. Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan  klasifikasi  atau  segmentasi  yang  bersifat  prediktif  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data  yang  memiliki  atribut  berupa  numerik  ataupun  kategorial  [6]. Algoritma  C4.5  disebut juga sebagai algoritma  klasifikasi pohon   keputusan yang banyak digunakan karena memiliki kelebihan utama dari algoritma yang lainnya [8].
Algoritma KNN menjadi algoritma dengan pelatihan yang super cepat, sederhana, dan mudah  dipelajari  [9].  Algoritma  KNN  telah  banyak  digunakan  pada  banyak  masalah klasifikasi  sehingga  menjadi  salah  satu  algoritma  yang  banyak  diteliti  [10].  Kekurangan dari algoritma KNN terletak pada nilai k, komputasi kompleks, keterbatasan memori, dan mudah  tertipu  dengan  atribut  yang  tidak  relevan  [9].  Kelebihan  algoritma  C4.5  dapat menangani  atribut continue dan diskrit  beserta  pengolahan training data  dengan missing value untuk  memperbaiki  informasi  pada  gain  menggunakan  gain  ratio  [11].  Selain  itu, algoritma  C4.5  dapat  menghasilkan  pohon  keputusan  yang  mudah  diinterprestasikan, memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima, efisien dan dapat  menangani  atribut  bertipe diskret  dan  numeric [8]. Dalam mengkonstruksi pohon, algoritma C4.5 membaca  seluruh sampel data training dari storage dan  memuatnya  ke  memori [12]. Hal ini yang menjadi kelemahan dari algoritma C4.5 dalam kategori skalabilitas yang berarti algoritma ini hanya dapat digunakan jika data training nya dapat disimpan secara keseluruhan dan pada waktu yang bersamaan pada memori [12].
Penelitian  mengenai  diagnosis  penyakit  parkinson  telah  dilakukan  berdasarkan kombinasi algoritma data mining dan seleksi fitur dengan menerapkan algoritma J48 yang menghasilkan nilai akurasi terbaik yaitu sebesar 96.923% dengan ROC 0.982 dan running time  0.10  detik  [13].  Penelitian  lainnya  yang  telah  dilakukan  untuk  diagnosis  penyakit parkinson adalah algoritma klasifikasi dengan performa terendah dimiliki oleh algoritma Naive Bayes dengan nilai akurasi sebesar 74% [14]. Pada penelitian ini akan melakukan
deteksi penyakit Parkinson dengan dua algoritma yang berbeda, yaitu algoritma klasifikasi data mining K-Nearest Neighbor (KNN) dan C4.5.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan penyakit Parkinson salah satu penyakit degenerasi otak yang paling banyak diderita setelah Alzheimer. Penelitian ini menerapkan algoritma klasifikasi data mining K- Nearest  Neighbor dan  Naïve  Bayes.  Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  mencapai 96%  untuk  algoritma K-Nearest  Neighbor dan  74%  untuk  algorima  Naïve  Bayes,  yang menunjukkan  tingginya  tingkat  keberhasilan  yang  diraih  dalam  melakukan  diagnosa terhadap penyakit Parkinson [14].
Penelitian ini dilakukan sebagai salah satu solusi untuk melakukan diagnosa terhadap penyakit.  Algoritama K-Nearest  Neighbor diterapkan  untuk  mempermudah  proses diagnosa.  Sementara  Naïve  Bayes  yang  memiliki  rekam  jejak  dengan  hasil  yang  lebih akurat untuk data dengan jumlah yang banyak.
Penelitian  ini  fokus  pada  penyakit  Parkinson.  Penerapan  algoritma K-Nearest Neighbor memperoleh  hasil  yang  menunjukkan  bahwa  algoritma  ini  dapat  diterapkan dengan  baik.  Namun,  berbeda  dengan  K-Nearest  Neighbhor,  Naïve  Bayes  memperoleh hasil yang masih diperlukan evaluasi kembali agar dapat melakukan diagnosa yang lebih akurat.
Berdasarkan review terhadap beberapa penelitian yang telah dilakukan tidak terdapat penelitian yang menerapkan algoritma C4.5 untuk diagnosa penyakit Parkinson. Algoritma C4.5 dimungkinkan dapat membantu hasil diagnosa agar lebih akurat. Penerapan algoritma K-Nearest Neighbor dan C4.5 ini memberikan uji banding yang penting dalam menentukan langkah yang dapat dipilih untuk melakukan diagnosa terhadap penyakit Parkinson.
Dengan demikian, dengan melihat beberapa penelitian yang telah dilakukan oleh para peneliti terdahulu, dapat ditarik beberapa kesimpulan terkait dengan keberhasilan evaluasi kinerja  algoritma  klasifikasi  data  mining K-Nearest  Neighbor dan  C4.5.  Penerapan algoritma K-Nearest Neighbor dan C4.5 ini menjadi salah satu factor keberhasilan dalam melakukan diagnosa penyakit Parkinson. Dengan demikian, beberapa penelitian ynag telah dilakukan  baik  dengan  nilai  akurasi  yang  lebih  rendah  maupun  jenis  algoritma  yang berbeda  menunjukkan  bahwa  evaluasi  serta  perbaikan  penelitian  perlu  dilakukan  secara berkala untuk meningkatkan kinerja algoritma yang dapat digunakan.

## 3 METODE PENELITIAN
Penelitian untuk mendiagnosa penyakit Parkinson ini dilakukan dengan menggunakan metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan  C4.5  yang  dilakukan  dengan  beberapa  langkah yang telah ditentukan, yaitu :
Gambar 1. Tahapan Penelitian Gambar  1.  Menggambarkan  tahapan  penelitian    yang  dilakukan  dengan  deskripsi dataset, Preprocessing data,  pemodelan  klasifikasi,  evaluasi  hasil,  dan  analisis  hasil. Dataset yang diuji pada penelitian ini diambil dari situs Kaggle
(https://www.kaggle.com/datasets /debasisdotcom/parkinson-diseasedetection), yang
berjudul Parkinson Disease Detection yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset sebagai Data Input Algoritma No Atribut Keterangan Atribut 1 name Nama 2 MDVP:Fo(Hz) 88.33-260.11 3 MDVP:Fhi(Hz) 102.14-592.03 4 Ketebalan Substrat (h) 1.6 mm 5 Konduktifitas Bahan 5.8 x 10 7 S/m 6 MDVP:Jitter(Abs) 0 7 MDVP:RAP 0-0.02 8 MDVP:PPQ 0-0.02 9 Jitter:DDP 0-0.06 10 MDVP:Shimmer 0.01-0.12 11 MDVP:Shimmer(dB) 0.09-1.3 12 Shimmer:APQ3 0-0.06 13 Shimmer:APQ5 0.01-0.08 14 MDVP:APQ 0.01-0.14 15 Shimmer:DDA 0.01-0.17 16 NHR 0-0.31 17 NHR 8.44-33.05 18 RPDE 0.26-0.69 19 DFA 0.57-0.83 20 spread1 -7.96-2.43 21 spread1 0.01-0.45 22 PPE 0.04-0.53 23 status 0 : NO 1 : YES 24 D2 1.42-3.67
Pada  Tabel  1.  Terdapat  24  atribut  yang  terdiri  dari  23  atribut  mengenai  ciri  serta  1 atribut status. Dataset ini terdiri dari 195 sample yang terdiri dari 48 sample data no dan 147  sample  data  yes. Preprocessing adalah  suatu  langkah  yang  dilakukan  untuk mentransformasikan  data  yang  ada  sesuai  dengan  format  data  yang  bisa  diproses  [15]. Preprocessing yang  dilakukan  membuang  atribut  yang  tidak  terlalu  berpengaruh  yaitu atribut name yang bertipe objek. Sehingga, atribut pada dataset ini yang digunakan menjadi 23  atribut.  Pada  penelitian  ini,  diambil  80%  dari  data  untuk  menjadi  data training set kemudian sisa 20% menjadi data test untuk percentage split . Pada K-fold cross validation nilai  k-fold  yang  dipilih  pada  penelitian  ini  yaitu  10  sehingga  10  kali training secara bergantian.
Preprocessing K-Nearest  Neighbor adalah  suatu  metode  yang  dilakukan  untuk pengambilan  keputusan  dengan  pembelajaran  terawasi  dimana  akibat  dari  data  masukan yang baru diklasifikasi sesuai dengan data yang terdekat pada data nilai
Langkah-langkah untuk menghitung metode K-Nearest Neighbor antara lain [16]:
1. Menentukan parameter 𝐾 . 2. Menghitung  kuadrat jarak  Euclid  ( queri instance ) masing-masing  objek  terhadap data sampel yang diberikan menggunakan rumus (1)
𝐴𝑝𝑞 = √∑ (𝑝 𝑖 − 𝑞 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Pada Keterangan A  : Jarak Kedekatan p  : Data Training q  : Data Testing
i  : Atribut Individu
n  : Jumlah Atribut Individu
3.  Urutkan  semua  objek  tersebut  ke  berdasarkan  kelompok  dengan  jarak  Euclid terkecil.
4. Mengumpulkan kategori 𝑌 (Klasifikasi Nearest Neighbor ).
5.  Prediksi  nilai  query  instance  yang  telah  didapat  sesuai  dengan  nilai K-Nearest Neighbor yang paling banyak.
Pemilihan  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  dari  nilai  gain  yang  paling  tinggi  sesuai dengan atribut yang dimiliki yang dimiliki [17]. Untuk mengetahui nilai gain dapat dihitung dengan menggunakan rumus rumus (2).  seperti yang tertera [17]:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑃, 𝑄) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑃) − ∑ |𝑃 𝑖 | |𝑃| 𝑛 𝑖=0 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑃𝑖) (2) Keterangan: P : Himpunan Kejadian Q : Atribut n   : Total Partisi pada Q |Si| : Total Kejadian pada Partisi Ke-i
|S|
: Total Kejadian pada Partisi P
Hal yang harus dilakukan sebelum mencari gain ialah mencari nilai Entropi terlebih dahulu. Nilai entropi bermanfaat dalam penentuan tingkat informatif dari masukan atribut untuk menghasilkan atribut yang baru [17]. Rumus dasar pada rumus (3). [17]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑃) =   ∑ −𝑝𝑖 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=0 𝑝𝑖 (3) Keterangan:
P   : Himpunan kejadian n   : Total partisi P Pi  : Proporsi dari Si tehadap P Confusion  matrix merupakan  metode  yang  dimanfaatkan  untuk menentukan  tingkat akurasi pada data mining yang membagi klasifikasi prediksi yaitu True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN). True Positive merujuk pada tuple  positive yaitu  berlabel  benar  yang  diberikan  oleh  classifier, True  negative dengan
tuple  negative berlabel  dengan  benar  yang  diberikan  oleh classifier [9]. False  Positive dengan tuple  negative yang  berlabel  salah  yang  diberikan  oleh  classifier,  serta  false negative dengan tuple positive yang tidak diberikan label dengan benar oleh classifier [9]. Evaluasi confusion matrix adalah hasil evaluasi yang didapat pada tabel matrix yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Confusion Matrix Kelas Nilai Aktual Positive Negatif Nilai Prediksi Positive True positive False Negative Negatif Flase positive True Negative Tabel 2. Menunjukkan nilai actual dan prediksi dari masing-masing kasus positive dan negative yang  diklasifikasi  baik  benar  maupun  salah.  Evaluasi  penelitian  ini  dengan menggunakan  confusion  matrix  untuk  mendapatkan  tingkat  akurasi,  presisi,  dan  recall. Nilai  akurasi  pada  klasifikasi  merupakan  nilai  persentase  ketepatan record data  yang diklasifikasi  dengan  benar  yang  dilakukan  sesudah  uji  coba  untuk  hasil  klasifikasi  [18]. Presisi  merupakan  perbandingan  uji yang  diperkirakan  bernilai  positif  dan  dikira  bernial positif  benar  pula  untuk  data  yang  aslinya.  Recall  merupakan  perbandingan  dari  kasus positif  yang  sebelumnya  telah  diperkirakan  bernilai  positif  benar  [19].  Untuk  melihat kinerja ketepatan algoritma KNN dan C4.5dalam mendiagnosa penyakit parkinson maka akan diukur akurasi dengan menggunakan rumus (4), presisi  dengan menggunakan rumus (5), dan recall dengan menggunakan rumus (6) [20].
Akurasi = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (4) Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (5) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃  + 𝐹𝑁
(6)
Pada tahapan ini, hasil dari penelitian yang diperoleh saat evaluasi kinerja pada KNN dan C4.5 untuk hasil diagnosa kedua kinerja diagnosa parkinson akan dibandingkan untuk melihat keakuratan yang lebih baik dalam mendiagnosa penyakit parkinson.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Algoritma K-Nearest Neightbhor (KNN)
Pada  algoritma  KNN  kita  akan  menggunakan  data testing sebesar  20%  dan  data training sebesar  80%  menggunakan  pengujian percentage  split .  Pada K-fold  cross validation nilai k-fold yang ditentukan yaitu 10. Pada algoritma KNN ini, terdapat 10 nilai k yang diambil adalah 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, dan 10. Dari percobaan yang dilakukan akan diperoleh  nilai  precision,  recall,  dan  accuracy  dari  setiap  nilai  k yang  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pemodelan KNN
Nilai K Target Kelas Persentase Split K-fold cross validation Presisi Recall Akurasi Presisi Recall Akurasi 1 0 86% 50% 82% 52% 31% 75.8% 1 81% 96% 80% 90% 2 0 64% 75% 79% 46% 65% 72% 1 88% 81% 87% 75% 3 0 86% 50% 82% 46% 38% 73.7% 1 81% 96% 81% 86%
4 0 78% 58% 82% 44% 44% 72% 1 83% 93% 82% 82% 5 0 80% 33% 76.9% 53% 42% 76.2% 1 76% 96% 82% 88% 6 0 67% 50% 76.9% 49% 46% 74.7% 1 80% 89% 83% 84% 7 0 75% 25% 74% 53% 33% 76.3% 1 74% 96% 81% 90% 8 0 75% 50% 79.4% 48% 33% 74.8% 1 81% 93% 80% 88% 9 0 75% 50% 79.4% 56% 29% 77% 1 81% 93% 80% 93% 10 0 78% 58% 79% 52% 31% 79.4% 1 83% 93% 80% 93% Hasil pemodelan pada Tabel 3. Menunjukkan training yang dilakukan pada algoritma KNN  diperoleh  bahwa  nilai  akurasi  yang  tertinggi  terdapat  pada  metode training percentage split yaitu sebesar 82% sedangkan untuk K-fold cross validation hanya sebesar 76.8%.

## 2. Algoritma C4.5
Pada perhitungan menggunakan algortima C4.5 kita harus mencari nilai Gain tertinggi yang  dimiliki  oleh  data  dari  penyakit  parkinson.  Dari  hasil  perhitungan  Gain,  diperoleh pohon  keputusan  dengan  Gain  tertinggi  pada  atribut  PPE.  Untuk  nilai  PPE  yang  tidak memenuhi syarat maka harus melihat nilai dari atribut lainnya untuk mendiagnosa penyakit parkinson seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Pohon Keputusan C4.5
Gambar  2.  Menunjukkan  pohon  keputusan  dari  algoritma  C4.5  yang  memperoleh aturan linguistik untuk mendiagnosa penyakit parkinson sebagai berikut : IF PPE <= 0.134 AND MDVP:Fhi(Hz) <= 201.716 AND D2 <= 2.809 THEN Diagnosa Penyakit Parkinson = 0 (no) OR Diagnosa Penyakit Parkinson = 1 (yes)
IF  PPE  <=  0.134  AND MDVP:Fhi(Hz)  <=  201.716 AND Spread2  <=  0.215 THEN Diagnosa Penyakit Parkinson = 0 (no) OR Diagnosa Penyakit Parkinson = 1 (yes) IF PPE <= 0.134 AND Shimmer:APQ5 <= 0.013 AND MDVP:Fo(Hz) <= 208.799 THEN Diagnosa Penyakit Parkinson = 0 (no) OR Diagnosa Penyakit Parkinson = 1 (yes) IF PPE <= 0.134 AND Shimmer:APQ5 <= 0.013 AND MDVP:Fo(Hz) <= 117.986 AND Shimmer :DDA <= 0.036 THEN Diagnosa Penyakit Parkinson = 1 (yes) IF PPE <= 0.134 AND Shimmer:APQ5 <= 0.013 AND MDVP:Fo(Hz) <= 117.986 AND Shimmer :DDA <= 0.036 AND NHR <= 0.034 AND Spread2 <= 0.226 THEN Diagnosa Penyakit Parkinson = 0 (no) OR Diagnosa Penyakit Parkinson = 1 (yes) IF PPE <= 0.134 AND Shimmer:APQ5 <= 0.013 AND MDVP:Fo(Hz) <= 117.986 AND Shimmer :DDA <= 0.036 AND NHR <= 0.034 THEN Diagnosa Penyakit Parkinson = 0 (no) IF PPE <= 0.134 AND Shimmer:APQ5 <= 0.013 AND MDVP:Fo(Hz) <= 117.986 AND Shimmer:Fo(Hz) <= 112.348 THEN Diagnosa Penyakit Parkinson = 1 (yes) IF PPE <= 0.134 AND Shimmer:APQ5 <= 0.013 AND MDVP:Fo(Hz) <= 117.986 AND Shimmer : Fo(Hz) <= 112.348 AND Shimmer:APQ3 <= 0.008 THEN Diagnosa Penyakit Parkinson = 0 (no) OR Diagnosa Penyakit Parkinson = 1 (yes) Setelah  memperoleh  aturan  pohon  keputusan  dari  penyakit  Parkinson  dengan algoritma C4.5, selanjutnya akan dicari perhitungan menggunakan Percentage split dengan 80% training set dan test set 20%, maka diperoleh [[9, 1][3, 26]] Dengan presisi dan recall yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Percentage Split Kelas presisi recall 0 0.75 0.90 1 0.96 0.90
Tabel 4. menunjukkan bahwa pada algoritma C4.5 hasil precision dengan percentage split pada  label  no  (0)  diperoleh  0,75  sedangkan  pada  label  yes  (1)  diperoleh  0,96. Demikian juga nilai recall untuk label no (0) diperoleh 0,90 sedangkan pada label yes(1) diperoleh 0,90. Nilai akurasi dari uji algoritma C4.5 dengan Percentage split sebesar 89%. Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  algoritma  C4.5  baik  untuk  mendiagnosa penyakit Parkinson.
Selanjutnya akan dilakukan perhitungan menggunakan metode training K-fold cross validation dengan nilai K-Fold sebesar 10, maka diperoleh : [[17, 21][8 110]] Dengan presisi dan recall yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Percentage Split Kelas presisi recall 0 0.68 0.45 1 0.84 0.93
Tabel  5.  menunjukkan  hasil  perhitungan  metode training dari  algoritma  C4.5  ini diperoleh hasil precision dengan K-fold cross validation pada label no (0) diperoleh 0,68 sedangkan pada label yes (1) diperoleh 0,84. Demikian juga nilai recall untuk label no (0) diperoleh 0,45 sedangkan pada label yes(1) diperoleh 0,93. Nilai akurasi untuk algoritma C4.5 dengan K-fold cross validation sebesar 81%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma  C4.5  cukup  baik  untuk  mendiagnosa  penyakit  parkinson.  Dari  kedua  metode training yang dilakukan pada algoritma C4.5 diperoleh bahwa nilai akurasi yang tertinggi
terdapat pada metode training Percentage split yaitu sebesar 89% sedangkan untuk K-fold cross validation sebesar 81%. 3. Perbandingan Hasil Kedua Algoritma
Dari hasil penelitian untuk diagnosa penyakit Parkinson dengan algoritma KNN dan C4.5 ini dapat dilihat bahwa keduanya memiliki nilai yang cukup baik serta tidak berbeda jauh baik dari nilai presisi, recall, maupun accuracy yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Precision , Recall , dan Accuracy Algorigma KNN dan C4.5 Algoritma Metode Training Kelas Presisi Recall Akurasi K-Nearest Neighbor (KNN) Persentase Split No (0) 86% 75% 82% Yes (1) 88% 96% K-Nearest Neighbor (KNN) K-fold cross validation No (0) 56% 65% 76.8% Yes (1) 87% 93% C4.5 Persentase Split No (0) 75% 90% 89% Yes (1) 96% 90% C4.5 K-fold cross validation No (0) 68% 45% 81% Yes (1) 84% 93%
Pada  Tabel  6.  Dapat  dilihat  bahwa  nilai  accuracy  pada  algoritma  C4.5  lebih  baik dibandingkan nilai accuracy pada algoritma KNN baik dengan metode training percentage split maupun K-fold cross validation . Pada metode training presentase split, nilai accuracy pada algoritma KNN sebesar 82%, sedangkan accuracy pada algoritma C4.5 sebesar 89%. Demikian  pula  dengan  metode training K-fold  cross  validation ,  nilai  accuracy  pada algoritma  KNN  sebesar  76.8%,  sedangkan  accuracy  pada  algoritma  C4.5  sebesar  81%. Untuk nilai presisi, algoritma KNN dengan percentagesplit cukup baik yaitu sebesar 88%. Namun, algoritma C4.5 memiliki nilai presisi yang lebih baik dengan metode training yang sama yaitu Percentage split sebesar 96%.
Nilai recall C4.5 sebesar 90% untuk metode training percentagesplit dan 45% untuk metode training K-fold cross validation pada label no(0) serta 93% untuk metode training K-fold cross validation pada label yes (1). Nilai recall dari algoritma KNN pada  metode training Percentage split yaitu sebesar 75% pada label no(0) dan pada  metode training K- fold cross validation yaitu sebesar 65% pada label no(0). Nilai recall dari algoritma KNN sangat baik pada  metode training percentagesplit yaitu sebesar 96% pada label yes(1) dan pada  metode training K-fold cross validation yaitu sebesar 93% pada label yes(1). Hasil precision dan recall pada algoritma KNN dan C4.5 dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Nilai Precision dan Recall dari hasil klasifikasi menggunakan metode percentage split dan K-fold cross validation Dari  Gambar  3.  dapat  dilihat  bahwa  nilai Presisi  dan Recall  yang  diperoleh  dengan algoritma KNN dan C4.5 baik dari metode training percentage split maupun K-fold cross validation tidak  jauh  berbeda.  Kedua  algoritma  tersebut  cukup  baik  untuk  mendiagnosa penyakit parkinson.
Gambar 4. Rata-rata Keseluruhan Nilai Precision dan Recall dengan metode percentage split dan K-fold cross validation Dari Gambar 4. dapat dilihat bahwa nilai rata-rata Presisi dan Recall yang diperoleh dengan  algoritma  KNN  dan C4.5  baik  dari metode training percentage  split maupun K- fold cross validation sudah cukup konsisten. Kedua algoritma tersebut cukup baik untuk mendiagnosa penyakit parkinson.

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  pengaplikasian  KNN  dan  C4.5  untuk  mendiagnosa  penyakit  parkinson yang dilakukan dalam penelitian ini, diperoleh bahwa nilai presisi dan recall dari label yes (1) lebih besar dibandingkan nilai presisi dan recall dari label no (0). Untuk nilai tertinggi dari presisi terdapat pada label yes (1) dengan algoritma C4.5 percentage split . Begitu juga
untuk nilai recall, label yes (1) memiliki nilai yang lebih tinggi pada KNN percentage split dibandingkan  nilai  recall  pada  label  no  (0).  Algoritma  KNN  baik  pada percentage  split maupun K-fold  cross  validation memberikan  nilai  akurasi  yang  sangat  baik.  Namun, algoritma  C4.5  memberikan  akurasi  yang  lebih  tinggi  lagi  baik  untuk percentage  split maupun untuk K-fold cross validation dibandingkan nilai akurasi pada algoritma KNN.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. A. H. Pitra, “Disfungsi Mitokondria pada Penyakit Parkinson,” Baiturrahmah
Med. J. , vol. 1, no. 2, pp. 77–82, 2021, [Online]. Available:
https://jurnal.unbrah.ac.id/index.php/brmj/article/download/1038/pdf
[2] K. Ngurah and D. Putra, “Program Vo2Max Dengan Resiko Jatuh Pada Pasien,” vol. 05, no. 01, pp. 1–7, 2023.
[3] O.  Tambun,  S.  Marisdina,  and  E.  Bahar,  “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Kualitas  Hidup  Penderita  Penyakit  Parkinson  Dengan  Menggunakan,” Artik.
Penelit. Neurona , vol. 38, no. 4, p. 270, 2021.
[4] H.  P.  Catur  Ari  Setianto,  Eko  Arisetijono,  Dessika  Rahmawati,  Zamroni  Afif, Rodhiyan  Rakhmatiar,  Neila  Raisa, Melawan  Parkinson:  Diagnosis  dan  Tata Laksana Holistik Penyakit Parkinson . Universitas Brawijaya Press, 2023.
[5] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[6] M.  Y.  Rizki,  E. Sartika,  Y. Pratama, S. Rasika,  A. P. Windarto,  and  A.  D.  A.  N. Pembahasan, “Implementasi C45 Dalam Memprediksi Index Prestasi Mahasiswa / i Menurut Kebiasaan Belajar,” Semin.  Nas.  Teknol.  Komput.  Sains ,  pp.  297–303, 2020.
[7] A.  M.  Argina,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor  pada  Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 29–33, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.11.
[8] J. P. Gultom and A. Rikki, “Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma C- 45  pada  Data  Masyarakat  Kecamatan  Garoga  untuk  Menentukan  Pola  Penerima Beras Raskin,” Kumpul. Artik. Karya Ilm. Fak. Ilmu Komput. , vol. 02, no. 01, pp. 11–19, 2020.
[9] I.  Wahyudi,  S.  Bahri,  and  P.  Handayani,  “Aplikasi  Pembelajaran  Pengenalan Budaya Indonesia,” vol. V, no. 1, pp. 135–138, 2019, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[10] R.  T.  Prasetio,  “SELEKSI  FITUR  DAN  OPTIMASI  PARAMETER  k-NN BERBASIS ALGORITMA GENETIKA PADA DATASET MEDIS,” J. Responsif Ris. Sains dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–221, 2020, doi: 10.51977/jti.v2i2.319.
[11] Yadi, “Implementation Algorithm C4.5 Classification Of Prospective Scholarship Recipients,” J. SimanteC , vol. 11, no. 1, pp. 27–32, 2022.
[12] Nurfitrayani, Islamiyah, and A. P. A. Masa, “Penerapan Klasifikasi Algoritma C4.5 Dan  Algoritma  C5.0  Untuk  Mengetahui  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Website  Sistem  Informasi  Terpadu  Layanan  Program  Studi  (SIPLO),” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 7, pp. 1877–1887, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6433.
[13] S.  Agustiani,  A.  Mustopa,  A.  Saryoko,  W.  Gata,  and  S.  K.  Wildah,  “Penerapan Algoritma J48 Untuk Deteksi Penyakit Tiroid,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 22, no. 2, pp. 153–160, 2020, doi: 10.31294/p.v22i2.8174.
[14] W.  Z.  Aprilita,  R.  Akbar,  R.  Cahyadi  Prayogi,  and  Rahmaddeni,  “Komparasi Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naive Bayes dalam Klasifikasi Penyakit Parkinson,” SENTIMAS  Semin.  Nas.  Penelit.  dan  Pengabdi.  Masy. ,  pp.  188–193,
2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas
[15] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi  Teknik  Informatika  Dengan  Algoritma  C4,5,
Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[16] A.  M.  Widodo,  N.  Anwar,  B.  Irawan,  A.  Wisnujati,  and  L.  Meria,  “Komparasi Performansi Algoritma Pengklasifikasi KNN, Bagging Dan Random Forest Untuk
Prediksi Kanker Payudara,” Proceeding KONIK (Konferensi Nas. Ilmu Komputer) , vol. 5, pp. 367–372, 2021, [Online]. Available: https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=FOwZ 8hUAAAAJ&pagesize=100&citation_for_view=FOwZ8hUAAAAJ:fFSKOagxvK UC
[17] Y. Y. Nur and A. Hermawan, “Implementasi Algoritma C.45 Untuk Menentukan Jurusan Calon Siswa Sekolah Menengah Kejuruan (Smk),” J. Simantec , vol. 11, no. 2, pp. 175–184, 2023, doi: 10.21107/simantec.v11i2.20384.
[18] M. N. Akbar, “Klasifikasi Kanker Menggunakan Algoritma Nnge , Random Forest ,  Dan  Random  Commitee,” J.  Inform.  dan  Teknol. ,  vol.  5,  pp.  289–298,  2020, [Online]. Available: http://journal.uin-alauddin.ac.id/index.php/instek/index
[19] S.  P.  Backar,  P.  Purnawansyah,  H.  Darwis,  and  W.  Astuti,  “Hybrid  Fourier Descriptor  Naïve  Bayes  dan  CNN  pada  Klasifikasi  Daun  Herbal,” J.  Inform.  J. Pengemb. IT , vol. 8, no. 2, pp. 126–133, 2023, doi: 10.30591/jpit.v8i2.5186.
[20] M.  R.  Santoso  and  P.  Musa,  “Rekomendasi  Kesehatan  Janin  Dengan  Penerapan Algoritma C5.0 Menggunakan Classifying Cardiotocography Dataset,” J. Simantec , vol. 9, no. 2, pp. 65–76, 2021, doi: 10.21107/simantec.v9i2.10730.