Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa Rekayasa. 2020; 13(1): 71-76 ISSN: 0216-9495 (Cetak) ISSN: 2502-5325 (Online)
Article History: Received: August, 30 th 2019; Accepted: January, 12 th 2020 ISSN: 2502-5325 (Online) Terakreditasi Peringkat 3 oleh
Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi ( ARJUNA), berdasarkan Keputusan Direktur Jenderal  Penguatan Riset dan Pengembangan No: 23/E/KPT/2019 tanggal 8  Agustus 2019
Cite this as: Sartika, D. Yupianti, Y. (2020).  Klasifikasi Penyakit Tiroid Meng - gunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus : Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Hasanuddin Damrah Manna). Rekayasa, 13(1), 71-76. doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v13i1.5912
© 2020 Author(s)

## Klasifikasi Penyakit Tiroid Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus : Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Hasanuddin Damrah Manna)
Devi Sartika 1 , Yupianti 2 1,2 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dehasen Bengkulu 1 Devisartika@unived.ac.id, 2 Yupiantiprana@gmail.com

## ABSTRAK
Tiroid adalah merupakan salah satu bagian tubuh yang sangat penting bagi manusia, tiroid berbentuk kelenjar dan letaknya di bawah jakun pada leher. Penyakit gondok disebabkan oleh gangguan pada kelenjar tiroid. Berdasarkan data histori penderita yang disebabkan oleh kelenjar tiroid dapat dibuat rekomendasi prediksi penyakit tiroid yang membantu tenaga kesehatan.  Klasifikasi merupakan salah satu teknik dari data mining yang dapat digunakan untuk membuat prediksi. Klasifikasi dapat dilakukan dengan decision tree salah satunya dengan algoritma C4.5. Penelitian ini bertujuan membuat klasifikasi data penyakait yang disebabkan oleh gejala kelenjar tiroid dan menerapkannya da - lam pembangunan sistem. Implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 2010 dan metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah metode waterfall. metode waterfall mampu melakukan analisa kebutuhan yang digunakan untuk mengetahui dari kelemahan sistem yang lama, kemudian membuat desain dari ran- cangan tersebut dan dilanjutkan dengan pembuatan rancangan sistem baru. Hasil dari penelitian adalah menghasilkan rule yang dapat membantu tenaga kesehatan di RSUD Hasanuddin Damrah Manna dalam mendiagnosa penyakit yang disebabkan oleh kelenjar tiroid.
Kata kunci : Data Mining, Decision Tree, C4.5, Kelenjar Tiroid
berharga dan dapat dimengerti dari sebuah data (Sartika & Jumadi, 2019). Untuk bisa mendapatkan informasi dari sekumpulan database yang besar diperlukan  proses  data  mining  seperti  klasifikasi. Klasifikasi atau taksonomi adalah proses menem - patkan suatu objek atau konsep kedalam satu set kategori berdasarkan objek atau konsep yang ber- sangkutan (Andriani, 2013). Metode klasifikasi di - gunakan untuk membantu dalam memahami pe- ngelompokkan data. Klasifikasi sendiri merupakan cabang dari discovery data mining.
Algoritma C4.5 adalah salah satu metode klasifika - si dari data mining yang digunakan untuk memba- ngun pohon keputusan ( decision tree ). Algoritma ini mempunyai input berupa training sample dan sample. Training Sample berupa data contoh yang akan digunakan untuk membangun sebuah pohon ( tree ) yang telah diuji kebenarannya. Sedangkan Sample merupakan field-field data yang nantinya akan digunakan sebagai parameter dalam melaku- kan klasifikasi.
Berdasarkan hal yang telah dijabarkan di atas ma- ka penulis melakukan penelitain yang dituangkan dalam pembuatan aplikasi Klasifikasi Penderita Pe - nyakit Tiroid.
Adapun batasan masalah pada penelitian ini ada- lah attribut yang digunakan sebanyak 24 (dua pu- luh empat) gejala.

## PENDAHULUAN
Tiroid adalah merupakan salah satu bagian tubuh yang sangat penting bagi manusia, tiroid berben- tuk kelenjar dan letaknya di bawah jakun pada le- her. Tiroid merupakan kelenjar endokrin terbesar dalam tubuh berbentuk kupu-kupu. Fungsi ke- lenjar tiroid adalah menghasilkan hormon tiroid yang berguna untuk menjaga metabolisme tubuh. Untuk meningkatkan jumlah oksigen pada sel dan rangsangan jaringan tubuh dalam menghasilkan protein. Penyakit gondok disebabkan oleh gang- guan pada kelenjar tiroid. Ada dua jenis gangguan tiroid yang dapat muncul yaitu hipertiroid dan hy- potiroid. Hipertirod adalah kondisi dimana kelen- jar tersebut bekerja secara berlebihan, sedangkan hipotiroid adalah kebalikannya.
Beberapa teknik data mining telah diterapkan pa- da dunia kesehatan seperti pada kasus klasifikasi dan data prediktif. Beberapa teknik data mining yang telah digunakan pada bidang kesehatan se- perti mendeteksi penyakit hipertensi pada keha- milan dirumah sakit. Untuk menganalisa data da- lam jumlah yang besar yang tersimpan pada suatu database, diperlukan teknik data mining.
Data mining adalah suatu proses untuk mem- peroleh informasi penting yang sangat berguna dari informasi yang sebelumnya tidak diketahui dan pengetahuan yang diperoleh informasi yang

## METODE PENELITIAN
Knowledge Discovery In Database (KDD)
Knowledge Discovery in Database (KDD) merupa- kan metode untuk memperoleh pengetahuan dari database yang ada. Dalam database terdapat tabel - tabel yang saling berhubungan / berelasi. Hasil pengetahuan yang diperoleh dalam proses terse- but dapat digunakan sebagai basis pengetahuan (knowledge base) untuk keperluan pengambilan keputusan(Yuli, 2017).
Proses KDD secara garis besar dapat dijelaskan se- bagai berikut :
1.  Data Selection 2.  Pre-processing / cleaning
3.  Transformation
4.  Data Mining
5.  Interpretation / Evaluation

## Data Mining
Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan tekik atau metode tertentu. Teknik, metode atau algoritma data mining sangat berva- riasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses Know- ledge Discovery in Database (KDD)(Muzakir & Wu- landari, 2016)
Gambar 1. Proses Data Mining

## Klasifikasi
Klasifikasi pertama kali diterapkan pada bidang ta - naman yang mengklasifikasi suatu spesies terten - tu, seperti yang dilakukan oleh Carolus von Linne (atau dikenal dengan nama Carolus Linnaeus) yang pertama  kali  mengklasifikasi  spesies  berdasarkan karakteristik fisik. Selanjutnya dia dikenal sebagai bapak klasifikasi.
Dalam klasifikasi terdapat target variabel katego - ri. Metode-metode atau model-model yang telah dikembangkan oleh periset untuk menyelesaikan kasus klasifikasi antara lain : 1.  Pohon Keputusan 2. Pengklasifikasian bayes 3.  Jaringan saraf tiruan
4.  Analisa statistik 5.  Algoritma genetik 6.  Rought set 7. Pengklasifikasi K-Nearest Neighbour 8.  Metode berbasis aturan
9.  Memori based reasoning 10.  Support Vector Machine (SVM) Decision Tree (Pohon Keputusan)
Sebuah decision tree adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan. Pada decision tree setiap simpul daun menandai label kelas. Simpul yang bukan simpul akhir terdiri dari akar dan simpul internal yang terdiri dari kondisi tes atribut pada sebagian record yang mempunyai karakteristik yang berbe- da. Simpul akar dan simpul internal ditandai de- ngan bentuk oval dan simpul daun ditandai de- ngan bentuk segi empat. (Muzakir & Wulandari, 2016). Berikut adalah struktur decision tree seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut ini

## Gambar 2. Struktur Decision Tree

## Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma yang digunakan dalam decison tree . Algoritma C4.5 me- rupakan pengembangan dari algoritma ID3 ( Ite- rative Dichotomiser 3 ) yang dikembangkan oleh J.Ross Quinlan(Muzakir & Wulandari, 2016).
Algoritma data mining C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan klasi- fikasi  atau  segmentasi  atau  pengelompokan  dan bersifat prediktif. Dasar algoritma adalah pemben- tukan pohon keputusan ( decision tree ). Cabang- cabang pohon keputusan merupakan pertanyaan klasifikasi  dan  daun-daunnya  merupakan  kelas- kelas atau segmen-segmennya.
Secara umum, algoritma C4.5 untuk membangun sebuah pohon keputusan adalah sebagai berikut : 1.  Hitung jumlah data, jumlah data berdasarkan anggota atribut hasil dengan syarat tertentu.
2.  Pilih atribut sebagai Node 3.  Buat cabang untuk tiap-tiap anggota dari No- de
4.  Periksa nilai entropy dari anggota node yang ada bernilai Nol. Jika ada, tentukan daun yang terbentuk. Jika seluruh nilai entropy anggota node adalah nol, maka proses pun berhenti 5.  Jika ada anggota node yang memiliki entropy lebih besar dari no, ulangi lagi proses dari awal dengan node sebagai syarat sampai semua anggota dari node bernilai nol.
Node adalah atribut yang mempunyai nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung nilai gain suatu atribut digunakan ru- mus sebagai berikut :
Keterangan :
S  : Kasus A  : Atribut n  : Jumlah partisi atribut A A i : Jumlah kasus pada partisi ke- i
S : Jumlah kasus
Sedangkan untuk menghitung nilai entropy dapat dilihat pada persamaan berikut :
Keterangan : S  : Himpunan kasus n  : Jumlah partisi S P i : Proporsi dari S i ke S

## Proses Klasifikasi dengan C4.5
Pada tahap ini akan dibuat pengetahuan, yang akan dijelaskan pada tabel penyakit yang disebab- kan oleh kelenjar tiroid, tabel keputusan, rule-rule , dan pohon keputusan, yang akan dijabarkan seca- ra rinci pada tabel 1 dan tabel 2.
Tabel 1 Tabel Penyakit
Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Gondok P02 Hipoteroid P03 Hiperteroid
Dari tabel analisa perhitungan tersebut diatas, akan diperhitungkan nilai entropy dan gaindari
masing-masing gejala. Berikut perhitungan nilai entropy dan nilai gain node pertama:

## Rancangan Sistem
Diagram Konteks
USER
KLASIFIKASI PENYAKIT TIROID MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 GELAJA ADMIN DATA GEJALA DATA PENYAKIT PENYAKIT DATA PASIEN Gambar 3 Diagram Konteks

## Table 2 Gejala Penyakit
Kode Gejala Nama Gejala G01 Nafsu makan berkurang G02 Mulut terasa tegang dan nyeri G03 Sering mual dan muntah G04 Suhu badan tinggi G05 Telinga berdengung G06 Kelelahan G07 Tidak tahan dingin G08 Depresi G09 Rambut dan kulit kering dan kasar G10 Nafsu makan berkurang G11 Berat badan naik G12 Nyeri otot G13 Wajah membengkak G14 Suara kasar dan lambat G15 Sendi kaku G16 Sembelit (BAB tidak teratur) G17 Ngantuk yang berlebihan G18 Konsentrasi menurun G19 Pembengkakan di pangkal leher G20 Tidak tahan panas G21 Gemetaran G22 Denyut jantung yang cepat G23 Konsentrasi yang berkurang G24 Aliran menstrual yang tidak teratur dan sedikit

## Entity Relationship Diagram (ERD)

## Gambar 4 ERD
Struktur Menu

## Gambar 5 Struktur Menu

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi aplikasi klasifikasi penyakit tiroid un - tuk pasien pada RSUD Hasanuddin Damrah Manna berdasarkan gejala yang dialami penderita mem- punyai beberapa interface (antar muka) antara lain adalah sebagai berikut :
Form Input Data Gejala
Sub menu input data gejala merupakan form untuk melakukan entri data gejala yang terdapat pada aplikasi ini :

## Gambar 6 Form Input Data Gejala

## Form Input Data Penyakit
Sub menu input data penyakit merupakan form untuk melakukan entri data penyakit. Input data penyakit berfungsi sebagai tatap muka ( interface ) guna melakukan penambahan data, perbaikan da- ta, pembatalan data, dan penghapusan data pe- nyakit

## Gambar 7 Form Input Data Penyakit

## Form Input Data Pasien
Sub menu input data pasien merupakan form un- tuk melakukan entri data pasien. Input data pasien berfungsi sebagai tatap muka ( interface ) guna me- lakukan penambahan data, perbaikan data, pem- batalan data, dan penghapusan data pasien

## Gambar 8 Form Input Data Pasien

## Form Input Data Peluang Penyakit
Form input data peluang penyakit merupakan in- terface yang berfungsi untuk mengetahui hubung- an gejala dengan penyakit
Gambar 9 Form Input Data Peluang Penyakit
Pada interface input data peluang penyakit terda- pat tombol “Detail Gejala”. Tombol “Detail Gejala” ini berfungsi untuk menampilkan interface detail data penyakit terhadap gejala
Gambar 10. Form Data Detail Penyakit Terhadap Gejala

## Form Proses Klasifikasi Penyakit Pasien
Menu  proses  klasifikasi  pasien  merupakan inter- face yang berfungsi untuk mengetahui penyakit yang diderita oleh pasien berdasarkan dengan ge- jala yang dipilih atau dialami oleh pasien

## Gambar 11 Form Proses Klasifikasi Penyakit Pasien

## Form Proses C4.5 Pasien
Form proses C4.5 pasien merupakan interface un- tuk memproses data gejala yang telah dipilih pada interface klasifikasi pasien agar mendapatkan hasil penyakit apa yang diderita oleh pasien.
Gambar 12 Form Proses C4.5 Pasien
Pada gambar interface diatas dapat dilihat bahwa semua data pasien yang telah melakukan diag- nosa penyakit berhasil direkam oleh sistem yang kemudian akan diproses dengan menggunakan al- goritma C4.5 dengan cara meng-klik tombol “Pro- ses” maka akan tampil hasil seperti terlihat seperti gambar berikut ini :

## Gambar 13 Form Hasil Proses Diagnosa Pasien KESIMPULAN
Berikut kesimpulan yang diambil berdasarkan pembahasan sistem klasifikasi penyakit tiroid yang telah dibangun menggunakan algoritma C4.5 pa- da RSUD Hasanuddin Damrah Manna, yaitu :
1. Sistem  Klasifikasi  penyakit  tiroid  mengguna - kan algoritma C4.5 yang dibuat telah sesuai dengan tahapan atau urutan proses yang se- mestinya.
2.  Dengan adanya sistem ini, maka RSUD Hasa- nuddin Damrah Manna dapat terbantu dalam melakukan diagnosa penyakit yang disebab- kan oleh kelenjar tiroid.
3.  Mempermudah menampilkan informasi diag- nosa penyakit pasien berdasarkan gejala yang dialami atau yang telah dipilih di dalam sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Andriani, A. (2013). Sistem Prediksi Penyakit Diabe- tes Berbasis Decision Tree. Bianglala Infor- matika , 1 (1), 1–10.
Muzakir, A., & Wulandari, R. A. (2016). Model Data Mining sebagai Prediksi Penyakit Hiperten- si Kehamilan dengan Teknik Decision Tree. Scientific Journal of Informatics , 3 (1), 19–26.
https://doi.org/10.15294/sji.v3i1.4610
Sartika, D., & Jumadi, J. (2019). Clustering Penilai- an Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means ( Studi Kasus : Universitas Dehasen Bengkulu ). Sainteks , (978-602-52720-1–1), 703–709.
Suyanto, D. (2017). Data  Mining  Untuk  Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung: Informatika Bandung Yakub. (2012). Pengantar Sistem Informasi. Yogya- karta: Graha Ilmu.
Yuli, M. (2017). Jurnal Edik Informatika Data Mi- ning :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma C4 . 5 Data mining merupakan bagian da- ri tahapan proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika.
Jurnal Edik Informatika , 2 (2), 213–219.