OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 3, N O . 2, PP .061-070, MEI 2021 ISSN : 2622-8106 (ONLINE) DOI : 10.20895/ INISTA . V 3 I 2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Implementasi Metode CART untuk Klasifikasi Diagnosis Penyakit Hepatitis Pada Anak
Anna Hendri Soleliza Jones #1 , Muhchromin Sucron Makmun *2
#12 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Industri, Universitas Ahmad Dahlan Jl. Ringroad Selatan, Kragilan, Tamanan, Kec. Banguntapan, Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta, 55191
3.1 annahendri@tif.uad.ac.id
3 2 muhchromin1500018153@webmail.uad.ac.id
accepted on 29-06-2021

## Abstract
Penyakit hepatitis adalah salah satu ancaman kesehatan utama di dunia. Hepatitis merupakan peradangan pada hati yang biasanya disebabkan oleh virus hepatitis. Berdasarkan hasil riset kesehatan dasar kementerian RI tahun 2014, diperkirakan 10 dari 100 orang Indonesia terinfeksi hepatitis. Menurut Direktur Jenderal Badan Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), Tedros Adhanom Ghebreyesus hanya ada 1 dari 10 orang yang pernah melakukan tes hepatitis dan hanya 1 dari 5 orang yang mendapatkan pengobatan hepatitis yang tepat dimana hepatitis A justru lebih sering menyerang anak-anak, terutama yang  tinggal  di  area  dengan  sanitasi  rendah.  Penelitian  bertujuan  untuk  membangun  sistem  aplikasi  berbasis  komputer dalam menentukan klasifikasi diagnosis penyakit hepatitis dengan metode CART. Data yang digunakan merupakan data dua  tahun  terakhir  dari  RSUD  Sei  Bahar  yaitu  sebanyak  240  data.  Prinsip  dari  metode  CART  adalah  memilah  seluruh amatan  menjadi  dua  gugus  amatan  dan  memilah  kembali  gugus amatan  tersebut  menjadi  dua  gugus  amatan  berikutnya. Hasil klasifikasi menggunakan metode CART sebagai pengetahuan menentukan penyakit hepatitis. Dengan menggunakan 35  data  uji,  dan  analisis  rekomendasi  dari  pakar,  didapatkan  bahwa  metode  CART  dapat  digunakan  sebagai  metode pengklasifikasian pada penyakit hepatitis dengan tingkat akurasinya sebesar 94%.
Keywords: : CART, Data Mining, Diagnosis Penyakit, Penyakit Hepatitis, Sistem Pakar

## I. PENDAHULUAN
enyakit  hepatitis  adalah  satu  dari  sekian  banyak  penyakit  yang  menjadi  ancaman  kesehatan  utama  di dunia.  Gaya  hidup  ternyata  dapat  memicu  virus hepatitis,  demikian yang  dikemukakan oleh  dr.  Irsan  Hasan SpPD-KGEH, Ketua Perhimpunan Peneliti Hati Indonesia. Menurut hasil Riskesdas tahun 2013 sebagaimana dalam data prevalensi hepatitis provinsi, Bahwa jumlah orang yang di diagnosis menderita penyakit hepatitis oleh Tenaga  Kesehatan  pada tahun  2013  berdasarkan  gejala-gejala  yang  ada,  mengalami  peningkatan  2 kali lipat dibandingkan dengan tahun 2007. Hal ini dapat memberikan petunjuk awal tentang upaya pengendalian dimasa lalu dan akan menjadi masalah dimasa yang akan datang apabila tidak segera dilakukan upaya-upaya yang serius. Risiko kerusakan hati bahkan bisa berkembang menjadi kanker ketika dewasa.
Hepatitis merupakan peradangan pada hati yang biasanya disebabkan oleh virus. Hepatitis A, B dan C sama- sama disebabkan oleh virus, yaitu Hepatitis Virus tipe A (HVA), Hepatitis Virus tipe B (HVB) dan Hepatitis Virus  tipe  C  (HVC)[4][10].  Menurut  Direktur  Jenderal  Badan  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO),  Tedros Adhanom  Ghebreyesus  hanya  ada  1  dari  10  orang  yang  pernah  melakukan  tes  hepatitis  dan  hanya  1  dari  5
P
orang  yang  mendapatkan  pengobatan  hepatitis  yang  tepat.  Secara  global  didapatkan sekitar  1,4  juta  kasus baru infeksi hepatitis pertahunnya.  Menurut CDC ( Centers for Disease Control and Prevention ), Hepatitis justru lebih sering menyerang anak-anak, terutama yang tinggal di area dengan sanitasi masi rendah. Hasil observasi yang dilakukan di RSUD Sei  Bahar didapat 240 data  penderita penyakit hepatitis dari tahun 2017  sampai  tahun  2018,  sedangkan  hasil  observasi  bahwa  hampir  70%  setiap  pasien  yang  datang  tidak mengetahui  mengenai  gejala  dan  penyakit  hepatitis,  sehingga  dapat  meningkatkan  prosentase  penderita penyakit hepatitis.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  CART  untuk  melakukan  klasifikasi  menentukan  penyakit  hepatitis. Metode CART ( classification and Regression Tree ) merupakan metode untuk melakukan analisis klasifikasi. Prinsip  dari  klasifikasi  adalah  memilah  seluruh  amatan  menjadi  dua  gugus  amatan  dan  memilah  kembali gugus amatan tersebut menjadi dua gugus amatan berikutnya, sampai diperoleh jumlah amatan minimum pada tiap-tiap  gugus  amatan  berikutnya[14].  Metode  CART  belajar  mempelajari  data  yang  berasal  dari  masa lampau atau disebut juga data latihan, sehingga sistem akan berlatih dengan data latihan untuk mendapatkan pengetahuan [11].
Dalam membangun sebuah sistem pakar yang mampu mensimulasikan pengetahuan dan ketrampilan seorang pakar  dipilihlah  metode  CART  ( Classification  and  Regression  Tree )  dalam  penentuan  sistemnya  karena mampu untuk melakukan klasifikasi data kategorik[1][2]. Penelitian ini bertujuan membangun sistem aplikasi berbasis  komputer  untuk  menentukan  klasifikasi  diagnosis  penyakit  hepatitis  dengan  metode  CART  yang memberikan rekomendasi cara penanganan penyakit hepatitis kepada pasien.[16].

## II. M ETODOLOGI

## 2.1. Alur Penelitian
Alur  penelitian  yang  dilakukan  dimulai  dengan  pemilihan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  kemudian dilakukan candidate  split yaitu  membagi  data  menjadi  data  training  dan  data  uji.  Tahapan  berikutnya mengimplementasikan  metode  CART  kedalam  data  penelitian  untuk  menentukan  pohon  keputusan  dan tahapan terkahir adalah pengujian untuk mengetahui akurasi hasil implementasi metode CART terhadap data dan kasus.Alur penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Basis  pengetahuan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  gejala  hepatitis  dan  data  penyakit penyakit hepatitis. Sedangkan mesin inferensi yang digunakan berupa penalaran maju atau forward chaining .
2.2. CART ( Classification and Regression Tree )
Metode  CART  yaitu  noktah  keputusan  yang  selalu  beracabang  dua  atau  bercabang  biner.  CART dikembangkan  untuk  melakukan  analisis  klasifikasi.  Prinsip  dari  klasifikasi  adalah  memilah  seluruh  amatan menjadi  dua  gugus  amatan  dan  memilah  kembali  gugus  amatan  tersebut  menjadi  dua  gugus  amatan berikutnya, sampai diperoleh jumlah amatan minimum pada tiap-tiap gugus amatan berikutnya[5]. Langkah- langkah penentuan cabang.
1. susunlah  calon  cabang  ( candidate  split ).  Penyusunan  dilakukan  terhadap  seluruh  variabel  prediktor secara lengkap ( exhaustive ). Daftar yang berisi calon cabang disebut daftar calon cabang mutakhir.
Start Data Selection Candidate Split CART Pengujian End
2. Menilai kinerja keseluruhan calon cabang yang terdapat pada daftar calon cabang mutakhir dengan jalan menghitung nilai besaran kesesuaian Φ(s|t)
3. Menentukan  calon  cabang  manakah  yang  akan  benar-benar  dijadikan  cabang  dengan  memilih  calon cabang yang memiliki nilai kesesuaian Φ(s|t) terbesar. Jika tidak ada lagi noktah keputusan, pelaksanaan CART  akan  dihentikan.  Namun,  jika  ada  terdapat  noktah  keputusan,  dilanjutkan  dengan  kembali  ke langkah  kedua,  dengan  terlebih  dahulu  membuang  calon  cabang  yang  sudah  berhasil  menjadi  cabang sehingga mendapatkan daftar calon cabang mutakhir yang baru[15].
Gambar 2 Skema Cabang Pohon CART[19]
Kinerja dari setiap calon cabang akan dikukur melalui ukuran kesesuain goodness dengan rumus 1.
Φ(s|t)  =2P L P R Ǫ(s|t) (1)
Untuk mendapatkan nilai Φ(s|t) didapat dari persamaan 2 dan nilai percabangan kiri dan kanan didapat dari persamaan 3 dan 4.
Ǫ(s|t) (2) P L =
(3)
P R = (4)
Keterangan: S= calon cabang t = noktah keputusan tL = cabang kiri dari noktah keputusan t tR = cabang kanan dari noktah keputusan t j = jumlah catatan

## III. HASIL DAN DISKUSI
Metode CART akan menghasilkan nilai kesesuaian goodness Φ(s|t) disetiap node [15]. Nilai node digunakan untuk  membuat  pohon  keputusan  dan  menentukan  nilai-nilai  disetiap  gejala.  Gejala  yang  digunakan  untuk pembuatan  data training [3][6].  Dari  data training menentukan  calon  cabang  ( candidate  split ).  Menentukan cabang  mutakhir  didapat  dari  nilai  kesesuaian  Φ(s|t)  terbesar.  Jika  tidak  ada  lagi  noktah  keputusan, pelaksanaan metode CART dihentikan. jika masih ada terdapat noktah keputusan, kembali menghitung nilai kesesuaian  Φ(s|t)  terbesar,  dengan  terlebih  dahulu  membuang  calon  cabang  yang  sudah  berhasil  menjadi cabang sehingga mendapatkan daftar calon cabang mutakhir yang baru. Berikut flowchart perhitungan metode CART pada gambar 3.

## Gambar 3 Flowchart metode CART
3.1. Data Training
Data yang didapat 240 data dari RSUD Sei Bahar. Penelitian menggunakan 35 data latih dengan lima variable, yaitu Kode Pasien, kode Gejala1, Kode Gejala2, Kode Gejala3, Penyakit.
Tabel 1. Data Training kode pasien Kode Gejala1 Kode Gejala2 Kode Gejala3 Hepatitis P01 G01 G07 G06 A P02 G02 G08 G13 B P03 G03 G09 G14 A … … … … … P33 G04 G18 G08 B P34 G04 G11 G13 B P35 G04 G08 G17 A

## 3.2. Candidate Split
Didapat  23  calon  cabang  dari  35  data training . Ada  dua  kolom candidate  split yaitu  calon  cabang  kiri  dan calon cabang kanan.
Tabel 2. Candidate Split
No Calon Kiri Calon kanan 1 G01 G02, G03, G04, G05, G06 2 G02 G01, G03, G04, G05, G06
… ….. …. 22 G08 G06, G10, G12, G13, G14, G15, G16, G17 23 G10 G06, G08, G12, G13, G14, G15, G16, G17
Nilai  P L merupakan candidate  split kiri  terhadap  data training. Jumlah  G01,  yaitu  sebanyak  11  data, Kemudian dibagi 35 (data training).
P L = 11/35 = 0,314
Nilai P R merupakan candidate split kanan terhadap data training. Jumlah selain G01, yaitu sebanyak 24 data, Kemudian dibagi 35 (data training) .
P R = 24/35 = 0,685
P(j|t L ) merupakan nilai probabilitas setiap penyakit pada data training yang bernilai calon cabang kiri. Jumlah Hepatitis G01 pada data P L . Kemudian dibagi dengan jumlah data P L .
Hepatitis A 11/11 = 1 Hepatitis B 0/11 = 0
P(j|t R ) merupakan nilai probabilitas setiap penyakit pada data training yang bernilai calon cabang kanan. Jumlah Hepatitis selain G01 pada data P R . Kemudian dibagi dengan jumlah data P R.
Hepatitis A 6/24 = 0,25 Hepatitis B 18/24 = 0,75 Menentukan nilai 2P L P R yaitu dua dikali nilai P L dikali nilai P R.
2P L P R = 2 x 0,314 x 0,685 = 0,43102
Q(s|t) merupakan nilai consider jenis penyakit hepatitis.
Q(s|t) = |1-0,25| + |0-0,75| = 1,5
Φ (s|t) merupakan nilai goodness. Proses perhitungan dilakukan disemua candidate split.
Φ(s|t)
= 0,43102 x 1,5 = 0,64662
Berikut merupakan nilai Φ (s|t) disemua candidate split iterasi pertama disajikian pada tabel 3.

## Tabel 3 Iterasi 1 CART
Split P L P R 2P L P R Q(s|t) Φ (s|t) 1 0,287 0,714 0,40816 1,44 0,587755 2 0,342 0,657 0,45061 1,478260 0,666122 3 0,028 0,971 0.05552 1,058823 0.646530 … … … … …
…
21 0,114 0,885 0,202449 1,16129032 0,23510204 22 0,085 0,911 0,146939 1,0625 0,15812244 23 0,2 0,8 0,32 0,57142857 0,60735714
Pada  iterasi  1  didapatkan  nilai  Φ(s|t)  terbesar  0,666122  yaitu  calon  cabang  urut dua.  Maka  diperoleh  calon cabang kiri G02 dan calon cabang kanan  G01, G03, G04, G05, G06. Berikut pohon keputusan iterasi 1 pada gambar 4.

## Gambar 4. Pohon Keputusan Iterasi 1
Karena nilai variabel prediktor bagi catatan-catatan cabang kanan masih ada yang memiliki penyakit hepatitis A dan B, maka dihasilkan noktah keputusan A.
Tabel 4 Iterasi 2
No Pl Pr 2PLPR Q (s|t) Φ (s|t) 1 0,4782 0,52173 0,4990 1 0,49905 3 0,0434 0,95652 0,0831 0,545454 0,04536 4 0,3913 0,60869 0,4763 1,33333 0,635160 … … … … … … 22  0,1304  0,8695  0,2268 1,7 0,38563 23  0,2608  0,7391  0,3856 0,2549 0,09829
Iterasi 2 didapat nilai terbesar yaitu 0,6351606 pada split 4.. Maka diperoleh calon cabang kiri G04 dan calon cabang kanan G01, G03, G05, G06. Berikut pohon keputusan iterasi 2 pada gambar 5.
Gambar 5 Pohon Keputusan Iterasi 2
Karena nilai variabel prediktor masih terdapat penyakit hepatitis A dan hepatitis B. maka dihasilkan noktah keputusan B.
Tabel 5 Iterasi 3
Iterasi  3 didapat  nilai  terbesar  yaitu  0,88888 pada split 8.  Maka  diperoleh  calon  cabang  kiri  G08  dan  calon cabang kanan G10, G12, G18. Berikut pohon keputusan iterasi 3 pada gambar 6.
Gambar 6 Pohon Keputusan Iterasi 3
No Pl
Pr 2PLPR Q (s|t) Φ (s|t) 8 0,3333 0,6666 0,444444 2 0,88888 10 0,1111 0,8888 0,197531 0,75 0,148148 11 0,3333 0,6666 0,444444 1 0,444444 … … ... … … … 16 0,1111 0,8888 0,197531 0,75 0,148148 18 0,1111 0,8888 0,197531 0,75 0,148148
Karena  nilai  variabel  prediktor  seluruhnya  penyakit  hepatitis  B,  maka  dihasilkan  noktah  terminasi.  Sesuai namanya  noktah  terminasi  tidak  bisa  bercabag  lagi.  Karena  pada  iterasi  3  tidak  ada  lagi  noktah  keputusan, iterasi dihentikan.[8]

## 3.3. Uji Vallidasi Confusiom Matrix
Pengujian  menggunakan  35  data training hasil  analisis  pakar  penyakit  hepatitis.  Data traininig tersebut dibandingkan  dengan  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem[12].  Hasil  pengujian  akurasi  klasifikasi dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Pengujian Akurasi Klasifikasi
No Gejala Hasil Analisis Pakar Klasifikasi Oleh Sistem 1 Mudah lelah, Diare, Pusing A A 2 Mual, Lemah, sakit otot B B 3 Gatal Badan, Menggigil, Sakit kepala A A 4 Nafsu makan, nyeri sendi, kembung B B
5 Mudah lelah, Diare, Flu A A
6 Nyeri perut, lesu, demam A A
7 Mudah lelah, Mual ,Demam A A 8 Mudah Lelah, nyeri sendi, nyeri lambung A A 9 Nafsu makan, Lesu, Lemah B B 10 Mual, pegal linu , Sakit otot B B 11 Mudah lelah, Diare, Sakit otot A A 12 Pusing, Diare, Flu A A 13 mudah lelah, Pegal linu, Nyeri sendi A A
14 Mual ,lemah,  nyeri sendi B B 15 Nafsu makan, Kembung, sakit otot B B
16 Mual, pegal linu, sakit otot B B 17 Nafsu makan, lemah, nyeri lambung B B
18 mual, lemah, sakit otot B B
19 Mual, Pegal linu, Sakit Otot B
B
20 Nafsu makan, Lesu, lemah B B
21 Mual, pegal linu, sakit otot B B
22 Nafsu makan, kembung, nyeri sendi
B B
23 Nafsu makan, pegal linu, nyeri sendi
A B
24 Mual, pegal linu, sakit otot
B B
25 Mudah lelah, diare, nyeri sendi
A A 26 Nafsu makan, lemah, nyeri lambung A A
27 Mudah lelah, diare, flu A A
28 Mudah lelah, diare, nyeri sendi A A 29 Nafsu makan,lemah, nyeri lambung A A 30 Mudah lelah, diare, nyeri sendi A A 31 Mual, lemah , sakit otot B B 32 Mual, pegal linu ,sakit otot B B 33 Nafsu makan, lesu, lemah B B 34 Mual, pegal linu, sakit otot B B 35 Nafsu makan, Lesu, lemah
A
B
Hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem  dihitung  akurasinya  dengan pengujian confusion  matrix .  Dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Confusion Matrix True Values A B Preidiction A 15 1 B 1 18 Akurasi = = 0,94 precision A   = = 0,93
precision B   = = 0,94
Berdasarkan pengujian akurasi, didapat hasil akurasi data analisis pakar dengan sistem menggunakan metode CART  sebesar  94%  dengan precision hepatitis  A  sebesar  93%,  dan precision hepatitis  B  sebesar  94%. Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  pengujian  akurasi  adalah  bahwa  metode  CART  dapat  digunakan  sebagai metode pengklasifikasian pada analisis penyakit hepatitis karena tingkat akurasinya yang tinggi.

## V. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dihasilkan  sebuah software sistem  pakar  berbasis  web  untuk klasifikasi  diagnosis  penyakit  hepatitis  pada  anak.  Dengan  menggunakan  240  data  dan  35  data  uji  hasil klasifikasi  menggunakan  metode  CART  dan  analisis  rekomendasi  dari  pakar,  didapatkan  bahwa  metode CART  dapat  digunakan  sebagai  metode  pengklasifikasian  untuk  diagnosis  penyakit  hepatitis  dengan  tingkat akurasi hasil diagnosis sistem sebesar 94%.

## R EFERENSI
[1] Abdul Aziz and Aziz Ur Rehman, “Detection of Cardiac Disease using Data Mining Classification Techniques” International Journal of Advanced Computer Science and Applications(IJACSA), 8(7), 2017.
[2] B.  Perez,  C. Castellanos,  and  D. Correal, “Applying  Data Mining  Techniques to  Predict  Student  Dropout:  A Case  Study,”  in 2018 IEEE 1st Colombian Conference on Applications in Computational Intelligence, ColCACI 2018 - Proceedings , 2018.
[3] D.  V.  Paul,  C.  Nayagam,  and  J.  D.  Pawar,  “Modeling  Academic  Performance  using  Subspace  Clustering  Algorithm,”  in
Proceedings - IEEE 8th International Conference on Technology for Education, T4E 2016 , 2017.
[4] Fahad  Ahmad,  Kashaf  Junaid  and  Ata  ul  Mustafa,  “Relationship  of  Liver  Enzymes  with  Viral  Load  of  Hepatitis  C  in  HCV Infected Patients by Data Analytics” International Journal of Advanced Computer Science and Applications(IJACSA), 9(11), 2018.
[5]
K. Kohli and S. Birla, “Data Mining on Student Database to Improve Future Performance,” Int. J. Comput. Appl. , 2016.
[6] M. Anoopkumar and A. M. J. Md Zubair Rahman, “A Review on Data Mining techniques and factors used in Educational Data Mining  to  predict  student  amelioration,”  in Proceedings  of  2016  International  Conference  on  Data  Mining  and  Advanced Computing, SAPIENCE 2016 , 2016.
[7] Manikandan .R, Ramesh R.“A Schematic Data Mining Approach for Web Page Recommendation Systems", Volume. 3 Issue. 10,  October-  2018,  International  Journal  of  Innovative  Science  and  Research  Technology  (IJISRT)  ,www.ijisrt.com  ,  ISSN  - 2456-2165, PP:-489-492.
[8] Mukhtar,  Ismail.“The use of Certainty  Factor  (CF) in  Technostress  Diagnation Expert  System'',  Volume. 4  Issue. 5,  - 2019, International Journal of Innovative Science and Research Technology (IJISRT), www.ijisrt.com. ISSN  - 2456-2165, PP:-727- 732.
[9] Novarina,  A.  T.,  &  Santoso,  E.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Hepatitis  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer.
Jurnal Pengenmbanagan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (6), 2252–2258.
[10] Ramdhani,  A.,  Isnanto,  R.  R.,  &  Windasari,  I.  P.  (2015).  Pengembangan  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Hepatitis Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Komputer , 3 (1),  58–64. https://doi.org/10.14710/JTSISKOM.3.1.2015.58-64.
[11] R.  Asif,  A. Merceron,  S.  A.  Ali,  and  N.  G.  Haider,  “Analyzing undergraduate  students’  performance using  educational data mining,” Comput. Educ. , 2017.
[12] Sri Winiarti, Herman Yuliansyah and Aprial Andi Purnama, “Identification of Toddlers’ Nutritional Status using Data Mining Approach” International Journal of Advanced Computer Science and Applications(IJACSA), 9(1), 2018. http://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2018.090122.
[13] Sahar  F.  Sabbeh,  “Machine-Learning  Techniques  for  Customer  Retention:  A  Comparative  Study”  International  Journal  of Advanced Computer Science and Applications(IJACSA), 9(2), 2018.
[14] Saranya.E,  Maheswaran.T.“IOT  Based  Disease  Prediction  and  Diagnosis  System  for  Healthcare  Using  Data  Mining Techniques'',  Volume.  3  Issue.  10,  October-  2018,  International  Journal  of  Innovative  Science  and  Research  Technology (IJISRT) ,www.ijisrt.com , ISSN - 2456-2165, PP:-718-721.
[15]              Susanto,  S.,  &  Suryani,  D.  (2010). Pengantar  Data  Mining .  (Nikodemus  WK,  Ed.)  (1st  ed.).  YOGYAKARTA:  CV  ANDI OFFSET.
[16] Suwardika, G. (2017). Pengelompokan Dan Klasifikasi Pada Data Hepatitis Dengan Menggunakan Support Vector Machine ( SVM ), Classification And Regression Tree ( Cart ) Dan Regresi Logistik Biner, 1 , 183–191.