## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  167-172 e-ISSN: 2686-3154

## Optimalisasi Algoritma C4.5 dalam Menganalisis Indikasi Penyebab Penyakit Feline Immunodeficiency Virus (FIV) pada Kucing
Muhammad Rozi Alfarabi 1 
1 Independent Researcher
muhammadrozialfarabi@gmail.com

## Abstract
The health of a cat is an aspect and a major concern for someone who maintains it. Cats can be exposed to many diseases, one of which is Feline Immunodeficiency Virus. Feline Immunodeficiency Virus, also known as feline aids, is a disease that attacks the cat's immune system. This virus causes a decrease in the cat's immune system so that cats become vulnerable and susceptible  to  disease.  This  disease  is  difficult  to  detect  because  the  symptoms  are  almost  invisible.  This  study  aims  to explore new knowledge stored in the data list of cats suffering from FIV so that the cause of the disease can be known and how to solve it. The data used in this study were 50 data obtained from the Animal Hospital of West Sumatra with attributes of  Body  Weight  (BB),  Body  Temperature  (ST),  Breathing  (PN),  Appetite  (NM),  Vomiting  (MN),  Dental  Condition  (KG), Feather Condition (KB), Skin Condition (KK) and yield. The data is processed using the C4.5 Algorithm method based on the  symptoms  experienced  by  the  cat.  After  processing,  the  data  will  produce  the  entropy  value  and  gain  value  for  each symptom, then the right decision tree is made for cats with FIV disease. The results of this study are new knowledge about FIV disease in cats in the form of a decision tree from the symptoms they experience. The results show that there are 21 rules with the chosen determinant attribute, namely the Skin Condition (KK) attribute with a gain value of 0.398683. This research is useful for the community, especially those who keep cats so that they can be used as a reference in knowing the symptoms experienced by cats if there is an indication of FIV disease.
Keywords: Cat, Feline Immunodeficiency Virus, Data Mining, C4.5 Algorithm, Classification.

## Abstrak
Kesehatan kucing merupakan sebuah aspek dan perhatian utama bagi seseorang yang memeliharanya. Kucing dapat terkena banyak  penyakit  salah  satunya  Feline  Immunodeficiency  Virus.  Feline  Immunodeficiency  Virus  atau  yang  dikenal  sebagai feline aids adalah sebuah penyakit yang menyerang sistem imun kucing. Virus ini menyebabkan turunnya sistem imun yang ada  pada  tubuh  kucing  sehingga  kucing  menjadi  rentan  dan  mudah  terkena  penyakit.  Penyakit  ini  sulit  dideteksi  karena gejalanya yang hampir tidak terlihat. Penelitian ini bertujuan untuk menggali pengetahuan baru yang tersimpan dalam daftar data kucing yang menderita penyakit FIV sehingga dapat diketahui penyebab penyakit tersebut dan bagaimana solusi untuk mencegahnya.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak  50  data  yang  didapatkan  dari  Rumah  Sakit  Hewan Sumatera Barat dengan atribut Berat Badan (BB), Suhu Tubuh (ST), Pernapasan (PN), Nafsu Makan (NM), Muntah (MN), Kondisi  Gigi  (KG),  Kondisi  Bulu  (KB),  Kondisi  Kulit  (KK)  dan  hasil.  Data  diolah  menggunakan  metode  Algoritma  C4.5 berdasarkan gejala yang dialami oleh kucing. Setelah diolah maka data akan menghasilkan nilai entropy dan nilai gain dari setiap gejala yang ada, lalu dibuatlah pohon keputusan yang tepat terhadap kucing yang mengalami penyakit FIV. Hasil dari penelitian ini berupa pengetahuan baru mengenai penyakit FIV pada kucing dalam bentuk pohon keputusan dari gejala yang dialaminya. Hasil menunjukkan rule sebanyak 20 rule dengan atribut penentu yang terpilih yaitu pada atribut Kondisi Kulit (KK) dengan nilai gain sebesar 0.398683. Penelitian ini berguna bagi  masyarakat khususnya  yang memelihara  kucing agar dapat dijadikan acuan dalam mengetahui gejala yang dialami oleh kucing apabila terindikasi penyakit FIV.
Kata kunci: Kucing, Feline Immunodeficiency Virus, Data Mining, Algoritma C4.5, Klasifikasi.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Kucing  adalah  salah  satu  hewan  yang  banyak dipelihara oleh manusia[1]. Banyaknya kelebihan yang dimilki  oleh  kucing  seperti  tingkah  lakunya  membuat manusia  menyukainya  [2].  Kucing  peliharaan  harus diberi  perhatian  khusus  karena  rentan  terhadap terjangkitnya  penyakit  dikarenakan  oleh  parasit, bakteri  maupun virus. Feline  Immunodeficiency  Virus atau  yang  dikenal  dengan  FIV  merupakan  penyakit yang ditemukan pada kucing [3]. FIV adalah retrovirus yang  menyebabkan  morbiditas  dan  mortalitas  yang
signifikan  pada  kucing  [4].    Gejala  awal  penyakit  ini sulit  untuk  di  deteksi.  Kucing  yang  menderita  FIV akan dapat diidentifikasi dengan jelas setelah beberapa tahun.  Sehingga  selama  itu  daya  tahan  tubuh  kucing menjadi lebih lemah dan rentan terhadap penyakit lain [5].  Permasalahan  yang  sering  terjadi  adalah  lokasi dokter  hewan  tidak  selalu  tersedia  di  berbagai  tempat terutama yang jauh dari perkotaan [6].
Tingkat  keakuratan  data  sangat  dibutuhkan  karena perkembangan  teknologi  informasi  yang  semakin maju.  Dalam  menentukan  setiap  keputusan  ada  hal
yang  perlu  diperhatikan  yaitu  informasi  [7].  Namun dalam mengambil keputusan, pengetahuan tentang data pada  suatu  informasi  saja  tidak  cukup  [8].  Analisis juga diperlukan untuk menghasilkan pertimbangan dari informasi yang telah diberikan [9]. Analisis pengelolaan  data  menjadi  informasi  yang  dapat memberikan pengetahuan dilakukan dengan menggunakan sistem Data Mining [10].
Data  Mining  dikenal  dengan  nama Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  yang  digunakan  untuk meningkatkan  pengambilan  keputusan  di  masa  yang akan  datang  [11].  Metode  dan  teknik  yang  terdapat dalam  Data  Mining  sangat  beragam.  Proses  yang umumnya  dilakukan  oleh  Data  Mining  meliputi deskripsi,  prediksi,  estimasi,  klastering  dan  asosiasi [12].  KDD  merupakan  rangkaian  proses  yang terstruktur  dalam  mengidentifikasi  suatu  pola  yang berguna, baru, valid dan dapat dipahami dari kumpulan data yang luas dan kompleks [13].
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  teknik  dari klasifikasi  yang  terdapat  dalam  machine  learning  agar digunakan  dalam  proses  Data  Mining  dengan menghasilkan  pohon  keputusan  yang  disajikan  dalam bentuk rule atau  aturan  [14].  Algoritma  C4.5 dikembangkan  oleh  ilmuwan  komputer  Amerika  J.R. Quinlan  dan  menjadi  salah  satu  algoritma  klasifikasi paling  populer  di  komunitas  peneliti  dan  praktisi  di bidang  pembelajaran  mesin  [15].  Algoritma  C4.5 membangun  pohon  keputusan  menggunakan  konsep entropi informasi dari sekumpulan data pelatihan  [16]. Algoritma  C4.5  memiliki  ide  dasar  untuk  membentuk pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  termasuk  dalam klasifikasi  dan  prediksi  terkenal  karena  relatif  mudah dipahami  dengan  bahasa  alami  sehingga  dapat diinterpretasikan dengan cepat [17].
Pada  penelitian  terdahulu  penerapan Data  Mining menggunakan  Algoritma  C4.5  digunakan  dalam menganalisis  data  penjualan  barang  di  Swalayan Dutalia. Sampel diambil dari 50 data penjualan dengan atribut  jenis  barang,  harga,  jumlah  jual,  waktu  jual, momen  jual,  dan  status  penjualan.  Hasil  pada penelitian  tersebut  mengidentifikasi  tingkat  akurasi yang  dihasilkan  sebesar  100%  dengan  melakukan  uji data testing pada aplikasi Rapid Miner [18].
Penelitian  lain  juga  menerapkan Data  Mining menggunakan  Algoritma  C4.5  dalam  memprediksi loyalitas  nasabah  bank.  Sampel  diambil  dari  data nasabah  bank  dengan  atribut  usia,  gender  nasabah, gender  sales,  latar  pendidikan,  dan  frekuensi  transaksi nasabah.  Penelitian  ini  menghasilkan  atribut  yang paling  berpengaruh  terhadap  loyalitas  nasabah  adalah latar  belakang  pendidikan  dengan  nilai gain paling tinggi sebesar 1.54529 [19].
Tujuan  yang  akan  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah menghasilkan  suatu  pengetahuan  dengan  menggali pengetahuan  yang  tersimpan  di  dalam  daftar  gejala penyakit  kucing.  Data  diolah  menggunakan  konsep
Data  Mining dengan  menerapkan  Algoritma  C4.5. Pengetahuan  akan  di  representasikan  dalam  bentuk aturan atau rule pohon keputusan.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  langkah-langkah yang  dilakukan  oleh  seorang  peneliti  mulai  dari merumuskan  masalah  sampai  menghasilkan  sebuah kesimpulan  yang  sistematis  [20].  Metode  yang diterapkan dalam penelitian ini adalah klasifikasi Data Mining  dengan  menerapkan  Algoritma  C4.5  dalam menentukan  indikasi  penyebab  penyakit  Feline Immunodeficiency  Virus  (FIV)  pada  kucing.  Tahapan yang akan dilakukan dalam penelitain ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1. Mengidentifikasi Masalah
Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  untuk  menentukan rumusan  masalah  yang  terjadi.  Pada  tahap  ini dilakukan  peninjauan  sistem  yang  akan  diteliti  untuk mengamati  serta  melakukan  eksplorasi  dalam  dan menggali  permasalahan  yang  ada  pada  sistem  yang berjalan  nanti.  Masalah  yang  diidentifikasi  adalah bagaimana  penerapan  Data  Mining  menggunakan Algoritma  C4.5  dalam  menganalisa  indikasi  penyebab penyakit FIV pada kucing.

## 2.2. Menentukan Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  adalah  sesuatu  yang  ingin  dicapai dalam  sebuah  penelitian.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah hasil akhir ideal yang diharapkan dapat dicapai setelah penelitian dilakukan. Pada tahap ini menunjukkan  indikasi  ke  arah  mana  penelitian dilakukan  atau  data  dan  informasi  apa  yang  ingin dicapai dari penelitian tersebut.

## 2.3. Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  dapat  berguna  untuk  memahami metode yang digunakan. Literatur yang dipelajari akan dipilih  untuk  menentukan  literatur  mana  yang  akan digunakan  dalam  penelitian.  Literatur  diambil  dari berbagai  sumber  yaitu  artikel  dan  buku  yang
mendukung tentang penerapan Data Mining menggunakan Algoritma C4.5.
2.4. Mengumpulkan Data
Pengumpulan  data  adalah  aktivitas  yang  dilakukan untuk mengumpulkan semua data-data yang diperlukan dalam  melakukan  penelitian.  Peneliti  mendapatkan data  dari  berbagai  sumber  yaitu  data  berupa pengetahuan  yang berasal dari seorang pakar atau ahli yang  sesuai  dengan  penelitian.  Pengetahuan  tersebut dapat  dikumpulkan  melalui  wawancara  dengan  pakar pada  objek  penelitian  yaitu  dokter  hewan  untuk penyakit pada kucing.
2.5. Mengolah Data Menggunakan Algoritma C4.5
Pada  tahap  ini  data  yang  telah  dikumpulkan  akan diolah.  Data  yang  akan  diolah  merupakan  data  yang diperoleh dari pengamatan. Pengolahan data dilakukan dengna  menggunakan  software  Microsoft  Excel. Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  pengolahan data adalah sebagai berikut :
a. Menentukan    akar  dari  pohon  dengan  menghitung entropi.  Entropi  adalah  ukuran  dari  teori  informasi yang  dapat  mengetahui  karakteristik  dari  impuryt dan  homogenity  dari  kumpulan  data  [12]. Perhitungan  nilai  entropi  dapat  dituliskan  dalam persamaan (1).
Entropy (S) = Σni=0 - pi * log2 (pi) (1)
Di  mana S merupakan  himpunan  kasus, N merupakan  jumlah  partisi,  dan Pi merupakan jumlah kasus pada partisi ke- i .
b. Menghitung nilai Gain dari perubahan entropi yang telah  didapat.  Gain  merupakan  informasi  yang diperoleh  dari  perubahan  entropi  dalam  kumpulan data  [12].  Perhitungan  nilai gain dapat  dituliskan dalam persamaan (2).
Gain (S, A) = Entropy (S) - Σni=1 * Entropy (Si) (2)
Di  mana S merupakan  himpunan  kasus, A merupakan  atribut, Si merupakan  jumlah  kasus pada  partisi  ke- i ,  n  merupakan  jumlah  partisi,  dan atribut A S | merupakan jumlah kasus dalam S . c. Membuat  aturan  atau rule dan  pohon  keputusan berdasarkan  hasil  nilai  gain  tertinggi  sampai  ke terendah.
d. Menghasilkan pengetahuan baru berdasarkan perhitungan  yang  dilakukan  dari  suatu  kumpulan data.
2.6. Melakukan Perancangan
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem terhadap permasalahan  yang  ada  berdasarkan  data-data  yang telah  dikumpulkan  dengan  tahapan-tahapan  yang  ada dalam Algoritma C4.5. Perancangan dilakukan dengan membuat rancangan input dan output yang dibutuhkan
terhadap  sistem  yang  akan  dibuat  beserta  desain file yang ada pada database sistem.

## 2.7. Melakukan Implementasi
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  implementasi  dan pengujian  pada  data  yang  sudah  diolah  menggunakan bahasa  pemrograman  PHP.  Hal  ini  bertujuan  agar model  yang  dirancang  dapat  bermanfaat  bagi penggunanya,  sehingga  penerapan  Algoritma  C4.5 dapat menghasilkan pengetahuan yang membantu para pengguna dalam mengidentifikasi penyakit FIV.
Spesifikasi hardware yang digunakan dalam menjalankan sistem dapat dilihat sebagai berikut :
a. Processor Ryzen 5 3550H.
b. VGA Geforce GTX 1050.
c. SSD ( Solid State Drive ) 512 GB.
d. Harddisk 1 TB.
e. Random Access Memory 16 GB.
Adapun  spesifikasi software yang  digunakan  dapat dilihat sebagai berikut :
a. Sistem Operasi Microsoft Windows 11 Pro . b. Microsoft Office 2016.
c. Google Chrome . d. Xampp Versi 7. e. Visual Studio Code .
2.8. Menguji Hasil Penelitian
Pada tahap ini peneliti melakukan pengujian hasil yang telah  dilakukan  baik  secara  manual  maupun software untuk mengetahui apakah perhitungan dengan software sesuai  dengan  hasil  yang  diharapkan.  Adapun  tahapan dalam  menguji  hasil  penelitian  dapat  dilihat  sebagai berikut :
a. Mengumpulkan  data  yang  diperlukan  dalam pengujian perangkat lunak.
b. Melakukan  perhitungan  data  menggunakan  dataset ke sistem yang telah dibuat.
c. Melakukan  pengujian  hasil  sistem  yang  telah didapat dari dataset menggunakan datatest.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang peneliti gunakan dalam penelitian ini adalah data  konsultasi  penyakit  kucing.  Data  diperoleh  dari observasi  langsung  ke  Rumah  Sakit  Hewan  Sumatera Barat.  Data  yang  dikumpulkan  yaitu  data  konsultasi yang  dilakukan  oleh  pasien  untuk  mengatasi  penyakit yang  dialami  oleh  kucingnya.  Data  yang  digunakan diambil  dalam  rentang  waktu  tahun  2022.  Data  yang telah  didapatkan  memiliki  atribut  Berat  Badan  (BB), Suhu  Tubuh  (ST),  Pernapasan  (PN),  Nafsu  Makan (NM),  Muntah  (MN),  Kondisi  Gigi  (KG),  Kondisi Bulu (KB), Kondisi Kulit (KK) dan hasil.
3.1. Data Training
Data  Training merupakan  data  yang  akan  digunakan untuk  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode
Algortima C4.5. Pada penelitian ini data training yang digunakan  sebanyak  50  data. Data  training dapat dilihat pada Tabel 1 yang direkap dalam 10 data.
Tabel 1. Data Training
No BB ST PN NM MN KG KB KK Hasil 1 Normal Rendah Sesak Rendah Tidak Gingivitis Normal Normal Ya 2 Turun Tinggi Sesak Rendah Ya Gingivitis Rontok Pucat Ya 3 Normal Normal Sesak Rendah Ya Gingivitis Rontok Pucat Tidak 4 Turun Tinggi Normal Normal Tidak Normal Berdiri Berjamur Tidak 5 Turun Rendah Normal Rendah Tidak Normal Normal Normal Tidak 6 Turun Tinggi Sesak Rendah Tidak Normal Berdiri Normal Tidak 7 Normal Normal Normal Normal Tidak Normal Normal Memerah Tidak 8 Turun Rendah Sesak Rendah Ya Gingivitis Rontok Pucat Ya 9 Turun Tinggi Sesak Rendah Ya Normal Normal Pucat Tidak 10 Turun Tinggi Normal Rendah Ya Gingivitis Rontok Pucat Ya
3.2. Penghitungan Entropy dan Gain
Perhitungan entropy dan gain dilakukan  untuk menentukan node root atau akar dari pohon keputusan yang akan dibuat. Pohon keputusan disusun berdasarkan  nilai gain tertinggi  sampai  terendah  dari perhitungan yang dilakukan. Perhitungan nilai entropy dan gain dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Entropy dan Gain Node 1 Atribut Kasus Tidak Ya Entropy Gain Total 50 30 20 0.970951 BB 0.0001951 Turun 28 17 11 0.966619 Normal 22 13 9 0.976021 ST 0.1142555 Rendah 5 1 4 0.721928 Normal 26 20 6 0.77935 Tinggi 19 9 10 0.998001 PN 0.0637588 Sesak 26 12 14 0.995727 Normal 24 18 6 0.811278 NM 0.0236727 Rendah 35 19 16 0.994694 Normal 15 11 4 0.836641 MN 0.0381513 Tidak 27 19 8 0.876716 Ya 23 11 12 0.998636 KG 0.1155451 Gingivitis  14 4 10 0.863121 Normal 36 26 10 0.852405 KB 0.1018191 Normal 19 14 5 0.831474 Rontok 24 10 14 0.979869 Berdiri 7 6 1 0.591673 KK 0.3986834 Normal 17 12 5 0.873981 Pucat 18 4 14 0.764205 Berjamur  12 12 0 0 Memerah 3 2 1 0.918296
Perhitungan entropy total dan gain tiap  atribut  pada Tabel 2 Dapat dihitung dengan Rumus (1) :
Perhitungan gain masing-masing atribut dapat dihitung dengan Rumus (2) :
Gain BB  =  (          –  (( *  0.       )+( *
) = 0.0001951
Gain ST  =  (          –  (( *  0.       )+( * )+( * )))  = 0.1142555
Gain PN  =    (          –  (( *  0.       )  +  ( * ) = 0.0637588
Gain NM=    (          –  (( *  0.     )  +  ( * ) = 0.023673
Gain MN  =    (          –  (( *  0.       )  +  ( * ) = 0.038151
Gain KG  =  (        –  (( *  0.       )  +  ( * ) = 0.11545
Gain KB  =    (        –  (( *  0.       )  +  ( *
)  +  ( * ))  = 0.101819
Gain KK  =    (        –  (( *  0.  873981)  +  ( *
)  +  ( *   )  +  ( * )) = 0.398683
Berdasarkan perhitungan yang dilakukan pada Tabel 2 maka  dapat  ditentukan node  root yang  akan  dijadikan sebagai  akar  dari  pohon  keputusan  berdasarkan  nilai gain tertinggi  yaitu  pada  atribut  Kondisi  Kulit  (KK) dengan nilai gain 0.398683. Atribut KK dipilih sebagai
akar  dari  pohon  keputusan  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Pohon Keputusan Node 1
Setelah  akar  pohon  keputusan  didapatkan,  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  Algoritma C4.5  untuk  mendapatkan node cabang  yang  terdapat pada pohon keputusan. Untuk menghitung cabang pada Node 1.1 terlebih dahulu dilakukan seleksi data seleksi data terhadap atribut KK (memerah). Perhitungan nilai entropy dan gain pada  cabang Node  1.1 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Entropy dan Gain Node 1.1
Atribut Kasus Tidak Ya Entropy Gain KK (Memerah) 3 2 1 0.9182958 BB 0.9182958 Turun 1 0 1 0 Normal 2 2 0 0 ST 0.9182958 Normal 2 2 0 0 Tinggi 1 0 1 0 PN 0.2516292 Normal 2 1 1 1 Sesak 1 1 0 0 NM 0.9182958 Normal 2 2 0 0 Rendah 1 0 1 0 MN 0.2516292 Ya 2 1 1 1 Tidak 1 1 0 0 KG 0.9182958 Normal 2 2 0 0 Gingivitis 1 0 1 0 KB 0.9182958 Normal 2 2 0 0 Rontok 1 0 1 0
Perhitungan entropy total dan gain tiap  atribut  pada Tabel 2 Dapat dihitung dengan Rumus (1) :
Perhitungan gain masing-masing atribut dapat dihitung dengan Rumus (2) :
Gain BB  =  ( –  (( *  0)+( *   )  = 0.
Gain ST  =  ( –  (( *  0)+( *   )  = 0. Gain PN  =  ( –  (( *  1)+( *   )  = 0.
Gain NM  =  ( –  (( *  0)+( *   )  = 0.
Gain MN  =  ( –  (( *  1)+( *   )  = 0.
Gain KG  =  ( –  (( *  0)+( *   )  = 0.
Gain KB  =  ( –  (( *  0)+( *   )  =
Berdasarkan perhitungan pada Tabel 3. Terdapat lebih dari  satu  atribut  yang  memiliki  nilai gain yang  sama yaitu  pada  atribut  Berat  Badan  (BB),  Suhu  Tubuh (ST),  Nafsu  Makan  (NM),  Kondisi  Gigi  (KG),  dan Kondisi  Bulu  (KB).  Apabila  dalam  suatu  kasus terdapat  hal  yang  seperti  ini  maka  dapat  dipilih  salah satu  atribut  yang  akan  dijadikan  sebagai node cabang 1.1. Pada cabang node 1.1 peneliti memilih atribut BB sebagai node cabang. Pohon keputusan node 1.1 dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pohon Keputusan Node 1.1
Setelah mendapatkan node cabang pada node 1.1 maka langkah  selanjutnya  yang  haris  dilakukan  adalah melakukan  perhitungan  terhadap  semua node cabang yang  ada  pada  pohon  keputusan.  Sehingga  hasil  akhir dari pohon keputusan dapat terbentuk dan menghasilkan  sebuah  pengetahuan  baru  yang  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Pohon Keputusan Akhir
3.3. Rule
Rule merupakan kumpulan aturan yang didapatkan dari suatu  perhitungan  yang  telah  dilakukan  [14]. Berdasarkan Gambar 4  maka  dapat dibentuk rule atau aturan  yang  mudah  untuk  dipahami. Rule yang terbentuk yaitu :
a. IF (KK = Berjamur) Then Hasil=Tidak b. IF (Kulit = Memerah) AND (Berat Badan=Normal) Then Hasil = Tidak c. IF (KK = Memerah) AND (BB =Turun) Then Hasil = Ya d. IF (KK  =  Normal) AND (KB=Berdiri) Then Hasil = Tidak
e. IF (KK  =  Normal) AND (KB=Normal) AND (BB=Normal) AND (ST=Normal)
AND
(PN=Normal) AND (NM=Normal) Then Hasil  = Tidak f. IF (KK  =  Normal) AND (KB=Normal) AND (BB=Normal) AND (ST=Normal)
AND
(PN=Normal) AND (NM=Rendah) Then Hasil  = Ya g. IF (KK  =  Normal) AND (KB=Normal) AND (BB=Normal) AND (ST=Normal) AND (PN=Sesak) Then Hasil = Tidak h. IF (KK  =  Normal) AND (KB=Normal) AND (BB=Normal) AND (ST=Rendah) Then Hasil = Ya
i. IF (KK  =  Normal) AND (KB=Normal) AND (BB=Normal) AND (ST=Tinggi) Then Hasil  = Tidak j. IF (KK  =  Normal) AND (KB=Normal) AND (BB=Turun) Then Hasil = Tidak
k. IF (KK  =  Normal) AND (KB=Rontok) AND (ST=Normal) Then Hasil = Tidak l. IF (KK  =  Normal) AND (KB=Rontok) AND (ST=Rendah) Then Hasil = Ya
m. IF (KK  =  Normal) AND (KB=Rontok) AND (ST=Tinggi) Then Hasil = Ya
n. IF (KK  =  Pucat) AND (KB=Berdiri) AND
(ST=Normal) Then Hasil = Tidak o. IF (KK  =  Pucat) AND (KB=Berdiri) AND (ST=Tinggi) Then Hasil = Ya
p. IF (KK  =  Pucat) AND (KB=Normal) AND
(BB=Normal) Then Hasil = Ya
q. IF (KK  =  Pucat) AND (KB=Normal) AND (BB=Turun) Then Hasil = Tidak
r. IF (KK  =  Pucat) AND (KB=Rontok) AND (BB=Normal) AND (ST=Normal) Then Hasil  = Tidak
s. IF (KK  =  Pucat) AND (KB=Rontok) AND (BB=Normal) AND (ST=Rendah) Then Hasil = Ya t. IF (KK  =  Pucat) AND (KB=Rontok) AND (BB=Turun) Then Hasil = Ya
4. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan menerapkan Algoritma C4.5 dalam menggali pengetahuan yang tersimpan dapat disimpulkan bahwa atribut  yang paling berpengaruh terhadap kucing  yang menderita  penyakit  FIV  adalah  atribut  Kondisi  Kulit (KK)  dengan  nilai gain sebesar  0.398683  dan menghasilkan rule atau aturan sebanyak 20 rule .

## Daftar Rujukan
[1] Amalia,  N.,  Wulan,  R.,  &  Septiani,  N.  W.  P.  (2022). Rancangan Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Penyakit Kucing  Pada  E-Petcare. JRKT  (Jurnal  Rekayasa  Komputasi Terapan) , 2(02). DOI: https://doi.org/10.30998/jrkt.v2i02.6726
[2] Kiswanto, R. H., Bakti, S., & Thamrin, R. M. (2021). Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kucing Menggunakan  Metode  Backward  Chaining. Jurnal  Eksplora Informatika, 11(1), 67-76. DOI: https://doi.org/10.30864/eksplora.v11i1.610
[3] Fadilah, R. (2022). Analisis Hukum terhadap praktik Sterilisasi Kucing  Menurut  Pendapat  Mazhab  Syafi'i  (Studi  Kasus  Pet Shop Kota Padangsidimpuan) (Doctoral dissertation, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara). DOI: http://repository.uinsu.ac.id/id/eprint/15006
[4] Kokkinaki,  K.  G.,  Saridomichelakis,  M.  N.,  Leontides,  L., Mylonakis,  M.  E.,  Konstantinidis,  A.  O.,  Steiner,  J.  M.,  ...  & Xenoulis,  P.  G.  (2021).  A  prospective  epidemiological, clinical,  and  clinicopathologic  study  of  feline  leukemia  virus and  feline  immunodeficiency  virus  infection  in  435  cats  from Greece. Comparative Immunology,
Microbiology and Infectious Diseases, 78, 101687. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.cimid.2021.101687
[5] Broughton, H., Govender, D., Serrano, E., Shikwambana, P., & Jolles, A. (2021). Equal contributions of feline immunodeficiency  virus  and  coinfections  to  morbidity  in African lions. International Journal for Parasitology: Parasites and Wildlife , 16, 83-94. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.ijppaw.2021.07.003
[6] Permana,  B.  A.  C.,  Djamaluddin,  M.,  Afandi,  M.,  &  Bahtiar, H.  (2022).  Penerapan  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit Kucing  Pada  Aplikasi  Berbasis  Android  Dengan  Metode Forward Chaining. Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi , 5(1), 93-98. DOI : https://doi.org/10.29408/jit.v5i1.4444
[7] Wicaksono,  D.  B.  (2022).  Strategi  Peningkatan  Kompetensi SDM  Dalam  Penggunaan  Teknologi  Informasi  Di  Dinas Pendidikan Kabupaten Gresik (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Malang. DOI:
http://eprints.umm.ac.id/id/eprint/90246
[8] Eniyati, S. (2011). Perancangan sistem pendukung pengambilan  keputusan  untuk  penerimaan  beasiswa  dengan metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting). Dinamik ,  16(2). DOI: https://doi.org/10.35315/dinamik.v16i2.364
[9] Ilda,  I., Utamajaya, J. N., & Setyaningsih, E. (2022). Evaluasi Layanan  Sistem  Informasi  GO  PPU  Menggunakan  Metode
Pieces  Framework  Pada  Disdukcapil  Penajam. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9(2), 352-358. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v9i2.4046
[10] Solikhah,  F.,  Febianah,  M.,  Kamil,  A.  L.,  Arifin,  W.  A.,  & Tyas,  S.  J.  S.  (2021).  Analisis  Perbandingan  Algoritma  Naive Bayes  Dan  C.  45  Dalam  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Kelulusan. Tematik:  Jurnal  Teknologi  Informasi
Komunikasi ( e-Journal ), 8(1), 96-103. DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v8i1.576
[11] Isra,  M.  (2022).  Behavior  Analysis  and  Prediction  of  Civil Services Staff in Occupational Functional Positions Using C4. 5  Algorithm. Jurnal  Informasi  dan  Teknologi ,  58-63.  DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v4i1.186
[12] Ucha  Putri,  S.,  Irawan,  E.,  Rizky,  F.,  Tunas  Bangsa,  S.,  - Indonesia  Jln  Sudirman  Blok  No,  P.  A.,  &  Utara,  S.  (2021). Implementasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes Dengan  Algoritma  C4.5.  Januari,  2(1),  39–46.  DOI: https://doi.org/10.30645/kesatria.v2i1.56.g56
[13] Molina-Coronado,  B.,  Mori,  U.,  Mendiburu,  A.,  &  Miguel- Alonso,  J.  (2020).  Survey  of  network  intrusion  detection methods  from  the  perspective  of  the  knowledge  discovery  in databases process. IEEE Transactions on Network and Service
Management, 17(4), 2451-2479. DOI:
https://ieeexplore.ieee.org/document/9165817
[14] Lalo,  A.  K.,  Batarius,  P.,  &  Siki,  Y.  C.  H.  (2021). Implementasi  Algoritma  C4.  5  Untuk  Klasifikasi  Penjualan Barang  di  Swalayan  Dutalia. Jurnal  Teknik  Informatika UNIKA Santo Thomas , 6, 1-12. DOI:
https://doi.org/10.54367/jtiust.v6i1.1089
[15] Mijwil,  M.  M.,  &  Abttan,  R.  A.  (2021).  Utilizing  the  Genetic Algorithm to Pruning the C4.5 Decision Tree Algorithm. Asian Journal of Applied Sciences , 9(1), 45–52. DOI: https://doi.org/10.24203/ajas.v9i1.6503
[16] Sahoo,  S.,  Subudhi,  A.,  Dash,  M.,  &  Sabut,  S.  (2020). Automatic  Classification  of  Cardiac  Arrhythmias  Based  on Hybrid  Features  and  Decision  Tree  Algorithm. International Journal  of  Automation  and  Computing ,  17(4),  551–561.  DOI: https://doi.org/10.1007/s11633-019-1219-2
[17] Umam,  K.,  Puspitasari,  D.,  &  Nurhadi,  A.  (2020).  Penerapan Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Loyalitas  Nasabah  PT  Erdika Elit  Jakarta .  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  4(1),  65. https://doi.org/10.30865/mib.v4i1.1652
[18] Hendri,  H.,  &  Oscar,  D.  (2021).  Penerapan  Algoritma  C4.5 Dalam Mengukur Kepuasan Pengunjung Terhadap Fasilitas Di Taman  Margasatwa  Jakarta. Jurnal  Infortech ,  3(1),  73–78. DOI: https://doi.org/10.31294/infortech.v3i1.10504
[19] Sunanto,  N.,  &  Falah,  G.  (2022).  Penerapan  Algoritma  C4.  5 Untuk  Membuat  Model  Prediksi  Pasien  Yang  Mengidap Penyakit  Diabetes.  Rabit: Jurnal  Teknologi  dan  Sistem
Informasi Univrab , 7(2), 208-216. DOI:
https://doi.org/10.36341/rabit.v7i2.2435
[20] Zaluchu,  S.  E.  (2020).  Strategi  Penelitian  Kualitatif  Dan Kuantitatif  Di  Dalam  Penelitian  Agama. Evangelikal:  Jurnal Teologi Injili dan Pembinaan Warga Jemaat , 4(1), 28-38. DOI: https://doi.org/10.46445/ejti.v4i1.167