## E-ISSN: 2503-1171

## KLASIFIKASI TREN PENYAKIT PASIEN BEDASARKAN DIANOGSA ICD-10 DI RUMAH SAKIT UMUM CUT MEUTIA MENGGUNAKAN METODE C4.5

## Abstract
[ Classification of Patient Disease Trends Based on ICD-10 Diagnosis at Cut Meutia General Hospital Using the C4.5 Method ] The rapid development of information technology has impacted many people getting more and more data every day, even excessive. so that the use of the data is not optimal. Likewise patient medical record data at Cut Meutia General Hospital in North Aceh by serving patients every day. The large number of patients handled automatically makes this hospital accommodate a lot of patient medical record data with various types of diseases so that a method is needed to pattern the patient's disease data. For this reason, this study aims to find trends in patient  disease  at  North  Aceh  Cut  Meutia  General  Hospital  based  on  ICD-10  diagnostics  using  data  mining techniques by analyzing the C4.5 method where the C4.5 method creates a classification model from a large data set so as to produce patterns the new data pattern forms a decision tree (Decision Tree) useful for exploring data, finding relationships between a number of input variables with a target variable. The data used in this study were obtained from the North Aceh Cut Meutia General Hospital for 2020-2021 based on 4 variable data, namely age, gender, address and ICD-10 diagnosis. ICD-10 is a diagnostic classification with international standards that is compiled based on a category system and reports in disease units according to criteria agreed upon by international experts. ICD-10 (International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems 10th revision).
Keywords: Algorithm C4.5; Data Mining; ICD-10; Patient Disease Trends

## Abstrak
Pesatnya perkembangan teknologi informasi berimbas banyak orang memperoleh data dengan mudah yang semakin hari bertambah banyak bahkan berlebihan. sehingga penggunaan data tersebut tidak optimal. Begitu pun data rekam medis pasien pada Rumah Sakit Umum Cut Meutia    Aceh Utara dengan melayani pasien setiap harinya. Banyaknya pasien yang ditangani secara otomatis membuat rumah sakit ini menampung banyak data rekam medis pasien dengan berbagai  jenis penyakit sehingga sangat di butuhkan suatu metode untuk mempolakan data penyakit pasien tersebut. Untuk itu penelitian ini bertujuan untuk mencari tren penyakit pasien di Rumah  Sakit Umum Cut Meutia Aceh Utara bedasarkan dianogsa ICD-10 menggunakan teknik data mining dengan menganalisa metode C4.5 dimana metode C4.5 membuat model klasifikasi dari kumpulan data yang besar sehingga menghasilkan pola-pola data yang baru membentuk  pohon  keputusan  ( Decision  Tree )  berguna  untuk  mengekspolari  data,  menemukan  hubungan tersembunyi  antara  sejumlah  calon  variabel  input  dengan  sebuah  variabel  target.  Data  yang  digunakan  pada penelitian ini diperoleh dari Rumah Sakit Umum Cut Meutia Aceh Utara tahun 2020-2021 berdasarkan 4 variabel data yaitu usia, jenis kelamin, alamat dan diagnosa ICD-10. ICD-10 adalah klasifikasi diagnostik penyakit dengan standar internasional yang disusun berdasarkan sistem kategori dan dikelompokkan dalam satuan penyakit menurut kriteria yang telah disepakati pakar internasional.Implementasi hasil penelitian ini berupa sistem berbasis web yang akan  memberikan  informasi  tren  penyakit  pasien  di  Rumah  Sakit  Umum  Cut  Meutia  Aceh Utara  berdasarkan dianogsis ICD-10 ( International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems revisi ke 10)
Zakial Vikki 1) , Yuswandi 2)
1,2) Jurusan Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Multimedia, Universitas Islam Kebangsaan Indonesia Bireuen
e-mail : *) zakialviki.mkom@gmail.com
Kata kunci : Algoritma C4.5; Data Mining; ICD-10; Tren Penyakit Pasien

## 1. Pendahuluan
Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi telah menyebabkan banyak orang memperoleh data dengan mudah bahkan berlebihan. Data tersebut terakumulasi semakin banyak dari hari ke hari, akibatnya pemanfaatan data yang terakumulasi tersebut menjadi tidak optimal. Begitu pun data rekam medis pasien pada Rumah  Sakit  Umum  Cut  Meutia  Aceh  Utara  dengan  menerima  dan  melayani  banyak  pasien  setiap  harinya. Banyaknya pasien yang ditangani pihak rumah sakit ini tiap harinya secara otomatis membuat rumah sakit ini menampung  banyak  data  rekam  medis  pasien  dengan  berbagai  jenis  penyakit.  Pencatatan  medis  pada  rumah sakit pemerintah maupun dinas kesehatan diwajibkan menggunakan standart ICD- 10 ( International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems revisi ke 10).
Data  rekam  medis  pasien  berisikan  catatan  dan  dokumen  tentang  identitas  pasien,  hasil  pemeriksaan, pengobatan, tindakan dan pelayanan lain yang telah diberikan kepada pasien tersebut dapat dipakai sebagai acuan untuk  pemeriksaan  kesehatan  pasien  selanjutnya,  sekaligus  sebagai  bukti  (Bukovský,  2017).  Untuk memanfaatkan data rekam medis yang ada di Unit Rekam Medis Rumah Sakit Umum Cut Meutia Aceh Utara, penulis  melakukan  sebuah  pendekatan  untuk  melakukan  penelitian  terhadap  data  rekam  medis  tersebut  guna mendapatkan informasi yang berharga yang bisa digunakan sebagai proyeksi tentang penyakit di daerah tersebut, terutama di Rumah Sakit Umum Cut Meutia Aceh Utara. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan sebuah teknik yang bernama data mining. Salah satu algoritma yang popular dari teknik data mining klasifikasi adalah algoritma C4.5.
Dari permasalahan di atas, penelitian ini akan mengimplementasikan teknik klasifikasi dari data mining yang menggunakan algoritma C4.5 sebagai metode untuk menganalisa tren penyakit pasien berdasarkan data ICD-10 di Rumah Sakit Umum Cut Meutia Aceh Utara. Adapun judul penelitian ini yaitu “Implementasi Algoritma C4.5 Untuk analisa Tren Penyakit Pasien Di Rumah Sakit Umum Cut Meutia Aceh Utara Berdasarkan Diagnosa ICD- 10 ( International Statistical Classification Of Diseases And Related Health Problems Revisi Ke 10 )” . Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  menerapkan  algoritma  C4.5  dalam  sistem penentuan tren penyakit pasien di Rumah Sakit Umum Cut Meutia Aceh Utara. Algoritma C4.5 akan membuat decision tree (pohon keputusan) untuk melihat kemungkinan penyakit yang sedang tren saat ini. Pada penelitian ini  sistem  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  web. Informasi  yang  dihasilkan  dari  sistem  ini  akan memberikan  output  dari  hasil  analisis  algoritma  C4.5  terhadap  variabel  yang  di  gunakan.  Dengan  adanya penelitian ini diharapkan akan memudahkan user untuk mengetahui tren penyakit di setiap daerah Aceh Utara berdasarkan data di Rumah Sakit Umum Cut Meutia Aceh Utara.

## 2. Metodologi
Dalam penelitian ini menggunakan data yang diperoleh dari RSUD Cut Meutia. Teknik pengumpulan data melalui  observasi  dengan  mengumpulkan  dokumen   rumah  sakit  yang  berupa  data  rekam  medik  pasien  yang menjadi  data  sekunder  untuk  klasifikasi  tren  penyakit  pasien  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5.    Skema sistem untuk pengolahan data dengan menggunakan algoritma adalah C4.5 sebagai berikut:
𝑖 =1

## A. Data Mining
Knowledge Discovery in Databases (KDD) atau sering di sebut data mining, adalah proses pengumpulan informasi  dari  suatu  data  besar,  penemuan  informasi  baru  dan  berpotensi  berguna  dari  sejumlah  besar  data. Penerapan data mining sebagaian besar berguna di bidang penelitian pendidikan dan penyelidikan. Penggunaan metode statistika, matematika serta memamfaatkan artificial  intelligence sering  di  gunakan untuk proses data mining (Peterson & Baker, n.d.). Data mining merupakan cara yang bisa membantu memperkirakan fenomena suatu  objek  yang  diteliti  dengan  terlebih  dahulu  mengetahui  atau  tidak  mengetahui  suatu  kelas  suatu  obyek tertentu melalui masukan dari data besar (Natasuwarna, 2019).

## B. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan algoritma untuk membuat decision tree (pohon keputusan) berdasarkan training data yang telah diberikan. Algoritma C4.5 diperkenalkan oleh J.Ross Quinlan yang merupakan pengembangan dari  algoritma  ID3 (Sularno  &  Anggraini,  2017).  Pohon  keputusan  adalah  cara  klasifikasi  dan  prediksi  yang terkenal.  Pohon  keputusan  berguna  untuk  mengekspolari  data,  menemukan  hubungan  tersembunyi  antara sejumlah  calon  variabel  input  dengan  sebuah  variabel  target.  Tujuan  pohon  keputusan  yang  di  buat  dengan algoritma  c4.5  untuk  meningkatkan  akurasi  dari  prediksi  yang  sedang  dilakukan,  algoritma  C4.5  banyak  di gunakan untuk membuat pohon keputusan karena mudah di pahami (Navia et al., 2016).
Dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  dalam  pembuatan  pohon  keputusannya,  ada  4  langkah  yang harus dilakukan, yaitu (Rosandy, 2016):
1. Memilih atribut sebagai akar (root).
2. Membuat cabang untuk tiap-tiap nilai.
3. Membagi kasus dalam cabang.
4. Mengulangi  proses  dalam  setiap  cabang,  sampai  semua  kasus  dalam  cabang  memiliki kelas yang sama.
Pada data mining, entropi berfungsi sebagai parameter untuk mengukur keragaman dalam suatu kumpulan data (Sinaga et al., 2021). Perhitungan nilai entropy dapat dilihat pada persamaan berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) = ∑ 𝑛 . −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 ………………………….(1) S: Himpunan Kasus. N:Jumlah partisi S. pi: proporsi dari Si terhadap S.
Pengukuran nilai efektifitas suatu atribut dalam mengklasifikasikan data baru bisa dilakukan setelah mendapatkan nilai entropi untuk suatu kumpulan data. Untuk memilih atribut akar, didasarkan pada nilai gain  ratio tertinggi  dari  atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung  gain digunakan rumus seperti yang tertera dalam persamaan berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 ( 𝑆 , 𝐴 ) = ∑ 𝑛 | 𝑆𝑖 | ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆𝑖 ) ……………………….. (2)
𝑖 =1  | 𝑆 |
S : Himpunan Kasus
A : Atribut
N : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : Jumlah kasus dalam

## C. Pohon Keputusan
Ciri-ciri  dari  sebuah  pohon  terdiri  dari,  akar,  batang,  daun,  sama  hal  nya  juga  dengan  pohon  sebuah keputusan  yang  berisi  simpul  akar,  cabang,  simpul  daun.  Simpul  akar  adalah  induk  dari  semua node dan
seperti namanya itu adalah node paling atas di Pohon. Sebuah pohon keputusan adalah pohon di mana setiap node menunjukkan fitur (atribut), setiap tautan (cabang) menunjukkan keputusan (aturan) dan setiap daun menunjukkan  hasil. Decision  Tree merupakan  metode  yang  banyak  keunggulan  di  antaranya  dapat memproses data numerik, diskrit, dan mudah tafsirkan (Pujianto et al., 2019).
Data yang di berikan pada pohon keputusan di nyatakan dalam bentuk table, atribut dan record. Proses pada  pohon  keputusan  adalah  mengubah  bentuk  data  (tabel)  menjadi  model tree ,  mengubah  model tree menjadi rule yang sudah di sederhanakan.

## Gambar 2. Pohon Keputusan

## D. Sistem yang di usulkan
Sistem yang akan di usul pada penelitian ini mampu melakukan perhitungan untuk mencari tren penyakit pasien yang terjadi di sebuah daerah dengan memanfaatkan data medical record yang ada di Rumah Sakit. Data
tren  penyakit  ini  nantinya  bisa  digunakan  oleh-oleh  pihak  berwewenang  untuk  melakukan  tindakan-tindakan pencegahan atau antisipasi di sebuah daerah sebagai upaya untuk memberikan pelayanan kesehatan yang lebih baik.
Gambar 3. Use Diagram

## 3. Hasil Dan Pembahasan
A. Proses Klasifikasi dengan C4.5
Pada  tahap  ini  penulis  menggunakan  data  medical  record  dengan  variabel  jenis  kelamin,  umur,  wilayah. Adapun detail dari variabel-variabel tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Dianogsa
Kode Diagnosa Diagnosa
A00-B99 Penyakit infeksi dan parasitik tertentu C00-D48 Neoplasma D50-D89 Penyakit darah, organ pembentuk darah dan gangguan yang melibatkan mekanisme imunitas E00-E90 Penyakit endokrin, nutrisional dan metabolik F00-F90 Gangguan mental dan perilaku G00-G99 Penyakit sistem saraf H00-H59 Penyakit mata dan adneksa mata H60-H95 …….. Penyakit telinga dan prosesus mastoid ……. S00-T98 Cedera, keracunan dan konsekuensi-konsekuensi lain akibat sebab luar V01-Y98 Sebab-sebab luar mortalitas dan morbiditas Z00-Z99 Faktor-faktor yang mempengaruhi status kesehatan dan kontak dengan pelayanan kesehatan Tabel 2. Gabungan data No Jenis Kelamin Umur Alamat Diagnosa 1 L Bayi Baktiya R00-R99 2 L Anak-anak Baktiya Barat F00-F90 … … … … … 20 P Dewasa Cot Girek G00-G99
Proses selanjutnya adalah dengan mencari n ode akar ( root) yaitu dengan melakukan perhitungan entropi total dan perhitungan terhadap entropi masing-masing atribut dengan menggunakan persamaan (2.1).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙) = ∑ −𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 ........................................(3)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙) =  0.204787859  +  0.079443311  +  0.01928602  +  0.180133564  +  0.530116789 +  0.088245464  +  0.168384811  +  0.032042525  +  0.348381965  +  0.14390423 +  0.132412716  +  0.112043792  +  0.227487821  +  0.375554607  +  0.007075586 +  0.002104523  +  0.052287734  +  0.185022718  +  0.203276144  +  0.011433881 +  0.191413374
Dari perhitungan ini didapatkan entropi total keseluruhan atribut adalah 3.294839434. Nilai inilah yang akan digunakan untuk menghitung nilai gain terhadap masing-masing atribut nantinya.

## B. Implementasi
Implementasi sistem klasifikasi tren penyakit pasien pada RSUD Cut Meutia berdasarkan dianogsa ICD-10, mempunyai beberapa interface (antar muka). Berikut adalah tampilan halaman login:
Gambar 4. Menu Login
User harus melakukan login terlebih dahulu untuk menggunakan system, dengan cara memasukan username dan password yang  telah  dibuat  sebelumnya.  System  akan  memvalidasi  apakah  data  yang  di  inputkan  sesuai dengan  data  yang  sudah  terdaftar,  jika  datanya  benar,  maka  system  akan  mengarahkan  user  ke  halaman dashboard.
a. Dashboard
Gambar 5. Menu Dashboard
Halaman utama dashboard adalah halaman pertama yang akan dilihat oleh user ketika berhasil melakukan login ke sistem untuk pertama kali. Pada halaman ini sistem akan menampilkan informasi mengenai data yang sudah ada pada sistem dan informasi tentang klasifikasi tren penyakit pasien.
b. Pohon Keputusan
Gambar 6. Menu Pohon Kepuasan

## 4.  Kesimpulan
Uraian  di  atas  menyangkut  penjelasan  penelitian  terhadap  pembahasan  terkait,  maka  dapat  di  petik kesimpulan di mana menurut analisis serta pengembangan sistem Klasifikasi Tren Penyakit Pasien Bedasarkan Dianogsa ICD-10 di Rumah Sakit Umum Cut Meutia Menggunakan Metode C4.5, dapat di simpulkan beberapa uraian sebagai berikut:
1. Hasil akhir penelitian ini adalah sebuah sistem Analisa Tren Penyakit Pasien Berdasarkan Dianogsa ICD- 10 di RSUD Cut Meutia yang dapat digunakan oleh pihak berwewenang untuk melihat proyeksi penyakit di daerah tersebut sebagai informasi guna mengambil kebijakan pencegahan dan penanganan.
2. Algoritma  C4.5  diimplementasikan  untuk  menganalisa  tren  penyakit  pasien  berdasarkan  data medical record dengan menggunakan 3 variabel  yang dijadikan acuan yaitu jenis kelamin, usia dan alamat yang dibagi berdasarkan wilayah serta 1 variabel yang digunakan sebagai label yaitu diagnosa.

## Daftar Pustaka
Bukovský,  L.  (2017).  Generic  extensions  of  models  of  ZFC. Commentationes  Mathematicae  Universitatis Carolinae , 58 (3), 347–358. https://doi.org/10.14712/1213-7243.2015.209
Natasuwarna, A. P. (2019). Seminar Nasional Hasil Pengabdian Kepada Masyarakat 2019 SINDIMAS 2019 STMIK Pontianak (Vol. 29).
Navia,  L.,  Dosen,  R.,  Informasi,  S.,  Yptk,  U.  ",  Padang,  ",  Raya,  J.,  Begalung,  L.,  &  Barat,  P.-S.  (2016). Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit . 1 (2).
Peterson, B., & Baker, P. S. J. D. (n.d.). Data Mining for Education .
Pujianto, U., Setiawan, A. L., Rosyid, H. A., & Salah, A. M. M. (2019). Comparison of Naïve Bayes Algorithm and Decision  Tree C4.5 for Hospital Readmission  Diabetes Patients using  HbA1c Measurement . 2 (2), 58–71. https://doi.org/10.17977/um017v2i22019p58-71
Rafiska, R., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2018). Analisis Rekam Medis untuk Menentukan Pola Kelompok Penyakit Menggunaka n Algoritma C4.5 . 2 (1), 391–396. http://jurnal.iaii.or.id
Rosandy,  T.  (2016). PERBANDINGAN  METODE  NAIVE  BAYES  CLASSIFIER  DENGAN  METODE DECISION  TREE  (C4.5)  UNTUK  MENGANALISA  KELANCARAN  PEMBIAYAAN  (Study  Kasus : KSPPS / BMT AL-FADHILA) . 02 .
Sinaga, T. H., Wanto, A., Gunawan, I., Sumarno, S., & Nasution, Z. M. (2021). Implementation of Data Mining Using C4.5 Algorithm on Customer Satisfaction in Tirta Lihou PDAM. Journal of Computer Networks, Architecture, and High-Performance Computing , 3 (1), 9–20. https://doi.org/10.47709/cnahpc.v3i1.923
Sularno, S., & Anggraini, P. (2017). PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT KEGANASAN HAMA PADA TANAMAN PADI (Studi Kasus : Dinas Pertanian Kabupaten Kerinci).
Jurnal Sains Dan Informatika , 3 (2), 161. https://doi.org/10.22216/jsi.v3i2.2779