Prediksi Penyakit Diabetes dengan Algoritma C4.5 pada Rapidminer (Studi Kasus Rumah Sakit Petala Bumi)

Abstract

tinggi di berbagai negara, termasuk juga di dalamnya negara indonesia. Untuk memprediksi penyakit diabetes kadang terdapat kelemahan-kelemahan, seperti kurangnya tenaga khusus penyakit diabetes, kurangnya jam kerja praktek tenaga khusus penyakit diabetes dan banyaknya pasien yang mengharuskan pasien menunggu antrian lebih lama. Dengan meningkatnya angka kematian yang di sebabkan oleh penyakit diabetes, salah satu cara agar pasien diabetes mudah dalam mengetahui tingkat diabetes yang mungkin sedang dialami, maka dibuatlah suatu cara untuk memprediksi penyakit diabetes dengan menerapkan teknik data mining. Pada penelitian ini digunakan teknik data mining dengan menerapkan algoritma C4.5 pada rapidminer sebagai cara untuk memprediksi penyakit diabetes susuai dengan faktor-faktor yang ada, dimana faktor yang mentukan adalah Jenis Kelamin, Umur, Berat Badan, Tinggi Badan, Gula Darah Puasa dan Gula Darah Sewaktu. Untuk memprediksi penyakit diabetes pertama kali dilakukan  dengan mengolah data training, data training di dapat dari pasien yang terkena penyakit diabetes yang ada pada rumah sakit petala bumi, selanjutnya data diolah dan di jadikan data training. Pengujian sistem ini menggunakan confusion matrix sebagai cara mencari tingkat akurasi dari sistem dan menggunakan questionaire sebagai cara mencari tingkat kepuasan pengguna. Untuk mengetahui tingkat akurasi dari sistem dilakukan pengujian dengan menggunakan 132 data testing penyakit diabetes, dari hasil pengujian diperoleh persentase 86.69%  angka ini menyatakan bahwa penerapan algoritma C4.5 ini sudah berhasil dalam memprediksi penyakit diabetes, selanjutnya melakukan pengujian dengan questionaire terhadap 20 orang responden, dari hasil questionaire di dapatlah 80% responden manyatakan bahwa penerapan algoritma C4.5 ini membantu dalam memprediksi penyakit diabetes.Kata kunci : Data Mining, Algoritma C4.5,Penyakit Diabetes.