IMPLEMENTASI DECISION TREE UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT LIVER

Intan Setiawati; Adityo Permana Wibowo; Arief Hermawan

IMPLEMENTASI DECISION TREE UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT LIVER

Intan Setiawati, Adityo Permana Wibowo, Arief Hermawan

Abstract

Abstraksi

Hati merupakan salah satu organ manusia yang paling penting. UCI Machine Learning Repository mempunyai banyak dataset, salah satunya adalah dataset ILPD (Indian Liver Patient Dataset). Penelitian ini membahas tentang klasifikasi penyakit liver pada dataset ILPD menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5. Berdasarkan hasil pengolahan yang dilakukan, didapatkan bahwa Algoritma Decision Tree C4.5 menghaasilkan nilai akurasi sebesar 72.67% dan juga membuktikan bahwa dari 11 variabel penyakit liver yang ada pada dataset ILPD, hanya 2 variabel (Almine Alminotransferase) yang menjadi pokok dalam penentuan penyakit liver.

Kata Kunci: Decision Tree, Diagnosa, Klasifikasi, Penyakit Liver

Full Text:

PDF

References

D. Restiani, “KOMBINASI ALGORITMA C-RIPPER UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT LIVER,” J. Tek. Inform., vol. 11, no. 1, pp. 31–36, 2018.

E. Rahmawati, “ANALISA KOMPARASI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN C4.5 UNTUK PREDIKSI PENYAKIT LIVER,” J. Techno Nusa Mandiri, vol. XII, no. 2, pp. 27–37, 2015.

B. V. Ramana, P. M. Surendra, P. Babu, and P. N. B. Venkateswarlu, “A Critical Study of Selected Classification Algorithms for Liver Disease Diagnosis,” Int. J. Database Manag. Syst., vol. 3, no. 2, pp. 101–114, 2011.

S. P. V. Ramana, Bendi Venkata; Babu, “UCI Machine Learning Repository,” https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ILPD+(Indian+Liver+Patient+Dataset), 2012. [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ILPD+(Indian+Liver+Patient+Dataset).