Klasifikasi Penyakit Batu Ginjal Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5 Dengan Membandingkan Hasil Uji Akurasi

Abstrak

Decision tree merupakan algoritma klasifikasi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi faktorfaktor dari sebuah kejadian, salah satunya adalah penyakit batu ginjal. Batu ginjal merupakan salah satu penyakit penyebab terbanyak kelainan pada saluran kemih. Terbentuknya batu ginjal secara garis besar dipengaruhi oleh faktor intrinsik dan ekstrinsik. Faktor intrinsik adalah faktor yang berasal dari dalam individu sendiri yaitu umur, jenis kelamin, keturunan, atau riwayat keluarga. Faktor ekstrinsik adalah faktor yang berasal dari lingkungan luar individu seperti kebiasaan minum dan makan. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan dan membandingkan hasil uji akurasi terhadap dataset rekam medis penyakit batu ginjal. Pendekatan metode penelitian yang dilakukan adalah dengan menggunakan model data mining decision tree C4.5 untuk melakukan klasifikasi dan mendapatkan hasil akurasi terbaik dengan pendekatan pembagian data latih dan data uji dengan tiga kategori pendekatan. Hasil yang diharapkan dalam penelitian ini adalah berupa informasi pembentukan pohon keputusan dan hasil uji akurasi terbaik menggunakan data latih sebanyak 70% menghasilkan tingkat akurasi sebesar 95,71%.