PENERAPAN DECISION TREE MENGGUNAKAN RAPIDMINER DENGAN STUDI KASUS PEMILIHAN OBAT BERDASARKAN KADAR KOLESTEROL

• NADHIR ALBAB MUSTHOFA
• 2024

---

Artikel ini membahas penerapan algoritma Decision Tree menggunakan perangkat lunak RapidMiner dalam konteks pemilihan obat berdasarkan kadar kolesterol. Studi kasus yang digunakan menunjukkan bagaimana Decision Tree dapat membantu dalam pengambilan keputusan medis dengan mengklasifikasikan dan memilih jenis obat yang tepat untuk pasien berdasarkan data kadar kolesterol mereka. Tujuan dari penelitian ini adalah agar bagaimana penulis dapat menentukan jenis obat yang tepat untuk pasien berdasarkan kadar kolesterol sekaligus menguji seberapa tinggi tingkat akurasi dari algoritma Decision Tree dalam mengambil keputusan. Pengelolahan dan pengumpulan analisis data sangat penting untuk mengungkap masalah yang telah diidentifikasi sebelumnya. Para peneliti melakukan pemeriksaan data yang merupakan bagian penting dari fase analisis menggunakan Teknik pengikisan data. Algoritma Decision Tree digunakan untuk memverifikasi bahwa metode tersebut secara efektif menyajikan hasil yang tepat dalam penelitian. Hasil dari penelitian klasifikasi menggunakan metode Decision Tree menunjukan nilai akurasi sebesar 47,50% yang berarti 47,50 dari model Decision Tree mampu melakukan klasifikasi data dengan benar.

• Decision Tree
• RapidMiner
• Kolesterol
• Obat
• Studi Kasus

https://repository.bsi.ac.id/repo/53473/PENERAPAN-DECISION-TREE-MENGGUNAKAN--RAPIDMINER-DENGAN-STUDI-KASUS--PEMILIHAN-OBAT-BERDASARKAN--KADAR-KOLESTEROL
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.