DIAGNOSIS PENYAKIT ISPA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS : KLINIK PRATAMA NIRWANA KAB.SUKABUMI)

• JAYUS LUSTRILANANG
• 2020

---

ABSTRAK

 

Jayus Lustrilanang (19160141) Diagnosis Penyakit ISPA Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus : Klinik  Pratama Nirwana Kab.Sukabumi)

 

ISPA Infeksi saluran pernapasan akut adalah sebuah infeksi yang terjadi pada bagian sinus, tenggorokan, saluran udara, atau paru-paru, Jika tidak segera ditangani, infeksi ini dapat menyebar ke seluruh sistem pernapasan dan menyebabkan tubuh tidak mendapatkan cukup oksigen. Kondisi ini bisa berakibat fatal, bahkan sampai berujung pada kematian. Penyakit ISPA menjadi salah satu masalah kesehatan masyarakat yang penting untuk diperhatikan karena merupakan penyakit akut dan bahkan dapat menyebabkan kematian di berbagai negara berkembang termasuk negara Indonesia, ISPA juga merupakan penyakit yang sangat mudah menular, Pada penelitian ini menganalisis data penyakit ISPA Akut dan Pneumonia dengan menggunakan klasifikasi data mining yaitu algoritma C4.5. Dari 82 kasus yang telah dilakukan sampel yang terdiri dari 56 kasus pasien yang terkena ISPA akut dan 26 kasus pasien yang terkena penyakit pneumonia pada anak anak dan lanjut usia yang berasal dari Klinik Pratama Nirwana, dari hasil penilitian ini untuk nilai akurasi algoritma C4.5 senilai 94,03%, sedangkan untuk nilai precision senilai 92,00%.

ABSTRACT

 

Jayus Lustrilanang (19160141) Diagnosis of ISPA Disease Using C4.5 Algorithm (Case Study: Nirwana Pratama Clinic, Kab.Sukabumi)

 

ISPA Acute respiratory infection is an infection that occurs in the sinuses, throat, airways, or lungs. If not treated immediately, this infection can spread throughout the respiratory system and cause the body to not get enough oxygen. This condition can be fatal, even to the point of death. ISPA is one of the important public health problems to consider because it is an acute disease and can even cause death in various developing countries including Indonesia, ISPA is also a very contagious disease. In this study analyzed data on acute ISPA and pneumonia disease using data mining classification is C4.5 algorithm. Of the 82 cases that have been sampled consisting of 56 cases of patients affected by acute ISPA and 26 cases of patients affected by pneumonia in children and elderly who come from the Nirwana Primary Clinic, from the results of this study for the accuracy of the C4.5 algorithm value 94.03%, while the precision value is 92.00%.

• ISPA
• algoritma C4.5
• klasifikasi
• Rapid Miner

DAFTAR PUSTAKA

 

Ariadni, R., & Isye, A. (2015). Implementasi Metode Pohon Keputusan Untuk Klasifikasi Data. June.

 

Bari, M., Sitorus, S. H., & Ristian, U. (2018). Implementasi Metode Naive Bayes Pada Aplikasi Prediksi Penyebaran Wabah Penyakit Ispa (Studi Kasus: Wilayah Kota Pontianak. 06(2338-493X), 205–214.

 

Br. Tarigan, D. M., Dr. Rini, D. P. M. ., & Puspita, V. (2017). Perancangan Data Mining untuk Klasifikasi Prediksi Penyakit ISPA dengan Algoritma C4.5. Computer Science and ICT, 3(1), 179–182.

 

Bustami. (2010). Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Mengklasifikasi Data Nasabah. TECHSI: Jurnal Penelitian Teknik Informatika, 4, 127–146.

 

Fatmawati, K., & Windarto, A. P. (2018). Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan Provinsi. Computer Engineering, Science and System Journal, 3(2), 173. https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9661

 

Fauzi, R., Wibowo, S., & Putri, D. Y. (2018). Perancangan Aplikasi Marketplace Jasa Percetakan Berbasis Website. Fountain of Informatics Journal, 3(1), 5. https://doi.org/10.21111/fij.v3i1.1824

 

Laia, D., Buulolo, E., & Sirait, M. J. F. (2018). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Driver Go-Jek Online Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus: Pt. Go-Jek Indonesia). KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 2(1), 434–439. https://doi.org/10.30865/komik.v2i1.972

 

Laia, Y., Tandian, C., & Saputra, A. (2019). Penerapan Data Mining Dalam Memprediksi Pemenang Klub Sepak Bola Pada Ajang Liga Champion Dengan Algoritma C4.5. Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Prima, 2(2), 91–98.

 

Lestari, A. (2018). KDI, Persepsi, Tekevisi. 1(2), 145–160.

 

Marlina, M., Saputra, W., Mulyadi, B., Hayati, B., & Jaroji, J. (2017). Aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit ispa berbasis speech recognition menggunakan metode naive bayes classifier. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 8(1), 58–70. https://doi.org/10.31849/digitalzone.v8i1.629

 

Rahayu, G. (2019). ??No Title No Title. Journal of Chemical Information and Modeling, 53(9), 1689–1699. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004

 

Ramadhani, T. F., Fitri, I., & Handayani, E. T. E. (2020). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining. JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science), 5(2), 81. https://doi.org/10.31328/jointecs.v5i2.1243

 

Saleh, A. (2015). Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Creative Information Technology Journal, 2(3), 207–217.

 

Septiana, L. (2016). Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ispa Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android. None, 13(2), 1–7.

 

Sibuea, M. L., & Safta, A. (2017). Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustring. Jurteksi, 4(1), 85–92. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i1.28

 

Soepomo, P. (2014). PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PREDIKSI PENYAKIT ISPA (Infeksi Saluran Pernapasan Akut) DENGAN ALGORITMA DECISION TREE (ID3). 2(1), 160–168. https://doi.org/10.12928/jstie.v2i1.2613

 

Sri, H. (2014). Gambaran Faktor Penyebab Infeksi Saluran Pernafasan Akut (Ispa) Pada Balita Di Puskesmas Pasirkaliki Kota Bandung. Jurnal Ilmu Keperawatan, 11(1), 62–67. https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/jk/article/view/137

 

Sugianto, C. A., & Maulana, F. R. (2019). Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( Studi Kasus Kelurahan Utama ). Techno.Com, 18(4), 321–331. https://doi.org/10.33633/tc.v18i4.2587

 

Vinanti, D. R. (2019). Penerapan algoritma c4.5 untuk diagnosis penyakit ispa pada balita di puskemas nagrak.

 

Vogt, W. (2015). Proportional Stratified Random Sample. Dictionary of Statistics & Methodology, 02(01). https://doi.org/10.4135/9781412983907.n1534

 

Wahyuni, I., & Kusumawati, C. (2017). Diagnosis Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan pada Anak Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor. Seminar Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri, 1(2), 427–434.