SISTEM KLASIFIKASI FAKTOR RESIKO DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE C4.5

Triyanto, Agus (2023) SISTEM KLASIFIKASI FAKTOR RESIKO DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE C4.5. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (1MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (227kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (380kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (542kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (48kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN) Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Archive (SOURCE CODE) Source Code 17.11.0955 Agus Triyanto.zip Restricted to Repository staff only Download (32MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi 17.11.0955 Agus Triyanto.pdf Restricted to Repository staff only Download (433kB)

Abstract

Diabetes Mellitus (DM) merupakan suatu penyakit kronis yang dapat menyebabkan penderitanya kehilangan kemampuan dalam mengelola kadar gula darah didalam tubuh dan dapat mempengaruhi kualitas dan harapan hidup. Secara umum terdapat 2 tipe Diabetes Mellitus yakni Diabetes Mellitus tipe I dan Diabetes Mellitus tipe II. Pemeriksaan dini terhadap DM diharapkan dapat mengurangi dan mencegah kenaikan DM yang akan terjadi. Karena dengan adanya pemeriksaan secara dini terhadap resiko DM tersebut, diharapkan dapat meningkatkan kesadaran masyarakat dalam mengubah pola hidup mereka agar memperkecil kemungkinan terkena resiko DM. Penelitian ini menerapkan teknik Data Mining klasifikasi dengan mengunakan metode Decision Tree C4.5, yang merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi faktor resiko Diabetes Mellitus dengan menghasilkan rule dalam bentuk pohon keputusan untuk menentukan kelas Diabetes pada klasifikasi faktor resiko Diabetes yaitu kelas Diabetes dan Non Diabetes. Atribut yang digunakan terdiri dari 10 atribut yakni Riwayat Darah Tinggi, Riwayat Kolestrol Tinggi, Index Massa Tubuh (IMT), Riwayat Merokok, Riwayat Stroke, Riwayat Jantung Koroner, Aktifitas Fisik, Riwayat Peminum Alkohol Berat, Jenis Kelamin dan Rentang Usia. Pengujian sistem ini dilakukan 5 kali pengujian. Dari hasil pengujian didapatkan akurasi tertinggi algoritma Decision Tree C4.5 mendapatkan akurasi terbaik pada pengujian pertama dengan akurasi mencapai 96,33%. Total jumlah data yang digunakan pada pengujian pertama yaitu 300 record data dengan pembagian 70% sebagai data latih dan 30% sebagai data uji. Algoritma Decision Tree C4.5 dapat memprediksi resiko Diabetes Mellitus berdasarkan faktor – faktor resiko pengguna. Hasil prediksi yang diperoleh yaitu kelas Diabetes dan kelas Non Diabetes. Dari data latih yang digunakan, pasien yang mempunyai riwayat stroke lebih rentan terkena faktor resiko Diabetes Mellitus dengan persentase 89.36%. Dari data latih yang digunakan, pasien yang tidak mempunyai riwayat stroke memiliki kemungkinan 56.1% tidak memiliki resiko Diabetes Mellitus.

Actions (login required)

View Item