PENGEMBANGAN DECISION TREE J48 UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MELLITUS

Abstract

Penelusuran informasi dari data kesehatan merupakan salah satu cara efektif untuk membentuk sistem pendukung keputusan untuk diagnosis penyakit. Salah satunya menggunakan teknik data mining yang bertujuan mengekstraksi dan menemukan pola dari kumpulan informasi yang berharga. Dalam penelitian ini, data mining menggunakan decision treeJ48 digunakan untuk memprediksi diagnosis penyakit diabetes mellitus. Kumpulan infomasi yang digunakan berasal dari dataset diabetes Pima Indians yang terdiri dari kumpulan data klinis laboratorium dari pasien yang dinyatakan positif atau negatif menderita diabetes mellitus. Pengolahan data mining dibagi menjadi dua tahap, yaitu tahap pre-processing data yang meliputi identifikasi dan seleksi atribut, penanganan nilai data yang tidak lengkap, dan diskritisasi nilai dan kemudian tahap klasifikasi data menggunakan metode decision tree J48. Efektifitas metode ini diuji menggunakan 10-foldcross validation, dimana dari hasil pengukuran matrik confusion didapatkan akurasi sebesar 74.72%. Hal ini berarti metode decision tree J48 efektif dan dapat digunakan untuk prediksi diagnosis penyakit diabetes mellitus.

Kata kunci : Pima, decision tree, J48, diabetes, atribut, data mining, diagnosis