PENERAPAN DATA MINING DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT HEPATITIS C
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Dinamika Bangsa
Author
Hanifudin, Muhammad
Subject
Analisis Sistem Informasi
Datestamp
2024-02-29 12:03:52
Abstract :
Hepatitis C merupakan penyakit yang bersumber dari hati (liver) yang dapat disebabkan oleh banyak faktor, misalnya dari alkohol, obat-obatan, dan adanya kontak darah yang langsung terhubung oleh si penderita. Tujuan dari penenlitian ini untuk memprediksi penyakit Hepatitis C dengan memperoleh akurasi yang optimal, metode yang digunakan yaitu metode algoritma C4.5 yang telah banyak digunakan oleh banyak peneliti lainnya untuk melakukan proses klasifikasi atau prediksi, dan tools yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah WEKA dan RapidMiner. Pada penelitian ini dilakukan split data sebesaar 60:40, 70:30, dan 80:20. Penulis Mendapatkan hasil akurasi yang berbeda pada setiap tools, fitur yang digunakan pada tools WEKA dan RapidMiner ini adalah Use Training Set dan 10 Fold Cross-Validation, pada model pengujian Use Training Set hasil akurasi tertinggi terdapat pada tools RapidMiner sebesar 92,37%, sedangkan pada model pengujian 10 Fold Cross-Validation akurasi tertinggi terdapat pada tools WEKA sebesar 84,74%.
Hepatitis C merupakan penyakit yang bersumber dari hati (liver) yang dapat disebabkan oleh banyak faktor, misalnya dari alkohol, obat-obatan, dan adanya kontak darah yang langsung terhubung oleh si penderita. Tujuan dari penenlitian ini untuk memprediksi penyakit Hepatitis C dengan memperoleh akurasi yang optimal, metode yang digunakan yaitu metode algoritma C4.5 yang telah banyak digunakan oleh banyak peneliti lainnya untuk melakukan proses klasifikasi atau prediksi, dan tools yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah WEKA dan RapidMiner. Pada penelitian ini dilakukan split data sebesaar 60:40, 70:30, dan 80:20. Penulis Mendapatkan hasil akurasi yang berbeda pada setiap tools, fitur yang digunakan pada tools WEKA dan RapidMiner ini adalah Use Training Set dan 10 Fold Cross-Validation, pada model pengujian Use Training Set hasil akurasi tertinggi terdapat pada tools RapidMiner sebesar 92,37%, sedangkan pada model pengujian 10 Fold Cross-Validation akurasi tertinggi terdapat pada tools WEKA sebesar 84,74%.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
