Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Decision Tree Series C4.5 Dengan Rapidminer

Abstract

Penyakit jantung masih menjadi salah satu penyebab utama kematian tertinggi di Indonesia dan dunia baik pria maupun wanita pada segala usia. Untuk menekan jumlah kematian akibat penyakit jantung, maka dari itu perlunya dilakukan penelitian untuk menganalisa data terkait dengan penyebab penyakit jantung terjadi. Pada penelitian ini digunakan algoritma decision tree series C4.5 dalam melakukan proses klasifikasi data penyakit jantung. Algoritma decision tree series C4.5 ini diproses pada tools rapidminer version 9.10. melalui tahapan Pre-processing, Set role, pemodelan algoritma decision tree series C4.5 terhadap data training, apply model terhadap data testing, dan pengujian untuk menghitung keakuratan model terhadap data testing. Pengujian menggunakan confusion matrix menghasilkan tingkat Accuracy sebesar 80,43% dan didapatkan error classification sebesar 19,57%. Serta diperoleh hasil Visualisasi AUC (Area Under Curve) dari kurva ROC diperoleh nilai AUC:0,798 (Positive class): Penyakit Jantung.