Klasifikasi Penyakit Hiperkolesterol Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5

Penulis

  • Aprisarita Liya STMIK Catur Sakti Kendari, Indonesia
  • Yonal Supit STMIK Catur Sakti Kendari, Indonesia
  • Andi Muhammad Islah STMIK Catur Sakti Kendari, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.30989/ijds.v1i2.1192

Kata Kunci:

Decision Tree, Hiperkolesterol, Atroke, Algoritma C4.5

Abstrak

Hiperkolesterol merupakan faktor risiko penyebab kematian di usia muda. tercatat 4,4 juta kematian akibat hiperkolesterol atau sebesar 7,9% dari jumlah total kematian di usia muda. Hiperkolesterol  merupakan salah satu jenis penyakit yang banyak dialami oleh masyarakat Indonesia. Pentingnya mengetahui gejala penyakit stroke sejak dini merupakan pencegahan awal. Maka dari itu, dilakukan penelitian untuk menganalisa data terkait penyebab hiperkolesterol. Adapun atribut yang terlibat dalam penyebab terjadinya hiperkolesterol yakni, usia, jenis kelamin, status merokok, dan index masa tubuh. Diperlukan algoritma tertentu untuk mengklasfikasikan atribut tersebut untuk mengevaluasi kelas suatu objek. Decision tree C4.5 merupakan algoritma yang paling banyak digunakan, dalam kasus ini akurasi dari algoritma Decision tree C4.5 merupakan Algoritma yang paling banyak digunakan, dalam kasus ini akurasi dalam algoritma Decision Tree C4.5 sebesar 80%.

Biografi Penulis

Yonal Supit, STMIK Catur Sakti Kendari

Dosen Tetap Yayasan Pendidikan Said Dahlan, STMIK Catur Sakti Kendari Program Studi Sistem Komputer

Unduhan

Diterbitkan

2023-11-29

Citation Check