Klasifikasi Penentuan Jenis Obat Menggunakan Algoritma Decision Tree

Abstract

Data Mining merupakan suatu proses untuk mengidentifikasi informasi dan pengetahuan yang bermanfaat. Klasifikasi merupakan salah satu teknik data mining yang dapat digunakan untuk prediksi, dimana nilai yang diprediksi berupa label. Klasifikasi penentuan jenis obat bertujuan untuk memprediksi jenis obat yang tepat untuk pasien dengan menganalisis dataset yang telah diperoleh. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data hasil catatan medis pasien berdasarkan gejala penyakit yang diderita namun belum diketahui jenis obatnya. Dataset yang digunakan merupakan data sekunder, yang berasal dari kaggle.com. Data terdiri dari 200 record dengan 6 variabel (Usia, Jenis Kelamin, Tingkat Tekanan Darah, Tingkat Kolesterol, Na to K dan Jenis Obat) dimana 5 variabel sebagai predictor dan 1 variabel sebagai class target. Data kemudian dipresentasikan kedalam bentuk pohon keputusan dengan suatu model matematis menggunakan bahasa pemograman R. Untuk menyelesaikan permasalahan, maka digunakan sebuah metode klasifikasi dalam data mining yaitu decision tree C4.5. Algoritma C4.5 digunakan untuk menemukan hubungan antara calon sejumlah variabel, sehingga menjadi sebuah variabel target klasifikasi dengan pembagian data menjadi 2 yaitu 70% data training dan 30% data testing. Hasil pengujian yang diperoleh pada penelitian ini berupa aturan dan tingkat nilai accuracy sebesar 100%, sehingga dapat dsimpulkan kinerja algoritma C4.5 dinilai sangat baik dalam memprediksi jenis obat.