Text

Aplikasi Diagnosis Penyakit Jantung Koroner Menggunakan Algoritma C4.5

---

ABSTRAK

Kardiovaskular merupakan salah satu penyebab kematian nomor satu secara global.
Berbagai macam metode digunakan untuk mendeteksi penyakit ini, salah satunya data
mining. Teknik yang dapat diimplementasikan dalam data mining adalah Algoritma C4.5
dan merupakan teknik pengolahan data mining berbasis decision tree. Aplikasi diagnosis
penyakit jantung koroner ini memanfaatkan Algoritma C4.5 sebagai metode untuk
mendiagnosis penyakit jantung koroner pada pasien di RS Mitra Siaga Tegal. Algoritma
C4.5 menggunakan knowledge yang dihasilkan dari rules pada decision tree untuk
mendapatkan diagnosis pada pasien. Atribut yang dipakai pada aplikasi ini adalah umur,
jenis kelamin, kadar LDL, HDL, kolesterol, trigliserida, tekanan darah sistol dan diastol.
Aplikasi ini diimplementasikan menggunakan Visual Basic.Net dengan menggunakan
sistem basis data MySQL. Dalam pengujian, sistem ini melakukan pengukuran kinerja untuk
mengetahui rata – rata nilai persentase precision, recall dan menghitung nilai accuracy.
Hasil perhitungan rata – rata nilai precision, recall pada aplikasi ini menghasilkan nilai 93,
48% dan 93, 48% dan nilai accuracy menunjukkan nilai 93, 54%.
Kata kunci : Data Mining, Jantung Koroner, Decision Tree, Algoritma C4.5.

ABSTRACT

Cardiovascular has been the major cause of dead in global. Many kind of methods use for
detection of this disease, one of them is data mining. The technique which can be
implemented in data mining is C4.5 Algorithm and that is data mining technique based of
decision tree. Application for heart disease diagnose practice C4.5 Algorithm as method to
diagnose heart disease for patients at RS Mitra Siaga Tegal. C4.5 Algorithm applied
knowledge that has been generated from rules in decision tree to diagnose the patient. The
attributes that used in this application is age, sex, LDL, HDL, cholesterol, triglycerides
levels, blood pressure systole and diastole. The implementation of this application used
Visual Basic.Net and MySQL for database system. In the testing method, this system
calculate the performance to get the average percentage value of precision, recall and
counting percentage of accuracy. The result of calculation average precision, recall for this
application gives the figure 93,48 % and 93,48 % and the calculation of accuracy gives the
figure 93,54 %.
Keywords : Data Mining, Heart Disease, Decision Tree, C4.5 Algorthm.

---

Ketersediaan

518F17IV

005.1 ABD a

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

ILMU KOMPUTER/INFORMATIKA

No. Panggil

005.1 ABD a

Penerbit

: ., 2017

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

1655

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Abdul Aziz Muttaqin

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar