ALGORITMA C4.5 UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT TUBERKULOSIS - Amrin Amrin; Irawan Satriadi; Oki Rosanto (Universitas Bina Sarana Informatika, 2019)
Penyakit tuberkulosis merupakan penyakit menular dan mematikan di dunia, bahkan World Health Organization (WHO) mencanangkan sebagai penyakit kedaruratan dunia (global emergency). Banyak gejala yang bisa terjadi pada seseorang yang terjangkit tuberkulosis, dan untuk menganalisa gejala tersebut bukan hal yang mudah, perlu dilakukan tes dahak pada penderita. Selain itu, dibutuhkan juga sebuah metode yang dapat mempermudah saat melakukan analisa dan menggali informasi pasien dari data rekam medik yang tersedia. Pada penelitian ini, penulis akan menerapkan metode klasifikasi data mining, yaitu Algoritma C4.5 untuk mendiagnosa penyakit tuberculosis. Berdasarkan hasil pengukuran performa dari model tersebut dengan menggunakan metode pengujian Cross Validation, Confusion Matrix dan Kurva ROC, diketahui bahwa algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi sebesar 84,56% dan nilai area under the curva (AUC) sebesar 0,938. Hal ini menunjukkan bahwa model yang dihasilkan termasuk kategori klasifikasi sangat baik karena memiliki nilai AUC antara 0.90-1.00.