Penggunaan Metode Classification Analysis Regression Trees dan Iterative Dichotomizer 3 Dalam Mengklasifikasikan Pasien Hipertensi Di Rumah Sakit Umum Daerah Dr. Pirngadi KotaMedan - Yulinda, Jeni; Syafitri Lubis, Riri; Aprilia, Rima (Unversitas Muhammadiyah Mataram, 2023)
Abstract: Hypertension is a deadly disease wihtout any symptoms. The high cases of hypertension in Indonesian poses a challenge for health development in Indonesia because treating people with hypertension takes a long time and costs a lot. To find out the factors that influence hypertensive patients and reduce the death rate, an intelligent system is needed to classify hypertensive patients early. The methods used for Classification Analysis Regression Trees and Iterative Dechotomizer 3. The results of this study show that the Classification Analysis Regression Trees method produces an accuracy of 93,75%. Meanwhile, the Iterative Dechotomizer 3 method produces a low accuracy of 87,5%. So the Classification Analysis Regression Trees method is better at classifying hypertensive patients than the Iterative Dichotomizer 3 method. Variables that effect it are produced by the classification analysis regression trees method namely diastolic blood pressure and iterative dichotomizer 3 namely heredity as parent node.Abstrak: Hipertensi merupakan salah satu penyakit yang mematikan tanpa disertai gejala. Tingginya kasus hipertensi di Indonesia menyebabkan tantangan bagi pembangunan kesehatan di Indonesia karena perawatan penderita hipertensi membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang tidak sedikit. Untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi pasien hipertensi serta mengurangi angka kematian diperlukan sistem cerdas untuk mengklasifikasikan pasien hipertensi secara dini. Metode yang digunakan untuk pengklasifikasian yaitu Classification Analysis Regression Trees dan Iterative Dichotomizer 3. Adapun hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa metode Classification Analysis Regression Trees menghasilkan akurasi sebesar 93,75%. Sedangkan metode Iterative Dichotomizer 3 menghasilkan akurasi yang rendah yaitu 87,5%. Sehingga Metode Classification Analysis Regression Trees lebih baik dalam mengklasifikasikan pasien hipertensi dibandingkan metode Iterative Dichotomizer 3. Variabel yang mempengaruhinya yang dihasilkan oleh metode Classification Analysis Regression Trees yaitu tekanan darah diastolik dan Iterative Dichotomizer 3 yaitu Keturunan sebagai parent node.