IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENYAKIT MALARIA TROPIKA DENGAN ALGORITMA C4.5 - Banyal, Nur Ain; Surianti, Surianti (Direktorat Riset dan Pengabdian Pada Masyarakat (DRPM) Universitas Bina Darma, 2023)
Abstract : Malaria is a chronic and acute disease caused by protozoa of the Plasmodium type. There are 4 main species of plasmodium that cause malaria in humans, namely: Plasmodium falciparum, Plasmodium vivax, Plasmodium malariae and Plasmodium ovale. The most important of these species is Plasmodium falciparum (tropic) because the consequences can be fatal and this species is also the one that causes the most deaths. This study aims to create a prediction model using Data Mining Algorithm C4.5 which produces a decision tree and testing carried out using Rapidminner so that prevention of tropical malaria can be examined early. In this study there are several classification attributes, namely normal, stage 1, stage 2, stage 3 and stage 4. The results of this study will be used as a reference to be able to see whether someone is at risk of tropical malaria or not based on predetermined attributes. Keywords: Tropical Malaria, Data Mining, C.45 Algorithm, Decision Tree Abstrak Malaria adalah penyakit kronis dan akut yang disebabkan oleh protozoa dari jenis Plasmodium. Ada 4 spesies yang utama dari jenis plasmodium yang menyebabkan penyakit malaria pada manusia, yaitu: Plasmodium Falciparum, Plasmodium Vivax, Plasmodium Malariae dan Plasmodium Ovale. Yang paling penting dari spesies ini adalah Plasmodium Falciparum (Tropika) karena akibatnya bisa fatal dan spesies ini juga yang paling banyak menyebabkan kematian. Pada penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi menggunakan Data Mining Algoritma C4.5 yang menghasilkan sebuah pohon keputusan serta pengujian yang dilakukan dengan menggunakan Rapidminner agar pencegahan terhadap penyakit malaria tropika dapat dilakukan pemeriksaan sejak dini. Dalam penelitian ini terdapat beberapa atribut klasifikasi yaitu normal, stadium 1, stadium 2, stadium 3 dan stadium 4. Hasil dari penelitian ini akan dijadikan sebagai acuan untuk dapat melihat apakah seseorang beresiko terkena penyakit malaria tropika atau tidak berdasarkan atribut yang telah ditetapkan. Kata kunci: Malaria Tropika, Data Mining, Algoritma C.45, Decision Tree