Penerapan Metode Algoritma C.48 untuk Klasisifikasi Penyakit Diabetes - Wanto, Donna Oktar Endras; Harmon, Cendra; Jupron , Jupron (Indonesian Scientific Journal, 2025)
Penyakit diabetes merupakan salah satu gangguan metabolik kronis yang terus meningkat prevalensinya di berbagai negara, termasuk Indonesia. Deteksi dini diabetes sangat penting untuk mencegah komplikasi jangka panjang, dan salah satu pendekatan yang efektif adalah dengan memanfaatkan algoritma klasifikasi berbasis machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma C4.8 dalam mengklasifikasikan penyakit diabetes menggunakan aplikasi WEKA, serta mengevaluasi kinerjanya berdasarkan data medis yang tersedia. Dataset yang digunakan terdiri dari 768 instance dan 9 atribut, termasuk Glukosa, BMI, dan Usia. Hasil pelatihan model menunjukkan tingkat akurasi sebesar 84,11%, sementara pada pengujian menggunakan metode 10-fold cross-validation, akurasi menurun menjadi 73,70%, dengan nilai Kappa sebesar 0,414. Hasil visualisasi data mendukung temuan bahwa atribut Glukosa merupakan variabel paling dominan dalam membedakan kelas, diikuti oleh BMI dan Usia, sedangkan atribut seperti Tekanan Darah dan Ketebalan Kulit kurang memberikan kontribusi signifikan secara individual. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma C4.8 mampu digunakan sebagai dasar dalam sistem pendukung keputusan untuk diagnosis awal diabetes, meskipun masih terdapat ruang untuk peningkatan performa model melalui teknik lanjutan.