KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal)
Vol 6, No 1 (2019)

PENERAPAN METODE ALGORITMA ID3 UNTUK PREDIKSI DIAGNOSA GAGAL GINJAL KRONIS (STUDI KASUS: RSUD SEKARWANGI SUKABUMI)

Rusda Wajhillah (Universitas Bina Sarana Informatika)



Article Info

Publish Date
28 Feb 2019

Abstract

The Iterative Dichotomiser 3 (ID3) algorithm is part of the classification method and is a type of method that can map or separate two or more different classes. One of the problems that can be solved using algorithm ID3 is the prediction of the diagnosis of chronic kidney disease. Chronic kidney disease is a failure of kidney function to maintain metabolism and fluid and electrolyte balance. Based on the classification performance measurement from 230 data training shows that the accuracy value reaches 96,08%. It can be concluded that the method of ID3 Algorithm is feasible to be used in predictive data on chronic kidney disease (CKD).Keywords: ID3 Algortihm, Chronic Kidney Disease (CKD), AccuracyAlgoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) adalah bagian dari metode klasifikasi dan merupakan jenis metode yang dapat memetakan atau memisahkan dua atau lebih class yang berbeda. Salah satu masalah yang dapat dipecahkan dengan menggunakan algoritma ID3 adalah prediksi diagnosa gagal ginjal kronis. Gagal ginjal kronis adalah kegagalan fungsi ginjal untuk mempertahankan metabolisme serta keseimbangan cairan dan elektrolit. Berdasarkan pengukuran kinerja klasifikasi dari data training 230 data menunjukkan bahwa nilai akurasi mencapai 96,08%. Dapat disimpulkan bahwa metode Algoritma ID3 layak untuk digunakan pada penelitian prediksi data gagal ginjal kronis (GGK)Kata Kunci: Algoritma ID3, Gagal Ginjal Kronis (GGK), AkurasiĀ 

Copyrights © 2019






Journal Info

Abbrev

klik

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

KLIK Scientific Journal, is a computer science journal as source of information in the form of research, the study of literature, ideas, theories and applications in the field of critical analysis study Computer Science, Data Science, Artificial Intelligence, and Computer Network, published two ...