PEMILIHAN ATRIBUT TERBAIK PADA PREDIKSI PENYAKIT DIABETES BERDASAR ALGORITMA KLASIFIKASI ID3

Penyakit diabetes atau sering disebut dengan penyakit kencing manis adalah suatu penyakit gangguan metabolik menahun yang ditandai oleh kadar glukosa dalam darah yang melebihi nilia normal. Penyakit diabetes sering disebut sebagai silent killer dengan mengacu pada banyaknya yang tidak menyadari bahwa dirinya terkena penyakit diabetes sampai diketahui sudah kronis. Hal ini memicu peningkatan jumlah penderita diabetes dari tahun ke tahun. Penelitian ini mencoba menerapkan pemilihan atribut terbaik dalam memprediksi penyakit diabetes berdasar algoritma klasifikasi Data Mining. Untuk pemilihan atribut terbaik digunakan algoritma seleksi atribut Correlation based Feature Selection (CFS) dan Information Gain Sedangkan algoritma klasifikasi yang digunakan adalah algoritma ID3. Berdasarkan hasil penelitian ini diperoleh bahwa performa tertinggi dicapai ketika algoritma ID3 menggunakan 5 atribut yaitu glukosa darah puasa, glukosa darah 2 jam, glukosa urin puasa, glukosa urin 2 jam, dan aseton urin puasa. Dimana kelima atribut tersebut diperoleh menggunakan algoritma Correlation based Feature Selection (CFS) dengan nilai rata-rata akurasi sebesar 84.77, nilai rata-rata sensitifity sebesar 87.18, nilai rata-rata specificity sebesar 82.37, dan nilai rata-rata FNR sebesar 12.82

Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma ID3 dengan Pemilihan Atribut Terbaik

Penyakit diabetes atau sering disebut dengan penyakit kencing manis adalah suatu penyakit gangguan metabolik menahun yang ditandai oleh kadar glukosa dalam darah yang melebihi nilia normal. Penyakit diabetes sering disebut sebagai silent killer dengan mengacu pada banyaknya yang tidak menyadari bahwa dirinya terkena penyakit diabetes sampai diketahui sudah kronis. Hal ini memicu peningkatan jumlah penderita diabetes dari tahun ke tahun. Maka dari itu penelitian ini mencoba menerapkan suatu metode klasifikasi Data Mining untuk memprediksi apakah seseorang terkena penyakit diabetes atau tidak. Algoritma yang digunakan adalah algoritma Decision Tree ID3 dengan bantuan seleksi atribut dalam pemilihan atribut yang digunakan. Algoritma seleksi atribut yang dimaksud adalah Correlation based Feature Selection (CFS) dan Information Gain. Berdasarkan hasil penelitian ini diperoleh bahwa performa tertinggi dicapai ketika algoritma ID3 menggunakan 5 atribut yaitu gpost, glun, upost, urn, dan actn. Dimana kelima atribut tersebut diperoleh menggunakan algoritma Correlation based Feature Selection (CFS) dengan nilai rata-rata akurasi sebesar 84.77, nilai rata-rata sensitifity sebesar 87.18, dan nilai rata-rata specificity sebesar 82.37.Kata Kunci :   Penyakit Diabetes, Data Mining, ID3, Seleksi Atribu