IMPLEMENTASI DECISION TREE UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT LIVER

Authors

  • Intan Setiawati Universitas Teknologi Yogyakarta
  • Adityo Permana Universitas Teknologi Yogyakarta
  • Arief Hermawan Universitas Teknologi Yogyakarta

DOI:

https://doi.org/10.24076/joism.2019v1i1.17

Keywords:

Decision Tree, Diagnosa, Klasifikasi, Penyakit Liver

Abstract

Hati merupakan salah satu organ manusia yang paling penting. UCI Machine Learning Repository mempunyai banyak dataset, salah satunya adalah dataset ILPD (Indian Liver Patient Dataset). Penelitian ini membahas tentang klasifikasi penyakit liver pada dataset ILPD menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5. Berdasarkan hasil pengolahan yang dilakukan, didapatkan bahwa Algoritma Decision Tree C4.5 menghaasilkan nilai akurasi sebesar 72.67% dan juga membuktikan bahwa dari 11 variabel penyakit liver yang ada pada dataset ILPD, hanya 2 variabel (Almine Alminotransferase) yang menjadi pokok dalam penentuan penyakit liver.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2019-07-31

How to Cite

Setiawati, I., Permana, A., & Hermawan, A. (2019). IMPLEMENTASI DECISION TREE UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT LIVER. Journal of Information System Management (JOISM), 1(1), 13-17. https://doi.org/10.24076/joism.2019v1i1.17

Issue

Section

Articles