PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DISK HERNIA DAN SPONDYLOLISTHESIS DALAM KOLUMNA VERTEBRALIS

Irma Handayani

Abstract


Disk Hernia dan Spondylolisthesis merupakan contoh penyakit yang dapat terjadi pada kolumna vertebralis atau tulang belakang. Suatu proses ekstraksi untuk mencari informasi dalam data yang belum diketahui sebelumnya dikenal dengan istilah data mining. Salah satu peranan utama data mining adalah klasifikasi. Klasifikasi banyak digunakan untuk menentukan keputusan sesuai pengetahuan baru yang didapat dari pengolahan data lampau menggunakan algoritma. Penelitian ini melakukan penerapan nilai akurasi algoritma C4.5 pada klasifikasi penyakit disk hernia dan spondylolisthesis serta kecepatan waktu pada proses klasifikasi. Proses klasifikasi dilakukan dengan cara memasukkan data dari sumber utama ke dalam sistem, kemudian melakukan proses perhitungan menggunakan metode algoritma C4.5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi dari classifier C4.5 sebesar 89%. Rata-rata lama waktu yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi classifier C4.5 0,00912297 detik.

 

DOI : https://doi.org/10.26905/jasiek.v1i2.3185


Full Text:

PDF

References


E. C. Pearce, Anatomi dan Fisiologi untuk Paramedis. PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2012.

J. Jordan, K. Konstantinou, and J.O'Dowd, “Herniated Lumbar Disc: injection interventions for sciatica,” Clin. Evid., vol. 9, no. February, pp. 34-44, 2016.

J. C. Eck, “Spondylolisthesis,” pp. 12–15, 2012.[4] A. R. Da Rocha Neto and G. D. A. Barreto, “On the application of ensembles of classifiers to the diagnosis of pathologies of the vertebral column: A comparative analysis,” IEEE Lat. Am. Trans., vol. 7, no. 4, pp. 487–496, 2009.

I. H. Witten, E. Frank, and M. a Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Google eBook), 2011.

G. Karyono, “Analisis teknik data mining ‘algoritma c4.5 dan k-nearest neighbor’ untuk mendiagnosa penyakit diabetes mellitus,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, BIsnis, dan Desain, pp. 77–82, 2016.

Kurniawan, M, F., and Ivandari, 2017, Komparasi Algoritma Data Mining Untuk Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara.

G. Abdillah et al., “Penerapan Data Mining Pemakaian Air Pelanggan Untuk Menentukan Klasifikasi Potensi Pemakaian Air Pelanggan Baru Di Pdam Tirta Raharja Menggunakan Algoritma K-Means,” Semin. Nas. Teknol. Informasi dan Komunikasi, pp. 18–19, 2016.

S. Lorena, W. Zarman, and I. Hamidah, “Analisis Dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Berdasarkan Data Nilai Akademik,” Pros. Semin. Nas. Apl. Sains dan Teknol., no. November, pp. 263–272, 2014.

M. A. Tebet, “Current concepts on the sagittal balance and classification of spondylolysis and spondylolisthesis,” Rev. Bras. Ortop. (English Ed., vol. 49, no. 1, pp. 3–12, 2014.




DOI: https://doi.org/10.26905/jasiek.v1i2.3185

Refbacks



JASIEK(Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer)
Department of Electrical Engineering, Universitas Merdeka Malang


Image result for address iconTaman Agung Street No. 1, Sukun, Malang Kota, Jawa Timur, 65146, Indonesia
Image result for address blue icon[email protected]
Image result for address blue icon0822-3333-4114
@jasiekunmer

Supported By: