Analisis Perbandingan Prediksi Harapan Hidup Hepatitis Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dan C4.5

Karina; Herlina Hanum; Anita Desiani

doi:10.35316/jimi.v8i2.98-111

Karina Universitas Sriwijaya
Herlina Hanum Universitas Sriwijaya
Anita Desiani Universitas Sriwijaya

10.35316/jimi.v8i2.98-111

Abstract

Hepatitis is an inflammatory disease of the liver caused by a virus that causes damage to the cells and function of the liver. This study compares the accuracy, precision, and recall results of the K-Nearest Neighbor (K-NN) and C4.5 algorithms using the Percentage Split and K-fold Cross Validation methods. Of the two algorithms, the best level of accuracy is obtained using the K-fold Cross Validation method. Based on the accuracy and error rate, the best algorithm for predicting life expectancy for hepatitis sufferers is the K-NN algorithm. Based on the special Precision and Recall values on the Recall value to predict class zero the best algorithm is obtained using the C4.5 algorithm. To assess Precision and Recall, the other best algorithm in predicting the fixed response variable is obtained by using the K-NN algorithm. Overall, the best algorithm for predicting life expectancy for hepatitis sufferers is the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm.

Downloads

Download data is not yet available.

References

J. L. Handarko and Alamsyah, “Implementasi Fuzzy Decision Tree Untuk Mendiagnosa Penyakit Hepatitis,” Unnes J. Math., vol. 4, no. 2, pp. 157–164, Nov. 2015.

S. Khomsah, “Prediksi Harapan Hidup Penderita Hepatitis Kronik Menggunakan Metode-Metode Klasifikasi,” Semin. Nas. Inform. Medis., vol. 7, no. 1, pp. 38–45, Nov. 2018.

P. S. Oktaviani, R. D. Ramadhani, T. G. Laksana, and A. E. Amalia, “Komparasi Tingkat Akurasi Support Vector Machine (SVM) dan C4.5 dalam Mengklasifikasikan Keberlangsungan Hidup Pasien Hepatitis,” Centive., vol 1, no. 1, pp. 163–167, Apr. 2019.

Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform., vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2016.

M. Safaat, A. Sahari, and D. Lusiyanti, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk Mengklasifikasi Jenis Penyakit Katarak,” J. Ilm. Mat. Dan Terap., vol. 17, no. 1, pp. 92–99, Jun. 2020.

M. W. Prihatmono and A. F. Watratan, “Implementasi Algoritma C4.5 Menggunakan Python Untuk Klasifikasi Kepuasan Konsumen,” Progres., vol. 11, no. 2, pp. 49–55, Sept. 2019.

V. S. Ginting, K. Kusrini, and E. Taufiq, “Implementasi Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembangunan Pendidikan Sekolah Menggunakan Python,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 10, no. 1, pp. 36–44, Jun. 2020.

M. M. Siti Mutrofin, Abidatul Izzah, Arrie Kurniawardhani, “Optimasi Teknik Klasifikasi Modified K Nearest Neighbor Menggunakan Algoritma Genetika,” Gamma., vol. 10, no. 1, pp. 130–134, Sep. 2015.

K. Eliyen, H. Tolle, and M. A. Muslim, “K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Penilaian Pada Virtual Patient Case,” J. Arus Elektro Indones., vol. 3, no. 1, pp. 13–18, Oct. 2017.

A. Bode, “K-Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Menggunakan Backward Elimination Untuk Prediksi Harga Komoditi Kopi Arabika,” Ilk. J. Ilm., vol. 9, no. 2, pp. 188–195, Aug. 2017.

F. F. Harryanto and S. Hansun, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” Jatisi., vol. 3, no. 2, pp. 95-103, Maret. 2017.

L. M. N. Bernita, "Klasifikasi Persalinan Normal atau Caesar Menggunakan Algoritma C4.5," Fak. Sains dan Tekno. Universitas Sanata Dharma., Yogyakarta, Indonesia., Feb. 2017.

W. D. Septiani, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis,” J. Pil. Nus. Mand., Volume, vol. 13, no. 1, pp. 76–84, Mar. 2017.

S. Sulastri, K. Hadiono, and M. T. Anwar, “Analisis Perbandingan Klasifikasi Prediksi Penyakit Hepatitis Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes Dan Neural Network,” Dinamik, vol. 24, no. 2, pp. 82–91, Jul. 2019.

D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J., vol. 4, no. 1, pp. 78-82, Jan. 2019.

A. N. Kholifah and N. Insani, “Analisis Klasifikasi Pada Nasabah Kredit Koperasi X Menggunakan Decision Tree C4. 5 Dan Naive Bayes,” J. Pendidik. Mat. dan Sains, vol. 5, no. 6, pp. 1–8, 2016.

R. P. Ellis and P. G. Mookim, “K-Fold Cross-Validation is Superior to Split Sample Validation for Risk Adjustment Models,” Department of Economics, Boston University., Boston, Amerika Serikat., 270 Bay State Road; Boston MA 02215, Jun. 2013.

A. Y. Saputra and Y. Primadasa, “Penerapan Teknik Klasifikasi Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Techno.Com, vol. 17, no. 4, pp. 395–403, Nov. 2018.

Rio Adi Arnomo, "Implementasi Algoritm. K-Nearest Neigbor untuk identifikasi Kualitas Air (Studi Kasus Pdam Kota Surakarta)," STMIK. Sinar Nusantara., Surakarta, Indonesia, Mar. 2017.

Karsito and S. Susanti, “Klasifikasi Kelayakan Peserta Pengajuan Kredit Rumah Dengan Algoritma Naïve Bayes Di Perumahan Azzura Residencia,” J. Teknol. Pelita Bangsa, vol. 9, no. 3, pp. 43–48, Mar. 2019.

P. A. Octaviani, Yuciana Wilandari, and D. Ispriyanti, “Penerapan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) pada Data Akreditasi Sekolah Dasar (SD) di Kabupaten Magelang,” J. Gaussian, vol. 3, no. 4, pp. 811–820, 2014.

A. M. Argina, “Penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 29–33, Jul. 2020.