PENERAPAN ALGORITMA C5.0 UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT ASAM URAT

Rumuat, Amelia Zefanya and Adrian, Angelia Melani and Suwanto, Thomas Christian (2022) PENERAPAN ALGORITMA C5.0 UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT ASAM URAT. Skripsi thesis, UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE MANADO.

	PDF COVER-DAFTAR_ISI_AmeliaRumuat.pdf Download (451kB)
	PDF BAB_ISI-LAMPIRAN_AmeliaRumuat.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Official URL: https://digilib.unikadelasalle.ac.id/

Abstract

Asam urat (Gout Arthritis) adalah penyakit dari sisa metabolisme zat purin yang diperoleh dari sisa protein makanan yang dikonsumsi. Menurut World Health Organization (WHO) tahun 2017, prevalensi asam urat di dunia sekitar 34,2% dan pada tahun 2013 Indonesia merupakan negara terbesar ke 4 di dunia yang penduduknya menderita asam urat dengan tingkat prevalensi sebesar 81%. Pemahaman masyarakat yang masih kurang tentang gejala klinis penyakit asam urat dapat berdampak besar bagi kesehatan. Rasa nyeri pada sendi akan dianggap penyakit asam urat sehingga tidak melakukan pemeriksaan kepada dokter dan memakai obat-obatan tanpa resep dari dokter. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah aplikasi yang dapat melakukan diagnosis awal penyakit asam urat.
Pada penelitian ini, aplikasi berbasis data mining dibuat untuk melakukan diagnosis penyakit asam urat menggunakan salah satu metode klasifikasi yaitu algoritma C5.0. Klasifikasi adalah pengelompokkan data atau objek yang baru ke dalam kelas berdasarkan atribut-atribut tertentu sedangkan algoritma C5.0 memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan sebagai pohon keputusan.
Dalam proses klasifikasi data uji dan data latih menggunakan dataset pasien menderita dan tidak menderita asam urat yang diperoleh dari salah satu Rumah Sakit di Manado menghasilkan akurasi yang tinggi sebesar 90.5% dengan menggunakan partisi 70% data latih dan 30% data uji.

Kata Kunci: Asam Urat, Diagnosis, Pohon Keputusan C5.0, Klasifikasi

Item Type:

Thesis (Skripsi)

Creators: