Klasifikasi Penyakit Hipertensi pada Pasien Puskesmas Air Tawar menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5

Hipertensi merupakan masalah kesehatan yang umum di masyarakat, termasuk di wilayah kerja Puskesmas Air Tawar. Banyak pasien mengalami tekanan darah tinggi, namun belum seluruhnya menerima penanganan sesuai tingkat keparahan penyakit. Hal ini disebabkan belum tersedianya sistem yang dapat membantu tenaga medis dalam mengelompokkan kondisi pasien secara cepat dan tepat berdasarkan data yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan pasien berdasarkan tingkat hipertensi, yaitu pra hipertensi, hipertensi stadium 1, dan hipertensi stadium 2. Penelitian ini merupakan penelitian terapan yang diawali dengan studi literatur terhadap teori-teori yang relevan dengan permasalahan yang diteliti. Tahap selanjutnya adalah pengumpulan data yang bersumber dari rekam medis pasien hipertensi di Puskesmas Air Tawar. Setelah data terkumpul, dilakukan proses analisis menggunakan algoritma C4.5. proses kerja algortima C4.5 secara garis besar adalah memilih atribut terbaik dengan menghitung nilai entropy, weighted entropy, information gain, split info, dan gain ratio pada setiap atribut. Metode yang dihasilkan terdiri dari 11 nodes dengan atribut sistolik sebagai root node-nya. Pada masing-masing node terdapat keterangan atribut, entropy, sampel, dan nilai. Dari evaluasi kinerja model dihasilkan akurasi 97%. Kata kunci: algoritma C4.5, Hipertensi, Klasifikasi, Decision TreeKlasifikasi Penyakit Hipertensi pada Pasien Puskesmas Air Tawar menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5 Gita Miranda ABSTRAK Hipertensi merupakan masalah kesehatan yang umum di masyarakat, termasuk di wilayah kerja Puskesmas Air Tawar. Banyak pasien mengalami tekanan darah tinggi, namun belum seluruhnya menerima penanganan sesuai tingkat keparahan penyakit. Hal ini disebabkan belum tersedianya sistem yang dapat membantu tenaga medis dalam mengelompokkan kondisi pasien secara cepat dan tepat berdasarkan data yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan pasien berdasarkan tingkat hipertensi, yaitu pra hipertensi, hipertensi stadium 1, dan hipertensi stadium 2. Penelitian ini merupakan penelitian terapan yang diawali dengan studi literatur terhadap teori-teori yang relevan dengan permasalahan yang diteliti. Tahap selanjutnya adalah pengumpulan data yang bersumber dari rekam medis pasien hipertensi di Puskesmas Air Tawar. Setelah data terkumpul, dilakukan proses analisis menggunakan algoritma C4.5. proses kerja algortima C4.5 secara garis besar adalah memilih atribut terbaik dengan menghitung nilai entropy, weighted entropy, information gain, split info, dan gain ratio pada setiap atribut. Metode yang dihasilkan terdiri dari 11 nodes dengan atribut sistolik sebagai root node-nya. Pada masing-masing node terdapat keterangan atribut, entropy, sampel, dan nilai. Dari evaluasi kinerja model dihasilkan akurasi 97%.