Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang Anak Menggunakan Algoritme C5.0
Kata Kunci:
decision tree, data mining, algoritme C5.0, penyimpangan tumbuh kembangAbstrak
Penyimpangan tumbuh kembang anak adalah terganggunya proses pertumbuhan dan perkembangan sehingga mengakibatkan sang anak mengalami fase yang terhambat dibandingkan anak normal lainnnya. Jika tidak segera melakukan perawatan dikhawatirkan penyimpangan tumbuh kembang sang anak akan semakin sulit untuk tangani. Untuk itu perlu kesadaran para orangtua untuk segera memeriksakan kondisi sang anak pada dokter, agar dapat meringankan penyimpangan tumbuh kembang yang dialami. Akan tetapi, banyaknya pasien tidak sebanding dengan jumlah dokter yang tersedia. Kurangnya jumlah dokter dapat mengakibatkan lambatnya penanganan pada pasien. Untuk menangani hal tersebut maka dibuatlah sistem kalsifikasi penyimpangan tumbuh kembang anak dengan menggunakan metode algoritme C5.0. Dalam penelitian ini akan diklasifikasikan menjadi tiga jenis penyimpangan tumbuh kembang anak yaitu autisme, down syndrome, dan ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder). Algoritme C5.0 merupakan salah satu algoritme decision tree dan merupakan perkembangan dari algoritme C4.5. Perbedaan pada C4.5 dan C5.0 adalah pada algoritme C5.0 terdapat tahap boosting, sehingga dapat memberikan nilai akurasi yang lebih baik dibanding algoritme C4.5. Dari penelitian yang telah dilakukan, dihasilkan nilai rata-rata akurasi pada pengujian jumlah data training sebesar 95,9%, rata-rata akurasi pada pengujian jumlah trial sebesar 97,3%, dan pada pengujian perbandingan C4.5 Dan C5.0 dihasilkan akurasi pada C5.0 sebesar 93,33% sedangkan akurasi pada C4.5 sebesar 87,61%. Hal-hal yang memengaruhi nilai akurasi adalah banyaknya jumlah data, dan jumlah trial yag digunakan.