Penerapan Metode Algoritma C4.5 Pada Diagnosis Penyakit MonkeyPox

Abstract

Abstrak  - MonkeyPox disebut juga cacar monyet ialah penyakit dari zoonosis yang muncul dari virus MonkeyPox yang merupakan anggota dari genus Orthopoxvirus keluarga Poxviridae. Penyebaran virus MonkeyPox ini dikarenakan dari hewan yang terinfeksi oleh virus seperti monyet, tupai dan tikus. Penelitian ini memiliki tujuan yaitu membuatkan model prediksi dengan memakai data mining dengan metode Algoritma C4.5 yang dapat menghasilkan (decision tree) atau pohon keputusan dan pengujian yang digunakan memakai aplikasi RapidMiner untuk prediksi penyakit monkeypox agar dapat ditangani dengan cepat dan tepat. Adapun penulis menggunakan data secara publik, sumber data ini diperoleh dari website resmi yaitu kaggle.com dengan data yang diperoleh sebanyak dua puluh lima ribu data. Atribut yang dipakai sebagai parameter untuk mendiagsosis penyakit ini antara lain: Systemic Illness, Rectal Pain, Sore Throat, Penile Oedema, Oral Lesions, Swollen Tonsils, HIV Infection, Sexualily Transmitted Infection, dan MonkeyPox. Hasil dari memproses data tersebut dengan menerapkan Algoritma C4.5 didapat Systemic Illness menjadi akar tertinggi sehingga Systemic Illness menjadi atribut paling berpengaruh dalam memprediksi penyakit MonkeyPox ini. Kemudian hasil yang didapatkan akan menjadi patokan untuk memprediksi seseorang terinfeksi virus monkeypox atau tidak dengan melihat atribut tersebut.