IMPLEMENTASI DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI OBAT PASIEN DIABETES DAN HIPERTENSI

Abstract

Diabetes dan hipertensi merupakan dua penyakit kronis yang sering terjadi bersamaan dan dapat memicu komplikasi serius seperti penyakit kardiovaskular, stroke, dan gangguan ginjal. Penanganan kedua penyakit ini seringkali bersifat subjektif, tergantung pada pengalaman tenaga medis, padahal kondisi fisiologis setiap pasien berbeda. Seiring perkembangan teknologi, data mining dapat dimanfaatkan untuk membantu pengambilan keputusan medis berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis obat yang diberikan kepada pasien diabetes dan hipertensi menggunakan algoritma C4.5. Hasil klasifikasi disusun dalam bentuk aturan “if-then” dan dievaluasi menggunakan teknik cross-validation untuk menghindari overfitting. Model yang dihasilkan menunjukkan akurasi tinggi sebesar 94,5% dengan presisi 94,6%, recall 94,5%, dan f-score 94,5%. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan data mining berpotensi mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dalam pelayanan medis terhadap pasien diabetes dan hipertensi.