PENERAPAN ALGORITMA ITERATIVE DICHOTOMISER 3 (ID3) DALAM KLASIFIKASI FAKTOR RISIKO PENYAKIT DIABETES MELITUS

Abstract

Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) adalah sebuah metode yang digunakan untuk membuat pohon keputusan. Pohon keputusan merupakan salah satu metode klasifikasi dengan model prediksi menggunakan struktur pohon. International Diabetes Federation pada tahun 2021 menyatakan bahwa Indonesia menduduki posisi kelima dalam kasus diabetes terbanyak, dengan jumlah penyandang diabetes sebanyak 19,47 juta penduduk. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan Algoritma ID3 dan menentukan akurasinya dalam klasifikasi faktor risiko diabetes melitus. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil tes kesehatan karyawan di Kota Banyuwangi, Jember, Kediri, Madiun, Malang, Sidoarjo dan Surabaya yang kemudian dibagi menjadi data training dan data testing. Atribut klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis kelamin, usia, gula darah sewaktu (GDS), High Density Lipoprotein (HDL), Low Density Lipoprotein (LDL), dan trigliserida. Berdasarkan hasil pengujian klasifikasi Algoritma ID3 menggunakan data training dan software R Studio, diperoleh variabel dengan nilai information gain tertinggi adalah Gula Darah Sewaktu (GDS). Berdasarkan hasil perhitungan, nilai akurasi yang diperoleh dari metode Algoritma ID3 adalah sebesar 90%. Akurasi yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa keakuratan Algoritma ID3 tergolong baik dalam klasifikasi faktor risiko penyakit diabetes melitus.