Penerapan Algoritme Klasifikasi Classification And Regression Trees (Cart) Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes Retinopathy

Abstract

Penyakit diabetic retinopathy atau DR adalah salah satu komplikasi penyakit diabetes yang bisa menyebabkan kematian bagi penderitanya. Komplikasi tersebut berupa kerusakan pada bagian retina mata. Tingginya kadar glukosa dalam darah adalah penyebab pembuluh darah kapiler kecil menjadi pecah dan dapat menyebabkan kebutaan. Retinopati diabetes diawali dengan melemah atau hancurnya kapiler kecil di retina, darah bocor yang kemudian menyebabkan penebalan jaringan, pembengkakan, dan pendarahan yang luas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis diagnosis penyakit diabetes retinopathy. Algoritme Classification And Regression Trees (CART) merupakan salah satu algoritme klasifikasi dengan menggunakan dataset diambil dari UCI Repository Learning diperoleh dari Universitas Debrecen, Hongaria, yang terdiri dari data pasien terindikasi penyakit diabetes retinopathy dan normal penyakit diabetes retinopathy. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu identifikasi masalah, pengumpulan data, tahap pre-processing, metode klasifikasi, validasi dan evaluasi serta penarikan kesimpulan. Adapun metode validasi dan evaluasi yang digunakan yaitu 10-cross validation dan confusion matrix.Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan,  maka didapatkan hasil akurasi pada algoritme CART sebesar 63.4231%, dengan nilai precision 0.64%, nilai Recall 0.634%, dan nilai F-Measure 0,634%.