Penerapan Fuzzy Decision Tree Dengan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penyakit Jantung
Daftar Isi:
- Metode fuzzy decision tree C4.5 dapat diimplementasikan untuk klasifikasi pada data penyakit jantung, yaitu berdasarkan faktor faktor umur, tekanan darah, kolesterol, denyut jantung dan oldpeak. Teknik pertama yang dilakukan adalah pembentukan himpunan fuzzy pada data latih, kemudian pembentukan tree dengan algoritma C4.5 yang menghasilkan aturan-aturan. Aturan yang telah terbentuk mengalami proses pengujian dengan menggunakan metode inferensi Mamdani. Hasil dari proses defuzzifikasi pada inferensi Mamdani inilah yang digunakan untuk menentukan kelas output klasifikasi Fuzziness Control Threshold (FCT) dan Leaf Decision Threshold (LDT) sangat berpengaruh terhadap rule yang dihasilkan. Nilai FCT yang terlalu tinggi atau nilai LDT yang terlalu rendah dapat menyebabkan turunnya akurasi. Dari hasil uji coba dengan menggunakan data latih yang bervariasai maka didapatkan tingkat akurasi yang berbeda pula. Hasil akurasi tertinggi dicapai pada nilai FCT sebesar 50% dengan nilai LDT sebesar 5% yaitu 64,07%.