Penerapan Data Mining Pada Klasifikasi Gangguan Jiwa Menggunakan Algoritma C5.0 Di RSJ. Mahoni Kota

Abstract

Dalam dunia kesehatan, khususnya dalam bidang kesehatan mental, teknologi telah menjadi alat yang sangat berguna untuk mengeksplorasi berbagai metode dalam upaya mendeteksi, dan mengklasifikasikan jenis penyakit yang mungkin dialami oleh pasien. Meskipun banyak terobosan telah diterapkan di dunia kesehatan, namun dalam konteks kesehatan mental, tidak semua teknologi tersebut dapat diimplementasikan dengan efektif. Untuk memudahkan tenaga kesehatan dalam melakukan prediksi, dan klasifikasi jenis penyakit gangguan jiwa maka dibutuhkan sebuah system rekomendasi prediksi, dan klasifikasi yang efektif. Dalam penelitian ini algoritma C5.0 digunakan untuk mengolah dan mengklasifikaskan data kedalam kategori tertentu, berdasarkan hubungan antara variabel-variabel yang dimasukkan kedalamnya, sekaligus membuat pohon keputusan yang berfungsi untuk memvisualkan hubungan antara variabel-variabel tersebut. Hasil pengujian dengan metode confusion matrix didapati akurasi sebesar 94,44%. Dimana pada label Depresi didapati precision sebesar 88%, Skizofernia sebesar 94,44%, Bipolar sebesar 100%, Psikosis sebesar 91,80%, dan PTSD sebesar 100%. Sedangkan hasil recall pada label Depresi sebesar 88%, Skizofernia sebesar 89,47%, Bipolar sebesar 90%, Psikosis sebesar 100%, dan PTSD sebeasr 100%.