PREDIKSI DAERAH RAWAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sebuah aplikasi berbasis algoritma C4.5 untuk melakukan prediksi dan analisis data secara akurat dan efisien. Tujuan utama dari studi ini adalah menciptakan suatu sistem yang mampu memproses data dengan cepat tanpa mengorbankan keandalan hasil. Algoritma C4.5 diterapkan untuk membangun pohon keputusan (decision tree) yang memanfaatkan sejumlah atribut data guna menghasilkan prediksi yang optimal. Metodologi penelitian mencakup beberapa tahapan, yaitu studi literatur untuk mengumpulkan dasar teori, perancangan model sistem melalui diagram alur (flowchart) dan diagram UML, implementasi algoritma, serta pengujian dan evaluasi terhadap kinerja sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma C4.5 dalam mengklasifikasikan data melalui pembentukan pohon keputusan mampu menghasilkan prediksi yang valid dengan tingkat akurasi yang tinggi. Selain itu, pendekatan ini terbukti efisien dalam hal waktu pemrosesan, sehingga cocok untuk diterapkan pada dataset dengan kompleksitas menengah. Evaluasi lebih lanjut mengindikasikan bahwa pemilihan atribut yang tepat turut berperan penting dalam meningkatkan performa klasifikasi. Temuan ini membuka peluang pengembangan lebih lanjut, seperti optimasi algoritma atau integrasi dengan teknik machine learning lainnya untuk meningkatkan skalabilitas sistem.