ANALISIS KINERJA ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI PASIEN COVID-19 DI SEMEN PADANG HOSPITAL

Abstract

Virus Corona atau severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) adalah virus yang menyerang sistem pernapasan. Penyakit karena infeksi virus ini disebut COVID-19. Virus Corona bisa menyebabkan gangguan pada sistem pernapasan, pneumonia akut, sampai kematian. Pada tahun 2021 pasien covid masih mendoninasi di beberapa Rumah Sakit salah satunya adalah Semen Padang Hospital (SPH). Data rekam medis pasien covid-19 tersimpan di database Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS). Data rekam medis adalah catatan khusus pasien yang berisikan biodata, riwayat penyakit dan pengobatan, seringkali data rekam medis hanya menjadi data yang menumpuk dan tidak dilakukan penelusuran untuk menghasilkan pengetahuan yang berguna bagi rumah sakit. Penelitian ini bertujuan mengolah tumpukan data rekam  medis khusus pasien covid-19 untuk mengklasifikasikan pasien covid-19 atau tidak yang terjadi di SPH. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode klasifikasi dengan menggunakan algoritma C4.5. Atribut yang digunakan adalah bulan berobat, jenis kelamin, asal daerah, dan umur. Untuk atribut label tujuan sebanyak 2 kelompok yaitu diagnosa covid-19 atau tidak. Penilitian ini menghasilkan pohon keputusan. Dari penerapan algoritma C4.5 pada data pasien di SPH untuk mengklasifikasi  pasien covid atau tidak, didapat hasil akurasinya kurang dari 70% yaitu adalah 51.97% dan error 48.03%, sehingga kesimpulannya adalah algoritma C4.5 memiliki kinerja yang kurang baik untuk mengklasifikasi pasien covid-19 di SPH.

Kata kunci: Data Mining, Klasifikasi, Rekam Medis, Covid-19, C4.5