Seleksi Atribut Pada Diagnosis Penyakit Liver Menggunakan Decision Tree Dengan Algoritma Genetika - Sampurna, Aang Pangantyas; Santi Astawa, I Gede; Sanjaya ER, Ngurah Agus; Ngurah Eka Karyawati, Anak Agung Istri; Santiyasa, I Wayan; Widiartha, I Made (JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana); Vol 11 No 2 (2022): JELIKU Volume 11 No 2, November 2022, 2022)
Penyakit liver disebabkan oleh peradangan pada hati. WHO menunjukkan hampir 1,2 juta orang di asia tenggara dan afrika per tahun meninggal akibat penyakit ini. Oleh karena itu diperlukan diagnosis sesegera mungkin untuk mendapatkan penanganan lebih lanjut. Untuk melakukan diagnosis diperlukan algoritma klasifikasi di mana pada penelitian ini menggunakan algoritma C4.5. Namun algoritma tersebut kurang optimal untuk membentuk suatu pohon keputusan karena mengharuskan memuat seluruh kasus ke dalam memori. Maka dari itu diperlukan optimasi menggunakan algoritma genetika untuk membentuk rules yang lebih sederhana dengan cara menyeleksi atribut dan mencoba berbagai kemungkinan kombinasi atribut sampai didapatkan kombinasi paling optimal. Pada hasil evaluasi, rules yang dihasilkan dengan optimasi menjadi lebih sederhana yaitu sebanyak 52 rules jika dibandingkan tanpa optimasi yang lebih kompleks yaitu sebanyak 145 rules. Lalu pada evaluasi akurasi, rules dengan optimasi menghasilkan akurasi yang lebih baik yaitu sebesar 70,7% jika dibandingkan dengan akurasi rules tanpa optimasi sebesar 68,9%.