PERBANDINGAN ALGORITMA DECISION TREE (C4.5) DAN NAÏVE BAYES PADA DATA MINING UNTUK IDENTIFIKASI TUMBUH Perbandingan Algoritma Decision Tree (C4.5) Dan Naïve Bayes Pada Data Mining Untuk Identifikasi Tumbuh Kembang Anak Balita (Studi Kasus Puskesmas Karta
PERBANDINGAN ALGORITMA DECISION TREE (C4.5) DAN NAÏVE
BAYES PADA DATA MINING UNTUK IDENTIFIKASI TUMBUH
KEMBANG ANAK BALITA (STUDI KASUS PUSKESMAS KARTASURA)
SKRIPSI
Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Jenjang Strata I
Pada Program Studi Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika
Universitas Muhammadiyah Surakarta
Oleh :
MILA LISTIANA
L200110047
PROGRAM STUDI INFORMATIKA
FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA
JULI 2015
i
ii
iii
iv
MOTTO
“Sesungguhnya sesudah kesulitan itu ada kemudahan. Maka, apabila kamu sudah
selesai (dari satu urusan), kerjakanlah dengan sungguh-sungguh (urusan yang
lain)”
(QS. Al Insyirah: 6-7)
"Kita berdoa kalau kesusahan dan membutuhkan sesuatu, mestinya kita juga berdoa
dalam kegembiraan besar dan saat rezeki melimpah."
(Kahlil Gibran)
“Orang yang bisa mengendalikan emosinya adalah pemenang hidup sejati.”
(Mario Teguh)
“K
an a a a
n
p
ayaan, p
(Penulis)
v
ayaan a a a
n
aan”
PERSEMBAHAN
Dengan mengucap syukur alhamdulillah atas rahmad dan hidayah Allah SWT,
akan kupersembahkan karya ini kepada orang-orang yang saya sayangi :
1. Terimakasih buat kedua orang tuaku tercinta yang selalu senantiasa
mendoakanku dan memberi dukungan moril maupun materil untuk
kesuksesan hidupku. Serta kasih sayang yang tulus yang takkan pernah
terbalaskan.
2. Buat kakak kakakku, ponakanku hamidah, terimakasih selalu memberi
semangat dukungan dan kebahagiaan dalam menyelasaikan studi ini.
3. Pak Jalwo yang selalu memberikan ilmu, dukungan, bimbingannya. Untuk
pak Dedi terimakasih atas nasehat-nasehat dan bimbingan yang bapak
berikan.
4. Hendri yang tak henti-hentinya memberikan semangat dan dukungan dalam
segala keadaan dan selalu setia menemani dalam keadaan susah maupun
senang demi kelancaran skripsi ini.
5. Deni, ifah , vero dll yang selalu memberi semangat saat saya malas
mengerjakan skripsi dan yang telah menjadi partner dalam mengerjakan
skripsi.
6. Sahabat-sahabatku (lita, nisa, eppy, icha) dan semua teman-teman
seperjuangan S1 informatika 2011. Terimakasih atas dukungan yang telah
diberikan
vi
7. Teman-teman kost Ulinnuha yang senantiasa memberi dukungan dan
semangat demi kelancaran skripsi ini. Kebersamaan yang tak akan pernah
terlupakan.
8. Almamaterku tercinta Universitas Muhammadiyah Surakarta.
9. Semua pihak yang tidak dapat saya sebutkan satu persatu atas semua hal yang
telah diberikan.
vii
KATA PENGANTAR
Alhamdulillahirobbil’alamin, Segala puji bagi Allah SWT yang selalu penulis
panjatkan atas nikmat yang diberikan, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi
ini dengan judul “Perbandingan Algoritma Decision Tree (C4.5) Dan Naïve Bayes
Pada Data Mining Untuk Identifikasi Tumbuh Kembang Anak Balita (Studi Kasus
Puskesmas Kartasura)”. Skripsi ini disusun guna memenuhi persyaratan untuk
mencapai gelar S1 Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Dalam penyusunan skripsi ini tidak lepas dari bimbingan dan bantuan dari
berbagai pihak. Dengan segala kerendahan hati, penulis mengucapkan terimakasih
yang sebanyak-banyaknya kepada:
1. Bapak Husni Thamrin, S.T., MT., Ph.D. selaku Dekan Fakultas Komunikasi
dan Informatika Universitas Muhammadiayah Surakarta.
2. Bapak Dr. Heru Supriyono, M.Sc. selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika
Universitas Muhammadiayah Surakarta.
3. Bapak Drs.Sudjalwo, M.Kom. selaku pembimbing I yang telah memberikan,
bimbingan, dan pengarahan kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan
tugas akhir ini .
4. Bapak Dedi Gunawan, S.T.,M.Sc. selaku pembimbing II yang telah
memberikan, bimbingan, dan pengarahan kepada penulis sehingga dapat
menyelesaikan tugas akhir ini .
5. Segenap dosen dan karyawan prodi Teknik Informatika atas bantuan dan ilmu
yang diberikan kepada penulis selama masa perkuliahan hingga dinyatakan
mendapat gelar Strata 1.
viii
ix
DAFTAR ISI
BAB I
BAB II
HALAMAN JUDUL ................................................................
i
HALAMAN PERSETUJUAN .................................................
ii
HALAMAN PENGESAHAN ..................................................
iii
KONTRIBUSI..........................................................................
iv
MOTTO ....................................................................................
v
PERSEMBAHAN ....................................................................
vi
KATA PENGANTAR..............................................................
viii
DAFTAR ISI ............................................................................
x
DAFTAR TABEL ....................................................................
xv
DAFTAR GAMBAR ...............................................................
xvii
DAFTAR PERSAMAAN ........................................................
xix
DAFTAR LAMPIRAN ............................................................
xx
ABSTRAKSI............................................................................
xxi
PENDAHULUAN ...................................................................
1
1.1
Latar Belakang Masalah ............................................
1
1.2
Perumusan Masalah ..................................................
2
1.3
Batasan Masalah .......................................................
2
1.4
Tujuan Penelitian ......................................................
3
1.5
Manfaat Penelitian ....................................................
3
1.6
Sistematika Penulisan ...............................................
4
TINJAUAN PUSTAKA ........................................................
6
2.1
5
Telaah Penelitian .......................................................
x
BAB III
2.2
Landasan Teori ..........................................................
9
2.2.1
Balita ..........................................................................
9
2.2.2
Tumbuh Kembang Balita ...........................................
9
2.2.3
Data Mining ...............................................................
10
2.2.4
Decision Tree .............................................................
10
2.2.5
Algoritma C4.5 ...........................................................
11
2.2.6
Naive Bayes ................................................................
11
2.2.7
Rapid Miner ...............................................................
12
2.2.8
PHP ............................................................................
12
2.2.9
MySQL.......................................................................
12
2.2.10
Precision ....................................................................
13
2.2.11
Recall .........................................................................
13
2.2.12
Accuracy.....................................................................
13
METODE PENELITIAN ......................................................
14
3.1
Alur Penelitian ..........................................................
14
3.2
Analisa Kebutuhan .....................................................
16
3.2.1
Kebutuhan Data..........................................................
16
3.2.2
Kebutuhan Software dan Hadware ............................
16
3.2.3
Penentuan Data ..........................................................
17
3.2.3.1 Penentuan Atribut ......................................................
17
3.2.3.2Penentuan
Variabel
Dependen
dan
Independen..................................................................
18
3.2.3.3 Pengelompokan Data..................................................
18
3.2.3.4 Penentuan
Sampel
Dengan
Rumus
Slovin.........................................................................
xi
20
3.3
Proses Data Mining.....................................................
3.3.1
Proses Mining Menggunakan Metode Decition
Tree............................................................................
3.3.2 Proses
3.4
BAB IV
Mining
Menggunakan
Metode
20
20
Naive
Bayes.............................................................................
21
Perancangan Sistem.....................................................
22
3.4.1 Perancangan Use Case Diagram...................................
22
3.4.2 Perancangan DFD............................................... .........
23
3.4.2.1 Perancangan DFD Level 0.............................................
23
3.4.2.2 Perancangan DFD Level 1.............................................
23
3.4.2.3 Perancangan DFD Level 2............................................
23
3.4.3 Perancangan Aplikasi.....................................................
24
3.4.3.1 .Halaman Login..............................................................
24
3.4.3.2 Halaman Administrator..................................................
24
3.4.3.3 Halaman Home.................................................... ..........
25
HASIL DAN PEMBAHASAN ..................................... ..........
26
4.1 Hasil Penelitian...................................................................
26
4.1.1 .Data Training....................................................................
26
4.1.2 .Data Testinng....................................................................
26
4.1.3 .Penentuan Sampel............................................................
26
4.2 Analisis Sistem...................................................................
27
4.2.1 .Halaman Login.................................................................
27
4.2.2 .Halaman Administrator...................................................
28
4.2.3 .Halaman Home................................................................
28
4.3
28
Analisa dan Pembahasan................................................
xii
4.3.1 .Hasil Implementasi dengan perhitungan Decision
Tree.................................................................................
28
4.3.1.1 Perhitungan untuk mencari root node ...........................
29
4.3.1.2 Perhitungan untuk mencari internal node .....................
35
4.3.1.3 Menentukan
internal
node
pada
berat
badan
10
BAYES PADA DATA MINING UNTUK IDENTIFIKASI TUMBUH
KEMBANG ANAK BALITA (STUDI KASUS PUSKESMAS KARTASURA)
SKRIPSI
Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Jenjang Strata I
Pada Program Studi Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika
Universitas Muhammadiyah Surakarta
Oleh :
MILA LISTIANA
L200110047
PROGRAM STUDI INFORMATIKA
FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA
JULI 2015
i
ii
iii
iv
MOTTO
“Sesungguhnya sesudah kesulitan itu ada kemudahan. Maka, apabila kamu sudah
selesai (dari satu urusan), kerjakanlah dengan sungguh-sungguh (urusan yang
lain)”
(QS. Al Insyirah: 6-7)
"Kita berdoa kalau kesusahan dan membutuhkan sesuatu, mestinya kita juga berdoa
dalam kegembiraan besar dan saat rezeki melimpah."
(Kahlil Gibran)
“Orang yang bisa mengendalikan emosinya adalah pemenang hidup sejati.”
(Mario Teguh)
“K
an a a a
n
p
ayaan, p
(Penulis)
v
ayaan a a a
n
aan”
PERSEMBAHAN
Dengan mengucap syukur alhamdulillah atas rahmad dan hidayah Allah SWT,
akan kupersembahkan karya ini kepada orang-orang yang saya sayangi :
1. Terimakasih buat kedua orang tuaku tercinta yang selalu senantiasa
mendoakanku dan memberi dukungan moril maupun materil untuk
kesuksesan hidupku. Serta kasih sayang yang tulus yang takkan pernah
terbalaskan.
2. Buat kakak kakakku, ponakanku hamidah, terimakasih selalu memberi
semangat dukungan dan kebahagiaan dalam menyelasaikan studi ini.
3. Pak Jalwo yang selalu memberikan ilmu, dukungan, bimbingannya. Untuk
pak Dedi terimakasih atas nasehat-nasehat dan bimbingan yang bapak
berikan.
4. Hendri yang tak henti-hentinya memberikan semangat dan dukungan dalam
segala keadaan dan selalu setia menemani dalam keadaan susah maupun
senang demi kelancaran skripsi ini.
5. Deni, ifah , vero dll yang selalu memberi semangat saat saya malas
mengerjakan skripsi dan yang telah menjadi partner dalam mengerjakan
skripsi.
6. Sahabat-sahabatku (lita, nisa, eppy, icha) dan semua teman-teman
seperjuangan S1 informatika 2011. Terimakasih atas dukungan yang telah
diberikan
vi
7. Teman-teman kost Ulinnuha yang senantiasa memberi dukungan dan
semangat demi kelancaran skripsi ini. Kebersamaan yang tak akan pernah
terlupakan.
8. Almamaterku tercinta Universitas Muhammadiyah Surakarta.
9. Semua pihak yang tidak dapat saya sebutkan satu persatu atas semua hal yang
telah diberikan.
vii
KATA PENGANTAR
Alhamdulillahirobbil’alamin, Segala puji bagi Allah SWT yang selalu penulis
panjatkan atas nikmat yang diberikan, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi
ini dengan judul “Perbandingan Algoritma Decision Tree (C4.5) Dan Naïve Bayes
Pada Data Mining Untuk Identifikasi Tumbuh Kembang Anak Balita (Studi Kasus
Puskesmas Kartasura)”. Skripsi ini disusun guna memenuhi persyaratan untuk
mencapai gelar S1 Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Dalam penyusunan skripsi ini tidak lepas dari bimbingan dan bantuan dari
berbagai pihak. Dengan segala kerendahan hati, penulis mengucapkan terimakasih
yang sebanyak-banyaknya kepada:
1. Bapak Husni Thamrin, S.T., MT., Ph.D. selaku Dekan Fakultas Komunikasi
dan Informatika Universitas Muhammadiayah Surakarta.
2. Bapak Dr. Heru Supriyono, M.Sc. selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika
Universitas Muhammadiayah Surakarta.
3. Bapak Drs.Sudjalwo, M.Kom. selaku pembimbing I yang telah memberikan,
bimbingan, dan pengarahan kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan
tugas akhir ini .
4. Bapak Dedi Gunawan, S.T.,M.Sc. selaku pembimbing II yang telah
memberikan, bimbingan, dan pengarahan kepada penulis sehingga dapat
menyelesaikan tugas akhir ini .
5. Segenap dosen dan karyawan prodi Teknik Informatika atas bantuan dan ilmu
yang diberikan kepada penulis selama masa perkuliahan hingga dinyatakan
mendapat gelar Strata 1.
viii
ix
DAFTAR ISI
BAB I
BAB II
HALAMAN JUDUL ................................................................
i
HALAMAN PERSETUJUAN .................................................
ii
HALAMAN PENGESAHAN ..................................................
iii
KONTRIBUSI..........................................................................
iv
MOTTO ....................................................................................
v
PERSEMBAHAN ....................................................................
vi
KATA PENGANTAR..............................................................
viii
DAFTAR ISI ............................................................................
x
DAFTAR TABEL ....................................................................
xv
DAFTAR GAMBAR ...............................................................
xvii
DAFTAR PERSAMAAN ........................................................
xix
DAFTAR LAMPIRAN ............................................................
xx
ABSTRAKSI............................................................................
xxi
PENDAHULUAN ...................................................................
1
1.1
Latar Belakang Masalah ............................................
1
1.2
Perumusan Masalah ..................................................
2
1.3
Batasan Masalah .......................................................
2
1.4
Tujuan Penelitian ......................................................
3
1.5
Manfaat Penelitian ....................................................
3
1.6
Sistematika Penulisan ...............................................
4
TINJAUAN PUSTAKA ........................................................
6
2.1
5
Telaah Penelitian .......................................................
x
BAB III
2.2
Landasan Teori ..........................................................
9
2.2.1
Balita ..........................................................................
9
2.2.2
Tumbuh Kembang Balita ...........................................
9
2.2.3
Data Mining ...............................................................
10
2.2.4
Decision Tree .............................................................
10
2.2.5
Algoritma C4.5 ...........................................................
11
2.2.6
Naive Bayes ................................................................
11
2.2.7
Rapid Miner ...............................................................
12
2.2.8
PHP ............................................................................
12
2.2.9
MySQL.......................................................................
12
2.2.10
Precision ....................................................................
13
2.2.11
Recall .........................................................................
13
2.2.12
Accuracy.....................................................................
13
METODE PENELITIAN ......................................................
14
3.1
Alur Penelitian ..........................................................
14
3.2
Analisa Kebutuhan .....................................................
16
3.2.1
Kebutuhan Data..........................................................
16
3.2.2
Kebutuhan Software dan Hadware ............................
16
3.2.3
Penentuan Data ..........................................................
17
3.2.3.1 Penentuan Atribut ......................................................
17
3.2.3.2Penentuan
Variabel
Dependen
dan
Independen..................................................................
18
3.2.3.3 Pengelompokan Data..................................................
18
3.2.3.4 Penentuan
Sampel
Dengan
Rumus
Slovin.........................................................................
xi
20
3.3
Proses Data Mining.....................................................
3.3.1
Proses Mining Menggunakan Metode Decition
Tree............................................................................
3.3.2 Proses
3.4
BAB IV
Mining
Menggunakan
Metode
20
20
Naive
Bayes.............................................................................
21
Perancangan Sistem.....................................................
22
3.4.1 Perancangan Use Case Diagram...................................
22
3.4.2 Perancangan DFD............................................... .........
23
3.4.2.1 Perancangan DFD Level 0.............................................
23
3.4.2.2 Perancangan DFD Level 1.............................................
23
3.4.2.3 Perancangan DFD Level 2............................................
23
3.4.3 Perancangan Aplikasi.....................................................
24
3.4.3.1 .Halaman Login..............................................................
24
3.4.3.2 Halaman Administrator..................................................
24
3.4.3.3 Halaman Home.................................................... ..........
25
HASIL DAN PEMBAHASAN ..................................... ..........
26
4.1 Hasil Penelitian...................................................................
26
4.1.1 .Data Training....................................................................
26
4.1.2 .Data Testinng....................................................................
26
4.1.3 .Penentuan Sampel............................................................
26
4.2 Analisis Sistem...................................................................
27
4.2.1 .Halaman Login.................................................................
27
4.2.2 .Halaman Administrator...................................................
28
4.2.3 .Halaman Home................................................................
28
4.3
28
Analisa dan Pembahasan................................................
xii
4.3.1 .Hasil Implementasi dengan perhitungan Decision
Tree.................................................................................
28
4.3.1.1 Perhitungan untuk mencari root node ...........................
29
4.3.1.2 Perhitungan untuk mencari internal node .....................
35
4.3.1.3 Menentukan
internal
node
pada
berat
badan
10