Pengaruh Prediksi Missing Value pada Klasifikasi Decision Tree C4.5 - Aji Seto Arifianto; Kursita Dewi Safitri; Khafidurrohman Agustianto; I Gede Wiryawan (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2022)
Pendekatan klasifikasi data bersifat supervised learning menuntut adanya dataset yang lengkap. Permasalahan yang muncul adanya missing value yaitu hilangnya nilai suatu atribut yang diakibatkan kesalahan dalam pengumpulan data, kesalahan saat memasukkan data, dan ketidakmampuan responden untuk memberikan jawaban yang akurat. Penelitian ini melakukan uji coba pengembangan rule decision tree C4.5 untuk data penyakit ginjal kronis. Dataset terdiri dari 400 record, 24 atribut dan 1 kelas target. Karakteristik data yang digunakan meliputi 11 data bertipe numerik dan 14 data bertipe nominal. Jumlah data kelas positif penyakit ginjal kronis 250, sedangkan negatif ginjal kronis 150. Total data yang tidak lengkap (missing value) 1012 records. Perlakuan pertama dibangun rule dengan menghitung entropy dan gain pada 360 data training yang terdapat missing value diperoleh 21 rules. Kemudian pada perlakuan kedua diterapkan prediksi missing value menggunakan rumus mean dan modus sebelum pembetukan rule tree, didapatkan 24 rules. Mengukur akurasi kedua rules tree C4.5 dilakukan menguji 40 data test, hasilnya 90% untuk rule dengan missing value dan 95% untuk dataset yang telah diprediksi nilainya.