Analisis Data Mining Klasifikasi Dengan Algoritma Decision Tree Untuk Memprediksi Risiko Penyakit Jantung Pada Penderita Covid-19

Data mining dapat dilakukan untuk membantu manusia dalam berbagai hal. Penggunaan data mining dapat memberikan keunggulan yang sangat signifikan dalam bidang apa pun karena dapat menghasilkan pengetahuan baru berdasarkan data fakta yang ada, termasuk dalam bidang kesehatan. Penelitian terbaru mengemukakan bahwa penderita COVID-19 memiliki risiko terkena penyakit Jantung yang tinggi. Namun belum diketahui penyebab pastinya disebabkan oleh unsur yang mana yang paling mempengaruhi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah model dalam data mining menggunakan teknik klasifikasi dengan metode decision tree untuk melakukan prediksi apakah penderita COVID-19 akan memiliki risiko penyakit Jantung atau tidak, serta untuk mengetahui atribut mana yang paling berpengaruh dalam penentuan keputusan bahwa penderita COVID-19 berisiko terkena penyakit Jantung atau tidak. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan pengembangan model menggunakan teknik data mining klasifikasi menggunakan algoritma decision tree. Hasil menunjukkan bahwa model yang dihasilkan dari data mining klasifikasi menggunakan decision tree menghasilkan model yang memiliki nilai evaluasi Akurasi sebesar 97.52%, Presisi sebesar 97.12%, Sensitivity sebesar 98.06%, dan Spesifisitas sebesar 96.97%. Model juga menghasilkan pengetahuan atribut yang paling berpengaruh sampai ke yang kurang berpengaruh dalam penelitian ini.