Klasifikasi Dini Penyakit Alzheimer Menggunakan Algoritma ID3

Abstract

Alzheimer merupakan salah satu jenis demensia paling umum yang berdampak pada kemampuan kognitif, ingatan, dan perilaku penderitanya. Deteksi sejak dini menjadi krusial agar penanganan dapat dilakukan lebih cepat dan progresivitas penyakit dapat diperlambat. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) sebagai metode klasifikasi untuk mendeteksi Alzheimer. Eksperimen dilakukan melalui dua pendekatan, yaitu (1) perhitungan manual dengan 160 data latih dan 40 data uji, serta (2) implementasi otomatis berbasis Python dengan pustaka Scikit-Learn menggunakan pembagian data 80% latih dan 20% uji. Hasil pengujian manual menunjukkan akurasi 65%, precision 60%, dan recall 67% dengan atribut Age sebagai akar pohon keputusan. Sedangkan implementasi Python menghasilkan akurasi 65%, precision untuk kelas “Terdeteksi” sebesar 64%, recall 70%, dan f1-score 0,67, dengan akar pohon yang sama. Secara keseluruhan, algoritma ID3 terbukti mampu membentuk model klasifikasi yang mudah dipahami dan divisualisasikan, serta memiliki potensi untuk mendukung sistem pendukung keputusan pada deteksi dini Alzheimer, khususnya di layanan kesehatan primer.