Analisa Performa Algoritma C4.5 dalam Mendeteksi Tuberculosis pada Fitur GLCM Citra Chest X-Ray

Tuberculosis (TB) merupakan penyakit infeksi saluran pernapasan yang umumnya menyerang paru-paru. Indonesia memiliki permasalahan underreporting dan underdiagnosis kasus TB. Chest x-ray (CXR) salah satu sarana utama dalam pendeteksian TB pada CXR sensitifitas tinggi mendeteksi abnormalitas paru-paru menjadi ciri-ciri penderita pasien tidak menunjukkan gejala Pendeteksian dapat dibantu dengan menggunakan Computer Aided Diagnosis (CAD) machine learning. Penelitian ini menganalisa performa algoritma C4.5 fitur GLCM citra CXR. Algoritma mengklasifikasi diuji metode cross validation 2-fold, 3-fold, 4-fold 5-fold. penelitian tertinggi uji 5-fold akurasi sebesar 78,09%, 80,52% spesifisitas 75,62%. mampu mengenali berlabel lebih baik, hal dibuktikan nilai besar dibandingkan spesifisitas.