Vol. 20, No. 3, May 2024, pp. 693-709 DOI: 10.20956/j.v20i3.34293

## Classification Of Factors Influencing Diabetes Mellitus Type II By Using Multivariate Adaptive Regression Spline At Rantau Prapat Regional Hospital
Klasifikasi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Diabetes Melitus Tipe II Dengan Menerapkan Multivariate Adaptive Regression Spline Pada RSUD Rantau Prapat
Widya Panjaitan 1) , Hendra Cipta 2)
* Department of Mathmatics, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan
Email : widya0703203016@uinsu.ac.id 1) , hendracipta@uinsu.ac.id 2
Received: 26 March 2024 , revised: 28 April 2024 , accepted: 29 April 2024

## Abstract
Diabetes Mellitus is a  metabolic disease caused by increased levels of  glucose or blood sugar. Diabetes  Mellitus  is  divided  into  three  different  types:  type  I  diabetes,  type  II  diabetes,  and gestational diabetes or diabetes during pregnancy.  Type 2 diabetes mellitus affects 90–95% of diabetics.  The aim of this research is to identify related factors that influence Type II Diabetes Mellitus by applying the Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) Method. The model with  the  lowest  Generalized  Cross-Validation  (GCV)  score  among  the  models  constructed  is considered  the  best  model.  The  research  findings  show  that  BF=10,  MI=3,  and  MO=0  are  the optimal  parameter  combinations  for  the  MARS  model  with  a  GCV  value  of  0,09582998  . According  to  research  using  MARS,  the  predictor  variables  with  an  89.33%  classification accuracy that affect the blood glucose levels of Type II Diabetes Mellitus patients include Age (X 1 ), Gender (X 2 ), Blood Pressure (X 3 ), and Comorbidities (X 5 ). Keywords: Diabetes Melitus Type II, GCV, MARS

## Abstrak
Diabetes  Melitus  adalah    suatu    penyakit    metabolik    yang  diakibatkan    oleh    meningkatnya kadar  glukosa  atau  gula darah.  Diabetes Melitus terbagi dalam tiga tipe berbeda: diabetes tipe I, diabetes tipe  1I, dan  diabetes gestasional  atau diabetes selama  kehamilan.   Diabetes  Melitus tipe  II  mempengaruhi  90–95%  penderita  diabetes.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  faktor-faktor  terkait  yang  mempengaruhi  Diabetes  Melitus  Tipe  II  dengan menerapkan  Metode  Multivariate  Adaptive  Regression  Spline  (MARS).    Model  dengan  nilai GCV terendah atau terkecil diantara model yang dibangun merupakan model terbaik.   Temuan

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Widya Panjaitan, Hendra Cipta
penelitian  menunjukkan  bahwa  BF=10,  MI=3,  dan  MO=0  merupakan  kombinasi  parameter yang  optimal  untuk  model  MARS  dengan  nilai  GCV  sebesar  0,09582998.  Berdasarkan penelitian  menggunakan  MARS,  variabel  prediktor  dengan  akurasi  klasifikasi  89,33%  yang mempengaruhi kadar glukosa darah pasien Diabetes Melitus Tipe II antara lain Usia (X 1 ), Jenis Kelamin (X 2 ), Tekanan Darah (X 3 ), dan Penyakit Penyerta (X 5 ). Kata kunci: Diabetes Melitus Tipe II, GCV, MARS

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Diabetes Melitus adalah  suatu  penyakit  metabolik  yang diakibatkan  oleh  meningkatnya kadar  glukosa  atau  gula darah.  Gula darah sangat penting untuk kesehatan secara keseluruhan karena berfungsi sebagai sumber energi utama sel dan jaringan [2].  Ada tiga jenis diabetes yaitu Diabetes Tipe I, Diabetes Tipe II dan Diabetes Gestasional (Diabetes saat hamil), sekitar 90-95% penderita  diabetes  menderita  Diabetes Tipe  II.  Organisasi Kesehatan  Dunia  melaporkan  bahwa diabetes  melitus  tipe  II  adalah  jenis  diabetes  yang  paling  sering  terjadi  dan  prevalensinya meningkat tajam di negara-negara berpenghasilan rendah [3].
Diabetes Melitus tipe II adalah keadaan darurat kesehatan global yang menimbulkan bahaya bagi kesehatan masyarakat.  Sekitar 1 dari 11 orang dewasa di seluruh dunia menderita diabetes tipe II, dan 75% penderita diabetes berada di negara berkembang.  Resistensi insulin pada organ dan  kekurangan  insulin  relatif  yang  disebabkan  oleh  kegagalan  sel  beta  pankreas  menentukan diabetes melitus tipe II [5].  Menghindari faktor risiko yang dapat dimodifikasi akan membantu mencegah  kasus  diabetes  tipe  II,  seperti  fokus  menjaga  keseimbangan  energi  dengan  aktivitas fisik teratur, mengonsumsi makanan seimbang, dan menjaga berat badan sehat [16] .
Klasifikasi  terhadap  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  Diabetes  Melitus  Tipe  II menjadi  objek  yang  perlu  untuk  diteliti  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi.  Dalam perkembangan  ilmu  statistik,  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  cukup  dikenal  adalah  metode Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). MARS merupakan sebuah teknik pemodelan regresi  multivariat  non-parametrik,  yang  ditemukan  pada  tahun  1988  dan  pertama  kali dipresentasikan  pada  tahun  1991.  Metode  MARS  adalah teknik  pemodelan  yang  menggunakan perpaduan  antara  spline  dan Partisi  Rekursif    Regresi (RPR)  untuk  mengatasi  masalah  regresi dan  klasifikasi  [12].  Beberapa  keunggulan  metode  MARS  antara  lain  dapat  mengestimasi permasalahan data berdimensi tinggi dan mempunyai tingkat keakuratan klasifikasi yang tinggi karena menghasilkan prediksi variabel respon yang akurat [13].
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  peneliti  melakukan  penelitian  untuk  melihat  faktor-faktor yang  berpengaruh  terhadap  Diabetes  Melitus  Tipe  II  di  Rumah  Sakit  Umum  Daerah  Rantau Prapat. Penggunaan Metode Multivariat Adaptive Regression Spline (MARS) akan mendapatkan faktor yang paling signifikan berpengaruh terhadap penderita Diabetes Melitus tipe II.

## 1.2 Multivariate Adaptive Regression Spline
Suatu  metode  yang  dapat  mengotomatiskan  pembangunan  model-model  prediktif  akurat untuk  variabel-variabel  dependen  yang  kontinu  dan  biner  diperkenalkan  pada  tahun  1991  oleh ahli  statistik  terkemuka  yang  merupakan  salah  satu  pengembang  CART  yaitu  Jerome  H. Friedman,  metode  ini  dikenal  dengan Multivariate  Adaptive  Regression  Spline (MARS)  [8]. Pada  saat  menerapkan  model  MARS  ada  beberapa  faktor  yang  perlu  dipertimbangkan diantaranya:

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Widya Panjaitan, Hendra Cipta
a. Knot,  Banyaknya  minimum  observasi  (MO)  yang  memisahkan  simpul  adalah  1,  2,  dan  3 pengamatan.
b. Friedman  merekomendasikan  fungsi  basis  (BF)  maksimum  dua  hingga  empat  kali  jumlah variabel independen.
c. Interaksi (MI), 1, 2 dan 3 interaksi adalah jumlah maksimum yang diperbolehkan.
Model  MARS  merupakan  hasil  modifikasi  model Regresi  Partisi  Rekursif (RPR)  dengan menggunakan  kombinasi  spline  Friedman  (1991)  [9].  Model  MARS  dapat  ditunjukkan  pada persamaan berikut:
    0 ( ) 1 1 ˆ K m M m k m v k m k m m k f x a a S x t     
         (1.1)
Keterangan:
ˆ ( ) f x : variabel respon
0 a : fungsi basis balik
m a : koefisien dari fungsi basis ke-m
M
: maksimum fungsi basis
m K : derajat interaksi
k m S : nilainya 1 ( , ) v k m x : peubah independen
k m t : nilai knot dari peubah independen
Berikut ini adalah cara lain untuk menyatakan persamaan MARS dalam bentuk matriks:
y B     (1.2)
Pada  persamaan  (1.2)  di  atas,  y  merupakan  vektor  variable  respon  yang  berukuran   n × 1 ,  B merupakan  matrik  basis  fungsi  yang  berukuran     n × M + 1 ,  merupakan  vektor  koefisien regresi yang berukuran     M + 1 × 1 , dan  merupakan vektor error yang berukuran   n × 1 yang diasumsikan saling bebas.
Keterangan:
 
 
 
1 2 0 1 1 2 , , , , , , , , , T n T n T n y y y y a a a
d a n      



## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Widya Panjaitan, Hendra Cipta
                        1 1 1 1 1 1 1 , 1 1 , 1 1 2 1 1 1 , 2 1 , 1 1 1 1 1 , 1 , 1 1 1 1 1 m K K m m k m k m m m k k K K m m k m k m m m k k K K n m m k m k m m n m k k S x t S x t S x t S x t B S x t S x t       
                                                          

## 
Model dengan nilai Generalized Cross Validation (GCV) terendah atau terkecil diantara model yang dibangun merupakan model terbaik.  Friedman dan Silverman (1989) mendefinisikan nilai GCV pada persamaan (1.3).
      2 1 2 2 1 ˆ , ( ) ˆ ˆ 1 1 n i M i i y f x
A S R n G C V M
C M C M
n n                            

(1.3)
Keterangan:
i y : variabel respon
  ˆ , M i f x 
: Nilai taksiran variabel respon M fungsi basis
: Banyaknya pengamatan
ˆ C (M ) :   C M + d M
C (M ) : banyaknya parameter pada model
: Nilai terbaik ketika fungsi basis mencapai optimal M
: Jumlah basis fungsi yang ditentukan pada tahap forward

## 1.3 Uji Signifikansi Model MARS
Secara  parsial  atau  simultan,  parameter  model  diuji  signifikansinya.  Uji  simultan  didasarkan pada hipotesis sebagai berikut:
(model tidak signifikan) (model signifikan) Dengan taraf signifikansi 5 %   dan Uji F statistik yang digunakan ialah sebagai berikut:
      1 2 2 1 , 2 1 ˆ ˆ 1 n i h i t u n g v v n i y i y M F F y i y n M          
(1.4)
Yang mana adalah banyak amatan = dan = − − 1 dan  merupakan derajat bebas. ditolak jika nilai statistik uji-F
.
Uji parsial didasarkan pada hipotesis sebagai berikut:
0 : 0 m H   (koefisien m  tidak berpengaruh terhadap model)

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Widya Panjaitan, Hendra Cipta
1 : 0 m
H   , dimana m=1,2,…,M (koefisien m  berpengaruh terhadap model)
Dengan taraf signifikansi 5 %   dan uji statistik yang digunakan ialah uji-t:
  ˆ ˆ h itu n g e r r o r m t s m    (1.5)
Tolak 0 H jika  nilai  statistik  uji-t  (| |)  ≥
,  fungsi  basis  secara  signifikan memengaruhi peubah respon.

## 1.4 Ketepatan Klasifikasi MARS
Evaluasi  prosedur  klasifikasi  adalah  suatu  evaluasi  yang  melihat  peluang  kesalahan  klasifikasi yang dilakukan oleh suatu fungsi klasifikasi.  Ukuran yang dipakai adalah Apparent Error Rate (APER). Nilai APER dapat dihitung berdasarkan persamaan berikut.
1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 0 0 % n n A P E R
n n n n  
    (1.6)
Keterangan:
1 1 n :jumlah subjek dari tepat diklasifikasikan sebagai kelompok 1
1 2 n : jumlah subjek dari salah diklasifikasikan sebagai kelompok 2
2 1 n : jumlah subjek dari salah diklasifikasikan sebagai kelompok 1
2 2 n : jumlah subjek dari tepat diklasifikasikan sebagai kelompok 2
Statistik  uji Press's  Q digunakan  untuk  menilai  konsistensi  dan  stabilitas  klasifikasi.    Untuk mengevaluasi  tingkat  akurasi  klasifikasi  dengan  jumlah  observasi  dan  kelompok,  digunakan statistik uji Press's Q .  Hipotesis berikut menjadi dasar statistik uji Q Press : H 0 :  Klasifikasi ini belum diyakini stabil dan konsisten secara statistik. H 1 : Klasifikasi dianggap dapat diandalkan dan stabil secara statistik.
      2 P r e s s 'Q = N 1 N n K K   (1.7)
Keterangan: N = jumlah total sampel n = jumlah individu yang tepat diklasifikasikan K = jumlah kelompok

## 2. METODE PENELITIAN
Rumah Sakit Umum Daerah Rantau Prapat yang terletak di Jalan Ki Hajar Dewantara No. 129 merupakan lokasi penelitian. Data yang digunakan dalam penelitian ini ialah data sekunder yaitu berupa  rekam  medis  dari  150  penderita  diabetes  melitus  tipe  II  yang  dirawat  di  RSUD  Rantau Prapat antara Januari 2023 hingga Desember 2023.  Kadar glukosa darah penderita diabetes tipe II  menjadi  variabel  respon  (Y)  dalam  penelitian  ini,  kadar  glukosa  139  mg/dL  dianggap normal  dan  diberi  kode  0,  sedangkan  kadar  glukosa  139  mg/dL  dianggap  tinggi  dan  diberi kode 1. Variabel prediktor yang akan digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 3.1.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Widya Panjaitan, Hendra Cipta
Tabel 3.1. Variabel Prediktor (X) Variabel Nama variabel Keterangan Usia 0:  40 tahun 1: 41-55 tahun 2: 56-70 tahun 4:  71 tahun Jenis kelamin 0: laki-laki 1: perempuan Tekanan darah 0:  130 mmHg 1: > 130 mmHg Golongan darah 0:A 1:B 2:AB 3:O Penyakit penyerta 0: tidak ada 1: ada
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini ialah:
a. Melakukan pengambilan data rekam medis penderita DM Tipe II di RSUD Rantau Prapat.
b. Melakukan deskriptif statistik terhadap data yang diperoleh.
c. Menggabungkan besaran Observasi Minimum (MO),  Interaksi Maksimum (MI), dan Fungsi Basis (BF).
d. Berdasarkan  nilai Generalized  Cross  Validation (GCV)  terendah  yang  dapat  dihasilkan dengan menggabungkan MO, MI, dan BF maka ajan diperoleh model terbaik.
e. Analisis variabel-variabel yang mempengaruhi Diabetes Tipe II pada model MARS optimal.
f. Melakukan uji signifikansi parsial dan simultan untuk model MARS.
g. APER  digunakan  untuk  meelihat  akurasi  model  MARS,  dan  statistik  uji  Press'Q  digunakan untuk menentukan stabilitas klasifikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  terhadap  variabel  respon  (Y)  yaitu    kadar  glukosa  darah  penderita  Diabetes Melitus Tipe II dan variabel prediktor (X) yaitu Usia, Jenis Kelamin, Tekanan Darah, Golongan Darah  dan  Penyakit  penyerta.  Analisis  deskriptif  dilakukan  guna  mengetahui  karakteristik penderita  pada  setiap  variable  prediktor.  Pada  data  variabel  kontinu,  analisis  statistik  yang dilakukan  ialah  dengan  melihat  nilai  minimum,  nilai  maksimum,  rata-rata  dan  standar  deviasi. Sedangkan  diagram  batang  digunakan  untuk  melakukan  statistik  deskriptif  pada  data  yang bersifat kategorik.
3.1.1 Karakteristik Usia (X 1 )

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Widya Panjaitan, Hendra Cipta
Tabel 3.2. Usia Penderita DM Tipe II Variabel Rata- rata Varians Minimum Maximum usia 56,740 73,536 36,000 78,000
Tabel  3.2  menunjukkan  karakteristik  pada  variabel  usia  penderita  (X 1 )  dimana  rata-rata  usia penderita DM Tipe II di RSUD Rantau Utara adalah 56,74 tahun, dengan usia minimal 36 tahun dan  usia  maksimal  78  tahun.    Sehingga,  nilai  variansnya  sebesar  73,536  menunjukkan  angka yang sangat tinggi.
3.1.2 Karakteristik Jenis Kelamin (X 2 )
Gambar 3.1. Diagram Jenis Kelamin   2 X terhadap Kadar Glukosa Darah (Y)
Gambar  3.1  menunjukkan  statistik  deskriptif  mengenai  variabel  prediktor  Jenis  Kelamin  (X 2 ) Penderita Mellitus Tipe II di RSUD Rantau Prapat. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada tabulasi antara  Jenis  kelamin  dan  Kadar  glukosa  penderita  Diabetes  Melitus  Tipe  II  pada  Tabel  3.3 berikut:
Tabel 3.3. Tabulasi Jenis Kelamin (X 2 ) dan kadar glukosa darah (Y)
Tabel 3.3 menunjukkan hubungan antara jenis kelamin (X 2 ) dan kadar glukosa darah (Y).  Dari 92 pasien dengan jenis kelamin perempuan, 81 diantaranya memiliki kadar glukosa tinggi dan 11 lainnya  memiliki  kadar  glukosa  normal.  Sedangkan  58  penderita  lainnya  dengan  jenis  kelamin laki-laki,  6  diantaranya  memilliki  dadar  glukosa  normal  dan  52  lainnya  dengan  kadar  glukosa tinggi.
3.1.3 Karakteristik Tekanan Darah (X 3 )
Tabel 3.4. Tekanan Darah Penderita DM Tipe II
11 6 81 52 0 20 40 60 80 100 perempuan laki-laki normal tinggi
DM II Perempuan Laki-Laki Jumlah Normal 11 6 17 Tinggi 81 52 133 Jumlah 92 58 150

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Widya Panjaitan, Hendra Cipta
Variabel Rata- rata Varians Minimum Maximum t.darah_1  139,99 611,33 90,00 209,00
Tabel  3.4  menunjukkan  karakteristik  pada  variabel  Tekanan  Darah  (X 3 )  penderita    Diabetets Melitus Tipe  II  pada  RSUD  Rantau  Prapat.  Diperoleh  bahwa  rata-rata  tekanan  darah  penderita Diabetes Melitus Tipe  II  ialah sebesar  139,99,  dengan  tekanan  darah  minimum  sebesar  90  dan tekanan darah maksimum  sebesar 209, sehingga nilai varians pada tekanan darah yaitu sebesar 611,33.
3.1.4 Karakteristik Golongan Darah (X 4 )
Gambar 3.2. Golongan Darah Penderita DM Tipe II
Pada gambar 3.2. menunjukkan bahwa variabel prediktor golongan darah (X 4 )  penderita Melitus Tipe  II  pada  RSUD  Rantau  Prapat,  dengan    golongan  darah  A  sebanyak  41  penderita  atau sebesar 27,33%, golongan darah B sebanyak 37 penderita atau sebesar 24,66%, golongan darah O  sebanyak  44  penderita  atau  sebesar  29,33%  dan  untuk  golongan  darah  AB  sebanyak  28 penderita atau sebesar 23,33%. Tabulasi antara gokongan darah penderita Diabetes Melitus Tipe II dengan kadar glukosa penderita dapat dilihat pada tabel 3.5 berikut:
Tabel 3.5. Tabulasi Golongan (X 4 ) Darah dan Kadar Glukosa Darah (Y)
DM II A B O AB Jumlah Normal 5 4 6 2 17 Tinggi 36 33 38 26 133 Jumlah 41 37 44 28 150
Hubungan  yang  ditabulasikan  antara  golongan  darah  (X 4 )  dan  kadar  glukosa  darah  (Y) ditampilkan  pada  Tabel  3.5.    Dari  150  penderita  133  diantaranya  memiliki  gula  darah  tinggi, sedangkan  17  penderita  lainnya  memiliki  gula  darah  normal.    Di  antara  pasien  dengan  kadar glukosa normal, 5 bergolongan darah A, 4 bergolongan darah B, 6 bergolongan darah O, dan 2 lagi  bergolongan  darah  AB.    Sedangkan  dengan  kadar  glukosa  tinggi  diantaranya,  36  orang bergolongan  darah  A,  33  orang  bergolongan  darah  B,  38  orang  bergolongan  darah  O,  dan  26 orang bergolongan darah.
3.1.5 Karakteristik Penyakit penyerta (X 5 )
41 37 44 28 0 10 20 30 40 50 A B O AB

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Widya Panjaitan, Hendra Cipta
Gambar 3.3. Penyakit Penyerta Penderita DM Tipe II Pada  gambar  3.3.  menunjukkan  statistik  deksriptif  mengenai  variabel prediktor  penyakit penyerta (X 5 )  penderita  Diabetes  Melitus Tipe  II  pada  RSUD  Rantau  Prapat.  Penderita  dengan adanya  penyakit  penyerta  terdapat  sebanyak  92  penderita  atau  sebesar  61,33%,  sedangkan penderita tidak ada penyakit penyerta sebanyak 58 penderita atau sebesar 38,66%. Berikut tabel hubungan antara kadar glukosa penderita dan penyakit penyerta.
Tabel 3.6. Tabulasi Penyakit Penyerta (X 5 ) dan Kadar Glukosa Darah (Y)
Berdasarkan tabel 3.6 dapat diketahui bahwa dari 17 penderita Diabetes Melitus Tipe II dengan kadar  glukosa  normal,  9  diantaranya  memiliki  penyakit  penyerta  dan  8  penderita  lainnya  tidak memiliki  penyakit  penyerta.  Sedangkan  133  penderita  Diabetes  Melitus  Tipe  II  dengan  kadar glukosa  tinggi,  83  diantaranya  memiliki  penyakit  penyerta  dan  50  lainnya  tidak  memiliki penyakit penyerta.

## 3.2 Pemodelan MARS
Sampel rekam medis RSUD Rantau Prapat sebanyak 150 pasien Diabetes Melitus Tipe II akan digunakan untuk menerapkan model Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) terhadap faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kadar  glukosa  pada  pasien  penyakit  tersebut.    Dengan menggunakan  model  MARS,  peneliti  ingin  memastikan  bagaimana  hubungan  kadar  glukosa pasien  Diabetes  Mellitus  Tipe  II  dengan  variabel  yang  mempengaruhinya.  Variabel  prediktor yang akan digunakan yaitu Usia (X 1 ), Jenis Kelamin (X 2 ), Tekanan Darah (X 3 ), Golongan Darah (X 4 ) dan Penyakit penyerta (X 5 ).
Pada penelitian ini, model terbaik ialah ketika menghasilkan nilai Generalized Cross Validation (GCV  terkecil).  Nilai  GCV  dapat  diperoleh  dengan  menggabungkan Basis  Function (BF), Minimum  Interaction  (MI),  dan Maximum  Observation (MO)  dengan  menggunakan trial  and error untuk  membentuk  model  MARS.  Fungsi  Basis  yang  akan  digunakan  ialah  dua  sampai empat kali dari variabel prediktor, yaitu 10, 15 dan 20. Minimum Interaksi yang akan digunakan dalam  penelitian  ialah  1,  2  dan  3  sedangkan  untuk  Maksimum  observasi  ialah  0,  1,  2,  dan  3. Model  optimal  yang  digunakan  pada  model  MARS  adalah  model  yang  memiliki  nilai  GCV terendah.  Tabel  3.7  di  bawah  ini  menampilkan  hasil  gabungan  nilai  BF,  MI,  dan  MO  beserta nilai GCV.
92 58 0 50 100 Ada TidakAda Total DM II
Ada Tidak ada Jumlah Normal 9 8 17 Tinggi 83 50 133 Jumlah 92 58 150

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Widya Panjaitan, Hendra Cipta
Tabel 3.7. Kombinasi nilai BF, MI dan MO No BF MI MO GCV RS 1 10 1 0 0.09633995 0.07925256 2 10 1 1 0.09633995 0.07925256 3 10 1 2 0.09633995 0.07925256 4 10 1 3 0.09633995 0.07925256 5 10 2 0 0.09622093 0.11754215 6 10 2 1 0.09622093 0.11754215 7 10 2 2 0.09622093 0.11754215 8 10 2 3 0.09622093 0.11754215 9 10 3 0 0.09458021 0.13258947 10 10 3 1 0.09458021 0.13258947 11 10 3 2 0.09458021 0.13258947 12 10 3 3 0.09458021 0.13258947 13 15 1 0 0.09633995 0.07925256 14 15 1 1 0.09633995 0.07925256 15 15 1 2 0.09633995 0.07925256 16 15 1 3 0.09633995 0.07925256 17 15 2 0 0.09622093 0.11754215 18 15 2 1 0.09622093 0.11754215 19 15 2 2 0.09622093 0.11754215 20 15 2 3 0.09622093 0.11754215 21 15 3 0 0.09458021 0.13258947 22 15 3 1 0.09458021 0.13258947 23 15 3 2 0.09458021 0.13258947 24 15 3 3 0.09458021 0.13258947 25 20 1 0 0.09633995 0.07925256 26 20 1 1 0.09633995 0.07925256 27 20 1 2 0.09633995 0.07925256 28 20 1 3 0.09633995 0.07925256 29 20 2 0 0.09622093 0.11754215 30 20 2 1 0.09622093 0.11754215 31 20 2 2 0.09622093 0.11754215 32 20 2 3 0.09622093 0.11754215 33 20 3 0 0.09458021 0.13258947 34 20 3 1 0.09458021 0.13258947 35 20 3 2 0.09458021 0.13258947 36 20 3 3 0.09458021 0.13258947
Nilai GCV terkecil dapat digunakan untuk menentukan model MARS yang optimal, jika bernilai sama  maka nilai  RS terbesar yang harus  diperhitungkan.  Kombinasi BF, MI, dan MO terkecil menjadi  faktor pertimbangan  selanjutnya  dalam  pemilihan  pada  model.  Oleh  karena  itu, berdasarkan tabel 3.7 kombinasi pada nomor 11 yang menggabungkan BF=10, MI=3, dan MO=0 merupakan  pemodelan  MARS  terbaik  untuk  diterapkan  dengan  nilai  GCV  sebesar  0,09582998 dan RS sebesar 0,1211276. Sehingga model persamaan yang diperoleh ialah sebagai berikut:
1 2 ˆ 0 , 8 0 0 7 4 2 1 0 ,1 7 0 1 2 9 9 0 , 5 2 4 1 1 8 7 Y B F B F   

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Widya Panjaitan, Hendra Cipta
Dengan:
1 3 2 1 2 5 m a x ( 0 ,  X 2 ) B F X B F X X     
Berdasarkan  model  yang  diperoleh  pada  persamaan  diatas,  selanjutnya  dapat  digunakan  rumus berikut  untuk  mendapatkan  nilai  peluang  pasien  mempunyai  kadar  glukosa  tinggi  (π(x))  dan peluang pasien mempunyai kadar glukosa normal (1 - π(x)):
ˆ ( ) ˆ ( ) ˆ ( ) ˆ ( ) ˆ ( ) 1 ˆ (1 ( ) ) 1 1 f x f x f x f x e x e e x e         Dengan: ˆ ( )
0 , 4 4 6 7 5 3 3 e x p 0 , 8 0 0 7 4 2 1 0 ,1 7 0 1 2 9 9 0 , 5 2 4 1 1 8 7 1, 5 6 3 2 f x e e   


Sehingga:
ˆ ( ) ˆ ( ) 1, 5 6 3 2 ˆ ( ) 0 , 6 0 9 9 1 1, 5 6 3 2 1 ˆ (1 ( ) ) 1 0 , 6 0 9 9 0 , 3 9 0 1 f x f x e x e x    
  
   
Dengan demikian, peluang penderita Diabetes Melitus Tipe II di RSUD Rantau Prapat memiliki kadar glukosa darah tinggi adalah 0,6099 sedangkan peluang pasien DM tipe II memiliki kadar glukosa darah normal adalah 0,3901.
Interpretasi dari koefisien model persamaan MARS ialah:
a. 1 3 0 ,1 7 0 1 2 9 9 B F X  
( 0 ,8 0 0 7 4 2 1 0 ,1 7 0 1 2 9 9 )
( 0 ,8 0 0 7 4 2 1 0 ,1 7 0 1 2 9 9 )
2 , 6 4 0 2 ˆ ( ) 0 , 7 2 5 2 1
1 2 , 6 4 0 2 ˆ (1 ( ) ) 1 0 , 7 2 5 2 0 , 2 7 4 8 e x e x             
Peluang  penderita  DM  tipe  II  di  RSUD  Rantau  Prapat  dengan  tekanan  darah  diatas  dari  130 (X 3 =1)  memiliki  kadar  glukosa  tinggi  sebesar  0,7252  dan  peluang  untuk  kadar  glukosa  darah normal  sebesar  0,2748 . Koefisien  BF 1 bermakna  akan  mempengaruhi  kadar  glukosa  darah sebesar  0,1701299  jika  memiliki  tekanan  darah  >130,sedangkan  jika  memiliki  tekanan  darah <130 maka koefisien 1 B F tidak bermakna sehingga nilainya adalah 0. sedangkan jika memiliki usia  dibawah  dari  56  tahaun,  dengan  jenis  kelamin  laki-laki  dan  tidak  memiliki  penyakit penyerta maka koefisien BF 1 tidak bermakna sehingga nilainya adalah 0.
b.
2 1 2 5
0 , 5 2 4 1 1 8 7 m a x (0 ,  X 2 ) B F X X     

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Widya Panjaitan, Hendra Cipta
( 0 ,8 0 0 7 4 2 1 0 , 5 2 4 1 1 8 7 ) ( 0 ,8 0 0 7 4 2 1 0 , 5 2 4 1 1 8 7 )
1, 3 1 8 7 ˆ ( ) 0 , 5 6 8 8 1 1 1, 3 1 8 7 ˆ (1 ( ) ) 1 0 , 5 6 8 8 0 , 4 3 2 1 e x e x             
Peluang  penderita  DM  tipe  II  di  RSUD  Rantau  Prapat  dengan  usia  56-70  atau    (X 1 >  2), jenis kelamin perempuan (X 2 = 1) dan dengan ada penyakit penyerta (X 5 = 1) memiliki kadar glukosa tinggi sebesar 0,5688 dan peluang untuk kadar glukosa darah normal sebesar 0,4321. Koefisien BF 2 bermakna  akan  mempengaruhi  kadar  glukosa  darah  sebesar  0,5241187  jika  memiliki  usia 56-70  dengan  jenis  kelamin  perempuan  dan  memiliki  penyakit  penyerta.  Sedangkan  jika memiliki usia dibawah dari 56 tahun dengan jenis kelamin laki-laki dan tidak memiliki penyakit penyerta maka koefisien BF 2 tidak bermakna sehingga nilainya adalah 0.

## 3.3 Uji Signifikansi Model MARS
Untuk  mengetahui  model  yang  dikembangkan  sudah  sesuai  maka  dilakukan  uji  signifikansi model  MARS.    Uji  simultan  dan  uji  parsial  dapat  digunakan  untuk  melakukan  uji  signifikansi parameter model MARS.
Uji simultan parameter model MARS didasarkan pada hipotesis berikut:
0 1 2 1 m H :α = α = 0    ( m o d e l t i d a k  s i g n i f i k a n ) H :α ¹ 0 ; m = 1 ,2    ( m o d e l s i g n i f i k a n )
Statistik uji F sebesar 3,537 dari hasil pengolahan MARS dan statistik 0 , 0 5 ( 2 ,1 4 7 ) 3, 0 5 7 U ji F F   
, maka tolak 0 H yang berarti bahwa minimal ada satu 0 m   Dengan demikian, model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi kadar glukosa darah pada pasien Diabetes Melitus Tipe II di RSUD Rantau Prapat dan signifikan pada tingkat signifikansi 0,05.
Uji Parsial parameter model MARS didasarkan pada hipotesis berikut:
0 1 : 0
H : 0 ; 1, 2 m m H m     
Berdasarkan hasil Pengolahan MARS, diperolah bahwa nilai dari t hit pada BF 1 ialah 20,567 dan pada BF 2 ialah sebesar 10,978. Statistik uji-t yang diperolah pada seluruh parameter BF memiliki nilai   0 , 0 2 5 1 4 8 2 , 2 6 4 4 3 5 h i t i u n g t t   ,  Sehingga  tolak 0 H menunjukkan  bahwa  model  tersebut  sig signifikan  pada  tingkat  signifikansi  0,05  sehingga  memungkinkan  RSUD  Rantau  Prapat memanfaatkan model tersebut untuk mensimulasikan kadar glukosa darah pada pasien Diabetes Mellitus Tipe II.

## 3.4 Ketepatan Model MARS
Tingkat kesalahan klasifikasi yang rendah menunjukkan metode klasifikasi yang baik.  Jika nilai prediksi  model  MARS  kurang  dari  0,6099,  maka  diprediksi  penderita  dengan  kadar  glukosa normal  (0).    Sebaliknya,  prediksi  penderita  dengan  kadar  glukosa  darah  tinggi  (1)  adalah  bila nilai prediksinya melebihi 0,6099.
Tabel 3.8. Hasil prediksi klasifikasian dengan model MARS
No Hasil Prediksi Data Prediksi Data Aktual No Hasil Prediksi Data Prediksi Data Aktual 1 0.9708720             1 1 76 0.8007421 1 1

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Widya Panjaitan, Hendra Cipta
2 0.8007421             1 1 77 0.8007421 1 1 3 0.4467532             0 0 78 0.9708720 1 1 4 0.8007421             1 1 79 0.9708720 1 1 5 0.9708720             1 1 80 0.8007421 1 1 6 0.9708720             1 1 81 0.8007421 1 1 7 0.8007421             1 1 82 0.9708720 1 1 8 0.8007421             1 0 83 0.9708720 1 1 9 0.9708720             1 1 84 0.8007421 1 1 10 0.8007421             1 1 85 0.8007421 1 1 11 0.9708720             1 1 86 0.9708720 1 1 12 0.2766234             0 0 87 0.9708720 1 1 13 0.8007421             1 1 88 0.9708720 1 1 14 0.2766234             0 1 89 0.9708720 1 1 15 0.9708720             1 1 90 0.9708720 1 1 16 0.8007421             1 1 91 0.8007421 1 1 17 0.9708720             1 1 92 0.9708720 1 1 18 0.9708720             1 1 93 0.8007421 1 1 19 0.9708720             1 1 94 0.8007421 1 0 20 0.8007421             1 1 95 0.9708720 1 1 21 0.8007421             1 1 96 0.8007421 1 0 22 0.8007421             1 1 97 0.9708720 1 1 23 0.9708720             1 1 98 0.8007421 1 0 24 0.9708720             1 1 99 0.9708720 1 1 25 0.8007421             1 1 100   0.8007421 1 0 26 0.9708720             1 1 101   0.9708720 1 1 27 0.9708720             1 1 102   0.8007421 1 0 28 0.9708720             1 1 103   0.9708720 1 1 29 0.9708720             1 1 104   0.8007421 1 1 30 0.8007421             1 1 105   0.9708720 1 1 31 0.8007421             1 1 106   0.9708720 1 1 32 0.9708720             1 1 107   0.9708720 1 1 33 0.8007421             1 1 108   0.8007421 1 1 34 0.8007421             1 1 109   0.8007421 1 0 35 0.9708720             1 1 110   0.8007421 1 0 36 0.9708720             1 1 111   0.9708720 1 1 37 0.9708720             1 1 112   0.9708720 1 1 38 0.8007421             1 1 113   0.9708720 1 1 39 0.8007421             1 1 114   0.9708720 1 1

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Widya Panjaitan, Hendra Cipta
40 0.9708720             1 1 115   0.9708720 1 1 41 0.9708720             1 1 116   0.9708720 1 1 42 0.8007421             1 1 117   0.8007421 1 0 43 0.8007421             1 1 118   0.9708720 1 1 44 0.8007421             1 1 119   0.9708720 1 1 45 0.9708720             1 0 120   0.9708720 1 1 46 0.9708720             1 1 121   0.8007421 1 1 47 0.9708720             1 0 122   0.9708720 1 1 48 0.9708720             1 1 123   0.8007421 1 0 49 0.9708720             1 1 124   0.9708720 1 1 50 0.8007421             1 1 125   0.9708720 1 1 51 0.9708720             1 1 126   0.9708720 1 1 52 0.8007421             1 1 127   0.9708720 1 1 53 0.8007421             1 1 128   0.9708720 1 1 54 0.8007421             1 1 129   0.9708720 1 1 55 0.8007421             1 1 130   0.8007421 1 0 56 0.8007421             1 1 131   0.8007421 1 1 57 0.9708720             1 1 132   0.9708720 1 1 58 0.9708720             1 1 133   0.9708720 1 1 59 0.8007421             1 1 134   0.9708720 1 1 60 0.8007421             1 1 135   0.9708720 1 1 61 0.8007421             1 1 136   0.8007421 1 1 62 0.9708720             1 1 137   0.9708720 1 1 63 0.8007421             1 1 138   0.8007421 1 1 64 0.9708720             1 1 139   0.8007421 1 1 65 0.9708720             1 1 140   0.9708720 1 1 66 0.8007421             1 1 141   0.8007421 1 1 67 0.9708720             1 1 142   0.8007421 1 1 68 0.8007421             1 1 143   0.9708720 1 1 69 0.8007421             1 1 144   0.8007421 1 0 70 0.9708720             1 1 145   0.9708720 1 1 71 0.9708720             1 1 146   0.8007421 1 0 72 0.9708720             1 1 147   0.9708720 1 1 73 0.9708720             1 1 148   0.9708720 1 1 74 0.9708720             1 1 149   0.9708720 1 1 75 0.9708720             1 1 150   0.8007421 1 1
Tabel  3.8  menunjukkan  bahwa  terdapat  beberapa  data  yang  tidak  tepat  diklasifikasikan  oleh model MARS yang dibentuk. Seperti data ke-8 terlihat bahwa kadar glukosa penderita Diabetes

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Widya Panjaitan, Hendra Cipta
Melitus  Tipe  II  pada  data  aktual  adalah  normal  (0)  tetapi  pada  data  prediksi  model  MARS mengkalsifikasikannya sebagai kadar glukosa tinggi (1). Uji hasil klasifikasi berdasarkan nilai 1- APER  dan  uji  Press'Q  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  hasil  model  MARS  terbaik  yang diperoleh  untuk  mengetahui  kualitas  model.    Tabel  3.9  di  bawah  ini  menunjukkan  keakuratan klasifikasi menggunakan pemodelan MARS antara data aktual dan hasil prediksi:
Tabel 3.9. Tabulasi data aktual dan prediksi
Data Aktual Data  Prediksi Total Glukosa Normal (0) Glukosa Tinggi (1) Glukosa Normal (0) 2 15 17 Glukosa Tinggi (1) 1 132 133 total 3 147 150
Dapat dilihat dari tabel 3.9 diatas diperoleh bahwa dari  150 penderita DM Tipe II  pada RSUD Rantau Utara terdapat 17 penderita dengan kadar glukosa darah normal dan 15 diantaranya tidak tepat  diklasifikasikan  pada  kelompoknya.  Sedangkan  133  penderita  DM Tipe  II  yang  memiliki kadar  glukosa  tinggi,  1  penderita  tidak  tepat  diklasifikasikan  pada  kelompoknya.  Sehingga besarnya ketepatan klasifikasi dapat dihitungan sebagai berikut:
1 5 1 ( % ) 1 0 0 % 1 5 0
1 0 , 6 7 % A P E R   

## 
Nilai  APER  sebesarr  10,67%  menunjukkan  nilai  kesalahan  dari  klasifikasi.  Dengan  demikian, tingkat akurasi dalam mengklasifikasikan kadar glukosa darah pada pasien diabetes tipe II ialah sebesar  89,33%.    Selanjutnya,  dengan  membandingkan  jumlah  klasifikasi  yang  akurat  dengan jumlah observasi dan kelompok, maka stabilitas dan konsistensi klasifikasi diuji. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
H 0 : klasifikasi kadar glukosa darah penderita DM Tipe II di RSUD Rantau Prapat dianggap tidak stabil dan belum dapat diandalkan secara statistik.
H 1 :  klasifikasi  kadar  glukosa  darah  penderita  DM  Tipe  II  di  RSUD  Rantau  Prapat  dianggap stabil dan dapat diandalkan secara statistik.
Tolak H 0 jika nilai statistik uji Press’s Q > (2 𝑏 =1,)
    2 2 ( ) P r e s s 'Q ( 1)
1 5 0 (1 3 4 2 1 5 0 ( 2 1) 9 2 , 8 3 N n K N K        

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Widya Panjaitan, Hendra Cipta
Statistik  uji  Press’Q 2 (1; 0 , 0 5 ) (9 2 , 8 2 7 ) (3, 8 4 1) X  ,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  H 0 ditolak.  Maka  dari  itu  klasifikasi  kadar  glukosa  darah  penderita  DM  Tipe  II  di  RSUD  Rantau Prapat dianggap stabil dan dapat diandalkan secara statistik.

## 4. KESIMPULAN
Berikut ini dapat diambil kesimpulan dari hasil pengolahan data yang telah dipaparkan: 1. Model  MARS  terbaik  yang  diperoleh  berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi Diabetes Mellitus Tipe II di RSUD Rantau Prapat ialah sebagai berikut:
1 2 ˆ 0 , 8 0 0 7 4 2 1 0 ,1 7 0 1 2 9 9
0 , 5 2 4 1 1 8 7 Y B F B F   
Dengan:
1 3 2 1 2 5 m a x ( 0 ,  X 2 ) B F X B F X X 
   
Kombinasi BF=10, MI=3, dan MO=0 menghasilkan model MARS terbaik yang memiliki nilai R-square sebesar 0.1211276 dan nilai GCV sebesar 0.09582998.
2.  Berdasarkan  model  terbaik  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  MARS,  faktor-faktor  yang mempengaruhi kadar glukosa darah penderita DM Tipe II (Y) yaitu Usia 1 ( ) X Jenis Kelamin 2 ( ) X , Tekanan Darah 3 ( ) X dan Penyakit penyerta 5 ( ) X dengan nilai APER sebesar 10,67% yang mana menunjukkan bahwa 89,33% data tepat diklasifikasikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Anggraini,  R.  F,  2021.  Klasifikasi  Kabupaten  tertinggal  di  Jawa  Timur  dengan  metode multivariate adaptive regression spline (MARS). Fakultas Sains dan Teknologi, Universits Islam Negeri Sunan Ampel, Surabaya.
[2].  Argina,  A.  M,  2020.  Penerapan  Metode  Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor  pada  Dataset Penderita Penyakit Diabetes. Indonesian Journal of Data and Science , Vol. 1, No. 2, 29– 33.
[3].  Budianto, R. E., Linawati, N. M., Arijana, I. G. K. N., Wahyuniari, I. A. I., & Wiryawan, I. G.  N.  S,  2022.  Potensi  Senyawa  Fitokimia  pada  Tumbuhan  dalam  Menurunkan  Kadar Glukosa  Darah  pada  Diabetes  Melitus. Jurnal  Sains  Dan  Kesehatan ,  Vol.  4,  No.  5,  548– 556.
[4].  Darwin,  &  Safarin  Zurimi,  2019.  Analisis  Model  Aplikatif  Multivariate  Adaptive Regression Spline ( MARS) Terhadap Klasifikasi Faktor yang Mempengaruhi Masa Studi Mahasiswa FKIP Universitas Darussalam Ambon. Jurnal Simetrik , Vol. 9, No. 2, 250-255.
[5].  Helmi, H., Aryati, F., & Anggraini, R, 2022. Evaluasi Pengobatan Pasien Diabetes Mellitus Dengan  Hipertensi  Di  RSUD  Abdul  Wahab  Sjahranie  Samarinda. Jurnal  Sains  Dan Kesehatan , Vol. 4, No. 1, 9-12
[6].  Mattalunru,  M.  R.,  Annas,  S.,  &  Aidid,  M.  K,  2022.  Aplikasi  Multivariate  Adaptive Regression Splines (MARS) Untuk Mengetahui Faktor yang Mempengaruhi Curah Hujan di  Kota  Makassar. VARIANSI:  Journal  of  Statistics  and  Its  Application  on  Teaching  and Research , Vol. 4, No. 1, 9-19
[7].  Nariswari,  R.,  &  Rafikasari,  E.  F,  2019.  Perbandingan  Metode  Analisis  Diskriminan, Neural  Network,  Diskriminan  Kernel,  Regresi  Logistic,  Mars  Untuk  Data  Bangkitan (Kombinasi  Varians,  Overlap  Dan  Korelasi). Media  Bina  Ilmiah ,  Vol.  13,  No.  11,  1763-

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Widya Panjaitan, Hendra Cipta
1774.
[8].  Panggabean,  G.  F.,  &  Mansyur,  A,  2023.  Penerapan  Multivariate  Adaptive  Regression Splines pada Laju Produk Domestik Regional Bruto Menurut Lapangan Usaha di Provinsi Sumatera Utara. Jurnal Sains Dan Teknologi , Vol. 2, No. 1, 159-171.
[9].  Prihastuti Yasmirullah, S. D., Otok, B. W., Trijoyo Purnomo, J. D., & Prastyo, D. D, 2021. Modification  of  Multivariate  Adaptive  Regression  Spline  (MARS). Journal  of  Physics: Conference Series ,  Vol. 1863, No. 1, 1-10.
[10]. Putra, R. Y., Roza, A., & Putri, H. M, 2021. Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Splines  Untuk  Memodelkan  Tingkat  Kemiskinan  Di  Provinsi  Sumatera  Barat. MAp (Mathematics and Applications) Journal , Vol. 3, No. 2, 92-98
[11]. Qi,  X.,  Wang,  H.,  Pan,  X.,  Chu,  J.,  &  Chiam,  K,  2021.  Prediction  of  interfaces  of geological  formations  using  the  multivariate  adaptive  regression  spline  method. Underground Space (China) , Vol. 6, No. 3, 252-266.
[12]. Ramadhani,  N.  F.,  Siregar,  K.  N.,  Adrian,  V.,  Sari,  I.  R.,  &  Hikmahrachim,  H.  G,  2022. Hubungan Aktivitas Fisik dengan Diabetes Melitus pada Wanita Usia 20-25 di DKI Jakarta (Analisis Data Posbindu PTM 2019). Jurnal Biostatistik, Kependudukan, Dan Informatika Kesehatan , Vol. 2, No. 2, 72-78
[13]. Risambessy,  S.,  Aulele,  S.  N.,  &  Lembang,  F.  K,  2022.  Misclassification  Analysis  of Elementary  School  Accreditation  Data  in  Ambon  City  Using  Multivariate  Adaptive Regression Spline. Jurnal Matematika, Statistika Dan Komputasi , Vol. 18, No. 3, 394-406.
[14]. Shafana,  N.  R.,  &  Gunawan,  G,  2022.  Analisis  Faktor  yang  Mempengaruhi  Kesadaran Penduduk  dalam  Vaksin  Covid-19  Menggunakan  Metode  Multivariate  Adaptive Regression Spline. Jurnal Riset Matematika , Vol. 1, No. 2, 154-162.
[15]. Tamonob,  O,  2020.  Analisis  Multivariate  Adaptive  Regression  Splines  (MARS)  Untuk Mengklasifikasikan  Status  Desa  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur. Fakultas  Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
[16]. Widiasari, K. R., Wijaya, I. M. K., & Suputra, P. A, 2021. Diabetes Melitus Tipe 2: Faktor Risiko, Diagnosis, Dan Tatalaksana. Ganesha Medicine , Vol. 1, No. 2, 114-120.