, 2019; 12(2): 174-182 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Klasifikasi Diabetes Mellitus Menggunakan Support Vector Machine (Studi Kasus: Puskesmas Modopuro, Mojokerto)
Andharini Dwi Cahyani 1*) , Ari Basuki 2)
1) Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo Madura
2) Teknik Industri, Universitas Trunojoyo Madura
1*) email: andharini.cahyani@trunojoyo.ac.id
DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v12i2.19763

## ABSTRAK
Diabetes Melitus (DM) merupakan salah satu penyakit dimana tubuh seorang pasien tidak dapat mengontrol tingkat konsentrasi  gula  (glukosa).  Ada  beberapa  indikator  kondisi  tubuh  pasien  yang  menunjukkan  adanya  penyakit diabetes.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengelompokan  pasien  DM  dengan  menggunakan  metode  Machine Learning. Algoritma yang digunakan adalah  Support  Vector Machine (SVM)  yang merupakan  metode  klasifikasi supervised learning. SVM bekerja dengan membagi dataset menjadi 2 bagian dengan menggunakan garis linear (hyperplane) yang optimal. Target dari klasifikasi digunakan untuk memprediksi apakah pasien dengan indikator kondisi tubuh tertentu merupakan pasien DM yang terdeteksi atau tidak. Dari data yang diperoleh dari Puskesmas Modopuro,  terdapat  beberapa  missing  value.  Pada  penelitian  ini,  missing  value  diatasi  dengan  cara  melakukan imputasi. Ada 3 kernel yang digunakan pada metode SVM, yaitu linear, polynomial, dan sigmoid. Pengukuran kinerja 3  jenis  kernel  tersebut  akan  menggunakan  5  subset  cross  validation.  Nilai  akurasi  cross  validation  terbaik  yang didapatkan  menggunakan  kernel  linear,  polynomial,  dan  sigmoid  masing-masing  yaitu  62%,  64%,  dan  54%. Berdasarkan hasil pengamatan kernel polynomial mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik dari kernel lainnya. Kata kunci: Diabetes Mellitus, Klasifikasi, Support Vector Machine

## Diabetes Mellitus Classification Using Support Vector Machine (Case Study: Puskesmas Modopuro, Mojekerto)

## ABSTRACT
Diabetes Mellitus (DM) is a disease in which a patient's body cannot control the level of sugar (glucose) concentration. There are several indicators of the patient's body condition that indicate the presence of diabetes. In this study, DM patients were grouped using the Machine Learning method. The algorithm used is Support Vector Machine (SVM) which is a supervised learning classification method. SVM works by dividing the dataset into 2 parts using an optimal linear (hyperplane) line. The target of the classification is used to predict whether patients with certain indicators of body condition are detected DM patients or not. From the data obtained from the Modopuro Health Center, there are several missing values. In this study, missing values were overcome by imputation. There are 3 kernels used in the SVM method, namely linear, polynomial, and sigmoid. Measuring the performance of the 3 types of kernels will use 5 subsets of cross validation. The best cross validation accuracy values were obtained using linear, polynomial, and sigmoid kernels, respectively, namely 62%, 64%, and 54%. Based on the observations, the polynomial kernel has better accuracy than other kernels.
Keywords: Diabetes Mellitus, Classification, Support Vector Machine

## PENDAHULUAN
Klasifikasi  merupakan  sebuah  topik  yang terdapat  pada data  mining dan machine learning . Klasifikasi sendiri
yakni pengelompokan  data  menjadi  beberapa  kelas label  atau  target  yang  sudah  ditentukan.  Ada dua  cara  atau  kategori  yang  digunakan  untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi ini yaitu yang
pertama supervised learning (pembelajaran  yang  diawasi)  dimana  sebuah data  telah  memiliki  sebuah  label, supervised learning biasa  dipakai  pada  proses  klasifikasi dan  juga  regresi,  contohnya  kasus object recognition , predictive  analysis dan  juga sentiment  analysis .  Yang  kedua  yaitu unsupervised  learning (pembelajaran  tidak diawasi) dimana data yang digunakan berbeda dengan  data  dari supervised  learning untuk
unsupervised  learning data  yang  digunakan tidak memiliki label. Unsupervised learning biasa
digunakan  untuk clustering ,  asosiasi,  dan dimensionality reduction (Purwanto dkk., 2018).
Pada  masa  sekarang  ini  dengan  pesatnya perkembangan teknologi, peralatan optik, dan komputer berdampak pada pesatnya perkembangan ilmu taksonomi. Demikian pula sejalan  dengan  perkembangan  ilmu  biologi molekuler  sangat  mempengaruhi  sistem klasifikasi modern. Metode-metode yang biasa digunakan  dalam  menyelesaikan  klasifikasi yakni Decision Tree , KNN ( K-Nearest Neighbor ), Naive Bayes , Neural Network , dan masih banyak lagi metode klasifikasi yang bisa digunakan
Diabetes  Mellitus  (DM)  merupakan  masalah penyakit  di  mana  tubuh  pasien  tidak  dapat mengontrol  tingkat  konsentrasi  glukosa  pada darahnya. Penderita  tidak dapat  menghasilkan insulin pada jumlah yang cukup sehingga kadar gula dalam darah cukup tinggi. Jika kondisi ini berlanjut terus-menerus,
maka akan menimbulkan  bahaya  bagi  tubuh.  DM merupakan penyakit degeneratif yang memerlukan penanganan yang tepat dan serius karena efeknya seperti penyakit serius lainnya ( penyakit jantung, stroke, gagal ginjal, kerusakan pada sistem sensorik dan lain-lain) (Delima dkk., 2016).  Berdasarkan  data  yang  didapatkan  di wilayah  kerja  Puskesmas  Modopuro  yang berada  di  Kecamatan  Mojosari  Kabupaten Mojokerto,  saat  ini  masih  banyak  ditemukan masyarakat yang mengalami penyakit diabetes mellitus. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui diagnosa pasien penyakit diabetes diabetes melitus di Puskesmas Modopuro. Dari hasil klasifikasi ini memprediksi apakah pasien diabetes  mellitus  tanpa  suntik  insulin mengalami komplikasi atau tidak. Dalam sistem prediksi  Diabetes  Melitus  ini  terdapat  8  fitur yang  digunakan  dan  sebuah  label  target, adapun fitur-fitur tersebut yakni jenis kelamin, umur, lama sakit, lingkar perut, sistole, diastole, dan detak nadi (Purwanti dan Maghfirah, 2016).
Untuk  memecahkan  klasifikasi,  berbagai  jenis algoritma  pada machine  learning dapat diterapkan  dalam  penelitian  ini,  salah  satunya adalah metode Support Vector Machine (SVM).
(Singh  dkk.,  2016).  SVM  adalah  perhitungan
dengan strategi pembelajaran yang diatur yang menyelidiki informasi dan memahami data dan pola. Keuntungan dari perhitungan SVM adalah sangat  baik  dapat  digunakan  untuk  masalah pengelompokan  dan  kekambuhan  dengan  bit langsung atau potongan tidak lurus yang dapat menjadi kemampuan perhitungan pembelajaran untuk karakterisasi dan kekambuhan dengan presisi tinggi (Nayak et al., 2015: 170).

## Algoritma SVM
SVM  merupakan  algoritma  klasifikasi  pada machine learning. Dalam metode SVM, proses klasifikasi  dilakukan  dengan  pendekatan supervised  learning untuk  mencari  nilai hyperplane  yang  memiliki  margin  paling optimal. SVM banyak diminati karena memiliki algoritma  yang  yang  dapat  menghasilkan akurasi  yang  bagus  dengan  daya  komputasi yang sedikit.
Sesuai  dengan  penelitian  Aulia  dkk.  (2015), perhitungan  SVM  adalah  teknik  klasik  terbaik untuk klasifikasi. Teknik SVM dilakukan dengan memanfaatkan  aturan Underlying  Gamble Minimization , untuk mencari hyperplane terbaik dengan mengisolasi 2 kelas dan mencari garis tepi  untuk  vektor  bantuan  dan  batas hyperplane.  Teknik  SVM  mempartisi  dataset menjadi 2 kelas. Bagian atas garis yang diisolasi oleh  hyperplane  bernilai  1,  sedangkan  kelas yang berbeda bernilai - 1.
Karakteristik  SVM  secara  garis  besar  adalah sebagai berikut:
1. SVM  merupakan  linear  classifier  yang membagi dataset menjadi 2 bagian secara linear dengan menggunakan garis hyperplane (Carrera dkk., 2017).
2. SVM  mengenali  pola  data  dengan melakukan  transformasi  dimensi  ruang input  ke  dimensi  ruang  yang  lebih  tinggi untuk  melakukan  optimasi.  Pada  metode pengenalan pola pada umumnya, optimasi dilakukan  pada  dimensi  ruang  yang  lebih rendah daripada dimensi ruang input.
3. Menerapkan  strategi Structural  Risk Minimization (SRM) yang mencari
hyperplane  terbaik  yang  memiliki  nilai margin paling optimal.
Rumus Perhitungan SVM: x i W + b ≥ 1 ketika y i = 1 (1)
x i W + b ≥ 1 ketika y i = -1 (2)
Keterangan: x i = data ke -i W = nilai bobot support vector yang tegak lurus dengan hyperplane b = nilai bias Yi = kelas data ke -i
Perhitungan  menggunakan  algoritma SVM pada  data  check  up  pasien  diabetes  melitus yang  tidak  melakukan  suntik  insulin  memiliki feature ( w 1 ,w 2 ,w 3 ,w 4 … n ) Formulasi yang akan digunakan adalah sebagai berikut :
½ ||w|| 2 = ½ (w 2 + w 2 2 +w 3 2 +... w 4 2 ) dengany(w 1 ,x 1 + b)
(3)
Keterangan: i merupakan indeks data ke 1,2,3,4…N yi (w 1 x 1 + w 2 x 2 … … … n) = +1 untuk yang tidak terdeteksi diabetes mellitus yi (w 1 x 1 + w 2 x 2 … … … n) = -1 untuk yang tidak terdeteksi diabetes mellitus

## METODE PENELITIAN

## Data/Parameter yang digunakan
Dalam  penelitian  ini  ini  terdapat  8  fitur  yang digunakan  dan  sebuah  label  target,  adapun fitur-fitur  tersebut  yakni  jenis  kelamin,  umur, lama  sakit,  lingkar  perut,  sistole,  diastole,  dan detak  nadi.  Berikut  ini  penjelasan  masing – masing atribut data penelitian.
1. Jenis Kelamin (L/P)
Jenis kelamin pada pria memiliki risiko diabetes yang  lebih  tinggi.  Perbedaan  risiko  ini dipengaruhi oleh rasio sirkulasi otot dan lemak. Pada  pria,  pengumpulan  lemak  terkonsentrasi di  sekitar  bagian  tengah  tubuh,  sehingga memicu  peningkatan  berat  badan  yang  lebih berisiko memicu masalah  metabolisme (Srikartika dkk., 2016).
2. Umur (tahun)
Dalam  keadaan  umum    manusia  akan mengalami perubahan keadaan terhapat tubuh maupun jiwa yang cenderung menurun setelah
memasuki  usia  40  tahun  ke  atas.  Diabetes biasanya  menampakkan  sebuah  gejala  saat memasuki usia yang memiliki daya tahan tubuh yang  mulai  menurun  secara  signifikan  yakni pada  usia  sekitar  45  tahun  (Isnaini  dan Ratnasari,  2018).  Terdapat  sebuah  teori  yang mengatakan  bahwa  seseorang  yang  memiliki usia  menginjak  45  tahun  memiliki  risiko  yang lebih  besar  untuk  terkena  diabetes  apalagi ditambah dengan kelebihan berat badan.
3. Lama Sakit (hari)
Lama  sakit  ini  merupakan  salah  satu  faktor penting,  dikarenakan  banyak  warga  yang menganggap bahwa sakit tersebut merupakan sakit biasa tanpa melakukan pengecekan secara berkala (Lathifah, 2017). Dari catatan yang ada rata-rata penderita mengalami sakit paling kecil 2 hari, dengan tambahan gejala.
4. Lingkar Perut (cm)
Salah  satu  penyakit  yang  dikaitkan  dengan perut buncit adalah diabetes, terutama diabetes tipe 2. Lingkar perut menjadi indikator diabetes yang  lebih  baik  dibandingkan  indeks  massa tubuh (IMT). Ini karena indeks massa tubuh bisa dipengaruhi  oleh  massa  otot,  yang  tidak  ada hubungannya  sama  sekali  dengan  diabetes (Verma dan Hussain, 2017). Lemak visceral yang menumpuk  di  rongga  perut  secara  signifikan bisa meningkatkan risiko diabetes tipe 2 karena dapat mempengaruhi sensitivitas insulin.
5. Hasil  IMT  (ideal/  lebih/  kurang/  gemuk/ sangat gemuk)
IMT  (Indeks  Massa  Tubuh)  adalah  cara  untuk mengukur  berat  badan  seseorang,  apakah tipikal  atau  tidak.  IMT  adalah  angka  yang menunjukkan rasio antara berat badan (dalam kilogram)  dan  tinggi  badan  (dalam  meter). Orang dengan IMT antara 25 dan 29,9 dikatakan kelebihan berat badan, sedangkan mereka yang memiliki  IMT  lebih  dari  30  dikatakan  obesitas. Skor  IMT  yang  tinggi  menimbulkan  resiko diabetes. Diabetes terkait erat dengan obesitas, seperti yang ditunjukkan  beberapa penelitian. Pada  penderita  diabetes,  umumnya  pankreas masih mampu menghasilkan insulin yang cukup untuk  menjaga  kadar  gula  darah  pada  tingkat normal, tetapi tubuh tidak mampu mengenalinya dengan baik sehingga penanganan  glukosa  tidak  bisa  dilakukan dengan baik.
6. Sistole (mm)
Diabetes  Melitus  umumnya  berasal  dari gangguan  metabolisme  dalam  tubuh  karena
adanya kenaikan gula darah. Kenaikan ini terjadi karena adanya gangguan fungsi insulin maupun penurunan fungsi
pankreas dalam mengeluarkan  insulin  (Setiyorini  dkk.,  2018). Dalam  hasil  penelitian  Bouthoorn  dkk.  (2018), ditemukan  banyak  penderita  diabetes  mellitus yang  juga  rata-rata  memiliki  tekanan  sistole yang tinggi. Sehingga Sistole juga menjadi salah satu  faktor  dari  penyakit  diabetes  melitus, sistole ini memiliki hubungan yang cukup tinggi dengan  hipertensi  dan  hipertensi  juga  masuk dalam  faktor  resiko  penyakit  diabetes  melitus (Handayani dkk., 2018).
7. Diastole (Hg)
Hipertensi juga merupakan salah satu indikator diabetes  mellitus  yang  sering  dijumpai.  Pada kondisi  pasien  yang  memiliki  hipertensi, biasanya aktivitas saraf simpatis memiliki terjadi abnormalitas lipid yang berpengaruh terhadap rangsangan  dari  resistensi  tubuh  terhadap insulin.  (Sihombing,  2017).  Sehingga,    diastole juga  merupakan  salah  satu  indikator  dari hipertensi  dan  juga  diabetes  melitus.  Hal  ini dikarenakan diastole menunjukkan  tingkat hipertensi  pada  pasien  diabetes  melitus (Mokolomban, 2018).
8. Denyut Jantung (/menit)
Menurut  Aquarista  (2017),  salah  satu  faktor penyebab diabetes adalah detak jantung yang relatif cepat. Denyut nadi bervariasi dari orang ke orang dan dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor.  Faktor-faktor  tersebut  antara  lain  usia, aktivitas  fisik,  tingkat  kebugaran,  suhu,  emosi, posisi,  tinggi  badan,  dan  penggunaan  obat- obatan  tertentu.  Namun,  denyut  nadi  orang dewasa biasanya berkisar antara 60 hingga 100 denyut per menit.

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  check  up penyakit  diabetes  dari  Puskesmas  Modopuro Kabupaten Mojokerto yang diperoleh dari hasil tes laboratorium. Puskesmas Modopuro adalah salah  satu  pusat  kesehatan  di  kabupaten Mojokerto  yang  menerima  pengecekan laboratorium pasien diabetes. Dataset tersebut memiliki  1163  record  data  dalam  periode  1 tahun 4 bulan (2 Januari 2021 - 20 April 2022). Namun  pada  data  tersebut  terdapat  banyak missing  value,  sehingga  data  yang  digunakan pada  proses  klasifikasi  tersebut  sebanyak  700 record data yang memiliki nilai lengkap.

## Alur Penelitian
Tahapan  pada  penelitian  ini  menggunakan metode OSEMN yang banyak digunakan dalam ilmu  sains  data  untuk  menyusun  model  data yang  sedang  diteliti  (Nantasemat,  2018). Tahapan pada metode OSEMN ini adalah cycle yang  terdiri  dari  5  tahap,  yaitu:  Obtain,  Scrub, Explore, Model, dan iNterpret. Berikut ini adalah diagram metode OSEMN (Gambar 1).

## Gambar 1. Metode OSEMN
Tahap Obtain Pada  tahap  Obtain,  peneliti  mengumpulkan data – data  yang  akan  diteliti  dengan memastikan tipe data yang sesuai dan sumber data  yang  terpercaya.  Pada  tahap  ini  kami menyiapkan surat-surat yang dibutuhkan untuk melakukan  pengambilan  data  diabetes  di puskesmas  modopuro.  Setelah  surat-surat tersebut  terkumpul  kami  dapat  datang  ke puskesmas  Modopuro  untuk  melakukan pengambilan data diabetes.
Tahap Scrub
Data  yang  telah  berhasil  dikumpulkan  pada tahap  ini  nantinya  akan  dilanjutkan  ke  tahap pembersihan data. Seluruh kumpulan data akan diperiksa oleh peneliti. Mulai dari format data, keseragaman,  jenis,  atribut,  bahkan  anomali data  pada  dataset  yang  kita  miliki.  telah dikumpulkan.  Peneliti  menggunakan  proses Scrub  untuk  menangani  data  yang  hilang, memperbaiki nilai yang tidak valid, menghilangkan  duplikat,  mengatur  data,  dan menggunakan rekayasa fitur.
Tahap Explore Pindah  ke  tahap  eksplorasi  atau  eksplorasi. Peneliti  diberi  tugas  untuk  melihat  pola  data yang disediakan pada tahap kedua, juga dikenal sebagai data scrubbing, dalam fase ini. Temuan eksplorasi  pola  harus  dilihat  oleh  peneliti  dari perspektif  pengetahuan  domain  atau  ilmu bisnis.  Hal  ini  dilakukan  agar  peneliti  dapat
Obtain Scrub Explore Model Interpret
menggunakan  pola  yang  telah  mereka  lihat untuk menghasilkan ide atau solusi yang akurat dan  bermanfaat.  Di  antara  langkah-langkah yang  dilakukan  peneliti  selama  proses Eksplorasi  adalah  memeriksa  korelasi  dan memeriksa distribusi nilai untuk setiap kolom. Tahap Model Pada tahap ini, spesialis melakukan siklus yang menampilkan informasi atau mendemonstrasikan informasi tentang konsekuensi dari contoh investigasi yang telah diselesaikan pada tahap sebelumnya, khususnya  Investigate.  Hanya  data  yang berkaitan  dengan  prediksi  hasil  akhir  yang digunakan selama proses. Regresi dan prediksi dapat digunakan untuk meramalkan, klasifikasi dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi,  dan pengelompokan  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan data yang  diamati.  Kami  menggunakan  tiga  kernel yang  berbeda  untuk mengklasifikasikan klasifikasi SVM dalam penelitian ini yaitu kernel linier, polinomial, dan sigmoid (Jung, 2018). Tahap Interpret Pada  tahap  ini,  peneliti  menginterpretasikan model yang sudah dibuat. Peneliti menganalisa data dengan menggunakan model yang sudah dibuat.  Hasil  analisa  ini  kemudian  dijadikan kesimpulan  tentamg  karakteristik  data  yang telah  diolah  sesuai  dengan  metode  yang digunakan dalam penelitian.

## Sskenario Ujicoba
Untuk mengurangi bias, maka dalam penelitian ini uji coba dilakukan dengan menggunakan 5- fold  cross  validation.  Metode  k-fold  cross validation  merupakan  metode  yang  umumnya digunakan  untuk  mengukur  kinerja  algoritma klasifikasi  dengan  membagi  data  menjadi  k subset data. Salah satu subset data digunakan sebagai  data  testing  yang  digunakan  untuk menguji model, sedangkan subset data lainnya digunakan pada tahap pembuatan model (data training).  Pembagian  data  pada  5-fold  cross validation yang digunakan dalam penelitian ini tampak pada Gambar 2.
Gambar 2. Metode 5-Fold Cross Validation
Setelah  menguji  model,  maka  selanjutnya dilakukan  perhitungan  kinerja  model  atau algoritma  klasifikasi  yang  dilakukan.  Kinerja suatu model / algoritma bisa dilihat dari tingkat akurasi,  presisi,  recall,  dan  f-measure  yang diperoleh dari confusion matrix (Fernanda dkk., 2017) . Berikut  ini  langkah-langkah  yang dilakukan untuk menyusun confusion matrix
1. Masukan  hasil  pengujian  dari  klasifikasi yang  telah  diperoleh  dalam  sebuah confusion  matrix  seperti  pada  tabel  di bawah ini.
Tabel 1.  Confusion Matrix
Kelas hasil prediksi Ya Tidak Jml Kelas Aktual Ya TP FN P Tidak FP TN N Keterangan: - True  Positive  (TP)  :  jumlah  kasus  pasien diabetes  yang  tidak  melakukan  suntik insulin dengan komplikasi yang diklasifikasikan  sebagai  pasien  diabetes yang  tidak  melakukan  suntik  insulin dengan komplikasi.
- False  Positive  (FP)  :  jumlah  kasus  pasien diabetes  yang  tidak  melakukan  suntik insulin tanpa komplikasi yang diklasifikasikan  sebagai  pasien  diabetes yang  tidak  melakukan  suntik  insulin dengan komplikasi.
- True  Negative  (TN)  :  jumlah  kasus  pasien diabetes  yang  tidak  melakukan  suntik insulin tanpa komplikasi yang diklasifikasikan  sebagai  pasien  diabetes yang tidak melakukan suntik insulin tanpa komplikasi.
- False Negative (FN) : jumlah kasus pasien diabetes  yang  tidak  melakukan  suntik insulin dengan komplikasi yang diklasifikasikan  sebagai  pasien  diabetes yang tidak melakukan suntik insulin tanpa komplikasi.
- Positive (P) : jumlah kasus pasien diabetes yang  tidak  melakukan  suntik  insulin dengan komplikasi.
- Negative (N) : jumlah kasus pasien diabetes yang tidak melakukan suntik insulin tanpa komplikasi.
2. Hitung nilai akurasi menggunakan persamaan 4 berikut ini.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑃+ 𝑁 𝑥 100%
(4)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## HASIL
Pada penelitian ini, kami tertarik untuk melihat indikator kondisi tubuh yang saling berkorelasi erat. Karena itu, kami melakukan analisa korelasi antar  variabel  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2 tentang nilai Korelasi tiap indikator dan Gambar 3  tentang  visualisasi  heatmap  dari  data  yang diperoleh.
Tabel 2. Nilai Korelasi
Gambar 3. Heatmap dari visualisasi data dengan 8 parameter Kekuatan  korelasi  antara  dua  variabel dinyatakan dengan koefisien korelasi, dalam hal
ini  dimisalkan  dengan  huruf  k  yang  memiliki rentang nilai 1< k < 1.
- Jika dua variabel berkorelasi erat, maka nilai koefisien  mendekati  nilai  1  dan  -1.  Nilai koefisien  yang  mendekati  nilai  1 menunjukkan  adanya  korelasi  positif,  dan sebaliknya,  jika  mendekati  nilai  -1,  maka menunjukkan adanya korelasi negatif.
- Jika  dua  variabel  memiliki  hubungan korelasi  yang  rendah,  maka  nilai  koefisien mendekati angka 0.
- Jika nilai koefisien korelasi = 0, maka kedua variabel tidak memiliki hubungan korelasi.
Dari  gambar  diatas  ini  didapatkan  bahwa diantara  fitur  yang  memiliki  korelasi  tertinggi adalah sistole dengan diastole dengan tingkat korelasi  0.46  dan  juga  detak  nadi  dengan lingkar  perut  dengan  tingkat  korelasi  sebesar 0.39.
Selanjutnya,  untuk  mendapatkan  hasil  yang diperoleh  dari  SVM,  pertama  buka  aplikasi orange  terlebih  dahulu.  Lalu  masukkan  data, dan  tarik  ke  data  table  untuk  melihat  data. Kemudian tarik ke data sampler untuk membuat sample data dan set data sample sebanyak 80%. Untuk  menjalankan  metode  SVM  pada  data sample, tarik ke fitur SVM yang terdapat pada side  bar  orange.  Dari  SVM  dan  data  sampel, tarik ke prediction.
Gambar 4. Set data sample yang digunakan sebagai data training
Hasil yang diperoleh dari SVM adalah sebagai berikut

## Gambar 5. Hasil SVM menggunakan tools Orange

## PEMBAHASAN
Dalam data Diabetes Melitus (DM) memiliki 700 record data yang clean. Dalam data ini memiliki rata-rata umur dari penderita Diabetes Melitus dengan komplikasi adalah 58 tahun dengan usia tertinggi 85 tahun dan usia terendah 20 tahun, sedangkan  pada  penderita  penyakit  Diabetes Melitus tanpa komplikasi diderita dengan rata- rata  usia  56  tahun  dengan  usia  tertinggi  85 tahun  dan  usia  terendah  32  tahun.  Rata-  rata pasien memiliki Riwayat lama sakit sekitar 2 hari dengan lama sakit terlama hingga 30 hari dan paling cepat 1 hari saja.
Dataset  yang  sudah  bersih  dilakukan pengecekan informasi
tentang dataset menggunakan pandas profiling. Dapat
disimpulkan  bahwa  dataset  tersebut  memiliki 10  kolom  dan  700  baris.  Terdapat  7  kolom dengan nilai numerik dan 3 kolom dengan nilai kategorik.  Tidak  terdapat  missing  value  dan baris  duplikat  dalam  dataset  tersebut.  Kolom jenis_kelamin memiliki nilai P berjumlah 446 dan
L berjumlah 254. Dalam dataset tersebut pasien perempuan lebih banyak daripada pasien laki- laki.  Kolom  umur  memiliki  nilai  berjumlah  49 dengan  rentang  20  sampai  85.  Rata-rata  nilai dari  kolom  umur  adalah  57,78.  Kolom lama_sakit memiliki nilai berjumlah 13 dengan rentang 0 sampai 20. Rata-rata nilai dari kolom lama_sakit adalah 2.292857143.
Kolom lingkar_perut memiliki nilai berjumlah 28 dengan rentang 57 sampai 135. Rata-rata nilai dari  kolom  lingkar_perut  adalah  82.28.  Kolom imt  memiliki  nilai  IDEAL  berjumlah  628,  LEBIH berjumlah  62,  GEMUK  berjumlah  5,  dan KURANG  berjumlah  5.  Dalam  dataset  tersebut pasien  dengan  hasil  imt  ideal  lebih  banyak
daripada  pasien  dengan  hasil  imt  lainnya. Kolom  sistole  memiliki  nilai  berjumlah  65 dengan rentang 87 sampai 222. Rata-rata nilai dari  kolom  sistole  adalah  130.5771429.  Kolom sistole  memiliki  nilai  berjumlah  40  dengan rentang  40  sampai  256.  Rata-rata  nilai  dari kolom  sistole  adalah  79.85428571.  Kolom detak_nadi memiliki nilai berjumlah 12 dengan rentang 58 sampai 90. Rata-rata nilai dari kolom detak_nadi  adalah  80.49714286.  Kolom komplikasi memiliki nilai YA berjumlah 366 dan TIDAK  berjumlah  334.  Dalam  dataset  tersebut pasien  terdeteksi  DM  lebih  banyak  daripada pasien yang tidak terdeteksi DM.
Tabel 3. SVM dengan Kernel Linear
Tabel 4. SVM dengan Kernel Polynomial
Tabel 5. SVM dengan Kernel Sigmoid
Kinerja  dari  model  klasifikasi  SVM  dengan kernel  linear  memiliki  kinerja  terbaik  pada subset 3. Nilai akurasi dari model klasifikasi SVM dengan kernel linear pada subset 3 adalah 62%. Kinerja  dari  model  klasifikasi  SVM  dengan kernel polynomial memiliki kinerja terbaik pada subset 3. Nilai akurasi dari model klasifikasi SVM dengan kernel polynomial pada subset 3 adalah 64%. Kinerja dari model klasifikasi SVM dengan kernel  sigmoid  memiliki  kinerja  terbaik  pada subset  1  dan  2.  Nilai  akurasi  dari  model klasifikasi  SVM  dengan  kernel  linear  pada subset  1  dan  2  adalah  54%.  Sehingga  dapat
disimpulkan  model  tersebut  memiliki  kinerja yang kurang baik.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kasus  penyakit  diabetes  di  Indonesia merupakan  salah  satu  yang  terbesar  didunia. Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari laboratorium  Puskesmas  Modopuro,  jumlah pasien  di  Kecamatan  Mojosari  Kabupaten Mojokerto  ini  yang  mengalami  komplikasi diabetes cukup tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  mengetahui  diagnosa  pasien penyakit  diabetes  diabetes  melitus  di Puskesmas  Modopuro.  Dari  hasil  klasifikasi  ini memprediksi  apakah  pasien  diabetes  mellitus tanpa suntik insulin mengalami komplikasi atau tidak.
Dari  eksplorasi  dan  analisa  data  diatas  yang dilakukan untuk menjawab pertanyaan penelitian,  maka  ada  beberapa  kesimpulan yang dapat diambil, yaitu:
1. Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengolahan data  dengan  metode  SVM.    Dengan menggunakan toold Orange, metode SVM yang diimplementasikan mampu
melakukan klasifikasi penyakit DM dengan menggunakan 8 indikator. 2 Indikator yang saling berkorelasi erat dari 8 indikator yang ada adalah  sistole dengan diastole dengan tingkat  korelasi  0.46  dan  juga  detak  nadi dengan  lingkar  perut  dengan  tingkat korelasi sebesar 0.39.
2. Ujicoba  yang  dilakukan  menggunakan beberapa  kernel  (linear,  polinomial,  dan sigmoid).  Hasilnya  menunjukkan  bahwa kernel  polinomial  yang  memiliki  akurasi tertinggi  dibandingkan  dengan  dua metode lainnya.
3. .

## DAFTAR PUSTAKA
Alfian,  R.  (2015).  Korelasi  Antara  Kepatuhan Minum  Obat  dengan  Kadar  Gula  Darah pada Pasien Diabetes Melitus Rawat Jalan di  RSUD  Dr.  H.  Moch.  Ansari  Saleh Banjarmasin. Jurnal  Pharmascience , 2 (2),
15-23.
Aquarista, N. C. (2017). Perbedaan karakteristik penderita  diabetes  melitus  tipe  2  dengan dan tanpa penyakit jantung koroner. Jurnal Berkala Epidemiologi , 5 (1), 37-47.
Aulia, S., Hadiyoso, S., & Ramadan, D. N. (2015). Analisis  Perbandingan  KNN  dengan  SVM untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes Retinopati  berdasarkan  Citra  Eksudat  dan Mikroaneurisma. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  & Teknik Elektronika , 3 (1), 75.
Bouthoorn,  S.,  Valstar,  G.  B.,  Gohar,  A.,  den Ruijter, H. M., Reitsma, H. B., Hoes, A. W., & Rutten, F. H. (2018). The prevalence of left ventricular diastolic dysfunction and heart failure  with  preserved  ejection  fraction  in men  and  women  with  type  2  diabetes:  A systematic review and meta- analysis. Diabetes  and  Vascular  Disease Research , 15 (6), 477-493.
Carrera, E. V., González, A., & Carrera, R. (2017, August). Automated detection  of diabetic retinopathy using SVM. In 2017 IEEE XXIV international  conference  on  electronics, electrical  engineering  and  computing (INTERCON) (pp. 1-4). IEEE.
Delima,  D.,  Mihardja,  L.  K.,  &  Ghani,  L.  (2016).
Faktor risiko dominan penderita stroke di Indonesia. Indonesian  Bulletin  of  Health Research , 44 (1), 20146.
Fernanda, S. I., Ratnawati, D. E., & Adikara, P. P. (2017).  Identifikasi  Penyakit  Diabetes Mellitus  Menggunakan  Metode  Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan
Ilmu Komputer e-ISSN , 2548 , 964X.
Handayani, F., Bintang, A. K., & Kaelan, C. (2018). Hubungan  Hipertensi,  Diabetes  Mellitus dan  Dislipidemia  dengan  Luaran  Klinis Pasien Iskemik Stroke dengan Hipersomnia. Healthy  Tadulako  Journal (Jurnal Kesehatan Tadulako) , 4 (1), 1-6. Isnaini, N., & Ratnasari, R. (2018). Faktor risiko mempengaruhi kejadian diabetes mellitus tipe dua. Jurnal Kebidanan Dan Keperawatan Aisyiyah , 14 (1), 59-68.
Jung, Y. (2018). Multiple predicting K-fold cross- validation  for  model  selection. Journal  of Nonparametric Statistics , 30 (1), 197-215.
Lathifah, N. L. (2017). Hubungan durasi penyakit dan  kadar  gula  darah  dengan  keluhan subyektif
penderita diabetes
melitus. Jurnal  berkala  epidemiologi , 5 (2), 231-239.
Mokolomban,  C.  (2018).  Kepatuhan  Minum Obat Pada Pasien Diabetes Melitus Tipe 2
Disertai Hipertensi Dengan Menggunakan Metode MMAS-8. Pharmacon , 7 (4). Purwanto,  A.,  &  Darmadi,  E.  A.  (2018). Perbandingan  Minat  Siswa  Smu  Pada Metode  Klasifikasi  Menggunakan  5 Algoritma. ikraith-informatika , 2 (1), 43-47.
Purwanti,  L.  E.,  &  Maghfirah,  S.  (2016).  Faktor risiko  komplikasi  kronis  (kaki  diabetik) dalam  diabetes  mellitus  tipe  2. The Indonesian Journal of Health Science , 7 (1).
Setiyorini, E., Wulandari, N. A., & Efyuwinta, A. (2018).  Hubungan  kadar  gula  darah dengan  tekanan  darah  pada  lansia penderita Diabetes Tipe 2. Jurnal Ners Dan Kebidanan (Journal of Ners and Midwifery) , 5 (2), 163-171. Singh,  A.,  Thakur,  N.,  &  Sharma,  A.  (2016, March).  A  review  of  supervised  machine learning algorithms. In 2016 3rd International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom) (pp. 1310-1315). Ieee.
Srikartika, V. M., Cahya, A. D., & Hardiati, R. S. W.
(2016). Analisis faktor  yang memengaruhi kepatuhan  penggunaan  obat  pasien diabetes melitus tipe 2. Jurnal Manajemen dan Pelayanan Farmasi , 6 (3), 205-212. Verma, S., & Hussain, M. E. (2017). Obesity and diabetes: an update. Diabetes & Metabolic Syndrome: Clinical Research & Reviews , 11 (1), 73-79.