## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 313 - 319 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 739 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Prediksi Penyakit Diabetes Untuk Pencegahan Dini Dengan Metode Regresi Linear
Niko Suwaryo, Arif Rahman, Dewi Marini Umi Atmaja, Amat Basri
Fakultas Ilmu Sosial Dan Teknologi, Program Studi Bisnis Digital, Universitas Medika Suherman, Bekasi, Indonesia Email: 1 niko@medikasuherman.ac.id. 2 arif@medikasuherman.ac.id . 3 dewi@medikasuherman.ac.id , 3 ab45r1@gmail.com Email Penulis Korespondensi: suwaryoniko@gmail.com
Abstrak −  Data  Penerapan  model  algoritma  Regresi  Linear  sederhana  dapat  diimplementasikan  secara  baik  serta mampu  menunjukkan  sebuah  wawasan  baru  bagi  kebutuhan  prediksi  terhadap  kondisi  kualitas  data  diabetes  dalam mengontrol kadar gula pada tubuh . Prediksi diabetes dimasa  mendatang dapat diketahui  melalui pemanfaatan dataset dengan melalui pendekatan metode prediksi melalui tahapan yang terstruktur dalam menganalisis data yang digunakan menghasilkan  nilai  nilai RSME saat  melakukan  evaluasi  model  sebesar  0.000  +/-  0.000  melalui  aplikasi  RapidMiner Studio.  Pengujian  performa  terhadap  model  dan  algoritma  yang  digunakan  dalam  evaluasi  dapat  menghasilkan gambaran  yang  relevan  dengan  skenario  yang  dimodelkan.  Nilai  RMSE  didapat  saat  melakukan  evaluasi  performa model sebesar 0.000 +/- 0.000 melalui aplikasi RapidMiner Studio.
Kata Kunci : Data Mining, Prediksi, Linear Regression, Diabetes, Estimation
Abstract− Estimation is a method in which we can estimate the population value by using the sample value and which can  model  an  equation  to  calculate  the  estimate  i.e.  a  linear  regression  algorithm  attempts  to  model  the  relationship between two  variables by  fitting a linear equation to observe the data. The application of a  simple  Linear Regression algorithm  model can be implemented  well and is able to provide a new insight  for the  need for predictions about the condition  of  diabetes  data  quality  in  controlling  sugar  levels  in  the  body.  Predictions  of  diabetes  in  the  future  can  be known through the use of datasets using a prediction method approach through structured stages in analyzing the data used to produce an RSME value  when evaluating a  model of 0.000 +/- 0.000. Performance testing of the  models and algorithms used in the evaluation can produce a picture that is relevant to the scenario being modeled. The RMSE value is obtained when evaluating the model performance of 0.000 +/- 0.000 through the RapidMiner Studio application.
Keywords: Data Mining, Prediction, Linear Regression, Diabetes, Estimation

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  diabetes  yang  berlangsung  lama  atau  kronis  serta  ditandai  dengan  kadar  gula  (  glukosa  )  darah  yang tinggi  atau  di  atas  nilai  normal.  Glukosa  yang  menumpuk  di  dalam  darah  akibat  tidak  diserap  sel  tubuh  dengan  baik dapat  menimbulkan berbagai  gangguan organ  tubuh. Jika diabetes tidak dikontrol dengan baik,  dapat timbul berbagai komplikasi  yang  membahayakan  nyawa  penderita,  diabetes  adalah  kasus  penyakit  yang  paling  umum  dijumpai  pada orang  dewasa  khususnya  lanjut  usia  (  lansia  )  dan  dapat  diketahui  bahwa  banyak  orang  yang  belum  menanggapi penyebab  penyakit  ini  dengan  serius  dan  banyak  alternatif  cara  untuk  mencegah  bahkan  menyembuhkan  penyakit diabetes,  seperti  operasi,  penyinaran  dan  khemoterapi.  Namun,  kurangnya  akses  informasi/media  menjadi  alasan penderita terlambat untuk memeriksakan diri ke dokter.
Diabetes  merupakan salah satu  wabah  yang  meningkat setiap tahunnya  dan pasien yang beresiko tinggi  yang terkena penyakit  diabetes,  perlu  ada  perawatan  kesehatan  dan  kontrol  kadar  gula,  untuk  mencegah  penyakit  diabetes  dan mengurangi resiko terkena diabetes sehingga perlu ada asupan gizi  yang seimbang,  makan-  makan  yang bergizi, rutin oleh raga, porsi makan dan perbanyak air putih. Perubahan gaya hidup tidak hanya efektif mencegah diabetes, tapi juga membuat Anda terhindar dari berbagai penyakit kronis di kemudian hari[1].
Salah satu penyakit yang ditimbulkan akibat kesalahan pola gaya hidup adalah Diabetes Mellitus (DM). Gejala penyakit diabetes  sering  dilalaikan  oleh  kebanyakan  orang,  sehingga  mereka  cenderung  untuk  mengabaikannya  dan  tidak  mau melakukan  medical  check  up.  Di  Indonesia  jumlah  penderita  DM  terus  mengalami  peningkatan  dari  tahun  ke  tahun. World  Health  Organization  (WHO)  memperkirakan  jumlah  penderita  DM  tipe  2  di  Indonesia  akan  mengalami peningkatan  secara  signifikan  hingga  21,3  juta  jiwa  pada  tahun  2030  mendatang.  Ternyata  dengan  bantuan  ilmu  data mining, data pasien diabetes dapat digunakan untuk memprediksi apakah sesorang positif diabetes atau tidak. Tahapan awal dilakukan preprocessing data untuk menangani missing dan non numeric values[2].
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  melakukan  pengujian  terhadap  kemungkinan  seorang  pasien  baru  pada  puskesmas Manyampa kabupaten Bulukumba dapat terkena penyakit diabetes militus atau tidak dengan menggunakan analisis data mining untuk menggali tumpukan histori data menggunakan algoritma K- Nearest Neighbor (KNN)..Data training yang digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  200  data  pasien  yang  telah  melakukan  pemeriksaan  dalam  2  tahun  terakhir. Dari  hasil  pengujian  penulis  menggunakan  data  testing/sampel  sebanyak  104  data  pasien  yang  diambil  diluar  data training,  hal  ini  dimaksudkan  agar  hasil  prediksi  Status  Diabetes  Militus  Pasien  dari  sistem  yang  dirancang  dapat dibandingkan dengan hasil Status Diabetes Militus Pasien yang sesuai dengan data[3]
Diabetes  melitus (DM)  merupakan salah satu penyakit kronis dan mematikan  yang banyak terjadi diamati di berbagai negara  saat  ini.  Penyakit  ini  terus  berlanjut  dan  meningkat  hingga  tahap  yang  sangat  memprihatinkan.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui dan melihat hubungan antara faktor-faktor yang mempengaruhi penyakit DM.. Klasifikasi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 313 - 319 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 739 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
merupakan  salah satu proses  dalam data  mining  yang bertujuan  untuk  menemukan pola dalam data  yang relatif besar yang menggunakan representasi dalam bentuk pohon keputusan. Metode ini diterapkan pada data rekam medis pasien DM  tahun  2014-2018  yang  diambil  dari  Rumah  Sakit  Pendidikan  Universitas  Hasanuddin.  Hasil  yang  diperoleh menunjukkan bahwa terdapat empat faktor yang mempengaruhi prediksi status DM pasien yaitu; Glukosa Darah Puasa (GDP), Kolesterol LDL, Trigliserida, dan Berat Badan[4].
Penyakit Diabetes Melitus (DM) dengan komplikasi merupakan penyebab tertinggi kematian ketiga di indonesia yang setiap  tahun  penderitanya  semakin  bertambah,  penyakit  ini  dulunya  di  juluki  penyakit  orang  kaya  namun  seiring bertambahnya waktu penyakit ini sudah diidap oleh masyarakat menengah dan miskin. Hal ini dikarenakan bukan lagi karena  faktor genetic tapi pola hidup  yang tidak teratur  menjadi penyumbang pesatnya penyakit  ini, berdasarkan data WHO  80%  penderita  DM  dapat  dicegah,  Klasifikasi  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  perawat  dan penderita  mengenali tipe penyakit DM agar penanganan penyakit diabetes semakin  mudah dilakukan. Pada pengujian penelitian ini menggunakan beberapa atribut klasifikasi yakni atribut Jenis Kelamin, berat badan,Usia, Perokok, kadar gula darah, dan Tipe penyakit diabetes. Semua atribut tersebut akan dijadikan acuan dalam penelusuran hasil sehingga perawat dan penderita dapat menjadikan acuan dalam perawatan diri pasien secara optimal[5]
Data Mining adalah proses  yang  menggunakan teknik statistik,  matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk  mengekstraksi  dan  mengindentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar  [6].  Estimasi  merupakan  suatu  metode  di  mana  kita  dapat  memperkirakan  nilai  populasi  dengan memakai  nilai  sampel  dan  yang  dapat  memodelkan  persamaan  untuk  menghitung  estimasi  yakni  algoritma linear regression mencoba  untuk  memodelkan  hubungan  antara  dua  variabel  dengan  memasang  persamaan  linear  untuk mengamati  data. Linear  Regression berusaha  menemukan  hubungan  matematis  antar  variabel.  Untuk  mengatasi permasalahan yang terjadi di atas dalam penelitian ini menggunakan algoritma Linear Regression dan dapat membantu pengetahuan dan informasi mengenai prediksi
Penelitian guna untuk mencari hasil prediksi yang nantinya akan dijadikan acuan yang mengenai pencegahan diabetes dan dapat dimanfaatkan untuk  menentukan hasil  yang baik dalam pengujian data. Hasil  dari pengolahan data tersebut menjadi sebuah informasi dan pengetahuan yang diharapkan, sehingga dapat digali suatu potensi atau pengetahuan yang lebih  baik  atau  akurat  dalam  pembacaan  datanya,  tepat  dan  cepat  dari  data  tersebut  sehingga  dapat  menganalisa pencegahan  diabetes  dan  menemukan  peluang-peluang  yang  baru  serta  menemukan  rencana  strategis  dan  untuk mencegah diabetes, selain itu bisa digunakan sebagai sarana untuk mengambil keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan analisa dan mencari pola data yang akan di uji sesuai pemodelan data yang akan digunakan agar mempermudahkan  penelitian  dan  berjalan  dengan  sistematis  dan  tercapai  sesuai  dinginkan  maka  dibuat  alur  atau tahapan dalam penelitian ini, sebagai berikut
Gambar 1. Tahapan Pelaksanaan Penelitian

## 2.2 Pengujian Metode
Pengujian  metode  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  perhitungan  yang  dianalisa  dan  untuk  mengetahui  apakah fungsi  bekerja  dengan  baik  atau  tidak.  Setelah  data  dihitung  secara  manual,  kemudian  data  diuji  menggunaka tools rapidminer untuk  memastikan  apakah  hasil  perhitungan  berjalan  baik  dalam  menentukan  prediksi  dan  mendapatkan hasil RSME dari  pengujian  data  dari  hasil  yang  diperoleh rapidminer ,  berikut  ini  adalah  data  sample.  Evaluasi  dapat dilakukan dengan cara mengamati dan menganalisa hasil dari algoritma yang digunakan untuk memastikan bahwa hasil pengujian benar-benar sesuai dengan pembahasan. Melakukan pengecekan terhadap setiap nilai atribut dan model yang

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 313 - 319 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 739 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
sudah  dibangun.  Kemudian  melakukan  evaluasi  dengan  cara  mengamati  dan  menganalisa  hasil  dari  algoritma  yang digunakan  untuk  memastikan  bahwa  hasil  pengujian  menghasilkan  nilai RSME benar  dan  sesuai  hasil  pembahasan, pengujian  dilakukan  untuk  mengukur  keakuratan  hasil  dari  tiap  model  yang  diusulkan. Root  Mean  Squared  Error (RMSE) adalah aturan penilaian kuadrat yang juga mengukur besarnya ratarata kesalahan. RMSE adalah akar kuadrat dari  rata-rata  perbedaan  kuadrat  antara  prediksi  dan  observasi  aktual  [16].  Cara  yang  juga  biasanya  digunakan  untuk mengevaluasi model data mining adalah dengan RMSE. rumusnya ditulis sebagai berikut:
[1]
Metode Kuadrat terkecil ( least square method ): metode yang paling populer untuk menetapkan persamaan regresi linear sederhana[20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Tahapan  awal  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  mempersiapkan  data,  data  yang  akan  diolah  yaitu kumpulan  data  rekam  medis  yang  berkaitan  dengan  pemeriksaan  penyakit  diabetes.  Sebagai  perhitungan  tentang algoritma regrensi liniear dengan metode estimasi penulis mengambil data yang akan dimodelkan sebagai contoh yaitu sebanyak 200 record data seperti terlihat pada tabel dibawah ini : Tabel 1 Dataset Rekam Medis Penyakit Diabetes No Sample Rekam Medis Kadar Glukosa pada Tubuh Kadar Insulin pada Tubuh 1 Sample 1 89 94 2 Sample 2 137 168 3 Sample 3 78 88 4 Sample 4 197 543 5 Sample 5 189 846 6 Sample 6 166 175 7 Sample 7 118 230 … … … … 9 Sample 198 115 96 10 Sample 200 126 235
Untuk selengkapnya data diabetes yang dijadikan data uji dengan menggunakan rapidminer.

## 3.2 Evaluasi Data Uji pada RapidMiner
Dalam  penelitian  ini  penulis  memanfaatkan  aplikasi  RapidMiner  Studio  dalam  melakukan  evaluasi  terhadap  data  uji (testing) yang  digunakan  untuk  menilai  model  persamaan  algoritma  Regresi  Linier  sederhana  yang  diterapkan  dalam pembentukan  prediksi  dari  suatu  objek  baru  dengan  keakurasian  yang  tepat.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan menggunakan aplikasi RapidMiner Studio adalah dengan melakukan serangkaian tahapan berikut ini :
1. Langkah awal ialah melakukan import data yang diperlukan dalam proses RapidMiner Studio. Pilih dan klik Import Data pada aplikasi RapidMiner Studio, kemudian pilih data yang akan dipakai serta kemudian menentukan  atribut dan label yang akan digunakan.
2. Pada tab Design , tambahkan dataset latih (training) dan dataset uji (testing) yang ada pada folder ke layar tampilan proses.
3. Langkah  berikutnya  pada  menu Modelling ,  dalam  submenu Predictive ,  untuk  menerapkan  persamaan  algoritma Regresi  Linear  sederhana  terhadap  proses  prediksi  objek  yang  akan  dilakukan  maka  pilih  operator  fungsi Linear Regression .
4. Selanjutnya  pada  menu Scoring pilih  operator  fungsi Apply  Model dan drag ke  layar  tampilan  proses,  melalui fungsi  ini dapat  mengatur penerapan  model dari dataset  yang dipakai pada proses ini terhadap prediksi label  yang akan diterapkan.
Diagram  proses  seluruh  operator  fungsi  dari  desain  yang  sudah  disiapkan  pada  aplikasi  RapidMiner  Studio  akan membentuk alur proses seperti pada gambar 2 berikut :

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 313 - 319 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 739 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 2. Implementasi Algoritma Regresi Linear pada aplikasi RapidMiner Studio
Setelah  dilakukan Running  Process pada tools RapidMiner  Studio,  didapatkan  hasil  prediksi  objek  testing  dengan menggunakan algoritma Regresi Linier yang dapat dilihat pada tabel berikut dibawah ini.
Tabel 2. Hasil prediksi pada dataset uji menggunakan aplikasi RapidMiner Studio
Namun secara umum terlihat hasil prediksi untuk total quantity dari data uji yang digunakan dalam pemodelan semakin jauh  semakin  bertambah  jumlahnya.  Hal  ini  juga  dapat  dilihat  pada  grafik  berikut  dimana  dari  bulan  ke  bulan  total quantity produk diprediksi cenderung mengalami peningkatan.
Gambar 3. Grafik prediksi data uji perhitungan

## 3.3 Pengujian Performa Regresi Linear
Hasil pengujian performa dengan  mencari nilai RMSE (Root Mean Square Error) yang  dilakukan  menggunakan aplikasi RapidMiner Studio adalah dengan menambahkan operator fungsi Performance Regression pada desain proses yang telah dibuat sebelumnya. Pengujian performa terhadap model dan algoritma dilakukan dengan maksud mengetahui hasil  simulasi  perhitungan  data  uji (testing) yang  dianalisa  dengan  hasil  evaluasi  data  uji (testing) pada  aplikasi RapidMiner Studio dalam mengukur metode serta algoritma yang digunakan apakah berfungsi dengan baik atau tidak Secara umum persamaan rumus matematis dalam menghitung nilai RMSE dapat dilihat pada persamaan berikut ini.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 313 - 319 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 739 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Dimana keterangannya ialah sebagai berikut. RMSE  = nilai Root Mean Square Error y = nilai hasil observasi ŷ = nilai hasil prediksi i = urutan data pada list data n = jumlah data Nilai  RMSE  ( Root  Mean  Square  Error )  rendah  menunjukkan  bahwa  variasi  nilai  yang  dihasilkan  oleh  suatu  model prakiraan  mendekati  variasi  nilai  obeservasinya.  RMSE  ( Root  Mean  Square  Error) menghitung  seberapa  berbedanya seperangkat nilai dari suatu objek hasil prediksi. Semakin kecil nilai RMSE ( Root Mean Square Error) , semakin dekat nilai yang diprediksi dan diamati. Berikut merupakan diagram proses pada aplikasi RapidMiner Studio dalam mencari nilai RMSE ( Root Mean Square Error) dari model yang diterapkan.
Gambar 4 Proses uji performa menggunakan aplikasi RapidMiner Studio
Dengan menerapkan model tersebut melalui aplikasi RapidMiner Studio menghasilkan angka RMSE sebesar 0.000 +/- 0.000 ,  nilai  yang  cukup  kecil  sehingga  hanya  kecil  perbedaan  yang  terjadi  dari  proses  simulasi  perhitungan  manual dengan aplikasi RapidMiner Studio terhadap data uji (testing) yang disiapkan.
Gambar 5 Nilai RMSE (Root Mean Square Error) pada aplikasi RapidMiner Studio
Proses  pengujian  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  Studio.  aplikasi  Rapid  Miner,  hasil  proses  pengujian  aplikasi menunjukkan  kemiripan  hasil    yang  sama  tidak  memiliki  perbedaan  yang  signifikan.  Dibawah  ini  adalah  tabel perbandingan antara hasil pengujian data diabetes dan yang ada pada aplikasi Rapid Miner.
Tabel 3 Perbandingan hasil simulasi pengujian  dengan menggunakan aplikasi RapidMiner Studio
Pada data latih secara umum kada gulkosa pada tubuh selama cenderung fluktuatif dan mengalami peningkatan dalam tubuh, seperti terlihat pada grafik dibawah ini.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 313 - 319 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 739 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 6. Grafik prediksi kada gula pada tubuh
Namun secara umum terlihat hasil prediksi data diabetes dari data uji yang digunakan dalam pemodelan semakin jauh semakin  bertambah  jumlahnya.    Dalam  pengujian  performa  model  juga  dapat  dilihat  hasil  simulasi  prediksi menggunakan  model  Regresi  Linier  tersebut  memiliki  nilai  RMSE (Root  Mean  Square  Error) melalui  aplikasi RapidMiner  Studio  dan  menghasilkan  angka  RMSE  sebesar 0.00-  +/-  0.000 ,  nilai  yang  cukup  kecil  sehingga  hanya kecil  perbedaan  yang  terjadi  dari  proses  pengujian  aplikasi  RapidMiner  Studio  terhadap  data  uji (testing) yang disiapkan.

## Gambar 7 Nilai evaluasi performa model Regresi Linear berdasarkan RMSE pada aplikasi RapidMiner Studio

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis,  kesimpulan  yang  didapat  yaitu  .Penerapan  model algoritma Regresi Linear sederhana dapat diimplementasikan secara baik serta mampu menunjukkan sebuah wawasan baru bagi kebutuhan prediksi terhadap kondisi kualitas data diabetes dalam mengontrol kadar gula pada tubuh . Prediksi diabetes  dimasa  mendatang  dapat  diketahui  melalui  pemanfaatan  dataset  dengan  melalui  pendekatan  metode  prediksi melalui  tahapan  yang  terstruktur  dalam  menganalisis  data  yang  digunakan  menghasilkan  nilai  nilai RSME saat melakukan  evaluasi  model  sebesar  0.000  +/-  0.000  melalui  aplikasi  RapidMiner  Studio.  Pengujian  performa  terhadap model dan algoritma yang digunakan dalam evaluasi dapat menghasilkan gambaran yang relevan dengan skenario yang dimodelkan.  Nilai  RMSE  didapat  saat  melakukan  evaluasi  performa  model  sebesar  0.000  +/-  0.000  melalui  aplikasi RapidMiner Studio.

## REFERENCES
[1] J.  J.  Pangaribuan,  F.  I.  Komputer,  U.  Pelita,  and  H.  Medan,  “MENDIAGNOSIS  PENYAKIT  DIABETES MELITUS,” vol. 2, no. 2, 2016.
[2] M. S. Efendi and H. A. Wibawa, “Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma ID3 dengan Pemilihan Atribut Terbaik ( Diabetes Prediction using ID3 Algorithm with Best Attribute Selection ),” vol. VI, pp. 29–35, 2018.
[3] M. S. Mustafa and I. W. Simpen, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor ( KNN ) Untuk Memprediksi Pasien Terkena Penyakit Diabetes Pada Puskesmas Manyampa Kabupaten Bulukumba,” vol. VIII, no. 1, pp. 1– 10.
[4] C.  Algoritma,  D.  R.  Ente,  S.  A.  Thamrin,  and  H.  Kuswanto,  “Klasifikasi  faktor-faktor  penyebab  penyakit diabetes melitus di rumah sakit unhas menggunakan algoritma c4.5 *,” pp. 80–88, 2020.
[5] F.  Aris, “Penerapan Data Mining untuk Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus dengan Menggunakan Metode Klasifikasi,” vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2019.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 313 - 319 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 739 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[6] Y. Amrale, J. No, Y. Amrale, A. Shedge, S. Singh, and A. Shaikh, “2016 , 148- 150 Journal of Advances in Computer  Science  and  Technology  DIABETES  MELLITUS  PREDICTION  SYSTEM  USING  DATA MINING,” vol. 5, no. October, pp. 148–150, 2016.
[7] M. A. C, “KLASIFIKASI DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MELLITUS ( DM ),” no. Dm.
[8] T.  Mardiana,  E.  M.  Ditama,  and  T.  Tuslaela,  “an  Expert  System  for  Detection  of  Diabetes  Mellitus  With Forward Chaining Method,” J. Ris. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 69–76, 2020, doi: 10.34288/jri.v2i2.121.
[9] M.  I.  Gunawan,  D.  Sugiarto,  and  I.  Mardianto,  “Peningkatan  Kinerja  Akurasi  Prediksi  Penyakit  Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression,” vol. 6, no. 3, pp. 280–284, 2020.
[10] A.  A.  Aljumah,  M.  G.  Ahamad,  and  M.  K.  Siddiqui,  “Application  of  data  mining :  Diabetes  health  care  in young  and  old  patients,” J.  King  Saud  Univ.  -  Comput.  Inf.  Sci. ,  vol.  25,  no.  2,  pp.  127–136,  2012,  doi: 10.1016/j.jksuci.2012.10.003.
[11] I.  L.  L.  Gaol,  S.  Sinurat,  and  E.  R.  Siagian,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Metode  Regresi  Linear Berganda  Untuk  Memprediksi  Data  Persediaan  Buku  Pada  Pt.  Yudhistira  Ghalia  Indonesia  Area  Sumatera Utara,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  130–133,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1579.
[12] M.  F.  Rahman,  M.  I.  Darmawidjadja,  and  D.  Alamsah,  “KLASIFIKASI  UNTUK  DIAGNOSA  DIABETES MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN REGULARIZATION NEURAL NETWORK ( RBNN ),” vol. 11, pp. 36–45, 2017.
[13] A. E. Wijaya and D. Alfian, “Sistem Rekomendasi Laptop Menggunakan Collaborative Filtering Dan Content- Based Filtering,” J. Comput. Bisnis , vol. 12, no. 1, pp. 11–27, 2018.
[14] A.  W.  S.  R.  G.  S.  Sitohang,  “PENERAPAN  DATA  MINING  DALAM  PEMILIHAN  LAPTOP MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5 Anggi,” J. Comasie , vol. 5, pp. 63–70, 2021.
[15] Suyanto, Data Mining . Yogyakarta: Informatika, 2017.
[16] M. Ali, B. S. Wiriaatmadja, and  A. D. Hartanto, “Klasifikasi Pasien Pengidap Diabetes  Menggunakan Neural Network Backpropagation Untuk Prediksi Kesembuhan,” pp. 135–141, 2020.
[17] R. Mean et al. , “Evaluasi dan Validasi Evaluasi.”
[18] A. Andriani, M. Informatika, P. Labu, and J. Selatan, “Sistem prediksi penyakit diabetes berbasis decision tree,” vol. I, no. 1, pp. 1–10, 2013.
[19] D.  Setyawan et  al. ,  “Implementasi  web  service  dan  analisis  kinerja  algoritma  klasifikasi  data  mining  untuk memprediksi diabetes mellitus,” vol. 8, no. 2, pp. 701–710, 2017.
[20] E.  Rahayu,  I.  Parlina,  and  Z.  A.  Siregar,  “Penerapan  Algoritma  Regresi  Linier  Berganda  Pada  Estimasi Penjualan  Sepeda  Motor  Application  of  Multiple  Linear  Regression  Algorithm  for  Motorcycle  Sales Estimation,” vol. 1, no. 1, 2022.