Vol. 4 No. 1 Tahun. 2024

## Perbandingan Implementasi Machine Learning Menggunakan Metode KNN, Naive Bayes, Dan Logistik Regression Untuk Mengklasifikasi Penyakit Diabetes
1* Dewi Nasien, Ricalvin Darwin, 2 Alexander Cia 3 , Andrean Leo Winata 4 , Jerry Go 5 , Richard M.C 6 , Ryan Charles Wijaya 7 , Kevin Charles Lo 8
1-8 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia e-mail: * 1 dewinasien@lecturer.pelitaindonesia.ac.id, 2 ricalvin.darwin@student.pelitaindonesia.ac.id,
3 alexander.cia@student.pelitaindonesia.ac.id, 4 andrean.leo @student.pelitaindonesia.ac.id,
5 jerry.go@student.pelitaindonesia.ac.id, 6 richard@student.pelitaindonesia.ac.id, 7 ryan.charles@student.pelitaindonesia.ac.id,
8 kevin.charles@student.pelitaindonesia.ac.id
Abstract − Diabetes is in the spotlight because of its chronic nature, with the main symptom being an increase in blood sugar levels above normal limits. Diabetes occurs when the body cannot efficiently take glucose into cells to be converted into energy, causing extra sugar to accumulate in the bloodstream. This research uses feature extraction with Principal Component Analysis (PCA) with a threshold of 80%, producing 5 main features. These features are then used as input for three classifiers, namely K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes, and Logistic Regression. The data used comes from Kaggle, with a data split of 70:30 and 80:20. The research results show that the Naive Bayes method provides the best accuracy, reaching 79% at an 80:20 data split. Therefore, it can be concluded that the Naive Bayes algorithm is the best choice for diabetes data classification in this study.
Keywords: Feature_extraction, pca, diabetes, knn, bayes, logistic_regression
Abstrak  Penyakit diabetes menjadi sorotan karena sifatnya yang kronis, dengan gejala utama berupa peningkatan kadar gula darah di atas batas normal. Diabetes terjadi ketika tubuh tidak dapat efisien mengambil glukosa ke dalam sel untuk diubah menjadi energi, menyebabkan penumpukan gula ekstra dalam  aliran  darah.  Penelitian  ini  menggunakan  ekstraksi  fitur  dengan  Analisis  Komponen  Utama (Principal Component Analysis - PCA) dengan threshold 80%, menghasilkan 5 fitur utama. Fitur-fitur ini  kemudian  digunakan sebagai  input  untuk tiga classifier,  yaitu K-Nearest  Neighbors (KNN),  Naive Bayes, dan Regresi Logistik. Data yang digunakan berasal dari Kaggle, dengan pembagian data 70:30 dan  80:20.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  Naive  Bayes  memberikan  akurasi  terbaik, mencapai 79% pada pembagian data 80:20. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes adalah pilihan terbaik untuk klasifikasi data diabetes dalam penelitian ini.
Kata Kunci  Ekstraksi_fitur, pca, diabetes, knn, bayes ,regresi_logistik.

## I. PENDAHULUAN
Diabetes merupakan penyakit yang ditandai dengan kenaikan kadar gula dalam darah. Penyakit ini bisa disebabkan  melalui  keturunan,  ataupun  bisa  dari  racun  makanan  dan  infeksi.  Penyakit  ini  menyebabkan gangguan yang terjadi pada mata, ginjal, syaraf, dan pembuluh darah [1]
Algoritma klasifikasi menggunakan dataset pelatihan untuk membentuk suatu model. Model yang telah dibuat ini selanjutnya digunakan untuk meramalkan label kelas dari data baru yang belum diketahui.  Klasifikasi merupakan fungsi dalam data mining yang menciptakan suatu model untuk meramalkan kelas atau kategori dari objek-objek dalam basis data. Proses klasifikasi melibatkan dua tahap, yaitu pembelajaran dan pengklasifikasian [2]
Pengelompokan  data  merupakan  tahap  dimana  data  diatur  dan  dikelompokkan  ke  dalam  variasi  jenis, bentuk,  atau  kelas  yang  berbeda.  Proses  ini  memungkinkan  pemisahan  dan  kategorisasi  data  sesuai  dengan kebutuhan koleksi data untuk berbagai keperluan, baik bisnis maupun pribadi. Secara khusus, ini mencerminkan langkah dalam manajemen data [3]
Ekstraksi  informasi  bisa  diterapkan  menggunakan  teknik  machine  learning,  dan  banyak  algoritma machine learning telah sukses diaplikasikan untuk mendeteksi kasus diabetes (Karo & Hendriyana, 2022). Metode klasifikasi dalam supervised learning pada machine learning ada banyak sekali, diantaranya yaitu K- Nearest    Neighbor  (KNN),    Naive    Bayes    Classifier  (NBC),  Support  Vector    Machine  (SVM),    Neural Network(NN),  Random  Forest  Classifier  (RFC),  Ada  Boost  Classifier  (ABC),  serta  Quadratic  Discriminant Analysis (QDA) [4]
Naïve Bayes adalah metode klasifikasi dengan perhitungan peluang. Naïve Bayes adalah metode supervised learning. Naïve Bayes diketahui mempunyai tingkat akurasi yang baik dengan perhitungan sederhana [5]
Naïve Bayes Classifier (NBC) adalah bentuk yang sederhana dari jaringan Bayesian dalam bidang data mining. Kesederhanaan metode ini didasarkan pada asumsi bahwa semua fitur bersifat independen satu sama lain. NBC menonjol karena akurasi tinggi dan tingkat kesalahan klasifikasi yang rendah [6] K-Nearest Neighbor berfungsi untuk  mengklasifikasikan subjek baru berdasarkan data sampel pelatihan dan atribut.  Proses  ini  melibatkan  pengelompokan  hasil  sampel  uji  baru  sesuai  dengan  mayoritas  kategori  yang terdapat dalam K-NN [7]
Algoritma ini bekerja berdasarkan jarak terdekat dari data latih ke data uji untuk menetapkan K-Nearest Neighbor. Sesudah mengumpulkan K- Nearest Neighbors, lalu diambil sebagian besar K- Nearest Neighbors untuk dibuat prediksi dari sampel uji [5]
Logistic   Regression adalah  metode yang digunakan   untuk menganalisis  data  yang  menggambarkan antara satu  variabel  respon  (dependen)  atau  lebih  variabel predictor.  Logistik Regression  digunakan  pada saat variabel predictor (y)  memiliki  skala  kategorik  atau nominal  yang  terdiri  dari  dua  atau  lebih  kategori. Oleh karena itu, metode ini dikembangkan dengan tujuan memastikan bahwa, tak peduli apapun perkiraannya, selalu berada dalam rentang antara 0 hingga 1 [8]. Metode regresi logistik digunakan untuk menemukan korelasi antara variabel respons yang memiliki sifat dikotomus (ordinal atau nominal) atau polikotomus (memiliki skala nominal atau ordinal dengan lebih dari 2 kategori) [9]
Penelitian ini  akan  mendalam  tentang  perbandingan  kinerja tiga  metode  klasifikasi,  yaitu K-Nearest Neighbor (KNN), Naive Bayes, dan Logistic Regression, khususnya dalam konteks klasifikasi data diabetes. Fokus utama penelitian ini adalah pada evaluasi ketiga metode tersebut dengan menggunakan metode ekstraksi fitur Principal Component Analysis (PCA) dengan threshold 80%. Output dari ekstraksi fitur ini akan dijadikan sebagai input untuk KNN, Naive Bayes, dan Logistic Regression. Data yang digunakan akan dibagi menjadi dua skenario, masing-masing 70-30 dan 80-20, mencerminkan proporsi data latih dan uji yang umum digunakan dalam eksperimen klasifikasi.
Evaluasi  kinerja  akan  menggunakan  confusion  matrix  pada  kedua  skenario  pembagian  data, memberikan gambaran yang jelas tentang kemampuan ketiga metode dalam mengklasifikasikan kasus diabetes. Analisis akurasi prediksi akan menyoroti ketepatan dan keakuratan hasil klasifikasi dari masing-masing metode. Dengan pendekatan ini, penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman mendalam tentang potensi dan kecocokan  metode  klasifikasi  tertentu  dalam  menangani  permasalahan  klasifikasi  data  diabetes  melalui pemilihan  metode  ekstraksi  fitur  yang  tepat,  pembagian  data  yang  representatif,  dan  evaluasi  kinerja  yang cermat.
Tujuan penelitian ini terfokus pada menganalisis kinerja tiga metode klasifikasi utama, yaitu K-Nearest Neighbor  (KNN),  Naive  Bayes,  dan  Logistic  Regression,  dalam  konteks  pengklasifikasian  data  diabetes. Pertama,  penelitian  ini  akan  mengevaluasi  dan  menganalisis  kinerja  KNN  dengan  mempertimbangkan pembagian data 70-30 dan 80-20, serta hasilnya akan disajikan dalam bentuk confusion matrix. Selanjutnya, Naive  Bayes  akan  diuji  dan  dievaluasi  dalam  dua  skenario  pembagian  data  yang  sama,  dengan  hasil  juga disajikan dalam bentuk confusion matrix. Selanjutnya, penelitian akan menilai efektivitas Logistic Regression dalam  mengidentifikasi  kasus  diabetes,  juga  dengan  pembagian  data  70-30  dan  80-20,  dan  hasilnya  akan direpresentasikan melalui confusion matrix. [10], [11], [12], [13], [14], [15], [16]
Setelah  itu,  dilakukan  komparasi  dan  analisis  akurasi  prediksi  dari  ketiga  metode  klasifikasi  pada  data diabetes, dengan mempertimbangkan kedua skenario pembagian data. Tujuan akhirnya adalah mengidentifikasi metode klasifikasi yang paling optimal berdasarkan hasil evaluasi dan komparasi, dengan fokus khusus pada metode  yang  memberikan  akurasi  tertinggi.  Melalui  pencapaian  tujuan-tujuan  ini,  penelitian  ini  diharapkan
dapat  memberikan  wawasan  mendalam  tentang  efektivitas  metode  klasifikasi  dalam  menangani  tantangan klasifikasi data diabetes, dengan potensi aplikasi pada pemahaman dan penanganan penyakit ini secara lebih efisien.[2], [9], [17], [18], [19], [20], [21]

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Adapun  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  dan  dapat  dijadikan  referensi  untuk  penelitian  ini, diantaranya  adalah:    Penelitian  Latifah  Uswatun  Khasanah,  Yuki  Novia  Nasution,  Dan  Fidia  Deny  Tisna Amijaya  (2022)  yang  berjudul  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes Melitus  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier.  Penelitian  ini  membahas  tentang  bagaimana  cara  mengklasifikasikan  penyakit  diabetes  dengan menggunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Adapun  hasil  dari  penelitian  ini,  yaitu  pada  proporsi  data  60:40 akurasinya  adalah  92,31%,  pada  proporsi  data  70:30  akurasinya  adalah  89,74%,  pada  proporsi  data  80:20 akurasinya adalah 92,31%, dan pada proporsi data 90:10 akurasinya adalah 84,62% [22] Penelitian  Umikulsum  Indah  Lestari,  Anis  Yusrotun  Nadhiroh,  dan  Cahyuni  Novia  (2021)  yang  berjudul Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Identifikasi  Penyakit  Diabetes Melitus.  Penelitian  ini  membahas  bagaimana  metode  KNN  ini  diterapkan  atau  diimplementasikan  untuk identifikasi penyakit diabetes. Adapun hasil dari penelitian ini adalah pengujian dengan nilai k=23 didapatkan akurasi sebesar 96% yang dimana dinilai cukup tinggi dan telah berhasil menerapkan metode KNN untuk sistem pendukung keputusan identifikasi penyakit diabetes melitus [23]
Penelitian Happy Andrian Dwi Fasnuari, Haris Yuana, dan M. Taofik Chulkamdi (2022) yang berjudul Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus Studi Kasus: Warga  Desa  Jatitengah.  Penelitian  ini  membahas  tentang  bagaimana  algoritma  KNN  diterapkan  untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes pada studi kasus warga desa Jatitengah. Adapun hasil dari penelitian ini, yaitu  dengan  k=9  didapatkan  hasil  akurasi  yang  baik  sebesar  93%,  presisi  100%,  recall  60%,  dan  F1-Score sebesar 75%, yang dimana dengan akurasi sebesar 93% maka penelitian ini dinilai berhasil dalam menerapkan atau mengimplementasikan metode KNN tersebut untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes melitus [24]
Penelitian Nabilla Yolanda Paramitha, Aang Nuryaman, Ahmad Faisol, Eri Setiawan, Dan Dina Eka [25] yang berjudul Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Metode Naive Bayes. Penelitian ini membahas tentang bagaimana cara mengklasifikasikan penyakit stroke dengan menggunakan metode naive bayes. Adapun hasil dari penelitian ini, yaitu pada proporsi data 80:20 mendapatkan akurasi sebesar 80% yang juga merupakan akurasi yang paling baik diantara proporsi data lain yang diuji cobakan [26].
Dalam konteks ini, penggunaan teknik-teknik analisis data dan machine learning dapat memberikan kontribusi besar dalam identifikasi dan klasifikasi kasus diabetes. Metode klasifikasi, seperti K-Nearest Neighbor (KNN), Naive Bayes, dan Logistic Regression, dapat digunakan untuk memproses data dan memberikan prediksi yang berguna dalam pengelolaan penyakit ini [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [26], [27]
Penelitian  ini  dilatarbelakangi  oleh  kebutuhan  untuk  memahami  dan  membandingkan  efektivitas  KNN, Naive Bayes, dan Logistic Regression dalam mengklasifikasikan data diabetes. Dengan melibatkan ekstraksi fitur  menggunakan  Principal  Component  Analysis  (PCA),  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi metode klasifikasi mana yang paling optimal dan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mendukung diagnosis dini serta pengelolaan penyakit diabetes.

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian ini akan membandingkan akurasi atau hasil dari 3 algoritma, yaitu KNN, Naive Bayes, dan juga Logistic Regression. Berikut merupakan langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini, yaitu:

## Gambar 1. Langkah penelitian perhitungan
Pada  gambar  1  dijelaskan  kerangka  penelitian  yang  terdiri  dari  pengumpulan  data,  preprocessing  data, ekstraksi fitur dengan PCA, pembagian data, implementasi klasifikasi yang dibagi menjadi 3, yaitu KNN, Naive Bayes, dan juga Logistic Regression, dan yang terakhir merupakan kesimpulan dan rekomendasinya. Adapun penjelasan dari masing-masingnya, yaitu:

## 1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Kaggle, dengan fokus pada dataset diabetes. Data tersebut mencakup variabel-variabel yang relevan untuk klasifikasi penyakit diabetes.
2. Preprocessing Data
Data akan mengalami tahap preprocessing, termasuk penanganan nilai-nilai yang hilang, normalisasi, dan pemrosesan lainnya agar dapat digunakan secara optimal dalam proses klasifikasi.
3. Ekstraksi Fitur dengan PCA
Metode  ekstraksi  fitur  yang  digunakan  adalah  Principal  Component  Analysis  (PCA)  dengan  threshold 80%. Tujuan dari PCA adalah untuk mengurangi dimensi fitur dan mempertahankan informasi yang signifikan untuk digunakan sebagai input pada metode klasifikasi.
4. Pembagian Data
Data akan dibagi menjadi dua skenario, yaitu 70-30 dan 80-20. Pembagian ini akan memberikan data latih dan data uji yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerja metode klasifikasi.
5. Implementasi Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN)
Implementasi KNN akan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan memanfaatkan library scikit- learn.
Hasil klasifikasi akan ditampilkan dalam bentuk confusion matrix.
6. Implementasi Klasifikasi Naive Bayes
Implementasi metode Naive Bayes juga akan dilakukan dengan menggunakan Python, dengan fokus pada library scikit-learn.
Evaluasi kinerja akan didasarkan pada confusion matrix.
7. Implementasi Klasifikasi Naive Bayes
Implementasi Logistic Regression akan mengikuti pendekatan yang serupa dengan KNN dan Naive Bayes.
Hasil klasifikasi akan dievaluasi menggunakan confusion matrix.
8. Evaluasi Kinerja
Setiap  metode  klasifikasi  akan  dievaluasi  berdasarkan  confusion  matrix  yang  mencakup  parameter- parameter seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
Analisis akan dilakukan terhadap hasil evaluasi untuk memahami kekuatan dan kelemahan masing-masing metode.
9. Komparasi Akurasi
Akurasi  prediksi  dari  ketiga  metode  pada  kedua  skenario  pembagian  data  akan  dikomparasikan  untuk menentukan metode yang paling optimal dalam klasifikasi data diabetes.
10. Kesimpulan dan Rekomendasi
Penelitian  akan  diakhiri  dengan  menyusun  kesimpulan  berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  komparasi. Rekomendasi akan diberikan terkait dengan pilihan metode klasifikasi yang paling cocok untuk aplikasi pada data  diabetes.  Dengan  mengikuti  langkah-langkah  metodologi  ini,  diharapkan  penelitian  dapat  memberikan wawasan yang mendalam tentang efektivitas metode klasifikasi tertentu dalam mengatasi tantangan klasifikasi data diabetes.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. K-Nearest Neighbor
Pengujian yang dilakukan dengan KNN ini menggunakan bahasa Python pada Google Colaboratory. Hasil pengujian dari metode ini akan ditampilkan dalam confusion matrix, yang dimana split datanya terdiri dari 70- 30 dan 80-20 yang tertera pada gambar sebagai berikut.

## 15 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)

## Gambar 3. Gambar Confusion Matrix KNN (80-20)

## 3.2. Naive Bayes
Pengujian  yang  dilakukan  dengan  metode  Naive  Bayes  menggunakan  bahasa  python  pada  Google Colaboratory. Hasil pengujiannya ditampilkan dalam confusion matrix dengan split data 70-30 dan 80-20 yang tertera pada gambar sebagai berikut.
Gambar 4. Gambar Confusion Matrix Naive Bayes (70-30)
Gambar 5. Gambar Confusion Matrix Naive Bayes (80-20)

## 3.3. Logistic Regression
Pengujian yang dilakukan dengan metode Logistic Regression menggunakan bahasa python pada Google Colaboratory. Hasil pengujiannya ditampilkan dalam confusion matrix dengan split data 70-30 dan 80-20 yang tertera pada gambar sebagai berikut.
Gambar 6. Gambar Confusion Matrix Regresi Logistik (70-30)
Gambar 7. Gambar Confusion Matrix Regresi Logistik(80-20)

## 3.4. Pengujian Sistem
Pengujian  dan  komparasi  dari  metode-metode  ini  akan  dilakukan  dengan  melihat  akurasi  prediksi  pada data diabetes yang digunakan, untuk melihat algoritma atau metode yang paling cocok untuk digunakan dalam data tersebut, yang dimana komparasinya akan ditunjukkan pada tabel berikut ini.
Tabel 1. Tabel Komparasi Tiga Metode
Split Data Akurasi Training- Test KNN Naive Bayes Logistic Regression 70-30 70% 75% 71% 80-20 70% 79% 73%
Dari hasil tabel diatas, dapat dilihat bahwa algoritma Naive Bayes memiliki akurasi yang paling tinggi, yaitu sekitar 79% dengan pembagian data 80-20. Oleh karena itu, algoritma Naive Bayes merupakan algoritma yang paling baik untuk digunakan dalam klasifikasi data ini.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan serta pengujian menggunakan tiga metode klasifikasi, yaitu K- Nearest  Neighbor  (KNN), Naive  Bayes,  dan  Logistic  Regression,  terdapat  beberapa temuan  signifikan  Pada split data 70-30, KNN memberikan akurasi sebesar 70%, sedangkan pada split 80-20, akurasinya meningkat menjadi 71%. Meskipun KNN memberikan hasil yang cukup baik, tetapi terdapat peningkatan yang terbatas pada  akurasi  dengan  peningkatan  ukuran  data.  Metode  Naive  Bayes  menunjukkan  kinerja  yang  cukup  baik, dengan  akurasi  75%  pada  pembagian  data  70-30  dan  meningkat  menjadi  79%  pada  pembagian  data  80-20. Naive Bayes memiliki performa yang konsisten dan memberikan akurasi tertinggi dibandingkan dengan KNN dan Logistic Regression pada kedua pembagian data. Logistic Regression menunjukkan akurasi sebesar 71% pada split data 70-30 dan 73% pada split data 80-20. Meskipun hasilnya bersaing, Logistic Regression tidak sebaik Naive Bayes pada split data 80-20. Dari hasil tabel komparasi akurasi, dapat disimpulkan bahwa Naive Bayes memiliki akurasi paling tinggi (79%) pada pembagian data 80-20. Dengan demikian, algoritma Naive Bayes dapat dianggap sebagai pilihan terbaik untuk klasifikasi data diabetes dalam konteks penelitian ini. Secara keseluruhan,  Naive  Bayes  merupakan  metode  klasifikasi  yang  paling  optimal  untuk  dataset  diabetes  yang digunakan dalam penelitian ini, dengan memberikan akurasi prediksi yang tinggi pada kedua pembagian data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  M.  Amien,  I.  L.  F.,  Astuti,  W.,  &  Lhaksamana,  “Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  dan  KNN  (K-Nearest Neighbor) dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes. E-Proceeding of Engineering, 10(2), 1911–1920.,” 2023.
[2] K.  Susana,  H.,  Suarna,  N.,  Fathurrohman,  F.,  &  Kaslani,  “Penerapan  Model  Klasifikasi  Metode  Naive  Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet. Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI), 4(1), 1–8. https://doi.org/10.52005/jursistekni.v4i1.96,” 2022.
[3] S.  Putra,  P.,  Pardede,  A.  M.  H.,  &  Syahputra,  “ANALISIS  METODE  K-NEAREST  NEIGHBOUR  (  KNN  ) DALAM KLASIFIKASI DATA IRIS BUNGA. 6(1), 297–305.,” 2022.
[4] A.  M.  (2020).  Argina,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor  pada  Dataset  Penderita  Penyakit Diabetes. Indonesian Journal of Data and Science, 1(2), 29–33. https://doi.org/10.33096/ijodas.v1i2.11,” 2020.
[5] B. Ikhromr, F.  N., Sugiyarto, I., Faddillah, U., & Sudarsono, “Implementasi Data Mining  Untuk Memprediksi Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Algoritma  Naives  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor.  INTECOMS:  Journal  of Information  Technology  and  Computer  Science,  6(1),  416–428.  https://doi.org/10.31539/intecoms.v6i1.5916,” 2023.
[6] I. R. Padiku, “Penerapan Metode Naive Bayes Classifier (Nbc) Untuk Klasifikasi Kondisi Internal Program Studi. Jurnal Teknik, 19(1), 65–74. https://doi.org/10.37031/jt.v19i1.118,” 2021.
[7] M. T. (2019). Maliha, D. Z., Santoso, E., & Furqon, “). Penerapan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Diabetes Mellitus. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 3(3), 2910– 2915. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4817,” 2019.
[8] G. I. (2021). Reviantika, F., Azhar, Y., & Marthasari,  “Analisis Klasifikasi SMS Spam Menggunakan Logistic Regression. Jurnal Sistem Cerdas, 4(3), 155–160. https://doi.org/10.37396/jsc.v4i3.166,” 2021.
[9] N. Susetyoko, R., Yuwono, W., Purwantini, E., & Ramadijanti, “Perbandingan Metode Random Forest, Regresi Logistik, Naïve Bayes, dan Multilayer Perceptron Pada Klasifikasi Uang Kuliah Tunggal (UKT). Jurnal Infomedia, 7(1), 8. https://doi.org/10.30811/jim.v7i1.2916,” 2022.
[10] D. Setiawan, D. Arisandi, and L. Trisnawati, “Aplikasi Prediksi Penyakit Sirosis Hati Menggunakan Algoritma Genetika,” J. SANTI (Sistem Inf. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 31–40, 2022.
[11] I. Puspita Sari and D. Setiawan, “Aplikasi D’Laundry Berbasis Android Menggunakan Model Design Thinking Android-Based D’Laundry Application Using Model Design Thinking,” Juli , vol. 2, no. 3, pp. 136–142, 2022.
[12] D.  Setiawan,  R.  N.  Putri,  and  R.  Suryanita,  “Implementasi  Algoritma  Genetika  Untuk  Prediksi  Penyakit Autoimun,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 4, no. 1, pp. 8–16, 2019, doi: 10.36341/rabit.v4i1.595.
[13] I.  P.  Sari,  D.  Setiawan,  and  D.  W.  Marwan,  “Sosialisasi  Pelaksanaan  Posyandu  Melalui  Transformasi  Digital Kesehatan  Menggunakan  Aplikasi  Mobile  Posyandu  Q,” J.  Abdidas ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  870–876,  2022,  doi: 10.31004/abdidas.v3i5.691.
[14] M.  P.  Efendy  and  D.  Setiawan,  “PERANCANGAN  APLIKASI  MAKANAN  EMPAT  SEHAT  LIMA SEMPURNA,” vol. 5, no. 1, pp. 13–19, 2021.
[15] P. Addie, D. Pengembangan, K. Pada, L. Elvitaria, D. Setiawan, and L. Susanti, “PENDAHULUAN Perkembangan ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  yang  sangat  pesat  saat  ini  menunjang  dan  mempermudah  semua  kegiatan  di berbagai bidang dalam kehidupan manusia , salah satunya di Pendidikan . Dengan pemanfaatan teknologi media pembelajaran akan leb,” vol. 8, no. 2, pp. 231–246, 2023.
[16] I. Engineering, D. Setiawan, M. C. Pratama, D. Arisandi, T. Informatika, and U. Abdurrab, “IMPLEMENTASI SISTEM KEAMANAN JARINGAN MENGGUNAKAN RULE-,” vol. 7, no. 2, pp. 381–389, 2023.
[17] D. Setiawan, R. N. Putri, and R. Suryanita, “Perbandingan Algoritma Genetika dan Backpropagation pada Aplikasi Prediksi Penyakit Autoimun,” Khazanah Inform.  J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 21–27, 2019, doi: 10.23917/khif.v5i1.7173.
[18] Liza Trisnawati, D. Setiawan, and S. Ryanto, “ANTIDERM Dermatitis Consultation Application User Interface Design  Model  Using  Design  Sprint  Method,” J.  Int.  Multidiscip. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–17,  2023,  doi: 10.58794/jim.v1i1.193.
[19] N. Maryam, D. Setiawan, and R. Noratama Putri, “Aplikasi Deteksi Dini Penyakit Tidak Menular Pada Lansia Dengan menggunakan metode Dynamic System Development Method (DSDM),” JEKIN - J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.58794/jekin.v3i1.219.
[20] Rudiansyah,  D.  Setiawan,  and  Shucy  Ramawati  Fadila,  “Identifikasi  Faktor  Risiko  Stunting  pada  Anak-anak dengan Metode K means Clustering menggunakan Dataset Kaggle,” JEKIN - J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 10– 16, 2023, doi: 10.58794/jekin.v3i1.443.
[21] F. Yunita, “Sistem Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode,” 2016.
[22] F. D. T. Khasanah, L. U., Nasution, Y. N., & Amijaya, “Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Naive Bayes Classifier. BASIS, 1(1), 41–50.,” 2022.
[23] C. Lestari, U. I., Nadhiroh, A. Y., & Novia, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 8(4), 2071–2082. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i4.1235,” 2021.
[24] M. T. Fasnuari, H. A. D., Yuana, H., & Chulkamdi, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Penyakit  Diabetes  Melitus.  Antivirus :  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika,  16(2),  133–142. https://doi.org/10.35457/antivirus.v16i2.2445,” 2022.
[25] D.  Widyastutik,  Ernawati,  E.  N.  Pratiwi,  and  R.  Wulandari,  “UPAYA  PENINGKATAN  PERILAKU  IBU POSTPARTUM  MELALUI  EDUKASI  FAMILY  CENTERED  MATERNITY  CARE  (  FCMC  )  TENTANG PERAWATAN MASA POSTPARTUM DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS GAMBIRSARI SURAKARTA Program Studi Kebidanan Program Sarjana dan Pendidikan Profesi Bidan Progra,” J. Salam Sehat Masy. , vol. 2, no. 2, pp. 43–50, 2021.
[26] D.  E.  Paramitha,  Y.  N.,  Nuryaman,  A.,  Faisol,  A.,  Setiawan,  E.,  &  Nurvazly,  “Klasifikasi  Penyakit  Stroke
Menggunakan Metode Naïve Bayes. Jurnal Siger Matematika, 04(01), 11–16.
https://www.kaggle.com/datasets/zzettrkalpakbal/full-filled-,” 2023.
[27] H. Karo, I. M. K., & Hendriyana, “Klasifikasi Penderita Diabetes menggunakan Algoritma Machine Learning dan Z-Score. Jurnal Teknologi Terpadu, 8(2), 94–99,” 2022.