## Analisis Faktor Resiko Penyebab Diabetes Mellitus dengan Regresi Logistik Biner
I Gusti Bagus Ngurah Diksa 1* and Kartika Fithriasari 2 1,2 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Analitika Data, Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya *Corresponding author: igbn.diksa@bps.go.id
ABSTRACT - Diabetes  Mellitus  menjadi  salah  satu  masalah  perawatan  kesehatan  utama  di  seluruh  dunia.  Penyakit  gula  ini merupakan penyakit berbahaya yang mana mengakibatkan kematian akibat komplikasi yang ditimbulkanya. Banyak faktor yang memengaruhi  orang  menderita  diabetes  ,  beberapa  diantaranya  yaitu  usia,  merokok,    serum  sodium  dan  platelet  dalam  badan. Regresi  logistik  merupakan  salah  satu  alat  statistik  yang  dapat  digunakan  dalam  permodelan  klasifikasi  tentang  ada  tidaknya yang mengalami diabetes. Tujuan penelitian ini adalah melihat pengaruh variabel independent usia, merokok, serum sodium dan platelet dalam mengklasifikasikan observasi  antara kategori yang tidak mengalami diabetes dan penderita diabetes.  Hasil yang didapatkan  adalah  semua  variabel  independent  signfikan  berpengaruh  di  dalam  model  dimana  semakin  meningkatnya  umur kecenderungan orang menjadi diabetes semakin tinggi. Selain itu,  kegiatan merokok mampu memberikan kecenderungan orang menderita  diabetes  daripada  orang  yang  tidak  merokok.  Kemudian  semakin  bertambahnya  serum  sodium  dalam  tubuh  maka kecenderungan  orang  akan  tidak  menderita  diabetes  serta  untuk  bertambahnya  platelet  memberi  kecenderungan  sangat  kecil orang menderita diabetes. Dalam klasifikasi ini, persentase akurasi klasifikasi sebesar 61,9 persen.  Walupun lebih dari 50 persen namun terjadi misklasifikasi orang yang  menderita diabetes sebagai orang tidak mengalami diabetes sebesar 60 persen. Hal itu menyebabkan klasifikasi ini agak beresiko dalam mengelompokkan orang yang diabetes sebagai tujuan penanganan yang lebih cepat.

## Keywords diabetes, regresi, logistic, biner, akurasi

## I. PENDAHULUAN
Diabetes Mellitus masih menjadi salah satu masalah perawatan kesehatan utama di seluruh dunia di antara populasi yang  semakin  menua,  422  juta  orang  dewasa  hidup  dengan  diabetes  pada  tahun  2014.  Data  Organisasi  Kesehatan Dunia  (WHO)  menunjukkan  bahwa  prevalensi  diabetes,  terutama  diabetes  tipe  2  yang  terus  meningkat  dalam  tiga dekade  terakhir,  terutama  di  negara-negara  berpenghasilan  rendah  dan  menengah  [1].  Diabetes  mellitus  adalah gangguan  metabolisme  heterogen  yang  ditandai  dengan  adanya  hiperglikemia  akibat  gangguan  sekresi  insulin[2]. Penyakit  gula  ini  merupakan  penyakit  berbahaya  yang  mana  mengakibatkan  kematian  akibat  komplikasi  yang ditimbulkan  dari  penyakit  diabetes  mellitus.  Perlunya  menyelidiki  adanya  penyakit  diabetes  mellitus  sejak  dini membuat penanganannya lebih cepat. Banyak faktor yang dapat mempengaruhi seseorang dapat menderita penyakit Diabetes Mellitus.
Di  negara  berkembang  penderita  diabetes  mellitus  berusia  antara  45-64  tahun  dimana  usia  tergolong  masih  sangat produktif. Faktor usia memiliki hubungan dengan fisiologi usia tua dimana semakin tua usia seseorang, maka fungsi tubuh  juga  mengalami  penurunan,  termasuk  kerja  hormon  insulin  sehingga  tidak  dapat  bekerja  secara  optimal  dan menyebabkan  tingginya  kadar  gula  darah  [3].  Faktor  lainnya  yaitu  kebiasaan  merokok  sebagai  faktor  resiko  untuk penyakit  jantung  koroner.  Namun,  setelah  bertahun – tahun,  pengumpulan  data  penelitian  menunjukkan  bahwa perokok  yang  merokok  dalam  waktu  yang  lama/kronik  mempunyai  resiko  yang  lebih  tinggi  juga  untuk  terjadinya resistensi insulin [4]. Hiperglikemia meningkatkan osmolalitas serum, mengakibatkan terjadinya pergerakan air keluar dari sel dan kemudian dalam penurunan kadar natrium serum ([Na]) dalam tubuh [5]. Selain itu, Hiperglikemia dapat meningkatkan reaktivitas platelet dengan cara menginduksi non enzymatic glycation pada permukaan platelet [6]. Pada diabetes, kalium atau sodium sangat berguna untuk meningkatkan kepekaan insulin, sehingga proses pengurasan gula dalam darah berlangsung efektif [7].
Regresi logistik merupakan salah satu tools statistic yang dapat digunakan dalam permodelan klasifikasi tentang ada tidaknya  yang  mengalami  diabetes.  Regresi  logistik  adalah  bentuk  khusus  analisis  regresi  dengan  respon  biner  dan prediktor  yang  dapat  terdiri  dari  data  kontinu,  kategori  atau  campuran  antara  keduanya.    Analisis  ini  tidak memerlukan asumsi distribusi multivariate normal atau kesamaan matrik varian kovarian serta dapat juga diterapkan dalam  berbagai  skala  data  [8].  Tujuan  penelitian  ini  adalah  melihat  pengaruh  variabel  independent  usia,  merokok, serum  sodium  dan  platelet  dalam  mengklasifikasikan  observasi    antara  kategori  yang  tidak  mengalami  diabetes  dan penderita diabetes.
Received: 18 January 2021 Accepted: 27 March 2021
Published: 31 March 2021

## II. MATERI DAN METODE

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini data sekunder clinical_data set yang berjumlah 299 observasi. Variabel yang digunakan terdapat lima variabel yaitu
Tabel 1. Variabel penelitian Variabel Keterangan Range Jenis Data X 1 Platelets [25.01,..., 850.00] Kontinu X 2 Serum Sodium [114,..., 148] Kontinu X 3 Kebiasaan Merokok 0 : Tidak 1 : Iya
Kategorik
X 4 Usia 0 : ≤ 51 1 : > 51 & ≤ 60 2 : > 60 & ≤ 70 3 : > 70 Kategorik Y Diabetes 0 : Tidak 1:  Iya Kategorik
Variabel lainnya tidak digunakan dalam penelitian ini. Untuk mempermudah analisis, variabel usia yang sebelumnya merupakan variabel kontinu diubah menjadi kategorik dengan menggunakan batas batas kuartilnya yaitu pada kuartil pertama dengan umur 51 tahun, kuartil kedua 60 tahun dan kuartil 3 adalah 70 tahun.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  regresi  logistic  biner.  Regresi  Logistik  menggambarkan  dan  mengestimasi hubungan antar variabel respon ( y ) yang berupa kategorik dengan variabel prediktor ( x ) yang berpengaruh pada suatu fenomena  [9].  Model  regresi  logistik  biner  merupakan  model  regresi  logistik  yang  mana  variabel  responnya  berupa data  kualitatif  dikotomi  yaitu  bernilai  0  dan  1.  Bernilai  1  untuk  menyatakan  keberadaan  sebuah  karakteristik  dan bernilai  0  untuk  menyatakan  ketidakberadaan  sebuah  karakteristik.  Model  regresi  logistik  biner  digunakan  jika mengikuti distribusi Bernoulli, yang mana persamaannya sebagai berikut :
( ) ( ) 1 1 0,1 , i
i y y i i i f y y   − = − = (1)
Dimana : 𝜋 𝑖 = peluang kejadian ke-i 𝑦 𝑖 = peubah acak ke-i  yang terdiri dari 0 dan 1 Bentuk model regresi logistik biner dengan beberapa variabel prediktor adalah :
( ) ( ) ( ) 0 1 1 0 1 1 1 p p p p exp x x x exp x x   
    + ++ = + + ++ (2)
Untuk mempermudah menaksir parameter regresi, maka 𝜋(𝑥) pada persamaan diatas ditransformasikan sehingga menghasilkan bentuk logit regresi logistic, sebagai berikut  [10] :
( ) ( ) ( ) 0 1 1 1 p p x g x ln x x x    
   = = + ++   −     (3)

## B. Uji Independensi
Uji independensi digunakan untuk mengetahui hubungan antar dua variabel. H 0 :Tidak ada hubungan antara variabel dependen dengan independen H 1 : Ada hubungan antara dua variabel dependen dengan independen Statistik uji yang digunakan adalah sebagai berikut
( ) 2 2 1 1 I J ij ij i j ij n e e  = = − =  (4)
atau
2 1 1 2 ln I J ij ij i j ij n G n e = =   =        (5)
Dengan :
. . .. i j ij n n e n =
(6)
Keterangan :
ij n : nilai observasi / pengamatan baris ke-i kolom ke-j
ij e : nilai ekspektasi baris ke-i kolom ke-j
Daerak kritis : Tolak H 0 jika G 2 atau 2 2 ( 1)( 1) hitung I J   − −  atau P- value < α. [11]

## C. Pendugaan Parameter
Pada dasarnya metode maximum likelihood Estimation (MLE) memberikan nilai estimasi β untuk memaksimumkan fungsi likelihood . Secara sistematis fungsi likelihood untuk model regresi logistic biner sebagai berikut [17] :
( ) ( ) ( ) 1 1 1 i i n y y i i i
L x x    − = =  −     (7)
Dimana : 𝑦 𝑖 =  pengamatan pada variabel ke- i 𝜋(𝑥 𝑖 ) = peluang untuk variabel prediktor ke- i
Untuk memudahkan perhitungan maka dilakukan pendekatan log likelihood , didefinisikan sebagai :
( ) ( ) ( ) ( )   1 1 1 n i i i i i L y ln x y ln x    = =
+ − −          (8)
Untuk mendapatkan nilai penafsiran koefisien regresi logistic ( 𝛽̂) dilakukan dengan membuat turunan pertama 𝐿(𝛽) terhadap β dan disamakan dengan 0.

## D. Uji Simultan Model Regresi Logistik
Uji model dilakukan untuk memeriksa peranan variabel prediktor terhadap variabel respon secara serentak atau secara keseluruhan disebut juga uji model chi square .
0 1 2 : 0 i H    = == =
1 H :  paling sedikit ada satu parameter 𝛽 𝑖 ≠ 0 , dengan i = 1, 2, … , p Statistik uji
( ) ( ) 1 0 1 0 1 1 2ln 1 i i n n n y y i i i n n n n G   − =        
    = − −  (9)
Dimana : 𝑛 1 = banyaknya observasi yang berkategori 1 𝑛 0 = banyaknya observasi yang berkategori 0 n   = jumlah pengamatan p   = jumlah parameter
Statistik  uji G mengikuti  distribusi chi-square ,  sehingga  untuk  memeperoleh  keputusan  dilakukan  perbandingan dengan nilai 𝜒 2 tabel, dengan derajat bebas (db) = k – 1, k merupakan banyaknya variabel predictor. Kriteria penolakan ( tolak H 0 ) jika nilai ( ) 2 , db G    atau jika P-Value < α [12].

## E. Uji Parsial
Pengujian parsial digunakan untuk menguji pengaruh setiap 𝛽 𝑖 secara individual dalam model yang diperoleh.
0 0 : i H  = 1 : 0 i H   dengan j = 1,2,3, … , p Statistik uji Wald (W) :
( ) ˆ ˆ i i W SE   = Dan ( ) ( ) ( ) 2 ˆ ˆ i i SE    = (10)
Dimana :
( ) ˆ i SE  =  dugaan galat baku untuk koefisien 𝛽 𝑖
ˆ i

## 
=  nilai dugaan untuk parameter (𝛽 𝑖 )
Daerah penolakan  : Tolak H0 jika W > Z α/2 [12].

## F. Uji Kesesuaian Model
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  apakah  model  yang  dihasilkan  berdasarkan  regresi  logistik multivariat /serentak sudah layak. Pengujian ini menggunakan statistik uji Hosmer dan Lemeshow dengan hipotesis : H 0 : tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model. H 1 : terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model. Statistik Uji:
( ) ( ) 2 1 1 g k k k k k k k O n C n    = − = − 
(11)
Daerah Penolakan   : Tolak H 0 jika
2 ( 2, ) g C   − 
Keterangan :
k O : observasi pada grup ke-k
k  : rata rata taksiran peluang 1 k c j j j k m n  =         
g : jumlah grup (kombinasi kategori dalam serentak)
k n : banyaknya observasi pada grup ke – k [13].

## G. Uji Asumsi Multikolinieritas dan Linieritas
Uji multikolinearitas bertujuan  untuk menguji apakah dalam model regresi terdapat korelasi atau hubungan  yang tinggi  antar  variabel  bebas.  Model  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak    terjadi  korelasi  tinggi  diantara  variabel  bebas (tidak  terjadi    multikolinearitas).  Untuk  mendeteksi  ada  tidaknya  gejala  multikolinearitas    dapat  dilakukan  dengan melihat pada nilai variance inflation factor (VIF) dimana tidak terjadi kasus multikolinearitas  apabila nilai VIF kurang dari 10 [14].
Regresi logistik tidak memerlukan distribusi normal multivariat, tetapi memerlukan pengambilan sampel yang acak, independen,  dan  linieritas  antara  X  dan  logit.  Model  tersebut  kemungkinan  besar  paling  akurat  bila  distribusinya terpusat  namun  kurang  akurat  apabila  terdapat  data  ekstrem.  Meskipun  seseorang  dapat  memperkirakan  P  (Y  =  1) untuk kombinasi nilai apapun, namun kemungkinan tidak semua kombinasi benar-benar ada dalam populasi tersebut [15].

## H. Uji Ketepatan Model
Pada  penelitian  ini,  uji  ketepatan  model  menggunakan Apparent  Error  Rate (APER).    APER  merupakan  fraksi observasi  dalam  sampel  yang  salah  diklasifikasikan  atau  misclassified  pada  fungsi  klasifikasi.  penjelasannya  akan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Apparent error rate (APER) Data Aktual Data Prediksi Total Y 1 Y 2 Y 1 n 1C n 1M n 1 Y 2 n 2M n 2C n 2
Berdasarkan tabel nilai APER diperoleh berdasarkan persamaan
1 2 1 2 M M n n APER n n + = + [16] (12)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Deskriptif
Berikut  disajikan  gambar  1    terkait  deskripsi  dari  variabel  diabetes  tentang  persentase  orang  yang  menderita diabetes  dan  tidak.  Kemudian jumlah  penderita  diabetes dan  tidak  penderita diabetes  disetiap  kelompok  umur.  Dan selanjutnya  jumlah  penderita  dianetes  dan  bukan  penderita  diabetes  pada  kegiatan  merokok  dan  tidak  merokok.
Dalam  variabel  yang  digunakan  tidak  diketemukan  adanya missing  value .  Oleh  karena  itu  data  dapat  digunakan secara lebih lanjut. Berdasarkan gambar 1 dari data 299 observasi 41,81 persen mengalami diabetes mellitus dan 58,19 persen  diindikasikan  tidak  menderita  diabetes  mellitus.  Selain  itu  di  tiap  kelompok  umur  didominasi  oleh  observasi yang diindikasikan mengalami diabetes. Tidak hanya itu, observasi didominasi oleh observasi yang tidak melakukan kegiatan merokok

## B. Uji Independensi
Untuk mengetahui hubungan antara variabel predictor dengan variabel respon dilakukan pengujian independensi dengan  α  =  0,10.  Berikut  merupakan  tabel  uji  independensi yaitu  tabel  3  untuk  setiap  variabel  jenis  kelamin  dan domisili menggunakan pengujian chi-square . Tabel 3. Uji independensi
Berdasarkan  tabel  3  diketahui  bahwa  semua  variabel  signifikan.  ini  berarti  ada  hubungan  antara  terjangkitnya diabetes  dengan  platelets,  serum  sodium,  kebiasaan  merokok  dan  usia.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai p-value yang kurang dari α = 0,10

## C. Pendugaan Parameter
Adapun persamaan logit yang di dapat adalah
1 2 31 41 42 43
1 2 31 41 42 43 exp(5,138 0,000002 0,055 0,711 0,885 1,055 1,062 ) ( ) 1 exp(5,138 0,000002 0,055 0,711 0,885 1,055 1, 062 ) x x x x x x x x x x x x x  + − + + + + = + + − + + + + (13)
Keterangan
1 x : Platelets
2 x : Serum Sodium
31 x : Merokok
41 x : Kelompok usia > 51 Tahun dan ≤ 60
42 x : Kelompok usia > 60 Tahun dan ≤ 70
43 x : Kelompok usia > 70
Variabel χ 2 hitung Df P-Value Keterangan Platelets 242,719 175 0,001 Ada Hubungan Serum Sodium 40,320 26 0,036 Ada Hubungan Kebiasaan Merokok 6,602 1 0,010 Ada Hubungan Usia 7,70 3 0,053 Ada Hubungan
Gambar 1 Deskriptif data yang digunakan

## D   Uji Simultan
Berikut disajikan hasil uji dari omnibus test terkait uji simultan dari model yang terdapat pada tabel 4.
Tabel 4. Uji serentak ( omnibus tests of model coefficients )
Chi-square df P-Value Step 21,153 2 0,000 Block 21,153 2 0,000 Model  21,153 2 0,000 Keterangan : alpha(α) = 10%
Berdasarkan  tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  nilai p-value sebesar  0,000  yang  mana  nilai  tersebut  k urang  dari  alpha  (α) sebesar (0,10), sehingga dapat diputuskan Tolak H 0 , sehingga dapat disimpulkan bahwa minimal terdapat satu variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap model.

## E. Uji Parsial
Berikut disajikan tabel 5 terkait nilai signifikansi dari tiap variabel independent di dalam model.
Tabel 5. Uji signifikansi parameter secara parsial Variabel B Wald Df P-Value Platelets 0,000002 3,751 1 0,053 Serum Sodium -0,055 3,637 1 0,057 Merokok 0,711 6,981 1 0,008 Kelompok usia > 51 Tahun dan ≤ 60 0,885 6,968 1 0,028 Kelompok usia > 60 Tahun dan ≤ 70 1,055 7,090 1 0,008 Kelompok usia > 70 1,062 6,981 1 0,008 Constant 5,138 1,762 1 0,184
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  pada  tingkat  signifikansi  10  %  variabel  platelets,  serum  sodium,  merokok,  usia  pada kategori  1,  2  dan  3  berpengaruh  signifikan  terhadap  klasifikasi  antara  kategori  orang  menderita  penyakit  Diabetes Mellitus dan tidak.

## F. Uji Kesesuaian Model
Selanjutnya dilakukan uji kesesuaian model yang mana outputnya dapat diihat dari tabel 6.
Tabel 6. Uji kesesuaian model ( hosmer and lemeshow test )
Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai p value sebesar 0,403 dan itu lebih besar dari α sebesar 0,1 yang berarti gagal tolak H 0 sehingga  dapat  diputuskan  bahwa  model  sesuai  artinya  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  antara  hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model

## G. Uji Asumsi Multikolinieritas dan Linieritas
Berdasarkan tabel 7 terlihat bahwa model telah memenuhi asumsi non multikolinieritas dan linieritas yang ditunjukan dari nilai VIF dan signfikan p-value dari asumsi linieritas.
Tabel 7. Uji asumsi multikolinieritas dan linieritas Variabel VIF Keterangan P- Value Linieritas Keterangan Platelets 1,03 Non Multiko 0,3399 Linier Serum Sodium 1,03 Non Multiko 0,7265 Linier Merokok (x 31 ) 1,01 Non Multiko - - Kelompok usia > 51 Tahun dan ≤ 60 1,50 Non Multiko - - Kelompok usia > 60 Tahun dan ≤ 70 1,50 Non Multiko - - Kelompok usia > 60 Tahun dan ≤ 70 1,31 Non Multiko - -
Constant

## H. Interpretasi Model
Berdasarkan  hasil  uji  asumsi  dan  kelayakan  model  maka  di  dapatkan  model  terbaik  dengan  nilai  odds  ratio  dari masing masing variabel.
Chi-Square Df P-Value 8,315 8 0,403
INFERENSI , Vol. 4(1), March 2021. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Tabel 8. Nilai odds ratio
Variabel B Odd Ratio P-Value Platelets 0,000002 1,000 0,053 Serum Sodium -0,055 0,947 0,057 Merokok 0,711 2,036 0,008 Kelompok usia > 51 Tahun dan ≤ 60 0,885 2,422 0,028 Kelompok usia > 60 Tahun dan ≤ 70 1,055 2,873 0,008 Kelompok usia > 70 1,062 2,893 0,008 Constant 5,138 170,319 0,184
Berdasarkan tabel 8 menunjukkan bahwa nilai odd ratio mayoritas lebh dari satu. Apabila orang itu usianya semakin tua,  maka  memiliki  kecenderungan  yang  besar  untuk  orang  menderita  diabetes  yang  terlihat  dari  kelompok  umur lebih  70  tahun  memiliki  kecenderungan  orang  menderita  diabetes  adalah  2,893  kali.  Selain  itu,  orang  yang  merokok akan  cenderung  menjadi  penderita  diabetes  2,036  kali  dibandingkan  orang  yang  tidak  merokok.  Hal  ini  berbeda dengan  serum  sodium  yang  mana  semakin  bertambahnya  serum  sodium  dalam  tubuh  maka  kecenderungan  orang untuk menderita diabetes sebesar 0,947 kali. Sedangkan untuk semakin bertambahnya Platelets kecenderungan sangat kecil untuk orang menderita pemyakit diabetes.

## I. Hasil Ketepatan Model
Setelah  dilakukan  uji  untuk  mendapatkan  model  tebaik maka  dilanjutkan  menilai  hasil  klasifikasi  yang  dihasilkan oleh model yang tergambar pada Tabel 9.
Tabel 9. Ketepatan klasifikasi model Data Aktual Data Prediksi Persentase kebenaran Tidak Diabetes Diabetes Tidak Diabetes 135 39 77,6% Diabetes 75 50 40,00% Persentase keseluruhan 70,23% 29,77% 61,90%
Tabel  9  menunjukkan  bahwa  ketepatan  orang  yang  tidak  diabetes  adalah  77,6  persen  dan  sisanya  terjadi misklasifikasi. Namun terjadi  keparahan terhadap  misklasifikasi orang yang diabetes  yang  didiagnosa tidak  diabetes yaitu sebesar 60 persen. Kesalahan ini membuat orang untuk lambat dalam menangani penyakit diabetes pada dirinya. Walaupun secara persentase keseluruhan ketepatan klasifikasi adalah 61,90 persen namun kesalahan klasifikasi orang yang diabetes dan menjadi tidak diabetes sangat besar yaitu 60 pesen justru mengurangi manfaat dari tujuan penelitian ini.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan maka didapatkan simpulan sebagai berikut : variabel independen yaitu usia, merokok,  serum  sodium  dan  platelets.berpengaruh  signifikan  terhadap  pengklasifikasian  orang  yang  menderita diabetes dan yang tidak meenderita diabetes. Semakin bertambah usia seseorang, maka memiliki kecenderungan yang besar  untuk  menderita  diabetes  yang  terlihat  dari  kelompok  umur  lebih  70  tahun  memiliki  kecenderungan  orang menderita diabetes adalah 2,893 kali. Selain itu, orang yang merokok akan cenderung menjadi penderita diabetes 2,036 kali  dibandingkan  orang  yang  tidak  merokok.  Hal  ini  berbeda  dengan  serum  sodium  yang  mana  semakin bertambahnya  serum  sodium  dalam  tubuh  maka  kecenderungan  orang  untuk  menderita  diabetes  sebesar  0,947  kali. Sedangkan  untuk  semakin  bertambahnya  Platelets  kecenderungan  sangat  kecil  untuk  orang  menderita  pemyakit diabetes.  Berdasarkan perhitungan akurasi, penggunaan model regresi logistic biner ini memberikan akurasi sebesar 61,9  persen.  Akan  tetapi,  terjadi  kesalahan  besar  dalam  klasifikasi  yang  mana  penderita  diabetes  yang  diklasifikasi menjadi  bukan  penderita  diabetes  sebanyak  60  persen.  hal  tesebut  membuat  ketidakefisienan  dalam  melakukan klasifikasi.Untuk  penelitian  selanjutnya  bisa  digunakan supervised  analyze dalam  klasifikasi  lainnya  yang  memiliki tingkat  keakuratan  yang  lebih  baik  dalam  kasus  ini.  Bila  dilihat  dari  sisi  kesehatan  dapat  disarankan  dalam bertambahnya usia maka kita perlu menjaga kesehatan dengan pola hidup sehat dan menghidarkan diri dari kegiatan merokok.

## REFERENSI
[1]  K.  Tachkov et  al. ,  “Life  expectancy  and  survival  analysis  of  patients  with  diabetes  compared  to  the  non  diabetic  population  in Bulgaria,” PLoS One , vol. 15, no. 5, pp. 1 – 16, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0232815.
[2]  Punthakee,  Zubin,  Ronald  Goldenberg,  and  Pamela  Katz.  "Definition,  classification  and  diagnosis  of  diabetes,  prediabetes  and metabolic syndrome." Canadian journal of diabetes 42 (2018): S10-S15.
[3] B. Kurniawaty, Evi; Yanita, “Faktor - Faktor yang Berhubungan dengan Kejadian Diabetes Melitus Tipe II,” Majority , vol. 5, no. 2, pp. 27 – 31, 2016, [Online]. Available: http://juke.kedokteran.unila.ac.id/index.php/majority/article/view/1073 .

## INFERENSI , Vol. 4(1), March 2021. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
[4 ] M. Dwi Ario, “Effect of Nicotine in Cigarette for Type 2 Diabetes Mellitus,” J Major. , vol. 3, no. 7, pp. 75 – 80, 2014.
[5] G.  Liamis,  “Diabetes  mellitus  and  electrolyte  disorders,” World  J.  Clin.  Cases ,  vol.  2,  no.  10,  p.  488,  2014,  doi: 10.12998/wjcc.v2.i10.488.
[6] D. J. Schneider, “Factors contributing to increased platelet reactivity in people with diabetes,” Diabetes Care , vol. 32, no. 4, pp. 525 – 527, 2009, doi: 10.2337/dc08-1865.
[7] R.  Nurpalah,  “Gambaran  Kadar  Kalium  Pada  Penderita  Diabetes  Melitus  Tipe  2,” J.  Kesehat.  Bakti  Tunas  Husada  J.  Ilmu-ilmu Keperawatan, Anal. Kesehat. dan Farm. , vol. 12, no. 1, p. 214, 2015, doi: 10.36465/jkbth.v12i1.81.
[8]  F. K. Lembang and D. L. Rahakbauw, “Analisis Faktor Risiko Penyebab Diabetes Mellitus di Kota Ambon Menggunakan Model Regresi Logistik,” vol. 15, no. 2, pp. 65– 71, 2015.
[9] A. Borucka, “Logistic regression in modeling and assessment of transport services,” Open Eng. , vol. 10, no. 1, pp. 26 – 34, 2020, doi: 10.1515/eng-2020-0029.
[10] Y. A. Tampil, H. Komalig, and Y. Langi, “Analisis Regresi Logistik Untuk Menentukan Faktor -Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Prestasi  Kumulatif  (  IPK  )  Mahasiswa  FMIPA  Universitas  Sam  Ratulangi  Manado  Logistic  Regression  Analysis  To  Determine Factors Affecting The Grade Point Average ( GPA ) Of FM,” d’CARTESIAN , vol. 6, no. 2, pp. 57 – 62, 2017.
[11] K. M. Kotimah and P. S. Wulandari, “Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Pe rempuan Di Provinsi
Jawa Timur,” J. SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, 2337-3520 (2301-928X Print) , vol. 3, no. 1, pp. 2337 – 3520, 2014.
[12] E. T. (Institusi T. S. N. Pamungkas, “Metode regresi logistik biner pada faktor yang mempengaruhi kesembuhan pasie n penderita demam berdarah dengue di RSUD Dr. Iskak Kabupaten Tulungagung,” 2017, [Online]. Available: http://repository.its.ac.id/42259/1/1314030088-Non_Degree.pdf .
[13] D. W. Hosmer and S. Lemeshow, “1_3kOQSTg.pdf.” pp. 1– 375, 2000.
[14] J. Matematika, F. Matematika, D. A. N. Ilmu, and P. Alam, “PEMODELAN STATUS BEKERJA DI KOTA SEMARANG,” 2017.
[15] D. Berger, “Introduction to Binary Logistic Regression and Propensity Score Analysis,” ResearchGate , no. October, pp. 1 – 30, 2017.
[16] K. M. Kotimah and P. S. Wulandari, “Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur,” J. SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, 2337-3520 (2301-928X Print) , vol. 3, no. 1, pp. 2337 – 3520, 2014.
[17] Hosmer, D.W., dan S. Lemeshow. 2000. Applied Logistic Regression. Edisi ke-2.John Wiley and Sons Inc, Canada.