## Aplikasi DIATECT Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan SVM Berbasis Web
Ganis Sanhaji 1 , Anisa Febrianti 2 , Hidayat 3
1,2,3, Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro, Universitas Islam Nusantara, Kota Bandung, Indonesia Email:ganissanhaji90@gmail.com, nisaf5544@gmail.com, jajangh475@gmail.com
Abstrack− Penelitian ini menampilkan dampak serius dari Penyakit diabetes. Aplikasi ini bertujuan untuk mendeteksi gejala diabetes.  Pada  Pendeskripsian  masalah  yang  diteliti  berfokus  pada  peningkatan  jumlah  penderita  diabetes.  Menurut  data International Diabetes Federation (IDF) diprediksi bahwa jumlah orang dewasa yang menderita diabetes dalam rentang usia 20 hingga 79 tahun mencapai 415 juta individu di seluruh dunia. Penelitian ini memperkenalkan aplikasi berbasis web yang disebut DIATECT (Diabetes Prediction using Support Vector Machine on the Web) yang dirancang untuk memprediksi risiko penyakit diabetes. Aplikasi ini memanfaatkan algoritme Support Vector Machine (SVM) untuk mengolah data kesehatan yang luas dan beragam. DIATECT dapat memberikan prediksi yang akurat tentang kemungkinan seseorang mengetahui diabetes berdasarkan data yang dimasukkan. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data sekunder sebanyak 768 data, terdiri dari terkena diabetes dan tidak. Hasil uji coba menunjukkan bahwa DIATECT menggunakan algorita SVM  memiliki performa yang baik dalam mendeteksi penyakit diabetes dengan tingkat akurasi sebesar 77% sehingga model yang mampu memprediksi  dengan  benar  pada  77%  kasus.  Sisanya,  sekitar  23%,  mungkin  merupakan  prediksi  yang  tidak  tepat..  Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini memiliki performa yang kuat, dengan presisi mencapai 77%, recall mencapai 91%, dan  F1-score  mencapai  91.  Aplikasi  ini  memiliki  potensi  besar  untuk  mendukung  masyarakat  dalam  mendeteksi  dan mengidentifikasi penyakit melalui platform web yang mudah diakses.
Kata Kunci: SVM, Diabetes, Deteksi, Aplikasi, DIATECT
Abstrack − This research shows the serious impact of diabetes. This application aims to  detect diabetes symptoms. In the description  of  the  problem  studied,  it  focuses  on  the  increasing  number  of  diabetes  sufferers.  According  to  data  from  the International Diabetes Federation (IDF), it is predicted that the number of adults suffering from diabetes between the ages of 20  and  79  years  will  reach  415  million  individuals  worldwide.  This  research  introduces  a  web-based  application  called DIATECT (Diabetes Prediction using Support Vector Machine on the Web) which is designed to predict the risk of diabetes. This application utilizes the Support Vector Machine (SVM) algorithm to process extensive and varied health data. DIATECT can provide accurate predictions about a person's likelihood of developing diabetes based on the data entered. This research used quantitative methods with secondary data totaling 768 data, consisting of whether they had diabetes or not. The trial results show that DIATECT using the SVM algorithm has good performance in detecting diabetes with an accuracy rate of 77% so that the model is able to predict correctly in 77% of cases. The remainder, around 23%, may be inaccurate predictions. Research results show that this application has strong performance, with precision reaching 77%, recall reaching 91%, and F1-score reaching 91. This application has great potential to support community in detecting and identifying diseases through an easily accessible web platform.
Keywords : SVM, Diabetes, Deteksi, Aplikasi, DIATECT

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  telah  menjadi  tantangan  bagi  kesehatan  global  dengan  tingkat  kejadian  yang  terus  meroket. Menurut  laporan  dari  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO),  jumlah  individu  yang  menderita  diabetes  telah mengalami lonjakan yang signifikan dalam beberapa dekade belakangan ini, dan proyeksi ke depan menunjukkan peningkatan yang terus menerus.[1]
Indonesia adalah negara peringkat keenam di dunia setelah Tiongkok, India, Amerika Serikat, Brazil dan Meksiko dengan jumlah penyandang Diabetes usia 20-79 tahun sekitar 10,3 juta orang. Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas)  memperlihatkan  peningkatan angka prevalensi Diabetes  yang cukup signifikan,  yaitu dari 6,9% di tahun 2013 menjadi 8,5% di tahun 2018; sehingga estimasi jumlah penderita di Indonesia mencapai lebih dari 16 juta orang yang kemudian berisiko terkena penyakit lain, seperti: serangan jantung, stroke, kebutaan dan gagal ginjal bahkan dapat menyebabkan kelumpuhan dan kematian.[3]
International  Diabetes  Federation  (IDF)  menyatakan  bahwa  status  Indonesia  terhadap  diabetes  adalah serius  karena  Indonesia  berada  di  urutan  ke-7  dari  10  negara  dengan  jumlah  pasien  diabetes  tertinggi.  Jumlah pasien diabetes di Indonesia mencapai 6,2% pada tahun 2020, atau 10,8 juta orang, dan terus meningkat setiap tahunnya. Diabetes juga dapat disebabkan oleh makanan yang tidak sehat.Penyakit diabetes masih dapat dicegah sebanyak 80%, sehingga jumlah penderitanya tidak meningkat setiap tahun dan kualitas hidup akan meningkat. [2]
Diabetes adalah penyakit kronis yang ditandai dengan glukosa yang tinggi atau di atas normal. [4]glukosa adalah sumber energi utama bagi seluruh sistem tubuh manusia, namun untuk bisa diakses dan dimanfaatkan oleh sel-sel tubuh, glukosa memerlukan kehadiran hormon kunci yang disebut insulin. Pada penderita diabetes, entah
karena  kurangnya  produksi  insulin  atau  ketidakmampuan  tubuh  untuk  memanfaatkan  insulin  dengan  efektif, terjadi disfungsi dalam regulasi glukosa yang mengakibatkan peningkatan kadar glukosa dalam darah.
Ada banyak jenis diabetes, dengan diabetes tipe 1 dan tipe 2 yang paling umum orang dengan diabetes tipe 1 mengalami peningkatan rasa haus, yang dikenal sebagai polidipsia, lebih sering buang air kecil, dan lebih banyak rasa lapar, yang dikenal sebagai polifagia. Gejala mungkin berubah dari minggu ke bulan. Ketoasidosis diabetik adalah kondisi yang dapat menyebabkan kehilangan kesadaran dan sangat sakit jika tidak diobati. Mereka  yang  menderita  diabetes  tipe  2  dan  yang  sedang  hamil  mungkin  tidak  memiliki  gejala  apa  pun.  Satu pengukuran glukosa darah tinggi dapat menunjukkan diagnosis atau mungkin memerlukan beberapa pengukuran glukosa darah tambahan.[5]
Diabetes  merupakan  salah  satu  penyakit  tidak  menular  (PTM)  yang  menyebabkan  peningkatan  kadar glukosa dalam darah karena tubuh tidak dapat memproduksi insulin. Penelitian telah menunjukkan bahwa dalam jangka panjang, peningkatan kadar glukosa dalam darah menyebabkan kerusakan organ, yang dapat menyebabkan kegagalan fungsi jaringan dan organ. Diabetes dapat dibagi menjadi diabetes tipe 1, diabetes tipe 2, dan diabetes gestasional. Beberapa peneliti menemukan bahwa diabetes gestasional hanya terjadi pada wanita, yaitu selama kehamilan karena perubahan hormon. [12]
Penyakit  yang  tidak  dapat  menyebar  dari  satu  orang  ke  orang  lain  disebut  penyakit  tidak  menular. Penyakit  kardiovaskuler,  kanker,  penyakit  pernapasan  kronis,  dan  diabetes  adalah  empat  jenis  utama  penyakit tidak  menular.  Penyakit  degeneratif,  yang  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh  penurunan  fungsi  organ tubuh, semakin meningkat dan berbahaya karena gaya hidup modern, termasuk pola makan, merokok, konsumsi alkohol, dan penggunaan obat-obatan.[6]
Sampai  saat  ini,  diabetes  masih  tercatat  sebagai  penyebab  kematian  paling  umum  di  dunia,  dengan prevalensi  yang  terus  meningkat  secara  signifikan  setiap  tahun.  Gejala  yang  ditandai  dengan  sering  makan (polifagi),  sering  minum  (polidipsi),  dan  sering  kencing  (poliuri)  adalah  akibat  dari  umumnya  dikenal  sebagai diabetes, adalah salah satu penyakit kronis yang menjadi beban kesehatan global yang semakin meningkat.. Oleh karena itu, pencegahan, deteksi dini, dan manajemen yang efektif sangat penting dalam mengatasi masalah ini. Teknologi informasi dan pembelajaran mesin telah memainkan peran yang semakin penting dalam  pencegahan dan manajemen diabetes. Dalam upaya ini, penelitian ini  memperkenalkan aplikasi berbasis web yang inovatif dan  canggih,  dikenal  sebagai  DIATECT  (Diabetes  Prediction  using  Support  Vector  Machine  on  the  Web). Aplikasi ini bertujuan untuk membantu dalam prediksi risiko seseorang terkena diabetes dengan menggunakan algoritme  Support  Vector  Machine  (SVM)  yang  telah  terbukti  akurat  dalam  analisis  data  kesehatan.  Support Vector  Machine  (SVM)  memilih  hiperplane  margin  maksimum  dalam  ruang  input  yang  telah  diubah  untuk memisahkan kelas contoh, dengan tujuan memaksimalkan jarak ke contoh yang terpisah dengan bersih. Parameter dari hiperplane diperoleh melalui optimasi pemrograman kuadrat. Contoh sederhana mencakup metode klasifikasi yang  memisahkan dua kelas  contoh dalam ruang  fitur dengan hiperplane  yang  wajar  melewati antara  rata-rata kelas. Hiperplane ini dapat dilihat sebagai permukaan keputusan yang menetapkan titik baru ke kelas yang rata- ratanya  lebih  dekat  dengannya,  dengan  sudut  antara  vektor  yang  menghubungkan  rata-rata  kelas.  Penggunaan fungsi kernel secara implisit mendefinisikan permukaan keputusan dalam hal kemiripan antara titik baru dan rata- rata kluster. Dalam teknik yang lebih canggih, SVM hanya bergantung pada subset contoh pelatihan yang disebut sebagai vektor dukungan, memungkinkan penyesuaian lebih fleksibel terhadap distribusi data dan pengurangan biaya  komputasi.  Penggunaan  trik  kernel  memungkinkan  SVM  memiliki  model  linear  dan  sejumlah  fungsi keputusan  non-linear  yang  kaya.  Dalam  konteks  SVM,  trik  kernel  memproyeksikan  data  ke  dalam  ruang  fitur yang lebih tinggi, memungkinkan pembentukan hiperplane yang efektif. Mercer's condition memastikan bahwa kernel  memenuhi syarat  matematika sebagai perkalian titik di suatu ruang. Meskipun pemilihan kernel terbaik masih menjadi subjek penelitian aktif, beberapa kernel umum telah diidentifikasi. Penting untuk diingat bahwa SVM dapat menangani kasus non-linear dengan efektif berkat trik kernel, memungkinkan pemodelan yang lebih fleksibel  dan  akurat  terhadap  distribusi  data  yang  kompleks.[7]  Melalui  penggunaan  SVM  dan  integrasi  data kesehatan  yang  luas,  DIATECT  memberikan  prediksi  yang  andal  tentang  kemungkinan  seseorang  terjuangkit penyakit diabetes.
Penelitian  ini  menguraikan  pengembangan  dan  implementasi  DIATECT,  serta  membahas  manfaat potensialnya dalam mendukung upaya manajemen penyakit diabetes. DIATECT adalah alat prediksi, tetapi juga sumber informasi dan panduan untuk individu  yang sudah  menderita diabetes.  Dengan akses  melalui platform web yang mudah diakses, aplikasi ini memiliki potensi besar untuk memengaruhi kesehatan masyarakat dengan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang risiko diabetes.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Metodologi penelitian
Gambar  1  menunjukkan  prosedur  yang  digunakan  untuk  melakukan  penelitian  tentang  klasifikasi  penderita diabetes menggunakan metode SVM.
Gambar 1. Flowchart Penelitian
Dapat dipahami Gambar 1 bahwa tahap pertama adalah proses menentukan ide penelitian yang akan dilakukan dan dilanjutkan dengan proses pencarian data yang sesuai dengan ide penelitian. Selanjutnya pengumpulan data yang kami peroleh dari kaggle dalam bentuk CSV. Data yang diperoleh berupa data orang yang terkena diabetes sebanyak 268, dan data orang yang tidak terkena sebanyak 500 data. Jika dijumlahkan semuanya sebanyak 768 data. Selanjutnya proses load dataset melibatkan file dataset diabetes perlu disiapkan dan diakses oleh aplikasi, biasanya dalam format CSV atau Excel. Standarisasi data, mengubah setiap nilai ke dalam skala z-score, distribusi data  menjadi  terstandarisasi  dengan  mean  0  dan  deviasi  standar  1.  Klasifikasi  data  training  dan  testing  proses menjelaskan atau membedakan ide atau kelas data berdasarkan tujuan tertentu data training diambil sebesar 614 data  dan  data  testing  sebesar  154  data.  Algoritma  SVM  proses  dimana  memisahkan  data  kedua  kelas  secara maksimal,  dengan  margin  yang  paling  baik,  yang  merupakan  jarak  garis  pemisah  dengan  anggota-anggota terdekat  kedua  kelas.Terkhir  proses  modelling  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  yang  relevan  untuk memastikan  kualitas  dan  akurasi  model  dimana  Tahapan  modeling  pada  algoritma  SVM  mencakup  langkah- langkah khusus yang disesuaikan dengan karakteristik dan prinsip kerja SVM..

## 2.2. Analisis Data

## 2.2.1. Pengumpulan Data
Untuk mendukung penelitian ini dilakukan pengumpulan data untuk mendapatkan sumber data set berupa data sekunder berasal dari web penyedia yaitu kaggle berjudul diabetes data set. Data sekunder merupakan data yang didapatkan dari penelitian sebelumnya tanpa harus terjun langsung ke lapangan. Jumlah dataset pada penilitian ini sebanyak 768 terdiri dari 9 atribut terdiri dari Pregnancies,Glucose, Blood Pressure, Skin Thickness, Insulin, BMI, Diabetes Pedigree Function, Age dan Outcome.
Tabel 1. Jenis keterangan yang digunakan Keterangan label Jumlah Terkena 1 268 Tidak terkena 0 500
Seteah mengumpulkan data yang kami koversi ke file CSV. Kami menentukan library yang digunakan dan meload dataset  yang  telah  dibuat.  Berikut  lagkah  pemanggilan  library  dan  meload  data  yang  dilakukan  terdapat  pada Gambar 2.
Gambar 2 . Memanggil Library Dan Meload Data Set

## 2.2.2. Pelabelan atribut data
Dalam penelitian itu peneliti melakukan pelebelan secara manual dimana kami menggunakan label 0 dan 1. Label 0  di  kategorikan  dengan  keterengan  pasien  tidak  terkena  diabetes  sedangkan  label  1  dikategorikan  dengan keterangan pasien terkena diabetes. Label – label tersebut dapat di lakukan dan dapat di lihat teks beserta label yang di masukan kedalam tabel 2. Berikut contoh teks beserta label yang tercantum pada tabel 2 :
Tabel 2 . Jenis prediksi beserta Labelnya Keterangan Label Tidak terkena diabetes 0 Terkena diabetes 1

## 2.2.3. Preprocessing Data
Sebelum proses pengklasifikasian dimulai, tahap preprocessing diperlukan untuk membersihkan, menghilangkan, dan  mengubah  sumber  data.[8]  Tujuan  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  selama  proses pengklasifikasian menjadi lebih optimal. Preprocessing data penelitian dilakukan dalam dua tahap: pembersihan (pembersihan data) dan transformasi (transformasi data). Setelah pengumpulan data, pembersihan data dilakukan untuk menghilangkan data yang tidak relevan atau tidak diperlukan; contohnya, data kosong dan data yang tidak penting  diambil  secara  manual.  Selanjutnya,  data  diubah  dari  tipe  kategori  menjadi  tipe  binary.  Setelah  tahap pembersihan  data,  768  data  baru,  dan  jumlah  atribut  yang  dihasilkan  setelah  tahap  transformasi  data  adalah  9 atribut.

## 2.2.4. Klasifikasi Data Training dan Data Testing
Klasifikasi adalah upaya untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan ide atau kelas data berdasarkan tujuan tertentu.untuk memperkirakan kelas darisuatu objek, umumnya selama proses klasifikasi memiliki dua tahapan, yaitu
1. Proses pelatihan: dalam proses pelatihan digunakanset instruksi yang telah diketahui labelnya  untukkonstruk model atau fungsi.
2. Proses pengujian: untuk memastikan keakuratan model atau fungsi yang akan dibuat selama proses pelatihan, maka digunakan data yang dikenal sebagai set pengujian. Untuk mengetahui labelnya.[9]
Data yang di sajikan sebanyak 768 data. Data tersebut akan dibagi menjadi Data training dan Data Testing. Data yang dihasilkan tercantum dalam tabel di bawah ini.
Tabel 3 . Data Training dan Data Testing Pembagian Jumlah Data latih 614 Data uji 154 Jumlah 768
Dapat dilihat dari tabel 2 tedapat 2 kelompok yaitu Data latih ( training ) dan Data uji ( testing ). Kelompok data latih 80% atau sebanyak 614 data sedangkan data uji 20% atau sebanyak 154 data yang dihasilkan .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Load Data Set
Dalam pengembangan Aplikasi DIATECT untuk Prediksi Penyakit Diabetes menggunakan SVM Berbasis Web dengan Python, proses load dataset melibatkan beberapa langkah yang terperinci. Pertama, file dataset diabetes perlu  disiapkan  dan  diakses  oleh  aplikasi,  biasanya  dalam  format  CSV  atau  Excel.  Selanjutnya,  kita  memilih library atau fungsi dalam Python yang sesuai untuk membantu dalam proses membaca dataset, seperti pandas atau openpyxl  untuk  membaca  file  CSV  atau  Excel.  Selanjutnya,  kita  membuka  dan  membaca  file  dataset menggunakan  library  yang  telah  dipilih.  Sebagai  contoh,  dengan  menggunakan  pandas,  langkah  ini  dapat diimplementasikan dengan beberapa baris kode:

## Gambar 3. Proses Load Data Set
Setelah membaca dataset, langkah berikutnya adalah memproses baris-baris dataset. Setiap baris dataset diproses untuk mendapatkan nilai-nilai atribut dan label yang dibutuhkan. Misalnya, jika dataset memiliki kolom-kolom seperti “Usia”, “Tekanan Darah”, dan “Label Diabetes”, kita dapat mengakses nilai-nilai ini sebagai berikut:
Gambar 4. Proses Baris Data Set
Setelah memproses nilai-nilai dari setiap baris dataset, kita dapat memuat data ke dalam struktur yang sesuai untuk digunakan  dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian  model  SVM.  Selanjutnya,  aplikasi  dapat  melanjutkan  proses pengembangan,  seperti  membangun  model  SVM,  melatihnya  dengan  dataset  yang  dimuat,  dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi web untuk prediksi penyakit diabetes .

## 3.2 Standarisasi Data
Tahapan standarisasi data pada pembuatan Aplikasi DIATECT untuk prediksi penyakit diabetes menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) berbasis web melibatkan perhitungan z-score untuk setiap fitur dalam dataset. [10] Dengan mengubah setiap nilai ke dalam skala z-score, distribusi data menjadi terstandarisasi dengan mean 0 dan deviasi standar 1. Langkah ini memastikan bahwa model SVM dapat memproses data dengan efisien, menghindari  dominasi  oleh  fitur-fitur  dengan  rentang  nilai  yang  besar,  dan  menghasilkan  prediksi  yang  lebih konsisten. Tahapan ini memainkan peran kunci dalam meningkatkan akurasi dan stabilitas model.

## 3.4 Pembagian Data
Pemisahan Data Latih dan Data Uji:
Pisahkan  dataset  menjadi  dua  subset  utama:  data  latih  (training  data)  dan  data  uji  (testing  data).  Data  latih digunakan  untuk  melatih  model  SVM,  sedangkan  data  uji  digunakan  untuk  menguji  kinerja  model  yang  telah dilatih. Model SVM dilatih dengan menggunakan data latih, dan parameter SVM disesuaikan melalui penyetelan hyperparameter. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan menggunakan metrik evaluasi yang relevan. Opsi untuk validasi  silang  digunakan  untuk  memastikan  konsistensi  model.  Akhirnya,  model  SVM  yang  telah  dilatih disimpan untuk integrasi dengan Aplikasi DIATECT sehingga dapat memberikan prediksi yang akurat terhadap data baru. Tahapan ini membentuk dasar untuk memastikan kehandalan Aplikasi DIATECT dalam memprediksi penyakit diabetes.
Gambar 6 . Proses Pembagian Data

## 3.5 Algoritma SVM
Support h Vector h Machine (SVM) pertama kali dipublikasikan oleh Vapnik pada tahun 1992 bersama Bernhard Boser  dan  Isabelle  Guyon.  Untuk  mengembalikan  pengujian  data  awal  ke  ukuran  yang  lebih  besar,  algorithm support  vector  machine  menggunakan  pemetaan  nonlinier.  Tujuan  dari  algoritma  pembelajaran  mesin  SVM adalah untuk membuat hyperlane yang mengatur dua kelas pada ruang input. Algoritma ini menggunakan prinsip minimisasi risiko struktural. Margin adalah ruang terbesar yang dapat digunakan untuk membedakan dua kelas. Dot  product  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  margin  adalah  hal  yang  paling  penting  dalam  menemukan support vector. Untuk meminimalkan batasan kesalahan umum, SVM juga memiliki tujaun. Salah satu kelebihan algorithm  ini,  yaitu  penggunaan  metode  SVM,  dapat  dipelajari  secara  teoretis  dengan  menggunakan  teori pembelajaran komputasi.[11]
Prinsip utama SVM adalah mencari fungsi garis pemisah, atau hyperplane, yang dapat memisahkan data kedua kelas  secara  maksimal.  Maksimal  yang  dimaksud  adalah  garis  pemisah  dapat  memisahkan  data  kedua  kelas dengan margin yang paling baik, yang merupakan jarak garis pemisah dengan anggota-anggota terdekat kedua kelas. Garis pemisah optimal disebut sebagai margin.[12]
Hyperplane merupakan suatu fungsi matematis yang digunakan untuk membedakan antara fitur-fitur dalam ruang dimensi yang berbeda. Pada dimensi dua, hyperplane ini dapat diidentifikasi sebagai suatu garis, yang bertindak sebagai pemisah antara dua kelompok atau kelas fitur. Seiring dengan peningkatan dimensi, konsep hyperplane berkembang menjadi entitas yang lebih kompleks dan sangat penting dalam konteks klasifikasi data.
Dalam dimensi tiga, hyperplane akan menjadi suatu bidang yang berfungsi untuk mengklasifikasikan fitur-fitur yang ada dalam ruang tersebut. Sama halnya, dalam dimensi yang lebih tinggi, hyperplane terus berkembang, dan fungsi ini dapat digunakan untuk memisahkan dan mengklasifikasikan titik-titik dalam ruang dimensi yang lebih kompleks.
Pentingnya  hyperplane  terletak  pada  kemampuannya  untuk  memberikan  kerangka  kerja  matematis  yang  kuat untuk pemisahan dan klasifikasi fitur dalam berbagai konteks. Dalam dunia pembelajaran mesin dan statistika, konsep  hyperplane  sering  digunakan  dalam  algoritma-algoritma  klasifikasi,  seperti  Support  Vector  Machines (SVM), di mana hyperplane digunakan untuk memaksimalkan batasan antara kelas-kelas data yang berbeda. Dengan  demikian,  hyperplane  bukan  hanya  suatu  entitas  matematis  yang  memisahkan  fitur-fitur,  tetapi  juga merupakan  konsep  fundamental  yang  memainkan  peran  penting  dalam  analisis  data  multidimensional  dan pengambilan keputusan berbasis model.[13]
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dan regresi. Dalam konteks klasifikasi linier, proses SVM dimulai dengan inisialisasi bobot (weights) w dan bias b, yang kemudian digunakan untuk menghitung nilai output z dengan menggunakan fungsi z = w ⋅ x +b, di mana x adalah vektor fitur data. Fungsi keputusan f (x) kemudian ditentukan berdasarkan nilai z, di mana hasil klasifikasi positif atau negatif bergantung pada apakah z  lebih besar atau sama dengan nol.
SVM berfokus pada optimalisasi margin, yang dihitung sebagai 2 ‖𝜔‖ Tujuan dari SVM adalah memaksimalkan margin ini dengan mengoptimalkan w dan b dengan meminimalkan 1 2 ∥ 𝑤 ∥ 2 , sambil mematuhi Batasan Batasan 𝑦 𝑖 (𝑤 ⋅ 𝑥𝑖 + 𝑏) ≥ 1 , di mana 𝑦 𝑖 adalah label kelas data.
Dalam  konteks  penggunaan  kernel  SVM,  data  pertama  kali  diubah  ke  dimensi  ruang  fitur  yang  lebih  tinggi menggunakan kernel function. Sebagai contoh, kernel Radial Basis Function (RBF) sering digunakan dan dihitung dengan K ( x , x ′)  =  exp (− ‖𝑥−𝑥′‖2 2𝜎2 ) .  Proses  ini  memungkinkan  SVM  menangani  masalah  klasifikasi  yang  tidak linier.  Hasil  akhir  fungsi  keputusan  pada  SVM  dengan  kernel  diperoleh  melalui  perhitungan z = ∑ 𝛼 𝑖 y 𝑖 𝐾 (𝑥, 𝑥′) + 𝑏 𝑛 𝑖=1 , dengan 𝛼 𝑖 sebagai bobot Lagrange dan N adalah jumlah sampel. Fungsi keputusan f (x) dihasilkan dari menentukan tanda (positif/negatif) dari z.
Penting  untuk  dicatat  bahwa  proses  lebih  lanjut,  seperti  optimasi  parameter  seperti  σ  untuk  kernel  RBF, melibatkan  teknik  matematika  dan  optimasi  yang  kompleks.  Dalam  praktikanya,  implementasi  SVM  sering memanfaatkan perangkat lunak atau library khusus untuk mengatasi perhitungan yang rumit ini.
Gambar 7. Klasifikasi data menggunakan Support Vector Machine (SVM)
Garis H1, H2, dan hyperplane memisahkan kedua kelas, seperti yang ditunjukkan pada gambar 3. Persamaan 3 menghubungkan data kelas A (H1) dengan dot product variabel dan konstanta pada setiap notasi, dan W adalah nilai yang tegak lurus dengan.
X. w.Xi + b ≤ −1 w.Xi + b lebih dari 1
Hyperplane bersinggungan dengan data kelas B (H2) saat ini dalam Persamaan 4.
w.X+b=0
Selain itu, hyperplane garis di antara hyperplane kelas A dan kelas B disebut Persamaan 5. Data yang berhubungan dengan vektor pendukung H1 di kelas A dan H3 di kelas B disebut sebagai vektor pendukung.
Untuk menemukan titik minimal, yaitu dengan 1 ||𝑤|| , diperlukan penentuan margin. Persamaan untuk mencari titik minimal adalah sebagai berikut:
min 𝑤 τ(w) = 1 2 ‖𝑤‖ 2
Dengan memperhatikan nilai constrain:
𝑦 𝑖 ( 𝑋𝑖 . 𝑤 + 𝑏 ) −1 ≥ 0, ∀ 𝑖
Tidak mungkin untuk menggunakan SVM linear karena beberapa sampel data saat ini tidak memiliki data yang terpisah secara linear. Jika dipaksakan, akan memberikan hasil klasifikasi yang buruk dan tidak optimal. Karena itu, SVM linear harus diubah menjadi SVM non-linear dengan metode kernel. Metode ini berbeda dari metode klasifikasi umum karena mengurangi aspek awal untuk menyederhanakan proses komputasi dan meningkatkan kinerja. [14]

## 3.6 Modelling
Source  code  yang  digunakan  difokuskan  pada  pengembangan  aplikasi  web  menggunakan  Streamlit  dan pemanfaatan model yang telah melalui tahap pelatihan sebelumnya. Sebelumnya, proses pelatihan model Support Vector  Machine  (SVM)  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  yang  relevan  untuk  memastikan  kualitas  dan akurasi model. Hasil dari pelatihan tersebut, yang disebut sebagai diabetes_model, disimpan dalam sebuah file bernama  'diabetes_model.sav'.  File  ini  memuat  informasi  dan  parameter-parameter  yang  telah  dipelajari  oleh model selama tahap pelatihan.
Dengan adanya model yang telah tersimpan, aplikasi web ini dapat dengan mudah mengaksesnya menggunakan library  pandas  untuk  membaca  file  'diabetes_model.sav'  dan  menggambarkan  langkah-langkah  proses  prediksi penyakit  diabetes  berdasarkan  nilai-nilai  yang  dimasukkan  oleh  pengguna.  Oleh  karena  itu,  source  code  ini menghadirkan antarmuka yang memudahkan pengguna untuk melakukan prediksi dengan model SVM yang telah terlatih  tersebut,  serta  menampilkan  hasil  prediksi  dengan  jelas  melalui  pesan  yang  diberikan  oleh  aplikasi. Penting  untuk  dicatat  bahwa  keberhasilan  dan  keandalan  aplikasi  ini  sangat  bergantung  pada  kualitas  dan representativitas dataset yang digunakan dalam tahap pelatihan model SVM sebelumnya.

## 3.7 Akurasi
Akurasi dari data testing sebesar 77% dalam konteks aplikasi pendeteksi diabetes mengindikasikan sejauh mana model mampu memberikan prediksi yang benar terhadap data yang belum pernah dilihatnya sebelumnya. Secara umum, akurasi dihitung sebagai persentase dari jumlah prediksi yang benar terhadap total data testing. Dalam  kasus  ini,  akurasi  sebesar  77%  berarti  bahwa  dari  total  data  yang  digunakan  untuk  pengujian,  model berhasil memprediksi dengan benar pada 77% kasus. Sisanya, sekitar 23%, mungkin merupakan prediksi yang tidak tepat.
Namun, perlu diingat bahwa akurasi sendiri mungkin tidak memberikan gambaran lengkap tentang kinerja model, terutama  jika  kelas-kelas  dalam  dataset  tidak  seimbang.  Oleh  karena  itu,  bergantung  pada  kebutuhan  spesifik aplikasi, sebaiknya juga mempertimbangkan metrik evaluasi lain seperti presisi, recall, atau F1-score, terutama jika hasil positif dan negatif memiliki dampak yang berbeda secara signifikan.
Akurasi  adalah  metrik  evaluasi  yang  mengukur  sejauh  mana  model  dapat  memberikan  prediksi  yang  benar terhadap  data  yang  belum  pernah  dilihatnya  sebelumnya.  Dalam  konteks  aplikasi  pendeteksi  diabetes,  hasil akurasi sebesar 77% mengindikasikan seberapa baik model dapat mengklasifikasikan data testing.
Secara umum, akurasi dihitung sebagai persentase dari jumlah prediksi  yang benar terhadap total data testing. Dalam rumus, akurasi dapat dinyatakan sebagai berikut:
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 × 100%
Dalam  kasus  ini,  dengan  akurasi  sebesar  77%,  dapat  diartikan  bahwa  dari  seluruh  data  yang  digunakan  untuk pengujian, model berhasil memprediksi dengan benar pada 77% kasus. Sisanya, sekitar 23%, mungkin merupakan prediksi yang tidak tepat. Meskipun akurasi memberikan gambaran umum tentang kinerja model, perlu diingat bahwa metrik lain seperti presisi, recall, dan F1-score juga memberikan wawasan yang berharga, terutama jika ada ketidakseimbangan antara kelas-kelas yang diuji.
Untuk lebih merinci sistem perhitungan Support Vector Machine (SVM) dalam mencapai hasil akurasi tersebut, perlu dipahami bahwa SVM bekerja dengan menemukan hyperplane yang memaksimalkan margin antara kelas- kelas.  Proses  pelatihan  melibatkan  optimasi  parameter,  seperti  bobot  dan  bias,  yang  memungkinkan  SVM membuat keputusan terbaik dalam menentukan batas keputusan antar kelas. SVM juga dapat menggunakan kernel untuk  menangani  masalah  klasifikasi  non-linier  dengan  mentransformasi  data  ke  dalam  ruang  fitur  yang  lebih tinggi.
Namun,  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  kinerja  SVM  dalam  aplikasi  ini,  perlu meninjau parameter khusus yang digunakan (seperti jenis kernel, parameter C, dll.), serta melakukan analisis lebih lanjut terhadap metrik evaluasi lainnya guna memahami aspek-aspek tertentu dari kinerja model.
Gambar 9 . Akurasi Data

## 3.8 Performa Aplikasi
Aplikasi  ini  menggunakan  Streamlit  sebagai  platform  untuk  mengimplementasikan  antarmuka  pengguna  yang memungkinkan  pengguna  memprediksi  kemungkinan  diabetes  berdasarkan  model  yang  telah  dilatih menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM).  Dalam  proses  inisialisasi,  aplikasi  membaca  model SVM  yang  telah  disimpan  sebelumnya  dalam  file  'diabetes_model.sav'.  Meskipun  proses  loading  model  dapat mempengaruhi  performa  aplikasi,  khususnya  jika  modelnya  sangat  besar,  namun  hal  ini  umumnya  tidak memerlukan waktu yang signifikan.
Antarmuka pengguna menyediakan kolom input di mana pengguna diminta untuk memasukkan nilai-nilai seperti jumlah  kehamilan,  kadar  glukosa,  tekanan  darah,  ketebalan  kulit,  insulin,  indeks  massa  tubuh  (BMI),  fungsi keturunan diabetes, dan usia. Proses prediksi terjadi ketika pengguna menekan tombol "test prediksi diabetes". Tombol ini dirancang untuk memberikan kontrol pengguna atas kapan proses prediksi dilakukan, mengoptimalkan interaksi pengguna.
Proses  prediksi  sendiri  dilakukan  oleh  model  SVM  berdasarkan  nilai-nilai  yang  dimasukkan.  Hasil  prediksi kemudian  ditampilkan  dalam  antarmuka  pengguna  dengan  memberikan  informasi  apakah  pasien  diperkirakan terkena diabetes atau tidak. Tampilan hasil prediksi dibuat informatif dengan warna latar belakang yang berbeda,
di mana warna hijau menunjukkan prediksi yang benar (sesuai dengan keadaan sebenarnya), sedangkan warna merah menandakan prediksi yang salah.
Secara  keseluruhan,  performa  aplikasi  ini  dapat  dianggap  baik  karena  sifatnya  yang  sederhana  dan  responsif. Untuk evaluasi performa yang lebih mendalam, diperlukan metrik khusus seperti waktu respons, tingkat akurasi, dan parameter evaluasi lainnya.
Hasil performa aplikasi diadetek yang dicantumkan melibatkan tiga metrik evaluasi utama: presisi, recall, dan F1- score. Berikut adalah uraian lebih terperinci untuk masing-masing metrik tersebut:
1. Presisi (Precision):
 Presisi mengukur seberapa banyak dari hasil positif yang diberikan oleh model yang sebenarnya relevan.  Dalam  konteks  aplikasi  ini,  presisi  mencapai  77%.  Artinya,  dari  semua  hasil  positif yang diidentifikasi oleh aplikasi, 77% di antaranya benar-benar relevan atau akurat.
2. Recall (Sensitivitas atau True Positive Rate):
 Recall mengukur seberapa banyak dari total kasus positif yang diidentifikasi oleh model. Dalam hasil performa ini, recall  mencapai 91%. Ini berarti bahwa  aplikasi berhasil  mengidentifikasi 91% dari keseluruhan kasus positif yang sebenarnya.
3. F1-score:
 F1-score  adalah  metrik  yang  menyatukan  presisi  dan  recall  untuk  memberikan  gambaran holistik tentang kinerja model. F1-score mencapai 91% pada aplikasi ini. F1-score yang tinggi menunjukkan  keseimbangan  yang  baik  antara  presisi  dan  recall,  menunjukkan  bahwa  model memiliki  kemampuan  baik  dalam  mengidentifikasi  kelas  positif  dan  menghindari  kesalahan klasifikasi.
Dengan  angka-angka  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  memiliki  kinerja  yang  kuat  dalam  melakukan klasifikasi  atau  deteksi,  dengan  kemampuan  tinggi  dalam  mengenali  kasus  positif  dan  memberikan  hasil  yang akurat. Namun, tetap penting untuk mempertimbangkan konteks spesifik dari aplikasi ini, dan evaluasi lebih lanjut dapat dilakukan untuk memahami kecocokan model dengan kebutuhan dan tujuan penggunaannya.
Gambar 10 . Performa Aplikasi

## 3.9 . Tampilan Aplikasi
Pada tampilan aplikasi terdapat 8 kolom antara lain kolom input prenancis, input nilai glucose, innput  nilai  blood  pressur,  input  nilai  skinthicnees,  input  nilai  insulin,  input  nilai  bmi,  input  nilai diabetes pedigree function, dan input nilai age.
Gambar 11 . Tampilan Aplikasi

## 4. KESIMPULAN
Pembuatan  Aplikasi  DIATECT  untuk  prediksi  penyakit  diabetes  menggunakan  SVM  berbasis  web,  dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini berhasil menyederhanakan proses prediksi risiko diabetes dengan tingkat akurasi mencapai 77% dan performa apliksi yang baik dengan nilai presisi mencapai 77%, recall mencapai 91%, dan F1- score mencapai 91. Aplikasi yang sedang dikembangkan ini memiliki tujuan khusus untuk menentukan apakah pengguna terjangkit diabetes atau tidak berdasarkan input yang dimasukkan. Aplikasi ini menggunakan Streamlit sebagai platform untuk mengimplementasikan antarmuka pengguna yang memungkinkan pengguna memprediksi kemungkinan  diabetes  berdasarkan  model  yang  telah  dilatih  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine (SVM). Fokus utama penelitian ini terletak pada pengembangan suatu sistem berbasis web yang menggunakan algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  mendeteksi  gejala  diabetes  pada  pengguna  berdasarkan  data yang  mereka  masukkan. Dengan  memanfaatkan  model SVM  yang telah dilatih, hasil  web Aplikasi DIATECT fokus pada memberikan informasi singkat apakah pengguna teridentifikasi sebagai individu yang memiliki risiko diabetes atau tidak. Proses pengembangan aplikasi mencakup langkah-langkah efisien, seperti pengumpulan data latih, preprocessing, dan pelatihan model SVM. Hasil web yang dihasilkan menyajikan informasi prediksi dengan jelas  dan  mudah  dipahami,  memberikan  pengguna  pemahaman  instan  tentang  status  risiko  diabetes  mereka. Meskipun  fokus  utama  aplikasi  adalah  pada  prediksi  diabetes,  kesederhanaan  hasil  web  tidak  mengorbankan ketepatan atau keakuratan. Aplikasi ini tetap memberikan nilai tambah dengan memberikan informasi yang dapat membantu  pengguna  mengambil  langkah-langkah  preventif  yang  tepat  sesuai  dengan  hasil  prediksi.  Dengan demikian,  Aplikasi  DIATECT  berhasil  menyederhanakan  pengalaman  pengguna  dalam  menerima  informasi prediksi diabetes secara langsung melalui hasil web, memungkinkan pengguna untuk segera mengambil tindakan yang  sesuai.  Ini  menegaskan  bahwa  teknologi  SVM  berbasis  web  dapat  secara  efektif  mendukung  upaya pencegahan penyakit diabetes dengan memberikan informasi yang tepat pada waktu yang tepat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis dengan penuh rasa tulus ingin  menyampaikan penghargaan  yang  mendalam  kepada semua pihak  yang telah memberikan kontribusi yang tak ternilai dalam rangka penyelesaian penelitian ini. Terima kasih yang tak terhingga kami sampaikan kepada  yang dengan murah hati memberikan dukungan finansial yang memungkinkan jalannya penelitian ini. Selanjutnya, ucapan terima kasih kami peruntukkan kepada setiap responden yang dengan sukarela  dan  antusias  berpartisipasi  dalam  setiap  tahapan  penelitian  ini,  memberikan  sudut  pandang  yang berharga.
Lebih  lanjut,  kami  juga  ingin  mengungkapkan  apresiasi  yang  sangat  kepada  orang  tua  kami  yang  telah memberikan dukungan moral dan motivasi selama penelitian, terimakasih kami dan menyampaikan penghargaan kepada Ketua Prodi Teknik Elektro di Universitas Islam Nusantara, yang telah memberikan bimbingan dan arahan
yang  berharga  dalamsenantiasa  memberikan  bimbingan,  masukan  berharga,  dan  dukungan  teknis  yang  tidak ternilai  selama  seluruh  proses  penelitian.  Serta  kami  sangat  berterima  kasih  kepada  teman-teman  yang  telah bertindak  sebagai  pilar  dukungan  sosial  dan  akademis,  memberikan  wawasan,  saran,  dan  semangat  yang  telah membantu kami mencapai hasil penelitian yang signifikan.

## REFERENCES
[1] F. Amira Mumtaz, R. Maulana, and A. S. Budi, “Sistem Pendeteksi Penyakit Diabetes Melitus berdasarkan Kondisi Urin dan Gas Buang Pernapasan menggunakan K-Nearest Neighbor berbasis Arduino,” 2020. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[2] Sulis Tina, “International Diabetes Federation (IDF),” 2020.
[3] khoirudin  Mohammad  Burhan  Hanif,  “SISTEM  APLIKASI  PREDIKSI  PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN FITURE SELECTION KORELASI PEARSON DAN KLASIFIKASI  NAIVE  BAYES,” Pengembangan  Rekayasa  dan  Teknologi ,  vol.  16, Dec. 2020.
[4] M. Ardiansyah, A. Sunyoto, and E. T. Luthfi, “Analisis Perbandingan Akurasi Algoritma Naïve  Bayes  Dan  C4.5  untuk  Klasifikasi  Diabetes,” Edumatic:  Jurnal  Pendidikan Informatika , vol. 5, no. 2, pp. 147–156, Dec. 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.3424.
[5] “JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika)  Peningkatan  Kinerja  Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression”.
[6] I. Sriani Masitha, N. Media, N. Wulandari, M. Amin Tohari, P. Kesehatan Masyarakat, and F. Kesehatan Masyarakat, “Seminar Nasional Pengabdian Masyarakat LPPM UMJ Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnas kat”, [Online]. Available: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnas
[7] O. Maimon and L. Rokach, “Data Mining and Knowledge Discovery Handbook (Second Edition).”
[8] F.  R.  Lumbanraja,  F.  Lufiana,  Y.  Heningtyas,  and  K.  Muludi,  “IMPLEMENTASI SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM)  UNTUK  KLASIFIKASI  PEDERITA DIABETES MELLITUS 1,*).”
[9] N. Ketut et al. , “IMPLEMENTASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE PADA SISTEM PENGENALAN JEJAITAN,” 2017.
[10] H.  Ichwanul  Muslim  Karo  Karo,  “Klasifikasi  Penderita  Diabetes  Menggunakan Algoritma Machine Learning dan Z-Score,” Jurnal Teknologi Terpadu , vol. 8, 2022.
[11] “KLASIFIKASI PENDERITA PENYAKIT DIABETES BERBASIS DATA REKAM MEDIS MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) SKRIPSI Oleh: ARYA ABIMANYU NIM. 17650059 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS  SAINS  DAN  TEKNOLOGI  UNIVERSITAS  ISLAM  NEGERI MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG 2023.”
[12] M.  D.  Purbolaksono,  M.  Irvan  Tantowi,  A.  Imam  Hidayat,  and  A.  Adiwijaya, “Perbandingan Support Vector Machine dan Modified Balanced Random Forest dalam Deteksi  Pasien  Penyakit  Diabetes,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 393–399, Apr. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3008.
[13] F. Rosyking Lumbanraja, F. Lufiana, Y. Heningtyas, K. Muludi, J. Ilmu Komputer, and U. Lampung Jl Ir Sumantri Brojonegoro, “Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM) dalam Klasifikasi Penderita Diabetes Mellitus,” 2023.
[14] F.  Handayanna,  “PENERAPAN  METODE  SUPPORT  VECTOR  MACHINE MENGGUNAKAN  OPTIMASI  GENETIC  ALGORITHM  UNTUK  PREDIKSI PENYAKIT DIABETES.”