http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Prediksi Kemungkinan Diabetes pada Tahap Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi
Random Forest
1 Widya Apriliah*, 2 Ilham Kurniawan, 3 Muhamad Baydhowi, 4 Tri Haryati
1,2,4 Sistem Informasi Kampus Kabupaten Karawang, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Banten No.1 Karangpawitan Karawang Barat
3 Sistem Informasi, Fakultas Informatika, Universitas Bina Insani, Jl. Siliwangi No. 6 Rawa Panjang, Bekasi Barat.
*e-mail: widyaaprilia.wyr@gmail.com
( received : 16 November 2020, revised : 8 Desember 2020, accepted : 14 Desember 2020)

## Abstrak
Diabetes adalah salah satu penyakit kronis yang mengancam jiwa dengan pertumbuhan tercepat yang telah  mempengaruhi  422  juta  orang  di  seluruh  dunia  menurut  laporan  Organisasi  Kesehatan  Dunia (WHO),  pada  tahun  2018.  Diabetes  dianggap  sebagai  salah  satu  penyakit  paling  mematikan  dan kronis yang menyebabkan peningkatan gula darah. Banyak komplikasi terjadi jika diabetes tetap tidak diobati  dan  tidak  teridentifikasi.  Namun,  peningkatan  pendekatan  machine  learning  memecahkan masalah  kritis  ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  merancang  model  yang  dapat  memprakirakan kemungkinan  terjadinya  diabetes  pada  pasien  dengan  ketelitian  yang  maksimal.  Klasifikasi  adalah teknik  data  mining  yang  menetapkan  kategori  pada  kumpulan  data  untuk  membantu  dalam memprediksi  dan  analisis  yang  lebih  akurat.  Oleh  karena  itu  tiga  algoritma  klasifikasi  machine learning yaitu Suport Vector Machine, Naive Bayes dan Random Forest digunakan dalam percobaan ini  untuk  mendeteksi  diabetes  secara  dini.  Eksperimen  dilakukan  menggunakan  dataset  Diabetes Hospital  in  Sylhet,  Bangladesh  yang  bersumber  dari  UCI  repository.  Performa  ketiga  algoritma dievaluasi pada berbagai ukuran seperti Precision, Accuracy, F-Measure, dan Recall. Akurasi diukur melalui  instance  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  dan  salah.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan Random  Forest  mengungguli  dengan  nilai  akurasi  tertinggi  97,88%  dibandingkan  algoritma  lain. Hasil ini diverifikasi menggunakan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) secara tepat dan sistematis.
Kata Kunci: diabetes, naive bayes, random forest, akurasi, support vector machine, machine learning

## Abstract
Diabetes is one of the fastest growing, life-threatening chronic diseases affecting 422 million people worldwide,  according  to  a  report  by  the  World  Health  Organization  (WHO)  in  2018.  Diabetes  is considered to be one of the most deadly and chronic diseases that cause elevated blood sugar. Many complications occur if diabetes remains untreated and unidentified. However, an improved machine learning  approach  solves  this  critical  problem.  The  aim  of  this  study  is  to  design  a  model  that  can predict  the  likelihood  of  diabetes  occurr  in  patients  with  maximum  accuracy.  Therefore,  three machine learning classification algorithms, namely Suport Vector Machine, Naive Bayes and Random Forest, were used in this experiment to detect diabetes early. Experiments were conducted using the Diabetes Hospital in Sylhet, Bangladesh dataset sourced from the UCI repository. The performance of  the  three  algorithms  is  evaluated  on  various  measures  such  as  Precision,  Accuracy,  F-Measure, and Recall. Accuracy is measured through correctly and incorrectly classified instances. The results obtained  showed  that  Random  Forest  outperformed  with  the  highest  accuracy  value  of  97.88% compared to other algorithms. These results are verified using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve accurately and systematically.
Keywords: diabetes,  naive  bayes,  random  forest,  accuracy,  ,  machine  learning,  support  vector machine

## 1 Pendahuluan
Strategi  klasifikasi  digunakan  secara  luas  di  bidang  medis  untuk  mengklasifikasikan  data  ke dalam  kelas  yang  berbeda  menurut  beberapa  kendala  yang  secara  komparatif  merupakan pengklasifikasi  individu  [1].  Diabetes  mellitus  (DM),  menurut  definisi  World  Health  Organization (WHO),  adalah  penyakit  degeneratif  kronis  yang  disebabkan  oleh  produksi  insulin  yang  tidak mencukupi  di  pankreas  atau  oleh  ketidakmampuan  tubuh  untuk  secara  efektif  menggunakan  insulin yang diproduksi, mengambil hyperglycemia (peningkatan glukosa darah) sebagai indikator utama [2]. Karena gejalanya yang mirip dengan kondisi sakit biasa,  banyak orang yang tidak menyadari bahwa mereka mengidap penyakit diabetes dan bahkan sudah mengarah pada komplikasi. Untuk memastikan bahwa seseorang apakah mengidap diabetes atau tidak maka perlu diagnosis dokter melalui cek darah. Bagi  orang  awam,  setidaknya  harus  mengenal  beberapa  gejala  yang  biasanya  mengiringi  penyakit diabetes ini seperti, sering buang air kecil, mudah merasa haus, mudah merasa lapar, turunnya berat badan secara drastis, kulit kering, penyembuhan luka relatif lama, dan adanya gangguan penglihatan [3]. Hampir setengah dari semua penderita diabetes memiliki faktor keturunan, yang merupakan salah satu ciri terpenting DM [4].
Penyakit diabetes tidak bisa disembuhkan sepenuhnya tapi bisa dikontrol. Diabetes tipe 1 dapat dikontrol dengan mengonsumsi insulin. Ada berbagai jenis insulin seperti insulin kerja cepat, insulin kerja  pendek,  insulin  kerja  menengah,  dan  insulin  kerja  panjang  tergantung  pada  seberapa  cepat mereka  merespons  kerja  dan  berapa  lama  efeknya  bertahan.  Diabetes  tipe  2  dapat  dikontrol  dengan diet seimbang, pengobatan oral, dan olahraga teratur [5] Diabetes mellitus ada dalam tiga bentuk [6]: (1) Diabetes Mellitus Tipe-1 ditandai dengan produksi insulin pankreas kurang dari yang dibutuhkan oleh  tubuh,  suatu  kondisi  yang  juga  disebut  "insulin-subordinate  diabetes  mellitus"  (IDDM).  Orang yang menderita DM tipe-1 memerlukan dosis insulin eksternal untuk mengganti lebih sedikit insulin yang diproduksi oleh pankreas. (2) Diabetes Mellitus Tipe-2 ditandai dengan tubuh melawan insulin karena  sel-sel  tubuh  bereaksi  berbeda  terhadap  insulin  dari  biasanya.  Hal  ini  pada  akhirnya  dapat menyebabkan  tidak  adanya  insulin  dalam  tubuh.  Ini  juga  disebut  "diabetes  mellitus  non-insulin subordinat"  (NIDDM)".  Jenis  diabetes  ini  umumnya  ditemukan  pada  mereka  yang  menjalani  gaya hidup  tidak  aktif.  (3)  Diabetes  gestasional  adalah  struktur  prinsip  ketiga  yang  diamati  selama kehamilan.
Dalam  kegiatan  prediksi  diagnostik,  data  mining  dan  text  mining  telah  dibuktikan  sebagai metode  yang  menjanjikan.  Metode  ini  disusun  oleh  serangkaian  alat  dan  teknik  yang  mampu mengeksplorasi kumpulan data, dan membantu dalam penemuan pengetahuan [7]. Machine learning dianggap  sebagai  salah  satu  fitur  kecerdasan  buatan  terpenting  yang  mendukung  pengembangan sistem  komputer  yang  memiliki  kemampuan  untuk  memperoleh  pengetahuan dari  pengalaman  masa lalu tanpa perlu pemrograman untuk setiap kasus. Machine learning dianggap sebagai kebutuhan yang mendesak  dari  situasi  saat  ini  untuk  menghilangkan  upaya  manusia  dengan  mendukung  otomatisasi dengan kekurangan minimum. Metode yang ada untuk deteksi diabetes adalah dengan menggunakan tes laboratorium seperti glukosa darah dan toleransi glukosa oral. Namun, metode ini memakan waktu lama [8]. Penelitian ini berfokus pada membangun  model prediksi menggunakan algoritma  machine learning dan teknik data mining untuk prediksi kemungkinan diabetes.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  Lukmanto  dan  Irwansyah  [9]  mengenai  deteksi  dini  diabetes  mellitus  (dm) menggunakan model fuzzy hierarchical pada tahun 2013 jumlah penderita Diabetes Mellitus (DM) di dunia mencapai 382 juta. Diperkirakan prevalensinya akan meningkat 55% pada tahun 2035. Sebagai bentuk  upaya  kami  untuk  berkontribusi  dalam  pencegahan  fenomena  tersebut  kami  mengusulkan suatu  aplikasi  kecerdasan  komputasi  dengan  menggunakan  model  hirarki  fuzzy  yang  memiliki kemampuan  untuk  melakukan  deteksi  dini  terhadap  DM.  Untuk  mensukseskan  metode  pengusulan kami, kami bekerjasama dengan salah satu laboratorium RS Jaktim Indonesia sebagai fasilitator data- data  yang  kami  butuhkan  selama  penelitian  dan  melakukan  wawancara  dengan  dua  dokter  medis  di rumah  sakit  yang  sama.  Arsitektur  metode  yang  kami  usulkan ini  dirancang  berdasarkan  bagaimana
dokter  menyimpulkan  terkait  indikasi  seseorang  berpotensi  terkena  DM,  yang  modelnya  telah disesuaikan  dengan  data  yang  kami  peroleh  dari  pihak  berwenang  di  laboratorium.  Sebagai  bentuk evaluasi yang kami lakukan, kami melakukan perbandingan data yang telah kami peroleh dari metode kami dengan keputusan dokter yang dilengkapi dengan data dari laboratorium, dan hasilnya 87,46% dari 311 data yang relevan adalah setara dengan pernyataan dokter medis. Dalam menginterpretasikan kesimpulan yang kami dapatkan dengan rumah sakit yang bekerjasama dengan kami, hasil penelitian menunjukkan  bahwa  metode  yang  kami  usulkan  telah  memenuhi  kebutuhan  akan  efektivitas  dan efisiensi  dalam  melakukan  deteksi  dini  terhadap  DM  dan  dapat  membantu  masyarakat  dalam mengetahui  potensi  DM  sejak  dini.  Penelitian  Fiarni,  Sipayung,  dan  Maemunah  [10]  mengenai analisis kinerja teknik klasifikasi data mining untuk memprediksi diabetes. Dalam penelitian ini faktor risiko  diabetes  dipersempit  menjadi  tujuh  fitur,  yaitu  Usia,  Jenis  Kelamin,  IMT,  Riwayat  Diabetes Keluarga, Tekanan Darah, Lama Menderita Diabetes dan Kadar Glukosa Darah. Secara keseluruhan akurasi model yang diusulkan adalah 68% sehingga dapat digunakan sebagai metode alternatif untuk membantu memprediksi penyakit komplikasi diabetes secara dini. Secara keseluruhan akurasi model yang  diusulkan  adalah  68%  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  metode  alternatif  untuk  membantu memprediksi  penyakit  komplikasi  diabetes  secara  dini.  Penelitian  Kavakiotis,  et  al  [11]  mengenai machine learning dan metode data mining dalam penelitian diabetes. Penelitian ekstensif dalam semua aspek  diabetes  (diagnosis,  etiopatofisiologi,  terapi,  dll.)  Telah  menghasilkan  sejumlah  besar  data. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  tinjauan  sistematis  terhadap  aplikasi  machine learning,  teknik  dan  data  mining  di  bidang  penelitian  diabetes  berkenaan  dengan  prediksi  dan diagnosis,  komplikasi  diabetik,  latar  belakang  genetik  dan  lingkungan  ,  dan  perawatan  dan manajemen  kesehatan  dengan  kategori  pertama  yang  tampaknya  paling  populer.  Berbagai  macam algoritma  pembelajaran  mesin  digunakan.  Secara  umum,  85%  dari  yang  digunakan  ditandai  dengan pendekatan  supervised  learning  dan  15%  oleh  unsupervised  learning,  dan  lebih  khusus  lagi,  aturan asosiasi.  Support  vector  machine  (SVM)  muncul  sebagai  algoritma  yang  paling  sukses  dan  banyak digunakan.  Mengenai  jenis  data,  kumpulan  data  klinis  yang  paling  banyak  digunakan.  Penelitian Perveen,  et  al  [12]  mengenai  analisis  kinerja  teknik  klasifikasi  data  mining  untuk  memprediksi diabetes. Baru-baru ini upaya ekstensif sedang dilakukan untuk meningkatkan akurasi sistem tersebut menggunakan ensemble classification. Penelitian ini mengikuti teknik ensemble adaboost dan bagging menggunakan  pohon  keputusan  J48  (c4.5)  sebagai  learning  base  beserta  teknik  data  mining  J48 mandiri untuk mengelompokkan pasien diabetes mellitus dengan menggunakan faktor risiko diabetes. Klasifikasi  ini  dilakukan  di  tiga  kelompok  dewasa  ordinal  yang  berbeda  di  Canadian  Primary  Care Sentinel  Surveillance  network.  Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  secara  keseluruhan  kinerja metode  ansambel  adaboost  lebih  baik  daripada  bagging  serta  pohon  keputusan  J48  yang  berdiri sendiri.  Penelitian  Islam,  et  al  [13]  mengenai  prediksi  kemungkinan  diabetes  pada  tahap  awal menggunakan teknik data mining. Dalam penelitian ini, kami telah menggunakan kumpulan data 520 kasus, yang dikumpulkan menggunakan kuesioner langsung dari pasien Rumah Sakit Diabetes Sylhet di  Sylhet,  Bangladesh.  Kami  telah  menganalisis  dataset  dengan  algoritma  naive  bayes,  algoritma regresi  logistik,  dan  algoritma  random  forest  dan  setelah  menerapkan  10-fold  cross  validation  dan percentage split, ditemukan bahwa algoritma random forest memiliki akurasi terbaik pada dataset ini. Sedangkan  pada  penelitian  kali  ini  akan  mengkaji  performa  dari  ketiga  algoritma  dievaluasi  pada berbagai  ukuran  seperti  precision,  accuracy,  f-measure,  dan  recall.  Akurasi  diukur  melalui  instance yang diklasifikasikan dengan benar dan salah.

## 3 Metode Penelitian
Prosedur  yang  diusulkan  disajikan  pada  gambar-1  di  bawah  ini  dalam  bentuk  diagram  model. Gambar tersebut menunjukkan alur penelitian yang dilakukan dalam membangun model.

## Gambar 1. Diagram Model yang Diusulkan
Dari kerangka model penelitian yang telah diusulkan pada Gambar 1. Diagram model yang diusulkan, dapat dijelaskan sebagai berikut:
a) UCI  Dataset  adalah  dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  merupakan  dataset  dari  UCI repository  yaitu  dataset  Diabetes  Hospital  in  Sylhet,  Bangladesh  dengan  jumlah  data  sebanyak 520 data, 17 atribut dan 1 kelas.
b) Pre-processing  data,  teknik  pre-processing  data  yang  digunakan  pada  penlitian  ini  yaitu Resample,  gunanya  untuk  menghasilkan  subsampel  acak  dari  kumpulan  data  menggunakan pengambilan sampel dengan penggantian atau tanpa penggantian.
c) Applied  Clasification  Algorithms,  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan algoritma klasifikasi naive bayes, support vector machine dan random forest.
d) Performance evaluation on various measures,  Eksperimen dilakukan menggunakan 10 fold cross validation.  Pengukuran  Accuracy,  F-Measure,  Recall,  Precision  dan  ROC  (Receiver  Operating Curve), digunakan untuk klasifikasi penelitian ini
e) Comparative  analysis  based  on  accuracy,  pada  penitian  ini  dilakukan  percobaan  menggunakan 3algoritma  klasifikasi  yang  berbeda  untuk  mengetahui  algoritma  klasifikasi  mana  yang mempunyai nilai akurasi tertinggi.
f) Result, hasil penelitian menunjukan algoritma klasifikasi random forest mempunyai nilai akurasi tertinggi yaitu 97,88%.

## 3.1. Deskripsi Singkat Algoritma yang Digunakan:

## Support Vector Machine (SVM)
Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  algoritma  berbasis  diskriminasi  yang bertujuan  untuk  menemukan  batas  pemisahan  optimal  yang  disebut  hyperplane  untuk  membedakan kelas dari satu sama lain. Sampel yang paling dekat dengan hyperplanes ini disebut vektor dukungan, dan  perbedaan  tersebut  dinyatakan  sebagai  jumlah  bobot  dari  subset  sampel  yang  membatasi kerumitan  masalah  [14].  Untuk  memisahkan  dua    klasifikasi  melalui  hyperplane  yang  optimal menggunakan persamaan (1) dan (2)  berikut:
( ) (1) atau ( )     ∑ ( ) (2)
Harus berada diantara dua kelas sampel hyperplane pemisah yang optimal
( )       (               )
dimana : w : beban vektor (garis tegak lurus)
x
: titik data masukan SVM b : bias : nilai bobot setiap titik data
( )
: fungsi karnel
SVM  bekerja  berdasarkan  prinsip  dasar,  yaitu  menyisipkan  hyper-plane  antara  kelas-kelas dan  mengarahkannya  sedemikian  rupa  sehingga  menjaganya  pada  jarak  maksimum  dari  titik  data terdekat  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  1.  Data  ini  menunjukan,  data  yang  muncul  paling  dekat dengan hyper-plane, dikenal sebagai Support Vectors [15].
Gambar 1. Klasifikasi Linear Margin Maksimum [15]
Kinerja yang dievaluasi dari algoritma SVM untuk prediksi diabetes [16], [17] menggunakan Confusion Matrix adalah sebagaimana Tabel 1 berikut:

## Tabel 1. Confusion Matrix SVM
True Positive False Positive False Negative True Negative 304 18 9 189

## Naive Bayes
Metode  pengklasifikasi  naïve  bayes  adalah  pengklasifikasi  probabilistik  sederhana  yang menetapkan  setiap  objek  ke  kelas  dengan  asumsi  independensi  yang  kuat  di  antara  variabel. Kemudian teorema Bayes dijelaskan sebagaimana persamaan (3) berikut:
(  | ) (  | ) ( ) ( )
di mana P (c) mewakili probabilitas sebelumnya, P (F) adalah probabilitas marginal, P (c | F) adalah  probabilitas  posterior  kelas  gabungan,  P  (F  |  c)  menunjukkan  probabilitas  bersyarat,  masing- masing  [18].  Klasifikasi  naïve  bayes  perlu  untuk  menyelesaikan  satu  set  estimasi  kepadatan  satu dimensi.  Asumsi  umum  adalah  bahwa  dalam  setiap  kelas,  nilai  dari  setiap  atribut  berasal  dari
distribusi normal. Seseorang dapat merepresentasikan distribusi tersebut dalam hal mean dan standard deviation dan dapat memperkirakan secara efisien mean dan standard deviation menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Parameterisasi model ini efisien secara komputasi dan juga dapat dengan mudah digunakan dalam kasus terdistribusi. Namun demikian, asumsi bahwa distribusi atribut obeya Gaussian mungkin tidak berlaku untuk beberapa domain [19]. Kinerja algoritma Naive Bayes yang dievaluasi menggunakan Confusion Matrix adalah sebagaimana Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Confusion Matrix Naive Bayes
True Positive False Positive False Negative True Negative 288 8 34 190

## Random Forest
Pendekatan  radom  forest  yang  diusulkan  oleh  Breiman  [20]  adalah  algoritma  pembelajaran mesin dengan banyak pohon keputusan.  Random forest adalah kombinasi dari metode Bagging  [21] dan Random Sub spaces [22]. Metode ini telah membuktikan keberhasilannya dalam masalah regresi dan klasifikasi dalam beberapa tahun terakhir dan merupakan salah satu algoritma  machine learning terbaik  yang  digunakan  di  berbagai  bidang  [23][24][25][26][27][28].  Performa  yang  dievaluasi  dari teknik Random Forest menggunakan Confusion Matrix adalah sebagaimana Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Confusion Matrix Random Forest
True Positive False Positive False Negative True Negative 315 4 7 194

## 4 Hasil Dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  Weka  versi  3.8.4  dengan  menggunakan  hardware  Laptop processor Intel Core i5 dengan RAM 8 GB dan hardisk 500GB.

## 4.1. Data Set
Tools  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  WEKA  [29]  digunakan  untuk  melakukan percobaan. WEKA adalah perangkat lunak yang dirancang di negara Selandia Baru oleh University of Waikato,  yang  mencakup  kumpulan  berbagai  metode  pembelajaran  mesin  untuk  klasifikasi  data, pengelompokan, regresi, visualisasi, dll. Salah satu keuntungan terbesar menggunakan WEKA adalah dapat dipersonalisasi sesuai dengan kebutuhan. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mencari tingkat  akurasi  tertinggi  pada  algoritma  klasifikasi  yang  diusulkan  untuk  memprediksi  diabetes menggunakan  tools  WEKA  dengan  menggunakan  UCI  dataset.  Tabel  4  menunjukkan  deskripsi singkat dari dataset.
Tabel 4. Deskripsi Dataset Dataset Jumlah Atribut Jumlah Data Diabetes Hospital in Sylhet, Bangladesh) 17 520 Metodologi yang diusulkan dievaluasi pada dataset diabetes yaitu Diabetes Hospital in Sylhet, Bangladesh [13], yang diambil dari UCI Repository. Dataset ini terdiri dari rincian medis 520 kasus, dengan deskrpsi seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Deskripsi Dataset Attributes Values Age 1.20–35, 2.36–45, 3.46–55,4.56–65, 6.above 65 Sex 1.Male, 2.Female 1.Yes, Polyuria 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Polydipsia 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Sudden Weigh Loss 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Weakness 1.Yes, 2.No. 1.Yes, polyphagia 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Genital thrush 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Visual blurring 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Itching 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Irritability 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Delayed healing 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Partial paresis 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Muscle stiffness 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Alopecia 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Obesity 1.Yes, 2.No. 1.Yes, Class 1.Positive, 2.Negative.

## 4.2. Pengukuran Akurasi
Algoritma naive bayes, SVM dan random forest digunakan dalam penelitian ini. Eksperimen dilakukan  menggunakan  teknik  10-fold  cross-validation.  Accuracy,  f-measure,  recall,  precision  and ROC  (Receiver  Operating  Curve)  measures  digunakan  untuk  klasifikasi  penelitian  ini.  Tabel-5 menjelaskan deskripsi dataset, Tabel 6 menjelaskan ukuran akurasi di bawah ini:
Tabel 6. Pengukuran Akurasi Pengukuran Definisi Formula Accuracy (A) Akurasi menentukan keakuratan algoritme dalam memprediksi instance A=(TP+TN) / (Jumlah total sampel) Precision (P) Classifier, correctness/accuracy diukur dengan Precision P = TP / (TP+ FP ) Recall (R) Untuk mengukur pengklasifikasi completeness atau sensitivity, menggunakan Recall R =TP / (TP+FN) F-Measure (F) F-Measure adalah rata-rata dari precision dan recall. F=2*(P*R) / (P+R) ROC ROC (Receiver Operating Curve) digunakan untuk membandingkan kegunaan pengujian Tabel 7. Kinerja Perbandingan Algoritma Klasifikasi pada Berbagai Ukuran Classification Algorithm Precision Recall F-Measure Accuracy % ROC SVM 0,949 0,948 0,948 94,80 0,949 Naive Bayes 0,925 0,919 0,920 91,92 0,964 Random Forest 0,979 0,979 0,979 97,88 0,998
Tabel 7 menunjukkan nilai kinerja yang berbeda dari semua algoritma klasifikasi yang dihitung pada berbagai ukuran. Dari Tabel 7 dianalisis bahwa algoritma klasifikasi random forest menunjukan nilai  akurasi  dan  nilai  ROC  yang  paling  tinggi  yaitu  sebesar  97,88%  dan  nilai  ROC  sebesar  0,998 mengungguli  algoritma  klasifikasi  lainnya.  ROC  merupakan  representasi  dari  algoritma  klasifikasi yang  dibangun  untuk  memprediksi  diabates,  semakin  mendekati  angka  1  maka  semakin  baik  pula algoritma  klasifikasi  yang  dibangun,  Jadi  algoritma  klasifikasi  random  forest  dapat  memprediksi kemungkinan diabetes dengan lebih akurat dibandingkan dengan algoritma klasifikasi lainnya.

## 5 Kesimpulan
Salah  satu  masalah  medis  yang  penting  adalah  deteksi  diabetes  pada  tahap  awal.  Studi  saat  ini mengatakan  bahwa  deteksi  diabetes  pada  tahap  awal  dapat  memainkan  peran  penting  dalam pengobatan. Langkah-langkah kesadaran sederhana seperti diet rendah gula, aktivitas fisik teratur, dan gaya  hidup  sehat  dapat  menghindari  obesitas.  Karena  metode,  teknik,  dan  alat  data  mining  menjadi lebih  menjanjikan  untuk  memprediksi  diabetes  dan  pada  akhirnya  mengurangi  jumlah  pasien  dan mengurangi  biaya  perawatan.  Kontribusi  utaman  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  algoritma klasifikasi terbaik untuk prediksi resiko diabetes. Percobaan dilakukan pada dataset Diabetes  Hospital in  Sylhet,  Bangladesh  yang  diambil  dari  UCI  repository.  Hasil  percobaan  menentukan  kecukupan sistem  yang  dirancang  dengan  akurasi  yang  dicapai  sebesar  97,88%.  Kami  menemukan  bahwa algoritma Random Forest telah bekerja dengan akurasi terbaik.  Kedepannya, sistem yang dirancang dengan algoritma klasifikasi machine learning dapat digunakan untuk memprediksi atau mendiagnosis penyakit  lain.  Penelitian  dapat  diperpanjang  dan  ditingkatkan  untuk  otomatisasi  analisis  diabetes termasuk beberapa algoritma machine learning lainnya.

## Referensi
[1] D.  Sisodia  and  D.  S.  Sisodia,  “Prediction  of  Diabetes  using  Classification  Algorithms,” Procedia Comput. Sci. , vol. 132, pp. 1578–1585, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.05.122.
[2] A. Viloria, Y. Herazo-Beltran, D. Cabrera, and O. B. Pineda, “Diabetes Diagnostic Prediction Using  Vector  Support  Machines,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  170,  pp.  376–381,  2020,  doi: 10.1016/j.procs.2020.03.065.
[3] S.  Hadijah,  “Gejala  Diabetes,  Ciri-Ciri  Diabetes,  Penyebab  Diabetes,  Serta  Penanganan Penyakit Diabetes yang Perlu Kamu Tahu,” 10 November , 2017.
https://www.cermati.com/artikel/gejala-diabetes-ciri-ciri-diabetes-penyebab-diabetes-serta- penanganan-penyakit-diabetes-yang-perlu-kamu-tahu (accessed Dec. 10, 2020).
[4] H. Wu, S. Yang, Z. Huang, J. He, and X. Wang, “Type 2 diabetes mellitus prediction model based  on  data  mining,” Informatics  Med.  Unlocked ,  vol.  10,  pp.  100–107,  2018,  doi: 10.1016/j.imu.2017.12.006.
[5] D. J. Reddy et al. , “Materials Today : Proceedings Predictive machine learning model for early detection and analysis of diabetes,” Mater. Today Proc. , 2020, doi:
10.1016/j.matpr.2020.09.522.
[6] N. P. Tigga and S. Garg, “Prediction of Type 2 Diabetes using Machine Learning Classification Methods,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  167,  no.  2019,  pp.  706–716,  2020,  doi: 10.1016/j.procs.2020.03.336.
[7] L. B. Moreira and A. A. Namen, “A hybrid data mining model for diagnosis of patients with clinical suspicion of dementia,” Comput.  Methods  Programs  Biomed. ,  vol.  165,  pp.  139–149, 2018, doi: 10.1016/j.cmpb.2018.08.016.
[8] A.  Mujumdar  and  V.  Vaidehi,  “Diabetes  Prediction  using  Machine  Learning  Algorithms,” Procedia Comput. Sci. , vol. 165, pp. 292–299, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2020.01.047.
[9] R.  B.  Lukmanto  and  E.  Irwansyah,  “The  Early  Detection  of  Diabetes  Mellitus  (DM)  Using Fuzzy Hierarchical Model,” Procedia Comput. Sci. , vol. 59, no. Iccsci, pp. 312–319, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.07.571.
[10]  C.  Fiarni,  E.  M.  Sipayung,  and  S.  Maemunah,  “Analysis  and  prediction  of  diabetes
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
complication disease using data mining algorithm,” Procedia Comput. Sci. , vol. 161, pp. 449– 457, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.144.
[11]  I. Kavakiotis, O. Tsave, A. Salifoglou, N. Maglaveras, I. Vlahavas, and I. Chouvarda, “Machine Learning and Data Mining Methods in Diabetes Research,” Comput. Struct. Biotechnol. J. , vol. 15, pp. 104–116, 2017, doi: 10.1016/j.csbj.2016.12.005.
[12]  S.  Perveen,  M.  Shahbaz,  A.  Guergachi,  and  K.  Keshavjee,  “Performance  Analysis  of  Data Mining  Classification  Techniques  to  Predict  Diabetes,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  82,  no. March, pp. 115–121, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.04.016.
[13]  M. M. F. Islam, R. Ferdousi, S. Rahman, and H. Y. Bushra, “Likelihood Prediction of Diabetes at Early Stage Using Data Mining Techniques,” Comput. Vis. Mach. Intell. Med. Image Anal. , pp. 113–125, 2020, doi: doi.org/10.1007/978-981-13-8798-2_12.
[14]  S.  Salcedo-Sanz,  J.  L.  Rojo-Álvarez,  M.  Martínez-Ramón,  and  G.  Camps-Valls,  “Support vector  machines  in  engineering:  An  overview,” Wiley  Interdiscip.  Rev.  Data  Min.  Knowl. Discov. , vol. 4, no. 3, pp. 234–267, 2014, doi: 10.1002/widm.1125.
[15]  M.  Sewak,  P.  Vaidya,  C.-C.  Chan,  and  Zhong-Hui  Duan,  “SVM  Approach  to  Breast  Cancer Classification,” Second Int. Multi-Symposiums Comput. Comput. Sci. (IMSCCS 2007) , pp. 32– 37, 2007, doi: 10.1109/IMSCCS.2007.46.
[16]  H.  Kucuk  and  I.  Eminoglu,  “Classification  of  ALS  disease  using  support  vector  machines,” 2015  23nd  Signal  Processing  and  Communications  Application  Conference  (SIU),  Malatya, vol. 3, no. 2, pp. 1664–1667, 2015, doi: 10.1109/siu.2015.7130171.
[17]  W.  Yu,  T.  Liu,  R.  Valdez,  M.  Gwinn,  and  M.  J.  Khoury,  “Application  of  support  vector machine modeling for prediction of common diseases: the case of diabetes and pre-diabetes,” Med. Informatics Decis. Mak. , pp. 1–7, 2010.
[18]  H. Zhang, C. T. Liu, J. Mao, C. Shen, R. L. Xie, and B. Mu, “Development of novel in silico prediction  model  for  drug-induced  ototoxicity  by  using  naïve  Bayes  classifier  approach,” Toxicol. Vitr. , vol. 65, no. September 2019, 2020, doi: 10.1016/j.tiv.2020.104812.
[19]  A. Khajenezhad, M. A. Bashiri, and H. Beigy, “A distributed density estimation algorithm and its  application  to  naive  Bayes  classification,” Appl.  Soft  Comput. ,  p.  106837,  2020,  doi: 10.1016/j.asoc.2020.106837.
[20]  L. Breiman, “Random forests,” Machine Learning , vol 45 no. 1 pp. 5–32, 2001.
[21]  L. Breiman, “Bagging predictors,” Machine Learning. , vol. 24, no. 2, pp. 123–140, 1996
[22]  T. K. Ho, “The Random Subspace Method for Constructing Decision Forests,” vol. 20, no. 8, pp. 832–844, 1998.
[23]  H. R. Pourghasemi et al. , Spatial modeling, risk mapping, change detection, and outbreak trend analysis  of  coronavirus  (COVID-19)  in  Iran  (days  between  February  19  and  June  14,  2020) , vol. 98, June. International Society for Infectious Diseases, 2020.
[24]  M. Jeung,  S.  Baek, J.  Beom,  K.  H.  Cho,  Y.  Her,  and  K.  Yoon,  “Evaluation  of  random  forest and  regression  tree  methods  for  estimation  of  mass  first  flush  ratio  in  urban  catchments,” J. Hydrol. , vol. 575, May, pp. 1099–1110, 2019, doi: 10.1016/j.jhydrol.2019.05.079.
[25]  E.  Izquierdo-Verdiguier  and  R.  Zurita-Milla,  “An  evaluation  of  Guided  Regularized  Random Forest  for  classification  and  regression  tasks  in  remote  sensing,” Int.  J.  Appl.  Earth  Obs. Geoinf. , vol. 88, no. October 2019, p. 102051, 2020, doi: 10.1016/j.jag.2020.102051.
[26]  T. Hengl, M. Nussbaum, M. N. Wright, G. B. M. Heuvelink, and B. Gräler, “Random forest as a generic framework for predictive modeling of spatial and spatio-temporal variables,” PeerJ , vol. 2018, no. 8, 2018, doi: 10.7717/peerj.5518.
[27]  S. Oliveira, F. Oehler, J. San-Miguel-Ayanz, A. Camia, and J. M. C. Pereira, “Modeling spatial patterns  of  fire  occurrence  in  Mediterranean  Europe  using  Multiple  Regression  and  Random Forest,” For. Ecol. Manage. , vol. 275, pp. 117–129, 2012, doi: 10.1016/j.foreco.2012.03.003.
[28]  P. Zahedi, S. Parvandeh, A. Asgharpour, B. S. McLaury, S. A. Shirazi, and B. A. McKinney, “Random  forest  regression  prediction  of  solid  particle  Erosion  in  elbows,” Powder  Technol. , vol. 338, pp. 983–992, 2018, doi: 10.1016/j.powtec.2018.07.055.
[29]  R.  Arora  and  S.  Suman,  “Comparative  Analysis  of  Classification  Algorithms  on  Different Datasets using WEKA,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 54, no. 13, pp. 21–25, 2012.