Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 290-299 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25838

## Peningkatan  Performa  Model  Hard  Voting  Classifier  dengan  Teknik Oversampling ADASYN pada Penyakit Diabetes
Muhammad Ikhsan Anugrah 1, * , Junta Zeniarja 1 , Dicky Setiawan 1
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia
* Correspondence: 111202012708@mhs.dinus.ac.id

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 30 April 2024 | Revised: 3 Mei 2024 | Accepted: 20 Mei 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Diabetes menjadi penyakit kronis yang timbul dari kelebihan kadar gula yang ada di dalam tubuh dan kurangnya  intensitas  olahraga  sehingga  terjadi  penumpukan  di  dalam  darah.  Indonesia  menempati peringkat  kelima  sebagai  negara  dengan  penyandang  diabetes  terbesar  berdasarkan  laporan  dari International  Diabetes  Federation  (IDF).  Penyebabnya  para  penyandang  diabetes  belum  menyadari bahwa mereka mengidap penyakit diabetes, sehingga perlu adanya deteksi dini dalam mengetahui hal ini.  Tujuan  penelitian  ini  melakukan  peningkatan  performa  model Hard  Voting  Classifier yang menggabungkan algoritma Decision Tree , Random Forest , dan XGBoost dengan teknik oversampling ADASYN  yang  menangani  ketidakseimbangan  data  pada  prediksi  penyakit  diabetes.  Penelitian  ini menggunakan data informasi pasien dengan jumlah 1000 data dan 14 fitur dari laboratorium Rumah Sakit Medical City, Irak. Hasil dari penelitian ini terjadi peningkatan performa model prediksi dengan nilai akurasi 99,0%, presisi 99,1%, recall 9,.0%, dan f1-score 98.98% tanpa menggunakan ADASYN. Kemudian mendapatkan nilai  akurasi 99,8%, presisi 99,8%, recall 99,8%, dan f1-score 99,8% dengan menggunakan  ADASYN  sebagai  teknik oversampling .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ada  kenaikan performa  model Hard  Voting  Classifier sehingga  menghasilkan  prediksi  penyakit  diabetes  dengan akurat yang mana tingkat kebenaran prediksi penyakit diabetes sangat baik.
Kata kunci: adasyn; hard voting classifier; penyakit diabetes

## Abstract
Diabetes  is  a  chronic  disease  that  arises  from  excess  sugar  levels  in  the  body  and  lack  of  exercise intensity resulting in a buildup in the blood. Indonesia ranks fifth as the country with the largest number of people with diabetes based on a report from the International Diabetes Federation (IDF). The reason is that people with diabetes do not realize that they have diabetes, so there is a need for early detection in  knowing  this.  The  purpose  of  this  research  is  to  improve  the  performance  of  the  Hard  Voting Classifier  model  combining  the  Decision  Tree,  Random  Forest,  and  XGBoost  algorithms  with  the ADASYN oversampling technique that handles data imbalance in diabetes prediction. This study uses patient  information  data  with  a  total  of  1000  data  and  14  features  from  the  Medical  City  Hospital laboratory, Iraq. The results of this study show an increase in the performance of the prediction model with an accuracy value of 99.0%, precision 99.1%, recall 99.0%, and f1-score 98.98% without using ADASYN. Then get an accuracy value of 99.8%, precision 99.8%, recall 99.8%, and f1-score 99.8% by using ADASYN as an oversampling technique. This shows that there is an increase in the performance of  the  Hard  Voting  Classifier  model  so  that  it  produces  accurate  predictions  of  diabetes,  where  the correctness of diabetes prediction is very good.
Keywords: adasyn; hard voting classifier; diabetes disease

## PENDAHULUAN
Diabetes merupakan kondisi kronis yang timbul akibat kekurangan hormon insulin yang merupakan produk dari pankreas (Nurani & Waluyo, 2022). Penyakit diabetes cenderung akan lebih cepat timbul ketika seseorang mengkonsumsi gula berlebihan dan kurang olahraga yang mengakibatkan penumpukan gula dalam darah (Gunawan et al., 2020) Hingga saat ini diabetes masih dicatat menjadi penyebab kematian yang tinggi di dunia. Setiap tahunnya mengalami peningkatan  yang  cukup  signifikan  (Irwansyah  &  Kasim,  2021).  Menurut  federasi  diabetes Internasional International Diabetes Federation (IDF) (Yahyaoui et al., 2019), jumlah penderita diabetes akan terus bertambah setiap tahunnya hingga menyentuh angka 592 juta jiwa di tahun 2035.  Diabetes  juga  dapat  menyebabkan  komplikasi  serius  terhadap  penyakit  lain  seperti stroke,  hiperosmolar  non  ketotik,  dan  penyakit  kardiovaskular  (Nurani  &  Waluyo,  2022). Indonesia  berada  di  peringkat  ke-5  sebagai  negara  dengan  penderita  penyakit  diabetes terbanyak di dunia sebesar 28,6 juta jiwa berdasarkan hasil pengumpulan data dari IDF. IDF juga melaporkan bahwa 10,5% populasi orang dewasa dari umur 20 hingga 79 tahun menderita diabetes,  namun  setengahnya  belum  menyadari  mereka  mengidap  penyakit  diabetes.  Dari permasalahan tersebut perlu adanya deteksi sejak dini agar dapat dilakukan penanganan dengan cepat terhadap pengidap diabetes (Gunawan et al., 2020).
Model  prediksi  diabetes  perlu  dikembangkan  agar  dapat  memberikan  dampak  yang signifikan dalam mendeteksi penyakit diabetes sejak dini. Dengan kemajuan teknologi yang begitu pesat terutama di bidang kecerdasan buatan model prediksi dapat dikembangkan dengan bantuan pembelajaran komputer tentang machine learning (Manongga et al., 2022). Machine learning menjadi salah satu topik dari kecerdasan buatan yang mempelajari tentang data dalam statistika sehingga dapat membantu membuat berbagai model klasifikasi (Armansyah & Ramli, 2022; Hidayat et al., 2021; Prayoga et al., 2023; Wedashwara et al., 2022) dan prediksi (Amri et al., 2023; Armansyah & Ramli, 2022; Efriadi et al., 2023; Naufal & Kusuma, 2023). Dalam penelitian (Kurniawan et al., 2023) menyebutkan machine learning dapat memprediksi sebuah permasalahan  dalam  industri  melalui  pembelajaran  data  yang  telah  disajikan  dan  mengenai pola-pola  yang  ada.  Dari  berbagai  pernyataan  yang  telah  dikemukakan  oleh  berbagai penelitian, machine  learning menjadi  solusi  yang  baik  untuk  bidang  kesehatan  dalam memberikan model prediksi kepada pasien yang terindikasi mengalami diabetes.
Berbagai model telah dikembangkan dalam membuat prediksi penyakit diabetes, namun model hanya menggunakan algoritma tunggal. Dari berbagai percobaan yang dilakukan dengan menggunakan  algoritma  tunggal  dalam  memprediksi  penyakit  diabetes  belum  mendapatkan hasil  yang  terbaik.  Hal  ini  disebabkan  setiap  algoritma  bergantung  pada  karakteristik  data. Dengan  perbedaan  karakteristik  setiap  data  perlu  adanya  model  yang  dapat  menyelesaikan permasalahan  tersebut,  sehingga  model  yang  dibuat  bisa  membaca  karakteristik  data  yang berbeda-beda.  Upaya  dalam  mengatasi  permasalahan  tersebut  dengan  menggabungkan algoritma  tunggal  menjadi  satu  model  yang  baik  dalam  menangani  perbedaan  karakteristik data. seperti pada penelitian yang dilakukan oleh (Kibria et al., 2022) yang mencoba melakukan ensemble  learning atau  menggabungkan  algoritma  pohon  keputusan  dalam  memprediksi penyakit diabetes, dari percobaan tersebut teknik ensemble learning mendapatkan nilai akurasi tinggi daripada menggunakan algoritma tunggal. Dengan menggabungkan beberapa algoritma, diharapkan  dapat  membantu  dengan  kelebihan  masing-masing  algoritma  dan  mengurangi kelemahan algoritma yang digabungkan(Masacgi & Rohman, 2023). Hard Voting Classifier adalah  salah  satu  metode  dari  teknik ensemble yang  menggabungkan  beberapa  algoritma dengan memilih label kelas mayoritas (Altaf et al., 2022).
Ketidakseimbangan  data  juga  menjadi  salah  satu  masalah  dalam  penerapan  model prediksi. Imbalance data atau data tidak seimbang terjadi ketika terdapat kelas yang dominan dari  beberapa  kelas  yang  ada  sebagai  kelas  mayoritas,  sedangkan  kelas  minoritas  menjadi kejadian yang jarang terjadi (Sinaga & Agustian, 2022). Teknik oversampling menjadi sebuah
teknik  dalam  menyelesaikan  ketidakseimbangan  data  dalam machine  learning .  Teknik  ini membuat  kelas  minoritas  menyamakan  distribusi  kelas  dengan  kelas  mayoritas.  Teknik oversampling yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Adaptive  Synthetic  Sampling (ADASYN) yang  mana  teknik  ini memanfaatkan  bobot  distribusi  pada  data  kelas  minoritas berdasarkan tingkat kesulitan pembelajaran data dan mode (Wicaksono et al., 2024).
Pada  penelitian  sebelumnya  tentang  prediksi machine  learning dengan  dilakukan menggunakan  algoritma  individu  dalam  memperdiksi  diabetes  menggunakan  algoritma Decision Tree dan Naïve Bayes. Memberikan hasil akurasi 95,58% untuk algoritma Decision Tree  dan  87,69%  untuk  algoritma  Naïve  Bayes  (Permana  &  Patwari,  2021).  Penelitian  lain dilakukan oleh (Depari et al., 2022) tentang penerapan prediksi penyakit jantung menggunakan algortima Decision  Tree,  Naive  Bayes dan Random  Forest ,  dimana  pada  penelitian  mereka meghasilkan Decision Tree akurasi sebesar 71%, Naive Bayes 72% dan Random Forest 75%. Penelitian lainya (Andryan & Fajri, 2022) mencoba mengkomparasi antara algoritma Support Vector  Machine (SVM)  dan XGBoost untuk  diagnosis  penyakit  kangker  payudara mengahsilkan nilai akurasi pada SVM sebesar 90,24% dan XGBoost sebesar 95,12%. Pada  penelitian  (Sharma  &  Singhal,  2023)  menerapkan  algoritma Xgboost Classifier untuk  memprediksi  penyakit  jantung.  Pada  penelitian  tersebut  membandingkan  penggunaan teknik oversampling SMOTE  dan  ADAYSN  dalam  menangani  kasus  ketidakseimbanagan data.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  teknik A  daptive  Synthetic  Sampling (ADASYN) mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi  menggunakan  teknik oversampling sebesar  94,7%. ADASYN juga memberikan hasil yang tinggi terhadap permasalahan ketidakseimbangan data pada penelitian (Kaope & Pristyanto, 2023) yang dikombinasikan dengan algoritma Random Forest , AdaBoost , dan K-Nearest Neighbor menghasilkan nilai akurasi tertinggi pada algoritma Random  Forest  dari  86%  menjadi  93%.  Dari  temuan  tersebut  ADASYN  menjadi  teknik oversampling yang  cocok  dikombinasikan  dengan  algoritma  yang  tergabung  dalam  pohon keputusan seperti Random Forest dan XGBoost .
Berbagai  penelitian  tersebut  masih  menggunakan  algoritma  individu  yang  masih tergolong rentan dalam mengatasi data dengan jumlah besar dan beragam jenis data. Sehingga perlu adanya model yang bisa menangani data yang besar dan beragam. Salah satu penlitian dari  (Atif  et  al.,  2022)  membahas  tentang  meningkatkan  model  prediksi machine  learning dengan metode Hard Voting Classifier , algoritma yang digunakan adalah Logistic Regression , Decision Tree, dan Support Vector Machine, dengan menggunakan dua dataset yang berbeda yaitu  PIMA  Indian  Diabetes  dengan  hasil  akurasi  94.24%  dan  Early  Stage  Diabetes  Risk Prediction mendapatkan nilai akurasi 81,12%. Kemudian pada penelitian(Maniruzzaman et al., 2020)  mencoba  untuk  mengkombinasikan  berbagai  model machine  learning ,  model  yang digunakan  dalam  penelitian  tersebut  adalah  Logistic  Regression,  Odds  Ratio,  Naive  Bayes, Decision  Tree,  Adaboost,  dan  Random  Forest,  dari  hasil  percobaan  kombinasi  dilakukan menghasilkan kombinasi yang terbaik yaitu kombinasi model Logistic Regression dan Random Forest dengan tingkat akurasi sebesar 94,25%. Penerapan penggabungan model dapat menutipi keruangan  dari  model  individu  yang  belum  memberikan  performa  terbaik  untuk  data  yang beragam.  Namun  terdapat  masalah  terhadap  data  dengan  jumlah  besar  yang  mana  sering terdapat  ketidakseimbangan  data  dimana  hal  tersebut  juga  dapat  mempengaruhi  performa model.
Penelitian ini bertujuan melakukan peningkatan performa model Hard Voting Classifier dalam memprediksi penyakit diabetes dengan mengatasi permasalahan yang ada pada dataset dari penelitian ini dengan menggunakan teknik oversampling ADASYN. Dengan menerapkan penanganan ketidakseimbangan data terdapat peningkatan hasil akurasi, presisi, recall , dan f1- score model prediksi. Dengan adanya peningkatan nilai akurasi, presisi, recall , dan f1-score model Hard Voting Classifier dalam memprediksi penyakit diabetes dapat memberikan acuan terhadap pelaku di bidang kesehatan untuk mendeteksi penyakit diabetes sejak dini.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  eksperimen  yang  mana  bertujuan  untuk meningkatkan performa model prediksi penyakit diabetes dengan mengatasi ketidakseimbangan data pada dataset Diabetes Dataset. Model prediksi yang digunakan adalah Hard Voting Classifier yang merupakan model dengan metode ensemble atau penggabungan beberapa  algoritma  prediksi.  Algoritma  yang  digunakan  dalam  metode  penggabungan diantaranya adalah algoritma Decision Tree, Random Forest , dan XGBoost . Untuk mengatasi ketidakseimbangan  data  sehingga  dapat  meningkatkan  performa  model  yang  telah  dibuat penelitian  ini  menggunakan  teknik oversampling ADASYN.  Setelah  itu  akan  dilihat perbandingan performa model sebelum dan sesudah menggunakan teknik oversampling untuk melihat seberapa besar peningkatan performa model prediksi. Adapun langkah - langkah dalam penelitian ini terlihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Pada  tahapan  awal  dilakukan  pengumpulan  data  dengan  menggunakan  dataset  yang relevan  seperti  Diabetes  Dataset  yang  dihimpun  dari  laman  Kaggle.  Dataset  tersebut dikumpulkan  oleh  rumah  sakit  Pusat  Spesialis  Endokrinologi  dan  Rumah  Sakit  Pendidikan Diabetes-Al-Kindy  dari masyarakat  Irak sebanyak  1000  data  dan  14  fitur.  Setelah  melewati tahapan pengumpulan data perlu adanya proses pre-processing agar dapat memastikan dataset seragam  dan mempermudah  untuk  proses  selanjutnya  (Fajri  et  al.,  2022).  Melalui tahap ini, dilakukan pembersihan data yang terdapat missing value dan duplikasi data. Tidak hanya itu penelitian  ini  melibatkan  proses encoding untuk  mengubah  beberapa  data  yang  bersifat kategorikal  menjadi  numerik.  Kedua  hal  tersebut  berperan  penting  agar  hasil  yang  didapat melalui  proses modelling menjadi  lebih  maksimal.  Diakhiri  dengan determine  data  object untuk menampilkan sebaran data dari 14 fitur. Setelah melalui tahap pre-processing , masuk ke tahap penyelesaian masalah di ketidakseimbangan data yang mana peran dari penyelesaian ini dapat  meningkatkan  performa  model  yang  akan  digunakan,  teknik  yang  diterapkan  dalam mengatasi ketidakseimbangan data yaitu Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN), teknik ini menyeimbangkan data dari fitur class yang menjadi target dari model yang akan dibuat.
Sebelum  masuk  ke  tahapan modelling ,  data  akan  dibagi  menjadi  dua  yaitu data  test sebesar  20%  dan data  train sebesar  80%  kemudian  akan  diproses  ke  tahap modelling menggunakan  teknik ensemble dengan  metode Hard  Voting  Classifier. Algoritma  yang digabungkan  dalam  penelitian  ini  diantaranya  Decision  Tree,  Random  Forest,  XGBoost. Ketiga algoritma tersebut akan digunakan dalam pembuatan model prediksi penyakit diabetes. Tahapa  terakhir  merupakan  evaluasi  dalam  penelitian  ini,  evaluasi  ini  bertujuan  untuk mengetahui  kinerja  model  prediksi  dengan  menggunakan confusion  matrix yang  akan membrikan nilai accuracy, precision, recall, dan F1 – Score (Setiawan et al., 2024) .
Gambar  SEQ Gambar \* ARABIC 1 . Tahapan Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  telah  dihimpun  dari  Diabetes  dataset merupakan  dataset  umum  untuk  digunakan  dalam  penelitian  terkait  diagnosis  penyakit diabetes. Dengan 1000 rekaman pasien dan 14 fitur dataset tersebut memberikan variasi dari berbagai isi data pasien yang dapat diidentifikasi dan memungkinkan untuk diuji dengan model Hard Voting Classifier. Informasi lebih rinci terdapat pada tabel 1 dimana menujukkan 14 fitur yang  akan  digunakan  dalam  model  prediksi  penyakit  diabetes.  Kemudian  pada  tabel  2 menunjukkan pembagian fitur class yang menjadi target dari model prediksi dimana terbagi menjadi  tiga  class  yaitu  bukan  penderita  diabtes  (0),  diperdiksi  penderita  diabetes  (1),  dan pasien yang mengalami penyakit diabetes (2).
Tabel 1. Diabetes dataset
Fitur Keterangan id Id data pasien no pation Nomor setiap pasien gender Jenis kelamin pasien age Umur pasien urea Kadar urea pada pasien cr Rasio kreatinin hba1c Rata - rata glukosa chol Tingkat kolesterol dalam darah tg Lemak dalam darah hdl Jumlah kolesterol baik dalam darah ldl Jumlah kolesterol jahat dalam darah vldl Kadar lipoprotein berdensitas sangat rendah bmi Berat badan pasien class Indikator diabetes
Hasil  dari  eksperimen  yang  telah  dilakukan  penelitian  ini  dimana  pada  tahapan pre- processing menghasilkan data yang digunakan dalam penelitian ini tidak terdapat missing value dan duplicate value , yang mana tidak terdapat nilai kosong dan tidak memiliki dua nilai yang sama.  Setelah  menyelesaikan  tahapan data  cleaning pada pre-processing dilanjut  dengan proses encoding untuk  menyesuaikan  beberapa  tipe  data  yang  ada.  Terdapat  dua  fitur  yang bertipe data object sehingga tidak dapat memberikan hasil dalam eksperimen model kemudian, dilakukan perubahan  tipe data pada kedua fitur tersebut. Langkah terakhir adalah determine data object untuk mengidentifikasi setiap fitur data serta memilih fitur yang akan digunakan ke  proses  selanjutnya.  Kemudian  proses  penyeimbangan  data  pada  tahapan oversampling menggunakan metode ADASYN menghasilkan seperti pada gambar 2
Tabel 2. Pembagian jumlah fitur class Class Jumlah Keterangan 0 103 Bukan Penderita Diabetes 1 53 Diprediksi Penderita Diabetes 2 844 Penderita Diabetes
.
Gambar  2  menunjukkan  sebaran  data  dari  fitur  class  yang  menjadi  target  sebelum dilakukannya  penyeimbangan  data  dengan  teknik oversampling ADASYN  dan  sesudah menggunakan  teknik oversampling ADASYN  menunjukkan  hasil  setiap class yang sebelumnya memiliki data yang berbeda menjadi memiliki data yang seimbang dengan jumlah masing-masing class sebanyak  836  untuk class 0,852  untuk class 1,  dan  844  untuk class 2 karena sangat sedikit selisih dari masing - masing class . Hasil ini menunjukkan penggunaan teknik oversampling ADASYN  memberikan  peran  signifikan  untuk  mengatasi ketidakseimbangan data apalagi untuk jumlah data pada class minoritas. Dan berikut adalah tabel  yang  menunjukkan  hasil  akurasi,  presisi, recall ,  dan f1-score dari  eksperimen  yang dilakukan  yaitu  model  tanpa  teknik oversampling dan  model  menggunakan  teknik oversampling
Gambar 2 . Distribusi class sebelum dan sesudah oversampling
Tabel 3 . Hasil akurasi, pesisi, recall , dan f1-score Teknik Akurasi Presisi Recall F1-Score Hard Voting Classifier 99,0% 99,1% 99,0 % 98,98% Hard Voting Classifier +ADASYN 99,8% 99,8% 99,8% 99,8% Gambar 3. Confusion Matrix Hard Voting Classifier No ADASYN Gambar 4. Confusion Matrix Hard Voting Classifier + ADASYN
Pada  tabel  3  menunjukkan  hasil  dari  matriks  evaluasi  yang  digunakan  untuk mengevaluasi performa model yang telah dibuat. Dapat dilihat terjadi kenaikan nilai akurasi dari  99,0%  menjadi  99,8%,  presisi  dari  99,1%  menjadi  99,8%,  recall  dari  99,0%  menjadi
99,8%,  dan  f1-score  dari  98,98%  menjadi  99,8%  setelah  dilakukan  teknik oversampling ADASYN. Kemudian hasil dari confusion matrix dapat dilihat pada gambar 3 dan 4. Pada gambar 3 dan 4 penggunaan teknik oversampling ADASYN sebagai metode dalam mengatasi masalah ketidakseimbangan data berhasil memprediksi dengan tepat pada class 0 sebesar  168  kasus, class  1 sebesar  171  kasus,  dan class  2 sebesar  168  kasus.  Untuk memperjelas  perbandingan  yang  dialami  oleh  model  prediksi  sebelum  dan  setelah menggunakan oversampling pada  gambar  5  dan  terjadi  peningkatan  akurasi  dari  99,0% menjadi 99,8%.

## Gambar 5 . Hasil perbandingan model Pembahasan
Penelitian  ini  menghasilkan  peningkatan  model  prediksi  dari  penyakit  diabetes  yang menggunakan  Diabetes  Dataset  dimana  hal  ini  dilakukan  untuk  mencoba  membantu pengembangan dari pembelajaran machine learning yang digunakan dalam bidang kesehatan. Tentunya  dari  peningkatan  performa  model  yang  dilakukan  dapat  memberikan  penguatan kepada pihak yang memerlukan performa yang lebih baik dari prediksi yang telah dibuat.
Berdasarkan hasil eksperimen pertama hanya menggunakan model prediksi Hard Voting Classifier yang  merupakan  penggabungan  algoritma  dalam  memprediksi  penyakit  diabetes mendapatkan  hasil  akurasi  99,0%,  presisi  99,1%,  recall  99,0%,  dan  f1-score  98,98%  dalam memprediksi penyakit diabetes. Hasil tersebut didapatkan karena model prediksi Hard Voting Classifier  dapat  mengurangi  bias  yang  terjadi  pada  penggunaan  model  tunggal  dalam memprediksi penyakit diabetes (Atif et al., 2022).
Hasil temuan pada penelitian yang dilakukan oleh Altaf et al. (2022) juga menggunakan teknik Hard Voting Classifier guna mengidentifikasi penyakit dari berbagai dataset, dimana menghasilkan  akurasi  yang  tinggi  terhadap  identifikasi  penyakit.  Namun  pada  penelitian tersebut masih terbatas pada percobaan penyakit di luar Indian Liver Patient Dataset (ILPD) dan dataset PIMA Indians, sehingga belum maksimal untuk penyakit diabetes. Tidak hanya itu penelitian  tersebut  juga  masih  belum  menangani  kasus  ketidakseimbangan  data  yang berpengaruh untuk performa model.
Sementara pada percobaan kedua pada penelitian ini memasukkan teknik oversampling ADASYN untuk menangani ketidakseimbangan data dan menghasilkan peningkatan performa yang mendapatkan nilai akurasi 99,8%, presisi 99,8%, recall 99,8%, dan f1-score 99,8%. Hasil tersebut  sejalan  dengan  efektifnya  penggunaan  teknik oversampling ADASYN  dalam menangani kasus ketidakseimbangan data yang dapat mempengaruhi performa model sehingga belum maksimal.  Performa  tidak maksimal  tersebut  disebabkan  oleh model  kesulitan  dalam mempelajari  pola  penting  di  kelas  minoritas  karena  keterbatasan  contoh  dari ketidakseimbangan data.
Hasil dari kedua percobaan tersebut dengan mengatasi ketidakseimbangan data yang ada dengan teknik oversampling ADASYN terhadap model prediksi penyakit diabetes Hard Voting
Classifier dapat memberikan peningkatan nilai  akurasi, presisi, recall , dan f1-score yang mana bisa dilihat pada tabel 3 dan gambar 5. Hal ini tentunya dapat meyakinkan kepada pihak yang akan menggunakan perdiksi ini untuk mendeteksi sejak dini pasien yang berersiko  mengalami penyakit diabetes melalui model prediksi karena memiliki model prediksi yang akurat.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  implementasi  model Hard  Voting  Classifier tanpa menggunakan teknik oversampling ADASYN memperoleh nilai akurasi 99,0%, presisi 99,1%, recall 99,0%, dan f1-score 98,98% sedangkan dengan menerapkan teknik oversampling untuk mengatasi  ketidakseimbanagn  data  menghasilka  nilai  akurasi  99,8%,  presisi  99,8%, recall 99,8%,  dan f1-score 99,8%.  Dari  hasil  tersebut  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  data dapat memberikan hasil yang maksimal pada performa model. Berkaitan dengan meningkatnya nilai akurasi pada model prediksi penyakit diabtes dapat meberikan hasil yang akurat dalam melakukan prediksi penyakit diabetes sehingga dapat dilakukan pencegahan sejak dini untuk penyakit diabetes.

## REFERENSI
Altaf, I., Butt, M. A., & Zaman, M. (2022). Hard Voting Meta Classifier for Disease Diagnosis using  Mean  Decrease  in  Impurity  for  Tree  Models. Review  of  Computer  Engineering Research , 9 (2), 71–82. https://doi.org/10.18488/76.v9i2.3037
Amri,  Z.,  Kusrini,  K.,  &  Kusnawi,  K.  (2023).  Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa menggunakan Algoritma Naïve Bayes, Decision Tree, ANN, KNN, dan SVM. Edumatic:
Jurnal Pendidikan Informatika , 7 (2), 187-196.
https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i2.18620
Andryan, M. R., & Fajri, M. (2022).  Komparasi Kinerja Algoritma Xgboost Dan Algoritma Support  Vector  Machine  (Svm)  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kanker  Payudara. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , 6 (1), 1–5. https://doi.org/10.26798/jiko.v6i1.500 Armansyah, A., & Ramli, R. K. (2022). Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu dengan  Metode  Naïve  Bayes. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika , 6 (1),  1-10. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i1.4789
Atif,  M.,  Anwer,  F.,  &  Talib,  F.  (2022).  An  Ensemble  Learning  Approach  for  Effective Prediction of Diabetes Mellitus Using Hard Voting Classifier. Indian Journal Of Science And Technology , 15 (39), 1978–1986. https://doi.org/10.17485/IJST/v15i39.1520 Depari, D. H., Widiastiwi, Y., & Santoni, M. M. (2022). Perbandingan Model Decision Tree, Naive  Bayes  dan  Random  Forest  untuk  Prediksi  Klasifikasi  Penyakit  Jantung.
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer , 18 (3), 239–248. https://doi.org/10.52958/iftk.v18i3.4694
Efriadi, D., Rahmaddeni, R., Agustin, A., & Junadhi, J. (2022). Prediksi Penambahan Piutang Iuran  Jaminan  Sosial  Ketenagakerjaan  menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor. Edumatic: Jurnal Pendidikan
Informatika , 6 (1), 49-57. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i1.5255
Fajri, F., Tholib, A., & Yuliana, W. (2022). Application of Machine Learning Algorithm for Determining Elective Courses in Informatics Study Program. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , 8 (3), 485–496. https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i3.3990 Gunawan, M. I., Sugiarto, D., & Mardianto, I. (2020). Peningkatan Kinerja Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression. Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika  (JEPIN) , 6 (3),  280–284. https://doi.org/10.26418/jp.v6i3.40718
Hidayat,  W.,  Utami,  E.,  Iskandar,  A.  F.,  Hartanto,  A.  D.,  &  Prasetio,  A.  B.  (2021). Perbandingan  Performansi  Model  pada  Algoritma  K-NN  terhadap  Klasifikasi  Berita
Fakta  Hoaks  Tentang  Covid-19. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika , 5 (2),  167- 176. https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i2.3664
Irwansyah,  I.,  &  Kasim,  I.  S.  (2021).  Indentifikasi  Keterkaitan  Lifestyle  Dengan  Risiko Diabetes  Melitus. Jurnal  Ilmiah  Kesehatan  Sandi  Husada , 10 (1),  62–69. https://doi.org/10.35816/jiskh.v10i1.511
Kaope,  C.,  &  Pristyanto,  Y.  (2023).  The  Effect  of  Class  Imbalance  Handling  on  Datasets Toward  Classification  Algorithm  Performance. MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik
Informatika Dan Rekayasa Komputer , 22 (2), 227–238.
https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i2.3664
Kibria,  H.  B.,  Nahiduzzaman,  M.,  Goni,  Md.  O.  F.,  Ahsan,  M.,  &  Haider,  J.  (2022).  An Ensemble  Approach  for  the  Prediction  of  Diabetes  Mellitus  Using  a  Soft  Voting Classifier with an Explainable AI.
Sensors , 22 (19), 7268. https://doi.org/10.3390/s22197268
Kurniawan,  R.,  Wintoro,  P.  B.,  Mulyani,  Y.,  &  Komarudin,  M.  (2023).  Implementasi Arsitektur  Xception  Pada  Model  Machine  Learning  Klasifikasi  Sampah  Anorganik. Jurnal Informatika dan Teknik
Elektro Terapan , 11 (2), 233–236. https://doi.org/10.23960/jitet.v11i2.3034
Maniruzzaman, Md., Rahman, Md. J., Ahammed, B., & Abedin, Md. M. (2020). Classification and prediction of diabetes disease using machine learning paradigm. Health Information Science and Systems , 8 (1), 7–24. https://doi.org/10.1007/s13755-019-0095-z Manongga,  D.,  Rahardja,  U.,  Sembiring,  I.,  Lutfiani,  N.,  &  Yadila,  A.  B.  (2022).  Dampak Kecerdasan Buatan Bagi Pendidikan. ADI Bisnis Digital Interdisiplin Jurnal , 3 (2), 41– 55. https://doi.org/10.34306/abdi.v3i2.792
Masacgi,  G.  N.,  &  Rohman,  M.  S.  (2023).  Optimasi  Model  Algoritma  Klasifikasi menggunakan  Metode  Bagging  pada  Stunting  Balita. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan Informatika , 7 (2), 455–464. https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i2.23812
Naufal, M. F., & Kusuma, S. F. (2023). Analisis Perbandingan Algoritma Machine Learning dan  Deep  Learning  untuk  Klasifikasi  Citra  Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI). Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 10 (4), 873–882. https://doi.org/10.25126/jtiik.20241046823
Nurani,  R.  D.,  &  Waluyo,  A.  (2022).  Edukasi  Senam  Kaki  Diabetes  Dalam  Pencegahan Komplikasi Penderita Diabetes Mellitus. Jurnal Batikmu , 2 (1), 86–89. https://doi.org/10.48144/batikmu.v2i1.1180
Permana, B. C., & Patwari, I. D. (2021). Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Decision Tree  dan  Naïve  Bayes  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes . Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi , 4 (1), 63–69. https://doi.org/10.29408/jit.v4i1.2994
Prayoga,  P.  R.,  Purnawansyah,  P.,  Hasanuddin,  T.,  &  Darwis,  H.  (2023).  Klasifikasi  Daun Herbal  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  dan  Support  Vector  Machine  dengan  Fitur Fourier  Descriptor. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika , 7 (1),  160-168. https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i1.17521
Setiawan ,  D.,  Nugraha,  A.,  &  Luthfiarta,  A.  (2024).  Komparasi  Teknik  Feature  Selection Dalam Klasifikasi Serangan IoT Menggunakan Algoritma Decision Tree. Jurnal Media Informatika Budidarma , 8 (1), 83–93.
Sharma, S., & Singhal, A. (2023, November). A Novel Heart Disease Prediction System Using XGBoost  Classifier  Coupled  With  ADASYN  SMOTE.  In 2023  International Conference on Computing, Communication, and Intelligent Systems (ICCCIS) (pp. 76- 81). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCCIS60361.2023.10425095
Sinaga , H. H., & Agustian, S. (2022). Pebandingan Metode Decision Tree dan XGBoost untuk Klasifikasi Sentimen Vaksin Covid-19 di Twitter. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , 8 (3), 107–114. https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v8i3.2022.107-114
Wedashwara,  W.,  Hidayat,  A.,  Irmawati,  B.,  &  Zubaidi,  A.  (2022).  Klasifikasi  Teks menggunakan  Genetic  Programming  dengan  Implementasi  Web  Scraping  dan  Map Reduce. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 6 (1), 58-67.
https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i1.5274
Wicaksono , D. F., Basuki, R. S., & Setiawan, D. (2024). Peningkatan Performa Model Machine Learning  XGBoost  Classifier  melalui  Teknik  Oversampling  dalam  Prediksi  Penyakit AIDS. Jurnal Media Informatika Budidarma , 8 (2), 736–747.
Yahyaoui , A., Jamil, A., Rasheed, J., & Yesiltepe, M. (2019). A Decision Support System for Diabetes  Prediction  Using  Machine  Learning  and  Deep  Learning  Techniques. International Informatics and Software Engineering Conference (UBMYK) , 1–4. IEEE. https://doi.org/10.1109/UBMYK48245.2019.8965556