Optimalisasi Feature Selection Untuk Mendeteksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Decision Tree
Aplea Pameka 1 , Rudi Heriansyah 2 , Lastri Widya Astuti* 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer dan Sains, Universitas Indo Global Mandiri, Palembang e-mail: 1 2020110038@students.uigm.ac.id , 2 rudi@uigm.ac.id , * 3 lastriwidya@uigm.ac.id

## Abstrak
Penyakit  diabetes  mellitus  tipe  2  merupakan  permasalahan  kesehatan  dengan  tingkat prevalensi tinggi di seluruh dunia. International Diabetes Federation (IDF) kawasan Asia Pasifik Barat terdiri dari 20 negara dimana Indonesia menjadi salah satu anggota.  Di dunia terdapat 536,6 juta orang menderita penyakit diabetes dan 206 juta orang di kawasan Asia Pasifik Barat. Hingga tahun 2045 jumlah ini akan terus meningkat menjadi 260 juta di Kawasan Asia Pasifik Barat  dan  sebanyak  783,7  juta  penderita  diabetes  di  dunia.  Pola  hidup  yang  kurang  sehat menyebabkan  penyakit  diabetes,  sehingga  didapatkan  temuan  penderita  diabetes  bukan  lagi berasal dari orang yang berusia lanjut. Pemanfaatan machine learning telah banyak digunakan untuk mengenali beberapa pola penyakit sebagai upaya awal deteksi. Matrik akurasi machine learning dapat ditingkatkan dengan menggunakan algoritma decision tree dengan menambahkan perbaikan  pada  proses  pemilihan  fitur  menggunakan  information  gain.  Penelitian  ini menggunakan  beberapa  atribut  yang  diduga  memiliki  informasi  dalam  mendeteksi  penyakit diabetes  mellitus.  Dengan  menggunakan  metode  Information  Gain  dalam  proses  pemilihan subset fitur didapatkan 5 fitur dengan nilai tertinggi. Selanjutnya, algoritma klasifikasi Decision Tree  diterapkan  pada  subset  fitur  terpilih  dan  penerapan  Algoritma  decision  tree  dengan penggunaan  information  gain  meningkatkan  akurasi  sebanyak  96.25%.  Diharapkan  dengan adanya hasil penelitian ini dapat mengurangi jumlah penderita penyakit diabetes.

## Kata kunci— Deteksi, Diabetes Mellitus, Feature Selection, Information Gain, Decision Tree

## Abstract
Diabetes mellitus type 2 is a health problem with a high prevalence rate throughout the world. The International Diabetes Federation (IDF) in the West Asia Pacific region consists of 20 countries, of which Indonesia is a member. In the world, 536.6 million people have diabetes and 206 million in the West Asia Pacific region. Until 2045, this number will continue to increase to 260 million in the West Asia Pacific Region and as many as 783.7 million diabetes sufferers worldwide.  An  unhealthy  lifestyle  causes  diabetes,  so  it  is  found  that  people  with  diabetes  no longer  come  from  older  people.  Machine  learning  has  been  widely  used  to  recognize  several disease  patterns  as  an  initial  detection  effort.  The  machine  learning  accuracy  matrix  can  be improved using a decision tree algorithm by adding improvements to the feature selection process using information gain. This research uses several attributes that are thought to have information on  detecting  diabetes  mellitus.  Five  features  with  the  highest  scores  were  obtained  using  the Information  Gain  method  in  the  feature  subset  selection  process.  Next,  the  Decision  Tree classification algorithm is applied to a subset of selected features, and applying the Decision Tree algorithm using information gain increases accuracy by 96.25%. It is hoped that the results of this research can reduce the number of people with diabetes.
Keywords— Detection, Diabetes Mellitus, Feature Selection, Information Gain, Decision Tree

## 1. PENDAHULUAN
enyakit diabetes mellitus, juga dikenal sebagai "kencing manis", adalah keadaan di mana gula dalam  darah  meningkat  karena  tubuh  tidak  bisa  menciptakan  atau  mengeluarkan  cukup insulin  [1]  Pankreas  menghasilkan  hormon  insulin,  yang  bertanggung  jawab  untuk memungkinkan glukosa yang terkandung dalam makanan mengalir ke sel-sel tubuh dan kemudian diproses  untuk  menghasilkan  energi[2].  Indonesia  menduduki  peringkat  kelima  di  dunia  pada total  penderita  diabetes,  dengan  total  19,47 juta  orang  pada  tahun 2021  dan  diperkirakan  akan terus meningkat hingga mencapai angka 47% tahun selanjutnya, dengan total 28,57 juta orang[3]. Pasien diabetes memiliki gejala antara lain: berat badan turun secara signifikan, frekuensi buang air  kecil  meningkat,  rasa  lelah  dan  mengantuk  yang  cepat,  rasa  haus  yang  berlebihan,  kulit menjadi bermasalah, penyembuhan yang lambat terhadap penyakit lain, infeksi jamur, pandangan yang kabur, kesemutan atau mati rasa, dan selalu merasa lapar[4].
Pada  era  teknologi  informasi  saat  ini  penggunaan machine  learning dapat  membantu dalam  proses  deteksi penyakit  secara  akurat  dan  juga  dapat  menghemat  waktu.  Metode pohon keputusan mengubah beragam fakta yang  merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk pohon keputusan yang terstruktur. Data dipohon keputusan disajikan dalam bentuk tabel atribut dan skor, yang  bermanfaat  untuk  mendeskripsikan  hubungan  antara  variabel  masukan  potensial  dan variabel target. Salah satu atributnya adalah atribut yang memuat data hasil untuk setiap data item, yang dikenal sebagai atribut output [5] . Akurasi metode klasifikasi pada proses pengenalan pola penyakit  sangat  dipengaruhi  oleh  jumlah  atribut  yang  digunakan  dalam  proses  komputasi. Dimensi  data  yang  tinggi  dapat  direduksi  melalui  proses  ekstrasi  fitur  atau  seleksi  fitur  untuk meningkatkan kinerja pengklasifikasian.
Pada  beberapa  penelitian  terdahulu  menyatakan  bahwa decision  tree yang  digabung dengan  metode  seleksi  fitur  menghasilkan  berbagai  tingkat  akurasi.  Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Hanif  dan  Setiaji  menyatakan  bahwa  model decision  tree memperoleh  akurasi sebesar  96.16%  dalam  melakukan  prediksi  penyakit  diabtes[6].  Sedangkan  penelitian  yang dilakukann oleh Astuti dkk memperoleh hasil bahwa model decision tree hanya memperoleh 71% tingkat  akurasi  dalam  prediksi  penyakit  diabetes[7].  Penelitian  ini  menerapkan  metode information gain pada feature selection dan metode decision tree untuk melihat seberapa tinggi tingkat  akurasi  yang  didapatkan  dan  seberapa  optimal feature  selection dalam  meningkatkan tingkat  akurasi  deteksi  penyakit.  Dengan  pendekatan  ini  diharapkan  dapat  mengoptimalisasi dalam meminimalkan jumlah features untuk meningkatkan hasil akurasi deteksi penyakit diabetes mellitus.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  mempunyai  tahapan  dalam  melakukan  proses  perhitungan.  Berikut  tahapan pelaksanaan penelitian ini.
Gambar 1 Bagan Alir Penelitian
P

## 2.1. Dataset
Dataset pada  studi  ini  merupakan  data  primer  yang  bersumber  dari  puskesmas  Betung Semendawai Barat dengan menggunakan 80 dataset penderita penyakit diabetes dengan tiga belas atribut  yaitu riwayat  penyakit,  umur,  jenis  kelamin,  kehamilan,  riwayat  penyakit  keluarga, insulin, sistol, diastol, lingkar pinggang, imt, glukosa urin, glukosa puasa, dan diagnosa . Metode k-fold cross validation akan membagi dataset menjadi data testing serta data training , kemudian data tersebut akan di hitung tingkat akurasinya menggunakan confusion matrix .

## 2.2. Feature Selection
Feature  selection adalah  proses  untuk  memilih  subset  dari  fitur-fitur  asli  yang  paling berharga.  Tujuannya  adalah  untuk  menghasilkan  subset  optimal  dari  fitur  yang  relevan  tanpa menambah  kompleksitas  model  atau  algoritma.  Manfaat  dari  feature  selection  meliputi mengurangi  dimensi  data,  menghilangkan  fitur  yang  tidak  relevan,  meningkatkan  pemahaman terhadap  data,  serta  potensial  untuk  menumbuhkan  akurasi  algoritma  dengan  fokus  pada  fitur yang  paling  penting.[8] Information  gain adalah  salah  satu  metoda  pemilihan feature yang popular  yang  ada  pada feature  selection . Feature ini  sering  digunakan  untuk  menentukan peringkat  atribut  yang  dianggap  memiliki  pengaruh  terbesar  pada  kelas .  Information  gain digunakan untuk membantu menciptakan atribut yang relevan untuk digunakan oleh kelas target, karena setiap atribut mempunyai nilai serta bisa dipilih berdasarkan nilai terbaik[9].

## 2.3. Decision Tree
Decision  tree adalah  salah  satu  algoritma  yang  populer  untuk  prediksi  dan  klasifikasi data, yang mengadopsi struktur berbentuk pohon. Algoritma ini mampu menyederhanakan data yang kompleks menjadi struktur hierarkis yang lebih mudah dimengerti. Salah satu keunggulan utama  dari  algoritma  decision  tree  adalah  kemampuannya  dalam  menginterpretasikan  masalah kompleks  dan  menyajikan  solusi  secara  intuitif  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Hal  ini membuatnya  menjadi pilihan  yang  sering  digunakan  dalam  penelitian  dan  aplikasi  di  berbagai bidang[10].  Pohon  keputusan  yakni  suatu  taknik  data mining yang  menyajikan  struktur  mirip pohon  bertujuan  guna  menetapkan  peraturan  pada  proses  klasifikasi.  Ada  dua  jenis  pohon keputusan: pohon klasifikasi dan pohon regresi. Pohon klasifikasi dipakau guna klasifikasi, yang prosesnya melibatkan pelabelan dan penempatan rekaman ke dalam kelas yang telah ditentukan. Sedangkan pohon regresi digunakan untuk klasifikasi guna membuat estimasi nilai variabel target numerik[11] .

## Gambar 2 Konsep Decision Tree

## 2.4.Confusion Matrix
Evaluasi  matrik  pada  model  dalam  penelitian  ini  menggunkan confusion  matrix. Confusion matrik yakni Teknik yang dipakai guna mengetahui tingkat akurasi sebuah model[12]. Berikut yakni representasi perolehan tahap klasifikasi dan rumus dari confusion matrix [13]:
Tabel 1 Confusion Matrix Confusion Matrix Predicted Class Positive Negative True Class True Positive (TP) False Positive (FP) False Negative (FN) True Negative (TN) Keterangan: • TP
: Nilai data sample positif yang diklasifikasikan sebagai True
• FP : Nilai data sample negatif yang dilasifikasikan sebagai True
592  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan April Tahun 2024, Hal. 589 - 599
• TN
: Nilai data sample negatif yang diklasifikasikan sebagai False
• FN : Nilai data sample positif yang diklasifikasikan sebagai False
Berdasarkan nilai diatas pada tabel 1 maka bisa didapatkan nilai akurasi, presisi serta recall . Nilai  akurasi  menunjukkan  keakuratan  model  dalam  mengklasifikasi  data  dengan  benar,  yang ditunjukan pada persamaan 1.
Nilai presisi ialah total data positif yang dikelompokan dengan benar kemudian dibagi dengan total  data  positif  yang  ditunjukkan  pada  persamaan  2.  Recall  adalah  jumlah  data  positif  yang diklasifikasikan  dengan  benar  dibagi  total  data  positif  diakumulasi  dengan  data  salah  positif ditunjukkan oleh persamaan 3.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)

## 2.5. Cross Validation
Cross  Validation merupakan  langkah  dimana  keakuratan  prediksi  dapat divalidasi[14]. Bentuk  dari cross  validation adalah K-Fold Cross  Validation merupakan himpunan data yang disampaikan dibagi menjadi sejumlah K bagian atau fold, dengan setiap fold dipakai  sebagai  set  uji  di  beberapa  titik[15].  Metode  ini  bertujuan  untuk  bertujuan  untuk mengukur sejauh mana model yang dikembangkan dapat memberikan hasil yang konsisten dan handal pada berbagai subset data.
Gambar 3 Ilustrasi K- Fold Cross Validation

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis, perolehan serta uji pada penelitian yang telah dilaksanakan akan dijelaskan pada bagian  ini.  Tahap  analisis  hasil  serta  uji  dilaksanakan  dengan  memakai  Bahasa  pemrograman python dan memanfaatkan tool Google Collab. Berikut penjelasan mengenai skenario pengujian yang akan diuraikan di tabel 2.
Tabel 2 Skenario Pengujian Skenario Informasi Pembagian Data Komposisi data training dan data testing, 80:20 Atribut Riwayat Penyakit, Umur, Jenis Kelamin, Kehamilan, Riwayat Penyakit Keluarga, Insulin, Sistol, Diastol, Lingkar Pinggang, IMT, Glukosa Urin, Glukosa Puasa, dan Diagnosa. Jumlah Data 80 data: 60 data penderita penyakit diabetes, 20 data normal

## 3.1. Data Cleansing
Tahap pertama yang dilakukan adalah mengimpor dataset lalu dilanjutkan dengan data cleansing yang dimulai dengan  pemeriksaan apakah terdapat data yang kosong ( null ) dan data duplikat pada dataset. Hasil Perkodingan ditunjukkan pada gambar berikut .
Gambar 3 Tampilan Data Kosong ( null )
Setelah dipastikan tidak ada data kosong dan data duplikat maka akan dilanjutkan dengan tahap selanjutnya.

## 3.2. K-Fold Cross Validation
Setelah  melalui  tahap  data cleansing, langkah  selanjutnya  adalah  menerapkan  metode validasi silang k- fold . Pada penelitian ini penulis membagi metode K-Fold Cross Validation yang membagi dataset menjadi  5  bagian  ( fold ),  di  mana  setiap fold berperan  sebagai  set  pengujian ( testing ) satu kali sementara bagian lainnya digunakan sebagai set pelatihan ( training ). Proses ini diulangi sebanyak 5 kali, sehingga setiap fold pernah menjadi set pengujian.
Gambar 4 Ilustrasi Implementasi K-fold Cross Validation 5 folds

## 3.3. Implementasi Feature Selection
Proses selanjutnya adalah melakukan perhitungan terhadap atribut menggunakan feature selection . Tabel 3 menyajikan hasil perhitungan dari setiap atribut menggunakan information gain setelah melalui tahap perkodingan.
Tabel 3 Nilai Atribut dengan perhitungan feature selection Atribut Nilai Glukosa Puasa 0,602023 IMT 0,572856 Glukosa Urin 0,379886 Sistol 0,217550 Lingkar Pinggang 0,188531 Diastol 0,121656
Atribut Nilai Insulin 0,009708 Umur 0,000000 Riwayat Penyakit 0,000000 Riwayat Penyakit Keluarga 0,000000 Kehamilan 0,000000 Jenis Kelamin 0,000000
Pada tabel diatas telah menunjukkan nilai hasil dari setiap atribut dan didapatkan nilai yang  berbeda-beda  untuk  setiap  atribut  dan  didapat  juga  atiribut  yan  tidak  memiliki  nilai  atau mempunyai hasil nol. Sehingga dipilih lima atribut dengan nilai tertinggi yaitu Glukosa puasa, IMT  (Indeks  Massa  Tubuh),  Glukosa  Urin,  Sistol,  dan  Lingkar  Pinggang.  Hasil  tabel  tersebut akan disajikan pada diagram yang bisa diamati pada gambar ini:
Gambar 5 Hasil Feature Selection penderita penyakit diabetes mellitus

## 3.4. Implementasi Algoritma
Setelah melalui tahap perhitungan feature selection didapatkan 5 atribut dengan nilai gain tertinggi,  yaitu  Glukosa  puasa,  IMT,  glukosa  urin,  sistol,  dan  lingkar  pinggang.  Selanjutnya adalah  implementasi  algoritma decision  tree yang  dipakai  guna  membangun  model  klasifikasi berdasarkan pola-pola yang teridentifikasi dalam data training . Model decision tree akan dibentuk dari dataset ini, memungkinkan algoritma untuk mempelajari pola dan hubungan antara fitur-fitur terpilih dengan variabel target.
Dengan  model decision  tree yang  telah  terbentuk,  program  selanjutnya  akan menggunakannya untuk melakukan klasifikasi terhadap data testing . Proses ini memungkinkan model untuk membuat prediksi terhadap kelas target dari data testing , berdasarkan pembelajaran yang diperoleh dari data training. Decision Tree menggunakan parameter berikut:
Criterion
: “ entropy ” Random State : 12 Max Depth : 4 Min Sample Leaf : 13

## 3.5.Pengujian
Tahapan  pengujian  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  membuktikan  tingkat keberhasilan dalam penelitian pada saat mendesain sebuah model. Penelitian ini menggunakan matrik  konfusi  sebagai  alat  pengukuran  untuk  menentukan  akurasi,  presisi,  dan  recall. Pengujian menggunakan dataset sejumlah 80 data yang terdiri dari 60 dataset pasien penderita penyakit dan 20 dataset pasien dengan kondisi normal. Komposisi data pengujian disajikan pada tabel 4
Tabel 4 Confussion matrix pada model decision tree yang telah dibuat Model Decision Tree - Fold 1 Model Decision Tree - Fold 2 Model Decision Tree - Fold 3 Model Decision Tree - Fold 4
Model Decision Tree - Fold 5
Dari  tabel  4  diketahui  akurasi,  presisi,  dan  recall  untuk  setiap fold berbeda.  Hasil  dari perhitungan confusion matrix setiap fold dijelaskan ditabel 5.

## 596  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan April Tahun 2024, Hal. 589 - 599
Tabel 5 Perhitungan hasil confusion matrix setiap fold Fold Algoritma Decision Tree Akurasi Presisi Recall 1 1,0000 1,0000 1,0000 2 1,0000 1,0000 1,0000 3 0,8750 1,0000 0,8333 4 0,9375 1,0000 0,9167 5 1,0000 1,0000 1,0000 Average 0,9625 1,0000 0,9500
Deskripsi  nilai  perhitungan confusion  matrix diatas  diperjelas  dengan  diagram  batang pada gambar 6, untuk menunjukkan hasil perhitungan masing masing fold dengan menambahkan feature selection .
Gambar 6 Diagram Batang Perhitungan setiap Fold menggunakan Feature Selection
Dari tabel diatas didapatkan hasil akurasi keseluruhan yaitu sebesar 0,9625 atau sebesar 96%, presisi didaparkan nilai 1,0000 atau sebesar 100%, dan recall sebesar 0,9500 atau sebesar 95%. Pada penelitian ini juga memuat hasil dari metode decision tree tanpa melibatkan f eature selection sebagai pembanding seberapa berpengaruh feature selection metode information gain dalam  mendeteksi  penyakit  diabetes  mellitus.  Berikut  hasil  perhitungan confusion  matrix menggunakan metode decision tree tanpa melibatkan feature selection . Tabel 6 hasil confusion matrix model decision tree pada masing masing
fold tanpa feature selection Fold Algoritma Decision Tree Akurasi Presisi Recall 1 1,0000 1,0000 1,0000 2 1,0000 1,0000 1,0000 3 0,8750 1,0000 0,8333 4 0,9375 1,0000 0,9167 5 1,0000 1,0000 1,0000 Average 0,9625 1,0000 0,9500 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Akurasi Presisi Recall Perhitungan Confusion Matrix Fold 5 Fold 4
Fold 3 Fold 2 Fold 1
Hasil  perhitungan fold tanpa feature  selelection pada  tabel  6  akan  diperjelas  melalui diagram batang yang ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7 Diagram Batang Perhitungan setiap Fold tanpa Feature Selection
Dari tabel diatas didapatkan hasil akurasi keseluruhan yaitu sebesar 0,9625 atau sebesar 96%, oresisi didaparkan nilai 1,0000 atau sebesar 100%, dan recall sebesar 0,9500 atau sebesar 95%. Penerapan feature selection membantu mengidentifikasi subset fitur yang paling relevan, mengurangi  redundansi,  dan  meminimalkan  risiko overfitting .  Didapatkan  bahwa  penggunaan metode feature  selection dan  tidak  melibatkan feature  selection pada  model Decision  Tree menunjukkan perbedaan proses dalam pemodelan, namun secara keseluruhan tidak memberikan perbedaan dalam performa akhir model. Meskipun terdapat perbedaan dalam kompleksitas dan jumlah fitur yang digunakan, hasil akhir untuk tingkat akurasi dan recall pada kedua pendekatan cenderung serupa.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan hasil uji coba sebelumnya, maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Implementasi  metode feature  selection menggunakan Information  Gain pada  model Decision Tree menghasilkan tingkat akurasi sebesar 96,25% menunjukkan bahwa hasil ini meningkat dibandingkan dengan beberapa penelitian terdahulu. Melalui hasil tersebut, dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  penerapan feature  selection dengan  menggunakan metode Information Gain dan penggunaan model Decision Tree dalam konteks deteksi penyakit diabetes mellitus meningkatkan tingkat akurasi.
2. Penelitian  ini  berhasil  menemukan  lima  fitur  utama  setelah  menggunakan  seleksi  fitur dengan  menggunakan  dataset  primer  yang  terdiri  dari  tigabelas  atribut.  Kelima  fitur tersebut meliputi Glukosa Urin, Glukosa Puasa, Indeks Massa Tubuh (IMT), Sistol, dan Lingkar Pinggang.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Akurasi Presisi Recall Perhitungan Confusion Matrix Fold 5 Fold 4 Fold 3 Fold 2 Fold 1

## 5. SARAN
Berdasarkan  analisis  proses  dan  hasil  pelaksanaan  penelitian  ini,  terdapat  ruang  untuk pengembangan model penelitian untuk meningkatkan akurasi dan pengembangan model sehingga disarankan untuk penelitian ke depan sebagai berikut:
1. Jumlah data yang digunakan sangat terbatas untuk pengujian sehingga untuk penelitian kedepannya disarankan mengembangkan jumlah dataset penderita penyakit diabetes agar pada proses penelitian lanjutan dapat meningkatkan hasil akurasi pengujian.
2. Hasil  dari  analisis  ini  model  dapat  dikembangkan  lagi  dengan  menggunakan  metode machine  learning  dan  feature  selection lainnya  yang  dikomparasi  dengan  beberapa metode machine learning atau melakukan perbaikan data dengan menambahkan proses atau metode preprocessing .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ungkapan  pujian  dan  syukur  peneliti  panjatkan  hanya  untuk  Allah  SWT  atas  anugrah serta kemudahan hingga pada akhirnya penelitian ini dapat diselesaikan. Rasa terima kasih untuk kedua orangtua yang mendukung semua kinerja dan tahapan penelitian ini. Juga kepada teman- teman yang memberikan dukungan yang tak ternilai selama proses penelitian. Terima kasih juga kepada  Universitas  Indo  Global  Mandiri  atas  dukungan  material  selama  periode  pelaksanaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Elfaladonna  and  A.  Rahmadani,  “Analisa  Metode  Classification-Decission  Tree  dan Algoritma  C.  45  untuk  Memprediksi  Penyakit  Diabetes  dengan  Menggunakan  Aplikasi Rapid Miner,” SINTECH (Science and Information Technology) Journal , vol. 2, no. 1, pp. 10–17, 2019.
[2] A.  Ridwan,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes Mellitus,” J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan) , vol. 4, no. 1, pp. 15– 21, 2020.
[3] Diabetes  Indonesia,  “IDF  Diabetes  Atlas:  Global,  regional  and  country-level  diabetes prevalence  estimates  for  2021  and  projections  for  2045,”  https://diabetes- indonesia.net/2022/02/idf-diabetes-atlas-global-regional-and-country-level-diabetes- prevalence-estimates-for-2021-and-projections-for-2045/.
[4] Kementerian Kesehatan, “Tanda dan Gejala Diabetes,”
https://p2ptm.kemkes.go.id/artikel-sehat/tanda-dan-gejala-diabetes.
[5] N. T. Romadloni, I. Santoso, and S. Budilaksono, “Perbandingan Metode Naive Bayes, Knn Dan Decision Tree Terhadap Analisis Sentimen Transportasi Krl Commuter Line,” IKRA-ITH Informatika: Jurnal Komputer dan Informatika , vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[6] M. B. Hanif and G. G. Setiaji, “Meningkatkan Kinerja Decision Tree C4. 5 Dengan Seleksi Fitur Korelasi Pearson Pada Deteksi Penyakit Diabetes,” Indonesian Journal of Computer Science , vol. 11, no. 2, 2022.
[7] L. W. Astuti, I. Saluza, E. Yulianti, and D. Dhamayanti, “Feature Selection Menggunakan Binary  Wheal  Optimizaton  Algorithm  (Bwoa)  Pada  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes,” Jurnal Ilmiah Informatika Global , vol. 13, no. 1, 2022.
[8] F. K. Fikriah, N. Hayati, and J. K. No, “Feature Selection dengan Komparasi Algoritma untuk Prediksi Telemarketing Bank”.
[9] M.  Ahsan  and  W.  Harianto,  “KOMPARASI  TINGKAT  AKURASI  INFORMATION GAIN DAN GAIN RATIO PADA METODE K-NEAREST NEIGHBOR,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 6, no. 1, pp. 386–391, 2022.
[10] Mellina  &  Ayu  Dian  Fitri,  “Prediksi  deteksi  penyakit  kanker  payudara  dengan menggunakan algoritma decision tree,” 2023.
[11] M. Defriani and I. Jaelani, “Algoritma J48 Dan Logistic Model Tree Untuk Memprediksi Predikat  Kelulusan  Mahasiswa:  Studi  Kasus  STT  XYZ,” INTECOMS:  Journal  of Information Technology and Computer Science , vol. 3, no. 2, pp. 129–140, 2020.
[12] I. Düntsch and G. Gediga, “Confusion matrices and rough set data analysis,” in Journal of Physics: Conference Series , IOP Publishing, 2019, p. 012055.
[13] L. B. C. Tanujaya, B. Susanto, and A. Saragih, “The comparison of logistic regression methods  and  random  forest  for  spotify  audio  mode  featurre  classification,” indonesian journal of data and science , vol. 1, no. 3, pp. 68–78, 2020.
[14] A. Prasatya, R. R. A. Siregar, and R. Arianto, “Penerapan Metode K-Means Dan C4.5 Untuk Prediksi Penderita Diabetes,” PETIR , vol. 13, no. 1, pp. 86–100, Mar. 2020, doi: 10.33322/petir.v13i1.925.
[15] A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural  Network  dan  K  Fold  Cross  Validation,” Journal  of  Applied  Informatics  and Computing , vol. 4, no. 1, pp. 45–51, 2020.