## ANALISIS METODE ALGORITMA K- NEAREST NEIGHBOR (KNN) DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DIABETES MELLITUS
Muhardi Saputra 1) , Johannes Putra Sidabuke 2) , Ryan Pangeranta Sinulingga 3) , Reslina Br Tamba 4) 1-4 Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: muhardisaputra@unprimdn.ac.id, johannesputra2211@gmail.com, pangerantar@gmail.com, reslinatamba85@gmail.com

## Abstract
This study aims to compare the performance of two algorithms in detecting diabetes mellitus, which is a metabolic  disorder  caused by  insufficient insulin  production  by the pancreas. In this  research,  we  used two  algorithms,  namely  Naive  Bayes  and  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  to  carry  out  analysis  on  the diabetes mellitus dataset used. The Naive Bayes algorithm is a statistical algorithm used to classify and predict the probability of certain classes. Meanwhile, the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm is used to classify new objects based on their similarity to nearby objects. This study utilized 9 variables, including number of pregnancies, glucose levels, blood pressure, skin thickness, insulin, Body Mass Index (BMI), family  history  of  diabetes,  age,  and  diagnosis  results.  The  dataset  used  consists  of  2000  data  obtained from  KAGGLE.  The  classification  process  is  carried  out  by  importing  data  into  Microsoft  Excel, designing  the  process,  and  then  analyzing  the  data  using  Google  Colab  by  applying  the  K-Nearest Neighbor and Naive Bayes algorithms. The research results show that the K-Nearest Neighbor algorithm provides a higher level of accuracy compared to the Naive Bayes algorithm.
Keywords : Klasifikasi, Diabetes Mellitus, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  Diabetes  Mellitus  atau  disebut dengan kencing manis, merupakan permasalahan kesehatan  serius  bagi  masyarakat  di  Indonesia. Diabetes Mellitus merupakan penyakit metabolik dengan tanda tingkat gula darah yang tinggi,  karena  gangguan  produksi  insulin,  kerja insulin, atau keduanya. Penyakit ini berlangsung sepanjang  hidup  seseorang  dan  merupakan kondisi  kronis.  Hasil  dari  berbagai  studi epidemiologi  menunjukkan  bahwa  insiden  dan prevalensi DM cenderung meningkat di berbagai negara,  sehingga  menjadikan  Diabetes  Mellitus sebagai  masalah  kesehatan  global  yang  sedang meningkat [1].
Penyakit diabetes mellitus terus meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Setiap  tahun, satu  juta  orang  menjadi  korban  penyakit  ini. Diabetes  mellitus  dapat  mengalami  perbaikan jika  pasien  mendeteksinya  dan  menjalani pengobatan  sejak  awal  sebelum  keparahannya bertambah. Oleh karena itu, penelitian
dibutuhkan  untuk  mengembangkan  klasifikasi penyakit diabetes mellitus [2].
Dalam penelitian ini,  digunakan metode K- Nearest  Neighbor dan  Naive  Bayes  untuk melakukan  proses  klasifikasi.  Pengklasifikasian penyakit diabetes Mellitus menggunakan metode K- Nearest  Neighbor dan  Naive  Bayes  akan menjadi  fokus  pengembangan  di  masa  depan. Keunggulan  dari  metode  K- Nearest  Neighbor mencakup pelatihan yang sangat cepat, sederhana,  dan  efektif  pada  dataset  yang  besar [3]–[7].  Namun,  terdapat  beberapa  kelemahan dalam  metode  K- Nearest  Neighbor ,  seperti kebutuhan untuk menentukan nilai k, kompleksitas  komputasi,  keterbatasan  memori, serta potensi pengaruh atribut yang tidak relevan [8].
Metode  Naive  Bayes  adalah  teknik klasifikasi yang memanfaatkan prinsip Probabilitas  Bayes  untuk  mengestimasi  kelas yang  belum  diketahui  [9]–[16].  Dalam  Naive Bayes,  asumsi  yang  digunakan  adalah  bahwa
dataset  dianggap  memiliki  independensi  yang tinggi [17].
Pada  penelitian  sebelumnya  dengan judul “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus”
menggunakan  algoritma naive  bayes ,  diperoleh hasil  pengujian  dengan  algoritma naive  bayes yang hanya mampu menghasilkan 80.60% [18].
Penelitian lainnya yang berjudul “Prediksi penyakit diabetes mellitus menggunakan  metode  C4.5”  menggunakan algoritma  C4.5.  Berdasarkan  pengujian  yang dilakukan bahwa algoritma KNN hanya mampu menghasilkan 81,82% [19].
Dengan merujuk pada konteks sebelumnya,  penelitian  ini  dilaksanakan  dengan tujuan  melakukan  klasifikasi  penyakit  diabetes mellitus. Melalui penelitian ini akan dibandingkan  hasil  penggunaan  algoritma  KNN (K- Nearest  Neighbor )  dan  Naive  Bayes  dalam proses klasifikasi penyakit diabetes mellitus.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Jenis Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian kualitatif  dimana  penelitian  ini  bertujuan  untuk memahami  fenomena  tentang  apa  yang  dialami subjek, seperti Pregnancies (kehamilan), Glucose,  Blood  Pressure (tekanan  darah), Skin Thickness (ketebalan kulit), Insulin, BMI (indeks massa  tubuh), Diabetes  Pedigree  Function (fungsi keturunan diabetes), Age (usia), Outcome.
Penelitian  ini menerapkan metode fenomenologi  yang  tujuannya  adalah  untuk memberikan gambaran mendalam atau deskriptif tentang  pengalaman  hidup.  Pendekatan  ini memungkinkan penelitian untuk memahami dan mengungkapkan pengalaman hidup dari perspektif  individu  yang  menjadi  subjek penelitian.
Dalam pendekatan fenomenologi, penulis  berusaha  untuk  mendalami  makna  dari suatu  peristiwa  dan  hubungannya  dengan individu  yang  berada  dalam  konteks  tertentu. Dalam  penelitian  ini,  peneliti  mengenali pengalaman  yang  dialami  oleh  pasien  diabetes
melitus  ketika  menjalani  perawatan  luka  akibat diabetes [20].
2.2 Penyakit Diabetes Mellitus
Diabetes Mellitus merujuk pada serangkaian gejala yang muncul ketika meningkatnya  kadar  glukosa  darah  seseorang sebagai  akibat  dari  kurangnya  hormon  insulin secara  keseluruhan  dan  dapat  diukur.  Insulin adalah  salah  satu  hormon  utama  yang  terlibat dalam  mengatur  kadar  glukosa  dan  dihasilkan oleh sel beta di pankreas [21].
Menurut  pedoman  PERKENI,  Diabetes Mellitus  dapat  didiagnosis  jika  seseorang memiliki  kadar  gula  darah  puasa  melebihi  126 mg/dL  atau  jika  hasil  tes  gula  darah  sewaktu menunjukkan  angka  di  atas  200  mg/dL.  Kadar gula  darah  dalam  tubuh  bervariasi  sepanjang hari,  cenderung  meningkat  setelah  makan,  dan biasanya  kembali  ke  tingkat  normal  dalam waktu 2 jam [22].
Akibatnya,  terjadi  peningkatan  kadar gula  darah  yang  menyebabkan  gangguan metabolisme  karbohidrat,  protein,  dan  lemak, yang  dapat  menghasilkan  berbagai  komplikasi kronis pada organ tubuh.
2.3 KNN ( K-Nearest Neighbor ) K-Nearest  Neighbor merupakan  metode dalam  data  mining  dan  machine  learning  yang digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  dan regresi. Metode ini bekerja dengan cara mencari nilai  terdekat  dari  suatu  data  point  yang  baru, berdasarkan  jarak  euclidean  atau  jarak  lainnya dalam  ruang  fitur.  Kemudian,  berdasarkan mayoritas  kelas  dari  nilai  tersebut,  data  point yang  baru  akan  diklasifikasikan  ke  salah  satu kelas atau diberikan prediksi regresi.

## 2.4 Naive Bayes
Naive  Bayes adalah  suatu  teknik klasifikasi  yang  berasal  dari  Teorema  Bayes yang  dikembangkan  oleh  ilmuwan  Inggris, Thomas  Bayes.  Metode  ini  berfokus  pada penggunaan  probabilitas  dan  statistik  untuk memproses informasi dari pengalaman masa lalu dengan  tujuan  memprediksi  peristiwa  di  masa
depan.  Salah  satu  karakteristik  utama  dari metode  Naive  Bayes  adalah  asumsi  yang  kuat tentang independensi antara setiap peristiwa.
Naive  Bayes  merupakan  metode  yang mencakup  seluruh  kelas  keputusan  dengan menghitung  probabilitas  bahwa  kelas  keputusan adalah  benar,  berdasarkan  vektor  informasi objek.  Algoritma  ini  mengasumsikan  bahwa atribut  objek  adalah  independen.  Probabilitas yang terlibat dalam menghasilkan prediksi akhir dihitung  sebagai  total  frekuensi  dari  tabel keputusan yang disebut sebagai "master" [23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1
Analisis Data
Data yang digunakan untuk
mengklasifikasi  diabetes  diambil  dari  situs  data science resmi yaitu :
KAGGLE  adalah  platform  komunitas yang  populer  di  kalangan  data  scientist  dan peneliti,  yang  menyediakan  berbagai  sumber data yang dapat digunakan dalam penelitian dan analisis  data.  Peneliti  mengambil  dataset diabetes  dari  KAGGLE  pada  tahun  2020, diperoleh  2000  data  yang  dapat  diolah menggunakan machine learning .

## 3.2 Pengolahan Data
Selanjutnya dilakukan tahap pengolahan data  yang  bertujuan  untuk  mengubah  data mentah  menjadi  informasi  yang  bermanfaat untuk  proses  pengambilan  keputusan  maupun penyusunan  laporan.  Adapun  langkah-langkah yang dilakukan untuk mendapatkan nilai akurasi dalam  mengklasifikasi  diabetes  mellitus,  yakni mempersiapkan data, preprocessing data.
Pembentukan  model,  melakukan  train dan test untuk mencari nilai akurasi dan prediksi yang  akurat  menggunakan Machine  Learning dengan  Metode  Algoritma  KNN  dan  naïve bayes.  Pengolahan  data  pada  penelitian  ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python melalui Google Colab.

## 3.2.1 Import Library
Sebelum  mengolah  data  diperlukan mengimport  library  terlebih  dahulu  agar  data
tersebut  dapat  divisualisasikan  dalam  bentuk diagram  dan  plot,  juga train  and  test untuk mendapatkan  nilai  akurasi  dan  prediksi  yang akurat.  Dalam  tahap  ini  peneliti  menggunakan Google  Colab  untuk  menjalankan Machine Learning untuk  mengimport  library  seperti berikut.
Gambar 1. Import Library

## 3.2.2 Menampilkan Dataset
Dataset  dalam  bentuk  excel  atau  csv  di upload  melalui  content,  setelah  di  upload lakukan  code  untuk  membaca  data  tersebut seperti berikut:
Gambar 2. Dataset KAGGLE

## 3.2.3 Normalisasi  Data,  Mengubah  Dataset Menjadi Nilai Rata-Rata
Pencarian  nilai  rata-rata  dari  dataset diperlukan  untuk  normalisasi  data  agar  data tersusun dengan rapi supaya dapat mempermudah  dalam  mencari  nilai  MinMax pada dataset.
Gambar 3. Normalisasi Data
3.2.4 Visualisasi Outcome Count Plot
Diperlukan Outcome Plot untuk
memvisualisasikan  antara  pasien  yang  terkena diabetes  atau  non  diabetes  agar  mudah mengetahui persentase pada dataset tersebut.
Gambar 4. Grafik Presentase

## 3.2.5 Preprocessing Data
Preprocessing  data  adalah  serangkaian langkah  yang  dilakukan  untuk  mempersiapkan data  mentah  sebelum  dilakukan  analisis  atau pemodelan  lebih  lanjut.  Tujuan  preprocessing data adalah untuk mengoptimalkan kualitas data, memperbaiki  kesalahan,  menghilangkan  noise, dan  menjadikan  data  tersebut  sesuai  dengan teknik analisis yang akan digunakan.
Gambar 5. Train and test
StandardScaler digunakan dalam preprocessing  data  untuk  menormalkan  atau menstandarisasi  fitur  numerik  dalam  dataset. Berikut adalah beberapa kegunaan dari StandardScaler: 1. Normalisasi  data:  StandardScaler  dapat digunakan  untuk  mengubah  skala  fitur numerik dalam dataset sehingga memiliki mean 0 dan deviasi standar 1.
2. Menghilangkan  outlier:  StandardScaler dapat membantu mengurangi efek outlier dalam dataset.
3.2.6 Train dan test Dataset dengan metode Algoritma K- Nearest Neighbor s

## Gambar 6. Metode KNN
Adapun  kode  yang  digunakan  untuk mengimplementasikan algoritma k- Nearest Neighbor s  (k-NN)  menggunakan  library  scikit- learn.  Kode  ini  melibatkan  beberapa  fungsi  dan metode yang memiliki kegunaan berikut:
1. from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier:  Ini  mengimpor kelas  KNeighborsClassifier  dari  modul neighbors dalam library scikit-learn.
2. From.sklearn.metricsimportaccuracy_sc ore,confusion_matrix,classification_rep ort:codingan  Ini  mengimpor  fungsi accuracy_score,  confusion_matrix,  dan classification_report  dari  modul  metrics dalam library scikit-learn.
3. knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors =9):  Membuat  objek  klasifikasi  knn dengan  menggunakan  algoritma  k-NN.
Parameter  n_neighbors=9  menentukan
jumlah  tetangga  terdekat  yang  akan digunakan dalam klasifikasi.
4. knn.fit (x_train,y_train): digunakan untuk melatih model K-NN.
Dengan  menghitung  dan  mencetak akurasi  pada  data  training  dan  testing,  kita mendapat  kan  hasil  akurasi  set  yaitu  train  set accuracy  83,875  sedangkan  test  set  accuracy 80,0.

## 3.2.7 Predict Dataset dengan menggunakan Metode Naïve bayes.
Untuk  melakukan  prediksi  dengan menggunakan  model  Naive  Bayes  yang  telah dilatih,  Anda  dapat  menggunakan  metode predict  pada  objek  model  yang  telah  dibuat. Berikut  adalah  contoh  kode  untuk  melakukan prediksi menggunakan model Naive Bayes:
Gambar 7. Metode Naive Bayes
1. from sklearn.naive_bayes import
GaussianNB:  Ini  mengimpor  kelas GaussianNB  dari  modul  naive_bayes
dalam library scikit-learn.
2. gnb  =  GaussianNB():  Membuat  objek klasifikasi  gnb  dengan  menggunakan algoritma Naive Bayes dengan distribusi Gaussian.
3. gnb.fit  (x_train,  y_train):  digunakan untuk melatih model Naive Bayes.
Dengan  menggunakan  metode  naïve bayes  dihasilkan  train  set  accuracy  74,4735  dan test set accuracy 79,75.
3.2.8 Visualisasi  grafik  hasil train  and  test
menggunakan confusion matrix
Gambar 8. Confusion Matrix
Melalui  Confusion  matrix  (matriks kebingungan) pada gambar 8 diperoleh gambaran  performa  model  klasifikasi  dengan perbandingan  prediksi  yang  dilakukan  oleh model  dengan  label  yang  sebenarnya  pada dataset testing.
3.4 Hasil Setelah melakukan pembahasan
sebelumnya,  maka  penulis  mendapatkan  hasil dari KNN Dan Naive Bayes Sebagai Berikut:
Gambar 9. Hasil dari KNN dan Naive Bayes

## 3.4.1 Hasil K- Nearest Neighbor
Hasil akurasi K- Nearest Neighbor yaitu train  set  accuracy  84%  sedangkan  test  set accuracy 80%.

## 3.4.2 Hasil Naive Bayes
Hasil akurasi Naive Bayes yaitu train set accuracy 74% dan test set accuracy 80%.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  temuan  penelitian  ini,  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  bahwa  K- Nearest Neighbor dan  metode  Naïve  Bayes  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan  penyakit diabetes mellitus. Untuk pelatihan dan pengujian model, dataset yang digunakan terdiri dari 2000 data.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa model menggunakan algoritma K- Nearest Neighbor mencapai  akurasi  pelatihan  sebesar 84%  dan  akurasi  pengujian  sebesar  80%. Sebaliknya,  penggunaan  metode  Naïve  Bayes hanya  menghasilkan  akurasi  pelatihan  sebesar 74% dan akurasi pengujian sebesar 80%. Selain itu,  pengujian  juga  mengungkapkan  bahwa matriks  kebingungan  menunjukkan  tingkat  true positive yang tinggi, tetapi tingkat true negative yang rendah. Dengan hasil ini, dapat disimpulkan bahwa metode K- Nearest Neighbor memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik,  dengan akurasi  sebesar  84%,  dalam  mengklasifikasikan diabetes mellitus dengan efektif.

## 5. REFERENSI
[1] D.  O.  Surya,  R.  Desnita,  P.  Studi,  D. Keperawatan, and S. M. Padang, “EFEKTIFITAS INTERVENSI PEMBERDAYAAN KELUARGA DENGAN  MODEL  HOME  CARE SERVICE  TERHADAP  MANAJEMEN DIRI  PASIEN  DIABETES  MELITUS
TIPE 2,” vol. 12, no. 7, pp. 70–74, 2023.
[2] D.  W.  Hestiana,  “FAKTOR-FAKTOR YANG  BERHUBUNGAN  DENGAN KEPATUHAN DALAM PENGELOLAAN DIET PADA PASIEN RAWAT JALAN DIABETES MELLITUS TIPE 2 DI KOTA
SEMARANG,” J.  Heal.  Educ. ,  vol.  42, no. 3, pp. 138–145, 2017.
[3] W.  Aser,  H.  Samosir,  and  T.  Gantini, “Analisis Dataset COVID-19 menggunakan  Algoritma  KNN  dan Random  Forest,” J.  Strateg.  -  J. Maranatha ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  58–69, 2022, [Online]. Available:
https://mail.strategi.it.maranatha.edu/inde
x.php/strategi/article/view/325 [4] S.  A.  Naufal,  A.  Adiwijaya,  and  W. Astuti, “Analisis Perbandingan
Klasifikasi  Support  Vector  Machine (SVM) dan K- Nearest Neighbor s (KNN) untuk  Deteksi  Kanker  dengan  Data Microarray,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) ,  vol.  7,  no.  1,  p.  162,  2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.2014.
[5] Y.  Chen et  al. ,  “Fast  density  peak clustering  for  large  scale  data  based  on kNN,” Knowledge-Based  Syst. ,  vol.  187, p. 104824, 2020, doi: 10.1016/j.knosys.2019.06.032.
[6] N.  A.  Sinaga,  K.  Dalimunthe,  and  M. Sayid,  “Komparasi  Metode  Decision Tree  ,  KNN  ,  dan  SVM  Untuk,” J.  Sist.
Komput.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 94–100, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3598. [7] L.  andiani,  J.  Ilmu  Komputer,  and  D. Palupi  Rini,  “Analisis  Penyakit  Jantung Menggunakan Metode KNN Dan
Random  Forest,” Pros.  Annu.  Res.
Semin. , vol. 5, no. 1, pp. 978–979, 2019.
[8] S. Mutrofin, A. Izzah, A. Kurniawardhani, and M. Masrur, “OPTIMASI  TEKNIK  KLASIFIKASI MODIFIED  K NEAREST  NEIGHBOR
MENGGUNAKAN ALGORITMA
GENETIKA,”
J. GAMMA , no.
September, pp. 130–134, 2014.
[9] H.  Mustofa  and  A.  A.  Mahfudh, “Klasifikasi Berita Hoax Dengan Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,”
Walisongo J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, p. 1, Nov. 2019, doi: 10.21580/wjit.2019.1.1.3915.
[10] J.  Wu,  Z.  Cai,  S.  Zeng,  and  X.  Zhu, “Artificial  immune  system  for  attribute weighted  Naive  Bayes  classification,” Proc. Int. Jt. Conf. Neural Networks , no. 61075063, 2013, doi: 10.1109/IJCNN.2013.6706818.
[11] H.  T.  SIHOTANG,  E.  Panggabean,  and H.  Zebua,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa
Penyakit Herpes Zoster Dengan Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes,” vol.  3,  no.  3,  pp.  192–196,  2019,  doi:
10.31227/osf.io/rjqgz.
[12] A.  M.  Rahat,  A.  Kahir,  and  A.  K.  M. Masum,  “Comparison  of  Naive  Bayes and SVM Algorithm based on Sentiment Analysis  Using  Review  Dataset,” Proc.
2019  8th  Int.  Conf.  Syst.  Model.  Adv. Res. Trends, SMART 2019 , pp. 266–270,
2020, doi:
10.1109/SMART46866.2019.9117512.
[13] H. Brawijaya, S. Samudi, and S. Widodo,
“Komparasi Algoritma K- Nearest
Neighbor dan  Naiive  Bayes  Pada Pengobatan Penyakit Kutil Menggunakan Cryotheraphy,” JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 93–100, 2019, doi:
10.30595/juita.v7i2.5609.
[14] A.  A.  Murtopo,  “Prediksi  Kelulusan Tepat  Waktu  Mahasiswa  STMIK  YMI Tegal  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,” CSRID  (Computer  Sci.  Res.  Its Dev.  Journal) ,  vol.  7,  no.  3,  p.  145, Jan. 2016,  doi:  10.22303/csrid.7.3.2015.145- 154.
[15] A.  Riani,  Y.  Susianto,  and  N.  Rahman,
“Implementasi  Data  Mining  Untuk
Memprediksi Penyakit Jantung Mengunakan  Metode  Naive  Bayes,” J. Innov. Inf. Technol. Appl. , vol. 1, no. 01, pp. 25–34, 2019, doi:
10.35970/jinita.v1i01.64.
[16] M.  Dhea  Noranita,  Putri and  Tri  Basuki, Kurniawan  and  Edi,  Suryanegara  and Yesi  Novaria,  Kunang  and  Misinem, “Classification  of  MTI  Student  Thesis Documents  at  Bina  Darma  University
Palembang Using Naïve Bayes,” 2022.
[17] I.  L.  F.  Amien,  W.  Astuti,  and  K.  M. Lhaksamana,  “Perbandingan  Metode Naïve  Bayes  dan  KNN  (K- Nearest Neighbor )  dalam  Klasifikasi  Penyakit
Diabetes,” e-Proceeding  Eng. ,  vol.  10, no. 2, pp. 1911–1920, 2023.
[18] 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,  Oct.
2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.169. [19] R.  A.  Siallagan  and  Fitriyani,  “Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.
Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol. 3,
no. 1, pp. 44–52, 2021, doi:
10.51977/jti.v3i1.407. [20] M.  A.  Prof.  DR.  Lexy  J.  Moleong, Metodologi penelitian kualitatif . Bandung: PT Remaja Rosdakarya, 2018.
[21] E.  Banjarnahor  and  S.  Wangko,  “Sel Beta  Pankreas  Sintesis  Dan  Sekresi Insulin,” J. Biomedik , vol. 4, no. 3, 2013, doi: 10.35790/jbm.4.3.2012.795.
[22] N.  S.  Norma  Lalla  and  J.  Rumatiga, “Ketikdakstabilan  Kadar  Glukosa  Darah Pada Pasien Diabetes Melitus Tipe II,” J.
Ilm. Kesehat. Sandi Husada , vol. 11, pp. 473–479, 2022, doi: 10.35816/jiskh.v11i2.816. [23] D.  L.  Olson  and  D.  Delen, Advanced data  mining  techniques ,  no.  December 2013.  2008.  doi:  10.1007/978-3-540- 76917-0.