## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 812-818 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Prediction of Type 2 Diabetes Mellitus Using The K-Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm

## Prediksi Penyakit Diabetes Melitus Tipe 2 Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Agfa Oktaviana 1* , Dhina Puspasari Wijaya 2 , Andri Pramuntadi 3 , Dadang Heksaputra 4
1,2,3 Department of Informatics, Faculty of Computers and Engineering, Universitas Alma Ata, Yogyakarta, Indonesia
4 Department of Information Systems, Faculty of Computers and Engineering, Universitas Alma Ata, Yogyakarta, Indonesia
E-Mail: 1 193200037@almaata.ac.id, 2 dhina.puspa@almaata.ac.id,
3 andripramuntadi@almaata.ac.id, 4 dadang@almaata.ac.id
Received Feb 2nd 2024; Revised Mar 28th 2024; Accepted May 06th 2024 Corresponding Author: Dhina Puspasari Wijaya

## Abstract
Diabetes  Mellitus  (DM)  is  one  of  the  Non-Communicable  Diseases  (NCDs)  known  for  high  blood  sugar  levels.  The International Diabetes Federation (IDF) predicts that in 2045, DM will increase to 629 million people. In today's modern era,  lifestyle  patterns  are  something  that  must  be  considered  because  they  go  hand  in  hand  with  the  development  of technology to be easy and fast. Persistent poor lifestyle patterns can potentially lead to Type 2 DM disease. Various efforts have been made to reduce the growth rate of this disease, one of which is conducting research to make a prediction of a person using various methods such as the K-NN classification method. The purpose of this research is to implement and build a model. The dataset used comes from the Mlati II Health Center, Mlati District, Sleman Regency, Yogyakarta Special Region Province. In building a prediction model, the dataset is preprocessed using MinMax Normalization, the division of the train set and test set using Stratified 5-fold CV. The parameters used from K-NN are manhattan distance and the value of n_neighbors = 13. Using the evaluation of accuracy, precision, recall,  and f1-score, the results are 88%, 83%, 87%, and 85%, respectively.
Keyword: K-NN, Manhattan Distance, MinMax Normalization, Stratified 5 Fold CV, Type 2 Diabetes Mellitus

## Abstrak
Diabetes Melitus (DM) merupakan salah satu Penyakit Tidak Menular (PTM) yang dikenal dengan tingginya kadar gula dalam  darah.  International  Diabetes  Federation  (IDF)  memprediksi  di  tahun  2045,  penyakit  DM  akan  mengalami peningkatan menjadi 629 juta penduduk. Pada era modern saat ini, pola gaya hidup menjadi hal yang harus diperhatikan karena beriringan dengan berkembangnya teknologi menjadi mudah dan cepat. Pola gaya hidup yang buruk terus-menerus dapat  berpotensi  untuk  terkena  penyakit  DM  Tipe  2.  Berbagai  upaya  dilakukan  untuk  menekan  angka  pertumbuhan penyakit ini salah satunya melakukan penelitian untuk membuat predisi terhadap seseorang menggunakan berbagai metode seperti  metode  klasifikasi  K-NN.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengimplementasikan  dan  membangun  sebuah permodelan.  Dataset  yang  digunakan  berasal  dari  Puskesmas  Mlati  II  Kecamatan  Mlati,  Kabupaten  Sleman,  Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Dalam membangun sebuah model prediksi, dataset di preprocessing menggunakan MinMax Normalization, pembagian train set dan test set menggunakan Stratified 5-fold CV . Adapun parameter yang digunakan dari K-NN adalah manhattan distance dan nilai n_neighbors = 13. Dengan menggunakan evaluasi akurasi, presisi, recall, dan f1-score, masing-masing memberikan hasil yaitu 88%, 83%, 87%, dan 85%.
Kata Kunci: Diabetes Melitus Tipe 2, K-NN, Manhattan Distance, MinMax Normalization, Stratified 5-fold CV

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes Melitus (DM) merupakan penyakit kronis yang dikenal dengan tingginya kadar gula dalam darah  dan  menjadi  salah  satu  Penyakit  Tidak  Menular  (PTM)  yang  membahayakan  pada  tubuh  seseorang. Dalam istilah bahasa Yunani, diabetes berarti curahan, sedangkan militus atau melitus yang artinya gula atau
madu.  Secara  bahasa  dapat  diartikan  bahwa  diabetes  melitus  adalah  curahan  cairan  dari  dalam  tubuh  yang mengandung banyak gula [1].
Setiap tahunnya, banyak pasien yang kehilangan nyawa karena menderita penyakit diabetes. Prediksi pada  tahun  2045  juga  dikatakan  bahwa  akan  mengalami  peningkatan  penyakit  diabetes  menjadi  629  juta penduduk [2]. Pada penyakit DM Tipe 1 atau disebut dengan Insulin-Dependent Diabetes Mellitus (IDDM) disebabkan terjadi karena kerusakan sel beta pankreas (reaksi autoimun). Hanya sel beta pankreas yang dapat menghasilkan insulin yang berfungsi untuk mengatur kadar gluksosa dalam tubuh [3].
Sedangkan penyakit DM Tipe 2 atau dikenal juga Non-Insulin-Dependent Diabetes Mellitus (NIDDM) penyakit  yang  berisiko  lebih  besar  dialami  oleh  semua  orang,  dengan  nilai  prevalensi  yaitu  90-95%.  yang disebabkan  oleh  faktor  risiko  modifikasi  seperti  gaya  hidup  yang  tidak  sehat,  cenderung  mengonsumsi makanan cepat saji, dan mengonsumsi minuman dengan kadar gula tinggi. DM tipe 2 ini terjadi karena insulin yang dihasilkan cukup namun tidak cukup untuk menjaga kadar gula agar normal. Penderita DM tipe 2 ini biasanya memasuki usia di atas 40 tahun [4]. Berbagai upaya dilakukan untuk menekan angka pertumbuhan penyakit  DM  terutama  pada  DM  tipe  2  yang  dipengaruhi  oleh  pola  gaya  hidup  sehari-hari.  Pada  bidang kesehatan,  teknologi  mulai  berperan  di  dalamnya  yang  dikenal  sebagai  Kecerdasan  Buatan  atau Artificial Intelligence (AI). Profesi sebagai tenaga kesehatan memang tidak bisa digantikan oleh siapapun, namun AI diciptakan di dalamnya untuk melakukan transformasi dan meningkatkan hasil yang baik [5].
Salah  satu  algoritma  AI  yang  telah  banyak  digunakan  pada  penelitian  sebelumnya  adalah  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  merupakan  algoritma  dari  sub-bidang machine  learning yang  dapat  diimplementasikan untuk memprediksi, klasifikasi, dan regresi. Algoritma  K-NN merupakan metode sederhana yang dilakukan dengan  cara  mencari  nilai neighbor (k)  dari  tetangga  terdekatnya  dan  mencari  hasil  prediksi  berdasarkan mayoritas dan jumlah yang ganjil [6].
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan machine  learning dalam  memprediksi  telah  dilakukan sebelumnya.  Saut  Dohot  Siregar,  dkk  (2023)  dengan  implementasi  algoritma  K-NN  untuk  memprediksi penyakit  DM  menggunakan  dataset Diabetes  Foot  Ulcer (DFU)  mendapat  akurasi  94%  [7].  Jubeda  Jamal Khanam dan Simon Y. Foo (2021), penelitian menggunakan Pima Indiana Diabetes Dataset (PIDD) untuk melakukan  prediksi  awal  pada  seorang  pasien  menggunakan  metode  klasifikasi  K-NN.  Hasil  menunjukkan performa pada metode K-NN lebih dari 70% [8].
Fayroza Alaa Khaleel dan Abbas M. Al-Bakry (2021) penelitian yang serupa yaitu menggunakan PIDD pada metode  Logistic Regression (LR), Naïve Bayes (NB), dan  K-NN dengan hasil presisi, recall , dan F-1 score masing-masing pada LR yaitu 94%, 70%, 79%, pada NB 79%, 68%, 72%, dan K-NN yaitu 69%, 68% dan  68%  [9].  Raharjo  Putra  Kurniadi,  dkk  (2021)  melakukan  prediksi  menggunakan  K-NN  dan  LR.  Hasil menunjukkan metode K-NN lebih unggul dengan akurasi 85,06% [10].
Renata  Rizki  Raffi  Athallah,  dkk  (2022)  menggunakan  beberapa  kernel  pada  K-NN.  Hasil  yang didapatkan adalah pada K-NN 85%, kernel K-NN linier 96%, dan kernel K-NN polynomial 1 yaitu 96% [11]. A. Muhammad Syafar (2021) melakukan penelitian dengan PIDD pada metode K-NN dengan nilai neighbor (k)  2,  3,  dan  5  mendapat  hasil  akurasi  berturut-turut  74,09%,  71,09%,  dan  70,70%  [12].  Adetunji  Olusogo Julius, dkk (2021) melakukan penelitian menggunakan dataset  repositori Irvine (UCI) dengan perbandingan antara  K-NN,  Random  Forest  (RF),  Support  Vector  Machine  (SVM),  dan  Functional  Tree  (FT).  Hasil menunjukkan K-NN unggul dengan hasil akurasi, presisi, dan recall berturut-turut 98,08%, 99,36%, dan 99% [13].  Umikulsum  Indah  Lestari,  dkk  (2021)  yang  melakukan  prediksi  menggunakan  metode  K-NN  dengan PIDD mendapat hasil akurasi 96% [14].
Berdasarkan latar belakang dan beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, metode K-NN dapat digunakan sebagai klasifikasi untuk memprediksi pada sebuah data. Tahap klasifikasi merupakan tahap pengelompokkan data yang berlandaskan relasi atau hubungan data terhadap data sampel [15]. Pada penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi penyakit DM tipe 2 dengan  membangun permodelan klasifikasi dari dataset yang bersumber dari Puskesmas Mlati II yang terletak di Kecamatan Mlati menggunakan K-NN dengan teknik Manhattan  Distance sebagai  eksperimental.  Penelitian  ini  melakukan  pembagian  data  menggunakan metode Stratified K-fold CV dengan tujuan prediksi dapat memberikan hasil yang baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada tahap ini merupakan alur dari penelitian yang akan dilakukan. Pada gambar 1 menjelaskan detail tahap  pelaksanaan.  Dimulai  dengan  pengumpulan  data  yang  bersumber  dari  Puskesmas  Mlati  II  Sleman, kemudian  dataset  dilakukan preprocessing agar  skala  dataset  atribut  satu  dengan  lainnya  seimbang. Selanjutnya  implementasi  metode  K-NN  dengan  pengujian  nilai  k  dimana  ditentukan dengan  data  training, tahap akhir yaitu melakukan evaluasi terhadap permodelan.
Pada tahap ini merupakan alur dari penelitian yang akan dilakukan. Pada gambar 1 menjelaskan detail tahap  pelaksanaan.  Dimulai  dengan  pengumpulan  data  yang  bersumber  dari  Puskesmas  Mlati  II  Sleman, kemudian  dataset  dilakukan preprocessing agar  skala  dataset  atribut  satu  dengan  lainnya  seimbang. Selanjutnya dilakukan pembagian data menggunakan stratified k-fold cv , kemudian implementasi metode K-
NN dengan pengujian nilai k dimana ditentukan dengan data training, tahap akhir yaitu melakukan evaluasi terhadap permodelan untuk mendapatkan hasil dan kesimpulan.

## Gambar 1 . Alur penelitian

## 2.1 Diabetes Melitus Tipe 2
DM  tipe  2  merupakan  penyakit  yang  berisiko  lebih  besar  dialami  oleh  semua  orang,  dengan  nilai prevalensi yaitu 90-95% yang disebabkan oleh faktor risiko modifikasi seperti gaya hidup yang tidak sehat dan cenderung mengonsumsi makanan cepat saji. DM tipe 2 ini terjadi karena insulin yang dihasilkan cukup namun tidak cukup untuk menjaga kadar gula agar normal. Penderita DM tipe 2 ini biasanya memasuki usia di atas 40 tahun  [16].  Pada  penelitian  ini,  cara  untuk  mengukur  seseorang  apakah  terkena  dan  tidak  terkena  diabetes adalah dengan melakukan prediksi pada dataset yang mendukung faktor utama dari DM tipe 2.

## 2.2 Data Mining
Data  mining  atau  disebut  sebagai Knowledge  Discovery  Databases (KDD)  karena  pada  umunya digunakan untuk mencari pengetahuan yang terdapat dalam basis data dengan jumlah yang besar . Data mining merupakan proses pengolahan dari suatu basis data untuk mendapat pengetahuan berupa informasi yang belum diketahui sebelumnya secara manual.

## 2.3 Metode K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma K-NN merupakan salah satu dari bentuk machine learning populer sederhana yang termasuk bagian  dari supervised  learning yang  digunakan  untuk  menentukan  keputusan  menggunakan  perhitungan algoritma agar mendapat pola baru yang didapat dari pola data lama. Tujuan dari supervised learning adalah mengevaluasi hubungan antara variabel independen dan variabel dependen pada metodologi, seperti klasifikasi dan  regresi  [17].  Algoritma  K-NN  atau  dikenal  dengan lazy  learner karena  hanya  mempelajari  dan mengklasifikasi  data  tanpa  membangun  sebuah  model,  algoritma  ini  hanya  perlu  mengingat  semua  data training  dalam  memori  [18].  Pada  penelitian  ini,  parameter  yang  digunakan  adalah  nilai  k  ( neighbor )  dan perhitungan Manhattan Distance . Berikut proses tahapan dalam klasifikasi K-NN:
1. Menentukan parameter k, sebagai nilai tetangga ( neighbor ) terdekat (nilai k bisa berupa ganjil, sesuai dengan n data training yang digunakan). Rumus dalam menentukan nilai k sebagai berikut [19]:
𝑘 = √𝑛 (1)
2. Menghitung jarak antara data training dan data testing menggunakan perhitungan Manhattan Distance. Rumus dalam menentukan jarak sebagai berikut:
𝑑 𝑚
(𝑥, 𝑦) =   ∑|𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 | (2)
Dengan keterangan: d : jarak antara x dan y
x : data pusat klaster
y : data pada variabel xi   : data pada pusat klaster ke i xj   : data pada setiap data ke j [20].
3. Urutkan hasil perhitungan jarak dari yang paling kecil hingga terbesar
4. Melakukan klasifikasi tetangga terdekat menggunakan nilai k
5. Menentukan hasil klasifikasi berdasarkan kelas yang paling banyak teridentifikasi [21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan pada penelitian ini yaitu dataset klinis Puskesmas Mlati II Kabupaten Sleman, Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Pada  pengumpulan dataset  didapatkan  melalui  laboratorium  puskesmas  yang sebelumnya pasien sudah dilakukan pemeriksaan. Dalam dataset ini berisi 200 baris yang melibatkan pasien pria dan wanita. Dataset ini terdapat 5 atribut yaitu usia, tekanan darah, BMI, GDP atau Gula Darah Puasa, dan sebagai klasifikasi yaitu atribut catatan terdiri dari kelas terkena dan tidak terkena.
Tabel 1 . Data Awal No. Usia Tekanan Darah BMI GDP Catatan Diabetes 1 2 3 4 5 …
199 43 37 27 28 40 … 53 126 127 136 114 161 … 135 22,3 21 28,4 34,6 27,8 … 26,2 121 112 178 104 125 … 93 Tidak Terkena Tidak Terkena Terkena Terkena Terkena … Tidak Terkena

## 3.2. Preprocessing Data
Pada  tahap preprocessing ini melakukan  pemeriksaan dataset  dari nilai  null  atau missing  values dan normalisasi. Pada dataset penelitian ini terdapat jenis tipe data objek yaitu pada variabel catatan diabetes. Jenis data objek tersebut tidak bisa dilakukan proses ke tahap selanjutnya. Maka dari itu, dilakukan perubahan ke dalam jenis tipe numerik menggunakan fungsi map() pada library seperti Pandas . Pemetaan yang dilakukan adalah mengubah Terkena menjadi nilai 1 dan Tidak Terkena menjadi nilai 0. Berikut hasil dari penerapan map() pada tabel 2.
Tabel 2 . Pemetaan Dataset No. Usia Tekanan Darah BMI GDP Catatan Diabetes 1 2 3 4 5 … 199 43 37 27 28 40 … 53 126 127 136 114 161 … 135 22,3 21 28,4 34,6 27,8 … 26,2 121 112 178 104 125 … 93 0 0 1 1 1
…
0
Tahap berikutnya adalah melakukan normalisasi dataset menggunakan metode min-max normalization . Min-max normalization adalah metode normalisasi untuk mengukur performa transformasi linear pada data asli sehingga menghasilkan nilai perbandingan yang seimbang antara data sebelum dan sesudah proses. Berikut rumus dari min-max normalization [22]:
𝑋 𝑛𝑒𝑤 = 𝑋 − min (𝑋)
max(𝑋) − min (𝑋) (3) Dengan keterangan: X_new : Nilai baru dari hasil normalisasi X : Nilai lama Max (X)
: Nilai maksimum dalam dataset Min (X) : Nilai minimum dalam dataset
Untuk menemukan hasil X_new dari setiap variabel, tahap awal adalah menentukan nilai minimum dan nilai maksimum. Berikut nilai minimum dan maksimum pada setiap variabel pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Min-Max Atribut Atribut Nilai Minimum Nilai Maksimum Usia 19 100 Tekanan Darah 95 215 BMI 16,4 38 GDP 74 364
Tabel 4 merupakan hasil setelah kalkulasi min-max normalization.
Tabel 4. Hasil Kalkulasi Min-Max No. Usia Tekanan Darah BMI GDP Catatan Diabetes 1 2 3 4 5 … 199 0,296296 0,222222 0,098765 0,111111 0,259259 … 0,419753 0,258333 0,266667 0,341667 0,158333 0,550000 … 0,333333 0,273148 0,212963 0,555556 0,842593 0,527778 … 0,453704 0,162069 0,131034 0,358621 0,103448 0,175862 … 0,065517 0 0 1 1 1 … 0

## 3.3. Stratified K-Fold Cross Validation
Pada tahapan berikutnya dataset dibagi menjadi data training dan data testing menggunakan stratified K-fold cross validation . Nilai K yang digunakan pada penelitian adalah 5, dimana  pembagian menjadi 80% pada data training dan 20% pada data testing, atau dalam jumlah 200 data menjadi 160 pada data training dan 40 pada data testing.

## 3.4. Permodelan K-Nearest Neighbor (K-NN)
Pada  tahap  permodelan  metode  K-NN  yaitu  menentukan  nilai  k  dengan  menggunakan  data  training sebanyak 160 data. Berikut kalkulasi dalam menentukan nilai k:
𝑘 = √160 = 12,6491106407
Hasil yang didapat adalah 12,6491106407 atau dalam penelitian ini jika dibulatkan maka hasilnya k = 13.

## 3.5. Pengukuran Performa
Setelah  tahap  membangun  permodelan  menggunakan  metode  K-NN,  tahap  berikutnya  adalah melakukan pengukuran performa menggunakan confusion matrix , dilanjutkan dengan evaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall , dan f1-score. Berikut hasil confusion matrix pada tabel 5.
Tabel 5 . Confusion Matrix Prediksi Jumlah True Positive 20 False Positive 4 False Negative 4 True Negative 12
Evaluasi berikutnya dari hasil confusion matrix yaitu berupa nilai rata-rata akurasi, presisi, recall , dan f1-score pada tabel 6 di bawah ini:
Tabel 6. Evaluasi Parameter Nilai Akurasi 0,8800 Presisi 0,8354 Recall 0,8750 F1-score 0,8536

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  melakukan  eksperimen  menggunakan  dataset  Puskesmas  Mlati  II  Sleman  yang terdiri  dari  5  variabel  yaitu  usia,  tekanan  darah,  BMI,  gula  darah  puasa,  dan  catatan  diabetes  dengan mengimplementasikan permodelan klasifikasi  K-NN. Parameter yang digunakan pada metode  K-NN adalah nilai k yaitu 13 dan perhitungan manhattan distance dalam menentukan jarak antara data testing dengan data training. Pembagian data training dan data testing pada penelitian ini menggunakan stratified 5-fold cv . Hasil evaluasi pada permodelan ini menggunakan akurasi, presisi, recall, dan f1-score berturut-turut adalah 88%, 83,54%,  87,5%,  dan  85,36%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  implementasi  metode  klasifikasi  K-NN  dapat diimplementasikan dan memberikan hasil evaluasi yang baik.
Kekurangan pada penelitian ini adalah dataset yang digunakan memiliki variabel yang sedikit. Sebagai penelitian selanjutnya, dapat dikembangkan dengan menambahkan variabel seperti insulin, riwayat keluarga, maupun  riwayat  kehamilan.  Eksperimen  lainnya  adalah  dengan  melakukan  implementasi  jenis  metode
klasifikasi yang berbeda, seperti metode Naïve Bayes, SVM ( Support Vector Machine ), Random Forest, DNN ( Deep Neural Network ) dan metode lainnya dengan tujuan untuk mendapat hasil akurasi yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  pihak  Puskesmas  Mlati  II  Sleman  yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk melaksanakan penelitian.

## REFERENSI
[1] Gusti Restuning Ramadhan Sabela, “Penerapan Edukasi Tentang DM Terhadap Pengetahuan Kesehatan di  Dusun  Mloso  Desa  Kedungbanjar,”  2020,  Diakses:  12  Februari  2023.  [Daring].  Tersedia  pada: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/110286
[2] N. R. Dzakiyullah, M. A. Burhanuddin, R. R. R. Ikram, K. A. Ghani, dan W. Setyonugroho, “Machine learning  methods  for  diabetes  prediction,” International  Journal  of  Innovative  Technology  and Exploring Engineering , vol. 8, no. 12, hlm. 2199–2205, Okt 2019, doi: 10.35940/ijitee.L2973.1081219.
[3] “Terapi Pada DM Tipe 1,” Jl. Prof. DR. Ir. Sumatri Brojonegoro No.1, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota Bandar Lampung, Lampung, Indonesia 35145. [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.globalhealthsciencegroup.com/index.php/JPPP
[4] W.  Dwi  Prasetya  dan  B.  Sujatmiko,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  dengan  Perbandingan  Metode  K- Nearest Neighbor (K-NN) dan Naive Bayes dalam Klasifikasi Penderita Penyakit Diabetes,” Journal of Informatics and Computer Science , vol. 03, 2022.
[5] A. Panesar, Machine Learning and AI for Healthcare . Apress, 2021. doi: 10.1007/978-1-4842-6537-6.
[6] J.  Xin  dan  S.  Chen,  “Bus  Dwell  Time  Prediction  Based  on  K-NN,”  dalam Procedia  Engineering , Elsevier Ltd, 2016, hlm. 283–288. doi: 10.1016/j.proeng.2016.01.260.
[7] J.  Mantik dkk. ,  “Implementation  of  K-NN  algorithm  in  classifying  diabetic  ulcers  in  patients  with diabetes mellitus,” Online, 2023.
[8] J. J. Khanam dan S. Y. Foo, “A comparison of machine learning algorithms for diabetes prediction,” ICT Express , vol. 7, no. 4, hlm. 432–439, Des 2021, doi: 10.1016/j.icte.2021.02.004.
[9] F. Alaa Khaleel dan A. M. Al-Bakry, “Diagnosis of diabetes using machine learning algorithms,” Mater Today Proc , Jul 2021, doi: 10.1016/j.matpr.2021.07.196.
[10] R.  Putra  Kurniadi,  R.  Rohmat  Saedudin,  dan  V.  P.  Widartha,  “Perbandingan  Akurasi  Algoritma  K- Nearest Neighbor dan Logistic Regression untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes.”
[11] R. Rizki, R. Athallah, I. Cholissodin, dan P. P. Adikara, “Prediksi Potensi Pengidap Penyakit Diabetes berdasarkan  Faktor  Risiko  Menggunakan  Algoritme  Kernel  K-Nearest  Neighbor,”  2022.  [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[12] A.  M.  Syafar,  M.  Syawal,  I.  Fitrah  Baharuddin,  M.  Zainal,  N.  Fuadi,  dan  I.  Artikel,  “Peramalan Penderita  Diabetes  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,”  vol.  1,  no.  2,  2021,  doi: 10.31850/jsilog.v1i3.
[13] A. Olusogo Julius, A. Olusola Ayokunle, dan F. Olawale Ibrahim, “Early Diabetic Risk Prediction using Machine Learning Classification Techniques,” 2021. [Daring]. Tersedia pada: www.ijisrt.com.
[14] U. I. Lestari, A. Y. Nadhiroh, dan C. Novia, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus,” vol. 8, no. 4, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.mdp.ac.id.
[15] M. G. Pradana, P. H. Saputro, dan D. P. Wijaya, “Komparasi Metode  Support Vector Machine  dan Naive Bayes dalam Klasifikasi Peluang Penyakit Serangan Jantung,” Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) , vol. 5, no. 2, hlm. 87, Des 2022, doi: 10.21927/ijubi.v5i2.2659.
[16]   “Terapi Pada DM Tipe 1,” Jl. Prof. DR. Ir. Sumatri Brojonegoro No.1, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota Bandar Lampung, Lampung, Indonesia 35145. [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.globalhealthsciencegroup.com/index.php/JPPP
[17] N. R. Dzakiyullah, A. Pramuntadi, dan A. K. Fauziyyah, “Semi-Supervised Classification on Credit Card Fraud Detection using AutoEncoders,” Journal of Applied Data Sciences , vol. 2, no. 1, hlm. 1–07, 2021.
[18] M.  S.  Fajri,  N.  Septian,  dan  E.  Sanjaya,  “Evaluasi  Implementasi  Algoritma  Machine  Learning  K- Nearest Neighbors (K-NN) pada Data Spektroskopi Gamma Resolusi Rendah,” Al-Fiziya: Journal of Materials Science, Geophysics, Instrumentation and Theoretical Physics , vol. 3, no. 1, hlm. 9–14, Agu 2020, doi: 10.15408/fiziya.v3i1.16180.
[19] S.  Margaretta,  I.  Arwani,  dan  D.  E.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Pada Database Menggunakan Bahasa SQL,” 2020. [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[20] M. Nishom, “Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means Clustering berbasis Chi-Square,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , vol. 4, no. 1, hlm. 20–24, Jan 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253.
[21] M. E. Febrian, F. X. Ferdinan, G. P. Sendani, K. M. Suryanigrum, dan R. Yunanda, “Diabetes prediction using supervised machine learning,” dalam Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2022, hlm. 21– 30. doi: 10.1016/j.procs.2022.12.107.
[22] H,  T.  Wahyuningsih,  dan  E.  Rahwanto,  “Comparison  of  Min-Max  normalization  and  Z-Score Normalization in the K-nearest neighbor (K-NN) Algorithm to Test the Accuracy of Types of Breast Cancer.” [Daring]. Tersedia pada: http://archive.ics.uci.edu/ml.