DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.643 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal, 1631-1640 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Analisis Penggunaan Support Vector Machine pada Deteksi Dini Penyakit Diabetes Melitus
Trisya Septiana *1 , Mona Arif Muda 2 , Deny Budiyanto 3 , Mahendra Pratama 4 , Winaldi Putra Jaya 5
1,2,3,4,5 Teknik Infromatika, Fakultas Teknik, Universitas Lampung, Indonesia Email: 1 trisya.septiana@eng.unila.ac.id , 2 mona.arifmuda@eng.unila.ac.id,
3 deny.budiyanto@eng.unila.ac.id, 4 mahendra.pratama@eng.unila.ac.id,
5 winaldi.putra21@students.unila.ac.id

## Abstrak
Peningkatan kadar gula dalam darah serta tidak bekerjanya insulin di dalam tubuh merupakan salah satu ciri dari penyakit diabetes melitus. Semakin lama seseorang mengidap penyakit ini, maka dapat menyebabkan komplikasi yang  berdampak  pada  tingginya  risiko  kematian.  Sehingga  penyakit  ini  menjadi  salah  satu  penyakit  paling mematikan didunia. Pengendalian dan pencegahan penyakit ini dapat dilakukan dengan cara melakukan montoring secara  berkala  pada  seseorang  yang  memiliki  riwayat  ataupun  pola  hidup  yang  tidak  sehat.  Salah  satu  cara monitoring  tersebut  dengan  mendeteksi  awal  penyakit  diabetes  melalui  identifikasi  parameter  pendukung  dan memanfaatkan algoritma Machine learning yaitu Support Vector Machine (SVM). Cara ini dapat menjadi langkah yang siginifikan dalam meningkatkan pemahaman dan deteksi dini penyakit tersebut. Penelitian ini menggunakan 9  parameter  diantaranya mencakup pregnancies,  glucose,  blood  pressure,  skin  thickness,  insulin,  body mass index, diabetes pedigree function, age, dan outcome (sebagai output ) dari 768 data. SVM dapat memproses  data  klinis  pasien  dan  membangun    model  prediktif  untuk  mengklasifikasikan  apakah  seseorang mungkin  menderita  diabetes  atau  tidak.  Sebelum  diimplementasikan  melalui  SVM,  dilakukan  terlebih  dahulu preprocessing  data  yang  terdiri  dari  Pembersihan outliers, pengisian missing  data  value ,  normalisasi  data, penggunaan  SMOTE  dan  pembagian train dan test  data .  Dan  selanjutnya  dirancang  analisis  model machine learning dengan  menerapkan cross  validation dan grid  search  validation .  Hasil  dari  pengolahan  data  ini didapatkan sebuah sistem yang divisualisasikan dalam sebuah website statis yang dapat  memudahkan kemampuan diagnosis, pengenalan dini kondisi prediabetes dengan nilai akurasi yaitu 81%.
Kata kunci : Deteksi Dini, Diabetes Melitus, Machine learning, Support Vector Machine

## Abstract
The increase in blood sugar levels and the failure of insulin to work in the body are characteristics of diabetes mellitus. The longer a person suffers from this disease, the more it can cause complications that lead to a higher risk of death. Therefore, this disease has become one of the deadliest diseases in the world. Control and prevention of this disease can be done by regularly monitoring individuals who have a history or unhealthy lifestyle.One way to monitor this is by early detection of diabetes through the identification of supporting parameters and utilizing a machine learning algorithm called Support Vector Machine (SVM). This method can be a significant step in improving understanding and early detection of the disease. This study uses 9 parameters including pregnancies, glucose, blood pressure, skin thickness, insulin, body mass index, diabetes pedigree function, age, and outcome (as output) from 768 data. SVM can process clinical patient data and build a predictive model to classify whether a person is likely to have diabetes or not. Before implementing SVM, preprocessing of the data is done first, which includes cleaning outliers, filling missing data values, data normalization, using SMOTE, and splitting train and test  data.  Furthermore,  a  machine  learning  model  analysis  is  designed  by  applying  cross-validation  and  grid search validation. The result of this data processing is a system visualized in a static  website that can facilitate diagnostic capability and early recognition of prediabetes conditions with an accuracy of 81%.
Keywords : Diabetes Mellitus, Early Detection, Machine learning, Support Vector Machine
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.643 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal, 1631-1640 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 1. PENDAHULUAN
Ketidakmampuan  pankreas  untuk  mensekresi  insulin  serta  adanya  gangguan  kerja  insulin menyakibatkan terjadinya gangguan kerja tubuh yang teridentifikasi melalui hiperglikemia merupakan ciri  khas  dari  penyakit  Diabetes.  Kondisi  hiperglikemik  kronis  dapat  menimbulkan  kerusakan berkepanjangan  dan  tidak  berfungsinya  beberapa  organ.  eperti  mata,  ginjal,  jantung,  dan  pembuluh darah(Tomic et al., 2022). Diabetes, sebagai salah satu masalah kesehatan utama di seluruh dunia, yang ditandai  dengan  jumlah  penderita  diabetes  yang  terus  meningkat  secara  dramatis  selama  beberapa dekade terakhir. Hal ini juga berdampak pada indonesia yang berada diantara 10 negara dalam kategori jumlah  penderita  diabetes  terbesar  di  dunia  pada  tahun  2019(Biologi  et  al.,  n.d.;  Kurniawaty,  2014; Nurmay Stiani et al., 2022).
Faktor  risiko  utama  seperti  obesitas,  kurangnya  aktivitas  fisik,  dan  keturunan  genetik  menjadi kontributor  utama  terhadap  peningkatan  prevalensi  diabetes.  Identifikasi  dini  dan  manajemen  yang efisien menjadi kunci untuk mengurangi dampak negatif penyakit ini terhadap kesehatan masyarakat. Dengan  jumlah  kasus  diabetes  yang  semakin  meningkat,  maka  perlu  adanya  tindakan  awal  sebagi deteksi  dini  penyakit  diabetes.  Untuk  itu  diperlukan  analisis  deteksi  dini  penyakit  diabetes  melaui implementasi menggunakan algoritma Support Vector Machine(SVM)(Veronica Agustin et al., 2023).
Analisis  penyakit  diabetes  menggunakan  SVM  adalah  langkah  signifikan  dalam  meningkatkan pemahaman dan deteksi dini penyakit tersebut. Dalam upaya meningkatkan metode identifikasi dini, analisis  penyakit  diabetes  menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM)  menjadi  solusi  yang menjanjikan.  SVM  adalah  algoritma machine  learning yang  digunakan  untuk  tugas  klasifikasi  dan regresi.  Dalam  konteks  diabetes,  SVM  dapat  memproses  data  klinis  pasien  dan  membangun  model prediktif  untuk  mengklasifikasikan  apakah  seseorang  mungkin  menderita  diabetes  atau  tidak. Keunggulan SVM terletak pada kemampuannya mengatasi data yang tidak linear dan memiliki dimensi tinggi.  Hal  ini  sangat  relevan  dalam  analisis  diabetes  karena  data  klinis  seringkali  kompleks  dan melibatkan  banyak  variabel.  SVM  dapat  memberikan  hasil  yang  andal  dan  dapat  diandalkan  dalam mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin sulit dikenali oleh metode konvensional(Fadli et al., 2021; Gede et al., n.d.).
Melalui  penerapan  SVM  dalam  analisis  penyakit  diabetes,  diharapkan  dapat  meningkatkan kemampuan  diagnosis,  memungkinkan  pengenalan  dini  kondisi  prediabetes,  dan  memberikan  dasar untuk intervensi medis yang tepat waktu(Han et al., 2011; Tan et al., n.d.). Dengan demikian, langkah ini  menjadi  kontribusi  positif  dalam  upaya  membantu  dokter  dan  pasien  dalam  menentukan  apakah seseorang  dinyatakan  terkena  penyakit  diabetes  atau  tidak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan dan menerapkan model machine learning , khususnya menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM), dalam proses identifikasi penyakit diabetes(Huda Ovirianti et al., 2022; Jun, 2021). Adapun tujuan utama dan spesifik penelitian ini dapat dijabarkan sebagai berikut :
a. Meningkatkan  Akurasi  Identifikasi  Penyakit  Diabetes.  Dengan  menerapkan  algoritma  SVM, diharapkan model dapat memahami pola-pola kompleks dalam data klinis pasien dan menghasilkan prediksi yang akurat terkait dengan keberadaan atau ketiadaan diabetes.
b. Mengurangi  Waktu  Proses  Identifikasi.  SVM  memiliki  kemampuan  dalam  menangani  data kompleks, sehingga dapat mempercepat proses diagnosis dan memberikan hasil yang cepat untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih efisien.
c. Integrasi Model dengan Sistem Kesehatan. Seiring dengan kemajuan teknologi, tujuan ini mencakup integrasi model identifikasi penyakit diabetes menggunakan SVM dengan sistem kesehatan yang ada. Integrasi ini memfasilitasi penggunaan model dalam lingkungan klinis sehari-hari.
d. Membantu  Profesional  Kesehatan  dalam  Pengambilan  Keputusan: Machine  learning yang  sudah diintegrasikan  dapat  membantu  profesional  kesehatan,  seperti  dokter,  dalam  mempertimbangkan kemungkinan seseorang menderita diabetes. Dengan adanya penerapan ini, diharapkan profesional kesehatan  dapat  mengambil  keputusan  dengan  lebih  baik,  mempercepat  intervensi,  dan meningkatkan manajemen pasien
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.643 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal, 1631-1640 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bersumber  dari  Kaggle,  sebuah platform daring  yang menyediakan dataset dari berbagai bidang ilmu. Dataset yang digunakan untuk pengembangan model identifikasi  penyakit  jantung  menggunakan  SVM  terdiri  dari  768  entri,  500  diantaranya  adalah  data negatif dan 268 diantaranya adalah data positif. Sehingga untuk mengatasi ketidakseimbagan data, maka dilakukan  penggunaan oversamping menggunakan Synthetic  Minority  Oversampling Technique (SMOTE), dan dihasilkan data yang seimbang yaitu 500 data negatif dan juga 500 data positif. Data tersebut  mencakup pregnancies,  glucose,  blood  pressure,  skin  thickness,  insulin,  body  mass  index, diabetes  pedigree  function,  age,  dan  outcome (sebagai  output)  yang  selanjutnya  disebut  sebagai parameter dalam menetukan deteksi dini pada penyakit Diabetes Melitus

## 2.2. Tahapan penelitian

## Gambar 1. Tahapan penerapan metode SVM
Pada gambar 1 diatas merupakan tahapan penelitian dalam pengembangan menggunakan  metode machine learning , diantaranya sebagai berikut.

## 2.2.1. Pengumpulan Data
Data  diambil dari data sekunder yang berasal dari situs kaggle, dimana data ini merupakan data mentah yang diolah dalam deteksi dini penyakit diabetes melitus. Data tersebut memiliki 9 parameter, dimana diantaranya 8 parameter sebagai input dan 1 parameter sebagai output diantaranya : pregnancies, glucose, blood pressure, skin thickness, insulin, body mass index, diabetes pedigree function, age, dan outcome

## 2.2.2. Pre-Processing Data
Data yang telah diambil selanjutnya diolah untuk menghasilkan data-data terbaik, beberapa tahapan pengolahannya  termasuk  pembersihan outliers ,  pengisian missing  data  value ,  penyesuaian  data  dan labeling, normalisasi data, pembagian train dan test data, serta penggunaan SMOTE. Berikut tahapan pada preprocessing data :
a. Pembersihan Outliers
Outliers adalah nilai yang sangat ekstrem atau tidak biasa dalam kumpulan data. Beberapa manfaat pembersihan outliers adalah mengurangi pengaruh outliers pada model, meningkatkan robustness, meningkatkan  akurasi,  dan  stabilitas  pada  pelatihan.  Adapun  pembersihan  outliers diimplementasikan pada setiap parameter yang digunakan dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.643 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal, 1631-1640 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 2. Pembersihan Outliers Pada Data
b. Pengisian Missing Data Value
Pengisian missing data value dilakukan dengan mengisi data yang hilang dengan mean dan median. Penentuan  dalam  mengisi missing data value ini  sendiri  diantaranya  adalah  mempertimbangkan beberapa hal, kolom yang diisi dengan nilai mean biasanya memiliki distribusi data yang cederung normal dan memiliki data hilang yang tidak terlalu banyak. Sedangkan kolom yang diisi dengan nilai median biasanya memiliki distribusi data yang cenderung abnormal dan terkadang memiliki data  hilang  yang  banyak.  Terdapat  beberapa  manfaat  pengisian missing data value ,  yaitu mempertahankan ukuran sampel, meningkatkan keterpakaian data, dan mengurangi bias. Gambar 3 berikut ini merupakan penerapan pengisian missing data value .
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.643 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal, 1631-1640 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 3. Pengisian Missing Data Value
c. Normalisasi Data
Normalisasi  data  adalah  suatu  proses  di  mana  nilai-nilai  dalam  dataset  disesuaikan  atau dinormalisasi  agar  memiliki  skala  yang  seragam  atau  sebanding.  Dimana  data  dari  kolom  yang diterapkan  normalisasi  adalah  sebagai  berikut Pregnancies,  Glucose,  Blood  Pressure,  Skin Thickness, Insulin, BMI, Diabetes Pedigree Function, Age . Normalisasi data memberikan beberapa keuntungan  yaitu  diantaranya  meningkatkan  konvergensi  model,  mengurangi  pengaruh  outliers, penyesuaian  skala  yang  sama,  meningkatkan  kinerja  model  dan  akurasi.  Adapun  penerapan normalisasi data diterapkan pada gambar 4 sebagai berikut.
Gambar 4. Penerapan Normalisasi Data
d. Penggunaan SMOTE
SMOTE  merupakan  salah  satu  metode  dalam  penyeimbangan  data,  dimana  merupakan pengembangan  dari  metode  oversampling.  Terdapat  beberapa  manfaat  penggunaan  SMOTE diantaranya  meningkatkan  kinerja  model,  mencegah  dominansi  kelas  mayoritas,  meminimalkan risiko bias, dan penyimbangan model. Adapun penerapan penggunaan SMOTE pada gambar 5.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.643 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal, 1631-1640 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## e. Pembagian train dan test data
Pembagian ini bertujuan untuk mengukur sejauh mana model yang dilatih pada set pelatihan dapat menggeneralisasi dengan baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya, yang terdapat pada set pengujian. Adapun penerapan pada gambar 6 berikut ini.
Gambar 6. Pembagian Train dan Test

## 2.2.3. Analisis Model Machine learning
Data yang telah diolah selanjutnya dilakukan analisis tingkat lanjut, untuk menentukan algoritma yang tepat, ini digunakan dengan menerapkan penggunaan cross validation dan Grid Search validation. Adapun penerapan dapat dilihat pada gambar 7 berikut.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.643 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal, 1631-1640 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin
e-ISSN: 2808-1366

## 2.2.4. Implementasi Machine learning
Data yang telah dianalisis tingkat lanjut selanjutnya diolah menggunakan algoritma terbaik untuk data,  dalam  konteks  ini  adalah  SVM  diterapkan  beserta  parameter  terbaiknya.  Berikut  gambar  8 merupakan implementasinya.
Gambar 8. Implementasi Model Machine learning Algoritma SVM

## 2.2.5. Pemanfaatan Model
Model machine  learning yang  telah  dilatih  dan  disimpan,  selanjutnya  dapat  digunakan  untuk pengolahan  data  lebih  lanjut,  dalam  konteks  ini  dirancang  visualisasi  data  dengan  mengembangkan website sederhana untuk memanfaatkan model..

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil implementasi model SVM
Melalui preprcessing data didapatkan data model yang seimbang dengan perbandingan 500 data negative  dan  500  data  positif  melalui  penggunakan  oversampling.  Serta  dilakukan  pengecekan  pada setiap parameter. Dari 9 parameter terdapat beberapa parameter yang kosong diantaranya skin thickness, insulin,  body  mass  index maka  dilakukan  penggantian  data  hilang  dengan  mean  yang  dapat mempertahankan jumlah sampel data serta menghindari kehilangan informasi yang saling berhubungan antara satu parameter dengan parameter yang lainnya. Berikut adalah classification report dari SVM. Pada model yang dapat dilihat keseluruhannya, diukur precision, recall, f1-score, accuracy , dan lainnya merupakan  ukuran  kinerja  untuk  model  Support  Vector  Machine  (SVM)  yang  digunakan  dalam penelitian ini. Hasil pengukuran kinerja dapat dilihat dari gambar 9 dibawah ini.
Gambar 9. Classification Report SVM Keterangan: a. Akurasi ( Accuracy)
Akurasi  mengukur  sejauh  mana  model  dapat  memprediksi  dengan  benar,  dihitung  sebagai  rasio prediksi yang benar ( True Positive dan True Negative ) terhadap total pengamatan. Akurasi yang dihasilkan pada SVM adalah 81 persen.
b. Presisi (Precision )
Presisi  mengukur  sejauh  mana  prediksi  positif  model  adalah  benar,  dihitung  sebagai  rasio  True Positive  terhadap  total  prediksi  positif  (True  Positive  dan  False  Positive).  Presisi  pada  hasil  0 (Negative Diabetes melitus) adalah 82 persen, 1 (Positive Diabetes melitus) adalah 81 persen.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.643 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal, 1631-1640 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
c. Recall (Sensitivitas atau True Positive Rate)
Recall mengukur sejauh mana model dapat mengidentifikasi semua kasus positif, dihitung sebagai rasio True Positive terhadap total kasus positif (True Positive dan False Negative). Recall  pada hasil 0 (Negative Diabetes melitus) adalah 80 persen, 1 (Positive Diabetes melitus) adalah 83 persen d. F1- Score F1 -Score merupakan  perpaduan  antara  presisi  dan recall, memberikan  gambaran  holistik  tentang kinerja model.  F-1  Score  pada  hasil  0  (Negative  Diabetes melitus)  adalah  81  persen,  1  (Positive Diabetes melitus) adalah 82 persen
e. Confusion Matrix
Matriks  kebingungan  memberikan  gambaran  detail  tentang  kinerja  model,  dengan  menyajikan jumlah True Positive, True Negative, False Positive, dan False Negative yang dapat dilihat pada gambar 10 berikut ini.
Gambar 10. Confusion Matrix Model
Hasil  evaluasi  mencakup  nilai-nilai  metrik  di  atas,  serta  interpretasi  dari  metrik  tersebut  dalam konteks  identifikasi  penyakit  diabetes.  Setelah  dilakukan  pengujian,  didapatkan  bahwa  model  SVM lebih cenderung optimal karena dapat menangani dimensi data yang kompleks dan juga menghasilkan representasi  hasil  output  yang  cenderung  seimbang .  Hyper  parameter yang  digunakan  juga  telah disesuaikan  dicocokkan,  sehingga  didapatkan model  yang  paling  optimal  dan  baik  dalam menangani kasus identifikasi penyakti diabetes melitus. Metrik-metrik ini membantu mengevaluasi kinerja model SVM dalam mengklasifikasikan apakah seseorang mungkin menderita diabetes (nilai 1) atau tidak (nilai 0).  Nilai-nilai  ini  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kinerja  yang  cukup  baik  dengan  akurasi keseluruhan  sebesar  81%, dan  precision,  recall,  serta F1-scores menunjukkan  kinerja  yang  seimbang pada  setiap  nilai  (nilai  Positif  dan  nilai  negarif).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  SVM  dapat diandalkan  sebagai  alat  untuk  deteksi  dini  diabetes,  yang  sangat  penting  untuk  pencegahan  dan pengelolaan penyakit ini.

## 3.2. Perbandingan Algortima
Implementasi pengelolaan data untuk deteksi dini  penyakit diabetes melitus juga dilakukam pada beberapa  penggunaan  algoritma  lain  menggunakan  metode  GridSearchCV  yang  merupakan pengembangkan  dari  metode  K- Fold  Validation .  Perbandingan  ini  mengukur  dengan  melatih  model menggunakan  algoritma  dan  parameter  yang  berbeda  selama  5  kali  (tiap  model  dan  parameter), kemudian  diukur  nilai  mean  dari  data  tersebut.  Algoritma  yang  digunakan  diantaranya  : linear regression,  logictic  Regression,  decision  tree,  Random  Forest,  SVM,  Gaussian,  Multinomial,  k- neighbor s.  Skor  terbaik  menunjukkan  seberapa  baik  setiap  model  dalam  melakukan  prediksi berdasarkan data yang digunakan. Model dengan skor tertinggi adalah Logistic Regression dan Random Forest, dan SVM  dengan skor diatas 0.76 yang ditampilkan pada gambar 11 berikut ini.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.643 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal, 1631-1640 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 11. Perbandingan Masing-Masing Model dengan GridSearchCV n.

## 3.3. Output
Website statis sederhana digunakan dalam mevisualisasikan analisis penggunaan algoritma dalam deteksi dini penyakit diabetes melitus. Model machine learning dan website statis ini nantinya dapat digunakan secara terbuka untuk kepentingan medis . Website statis sederhana yang telah dibuat dapat dijalankan  pada  komputer  pribadi  dan  juga  telah  diterapkan  model machine  learning sederhana didalamnya dengan menginputkan 8 parameter yang dapat dilihat pada gambar 12 berikut ini.
Gambar 12. Website Deteksi Diabetes

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berjalan  sesuai  dengan  diagram  alir  yang  direncanakan  dimulai  dari pengambilan dataset, preprocessing data, analisis data, implementasi machine learning dan interpretasi hasil.  Dari  hasil  pengolahan  8  parameter  diantaranya pregnancies,  glucose,  blood  pressure,  skin thickness,  insulin,  body  mass  index,  diabetes  pedigree  function,  age dengan  768  entri  menggunakan model machine learning SVM didapatkan tingkat akurasi sebanyak 81%. Selain itu model SVM lebih
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.643 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal, 1631-1640 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
cenderung  optimal  karena  dapat  menangani  dimensi  data  yang  kompleks  dan  juga  menghasilkan representasi hasil output yang cenderung seimbang serta model SVM didapat sebagai model yang paling optimal dan baik dalam menangani kasus identifikasi penyakti diabetes melitus.

## DAFTAR PUSTAKA
Biologi,  J.,  Sains  dan  Teknologi,  F.,  Alauddin Makassar,  U.,  Pemeriksaan,  C., Pengobatan dan  Cara Pencegahan  LESTARI,  C.,  Aisyah  Sijid,  S.,  Studi  Biologi,  P.,  &  Alauddin  Makassar  Jl  Yasin Limpo  Gowa,  U.  H.  (n.d.). Diabetes  Melitus:  Review  Etiologi .  http://journal.uin- alauddin.ac.id/index.php/psb
Fadli, S., Ashari, M., Studi Sistem Informasi, P., & Lombok, S. (2021). JISA (Jurnal Informatika dan Sains)  Optimization  of  Support  Vector  Machine  Method  Using  Feature  Selection  to  Improve Classification Results .
Gede, A., Pradnyana, S., Kom, M., Kom, K., Agustini, S., & Si, M. S. (n.d.). Konsep Dasar Data Mining . Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) .
Huda  Ovirianti,  N.,  Zarlis,  M.,  &  Mawengkang,  H.  (2022).  Support  Vector  Machine  Using  A Classification Algorithm. Jurnal Dan Penelitian Teknik Informatika , 6 (3).
https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i3
Jun,  Z.  (2021).  The  Development  and  Application  of  Support  Vector  Machine. Journal  of  Physics: Conference Series , 1748 (5). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1748/5/052006 Kurniawaty, E. (2014). Diabetes Mellitus. In Evi Kurniawaty JUKE (Vol. 4, Issue 7).
Nurmay Stiani, S., Nur Sabilla, A., Korespondensi, P., oleh, D., Tinggi Ilmu Kesehatan Salsabila, S., & Banten,  S.  (2022).  Pengaruh  Pelayanan  Kefarmasian  di  Rumah  terhadap  Pengendalian  Kadar Glukosa  Darah  Pasien  Diabetes  Mellitus  Tipe  2  di  Puskesmas  Ngampilan  Yogyakarta. Jurnal Ilmiah Kesehatan Delima , 4 (2), 74–77. https://doi.org/10.60010/jikd/v4i2.79
Tan, P.-N., Steinbach, M., & Kumar, V. (n.d.). Introduction to data mining .
Tomic, D., Shaw, J. E., & Magliano, D. J. (2022). The burden and risks of emerging complications of diabetes  mellitus.  In Nature  Reviews  Endocrinology (Vol.  18,  Issue  9,  pp.  525–539).  Nature Research. https://doi.org/10.1038/s41574-022-00690-7
Veronica Agustin, A., Voutama, A., Singaperbangsa Karawang HS Ronggo Waluyo, U. J., & Barat, J.
(2023). Implementasi Data Mining Klasifikasi Penyakit Diabetes Pada Perempuan Menggunakan Naïve Bayes. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 7, Issue 2)..