## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 165-171 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## DETEKSI DINI GEJALA AWAL PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST
Ajeng Citra Mawani 1 , Rusdah 2*, Law Li Hin 3 , Dian Anubhakti 4
1,3,4 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2 Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 ajengmawarni33@gmail.com, 2* rusdah@budiluhur.ac.id, 3 lihin@budiluhur.ac.id, 4 dian.anubhakti@budiluhur.ac.id (* : coressponding author)
Abstrak- Diabetes  merupakan  penyakit  kronis  yang  disebabkan  karena  pancreas  tidak  dapat  memproduksi  insulin  sesuai dengan kebutuhan tubuh atau kondisi ketika tubuh tidak dapat menggunakan insulin secara efektif. Pada tahun 2021 Indonesia memperoleh urutan ke-5 didunia dengan populasi penderita penyakit diabetes terbanyak dan terdapat lebih dari 1 orang diantara 10  orang  dewasa  yang  menderita  diabetes.  Semakin  meningkatnya  penderita  diabetes  di  Indonesia  bahkan  di  dunia  yang sebenarnya sudah positif diderita tetapi tidak menimbulkan komplikasi lebih lanjut hingga kematian. Hal ini disebabkan karena belum adanya model klasifikasi deteksi dini gejala awal  diabetes. Maka pada penelitian ini perlu dilakukannya pembuatan model klasifikasi deteksi dini gejala awal penyakit diabetes dengan metode penelitian Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yaitu dengan melaksanakan riset  jurnal. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest . Data yang akan digunakan bersifat public yang didapatkan melalui website www.kaggle.com dengan total 520 record dataset yang terdiri dari 17 attribut, terdapat 320 dataset dengan positif diabetes dan 200 dataset dengan negative diabetes. Klasifikasi dilakukan  dengan  dengan  komposisi  data training dan data testing 90:10  menggunakan  teknik stratified  random  sampling dengan number of trees 5, maximal depth 5, dan dilakukannya apply pruning . Diperoleh akurasi 90.38%, precision 100%, recall 84.38% dan niai AUC 1.00. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model klasifikasi dengan algoritma Random Forest dapat bekerja sangat baik terhadap data deteksi dini gejala awal penyakit diabetes.
Kata Kunci: Diabetes, Deteksi Dini, Gejala Awal, Klasifikasi, Random Forest
Abstract- Diabetes is a chronic disease caused by the pancreas not being able to produce insulin according to the body's needs or when the body is unable to use insulin effectively. In 2021 Indonesia ranks 5th in the world with the largest population of  people  with  diabetes  and  more  than 1 person  in  10 adults has  diabetes. There  is an  increasing  number  of  diabetics  in Indonesia and even in the world who are already positive but do not cause further complications or even death. This is due to the absence of a classification model for early detection of early symptoms of diabetes. So in this research it is necessary to make a classification model for early detection of early symptoms of diabetes with the Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) research method, namely by carrying out journal research. This study uses the Random Forest algorithm. The data to be used is public in nature which is obtained through the website www.kaggle.com with a total of 520 dataset records consisting of 17 attributes, there are 320 datasets with positive diabetes and 200 datasets with negative diabetes. Classification was carried out using the composition of training data and testing data 90:10 using a stratified random sampling technique with a total of 5 trees, a maximum depth of 5, and pruning. Obtained 90.38% accuracy, 100% precision, 84.38% recall and 1.00 AUC value. So it can be interpreted that the classification model with the Random Forest algorithm can work very well for the detection of early data on symptoms of diabetes.
Keywords : Diabetes, Early Detection, Early Symptoms, Classification, Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  merupakan  suatu  penyakit  dengan  tingkatan  kronis  yang  disebabkan  ketidakmampuan  pankreas dalam  memproduksi hormone  insulin sesuai  dengan  kebutuhan  tubuh  atau  kondisi  dimana  tubuh  tidak  efektif dalam mengontrol hormone insulin yang telah diproduksi oleh pankreas [1]. International  Diabetes  Federation  (IDF) Atlas edisi  10  memperkirakan  terdapat  536.6  juta  jiwa  dengan penderita penyakit diabetes diantaranya orang dewasa pada usia 20-79 tahun di 215 wilayah negara. Pervalensi diabetes global yang terjadi pada orang dewasa dengan usia 20-79 tahun dengan perkiraan 10.8% terjadi pada pria dan 10.2% terjadi pada wanita [2]. Memungkinkan ada sekitar 239.7 juta jiwa yang tidak sadar dengan diabetes mereka, dengan variasi yang besar dalam proporsi diabetes yang tidak terdiagnosa disuluruh dunia [3].
Indonesia  merupakan  negara  dengan  populasi  penderita  penyakit  diabetes  pada  tahun  2021  memperoleh urutan  ke-5  didunia  untuk  orang  dewasa  berusia  20  tahun  hingga  79  tahun  sebanyak  19,5  juta  jiwa.  Hal  ini menunjukan bahwa lebih dari 1 dari 10 orang dewasa akan menderita diabetes pada tahun 2021, dan jumlahnya akan terus bertambah dimasa yang akan datang [2].
Pada tahun 2021 pervalensi global diabetes menyatakan bahwa masih terdapat penderita diabetes yang tidak terdiagosis dengan angka yang sangat tinggi [3]. Dalam setiap tahunnya, terdapat 3,8 juta jiwa yang meninggal

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 165-171 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
dunia  akibat  komplikasi  diabetes  yang  disebabkan  karena  belum  adanya  model  klasifikasi  terkait  gejala  awal penyakit diabetes[4] Dengan adanya model klasifikasi deteksi dini pada gejala awal penyakit diabetes sangat perlu dilakukan karena terdapat fase asimtomatik, yaitu kondisi ketika suatu penyakit sudah pasti diderita tetapi tidak ada gejala klinis yang timbul pada penderitanya [5].
Dalam melakukan deteksi dini gejala awal penyakit diabetes maka perlu dilakukannya membuat model dan klasifikasi dengan data mining terkait gejala awal penyakit diabetes menggunakan data mining dengan tahapan penelitian Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dan algoritma yang akan digunakan yaitu Random  Forest yang  diharapkan  sebagai  alat  bantu  masyarakat  dalam  melakukan  deteksi  dini  penyakit diabetes secara mandiri.
Data  mining dapat  diartikan  yaitu  tahapan  mencari  inti  dari  suatu  informasi  dengan  proses  yang  akan memanfaatkan  teknik  statistik,  teknik  matematika,  dan  kecerdasan  buatan  untuk  mendapatkan  inti  dari  suatu informasi  dan  dilakukannya  identifikasi  berdasarkan  pola  pola  yang  telah  terbentuk  dari  kumpulan  data  yang jumlahnya sangat besar[6].
Klasifikasi dapat disebut sebagai proses pengelompokan suatu data dengan kegiatan menempatkan sebuah objek yang akan digunakan pada penelitian ke dalam kelas yang memiliki fungsi serupa. Dataset dengan jenis tipe data nominal atau binner dapat terdeskripsi penggunaanya dengan klasifikasi[7].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini akan menggunakan metode CRISP-DM dalam melakukan langkah-penelitian agar penelitian dapat berjalan secara efektif dan terstruktur. Penelitian ini memiliki metodologi yang akan digunakan yaitu CRISP- DM. framework untuk  menginterprestasikan  berbagai  permasalahan  bisnis  ke  dalam  teknik data  mining dan melaksanakan tugas sesuai data mining secara independent pada aplikasi serta teknologi yang akan digunakan disebut sebagai Cross-Industry Strandard Process For Data Mining (CRISP DM) atau dapat diartikan sebagai proses standar lintas industry dalam data mining . CRISP-DM merupakan implementasi terfokus pada indutri yang
Gambar 1. Tahapan CRISP-DM

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 165-171 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
prosesnya  diadopsi  secara  luas  bedasarkan Knowledge  Discovery (KD)[8].  Berikut  merupakan  penjelas  terkait metode CRISP-DM yang akan pada penelitian ini:

## 2.1. Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Tahap  yang  pertama  yaitu Business  Understanding yang  akan  dilakukan  dengan  cara  memahami permasalahan penyakit diabetes yang terus bertambah semakin banyak di Indonesia mapun dunia hingga tidak dapat  dikendalikan.  Peneliti  melakukan  riset  gejala  awal  penyakit  penyakit  diabetes  yang  diharapkan  dapat membantu masyarakat dalam melakukan deteksi dini penyakit diabetes secara mandiri.

## 2.2. Pemahaman Data (Data Understanding)
Data  Understanding yaitu  melakukan  pengumpulan  data.  Data  dengan  tipe public yang  telah  berhasil dikumpulkan  yaitu  melalui  website  www.kaggle.com  dengan  judul “Early  Stage  Diabetes  Risk  Prediction” . Dataset ini disetujui oleh rumah sakit di Sylhet, Bangladesh melalui quisioner dari pasien diabetes. Dataset ini memiliki total 520 record dataset yang terdiri dari 17 attributes dengan total 320 data positive diabetes dan 200 data negative diabetes.

## 2.3. Persiapan Data (Data Preparation)
Penelitian ini menggunakan data yang bersifat public yang terdapat dari website kaggle.com memiliki data seperti missing value sehingga perlu dilakukan dilakukan tahap pre-processing missing value . Pada tahap data pre- processing ,  data  akan  dilakukan data  discretize dengan  tujuan  trasformasi  data  berupa  numerical  menjadi categorical untuk mendapatkan model terbaik

## 2.4. Modelling
Tahap  modelling  akan  dilakukan  eksplorasi  modelling  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  model  terbaik terhadap dataset yang telah dilakukan data preparation. Akan dilakukannya beberapa metode seperti discretization by binning, splitting data, dan cross validation. Pada tahap discretization , akan dilakukan transformasi data dengan tipe  data numeric menjadi categorical .  Pada  tahap  splitting  data,  dataset  akan  dipisah  menjadi  2  sebgai  data training dan data testing . Pada tahap cross validation akan dipisah ke dalam 2 bagian sebagai proses validasi atau evaluasi. Pada tahap modelling juga akan dilakukan komparasi menggunakan algoritma Descision Tree, Naïve Bayes, KNN, Random Forest, dan Support Vector Machine. ). Namun dalam pengambilan sample teknik aapun, penting diingat bahwa kesuluruhan sample pengumpulan mewakili seluruh kumpulan data. Jika tidak, generalisasi dari pengklasifikasi yang diawasi tidak diketahui[9].
Pada penelitian ini akan dipilih algoritma Random Forest . Random forest merupakan salah satu metodologi pembelajaran untuk klasifikasi, regresi, dll. Random Forest dapat bekerja dengan membuat cluster dari decision tree pada  saat training dan  dapat  menghasilkan class yang  merupakan  prediksi  rata-rata  dari  individual trees . Random forest memiliki  hubungan  proporsional  langsung  antara  jumlah trees yang  terjadi  dan  akurasi  yang dihasilkan[10]. Persamaan (1) dan (2) merupakan pehitungan algoritma Random Forest .
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑌) = − ∑ 𝑝
𝑖 (𝑐|𝑌)𝑙𝑜𝑔 2 𝑝(𝑐 ∨ 𝑌) (1)
Information Gain , Y merupakan kumpulan kasus dan dan p(c|Y) meupakan rasio nilai Y terhadap kelas c.
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑦, 𝑎) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑌) − ∑ |𝑌𝑣| |𝑌𝑎| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑌𝑣) 𝑣𝑒𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠
(2)
Sedangkan Values (a) yaitu seluruh nilai yang memungkinan pada suatu kumpulan kasus: a. Yv adalah subkelas dari Y dengan kelas v yang berhubungan dengan kelas a. Ya adalah semua nilai yang sesuai dengan a.
Atribut  yang  dipilih  sebagai  simpul,  baik  akar (root) maupun  simpul  internal  akan  disesuaikan  dengan information gain yang diperoleh melalui hasil tertinggi pada atribut – atribut yang tersedia. Untuk penentuannya akan  menggunakan  rumus gain  ratio ,  sedangkan  gain  ratio  diperoleh  dengan  cara  menentukan  nilai split information dan dijelaskan pada persamaan (3) dan (4).
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛(𝑆, 𝐴) = ∑ ( |𝑆𝑖|
|𝑆| ) 𝑐 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 ( |𝑆𝑖| |𝑆| ) (3)
Split Information (S, A) merupakan nilai untuk estimasi entropy pada variable input S dengan kelas c dan |𝑆𝑖| |𝑆| ⁄ yaitu probabilitas kelas 𝑖 pada atribut.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 165-171 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛(𝑆, 𝐴) (4)

## 2.5. Evaluasi
Tahap  evaluasi  akan  dilakukannya  pengujian  dengan  menggunakan confussion  matrix untuk  mengukur perfoma algoritma terbaik yang digunakan yaitu Random Forest pada machine learning classification .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Sesuai permasalahan yang terjadi yaitu semakin meningkat penderita diabetes di Indonesia maupun di dunia yang  tidak  terkendali,  peneliti  perlu  melakukan  riset  melalui  online  yang  terdapat  pada  website science direct.google scholar, elsivier, serta ieee . Jurnal yang dapat dilakukan riset hanya jurnal-jurnal dengan dataset yang sama pada penelitian ini dengan fokus penelitian yang sama yaitu terkait deteksi dini gejala awal.
Setelah didapatkan beberapa jurnal dengan kriteria yang sesuai, maka jurnal tersebut dapat dipahami secara teliti mulai dari rumusan masalah, tujuan dibuatnya penelitian, pemodelan dan algoritma yang digunakan pada penelitin tersebut hingga hasil akurasi yang didapatkan.

## 3.2. Pemahaman Data (Data Understanding)
Data  yang  telah  berhasil  peneliti  kumpulkan  bersifat  data  sekunder  yang  diperoleh  melalui  laman  web www.kaggle.com dengan judul Early Stage Diabetes Risk Prediction . Dataset yang berhassil dikumpulkan terdiri dari 17 attributes dengan total 520 record dataset yang sudah bersih tanpa adanya missing value dan dapat dilihat pada Tabel 1. Pada penelitian ini akan menggunakan seluruh attributes yang ada pada dataset bertujuan untuk mengetahui secara luas gejala awal penyakit diabetes. Ke-16 attributes akan digunakan sebagai regular attribute dan 1 attribute lainnya akan digunakan sebagai special attribute.
Tabel 1. Attribut Data No. Nama Attribut Tipe Attribut 1 Age Integer 2 Gender Binomial 3 Polyuria Binomial 4 Polydipsia Binomial 5 Sudden weight loss Binomial 6 Weakness Binomial 7 Polyphagia Binomial 8 Genital Trush Binomial 9 Visual Blurring Binomial 10 Itching Binomial 11 Irritability Binomial 12 Delayes Healling Binomial 13 Partial Paresis Binomial 14 Muscle Stiffness Binomial 15 Alopecia Binomial 16 Obisity Binomial 17 Class Binomial

## 3.3. Persiapan Data (Data Preparation)
Dikarenakan data yang telah berhasil peneliti kumpulkan sudah bersih tanpa adanya kekurangan, maka tahap selanjutnya yaitu data preparation akan dilakukan preprocessing pada data dan dilakukannya pembagian data latih dan data uji yang akan dijelaskan sebagai berikut:
3.3.1. Data Pre-processing
Data precrocessing yang akan dilakukan pada tahap ini yaitu dengan menggunakan discretize by binning yaitu untuk membagi data numerik dengan cara melakukan mapping ke dalam range interval yang telah ditentukan ke dalam attribute nominal. Discretization by binning yang akan dilakukan yaitu dengan number of bins 2 .

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 165-171 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.3.2. Data Latih dan Data Uji (Data Training and Data Testing)
Data latih dan data uji akan dilakukan dengan menggunakan metode splitting data . Pada metode splitting data yang digunakan akan dilakukan apply pruning serta number off trees 10 dan maximal depth 5. Komposisi data latih dan data uji yang akan dilakukan pada penelitian ini yaitu 90:10, 80 : 20, 70 :30 dan 60 :40.

## 3.4. Modelling

## 3.4.1. Discretization By Binning
Setelah berhasil dilakukannya discretizaion by binning dengan number of bins 2 menggunakan algoritma Decision Tree, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, dan Random Forest didapatkan hasil pada Tabel 2.
Tabel 2. Discretizaion by Binning Dataset Akurasi Decision Tree  Naïve Bayes  K-Nearest Neighbor  Random Forest Support Vector Mechine Asli 95.19% 87.31% 89.26% 97.31% 88.27% Discretize 94.23% 87.69% 94.04% 95.34% 89.85%
Hasil terbaik setelah dilakukannya discretization dengan perbandingan mengunakan dataset asli yaitu pada algoritma Random Forest dengan akurasi 97.31% yang artinya dataset asli lebih baik jika dibandingkat dengan dataset yang telah dilakukan discretization . Maka kesimpulannya yaitu, discretization tidak perlu dilakukan pada penelitian klasifikasi deteksi dini gejala awal penyakit diabetes ini.

## 3.4.2. Data Latih dan Uji
Splitting  data  akan  dilakukan  meggunakan  algoritma Decision  Tree,  Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbor, Support  Vector  Machine ,  dan Random  forest dengan  pembagian  data  latih  uji  90:10,  80:20,  70:30,  dan  60:40 menggunakan dataset asli didapatkan hasil pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Latih dan Uji Dataset Akurasi Decision Tree  Naïve Bayes  K-Nearest Neighbor  Random Forest Support Vector Mechine 90 – 10 96.15% 82.69% 88.46% 98.08% 84.62% 80 – 20 97.12% 87.50% 90.38% 96.15% 86.54% 70 – 30 96.79% 87.82% 90.38% 95.51% 85.90% 60 – 40 96.15% 84.62% 89.42% 96.15% 86.54%
Hasil  akurasi  tertinggi  menggunaka  teknik splitting  data yaitu  pada  algoritma Random  Forest dengan komposisi 90:10 dengan akurasi 98.08%.

## 3.4.3. Cross Validation
Pemodelan dengan cross validation akan dilakukan dengan menggunakan number of fold 10 yang artinya akan membagi data latih dan data uji kedalam 10 partisi yang berbeda. Cross validation akan dilakukan dengan algoritma yang sama pada splitting data yaitu Decision Tree, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, dan Random Forest dengan dataset asli. Didapatkan hasil sebagai pada Tabel 4.
Tabel 4. Cross Validation Dataset Akurasi Decision Tree  Naïve Bayes K-Nearest Neighbor Random Forest Support Vector Mechine 90 – 10 98.29% 88.25% 94.44% 99.79% 89.10% 80 – 20 98.08% 86.30% 94.23% 99.76% 90.62% 70 – 30 98.35% 85.99% 93.68% 99.18% 89.29% 60 – 40 98.04% 84.94% 93.91% 99.36% 89.74% Cross Validation 95.19% 87.31% 89.26% 97.31% 88.27%

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 165-171 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Hasil akurasi terbaik didapatkan oleh algoritma Random forest tanpa dilakukannya cross validation . Maka pada penelitian ini cross validation tidak perlu dilakukan dalam penelitian ini.

## 3.5. Evaluasi
Pada tahap evaluasi akan dilakukan pengujian algoritma terbaik dengan model terbaik menggunakan teknik confusion matrix . Algoritma terbaik yang akan dilakukan evaluasi yaitu Random Forest dengan menggunakan metode splitting data komposisi 90:10 dengan dataset asli tanpa dilakukannya discretization dan cross validation . Didapatkan hasil terbaik hasil pada Tabel 5.
Tabel 5. Evaluasi True Positive  True Negative  Class Precision Pred.Positive 27 0 100% Pred.Negative 5 20 80% Class Recall 84.38% 100% Berikut merupakan perhitungan confusion matrix dari Tabel 5:

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 27 27+0 = 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 27 27 + 5 = 84.38%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 27+20
27+20+0+5 = 90.38%
Dari  hasil confussion  matrix yang  telah  dilakukan  diatas, precision didapatkan  sebesar  100%, Recall mendapatkan hasil 84.38% dan memiliki nilai akurasi didapatkan sebesar 90.38%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian serta analisa yang telah berhasil dilakukan serta komprasi untuk mencari model terbaik yang nantinya akan digunakan untuk menguji kinerja performa algoritma terbaik, maka telah didapatkan algoritma dengan hasil akurasi terbaik yaitu Random Forest dengan komposisi data training 90:10 data testing dengan menggunakan teknik sampling yaitu stratified random sampling dam pada algoritma Random forest hanya menggunakan number of trees 5 dan maximal depth 5 dengan tujuan untuk mempermudah dalam membaca trees yang  terbentuk,  serta  dengan  dilakukannya apply  pruning agar trees yang  terjadi  tidak  terlalu  luas  dan menggunakan  teknik  pengujian Confusion  Matrix dengan  hasil  akurasi  90.38%  terkait  dataset  “ Early  Stage Diabetes Risk Prediction” pada model klasifikasi deteksi dini gejala awal penyakit diabetes.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Sneha and T. Gangil, “Analysis of diabetes mellitus for early prediction using optimal features selection,” J. Big Data , vol. 6, no. 1, Dec. 2019, doi: 10.1186/s40537-019-0175-6.
[2] H.  Sun et  al. ,  “IDF  Diabetes  Atlas:  Global,  regional  and  country -level  diabetes  prevalence  estimates  for  2021  and projections for 2045,” Diabetes Res. Clin. Pract. , vol. 183, p. 109119, 2022, doi: 10.1016/j.diabres.2021.109119.
[3] K. Ogurtsova et al. , “IDF diabetes Atlas: Global estimates of undiagnosed diabetes in adults for 2021,” Diabetes Res. Clin. Pract. , vol. 183, 2022, doi: 10.1016/j.diabres.2021.109118.
[4] R. Andanika Siallagan, “PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5,” J. RESPONSIF , vol. 3, no. 1, pp. 44 – 52, 2021, [Online]. Available: http://ejurnal.ars.ac.id/index.php/jti
[5] E. Karyadiputra and A. Setiawan, “Penerapan data mining untuk prediksi awal kemungkinan terindikasi diabetes,” pp. 221 – 232, 2022.
[6] N. M. Putry, “Komparasi Algoritma Knn Dan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus,” EVOLUSI J. Sains dan Manaj. , vol. 10, no. 1, 2022, doi: 10.31294/evolusi.v10i1.12514.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 165-171 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
[7] S. Huber, H. Wiemer, D. Schneider, and S. Ihlenfeldt, “DMME: Data mining methodology for engineering applications -  A  holistic  extension  to  the  CRISP- DM  model,” Procedia  CIRP ,  vol.  79,  pp.  403 – 408,  2019,  doi: 10.1016/j.procir.2019.02.106.
[8] L.  Husna,  S.  Syahputra,  and  B.  S.  Ginting,  “Penerapan  data  mining  menggunakan  metode  K -Means  cluster  untuk pengelopokkan  data  perizinan  Madrasah  Diniyah  Taklimiyah  Awwaliyah  (MDTA)  studi  kasus  Kementerian  Agama Stabat,” J. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 3, 2022.
[9] C. A. Ramezan, T. A. Warner, and A. E. Maxwell, “Evaluation of sampling and cross -validation tuning strategies for regional- scale machine learning classification,” Remote Sens. , vol. 11, no. 2, 2019, doi: 10.3390/rs11020185.
[10] J. S. Komputer, K. Buatan, and A. Ridwan, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” 2020.