## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 4 N O . 1 (2022) 40-45
Terbit online pada laman web jurnal : https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |

## Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
(SVM)
Hovi Sohibul Wafa 1 , Asep Id Hadiana *2 , Fajri Rakhmat Umbara *3
123 Informatika, Jl. Terusan Jend Sudirman, Cibeber, Kec. Cimahi Sel., Kota Cimahi, 40531, Indonesia E-mail: hovi.sohibul@student.unjani.ac.id 1 , asep.hadianan@lecturer.unjani.ac.id *2 , fajri.umbara@lecturer.unjani.ac.id *3

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 18 Februari 2022 Revisi Akhir : 13 Juni 2022 Diterbitkan Online : 03 Juli 2022
Diabetes Mellitus (DM) atau lebih dikenal dengan sebutan penyakit kencing manis adalah penyakit  kronis  yang  disebabkan  oleh  gagalnya  organ  pankreas  memproduksi  jumlah hormon insulin secara memadai sehingga menyebabkan peningkatan kadar glukosa dalam darah. Diabetes Mellitus merupakan penyakit yang berbahaya, banyak diberbagai negara terkena penyakit diabetes termasuk di Indonesia. Penyebab utama diabetes masih belum diketahui,  namun  banyak  yang  percaya  bahwa  faktor  genetika  dan  gaya  hidup  dapat memainkan  peran  utama  pada  diabetes.  Para  peneliti  di  bidang  bioinformatika  telah berusaha  untuk  mengatasi  penyakit  ini  dan  membuat  sistem  untuk  membantu  dalam prediksi diabetes. Dari berbagai penelitian yang ada, banyak menggunakan metode seperti C4.5, KNN, Naïve Bayes, serta SVM Linier dalam membangun sistem, tapi metode SVM Radial  Basis  Function (RBF)  jarang  digunakan  dikarenakan  hasil  akurasi  yang  didapat tidak cukup untuk digunakan pada sistem prediksi diabetes. Pada penelitian ini menjawab gap tersebut bahwa dengan menggunakan metode algoritma SVM Radial Basis Function (RBF) dapat menghasilkan akurasi yang tinggi dengan mencapai sebesar 91%. Pengujian akurasi yang dilakukan menggunakan Confusion Matrix dan peramalan Mean Square Error dengan  kfold  kelipatan  10.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  apakah penderita/pasien dapat terkena penyakit diabetes atau tidak dengan menerapkan teknik data mining  dan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  SVM Radial  Basis  Function berbasis Forward Selection .
Kata Kunci :
Diabetes Mellitus, Prediksi, Support Vector Machine, K-Fold, Confusion Matrix, Mean Square Error
Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 (085) 797011634 E-mail : hovi.sohibul@student.unjani.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  Melitus  tipe  dua  adalah  suatu  penyakit atau gangguan metabolisme kronis dengan multi etilogi yang  ditandai  dengan  tingginya  kadar  gula  disertai dengan  gangguan  metabolisme  karbohidrat,  lipid,  dan protein  sebagai  akibat  insufisien  fungsi  insulin. Insufisiensi  fungsi  insulin  dapat  disebabkan  oleh gangguan  atau  defisiensi  produksi  insulin  oleh  sel-sel beta langerhans kelenjar pankreas, atau disebabkan oleh kurangnya  responsifnya  sel-sel  tubuh  terhadap  insulin [1]. Insulin merupakan hormon yang dihasilkan pankreas untuk  membantu  mengendalikan  gula  darah  dan membantu  penyerapan  glukosa  ke  dalam  sel-sel  tubuh untuk  mengendalikan  gula  darah.  Glukosa  sendiri biasanya  berasal  dari  makanan  yang  mengandung karbohidrat,  dan  diubah  tubuh  menjadi  sumber  energi. Hormon  ini  berkaitan  erat  dengan  masalah  kesehatan yang menyebabkan kadar gula darah tinggi ( hyperglycemia ) dan gula darah rendah ( hypoglecemia ) [2].  Penyakit  Diabetes  Melitus  tipe  2  dikenal  sebagai penyakit silent  killer dikarenakan  para  penderita  tidak menyadari  dan saat  diketahui  sudah terjadi komplikasi. Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  meneliti mengenai  penyakit diabetes tipe 2  [3]  [4], menjelaskan bahwa  hasil  dari  penelitian  tersebut  mengungkapkan kebanyakan  masyarakat  terkena  diabetes  tipe  2.  Hal tersebut  dikarenakan  pola  hidup  yang  tidak  teratur  dan konsumsi  makanan  yang  mengandung  gula  secara berlebihan.
Menurut Organisasi Internasional Diabetes Federation  (IDF),  memperkirakan  sedikitnya  terdapat 483 juta orang pada usia 20-79 tahun di dunia menderita diabetes  pada  tahun  2019  atau  setara  dengan  angka prevalensi  sebesar  9.3%  dari  total  penduduk  pada  usia yang sama. Berdasarkan jenis kelamin, IDF memperkirakan  prevalensi  diabetes  pada  tahun  2019 yaitu  9%  pada  perempuan  dan  9.65%  pada  laki-laki. Prevalensi  diabetes  diperkirakan  meningkat  seiring penambahan  umur  penduduk  menjadi  19.9%  atau  112 juta orang pada umur 65-79 tahun. Angka ini diprediksi terus meningkat hingga mencapai 578 juta di tahun 2030 dan 700 juta di tahun 2045 [5].
Penyebab  utama  dari  penyakit  ini  masih  belum diketahui,  namun  para  dokter  berasumsi  bahwa  pada kondisi tersebut diduga berkaitan dengan gaya hidup dan pola  makan  memainkan  peran  utama  dalam  penyakit tersebut.  Penderita  diabetes  menghadapi  resiko  terkena beberapa  masalah  kesehatan  sekunder  seperti  penyakit jantung, kerusakan saraf, dll [6]. Untuk mengendalikan peningkatan  terkena  diabetes  tipe  2,  perlunya mendiagnosis  penyakit  tersebut  secara  dini  untuk mencegah  komplikasi  dan  mengurangi  resiko  masalah kesehatan  yang  terbilang  parah  [7]  [8].  Namun,  para dokter  perlu  menganalisa  beberapa  faktor  sebelum mendiagnosis  yang  membuat  pekerjaan  dokter  menjadi sulit.  Akan  tetapi,  dari  perkembangan  zaman  sekarang hal  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  adanya  teknologi untuk  membuat  suatu  prediksi/mendeteksi  penyakit diabetes  [9].  Dari  perkembangan  teknologi  tersebut
dapat  membantu  meringankan  pekerjaan  dokter  dalam memprediksi penyakit tersebut.
Yang  diperlukan  dalam  membangun  teknologi untuk  mengolah  data  diabetes  tipe  2  menjadi  sebuah prediksi  yaitu dengan teknik data  mining . Data mining sebagai  proses  seleksi,  eksplorasi,  dan  pemodelan  dari sejumlah  data  besar  untuk  menghasilkan  sebuah pengetahuan  [10].  Salah  satu  teknik data  mining yang digunakan dalam suatu prediksi adalah klasifikasi. Tugas klasifikasi  adalah  memprediksi  dengan  keluaran variable/class yang  bernilai  kategorial  atau  polinomial [11].  Alhasil  dengan  teknik  tersebut  menghasilkan sebuah  sistem  yang  dapat  memprediksi  penyakit tersebut.  Dari  penelitian  terdahulu  banyak  yang menggunakan  solusi  ini  dengan  berbagai  metode algoritma. Dari menggunakan deep learning yaitu Neural Network  [12]  hingga  menggunakan  machine  learning seperti C4.5, Naive Bayes , Logistic Regression dan SVM Linear [13]  [14]  [15].  Akan  tetapi  dari  semua  metode algoritma yang digunakan, belum ada penelitian dengan algoritma  SVM Radial  Basis  Function dan  metode Forward  Selection dalam  memprediksi  diabetes.  Oleh sebab itu, penelitian yang dilakukan akan menjawab gap tersebut bahwa dengan menggunakan metode algoritma SVM Radial  Basis  Function (RBF)  dengan  bantuan Forward  Selection dapat  menghasilkan  akurasi  yang tinggi.
Perlu  diketahui  bahwa  algoritma  SVM  ( Support Vector Machine ) adalah jenis algoritma lain dari teknik machine learning . Algoritma tersebut dikenal salah satu metode  klasifikasi  yang  memiliki  hasil  tinggi  dalam melakukan prediksi pengklasifikasian potensi pada data. Pada  algoritma  SVM  memiliki  2  metode  yaitu  regresi ( Support  Vector  Regression )  dan  klasifikasi  ( Support Vector Classification ). Namun SVM memiliki kelemahan yaitu tidak dapat menemukan pemisah dalam hyperplane sehingga tidak memiliki akurasi yang besar dan tidak dapat menggeneralisasi dengan baik [16]. Oleh karena  itu,  dibutuhkan  kernel  untuk  meningkatkan akurasi ke ruang dimensi yang lebih tinggi yang disebut ruang kernel. Radial Basis Function (RBF) adalah salah satu  kernel  yang  dianggap  memiliki  akurasi  tinggi. Radial  Basis  Function (RBF)  sebagai  neuron  dan menggunakannya  sebagai  cara  untuk  membandingkan data input dengan data pelatihan. Vektor input diproses oleh beberapa neuron fungsi radial basis, dengan bobot yang  bervariasi,  dan  jumlah  total  neuron menghasilkan nilai  kesamaan.  Jika  vektor  input  cocok  dengan  data pelatihan,  akan  memiliki  nilai  kesamaan  yang  tinggi. Atau, jika tidak cocok dengan data pelatihan, maka tidak akan diberi nilai kesamaan yang tinggi [16] [17].
Metode Forward Selection dilakukan dengan cara memasukan  prediktor  secara  bertahap,  prediktor  ini berdasarkan korelasi parsial terbesar. Dalam metode ini, variabel  prediktor  yang  dimasukan  dalam  model  tidak akan dapat  dikeluarkan lagi. Proses tersebut  dihentikan ketika prediktor-prediktor baru tidak bisa meningkatkan berpengaruh  secara  signifikan  (sig  dibawah  0.05) terhadap variabel respon. Karena itulah metode forward selection menjadi  salah  satu  prosedur  pemilihan model
terbaik dengan eliminasi variabel bebas yang membangun model secara bertahap [18]. Dari penjelasan singkat diatas, penelitian yang dilakukan terkait prediksi penyakit  diabetes  tipe  2  adalah  untuk  bisa  membantu menekan  jumlah  penderita  diabetes  serta  mengetahui penyakit  tersebut  sebelum  berkomplikasi  secara menyeluruh dengan bantuan metode SVM Radial Basis Function (RBF) dan Forward Selection . Serta hasil dari algoritma Support Vector Machine dievaluasi dengan k- fold  cross  validation dengan  nilai  cv  bernilai  10  serta dilakukan  pengujian  dengan  teknik  perhitungan Confusion Matrix [19] [20].
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan apakah penderita/pasien  dapat  terkena  penyakit  diabetes  atau tidak  dengan  menerapkan  teknik  data  mining  dan klasifikasi  menggunakan  algoritma  SVM Radial  Basis Function berbasis Forward  Selection dan  menghitung performa accuracy , precision , recall , dan f1-score yang dihasilkan dari pengujian Confusion Matrix

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  metode  penelitian  ini,  memiliki  tahapan- tahapan  yang  dilakukan  dalam  membangun  sistem prediksi diabetes ini. Dari mulai pengumpulan data yang digunakan, kemudian melakukan processing pada data, selanjutnya  proses  menambang  data  mengguanakan metode support  vector  machine dan forward  selection , lalu  implementasi  menggunakan  bahasa  pemograman python,  serta  evaluasi  pengujian  dengan confusion matrix . Berikut adalah gambarannya.

## Gambar 1 Metode Penelitian

## 2.1. Data Collection
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data dengan jenis wanita dengan keturunan indian pima yang memiliki 8 atribut dan 1 label, 8 atribut terdiri dari n_pregnant , glucose_conc , bp , skin_len , insulin , bmi , pedigree_funct , age , dan label output .
2.2. Data Mining

## 42 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. x, No. x, November 2019, hlm. x-y
Perlu  diketahui  bahwa  data  mining  merupakan proses  pengumpulan  sebuah  informasi  penting  pada suatu  data  yang  berukuran  besar.  Data  mining  dapat diartikan sebagai sebuah teknik penambangan data untuk melakukan  suatu  analisa  dengan  teknik  penyaringan informasi  secara lebih akurat. Teknik  tersebut  biasanya dilakukan untuk menemukan beberapa pola-pola tertentu yang masih  memiliki relevansi  dengan goals [10]  [11]. Ada beberapa teknik yang digunakan pada data mining. Diantaranya  yaitu  teknik  klasifikasi.  Klasifikasi  adalah sebuah  proses  untuk  menemukan  model  atau  fungsi dengan mengelompokan kelas data dengan tujuan untuk memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek  yang  labelnya tidak  diketahui.  Teknik  ini  banyak  digunakan  dalam berbagai  bidang,  seperti  dibidang  kesehatan  yaitu prediksi  penyakit  kanker  [21],  mendiagnosis  riwayat kesehatan pasien [22] [23].
Beberapa  tahapan-tahapan  yang  perlu  dilakukan pada data mining. Hal yang pertama adalah seleksi data, pemilihan  data  sebelum  tahap  penggalian  informasi dimulai. Hasil yang diseleksi digunakan kedalam proses data  mining.  Kedua pre-processing ,  dalam  tahapan  ini memiliki 3 step diantaranya data cleaning , menghilangkan data-data yang tidak lengkap. Lalu data selection , pengambilan data yang relevan/sesuai dengan tugas analisis. Dan data intergation , proses penggabungan  beberapa  data  sumber  data.  Ketiga transformasi  data,  data  yang  telah  terpilih,  akan ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  yang  cocok  untuk prosedur penggalian lebih lanjut dengan cara melakukan proses  normalisasi  dan  agregasi.  Keempat  yaitu menambang data, adalah suatu proses mencari pola atau informasi pada data yang  terpilih menggunakan metode tertentu. Terakhir evaluasi, dapat diartikan menampilkan pola informasi yang telah diolah pada tahap data mining kedalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti  [24].  Tahapan tersebut dapat dilihat pada Gambar 1. Tahapan-Tahapan Proses Dalam Data Mining
Gambar 2 Tahapan-Tahapan Proses Dalam Data Mining

## 2.3. Forward Selection
Forward  Selection adalah  suatu  metode  dengan bertujuan  untuk  menambah  variabel  yang  ditentukan satu per satu ke dalam persamaan yang didasarkan pada nilai  tertentu  untuk  masukan.  Dimana  nilai  tersebut dimulai  dengan  tidak  adanya  prediktor  variabel  atau model  yang  berisi  nilai  konsta.  Lalu  memilih  variabel dengan nilai p-value dari masing-masing prediktor, jika nilai p tersebut dari prediktor kurang dari nilai taraf nyata
𝛼 ,  maka  prediktor  tersebut  tetap  dipakai  dalam persamaan.  Kemudian  melakukan  pengulangan  dengan cara yang sama hingga variabel terakhir tidak memiliki koefisien  regresi  dan  tidak  signifikasn  [20]  [18]. Koefisien  regresi  yang  signifikan  dari  variabel  terakhir dilihat dari uji persaman terakhir.
Gambar 3 Langkah-langkah Klasifikasi dengan Wrapper Method
Dari langkah-langkah yang ada pada gambar diatas,
dirumuskan pada prosedur berikut:
• Menentukan model awal 𝑦̂  = 𝑏0
• Memasukkan  variable  respon  dengan  setiap variable berprediktor, misalnya 𝑋1, 𝑋2, … . 𝑋𝑛 yang terkait  dengan 𝑦̂ .  Misalkan 𝑋1 sehingga membentuk model 𝑦̂  = 𝑏0 +  𝑏1𝑋1
• Uji  F terhadap peubah pertama yang terpilih. Jika 𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 <  𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka peubah terpilih dibuang dan  proses  dihentikan.  Apabila 𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka  peubah  terpilih  memiliki  pengaruh nyata  terhadap  peubah  terkait 𝑦̂ ,  sehingga  layak untuk diperhitungkan di dalam model.
• Masukan  peubah  bebas  terpilih  (yang  paling signifikan) ke dalam model. Misalkan 𝑋2 , sehingga membentuk suatu model 𝑦̂̂ = 𝑏0 +  𝑏1𝑋1 + 𝑏2𝑋2
• Uji  F,  jika 𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka  proses dihentikan  dan  model  terbaik  adalah  model sebelumnya.  Namun  jika 𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≥  𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , variable  peubah  bebas  layak  untuk  dimasukan  ke dalam  model  dan  kembali  ke  langkah  C.  proses akan  berakhir  jika  tidak  ada  lagi  peubah  yang tersisa yang bias dimasukkan ke dalam model.

## 2.4. Support Vector Machine
SVM  adalah  satu  set  metode  pembelajaran  yang diawasi  terkait  yang  digunakan  dalam  diagnosis  medis untuk  klasifikasi  dan  regresi.  SVM  secara  bersamaan meminimalkan  kesalahan  klasifikasi  empiris  dan memaksimalkan  margin  geometrik.  Jadi  SVM  disebut Pengklasifikasi Margin Maksimum.SVM adalah algoritma  umum  yang  didasarkan  pada  batasan  risiko terjamin  dari  teori  pembelajaran  statistik  yaitu  yang disebut  prinsip  minimisasi  risiko  struktural.  SVM menemukan sebuah hyperplane yang memiliki kemungkinan fraksi  poin  terbesar dari kelas yang sama pada bidang yang sama. Hyperplane adalah fungsi yang digunakan  untuk  membedakan  antar  fitur.  Dalam  2-D,
fungsi  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  antar fitur  adalah  garis  sedangkan  fungsi  yang  digunakan untuk  mengklasifikasikan  fitur  dalam  3-D  disebut sebagai bidang, begitu pula fungsi yang mengklasifikasikan titik dalam dimensi yang lebih tinggi disebut  sebagai hyperplane .  Namun  hasil  akurasi  yang didapatkan  masih  belum  cukup  dikategorikan  baik  dan tidak  digeneralisasikan  dengan  baik.  Oleh  karena  itu perlu  meningkatkan  akurasi  ke  dimensi  yang  lebih tinggi,  hal  ini  disebut  sebagai  fungsi  kernel.  Fungsi kernel  adalah  suatu  fungsi k yang  mana  untuk  semua vektor  input x,  z akan  memenuhi  kondisi 𝑘(𝑥, 𝑧) = ∅(𝑥) 𝑡 ∅(𝑧) dimana ∅(. ) adalah  fungsi  pemetaan  dari ruang  input  ke  ruang  fitur.  Dengan  kata  lain,  fungsi kernel  adalah  fungsi  perkalian  dalam  ( inner  product ) pada  ruang  fitur.  Fungsi  kernel  memungkinkan  untuk mengimplementasikan suatu model pada ruang dimensi lebih  tinggi  (ruang  fitur)  tanpa  harus  mendefinisikan fungsi  pemetaan  dari  ruang  input  ke  ruang  fitur. Sehingga, hyperplane dapat digunakan sebagai decision boundary secara  efisien.  Salah  satu  tipe  pada  kernel adalah Radial  Basis  Function (RBF)  /kernel Gaussian [16]  [17].  Kernel  RBF  adalah  fungsi  yang  nilainya tergantung  pada  jarak  dari  titik  asal  atau  dari  beberapa titik [16]. Sebagai berikut:
𝑲(𝒙 𝒊 , 𝒙 𝒋 ) = 𝒆𝒙𝒑𝒐𝒏𝒆𝒏𝒕 (− ‖𝒙𝒊−𝒙𝒋‖ 𝟐 𝟐𝝈 𝟐 ) (1)

## 2.5. Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah metode pengukuran untuk mencari  masalah  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh machine learning dengan keluaran berupa dua kelas atau lebih. Confusion Matrix adalah tabel dengan 4 kombinasi berbeda  dari  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual.  Ada empat istilah  yang  merupakan  representasi  hasil  proses klasifikasi  pada  confusion  matrix  yaitu True  Positive (TP), True  Negative (TN), False  Positive (FN),  dan False  Negative (FN).  Nilai True  Negative (TN) dikategorikan  sebagai  data  yang  bersifat  negatif terdeteksi  dengan  benar,  lalu False  Positive (FP) dikategorikan  sebagai  data  bersifat  negatif  namun terdeteksi menjadi data bersifat positif. Kemudian, True Positive (TP) dikategorikan sebagai data bersifat positif yang  terdeteksi  benar. False  Negative (FN)  merupakan kebalikan dari True  Positive ,  data yang bersifat  positif, namun terdeteksi sebagai data negatif [19].

## Gambar 4 Confusion Matrix
Dari hasil proses klasifikasi pada confusion matrix , dihitung  tiap  nilai  dengan accuracy , precision , recall , dan F-1 score . • Accuracy,  menggambarkan  seberapa  akurat  model yang digunakan dalam klasifikasi.
Rumus:
𝒂𝒄𝒄𝒖𝒓𝒂𝒄𝒚 = ( (𝑻𝑷+𝑻𝑵)
(𝑻𝑷+𝑭𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑵) ) × 𝟏𝟎𝟎% (2)
• Precision, menggambarkan akurasi antara data yang diminta  dengan  hasil  prediksi  yang  diberikan  oleh model.
Rumus:
𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 = ( 𝑻𝑷 (𝑻𝑷+𝑭𝑷) ) × 𝟏𝟎𝟎%
(3)
• Recall,  menggambarkan  keberhasilan  model  dalam menemukan kembali informasi.
Rumus:
𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 = ( 𝑻𝑷
(𝑻𝑷+𝑭𝑵) ) × 𝟏𝟎𝟎% (4)
• F-1  score,  menggambarkan  perbandingan  rata-rata precision dan recall yang dibobotkan Rumus:
𝒇𝟏 − 𝒔𝒄𝒐𝒓𝒆 = ( 𝟐 ×𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏×𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 (𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏+𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍) ) × 𝟏𝟎𝟎%
(5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  data yang  diambil  dari  website  dengan  jumlah  record  1017 data. Dimana data tersebut adalah data penderita diabetes tipe 2 keturunan indian pima dengan 8 atribut dan 1 label yaitu n_pregnant , glucose_conc , bp , skin_len , insulin , bmi , pedigree_funct , age , dan  label output .  Berikut adalah Table Dataset Pima Indian.
Tabel 1 Deskripsi Atribut Data No Atribut Deskripsi 1 n_pregnant Merupakan jumlah banyaknya melahirkan. 2 glucose_conc Merupakan konsentrasi glukosa plasma 2 jam dalam tes toleransi glukosa oral. 3 bp Merupakan tekanan darah diastol(mmHg). 4 skin_len Merupakan ketebalan pada lipatan kulit trisep (mm). 5 insulin Merupakan serum insulin selama 2 jam. 6 bmi Merupakan indeks massa badan (weight in kg/(height in m) 2 ). 7 pedigree_funct Merupakan riwayat diabetes melitus pada kerabat keturunan yang memiliki hubungan genetik dengan subjek. 8 age Merupakan umur pasien. 9 output Merupakan label yang menandakan YES untuk mengidap diabetes dan NO untuk tidak mengidap diabetes.
Sebelum  diolah  menggunakan  metode  SVM  dan Forward Selection , data terlebih dahulu masuk ke tahap processing untuk  memastikan  bahwa  tiap  atribut  pada data  tidak  memiliki  variabel  yang  menggangu  proses penambangan  data  melalui  proses cleaning dan selection .  Pada  penelitian  ini,  proses cleaning , memproses  data  dengan  memilih  atribut  data  dan
44 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. x, No. x, November 2019, hlm. x-y
membuang  apabila  tiap  atribut  pada  data  memiliki variabel missing  value (bernilai  kosong/tidak  lengkap) dan noise (tidak  tepat).  Atribut  yang  dipilih  meliputi N_pregnant , Glucose_conc , BP , Skin_len , Insulin , BMI , Pedgree_fun , Age ,  dimana  atribut  tersebut  masih memiliki variabel yang memiliki nilai yang bersifat noise terutama  pada  atribut glucose_conc , bp , skin_len , insulin , bmi .  Pada  atribut  tersebut  memiliki  variabel tidak tepat tebanyak. Setelah melalui tahap cleaning dari tiap  atribut,  kemudian  melakukan selection pada  data. Selection data  yang  dimaksud  adalah  melakukan pemilihan  data  umtuk  dilakukan  pengujian  dengan membagi  data  tersebut.  Dimana  80%  digunakan  untuk
data  latih  dan  20%  digunakan  untuk  data  uji.  Setelah melalui  tahap selection ,  data  yang  akan  digunakan  di transformation ke  dalam  bentuk  yang  cocok  untuk prosedur  penggalian  atau  disebut mining .  Proses tranformation pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan proses  normalisasi  hanya  pada  label ouput .  Karena, variabel yang terdapat pada label output merupakan data variabel  nominal  yaitu  YES  dan  NO  sedangkan  dari atribut  lain  merupakan  data  numerik.  Oleh  sebab  itu, pada  label output dilakukan transformation kedalam bentuk  data  numerik  yaitu  1  yang  menandakan  terkena diabetes  tipe  2  dan  0  yang  menandakan  tidaak  terkena diabetes tipe 2. Berikut Tabel 2 .
Tabel 2 Hasil Processing N_pregnant Glucose_conc BP Skin_Len Insulin BMI Pedigree_Fun Age Output 6 148.0 72.0 35.0 168.5 33.6 0.627 50 1 1 85.0 66.0 29.0 95.5 26.6 0.351 31 0 8 183.0 64.0 32.0 168.5 23.3 0.672 32 1 1 89.0 66.0 27.0 94.0 28.1 0.167 21 0 0 137.0 75.5 35.0 168.0 43.1 0.467 33 1 5 116.0 74.0 27.0 95.5 25.6 0.201 30 0 3 78.0 50.0 32.0 88.0 31.0 0.248 26 1 10 115.0 70.0 27.0 95.5 35.3 0.134 29 0 2 197.0 70.0 32.0 543.0 30.5 0.158 53 1 8 125.0 96.0 32.0 168.5 34.2 0.232 54 1
Data  yang  telah  melalui  tahap processing ,  data kemudian diuji  dengan metode support  vector machine dengan  kernel radial  basis  function dan forward selection .  Data  yang  digunakan  adalah  data  uji  dengan jumlah  record  204  record  dengan  atribut  yang  sama seperti  Tabel  2.  Selanjutnya  metode support  vector machine dan forward  selection akan  melakukan klasifikasi terhadap data uji, sehingga dapat memperoleh nilai  performansi  dari  nilai accuracy , precision , recall , dan f1-score dengan  metode confusion  matrix dengan nilai  10  untuk cross  validation .  Hasil  klasifikasi  yang diperoleh confusion  matrix untuk  mencari  nilai True Positive , False  Positive , False  Negative ,  dan True Negative . Dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Tabel Confusion Matrix N=204 True False True 133 10 False 8 53
Dari  hasil  klasifikasi,  dihitung  tiap  nilai  kedalam rumus accuracy , precision , recall , dan f1-score . Berikut hasil performansi pada Tabel 4.

## Tabel 4 Hasil Perfomansi Confusion Matrix
Nilai SVM(RBF)+FS Accuracy 91.2% Precision 93.0% Recall 94.3% F1-Score 93.7%
Dari  hasil  yang  didapatkan  pada  tabel  diatas. Performa  yang  didapatkan  dari  metode support  vector machine dengan kernel radial basis function dan forward selection memperoleh  hasil  sebesar  91.2%  untuk accuracy ,  93.0%  untuk precision ,  94.3%  untuk recall , dan 93.7% untuk f1-score .
1. KESIMPULAN
Berdasarkan pada penelitian ini dibuat menggunakan  algoritma support  vector  machine dan forward  selection .  Dimana,  80%  dari  data  digunakan sebagai data latih dan 20% dari data digunakan sebagai data  uji  untuk  memprediksi  penyakit  diabetes  tipe  2 berdasarkan atribut yang ada pada data. Kesimpulannya adalah  hasil  dari  penelitian  ini  yang  dibandingkan dengan  penelitian  terdahulu  dengan  metode  yang berbeda  seperti neural  network [7]  [12],  C4.5, Naive Bayes , Logistic  Regression dan  SVM Linier [13]  [14] [15] bahwa  dengan  menambahkan  metode forward selection ,  model support  vector  machine (rbf)  mampu memberikan hasil akurasi yang diperoleh sebesar 91.2% untuk accuracy ,  93.0%  untuk precision ,  94.3%  untuk recall ,  dan  93.7%  untuk f1-scorer ,  dari  hasil  evaluasi confusion  matrix .  Hal  tersebut  menandakan  bahwa metode yang digunakan dalam penelitian ini memberikan  perfomansi  yang  cukup  baik  dalam memprediksi data diabetes.
Saran  penelitian  selanjutnya  adalah  penelitian  ini mampu  mendapat  akurasi  yang  lebih  akurat  dari  data diabetes  tipe  2  apabila  ada  menambahkan  data  latih ataupun  data  uji  dan  saat  variabel  dari  data  tersebut berubah

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   D. W. Hestiana, "FAKTOR-FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN KEPATUHAN DALAM PENGELOLAAN DIET PADA PASIEN RAWAT JALAN DIABETES MELLITUS DI KOTA SEMARANG," Jurnal of
Health Education, vol. 3, no. 12, pp. 138-145, 2017.
[2]   U. Hasanah, "INSULIN SEBAGAI PENGATUR KADAR GULA DARAH," Jurnal Keluarga Sehat Sejahtera, vol. 11, no. 22, pp. 42-49, 2013.
[3]   N. A. W. S. F. Peter Piko, "Impact of Genetic Factors on the Age of Onset for Type 2 Diabetes Mellitus in Addition to the Conventional Risk Factors," MDPI, vol. 11, no. 6, pp. 1-17, 2021.
[4]   E. M. G. R. G. D. P. Anna Izzo, "A Narrative Review on Sarcopenia in Type 2 Diabetes Mellitus: Prevalence and Associated Factors," MDPI, vol. 13, no. 183, pp. 1-18, 2021.
[5]   S. Pangribowo, "Tetap Produktif, Cegah, dan Atasi Diabetes Melitus," InfoDatin, 18 Febuari 2020.
[6]   L. A. R. A. T. S. Souad Larabi-Marie-Sainte, "Current Techniques for Diabetes Prediction: Review and Case Study," MDPI: Journal Applied Science, vol. 9, no. 2, pp. 1-18, 2019.
[7]   S. R. S. N. T. H. N. A. M. Jajang Jaya Purnama, "Analisis Algoritma Klasifikasi Neural Network Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes," IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology), vol. 5, no. 1, pp. 1-7, 2019.
[8]   S. A. T. H. K. S. A. A. Dewi Rahma Ente, "KLASIFIKASI FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB PENYAKIT DIABETES MELITUS DI RUMAH SAKIT UNHAS MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5,"
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, vol. 4, no. 1, pp. 80-88, 2020.
[9]   D. V. V. Aishwarya Mujumdar, "Diabetes Prediction using Machine Learning Algorithms," ELSEVIER, vol. 16, no. 5, pp. 292-299, 2019.
[10]  T. S. Aline Embun Pramadhani, "PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PREDIKSI PENYAKIT ISPA (Infeksi Saluran Pernapasan Akut) DENGAN ALGORITMA DECISION TREE (ID3)," Jurnal Sarjana Teknik Informatika, vol. 2, no. 1, pp. 831-839, 2014.
[11]  A. Saifudin, "METODE DATA MINING UNTUK SELEKSI CALON MAHASISWA PADA PENERIMAAN MAHASISWA BARU DI UNIVERSITAS PAMULANG,"
ResearchGate, vol. 10, no. 1, pp. 25-36, 2018.
[12]  M. M. I. Safial Islam Ayon, "Diabetes Prediction: A Deep Learning Approach," Modern Education and Computer Science Press(MECS), vol. 2, no. 1, pp. 21-27, 2019.
[13]  D. N. J.-B. C. F. Y. W. A. S. R. Y. L. A. G. M. A. D. R. U. V. I. Y. D. W. S. G. H. M. Cheng-Hong Yang, "Prediction of Mortalityinthe Hemodialysis Patient with Diabetes using Support Vector Machine," revistaclinicapsicologica, vol. XXIX, no. 4, pp. 219-232, 2020.
[14]  P. S. M. P. L. S. P. Arianna Dagliati, "Machine Learning Methods to Predict Diabetes Complications," SAGE, vol. 12, no. 2, pp. 295- 302, 2018.
[15]  D. S. S. Deepti Sisodia, "Prediction of Diabetes using Classification Algorithms," ELSEVIER, vol. 13, no. 2, pp. 1578-1585, 2018.
[16]  A. Kowalczyk, SUPPORT VECTOR MACHINES, Morrisville: Syncfusion, 2017.
[17]  B. M. E. Matthias Ring, "An approximation of the Gaussian RBF kernel for efficient classification with SVM," ELSEVIER, vol. 84, no. 3, pp. 107-113, 2016.
[18]  A. N. S. Laily Hermawanti, "PENGGABUNGAN ALGORITMA FORWARD SELECTION DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES DI KOTA SEMARANG," Momentum, vol. 12, no. 2, pp. 28-31, 2016.
[19]  Q. L. Y. D. ,. S. M. Xinyang Deng, "An improved method to construct basic probability assignment based on the confusion matrix for classification problem," ELSEVIER, Vols. 340-341, no. 16, pp. 250-261, 2016.
[20]  D. F. Ghebyla Najla Ayuni, "Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ," Jurnal Telematika, vol. 14, no. 2, pp. 79-86, 2019.
[21]  H. Harafani, "Forward Selection pada Support Vector Machine untuk Memprediksi Kanker Payudara," Jurnal Infortech, vol. 1, no. 2, pp. 131-139, 2019.
[22]  A. K. S. S. A. G. H. A.-R. A. T. C. Ali Kalantari, "Computational intelligence approaches for classification of medical data: State-of-the-art, future challenges and research directions," ELSEVIER, vol. 276, no. 1, pp. 2-22, 2018.
[23]  A. R. Febie Elfaladonna, "ANALISA METODE CLASSIFICATION-DECISSION TREE DAN ALGORITMA C.45 UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT DIABETES DENGAN
MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER," SINTECH, vol. 2, no. 1, pp. 10-17, 2019.
[24]  R. R. Rerung, "Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk," JTERA - Jurnal Teknologi Rekayasa, vol. 3, no. 1, pp. 89-98, 2018.
[25]  A. R. Febie Elfaladonna, "ANALISA METODE CLASSIFICATION-DECISSION TREE DAN ALGORITMA C.45 UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT DIABETES DENGAN
MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER," SINTECH JOURNAL, vol. 2, no. 1, pp. 10-17, 2019.