## 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: 1104-1110 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of Decision Tree Method for Diabetes Mellitus Type 2 Prediction

## Implementasi Metode Decision Tree pada Prediksi Penyakit Diabetes Melitus Tipe 2
Muhammad Fahrul Aditya 1 , Andri Pramuntadi 2* , Dhina Puspasari Wijaya 3 , Yanuar Wicaksono 4
1,2,3 Departemen of Informatics, Faculty of Computers and Engineering, Universitas Alma Ata, Yogyakarta, Indonesia
4 Departemen of Information Systems, Faculty of Computers and Engineering Universitas Alma Ata, Yogyakarta, Indonesia
E-Mail: 1 193200058@almaata.ac.id, 2 andripramuntadi@almaata.ac.id,
3 dhina.puspa@almaata.ac.id, 4 yanuar@almaata.ac.id
Received Feb 13th 2024; Revised Apr 05th 2024; Accepted Jun 12th 2024 Corresponding Author: Andri Pramuntadi

## Abstract
Type 2 Diabetes Mellitus is a chronic condition wherein the pancreas either fails to produce sufficient insulin or the body is unable to effectively utilize the produced insulin. Various efforts have been made to alleviate diabetes, and one approach is early detection. The rapid advancement of technology has significantly impacted the medical field, particularly in the realm of early disease detection. The process involves the use of programmed tools intervened by artificial intelligence. Several artificial intelligence methods serve as predictive models, and one such method is the Decision Tree (DT). This research aims to implement and construct a predictive model for diabetes using a dataset sourced from the Mlati II Public Health Center in Sleman Regency. The model in this study utilizes the Decision Tree method, with parameters set as follows: criterion = 'entropy', splitter = 'best', max_depth = None, min_samples_split = 4, min_samples_leaf = 10. The model's evaluation  process  employs  accuracy,  precision,  recall,  and  f1-score,  yielding  values  of  92%,  0.92,  0.915,  and  0.915, respectively.
Keyword: Accuracy, Decision Tree, Diabetes Melitus Type 2, K-Fold Cross Validation, Prediction

## Abstrak
Diabetes Melitus Tipe 2 merupakan penyakit kronis yang apabila pankreas tidak memproduksi cukup insulin atau ketika tubuh  tidak  mampu  menggunakan  insulin  yang  diproduksi  secara  efektif.  Berbagai  cara  telah  di  upayakan  untuk mengurangi penderita diabetes salah satunya adalah dengan deteksi dini. Kemajuan teknologi yang sangat pesat berdampak pada dunia medis, salah satunya adalah untuk deteksi dini suatu penyakit. Proses deteksi suatu penyakit menggunakan alat yang  telah  diprogram  dan  di  intervensi  oleh  kecerdasan  buatan.Terdapat  banyak  metode  dari  kecerdasan  buatan  yang digunakan  sebagai  model  prediksi,  salah  satunya  adalah  Decision  Tree  (DT).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan dan membangun sebuah model prediksi penyakit Diabetes. Dataset yang digunakan adalah dataset yang berasal dari Puskesmas Mlati II Kabupaten Sleman. Model dalam penelitian ini meggunakan metode Decision Tree (Pohon Keputusan), adapun parameter yang digunakan adalah criterion = ‘entropy’, splitter = ‘best’, max_depth = None, min_samples_split = 4, min_samples_leaf = 10. Proses evaluasi model menggunakan akurasi, presisi, recall, dan f1-score yang masing-masing menghasilka nilai 92%, 0.92, 0.915, 0.915.
Kata Kunci: Akurasi, Decision Tree, Diabetes Melitus Tipe 2, K-Fold Cross Validation, Prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  merupakan  penyakit  kronis  yang  apabila  pankreas  tidak  memproduksi  cukup  insulin  atau ketika tubuh tidak mampu menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif. Insulin merupakan hormon yang  mengatur  gula  darah.  Diabetes,  adalah  akibat  umum  dari  gula  darah  yang  tidak  kontrol  dan  seiring berjalannya waktu menyebabkan kerusakan pada banyak sistem tubuh, terutama saraf dan pembuluh darah[1].
Pada  tahun  2014,  8,5  persen  orang  di  atas  usia  18  tahun    menderita  diabetes.  Diabetes  bertanggung  jawab langsung atas 1,5 juta kematian pada tahun 2019, dan hampir setengah dari seluruh kematian akibat diabetes terjadi  pada  orang  di  bawah  usia  70  tahun.  Penyakit  ginjal  menyebabkan  460.000  kematian,  beberapa  di antaranya disebabkan oleh diabetes, dan  sekitar 20% penyakit kardiovaskular disebabkan oleh tingginya kadar gula darah. Antara tahun 2000 dan 2019, angka kematian akibat diabetes berdasarkan usia meningkat sebesar 3  persen.  Di  negara-negara  berkembang  dengan  pendapatan  rata-rata  lebih  rendah,  angka  kematian  akibat diabetes meningkat sebesar 13%. Sebaliknya, kemungkinan kematian akibat salah satu dari empat penyakit tidak menular antara usia 30 dan 70 tahun menurun sebesar 22% di seluruh dunia antara tahun 2000 hingga 2019[2].  Diabetes  melibatkan  beberapa  faktor  risiko yang dapat  dikelompokkan menjadi  faktor  risiko  yang tidak dapat dimodifikasi seperti ras dan etnis; usia; seksual; dan riwayat keluarga serta faktor risiko yang dapat dimodifikasi seperti obesitas; kegemukan; kurang aktivitas fisik, hipertensi; penurunan toleransi glukosa atau gula darah puasa sebelumnya, dan merokok. Dengan banyaknya data faktor resiko penderita diabetes tersebut sangat  diperlukan  bantuan  teknologi Artificial  Intelligence (AI)  untuk  membantu  pakar  kesehatan  dalam mendiagnosis pasien terkena diabetes. AI telah diterapkan di berbagai bidang medis untuk berbagai tujuan. AI didefinisikan sebagai " bidang ilmu pengetahuan dan teknologi yang biasanya berkaitan dengan pemahaman komputasi perilaku cerdas dengan menciptakan artefak yang menunjukkan perilaku tersebut."[3] .
Kedokteran  modern  menghadapi  tantangan  terkait  sejumlah  besar  perolehan  data,  analisis,  dan penerapan  pengetahuan  yang  diperoleh  untuk  memecahkan  masalah  klinis  yang  kompleks,  maka  perlu menggunakan  kemampuan  AI  untuk  tujuan  ini  [4].  Algoritma  AI  memiliki  potensi  untuk  memberikan perawatan yang lebih baik terutama dalam kombinasi dengan teknologi terkini [5]. AI sangat dibutuhkan pada era medis sekarang ini dikarenakan proses analisisnya yang sangat cepat dan mampu untuk memproses banyak sekali data, tentu hal ini akan terbalik jika AI dalam dunia medis tidak ditemukan maka proses diagnosa akan berjalan  lambat  lalu  memilifi  efek  samping  berupa  kesalahan  diagnosis  hingga  keterlambatan  penanganan pasien. Cabang dari AI yang dapat membantu pakar kesehatan dalam mendiagnosis pasien diabetes dengan algoritma Machine Learning (ML). ML didefinisikan sebagai teknik mengubah data menjadi informasi yang bermakna. Dalam hal diabetes, informasi terkait diabetes dapat dihasilkan atau dikumpulkan melalui sensor canggih,  mesin  digital,  pengurutan  DNA  lanjutan,  tes  darah,  mikroskop  digital  resolusi  super,  spektrometri massa, Magnetic  Resonance  Imagery (MRI)  dan  peralatan  medis  canggih  lainnya  di  mana  a  data  produksi massal yang sangat besar dapat disimpan ke dalam Electronic Health Record (EHR) [6]. Algoritma ML dapat digunakan dalam berbagai bidang untuk mempelajari data. Beberapa penerapan ML dalam kehidupan adalah antara lain pada bidang kesehatan. Bidang kesehatan merupakan salah satu bidang yang menerapkan ML dalam proses  diagnosa  penyakit.  ML  dalam  kesehatan  digunakan  untuk  memprediksi  penyakit  yang  diderita  oleh pasien, contohnya adalah Diabetes Mellitus Tipe 2 (DMT2) [7]. Untuk menyediakan teknologi yang lebih aman melalui  AI,  direkomendasikan  untuk  memiliki  desain  yang  aman,  cadangan keselamatan,  dan  perlindungan prosedural, dengan semua ketidakpastian diidentifikasi untuk semua sistem teknis potensial [8].
Metode  DT  merupakan supervised  learning digunakan  sebagai  klasifikasi  dan  regresi.  Metode  DT memiliki karakteristik seperti pohon atau hierarki yang terdiri dari simpul akar, cabang, simpul internal, dan simpul  daun.  Penelitan  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Dewi  Anggraeni  dan  Ramdhani  (2018)  dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Analisa  Decision  Tree  Untuk  Prediksi  Diagnosa  Diabetes  Melitus”.  Jenis penelitian ini merupakan deskriptif dengan metode pendekatan kuantitatif. Persamaan penelitian sebelumnya dengan penelitian ini adalah metode yang digunakan yaitu Decision Tree (DT) dan juga objek penelitian adalah Diabetes Melitus [9].
Indonesia memiliki fasilitias kesehatan di tingkat kecamatan yang dinamakan dengan Pusat Kesehatan Masyarakat  (Puskesmas).  Puskesmas  merupakan  fasilitas  layanan kesehatan  yang  menyelenggarakan upaya pelayanan kesehatan untuk tingkat pertama [10]. Puskesmas tersebar di seluruh kecamatan seindonesia salah satunya di Kecamatan Mlati, Kabupaten Sleman, Yogyakarta. Kecamatan Mlati, Kabupaten Sleman memiliki dua fasilitas kesehatan tingkat pertama yaitu Puskesmas Mlati 1 dan Puskesmas Mlati 2. Pada penelitian ini, eksperimen dilakukan dengan menggunakan dataset yang berasal dari Puskesmas Mlati 2. Berdasarkan uraian diatas, permasalahan DMT 2 merupakan kasus penyakit dengan kasus terbesar secara global sehingga sampai saat ini masih dilakukan penelitian mengenai early warning system (deteksi dini) terhadap penyakit DMT 2. ML merupakan salah satu cara untuk melakukan deteksi dini dengan memprediksi sebuah dataset yang berisi faktor  diabetes  terhadap  seorang  pasien.  Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  menguji  metode  Decision  Tree menggunakan dataset dari Puskesmas Mlati II Sleman dalam memprediksi penyakit Diabetes Melitus Tipe 2.
Adapun penelitian yang telah dilakukan oleh Mariawan Ahmed Hama Saeed (2023) dalam jurnalnya yang  berjudul  “ Diabetes  Type  2  Classification  using  Machine  Learning  Algorithms  with  Up-Sampling Technique ”, penelitian ini bertujuan membandingkan akurasi dengan menggunakan dua dataset yang berbeda yaitu PIDD dan BRFSS. Hasil yang didapatkan akurasi tertinggi diperoleh pada dataset BRFSS, hal ini dapat terjadi karena jumlah variabel yang berbeda antara dua dataset tersebut [11].
Penelitan  kedua  dilakukan  oleh  Dewi  Rahma  Ente  et.  al  (2020),  pada  penelitian  yang  tersebut menggunakan  dataset  yang  berasal  dari  rumah  sakit  dengan  metode  DT  dan  teknik  validasi  K-Fold  Cross
Validation  dengan  10  sebagai  nilai  K.  Penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  sebesar  97,69%  pada  fold  ke  7 hingga fold ke 10 [12].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  metode  DT  dan  teknik  K-Fold  Cross  Validation. Penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi dari klasifikasi oleh metode Decision Tree dengan menggunakan dataset  yang  didapatkan  dari  Puskesmas  Mlati  II  Sleman.  Proses  validasi  menggunakan  K-Fold  Cross Validation  dengan  5  sebagai  nilai  K.  Penelitian  ini  juga  melakukan  uji  performa  dari  metode  DT  dengan Confusion Matrix dan menghitung nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada tahap ini merupakan alur dari penelitian yang akan dilakukan. 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 Decision Tree dengan menggunakan 5 parameter diantaranya adalah Criterion, Splitter, max_depth, min_sample_split, min_sample_leaf . Proses penerapan metode dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Alur penelitian
Proses penerapan metode diawali dengan pengumpulan data berupa dataset diabetes melitus tipe 2 yang didapatkan dari Puskesmas Mlati 2 Kabupaten Sleman. Setelah dilakukan pengumpulan data selanjutnya akan dilakukan tahap preproses yaitu dengan mencari nilai null pada atribut dataset dan memisahkan data kategori dengan numerik. Tahap berikutnya adalah melakukan implementasi metode Decision Tree untuk mengetahui akurasi  dari  model.  Setelah  didapatkan  akurasi  model  Decision  Tree,  selanjutnya  adalah  proses  validasi menggunakan teknik K-Fold Cross Validation dengan nilai K yaitu 5. Setelah didapatkan hasil akurasi yang sudah divalidasi dengan menggunakan K-Fold CV, maka selanjutnya adalah melakukan pengukuran performa dengan menghitung nilai akurasi, presisi, recall , dan f1-measure .

## 2.1 Diabetes Melitus Tipe 2
Diabetes melitus (DM) atau kencing manis merupakan penyakit yang umum terjadi. Diabetes adalah penyakit  yang  berhubungan  dengan  produksi  insulin  tidak  normal,  ketidakmampuan  menggunakan  insulin, maupun keduanya. Gejala umum penderita diabetes antara lain sering buang air kecil, rasa haus ringan, cepat merasa lapar, penurunan berat badan cepat, kulit kering dan gatal, luka sulit sembuh, penglihatan buruk, dan lemas adalah salah satu gejalanya. Hal ini menyebabkan sakit kepala, obesitas, infeksi jamur dan bakteri [13].

## 2.2 Data Mining
Data  Mining (Penambangan  data)  juga  disebut  sebagai Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD), adalah ekstraksi otomatis dari pola yang mewakili pengetahuan yang secara tidak langsung disimpan dalam basis  data  besar,  dan  penyimpanan  informasi  besar  lainnya  dan  menerapkan  bidang  multidisiplin  termasuk teknologi basis data, kecerdasan buatan, machine learning , jaringan saraf, statistik, pengenalan pola, sistem berbasis  pengetahuan,  perolehan  pengetahuan,  pengambilan  informasi,  komputasi  kinerja  tinggi,  dan visualisasi data [14]. Data mining sudah diterapkan dalam berbagai macam disiplin ilmu, salah satunya adalah kesehatan.  Diantara  penerapan  konsep  dan  teknik data  mining dalam  kesehatan  adalah  sebagai  alat  untuk memprediksi  suatu  permasalahan  kesehatan,  diantaranya  adalah  penyakit  diabetes  [15]. Dalam data  mining ada  beberapa  pendekatan  seperti  klusterisasi,  klasifikasi,  asosiasi.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  teknik klasifikasi  yaitu  pengelompokkan  data,  data  yang  dikelompokan  berlandaskan  relasi  atau  hubungan  data terhadap data sampel [16].

## 2.3 Metode Decision Tree
Dalam penelitian ini, model machine learning yang digunakan adalah Decision Tree (DT). Model DT merupakan salah satu metode klasifikasi non parametrik. Disebut sebagai Decision Tree dikarenakan metode ini memiliki gambaran model hierarki atau struktur seperti pohon yang terdiri dari simpul akar, simpul internal dan simpul daun [17]. Menurut Feng-Jen Yang (2019), DT merupakan metode dimana setiap jalur mulai dari akar mewakili urutan pemisahan data hingga hasil Boolean tercapai di simpul daun. Setiap jalur pada metode DT merupakan aturan keputusan yang dapat dengan mudah diterjemahkan dalam bahasa manusia [18].
DT  pertama  kali  dikenalkan  pada  tahun  1950-an  dan  1960-an.  Pada  saat  itu,  peneliti  mulai mengeksplorasi gagasan menggunakan model berbasis pohon untuk mengambil sebuah keputusan. Salah satu yang paling awal adalah algoritma yang dikembangkan oleh C. A. R. Hoare pada tahun 1961 [19]. Menurut Alsalman et al., (2019) pohon keputusan merupakan teknik yang umum digunakan untuk membangun model klasifikasi berdasarkan kumpulan data[20]. Pada penelitian ini, parameter yang digunakan adalah Criterion, Splitter, max_depth, min_sample_split, min_sample_leaf . Berikut proses tahapan dalam klasifikasi  Decision Tree:
1. Menentukan  parameter Criterion=’entropy’ ,  sebagai  nilai  awal  menentukan  node  akar.  Secara matematis ditulis sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   −𝑝 × 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑛) − 𝑞 × 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑛) (1)
2. Menghitung Gain untuk menentukan node akar yang dipakai . Rumus dalam menentukan Gain sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑× 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1
(2)
Keterangan:
S   : Kasus p   : Total input positif
q   : Total input negatif
n   : Jumlah kasus
A   : Atribut n   : Jumlah partisi S pi   : Proporsi Si terhadap S

## 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.

## 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, oleh karena 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.
Tahap  berikutnya  adalah  melakukan  perubahan  data  sehingga  terletak  pada  rentang  0  hingga  1 menggunakan  min-max  normalization,  hal  ini  bertujuan  untuk  menghindari  permasalahan  skala  yang  tidak seimbang  antar  atribut.  Tahap min-max  normalization setiap  baris  akan  dicari  baris  minimum  dan maximumnya. Berikut merupakan formula dari min-max normalization :
𝑋 𝑛𝑒𝑤 = 𝑋 − min (𝑋)
max(𝑋) − min (𝑋) (2) 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.

## 3.3. Permodelan Decision Tree
Dalam perhitungan menentukan suatu pohon keputusan, dilakukan perhitungan parameter entropi  dan gain terlebih dahulu, hal ini digunakan untuk mengukur keberagaman dari kumpulan sampel data. Dari hasil pengukuran entropi dan gain, maka didapatkan atribut sebagai node akar yaitu Glukosa (GDP). Berdasarkan node yang didapatkan, maka rules dari Decision Tree ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Pohon Keputusan Hasil Node Akhir
Dari  perhitungan  diatas,  diadaptkan rules yang  dijadikan  sebagai  referensi  dalam  proses  prediksi diabetes. Terdapat enam rules keputusan diantaranya adalah tiga rules positif dan tiga rules negatif dengan penjabaran sebagai berikut:
1. Jika Glukosa/ GDP (Gula Darah Puasa) >120 dan BMI Under , maka hasil = Negatif.
2. Jika Glukosa/ GDP >120 dan BMI Normal , maka hasil = 3 kasus positif, 0 kasus negatif.
3. Jika Glukosa/ GDP >120 dan BMI Over dan Tekanan Darah Rendah, maka hasil = Negatif.
4. Jiika Glukosa/ GDP >120 dan BMI Over dan Tekanan Darah Normal, maka hasil = 1 kasus positif, 0 kasus negatif.
5. Jika Glukosa/ GDP >120 dan BMI Over dan Tekanan Darah Hipertensi, maka hasil = 6 kasus positif, 0 kasus negatif.
6. Jika Glukosa/ GDP <120, maka hasil = Negatif

## 3.4. K-Fold Cross Validation
Setelah dilakukan permodelan menggunakan metode DT, langkah selanjutnya adalah memvalidasi hasil dari  permodelan  tersebut  menggunakan  K-Fold  Cross  Validation.  Pada  tahap  ini  data  akan  dibagi  kedalam subset sebanyak nilai K, penelitian ini menggunakan 5 sebagai nilai K. Akurasi tertinggi pada proses validasi ini ditunjukkan oleh iterasi ke 2 atau fold ke 2 dengan nilai 92%. Tabel 1 merupakan hasil dari Cross Validation.
Tabel 1. Confusion Matrix Fold ke- Akurasi Training Time 1 0.875 0.0009977817535400390 2 0.950 0.0019941329956054688
Fold ke- Akurasi Training Time 3 0.925 0.0009958744049072266 4 0.925 0.0019943714141845703
Dari hasil pengujian K-Fold didapatkan data bahwa fold kedua memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi. Hal ini dipengaruhi oleh faktor berupa pembagian data dan randomness. Berikut merupakan gambar pohon dari fold kedua, ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 2. Hasil Fold ke 2

## 3.5. Pengukuran Performa
Setelah tahap membangun permodelan menggunakan metode  Decision Tree, 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 2.
Tabel 2 . Confusion Matrix Prediksi Jumlah True Positive 70 False Positive 6 False Negative 10 True Negative 114
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  terdapat  114  data  yang  tidak  terkena  diabetes  melitus  tipe  2,  70  data terkena  diabetes  melitus  tipe  2,  10  data  yang  mengalami  false  negative  atau  kondisi  prediksi  tidak  terkena diabetes melitus tipe 2 namun pada dataset terkena, dan 6 data mengalami false positive yang berarti kondisi prediksi terkena diabetes melitus tipe 2 namun dalam kasus nyatanya tidak terkena. Evaluasi berikutnya dari hasil confusion matrix yaitu berupa nilai rata-rata akurasi, presisi, recall , dan f1-score pada tabel 6.
Tabel 3. Evaluasi Parameter Nilai Akurasi 0.920 Presisi 0.920 Recall 0.915 F1-score 0.915

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah algoritma Decision Tree dapat digunakan sebagai metode untuk melakukan klasifikasi Diabetes Melitus Tipe 2 dengan baik. Dengan jumlah data 200 dan memiliki 5 atribut, metode DT melakukan pembagian data sebesar 80:20 atau 160 data training dan 40 data testing menggunakan metode  train  test  split.  Parameter  awal  yang  digunakan  adalah  splitter,  max_depth,  min_samples_split, min_samples_leaf. Disamping menggunakan parameter tersebut, penelitian ini juga menggunakan metode K-
Fold Cross Validation sebagai proses validasi dengan 5 sebagai nilai K. Akurasi yang didapatkan setelah K- Fold  Cross  Validation  adalah  0,919  =  0,92  atau  92%.  Pada  tahap  akhir  penelitian  ini  adalah  dilakukannya proses  evaluasi  dan  validasi  dengan  menggunakan Confusion  Matrix untuk  mengidentifikasi  jumlah True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN). Terakhir pada penelitian ini juga menggunakan F1-Score untuk mengetahui keseimbangan dari model dengan menggabungkan perhitungan presisi dengan recall dengan hasil 0,915.

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

## REFERENSI
[1] World  Health  Organization,  “Diabetes.”  Accessed:  Mar.  19,  2023.  [Online].  Available: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/diabetes
[2] Kementerian Kesehatan RI, “Infodatin 2020 Diabetes Melitus,” 2020.
[3] P. Hamet and J. Tremblay, “Artificial intelligence in medicine,” Metabolism , vol. 69, pp. S36–S40, Apr. 2017, doi: 10.1016/j.metabol.2017.01.011.
[4] M. Fallah and S. R. N. Kalhori, “Systematic review of data mining applications in patient-centered mobile-based information systems,” Healthc Inform Res , vol. 23, no. 4, pp. 262–270, Oct. 2017, doi: 10.4258/hir.2017.23.4.262.
[5] I.  Contreras  and  J.  Vehi,  “Artificial  intelligence  for  diabetes  management  and  decision  support: Literature review,” Journal of Medical Internet Research , vol. 20, no. 5. JMIR Publications Inc., 2018. doi: 10.2196/10775.
[6] N. R. Dzakiyullah, M. A. Burhanuddin, R. R. R. Ikram, K. A. Ghani, and W. Setyonugroho, “Machine learning  methods  for  diabetes  prediction,” International  Journal  of  Innovative  Technology  and Exploring Engineering , vol. 8, no. 12, pp. 2199–2205, Oct. 2019, doi: 10.35940/ijitee.L2973.1081219.
[7] A. Setiadi, “PENERAPAN ALGORITMA MULTILAYER PERCEPTRON UNTUK DETEKSI DINI PENYAKIT DIABETES.” [Online]. Available: http://archive.ics.uci.edu/ml/.
[8] S. Ellahham, “Artificial Intelligence: The Future for Diabetes Care,” American Journal of Medicine , vol. 133, no. 8. Elsevier Inc., pp. 895–900, Aug. 01, 2020. doi: 10.1016/j.amjmed.2020.03.033.
[9] D.  Anggraeni,  “Seminar  Nasional  Royal  (SENAR)  2018  ISSN  2622-9986  (cetak)  STMIK  Royal- AMIK Royal,” 2018.
[10] Puskesmas Sidoarjo, “Tugas dan Fungsi Puskesmas.” Accessed: Feb. 01, 2024. [Online]. Available: https://puskesmassidoarjo.sidoarjokab.go.id/?page=tupoksi#:~:text=Menurut%20Kementerian%20K esehatan%20RI%2C%20(2014,tingkat%20pertama%2C%20dengan%20lebih%20mengutamakan
[11] M.  A.  Hama  Saeed,  “Diabetes  type  2  classification  using  machine  learning  algorithms  with  up- sampling technique,” Journal of Electrical Systems and Information Technology , vol. 10, no. 1, p. 8, Feb. 2023, doi: 10.1186/s43067-023-00074-5.
[12] D. Rahma Ente, S. Astuti Thamrin, H. Kuswanto, and S. Arifin, “Klasifikasi Faktor-Faktor Penyebab Penyakit Diabetes Melitus di Rumah Sakit UNHAS Menggunakan Algoritma C4.5,” 2020.
[13] N. Dzakiyullah, “Machine Learning Methods for Diabetes Prediction.”
[14] A.  Verma,  “The  data-mining  industry  coming  of  age,” IEEE  Intelligent  Systems  and  Their Applications , vol. 1, no. 1, Nov. 2022, doi: 10.1109/5254.809566.
[15] Sriyanto  and  A.  Ria  Supriyatna,  “Prediksi  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Algoritma  Random Forest,” IJCCS , vol. x, No.x, pp. 1–5.
[16] M.  G.  Pradana,  P.  H.  Saputro,  and  D.  P.  Wijaya,  “KOMPARASI  METODE  SUPPORT  VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI PELUANG PENYAKIT SERANGAN JANTUNG,” Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) , vol. 5, no. 2, p. 87, Dec. 2022, doi: 10.21927/ijubi.v5i2.2659.
[17] J. R. Quinlan, “Induction of Decision Trees,” 1986.
[18] F.  J.  Yang,  “An  extended  idea  about  decision  trees,”  in Proceedings  -  6th  Annual  Conference  on Computational  Science  and  Computational  Intelligence,  CSCI  2019 ,  Institute  of  Electrical  and Electronics Engineers Inc., Dec. 2019, pp. 349–354. doi: 10.1109/CSCI49370.2019.00068.
[19] C.  A.  R.  Hoare,  “Algorithm  64:  Quicksort,” Commun  ACM ,  vol.  4,  no.  7,  p.  321,  Jul.  1961,  doi: 10.1145/366622.366644.
[20] Y. Shaher Alsalman, N. Khamees Abu Halemah, E. Saleh AlNagi, and W. Salameh, Using Decision Tree  and  Artificial  Neural  Network  to  Predict  Students  Academic  Performance .  2019.  doi: 10.1109/IACS.2019.8809106.