Nainggolan, S. P. and Sinaga, A. (2023) “Comparative Analysis of Accuracy of Random Forest and Gradient Boosting Classifier Algorithm for Diabetes Classification”, Sebatik, 27(1). Submitted:  2022-11-25 Accepted:  2022-12-30 Published:  2023-06-06

## COMPARATIVE ANALYSIS OF ACCURACY OF RANDOM FOREST AND GRADIENT BOOSTING CLASSIFIER ALGORITHM FOR DIABETES CLASSIFICATION
Sahat Pandapotan Nainggolan 1) Ardiles Sinaga 2)
1,2 Software Engineering Technology, Faculty of Vocational, Del Institute of Technology
1,2 Sitoluama, Kec. Balige, Toba, Sumatera Utara, 22381 E-mail: sahat.nainggolan@del.ac.id 1) , ardiles.sinaga@del.ac.id 2)

## ABSTRACT
Diabetes  is  a  disease  characterized  by  high  blood  sugar  (glucose)  levels.  If  blood  sugar  is  not  controlled  properly,  it  can cause  various  critical  diseases,  one  of  which  is  diabetes.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  results  of  a comparison of the accuracy values of the Random Forest Algorithm and the Gradient Boosting Classifier Algorithm in the classification of diabetes which will be tested for accuracy, Precision , Recall , and F1 score performance. The method used in  this  study  was  descriptive  and  the  data  source  used  the  Pima  Indians  Diabetes  Dataset  from  Kaggle.  Based  on  data analysis  using  a  ratio  of  80:20,  the Random  Forest Algorithm  has  an  accuracy  of  79%  obtained  from  the  results  of  the confusion matrix . From the confusion matrix results, the results obtained were AUC 0.835, Recall 78%, and Precision 90%. Based on the results of Recall and Precision , an F1 score of 83% was obtained. Whereas the Boosting Classifier Algorithm has an accuracy result obtained from the results of the confusion matrix which is 81%. From the confusion matrix results, the AUC results were 0.877, Recall 83%, and Precision 67%. Based on the results of Recall and Precision , an F1 score of 74% was obtained. In this study, the accuracy evaluation results obtained were through the results of the Confusion matrix and the AUC value. These results indicate that the Gradient Boosting Classifier Algorithm has a more excellent accuracy evaluation result compared to the Random Forest Algorithm.
Keywords: Classification,  Random  Forest,  Gradient  boosting,  Accuracy,  Precision,  Recall  and,  F1-score .

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes adalah penyakit kronis yang ditandai dengan kadar  glukosa  yang  tinggi  atau  di  atas  normal.  Diabetes adalah penyakit metabolik di mana kadar glukosa tinggi. Glukosa  sangat  penting  bagi  kesehatan  manusia  karena merupakan  sumber energi penting bagi sel dan jaringan. Jika  tidak  ditangani  dengan  baik,  dapat  menyebabkan penyakit  serius  seperti  penyakit  jantung,  obesitas, penyakit  ginjal,  stroke,  penyakit  mata,  dan  diabetes (Argina, 2020).
Diabetes  adalah  penyakit  manusia  yang  paling umum. Setiap tahun, jumlah kematian akibat penyakit ini meningkat  secara  signifikan.  Menurut  Organisasi Kesehatan  Dunia  (WHO),  hampir  350  juta  orang menderita  diabetes.  WHO  memprediksi  bahwa  diabetes akan  menjadi  salah  satu  penyebab  utama  kematian  pada tahun  2030  (Hairani  dkk.,  2018).  Berdasarkan  data International  Diabetes  Federation (IDF),  Indonesia berada  dalam  status  waspada  diabetes  dan  Indonesia sendiri  berada  di  urutan  ke-7  dari  10  negara  dengan jumlah penderita diabetes terbanyak di dunia (Kementerian Kesehatan RI., 2020).
Pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  mengenai diabetes  sudah  banyak  dilakukan  penelitian  seperti K- Nearest  Neighbor (KNN)  untuk  klasifikasi  diabetes (Indrayani,  Sugianti  and  Al  Karomi,  2019),  diagnosis diabetes  menggunakan Bayesian  Regularization  Neural Network (Rahman dkk. ,  2017),  klasifikasi  diabetes menggunakan algoritma Backpropagation (Brian, 2017),
perbandingan  algoritma  C4.5,  KNN  dan Naïve  Bayes dalam  klasifikasi  penanggung  jawab BSI Entrepreneur Center (Hasan, Hikmah and Utami, 2018) dan penelitian yang  membandingkan  beberapa  algoritma  penambangan data  menggunakan  data  pasien  diabetes  yang  tersedia dari Kaggle dalam  format  .csv  dan  diterbitkan  oleh Indian Pima . Data berisi 768 data dan 9 kolom.
Untuk  mengidentifikasi  diabetes  dapat  dibuat klasifikasi  diabetes  yang  kemudian  dapat  digunakan untuk  mendukung  penatalaksanaan  diabetes.  Salah  satu kemungkinan  untuk  klasifikasi  adalah  klasifikasi  dalam machine  learning ,  dengan  bantuan machine  learning klasifikasi dapat dilakukan dengan data mining . Pesatnya perkembangan teknologi pengumpulan dan penyimpanan data  di  berbagai  bidang  telah  menyebabkan database yang  terlalu  besar.  Salah  satu  bidang  pengolahan  data adalah data mining (Larose, 2004). Penelitian  tentang data  mining telah  banyak dilakukan seperti pemetaan penyebaran covid-19 dengan menggunakan algoritma K-means clustering (Gayatri and Hendry,  2021),  identifikasi  jenis  ikan  menggunakan model hybird  deep  learning (Azis,  2020)  ,  analisa perbandingan  metode naïve  bayes dan  KNN  terhadap klasifikasi  data  (Indriani,  2020),  peramalan  jumlah produksi  air  dengan  algoritma backpropagation (Yanto, Mulyani  and  Mayola,  2019),  pola  penentuan  status peminjaman  dengan  algoritma perceptron (Arlis dkk. ,
2018) dan masih banyak lagi penelitian yang berkaitan.
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Salah  satu  teknik  dalam data  mining adalah supervised  learning .  Teknik supervised  learning sendiri membutuhkan dataset  training yang  nantinya  dengan menentukan nilai input akan menghasilkan output sesuai target (Sullivan, 2012).
Ada banyak algoritma yang termasuk dalam teknik supervised  learning seperti  Algoritma Random  Forest dan Gradient Boosting Classifier .
Penulis  menyadari  bahwa  sudah  banyak  penelitian yang  menggunakan  Algoritma Random  Forest dan algoritma  lain  seperti  Algoritma Artificial  Neural Network .  Pada  tahun  2020,  Ali  Murtadho,  dan  Dwi Harini Sulistyawati membuat jurnal berjudul “ Machine Learning Untuk Perbandingan Tingkat Akurasi Metode Supervised Learning Prediksi Diabetes”(Murtadho and Sulistyawati,  2020),  dalam  tulisannya  Ali  Murtadho, dan Dwi Harini Sulistyawati menggunakan 5 algoritma yang  berbeda  untuk  menentukan  klasifikasi  dataset Pima  Indians  Diabetes ,  dan  hasilnya  menunjukkan bahwa  Algoritma Gradient  Boosting  Classifier menghasilkan  akurasi  sebesar  81,3%,  Algoritma Decision  Tree menghasilkan  akurasi  sebesar  72%, Algoritma Random  Forest menghasilkan  akurasi sebesar 72%, Algoritma Logistic Regression menghasilkan  akurasi  sebesar  70%,  dan  Algoritma  K- NN  menghasilkan  akurasi  sebesar  64%.  Pada  tahun 2021,  Shamriz  Nahzat,  dan  Mete  Yağanoğlu  membuat jurnal  berjudul  “Prediksi  Diabetes  Menggunakan Algoritma Klasifikasi Pembelajaran Mesin” (NAHZAT and YAĞANOĞLU, 2021), dalam tulisannya  Shamriz Nahzat,  dan  Mete  Yağanoğlu  Menggunakan  5 Algoritma  berbeda  yaitu  KNN, Random  Forest , SVM , Artificial  Neural  Network ,  dan Decision  Tree untuk menentukan klasifikasi dataset Pima Indians Diabetes . Pada  penelitian  ini  Algoritma Random  Forest menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  88,31%  dan Algoritma Artificial  Neural  Network menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  86%.  Dalam  studi  ini,  Shamriz Nahzat  dan  Mete  Yağanoğlu  menambahkan  beberapa fitur  ke  dataset  diabetes Pima  Indians .  Sementara  itu, penulis  hanya  fokus  pada  fitur  original  dari  dataset Pima  Indians  Diabetes tanpa  ada  tambahan  fitur  di dalamnya.
Random  Forest (RF)  banyak  digunakan  pada klasifikasi  dan  regresi,  dari  penelitian  diperoleh  hasil bahwa  model  RF  lebih  akurat  dari  akurasi  biomass gandum  dibandingkan  dengan  algoritma  lain  seperti Support Vector Regression (SVR) dan Artificial Neural Network (ANN)  dan  kekokohan  sama  baiknya  dengan SVR  ,  namun  lebih  baik  dari  ANN.  Klasifikasi  RF digunakan  pada  penyakit  getah  bening,  dengan memadukan fitur seleksi algoritma genetik, didapatkan akurasi  sebesar  92,2  %  (Wang et  al. ,  2016),  (Azar et al. ,  2014).  Penggunaan  RF  dalam  mengidentifikasi  23 panjang  gelombang  yang  berkaitan  dengan  struktur tumbuhan dan konten air (Vitrack-Tamam et al. , 2020). RF  juga  digunakan  untuk  memprediksi  mutasi  kanker dari  dataset genomic (Agajanian,  Oluyemi  and
Verkhivker,  2019).  Akurasi  RF  sangat  akurat  sebesar 96,57%  dan  AUC  besar  dari  98%  saat  mengenali  host tropis  dari  protein  influenza  individu  (Eng,  Tong  and Tan, 2014).
Gradient  Boosting  Machine (GBM)  memiliki beberapa  keunggulan  dari  metode machine  learning lain. Penelitian didapatkan bahwa GBM meningkatkan akurasi  prediksi  R  kuadrat  dan  RMSE  lebih  dari  80 persen  dibandingkan  dengan  model  terbaik  industri yakni  algoritma Random  Forest dan  regresi  linier (Natekin and Knoll, 2013). GBM juga digunakan pada prediksi  waktu  pergi  dan  kedatangan,  dimana  GBM memiliki kelebihan untuk prediksi waktu keberangkatan  yang  bebas  memilih  (Zhang  and Haghani,  2015).  Beberapa  keluarga  dari  algoritma gradient boosting diuji pada kecepatan dan akurasi. Uji dilakukan  pada CatBoost , eXtreme  Gradient  Boosting (XGBoost), Random Forests , LightGBM , dan gradient boosting .  Hasil  komparasi,  diindikasikan  bahwa CatBoost merupakan  hasil  terbaik  untuk  akurasi  dan AUC,  walaupun  perbedaannya  kecil.  Light Gradient Boosting  Machine (LightGBM)  tercepat  dari  semua metode. XGBoost menempati  posisi  kedua  untuk akurasi  dan  kecepatan training (Bentéjac,  Csörgő  and Martínez-Muñoz,  2019). Light GBM  mempercepat waktu proses 20 kali lipat dari fase pelatihan Gradient Boosting  Decision  Tree (GBDT)  konvensional  dengan akurasi yang sama (Ke et al. , 2017).
Berdasarkan penelitian sebelumnya terdapat berbagai  nilai  akurasi  dari  algoritma  yang  diuji  oleh penulis,  pada  penelitian  ini  penulis  akan  melakukan perbandingan algoritma yang berfokus pada penggunaan  algoritma Random  Forest dan Gradient Boosting  Classifier dengan  melakukan  inputan  mean dan  median.  Algoritma  yang  digunakan  penulis termasuk  dalam  teknik supervised  learning ,  dengan tujuan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dalam memprediksi masalah diabetes.

## 2. RUANG LINGKUP
Rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah melakukan preprocessing data  untuk  penderita  diabetes, menerapkan  algoritma Random  Forest dan Gradient Boosting  Classifier pada  penyakit  diabetes  dan  menguji sistem klasifikasi penyakit diabetes.
Dalam penelitian ini, ada beberapa batasan masalah yang  diangkat  sebagai  parameter,  antara  lain  sebagai berikut:  data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini diperoleh dari data penderita diabetes yang dapat diakses melalui Kaggle.com .  Semua  data  berjumlah  768  dan terdiri  atas  9  kolom.  Parameter  yang  digunakan  terdiri atas  9  variabel,  diantaranya  8  variabel  bebas  (X)  yaitu Pregnancies , Glucose , Blood  Pressure , Skin Thickness , Insulin , BMI , Diabetes  Pedigree  Function , Age dan  1 variabel  bebas  (Y)  yaitu Outcome .  Yang  terakhir  adalah perbandingan  nilai  akurasi  antara  Algoritma Random Forest dan Gradient Boosting Classifier .

## 3. BAHAN DAN METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah deskriptif  dan  diolah  menggunakan  aplikasi  Python. Dataset diambil dari data pasien diabetes yang tersedia di Kaggle dalam  format  .csv  yang  diterbitkan  oleh  Pima Indians sebanyak 768 data dan 9 field/kolom.
Adapun algoritma yang digunakan algoritma Random Forest dan Gradient Boosting Classifier pada RapidMiner , dan melakukan pengujian akurasi, Precision ,  dan Recall dengan  melihat  hasil  klasifikasi menggunakan Confusion matrix .

## 4. PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  mencari  dataset secara online melalui  website Kaggle.com . Dataset  yang di  gunakan  adalah  dataset Pima  Indians  diabetes memiliki  total  768 row  data dan  9 attribut , attribut tersebut  diantaranya  adalah Pregnancies , Glucose , Blood Pressure , SkinThickness , Insulin , BMI , Diabetes Pedigree  Function , Age , Outcome ,  isi  atribut  tersebut dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Pima Indians Diabetes Dataset
N o
Pr eg na nc ies Gl uc ose Blo od Pres sure Ski n Th ick nes s I n s ul in B MI Diabet es Pedigr ee Functi ons Age Out com e 0 6 14 8 72 35 0 33, 6 0,63 50 1 1 1 85 66 29 0 26, 6 0,35 31 0 2 8 18 3 64 0 0 23, 3 0,63 32 1 3 1 89 66 23 9 4 28, 1 0,62 21 0 4 0 13 7 40 35 1 6 8
43, 1 2,29 33 1
5 5 11 6 74 0 0 25, 6 0,2
30 0 6 3 78 50 32 8 8 31 0,25 26 1 7 10 11 5 0 0 0 35, 3 0,13 29 0 8 2 19 7 70 45 5 4 3 30, 5 0,16 53 1
9 8 12
5 96 0 0 0 0,23 54 1
Dari  tabel  1  dapat  diketahui  bahwa ,  Dataset  Pima Indians  Diabetes memiliki  9  Variabel  yang  terdiri  8 variabel  independent  dan  1  variabel  dependent.  Tabel  2 dan  tabel  3  adalah  daftar  dari  masing-masing  Variabel Independen (X) dan Variabel Dependen (Y)
Tabel 2. Variabel Independent (X) Kolom Dataset Tipe Data Deskripsi Pregnancies Int64 Variabel ini menunjukkan tentang seberapa banyak Wanita tersebut  hamil  semasa hidup Glucose Int64 Variabel ini menunjukkan tentang konsentrasi glukosa plasma  pada  2  jam dalam tes toleransi glukosa Blood Pressure Int64 Variabel ini menunjukkan tentang tekanan darah yang dimiliki oleh seseorang Skin Thickness Int64 Variabel ini menunjukkan tentang perkiraan  lemak  tubuh yang  dimiliki  seseorang yang diukur pada lengan  kanan  setengah antara  proses  olecranon dari  siku  dan  proses akromial skapula Insulin Int64 Variabel ini menunjukkan tentang tingkat Insulin seseorang BMI Float64 Variabel ini menunjukkan tentang indeks masa tubuh seseorang Diabetes Pedigree Function Float64 Variabel ini menunjukkan tentang indikator Riwayat diabetes di dalam keluarga Age Int64 Variabel ini menunjukkan tentang umur seseorang

## Tabel 3. Variabel Dependent (Y)
Kolom Dataset Tipe Data Deskripsi Outcome Int64 Variabel ini menunjukkan hasil apakah seseorang mengidap diabetes (ditulis dengan angka 1) atau  tidak  mengidap diabetes  (ditulis  dengan angka 0)
Penulis  selanjutnya  melakukan  tahapan preprocessing data agar data dapat digunakan secara tepat dalam proses klasifikasi.  Di  tahap  ini  ditemukan  bahwa  35%  dari responden  mempunyai  gejala  diabetes  seperti  yang ditampilkan di gambar 1.
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article

## Gambar 1. Deskripsi Pie chart: 35% dari responden mempunyai diabetes
Tahapan  yang  dilakukan  dimulai  dari  data cleansing dengan  untuk  memeriksa  apakah  ada  data null ( missing value ) dari data yang digunakan. Setelah di temukannya nilai null ( missing  value )  langkah  selanjutnya  mencari nilai median dari setiap kolom untuk diisi ke dalam data yang bernilai null . Selanjutnya memisahkan data variabel X  dan  Y  serta  melakukan splitting  data .  Dan  tahap terakhir  yang  dilakukan  adalah Feature  Scaling untuk menyetarakan  skala  dari  nilai  data  yang  digunakan. Setelah  data  dilakukan preprocessing dataset  bisa  di implementasi-kan dengan Algoritma Random Forest dan Algoritma Gradient Boosting Classifier .
1. Random  Forest adalah  metode  klasifikasi  yang melibatkan  kumpulan  pohon  keputusan  yang nantinya akan dijadikan vote untuk mendapatkan  sebuah  output  (Alita  and  Isnain, 2020). Random  Forest adalah  sebuah  classifier model  yang  berbentuk  seperti  pohon  keputusan untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  lebih baik (Kumari, Kumar and Mittal, 2021).
2. Gradient  Boosting  Classifier adalah  teknik supervised  learning berbasis  decision  tree. Algoritma  dimulai  dari  menghasilkan  pohon klasifikasi  awal  dan  terus  menyesuaikan  pohon baru  melalui  minimalisasi  fungsi  kerugian (Natekin  and  Knoll,  2013). Gradient  Boosting
Classifier
memerlukan
konfigurasi hyperparameter  pada  tahap  awal,  kombinasi hyperparameter  yang  optimal  mempengaruhi hasil  prediksi  gradient  boosting. Hyperop t adalah  library Python yang  menunjang  tuning hyperparameter dengan konsep optimasi Bayesian.
Pada  Algoritma Random  Forest dan Gradient  Boosting Classifier , penulis akan membagi data training dan data testing dari  keseluruhan  data  yang  memiliki  total  768 data.  Data  tersebut  akan  di  uji  menggunakan perbandingan rasio 80:20. Dengan dilakukannya
pengetesan  pada  kedua  Algoritma,  diperoleh  hasil  yiatu akurasi  Algoritma Random  Forest dan  Algoritma Gradient  Boosting  Classifier dengan  rasio  80:20 menghasilkan  akurasi  yang  hampir  sama  bahkan  hanya sedikit  perbedaan  yaitu  80%  untuk  akurasi  Algoritma Random  Forest dan  79%  untuk  Algoritma  Gradient Boosting.
Tahap  selanjutnya  adalah  mengukur  ulang  akurasi dengan  menggunakan  data  features  dengan  Target ( Outcome )  .  Dengan  dilakukan  nya  inputan  berdasarkan nilai  korelasi  yang  lebih  tinggi,  diperoleh  hasil  akurasi dengan  rasio  80:20  untuk  Algoritma Random  Forest sebesar 78% dan Algoritma Gradient Boosting Classifier menghasilkan  akurasi  sebesar  81%.  Tahap  selanjutnya adalah  melakukan  evaluasi  prediksi  menggunakan Confusion matrix . Confusion matrix adalah suatu metode yang  sering  sekali  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  akurasi  pada  data mining (Rahman dkk. , 2017).  Hasil  evaluasi  setelah  di  terapkan  ke  dalam Confusion matrix bisa di lihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Hasil nilai akurasi menggunakan data Confusion matrix
Setelah didapatkannya hasil perhitungan pada Confusion matrix tahapan selanjutnya adalah  membuat ROC Curve berdasarkan antara nilai false positif dengan true positif. ROC  adalah  grafik  yang  menjadikan  hasil  dari false positif sebagai garis horizontal dan hasil dari true positif untuk  mengukur  perbedaan  performansi  metode  yang digunakan,  dan  ROC  biasanya  digunakan  untuk mengekspresikan Confusion  matrix (Santosa  and Yuliantara, 2017). Pada ROC Curve dapat menghasil kan nilai  untuk  melihat  kinerja  model  menggunakan Area Under  The  Curve (AUC)  (Memprediksi  and  Diabetes, 2017). Untuk hasil grafik dari ROC dan hasil skor AUC dalam  Algoritma Random  Forest dan  Algoritma Gradient  Boosting  Classifier dapat  dilihat  pada  gambar 3.
Gambar 3. Kurva ROC untuk penyakit Diabetes
Pada  gambar  3  menunjukkan  Kurva  ROC  yang dihasilkan  dari  Algoritma Random  Forest menghasilkan nilai  AUC  sebesar  0.83,  sedangkan  Kurva  ROC  yang dihasilkan dari Algoritma
Gradient Boosting menghasilkan nilai AUC sebesar 0.87. Berdasarkan tabel klasifikasi  performa  nilai  yang  dihasilkan  adalah  baik karena  berada  di  atas  80%  (Suwarno  &  AA  Abdillah, 2017).  Setelah  di  dapatkan  hasil  dari Confusion  matrix , tahap  selanjutnya  penulis  akan  melakukan  perhitungan terhadap  nilai Recall , Precision ,  dan F1-score . Recall memiliki  fungsi  untuk  mengevaluasi  seberapa  besar cakupan  dari  sebuah  model  dalam  melakukan  prediksi suatu  kelas  tertentu  (Hanifa,  Adiwijaya  and  Al-Faraby, 2017).  Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai Precision , Precision dihitung  untuk  melakukan  evaluasi seberapa baik ketepatan  model dapat memprediksi suatu kelas (Hanifa, Adiwijaya and Al-Faraby, 2017). Langkah terakhir  yang  akan  penulis  lakukan  adalah  melakukan perbandingan hasil dari kedua Algoritma Random Forest dan  Algoritma Gradient  Boosting  Classifier .  Untuk melihat  hasil dari kedua  Algoritma dapat di dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Precision, Recall and F1-score Precision Recall F1-score Support 0 0.90 0.78 0.83 100 1 0.67 0.83 0.74 54 Accuracy 0.80 154 Macro avg 0.78 0.81 0.79 154 Weighted avg 0.82 0.80 0.80 154
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  dengan membandingkan  akurasi  dan  ROC, Gradient  Boosting Classifier merupakan  model  terbaik  untuk  memprediksi seseorang terkena diabetes. Setelah mengubah parameter referensi yang berkorelasi kuat dengan penyakit diabetes, akurasi  prediksi  model  yang  digunakan  menjadi  naik. Akurasi  prediksi  model Gradient  Boosting  Classifier mencapai 0.81%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  menggunakan rasio  80:20,  Algoritma Random  Forest memiliki  hasil akurasi  sebesar  79%.  Sementara  dengan  menggunakan Algoritma Gradient  Boosting  Classifier ,  hasil  akurasi yang  didapat  sebesar  81%.  Dari  hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  Algoritma Gradient  Boosting Classifier memiliki  hasil  evaluasi  akurasi  yang  lebih besar  dibandingkan  dengan  Algoritma Random  Forest . Dengan  membandingkan akurasi dan ROC,  disimpulkan bahwa algoritma Gradient Boosting Classifier merupakan  model  terbaik  untuk  memprediksi  seseorang terkena diabetes.

## 6. SARAN
Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menganalisis secara mendalam parameter yang dihasilkan menggunakan  kedua  algoritma  ( Random  Forest dan Gradient
Boosting Classifier ) tersebut mengapa memberikan nilai baik atau buruk serta  membandingkan algoritma  klasifikasi  lainnya  dalam  penyakit  diabetes maupun  penyakit  lainnya  yang  sedang  ramai  menjadi perbincangan.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Agajanian, S., Oluyemi, O. and Verkhivker, G.M. (2019) „Integration of Random  Forest classifiers  and  deep convolutional neural networks for classification and biomolecular modeling of cancer driver mutations‟, Frontiers  in  Molecular  Biosciences ,  6(JUN). Available
at:
https://doi.org/10.3389/fmolb.2019.00044.
Alita,  D.  and  Isnain,  A.R.  (2020)  „Pendeteksian
Sarkasme pada Proses Analisis Sentimen
Menggunakan Random  Forest Classifier‟, Jurnal Komputasi ,  8(2),  pp.  50–58.  Available  at: https://doi.org/10.23960/komputasi.v8i2.2615.
Argina,  A.M.  (2020)  „Penerapan  Metode  Klasifikasi  K- Nearest  Neigbor  pada  Dataset  Penderita  Penyakit Diabetes‟, Indonesian Journal of Data and Science ,
1(2), pp. 29–33. Available at:
https://doi.org/10.33096/ijodas.v1i2.11.
Arlis,  S. et  al. (2018)  „Pola  Penentuan  Status Peminjaman Dengan‟, pp. 619–623.
Azar, A.T. et al. (2014) „A Random Forest classifier for lymph diseases‟, Computer Methods and Programs in  Biomedicine ,  113(2), pp. 465–473.  Available  at: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2013.11.004.
Azis,  A.  (2020)  „Identifikasi  Jenis  Ikan  Menggunakan Model  Hybrid  Deep  Learning  Dan  Algoritma Klasifikasi‟, Sebatik , 24(2), pp. 201–206. Available at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v24i2.1057. Bentéjac, C., Csörgő, A. and Martínez-Muñoz, G. (2019) „A  Comparative  Analysis  of  XGBoost‟,  pp.  1–20. Available  at:  https://doi.org/10.1007/s10462-020- 09896-5.
Brian,  T.  (2017)  „Analisis  Learning  Rates  Pada Algoritma  Backpropagation  Untuk  Klasifikasi Penyakit  Diabetes‟, Edutic  -  Scientific  Journal  of Informatics  Education ,  3(1),  pp.  21–27.  Available at: https://doi.org/10.21107/edutic.v3i1.2557.
Eng, C.L., Tong, J.C. and Tan, T.W. (2014) „Predicting host  tropism  of  influenza  A  virus  proteins  using Random Forest ‟, BMC Medical Genomics , 7(3), pp. 1–11.  Available  at:  https://doi.org/10.1186/1755- 8794-7-S3-S1.
Gayatri,  L.  and  Hendry,  H.  (2021)  „PemetaaPenyebaran Covid-19  Pada  Tingkat  Kabupaten/Kota  Di  Pulau Jawa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering‟, Sebatik , 25(2), pp. 493–499. Available at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v25i2.1307.
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Hanifa,  T.T.,  Adiwijaya  and  Al-Faraby,  S.  (2017) „Analisis  Churn  Prediction  pada  Data  Pelanggan PT.  Telekomunikasi  dengan  Logistic  Regression dan Underbagging‟, e-Proceeding  of  Engineering , 4(2), pp. 3210–3225.
Hasan,  F.N.,  Hikmah,  N.  and  Utami,  D.Y.  (2018) „Perbandingan  Algoritma  C4.5,  KNN,  dan  Naive
Bayes untuk Penentuan Model Klasifikasi Penanggung  jawab  BSI  Entrepreneur  Center‟,
Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 14(2), p. 169. Available at: https://doi.org/10.33480/pilar.v14i2.908.
Indrayani,  Sugianti,  D.  and  Al  Karomi,  M.A.  (2019)
„Optimasi  Parameter  K  pada  Algoritma  K-Nearest Neighbour  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes Mellitus‟, Prosiding  SNATIF  ke-6  Tahun  2019 ,
(2007), pp. 96–101.
Indriani, A. (2020) „Analisa Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier Dan K-Nearest Neighbor Terhadap Klasifikasi Data‟, Sebatik , 24(1), pp. 1–7. Available at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v24i1.909. Ke,  G. et  al. (2017)  „LightGBM:  A  highly  efficient gradient  boosting  decision  tree‟, Advances  in Neural  Information  Processing  Systems ,  2017- December(Nips), pp. 3147–3155.
Kementerian  Kesehatan  RI.  (2020)  „Infodatin  tetap produktif, cegah, dan atasi Diabetes Melitus 2020‟, Pusat  Data  dan  Informasi  Kementerian  Kesehatan RI , pp. 1–10.
Kumari,  S.,  Kumar,  D.  and  Mittal,  M.  (2021)  „An ensemble approach for classification and prediction of  diabetes  mellitus  using  soft  voting  classifier‟, International  Journal  of  Cognitive  Computing  in Engineering ,  2(January),  pp.  40–46.  Available  at: https://doi.org/10.1016/j.ijcce.2021.01.001.
Larose,  D.T.  (2004)  „Discovering  Knowledge  in  Data‟,
Discovering Knowledge in Data [Preprint]. Available at: https://doi.org/10.1002/0471687545.
Memprediksi,  U.  and  Diabetes,  P.  (2017)  „Penerapan
Algoritma Bayesian Regularization
Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Penyakit Diabetes‟, Jurnal MIPA , 39(2), pp. 150–158.
Murtadho,  A.  and  Sulistyawati,  D.H.  (2020)  „Machine Learning  Untuk  Perbandingan  Tingkat  Akurasi Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Supervised Learning‟, Repository  Untag  Surabaya [Preprint], (Ml).
NAHZAT,  S.  and  YAĞANOĞLU,  M.  (2021)  „Makine
Öğrenimi Sınıflandırma Algoritmalarını Kullanarak Diyabet  Tahmini‟, European  Journal  of  Science and  Technology ,  (24),  pp.  53–59.  Available  at: https://doi.org/10.31590/ejosat.899716.
Natekin,  A.  and  Knoll,  A.  (2013)  „Gradient  boosting machines,  a  tutorial‟, Frontiers  in  Neurorobotics , 7(DEC). Available at: https://doi.org/10.3389/fnbot.2013.00021. Rahman, M.F. et al. (2017) „Klasifikasi Untuk Diagnosa Diabetes Menggunakan Metode
Bayesian
Regularization  Neural  Network  (RBNN)‟, Jurnal
Informatika , 11(1), p. 36. Available at:
https://doi.org/10.26555/jifo.v11i1.a5452.
Santosa,  S.  and  Yuliantara,  R.  (2017)  „Model  Prediksi
Pola Loyalitas Pelanggan Telekomunikasi Menggunakan  Naive  Bayes  Dengan  Optimasi Particle  Swarm  Optimization‟, Jurnal  Teknologi Informasi ,  13(2),  pp.  154–169.  Available  at: http://research.
Sullivan,  R.  (2012)  „Introduction  to  data mining for  the life  sciences‟, Introduction  to  Data  Mining  for  the Life Sciences , 9781597452, pp. 1–635. Available at: https://doi.org/10.1007/978-1-59745-290-8.
Vitrack-Tamam,  S. et  al. (2020)  „ Random  Forest algorithm  improves  detection  of  physiological activity  embedded  within  reflectance  spectra  using stomatal  conductance  as  a  test  case‟, Remote Sensing , 12(14). Available
at:
https://doi.org/10.3390/rs12142213.
Wang,  L. et  al. (2016)  „Estimation  of  biomass  in  wheat using Random  Forest regression  algorithm  and remote sensing data‟, Crop Journal , 4(3), pp. 212– 219. Available
at:
https://doi.org/10.1016/j.cj.2016.01.008.
Yanto,  M.,  Mulyani,  S.R.  and  Mayola,  L.  (2019) „Peramalan Jumlah Produksi Air Dengan Algoritma Backpropagation‟, Sebatik ,  23(1),  pp.  172–177. Available at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v23i1.465.
Zhang,  Y.  and  Haghani,  A.  (2015)  „A  gradient  boosting method  to  improve  travel  time  prediction‟, Transportation  Research  Part  C:  Emerging Technologies ,  58,  pp.  308–324.  Available  at: https://doi.org/10.1016/j.trc.2015.02.019.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Apresiasi dan terima kasih kepada LPPM Institut Teknologi Del yang telah mendukung dan menyediakan dana sehingga penelitian ini dapat diselesaikan.