## Peningkatan Deep Neural Network pada Kasus Prediksi Diabetes Menggunakan PSO
Improvement of Deep Neural Network in Diabetes Prediction Cases Using PSO
Rusmal Firmansyah 1 , Guruh Fajar Shidik 2 1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro E-mail: 1 p31202202525@mhs.dinus.ac.id, 2 guruh.shidik@dsn.dinus.ac.id

## Abstrak
Diabetes  adalah  ancaman  utama  bagi  kesehatan  penduduk  dunia  yang  saat  ini  merupakan penyebab  utama  kematian  pada  penduduk  dunia  yang  berusia  kurang  dari  60  tahun.  Dengan menggunakan Machine  Learning diharapkan  mampu  memprediksi  diabetes.  Dengan menggunakan  dataset Pima  Indians  Diabetes (PIMA  Dataset).  Pada  penelitian  ini  dilakukan pengujian  dengan  menggunakan  2  Algoritma  dan  1  Algoritma  yang  dioptimasi.  Pengujian Pertama Menggunakan Support Vector Machine (SVM), Pengujian Kedua menggunakan Deep Neural Network (DNN)  dan Pengujian Ketiga menggunakan DNN yang dikombinakan dengan Particle  Swarm  Optimize (PSO).  Pemilihan  data  yang  digunakan  sebagai training dilakukan dengan menggunakan Non-Random Sampling . Dalam Penelitian ini pengujian pertama dengan menggunakan SVM dengan melakukan pengujian tanpa menggunakan kernel dan menggunakan kernel Linear, Sigmoid, Polynomial dan Radial Basis Function (RBF) . Untuk Pengujian Kedua dilakukan  dengan  menggunakan  DNN  tanpa  menggunakan  Optimaliasi  atau  DNN  original dengan dilakukan penggujian dengan jumlah hidden layer 2 dan jumlah neuron 8 sampai 10 pada setiap hidden layer . Pengujian Ketiga dilakukan dengan menggunakan DNN yang dioptimalisasi dengan menggunakan PSO. Pada Pengujian Ketiga dilakukan penggujian dengan jumlah hidden layer 2  dan  jumlah neuron 8  sampai  10  pada  setiap hidden  layer .  Hasil  yang  diperoleh menunjukkan bahwa DNN yang dioptimasi dengan PSO mampu memberikan akurasi tertinggi dengan jumlah hidden layer 1 sebanyak 9 node dan jumlah hidden layer 2 sebanyak 8 node dengan jumlah iterasi pada PSO sebanyak 166 iterasi.
Kata kunci: Diabetes, DNN, PSO, SVM

## Abstract
Diabetes is a major threat to the health of the world population and currently the leading cause of death among individuals under 60 years old. By using Machine Learning, it is hoped to be able to  predict  diabetes  using  the  Pima  Indians  Diabetes  dataset  (PIMA  Dataset).  This  study conducted testing using 2 algorithms and 1 optimized algorithm. The first testing used Support Vector  Machine  (SVM),  the  second  testing  used  Deep  Neural  Network  (DNN),  and  the  third testing used DNN combined with Particle Swarm Optimization (PSO). The selection of data used for training was done using Non-Random Sampling. In this study, the first testing was performed using  SVM  by  conducting  testing  without  using  a  kernel  and  using  Linear  Kernel,  Sigmoid Kernels, Polynomial Kernels, and Radial Basis Function (RBF) Kernels. The second testing was performed  using  DNN  without  optimization  or  original  DNN,  with  testing  conducted  with  2 hidden layers and 8 to 10 neurons in each hidden layer. The third testing was performed using DNN optimized with PSO. In the third testing, testing was conducted with 2 hidden layers and 8 to 10 neurons in each hidden layer. The results obtained showed that the DNN optimized with PSO was able to provide the highest accuracy with 9 nodes in the first hidden layer and 8 nodes in the second hidden layer, with a total of 166 iterations in the PSO.
Keywords: Diabetes, DNN, PSO, SVM

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  diabetes  adalah  ancaman  utama  bagi  kesehatan  penduduk  dunia.  Setiap  tujuh detik,  diabetes  menjadi  penyebab    kematian  seseorang  yang  berusia  kurang  dari  60  tahun[1]. Dilansir  dalam  situs  resmi  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO),  Diabetes  merupakan  kondisi yang terjadi akibat pankreas tidak mampu menghasilkan insulin sesuai dengan kebutuhan yang dibutuhkan oleh tubuh manusia. Dengan kondisi  seperti ini maka Diabetes digolongkan dalam penyakit yang kronis. Pada tahun 2014 terdapat 8,5% penduduk dalam kategori dewasa (usia 18 tahun ke atas) menderita diabetes. Pada tahun 2019, diabetes menjadi penyebab kematian utama pada 1,5 juta penduduk didunia dan 48% dari seluruh kematian yang disebabkan oleh diabetes terjadi  pada  usia  kurang  dari  70  tahun.  Sebanyak  460.000  kematian  dari    penyakit  ginjal disebabkan  oleh  diabetes,  dan  peningkatan  kadar  glukosa  darah  menyebabkan  sekitar  20% kematian  pada  penyakit kardiovaskular.  Antara tahun  2000  sampai  2019,  ada  peningkatan  3% standar  angka  kematian  usia  akibat  diabetes.  Di  negara  berpenghasilan  menengah  ke  bawah, angka kematian akibat diabetes meningkat 13%[2].
Disisi  lain  teknologi  saat  ini  berkembang  sangat  pesat,  khususnya Machine  Learning . Machine Learning banyak digunakan dalam berbagai macam permasalahan, seperti kesehatan, pendidikan,  perbankan  dan  lain-lain[3].  Dalam Machine  Learning dikenal  beberapa  jenis pemodelan, seperti Klasifikasi, Klustering, Asosiasi. Dengan banyaknya kasus diabetes tersebut dan  didukung  dengan  kemajuan teknologi,  diharapkan  dapat  membantu  memprediksi  penyakit diabetes  tersebut.  Dalam  kasus  ini,  digunakan  pemodelan  Klasifikasi  data.  Klasifikasi  Yang digunakan dengan berdasarkan Algoritma Support Vector Machine dan Deep Neural Network . Pada penelitian yang dilakukan oleh Febrian dan kawan-kawan pada tahun 2023 dengan dataset Pima Indians Diabetes Database menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour (KNN) dan Naïve Baiyes memperoleh Akurasi Rata-rata 73,33% untuk KNN dan 76,07% dengan Naïve Baiyes [4].
Pada  Tahun  2020,  Tigga  beserta  kawan-kawannya,  dengan  membanding  Dataset Diabetes  Mereka  Sendiri  dan Dataset  Pima  Indians  Diabetes ,  diperoleh  Hasil  Akurasi  untuk PIMA  dataset Logistic  Regression (74,4%),  KNN  (70,8%), Support  Vector  Machine (SVM) (74,4%), Naive Baiyes (68,9%), Decision Tree (69,7%) dan Random Forest (75%). Sedangkan pada  Dataset  mereka  sendiri  memiliki  952  data  dengan  pengidap  diabetes  sebanyak  267  dan normal 685 dengan 17 feature yaitu Age, Gender, Family history with diabetes, Diagnosed with high blood pressure, Walk/run/physically active, BMI, Smoking, Alcohol consumption, Hours of sleep, Hours of sound sleep, Regular intake of medicine?, Junk food Consumption, Stress, Blood pressure level, Number of Pregnancies, Gestation diabetes, dan Frequency of Urination . Hasil untuk  Dataset  mereka  sendiri Logistic  Regression (85,7%), K-Nearest  Neighbour (77,3%), Support  Vector  Machine (SVM)  (86,5%), Naive  Bayes (80,6%), Decision  Tree (84%)  dan Random Forest (94,1%)[5].
Azrar  pada  tahun  2018,  dengan  Dataset  PIMA  menggunakan  3  Algoritma,  KNN (65.19%), Naïve Baiyes (71,74%) dan Decision Tree (75,65)[6].
Sisodia dengan mengganakan Dataset PIMA, melakukan perbandingan 3 Algoritma yaitu Naïve  Bayes ,  SVM  dan Decision  Tree .  Perbandingan  3  Algoritma  tersebut  menghasilkan Accuracy Berturut-turut, Naïve Bayes (76,3%), SVM (51,3%) dan Decision Tree (73,82%)[7]. Chang pada tahun 2022 dengan menggunakan dataset subset of Behavioral Risk Factor Surveillance System , menguji 5 Algoritma dengan hasil akurasi Decision Tree 81,02%, Random Forest 82,26%, KNN 80,55%, Logistic Regression 72,64% dan Naïve Bayes 70,56%[8]. Dengan menggunakan hasil Elektrokardiogram (EKG) dari masing-masing 20 orang dari kelompok diabetes dan normal, swapna memperoleh hasil akurasi 95,7% dengan menggunakan Convolution Neural Network , LSTM with SVM (CNN5-LSTM with SVM)[9].

## Tabel 1 Perbandingan Algoritma
Ref Dataset Algoritma Algoritma Unggul Akurasi [4] Pima Indians Diabetes Database KNN, Naïve Bayes Naïve Bayes 76,07%
[5] Pima Indians Diabetes Database
Logistic Regression,
KNN, SVM, Naive Bayes, Decision Tree,
Random Forest Random Forest 75%
[5] Private dataset Logistic Regression K-NN, SVM,
Naive Bayes,
Decision Tree,
Random Forest Random Forest 94,1%
[6] Pima Indians Diabetes Database
KNN, Naïve Baiyes. Decision Tree Decision Tree 75,65%
[7] Pima Indians Diabetes
Database Naïve Bayes, SVM, Decision Tree Naïve Bayes 76,3%
[8] Subset of Behavioral Risk Factor Surveillance System Decision Tree, Random Forest, KNN, Logistic Regression, Naïve Bayes Random Forest 82,26%
[9] Elektrokardiogram (EKG) CNN5-LSTM with SVM CNN5-LSTM with SVM 95,7%
Pada  penelitian  sebelumnya,  masih  didominasi  pada  penggunakan traditional  machine learning seperti KNN, Naïve Baiyes, SVM dan semacamnya. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan penggunakan deep learning atau DNN yang akan dioptimalkan dengan algoritma PSO. Pemilihan peningkatan DNN dengan PSO didasari dengan penggabungan kedua algoritma PSO dan DNN pada kasus Digital Modulation Recognition[10].
DNN  adalah  salah  satu  algoritma  yang  sangat  dipengaruhi  penentuan  bobot.  Dalam penelitian  ini,  PSO  akan  melakukan  pencarian  bobot terbaik  yang  akan  digunakan  oleh  DNN. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan yang kontribusi signifikan dengan mengintegrasikan Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  dalam  Deep  Neural  Network (DNN)  untuk meningkatkan prediksi diabetes, dan memungkinkan pengembangan model prediksi yang lebih akurat. Tujuan penelitian  adalah  melakukan  optimasi  pada  algorima  DNN  dengan  menggunakan  algoritma optimasi PSO pada studi kasus prediksi diabetes.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Dataset
Dalam Penelitian ini digunakan Dataset dari Pima Indians Diabetes Database (PIMA). Dataset ini merupakan hasil tes diabetes pada beberapa wanita yang memiliki usia minimal 21 tahun dan tinggal di Phoenix, Arizona, AS[6]. Jumlah Dataset 768 dengan 8 fitur. Fitur dalam dataset  ini  antara  lain Pregnancies,  Glucose,  Blood  Pressure,  Skin  Thickness,  Insulin,  BMI, Diabetes Pedigree Function dan Age . Dataset ini diklasifikasikan menjadi  2 kelas (Outcome), nilai 1 sebagai penderita diabetes dan nilai 0 sebagai bukan penderita.

## 2.2 Normalisasi Data
Data dinormalisasi dengan menggunakan z-score normalisasi. Formula z-score sebagai berikut:
𝑦 = (𝑥 −  𝜇) 𝜎 (1)
𝜎 =   √ (𝑥 𝑖 −  𝜇) 2 𝑛 (2)
Dengan y mewakili nilai normalisasi, x mewakili nilai fitur, µ mewakili nilai rata-rata, σ mewakili simpangan baku, dan n mewakili jumlah data.
Karena kita berhadapan dengan 2 kelas, nilai hasil dibagi menjadi 2 kolom, 1 - 0 untuk menunjukkan adanya kondisi dan 0 - 1 untuk menunjukkan kondisi normal

## 2.3 Seleksi Data
Karna kondisi Data yang mengalami Imbalanced Data . Dataset yang tidak seimbang jika digunakan  pada  kecerdasan  buatan, machine  learning ,  dan  data  mining  maka  sering  kali memberikan hasil yang keliru. Hal tersebut dikarenakan algoritma machine learning dirancang untuk berkerja secara optimal dengan data yang seimbang[11]. Pemilihan Data didasarkan pada metode Non-Random Sampling . Non-Random sampling adalah metode pengambilan data yang berdasar pada pemilihan suatu karakteristik atau ciri-ciri untuk mendapatkan sampel relevan agar tujuan dari sebuah penelitian dapat tercapai.
Untuk memilih data, digunakan konsep K-Fold Cross Validation untuk memilih area data mana saja yang memiliki imbalanced data terkecil. K-Fold Cross Validation , melakukan sampel awal dengan membagi dataset menjadi K subsampel. Satu subsampel dipertahankan sebagai data test dan sampel K-1 lainnya digunakan untuk data latih. Cross Validation diulang K kali, dengan setiap subsampel diverifikasi satu kali. Hasilnya kemudian dirata-ratakan K kali atau kombinasi lain  digunakan  untuk  mendapatkan  estimasi  tunggal.  Keuntungan  dari  metode  ini  adalah subsampel yang dihasilkan secara acak berulang kali digunakan untuk pelatihan dan verifikasi, dan hasilnya diverifikasi sekali setiap kali. Validasi silang 10 kali lipat adalah metode yang paling umum  digunakan[12].  Pada  Penelitian  ini  akan  dilakukan  pengujian  dengan  pembagian  90:10 untuk data training dan testing serta melakukan pengujian untuk pembagian data 80:20 untuk data training dan testing.
Gambar 1 K-Fold Cross Validation Konsep
Gambar 2 Pemilihan Data 90:10

## Gambar 3 Pemilihan Data 80:20
Untuk data 90:10, Data terpilih pada 7 Fold, menunjukkan perbedaan data antara 2 kelas lebih  baik.  Sehingga  dipilih  untuk  data  Training  Berada  Pada  Index  0  –  461  dan  539  –  767, sedangkan untuk data Uji berada pada index 462 – 538. Sedangkan untuk data 80:20, data terpilih pada 4 Fold. Pada index 0 – 461 dan 616 – 767 akan digunakan sebagai data training sedangkan index 462 – 615 akan digunakan sebagai data uji.

## 2.4 Support Vector Machine
Pada Pengujian Pertama digunakan Support Vector Machine (SVM). SVM  merupakan Algoritma Machine  Learning berbasis kernel yang  paling  banyak  digunakan  khususnya  dalam klasifikasi. SVM, pada dasarnya merupakan pengklasifikasi biner linier , yang mengidentifikasi batas tunggal antara dua kelas[13]. Support Vector Machine dalam pengujian ini sebagai bahan referensi  hasil  yang  diperoleh  dari traditional  machine  learning .  SVM  dipilih  karena  memiliki basis yang sama dengan DNN yaitu menggunakan bobot.
Hasil  dari  seleksi data pada  proses sebelumnya,  dilanjutkan ke  proses pengujian  SVM. SVM yang digunakan adalah SVM yang disediakan oleh python. Perlakuan yang diberikan pada percobaan SVM ini dengan melihat pengaruh hyperparameter pada kernel. Dalam Pengujian ini dilakukan 5 Pemodelan Kernel yang ada dalam SVM. Pemodelan yang digunakan adalah standart (Tanpa Kernel) dan juga menggunakan 4 pemodelan berbasis kernel.
Untuk pemodelan SVM Standart diformulasikan dengan formula sebagai berikut[14] : 𝑦 𝑖 (𝑤 1 . 𝑥 1 + 𝑤 2 . 𝑥 2 + ⋯ + 𝑤 𝑘 . 𝑥 𝑘 ) + 𝑏 ≥ 1 (3)
Untuk pemodelan SVM berbasis kernel dirumuskan sebagai berikut : Kernel Linear
𝐾 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑥 𝑖 .  𝑥 𝑗 (4)
Kernel Radial Basis Function (RBF)
𝐾 𝑅𝐵𝐹 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = exp( (−∥   𝑥 𝑖 −   𝑥 𝑗 ∥) 𝜎 2 ) (5)
Kernel Polynomial
𝐾 𝑝𝑙𝑜𝑦 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = (𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 𝑗 +   1) 𝑑 (6)
Kernel Sigmoid 𝐾 𝑠𝑖𝑔𝑚𝑜𝑖𝑑 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 𝑗 +   1) (7)

## 2.5 Deep Neural Network
Pada Pengujian Kedua digunakan Deep Neural Network (DNN). Penemu neurokomputer pertama Dr. Robert Hecht Nielsen, memperkenalkan Neural Network atau yang di kenal dengan artificial  neural  network (ANN)  untuk  Pertama  kalinya.  Dr.  Robert  Hecht  Nielsen, mendefinisikan  sebagai ‘‘a  computing  system  made  up  of  a  number  of  simple,  highly interconnected processing elements which process information by  heir dynamic state response to external inputs’’ [15]. Deep neural network (DNN) adalah perpanjangan dari ANN. DNN akan selalu terdiri dari lapisan input, beberapa lapisan tersembunyi, dan lapisan output . Setiap lapisan terhubung  melalui node dimana  setiap  lapisan  tersembunyi  memberikan  hasil  prediksi berdasarkan prediksi dari lapisan sebelumnya. Perbedaan utama antara NN dan DNN adalah NN memiliki  satu  lapisan  tersembunyi  sedangkan  DNN  memiliki  dua  atau  lebih  dari  dua  lapisan tersembunyi[15].

## Gambar 4 Arsitektur Neural Network

## Gambar 5 Arsitektur Deep Neural Network
Pada pengujian DNN ini akan dilakukan pengujian dengan menggunakan 1 layer input , 2 hidden layer dan 1 output layer . Jumlah neuron pada input layer berjumlah 8 menyesuaikan dengan  jumlah  fitur  yang  ada.  Untuk  jumlah Output Layer berjumlah  2  menyesuaikan  jumlah
kelas  untuk  melakukan  klasifikasi.  Sedangkan  untuk hidden  layer akan  dilakukan  pengujian dengan  jumlah neuron pada  hidden  layer  1  adalah  8  sampai  10  dan  juga  jumlah neuron pada hidden layer 2 adalah 8 sampai 10.
Deep  Neural  Network diformulasikan  dengan  bobot  (w)  dikali  dengan  nilai  input  (x). Kemudian ditambah dengan nilai bias (b). Nilai w dan b diperoleh dari nilai random.
𝑓(𝑥) =   (𝑤 1 . 𝑥 1 + 𝑤 2 . 𝑥 2 + ⋯ + 𝑤 𝑘 . 𝑥 𝑘 ) + 𝑏 (8)
Dalam pengujian ini, digunakan 2 fungsi aktivasi. Pertama adalah fungsi aktivasi sigmoid pada setiap hidden layer dan fungsi aktivasi softmax pada output layer .
Fungsi Aktivasi Sigmoid :
𝑓(𝑥) = 1 1 + 𝑒 −𝑥 (9)
Fungsi Aktivasi Softmax :
𝑓(𝑥) = exp(𝑥 𝑖 ) Σ exp(𝑥 𝑗 ) (10)

## 2.6 Particle Swarm Optimize
Untuk menentukan bobot yang sesuai digunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO).  PSO  adalah  salah  satu  algoritma  heuristik  yang  dianggap  sebagai  algoritma  komputasi evolusioner,  yang  memiliki  karakteristik kesederhanaan,  efisiensi tinggi  dan  konvergensi  yang cepat[16].
Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) adalah algoritma swarm intelligence yang khas,  yang  berasal  dari  pengembangan  kolaborasi  kelompok  berdasarkan  algoritma  pencarian stokastik untuk perilaku mencari makan kawanan burung. Ide intinya adalah, dalam ruang solusi, untuk menggunakan pertukaran informasi antara individu dalam populasi untuk membuat gerak seluruh populasi berevolusi dari ketidakteraturan menjadi keteraturan, yaitu untuk menemukan solusi optimal. Setiap partikel dalam populasi mewakili solusi potensial untuk masalah optimisasi (fungsi kebugaran)[17].
Ini  mensimulasikan  perilaku  predator  burung  di  alam.  Perilaku  setiap  individu  dalam kawanan  dipengaruhi  oleh  pengalamannya  sendiri  dan  pengalaman  tetangganya.  Algoritma melalui  komunikasi  informasi  dan  umpan  balik  positif  antara  individu  yang  tidak  cerdas, algoritma mendapatkan solusi optimal dari masalah setelah beberapa kali iterasi.[16]
Bobot inersia ditentukan dengan nilai w=0.789 dan bobot kognitif (c1), dan bobot sosial (c2) masing-masing 1.49445 dan 1.49445[18]. Pada tahap ini akan dilakukan pengujian dengan jumlah partikel adalah 10 dan jumlah iterasi berkisar dari 0 sampai 500, kemudian pada setiap iterasi akan dilakukan pengecekan akurasi sesuai dengan bobot terbaik. Hasil akurasi dari setiap bobot  terbaik  akan  menjadi  referensi  untuk  melihat  tingkat  keberhasilan  optimalisasi  DNN. Entropy akan digunakan untuk menentukan referensi bobot terbaik dalam PSO yang digunakan.
𝑣 𝑖 𝑡+1 = 𝑤𝑣 𝑖 𝑡 +   𝑐 1 𝑟 1 (𝑝 𝑖 𝑡 − 𝑥 𝑖 𝑡 ) + 𝑐 2 𝑟 2 (𝑔 𝑡 − 𝑥 𝑖 𝑡 ) (11)
𝑥 𝑖 𝑡+1 = 𝑣 𝑖 𝑡+1 +   𝑥 𝑖 𝑡 (12)

## 2.7 Evaluasi
Untuk melakukan evaluasi kinerja dari hasil pengujian, dilakukan pemeriksaan akurasi, presis dan recall . True positive (TP) didefinisikan sebagai jumlah gambar yang diklasifikasikan dengan benar; false positive (FP) sebagai nilai negatif tetapi model memperkirakannya sebagai positif; true  negative (TN)  sebagai  jumlah  gambar  yang  diidentifikasi  dengan  benar  sebagai negatif; dan false negative (FN) sebagai positif tetapi model memperkirakannya sebagai negatif. Akurasi menunjukkan proporsi klasifikasi yang diidentifikasi dengan benar dan dihitung sebagai berikut[19]:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁) (13)
Presisi didefinisikan sebagai ukuran seberapa sering label positif diberikan ke kategori yang benar dan dihitung sebagai berikut[19]:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) (14)
Recall didefinisikan sebagai pengukuran setiap klasifikasi yang diklasifikasikan dengan benar dan dihitung sebagai berikut[19]:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) (15)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Model SVM
Pengujian  pertama  dilakukan  dengan  menggunakan  SVM  yang  merupakan  salah  satu algoritma traditional machine learning. Pemilihan SVM didasari karena SVM dan DNN memiliki konsep  yang  sama  yaitu  dipengaruhi  oleh  bobot.  Pengujian  pertama  ini  dilakukan  dengan menggunakan memperlakukan SVM dengan Hyperparameter pada parameter kernel. Parameter kernel yang diuji adalah tanpa kernel (No Kernel), Kernel Linear, Kernel Polynominal, Kernel RBF dan Kernel RBF. Kernel dipilih sebagai penentu hyperparameter karena SVM merupakan salah satu algoritma berbasis kernel.  Model SVM tanpa kernel, Kernel Polynomial dan Kernel RBF  memperoleh  akurasi  sebesar  80,5%  pada  pembagian  data  90:10,  yang  menunjukkan kemampuan yang cukup baik dalam membedakan kasus diabetes dan bukan diabetes. Penggunaan kernel linear sedikit meningkatkan akurasi menjadi 84.4% pada data 90:10 dan akurasi 83% pada data  80:20  sehingga  menunjukkan  bahwa  kernel  linear  memberikan  hasil  cukup  efektif  dalam skenario  ini    Hasil  Evaluasi  keseluruhan  pada  Model  SVM  dengan  melihat  Akurasi  (Acc), Presision (Pre) dan Recall (Rec) pada perbandingan data Training dan Testing, 90:10 dan 80:20 disajikan pada Tabel 2.

## Tabel 2 Pengujian Model SVM
Data 90:10 Data 80:20 Kernel Type Acc Pre Rec Acc Pre Rec No Kernel 0.805 0.875 0.889 0.823 0.884 0.877 Kernel Linear 0.844 0.918 0.889 0.830 0.879 0.895 Kernel Polynomial 0.805 0.875 0.889 0.810 0.824 0.947 Kernel RBF 0.805 0.875 0.889 0.824 0.885 0.877 Kernel Sigmoid 0.481 0.756 0.540 0.719 0.859 0.746

## 3.2 Model DNN
Pengujian  kedua  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  DNN.  Pada  pengujian  ini DNN  diuji  tanpa  menggunakan  optimasi.  Pengujian  DNN  hanya  didasari  dengan  penggunaan Hidden Layer. Pengujian dibatasi hanya menggunakan 2 Hidden Layer, masing-masing Hidden Layer diberi neuron 8 sampai 10. Hasil pengujian dengan menggunakan 8 neuron pada Hidden Layer 1 dan Hidden Layer menunjukkan  akurasi tertinggi pada data 90:10 maupun data 80:20 yang masing-masing memiliki nilai akurasi 82% dan 75%. Ketika jumlah neuron pada Hidden Layer 1 diganti menjadi 9 neuron dan Hidden Layer 2 diganti menjadi 10 neuron, akurasi menurun drastis  menjadi  18%  untuk  data  90:10  dan  menjadi  25%  untuk  data  80:20.  Hasil  Evaluasi keseluruhan pada Model DNN tanpa dilakukan optimasi dengan melihat Akurasi (A), Presision (P) dan Recall (R) pada perbandingan data Training dan Testing , 90:10 dan 80:20. Pada Pengujian ini diujikan jumlah neuron 8 sampai 10 pada hidden layer 1 (HL1) dan jumlah neuron 8 sampai 10 pada hidden layer 2 (HL2).

## Tabel 3 Pengujian DNN Original
Data 90:10 Data 80:20 HL1 HL2 A P R A P R 8 8 0.82 0 0 0.75 0 0 9 9 0.18 0.18 1 0.25 0.25 1 9 10 0.18 0.18 1 0.25 0.25 1 10 9 0.82 0 0 0.75 0 0 10 10 0.18 0.18 1 0.25 0.25 1

## 3.3 Model DNN-PSO
Pada  Pengujian  Ketiga  dilakukan  percobaan  dengan  mengoptimalkan  algoritma  DNN dengan  menggunakan  PSO.  Jumlah  Hidden  Layer  dan  Neuron  disetiap  hidden  layer  diberi perlakuan yang sama dengan DNN tanpa optimalisasi. PSO akan dilakukan sebanyak 500 iterasi pada setiap percobaan (pada setiap pengujian Hidden Layer). Mulanya DNN akan menentukan bobot  awal  secara  random  untuk  dikalikan  dengan  setiap  feature.  Hasil  perhitungan  dengan menggunakan  bobot  awal    akan  dicek  akurasinya.  Bobot  terbaik  akan  ditentukan  dengan menggunakan formula Entropy pada setiap iterasi PSO. Kemudian PSO akan mencarikan bobot random  lainnya.  Proses  perkalian  bobot  baru  dan  feature  akan  terus  berlangsung  secara  terus menerus sesuai dengan jumlah iterasi pada PSO. Proses ini memberikan komputasi yang lama tergantung  jumlah  hidden  layer,  jumlah  iterasi.  Hasil  pengujian  model  Deep  Neural  Network (DNN)  yang  dioptimalkan  menggunakan  algoritma  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  untuk prediksi diabetes menunjukkan sejumlah pola menarik. Pada konfigurasi Hidden Layer 1 dengan 8 neuron dan Hidden Layer 2 dengan 8 neuron pada iterasi ke 2 memberikan akurasi sebesar 65% pada  data  80:20.  Pada  konfigurasi  dengan  2  hidden  layer  yang  memiliki  9  dan  8  neuron  pada iterasi ke 166, model mencapai tingkat akurasi sebesar 87%, menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam mengidentifikasi kasus diabetes. Hasil Evaluasi secara keseluruhan pada Model DNN digabungkan  dengan  PSO  dengan  melihat  Akurasi  (A),  Presision  (P)  dan  Recall  (R)  pada perbandingan data Training dan Testing , 90:10 dan 80:20. Pada Pengujian ini diujikan jumlah neuron 8 sampai 10 pada hidden layer 1 (HL1) dan jumlah neuron 8 sampai 10 pada hidden layer 2 (HL2) dengan jumlah iterasi/epoch 1 sampai 500 pada algorimtma PSO (ITR) yang disajikan pada Tabel 4

## Tabel 4 Pengujian DNN Dan PSO
Data 90:10 Data 80:20 HL1 HL2 ITR A P R A P R 8 8 1 0.62 0.17 0.29 0.64 0.3 0.31 8 8 2 0.64 0.16 0.21 0.65 0.29 0.26 9 8 166 0.87 0.75 0.43 0.75 0.51 0.51 10 9 496 0.80 0.47 0.64 0.83 0.65 0.72 10 10 499 0.67 0.30 0.57 0.76 0.52 0.72 10 10 500 0.67 0.30 0.57 0.76 0.52 0.72

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam penelitian ini, kami menyajikan pengujian dengan menggunakan SVM dan DNN dengan  PSO  pada  768 records pada  PIMA  dataset.  Pemilihan  Data  Latih  dilakukan  dengan menggunakan Non-Random Sampling dengan membagi 90% data training dan 10% data testing serta membagi juga dengan 80% data training dan 20% data uji. Pengujian ini dievaluasi dengan menggunakan  Akurasi, Presisi dan Recall .  Penelitian  ini  berhasil  menunjukkan  peningkatan dalam pemodelan prediksi diabetes. Integrasi Particle Swarm Optimization (PSO) dengan Deep Neural  Network  (DNN)  telah  menghasilkan  hasil  yang  lebih  baik  dan  lebih  akurat  dalam memprediksi  diabetes  dibandingkan  dengan  algoritma  DNN  tanpa  optimasi  dan  algoritma traditional machine learning (SVM) serta menunjukkan peningkatan dari penelitian sebelumnya yang menggunakan dataset yang sama[4], [5]. Hal ini mengindikasikan bahwa kombinasi DNN dan  PSO  dapat  menjadi  metode  yang  efektif  untuk  meningkatkan  kinerja  prediksi  diabetes. Peningkatan  ini  dapat  memiliki  implikasi  positif  dalam  pemahaman  dan  manajemen  penyakit diabetes, serta dapat digunakan dalam aplikasi medis dan klinis. Hasil akurasi DNN menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 82% sedangkan PSO-DNN menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 87% pada jumlah neuron hidden layer 1 sebanyak 9 dan hidden layer 2 sebanyak 8 pada perbandingan data 90% data training dan 10% data testing .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  C.  Gupta  and  N.  Goel,  “Predictive  Modeling  and  Analytics  for  Diabetes  using Hyperparameter tuned Machine Learning Techniques,” Procedia Comput Sci , vol. 218, pp. 1257–1269, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2023.01.104.
[2] “Diabetes.”  Accessed:  May  30,  2023.  [Online].  Available:  https://www.who.int/news- room/fact-sheets/detail/diabetes
[3] F. K. Alarfaj, I. Malik, H. U. Khan, N. Almusallam, M. Ramzan, and M. Ahmed, “Credit Card  Fraud  Detection  Using  State-of-the-Art  Machine  Learning  and  Deep  Learning Algorithms,” IEEE Access , vol. 10, pp. 39700–39715, 2022, doi:
10.1109/ACCESS.2022.3166891.
[4] M.  E.  Febrian,  F.  X.  Ferdinan,  G.  P.  Sendani,  K.  M.  Suryanigrum,  and  R.  Yunanda, “Diabetes prediction using supervised machine learning,” Procedia Comput Sci , vol. 216, pp. 21–30, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2022.12.107.
[5] N.  P.  Tigga  and  S.  Garg,  “Prediction  of  Type  2  Diabetes  using  Machine  Learning Classification Methods,” in Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2020, pp. 706– 716. doi: 10.1016/j.procs.2020.03.336.
[6] A.  Azrar,  M.  Awais,  Y.  Ali,  and  K.  Zaheer,  “Data  Mining  Models  Comparison  for Diabetes Prediction,” 2018. [Online]. Available: www.ijacsa.thesai.org
[7] D. Sisodia and D. S. Sisodia, “Prediction of Diabetes using Classification Algorithms,” in
Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2018, pp. 1578–1585. doi:
10.1016/j.procs.2018.05.122.
[8] V. Chang, M. A. Ganatra, K. Hall, L. Golightly, and Q. A. Xu, “An assessment of machine learning models and algorithms for early prediction and diagnosis of diabetes using health indicators,” Healthcare Analytics , vol. 2, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.health.2022.100118.
[9] G. Swapna, R. Vinayakumar, and K. P. Soman, “Diabetes detection using deep learning algorithms,” ICT  Express ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  243–246,  Dec.  2018,  doi: 10.1016/j.icte.2018.10.005.
[10] W. Shi, D. Liu, X. Cheng, Y. Li, and Y. Zhao, “Particle Swarm Optimization-Based Deep Neural Network for Digital Modulation Recognition,” IEEE Access , vol. 7, pp. 104591– 104600, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2932266.
[11] F.  Ismail  and  I.  I.  Lawanda,  “IMPLEMENTASI  EDMS  DALAM  PENATAAN DOKUMEN  DI  RAIL  DOCUMENT  SYSTEM  PT.  KERETA  API  INDONESIA (PERSERO)  DAERAH  OPERASI  1  JAKARTA,” BACA:  JURNAL  DOKUMENTASI DAN INFORMASI , vol. 41, no. 2, p. 143, Dec. 2020, doi: 10.14203/j.baca.v41i2.563.
[12] N. Li, F. He, W. Ma, R. Wang, and X. Zhang, “Wind Power Prediction of Kernel Extreme Learning  Machine  Based  on  Differential  Evolution  Algorithm  and  Cross  Validation Algorithm,” IEEE Access , vol. 8, pp. 68874–68882, 2020, doi:
10.1109/ACCESS.2020.2985381.
[13] M. Sheykhmousa, M. Mahdianpari, H. Ghanbari, F. Mohammadimanesh, P. Ghamisi, and S.  Homayouni,  “Support  Vector  Machine  Versus  Random  Forest  for  Remote  Sensing Image Classification: A Meta-Analysis and Systematic Review,” IEEE Journal of Selected
Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , vol. 13. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., pp. 6308–6325, 2020. doi: 10.1109/JSTARS.2020.3026724.
[14] H. Zhao, Y. Gao, H. Liu, and L. Li, “Fault diagnosis of wind turbine bearing based on stochastic subspace identification and multi-kernel support vector machine,” Journal of Modern Power Systems and Clean Energy , vol. 7, no. 2, pp. 350–356, Mar. 2019, doi: 10.1007/s40565-018-0402-8.
[15] R.  Thanki,  “A  deep  neural  network  and  machine  learning  approach  for  retinal  fundus image  classification,” Healthcare Analytics , vol. 3, Nov. 2023, doi:
10.1016/j.health.2023.100140.
[16] H. Cao, F. Wang, M. Deng, X. Wang, and Y. Chu, “Software multiple-fault localization using particle swarm optimization via genetic operation,” Journal of King Saud University -  Computer  and  Information  Sciences ,  vol.  35,  no.  4,  pp.  21–35,  Apr.  2023,  doi: 10.1016/j.jksuci.2023.02.023.
[17] L.-H.  Ye,  S.-J.  Chen,  Y.-F.  Shi,  D.-H.  Peng,  and  A.-P.  Shi,  “Remaining  useful  life prediction of lithium-ion battery based on chaotic particle swarm optimization and particle filter,” Int  J  Electrochem  Sci ,  vol.  18,  no.  5,  p.  100122,  May  2023,  doi: 10.1016/j.ijoes.2023.100122.
[18] R. C. Eberhart and Y. Shi, “Comparing inertia weights and constriction factors in particle swarm optimization,” in Proceedings of the 2000 Congress on Evolutionary Computation, CEC 2000 , IEEE Computer Society, 2000, pp. 84–88. doi: 10.1109/CEC.2000.870279.
[19] I. Kanjanasurat, K. Tenghongsakul, B. Purahong, and A. Lasakul, “CNN–RNN Network Integration for the Diagnosis of COVID-19 Using Chest X-ray and CT Images,” Sensors , vol. 23, no. 3, Feb. 2023, doi: 10.3390/s23031356.