## PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI AWAL KEMUNGKINAN TERINDIKASI DIABETES
Erfan Karyadiputra 1 *, Agus Setiawan 2
1 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin
Jl. Adhyaksa No. 2, Banjarmasin, Kalimantan Selatan, Indonesia. 70104 *E-mail: erfantsy@gmail.com
2 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin
Jl. Adhyaksa No. 2, Banjarmasin, Kalimantan Selatan, Indonesia. 70104
Abstrak: Diabetes merupakan salah satu penyakit kronis yang memiliki ciri khas  berupa  tingginya  kadar  gula  (glukosa)  darah.  Glukosa  adalah  sumber energi  paling  utama  bagi  sel-sel  tubuh  manusia,  namun  glukosa  yang tertumpuk  di  dalam  darah  dapat  mengakibatkan  berbagai  gangguan  pada organ  tubuh  jika  tidak  dikontrol  dan  menimbulkan  berbagai  komplikasi penyakit lain yang dapat membahayakan penderitanya. Deteksi dini diabetes diperlukan  karena  adanya  fase  asimtomatik  yang  cukup  lama,  fase asimtomatik adalah kondisi penyakit yang sudah positif diderita tetapi tidak menimbulkan gejala klinis pada penderita. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi  kemungkinan  awal  seseorang  terindikasi  penyakit  diabetes berdasarkan dataset diabetes menggunakan teknik data mining yaitu metode algoritma Decision Tree C4.5, Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors. Hasil pengujian Cross  Validation dari  ketiga  algortima  kemudian  dibandingkan dengan pengukuran performance menggunakan Confusion Matrix, Compare ROC  dan  Paired  T-Test sehingga  didapatkan  metode  algortima  terbaik . Adapun hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree C4.5  menjadi  algoritma  terbaik  berdasarkan  hasil performance akurasi prediksi sebesar 96,35% dengan nilai AUC sebesar 0,949 sehingga termasuk ke  dalam  kategori excellent  classification serta  hasil  uji  beda  T-Test  yang dominan  jika  dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya.  Oleh  sebab  itu algortima Decision  Tree  C4.5 lebih  akurat  dalam  memprediksi  awal kemungkinan seseorang terindikasi penyakit diabetes.
Kata Kunci : asimtomatik, data mining, decision tree , deteksi dini, diabetes, naive bayes , k-nearest neighbors
Abstract: Diabetes is one of the chronic diseases that have a characteristic in the form of high levels of blood sugar (glucose). Glucose is the main source of  energy  for  the  cells  of the  human  body,  but  glucose accumulated in  the blood can cause various disorders of the body's organs if not controlled and cause various complications of other diseases that can harm the sufferer. Early detection of diabetes is necessary because of the long asymptomatic phase, the asymptomatic phase is a condition of the disease that has been positively suffered but does not cause clinical symptoms in sufferers.  The purpose of this study was to predict the initial likelihood of a person being indicated by
diabetes based on the diabetes dataset using data mining techniques, namely the  Decision  Tree  C4.5  algorithm  method,  Naive  Bayes  and  K-Nearest Neighbors. Cross Validation test results from the three algoritma were then compared  with  performance  measurements  using  Confusion  Matrix, Compare  ROC  and  Paired  T-Test  so  that  the  best  algorithm  method  was obtained.  The  results  of  this  study  showed  that  the  Decision  Tree  C4.5 algorithm  became  the  best  algorithm  based  on  the  results  of  predictive accuracy  performance  of  96.35%  with  an  AUC  value  of  0.949  so  that  it belongs to the category of excellent classification and the results of different T-Test tests are dominant when compared to other algorithms. Therefore, the decision tree C4.5 algorithm is more accurate in predicting the beginning of the possibility of someone being indicated by diabetes.
Keywords: asymptomatic,  data  mining,  decision  tree,  early  detection, diabetes, naive bayes, k-nearest neighbors

## PENDAHULUAN
iabetes  merupakan  salah  satu  penyakit  kronis  yang  memiliki  ciri  khas  berupa tingginya kadar gula (glukosa) darah (Handayanna, 2012). Glukosa merupakan sumber  utama  energi  terutama  bagi  kebutuhan  sel-sel  pada  tubuh  manusia,
namun  glukosa  yang  banyak  tertumpuk  di  dalam  darah  dapat mengakibatkan  berbagai gangguan  fungsi  organ  tubuh  jika  tidak  dikontrol  dan  dapat  menimbulkan  berbagai komplikasi yang membahayakan nyawa bagi penderitanya (Kementerian Kesehatan RI, 2021). Berdasarkan data International Diabetes Federation (IDF) pada tahun 2021, sekitar 537  juta  orang  dewasa  (20-79  tahun)  hidup  dengan  diabetes  dan  Indonesia  berstatus waspada diabetes karena menduduki peringkat ke-7 dari 10 negara dengan jumlah pasien diabetes  tertinggi  di  dunia.  Prevalensi  pasien  penderita  penyakit  diabetes  di  Indonesia sudah mencapai 6,2 persen, yang berarti ada sekitar 10,8 juta orang penderita diabetes per tahun 2020 (International Diabetes Federation, 2021).
Terdapat  beberapa  cara  diagnosa  diabetes  yang  bisa  dilakukan  yaitu  dengan mengukur  kadar  glukosa  yang  terkandung  dalam  darah,  apabila  kadar  glukosa  dalam darah konsentrasinya melebihi batas normal maka orang tersebut dikategorikan menderita penyakit  diabetes  (Detikhealth,  2019).  Namun  deteksi  dini  diabetes  diperlukan  karena adanya  fase  asimtomatik  yang  cukup  lama,  fase  asimtomatik  adalah  kondisi  penyakit yang  sudah  positif  diderita  tetapi  tidak  menimbulkan  gejala  klinis  pada  penderita (Eldridge,  2022).  Diagnosis  dini  diabetes  hanya  mungkin  dengan  penilaian  yang  tepat dari kedua gejala tanda umum dan kurang umum, yang dapat ditemukan dalam fase yang berbeda dari inisiasi penyakit hingga diagnosis (Islam et al., 2020).
Data mining diterapkan untuk mendapatkan pola informasi baru berupa model dari suatu  database  (Anggraeni  &  Ramadhani,  2018).  Peranan  data  mining  dalam  bidang kesehatan  memiliki  potensi  besar  terutama  untuk  menemukan  pola-pola  yang tersembunyi  dalam  suatu  dataset  rekam  medis  yang  kemudian  pola-pola  tersebut dimanfaatkan  untuk  mendiagnosa  awal  penyakit  secara  klinis  (Edy,  2012).  Beberapa metode algoritma dalam data mining yang sering digunakan untuk memprediksi seperti Decision Tree C4.5, Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors. Akurasi model Decision Tree C4.5 sangat tergantung pada atribut pembentuknya, oleh karena itu pengolahan awal data sangat  penting  untuk  menghasilkan  model  sederhana  yang  tingkat  akurasinya  tinggi

## D
(Lasut, 2012). Kelebihan menggunakan model klasifikasi Decision Tree C4.5 yaitu hasil dari  model  pohon  keputusan  sederhana  dan  mudah  dimengerti  (Suradiradja,  2012). Adapun algoritma naive bayes mempunyai  tingkat akurasi dan kecepatan tinggi terutama saat diimplementasikan pada data besar berdasarkan probabilitas keanggotaan suatu kelas (Rumini  &  Nasruddin,  2021).  Metode  algoritma K-Nearest  Neighbor melakukan klasifikasi berdasarkan pencocokan dari nilai sejumlah fitur tetangga terdekatnya dengan menghitung  kedekatan  kasus  lama  dengan  kasus  baru  (Mustafa  &  Simpen,  2019). Berdasarkan  penjelasan  dari  uraian  latar  belakang  permasalahan,  maka  penelitian  ini bertujuan untuk mendapatkan metode algortima paling akurat  dalam memprediksi awal kemungkinan  seseorang  terindikasi  penyakit  diabetes.  Hasil  prediksi  akan  membantu dalam menentukan hipotesa awal apakah seseorang kemungkinan terindikasi menderita penyakit diabetes.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah penelitian eksperimen evaluasi untuk mendapatkan algoritma terbaik dan paling akurat dalam memprediksi awal kemungkinan seseorang terindikasi penyakit diabetes. Adapun data yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  data  diabetes  yang  didapatkan  dari  data  publik UCI  Machine Learning Repository . UCI Machine Learning Repository merupakan kumpulan database , domain  teory ,  dan generator  data yang  digunakan  oleh  komunitas Machine  Learning untuk analisis empiris algoritma Data Mining .
Dalam  mendesain  model  penelitian  eksperimen  ini  peneliti  menerapkan permodelan  standar  yang  digunakan  pada Data  Mining yaitu Cross  Industry  Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) (David Olson, 2007). Adapun tahapannya yaitu:
(1) Business  Understanding (Pemahaman  Bisnis)  meliputi  penetapan  tujuan  bisnis, penilaian  situasi  terkini,  penetapan  tujuan  penggalian  data  dan  pengembangan  rencana proyek;  (2) Data  Understanding (Pemahaman  Data)  meliputi  pengumpulan  data  awal, deskripsi  data,  eksplorasi  data  dan  verifikasi  kualitas  data;  (3) Data  Preparation (Persiapan  Data)  meliputi  proses preprocessing yaitu  penyeleksian,  pembersihan  dan tranformasi  data  agar  data  dapat  diproses  ketahap  pembuatan  model;  (4) Modelling (Pembuatan Model) meliputi penggambaran data dan penetapan hubungan serta analisis pengelompokan (mengidentifikasikan variabel mana yang berhubungan satu sama lain) dari  algoritma Decision  Tree  C4.5,  Naive  Bayes dan K-Nearest  Neighbors sehingga model-model lebih terinci yang sesuai dengan jenis data tersebut dapat diterapkan; (5) Evaluation (Evaluasi)  meliputi  proses  evaluasi  model  menggunakan  metode Cross Validation dan pengukuran performance menggunakan Confusion Matrix, Compare ROC dan Paired T-Test ; (6) Deployment (Pelaksanaan) hasil data mining dapat digunakan baik untuk  membuktikan  hipotesis  sebelumnya,  ataupun  untuk  penemuan  pengetahuan (pengidentifikasian hubungan yang tidak terduga dan bermanfaat). Melalui pengetahuan yang  ditemukan  dalam  tahap  awal  proses  CRISP-DM  maka  metode  algoritma  yang terbaik  akan  ditemukan  yang  dapat  diterapkan  pada  kegiatan  berbagai  kebutuhan, termasuk memprediksi atau mengidentifikasi situasi-situasi penting.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, dilakukan pengumpulan data diabetes dari data publik UCI Machine Learning Repository . Karakteristik data terdiri dari 17 variabel yaitu 16 sebagai variabel dependen (atribut x) dan 1 sebagai variabel independen (kelas y) dengan jumlah data sebanyak 520 data. Deskripsi dataset ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Deskripsi dataset diabetes
Variabel Nama Keterangan Y Diabetes 1. Positif 0. Negatif X1 Umur Pasien 00 – 65 Tahun X0 Jenis Kelamin 1. Laki - Laki 0. Perempuan X3 Polyuria (Apakah pasien mengalami buang air kecil yang berlebihan) 1. Ya 0. Tidak X4 Polydipsia (Apakah pasien mengalami rasa haus / minum berlebihan) 1. Ya 0. Tidak X5 Sudden  Weight  Loss (Apakah  pasien  mengalami  episode  penurunan berat badan mendadak) 1. Ya 0. Tidak X6 Weakness (Apakah pasien memiliki episode merasa lemah) 1. Ya 0. Tidak X7 Polyphagia (Apakah pasien memiliki episode kelaparan yang berlebihan / ekstrim) 1. Ya 0. Tidak X8 Genital Thrush (Apakah pasien memiliki infeksi ragi) 1. Ya 0. Tidak X9 Visual Blurring (Apakah pasien memiliki episode penglihatan kabur) 1. Ya 0. Tidak X10 Itching (Apakah pasien memiliki episode gatal) 1. Ya 0. Tidak X11 Irritability (Apakah pasien memiliki episode lekas marah) 1. Ya

## PROBLEMS
Belum diketahui algoritma yang akurat dalam memprediksi kemungkinan awal seseorang terindikasi penyakit diabetes

## APPROCH
Algoritma
Decision Tree, Naïve Bayes dan K-
Neare

## IMPLEMENTATION
Dataset Diabetes UCI Repository

## DEVELOPMENT
Software RapidMiner Studio 9.10

## RESULT
Algoritma yang paling akurat dalam memprediksi kemungkinan awal seseorang terindikasi penyakit
diabetes

## MEASUREMENT
Cross Validation, Confusion Matrix,
Compare ROCs dan Paired T-Test
Gambar 1. Kerangka pemikiran
0. Tidak X10 Delayed Healing (Apakah pasien memiliki pemberitahuan penyembuhan tertunda ketika terluka) 1. Ya 0. Tidak X13 Partial  Paresis (Apakah  pasien  memiliki  episode  melemahnya  otot  / kelompok otot) 1. Ya 0. Tidak X14 Muscle Stiness (Apakah pasien memiliki episode kekakuan otot) 1. Ya 0. Tidak X15 Alopecia (Apakah pasien mengalami kerontokan rambut) 1. Ya 0. Tidak X16 Obesity (Apakah pasien dapat dianggap obesitas) 1. Ya 0. Tidak
Data  yang  telah  dikumpulkan  dianalisa  dan  dilakukan  pengolahan  data  awal sehingga  atribut-atibut  yang  tidak  relevan  dibersihkan  melalui  tahap preprocessing (Gambar 2).
Gambar 2. Proses pengolahan data awal
Selanjutnya  melakukan  eksperimen  permodelan  data  dan  pengujian performance menggunakan Cross Validation dari algoritma Decision Tree C4.5, Naive Bayes dan K- Nearest Neighbors . Penggunaan Cross Validation akan mengulang pengujian sebanyak 10  kali  dan  hasil  pengukuran  adalah  nilai  rata-rata  dari  10  kali  pengujian  sehingga didapatkan  pilihan  terbaik  untuk  mendapatkan  hasil  validasi  yang  akurat  (Witten  & Frank,  2018).  Kemudian performance model  dianalisa  berdasarkan  hasil Confusion Matrix yang berisi informasi tentang aktual ( actual ) dan prediksi ( predicted ) pada sistem klasifikasi dan dievaluasi dengan menggunakan data pada matriks (Febrian, 2011).
1. Pengujian menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 Decision tree C4.5 digunakan untuk pengenalan pola termasuk juga pada pola-pola statistik  dengan  konsep  dasarnya  mengubah  data  menjadi  pohon  keputusan  dengan aturan-aturannya (Permana & Patwari, 2021).
Adapun  hasil  dari  pengujian  menggunakan Cross  Validation dari  algoritma Decision Tree C4.5 menunjukkan akurasi sebesar 96,35%. Berdasarkan Confusion matrix didapatkan bahwa dari 520 data, hasil prediksi benar positif diabetes dan kenyataannya benar positif sebanyak 308 data, hasil prediksi positif diabetes dan kenyataannya ternyata negatif  sebanyak  7  data.  Sedangkan  hasil  prediksi  benar  negatif  diabetes  dan kenyataannya  benar  negatif  sebanyak  193  data,  hasil  prediksi  negatif  diabetes  dan kenyataannya ternyata positif sebanyak 12 data.
Gambar 4. Hasil performance akurasi Decesion Tree C4.5
Kemudian dari hasil pengujian juga didapatkan nilai AUC sebesar 0,955 sehingga membentuk grafik area under curve / ROC Curve seperti Gambar 5.
Gambar 5. Kurva ROC decesion tree C4.5
Metode algoritma Decision Tree C4.5 menghasilkan model pohon keputusan yang didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada dan didapatkan atribut polyuria sebagai nilai gain tertinggi yaitu 0,263094024 sehingga dijadikan node akar.
Gambar 6. Model pohon keputusan Decesion Tree C4.5
227_ Teknosains: Media Informasi Sains dan Teknologi, Volume 16, Nomor 2, Mei-Agustus 2022, hlm. 221-232

## 2. Pengujian menggunakan algoritma Naive Bayes
Naive  Bayes merupakan  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu kelas (Leidiyana, 2011).
Gambar 7. Pengujian Cross Validation dari Naive Bayes
Hasil  dari  pengujian  menggunakan Cross  Validation dari  algoritma Naive  Bayes menunjukkan akurasi sebesar 87,69%. Berdasarkan Confusion matrix didapatkan bahwa dari  520  data,  hasil  prediksi  benar  positif  diabetes  dan  kenyataannya  benar  positif sebanyak  276  data,  hasil  prediksi  positif  diabetes  dan  kenyataannya  ternyata  negatif sebanyak  20  data.  Sedangkan  hasil  prediksi  benar  negatif  diabetes  dan  kenyataannya benar  negatif  sebanyak  180  data,  hasil  prediksi  negatif  diabetes  dan  kenyataannya ternyata positif sebanyak 44 data.
Gambar 8. Hasil performance akurasi Naive Bayes
Kemudian dari hasil pengujian juga didapatkan nilai AUC sebesar 0,949 sehingga membentuk grafik area under curve / ROC Curve sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 9.
3. Pengujian menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors K-Nearest  Neighbors merupakan  suatu  metode  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.
Gambar 10. Pengujian Cross Validation dari K-Nearest Neighbors
Hasil  dari  pengujian  menggunakan Cross  Validation dari  algoritma K-Nearest Neighbors menunjukkan  akurasi  sebesar  89,62%.  Berdasarkan Confusion  matrix didapatkan bahwa dari 520 data, hasil prediksi benar positif diabetes dan kenyataannya benar positif sebanyak 281 data, hasil prediksi positif diabetes dan kenyataannya ternyata negatif  sebanyak  15  data.  Sedangkan  hasil  prediksi  benar  negatif  diabetes  dan kenyataannya  benar  negatif  sebanyak  185  data,  hasil  prediksi  negatif  diabetes  dan kenyataannya ternyata positif sebanyak 39 data.
Gambar 11. Hasil performance akurasi K-Nearest Neighbors
Kemudian dari hasil pengujian juga didapatkan nilai AUC sebesar 0,959 sehingga membentuk grafik area under curve / ROC Curve sebagaimana Gambar 12.
Gambar 12. Kurva ROC K-Nearest Neighbors
229_ Teknosains: Media Informasi Sains dan Teknologi, Volume 16, Nomor 2, Mei-Agustus 2022, hlm. 221-232
Hasil analisis perbandingan performance Confusion Matrix dari algoritma Decision Tree C4.5, Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors maka dapat dirangkum ke dalam Tabel 2.
Tabel 2. Komparasi performance Confusion Matrix Algoritma Akurasi Nilai AUC Decision Tree C4.5 96,35% 0,955 Naive Bayes 87,69%. 0,949 K-Nearest Neighbors 89,62% 0,959
Berdasarkan  perbandingan performance pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa algoritma Decision Tree C4.5 memiliki tingkat akurasi prediksi tertinggi diikuti algoritma K-Nearest  Neighbors lalu Naive  Bayes. Selain  pengujian performance dengan menggunakan Confusion  Matrix , pengujian  juga  dilakukan  menggunakan Compare ROCs agar diketahui perbandingan tingkat kehandalan dari algoritma Decision Tree C4.5, Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors.
Gambar 13. Desain model komparasi menggunakan Compare ROCs
Gambar 14. Grafik komparasi kurva ROC
Menurut  Gorunescu  (2015), performance kehandalan  nilai  AUC  dapat diklasifikasikan menjadi lima kelompok yaitu: (1) 0.90 – 1.00 = Excellent Classification ; (2) 0.80 – 0.90 = Good Classification ; (3) 0.70 – 0.80 = Fair Classification ; (4) 0.60 – 0.70 = Poor Classification ; dan (5) 0.50 – 0.60 = Failure .
Berdasarkan  hasil  perbandingan  dari Compare  ROCs ,  maka  baik Decision  Tree C4.5,  Naive  Bayes maupun K-Nearest  Neighbors termasuk  dalam  kelompok excellent
classification. Selain pengujian dengan Confusion Matrix dan Compare ROCs , pengujian model juga menggunakan pengujian Paired T-Test . Pengujian T-Test merupakan metode pengujian  berdasarkan  hipotesis  menggunakan  satu  objek  penelitian  dengan  dua perlakuan yang berbeda (Hastuti, 1994).
Gambar 15. Desain pengujian performance T-Test
Pada  pengujian  statistik  menggunakan T-Test ini,  Dalam  pengujian  ini,  akan dibandingkan  dua  metode  algoritma  secara  bergantian  sehingga  didapatkan  hasil komparasi pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil komparasi uji statistik T-Test
Decision Tree C4.5 Naive Bayes K-Nearest Neighbors Decision Tree C4.5 0,000 0,000 Naive Bayes 0,000 0,439 K-Nearest Neighbors 0,000 0,293
Hasil  pengujian  statistik Paired  T-Test pada  Tabel  3  dapat  dianalisis  bahwa algoritma Decision  Tree  C4.5 sangat  dominan  atau  signifikan  karena  memiliki  nilai probabilitas < 0.05 terhadap algoritma lainnya.

## Tabel 4. Hasil seluruh metode pengujian
Metode Decision Tree C4.5 Naive Bayes K-Nearest Neighbors Confusion Matrix (akurasi) 96,35% 87,69%. 89,62% Compare ROCs (nilai AUC) 0,955 0,949 0,959 Paired T-Test (nilai uji statistic) Dominan Tidak Dominan Tidak Dominan
Berdasarkan hasil seluruh metode pengujian yang digunakan pada Tabel 4, maka dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  yang  paling  akurat  dalam  memprediksi  awal kemungkinan  seseorang  terindikasi  penyakit  diabetes  adalah  algoritma Decision  Tree C4.5 karena  memiliki  akurasi  tertinggi  sebesar  96,35%  dan  sangat  dominan  terhadap algoritma lainya  berdasarkan  hasil  uji  statistik  serta termasuk  dalam  kategori excellent classification.
231_ Teknosains: Media Informasi Sains dan Teknologi, Volume 16, Nomor 2, Mei-Agustus 2022, hlm. 221-232

## KESIMPULAN
Berdasarkan  komparasi  hasil  pengujian Confusion  Matrix,  Compare  ROCs ,  dan Paired  T-Test dari  algoritma Decision  Tree  C4.5 , Naive  Bayes dan  juga K-Nearest Neighbors dalam  memprediksi  awal  kemungkinan  seseorang  terindikasi  penyakit diabetes,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma Decision  Tree  C4.5 merupakan algoritma  yang  paling  akurat  dan  paling  dominan  terhadap  algoritma  lainya  serta termasuk ke dalam kategori excellent classification sehingga dengan demikian algoritma Decision Tree C4.5 dapat memberikan pemecahan untuk permasalahan penentuan apakah seseorang  terindikasi  menderita  penyakit  diabetes  terutama  pada  fase  asimtomatik sebagai pendukung pengambilan keputusan sebelum pemeriksaan lebih lanjut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  tim  peneliti  Data  Mining  Fakultas Teknologi  Informasi,  Universitas  Islam  Kalimantan  Muhammad  Arsyad  Al  Banjari Banjarmasin.  Penelitian  ini  didukung  dan  disponsori  oleh  Yayasan  Universitas  Islam Kalimantan  Muhammad  Arsyad  Al  Banjari  Banjarmasin  Nomor:  45/UNISKA- PUSLIT/II/2022.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraeni, D., & Ramadhani. (2018). Analisa decision tree untuk prediksi diagnosa diabetes mellitus. Seminar Nasional Royal (Senar) , 1(1), 153-158.
Candra Permana, B. A., & Dewi Patwari, I. K. (2021). Komparasi metode klasifikasi data mining decision tree dan naïve bayes untuk prediksi penyakit diabetes. Infotek : Jurnal Informatika Dan Teknologi , 4(1), 63–69. https://doi.org/10.29408/jit.v4i1.2994. Detikhealth. (2019). Mengenal Penyakit Diabetes, Penyebab dan Cara Mengatasinya . https://health.detik.com/berita-detikhealth/d-4468242/mengenal-penyakit-diabetes-penyebab-dan- cara-mengatasinya.
Edy. (2012). Penerapan Algoritma C4.5 Dengan Seleksi Atribut Berbasis Algoritma Genetika Dalam Diagnosa Penyakit Jantung . [Tesis]. Jakarta: Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Eresha. Eldridge, B. L. (2022). The Significance of Diagnosing a Disease as Asymptomatic . Verywell Health. https://www.verywellhealth.com/asymptomatic-definition-importance-and-controversy-2249055. Febrian, F. (2011). Algoritma Klasifikasi Data Mining Pada Akseptasi Data Fakultatif. [Skripsi]. Jakarta:
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Eresha.
Gorunescu, F. (2015). Data Mining: Concepts, Models and Techniques. In Mining of Massive Datasets . Heidelberg: Springer Berlin. Handayanna, F. (2012). Penerapan Particle Swarm Optimization Untuk Seleksi Atribut Pada Metode Support Vector . [Tesis]. Jakarta: Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri.
Hastuti, K. (1994). Analisis komparasi algoritma klasifikasi data mining untuk prediksi mahasiswa non aktif. Seminars in Neurology , 14(1), 241–249. https://doi.org/10.2307/j.ctv11hppt6.3. Witten, I. H., & Eibe Frank, M. A. H. (2018). Data mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952. International Diabetes Federation. (2021). Diabetes Facts and Figures . https://www.idf.org/aboutdiabetes/what-is-diabetes/glossary.html.
Islam, M. M. F., Ferdousi, R., Rahman, S., & Bushra, H. Y. (2020). Likelihood Prediction of Diabetes at Early Stage Using Data Mining Techniques. Advances in Intelligent Systems and Computing , 992, 113–125. https://doi.org/10.1007/978-981-13-8798-2_12.
Kementerian Kesehatan RI. (2021). Penyakit Diabetes Melitus . http://p2ptm.kemkes.go.id/infographic- p2ptm/penyakit-diabetes-melitus.
Lasut, D. (2012). Prediksi Loyalitas Pelanggan Pada Perusahaan Penyedia Layanan Multimedia Dengan Algoritma C4.5 berbasis Particle Swarm Optimization . [Skripsi]. Jakarta: Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Eresha.
Leidiyana, H. (2011). Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Dalam Penentuan Resiko Kredit
Kepemilikan Kendaraan Bemotor. [Skripsi]. Jakarta: Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri.
Mustafa, M. S., & Simpen, I. W. (2019). Implementasi algoritma k-nearest neighbor ( knn ) untuk memprediksi pasien terkena penyakit diabetes pada Puskesmas Manyampa Kabupaten Bulukumba. Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , VIII(1), 1–10. Olson, D. L., & Shi, Y. (2007). Introduction to Business Data Mining . United States: McGraw-Hill. Rumini, & Nasruddin, A. (2021). Prediksi awal penyakit diabetes mellitus menggunakan algoritma naive bayes. Jurnal ICT: Information Communication & Technology, 20(2), 246–253.
Suradiradja, K. H. (2018). Deteksi Transaksi Pencucian Uang Dengan Algoritma Klasifikasi C4.5. Jurnal Teknologi Informasi ESIT , XII(01), 62-66.