Volume 4, Nomor 1, Juni 2023, hlm 27-36 INFOTECH: Jurnal Informatika Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech
Analisis algoritma pohon keputusan untuk memprediksi penyakit diabetes menggunakan oversampling smote
Using  stochastic  oversampling,  decision  tree  algorithm  analysis  is used to predict diabetes
Dikan Ismafillah * , Tatang Rohana, Yana Cahyana
* Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia.  Jl. Hs. Ronggo Waluyo, Teluk Jambe Karawang, Jawa Barat, Indonesia
Informasi Artikel Abstrak Article History: Submission: 19-01-2023 Revised: 28-01-2023 Accepted: 02-02-2023
Kata Kunci : Penyakit diabetes; algoritma machine learnin; k-fold cross validation; confusion matrix; prediksi.
Keywords: Diabetes, algorithm machine learning, k-fold cross validation, confusion matrix, prediction .
* Korespondensi:
Dikan Ismafillah if19.dikanismafillah@mhs.ubp karawang.ac.id Kumpulan data ini didapat dari situs data dunia Kaggle yang berasal dari National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases sebanyak 768 data  yang  terdiri dari 8 variable dan 1 class target. Penelitian ini menggunakan model Random Forest (RF) + SMOTE dan Decision  Tree  (DC) +  SMOTE  dengan  matriks  konfusi  serta perhitungan K-fold  cross  validation yang  bertujuan  untuk memprediksi  pengukuran  diagnostik  apakah  seorang  pasien menderita diabetes. Untuk mencapai tingkat akurasi terbaik, pada penelitian  ini  melakukan  proses  prediksi  tingkat  diabetes menggunakan dua algoritma, yaitu Decision Tree dan Random Forest . Pada  data  penyakit  diabetes  yang  ditemukan  terdiri  dari Pregnancies,  Glucose,  BloodPressure,  SkinThickness,  Insulin,  BMI, Diabetes Pedigree Function, Age, dan Outcome(output). Berdasarkan hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  pengujian  model  RF  + SMOTE  menggunakan confusion  matrix dan  metode  K- Fold  Cross Validation memberikan akurasi yang jauh lebih baik dalam distribusi data  diabetes.  Hasil  pengujian  menunjukkan  akurasi  data  sebesar 88,9%. Dengan hasil perbandingan Kurva ROC nilai Area Under the Curve (AUC) Random Forest + SMOTE 89,0%.

## Abstract
This data set was obtained from the world data site Kaggle which came from  the  National  Institute  of  Diabetes  and  Digestive  and  Kidney Diseases as many as 768 data consisting of 8 variables and 1 target class. This study uses the Random Forest (RF) + SMOTE and Decision Tree (DC)+ SMOTE models with confusion matrices and K-fold cross validation calculations that aim to predict diagnostic measurements whether a patient has diabetes. To achieve the best level of accuracy, in this study the process of predicting the level of diabetes was carried out  using  two  algorithms,  namely  the  Decision  Tree  and  Random Forest.  The  diabetes  data  found  consisted  of  Pregnancies,  Glucose, BloodPressure,  SkinThickness,  Insulin,  BMI,  Diabetes  Pedigree Function,  Age,  and  Outcome(output).  Based  on  the  results  of  the research that has been done, testing the RF + SMOTE model using the confusion  matrix  and  the  K-Fold  Cross  Validation  method  provides much  better  accuracy  in  the  distribution  of  diabetes  data.  The  test results  show  a  data  accuracy  of  88,9%.  With  the  results  of  the comparison of the ROC Curve, the Area Under the Curve (AUC) Random Forest + SMOTE value is 89.0%.

## 28 Dikan Ismafillah, Tatang Rohana, Yana Cahyana
Analisis algoritma pohon keputusan untuk memprediksi penyakit diabetes menggunakan oversampling smote

## 1. PENDAHULUAN.
Diabetes atau yang sering disebut kencing manis adalah kondisi metabolisme kronis yang ditandai dengan tingginya kadar glukosa darah secara tidak normal [1] . Menurut International Diabetes Federation (IDF), jumlah penderita diabetes mencapai 463 juta orang. Para peneliti memperkirakan bahwa jumlah penderita diabetes akan meningkat menjadi 642 juta pada tahun 2040 [2] . Berdasarkan statistik dari Riset Kesehatan Dasar 2018, angka prevalensi diabetes pada orang dewasa pada tahun 2013 sebesar 6,9%, dan meningkat menjadi 8,5% pada tahun 2018 [3] . Federasi Diabetes Internasional memperkirakan bahwa  6,7  juta  orang  di  seluruh  dunia  akan  meninggal  akibat  diabetes  pada  tahun  2021,  yang memperkirakan adanya kematian setiap 5 detik. China merupakan negara dengan angka kematian akibat diabetes tertinggi di dunia. Pada tahun 2021, 1,39 juta orang akan meninggal karena diabetes di Tiongkok. Pada urutan kedua adalah Amerika Serikat dengan 669.000 kematian [4]. Kemudian India di posisi ketiga dengan total 647.000. Indonesia termasuk pada urutan keenam dalam daftar ini. Jumlah kematian akibat diabetes di Indonesia akan meningkat menjadi 236.000 pada tahun 2021. Menurut Federasi Diabetes Internasional (IDF), akan ada 537 juta orang di seluruh dunia (usia 20 hingga 79) yang hidup dengan diabetes pada tahun 2021, ini mewakili satu dari 10 orang. Empat dari lima penderita diabetes tinggal di negara berpenghasilan rendah dan menengah [4] . Diabetes adalah suatu kondisi yang disebabkan oleh kadar gula darah yang sangat tinggi dalam tubuh manusia. Pada diabetes tipe 1 seseorang akan mengalami kondisi kadar gula yang berlebih ketika pankreas  gagal  menghasilkan  insulin  dalam  jumlah  yang  cukup.  Di  sisi  lain,  diabetes  tipe  2 menggambarkan suatu kondisi di mana tubuh tidak mampu memanfaatkan insulin secara efektif [2][5] . Diabetes yang tidak dikelola dengan baik dapat menimbulkan berbagai akibat jangka panjang, antara lain kerusakan pembuluh darah dan saraf, serta organ penting dalam tubuh, bahkan kematian [6] . Deteksi dini  diabetes  mungkin  merupakan  metode  pencegahan  diabetes  yang  efektif,  karena  meningkatkan kemungkinan bahwa individu akan memilih untuk menjalani gaya hidup yang lebih sehat [7] . Data mining dan  pembelajaran mesin  membuat  kemajuan  yang  stabil  untuk  menjadi  alat  yang  dapat  diandalkan dalam  pembuatan  model  komputer yang memungkinkan  tingkat  akurasi yang  tinggi  dalam  prediksi diabetes [8][5] .
Dari hasil riset menunjukkan bahwa model klasifikasi Decision tree berkinerja buruk hanya pada 0,68,  sedangkan  algoritma Random  Forest berkinerja  cukup  baik  pada  0,72 [7] .  Pada  penelitian perbandingan dengan beberapa algoritma machine learning klasifikasi yaitu Decision Tree, Naïve Bayes, k-Nearest Neighbour , Random Forest , dan Decison Stump . Hasil penelitian tersebut mendapatkan nilai accuracy sebesar 80.38% dari perbandingan terbaik algoritma Random Forest [9 ]. Demikian juga, pada penelitian  hasil accuracy yang  didapat  menggunakan  algoritma Decision  Tree sebesar  85.28%  pada proses identifikasi penyakit diabetes [10] . Selanjutnya, penelitian dengan mencoba menerapkan suatu metode  klasifikasi  untuk  memprediksi  apakah  seseorang  terkena  penyakit  diabetes  menggunakan algoritma Decision Tree ID3 dengan nilai accuracy sebesar 84,77% [1] .
Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan algoritma pembelajaran mesin yang bertujuan untuk memprediksi penyakit diabetes. Algoritma ini diharapkan mampu membantu dalam melakukan prediksi awal penyakit diabetes menggunakan dua algoritma yaitu algoritma Decission Tree (DC) dan Random Forest (RF) . Informasi dianalisis dan dataset diolah untuk menghasilkan produksi nilai prediksi model terbaik dari kedua algoritma. Setelah nilai antisipasi dari algoritma Decission Tree (DC) dan Random Forest (RF) ditentukan, dilakukan perbandingan evaluasi kinerja algoritma Decission Tree (DC) dan Random  Forest  (RF) . untuk memutuskan algoritma mana, dari keduanya, yang lebih efektif. Temuan perbandingan  algoritma  ini  kedepannya  akan  menjadi  standar  diagnosis  dini  dan  prediksi  penyakit diabetes.

## 2. METODE

## 2.1 Alur penelitian
Pada alur penelitian ini salah satu metode klasifikasi dapat dinilai menggunakan berbagai faktor,  akurasi,  kecepatan,  kehandalan,  skalabilitas,  dan  interpretasi.  Pada  tahap  ini,  prediksi diabetes dilakukan dengan menggunakan kedua algoritma machine learning, yaitu Decission Tree (DC) dan Random Forest (RF). Dataset diabetes yang dimiliki dibagi menjadi data uji dan data latih,
kemudian dilakukan prosesing data dan perbandingan keempat algoritma yang terlampir pada Gambar 1 untuk mengetahui proses alur penelitian.
Mulai
Data diabetes Akuisisi data Prepprosesing data
Imbalance data Testing data Validasi menggunakan K- Fold 10 Training data Over sampling data menggunakan SMOTE
Balanced dataset
Prediksi algoritma, random forest dan decission tree Hasil klarifikasi Evaluasi model terbaik Selesai Gambar 1. Alur penelitian
Data ini didapat dari situs data dunia Kaggle yang berasal dari National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases , berisi lebih dari 700 data perempuan berusia minimal 21 tahun keturunan  India  Pima.  Data  yang  dikumpulkan  berdasarkan  survei  data  pemeriksaan  rutin penduduknya  yang  tinggal  di  dekat  Phoenix,  Arizona,  AS   yang  telah  diperbaharui  pada  tahun 2020 [11] .  Jenis data ini merupakan jenis data yang dapat langsung diukur atau dihitung sebagai nilai kategorikal atau numerik. Sebanyak 768 data yang terdiri dari 8 variable dan 1 class target. Berikut  adalah  contoh  dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  prediksi  model algoritma yang akan dilakukan yang disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Dataset diabetes Pregnanci es Gluco se BloodPress ure SkinThickn ess Insuli n BMI DiabetesPedigreeFun ction Ag e Outco me 0  6 148 72 35 0 33.6  0.627 50 1 1  1 85 66 29 0 26.6  0.351 31 0 2  8 183 64 0 0 23.3  0.672 32 1 3  1 89 66 23 94 28.1  0.167 21 0 4  0 137 40 35 168 43.1  2.288 33 1
Pada Tabel 1 menunjukan data dari 0 sampai 4 merupakan salah satu sebagian data paling awal dari 768 dataset yang terdiri dari: Pregnancies, Glucose, BloodPressure, SkinThickness, Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction, Age, dan Outcome .

## 2.2 SMOTE
Metode Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE) adalah  pendekatan  untuk menyeimbangkan  data  sampel  yang  tidak  seimbang  (mayoritas)  dengan  berfokus  pada  kelas minoritas untuk meningkatkan efisiensi metode prediksi [12] . Teknik ini mensintesis sampel baru dari  kelas  minoritas  untuk  menyeimbangkan  kumpulan  data  dengan  melakukan  resampling sampel kelas minoritas. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan kurangnya keseimbangan

## 30 Dikan Ismafillah, Tatang Rohana, Yana Cahyana
Analisis algoritma pohon keputusan untuk memprediksi penyakit diabetes menggunakan oversampling smote
data pada data set penyakit diabetes. Oleh karena itu, diperlukan teknik pengambilan sampel data untuk  menyeimbangkan  data  yang  diperiksa  dengan  teknik  SMOTE.  Pada  kasus  sebelumnya SMOTE dapat menghilangkan noise dan menyelesaikan masalah ketidak seimbangan.

## 2.3 Decision Tree
Decision  tree adalah  model  prediktif  yang  hasil  akhirnya  diklasifikasikan  berdasarkan struktur atau pohon hierarkis [13] dapat menganalisis variabel data nominal dan numerik secara bersamaan. Decision tree akan mencari solusi permasalahan dengan menjadikan kriteria sebagai node yang saling berhubungan membentuk seperti struktur pohon. Setiap pohon memiliki cabang dan  cabang  mewakili  setiap  atribut  yang  dipenuhi  untuk  menuju  cabang  selanjutnya  hingga berakhir  didaun  (tidak  ada  cabang  lagi). Decision  Tree C4.5  merupakan  versi  perbaikan  dari algoritma  sebelumnya  yang  disebut  algoritma iterative  dichotomizer (ID3).  Berikut  ini  adalah daftar tahapan yang dilakukan algoritma C4.5 saat membuat pohon keputusan [14] .
- Manfaatkan atribut sebagai root.
- Buat cabang terpisah untuk setiap nilai yang mungkin.
- Membahas setiap contoh individu di dalam cabang.
- Lakukan prosedur untuk setiap proses percabangan berulang kali hingga semua instance di cabang memiliki kelas yang sama.
Salah satu faktor yang membedakan Decision Tree dan iterative dichotomizer (ID3) yaitu melalui pruning yang mengacu pada proses menghilangkan outlier dan sumber noise pada suatu dataset untuk  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  dan  prediksi. Rasio  gain untuk  setiap  atribut  dihitung menggunakan Algoritma C4.5, dan  atribut yang telah ditentukan memiliki nilai terbesar dipilih menjadi  node [14] .  Proses  mining  dengan  algoritma Decision  Tree C4.5  dimulai  dengan menghitung nilai Entropy dan Gain dari masing-masing atribut data training yang ada sehingga menghasilkan Gain Ratio .
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan:
S = Himpunan kasus A = Atribut n = Jumlah partisi atribut A |Si| = Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| = Jumlah kasus dalam S
Sementara itu, perhitungan nilai entropi dapat pada persamaan 2:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ −𝑝 𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 𝑒 𝑖=1 (2)
Keterangan:
S = Himpunan kasus n = Jumlah partisi atribut A pi = Proporsi dari S i terhadap S
Atribut yang memiliki Gain Ratio terbesar dipilih untuk membuat simpul akar. Selanjutnya menghitung nilai Gain dan Entropy dari masing – masing atribut dengan menghilangkan atribut yang telah dipilih sebelumnya. Atribut yang memiliki Gain Ratio terbesar dipilih untuk membuat simpul  internal.  Ulangi  perhitungan  tersebut  hingga  semua  atribut memiliki  kelas.  Jika  semua atribut atau pohon sudah memiliki kelas, maka tampilkan pohon keputusan awal dan generate aturan keputusan awal.

## 2.4 Random forest
Algoritma Random Forest adalah salah satu yang menggunakan pembelajaran supervised . Ini menghasilkan  kumpulan  pohon  keputusan,  yang  sering  dilatih  menggunakan  pendekatan
" bagging ". Inilah artinya jika mengacu pada " forest ". Premis dasar di balik pendekatan bagging adalah bahwa menggabungkan beberapa model pembelajaran harus mengarah pada peningkatan produk  akhir. Random  Forest  classifier merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk klasifikasi  dan  regresi [15] . Random  Forest juga  dapat  diartikan  sebagai  terbentuk  dari serangkaian pohon keputusan atau decision tree . Dapat digunakan untuk memprediksi kategori dengan beberapa nilai yang mungkin dan probabilitas keluaran yang dapat disesuaikan. Satu hal yang  harus  diperhatikan  adalah overfitting . Random  Forest adalah  sejenis  pembelajaran  mesin yang  membangun  banyak  pohon  keputusan  dan  kemudian  menggabungkan  pohon-pohon  itu untuk  mendapatkan  prediksi  yang  lebih  akurat  dan  konsisten.  Dimungkinkan  untuk menggunakan Random Forest untuk tugas klasifikasi dan regresi, yang mencakup sebagian besar sistem pembelajaran mesin modern. Ini adalah salah satu keunggulan utama Random Forest [16 ]. Selama  proses  perancangan  model  algoritma Random  Forest ,  model  algoritma Random  Forest dibangun menggunakan n pohon Decision Tree dengan terlebih dahulu menentukan nilai terbaik untuk  n,  kemudian  mendapatkan  hasil  optimal  dari  algoritma Random  Forest ,  dan  terakhir memanfaatkan splitter terbaik untuk mendapatkan hasil akurasi terbaik dalam kasus penyakit diabetes.  Semua  langkah  ini  dilakukan  untuk  memastikan  model  algoritma Random  Forest seakurat  mungkin [17] .  Keuntungan  menggunakan  algoritma random  forest adalah  dapat mengklasifikasikan  data  dengan  atribut  yang  tidak  lengkap.  Baik  untuk  klasifikasi  data  dan pengolahan  data  sampel  besar.  Pada  penelitian  sebelumnya,  ekstraksi  ciri  warna  dilakukan dengan  algoritma  random  forest,  dengan  hasil  85%  menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi  dari proses ekstraksi [18] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pre-processing
Langkah pra-pemrosesan data penelitian dilakukan dengan cara yang membuat data lebih sesuai  untuk  digunakan  pada  langkah  selanjutnya,  termasuk  menghilangkan  komponen  yang tidak lengkap untuk menghindari lebih dari 768 manipulasi. Data dibersihkan untuk menghindari data duplikat atau nilai nol. Terlampir lampiran Tabel 2 untuk preprocessing data.
Tabel 2. Sebelum processing data Pregn ancie s Glu cos e BloodP ressur e SkinTh icknes s Ins uli n B M I DiabetesPedi greeFunctio n A g e Out com e New BMI NewIns ulinScor e NewG lucos e 0  6 148 .0 72.0 35.0 16 9.5 3 3. 6 0.627 5 0 1 Obesi ty 1 Abnorm al Secret 1  1 85. 0 66.0 29.0 10 2.5 2 6. 6 0.351 3 1 0 Over weig ht Normal Norm al 2  8 183 .0 64.0 32.0 16 9.5 2 3. 3 0.672 3 2 1 Norm al Abnorm al Secret 3  1 89. 0 66.0 23.0 94. 0 2 8. 1 0.167 2 1 0 Over weig ht Normal Norm al 4  0 137 .0 40.0 35.0 16 8.0 4 3. 1 2.288 3 3 1 Obes ity 3 Abnorm al Secret
Tabel  2 menunjukan  terjadinya  preprocessing  data  pada  variabel  kategori  dalam kumpulan  data  yang  harus  diubah  menjadi  nilai  numerik.  Untuk  itu  proses  transformasi  ini dilakukan dengan metode Label Encoding dan One Hot Encoding . Berikut lampiran Tabel 3 dan Tabel 4 yang berisi hasil prosesing data.
Tabel 3. Hasil processing data

## 32 Dikan Ismafillah, Tatang Rohana, Yana Cahyana
Analisis algoritma pohon keputusan untuk memprediksi penyakit diabetes menggunakan oversampling smote Pregn ancies Gluc ose BloodPr essure SkinThi ckness Ins ulin B M I DiabetesPedig reeFunction A g e Outc ome NewBMI_ Obesity 1 NewBMI_ Obesity 2 NewBMI_ Obesity 3 0  6 148. 0 72.0 35.0 169 .5 3 3. 6
0.627 5 0 1 1 0 0 1  1 85.0 66.0 29.0 102 .5 2 6. 6
0.351 3 1 0 0 0 0 2  8 183. 0 64.0 32.0 169 .5 2 3. 3
0.672 3 2 1 0 0 0 3  1 89.0 66.0 23.0 94. 0 2 8. 1
0.167 2 1 0 0 0 0 4  0 137. 0 40.0 35.0 168 .0 4 3.
1
2.288 3 3 1 0 0 1
Tabel 3 menunjukan hasil dari proses pembersihan data dimana telah dihilangkan nilai nul  dan  merubah  nilai  kategori  menjadi  nilai  numerik.  Terjadi  pada  kolom  data  yang ditransformasikan ditahapan preprocessing NewBMI, NewInsulinScore, NewGlucose.
Tabel 4. Hasil processing data lanjutan NewBMI_Ov erweight NewBMI_Un derweight NewInsulinSco re_Normal NewGluc ose_Low NewGlucos e_Normal NewGlucose_ Overweight NewGlucos e_Secret 0  0 0 0 0 0 0 1 1  1 0 1 0 1 0 0 2  0 0 0 0 0 0 1 3  1 0 1 0 1 0 0 4  0 0 0 0 0 0 1
Tabel  4 menunjukan  hasil preprocessing data  lanjutan  pada  tabel  3  data  kategorikal dikonversi menjadi numerik dimana 1 = ya dan 0 = tidak. Data preprocessing dilakukan untuk mengubah  data  karakter  yang  tidak  konsisten  menjadi  numerik.  Pengubahan  data  tersebut dilakukan  untuk mempermudah  proses modeling menggunakan  algoritma Random  Forest dan Decision Tree.

## 3.2 Evaluasi
Uji  kinerja  dijalankan  menggunakan  model  algoritma  pembelajaran  mesin  untuk memvalidasi kinerja model algoritma berdasarkan data uji. Perhitungan confusion matrix untuk menentukan baik atau tidaknya suatu algoritma pada data diabetes tergantung dari akurasi dan presisi.  Akurasi  klasifikasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas  adalah  tiga  aspek  evaluasi  yang  dapat digunakan  untuk  meningkatkan  hasil  prediksi.  Akuisisi  klasifikasi  Adalah  suatu  proses  untuk mengambil, mengumpulkan dan menyiapkan data, hingga memprosesnya untuk menghasilkan data terbaik, inilah yang dimaksud dengan “akurasi dalam klasifikasi”. Sementara itu, sensitivitas adalah ukuran seberapa baik kejadian yang diinginkan dapat diprediksi. Selain itu, spesifisitas adalah  kriteria  yang  menentukan  proporsi  kejadian  yang  tidak  menguntungkan  [ 19] . Dengan menggunakan  angka-angka  yang  termasuk  dalam  confusion  matriks,  seseorang  dapat  menilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas klasifikasi . Dengan menganalisis hasil dari beberapa model prediksi,  seseorang  dapat  memutuskan  apakah  pernyataan  tertentu  benar  atau  tidak  benar dengan menggunakan perangkat yang dikenal sebagai confusion matriks. Oleh karena itu, untuk memastikan  hasil  dari  confusion  matriks,  yaitu  dengan  membandingkannya  dengan  kategori input utama [ 20] .  Proses evaluasi yang dilakukan menggunakan data tes yang dipisahkan pada proses  sebelumnya,  dan  hasil  evaluasi  ini  menggunakan  perhitungan  matriks  konfusi  yang disajikan pada rumusan 3, 4, 5 dan 6.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑆𝑈𝑀 𝑇ℎ𝑒 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑥 100% (3)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑠𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑥 100% (4) 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑥 100% (5) 𝐹1  =  2 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (6)
Pada proses pengujian tahapan ini menggunakan teknik 10 K-Fold Cross Validation . Teknik yang  bekerja  dengan  cara  memisahkan  K  data  menjadi  data  uji  dan  data  latih.  Kemudian melakukan prediksi menggunakan algoritma Decision Tree dan Random Forest . Nilai akurasi dan presisi didapatkan dari setiap metode deteksi yang digunakan.
Langkah-langkah untuk k-fold crossing adalah: Pertama bagi data dengan faktor k. Kemudian, pada percobaan pertama, buat bagian pertama sebagai data uji dan bagian lainnya sebagai data pelatihan. Pada percobaan kedua, mengubah satu bagian untuk data uji dan satu bagian lagi untuk data pelatihan. Tes ketiga mengubah bagian ketiga menjadi data uji dan bagian sisanya menjadi data  pelatihan.  Ketiga,  dari  hasil  tersebut,  matriks  konfusi  digunakan  untuk  menyimpan  skor evaluasi kinerja model. Kemudian tentukan rata-rata untuk setiap percobaan. Keempat, dilakukan eksperimen  dengan  menggunakan  model  algoritma  terpilih  yang  dapat  dijadikan  referensi. Berikut tabel hasil persilangan k- fold 10 yang terlampir pada Tabel 5 .
Tabel 5 . Hasil persilangan K-fold 10 K-Fold 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. DC + SMOTE 90,0% 88,5% 84,2% 90,0% 85,7% 86,9% 91,3% 88,4% 86,9% 84,0% RF + SMOTE 88,5% 91,4% 90,0% 95,7% 92,8% 91,3% 95,6% 94,2% 84,0% 89,8%
Tabel 5 menunjukan hasil metode persilangan K-Fold Cross validation yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Nampak pada bagian Random Forest (RF) + SMOTE jika dirata – rata kinerja algoritma ini jauh lebih baik dibandingkan Decision Tree ( DC) + SMOTE.

## 3.3 Perbandingan hasil
Berdasarkan penelitian sebelumnya, SMOTE digunakan untuk menyeimbangkan data. Hasil yang  diperoleh  untuk  tingkat  akurasi  yang  dibandingkan  dengan  tingkat  akurasi  prediksi menggunakan  kedua  algoritma.  Penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  Teknik oversampling SMOTE, untuk menyeimbangkan data sampel untuk kelas (mayoritas) yang terlalu tidak seimbang dengan berfokus pada kelas minoritas. Dapat dilihat pada Tabel 6 penggunaan SMOTE pada Random Forest sangat berpengaruh bahkan penggunaan SMOTE dapat memperbaiki accuracy dengan pembagian data secara seimbang menggunakan K-fold dan oversampling.
Tabel 6. Hasil perbandingan K-fold 10 K-FOLD CROSS VALIDATION 10 Metode Akurasi DC + SMOTE 87,6% RF + SMOTE 91,3%
Pada Tabel 6 menjelaskan hasil perbandingan K-fold menggunakan algoritma Random Forest +  SMOTE  memiliki accuracy lebih  baik  sebesar  91,3%  dibandingkan Decision  Tree dengan accuracy 87,6%. Dari hasil prediksi tersebut accuracy algoritma Random Forest ini sangat efektif digunakan  untuk  prediksi  penyakit  diabetes  dan  membantu  tenaga  medis  dalam  mengambil langkah – langkah yang tepat   untuk mencegah penyakit diabetes. Dibutuhkan juga pengukuran kinerja algoritma menggunakan kurva untuk mengetahui tingkat statistiknya yang terlampir pada Gambar 2.

## 34 Dikan Ismafillah, Tatang Rohana, Yana Cahyana
Analisis algoritma pohon keputusan untuk memprediksi penyakit diabetes menggunakan oversampling smote
Gambar 2. Hasil perbandingan kurva ROC
Gambar  2 menunjukan  hasil  pengujian  model  yang  dilakukan  adalah  untuk  mengukur tingkat  akurasi  dan  kinerja  algoritma  berdasarkan  nilai  AUC ( Area Under  Curve )  dari  prediksi penyakit  diabetes  dengan  metode cross  validation .  Hasil  dari  pengujian  model  yang  telah dilakukan adalah untuk mengukur kinerja suatu algoritma dan AUC ( Area Under Curve ). Grafik ROC RF + SMOTE dengan nilai AUC ( Area Under Curve ) sebesar 0.890 lalu dikalikan 100% untuk hasil akhir berupa persentase 89,0% yang terlampir pada Tabel 7 .
Tabel 7 . Hasil prediksi penyakit diabetes HASIL PREDIKSI Metode Akurasi ROC DC + SMOTE 85,6% 85,6% RF + SMOTE 88,9% 89,0%
Tabel  7 menunjukan  evaluasi  yang  dilakukan  dengan  confusion  matrix  dan  kurva  ROC keduanya menunjukkan bahwa hasil pengujian algoritma Random Forest + SMOTE memiliki nilai akurasi yang  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  hasil  pengujian  algoritma  Decision  Tree  + SMOTE. Kesimpulan tersebut dapat ditarik dari hasil pengujian yang telah disajikan sebelumnya. Model Random Forest + SMOTE memiliki rating 88,9% untuk nilai akurasinya, sedangkan hasil kinerja algoritma menggunakan kurva ROC dan menghasilkan nilai kinerja model Area Under the Curve (AUC) sebesar 89,0%.
4. SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui  seberapa  akurat  model  algoritma machine  learning yang  digunakan  dalam  kasus prediksi penyakit diabetes. Penelitian ini menggunakan dataset yang diperoleh melalui Kaggle yang berasal dari National Institute of Diabetes penduduk Arizona, AS tahun 2020. Data Diabetes
yang sebelumnya 768 data menjadi 760 data setelah dilakukan tahapan pre-processing . Accuracy, Recall,  Precision,  F1  Score ,  yang  didasarkan  pada  Confusion  Matrix,  dan  grafik  ROC/AUC digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil  penelitian.  Penerapan  algoritma machine  learning dalam prediksi penyakit diabetes berhasil dilakukan dengan baik. Berdasarkan hasil prediksi analisis accuracy penyakit diabetes menggunakan algoritma Decision Tree dan Random Forest didapatkan hasil  perbandingan  terbaik  untuk  menentukan  metode  mana  yang  lebih  efisien  dalam memprediksi  kasus  ini.  Pada  proses  perhitungan  K-fold  10  dan  SMOTE,  penerapan  algoritma Random  Forest menggunakan  SMOTE  sangat  efisien  dibandingkan  dengan  DC  +  SMOTE  yang memiliki  tingkat  prediksi  kurang  akurat.  Evaluasi  model  juga  berhasil  dilakukan  dengan  nilai prediksi yang sangat baik sebesar 88,9% untuk Random Forest dengan nilai akurasi tertinggi pada kasus penyakit Diabetes. Dengan hasil Kurva ROC dengan nilai Area Under the Curve (AUC) 89,0%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. S. Efendi and H. A. Wibawa, “<i>Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma ID3 dengan  Pemilihan  Atribut  Terbaik  ( Diabetes  Prediction  using  ID3  Algorithm  with  Best Attribute Selection ) <i/>,” <i>Juita<i/> , vol. VI, no. 1, pp. 29 – 35, 2018.
[2] B. M. K. P, S. P. R, N. R K, and A. K, “Type 2: Diabetes mellitus prediction using Deep Neural Networks  classifier,” Int.  J.  Cogn.  Comput.  Eng. ,  vol.  1,  no.  July,  pp.  55 – 61,  2020,  doi: 10.1016/j.ijcce.2020.10.002.
[3] A.  S.  Putri,  “Tahun  2018  Penderita  Diabetes  di  Indonesia  Meningkat,” 2018 ,  2018. https://www.fimela.com/lifestyle/read/3739252/tahun-2018-penderita-diabetes-di- indonesia-meningkat
[4] R.  Pahlevi,  “Kasus  Kematian  Akibat  Diabetes  di  Indonesia  Terbesar  Keenam  di  Dunia,” 2021 ,  2021.  https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/11/26/kasus-kematian- akibat-diabetes-di-indonesia-terbesar-keenam-di-dunia
[5] J.  J.  Khanam  and  S.  Y.  Foo,  “A  comparison  of  machine  learning  algorithms  for  diabetes prediction,” ICT Express , vol. 7, no. 4, pp. 432 – 439, 2021, doi: 10.1016/j.icte.2021.02.004.
[6] D. Care and S. S. Suppl, “1. Improving care and promoting health in populations: Standards of medical care in diabetes- 2020,” Diabetes Care , vol. 43, no. January, pp. S7 – S13, 2020, doi: 10.2337/dc20-S001.
[7] W. Nugrah a and R. Sabaruddin, “Teknik Resampling untuk Mengatasi Ketidakseimbangan Kelas  pada  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  C4.5,  Random  Forest,  dan  SVM Resampling Technique for Handling Class Imbalance in the Classification of Diabetes using C4.5,  Rand om  Forest,  and  SVM,” Agustus ,  vol.  20,  no.  3,  pp.  352 – 361,  2021,  [Online]. Available: https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database.
[8] G.  Swapna,  R.  Vinayakumar,  and  K.  P.  Soman,  “Diabetes  detection  using  deep  learning algorithms,” ICT Express , vol. 4, no. 4, pp. 243 – 246, 2018, doi: 10.1016/j.icte.2018.10.005.
[9] R. Annisa, “Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Penderita Penyakit  Jantung,” J.  Tek.  Inform.  Kaputama ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  22 – 28,  2019,  [Online]. Available: https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/141/156
[10] J. B. Junior, R. R. Saedudin, and V. P. Widharta, “Perbandingan Akurasi Algorima Decision Tree  Dan  Algoritma  Support  Vector  Machine  Pada  Penyakit  Diabetes,”  vol. 8,  no.  5,  pp. 9749 – 9756, 2021.
[11] Rdrr.io, “Pima Indians Diabetes Database.,” Subgroup Discovery dan Bump Hunting , 2020.
[12] R.  Siringoringo,  “KLASIFIKASI  DATA  TIDAK  SEIMBANG  MENGGUNAKAN  ALGORITMA SMOTE DAN k- NEAREST NEIGHBOR,” Isd , vol. 3, no. 1, pp. 2528 – 5114, 2018.
[13] N. Azizah, “Komparasi Metode Klasifikasi Decision Tree Algoritma C4.5 Dan Random Forest Untuk Prediksi Penyakit Stroke,” 2021.
[14] A. Franseda, W. Kurniawan, S. Anggraeni, and W. Gata, “Integrasi Metode Decision Tree dan SMOTE untuk Klasifikasi Dat a Kecelakaan Lalu Lintas,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 3, p. 282, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i3.40982.
[15] A.  Primajaya  and  B.  N.  Sari,  “Random  Forest  Algorithm  for Prediction  of  Precipitation,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.24014/ijaidm.v1i1.4903.

## 36 Dikan Ismafillah, Tatang Rohana, Yana Cahyana
Analisis algoritma pohon keputusan untuk memprediksi penyakit diabetes menggunakan oversampling smote
[16] dqlab.id, “Studi Kasus Random Forest Machine Learning untuk Pemula Data.”
[17] A. Samosir, M. Hasibuan, W. E. Justino, and T. Hariyono, “Komparasi Algoritma Random Forest , Naïve Bayes dan K- Nearest Neighbor Dalam klasifikasi Data Penyakit Jantung,” pp. 214 – 222, 2021.
[18] N. Khasanah, R. Komarudin, N. Afni, Y. I. Maulana, and A. Salim, “Skin Cancer Classification Using  Random  Forest  Algorithm,” Sisfotenika ,  vol.  11,  no.  2,  p.  137,  2021,  doi: 10.30700/jst.v11i2.1122.
[19] J. J. Pangaribuan, C. Tedja, and S. Wibowo, “PERBANDINGAN METODE ALGORITMA C4.5 DAN  EXTREME  LEARNING  MACHINE  UNTUK  MENDIAGNOSIS  PENYAKIT  JANTUNG KORONER,” 2019.
[20]  E. Prasetyo,  B. Prasetiyo, and P. Korespondensi, “PENINGKATAN  AKURASI  KLASIFIKASI ALGORITMA  C4.5  MENGGUNAKAN  TEKNIK  BAGGING  PADA  DIAGNOSIS  PENYAKIT JANTUNG  INCREASED  CLASSIFICATION  ACCURACY  C4.5  ALGORITHM  USING  BAGGING TECHNIQUES IN DIAGNOSING HEART DISEASE,” vol. 7, no. 5, pp. 1035– 1040, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072379.