## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Peningkatan Kinerja Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression
Muhamad Ichsan Gunawan #1 , Dedy Sugiarto #2 , Is Mardianto #3
# Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Trisakti Jl. Kyai Tapa No.1, RW.16, Grogol, Kec. Grogol petamburan, Jakarta Barat
1 m.ichsan064001600023@std.trisakti.ac.id
2 dedy@trisakti.ac.id
3 mardianto@trisakti.ac.id
Abstrak — Data  Mining tidak  selalu  digunakan  untuk membahas  tentang  suatu  bidang  yang  berkaitan  dengan informatika,  tetapi  juga  dapat  digunakan  untuk  melakukan penelitian  pada  bidang  lainnya,  salah  satunya  bidang kesehatan  untuk  melakukan  prediksi  resiko  gejala  Diabetes Mellitus  pada  manusia  dengan  metode  Regresi  Logistik. Diabetes Mellitus merupakan salah satu penyakit terbanyak penderitanya  di  Indonesia.  Menggunakan  dataset  yang berasal  dari  Pima  Indians  Diabetes Database dari  model penelitian Lahiru Liyanapathirana, model tersebut memiliki tingkat  akurasi  78%.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  Kinerja  Akurasi  Prediksi  Penyakit  Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic  Regression .  Sehingga  didapat  Model Logistic Regression dengan Grid  Search pada Classification  Report memiliki  rata-rata  akurasi  model  sekitar  79%  dan  akurasi data check sebesar 83,33%.
Kata  kunci — Classification  Report,  Data  Mining ,  Diabetes Mellitus, Grid Seacrh, Logistic Regression .

## I. P ENDAHULUAN
Diabetes  Mellitus  merupakan  penyakit  gangguan metabolik  akibat  Pankreas  (organ  di  belakang  perut) memproduksi  sedikit  insulin  atau  tidak  ada  insulin  sama sekali. Insulin adalah hormon yang terbentuk secara alami, diproduksi  oleh  sel  beta  pankreas,  yang  membantu  tubuh menggunakan  gula  untuk  energi.  Penderita  penyakit Diabetes Mellitus pada tahun 2013 telah mencapai 382 juta [1], sehingga perlunya aksi nyata dalam mencegah penyakit Diabetes Mellitus.
Seiring dengan majunya teknologi informasi komunikasi  utamanya  pada  bidang  kecerdasan  buatan, teknik pembelajaran mesin diperkenalkan untuk meningkatkan  kemampuan  sistem  dalam  membantu pendeteksian  atau  prediksi  otomatis.  Dengan  bantuan sistem  pembelajaran  mesin,  kemungkinan  kesalahan diagnosis  yang  dilakukan  oleh  para  ahli  medis  dapat dihindari,  serta  data  medis  dapat  diperiksa  dalam  kurun
waktu  yang singkat serta lebih detail [2]. Regresi logistik diharapkan  dapat  memberikan  hasil  yang  sesuai  dengan prediksi pada penelitian ini.
Penelitian  yang  dilakukan  Lahiru  Liyanapathirana tentang  Alur  Kerja  Pembelajaran  Mesin  pada  Data Diabetes Mellitus, pada penelitian tersebut membandingkan  akurasi  7  model  pembelajaran  mesin terhadap  data  “Pima  Indians  Diabetes  Database”  dan didapat  model  Logistic  Regression  memiliki  akurasi tertinggi  sebesar  77%  [3].  Kekurangan  penelitian sebelumnya  adalah  akurasi  model  prediksi  yang  masih dibawah  80%  sehingga  perlunya  peningkatan  kinerja akurasi.
Diabetes  Mellitus  merupakan  salah  satu  penyakit terbanyak  penderitanya  di  Indonesia,  untuk  melakukan prediksi  bisa  saja  terhambat  karena  bertambahnya  data setiap harinya. Dengan berkembangnya teknologi internet saat ini maka berbagai sumber data yang berkaitan dengan data diabetes  mellitus  dapat mudah diperoleh secara real- time. Namun perkembangan varian dan volume data yang makin  berkembang  berakibat  terhadap  kebutuhan  sistem komputasi yang sangat baik. Permasalahan ini dapat diatasi menggunakan Cloud Computing [4].

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Diabetes Mellitus
Diabetes  mellitus  adalah  sekelompok  gangguan metabolisme,  dengan  gejalanya  adalah  kadar  gula  darah yang  tinggi  dengan  rentan  waktu  yang  lama  pada penderitanya.  Diabetes  Mellitus  adalah  suatu  kondisi  di mana  tubuh  tidak  memproduksi  cukup  hormon  insulin, sehingga kadar gula dalam aliran darah tinggi. Ada banyak jenis diabetes; yang paling umum adalah diabetes tipe 1 dan tipe 2:
1) Diabetes  Tipe  1 :  Ini  hasil  dari  tidak  membuat insulin.  Penderita  diabetes  tipe  1  membutuhkan  insulin, baik dengan injeksi atau menggunakan pompa insulin.
2) Diabetes Tipe 2: Ini hasil dari resistensi insulin, di mana  sel-sel  gagal  menggunakan  insulin  dengan  benar. Pasien diobati dengan kombinasi diet, olahraga, obat oral, atau kombinasi [5].
Terkadang  beberapa  penderita  Diabetes  Mellitus memiliki gejala yang tidak ada pada penderita Diabetes lain. Umumnya,  orang  dengan  diabetes  tipe  1  mengalami peningkatan  rasa  haus  (polidipsia),  sering  buang  air  kecil (poliuria), dan meningkatnya rasa lapar (polifagia). Gejala dapat  berkembang  dari  minggu  ke  bulan.  Tidak  diobati, kondisi  ini  dapat  menyebabkan  seseorang  kehilangan kesadaran dan menjadi sangat sakit (ketoasidosis diabetik).
Orang  dengan  diabetes  tipe  2  dan  kehamilan  mungkin memiliki  gejala  minimal.  Pengukuran  glukosa  darah tunggal  yang  tinggi  dapat  membuat  diagnosis,  atau mungkin memerlukan beberapa pengukuran glukosa darah [2].

## B. Logistic Regression
Probabilitas  adalah  suatu  peristiwa  akan  terjadi  dari banyaknya  peristiwa  dalam  suatu  percobaan.  Probabilitas selalu berkisar antara 0 dan 1. Odds didefinisikan sebagai probabilitas  bahwa  peristiwa  akan  terjadi  dibagi  dengan probabilitas bahwa peristiwa tidak akan terjadi.[6]
O(Y) = 𝑃(𝑌) 1−𝑃(𝑌) (1)
Regresi  logistik  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin yang  paling  terkenal  setelah  regresi  linier.  Dalam  banyak hal,  regresi  linier  dan  regresi  logistik  serupa.  Namun, perbedaan terbesar terletak pada apa yang mereka gunakan. Algoritma  regresi  linier  digunakan  untuk  memprediksi  / memperkirakan  nilai  tetapi  regresi  logistik  digunakan untuk tugas klasifikasi [7].
Jenis pertanyaan yang bisa diperiksa oleh regresi logistik biner.  Bagaimana  kemungkinan  terkena  kanker  paru-paru (ya vs tidak) berubah untuk setiap pon tambahan seseorang kelebihan berat badan dan untuk setiap bungkus rokok yang dihisap  per  hari?  Apakah  berat  badan,  asupan  kalori, asupan  lemak,  dan  usia  memiliki  pengaruh  terhadap kemungkinan terkena serangan jantung (ya vs tidak)?
Regresi  Logistik  berusaha  untuk  mengidentifikasi apakah  terdapat  hubungan  antara  variabel  dependen  (Y) yang  terkait  dengan  kejadian    ya  atau  tidak  dari  suatu peristiwa (tipe dikotomis)  dengan satu atau lebih variabel independen yang bertipe categorical atau continuous [8] . Di  pusat  analisis  regresi  logistik  adalah  tugas memperkirakan  peluang  log  dari  suatu  peristiwa.  Secara matematis,  regresi  logistik  memperkirakan  fungsi  regresi linier berganda yang didefinisikan sebagai:
𝐿𝑛 ( 𝑃 𝑄 ) = 𝐿𝑛(𝑒 𝛽0+𝛽1𝑋 ) (2) = 𝛽 0 +  𝛽 1 𝑋

## C. Cloud Computing
Cloud  computing  adalah  pengiriman  sumber  daya  TI berdasarkan  permintaan  melalui  Internet  dengan  harga bayar  saat  Anda  bepergian.  Alih-alih  membeli,  memiliki, dan  memelihara  pusat  data  dan  server  fisik,  user  dapat mengakses  layanan  teknologi,  seperti  daya  komputasi, penyimpanan,  dan  basis  data,  sesuai  kebutuhan  dari penyedia cloud seperti Amazon Web Services (AWS).
1) Infrastructure as a Service (IaaS): IaaS memberi pengguna kemampuan infrastruktur komputer dasar seperti penyimpanan data, server, dan perangkat keras - semuanya ada  di  cloud.  IaaS  memberi  bisnis  akses  ke  platform  dan aplikasi besar tanpa perlu infrastruktur fisik di lokasi yang besar. Contoh : Amazon EC2, Azure VMs.
2) Platform  as  a  Service  (PaaS): PaaS  adalah lingkungan  cloud  yang  mendukung  pengembangan  dan penyebaran  aplikasi  web.  PaaS  mendukung  siklus  hidup penuh aplikasi, membantu pengguna membangun, menguji, menyebarkan, mengelola, dan memperbarui semua di satu tempat. Contoh : Google App Engine.
3) Software  as  a  Service  (SaaS): Model  SaaS membuat  perangkat  lunak  dapat  diakses  melalui  aplikasi atau  browser  web.  Beberapa program  SaaS  dapat  diakses dengangratis, tetapi banyak yang memerlukan berlangganan bulanan atau tahunan untuk mempertahankan layanan. Contoh : Dropbox dan  Yahoo Mail [9].

## D. Grid Seacrh
Parameter  adalah  variabel  –  variabel  input  pada  suatu model.  Sedangkan  hyperparameter  merupakan  variabel yang  dapat  memengaruhi  output  model.  Perbedaannya, nilai  hyperparameter  tidak  diubah  selama  model dioptimisasi. artinya, nilai hyperparameter tidak bergantung pada data [10]. Grid Search  adalah  salah satu cara  yang  digunakan  untuk  menentukan  kombinasi Hyperparameters [11].
Metode Grid Seacrh adalah alternatif untuk menemukan parameter terbaik untuk suatu model, sehingga pengklasifikasi dapat secara akurat memprediksi data yang tidak berlabel (Data pengujian). Metode ini dikategorikan sebagai metode lengkap untuk nilai parameter terbaik yang harus  dieksplorasi  masing-masing  dengan  menetapkan jenis nilai prediksi terlebih dahulu. Kemudian, metode akan menunjukkan  skor  untuk  setiap  nilai  parameter  untuk mempertimbangkan  mana  yang  akan  dipilih.  Metode  ini berlaku jika maksimum yang diperlukan diketahui berada dalam  area  terbatas  yang  ditentukan  oleh  batas  atas  dan bawah dari masing-masing variabel independen [12].
Prosedur Grid Seacrh yang dilakukan Jenna Wong pada algoritma  random  forest,  neural  network,  and  support vector  machine,  mengungkapkan  hasil  penelitian  bahwa terdapat nilai hyperparameter yang lebih baik daripada nilai default SuperLearner  package [13].  Metrices  pengukuran performa dari Grid Search adalah Mean  Cross Validation (CV).
Grid Seacrh membangun model untuk setiap kombinasi hyperparameter  yang  ditentukan  dan  mengevaluasi  setiap
model.  Teknik  yang  lebih  efisien  untuk  penyetelan hyperparameter adalah pencarian acak - di mana kombinasi acak  dari  hiperparameter  digunakan  untuk  menemukan solusi terbaik [12].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## Gambar. 1 Tahapan penelitian
Peneliti  mendapat  ide  identifikasi  permasalahan  dari media  cetak  nasional  yang  berisi  tentang  penyakit  yang paling  banyak  dialami  masyarakat  Indonesia  yaitu  salah satunya  Diabetes  Mellitus.  Perlu  adanya  pencegahan  dan kesadaran  masyarakat  Indonesia  terhadap  penyakit Diabetes  Mellitus.  Penulis  juga  terinspirasi  dari  IBM Watson yang mengembangkan Sistem Artificial Intelligence  pada  bidang  kesehatan  yang  memudahkan tenaga  kerja  medis  untuk    melakukan  diagnosa  alternatif, merekomendasikan  tes,  atau  mengingatkannya  tentang reaksi obat tertentu pada pasien.
Menggunakan  dataset  yang  berasal  dari  Pima  Indians Diabetes  Database  dari  model  penelitian  Keshav Dhandhania, model tersebut memiliki tingkat akurasi 78% [14],  sehingga  peneliti  ingin  melakukan  peningkatan akurasi yang lebih tinggi dari model sebelumnya.
Melakukan  analisa  dari  dataset  Pima  Indians  Diabetes Database  [15],  dataset  ini  memiliki  beberapa  variabel, yaitu :
1. Number  of  times  pregnant (Banyaknya  kehamilan)  - preg ; 2. Plasma glucose concentration (Kadar glukosa) - plas ; 3. Diastolic blood pressure (Tekanan darah) - pres ; 4. Triceps skin fold thickness (Ketebalan kulit) - skin ; 5. 2-h serum insulin (Insulin) - insu ; 6. Body mass index (Berat tubuh) - mass ;
7. Diabetes  pedigree  function (Riwayat  diabetes  dalam keluarga) - pedi ; 8. Age (Umur) - age ; 9. Class Variable (Positif diabetes dan negative diabetes)
- class .
Gambar. 2 Data Info
Pada informasi Gambar 2 terdapat 768 total data pasien, dari informasi yang didapat juga  menunjukan bahwa data sudah bersih (non-null) pada setiap kolomnya.
Melatih  data  dengan  metode  Logistic  Regression  pada Instance ( ml.t2.medium ) Jupyter Notebook yand dipasang pada  Amazon  Sagemaker  sebagai  penyedia cloud computing.
Pada dataset  Pima Indians Diabetes Database Terdapat 768 total data pasien yang dibagi menjadi 300 data training, 400  data  testing,  dan  68  data  checking.  Pasien  yang mengalami Diabetes (Class = 1) berjumlah sekitar setengah dari orang yang tidak terkena Diabetes (Class=0).
Gambar. 3 Grafik perbandingan jumlah class 0 dan 1
Gambar. 4  Grafik distplot variabel age
Dari distplot diatas dapat dilihat bahwa density dari data terletak  di  kisaran  angka  21–30  tahun  dan  sangat  jarang pasien  yang  berumur  20  tahun  kebawah  atau  80  tahun keatas.
Gambar. 5  bloxplot variabel age
Dari boxplot menunjukan bahwa data memiliki outlier. Model  Logistic  Regression  yang  dibuat  berasal  dari  8 Variabel Independen yaitu preg, plas, pres, skin, insu, mass, pedi, dan age. Serta Variable Dependen class. Dari model tersebut, dihasilkan classification report pada gambar. 4

## Gambar. 6 Classification report
Dari  classification  report  dapat  dilihat  bahwa  model memiliki rata-rata akurasi sekitar 77% mulai dari precision, recall,  f1-score,  dan  support.  Accuracy  juga  menunjukan nilai sebesar 78%.

## Gambar. 7 AUC score
Dari Hasil AUC Score didapatkan score sebesar 72.5%. AUC singkatan dari "Area under the ROC Curve" artinya, AUC mengukur seluruh area dua dimensi di bawah seluruh kurva ROC. AUC membuat mudah dalam membandingkan model  satu  dengan  yang  lainnya  dengan    memilih  model yang AUC-nya paling besar[16].
Melakukan Tuning Hyperparameters Logistic Regression menggunakan Grid Search . List Hyperparameters yang akan diuji [11]:
 penalty = ['l1', 'l2']
 C = np.logspace(-2,2,10)
Dari parameter penalty dan c didapat Nilai Hyperparameters Terbaik yaitu:
 Best Penalty : l1
 Best C: 4.6415888336127775. Hasil Hyper Parameter  model, dihasilkan classification report pada gambar. 6
Gambar. 8 Classification report hasil hyper parameter
Dari  classification  report  dapat  dilihat  bahwa  model memiliki rata-rata akurasi sekitar 79% mulai dari precision, recall,  f1-score,  dan  support.  Accuracy  juga  menunjukan nilai sebesar 80%.
Gambar. 9 AUC score hasil hyper parameter
Dari Hasil AUC Score didapatkan score sebesar 75.1%

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dari model Logistic Regression hasil Hyper Parameter dengan  Grid  Seacrh  dilakukan  pengecekan  menggunakan 18 data check terakhir dari nomer 751 sampai 768 dengan nilai Variabel Independen yang berbeda – beda.
TABEL I D ATA P IMA I NDIANS D IABETES D ATABASE NO 751 - 768
no preg plas pres  skin insu mass pedi age 751 4 136 70 0 0 31.2 1.182 22 752 1 121 78 39 74 39 0.261 28 753 3 108 62 24 0 26 0.223 25 754 0 181 88 44 510 43.3 0.222 26 755 8 154 78 32 0 32.4 0.443 45 756 1 128 88 39 110 36.5 1.057 37 757 7 137 90 41 0 32 0.391 39 758 0 123 72 0 0 36.3 0.258 52 759 1 106 76 0 0 37.5 0.197 26 760 6 190 92 0 0 35.5 0.278 66 761 2 88 58 26 16 28.4 0.766 22 762 9 170 74 31 0 44 0.403 43 763 9 89 62 0 0 22.5 0.142 33 764 10 101 76 48 180 32.9 0.171 63 765 2 122 70 27 0 36.8 0.34 27 766 5 121 72 23 112 26.2 0.245 30 767 1 126 60 0 0 30.1 0.349 47 768 1 93 70 31 0 30.4 0.315 23
Tabel I tersebut sudah memiliki variabel dependen yaitu “class”  yang  sudah  dipisahkan  di  Tabel  II.  Nilai  “class” akan  dicek  dengan  nilai  prediksinya  model Logistic Regression tanpa Grid  Seacrh dan  model Logistic Regression dengan Grid  Seacrh .  Hasil  perbandingannya Tabel II.
TABEL II
P ERBANDINGAN PREDIKSI VARIABEL C LASS no class
Hasil Prediksi LR
Tanpa Grid Search Dengan Grid Search 751 1 0 1 752 0 0 0 753 0 0 0 754 1 1 1 755 1 1 1 756 1 0 0 757 0 1 0 758 1 0 0 759 0 0 0 760 1 1 1 761 0 0 0 762 1 1 1 763 0 0 0 764 0 0 0 765 0 0 0 766 0 0 0 767 1 0 0 768 0 0 0 benar 13 15 salah 5 3 akurasi 72,22% 83,33% A
Hasilnya Prediksi Logistic Regression tanpa Grid Search yaitu  13  data  benar  dan  5  data  salah  dari  18  data  cek, dengan  akurasi  72,22%.  Sedangkan  Prediksi Logistic Regression dengan Grid Search yaitu 15 data benar dan 3 data  salah  dari  18  data  cek,  dengan  akurasi  83,33%. Sehingga terjadi peningkatan akurasi sebesar 11,11%.

## V. K ESIMPULAN
Hasil  penelitian  peningkatan  kinerja  akurasi  prediksi penyakit  diabetes  mellitus  terhadap  perbandingan  model Logistic  Regression  tanpa  Grid  Search  dan  dengan  Grid Search  terjadi  peningkatan  yang  signifikan.    Model Logistic Regression dengan Grid Search pada Classification Report memiliki rata-rata akurasi sekitar 79% mulai  dari precision,  recall,  f1-score ,  dan support . Accuracy juga menunjukan nilai sebesar 80%.
Grid  Search  menentukan  kombinasi  Hyperparameters terbaik dengan teknik pengukuran Mean Cross Validation (CV) yang mengkombinasikan nilai yang dimasukan pada Hyperparameters  untuk  melihat  kombinasi  nilai  yang memiliki CV Score tertinggi.
Dari  Hasil  AUC  Score  Model Logistic  Regression dengan Grid Search didapatkan score sebesar 75.1%.
Pengecekan  pada  data  cek  didapatkan  model  Prediksi Logistic  Regression dengan Grid  Search yaitu  15  data benar  dan  3  data  salah  dari  18  data  cek,  dengan  akurasi sebesar 83,33%.
Dari  pemodelan  Prediksi  Logistic  Regression  dengan Grid Search penelitian yang dilakukan ini, dapat digunakan
dalam  pembuatan aplikasi berbasis web untuk mendeteksi penyakit diabetes millitus.
R EFERENSI [1] M.  F.  Rahman,  M.  I.  Darmawidjadja,  and  D.  Alamsah, “KLASIFIKASI UNTUK DIAGNOSA DIABETES MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN REGULARIZATION  NEURAL  NETWORK  (  RBNN  ),” J.
Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 36–45, 2017.
[2] Noviandi,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  DECISION TREE C4 . 5 UNTUK PREDIKSI PENYAKIT DIABETES,” J. INOHIM , vol. 6, no. 1, pp. 1–5, 2018.
[3] L. Liyanapathirana, “Machine Learning Workflow on Diabetes Data: Part 01,” towards data science , 2018. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/machine-learning-workflow- on-diabetes-data-part-01-573864fcc6b8.  [Accessed:  25-Sep- 2019].
[4] J.  Tandy  and  Siswono,  “CLOUD  COMPUTING  DAN DAMPAKNYA TERHADAP BISNIS,” ComTech , vol. 4, no. 9, pp. 687–695, 2013.
[5] B.  He,  K.  Shu,  and  H.  Zhang,  “Machine  Learning  and  Data Mining in Diabetes Diagnosis and Treatment,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. Pap. , vol. 490, pp. 1–6, 2019.
[6] J.  Harlan, ANALISIS  REGRESI  LOGISTIK .  Penerbit Gunadarma, 2018.
[7] W.  Widhiarso,  “Berkenalan  dengan  Regresi  Logistik,” UGM , 2012. [Online].
Available: https://simpan.ugm.ac.id/s/RTwA1Tl5b0F8vkr#pdfviewer. [Accessed: 21-Nov-2019].
[8] I. Unggara, A. Musdholifah, and A. K. Sari, “Optimization of ARIMA Forecasting Model Using Firefly Algorithm,” Indones. J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 13, no. 2, pp. 127–136, 2019.
[9] R.  I.  A.  BUDIASTUTi,  “PREDIKSI  INDEKS  HARGA KONSUMEN  HARIAN  MENGGUNAKAN  SUPPORT VECTOR REGRESSION BERBASIS CLOUD COMPUTING,”
INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA, 2017. [10] P.  Probst,  A.-L.  Boulesteix,  and  B.  Bischl,  “Tunability : Importance  of  Hyperparameters  of  Machine  Learning Algorithms,” J. Mach. Learn. Res. , vol. 20, pp. 1–32, 2019.
[11] A. Martulandi, “Tuning Hyperparameters  Logistic Regression Menggunakan  Grid  Search,” medium.com ,  2019.  [Online]. Available: https://medium.com/@adiptamartulandi/tuning- hyperparameters-logistic-regression-menggunakan-grid- search-ucupstory-fb1ab9db082a. [Accessed: 15-Mar-2020].
[12] M. M. RAMADHAN, I. S. SITANGGANG, F. R. NASUTION, and A. GHIFAR, “Parameter Tuning in Random Forest Based on  Grid  Search  Method  for  Gender  Classification  Based  on Voice Frequency,” Int. Conf. Comput. Electron. Commun. Eng. , pp. 625–629, 2017.
[13] J. Wong, T. Manderson, M. Abrahamowicz, D. L. Buckeridge, and  R.  Tamblyn,  “Can  Hyperparameter  Tuning  Improve  the Performance of a Super Learner ? A Case Study,” Epidemiology , vol. 30, no. 4, pp. 521–531, 2019.
[14] K. Dhandhania, “End-to-End Data Science Example: Predicting Diabetes  with  Logistic  Regression,” Towards  Data  Science , 2018. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/end- to-end-data-science-example-predicting-diabetes-with-logistic- regression-db9bc88b4d16. [Accessed: 10-Jan-2020].
[15] M. Barale and D. Shirke, “Cascaded Modeling for PIMA Indian Diabetes Data,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 139, pp. 1–4, 2017.
[16] T.  T.  Maskoen  and  D.  Purnama,  “Area  Under  the  Curve  dan Akurasi Cystatin C untuk Diagnosis Acute Kidney Injury pada Pasien Politrauma,” Maj. Kedokt. Bandung , vol. 50, no. 4, pp. 259–264, 2018.