## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 305-315 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## DIABETES PREDICTION SYSTEM “DIAPRES” BERBASIS OPTIMASI PARAMETER PADA METODE DECISION TREE
Elly Muningsih 1) , Sutrisno 2) , Fitriyani Rizki 3) , Khurotul Dwi Asiffa 4)
1,3,4 Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
2 Teknologi Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika
1,2,3,4 Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat
Email: 1 elly.emh@bsi.ac.id, 2 sutrisno.stz@bsi.ac.id, 3 rizkifitriyani02@gmail.com, 4 khrtldwi@gmail.com

## Abstrak
Diabetes merupakan penyakit menahun (kronis) dimana komplikasi yang sering  terjadi pada penderita dan mematikan adalah serangan jantung dan stroke. Menurut Riskesdaa 2018, baru sekitar 25% penderita diabetes mengetahui bahwa dirinya menderita diabetes. Untuk menekan jumlah penderita penyakit diabetes yang semakin bertambah, salah satu yang bisa dilakukan adalah deteksi dini dengan mengembangkan aplikasi prediksi penyakit diabetes memanfaatkan metode klasifikasi Data Mining. Penelitian ini akan mengoptimasi metode klasifikasi Decision Tree dengan Optimasi Parameter untuk menghasilkan akurasi tertinggi. Parameter yang dimaksud adalah Number of folds pada Cross Validation dan pada metode Decision  Tree adalah  parameter Criterion , maximal  depth, apply  pruning dan apply  pre  pruning .  Data  yang digunakan diambil dari data publik Kaggle dengan jumlah 2000 record dan 9 atribut (1 atribut khusus). Evaluasi dilakukan dengan membandingkan hasil nilai akurasi sebelum dan sesudah optimasi. Dari eksperimen yang dilakukan diketahui sebelum optimasi nilai akurasi berkisar 76% - 80%, dan setelah optimasi nilai akurasi mencapai 98,00%. Kemudian hasil nilai  akurasi  tertinggi  yang  ditampilkan  dalam  pohon  keputusan  metode  Decision Tree  yang  dikembangkan  menjadi sebuah  aplikasi Diabetes  Prediction  System ‘DIAPRES’  berbasis  web.  Metode  pengembangan  perangkat  lunak menggunakan  metode Waterfall dengan  PHP-MySQL  sebagai  bahasa  pemrograman  yang  digunakan  dan  Pengujian Aplikasi Black Box Testing.
Kata Kunci: diabetes, decision tree, optimasi parameter, diabetes prediction system

## Abstract
Diabetes is a chronic disease where complications that often occur in patients and deadly are heart attacks and strokes. According to Riskesdaa 2018, only  about 25% of diabetics know that they have diabetes. To suppress the  increasing number of diabetics, one thing that can be done is early detection by developing a diabetes prediction application utilizing the  Data  Mining  classification  method.  This  research  will  optimize  the  Decision  Tree  classification  method  with Parameter  Optimization  to  produce  the  highest  accuracy.  The  parameters  in  question  are  Number  of  folds  in  Cross Validation and in the Decision Tree method are the parameters of Criterion, maximal depth, apply pruning and apply pre pruning. The  data  used  is  taken  from  Kaggle's  public  data  with  a  total  of  2000  records  and  9  attributes  (1  special attribute). Evaluation is carried out by comparing the results of accuracy values before and after optimization. From the experiments  conducted,  it  is  known  that  before  optimization  the  accuracy  value  ranged  from  76%  -  80%,  and  after optimization the accuracy value reached 98.00%. Then the results of the highest accuracy value displayed in the decision tree Decision Tree method developed into a web-based Diabetes Prediction System 'DIAPRES' application. The software development method uses the Waterfall method with PHP-MySQL as the programming language used and Black Box Testing Application Testing.
Kata Kunci: diabetes, decision tree, parameter optimization, diabetes prediction system

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Pusat  Data  dan  Informasi  Kesehatan  Republik  Indonesia,  diabetes  adalah  suatu  penyakit  menahun (kronis) berupa gangguan metabolik yang ditandai dengan kadar gula darah yang melebihi batas normal. Komplikasi yang sering terjadi pada penderita diabetes dan mematikan adalah serangan jantung dan stroke dimana ebagian besar kematian terjadi karena kenaikan kadar glukosa secara terus menerus sehingga mengakibatkan rusaknya pembuluh darah, saraf dan struktur internal lainya [1]. Organisasi International Diabetes Federation (IDF) memperkirakan bahawa sedifitnya 463 juta orang pada usia 20-79 tahun di dunia menderita diabetes pada tahun 2019 atau sama dengan angka prevalesni sebesar

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 305-315 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
9,3% dari total penduduk pada usia yang sama [1]. Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) pada tahun 2018 telah melakukan pengumpulan data penderita diabetes mellitus pada penduduk yang berusia ≥ 15 tahun dimana kriteria penderita yaitu gejala sering lapar, sering haus, sering buang air kecil dan dalam jumlah banyak, dan juga berat badan turun.
Dari hasil Riskesdas 2018 juga diketahui bahwa prevalensi diabetes mellitus di  Indonesia berdasarkan diagnosis dokter  pada  umur  ≥  15  tahun  sebesar  2%.  Prevalensi  diabetes  mellitus  menurut  hasil  pemeriksaan  gula  darah  juga meningkat 6,9% pada 2013 menjadi 8,5% pada tahun 2018. Menurut Riskesdaa 2018, angka ini menunjukkan bahwa baru sekitar 25% penderita diabetes mengetahui bahwa dirinya menderita diabetes dan lebih dari sisa jumlah tersebut tidak mengetahui  bahwa  dirinya  menderita  diabetes.  Untuk  menekan  jumlah  penderita  penyakit  diabetes  yang  semakin bertambah, bisa dilakukan deteksi dini oleh tenaga ahli dan deteksi dini penyakit diabetes juga bisa dilakukana dengan mengembangkan suatu sistem prediksi penyakit diabetes dengan memanfaatkan berbagai metode, salah satunya adalah metode Data Mining [2].
Data  Mining  adalah  proses  untuk  mengekstraksi  informasi  yang  berguna  dari  database  besar  termasuk  salah satunya  data  medis  di  rumah  sakit  yaitu  data  penderita  diabetes.  Data  Mining  merupakan  bidang  ilmu  komputer multidisiplin  yang  melibatkan  proses  komputasi,  machine  learning.  Teknik  statistik,  klasifikasi,  pengelompokan  dan penemuan pola [3]. Decision Tree adalah model prediksi yang paling umum digunakan untuk klasifikasi dimana setiap cabang mewakili hasil pengujian dan daun pohon mewakili kelas atau kelas distribusi dengan tujuan utama menghasilkan model yang memprediksi nilai variabel yang dibutuhkan berdasarkan banyaknya variabel input yang digunakan dimana aturan model klasifikasi ini adalah berbasis prediksi  [4][4]. Decision Tree merupakan  algoritma  supervised machine learning  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  prediksi  dan  klasifikasi  dimana  dalam  setiap  tahapan  pohon keputusan memilih setiap node dengan mengevaluasi perolehan informasi tertinggi di antara semua atribut [5] Beberapa penelitian terkait prediksi diabetes yang pernah dilakukan sebelumnya oleh beberapa peneliti antara lain : Prediksi penyakit diabetes dilakukan juga oleh [1] yang melakukan penelitian prediksi penyakit diabetes mellitus dengan class negative dan positive yang dilakukan dengan metode decision tree algoritma C4.5. Pada penelitian ini menggunakan dataset publik, dataset Early stage diabetes risk prediction dataset dari UCI Repository dan pengujian tingkat akurasi dilakukan dengan menggunakan confussion matrix. Penerapan metode algoritma C4.5 pada prediksi penyakit diabetes ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 91,82%. Penelitian [5] melakukan komparasi metode klasifikasi Decision Tree, SVM dan  Naïve  Bayes  untuk  menghasilkan  model  berdasarkan  akurasi  tertinggi.  Eksprimen  dilakukan  pada  Pima  Indians Diabetes Database (PIDD) yang bersumber dari Repository UCI. Kinerja ketiga algoritma dievaluasi dengan pengukuran Precision, Accuracy,  F-Measure,  and  Recall.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  Naive  Bayes  mengungguli  dengan akurasi tertinggi yaitu 76,30% dibandingkan algoritma lainnya. Lain lagi penelitian yang dilakukan [6] dimana peneliti menggunakan metode Decision Tree untuk prediksi penyakit diabetes dengan perbandingan data training dan data testing untuk mencari akurasi tertinggi. Data yang digunakan adalah data pasien yang berjumlah 768 record dan untuk pemodelan digunakan bahasa pemrograman Python. Dari eksperimen yang dilakukan, diketahui  dengan perbandingan data training 50%   dan  data  testing  50% menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi yaitu 71%.  Sementara  penelitian  yang dilakukan  [7] melakukan  perbandingan  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes,  SVM,  Linear  Regression, Adaboost,  Random  Forest,  K- Nearest Neighbor, Decision Tree dan Neural Network. Dataset yang digunakan diambil dari Repositori Machine Learning UCI yaitu Pima Iindian Diabetes (PID) yang berjumlah 768 pasien dengan 9 atribut. Eksperimen dilakukan dengan tool Weka dan dari eksperimen diketahui akurasi tertinggi adalah algoritma Logistic Regression sebesar 78,85% dan kedua adalah algoritma Naïve Bayes sebesar 78,28%
Kemudian  ada  penelitian  [8]  yang  membuat  model  system  diagnosa  diabetes  dengan  menerapkan  metode clustering  dan  klasifikasi.  Metode  clustering  yang  diterapkan  adalah  metode  K-Means  dan  metode  klasifikasi  yang digunakan  adalah  metode  Naïve  Bayes,  Logistic  Regression  dan Artificial  Nneural  Networks  (ANN).   Atribut  yang digunakan adalah Age, Gender, Diet, Height, Weight, Systolic Blood Pressure (SBP), Diastolic Blood Pressure (DBP), Random Blood Sugar (RBS) dan Class Variable (class). Pada penelitian ini belum dijelaskan evaluasi yang dilakukan menghasilkan  akurasi  berapa.  Penelitian  [9]  melakukan  dua  tahapan  dalam  proses  pengolahan  data  yang  dilakukan. Tahapan pertama adalah mengumpulkan dataset yang digunakan yaitu Pima Indian Diabetes Dataset dari data publik UCI Repository  dan  dataset  privat  dari  Bombay  Medical  Hall,  India.  Tahapan  kedua  adalah  melakukan  perbandingan performance  dengan  dua  pendekatan.  Pendekatan  pertama  adalah  melakukan  perbandingan  metode  klasifikasi  yaitu Logistic Regression, K-Nearest Neighbor, ID3 DT, C4.5 DT dan Naïve Bayes. Pendekatan kedua dengan optimasi reduksi fitur menggunakan Principal Dimensionality Reduction (PCA) dan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk metode klasifikasi yang digunakan. Hasil eksperimen menunjukkan penerapan PCA dan PSO menghasilkan akurasi yang lebih tinggi. Penelitian [10] melakukan komparasi metode Machine Learning Random Forest (RF), Multi-Layer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM), Gradient Boost (GB), Decision Tree (DT), and Logistic Regression (LR) untuk mendapatkan nilai akurasi tertinggi. Dataset yang digunakan diambil dari klinik kesehatan di distrik Bandipora, India dari April 2021–Feb2022.  Urutan akurasi yang dihasilkan adalah MLP (90.99%), SVM (92%), GBC (97%), DT (96%) dan LR (69%),

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 305-315 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem yaitu aplikasi ‘DIAPRES’ berbasis website yang berguna untuk  identifikasi  awal  individu  yang  memiliki faktor  resiko  penyakit  diabetes. Tujuan khusus  dari penelitian  adalah memudahkan  individu  melakukan  deteksi  dini  penyakit  diabetes  agar  resiko  penyakit  bisa  diminimalisir.  Urgensi penelitian ini adalah dengan adanya sistem yang dibangun maka bila ditemukan individu dengan masalah diabetes dapat dilakukan edukasi, intervensi dan atau dirujuk ke Failitas Pelayanan Kesehatan Tingkat Pertama (FKTP). Deteksi awal penyakit diabetes dilakukan agar dapat mengurangi faktor resiko jatuh sakit diabetes dan orang yang sudah menderita sakit  diabetes  dapat  mengendalikan  penyakitnya  agar  tidak  terjadi  komplikasi  dan  kematian  dini.  Aplikasi  ini dikembangkan  berbasis  pada metode  Data  Mining  yaitu metode  Klasifikasi  Decision Tree  yang  menghasilkan  pohon keputusan  yang  digunakan  untuk  pedoman  dalam  pembuatan  aplikasi  yang  dilakukan  dengan  Optimasi  Parameter sehingga dihasilkan akurasi tertinggi. Penelitian ini akan menggunakan data penderita penyakit diabetes dari data publik Kaggle yang kemudian dibangun Aplikasi DIAPRES berbasis web menggunakan PHP dan MySQL. Aplikasi DIAPRES diharapkan dapat memudahkan setiap orang yang ingin mendapatkan akses informasi deteksi dini penyakit diabetes.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Dataset diperoleh dari Public Dataset Kaggle yang memiliki 2000 record dan 9 atribut (8 atribut umum dan 1 atribut khusus).  Atribut  yang  dimaksud  adalah Pregnancies,  Glucose,  BloodPressure,  SkinThickness,  Insulin,  BMI, DiabetesPedigreeFunction, Age dan Outcome. Outcome adalah atribut yang digunakan untuk pelabelan dengan nilai 1 dan 0. Nilai 1 berarti positif (penderita diabetes) dan nilai 0 berarti negative (bukan penderita diabetes).
Metode  atau  model  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  klasifikasi  Decision  Tree  dengan  Optimasi Parameter. Parameter yang dimaksud yaitu Number of folds pada Cross Validation dan parameter Criterion , maximal depth , apply pruning dan apply pre pruning pada metode Decision Tree . Sedangkan metode penelitian yang diusulkan menggunakan metode CRISP-DM yang bertujuan mendapatkan pola atau pengetahuan baru dari data yang digunakan dalam memecahkan suatu masalah juga digunakan untuk pengambilan keputusan yang tepat . Metode CRISP-DM (Cross- Industry  Standard  Process  for  Data  Mining) adalah  metode  yang  memiliki  beberapa  tahapan  utama  yaitu Business Understanding,  Data  Understanding,  Data  Preparation,  Modeling,  Evaluation dan Deployment, di  mana  dalam penelitian ini yang dilakukan antara lain pengumpulan dan preprocessing data, pemilihan atribut label, membangun model klasifikasi Decisin Tree dengan Optimasi Parameter, evaluasi dan pengembangan aplikasi prediksi diabetes [11] [12] .

## 2.2  Langkah-langkah Penelitian
Langkah-langkah penelitian sesuai metode CRISP-DM dijelaskan pada Gambar 3 berikut ini :
Gambar 1. Langkah-langkah Penelitian
Berikut penjelasan dari langkah-langkah Penelitian:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 305-315 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 1. Business Understanding
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  adalah  menganalisa  dan  memahami  masalah  yang  ada.  Penelitian  ini  dilatar belakangi  bahwa  permasalahan  akurasi  pada  prediksi  penyakit  diabetes  yang  belum  tinggi  atau  belum  akurat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan Optimasi Parameter pada metode klasifikasi Decision Tree agar dihasilkan pohon keputusan yang lebih akurat untuk prediksi penyakit diabetes.

## 2. Data Understanding
Dataset adalah data penderita diabetes yang diambil dari data publik Kaggle. Dataset berisi 2000 record dan 9 atribut (satu atribut khusus). Atribut yang dimaksud adalah Pregnancies, Glucose, BloodPressure, SkinThickness, Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction, Age dan Outcome. Dataset yang dimaksud ditampilkan dalam Tabel 1 berikut :
Tabel 1. Dataset No Pregnancies Glucose BloodPressure SkinThickness Insulin BMI DiabetesPedigre Function Age Outcome 1. 0 145 0 0 0 44,200 0,630 31 1 2. 8 194 80 0 0 26,100 0,551 67 0 3. 3 80 0 0 0 0 0,174 22 0 4. 6 166 74 0 0 26,600 0,304 66 0 5. 5 110 68 0 0 26 0,292 30 0 6. 10 75 82 0 0 33,300 0,263 38 0 7. 8 120 78 0 0 25 0,409 64 0 … ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. …..

## 3. Data Preparation
Sebelum data processing dilakukan maka dilakukan terlebih dahulu preprocessing, salah satunya adalah menetapkan atribut target atau label. Dan label yang digunakan pada dataset ini adalah atribut Outcome . Outcome merupakan atribut yang digunakan untuk pelabelan dengan nilai 1 dan 0. Nilai 1 berarti positif (penderita diabetes) dan nilai 0 berarti negatif (bukan penderita diabetes).

## 4. Modeling
Metode atau model yang diusulkan dalam penelitian ini adalah metode Decision Tree dengan Optimasi Parameter. Parameter yang dimaksud adalah Number of folds pada Cross Validation dan pada metode Decision Tree adalah parameter criterion , maximal depth, apply pruning dan apply pre pruning .
Dalam pemrosesan dan pengujian model, software yang digunakan adalah RapidMiner versi 10. Modeling pertama dengan tools RapidMiner ditampilkan pada Gambar 2. yaitu menginputkan data, operator Split Data (membagi  data  training  dan  testing  dengan  perbandingan  80:20), Validation (melakukan  sebuah  Cross Validation untuk prediksi nilai kinerja model latih), Apply Model (mengaplikasikan sebuah model) dan Performance (evaluasi kinerja). Pada operator Validation jika diklik maka akan tampil penerapan metode klasifikasi didalamnya seperti ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 2. Modeling Tanpa Optimasi
Modeling berikutnya ditampilkan pada Gambar 3. berikut ini dimana modelling sudah menambahkan parameter Optimasi Parameters (Grid) untuk melakukan optimasi parameter. Jika operator ini diklik, maka didalamnya akan tampil operator Cross Validation seperti ditampilkan pada Gambar 4.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 305-315 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 3. Modeling dengan Optimasi Parameter
Gambar 4. Operator Cross Validation
Jika operator Cross Validation diklik maka akan ditampilkan modeling dari metode klasifikasi yang digunakan seperti Gambar 5 berikut :

## Gambar 5. Modeling Metode Decision Tree

## 5. Evaluation
Proses  evaluasi  pada  penelitian  ini  adalah  membandingkan  hasil  akurasi  yang  belum  dan  sudah  di  optimasi parameternya. Diketahui bahwa nilai akurasi setelah di optimasi, hasilnya lebih tinggi.

## 6. Deployment
Setelah  diperoleh  model  dengan  akurasi  yang  tertinggi,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  merancang  Diabetes Prediction System “Diapres” menggunakan pohon keputusan hasil Optimasi Parameter pada metode Decision Tree.

## 2.3 Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Hasil  tahapan  terakhir  dalam  penelitian  ini  adalah  pengembangan  aplikasi  system  prediksi  diabetes.  Dalam pengembangan aplikasi metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah metode Waterfall. Tahapan dalam metode Waterfall yang diimplementasikan dalam penelitian ini yaitu [13] :
1. Requirement
Pada tahapan ini dilakukan analisa akan kebutuhan sistem. Deteksi awal penyakit diabetes dilakukan agar dapat mengurangi  faktor  resiko  jatuh  sakit  diabetes  dan  orang  yang  sudah  menderita  sakit  diabetes  dapat mengendalikan  penyakitnya  agar  tidak  terjadi  komplikasi  dan  kematian  dini. Diabetes  Prediction  System dibutuhkan karena apabila ditemukan individu dengan masalah diabetes dapat dilakukan edukasi, intervensi dan atau dirujuk ke Failitas Pelayanan Kesehatan Tingkat Pertama (FKTP).

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 305-315 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 2. Design System
Desain  sistem  yang  baik  dan user  friendly diterapkan  dalam  tahapan  ini.  Kebutuhan  akan  hak  akses  sistem dimana user siapa saja yang menggunakan aplikasi dan nterface dengan inputan yang mudah dimengerti juga dipahami menjadi poin penting disini.
3. Coding and Testing
Aplikasi yang akan dikembangkan adalah aplikasi berbasis website. Dan pada tahapan ini dilakukan pembuatan aplikasinya dengan coding bahasa pemrograman PHP-MySQL. Adapun dasar dari pembuatan aplikasi ini adalah hasil  pohon  keputusan  berdasarkan  eksperimen  pengolahan  data  metode Decision  Tree dengan  Optimasi Parameter.  Selain  itu  juga  dilakukan  testing  untuk  menguji  aplikasi  yang  sudah  dibuat  apakah  sudah  sesuai dengan yang dibutuhkan atau belum.
4. Program Implementation
Tahapan  ini  adalah  implementasi  dari  aplikasi  yang  dibuat.  Implementasi  dilakukan  oleh  pihak  terkait  yang berkepentingan.
5. Operation and Maintenance
Pada tahapan ini dilakukan pengoperasian dan maintenance pada aplikasi. Maintenance yang dilakukan antara lain melakukan back-up data secara berkala.

## 2.4 Metode Pengujian Perangkat Lunak
Pengujian  Perangkat  Lunak  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Black  Box  Testing .  Dijelaskan  bahwa pengujian Black Box adalah pengujian yang berfokus pada antarmuka atau interface  dimana pengujian fungsional yang  dilakukan  langsung  pada  aplikasi,  selain  itu  juga  adanya  kesesuaian  pada  alur  fungsi  yang  dibutuhkan oleh pengguna ( user ) [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perbandingan Nilai Akurasi
Pada pengolahan data yang dilakukan dengan perbandingan data training dan data testing 80:20, peneliti membuat dua model. Yang pertama adalah model tanpa optimasi paremater dan yang kedua adalah model dengan optimasi parameter. Dari  dua  model  tersebut  didapatkan  hasil  dari  operator  Cross Validation  yang  menghasilkan Tabel  Confusion  Matrix sebagai berikut :

## 3.1.1 Nilai Akurasi Tanpa Optimasi
Pada Tabel 2. ditampilkan nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 76% untuk data training dan nilai akurasi sebesar 80% untuk data testing. Hal ini menunjukkan bahwa nilai akurasi pada data testing ada peningkatan dibandingkan data training yaitu dari 76% menjadi 80%.
Tabel 2. Akurasi Data Training Accuracy : 76.00 % True 1 True 0 Class Precision Pred. 1 224 61 78.60% Pred. 0 323 992 75.44% Class Recall 40.95% 94.21%
Pada Tabel Data Testing diketahui bahwa yang diprediksi Diabetes dan prediksinya benar ada 60 orang dan prediksinya salah (tidak Diabetes) ada 3 orang. Sementara yang diprediksi tidak Diabetes tapi ternyata prediksinya adalah Diabetes ada 77 orang dan yang sesuai prediksi yaitu tidak Diabetes ada 260 orang.
Tabel 3. Akurasi Data Testing Accuracy : 80.00 % True 1 True 0 Class Precision Pred. 1 60 3 95.24% Pred. 0 77 260 77.15% Class Recall 43.80 98.86%

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 305-315 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 3.1.2 Sesudah di Optimasi
Parameter yang dioptimasi dalam pengolahan data penelitian ini adalah Number of folds pada Cross Validation dan pada metode Decision Tree adalah parameter Criterion , maximal depth, apply pruning dan apply pre pruning. Dan nilai pada parameter untuk menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 98,00% dihasilkan dari dua kombinasi parameter seperti Tabel 4. Dibawah ini :
Tabel 4. Optimasi Parameter dan Hasil Akurasi Validation.number of folds DT.criterion DT.maximal_depth  DT.apply_pruning  DT.apply_prepruning  accuracy 51 Information_gain 90 False False 98.00% 31 Information_gain 60 False False 98.00%
Dari tabel diatas diketahui bahwa optimasi parameter menghasilkan nilai dengan akurasi tertinggi yaitu 98% ada 2 skema yang  bisa  dilakukan  dimana  ada  beberapa  parameter  yang  menghasilkan  nilai  sama  yaitu  parameter DT.creterion menghasilkan Information_gain , DT.apply_pruning dan DT.apply_prepruning sama-sama  menghasilkan False. Kemudian untuk parameter Validation.number_of_folds dan DT.maximal_depth menghasilkan nilai 51 dan 90, sedangkan yang kedua menghasilkan nilai 31 dan 60.

## 3.2 Deskripsi Pohon Keputusan
Dari  pengolahan  data  metode Decision  Tree dengan Optimasi  Parameter diketahui  deskripsi  pohon  keputusan. Deskripsi  pohon  keputusan  adalah  dasar  dalam  pengembangan  aplikasi Diabetes  Prediction  System “Diapres”. Adapun deskripsi pohon keputusan ditampilkan sebagai berikut :
Glucose > 127.500 |   Glucose > 154.500 |   |   Age > 62.500 |   |   |   BloodPressure > 85: 1 {1=2, 0=0} |   |   |   BloodPressure ≤ 85: 0 {1=0, 0=9} |   |   Age ≤ 62.500 |   |   |   BMI > 46.100
|   |   |   |   Insulin > 120: 0 {1=0, 0=12}
|   |   |   |   Insulin ≤ 120: 1 {1=10, 0=0} |   |   |   BMI ≤ 46.100 |   |   |   |   BMI > 40.850: 1 {1=31, 0=0} |   |   |   |   BMI ≤ 40.850
|   |   |   |   |   BMI > 40.350: 0 {1=0, 0=4} |   |   |   |   |   BMI ≤ 40.350
|   |   |   |   |   |   Insulin > 542.500: 0 {1=0, 0=3}
|   |   |   |   |   |   Insulin ≤ 542.500
|   |   |   |   |   |   |   DiabetesPedigreeFunction > 0.681: 1 {1=42, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   DiabetesPedigreeFunction ≤ 0.681 |   |   |   |   |   |   |   |   DiabetesPedigreeFunction > 0.623 |   |   |   |   |   |   |   |   |   Glucose > 163.500: 0 {1=0, 0=7} |   |   |   |   |   |   |   |   |   Glucose ≤ 163.500: 1 {1=2, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   |   DiabetesPedigreeFunction ≤ 0.623 |   |   |   |   |   |   |   |   |   DiabetesPedigreeFunction > 0.343: 1 {1=50, 0=0} |   |   |   |   | |   |   |   |   DiabetesPedigreeFunction ≤ 0.343 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Age > 30.500 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   DiabetesPedigreeFunction > 0.336: 0 {1=0, 0=2} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   DiabetesPedigree Function ≤ 0.336 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Age > 59.500: 0 {1=0, 0=2} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Age ≤ 59.500 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Pregnancies > 9.500 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   BloodPressure > 69: 0 {1=0, 0=4} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   BloodPressure ≤ 69: 1 {1=5, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Pregnancies ≤ 9.500 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   BloodPressure > 69: 1 {1=37, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   BloodPressure ≤ 69 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Glucose > 160.500 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Glucose > 189: 0 {1=0, 0=1}

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 305-315 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
|   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Glucose ≤ 189: 1 {1=13, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Glucose ≤ 160.500: 0 {1=0, 0=1} |   |   |   |   |   |   | |   |   |   Age ≤ 30.500 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   BMI > 31.400 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Age > 25.500 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   SkinThickness > 21.500: 0 {1=0, 0=4} |   |   |   |   |   | |   |   |   |   |   |   |   SkinThickness ≤ 21.500: 1 {1=1, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Age ≤ 25.500: 1 {1=11, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   BMI ≤ 31.400: 0 {1=0, 0=9} |   Glucose ≤ 154.500 |   |   BMI > 30.200
|   |   |   DiabetesPedigreeFunction > 0.311 |   |   |   |   Age > 42.500 |   |   |   |   |   Pregnancies > 0.500: 1 {1=37, 0=0} |   |   |   |   |   Pregnancies ≤ 0.500: 0 {1=0, 0=1} |   |   |   |   Age ≤ 42.500
|   |   |   |   |   Insulin > 282: 0 {1=0, 0=15}
|   |   |   |   |   Insulin ≤ 282
|   |   |   |   |   |   Glucose > 152.500: 0 {1=0, 0=8}
|   |   |   |   |   |   Glucose ≤ 152.500
|   |   |   |   |   |   |   BMI > 42.850: 1 {1=19, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   BMI ≤ 42.850 |   |   |   |   |   |   |   |   BloodPressure > 73 |   |   |   |   |   |   |   |   |   DiabetesPedigreeFunction > 0.723: 1 {1=12, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   DiabetesPedigreeFunction ≤ 0.723 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Glucose > 138.500 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Pregnancies > 3: 1 {1=7, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Pregnancies ≤ 3 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Glucose > 149: 1 {1=2, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Glucose ≤ 149: 0 {1=0, 0=9} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Glucose ≤ 138.500: 0 {1=0, 0=17} |   |   |   |   |   |   |   |   BloodPressure ≤ 73 |   |   |   |   |   |   |   |   |   BloodPressure > 64.500: 1 {1=20, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   BloodPressure ≤ 64.500 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   BloodPressure > 61 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Pregnancies > 8: 1 {1=2, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Pregnancies ≤ 8: 0 { 1=0, 0=4} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   BloodPressure ≤ 61: 1 {1=6, 0=0} |   |   |   DiabetesPedigreeFunction ≤ 0.311
|   |   |   |   BloodPressure > 98: 1 {1=4, 0=0}
|   |   |   |   BloodPressure ≤ 98
|   |   |   |   |   BloodPressure > 67
|   |   |   |   |   |   Insulin > 321: 1 {1=3, 0=0}
|   |   |   |   |   |   Insulin ≤ 321
|   |   |   |   |   |   |   Pregnancies > 13.500: 1 {1=1, 0=0}
|   |   |   |   |   |   |   Pregnancies ≤ 13.500
|   |   |   |   |   |   |   |   DiabetesPedigreeFunction > 0.266 |   |   |   |   |   |   |   |   |   Pregnancies > 4.500 |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Pregnancies > 9: 0 {1=0, 0=2} |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   Pregnancies ≤ 9: 1 {1=2, 0=0} |   |   |   |   |   |   |   |   |   Pregnancies ≤ 4.50 0: 0 {1=0, 0=7}
Dan seterusnya….

## 3.3 Implementasi Aplikasi ‘Diapres’
Pembahasan  kali  ini  menampilkan interface atau  antarmuka  aplikasi  ‘Diapres’  yang  dihasilkan  dari  proses sebelumnya.

## 3.3.1 Halaman Dashboard
Halaman Dashboard akan dittampilkan ketika Login berhasil. Halaman Dashboard pada aplikasi ini berisi menu data admin, data pasien, pemeriksaan dan tambah pemeriksaan, sedang di sidebar berisi tentang semua menu, dari

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 305-315 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
home, master, pemeriksaan, pengaturan, laporan dan keluar dari aplikasi
Gambar 6. Halaman Dashboard

## 3.3.2 Tambah Data Pasien
Halaman ini menampilkan Formulir Tambah Data Pasien. Pada aplikasi ini Data Pasien disimpan dalam database untuk efisiensi dan kemudahan dalam pengecekan prediksi penyakit Diabetes. Adapun atribut yang  diinputkan dalam Form Tambah Data Pasien adalah Kode Pasien (didapatkan otomatis dari sistem), Nama pasien, Tempat Lahir, Tanggal Lahir, Jenis Kelamin, Alamat pasien dan Nomor HP pasien.

## Gambar 7. Halaman Tambah Data Pasien

## 3.3.3 Halaman Pemeriksaan Baru
Untuk  halaman  tambah  pemeriksaan/pemeriksaan  baru  berfungsi  untuk  menambahkan  pemeriksaan  pasien terdeteksi diabetes atau tidak.  Langkahnya adalah user mengklik pasien, kemudian muncul pilihan pasien yang akan  diperiksa,  kemudian  setelah  itu  Kandungan  Insulin, Diabetes  Pedigree  Function,  Pregnancies,  Blood Pressure,  SkinThickness,  Age  Umur [otomatis  terisi  berdasar  tanggal  lahir],  setelah  semua  terisi  klik  tombol simpan dan proses, maka akan masuk ke menu pemeriksaan, dan hasil akan bisa dilihat di menu pemeriksaan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 305-315 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 8. Halaman Pemeriksaan Baru
3.3.4 Halaman Detail Hasil Test
Gambar 9. Halaman Detail Hasil Test

## 4. KESIMPULAN
Diabetes adalah suatu penyakit menahun (kronis) berupa gangguan metabolik yang ditandai dengan kadar gula darah yang melebihi batas normal. Komplikasi yang sering terjadi pada penderita dan mematikan adalah serangan jantung dan stroke.  Deteksi dini  penyakit diabetes  perlu dilakukan karena  baru  sekitar 25% penderita  diabetes mengetahui bahwa dirinya menderita diabetes dan lebih dari sisa jumlah tersebut tidak mengetahui bahwa dirinya menderita diabetes. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan pengembangan aplikasi berbasis metode Data Mining . Penelitian yang dilakukan  kali  ini  mengembangkan  aplikasi  berbasis  metode  klasifikasi  Decision  Tree  dengan  optimasi  parameter. Parameter yang dimaksud adalah Number of folds pada Cross Validation dan pada metode Decision Tree adalah parameter criterion , maximal depth, apply pruning dan apply pre pruning . Dari hasil eksperimen terbukti efektif bahwa optimasi parameter dapat meningkatkan nilai akurasi, dimana diketahui bahwa tanpa optimasi parameter, akurasi yang dihasilkan berkisar 76.00-80.00%.  Dan setelah  dilakukan optimasi  parameter,  terbukti  akurasi  meningkat  menjadi  98.00%  (nilai tertinggi).  Terdapat  2  skema  yang  bisa  dilakukan  untuk  menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi,  dimana  ada  beberapa parameter  yang  menghasilkan  nilai  sama  yaitu  parameter DT.creterion menghasilkan Information_gain , DT.apply_pruning dan DT.apply_prepruning sama-sama  menghasilkan False. Kemudian  untuk  parameter Validation.number_of_folds dan DT.maximal_depth menghasilkan nilai 51 dan 90, sedangkan yang kedua menghasilkan nilai  31  dan  60.  Dari  hasil  pohon  keputusan  metode  Decision Tree  dikembangkan  sebuah  aplikasi  prediksi  penyakit diabetes  yang  diberi  nama Diabetes  Prediction  System atau  “Diapres”. Aplikasi  Diapres  yang  dikembangkan  dengan metode Waterfall dan pengujian Black Box diharapkan bisa membantu deteksi dini penyakit diabetes agar seseorang yang terdeteksi diabetes bisa segera melakukan pemeriksaan, dan yang tidak terdeteksi bisa lebih menjaga diri dari penyakit diabetes.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 305-315 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  tak  terhingga  penulis  ucapkan  kepada  seluruh  pimpinan  dan  civitas  akademik  Universitas  Bina  Sarana Infomatika  atas  support  dan  dukungan  sehingga  penelitian  dalam  skema  Penelitian  Dosen Yayasan  (PDY)  ini  dapat terselesaikan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. A. Siallagan and Fitriyani, “Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 44–52, 2021, doi: 10.51977/jti.v3i1.407.
[2] M. S. Efendi and H. A. Wibawa, “Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma ID3 dengan Pemilihan Atribut Terbaik (Diabetes Prediction using ID3 Algorithm with Best Attribute Selection),” Juita , vol. VI, no. 1, pp. 29–35, 2018.
[3] M. Komi, J. Li, Y. Zhai, and Z. Xianguo, “Application of data mining methods in diabetes prediction,” 2017  2nd  Int.  Conf.  Image,  Vis. Comput. ICIVC 2017 , no. S Ix, pp. 1006–1010, 2017, doi: 10.1109/ICIVC.2017.7984706.
[4] E. Muningsih, C. Kesuma, Sunanto, Suripah, and A. Widayanto, “Combination of K-Means method with Davies Bouldin index and decision tree method with parameter optimization for best performance,” AIP Conf. Proc. , vol. 2714, 2023, doi: 10.1063/5.0129119.
[5] D. Sisodia and D. S. Sisodia, “Prediction of Diabetes using Classification Algorithms,” Procedia Comput. Sci. , vol. 132, no. Iccids, pp. 1578– 1585, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.05.122.
[6] T. Dudkina, I. Meniailov, K. Bazilevych, S. Krivtsov, and A. Tkachenko, “Classification and prediction of diabetes disease using decision tree method,” CEUR Workshop Proc. , vol. 2824, pp. 163–172, 2021.
[7] 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.
[8] V. Prakash, R. Bhavani, and A. Anupriya, “Efficient diagnostic system for smart diabetes,” Int. J. Eng. Adv. Technol. , vol. 8, no. 6, pp. 3789– 3792, 2019, doi: 10.35940/ijeat.F9392.088619.
[9] D. K. Choubey, P. Kumar, S. Tripathi, and S. Kumar, “Performance evaluation of classification methods with PCA and PSO for diabetes,” Netw. Model. Anal. Heal. Informatics Bioinforma. , vol. 9, no. 1, 2020, doi: 10.1007/s13721-019-0210-8.
[10] S. S. Bhat, V. Selvam, G. A. Ansari, M. D. Ansari, and M. H. Rahman, “Prevalence and Early Prediction of Diabetes Using Machine Learning in North Kashmir: A Case Study of District Bandipora,” Comput. Intell. Neurosci. , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/2789760.
[11] S. H. Sastry and P. M. S. P. Babu, “Implementation of CRISP Methodology for ERP Systems,” vol. 2, no. 05, pp. 203–217, 2013, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1312.2065
[12] E. Muningsih, H. M. Nur, F. F. Dwi Imaniawan, Saifudin, V. R. Handayani, and F. Endiarto, “Comparative Analysis on Dimension Reduction Algorithm of Principal Component Analysis and Singular Value Decomposition for Clustering,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1641, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012101.
[13] T.  Tjahjanto,  A.  Arista,  and  E.  Ermatita,  “Application  of  the  Waterfall  Method  in  Information  System  for  State-owned  Inventories Management Development,” Sinkron , vol. 7, no. 4, pp. 2182–2192, 2022.
[14] B. A. Priyaungga, D. B. Aji, M. Syahroni, N. T. S. Aji, and A. Saifudin, “Pengujian Black Box pada Aplikasi Perpustakaan Menggunakan Teknik Equivalence Partitions,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl. , vol. 3, no. 3, p. 150, 2020, doi: 10.32493/jtsi.v3i3.5343.