## Model Predictive Analytics Terhadap Pasien Diabetes
Menggunakan Exploratory Data Analysis dan Algoritma Random Forest
Hamid Muhammad Jumasa 1*
1 Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Purworejo, 54111, Indonesia hamidjumasa@umpwr.ac.id

## Abstrak
Diabetes merupakan salah satu penyakit yang masuk dalam kategori penyakit kronis (jangka panjang). Penyakit  ini  ditandai  dengan  meningkatnya  kadar  gula  darah  (glukosa)  yang  melebihi  ambang  batas normal.  Sehingga  mengakibatkan  fungsi  hormon  insulin  dalam  tubuh  tergaggu.1Tahun  2021, International Diabetes Federation (IDF) mencatat ada 537 juta orang dewasa dengan rentang usia 20 –  79  tahun(Reza  Pahlevi,  2021).  Diabetes  juga  menyebabkan  6,7  juta  kematian.  Beberapa  faktor penyebab  diabetes  antara  lain  kelebihan  berat  badan,  kadar  kolesterol  yang  tinggi,  gaya  hidup  serta tidak  berolahraga  dan  faktor  usia.  Hingga  saat  ini  belum  ditemukan  obat  yang  mampu  mengobati penyakit  ini  secara  total,  sehingga  yang  perlu  dilakukan  ialah  mendeteksi  diabetes  sejak  dini  guna mengontrol bahaya penyakit diabetes ini.
Penelitian  ini  akan  membuat  model  predictive  analytics  dalam  memprediksi  seseorang  terkena diabetes.  Teknik  analisa  data  menggunakan Exploratory  Data  Analysis (EDA)  dan  model machine learning menggunakan Random Forest . Peneltian ini menggunakan data dari  website Kaggle dengan jumlah data 769 orang. Data tersebut terdiri atas 9 kolom dengan 7 data dan 2 data.
Setelah  dilakukan  analisa  terhadap  data  sampling  dan  mendapati  akurasi  pada data  training sebesar 0.998207  dengan Mean  Squared  Error 0.00179.  Data  testing  diperoleh10.74603  dengan Mean Squared  Error 0.25396.  Hasil  prediksi  dari  20  data  sampel  yang  diuji,  diperoleh  18  kali  model memprediksi benar dan 2 kali model salah melakukan prediksi.
Kata kunci: Exploratory Data Analysis, EDA, Random Forest, Predictive Analytics .

## Abstract
Diabetes is one of the diseases that fall into the category of chronic (long-term) diseases. This disease is  characterized  by  increased  blood  sugar  (glucose)  levels  that  exceed  the  normal  threshold.  As  a result,  the  function  of  the  insulin  hormone  in  the  body  is  disrupted.1In  2021,  the  International Diabetes Federation (IDF) noted that there were 537 million adults aged 20 - 79 years (Reza Pahlevi, 2021).  Diabetes  also  causes  6.7  million  deaths.  Several  factors  that  cause  diabetes  include  being overweight, high cholesterol levels, lifestyle  and not exercising and age. Until now, no medicine has been found that can treat this disease completely, so what needs to be done is to detect diabetes early to control the dangers of diabetes.1
This  research  will  create  a  predictive  analytics  model  to  predict  whether  someone  will  develop diabetes.  The  data  analysis  technique  used  Exploratory  Data  Analysis  (EDA)  and  the  machine learning model used Random Forest. This research used data from the website Kaggle with a total of 769 people. The data consists of 9 columns with 7 data and 2 data.
After  analyzing  the  sampling  data,  the  accuracy  of  the  training  data  was  0.998207  with  a  Mean Squared Error of 0.00179. Testing data obtained was 0.74603 with Mean Squared Error of 0.25396. The  prediction  results  from  20  sample  data  tested,  obtained  18  times  the  model  made  correct predictions and 2 times the model made incorrect predictions.
Keywords: Exploratory Data Analysis, EDA, Random Forest, Predictive Analytics.

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  merupakan  salah  satu  penyakit  yang perlu  diwaspadai.  Penyakit  ini  masuk  dalam kategori  penyakit  kronis  (jangka  panjang) ditandai  dengan  meingkatnya  kadar  gula  darah (glukosa)  yang  melebihi  ambang  batas  normal (Sagita  et  al.,  2021).  Akibatnya  fungsi  hormon insulin  dalam  tubuh  terganggu.  Penyakit diabetes  terbagi  atas  dua  tipe.  Diabetes  tipe pertama menyerang sel-sel produksi insulin pada sistem  imun  yang  berakibat  tubuh  tidak  dapat memproduksi  insulin  sama  sekali.  Diabetes  tipe kedua  tubuh  tidak  akan  mampu  lagi  dalam memproduksi insulin(Nur Ikhromr et al., 2023).
Tahun  2021, International  Diabetes  Federation (IDF)  mencatat  ada  537  juta  orang  dewasa dengan rentang usia 20 – 79 tahun(Reza Pahlevi, 2021).  Diabetes  juga  menyebabkan  6,7  juta kematian.  Beberapa  faktor  penyebab  diabetes antara  lain  kelebihan  berat  badan,  kadar kolesterol  yang  tinggi,  gaya  hidup  serta  tidak berolahraga  dan  faktor  usia.  Hingga  saat  ini belum  ditemukan  obat  yang  mampu  mengobati penyakit  ini  secara  total,  sehingga  yang  perlu dilakukan  ialah  mendeteksi  diabetes  sejak  dini guna  mengontrol  bahaya  penyakit  diabetes  ini (Isnaini & Ratnasari, 2018) (Nasution et al., 2021).
Beberapa  penelitian  mengenai  model  prediksi telah  banyak  dilakukan.  Seperti  penelitian (Apriliah  et  al.,  2021)  mengenai  prediksi kemungkinan  diabetes  pada  tahap  awal  dengan membandingkan  model  SVM, Naive  Bayes dan Random  Forest .  Penelitian  lain  (Sriyanto  &  Ria Supriyatna,  2023)  mengenai  prediksi  penyakit diabetes menggunakan algoritme Random
Forest . Penelitian lain (Rahmi et al., 2023) membandingkan Random Forest dengan
AdaBoost  untuk  memprediksi  Peserta  JKN-KIS yang menunggak. Penelitian lain (Yuliani, 2022) menggunakan
Random
Forest dalam
memprediksi  kelangsungan  hidup  pasien  gagal jantung  dengan  seleksi  fitur Bestfirst .  Penelitian lain (Madaerdo Sotarjua & Budhi Santoso, 2022) membandingkan  algoritme  KNN, Decision  Tree dan Random  Forest perbaikan  yang  efektif terhadap data imbalanced class untuk klasifikasi promosi karyawan.
Melihat  beberapa  penelitian  sebelumnya,  maka dalam  penelitian  ini  akan  membuat  model predictive analytics dalam memprediksi seseorang  terkena  diabetes.  Teknik  analisa  data
menggunakan Exploratory Data Analysis (EDA) dan  model machine  learning menggunakan Random  Forest .  Penelitian  ini  menggunakan data  dari  website http://kaggle.com dengan jumlah data 769 orang. Data tersebut terdiri atas 9  kolom  dengan  7  data  dan  2  data. Random Forest dipilih  karena  algoritme  ini  mampu memprediksi dengan nilai akurasi yang tinggi.

## 2. METODE
Pada  Gambar  1  disajikan  alur  penelitian  yang dilakukan  dalam  membangun  model.  Adapun alur penelitiannya sebagai berikut:
Gambar 1. Alur Penelitian (https://www.dicoding.com)
Dari  alur  penelitian  diatas  dapat  dijelaskan sebagai  berikut  (Ayu  Mardhiyah  et  al.,  2020) (Sabariah et al., 2012):
a. Business Understanding
Fase  awal  ini  memahami  masalah  bisnis lalu  merancang  solusi  analitik  berdasarkan data  guna  menyelesaikan  permasalahan yang akan diselesaikan.Tahapannya mencakup menentukan tujuan bisnis, menilai  situasi  dan  menentukan  tujuan  data mining.
b. Data Understanding
Fase  ini  memahami  data  yang  akan digunakan dalam penelitian.1Seperti mengumpulkan data, mendeskripsikan data, mengeksplorasi data, dan melakukan verifikasi kualitas data.
c. Data Preparation
Fase  ini  persiapan  data  yang  mencakup semua  kegiatan  untuk  membangun  dataset
akhir  dari  data  mentah  awal.  Tahapannya dengan mengumpulkan data awal, mendeskripsikan data serta mengeksplorasinya.  Dan  tahap  terakhir melakukan verifikasi kualitas data.
d. Modelling
Fase  ini  memilih  pemodelan  yang  sesuai untuk dapat dipilih dan diterapkan
menggunakan  parameter-parameter  yang ditentukan. Dalam penelitian ini menggunakan algoritme Random Forest.
e. Evaluation
Fase selanjutnya melakukan evaluasi terhadap hasil tmodel yang sudah dibangun.
Selain  itu  juga  perlu  memperhatikan  setiap langkah  yang  telah  dilakukan.  Apabila masalah  belum  terselesaikan,  maka  cukup dipertimbangkan.  Bagian  terakhir  dari  fase ini  mengenai  keputusan  terkait  penggunaan data dan hasil mining yang harus tercapai.
f. Deployment
Fase terakhir ialah meningkatkan pengetahuan dari data kemudian menyajikan  hasilnya  dapat  digunakan  oleh banyak orang.
Exploratory Data Analysis (EDA)
Exploratory  Data  Analysis (EDA)  merupakan proses  investigasi  awal  terhadap  data  untuk menganalisis  bentuk  karakteristik,  menemukan pola,  anomali  dan  memeriksa  asumsi  pada  data. Teknik  ini  biasanya  dalam  bentuk  pengukuran data  statistik  dan  representasi  grafis  atau visualisasi (Radhi et al., 2021).
Langkah-langkah yang dilakukan dalam menganalisis EDA data ini antara lain:
a. Menentukan  jenis  variabel  pada  dataset yang digunakan
b. Menentukan  Distribusi  variabel  dalam dataset
c. Menemukan missing value
d. Mencari fitur yang tidak berguna ( redudant )
e. Menentukan  korelasi  antara  fitur  dan target1

## Random Forest
Random  forest  merupakan  salah  satu  algoritme klasifikasi.  Cara  kerjanya  dengan  membangun beberapa  pohon  klasifikasi  secara  paralel kemudian  menentukan  prediksi  berdasarkan
suara  terbanyak  (Hasan  et  al.,  2022)(Karim  et al., 2023).
Tahap  pembuatan  model  prediksi  menggunakan algoritme  ini  dengan n observasi  dan p peubah penjelas(Rahmi  et  al.,  2023)  (Apriliah  et  al., 2021). Berikut penjelasannya:
a. Proses  bootstrap  dengan  menarik  sampel secara acak sejumlah n (Erdiansyah et al., 2022)
b. Membangun  pohon  klasifikasi  tunggal menggunakan data dari hasil training yang baru setelah proses bootstrap selesai
c. Pohon klasifikasi dibentuk dengan menerapkan  random  feature  selection, dimana  secara  acak  memilih  peubah penjelas  dengan  ketentuan  m<p.  Nilai  m nantinya  dipilih  berdasarkan  nilai  peubah penjelas terbaik sebagai pemisah kemudian lanjut dengan pemisahan menjadi  dua  simpul  baru.  Proses  ini  terus berlanjut  sampai  ukuran  minimum  dari pengamatan pada simpul tercapai. Nilai m yang  direkomendasikan  yaitu  akar  p, dengan  catatan  perlu  mengoptimalkan parameter dengan nilai m untuk mendapatkan hasil terbaik.
d. Langkah  selanjutnya  mengulangi  tahap  1 dan 2 sebanyak x kali guna memperoleh x pohon  klasifikasi.1Setiap  phon  klasifikasi memberikan  hasil  satu  suara.  Sehingga kelas  klasifikasi  ditentukan  oleh  suara terbanyak dari jumlah x suara.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dari1Diabetes  Patients  Data  dengan dataset  terdiri  atas  769  orang.  Data  tersebut terdiri  atas  9  kolom  dengan  7  data  bertipe  int64 dan  2  data  bertipe  float6.  Adapun  variabel  yang digunakan ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Dataset Pasien Diabetes
No Variabel Keterangan Variable 1 Pregnancies  Menyatakan jumlah ibu hamil terkena diabetes Fitur 2 Glucose Menyatakan kadar gula dalam darah Fitur 3 Blood Pressure menyatakan pengukuran Fitur
No Variabel Keterangan Variable tekanan darah 4 SkinThickn ess mengekspresikan ketebalan kulit Fitur 5 Insulin mengekspresikan tingkat insulin dalam darah Fitur 6 BMI Menyatakan indeks massa tubuh Fitur 7 Diabetes Pedigree Function Menyatakan persentase diabetes Fitur 8 Age Menyatakan seseorang terkena diabetes berdasarkan usia Fitur 9 Outcome Menyatakan hasil akhir 1 adalah ya dan 0 adalah tidak Target
Langkah  awal  dengan  melakukan Exploratory Data  Analysis (EDA).  EDA  merupakan  proses investigasi  awal  pada  data  untuk  menganalisa data berdasarkan karakteristik, menemukan pola, anomali,  dan  memeriksa  asumsi  pada  data. Hampir  semua  kolom  ditemukan missing  value atau data bernilai 0.
Gambar 2. Menemukan Missing Value Pada Fitur
Missing  value  dalam  penelitian  ini  diperbaiki dengan cara mengganti dengan menghitung nilai mean dari fitur masing-masing, kecuali fitur  age dan pregnancies.
Langkah  selanjutnya  memastikan  data  sampel nilainya  tidak  jauh  dari  cakupan  umum  data utama.  Artinya  apabila  data  sampel  berada sangat  jauh  maka  disebut  dengan  outlier. Pengamatan1outlier dilakukan dengan menggunakan  teknik  visualisasi  data  (boxplot). Hampir  semua  fitur  ditemukan  outlier  kecuali pada fitur glucose.
Gambar 3. Perbaikan Data Pada Salah Satu Fitur1
Gambar 4. Outlier Pada Fitur SkinThickness
Gambar 5. Outlier Pada Fitur Insulin Setelah  mengamati  hasil  dan  memvisualisasikan outlier  dari  masing-masing  fitur,  langkah selanjutnya  mencari  nilai  outlier  menggunakan teknik  IQR. Metode Inter Quartile Range (IQR) merupakan  konsep  kuartil,  dimana  dari  suatu populasi  terdiri  dati  tiga  nilai  yang  membagi distribusi data menjadi empat sebaran. Pembagiannya seperempat dari data itu di kuartil pertama  (Q1),  setengah  dari  data  itu  di  kuartil
kedua  (Q2)  dan  tiga  perempat  dari  data  itu  di kuartil ketiga (Q3). Maka perhitungannya IQR = Q3 - Q1.
Gambar 6. Fitur Glucose Tidak Outlier
Gambar 7. Inter Quartile Range Pada Data
Sampel
Langkah selanjutnya melakukan proses
transformasi pada data  sehingga menjadi bentuk yang  cocok  untuk  proses  pemodelan.  Dataset dibagi  ke  dalam  data  training  90%  dan  data testing 10%.
Gambar 8. Membagi Data Sampel Langkah selanjutnya menggunakan model Random  Forest  untuk  melakukan  prediksi terhadap pasien penderita diabetes. Hasil akurasi pada data training adalah 0.998207 dengan Mean Squared  Error  0.00179.  Kemudian  untuk  hasil akurasi pada data testing adalah 0.69841 dengan Mean Squared Error 0.30158.
Nilai  akurasi  antara  training  data  dengan  testing data  diperoleh  hasil  yang  tidak  akurat  dan terindikasi overfitting. Oleh sebab itu maka fitur yang  nilai  korelasinya  mendekati  0  dihapus. Sehingga  fitur  diabetes  pedigree  function  dan insulin dihapus.1
Gambar 9. Correlation Matriks Semua Fitur
Setelah  memperbaiki  overfitting,  maka  hasil akurasi pada data training 0.99820 dengan Mean Squared Error 0.00179. Sedangkan  akurasi pada data testing 0.74603 dengan Mean Squared Error 0.25396.

## Gambar 10. Hasil Prediksi Menggunakan Model RF
Hasil  prediksi  menggunakan  20  data  sampel diperoleh  2  kali  model  salah  memprediksi  hasil pasien penderita Diabetes.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  hingga  tahap akhir,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa Exploratory  Data  Analysis (EDA)  memperbaiki data  sampel  sebelum  membangun  model prediksi menggunakan Random Forest.
Ditemukan  beberapa  fitur  missing  value  dan mengalami outlier. Kemudian fitur pedigreefunction  dan  diabetes  dihapus  karena mendekati 0.
Fitur  tersebut  dihapus  karena  nilai  akurasi  pada data  training  adalah  0.998207  dengan  Mean Squared  Error  0.00179  sedangkan  data  testing sebelumnya  0.69841  dengan  Mean  Squared Error  0.30158.  Setelah  dihapus  maka1nilai akurasi pada data training sama dan data testing 0.74603  dengan  Mean  Squared  Error  0.25396. Hasil  prediksi  dari  20  data  sampel  yang  diuji, diperoleh  18  kali  model  memprediksi  benar  dan 2 kali model salah melakukan prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
Apriliah,  W.,  Kurniawan,  I.,  Baydhowi,  M.,  & Haryati,  T.  (2021). Prediksi  Kemungkinan Diabetes  pada  Tahap  Awal  Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest (Vol.
10, Issue 1). http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Ayu  Mardhiyah,  P.,  Ruli  A.  Siregar,  R.,  &
Palupiningsih, P. (2020). Klasifikasi Untuk Memprediksi  Pembayaran  Kartu  Kredit Macet  Menggunakan  Algoritma  C4.5.
Jurnal Teknologia , 3 (1), 91–101.
Erdiansyah,  U.,  Irmansyah  Lubis,  A.,  &
Erwansyah,  K.  (2022).  Komparasi  Metode K-Nearest  Neighbor  dan  Random  Forest Dalam Prediksi Akurasi Klasifikasi Pengobatan  Penyakit  Kutil. Jurnal  Media Informatika Budidarma , 6 (1), 208. https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3373
Hasan,  I.  K.,  Resmawan,  R.,  &  Ibrahim,  J. (2022).  Perbandingan  K-Nearest  Neighbor dan  Random  Forest  dengan  Seleksi  Fitur
Information  Gain  untuk  Klasifikasi  Lama Studi  Mahasiswa. Indonesian  Journal  of Applied Statistics , 5 (1), 58. https://doi.org/10.13057/ijas.v5i1.58056
Isnaini,  N.,  &  Ratnasari.  (2018).  Faktor  Risiko
Mempengaruhi Kejadian Diabetes Mellitus Tipe Dua. Jurnal Kebidanan Dan Keperawatan Aisyiyah , 14 (1),59–68. https://doi.org/10.31101/jkk.550
Karim,  A.  A.,  Ary  Prasetyo,  M.,  &  Saputro,  M. R.  (2023). Perbandingan  Metode  Random Forest,  K-Nearest  Neighbor,  dan  SVM Dalam Prediksi Akurasi Pertandingan Liga Italia (Vol. 2). http://www.football- data.co.uk.
Nasution,  F.,  Azwar  Siregar,  A.,  &  Tinggi Kesehatan  Indah  Medan,  S.  (2021).  Faktor Risiko  Kejadian  Diabetes  Mellitus  (Risk Factors  for  The  Event  of  Diabetes Mellitus). Jurnal Ilmu Kesehatan , 9 (2), 94– 102.
Nur  Ikhromr,  F.,  Sugiyarto,  I.,  Faddillah,  U.,  & Sudarsono,  B.  (2023).  Implementasi  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Penyakit Diabetes  Menggunakan  Algoritma  Naives Bayes dan K-Nearest Neighbor. Journal of Information  Technology  and  Computer Science (INTECOMS) , 6 (1).
Radhi,  M.,  Ryan  Hamonangan  Sitompul,  D.,
Hamonangan  Sinurat,  S.,  &  Indra,  E. (2021).  Analisis  BIG  DATA  Dengan Metode  Exploratory  Data  Analysis  (EDA) Dan  Metode  Visualisasi  Menggunakan Jupyter Notebook. Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer Prima , 4 (2), 23–27.
Rahmi,  I.  A.,  Afendi,  F.  M.,  &  Kurnia,  A. (2023).  Metode  AdaBoost  dan  Random Forest  untuk  Prediksi  Peserta  JKN-KIS yang  Menunggak. Jambura  Journal  of
Mathematics , 5 (1), 83–94. https://doi.org/10.34312/jjom.v5i1.15869
Sabariah,  M.  K.,  Mukharil  Bachtiar,  A., Dharmayanti,  D.,  &  Perdana,  I.  (2012). Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan  Informatika (KOMPUTA)  49  Volume.  I  Nomor.  2, Bulan Oktober . http://bit.ly/kuesionerpasar
Sagita, P., Apriliana, E., Mussabiq, S., Soleha, T.
U.,  &  Dokter,  P.  (2021). Pengaruh Pemberian Daun Sirsak (Annona muricata) Terhadap  Penyakit  Diabetes  Melitus .
http://jurnalmedikahutama.com