## DETEKSI DAN PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MELITUS TIPE 2 MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING (SCOOPING REVIEW)
Johannes Bastira Ginting 1 , Rapael Ginting 2 , Hartono 3
Fakultas Kedokteran, Kedokteran Gigi, dan Ilmu Kesehatan
1,2,3 Program Studi Kesehatan Masyarakat, Universitas Prima Indonesia, Indonesia Penulis korespondensi: johannesbastiraginting@unprimdn.ac.id

## ABSTRACT
Diabetes Mellitus is a chronic disease and one of the non-communicable diseases whose growth  is  very  fast.  This  study  aims  to  explore  and  analyze  the  early  detection  and prediction  system  of  risk  factors  for  type  2  diabetes  mellitus  which  utilizes  machine learning methods. This type of research is a scoping review to accumulate and synthesize the  results  of  previous  studies  on  the  early  detection  of  risk  factors  and  the  prediction system of Diabetes Mellitus type 2 using machine learning methods. The inclusion criteria are articles in English or Indonesian, journals published in the 2017-2021 range, full text, and  not  systematic  reviews.  Article  searches  are  4  databases,  namely  Google  Scholar, Pubmed, International Journal of Public Health Science/Hindawi, and IEEE Xplore.  The results obtained as many as 2,941 articles, using the PRISMA method. The remaining 15 studies  were  maintained  and  met  the  criteria  for  qualitative  analysis.  The  articles  used machine learning methods in the creation of early detection models and prediction systems. Some  articles  use  the  merging  of  two  methods  (statistical  and  machine  learning).  The machine  learning  techniques  mostly  use  supervised,  unsupervised,  and  deep  learning techniques . For  the  algorithms  used,  the  majority  of  researchers  used  more  than  one algorithm such as algorithm support vector machine (SVM), random forest (RF), Decision Tree  (DT),  LASSO,  and  others,  to  compare  the  best  accuracy  of  each  algorithm. Risk factors associated with Diabetes Mellitus type 2 incidence are age, gender, obesity, family history  of  the  disease,  lack  of  physical  activity,  genetics,  environment,  smoking,  blood pressure, and diet .
Keywords:  early  detection,  risk  factors,  prediction,  type  2  diabetes  mellitus,  machine learning

## PENDAHULUAN
Diabetes  Melitus  adalah  salah  satu penyakit  kronis  yang  mengancam  jiwa dengan pertumbuhan tercepat (Nyarko et al., 2019), yang telah mempengaruhi 422 juta orang di seluruh dunia, dan menjadi salah satu penyakit yang terbanyak dalam klasifikasi penyakit tidak menular umum secara  global,  baik  dinegara  maju
maupun dinegara berkembang (International Diabetes Federation, 2019).  Prevalensi  diabetes  meningkat
seiring penambahan umur penduduk dan diprediksi  peningkatan  penderita  DM mencapai 578 juta di tahun 2030 dan 700 juta  di  tahun  2045  (Javeed,  2018); (Hasanzad  et  al.,  2022).  Tahun  2019 Indonesia  berada  di  peringkat  ke  7 diantara  10  negara  dengan  jumlah penderita  terbanyak,  yaitu  sebesar  10,7 juta  (Infodatin-2020-Diabetes-Melitus, 2020).  Laporan  hasil  Riset  Kesehatan
Dasar (RISKESDAS) 2018 menunjukkan bahwa terjadi peningkatan
prevalensi diabetes di Indonesia, dimana terjadi  peningkatan  dua  kali  lipat  pada
tahun 2013 dibandingkan dengan jumlah
pada tahun 2017 (Kemenkes RI, 2018).
Diabetes mellitus (DM) juga merupakan  suatu  penyakit  metabolik, dimana  kadar  glukosa  dalam  tubuh seseorang tidak normal (Du et al., 2016). Penyakit  ini  sering  juga  disebut  dengan silent  killer,  karena  lebih  dari  50%
penderita DM tidak terdeteksi sebelumnya  (Al-Saeed  et  al.,  2016).
Gejala-gejala  yang  dikeluhkan  pada penderita  DM  yaitu  polydipsia  (harus berlebihan),  polyuria  (buang  air  kecil berlebihan),  polifagia  (nafsu  makan berlebih), penurunan berat badan, kesemutan  (Fatimah  N  R,  2017).
Diabetes  melitus  dapat  dibagi  menjadi beberapa  jenis,  namun  ada  dua  jenis klinis  utama,  yaitu  Diabetes  Melitus (DM) Tipe 1 dan Diabetes Melitus (DM) Tipe  2  (Tan  et  al.,  2019).  DM  Tipe  2 menjadi  bentuk  diabetes  yang  paling umum (90% dari semua pasien diabetes), terutama  ditandai  dengan  resistensi insulin.
Penyebab  utama  DM  Tipe  2  antara lain seperti, gaya hidup yang tidak sehat, kurang aktivitas fisik, kebiasaan diet dan keturunan, sedangkan DM Tipe 1 diduga karena  kerusakan  autoimunologis  dari pulau Langerhans sel pankreas-β. Pasien
DM  Tipe  2  dapat  beresiko  terjadinya komplikasi kronik, (Stratton et al., 2000); (Faselis  et  al.,  2019),  yaitu:  penyakit jantung  koroner  dan  stroke,  kidney failure,  retinopati  dan  gangren  diabetic, (Fiarni et al., 2019); (Fiarni et al., 2019). Menurut  Shwartz  dan  David  (2013), machine  learning merupakan  sebuah studi tentang algoritma untuk
mempelajari  sesuatu  dalam  melakukan beberapa  hal  tertentu  yang  dilakukan oleh  manusia  secara  otomatis  (Shalev- Shwartz & Ben-David, 2013).
Beberapa penelitian telah memanfaatkan machine  learning untuk sistem prediksi diabetes dan komplikasinya, mengklasifikasikan
risiko diabetes mellitus (Kandhasamy & Balamurali,  2015).  Penelitian  Fiarni (2019), menggunakan teknik data mining
clustering dan klasifikasi untuk membangun  sebuah  model  prediksi  dari komplikasi diabetes, akurasi model yang dibangun  sampai  dengan 68%  (Fiarni  et al.,  2019).  Penelitian  Perveen,  et  al, mengenai analisis kinerja teknik klasifikasi data mining untuk
memprediksi  faktor  risiko  diabetes (Perveen et al., 2016). Penelitian Apriliah et  al  (Apriliah  et  al.,  2021),  mengenai prediksi  kemungkinan  diabetes  pada tahap  awal  menggunakan  algoritma klasifikasi random forest, dimana hasil yang  diperoleh  menunjukkan random
forest mengungguli  dengan  nilai  kurva
akurasi  tinggi  97,88%  dibandingkan algoritma  yang  lain.  Penelitian  ini
bertujuan  untuk  mereview  hasil-hasil penelitian  terkait  deteksi  dini  faktor risiko dan prediksi diabetes melitus tipe 2 menggunakan machine learning .

## METODE
Jenis Penelitian
Metode penelitian ini scoping review , yaitu untuk menggambarkan,
mengakumulasi,  dan  menyintesis  bukti-
bukti penelitian terdahulu tentang deteksi
dini dan prediksi diabetes melitus Tipe 2.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  strategi pencarian untuk menentukan artikel yang relevan terkait dengan topik deteksi dini faktor  risiko  dan  prediksi  diabetes melitus  Tipe  2  menggunakan machine learning . Strategi pencarian dengan kata kunci:
Kriteria inklusi:
1. Artikel  yang  berbahasa  Inggris  dan Bahasa Indonesia
2. Artikel full text.
3. Tahun terbit 2017-2021.
4. Artikel yang bukan sistematik review.
5. Metode penelitian Machine Learning
atau/dan Statistik.
Kriteria eksklusi.
1. Artikel  bahasa  Jepang,  Italia,  Arab, dan  bahasa  lainnya  selain  bahasa Inggris dan Indonesia.
2. Artikel  yang  tidak  full  text/ preprint not  peer  reviewed pada background proofreading .
3. Tahun terbit dibawah tahun 2017.
4. Artikel sistematik review.
5. Metode penelitian laboratorium.
Cara  untuk  memperoleh  artikel  yang
relevan  dilakukan  pencarian  secara
sistematis dari 4 (empat), data base yaitu
Google  Scholar,  Pubmed,  International Journal of Public Health Science/Hindawi,  IEEE  Xplore. Dari hasil search pada data base, artikel yang tidak  sesuai  dengan  kriteria  inklusi  di exclude / dikecualikan. Kumpulan artikel diseleksi  duplikasinya,  pemilihan  studi menggunakan software bibliografi mendeley. Tahapan selanjutnya artikel di seleksi  dari  membaca  judul  dan  abstrak, artikel yang tidak relevan dihapus dengan mempertimbangkan  kesesuaian  tujuan penelitian. Penilaian kualitas studi dinilai berdasarkan currency, relevance,
authority, accuracy, puspose.
Hasil  penelusuran  pada data  base terdapat  2.941  artikel,  terdapat  1.890 artikel  yang  tidak full  text, terbitan dibawah  tahun  2017 , sistematik  review,

## Bahasa Inggris:
“risk factor” AND “detection” AND “prediction” AND “diabetes mellitus type 2” OR “type 2 diabetes mellitus” OR “DM Type 2”AND “machine learning”
Bahasa Indonesia
“analisis  faktor  risiko”  OR  “faktor  risiko”  AND  “diabetes  melitus  tipe  2”  OR  “tipe  2 diabetes melitus” AND “machine learning”
tidak  bahasa  Inggris/  bahasa  Indonesia.
Sisa  artikel  setelah  di exclude sebanyak 1.051, terdapat 322 artikel yang terdeksi duplikat. Sebanyak 407 artikel dipertahankan  karena  sesuai  dengan kriteria  inklusi  penelitian.  Kemudian
artikel  tersebut  dibaca  dan  disaring
kembali atau dinilai kelayakannya
dengan mambaca abstrak artikel,
sebanyak  719  artikel  dihapus  karena
artikel tidak relevan, tidak sesuai dengan topik atau tidak sesuai dengan pertanyaan penelitian.  Akhirnya,  diperoleh  artikel yang relevan, full text , dan tidak duplikat adalah sebanyak 15 studi dan memenuhi kriteria  inklusi  untuk  dianalisis  pada pembahasan deteksi dini faktor risiko dan prediksi  Diabetes  Melitus  Tipe  2 menggunakan machine learning (gambar
2).
Gbr 2.  Flowchart Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses
extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR)
Untuk  sumber  artikel,  terdiri  dari 40%  dari  Google  Scholar,  40%  dari
Pubmed, 13,33% dari IEEE Access dan
6,67% dari Hindawi. Tahun terbit artikel berada  direntang  tahun  2017  sampai dengan  tahun  2022.  Kriteria  desain
penelitian, menggunakan
penggabungan  metode  statistik  dan
machine learning . Hasil pencarian literature meliputi Google scholar, Pubmed, Hindawi, IEEE Xplore (n= 2.941)
Jumlah artikel setelah di exclude (n= 1.051) Artikel yang relevan Sesuai dengan kriteria Inklusi (n= 407) Studi yang termasuk dalam
sintesis kualitatif (n = 15) Artikel yang duplikat (n=322) Artikel yang di exclude /dikecualikan sebanyak,  terbit  dibawah tahun  2017,  tidak  full  text, sistematik  review,  bahasa selain  inggris  dan  Indonesia (n=1.890) • *Tidak Full Teks
Artikel yang tidak relevan (dari judul abstrak) dengan subjek yang ingin di kaji (n=392)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1. Ringkasan Artikel yang Telah Memenuhi Kriteria Inklusi Menurut Tujuan Penelitian
NO Penulis dan Tahun Judul Metode Hasil Database 1 (Faruque  et  al., 2020) Predicting  Diabetes  Mellitus  and Analysing Risk-Factors Correlation Machine Learning , algorithms Support  Vector  Machine  (SVM), Naive Bayes (NB), K-Nearest Neighbour (KNN) and C4.5 Decision Tree (DT) C4.5 Decision Tree berkinerja lebih baik daripada algoritma lain  untuk  memprediksi  diabetes  dengan  akurasi  73,5%, 72%,  F-measure,  dan  0,69  dari  AUC.  Korelasi  tertinggi adalah  0,81  untuk  komplikasi  tekanan  darah  (hipertensi) dengan diabetes. Google Scholar 2 (Apriliah  et  al., 2021) Prediksi Kemungkinan Diabetes pada Tahap Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest Machine Learning , algorithms Support  Vector  Machine,  Naive Bayes dan Random Forest. Hasil yang diperoleh Random Forest memiliki nilai akurasi tertinggi 97,88% dibandingkan algoritma lain. Google Scholar 3 (Fitriyani  et  al., 2019) Development  of  Disease  Prediction Model  Based  on  Ensemble  Learning Approach for Diabetes and Hypertension Machine  Learning,  Un-supervised learning,  algoritma  iForest.  Dan Ensemble learning Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  usia  dan  hipertensi memiliki hubungan yang sangat kuat terhadap faktor risiko diabetes melitus Tipe 2 IEEE Access 4 (Ryu et al., 2020) A Deep Learning Model for Estimation of Patients with Undiagnosed Diabetes Deep Learning, Cross-sectional Usia,  BMI,  Jenis  kelamin  laki-laki,  Status  merokok, Hipertensi,  dan  Riwayat  keluarga  diabetes  memiliki  efek yang signifikan pada group diabetes yang tidak terdiagnosa. Google Scholar 5 (Syed  &  Khan, 2020) Machine Learning-Based Application for Predicting Risk of Type 2 Diabetes Mellitus  (T2DM)  in  Saudi Arabia:  A Retrospective Cross-Sectional Study 1. Chi-squared 2. Machine Learning (binary logistic regression). Variabel Merokok, Diet sehat, Tekanan Darah (BP), Indeks Massa  Tubuh  (BMI),  Gender,  dan  Wilayah,  berkontribusi secara significan (p<0,05) terhadap prediksi subjek berisiko tinggi  terkena  diabetes.  Model  Decision  Forest  (DF) menunjukkan kinerja yang lebih baik. IEEE Access 6 (Wang  et  al., 2021) Exploratory study on classification of diabetes mellitus through a combined Random Forest Classifier Machine  Classification,  algoritma supervised dan un-supervised learning. Umur, wilayah, penyakit jantung, hipertensi dan hyperlipidemia dan BMI adalah enam faktor risiko dominan Diabetes Melitus. Pubmed 7 (Adua  et  al., 2021) Predictive model and feature importance for early detection of type II diabetes mellitus Machine  Learning,  classification algorithms  including  Naïve  Bayes, K‑Nearest Neighbor, Support Vector Machines, and Decision Tree. Naïve‑Bayes  (NB)  memiliki  performance  paling  baik. Faktor  risiko  yang  paling  dominan  adalah  HbA1c,  Total Cholestrol/ TC dan body mass index/ BMI sedangkan faktor risiko  yang  paling  tidak  berpengaruh  adalah  Usia,  HDL-c, dan LDL-c. Google Scholar 8 (Zhang  et  al., 2020) Machine  learning  for  characterizing risk  of  type  2  diabetes  mellitus  in  a rural Chinese population: the Henan Rural Cohort Study. Cohort Study dan Machine learning, algorithms: logistic regression, classification  and  regression  tree, artificial  neural  networks,  support vector machine, random forest. Gradient  boosting  machine/  GBM  model  performed  best (AUC:  0.872  with  laboratory  data  and  0.817  without laboratory  data).  Hasil  menunjukkan  bahwa  variabel peringkat tertinggi dalam prediksi T2DM adalah Pubmed
hiperglikemia,  Riwayat  keluarga,  usia,  kolesterol  HDL, trigliserida, aktivitas fisik dan obat antihipertensi. 9 (Pimentel et al., 2018) Screening  Diabetes  Mellitus  2  based on  electronic  health  records  using temporal features SPSS dan Machine Learning: Support  Vector  Machine,  Naive Bayes dan Random Forest Random forest memiliki performance terbaik. Faktor risiko paling  dominan  adalah  hipertensi,  usia,  tekanan  darah, hyperlipidemia, BMI. Google Scholar 10 (Mushtaq  et  al., 2022) Voting Classification-Based Diabetes Mellitus Prediction Using Hypertuned Machine-Learning Techniques Machine Learning, logistic regression, Support Vector Machine, k-nearest neighbors, gradient boost, Naive Bayes, and Random Forests Random Forest memiliki akurasi yang terbaik, 80.7%. Hindawi 11 (Deberneh & Kim, 2021) Prediction of Type 2 Diabetes Based on Machine Learning Algorithm Statistik  dan Machine  Learning algoritma logistic regression, random forest, support vector machine, XG-Boost. Faktor risiko yang dianggap dominan adalah glukosa plasma puasa (FPG), HbA1c, trigliserida, BMI, gamma-GTP, usia, asam  urat,  seks,  merokok,  minum,  aktivitas  fisik,  dan riwayat keluarga. Model yang di ciptakan dapat membantu dokter  dan  pasien  dalam  memberikan  informasi  prediksi kemungkingan risiko terkena DM tipe 2. Pubmed 12 (Xie et al., 2019) Building  Risk  Prediction  Models  for Type  2  Diabetes  Using  Machine Learning Techniques Metode  Cross-sectional,  Machine Learning classification dengan algoritma  support  vector  machine, decision  tree,  logistic  regression, random  forest,  neural  network,  and Gaussian Naive Bayes. Orang  yang  tidur  9  jam  atau  lebih  per  hari  dan  frekuensi pemeriksaan  kurang  dari  1  tahun,  memiliki  risiko  lebih tinggi untuk diabetes tipe 2. Model jaringan saraf memiliki akurasi tertinggi (82,4%). Model pohon keputusan memiliki Sensitivitas tertinggi (51,6%) untuk diabetes tipe 2 Pubmed 13 (Joshi & Dhakal, 2021) Predicting  Type  2  Diabetes  Using Logistic  Regression  and  Machine Learning Approaches Machine learning, algoritma regression logistic dan pohon keputusan. 5  faktor  risiko  utama  DM  tipe  2,  yaitu:  Kadar  glukosa, kehamilan, indeks massa tubuh, Riwayat diabetes dan umur. Akurasi  model  prefiksi  78,26%,  dan  tangkat  kesalahan validasi silang 21,74%. Pubmed 14 (Xiong  et  al., 2019) Machine  Learning  Models in  Type  2 Diabetes  Risk  Prediction:  Results from a Cross-sectional Retrospective Study in Chinese Adults Machine learning, algorithm multilayer  Perceptron,  Ada-Boost, Trees  Random  Forest,  Support Vector  Machine, dan Gradient  Tree Boosting . Akurasi  dari  kelima  model  hampir  sama,  0,87,  0,86,  0,86, 0,86  dan  0,86.  Oleh  karena  itu  dilanjutkan  dengan penggabungan kelima model. Dengan penggabungan model dianggap memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dari pada penggunaan model tunggal. Pubmed 15 (Kim et al., 2021) Classiﬁcation  and  Prediction  on  the Effects  of  Nutritional  Intake  on Overweight/  Obesity,  Dyslipidemia, Hypertension  and  Type  2  Diabetes Mellitus Using Deep Learning Model: 4–7th  Korea  National  Health  and Nutrition Examination Survey Deep  neural  network,  Machine Learning dengan  algoritma  logistic regression  dan  pohon  keputusan. Analisis SEM untuk memperkirakan hubungan kausal multivariat.
Pemodelan  persamaan  struktural  (SEM)  menunjukkan hubungan  kausal  multivariat  antara  asupan  gizi  dan kelebihan berat badan/ obesitas, dislipidemia, hipertensi dan T2DM. Model  DNN dianggap memiliki akurasi  lebih  baik dari  pada  akurasi  model machine  learning seperti  regresi logistic dan pohon keputusan. Google Scholar
Sebanyak  15  artikel  yang  telah dipertahakan, semua artikel menggunakan  metode machine  learning dalam pembuatan model deteksi dini dan sistem prediksi penyakit Diabetes
Melitus.  Beberapa  artikel  menggunakan penggabungan dua metode  (statistik dan machine  learning ),  metode  statistik digunakan  untuk  menganalisis  besar kecilnya  faktor  risiko  DM  tipe  2  pada dataset, agar lebih mempersempit lingkup  variabel  yang  akan  diteliti  dan penciptaan model sistem deteksi dini dan prediksi  pada machine  learning .  Uji statistik  yang  digunakan  seperti  Chi- Square  (Syed  &  Khan,  2020),  Annova,
SEM (Lim et al., 2020).
Menurut  penelitian  Aprilliah  (2021), tiga  dari  algoritma  klasifikasi  yaitu Suport Vector Machine, Naive Bayes dan Random  Forest yang  digunakan  dalam
penelitiannya untuk mendeteksi diabetes secara  dini.  Hasil  yang  diperoleh menunjukkan Random Forest mengungguli dengan nilai akurasi tertinggi 97,88% dibandingkan algoritma
lain (Apriliah et al., 2021). Pernyataan ini didukung  oleh  hasil  penelitian  Islam
(2020), menganalisis
prediksi
kemungkinan  diabetes  pada  tahap  awal dataset dari pasien Rumah Sakit Diabetes Sylhet  di  Bangladesh.  Menyatakan bahwa algoritma random forest memiliki akurasi terbaik (Islam et al., 2020). Akan tetapi  menurut  Wang  (2021),  kombinasi
antara  algoritma  klasifikasi (random forest )  dan  LASSO  adalah  cara  terbaik untuk  prediksi  risiko  tinggi  diabetes melitus tipe 2 (Wang et al., 2021).
Faktor  resiko  yang  dikaitkan  dengan kejadian  penyakit  diabetes  mellitus seperti  usia,  jenis  kelamin,  obesitas, riwayat penyakit keluarga, dan kurangnya  aktifitas  fisik  (Zhang  et  al., 2020).  Hasil  penelitian  (Wang  et  al., 2021),  di  Provinsi  Shanxi  China  pada tahun  2013,  menyatakan  usia,  wilayah, detak jantung, hipertensi, hiperlipidemia dan BMI adalah enam variabel karakteristik paling penting yang mempengaruhi diabetes. Berdasarkan kelompok usia,
masyarakat  lanjut  usia  berisiko  lebih tinggi untuk terkena diabetes melitus tipe 2  (Lee  et  al.,  2018);  (Kautzky-Willer  et al.,  2016);  (Mesinovic  et  al.,  2019). Penelitian  ini  didukung  oleh  Owen (2016), bahwa orang yang berusia antara 41-64  tahun  berisiko  enam  kali  lebih untuk  terkena  diabetes  melitus  tipe  2 dibandingkan dengan orang yang berusia antara  25-40  tahun    (Owen, 2016). Usia merupakan faktor risiko yang tidak dapat diubah dan tidak dapat dihindari (Yuliani et  al.,  2020).  Menurut  asumsi  penulis dengan  bertambahnya  usia  seseorang, tentunya  akan  lebih  rentan  terkena diabetes  melitus  karena  kurangnya aktivitas fisik, menurunya sistem
kekebalan  tubuh,  dan  faktor-faktor lainnya.
Variabel  jenis  kelamin,  penelitian Setiyorini  (2018),  menyatakan  terdapat hubungan  yang  signifikan  antara  jenis
kelamin dengan kejadian diabetes melitus  tipe  2  (Setiyorini  et  al.,  2018). Berbanding  terbalik  dengan  penelitian Winta  (2018),  yang  menyatakan  bahwa tidak ada hubungan antara jenis kelamin dengan  kejadian  diabetes  melitus  tipe  2 dengan  p  value  =  0,413  (Winta  et  al., 2018).
Kejadian diabetes melitus tipe-2 pada orang  gemuk  atau  obesitas  lebih  tinggi dari  pada  orang  dengan  berat  badan normal  (Dewi,  2014).  Menurut  asumsi penulis,  dengan  berat  badan  berlebih, tentunya  akan  meningkatkan  kadar  gula darah  seseorang,  yang  dapat  menjadi faktor risiko diabetes melitus Tipe 2.
Orang  dengan  riwayat  keluarga diabetes  melitus  memiliki  resiko  yang lebih  tinggi  untuk  terkena  diabetes melitus  tipe  2  dari  pada  orang  tanpa riwayat  keluarga  DM  (Natalia  et  al., 2015).  Hasil  penelitian  Masi  (2018), menyatakan  terdapat  hubungan  yang signifikan antara riwayat keluarga
diabetes dengan kejadian diabetes melitus  tipe  2  (Masi  &  Oroh,  2018). Riwayat  keluarga  dengan  kejadian diabetes melitus tipe 2 memiliki risiko 6 kali  lebih  tinggi  untuk  terkena  diabetes melitus  tipe  2  dibandingkan  dengan
orang  yang  tidak  memiliki  riwayat keluarga diabetes melitus (Sari, 2018).
Ada  interaksi  yang  kompleks  dari faktor  genetik  dan  lingkungan  pada diabetes  Tipe  2,  kelebihan  berat  badan/ obesitas adalah faktor risiko utama untuk penyakit  ini.  Beberapa  hasil  penelitian secara  konsisten  menunjukkan  bahwa sifat-sifat  yang  berhubungan  dengan obesitas,  seperti  BMI  dan  lingkar pinggang, dikaitkan dengan risiko tinggi diabetes tipe 2 (Li et al., 2011); (Aguayo- Mazzucato et al., 2019); (De Rosa et al., 2018). Menurut asumsi penulis,
walaupun  seseorang  memiliki  riwayat DM  pada  keluarga,  dapat  terhindar  dari penyakti tersebut, dengan menjaga kadar gula darah dalam keadaan normal, seperti menjaga  pola  makan,  dan  melakukan aktifitas fisik.
Keuntungan  memiliki  aktifitas  fisik bagi  bagi  mereka  penderita  diabetes melitus adalah meningkatkan sensitifitas sel terhadap insulin sehingga meningkatkan  penggunaan  glukosa  oleh sel;  meningkatkan  penggunaan  energi sehingga  dapat  menurunkan  kadar  gula darah;  menurunkan  bobot  badan  jika gemuk;  memperbaiki  profil  lemak; menurunkan  tekanan  darah;  mencegah hiperkoagulasi darah (darah yang pekat); serta  mencegah  timbulnya  komplikasi penyakit  jantung,  stroke,  dan  penyakit lainnya (Bird & Hawley, 2017).
Penelitian  Arania  (2021),  mendapatkan
hasil uji stastistik Chi Square diperoleh p value 0,001 < 0,05, hal ini membuktikan bahwa  ada  hubungan  yang  bermakna antara  aktifitas  fisik  dengan  kejadian Diabetes  Melitus  Tipe  2  (Arania  et  al.,
2021).
Menurut  penelitian  Syed  (2020),  di wilayah  barat  Arab  Saudi,  faktor  risiko seperti  merokok,  diet  sehat,  tekanan Darah  (BP),  indeks  massa  tubuh  (BMI), jenis  kelamin,  dan  tempat  tinggal, berkontribusi secara signifikan (p < 0,05) terhadap  prediksi  variabel  subjek  yang berisiko  tinggi  terkena  diabetes  tipe  2. Odds rasio paling tinggi adalah merokok dengan nilai OR=21.314 (Syed & Khan, 2020).  Menurut  asumsi  penulis,  dalam rokok  banyak  mengadung  zat-zat  kimia yang  berbahaya, yang  dapat  menggangu metabolisme tubuh. Dengan terganggu

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Diabetes  Melitus  merupakan  salah satu penyakit kronis, tidak menular akan tetapi  pertumbuhan/  prevalensi  penyakit tersebut sangat cepat dan tinggi. Diabetes Melitus  Tipe  2  dapat  menimbulkan komplikasi  seperti  penyakit  jantung koroner  dan  stroke, kidney  failure ,
retinopati  dan  gangren  diabetik.  Hasil analisis  bahwa  faktor  risiko  diabetes melitus  tipe  2  ada  2,  yaitu  faktor  risiko yang  tidak  dapat  diubah  (usia,  jenis kelamin,  riwayat  penyakit  keluarga,
genetik)  dan  dapat  diubah  (obesitas, kurangnya  aktifitas  fisik,  lingkungan, merokok,  tekanan  darah,  dan  pola makan).  Besar  kecilnya  peranan  faktor risiko  tersebut  dapat  dipengaruhi  oleh faktor-faktor lainnya.

## Saran
Akan  tetapi  dengan  adanya  deteksi dini  dan  sistem  prediksi  memanfaatkan kemajuan machine  learning ,  diharapkan di  masa  yang  akan  datang,  penyakit tersebut  dapat  ditekan  pertumbuhannya. Orang-orang  yang  dianggap  berisiko terkena  Diabetes  Melitus  Tipe  2  dapat sesegera mungkin dilakukan pencegahan, terutama  pada  faktor  risiko  yang  dapat diubah,  seperti  pola  makan,  merokok, aktivitas fisik dan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Adua, E., Kolog, E. A., Afrifa-Yamoah, E.,  Amankwah,  B.,  Obirikorang,  C., Anto, E. O., Acheampong, E., Wang, W., & Tetteh, A. Y. (2021). Predictive model  and  feature  importance  for early  detection  of  type  II  diabetes mellitus. Translational Medicine Communications , 6 (1), 1–15. https://doi.org/10.1186/s41231-021- 00096-z Aguayo-Mazzucato,  C.,  Diaque,  P., Hernandez,  S.,  Rosas,  S.,  Kostic,  A.,
& Caballero, A. E. (2019). Understanding  the  growing  epidemic of  type  2  diabetes  in  the  Hispanic population living in the United States. Diabetes/Metabolism  Research  and Reviews , 35 (2). https://doi.org/10.1002/dmrr.3097 Al-Saeed,  A.  H.,  Constantino,  M.  I., Molyneaux, L., D’Souza, M., Limacher-Gisler, F., Luo, C., Wu, T.,
Twigg, S. M., Yue, D. K., & Wong, J.
(2016).  An  inverse  relationship between age of type 2 diabetes onset and  complication  risk  and  mortality: The  impact  of  youth-onset  type  2 diabetes. Diabetes  Care , 39 (5),  823–
829. https://doi.org/10.2337/dc15-
0991
Apriliah,  W.,  Kurniawan,  I.,  Baydhowi, M.,  &  Haryati,  T.  (2021).  Prediksi Kemungkinan  Diabetes  pada  Tahap Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest. Sistemasi , 10 (1), 163. https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i1. 1129 Arania, R., Triwahyuni, T., Prasetya, T.,
& Cahyani, S. D. (2021). HUBUNGAN ANTARA PEKERJAAN  DAN  AKTIVITAS FISIK DENGAN KEJADIAN DIABETES MELLITUS DI KLINIK MARDI  WALUYO  KABUPATEN LAMPUNG. Scholar.Archive.Org ,
5 (3), 163–169.
Bird,  S.  R.,  &  Hawley,  J.  A.  (2017).
Update  on  the  effects  of  physical activity  on  insulin  sensitivity  in humans. BMJ  Open  Sport  and Exercise Medicine , 2 (1), 1–26. https://doi.org/10.1136/bmjsem-
2016-000143
De  Rosa,  S.,  Arcidiacono,  B.,  Chiefari, E., Brunetti, A., Indolfi, C., & Foti, D. P.  (2018).  Type  2  diabetes  mellitus and  cardiovascular  disease:  Genetic and  epigenetic  links. Frontiers  in
Endocrinology , 9 (JAN), 1–13. https://doi.org/10.3389/fendo.2018.0 0002 Deberneh,  H.  M.,  &  Kim,  I.  (2021). Prediction of type 2 diabetes based on machine learning algorithm. International Journal of Environmental  Research  and  Public Health , 18 (6), 9–11. https://doi.org/10.3390/ijerph180633 17 Dewi,  V.  (2014).  Hubungan  Obesitas Dan  Riwayat  Hipertensi  Dengan Kejadian  Preeklamsi  Di  Puskesmas Rawat Inap Danau Panggang. Ojs.Uniska-Bjm.Ac.Id , 2 (1), 57–61.
Du,  H.,  Li,  L.,  Bennett,  D.,  Guo,  Y., Turnbull, I., Yang, L., Bragg, F., Bian, Z.,  Chen,  Y.,  Chen,  J.,  Millwood,  I., Sansome,  S.,  Ma,  L.,  Huang,  Y.,
Zhang,  N.,  Zheng,  X.,  Sun,  Q.,  Key, T. J., Collins, R., … Chen, Z. (2016). Fresh fruit consumption in relation to incident diabetes and diabetic vascular complications: findings from the  China  Kadoorie  Biobank  Study. The Lancet Diabetes & Endocrinology , 4 , S12. https://doi.org/10.1016/s2213- 8587(16)30367-9 Faruque,  M.  F.,  Asaduzzaman,  Hossain, S. M. M., Furhad, M. H., & Sarker, I. H. (2020). Predicting diabetes mellitus  and  analyzing  risk-factors correlation. EAI Endorsed Transactions  on  Pervasive  Health and Technology , 5 (20), 1–15. https://doi.org/10.4108/eai.13-7- 2018.164173 Faselis,  C.,  Katsimardou,  A.,  Imprialos, K., Deligkaris, P., Kallistratos, M., & Dimitriadis, K. (2019). Microvascular Complications  of  Type  2  Diabetes Mellitus. Current Vascular Pharmacology , 18 (2), 117–124. https://doi.org/10.2174/15701611176 66190502103733 Fatimah  N  R.  (2017).  Diabetes  Melitus Tipe 2. Fakultas Kedokteran, Universitas Lampung , 4 (1302006088), 93–101.
Fiarni,  C.,  Sipayung,  E.  M.,  & Maemunah,  S.  (2019).  Analysis  and prediction  of  diabetes  complication disease  using  data  mining  algorithm.
Procedia  Computer  Science , 161 , 449–457.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.
11.144
Fitriyani,  N.  L.,  Syafrudin,  M.,  Alfian, G.,  &  Rhee,  J.  (2019).  Development of Disease Prediction Model Based on Ensemble  Learning  Approach  for Diabetes  and  Hypertension. IEEE
Access , 7 , 144777–144789. https://doi.org/10.1109/ACCESS.201 9.2945129
Hasanzad,  M.,  Larijani,  B.,  &  Aghaei Meybodi, H. R. (2022). Diabetes and COVID-19: a bitter nightmare. Journal  of  Diabetes  and  Metabolic Disorders , 10–12. https://doi.org/10.1007/s40200-022- 00994-5 Infodatin-2020-Diabetes-Melitus. (2020). Infodatin-2020-Diabetes- Melitus . International Diabetes Federation. (2019).  IDF  Diabetes  Atlas  Seventh.
In International Diabetes Federation . Islam,  M.  M.  F.,  Ferdousi,  R.,  Rahman, S.,  &  Bushra,  H.  Y.  (2020).
Likelihood  Prediction  of  Diabetes  at Early  Stage  Using  Data  Mining Techniques. Advances  in  Intelligent Systems and Computing , 992 (January), 113–125. https://doi.org/10.1007/978-981-13- 8798-2_12 Javeed, N. (2018). Circadian Etiology of
Type  2  Diabetes . 51 ,  138–150.
https://doi.org/10.1152/physiol.0000 3.2018 Joshi,  R.  D.,  &  Dhakal,  C.  K.  (2021).
Predicting  type  2  diabetes  using logistic  regression  and  machine learning  approaches. International Journal  of  Environmental  Research and Public Health , 18 (14). https://doi.org/10.3390/ijerph181473 46
Kandhasamy,  J.  P.,  &  Balamurali,  S.
(2015).  Performance  analysis  of classifier  models  to  predict  diabetes mellitus. Procedia Computer Science ,
47 (C), 45–51. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015. 03.182 Kautzky-Willer,  A.,  Harreiter,  J.,  &
Pacini,  G.  (2016).  Sex  and  gender differences  in  risk,  pathophysiology, and  complications  of  type  2  diabetes mellitus. Endocrine  Reviews , 37 (3),
278–316. https://doi.org/10.1210/er.2015-1137 Kemenkes  RI.  (2018).  Hasil  Riset Kesehatan Dasar Tahun 2018. Kementrian  Kesehatan  RI , 53 (9),
1689–1699.
Kim, H., Lim, D. H., & Kim, Y. (2021).
Classification  and  prediction  on  the effects  of  nutritional  intake  on overweight/obesity, dyslipidemia, hypertension  and  type  2  diabetes mellitus  using  deep  learning  model: 4–7th  Korea  national  health  and nutrition examination survey. International Journal of Environmental  Research  and  Public Health , 18 (11). https://doi.org/10.3390/ijerph181155 97
Lee, A. K., Rawlings, A. M., Lee, C. J., Gross,  A.  L.,  Huang,  E.  S.,  Sharrett, A. R., Coresh, J., & Selvin, E. (2018). Severe hypoglycemia, mild cognitive impairment,  dementia  and  brain volumes  in  older  adults  with  type  2 diabetes:  the  Atherosclerosis  Risk  in Communities  (ARIC)  cohort  study. Diabetologia , 61 (9), 1956–1965. https://doi.org/10.1007/s00125-018- 4668-1 Li, S., Zhao, J. H., Luan, J., Langenberg,
C.,  Luben,  R.  N.,  Khaw,  K.  T., Wareham,  N.  J.,  &  Loos,  R.  J.  F. (2011).  Genetic  predisposition  to obesity leads to increased risk of type 2 diabetes. Diabetologia , 54 (4), 776– 782.  https://doi.org/10.1007/s00125- 011-2044-5
Lim, K., Pan, K., Yu, Z., & Xiao, R. H.
(2020).  Pattern  recognition  based  on machine learning identifies oil adulteration  and  edible  oil  mixtures. Nature Communications , 11 (1). https://doi.org/10.1038/s41467-020- 19137-6 Masi, G., & Oroh, W. (2018). Hubungan Obesitas  Dengan  Kejadian  Diabetes Melitus Di Wilayah Kerja Puskesmas Ranomut Kota Manado. Ejournal.Unsrat.Ac.Id , 6 (1).
Mesinovic,  J.,  Zengin,  A.,  De  Courten, B., Ebeling, P. R., & Scott, D. (2019). Sarcopenia  and  type  2  diabetes mellitus: A bidirectional relationship. Diabetes,  Metabolic  Syndrome  and Obesity:  Targets  and  Therapy , 12 ,
1057–1072.
https://doi.org/10.2147/DMSO.S186
Mushtaq,  Z.,  Ramzan,  M.  F.,  Ali,  S., Baseer, S., Samad, A., & Husnain, M. (2022).  Voting  Classification-Based Diabetes  Mellitus  Prediction  Using Hypertuned Machine-Learning Techniques. Mobile Information Systems , 2022 , 1–16. https://doi.org/10.1155/2022/652153 2 Natalia,  D.,  Hasibuan,  P.,  &  Hendro. (2015).  Hubungan  Obesitas  dengan Kejadian  Hipertensi  di  Kecamatan Sintang, Kalimantan Barat. Cdkjournal.Com , 42 (5), 336–339. Nyarko, B. E., Amoah, R. S., & Crimi, A. (2019).  Boosting  diabetes  and  pre- diabetes  detection  in  rural  Ghana [version 2; peer review: 2 approved]. F1000Research , 8 , 1–19.
Owen, H. K. (2016). Hubungan Usia dan
Jenis  Kelamin  Pasien  Diabetes Melitus  Tipe  2  terhadap  Tingkat Kecemasan  Pasien  di  RSD  dr Soebandi Jember . Perveen, S., Shahbaz, M., Guergachi, A., & Keshavjee, K. (2016). Performance Analysis of Data Mining Classification  Techniques  to  Predict Diabetes. Procedia Computer Science , 82 (March), 115–121. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016. 04.016 Pimentel, A., Carreiro, A. V., Ribeiro, R.
T.,  &  Gamboa,  H.  (2018). Screening diabetes mellitus 2 based on electronic health records using temporal features. In Health Informatics Journal (Vol. 24, Issue 2, pp. 194–205). https://doi.org/10.1177/14604582166 63023 Ryu, K. S., Lee, S. W., Batbaatar, E., Lee,
J.  W.,  Choi,  K.  S.,  &  Cha,  H.  S.
(2020).  A  deep  learning  model  for estimation of patients with undiagnosed diabetes. Applied Sciences (Switzerland) , 10 (1). https://doi.org/10.3390/app10010421 Sari,  N.  N.  (2018).  Hubungan  obesitas sentral  dengan  kejadian  diabetes mellitus  tipe  ii. Ejurnal.Poltekkes- Tjk.Ac.Id , 14 (2), 157–161. Setiyorini, E., Wulandari, N., Kebidanan,
A.  E.-J.  N.  dan,  & 2018,   undefined. (2018).  Hubungan  kadar  gula  darah dengan  tekanan  darah  pada  lansia penderita Diabetes Tipe 2. Jnk.Phb.Ac.Id . https://doi.org/10.26699/jnk.v5i2.AR T.p163-171 Shalev-Shwartz,  S.,  &  Ben-David,  S. (2013). Understanding machine learning:  From  theory  to  algorithms. In Understanding Machine Learning:
From  Theory  to  Algorithms (Vol. 9781107057).
https://doi.org/10.1017/CBO9781107 298019
Stratton,  I.  M.,  Adler,  A.  I.,  Neil,  H.  A. W.,  Matthews,  D.  R.,  Manley,  S.  E., Cull, C. A., Hadden, D., Turner, R. C., & Holman, R. R. (2000). Association of  glycemia  with  macrovascular  and microvascular complications of type 2 diabetes  (UKPDS  35):  Prospective observational  study. British  Medical
Journal , 321 (7258), 405–412. https://doi.org/10.1136/bmj.321.7258 .405 Syed, A. H., & Khan, T. (2020). Machine learning-based application for predicting  risk  of  type  2  diabetes mellitus  (t2dm)  in  Saudi  Arabia:  A retrospective  cross-sectional  study. IEEE  Access , 8 ,  199539–199561. https://doi.org/10.1109/ACCESS.202 0.3035026 Tan, S. Y., Mei Wong, J. L., Sim, Y. J.,
Wong,  S.  S.,  Mohamed  Elhassan,  S. A., Tan, S. H., Ling Lim, G. P., Rong Tay, N. W., Annan, N. C., Bhattamisra, S. K., & Candasamy, M.
(2019).  Type  1  and  2  diabetes mellitus:  A  review  on  current treatment  approach  and gene  therapy as  potential  intervention. Diabetes and  Metabolic  Syndrome:  Clinical Research  and  Reviews , 13 (1),  364– 372.
https://doi.org/10.1016/j.dsx.2018.10. 008 Wang, X., Zhai, M., Ren, Z., Ren, H., Li, M.,  Quan,  D.,  Chen,  L.,  &  Qiu,  L. (2021). Exploratory study on classification  of  diabetes  mellitus through  a  combined  Random  Forest
Classifier. BMC  Medical  Informatics and  Decision  Making , 21 (1),  1–14. https://doi.org/10.1186/s12911-021- 01471-4 Winta,  A.  E.,  Setiyorini,  E.,  & Wulandari,  N.  A.  (2018).  Hubungan antara  Jenis  Kelamin  dengan  kadar Adiponektin pada Penderita Diabetes Melitus  Tipe  2  di  Kota  Manado. Fkm.Unsrat.Ac.Id , 5 (2), 163–171. Xie, Z., Nikolayeva, O., Luo, J., & Li, D. (2019).  Building  risk  prediction models  for  type  2  diabetes  using machine
learning techniques.
Preventing  Chronic  Disease , 16 (9), 1–9. https://doi.org/10.5888/pcd16.19010 9 Xiong,  X.  lu,  Zhang,  R.  Xin,  Bi,  Y., Zhou,  W.  Hong,  Yu,  Y.,  &  Zhu,  D. long.  (2019).  Machine  Learning Models  in  Type  2  Diabetes  Risk Prediction:  Results  from  a  Cross- sectional  Retrospective  Study  in Chinese  Adults. Current  Medical
Science , 39 (4), 582–588. https://doi.org/10.1007/s11596-019-
2077-4 Yuliani,  F.,  Oenzil,  F.,  &  Iryani,  D. (2020).  Hubungan  berbagai  faktor risiko  terhadap  kejadian  penyakit jantung  koroner  pada  penderita diabetes melitus
tipe 2. Jurnal.Fk.Unand.Ac.Id .
Zhang, L., Wang, Y., Niu, M., Wang, C.,
& Wang, Z. (2020). Machine learning for  characterizing  risk  of  type  2 diabetes  mellitus  in  a  rural  Chinese population:  the  Henan  Rural  Cohort Study. Scientific Reports , 10 (1), 1–10. https://doi.org/10.1038/s41598-020- 61123-x