## Deteksi Dini Penyakit Diabetes Menggunakan Machine Learning dengan Algoritma Logistic Regression
Erlin 1* , Yulvia Nora Marlim 2 , Junadhi 3 , Laili Suryati 4 , Nova Agustina 5
Intisari—Diabetes  menjadi  salah satu penyakit  yang mematikan  di  dunia,  termasuk  di  Indonesia.  Diabetes  dapat menyebabkan  komplikasi  di  banyak  bagian  tubuh  dan  secara keseluruhan  dapat  meningkatkan  risiko  kematian.  Salah  satu cara  untuk  mendeteksi  penyakit  diabetes  adalah  dengan memanfaatkan  algoritma  machine  learning.  Logistic  regression merupakan  model  klasifikasi  dalam  machine  learning  yang banyak  digunakan  dalam  analisis  klinis.  Pada  makalah  ini, dirancang model prediksi  menggunakan  logistic  regression  pada Python  IDE  untuk  deteksi  dini  dengan  memberikan  prediksi seseorang  terindikasi  penyakit  diabetes  atau  tidak  berdasarkan data awal yang diberikan. Eksperimen  dilakukan menggunakan dataset dari Pima Indians Diabetes Database yang terdiri atas 768 data  pasien  dengan  delapan  variabel  independen  dan  satu variabel  dependen.  Exploratory  data  analysis  dilakukan  untuk mendapatkan  wawasan  maksimal  dari  dataset  yang  dimiliki menggunakan  bantuan  statistik  dan  mempresentasikannya melalui  teknik  visual.  Beberapa  variabel  dataset  memuat  data yang tidak lengkap. Nilai data yang hilang digantikan dengan nilai median  dari  setiap  variabel.  Penanganan  terhadap  data  yang tidak seimbang dilakukan menggunakan synthetic minority over- sampling  technique  (SMOTE)  untuk  meningkatkan  kelas minoritas  melalui  sampel  data  sintesis.  Model  dievaluasi berdasarkan confusion matrix yang memperlihatkan kinerja yang cukup baik dengan nilai akurasi sebesar 77%, presisi 75%, recall 77%,  dan  F1-score  76%.  Selain  itu,  pada  makalah  ini  juga digunakan teknik grid search sebagai hyperparameter tuning yang dapat  meningkatkan  kinerja  dari  model  logistic  regression. Kinerja model dasar dengan model sesudah dilakukan penerapan teknik  grid  search  diuji  dan  dievaluasi.  Hasil  percobaan memperlihatkan  bahwa  model  berbasis  hyperparameter  tuning mampu meningkatkan kinerja algoritma logistic regression untuk prediksi  dengan  nilai  akurasi  sebesar  82%,  presisi  81%,  recall 79%, dan F1-score 80%.
Kata  Kunci—Deteksi  Dini,  Diabetes,  Machine  Learning,  Logistic Regression, Grid Search.

## I. P ENDAHULUAN
Diabetes  merupakan  penyakit  metabolik  kronis  yang ditandai dengan peningkatan kadar glukosa (gula darah) yang lebih tinggi dari kadar normal, yang disebabkan oleh gangguan sekresi insulin atau gangguan efek biologis [1]. Diabetes dapat menyebabkan  komplikasi  di  banyak  bagian  tubuh  dan  secara keseluruhan  dapat  meningkatkan  risiko  kematian  dini. Kemungkinan  komplikasi  yang  dapat  terjadi  termasuk  gagal ginjal,  amputasi  kaki,  kehilangan  penglihatan,  dan  kerusakan saraf.  Orang  dewasa  dengan  penyakit  diabetes  juga  memiliki dua hingga tiga kali lipat peningkatan risiko serangan jantung dan strok. Pada masa kehamilan, diabetes yang tidak terkontrol dengan  baik  akan  meningkatkan  risiko  kematian  janin  dan komplikasi lainnya [2].
Jumlah penderita penyakit diabetes meningkat dari tahun ke tahun, baik dari jumlah kasus maupun prevalensi. Pada tahun 2019, jumlah penderita diabetes di dunia sudah mencapai 463 juta orang dan diprediksi akan terus bertambah mencapai angka 700 juta orang pada tahun 2045. Penderita diabetes mayoritas tinggal di negara berpenghasilan rendah dan menengah dan 1,6 juta kematian secara langsung disebabkan oleh diabetes setiap tahunnya. Hal ini menjadikan  diabetes sebagai salah satu dari sepuluh penyakit penyebab utama kematian di seluruh dunia [3].
Pada tahun 2019, Indonesia menempati posisi ke-7 di dunia, setelah  China,  India,  Amerika  Serikat,  Pakistan,  Brazil,  dan Meksiko,  sebagai  negara  dengan  jumlah  penderita  diabetes tertinggi,  dengan  jumlah  penderita  sebesar  10,7  juta  orang. Pada  tahun  2020,  angka  ini  meningkat  menjadi  10,8  juta dengan  angka  prevalensi  pasien  pengidap  diabetes  mencapai 6,2% dan diperkirakan jumlah penderita diabetes di Indonesia meningkat menjadi 16,7 juta pada tahun 2045 [4]-[7].
Mengingat  keterkaitan  risiko  berkembangnya  komplikasi dari penyakit diabetes dan efek kematian yang disebabkan oleh penyakit  ini,  maka  deteksi  dini  penyakit  diabetes  menjadi penting untuk dilakukan. Ketika terdeteksi  secara dini, pasien tidak  hanya  dapat  menunda,  bahkan  juga  dapat  mencegah perkembangan  penyakit  menjadi  diabetes  akut.  Pencegahan penyakit  secara  signifikan  lebih  murah  dan  mudah  daripada pengobatan hiperglikemia dan komplikasi diabetes. Oleh sebab itu,  cara  identifikasi,  diagnosis,  dan  analisis  diabetes  secara cepat  dan  akurat  merupakan  topik  penelitian  yang  sangat bermanfaat  dan  penting  untuk  dilakukan.  Dalam  bidang kedokteran, diagnosis penyakit diabetes dilakukan berdasarkan kadar gula darah, di antaranya kadar gula darah sewaktu, kadar gula darah puasa, dan kadar toleransi gula darah [8]-[9]. Hasil pengukuran kadar gula darah ini akan menunjukkan seseorang menderita  diabetes  atau  tidak.  Semakin  dini  diagnosis  dan deteksi dilakukan, semakin mudah penyakit diabetes dikontrol dan diobati.
1,2 Program  Studi  Teknik  Informatika,  Institut  Bisnis  dan Teknologi Pelita Indonesia, Jl. Jend. Ahmad Yani, Pekanbaru, 28127, INDONESIA (e-mail: 1 erlin@lecturer.pelitaindonesia.ac.id;
2 yulvia.nora@lecturer.pelitaindonesia.ac.id)
3 Program  Studi  Teknik  Informatika,  STMIK  Amik  Riau,  Jl. Purwodadi Indah, Km. 10 Pekanbaru, 28294,  INDONESIA (e-mail: junadhi@sar.ac.id)
4 Program  Studi  Akuntansi,  Universitas  Persada  Indonesia,  Jl.
Diponegoro  No.  74  Jakarta  Pusat,  INDONESIA  (e-mail: lailisuryati61@gmail.com)
5 Program  Studi  Teknik  Informatika,  Sekolah  Tinggi  Teknologi Bandung,  Jl.Soekarno-Hatta  No.  378,  Kidul  Bandung,  INDONESIA (e-mail: nova@sttbandung.ac.id)
* Corresponding Author
[Diterima: 11 Desember 2021, Revisi: 24 Februari 2022]
Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  penyakit  diabetes  adalah dengan  memanfaatkan  algoritma machine  learning [10]-[12]. Algoritma ini sudah banyak digunakan dalam berbagai bidang, termasuk  dalam  bidang  kesehatan  [13]-[14]. Logistic regression merupakan  salah  satu  algoritma machine  learning populer  yang  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi  dan merupakan  algoritma  analisis  prediktif  berdasarkan  konsep probabilitas. Logistic  regression memberikan  tingkat  akurasi yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan k-nearest  neighbor (k- NN) [15], decision  tree [16],  atau  model  pengklasifikasi lainnya [17].
Beberapa  penelitian  lain  juga  memperkuat  hasil  penelitian sebelumnya  mengenai  keandalan logistic  regression dalam memprediksi  berbagai  macam  jenis  penyakit.  Penggunaan logistic regression untuk memprediksi penyakit kardiovaskular mencapai akurasi 85% [18]. Logistic regression juga digunakan untuk memprediksi penyakit ginjal kronis dan memperlihatkan hasil bahwa logistic regression cenderung memiliki overfitting yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan random  forest dan neural  network [19].  Identifikasi  dan  prediksi  penyakit  hati dengan membandingkan  algoritma logistic regression dengan empat  algoritma  lainnya  juga  memperlihatkan  bahwa  akurasi logistic  regression lebih  baik  daripada  k-NN, support  vector machine (SVM), decision  tree ,  dan random  forest [20]. Penelitian  lain  juga  membandingkan  tiga  model machine learning, yaitu neural  network,  naïve  Bayes , dan logistic regression untuk  mendeteksi  diabetes  pada  768  data  yang berasal  dari  data  Kaggle.  Hasil  eksperimen  menunjukkan bahwa  algoritma logistic  regression lebih  baik  dibandingkan dua  algoritma  lainnya,  dengan  hasil  akurasi  75,78%, dibandingkan naïve Bayes dengan akurasi 74,87% dan neural network dengan akurasi 69,27% [21]. Evaluasi kinerja logistic regression juga  dibandingkan  dengan  algoritma machine learning lainnya dan  terbukti  bahwa logistic  regression sama baiknya  dengan  algoritma neural  network dan  SVM  dalam memprediksi penyakit  kronis seperti  penyakit  ginjal,  jantung, diabetes, dan hipertensi [22].
Berdasarkan  beberapa  kelebihan  dari logistic  regression , makalah ini menggunakan algoritma logistic regression untuk deteksi dini dengan memberikan prediksi seseorang terindikasi penyakit  diabetes  atau  tidak  berdasarkan  data  awal  yang diberikan.  Penelitian  menunjukkan  kinerja  algoritma logistic regression yang sangat baik dalam hal akurasi , presisi , recall , dan F 1 -score .  Di  samping  itu,  pada  penelitian  ini  juga dilakukan eksperimen menggunakan teknik grid search , yaitu sebuah pendekatan yang terdapat dalam model selection packet dari  scikit-learn  yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan kinerja  model  yang  dihasilkan  [23]-[24]. Grid  search akan mengotomatiskan  penyetelan hyperparameter yang  jika dilakukan  secara  manual  akan  memakan  banyak  waktu  dan sumber daya [25]. Penggunaan grid search pada penelitian ini terbukti  mampu  meningkatkan  kinerja  model logistic regression dengan nilai akurasi yang lebih baik.
II. M ETODOLOGI
Algoritma logistic regression digunakan untuk memprediksi penyakit  diabetes  pada  sejumlah  768  data  yang  tersedia.
Prediksi  menggunakan logistic  regression memerlukan serangkaian  langkah  seperti  diperlihatkan  pada  Gbr.  1,  mulai dari  penentuan dataset sampai evaluating dan deployment model.  Implementasi logistic  regression ini  menggunakan library scikit  learn  dari  Python  yang  memudahkan  proses manipulasi, visualisasi, dan analisis data.

## A. Penentuan Dataset
Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari National  Institute  of  Diabetes  and  Digestive  and  Kidney Diseases sebagai bagian dari Pima Indians Diabetes Database [26]. Dataset terdiri  atas  beberapa  variabel  prediktor  medis (independen) dan satu variabel target (dependen), yaitu Target (hasil), seperti diperlihatkan pada Tabel I.

## Penentuan
Dataset
Loading dan Baca Data Analisis Eksplorasi Data Data Preprocessing Model Dasar Evaluasi Confusion Matrix Hyperparameter Tuning Model Terbaik Evaluasi Confusion Matrix
Gbr. 1 Rancangan penelitian.
T ABEL I V ARIABEL YANG D IGUNAKAN DALAM P REDIKSI D IABETES No. Variabel Keterangan 1 Pregnancies Kehamilan: berapa kali pasien hamil 2 Glucose Konsentrasi glukosa plasma selama dua jam dalam tes toleransi glukosa oral 3 BloodPressure Tekanan darah: tekanan darah diastolik (mmHg) 4 SkinThickness Ketebalan lipatan kulit trisep (mm) 5 Insulin Insulin serum dua jam (µlU/mL) 6 BMI Indeks massa tubuh (kg/m 2 ) 7 DiabetesPedigreeFuncti on/ DPF Fungsi yang menilai kemungkinan diabetes berdasarkan riwayat keluarga 8 Age Usia di tahun ini 9 Outcome/Target Hasil: variabel kelas (0 jika nondiabetes, 1 jika diabetes)

## B. Loading dan Baca Data
Dataset dalam  format .csv dimuat  ke  dalam  variabel independen.  Terdapat  768  data  pasien  yang  semuanya perempuan berusia 21 tahun ke atas, yang terdiri atas sembilan variabel  dengan  rincian  delapan  variabel  independen,  yaitu Pregnancies, Glucose, BloodPressure, SkinThickness, Insulin, BMI ,  DiabetesPedigreeFunction/ DPF , dan Age ;  dan  satu variabel  dependen,  yaitu  Target.  Hasil  pemeriksaan  pada dataset menggunakan data.head() memperlihatkan  adanya beberapa variabel bernilai 0 yang mengindikasikan nilai yang hilang.

## C. Analisis Eksplorasi Data
Analisis eksplorasi data bertujuan menganalisis dataset yang digunakan  untuk  meringkas  karakteristik  utama dataset tersebut menggunakan bantuan statistika dan mempresentasikannya  melalui  teknik  visual.  Pada  tahap  ini, data  diperiksa  sebelum  dibangunnya  model,  sehingga didapatkan wawasan maksimal dari dataset yang dimiliki.

## D. Data Preprocessing
Pada  tahap  ini,  pengecekan  dilakukan  terhadap  nilai  data yang  hilang  karena dataset bisa  saja  memuat  data  yang  tidak lengkap. Nilai data yang hilang digantikan dengan nilai median dari setiap variabel, sehingga setiap data pada variabel dataset memiliki  nilai  yang  lengkap.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan pengecekan  terhadap  data  yang  tidak  seimbang.  Penanganan terhadap  data  yang  tidak  seimbang  dilakukan  menggunakan synthetic minority over-sampling technique (SMOTE). Teknik ini  digunakan  untuk  meningkatkan  jumlah  kelas  minoritas melalui  sampel  data  sintesis  dengan  tetap  mempertahankan jumlah kelas mayoritas.

## E. Membangun  Model  Menggunakan  Algoritma  Logistic Regression
Logistic  regression memodelkan  hubungan  antara  variabel respons kategori dan covariate . Secara khusus, ada kombinasi linier dari variabel independen dengan log-peluang probabilitas suatu  peristiwa. Logistic  regression merupakan  model  linier yang  lebih  cocok  untuk  masalah  klasifikasi  dibandingkan penggunaannya untuk regresi. Logistic regression juga dikenal dalam  literatur  sebagai  regresi logit ,  klasifikasi  entropi maksimum  ( MaxEnt ),  atau  pengklasifikasi  log-linear.  Dalam logit ,  probabilitas  yang  menggambarkan  kemungkinan  hasil dari  percobaan  tunggal  dimodelkan  menggunakan  fungsi logistik.
Model logistic  regression dapat  berupa logistic  regression biner, one-vs-rest , atau multinomial logistic regression dengan 𝑙 1 , 𝑙 2 atau  regulasi elastic-net [27]. Logistic  regression biner memperkirakan  kemungkinan  bahwa  karakteristik  variabel biner tersedia, dengan mengingat nilai covariate . Misalnya, 𝑌 adalah variabel respons biner dengan 𝑌 𝑖 =  1 jika karakter ada, dan 𝑌 𝑖 =  0 jika  karakter  tidak  ada  dan  data [𝑌 1 , 𝑌 2 , … , 𝑌 𝑛 ] independen.  Nilai 𝜋 𝑖 dapat  digunakan  untuk  menjadi  peluang sukses sebuah logistic regression . Selain itu, dipertimbangkan juga  nilai 𝑥  = (𝑥 1 , 𝑥 2 , . . . , 𝑥 𝑝 ) sebagai  satu  set  variabel  yang dapat  berbentuk  diskret,  kontinu,  atau  kombinasi  keduanya. Fungsi logistik untuk 𝜋 𝑖 diberikan oleh (1) dan (2).
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 (𝜋 𝑖 )   =  𝑙𝑜𝑔  ( 𝜋𝑖 1 − 𝜋𝑖 )   =   𝛽 0 +   𝛽 1 𝑥 𝑖1 + 𝛽 2 𝑥 𝑖2 + . . . + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑖𝑝 (1)
dengan
𝜋 𝑖 = 𝑒𝑥𝑝 (𝛽 0 +   𝛽 1 𝑥 𝑖1 + 𝛽 2 𝑥 𝑖2 + . . . + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑖𝑝 1  +  𝑒𝑥𝑝 (𝛽 0 +   𝛽 1 𝑥 𝑖1 + 𝛽 2 𝑥 𝑖2 + . . . + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑖𝑝 = 𝑒𝑥𝑝 (𝑥 𝑖 ′ 𝛽) 1  +  𝑒𝑥𝑝 (𝑥 𝑖 ′ 𝛽) =  𝛬(𝑥 𝑖 ′ 𝛽). (2)
Di sini, 𝜋 𝑖 menunjukkan probabilitas bahwa sampel berada dalam kategori tertentu dari variabel respons dikotomis, yang biasa  disebut  sebagai  probabilitas  sukses  dan  sangat  jelas bahwa 0  ≤   𝜋 𝑖 ≤ 1. 𝛬 (. ) adalah cumulative  distribution function (cdf)  logistik  dengan 𝜆(𝑧) = 𝑒𝑧 (1+𝑒𝑧) = 1/(1 + 𝑒 𝑧 )
serta 𝛽 𝑠 mewakili  vektor  parameter  yang  akan  diestimasi. Persamaan 𝜋𝑖 1 − 𝜋𝑖 disebut rasio odd atau risiko relatif [28].
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma logistic  regression biner karena keluarannya berupa nilai 0 dan 1, yang digunakan untuk mendeteksi seseorang menderita penyakit diabetes atau tidak.  Nilai  keluaran  0  berarti  seseorang  tidak  menderita diabetes dan sebaliknya, keluaran 1 berarti seseorang tersebut merupakan pasien yang mengidap penyakit diabetes.

## F. Evaluasi Model Menggunakan Confusion Matrix
Evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja algoritma/model  adalah  akurasi , presisi ,  recall ,  dan F 1 -score dalam bentuk confusion matrix yang sudah banyak digunakan oleh peneliti lainnya. Confusion matrix merupakan tabel yang bekerja  dengan  cara  membandingkan  jumlah  prediksi  yang benar dan yang salah yang terdapat pada masing-masing kelas, sehingga  memberikan  wawasan  mengenai  kesalahan  model yang  dibangun.  Tabel  II  adalah confusion  matrix dengan ukuran  2  ×  2  yang  digunakan  untuk  mempresentasikan  kelas aktual dan kelas prediksi. Beberapa pengukuran dalam bidang information retrieval dan machine learning sudah diidentifikasi  berdasarkan  klasifikasi  dari confusion  matrix sebagaimana terdapat dalam (3) sampai (6).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑓𝑝+𝑓𝑛+𝑡𝑛 (3) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝 (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙/𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛 (5) 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙.𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (6)
Dalam (3) hingga (6), tp ( true positive ) adalah jumlah pasien yang  diprediksi  menderita  diabetes  dan  memang  benar
T ABEL II
C ONFUSION M ATRIX UNTUK K LASIFIKASI B INER Kelas Aktual Kelas Prediksi Positif Negatif Positif tp fp Negatif fn tn
penderita  diabetes; tn ( true  negative )  adalah  orang  yang diprediksi  nondiabetes  dan  memang  benar  nondiabetes; fp ( false positive ) adalah orang yang diprediksi nondiabetes, tetapi orang tersebut adalah penderita diabetes; dan fn ( false negative ) adalah orang yang diprediksi menderita diabetes, tetapi orang tersebut bukan penderita diabetes.

## G. Hyperparameter Tuning
Hyperparameter  tuning digunakan  untuk  memilih  set hyperparameter yang  optimal  untuk  meningkatkan  kinerja model. Hyperparameter berbentuk  argumen  model  yang nilainya  ditetapkan  sebelum  proses learning dimulai. Penyetelan hyperparameter merupakan  kunci  sukses  dari sebuah  model/algoritma.  Pada  makalah  ini,  digunakan  teknik grid  search yang  mengombinasikan  nilai  masukan  pada hyperparameter .  Teknik grid  search akan  mencari  seluruh kombinasi  yang  mungkin  dan  memilih  kombinasi  terbaik berdasarkan  nilai cross  validation yang  paling  tinggi.  Dua hyperparameter diaplikasikan pada penelitian ini, yaitu penalty dan  nilai  C. Penalty menggunakan  regulasi  l1  dan  l2  (nilai default -nya adalah l2), sedangkan nilai C merupakan kebalikan dari kekuatan regularisasi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Loading dan Baca Data
Gbr.  2  memperlihatkan  hasil loading dan  pembacaan terhadap dataset yang terdiri atas 768 data pasien. Tujuh data bertipe  integer,  yaitu Pregnancies , Glucose , BloodPressure , SkinThickness , Insulin , Age, dan Target; serta dua data bertipe float ,  yaitu  BMI  dan DiabetesPedigreeFunction .  Data  terdiri atas sembilan variabel, yaitu delapan variabel independen dan satu variabel dependen .
Pada gambar juga terlihat ada nilai data yang kosong pada beberapa variabel. Dari tampilan lima data teratas ini, terlihat
bahwa  variabel Pregnancies dan Insulin memiliki  nilai  data yang kosong (0). Nilai data yang kosong akan diganti dengan nilai  median  dari  setiap  variabel  untuk  memudahkan  proses manipulasi data.

## B. Analisis Eksplorasi Data
Memahami dataset yang  ada  merupakan  hal  penting sebelum  melakukan  proses  selanjutnya.  Gbr.  3  merupakan matriks  korelasi  yang  menunjukkan  koefisien  korelasi  antar himpunan variabel. Setiap variabel independen ( X i ) dalam tabel berkorelasi dengan masing-masing nilai lain dalam tabel ( X j ). Matriks  korelasi  diperlukan  untuk  melihat  pasangan  variabel yang memiliki korelasi tertinggi. Terdapat korelasi yang cukup kuat antara variabel Insulin , Glucose , BMI, Pregnancies , dan Age dengan variabel Target.
Distribusi plot untuk  masing-masing  atribut/variabel diperlihatkan  pada  Gbr.  4.  Terlihat  bahwa  kolom Age dan Insulin sangat  miring  ke  kanan,  sehingga  diperlukan  proses normalisasi sebelum digunakan untuk proses pemodelan.
Dataset memperlihatkan  bahwa  sejumlah  besar  orang memiliki  usia  antara  20-40  tahun,  sebagian  besar  orang memiliki  tekanan  darah  antara  50-100  mmHg  dan  memiliki insulin  0,  serta  sebagian  besar  orang  juga  memiliki  kadar glukosa  antara  140  mg/dL  sampai  199  mg/dL  dan  dianggap sebagai penderita pradiabetes. Nilai BMI berkisar di antara 20 sampai  50,  sementara  untuk  orang  dewasa  yang  sehat  harus memiliki BMI antara 18,5-24,9. Dataset ini jelas memperlihatkan banyak orang yang kelebihan berat badan atau obesitas.

## C. Data Preprocessing
1) Missing  Value: Hasil  pengecekan dataset menunjukkan sejumlah nilai data yang hilang, seperti diperlihatkan pada Gbr. 5(a). Variabel Insulin merupakan variabel yang memiliki nilai
Gbr. 2 Informasi umum dataset .
Gbr. 3 Matriks korelasi.
data  hilang  terbanyak,  yaitu  sebesar  374  data  atau  48,7%, disusul  oleh SkinThickness sebanyak  227  data  atau  29,56%, BloodPressure sebanyak 35 data atau 4,56%, BMI sebanyak 11 data atau 1,43%, dan Glucose sebanyak 5 data atau 0,65%.
Variabel  lainnya  memiliki  data  yang  lengkap.  Semua  nilai data yang hilang akan diganti dengan nilai median dari setiap variabel,  sehingga  tidak  ada  lagi  nilai  variabel  yang  kosong, seperti  diperlihatkan  pada  Gbr.  5(b).  Penanganan  nilai  data yang  hilang  ini  digunakan  untuk  memudahkan  proses manipulasi data.
Setelah  semua  variabel/atribut  lengkap,  dibuat  atribut  baru yang  merupakan  kombinasi  dari  beberapa  variabel  untuk melihat  pengelompokan,  seseorang  menderita  penyakit diabetes  atau  tidak,  berdasarkan  keterhubungan  antara  satu variabel dengan variabel lainnya. Gbr. 6 memperlihatkan salah satu atribut baru yang merupakan hubungan antara variabel Age dengan variabel Glucose , yaitu orang yang nondiabetes berusia di bawah 30 tahun dengan kadar glukosa di bawah 120 mg/dL. Orang sehat berada pada daerah yang terkonsentrasi pada usia ≤ 30 dan glukosa ≤ 120 mg/dL.
Gbr. 3 Matriks korelasi.
Gbr. 4 Distribusi plot untuk masing-masing variabel.
2) Data Tidak Seimbang (Imbalanced Dataset): Grafik hasil pengecekan  terhadap  data  tidak  seimbang  diperlihatkan  pada Gbr.  7.  Jumlah  pasien  diabetes  sebanyak  268  orang  (34,9%), sedangkan  nondiabetes  sebanyak  500  orang  (65,1%).  Untuk mengatasi  data  yang  tidak  seimbang  ini,  digunakan  teknik SMOTE.  SMOTE  adalah  teknik oversampling ,  yaitu  sampel sintetis  dihasilkan  untuk  kelas  minoritas  untuk  membantu mengatasi  masalah overfitting yang  terdapat  pada random oversampling .
Setelah  tahap preprocessing ,  langkah  berikutnya  adalah pemodelan  menggunakan logistic  regression .  Data  terlebih
dahulu dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Perbandingan  data  latih  dan  data  uji adalah  70:30.  Proses  ini dilakukan  menggunakan library scikit-learn dari  Python. Cuplikan  skrip  diperlihatkan pada  Gbr. 8, yang menunjukkan pembagian dataset untuk data latih dan data uji, lalu dilanjutkan dengan pemodelan menggunakan algoritma logistic regression.

## D. Evaluasi Model
Evaluasi model dilakukan setelah model terbentuk. Tabel III memperlihatkan  hasil  evaluasi  dari  model  dalam  format confusion  matrix .  Terdapat  178  data  berada  dalam  klasifikasi yang  tepat  ( true  positive dan true  negative ),  yang  terdiri  atas
(a)
(b)
Gbr. 5 Jumlah data yang hilang pada dataset , (a) sebelum normalisasi, (b) sesudah normalisasi.
116 data diprediksi diabetes dan aktualnya memang penderita diabetes  serta  62  orang  diprediksi  nondiabetes  dan  aktualnya memang  bukan  penderita  diabetes.  Sebanyak  53  data  lain merupakan false  positive dan false  negative ,  yaitu  35  orang nondiabetes  diprediksi  menderita  diabetes  dan  delapan  belas orang penderita diabetes diprediksi sebagai nondiabetes.
Tabel  IV  memperlihatkan  pengukuran  kinerja  model berdasarkan  nilai  akurasi , presisi ,  recall ,  dan F 1 -score .  Nilai
presisi yang diperoleh untuk kelas nondiabetes adalah sebesar 87%  dan  untuk  diabetes  sebesar  64%,  dengan  rata-rata  nilai presisi sebesar 75%. Nilai recall untuk nondiabetes adalah 77% dan  untuk diabetes  sebesar  78%,  dengan  nilai  rata-rata recall sebesar  77%.  Nilai F 1 -score menunjukkan  angka  yang  tidak jauh  berbeda  dengan  presisi  dan recall .  Nilai F 1 -score untuk nondiabetes  sebesar  81%  dan  untuk  diabetes  sebesar  70%, dengan  rata-rata  76%.  Nilai  akurasi  adalah  sebesar  77%.
Gbr. 6 Scatter plot hubungan variabel umur ( Age ) dan variabel glukosa ( Glucose ).
Gbr. 7 Jumlah target dataset yang tidak seimbang.
Berdasarkan  perhitungan  nilai  dari  keempat  variabel  yang dievaluasi, model  dikategorikan memiliki kinerja yang cukup baik.

## E. Hyperparameter Tuning Menggunakan Teknik Grid Search
Untuk  meningkatkan  kinerja  model,  dilakukan tuning terhadap  parameter  yang  digunakan.  Gbr.  9  merupakan cuplikan  skrip  Python  yang  digunakan  untuk  memilih parameter  terbaik  melalui  teknik grid  search .  L2  terpilih sebagai regulasi penalty terbaik dengan nilai C paling optimal adalah 0,6158.
F. Evaluasi Kinerja Model Sebelum dan Sesudah Hyperparameter Tuning
Perbandingan kinerja model sebelum dan sesudah penerapan teknik grid  search dianalisis  untuk  mengukur  dampak  dari penggunaan hyperparameter tuning . Gbr. 10(a) menunjukkan kinerja model sebelum penerapan hyperparameter tuning dan Gbr.  10(b)  menunjukkan  kinerja  model  sesudah  penerapan hyperparameter  tuning .  Dari  kedua  gambar  terlihat  jelas peningkatan kinerja pada semua nilai confusion matrix , mulai dari nilai akurasi , presisi , recall , hingga F 1 -score . Pada model dasar,  nilai  rata-rata  akurasi  adalah  77%,  presisi  75%, recall 77%,  dan F 1 -score 76%;  sedangkan  pada  model  yang ditingkatkan,  nilai  akurasi  naik  menjadi  82%,  presisi  81%, recall 79%, dan F 1 -score 80%.
Gbr.  11  memperlihatkan  bahwa  model logistic  regression menggunakan grid  search lebih  baik  dibandingkan  dengan model  dasar  untuk  seluruh  nilai confusion  matrix (akurasi ,
precison, recall , dan F 1 -score ) . Eksperimen ini membuktikan bahwa  algoritma linier  regression dapat  digunakan  untuk prediksi  dalam  bidang  klinis  atau  kesehatan  dengan  tingkat akurasi yang baik. Kinerja  algoritma logistic regression lebih meningkat  apabila  disisipi  dengan  teknik grid  search yang mampu  menaikkan  semua  nilai confusion  matrix ,  sehingga memberikan  dampak  meningkatnya  kinerja  algoritma logistic regression secara keseluruhan.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  sukses  mengimplementasikan  algoritma logistic  regression dalam  memprediksi  penyakit  diabetes dengan  tingkat  akurasi  yang  baik.  Pemahaman  terhadap  data dilakukan melalui proses eksplorasi data dan penelitian mampu menganalisis  pasangan  variabel  yang  memiliki  korelasi  yang cukup  kuat  terhadap  penentuan  nilai  target  melalui  teknik visualisasi  dalam  bentuk  distribusi  dan scatter plot .  Kinerja model  dasar  dari  algoritma logistic  regression ditingkatkan
Gbr. 8 Cuplikan program Python untuk membangun model.
T ABEL III
C ONFUSION M ATRIX H ASIL K LASIFIKASI Kelas Aktual Kelas Prediksi 0 (Nondiabetes) 1 (Diabetes) 0 (Nondiabetes) 116 35 1 (Diabetes) 18 62 T ABEL IV P ENGUKURAN K INERJA
Presisi (%) Recall (%) F1-Score (%) 0 1 0 1 0 1 87 64 77 78 81 70
Rata-rata: 75 Rata-rata: 77
Rata-rata: 76
Gbr. 9 Pemilihan parameter terbaik. (a) (b)
Gbr.  10  Kinerja  model,  (a)  sebelum hyperparameter  tuning ,  (b)  sesudah hyperparameter tuning .
Gbr.  11  Perbandingan  kinerja  model  dasar  dengan  model hyperparameter tuning .
menggunakan teknik grid search . Evaluasi model menggunakan confusion  matrix memperlihatkan  terjadinya peningkatan kinerja model sesudah penerapan hyperparameter tuning. Oleh  sebab  itu,  hasil  eksperimen  penelitian  ini membuktikan  bahwa  algoritma logistic  regression dengan teknik grid  search menjadi  salah  satu  algoritma  yang  efisien dalam membangun model prediksi. Penelitian selanjutnya akan menggunakan algoritma deep learning pada dataset yang lebih besar, termasuk mencoba mengombinasikan algoritma logistic regression dengan  algoritma  klasifikasi  lainnya,  seperti random  forest,  support  vector  machine,  k-nearest  neighbor dengan teknik ensemble.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Tim  penulis  yang  namanya  tertera  dalam  artikel  yang berjudul  “Deteksi  Dini  Penyakit  Diabetes  Menggunakan Machine Learning dengan Algoritma Logistic Regression ” ini menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik  kepentingan  dalam penelitian ini.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Konseptualisasi,  Erlin  dan  Yulvia  Nora;  metodologi penelitian, Erlin, Junadhi, Laili Suryati; perangkat lunak, Erlin dan Nova Agustina; validasi, Erlin, Yulvia Nora, Junadhi, Laili Suryati, Nova Agustina; analisis formal, Erlin; sumber, Erlin; tulisan—persiapan  draf  asli,  Erlin;  penulisan—review  dan penyuntingan, Erlin.

## R
EFERENSI
[1]  American Diabetes Association (2020) “Diabetes Overview The path to understanding diabetes starts here.” [Online], https://www.diabetes.org/diabetes, tanggal akses: 19-Nov-2021. [2]  World Health Organization (2020) “Diabetes,” [Online], https://www.who.int/health-topics/diabetes#tab=tab_1,  tanggal  akses: 19-Nov-2021.
[3]  International  Diabetes  Federation  (2020  “Diabetes  facts  &  figures,” [Online], https://idf.org/aboutdiabetes/what-is-diabetes/facts- figures.html, tanggal akses: 19-Nov-2021.
[4]  J.  Elflein  (2019)  “Number  of  people  with  diabetes,  by  country  2019,” [Online], https://www.statista.com/statistics/281082/countries-with- highest-number-of-diabetics/, tanggal akses: 6-Des-2021.
[5]  H.  Nurhayati-Wolff  (2020)  “Projected  number  of  people  with  diabetes Indonesia 2017-2024,” [Online], https://www.statista.com/statistics/ 1052625/indonesia-diabetes-projection/, tanggal akses: 6-Des-2021.
[6]  B.  Hardhana,  F.  Sibuea,  dan  W.  Widiantini,  Eds., Profil  Kesehatan Indonesia  Tahun  2019 ,  Jakarta,  Indonesia:  Kementerian  Kesehatan Republik Indonesia, 2020..
[7]  Badan Litbangkes Kemenkes RI (2018), “Hasil Utama Riskesdas 2018,” [Online], https://drive.google.com/file/d/
1MRXC4lMDera5949ezbbHj7UCUj5_EQmY/view,  tanggal  akses:  6- Des-2021.
[8]  Diabetes UK (2018) “Diabetes the Basics,” [Online], https://www.diabetes.org.uk/diabetes-the-basics,  tanggal  akses:  8-Des- 2021.
[9]  M.C.  Riddle,  Ed.,  "Standards  of  Medical  Care  in  Diabetes—2022,"
Diabetes Care , Vol. 45, Supp. 1, hal. 125-143, Jan. 2022.
[10]  D.J.  Reddy,  dkk.,  “Predictive  Machine  Learning  Model  for  Early Detection  and  Analysis  of  Diabetes,” Mater.  Today:  Proc. ,  akan diterbitkan.
[11]  L.V.R.  Kumari,  dkk.,  “Machine  Learning  based  Diabetes  Detection,” Proc. 6th Int. Conf. Commun. Electron. Syst. (ICCES 2021) , 2021, hal. 1- 5.
[12]  N.  Abdulhadi  dan  A.  Al-Mousa,  “Diabetes  Detection  Using  Machine Learning  Classification  Methods,” Proc.  2021  Int.  Conf.  Inf.  Technol. ICIT 2021 , 2021, hal. 350–354.
[13]  R.  Krishnamoorthi,  dkk.,  “A  Novel  Diabetes  Healthcare  Disease Prediction Framework Using Machine Learning Techniques,” J. Healthc. Eng. , Vol. 2022, hal. 1–10, 2022.
[14]  U.M. Butt, dkk., “Machine Learning Based  Diabetes Classification and Prediction for Healthcare Applications,” J. Healthc. Eng. , Vol. 2021, hal. 1–17, 2021.
[15]  P. Arsi dan O. Somantri, “Deteksi Dini Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Neural Network Berbasiskan Algoritma Genetika,” J. Inform. J. Pengemb. IT , Vol. 3, No. 3, hal. 290–294, 2018.
[16]  A.B.  Wibisono  dan  A.  Fahrurozi,  “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi dalam Pengklasifikasian Data Penyakit Jantung Koroner,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , Vol. 24, No. 3, hal. 161–170, 2019.
[17]  J.J.  Khanam  dan  S.Y.  Foo,  “A  Comparison  of  Machine  Learning Algorithms  for  Diabetes  Prediction,” ICT  Express ,  Vol.  7,  No.  4,  hal. 432–439, 2021.
[18]  T.  Ciu  dan  R.S.  Oetama,  “Logistic  Regression  Prediction  Model  for Cardiovascular Disease,” IJNMT  (Int.  J.  New  Media  Technol.) ,  Vol.  7, No. 1, hal. 33–38, 2020.
[19]  R.  Thammasudjarit,  dkk.,  “Comparison  of  Machine  Learning  with Logistic Regression for Prediction of Chronic Kidney Disease in the Thai Adult Population,” Ramathibodi Med. J. , Vol. 44, No. 4, hal. 1–12, 2021.
[20]  N.  Varshney  dan  A.  Sharma,  “Identification  and  Prediction  of  Liver Disease Using Logistic Regression,” Eur. J. Mol. Clin. Med. , Vol. 7, No. 4, hal. 106–110, 2020.
[21]  D.Y.  Utami,  E.  Nurlelah,  dan  F.N.  Hasan,  “Comparison  of  Neural Network  Algorithms,  Naive  Bayes and  Logistic  Regression  to  Find the Highest Accuracy in Diabetes,” J. Inform. Telecommun. Eng. , Vol. 5, No. 1, hal. 152–159, 2021.
[22]  S.  Nusinovici,  dkk.,  “Logistic  Regression  was  As  Good  As  Machine Learning  for  Predicting  Major  Chronic  Diseases,” J.  Clin.  Epidemiol. , Vol. 122, hal. 56–69, 2020.
[23]  S. Mezzatesta, dkk., “A Machine Learning-based Approach for Predicting the Outbreak of Cardiovascular Diseases in Patients on Dialysis,” Comput. Methods, Programs Biomed. , Vol. 177, hal. 9–15, 2019.
[24]  S. Ambesange, dkk., “Multiple Heart Diseases Prediction Using Logistic Regression  with  Ensemble  and  Hyper  Parameter  Tuning  Techniques,” Proc. World Conf. Smart Trends Syst. Secur. Sustain. WS4 2020 , 2020, hal. 827–832.
[25]  L.  Lama,  dkk.,  “Machine  Learning  for  Prediction  of  Diabetes  Risk  in Middle-aged Swedish People,” Heliyon , Vol. 7, No. 7, hal. 1–6, 2021. [26]  (2016) “Pima Indians Diabetes Database,” [Online], https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database,  tanggal akses: 23-Okt-2021.
[27]  F. Pedregosa, dkk., “Scikit-learn: Machine Learning in Python,” J. Mach. Learn. Res. , Vol. 12, No. 85, hal. 2825–2830, 2011.
[28]  R.D. Joshi dan C.K. Dhakal, “Predicting Type 2 Diabetes Using Logistic Regression  and  Machine  Learning  Approaches,” Int.  J.  Environ.  Res. Public Health , Vol. 18, No. 14, hal. 1-17, 2021.