## ANALISIS DETERMINAN DAN PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MELITUS TIPE 2 MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING

## SCOPING REVIEW
Rapael Ginting 1 , Ermi Girsang 2 , Johannes Bastira Ginting 3 , Hartono 4
1,2,3,4 Program studi kesehatan masyarakatFakultas kedokteran, kedokteran gigi, dan ilmu kesehatan, Universitas Prima Indonesia, Indonesia
Email: rafaelginting@unprimdn.ac.id

## ABSTRACT
The  prevalence  of  diabetes  mellitus  is  increasing  globally,  nationally,  and regionally, and most of them are type 2 diabetes mellitus, which can cause complications, economic  losses,  and  death.  The  purpose  of  this  study  was  to  examine  the  analysis  of determinants and predictions of type 2 diabetes mellitus using machine learning methods. This study uses the scoping review method to view, accumulate and synthesize the results of  previous  studies  regarding  the  analysis  of  determinants  and  predictions  of  type  2 diabetes  mellitus  using  machine  learning  methods.  The  inclusion  criteria  in  this  study were  articles  published  in  the  indexed  journal  databases  PubMed,  Google  Scholar, Crossref  in  English  and  Indonesian,  journals  published  in  the  2017-2021  range  and  15 articles  that  met  the  inclusion  criteria.  The  search  results  were  860  articles  from  3 databases  (PubMed,  Google Scholar,  Crossref)  of  which 98  were  duplicate  articles  and were excluded. From the analysis of previous studies, it was concluded that age, obesity, family  history  of  disease,  and  lack  of  physical  activity  were  risk  factors  for  type  2 diabetes mellitus, while the gender variable from the analysis of previous studies showed that there was no significant relationship between gender. and type 2 diabetes. With early prediction of type 2 diabetes mellitus prevention measures, treatment can be carried out immediately and reduce the incidence of complications that can worsen the condition of people with type 2 diabetes.
Keywords: Determinants, predictions, type 2 diabetes mellitus, machine learning.

## PENDAHULUAN
Machine
learning adalah aplikasi  kecerdasan  buatan  (AI)  dan ilmu  komputer  yang  berfokus  pada penggunaan  data  dan  algoritma  untuk meniru cara manusia belajar yang secara bertahap meningkatkan akurasinya.
Machine  learning  atau  ML  yang  efektif digunakan  dalam  perawatan  kesehatan, misalnya,  dalam  analisis  citra  medis,
penemuan obat, diagnosis dan
prognosis, skrining penyakit, dan prediksi  wabah  (Silva  et  al.,  2020).
Machine  learning  terdiri  dari  deteksi dini penyakit, penilaian hasil pengobatan, dan pengembangan intervensi  kesehatan.  Ini  menyebabkan munculnya produk yang dapat diskalakan seperti alat pendukung keputusan,  instrumen  penyaringan,  dan sensor  yang dapat  dikenakan  (Lai  et  al., 2019).
Diabetes Melitus (DM) merupakan sekumpulan gangguan metabolik yang ditandai dengan
peningkatan kadar glukosa darah (hiperglikemia)  akibat  kerusakan  pada sekresi  insulin,  kerja  insulin,  atau keduanya  (Haskas,  2017).  Terdapat  2 kategori  utama  diabetes  melitus  yaitu, DM  tipe  1  dan  DM  tipe  2.  Diabetes Tipe  1  atau  insulin  dependent,  ditandai dengan kurangnya produksi insulin yang merupakan  kondisi  kronis  saat  pankreas memproduksi  insulin  lebih  sedikit  atau tidak  sama  sekali.  Diabetes  tipe  2, disebabkan  penggunaan  insulin  yang kurang  efektif  oleh  tubuh.  DM  tipe  2 merupakan  90%  dari  seluruh  DM (Rofikoh et al., 2020a). Diabetes melitus
adalah penyakit global yang prevalensinya  terus  meluas  di  beberapa negara,  baik  di  negara  maju  maupun negara berkembang termasuk Indonesia. Penyakit  ini  dapat  menyerang  segala usia,  sosial  ekonomi  dan  lapisan masyarakat (Gloria et al., 2019a).
Diabetes  tipe  2  terjadi  karena obstruksi  insulin,  yaitu  ketika  sel  tubuh menjadi  kebal  atau  tidak  responsif terhadap  insulin  atau  kondisi  kronis yang mempengaruhi cara tubuh memproses  (glukosa)  (Desi  et  al., 2018b).  Beberapa  dekade  terakhir  ini tampak  kecenderungan  angka  kejadian dan  prevalensi  Diabetes  Melitus  (DM)
tipe  2  yang  meningkat  drastis  di berbagai penjuru dunia.
Menurut  data  yang dilansir  oleh Internasional  Diabetes  Federation  (IDF) menyebutkan  bahwa  pada  tahun  2012 sudah  ada  lebih  dari  371  juta  orang diabetes  dengan  setiap  tahun  angka kejadian  diabetes  naik  3  persen  atau bertambah 7 juta orang. Prediksi sepuluh tahun  lalu,  bahwa  jumlah  diabetes  akan mencapai  350  juta  pada  tahun  2025, ternyata sudah jauhi. Dikarenakan kecenderungan  peningkatan  sekitar  210 juta  orang  dari  jumlah  orang  diabetes tahun 2013 lalu yaitu sebanyak 382 juta orang (Haskas, 2017).
Indonesia  merupakan  salah  satu Negara  berkembang  yang  memiliki angka  kejadian  DM  tipe  2  yang  cukup tinggi.  Jumlah  orang  DM  tipe  2  di Indonesia pada tahun 2010 mencapai 8,4 juta  jiwa  dan  diperkirakan  pada  tahun 2030  akan  mengalami  peningkatan menjadi 21,3 juta jiwa. Pada tahun 2021 populasi penderita diabetes yang semakin  tinggi  tersebut  menempatkan Indonesia  di  peringkat  lima  dunia setelah  Tiongkok,  India,  Pakistan  dan Amerika  Serikat  (Wahidah  &  Rahayu, 2022).  Penelitian  epidemiologi  terkait penyakit  DM  yang  sampai  tahun delapan  puluhan  telah  dilakukan  di berbagai  kota  di  Indonesia,  prevalensi berkisar  1,5%  s/d  2,3%,  kecuali  di Manado yang agak tinggi 6%. Penelitian
epidemiologi tersebut masih terus
dilakukan, hasil surveilans rutin penyakit  tidak  menular  (PTM)  berbasis rumah  sakit  di  Sulawesi  Selatan  pada tahun  2008,  penyakit  DM  termasuk dalam  urutan  keempat  penyakit  tidak menular  (PTM)  dengan  prevalensi sebesar  6,65%.  Bahkan  pada  tahun 2020,  IDF  menyampaikan  Prevalensi pasien  pengidap  diabetes  di  Indonesia mencapai  6,2  persen,  yang  artinya  ada lebih  dari  10,8  juta  orang  menderita diabetes per tahun 2020 (Farida, 2018).
Hasil penelitian sebelumnya menunjukkan 38% ada riwayat keluarga, 65%  usia  45  tahun,  37% merokok,  65% pola  makan  berisiko,  48%  hipertensi, 70%  aktivitas  fisik  kurang,  dan  70% IMT  25.  Hasil  analisis  regresi  logistik sederhana ada hubungan riwayat keluarga  (ρ=0,000,  OR=7.875,  95% CI=3.063-20.247), usia (ρ=0,000, OR=7.818, 95%CI=2.950-20.720), merokok (ρ =0,008, OR=3,273 95%CI=1.372-7.806), pola makan
(ρ=0,023,  OR=  2,698,  95%CI=1.148- 6.341), hipertensi (ρ=0,000, OR= 4,529,
95%CI=1,952  -10,508),  aktivitas  fisik (ρ=0,032,  OR=  2,667,  95%  CI=  1,090- 6,524),  dan  IMT  (ρ=0,001,  OR=  5,233, 95%CI=1,977-  13,850)  dengan  kejadian DM tipe 2 (Suaidah, 2019).  Sependapat dengan  hasil  penelitian  Kabosu  et  al., (2019)  yang  menyampaikan  bahwa umur  (p=0,018,  OR=3.544;  CI=  95%),
obesitas (p=0.015; OR=3.826; CI=95%), hipertensi (p=0.015; OR=3.826; CI=95%), hipertensi (p =0,019; OR=3,423;  CI=95%),  pola  konsumsi (p=0,017;  OR=3,660;  CI=95%),  stres (p=0,036 OR=3,033; CI=95%) berhubungan dengan determinan
kejadian penyakit diabetes melitus tipe 2 (Kabosu et al., 2019).
Mengotrol  kadar  gula  darah dengan  menjaga pola makan,  mengelola stres, istrahat yang cukup, rutin mengecek gula darah tidak merokok dan minum minuman beralkohol serta aktifitas  fisik  dapat  mencegah  resiko penyakit  diabetes  militus  (Herlina  & Sitorus, 2018).
Namun, strategi ini masih belum efektif untuk menekan kejadian penyakit diabetes  militus  tipe  2  (Putri,  2015). Prediksi  terjadinya  diabetes  tipe  2 memungkinkan  seseorang  yang  berisiko untuk  mengambil  tindakan  yang  dapat mencegah  timbulnya  atau  menunda perkembangan penyakit, Disebabkan hal tesebut  dalam  studi  tinjauan  sistematis ini  peneliti  ingin  melakukan  penelitian tentang Analisis determinan dan prediksi penyakit diabetes melitus tipe 2 menggunakan metode machine learning. Namun, meskipun dari  berbagai  temuan terdahulu  telah  mendukung,  akan  tetapi penting untuk melakukan dan menganalisis  literatur  tentang  Analisis determinan dan prediksi penyakit
diabetes  melitus  tipe  2  menggunakan metode machine learning.
Dengan  demikian,  mengingat penyakit  diabetes  melitus  merupakan penyakit  kronis  yang  menyebabkan penyakit  komplikasi  dan  memperberat angka  mortalitas  penderita  diabetes melitus,  sehingga  masalah  kesehatan tentang  penyakit  diabetes  melitus  tipe  2 harus  segera  ditangani.  Oleh  sebab  itu, dalam  penelitian  ini  peneliti  memilih menggunakan  metode a  scoping  review yaitu  melakukan  proses  sintesis  dengan tujuan  menganalisis  dan  merangkum hasil penelitian terdahulu untuk
menemukan  Analisis  determinan  dan prediksi penyakit diabetes melitus tipe 2 menggunakan  metode  machine  learning dengan cara mereview dan mengumpulkan bukti ilmiah yang
relevan  terkait  dengan  topik  yang  telah direncanakan, sehingga penelitian menggunakan metode scoping review ini dapat  menyempurnakan  penelitian  yang telah  dilakukan  sebelumnya  terkait Analisis determinan dan prediksi penyakit diabetes melitus tipe 2 menggunakan metode machine learning.

## METODE

## Desain
Penelitian ini menggunakan metode a scoping review untuk menggambarkan,  mengakumulasi  dan mensintesis bukti-bukti penelitian terdahulu  tentang  Analisis  determinan dan  prediksi  penyakit  diabetes  melitus tipe  2  menggunakan  metode  machine learning.

## Proses Penyusunan scoping review
Melakukan sintesis dan analisis secara kualitatif menggunakan aplikasi NVIVO-12 Plus
Menentukan defenisi dan konsep yang akan dianalisis Melakukan screening terhadap jurnal relevan dan yang sudah diidentifikasi
Mengidentifikasi kata kunci/ keyword
Pemilihan database untuk melakukan pencarian jurnal yang akan di review
Gambar 1.  Diagram PRISMA proses penyusunan scoping review (Ramdhani et al.,
2014) Strategi Pencarian dan Keyword Pencarian artikel dapat mempermudah untuk menentukan artikel  atau  jurnal  mana  yang  akan digunakan  dengan  memanfaatkan  kata kunci yang digunakan untuk memperluas  atau  mencirikan  pencarian artikel. Kami melakukan sistem
pencarian  untuk  menentukan  artikel yang  relevan  yang  berhubungan  dengan
Analisis determinan dan prediksi penyakit diabetes melitus tipe 2 menggunakan metode machine
learning.   Strategi  penelusuran  yang dilakukan pada beberapa database antara lain  Google  Scholar,  Crossref,  dan
PubMed  dengan  kata  kunci  yaitu
(“determinant
analysis” OR
“determinants”  OR  “prediction”  AND “diabetes mellitus” OR “type 2 diabetes mellitus” AND “machine learning”.

## Kriteria kelayakan
Kriteria  inklusi  pada  studi  ini adalah  artikel  yang  terbit  pada  rentang tahun 2017-2021 dalam Bahasa
Indonesia  dan  Bahasa  Inggris,  dari artikel  yang  di  dapat  dari  beberapa database,  15  diantaranya  diambil  dan dibahas  dengan  desain  dan  kriteria kelayakan memenuhi kriteria inklusi.

## Identifikasi dan pemilihan studi
Artikel-artikel  yang  tidak full text serta  artikel  yang  menuliskan preprint  not  peer  reviewed pada background dikecualikan.  Kemudian naskah artikel yang saat ini dalam tahap proofreading tidak  dimasukkan  karena ada  kemungkinan  adanya  perubahan yang  terjadi  dalam  hasil  pelaporan penelitian.  Seperti  pada  (Gambar  2.) yang  menyajikan  diagram    PRISMA flow  proses  pencarian  dan  pemilihan artikel penelitian. review secara sistematis dan dianalisis secara kualitatif menggunakan aplikasi NVIVO-12 Plus
Hasil pencarian artikel, di identifikasi melalui pencarian database ( PubMed, Google Scholar, Crossref ) (n = 860)
Jumlah artikel setelah duplikat dihapus (n = 762)
Full text artikel lengkap
dinilai kelayakannya (n = 620) Studi yang termasuk dalam sintesis kualitatif (n = 15) Artikel yang duplikat sebanyak  (n = 98) Artikel yang dikecualikan sebanyak (n = 605) - Tidak relevan - Tidak sesuai desain - Artikel dalam tahap diterima - Artikel systematic review Artikel yang dikecualikan sebanyak (n = 142)
- Tidak full text Id en ti fi k as i
P em il ah an K el ay ak an S tu d i y an g d ia n al is is ( In cl u d ed )
Gambar 2. PRISMA Diagram Flow Pencarian artikel

## Seleksi Studi
Proses penyelidikan artikel dilakukan  dengan  menyelidiki  artikel yang relevan dan diterbitkan dalam versi bahasa  Inggris.  setelah  menghapus duplikasi  artikel,  maka  artikel  yang sesuai  dari  abstrak  dan  relevan  di  ambil dan  di  seleksi  studi.  seleksi  studi menggunakan software  bibliografi yaitu melalui  aplikasi Mendeley .  Langkah pertama  adalah  melakukan screening abstrak  dan  diikuti  dengan  s creening teks lengkap.  Artikel  atau  studi  yang tidak  relevan  bisa  di  keluarkan  di  tahap ini dengan mempertimbangkan relevansi dan kesesuaian dengan tujuan penelitian.

## Ekstraksi Data
Ekstraksi  data  dilakukan  oleh dua  orang.  satu  orang  mengekstraksi artikel dengan cara menganalisis kelayakan  berdasarkan  judul,  abstrak, dan  isi  artikel.  Kemudian,  satu  orang mengekstraksi karakteristik studi tertentu  termasuk  metode,  desain  studi, ukuran sampel, dan  Analisis determinan dan  prediksi  penyakit  diabetes  melitus tipe  2  menggunakan  metode  machine learning.

## Analisis data
Artikel studi yang relevan terkait  dengan  topik  yang  dianalisis,  di
di review secara sistematis dan dianalisis secara  kualitatif  menggunakan  aplikasi NVIVO-12 Plus

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## HASIL

## Studi karakteristik
Tabel 2.  Ringkasan Artikel Yang Telah Memenuhi Kriteria Inklusi Menurut Tujuan Penelitian No Penulis dan Tahun Volume Judul Hasil Database 1. (Kopitar et al., 2020) 10 Early detection of type 2 diabetes mellitus using machine learning‑based prediction models Hasil menunjukkan peningkatan yang relevan secara klinis ketika menggunakan model berbasis machine learning di atas model regresi yang lebih konvensional dalam hal kinerja prediktif. Bahkan dengan kalibrasi model, visualisasi FPGL yang diamati versus yang sebenarnya menunjukkan beberapa keuntungan dalam menggunakan model yang lebih sederhana. Google scholar 2. (Joshi & Dhakal, 2021) 18 Predicting Type 2 Diabetes Using Logistic Regression and Machine Learning Approaches Analisis dengan logistic regression and machine learning menemukan lima prediktor utama diabetes tipe 2: glukosa, kehamilan, indeks massa tubuh (BMI), fungsi silsilah diabetes, dan usia Google scholar 3. (Xie et al., 2019) 16 Building Risk Prediction Models for Type 2 diabetes Using Machine Learning Techniques Kami mengkonfirmasi faktor risiko yang dilaporkan sebelumnya dan juga mengidentifikasi waktu tidur dan frekuensi pemeriksaan sebagai 2 faktor risiko potensial baru yang terkait dengan diabetes tipe 2. Pudmed 4. (Kodama et al., 2021) - Predictive ability of current machine learning algorithms for type 2 diabetes mellitus: A meta-analysis Machine learning saat ini memiliki kemampuan yang cukup untuk membantu dokter menentukan apakah individu akan mengembangkan diabetes mellitus tipe 2 di masa depan. Namun, orang harus berhati-hati sebelum mengubah sikap mereka terhadap risiko diabetes di masa depan setelah mempelajari hasil tes prediksi diabetes menggunakan algoritma machine learning. Crossfer 5. (Deberneh & Kim, 2021) 18 Prediction of Type 2 Diabetes Based on Hasil menunjukkan bahwa glukosa plasma puasa (FPG), Pudmed
Machine Learning Algorithm HbA1c, trigliserida, BMI, gamma-GTP, usia, asam urat, jenis kelamin, merokok, minum, aktivitas fisik, dan riwayat keluarga merupakan determinan kejadian penyakit DM tipe 2 6. (Dagliati et al., 2018) 12 Machine Learning Methods to Predict Diabetes Complications Variabel yang dipertimbangkan adalah jenis kelamin, usia, waktu dari diagnosis, indeks massa tubuh (BMI), hemoglobin terglikasi (HbA1c), hipertensi, dan kebiasaan merokok pada kejadian penyakit DM tipe 2 Google scholar 7. (Olivera et al., 2017) 135 Comparison of machine-learning algorithms to build a predictive model for detecting undiagnosed diabetes – ELSA-Brasil: accuracy study Sebagian besar model prediktif menghasilkan hasil yang serupa, dan menunjukkan kelayakan untuk mengidentifikasi individu dengan probabilitas tertinggi memiliki diabetes yang tidak terdiagnosis, melalui data klinis yang mudah diperoleh Pudmed 8. (Mujumdar & Vaidehi, 2019) 165 Diabetes Prediction using Machine Learning Algorithms olahraga, diabetes keturunan, gaya hidup, pola makan yang buruk, tekanan darah tinggi, dll dapat menyebabkan Diabetes Mellitus tipe 2 Google scholar 9 (Quiñones et al., 2021) 11 Geographically weighted machine learning model for untangling spatial heterogeneity of type 2 diabetes mellitus (T2D) prevalence in the USA Hasil kami menunjukkan bahwa model GW-RF non- parametrik menunjukkan potensi tinggi untuk menjelaskan heterogenitas spasial, dan memprediksi, prevalensi T2D dibandingkan model lokal dan global tradisional saat memasukkan enam faktor risiko utama. Google scholar 10 (Zou et al., 2018) 9 Predicting Diabetes Mellitus With Machine Learning Techniques Quan Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi dengan random forest dapat mencapai akurasi tertinggi (ACC = 0,8084) bila semua atribut digunakan. Google scholar 11 (Lai et al., 2019) 19 Predictive models for diabetes mellitus using machine learning techniques Dengan informasi laboratorium usia, jenis kelamin, glukosa darah puasa, indeks massa tubuh, high-density lipoprotein, trigliserida, tekanan darah, dan low-density lipoprotein, machine learning mampu degan baik memprediksi kejadian DM tipe 2 Crossfer 12 (Xiong et al., 2019) 39 Machine Learning Models in Type 2 Diabetes Risk Prediction: Results from a Cross-sectional Retrospective Study in Chinese Adults Temuan menunjukkan bahwa, menggabungkan model pembelajaran mesin dapat memberikan model penilaian yang akurat untuk prediksi risiko DM tipe 2 Pudmed
Terdapat  15  artikel  yang  memenuhi  kriteria  inklusi  yang  di publikasikan  pada  tahun  2017-2021  dengan  46,7%  artikel  jurnal berasal dari google scholar, sedangkan 33,3% dari pudmed dan 20% dari database terindeks crossfer. Artikel yang relevan di peroleh dari pencarian  secara  sistematis  dari  beberapa  database  tersebut  dan sistem seluruhnya menggunakan instrument penelitian kuesioner dan sistem lapangan.
13 (Rofikoh et al., 2020b) 5 The Determinant of Diabetes Mellitus Type 2 in Posbindu Mawar Kuning Gambir usia > 45 tahun, aktif aktivitas fisik, riwayat DM, dan riwayat hipertensi. Hasil uji bivariat menunjukkan bahwa variabel tersebut memiliki hubungan yang signifikan dengan kejadian DM tipe-2 Crossfer 14 (Desi et al., 2018a) 2 Determinants Of Type 2 Diabetes Mellitus in Talang Bakung Village Jambi City usia dan riwayat penyakit keluarga adalah faktor risiko yang berhubungan dengan kejadian diabetes melitus tipe 2 Google scholar 15 (Gloria et al., 2019b) 2 Determinan kejadian diabetes melitus tipe 2 di wilayah kerja puskesmas payung sekaki Hasil penelitian menunjukkan bahwa, ada hubungan antara umur, obesitas, olahraga, pola makan dengan kasus Diabetes Mellitus Tipe 2 Pudmed
Table 2.  kata kunci pada masing-masing artikel yang memenuhi kriteria inklusi
Penulis Kata Kunci (Kopitar et al., 2020) Early detection, Type 2 diabetes mellitus, Machine learning (Joshi & Dhakal, 2021) decision tree; diabetes risk factors; machine learning; prediction accuracy (Xie et al., 2019) Risk Prediction, machine learning, type 2 diabetes (Kodama et al., 2021) Machine learning, Meta-analysis, Type 2 diabetes mellitus (Deberneh & Kim, 2021) type 2 diabetes; machine learning; prediction (Dagliati et al., 2018) Type 2 Diabetes, Machine Learning, Data Mining, Microvascular Complications, Risk Predictions (Olivera et al., 2017) Supervised machine learning. Decision support techniques, Data mining, statistical. Diabetes mellitus, type 2 (Mujumdar & Vaidehi, 2019) Diabetes Mellitus, Big Data Analytics, Healthcare, Machine Learning (Quiñones et al., 2021) type 2 diabetes, machine learning, determinant (Zou et al., 2018) diabetes mellitus, random forest, decision tree, neural network, machine learning, feature ranking (Lai et al., 2019) Diabetes mellitus, Machine learning, Gradient boosting machine, Predictive models, Misclassification cost (Xiong et al., 2019) type 2 diabetes; risk prediction; machine learning (Rofikoh et al., 2020b) Posbindu Mawar Kuning, Diabetes Mellitus, Risk Factors, Central Jakarta (Desi et al., 2018a) Determinant, diabetes melitus type 2 (Gloria et al., 2019b) Determinants, Cases, Diabetes Mellitus type 2
Bahan  analisis  yang  terdiri  dari 12  artikel  jurnal  dalam  studi  memiliki kata  kunci  yang  sama  berupa risk prediction, Early detection, determinant, type  2  diabetes  mellitus,  Diabetes mellitus,  machine  learning. Selain  itu, terdapat  beberapa  kata  kunci  yang berbeda antara lain: prediction accuracy,  Meta-analysis,  Data  Mining, Microvascular  Complications,  Decision support  techniques,  Big  Data  Analytics, Healthcare,  random  forest,  decision tree,  neural  network,  feature  ranking,
Gradient  boosting  machine,  Predictive models, Misclassification cost.

## PEMBAHASAN

## Determinan
Dari  15  artikel  pada  kajian literature,  terdapat  3  artikel  jurnal  yang mengulas  tentang  determinan  diabetes tipe  2.  Diabetes  tipe  2  merupakan  jenis penyakit  diabetes  yang  sering  terjadi yang  di  tandai  dengan  kondisi  kadar gula  darah  melebihi  dari  kadar  normal akibat  resistensinya  tubuh  terhadap insulin  (Betteng  et  al.,  2014).  Banyak faktor  resiko  yang  di  kaitkan  dengan
kejadian  penyakit  diabetes  mellitus seperti  usia,  jenis  kelamin,  obesitas,
riwayat penyakit keluarga, dan kurangnya  aktifitas  fisik  (Ente  et  al., 2020).
Berdasarkan  kelompok  usia, orang  yang  berusia  ≥45  tahun  berisiko lima  kali  untuk  terkena  diabetes  melitus tipe  2  dibandingkan  dengan  orang  yang berusia  <45  tahun  (Komariah  et  al., 2020). Penelitian sebelumnya 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.  Diperkirakan  bahwa  pada  tahun 2030  di  seluruh  dunia,  jumlah  terbesar individu dengan diabetes adalah usia 45- 64 tahun, dengan bertambahnya kekuatan fisik dan mekanisme pertahanan  tubuh  cenderung  menurun dengan  bertambahnya  usia  dan  tubuh tidak  lagi  mampu  menghadapi  pilihan gaya  hidup  yang  tidak  sehat,  yang  pada akhirnya menghasilkan manifestasi penyakit  seperti  diabetes  (Panelewen  et al., 2017). Usia merupakan faktor risiko yang tidak dapat diubah dan tidak dapat dihindari,  Meskipun  pada  penelitian  ini yang  berisiko  adalah  usia  ≥45  tahun namun  tidak  menutup  kemungkinan bahwa masyarakat dapat terkenan diabetes  melitus  pada  usia  <45  tahun (Yuliani et al., 2020).
Pada  variabel  jenis  kelamin, penelitian  sebelumnya  menunjukkkan bahwa  tidak  terdapat  hubungan  yang signifikan  antara  jenis  kelamin  dengan kejadian diabetes melitus tipe 2 (Setiyorini  et  al.,  2018).  Penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  (Desi et  al.,  2018a),  dalam  penelitiannya, prevalensi diabetes melitus lebih banyak pada  perempuan  dibandingkan  dengan laki-laki.  Meskipun  demikian,  tidak  ada perbedaan  yang  signifikan  antara  jenis kelamin dengan kejadian diabetes melitus  tipe  2.  Hal  ini  sesuai  dengan penelitian yang dilakukan oleh (Winta et al., 2018) yang menyatakan bahwa tidak ada  hubungan  antara  jenis  kelamin dengan  kejadian  diabetes  melitus  tipe  2 dengan p value = 0,413.
Kejadian diabetes melitus tipe-2 pada  orang  gemuk  atau  obesitas  lebih tinggi  dari  pada  orang  dengan  berat badan  normal  (Dewi,  2014).  Hasil  uji stastistik Chi Square dari hasil penelitian sebelumnya  diperoleh  P  value  0,001  < 0,05,  hal  ini  membuktikan  bahwa  ada hubungan yang bermakna antara obesitas  dengan  kejadian  Diabetes Melitus  Tipe  2  (Liberty,  2016).  Hal  ini di  dukung  oleh  penelitian  yang  di lakukan  oleh  (Nasution  et  al.,  2018), dimana  nilai  (p=0,001)  artinya  bahwa ada pengaruh obesitas terhadap kejadian Diabetes  Melitus  Tipe  2,  Dari  hasil penelitian itu juga diperoleh nilai (OR =
8,8  95%  CI  2.917-26.827)  yang  berarti bahwa  orang  yang  obesitas  memiliki peluang  berisiko  8,8  kali  lebih  besar menderita  penyakit  Diabetes  Melitus tipe  2  dibandingkan  dengan  orang  yang tidak obesitas.
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 sebelumnya yang dilakukan mendapat hasil bahwa terdapat  hubungan  yang  signifikan antara  riwayat  keluarga  diabetes  dengan kejadian  diabetes  melitus  tipe  2. Responden  dengan  keluarga  diabetes melitus memiliki risiko yang lebih tinggi untuk  terjadi  diabetes  melitus  tipe  2 dibandingkan  dengan  orang  yang  tidak ada  riwayat  keluarga  diabetes  (Masi  & Oroh,  2018).  Penelitian  lain  juga menyatakan  hal  yang  sama  bahwa terdapat hubungan antara riwayat keluarga  dengan  kejadian  diabetes melitus  tipe  2  dan  orang  yang  memiliki riwayat keluarga diabetes melitus berisiko  6  kali  lebih  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.  Pada  kelompok  yang
memiliki  keluarga  dengan  diabetes melitus  cenderung  mengalami  diabetes dua hingga enam kali lipat dibandingkan dengan  yang  tidak  memiliki  keluarga dengan  diabetes  melitus.  Jika  seorang ibu  memiliki  diabetes  melitus,  risiko mengembangkannya  sekitar  2–4  persen, jika  seorang  ayah  memiliki  diabetes melitus, Risiko mengembangkannya sekitar  6–9 persen,  jika kedua orang  tua memiliki diabetes melitus, risiko pengembangannya  hingga  30  persen, jika  saudara  laki-laki  atau  perempua risiko  pengembangannya  adalah  10 persen (Rakhmawati & Dieny, 2013).
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  (Pratiwi  et  al.,  2019).  Penelitian terdahulu 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.  Dengan  nilai
OR  =  3,003;  CI  =  (1,784-5,055),  ini berarti  seseorang  yang  tidak  rutin olahraga/melakukan aktifitas fisik mempunyai  risiko  3,003  kali  terkena
Diabetes  Melitus  Tipe  2  dari  pada seseorang yang rutin berolahraga (Arania  et  al.,  2021).  Penelitian  lain yang  yang  sejenis  juga  dilakukan  oleh
(Frankilwati,  2014),  mengemukakan bahwa terdapat hubungan yang
signifikan dari kejadian penyakit diabetes  melitus  dengan  aktifitas  fisik, semakin  ringan  aktivitas  fisik  yang dilakukan  lebih  cenderung  berisiko sampai enam kali untuk terkena diabetes melitus  tipe  2,  sedangkan  orang  yang melakukan  aktivitas  fisik  sedang  justru dapat mengurangi risiko terkena diabetes melitus tipe 2.

## Prediksi
Dari  15  artikel  jurnal  yang memenuhi  kriteria  inklusi,  12  artikel jurnal  diantaranya  membahas  tentang prediksi penyakit diabetes melitus tipe 2 menggunakan machine
learning.
Diabetes  telah  menjadi  salah  satu sumber  utama  kematian  manusia  dalam beberapa tahun terakhir. Tingkat diabetes terus meningkat secara
konsisten karena beberapa alasan termasuk  pola  makan,  gaya  hidup,  dan banyaknya  jenis  makanan  yang  tidak sehat  (Plis  et  al.,  2014).  Model  prediksi diabetes dapat berkontribusi pada proses pengambilan
keputusan
dalam
manajemen  klinis.  Menyadari  faktor- faktor risiko potensial dan mengidentifikasi individu berisiko tinggi di  fase  awal  dapat  membantu  dsalam proses  preventif  diabetes.  Sejumlah model  prediksi  untuk  diabetes  telah dikembangkan  dan  diterapkan,  salah satunya  machine  learning  (Wei  et  al., 2018).
Penelitian sebelumnya Menyampaikan  hasil  pohon  klasifikasi enam  kali  lipat  menunjukkan  glukosa, BMI,  dan  usia  merupakan  faktor penting,  sedangkan  pohon  klasifikasi sepuluh  simpul  menyiratkan  glukosa, BMI, kehamilan, fungsi silsilah diabetes,  dan  usia  sebagai  prediktor yang signifikan. Spesifikasi pilihan kami menghasilkan  akurasi  prediksi  78,26% dan  tingkat  kesalahan  validasi  silang 21,74%.  Dari  hasil  tersebut  daspat  di simpulkan bahwa model machine learning yang digunakandapat
diterapkan  untuk  membuat  prediksi diabetes  tipe  2  yang  relevan,  dan berpotensi dapat digunakan untuk melengkapi  tindakan  pencegahan  dan mempercepat proses pengobatan (Birjais et  al.,  2019).  Penelitian  serupa  juga menerapkan  model  machine  learning untuk  memprediksi  kejadian  diabetes melitus  dan  menunjukkan  bahwa  model GBM  dan  Regresi  Logistik  kami berkinerja lebih baik sehubungan
dengan  kemampuan  prediktif  (Faruque et al., 2019).
Perkembangan  teknologi  juga mempengaruhi  perkembangan  medis dengan  aplikasi  kecerdasan  buatan  atau machine learning, memungkinkan seseorang yang berisiko tinggi mengalami diabetes melitus tipe 2 dapat mengambil  tindakan  yang  mencegah timbulnya  atau  menunda  perkembangan penyakit  tersebut,  hal  demikian  di harapkan dapat menekan angka morbiditas  diabetes  melitus  tipe  2  (Haq et al., 2020).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Diabetes melitus tipe 2
merupakan  penyakit  kronis  yang  dapat diderita  oleh  semua  lapisan  masyarakat dan dapat menyebabkan penyakit komplikasi seperti penyakit kardiovaskular, kerusakan
saraf, gangguan  fungsi  ginjal  dan  penyakit kronis  lainnya.  Dari  hasil  analisis penelitian  sebelumnya  menyimpulkan bahwa  usia,  obesitas,  riwayat  penyakit keluarga,  dan  kurangnya  aktifitas  fisik adalah faktor risiko dari diabetes melitus tipe 2, sedangkan variabel jenis kelamin dari hasil analisis penelitian sebelumnya bahwa  tidak  terdapat  hubungan  yang signifikan  antara  jenis  kelamin  dengan diabetes  tipe  2.  Untuk  mencegah komplikasi  diabetes  melitus  tipe  2,
mencegah serta penundaan
perkembangan penyakit diperlukan prediksi  awal.  Dari  beberapa  artikel jurnal  yang  diambil  dengan  kriteria inklusi dan dibahas berturut-turut menyatakan  bahwa  machine  learning membantu dalam proses pencegahan dan mempercepat pengobatan sehingga angka  morbiditas  menurun.  Diharapkan bagi  penderita  DM  mampu  melihat faktor risiko untuk tindakan pencegahan serta  mampu  mengontrol  konsumsi glukosa.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Arania, R. … 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. https://scholar.archive.org/work/cb5 v6ktul5b7hfcxbhubbwtglq/access/w ayback/http://ejurnalmalahayati.ac.i d/index.php/medika/article/downloa
d/4110/pdf
2. Betteng,  R.  …  Mayulu,  N.  (2014).
Analisis  faktor  resiko  penyebab terjadinya  Diabetes  Melitus  tipe  2 pada wanita usia produktif Dipuskesmas Wawonasa.
ejournal.unsrat.ac.id , 2 (2),  404–
412.
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.ph
p/ebiomedik/article/view/4554
3. Birjais,  R.  …  Kaur,  H.  (2019).
Prediction  and  diagnosis  of  future diabetes  risk:  a  machine  learning approach. SN  Applied  Sciences ,
1 (9). https://doi.org/10.1007/S42452-019- 1117-9
4. Dagliati,  A.  …  Bellazzi,  R.  (2018).
Machine  Learning  Methods  to Predict Diabetes Complications. Journal  of  diabetes  science  and technology , 12 (2), 295–302.
https://doi.org/10.1177/1932296817 706375
5. 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), 1–14. https://doi.org/10.3390/IJERPH1806 3317
6. Desi,  D.  …  Halim,  R.  (2018a).
Determinan Diabetes Melitus Tipe 2 Di  Kelurahan  Talang  Bakung  Kota Jambi. online-journal.unja.ac.id , 2 (1), 50–58. https://online-
journal.unja.ac.id/jkmj/article/view/
6539
7. Desi  …  Halim,  R.  (2018b).
Determinan Diabetes Melitus Tipe 2
Di  Kelurahan  Talang  Bakung  Kota Jambi. online-journal.unja.ac.id , 2 (1), 50–58. https://online-
journal.unja.ac.id/jkmj/article/view/
6539 8. 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. https://ojs.uniska- bjm.ac.id/index.php/ANN/article/vie w/217
9. Ente,  D.  …  Andreza.  (2020).
Klasifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab Penyakit Diabetes Melitus Di
Rumah  Sakit  Unhas  Menggunakan
Algoritma C4. 5. stat.ipb.ac.id , 4 (1),
80–88.
https://stat.ipb.ac.id/journals/index.p hp/ijsa/article/view/330
10. Farida, I. (2018). Determinan Perilaku Manajemen Perawatan Diri pada Pasien Diabetes Melitus Tipe 2 di Kota Tangerang
Selatan.
journals.stikim.ac.id , 07 (04),  207–
217.
https://journals.stikim.ac.id/index.ph
p/jikm/article/view/170
11. Faruque,  M.  …  Sarker,  I.  (2019). Analisis kinerja teknik pembelajaran mesin  untuk  memprediksi  diabetes mellitus.
ieeexplore.ieee.org .
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/d ocument/8679365/
12. Frankilwati, A. M. (2014).
Hubungan  Antara  Pola  Makan,
Genetik  Dan  Kebiasaan  Olahraga
Terhadap Kejadian Diabetes Melitus  Tipe  II  Di  Wilayah  Kerja Puskesmas Nusukan, Surakarta . http://eprints.ums.ac.id/id/eprint/288
56 13. Gloria, C. V. … Fanesa, S. (2019a). Determinan Kejadian Diabetes Melitus  Tipe  2  di  Wilayah  Kerja Puskesmas Payung Sekaki. 202.51.229.68 , 2 (1), 39–44.
http://202.51.229.68/index.php/JPK SY/article/view/156 14. Gloria, C. V. … Fanesa, S. (2019b).
Determinan Kejadian Diabetes Melitus  Tipe  2  di  Wilayah  Kerja Puskesmas Payung Sekaki. 202.51.229.68 , 2 (1), 39–44.
http://202.51.229.68/index.php/JPK SY/article/view/156
15. Haq,  A.  U.  …  Ali,  A.  (2020).
Pendekatan pembelajaran mesin cerdas  untuk  pengenalan  diabetes yang efektif di E-healthcare
menggunakan  data  klinis. Sensors ,
20 .
https://doi.org/10.3390/s20092649
16. Haskas,  Y.  (2017).  Determinan
Perilaku Pengendalian Diabetes
Melitus  di  Wilayah  Kota  Makassar.
jurnal.csdforum.com , 2 (2),  2503–
5088.
http://www.jurnal.csdforum.com/ind ex.php/GHS/article/view/85 17. Herlina,  S.,  &  Sitorus,  S.  (2018).
Determinan  efikasi  diri  pada  pasien
diabetes
mellitus.
journals.stikim.ac.id , 8 (4), 522–527. https://journals.stikim.ac.id/index.ph
p/jiiki/article/view/140
18. 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), 1–17. https://doi.org/10.3390/IJERPH1814 7346
19. Kabosu, R. A. S. … Hinga, I. A. T.
(2019).  Faktor  Risiko  Kejadian Diabetes  Melitus  Tipe  Dua  di  RS Bhayangkara Kota Kupang. ejurnal.undana.ac.id , 1 (1). http://ejurnal.undana.ac.id/TJPH/arti cle/download/2122/1593
20. Kodama,  S.  …  Sone,  H.  (2021). Predictive ability of current machine learning  algorithms  for  type  2 diabetes  mellitus:  A  meta-analysis. Journal  of  diabetes  investigation . https://doi.org/10.1111/JDI.13736 21. Komariah,  K.  …  2020,    undefined.
(2020). Hubungan usia, jenis kelamin  dan  indeks  massa  tubuh dengan kadar gula darah puasa pada pasien  diabetes  melitus  tipe  2  di klinik pratama rawat jalan proklamasi. jurnal.ukh.ac.id .
http://jurnal.ukh.ac.id/index.php/JK/
article/view/412
22. Kopitar,  L.  …  Stiglic,  G.  (2020).
Early  detection  of  type  2  diabetes mellitus  using  machine  learning- based  prediction  models. Scientific Reports , 10 (1), 1–12. https://doi.org/10.1038/S41598-020- 68771-Z
23. Lai,  H.  …  Gao,  X.  (2019).
Predictive  models  for  diabetes mellitus  using  machine  learning techniques. BMC endocrine disorders , 19 (1), 1–9. https://doi.org/10.1186/S12902-019- 0436-6 24. Liberty, I. (2016). Hubungan Obesitas dengan Kejadian Prediabetes pada Wanita Usia
Produktif. ejournal.unsri.ac.id , 3 (2),
108–113. https://ejournal.unsri.ac.id/index.php /jkk/article/view/5161
25. Masi,  G.,  &  Oroh,  W.  (2018). Hubungan Obesitas Dengan Kejadian Diabetes Melitus Di
Wilayah  Kerja  Puskesmas  Ranomut
Kota Manado. ejournal.unsrat.ac.id ,
6 (1).
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.ph
p/jkp/article/view/25183
26. Mujumdar,  A.,  &  Vaidehi,  V.
(2019).  Diabetes  Prediction  using Machine Learning Algorithms.
Procedia  Computer  Science , 165 ,
292–299.
https://doi.org/10.1016/J.PROCS.20
20.01.047
27. Nasution,  L.  …  Lubis,  R.  (2018). PENGARUH OBESITAS TERHADAP KEJADIAN DIABETES  MELITUS  TIPE  2
PADA WANITA USIA SUBUR DI WILAYAH  KERJA  PUSKESMAS PINTUPADANG.
journal.untar.ac.id , 2 (1),  240–246. http://journal.untar.ac.id/index.php/j
mistki/article/view/1857 28. Natalia,  D.  …  Hendro.  (2015). Hubungan Obesitas dengan Kejadian  Hipertensi  di  Kecamatan Sintang, Kalimantan Barat. cdkjournal.com , 42 (5),  336–339. http://www.cdkjournal.com/index.p hp/CDK/article/view/1008
29. Olivera,  A.  R.  …  Duncam,  B.  B.
(2017).  Comparison  of  machine- learning  algorithms  to  build  a predictive  model  for  detecting undiagnosed  diabetes  –  ELSA- Brasil:  accuracy  study. Sao  Paulo Medical , 135 (3), 234–280. https://doi.org/10.1590/1516-
3180.2016.0309010217
30. Owen,  H.  K.  (2016). Hubungan Usia  dan  Jenis  Kelamin  Pasien Diabetes  Melitus  Tipe  2  terhadap
Tingkat  Kecemasan  Pasien  di  RSD dr Soebandi Jember . https://repository.unej.ac.id/handle/1 23456789/78781
31. Panelewen,  R.  …  Satiawati,  L.
(2017).  Hubungan  usia  penyandang diabetes melitus tipe 2 dan disfungsi ereksi. ejournal.unsrat.ac.id , 5 (2). https://ejournal.unsrat.ac.id/index.ph p/ebiomedik/article/view/17513
32. Plis,  K.  …  Schwartz,  F.  (2014).
Pendekatan pembelajaran mesin untuk  memprediksi  kadar  glukosa darah  untuk  manajemen  diabetes.
Lokakarya di Twenty , 35–39. https://www.aaai.org/ocs/index.php/
WS/AAAIW14/paper/view/8737 33. Pratiwi, P. … Kusuma, R. J. (2019).
HUBUNGAN  AKTIVITAS  FISIK DAN PEKERJAAN DENGAN KEJADIAN  DIABETES  MELITUS GESTASIONAL  DI  KABUPATEN BANTUL YOGYAKARTA . http://elibrary.almaata.ac.id/id/eprint /1550
34. Putri, R. I. (2015). Faktor
Determinan  nefropati  diabetik  pada penderita diabetes mellitus di RSUD Dr.  M.  Soewandhie  Surabaya. e- journal.unair.ac.id , 3 (1),  109–121. https://doi.org/10.22216/jen.v2i1.16
62
35. Quiñones,  S.  …  Ahmed,  Z.  U.
(2021).  Geographically  weighted
machine learning model for untangling  spatial  heterogeneity  of type  2  diabetes  mellitus  (T2D) prevalence  in  the  USA. Scientific Reports , 11 (1), 1–13. https://doi.org/10.1038/s41598-021-
85381-5 36. Rakhmawati,  A.,  &  Dieny,  F. (2013).  Hubungan  obesitas  dengan kejadian Gangguan siklus
menstruasi  pada  wanita  dewasa muda. ejournal3.undip.ac.id , 2 (1),
214–222. https://ejournal3.undip.ac.id/index.p hp/jnc/article/view/2106
37. Ramdhani,  A.  …  Amin,  A.  S. (2014).  The  Researcher,  the  Topic, and  the  Literature:  A  Procedure  for Systematizing  Literature  Searches. The  Journal  of  Applied  Behavioral
Science , 27 (3), 47–56. https://doi.org/10.1177/0021886391 273004 38. Rofikoh  …  Suraya,  I.  (2020a).
Determinan Kejadian Diabetes Melitus  Tipe  2  di  Posbindu  Mawar Kuning Gambir. journal.uhamka.ac.id , 5 (1),  42–48.
https://journal.uhamka.ac.id/index.p hp/arkesmas/article/view/3847
39. Rofikoh  …  Suraya,  I.  (2020b).
Determinan Kejadian Diabetes Melitus  Tipe  2  di  Posbindu  Mawar Kuning Gambir.
journal.uhamka.ac.id , 5 (1),  42–48. https://journal.uhamka.ac.id/index.p hp/arkesmas/article/view/3847
40. Sari,  N.  N.  (2018).  Hubungan obesitas  sentral  dengan  kejadian diabetes mellitus tipe ii. ejurnal.poltekkes-tjk.ac.id , 14 (2),
157–161. http://www.ejurnal.poltekkes- tjk.ac.id/index.php/JKEP/article/vie w/1299
41. Setiyorini,  E.  …  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.A
RT.p163-171
42. Silva,  K.  De  …  Enticott,  J.  (2020).
Use  and  performance  of  machine learning  models  for  type  2  diabetes prediction in community settings: A systematic review and meta- analysis. International  Journal  of
Medical Informatics , 143 (July),
104268.
https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.20 20.104268 43. Suaidah. (2019). Analisis Determinan Kejadian Diabetes Mellitus  Tipe  2  Pada  Pasien  Rawat Inap  Di  Rsud  Deli  Serdang  Tahun 2018  Program  Studi  S2  Ilmu Kesehatan Masyarakat Fakultas
Kesehatan  Masyarakat. Indonesian Journal of Pharmacy , 166.
44. Wahidah,  N.,  &  Rahayu,  S.  (2022).
Determinan  Diabetes  Melitus  pada Usia Dewasa Muda. journal.unnes.ac.id , 6 (1),  114–125.
https://doi.org/10.15294/higeia.v6i1.
53512 45. Wei,  S.  …  Miao,  C.  (2018).
Eksplorasi komprehensif untuk teknik  pembelajaran  mesin  untuk identifikasi diabetes. ieeexplore.ieee.org , 291–295.
https://doi.org/10.1109/WF- IoT.2018.8355130
46. Winta,  A.  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. https://fkm.unsrat.ac.id/wp- content/uploads/2014/11/JURNAL- revisi-Jenike-Hesri-Tigauw- 101511204.pdf
47. Xie,  Z.  …  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/PCD16.1901
09
48. Xiong,  X.  lu  …  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
49. Yuliani,  F.  …  Iryani,  D.  (2020). Hubungan  berbagai  faktor  risiko
terhadap  kejadian  penyakit  jantung koroner  pada  penderita  diabetes melitus tipe 2. jurnal.fk.unand.ac.id . http://jurnal.fk.unand.ac.id/index.ph p/jka/article/view/22
50. Zou,  Q.  …  Tang,  H.  (2018).
Predicting  Diabetes  Mellitus  With
Machine Learning Techniques.
Frontiers  in  Genetics , 9 ,  1–10.
https://doi.org/10.3389/FGENE.201 8.00515/BIBTEX