## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3442

## Klasifikasi Penyakit Diabetes Pada Imbalanced Class Dataset Menggunakan Algoritme Stacking
Yoga Pristyanto * , Acihmah Sidauruk, Atik Nurmasani
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi S1Sistem Informasi, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* yoga.pristyanto@amikom.ac.id, 2 acihmah@ amikom.ac.id, 3 nurmasani@ amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: yoga.pristyanto@amikom.ac.id
Abstrak− Diabetes merupakan salah satu penyakit yang memiliki potensi dapat menyebabkan kematian. Berdasarkan laporan dari IDF (International Diabetes Federation) menyebutkan pada tahun 2019 terdapat 463 juta orang di dunia menderita penyakit ini.  Menurut  Kementrian  Kesehatan  Indonesia  merupakan  negara  yang  masuk  kedalam 10  besar  tertinggi  di  dunia  dengan jumlah  penderita  diabetes.  Model  machine  learning  dapat  menjadi  solusi  untuk  mendeteksi  secara  dini  penyakit  diabetes berdasarkan  riwayat  maupun  data  yang  telah  tersedia.  Mayoritas  penelitian  yang  telah  dilakukan  mayoritas  memggunakan single classifier. Model single classifier memiliki kelemahan ketika dihadapkan pada kondisi ketidakseimbangan kelas pada dataset. Oleh karena itu pada penelitian ini menggunakan Stacking Model untuk proses klasifikasi dan prediksi pada  dataset penyakit diabetes. Tujuannya ialah untuk meningkatkan kinerja single classifier. Selain itu Stacking Model diharapkan dapat menjadi salah satu solusi pada klasifikasi diabetes pada imbalanced class dataset. Berdasarkan dua eksperimen pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan dua dataset yang berbeda. Algoritme Stacking mampu menghasilkan menghasilkan nilai akurasi sebesar 89%, nilai TPR sebesar 89%, nilai TNR sebesar 85% dan G-Mean sebesar 86,98% pada dataset pertama serta mampu menghasilkan nilai akurasi sebesar 96%, nilai TPR sebesar 96%, nilai TNR sebesar 94% dan G-Mean sebesar 94,99% pada dataset kedua.  Hasil ini lebih baik dibandingkan single classifier seperti C4.5, K-NN dan SVM dari keempat indikator yang dievaluasi pada kedua dataset diabetes. Dengan demikian algoritme yang diusulkan yaitu Stacking (C4.5-SVM) dapat menjadi salah satu solusi untuk klasifikasi dataset diabetes dengan kondisi distribusi kelas yang tidak seimbang.
Kata Kunci: Diabetes; Klasifikasi; Ketidakseimbang Kelas; Meta Klasifikasi; Algortme Stacking
Abstract− Diabetes is a disease that has the potential to cause death. Based on a report from the IDF (International Diabetes Federation), it was stated that in 2019 there were 463 million people in the world suffering from this disease. According to the Ministry of Health, Indonesia is a country that is included in the top 10 highest in the world by the number of people with diabetes. Machine learning models can be a solution for the early detection of diabetes based on history and available data. The majority of the research that has been done chiefly uses a single classifier. The single classifier model has a weakness when faced with class imbalance conditions in the dataset. Therefore, this study uses the Stacking Model for the classification and prediction process on the diabetes dataset. The goal is to improve the performance of a single classifier. In addition, the Stacking Model is expected to be one of the solutions for the classification of diabetes in the imbalanced class dataset. Based on two test experiments that have been carried out using two different datasets. The Stacking algorithm can produce an accuracy value of 89%, TPR value of 89%, TNR value of 85%, and G-Mean of 86.98% in the first dataset and can produce an accuracy value of 96%, TPR value of 96%, TNR value of 94%, and G-Mean of 94.99% in the second dataset. These results are better than single classifiers  such  as  C4.5,  K-NN,  and  SVM  of  the  four  indicators  evaluated  in  both  diabetes  datasets.  Thus,  the  proposed algorithm, namely Stacking (C4.5-SVM), can be a solution for classifying diabetes datasets with unbalanced class distribution conditions.
Keywords : Diabetes; Classification; Imbalanced Class; Meta-Learning; Stacking Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  memiliki  potensi  dapat  menyebabkan  kematian.  Berdasarkan laporan  dari  IDF  (International  Diabetes  Federation)  menyebutkan  pada tahun  2019  terdapat  463  juta  orang  di dunia  menderita  penyakit  ini.  Jumlah  tersebut  diprediksi  akan  terus  meningkat  pada  setiap  tahunnya.  Menurut Kementrian  Kesehatan  Indonesia  merupakan  negara  yang  masuk  kedalam  10  besar  tertinggi  di  dunia  dengan jumlah penderita diabetes [1]. Salah satu penyebab penyakit diabetes ialah pola hidup masyarakat yang cenderung abai terhadap kesehatan. Penyakit diabetes melitus dapat menyerang semua lapisan umur. Selain itu diabetes dapat menjadi  penyebab  munculnya  komplikasi  seperti  jantung,  gagal  ginjal  dan  stroke  [2].  Penyakit  diabetes  ini merupakan kategori penyakit yang tidak dapat disembuhkan akan tetapi dapat dikendalikan dengan mengatur pola hidup sehat [3]. Oleh karena itu diperlukan adanya deteksi dini sebagai salah satu solusi untuk pencegahan dini penyakit diabetes. Salah satu solusi yang dapat digunakan ialah pendekatan menggunakan model machine learning untuk mendeteksi secara dini penyakit diabetes berdasarkan riwayat maupun data yang telah tersedia.
Pada  kasus  deteksi  dini  penyakit  diabetes  mayoritas  model  machine  learning  yang  digunakan  berbasis teknik  klasifikasi.  Model  klasifikasi  bekerja  dengan  mengenali  pola  dalam  suatu  dataset  khususnya  dataset penyakit  diabetes  yang  telah  banyak  tersedia  pada  beberapa repository  open  access [4].  Model  klasifikasi  ini dibangun dengan tujuan untuk dapat digunakan mengklasifikasikan maupun memprediksi apakah seorang pasien menderita diabetes atau tidak. Model tersebut didasarkan pada analisis data latih. Model dari hasil klasifikasi dapat dimanfaatkan  untuk  mengklasifikasikan  serta  memprediksi  tren  pada  masa  yang  akan  datang  [5].  Berbagai penelitian telah dilakukan terkait deteksi dini penyakit diabetes menggunakan model machine learning. Penelitian yang dilakukan oleh [6]–[8] menggunakan algoritme Random Forest untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes. Akurasi  yang  dihasilkan  berkisar  80%.  Studi  lain  terkait  klasifikasi  penyakit  dilakukan  oleh  [9]–[11]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3442
mengimplementasikan  algoritme  K-NN  (K-Nearest  Neighbors).  Hasil  implementasi  algoritme  tersebut  berhasil mengklasifikasi dataset penyakit  diabetes  dengan  akurasi  sebesar  80%-83%.    Penelitian  serupa  dilakukan  oleh [12]–[14] menggunaka algoritma Decision Tree C4.5. Akurasi yang dihasilkan C4.5 pada kasus klasifikasi dataset penyakit  diabetes  sebesar  75%-80%.  Selain  algoritme  C4.5,  K-NN  dan  Random  Forest,  beberapa  algoritme klasifikasi  yang  sering  digunakan  untuk  klasifikasi dataset penyakit  diabetes  ialah  SVM  (Support  Vector Machine). Pada penelitain yang dilakukan oleh [15], [16] menunjukkan akurasi yang dihasilkan pada klasifikasi dataset penyakit diabetes sebesar 75%-78%.
Berbagai penelitian diatas menunjukkan bahwa model machine learning dapat menjadi solusi untuk deteksi dini penyakit diabetes. Namun penelitian yang telah dilakukan mayoritas memggunakan single classifier . Model single  classifier memiliki  kelemahan  ketika  dihadapkan  pada  kondisi  ketidakseimbangan  kelas  pada dataset . Ketidakseimbangan kelas merupakan keadaan dimana jumlah kelas pada dataset memiliki kecenderungan tidak sama [17]. Mayoritas single classifier bekerja dengan mengenali kelas mayoritas pada dataset , sehingga hal ini akan  menyebabkan  kinerja  model  klasifikasi  menjadi  tidak  optimal.  Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya  sebuah model  klasifikasi  yang  dapat  bekerja  secara  optimal  dalam  kasus  ketidakseimbangan  kelas  khususnya  pada klasifikasi dataset penyakit diabetes dimana kondisi dataset -nya memiliki distribusi kelas yang tidak seimbang. Ada dua pendekatan yang dapat digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Pendekatan pertama ialah dari sisi data. Pada pendekatan ini umumnya akan dilakukan rekonstruksi jumlah kelas pada dataset . Teknik yang dapat  digunakan  ialah oversampling maupun undersampling . Oversampling digunakan  untuk  meningkatkan jumlah  kelas  minoritas  pada dataset .  Sedangkan undersampling digunakan  untuk  menurunkan  kelas  mayoritas pada dataset .  Keunggulan  dua  teknik sampling ini  ialah  dapat  menyeimbangkan  distribusi  kelas  pada dataset . Akan  tetapi  teknik sampling ini  memiliki  kekurangan  yaitu  dapat  menyebabkan  informasi  maupun  pola  yang hilang  ketika  melakukan undersampling .  Selain  itu  kekurangan  lainnya  apabila  melakukan oversampling memungkinkan terjadinya duplikasi record pada dataset . Pendekatan kedua ialah dari sisi algoritme klasifikasi. Pendekatan ini lebih populer disebut dengan ensemble model atau meta-learning . Ide dasarnya ensemble model ini ialah melakukan penggabungan dua atau lebih algoritme klasifikasi. Salah satu teknik yang populer digunakan ialah Stacking Model.  Kekurangan  pendekatan  ini  ialah  kondisi  distribusi  kelas  pada  dataset  akan  tetap  tidak seimbang.  Akan  tetapi  teknik  ini  memiliki  keunggulan  yaitu  komposisi  data  tidak  akan  mengalami  perubahan, selain itu pola dan naturalisasi dataset juga akan tetap terjaga. Berdasarkan uraian tersebut, pada penelitian ini akan menggunakan Stacking Model  untuk  proses klasifikasi  dan  prediksi  pada dataset penyakit diabetes. Tujuannya ialah untuk meningkatkan kinerja single classifier . Selain itu Stacking Model ini diharapkan dapat menjadi salah satu solusi pada klasifikasi diabetes pada imbalanced class dataset . Dengan adanya peningkatan kinerja klasifikasi diharapkan dapat digunakan sebagai referensi, terutama dalam rangka pengembangan berbagai sistem yang dapat meningkatkan keberhasilan deteksi dini penyakit diabetes menggunakan teknologi informasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alat dan Bahan
Pada bagian ini akan dijelaskan kebutuhan mengenai alat dan bahan yang akan digunakan dalam berlangsungnya proses penelitian. Kebutuhan alat meliputi kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak, sedangkan kebutuhan bahan  akan  dijelaskan  tentang  dataset  yang  digunakan  selama  proses  penelitian.  Kebutuhan  alat  dan  bahan dijelaskan lebih rinci pada subbab berikut.

## 2.1.1 Alat
Kebutuhan alat terbagi atas kebutuhan hardware (Perangkat  Keras) dan kebutuhan Software (Perangkat  Lunak) yang mendukung jalannya proses penelitian. Berikut kebutuhan alat pada penelitian ini:
1. Personal Computer / Laptop
2. Web Browser
3. Jupyter Notebook
4. Python versi 3.9
2.1.2 Bahan
Dataset yang digunakan merupakan dataset yang bersifat public . Sumber dataset ialah dari halaman website UCI Machine Learning . Pada penelitian ini digunakan dua dataset diabetes. Kedua dataset tersebut memiliki kondisi jumlah kelas yang tidak seimbang. Berikut Tabel 1 merupakan informasi dari kedua dataset yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Dataset yang dipergunakan Dataset Jumlah Record  Attribute  Proporsi Kelas Pima Diabetes Dataset [18] 768 9 500 : 268 Early Stage Diabetes Risk Prediction Dataset [4] 520 17 320 : 200

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3442

## 2.2 Tahapan Penelitian
Berikut ini Gambar 1 menunjukkan tahapan pada penelitian ini yang meliputi Akuisisi Data, Pra Pemrosesan Data, Klasifikasi, serta Evaluasi Model.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2.1 Akuisisi Data
Akuisisi data merupakan proses pengambilan bahan penelitian yang berupa dataset . Seperti yang telah dijelaskan pada  subbab  2.1.1. Dataset yang  digunakan  merupakan  dataset  yang  bersifat public .  Sumber  dataset  ialah  dari halaman website UCI  Machine  Learning .  Pada  penelitian  ini  digunakan  dua dataset diabetes.  Kedua dataset tersebut memiliki kondisi jumlah kelas yang tidak seimbang.

## 2.2.2 Pra Pemrosesan Data
Tahap pra pemrosesan pada umumnya meliputi beberapa hal antara lain pembersiahan data, pengisian data yang kosong, menghilangkan duplikasi  data, dan memeriksa inkonsistensi  data.  Hasil yang dilakukan pada tahap pra pemrosesan ini merupakan data yang sudah siap untuk dilakukan proses pemodelan.

## 2.2.3 Model Klasifikasi
Pada penelitian ini model klasifikasi  yang digunakan ialah Stacking Algorithm.  Stacking merupakan salah satu algoritme  ensemble,  pada  gambar  3  menunjukkan  algoritma  stacking.  N  himpunan  bagian  yang  berbeda  dari kumpulan data pelatihan dibuat dengan menggunakan pengambilan sampel bertingkat dengan penggantian di mana proporsi relatif dari kelas yang berbeda dipertahankan di semua himpunan bagian. Setiap subset dari set pelatihan digunakan untuk menentukan kinerja pengklasifikasi pada set pelatihan. Meta-classifier dalam bentuk bobot relatif untuk masing-masing classifier dibuat dengan menetapkan bobot ke classifier yang sebanding dengan kinerjanya. Meta classifier dapat digambarkan dalam berbagai tahap dalam skenario meta-learning yang disederhanakan [19]. Berikut gambar 2 merupaka ilustrasi dari algorutme Stacking.
Gambar 2. Ilustrasi Proses Stacking
Berikut tahapan pada algoritme stacking:
1 Pengklasifikasi dasar dilatih dari set pelatihan awal (tingkat dasar).
2 Prediksi dihasilkan oleh pengklasifikasi yang dipelajari pada set validasi terpisah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3442
Submitted: 19/11/2021 ; Accepted: 09/12/2021 ; Published: 25/01/2022
3 Set  pelatihan meta-level  terdiri  dari  set  validasi  dan prediksi  yang dihasilkan oleh pengklasifikasi  pada set validasi.
4 Meta classifier atau classifier akhir dilatih dari set pelatihan level-meta. Pada penelitian ini kami menggunakan algoritma stacking dengan base learner C4.5 dan  Support Vector Machine, dengan asumsi bahwa masing-masing single classifier tersebut tidak cukup baik dalam kasus imbalanced class classification. Sedangkan untuk meta learner atau predictornya digunakan algoritme Logistic Regression.

## 2.2.4 Evaluasi Model
Tahapan terakhir pada penelitian ini ialah melakukan proses evaluasi terhadap model klasifikasi yang dihasilkan. Indikator evaluasi yang digunakan pada penelitian ini meliputi akurasi,  true positif rate (TPR), true negatif rate (TNR) dan geometric mean (G-Mean) [20]. Keempatnya tersebut merupakan indikator yang komprehensif untuk digunakan  sebagai  evaluasi  model  klasifikasi  pada  kasus  ketidakseimbangan  kelas  dalam dataset [21].  Berikut merupakan  persamaan  untuk  menghitung  nilai  akurasi,  true  positif  rate  (TPR),  true  negatif  rate  (TNR)  dan geometric mean (G-Mean).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1) 𝑇𝑃𝑅 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝑇𝑁𝑅 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 (3) 𝐺𝑒𝑜𝑚𝑒𝑡𝑟𝑖𝑐 𝑀𝑒𝑎𝑛 =   √TNR 𝑥 TPR (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dataset yang digunakan memiliki kondisi distribusi kelas yang tidak seimbang. Berikut Gambar 3 merupakan infografis mengenai distribusi kelas pada kedua dataset.
Gambar 3. Infografis distribusi kelas pada dataset
Keberadaan  distribusi  kelas  yang  tidak  seimbang  seperti  yang  ditunjukkan  gambar  3  tentunya  dapat mempengaruhi kinerja model yang dihasilkan khususnya single classifier. Pada penelitian ini digunakan ensemble learning atau meta classifier sebagai solusi untuk permasalahan tersebut. Meta classifier yang digunakan Stacking Algorithm  antara  Decision  Tree  C4.5  dan  Support  Vector  Machine. Sebelum  dilakukan  pemodelan  klasifikasi, dataset akan terlebih dahulu melalui tahap pra pemrosesan. Pada penelitian ini dilakukan pemerikasaan terhadap missing  values dan duplikasi record . Hasil pemeriksaan menunjukkan bahwa pada kedua dataset  tidak terdapat unsur missing values dan duplikasi record . Sehingga dataset siap diproses untuk pemodelan klasifikasi. Pada penelitian ini masing-masing dataset dibagi menjadi dua bagian yaitu sebagai data latih dan data uji. Skenario pembagian dataset menggunakan scenario 80% digunakan untuk data latih model dan 20% digunakan sebagai data uji atau validasi  model.  Pada penelitian ini Stacking Algorithm  dibandingkan dengan algoritme lainnya seperti C4.5,  K-NN,  SVM,  dan  Random  Forest  dengan  indikator  kinerja  menggunakan  nilai  akurasi,  true  positif  rate (TPR), true negatif rate (TNR) dan geometric mean (G-Mean).
Pada eksperimen pertama dilakukan menggunakan dataset pima diabetes. Berikut tabel 2 dan gambar 4 merupakan hasil  perbandingan  model  klasifikasi  berdasarkan  evaluasi  menggunakan  empat  indikator  pada  pima  diabetes dataset.
Tabel 2. Perbandingan hasil kinerja pemodelan klasifikasi pima diabetes dataset Model Klasifikasi Akurasi  TPR  TNR  G-Mean C4.5 80% 81%  65%  72.56% K-NN 83% 82%  78%  79.97%
500 258 0 200 400 600 Death Survive Distribusi Kelas Pima Diabetes Dataset 200 320 0 100 200 300 400 Death Survive Distribusi Kelas Early Stage Diabetes Risk Prediction Dataset

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3442
Model Klasifikasi Akurasi  TPR  TNR  G-Mean SVM 87% 87%  80%  83.43% Random Forest 80% 80%  58%  68.12% Stacking (C4.5-SVM) 89% 89%  85%  86.98%
Gambar 4. Infografis perbandingan hasil kinerja pemodelan klasifikasi pima diabetes dataset
Tabel 2 dan gambar 4 menunjukkan bahwa Algoritme Stacking dapat menghasilkan nilai akurasi sebesar 89%,  nilai  TPR  sebesar  89%,  nilai  TNR  sebesar  85%  dan  G-Mean  sebesar  86,98%.  Algoritme  Stacking menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan single classifier seperti C4.5, K-NN dan SVM dari keempat indikator yang dievaluasi pada dataset pima diabetes dengan kondisi distribusi kelas yang tidak seimbang. Selain itu algoritme Stacking juga menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan algoritme Random Forest yang mana  juga  merupakan  algoritme  bertipe meta  classifier .  Dengan  demikian  Algoritme  Stacking  yang  diusulkan mampu  menghasilkan  kinerja  yang  lebih  baik  pada  dataset  pima  diabetes  dengan  kondisi  distribusi  kelas  yang tidak seimbang.
Pada Eksperimen kedua proses pengujian menggunakan dataset early stage diabetes risk prediction. Berikut tabel 3 dan gambar 5 merupakan hasil perbandingan model klasifikasi berdasarkan evaluasi menggunakan empat indikator pada early stage diabetes risk prediction dataset.
Tabel 3. Perbandingan hasil kinerja pemodelan klasifikasi early stage diabetes risk prediction dataset
Model Klasifikasi Akurasi  TPR  TNR  G-Mean C4.5 85% 86% 88% 86.99% K-NN 83% 84% 86% 84.99% SVM 80% 81% 65% 72.56% Random Forest 93% 93% 92% 92.50% Stacking (C4.5-SVM) 96% 96% 94% 94.99%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% C4.5 K-NN SVM Random Forest Stacking Evaluasi Model Pada Pima Diabetes Dataset G-Mean TNR TPR Akurasi
0% 20% 40%
60% 80% 100% 120% C4.5 K-NN SVM Random Forest Stacking Evaluasi Model Pada Early Stage Diabetes Risk Prediction Dataset

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3442
Submitted: 19/11/2021 ; Accepted: 09/12/2021 ; Published: 25/01/2022
Pada  Tabel  3  dan  gambar  5  menunjukkan  hasil  yang  sama  seperti  pada  eksperimen  pengujian  pertama. Algoritme Stacking dapat menghasilkan nilai akurasi sebesar 96%, nilai TPR sebesar 96%, nilai TNR sebesar 94% dan  G-Mean  sebesar  94,99%.  Algoritme  Stacking  menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan single classifier seperti C4.5, K-NN dan SVM dari keempat indikator yang dievaluasi pada dataset early stage diabetes risk  prediction  dengan  kondisi  distribusi  kelas  yang  tidak  seimbang.  Selain  itu  algoritme  Stacking  juga menghasilkan  kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan  algoritme  Random  Forest  yang  juga  merupakan  algoritme bertipe meta classifier . Dengan demikian Algoritme Stacking yang diusulkan mampu menghasilkan kinerja yang lebih baik pada early stage diabetes risk prediction dataset dengan kondisi distribusi kelas yang tidak seimbang.
Berdasarkan  dua  eksperimen  pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  dataset  yang berbeda. Algoritme Stacking mampu menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan algoritme C4.5, K-NN, SVM, dan Random Forest. Dengan demikian algoritme yang diusulkan yaitu Stacking (C4.5-SVM) dapat menjadi salah satu solusi untuk klasifikasi dataset diabetes dengan kondisi distribusi kelas yang tidak seimbang.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  eksperimen  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  model machine  learning dapat  digunakan sebagai  salah  satu  pendekatan  maupun  solusi  untuk  mendeteksi  dini  penyakit  diabetes.  Keberadaan ketidakseimbangan  kelas  pada  dataset  diabetes  baik  pima  dataset  maupun  early  stage  diabetes  risk  prediction dataset menyebabkan kinerja single classifier menjadi tidak maksimal baik secara akurasi dan indikator evaluasi lainnya. Algoritme Stacking antara Decision Tree C4.5 dan Support Vector Machine dapat menjadi solusi untuk mengatasi permasalahan distribusi kelas yang tidak seimbang pada dataset diabetes. Berdasarkan dua eksperimen pengujian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa algoritme Stacking mampu menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan algoritme single classifier seperti C4.5, K-NN, dan SVM. Selain itu algoritme Stacking juga menghasilkan  kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan  algoritme  Random  Forest  yang  juga  merupakan  algoritme bertipe meta classifier . Dengan adanya peningkatan nilai akurasi, true positif rate (TPR), true negatif rate (TNR) dan geometric mean (G-Mean), penelitian ini diharapkan mampu menjadi referensi untuk pengambangan sistem atau  teknologi  yang  dapat  mendukung  pada  tingkat  keberhasilan  proses  deteksi  dini  penyakit  diabetes menggunakan  model machine  learning .  Penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  yaitu  dataset  yang  digunakan jumlahnya  masih  terbatas.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk  melakukan  uji  model Stacking  dengan  menggunakan  jumlah record  data  yang  lebih  banyak  dan  rasio  ketidakseimbangan  kelas  yang berbeda. Selain itu disarankan untuk menggunakan dua pendekatan yaitu level data dan level algoritme.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kami ucapkan kepada programcstudi S1 Sistem Informasi serta Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Amikom Yogyakarta yang telah memberikan dukungan penuh dalam penelitian ini.

## REFERENCES
[1] Kementrian  kesehatan  republik  indonesia,  “Tetap  Produktif,  Cegah  Dan  Atasi  Diabetes  Mellitus,” pusat  data  dan informasi kementrian kesehatan RI . 2020.
[2] A. Kantono, I. Y. Purbasari, and F. T. Anggraeny, “Penerapan pruning pada algoritma c5.0 untuk mendiagnosis penyakit diabetes melitus 1,” no. September, pp. 184–189, 2019.
[3] Rousiyati, A. Nur Rais, E. Rahmawati, and R. Faizal Amir, “Prediksi Pima Indians Diabetes Database Dengan Ensemble Adaboost Dan Bagging,” J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 2, pp. 36–42, 2021.
[4] M. M. F. Islam, R. Ferdousi, S. Rahman, and H. Y. Bushra, “Likelihood Prediction of Diabetes at Early Stage Using Data Mining Techniques,” in Computer Vision and Machine Intelligence in Medical Image Analysis , 2020, pp. 113–125.
[5] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining : Concept and Techniques , Third Edit. Massachusetts: Morgan Kauffman, 2011.
[6] N.  Abdulhadi  and  A.  Al-Mousa,  “Diabetes  Detection  Using  Machine  Learning  Classification  Methods,”  in 2021 International Conference on Information Technology (ICIT) , Jul. 2021, pp. 350–354, doi: 10.1109/ICIT52682.2021.9491788.
[7] H. Ahmed, E. M. G. Younis, and A. A. Ali, “Predicting Diabetes using Distributed Machine Learning based on Apache Spark,” in 2020 International Conference on Innovative Trends in Communication and Computer Engineering (ITCE) , Feb. 2020, pp. 44–49, doi: 10.1109/ITCE48509.2020.9047795.
[8] G. Tripathi and R. Kumar, “Early Prediction of Diabetes Mellitus Using Machine Learning,” ICRITO 2020 - IEEE 8th Int. Conf. Reliab. Infocom Technol. Optim. (Trends Futur. Dir. , pp. 1009–1014, 2020, doi: 10.1109/ICRITO48877.2020.9197832.
[9] V. Lopatka, I. Meniailov, and K. Bazilevych, “Classification and Prediction of Diabetes Disease Using Modified k- neighbors Method,” in 2021 IEEE 12th International Conference on Electronics and Information Technologies (ELIT) , May 2021, pp. 46–50, doi: 10.1109/ELIT53502.2021.9501151.
[10]  K. Alpan and G. S. İlgi, “Classification of Diabetes Dataset with Data Mining Techniques by Using WEKA Approach,” in 2020 4th International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT) , Oct. 2020, pp. 1–7, doi: 10.1109/ISMSIT50672.2020.9254720.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3442
[11]  S. K. Reddy, T. Krishnaveni, G. Nikitha, and E. Vijaykanth, “Diabetes Prediction Using Different Machine Learning Algorithms,” in 2021 Third International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA) , 2021, pp. 1261–1265, doi: 10.1109/ICIRCA51532.2021.9544593.
[12]  M. Yusa, E. Utami, and E. Luthfi. Taufiq, “Evaluasi Performa Algoritma Klasifikasi Decision Tree ID3, C4.5, dan CART Pada Dataset Readmisi Pasien Diabetes,” Infosys (Information Syst. J. , vol. 4, no. 1, pp. 23–34, 2016.
[13]  D.  Vigneswari,  N.  K.  Kumar,  V.  Ganesh  Raj,  A.  Gugan,  and  S.  R.  Vikash,  “Machine  Learning  Tree  Classifiers  in Predicting Diabetes Mellitus,” 2019 5th Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Syst. ICACCS 2019 , pp. 84–87, 2019, doi: 10.1109/ICACCS.2019.8728388.
[14]  Fatmawati, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Model C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 1, no. 3, p. 137, 2016.
[15]  D. Sisodia and D. S. Sisodia, “Prediction of Diabetes using Classification Algorithms,” Procedia Comput. Sci. , vol. 132, no. Iccids, pp. 1578–1585, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.05.122.
[16]  R.  S.  Raj,  D.  S.  Sanjay,  M.  Kusuma,  and  S.  Sampath,  “Comparison  of  Support  Vector  Machine  and  Naïve  Bayes Classifiers  for  Predicting  Diabetes,”  in 2019  1st  International  Conference  on  Advanced  Technologies  in  Intelligent Control,  Environment,  Computing  Communication  Engineering  (ICATIECE) ,  Mar.  2019,  pp.  41–45,  doi: 10.1109/ICATIECE45860.2019.9063792.
[17]  A. Nurmasani and Y. Pristyanto, “ALGORITME STACKING UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG PADA DATASET IMBALANCED CLASS Atik,” J. Pseudocode , vol. VIII, no. Februari, pp. 21–26, 2021.
[18]  Peter  Turney,  “Pima  Diabetes  Dataset,” National  Institute  of  Diabetes  and  Digestive  and  Kidney  Diseases ,  1990. https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database/.
[19]  N. Chanamarn, K. Tamee, and P. Sittidech, “Stacking technique for academic achievement prediction,” Int. Work. Smart Info-Media Syst. Asia (SISA 2016) , no. Sisa 2016, pp. 14–17, 2016.
[20]  Q. Wang, “A hybrid sampling SVM approach to imbalanced data classification,” Abstr. Appl. Anal. , vol. 2014, 2014, doi: 10.1155/2014/972786.
[21]  H. R. Sanabila and W. Jatmiko, “Ensemble Learning on Large Scale Financial Imbalanced Data,” 2018 Int. Work. Big Data Inf. Secur. IWBIS 2018 , pp. 93–98, 2018, doi: 10.1109/IWBIS.2018.8471702.