Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4817

## KOMPARASI PERFORMA MODEL
BERBASIS ALGORITMA  RANDOM  FOREST  DAN  LIGHTGBM DALAM MELAKUKAN

## KLASIFIKASI DIABETES MELITUS GESTASIONAL
Bagus Rizky Prasetyo 1 , Eka Dyar Wahyuni 2 , Prisa Marga Kusumantara 3
1,2,3 Program  Studi  Sistem  Informasi;  Fakultas  Ilmu  Komputer;  Universitas  Pembangunan  Nasional “Veteran” Jawa Timur; Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur 60294
Received: 10 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Random  Forest;  LightGBM;
Diabetes Melitus Gestasional;
Klasifikasi
Corespondent Email: bagusprasetyo877@gmail.com
Abstrak. Diabetes melitus gestasional (DMG) merupakan suatu kondisi yang ditandai dengan adanya kenaikan level dalam kandungan gula darah seorang ibu  pada  masa  kehamilan.  Ibu  yang  terindikasi  menderita  diabetes  melitus gestasional  berpotensi  mengidap  beberapa  komplikasi  serius  apabila  tidak ditangani  dengan  baik.  Deteksi  dini  melalui  penggunaan  data  rekam  medis dilakukan sebagai langkah preventif pencegahan komplikasi dikemudian hari. Kerangka  kerja  CRISP-DM  digunakan  dalam  pembangunan  model.  Data diperoleh dari poli kandungan Rumah Sakit Islam Surabaya Jemursari dengan jumlah 270 baris dan 20 kolom. Setelah melalui fase persiapan data, tersisa 267 baris dan 11 kolom yang digunakan untuk pembuatan model. Pemodelan dilakukan  dalam  18  skenario.  Skenario  terbaik  merupakan  random  forest parameter  default  dengan  penanganan  class  imbalance  menggunakan ADASYN pada proporsi data 70:30. Model tersebut menghasilkan accuracy sebesar 88%, precision sebesar 27%, recall sebesar 100%, dan f1 sebesar 43%.
Abstract. Gestational diabetes mellitus (GDM) is a condition characterized by elevated blood sugar levels in pregnant women. Mothers diagnosed with gestational  diabetes  mellitus  are  at  risk  of  serious  complications  if  not properly  managed.  Early  detection  through  the  use  of  medical  records  is  a preventive measure to avoid future complications. The CRISP-DM framework was  employed  in  model  development.  The  data  was  obtained  from  the obstetrics  clinic  at  Surabaya  Islamic  Hospital  Jemursari,  consisting  of  270 rows  and  20  columns.  After  the  data  preparation  phase,  267  rows  and  11 columns  remained  for  model  creation.  Modeling  was  performed  in  18 scenarios.  The  best  scenario  was  the  default  parameter  random  forest  with class  imbalance handling using ADASYN on a 70:30 data  split. This model achieved an accuracy of 88%, a precision of 27%, a recall of 100%, and an F1 score of 43%.

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  Melitus  Gestasional  (DMG) merupakan  salah  satu  komplikasi  kehamilan umum  yang  dapat  mengancam  kesehatan  ibu dan  janin  yang  dikandungnya  [1].  Sebanyak 21,3  juta  atau  16,2%  kelahiran  global berhubungan  dengan  hiperglikemia  dalam
kehamilan dimana diabetes melitus gestasional menyumbangkan  86,4%  dari  seluruh  kasus yang  ada  [2].  Data  Federasi  Diabetes Internasional  (IDF)  yang  menunjukkan  bahwa pada  tahun  2021,  terdapat  peningkatan prevalensi  diabetes  melitus  gestasional  di wilayah  Timur  Tengah  dan  Afrika  Utara
(MENA),  Asia  Tenggara  (SEA),  Pasifik  Barat
(WP), dan Afrika (AFR) dengan angka sebesar 27,6%, 20,8%, 14,7%, dan 14,2% [3]. Indonesia mencatatkan  angka  prevalensi  sebesar  1,9  – 3,6% pada studi yang dilakukan sebelum tahun 2000.  Kecilnya  hasil  yang  didapat  disebabkan oleh  sedikitnya  studi  yang  berkaitan  dengan angka  prevalensi  di  Indonesia  hingga  saat  ini [4].
Minimnya  penelitian  yang  mempelajari tentang diabetes melitus gestasional tidak lantas membuat  penyakit  ini  dapat  diremehkan. Seorang ibu yang terindikasi menderita diabetes melitus gestasional berpotensi mengidap beberapa komplikasi dimasa mendatang, seperti hipertensi,  dislipidemia,  inflamasi  kronis, penyakit  ginjal  kronis,  disfungsi  vascular, hingga diabetes tipe 2  [5]. Sementara itu, bayi yang  lahir  dari  ibu  pengidap  diabetes  melitus gestasional  memiliki  risiko  yang  lebih  tinggi untuk  menderita  komplikasi  jangka  pendek, seperti  makrosomia,  persalinan  prematur, hipoglikemia  neonatal,  distosia  bahu,  hingga kesulitan pernafasan [6].
Deteksi  dini  merupakan  suatu  proses yang  dilakukan  sebagai  langkah  identifikasi awal  untuk  mencegah  risiko  yang  lebih  besar terjadi dimasa depan. Hal itu dilakukan melalui identifikasi  awal  menggunakan  rekam  medis. Pemanfaatan  rekam  medis  elektronik  dalam melakukan analisis prediktif mampu memberikan  hasil  yang  cukup  menjanjikan terhadap  pelayanan  klinis  [7].  Kerangka  kerja CRISP-DM digunakan dalam analisis prediktif atas kemampuan pendekatannya yang berbasis tujuan  sehingga  masih  digunakan  secara  luas untuk proyek penambangan data hingga saat ini [8].
Pada penelitian ini dilakukan deteksi dini pada diabetes melitus gestasional menggunakan dataset rekam medis melalui proses klasifikasi. Deteksi dini dilakukan dengan cara mengklasifikasikan  hasil  pemeriksaan  pasien menjadi risiko rendah atau risiko tinggi diabetes melitus  gestasional.  Algoritma random  forest dan lightgbm dipilih  untuk  basis  pembuatan model. Algoritma random forest digunakan atas dasar  kelebihannya  yang  mampu  memberikan hasil  akhir  klasifikasi  yang  baik  dengan  error yang lebih rendah [9]. Sementara itu, lightgbm dipilih  sebagai  algoritma  pembanding  karena kapabilitasnya  yang  baik  dalam  memproses data yang mengalami ketidakseimbangan kelas
[10].  Keduanya  dipilih  untuk  mengetahui manakah algortima berbasis decision tree yang memiliki  performa  terbaik  dalam  melakukan klasifikasi  pada  dataset  diabetes  melitus gestasional.  Kedua  algoritma  tersebut  akan dibandingkan  performanya  dalam  melakukan klasifikasi  menggunakan  metrik accuracy , precision , recall , f1 , cpu  usage , processing time ,  dan learning  curve .  Beberapa  skenario pembagian  data,  penanganan class  imbalance dan tuning hyperparameter juga akan diterapkan  untuk  menguji  algoritma  yang paling unggul dalam melakukan klasifikasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Diabetes Melitus Gestasional
Diabetes Melitus Gestasional merupakan suatu kondisi yang hanya akan dijumpai selama masa  kehamilan  hingga  persalinan.  Pernyakit ini dapat terdeteksi pada minggu ke-24 hingga minggu  ke-28  pada  masa  kehamilan  yang ditandai  dengan  adanya  kenaikan  level  dalam kandungan  gula  darah  seorang  ibu  [11]. Diabetes  melitus  gestasional  yang  tidak ditangani  dengan  tepat  akan  berpotensi menimbulkan berbagai komplikasi dikemudian hari,  seperti  halnya  makrosomia,  kelahiran prematur,  infeksi,  masalah  pernafasan,  bayi besar sebelum lahir, hingga diabetes tipe 2 [12], [13].

## 2.2. Data Mining
Data Mining adalah prosedur penemuan pola  atau  informasi  penting  pada  suatu himpunan  data  yang  sudah  ditentukan  melalui penggunaan  metode,  teknik,  atau  algoritma yang sejalan dengan penelitian yang dilakukan [14].  Umumnya, data  mining dikategorikan menjadi dua fungsionalitas, yaitu deskriptif dan prediktif.  Fungsi  deskriptif  bertujuan  pada penjelasan  karakter  data  dalam  suatu  dataset, sedangkan prediktif merupakan upaya melaksanakan induksi pada data yang diperoleh untuk membuat suatu prediksi [15].
2.3. Random Forest
Random Forest adalah algoritma klasifikasi yang dibuat menggunakan sekumpulan  prediktor  pohon  keputusan  dan termasuk  pada  metode  pembelajaran  terarah atau supervised  learning [16].  Umumnya, teknik  ini  bekerja  dengan  cara  mengambil n buah  datapoint  dari  suatu  dataset  kemudian
menyatukannya untuk menghasilkan keputusan yang  stabil.  Apabila  terdapat  banyak  tebakan, maka  nilai  rata-rata  keseluruhan  prediksi  akan digunakan [17].

## 2.4. LightGBM
LightGBM merupakan  suatu  kerangka kerja  yang  diluncurkan  oleh  Microsoft  pada tahun  2017  dengan  basis  algoritma decision tree . Algoritma ini bekerja dengan cara strategi pertumbuhan  berdasarkan  daun  dengan  batas kedalaman  untuk  menemukan  node  daun dengan  keuntungan  split  terbesar  di  antara semua node daun saat ini, lalu membaginya, dan seterusnya. Metode ini memberikan keuntungan  dengan  meminimalisir  tingkat kesalahan,  sehingga  dapat  mencapai  akurasi yang lebih tinggi [18].

## 2.5. ADASYN
ADASYN atau Adaptive  Synthetic merupakan prosedur  penanganan  ketidakseimbangan  data yang  bekerja  dengan  cara  menggunakan distribusi berbobot untuk contoh kelas minoritas berdasarkan tingkat kesulitan belajarnya. Pada proses duplikasi nantinya lebih banyak  data  dibuat  untuk  contoh  yang  lebih sulit dipelajari daripada yang mudah. Sehingga, dapat meningkatkan pembelajaran melalui dua cara.  Pertama,  mengurangi  ketidakseimbangan kelas.  Kedua,  mendorong  batas  keputusan secara  adaptif  menuju  sampel  yang  lebih menantang [19].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  diimplementasikan kerangka kerja CRISP-DM atau Cross Industry Process  Model  for  Data  Mining sebagai prosedur  pengolahan  data  dari  hulu  ke  hilir. Prosedur  ini  terdari  enam  tahapan  yang diantaranya  adalah business  understanding , data understanding , data preparation , modeling , evaluation ,  dan deployment .  Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode CRISP-DM

## 3.1. Business Understanding
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pencarian sumber  informasi  melalui  studi  literatur  dan wawancara  dengan  bagian  rekam  medis  RSI Surabaya Jemursari pada tanggal 16 Mei 2023. Data  yang  diperoleh  nantinya  akan  dihimpun pada  dokumen  digital  berbentuk  csv  ataupun format lain yang dapat dikenali oleh Microsoft Excel.

## 3.2. Data Understanding
Pada  fase  ini  akan  dilakukan screening terhadap data yang diperoleh melalui penggunaan  teknik  visual,  seperti  histogram, box plot ataupun pie chart . Sehingga, nantinya didapatkan  informasi  yang  berguna  untuk mempermudah proses persiapan data.

## 3.3. Data Preparation
Tahap data preparation dilakukan untuk memastikan  data  yang  digunakan  dalam pembuatan model adalah yang terbaik, sehingga memberikan hasil yang cukup akurat. Proses ini dilaksanakan  melalui  tiga  tahapan,  yaitu data cleaning , data  transformation ,  dan feature selection . Alurnya dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Alur Data Preparation
3.4. Modeling Pada fase modeling, data yang telah siap selanjutnya diolah menggunakan model dengan basis algoritma yang telah ditentukan. Nantinya,  beberapa  skenario  pembagian  data, penanganan  ketidakseimbangan  kelas,  dan penyetelan hyperparameter akan
diimplementasikan untuk menguji ketangguhan dari kedua algoritma.

## 3.5. Evaluation
Fase evaluation akan  berfokus  untuk menilai  seberapa  baik  performa  setiap  model yang telah dibuat sebelumnya. Masing – masing skenario  pemodelan  yang  telah  dibuat  akan dinilai berdasarkan tiga macam penilaian, yaitu confusion  matrix , cpu  usage , processing  time , dan learning curve . Model yang mampu unggul dengan  performa  paling  optimal  berdasarkan kriteria  yang  disebutkan  sebelumnya,  akan digunakan pada tahapan deployment .

## 3.6. Deployment
Tahap deployment merupakan  langkah terakhir  dalam  metode  CRISP-DM  yang berfokus  pada  produk  yang  dihasilkan  dari keseluruhan  pemrosesan  data  yang  telah dilakukan  sebelumnya.  Model  terbaik  yang diperoleh pada fase evaluation akan digunakan sebagai model utama pada sistem website yang dibuat menggunakan html dan flask .
4.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah gambaran umum proses
penelitian  selesai  dijabarkan  pada  tahap sebelumnya, maka berikut adalah hasil temuan selama  penelitian  dilakukan  pada  setiap tahapannya. 4.1. Business Understanding
Hasil wawancara yang dilakukan menunjukan  bahwa  data  pemeriksaan  pada pasien  diabetes  melitus  gestasional  diperoleh dari  poli  kandungan  RSI  Surabaya  Jemursari. Data  berasal  dari  rentang  Januari  2023  hingga Maret 2023. Selain itu, pada tahap ini diketahui juga  bahwa  terdapat  indikasi  data  yang  tidak seimbang karena jumlah pasien yang terdiagnosa diabetes melitus gestasional cukup sedikit pada rentang waktu yang digunakan.

## 4.2. Data Understanding
Data yang diperoleh berjumlah 270 baris atau records dengan atribut sebanyak 20 kolom.
Data  terdiri  atas  atribut  tanggal  kunjungan, nomor  rekam  medis,  nama  dokter,  status pelayanan,  debitur,  ku,  rps,  tekanan  darah, penunjang,  suhu,  spo2,  tinggi  badan,  berat badan,  assesment,  soap  plan,  dan  nama  poli. Dari  270  baris  yang  didapatkan,  251  baris teridentifikasi  sebagai  label  negatif  dan  19 lainnya label positif. Tampilan dari data mentah yang didapatkan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Mentah
tgl_kunju ngan tgl_ac t ku … assesm ent 2023-01- 02 31- 12- 2022 07:07: 59 benjol an  di perut kadang 2 nyeri … Myoma Uteri 2023-01- 02 31- 12- 2022 08:21: 56
- … GIII  P2-
2 29/30
mg THIU  + BSC  2x
+ Obesita s + LETLI. TBJ 1500gr
tgl_kunju ngan tgl_ac t ku … assesm ent 2023-01- 02 02- 01- 2023 05:15: 45 pusing … GII P1-1 35/36 mg  TH + Primitu a Sekund er + Hepatit is B kronis + Obesita s + letkep. TBJ 2400gr 2023-01- 02 02- 01- 2023 06:43:
21 - … GIII  P2- 2 32/33
mg  TH
+
Primitu a Sekund er + Usia >35th + letkep. TBJ 1600gr 2023-01- 02 02- 01- 2023 06:49: 52 px menge luh sering BAK, kencen g2 sering tiap  15 mnt, keluar lendir darah - … GII P1001
35/36
mgg THIU  + letkep +  BSC  + TBJ 2400
Pengolahan  awal  pada  data  mentah dilakukan  karena  data  yang  diperoleh  tidak dapat dilakukan pengolahan vissualisasi secara langsung.  Oleh  karena  itu,  manipulasi  string dilakukan  untuk  membuat  atribut  baru  dari
atribut  yang  sebelumnya  telah  tersedia.  Salah satunya  adalah  pemisahan  kolom  tekanan menjadi  dua  kolom,  yaitu  sistol  dan  diastol. Potongan source  code yang  digunakan  dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Potongan Source Code Manipulasi String
Hasil manipulasi string memunculkan 8 atribut baru, yaitu sistol, diastol, gravida, para, usia  >  35,  obesitas,  hipertensi,  dan  target. Selanjutnya  dilakukan  visualisasi  pada  atribut baru  menggunakan  histogram  untuk  melihat persebaran  data,  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 4.

## Gambar 4. Outliers Pada Berat Badan
Grafik  memperlihatkan  adanya  outliers  pada data  yang  digunakan,  normalnya  hal  ini ditangani  dengan  mengganti  value  atau melakukan  penghapusan  pada  data.  Namun, karena jumlah data yang sedikit dan data cukup penting bagi penelitian karena merupakan unsur medis maka tetap dibiarkan.

## 4.3. Data Preparation
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembersihan pada data dengan melakukan pembersihan data, transformasi  data,  dan  seleksi  fitur  yang berguna  agar  data  yang  digunakan  pada  tahap pemodelan berkualitas baik. Pertama, pembersihan  data  dilakukan  dengan  cara melakukan penanganan missing values . Hal ini salah satunya  dapat  dilakukan  dengan mengisi nilai  kosong  pada  sebuah  atribut  dengan  nilai rata  –  ratanya.  Implementasinya  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Penanganan Missing Value Atribut Sistol dan Diastol
Kedua,  transformasi  data  dilakukan untuk  menyamakan  seluruh  jenis  atribut menjadi  bertipe  numerik.  Hal  ini  dilakukan untuk mempermudah algoritma dalam membaca  pola  pada  tahap modeling .  Prosedur transformasi  dilakukan  melalui encoding dan juga standarization .  Melalui  proses encoding , atribut dengan value ya dan tidak akan diubah menjadi  1  dan  0.  Sedangkan, standarization akan  mengubah  data  numerik  agar  memiliki rentang  nilai  yang  sama.  Implementasi keduanya  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  dan Gambar 7.
Gambar 6. Proses Encoding Pada Atribut Usia, Obesitas dan Hipertensi
Gambar 7. Proses Standarization Pada Atribut Bertipe Numerik
Terakhir adalah tahapan feature selection yang  dilakukan  untuk  menghilangkan  atribut tidak penting untuk fase modeling . Pembuatan correlation  heatmap juga  dilakukan  untuk melihat  korelasi  antar  variabel  sebelum dilakukan  pemodelan.  Potongan source  code untuk implementasi tahap ini dapat dilihat pada Gambar 8 dan Gambar 9.
Gambar 8. Potongan Source Code Proses Seleksi Fitur

## Gambar 9. Correlation Heatmap

## 4.4. Modeling
Tahap  modeling  dilakukan  pembagian data menjadi data model dan data validasi. Data model  akan  dibagi  menjadi  beberapa  skenario sesuai dengan kebutuhan pemodelan.
Sementara data validasi akan digunakan untuk pengujian  pada  model  terbaik.  Proporsi  90:10 digunakan  untuk  pembagian  data  dengan  data model  sebanyak  240  records  dan  data  validasi sebanyak  27  records.  Sebanyak  240  data kemudian dibagi menjadi 3 skenario pembagian,  yaitu  70:30,  80:20,  dan  90:10. Masing-masing  pembagian  akan  memiliki  6 macam  skenario.  Sehingga,  total  skenario pemodelan  yang  dibuat  sebanyak  18  model dengan rincian berikut:
Tabel 2. Skenario Pemodelan Nama Model Deskripsi Model 1 Random Forest (RF) Default with 30% Test Size Model 2 RF  Default  +  ADASYN with 30% Test Size Model 3 RF Hyperparameter + ADASYN  with  30%  Test Size Model 4 LightGBM (LGBM) Default with 30% Test Size Model 5 LGBM Default + ADASYN  with  30%  Test Size Model 6 LGBM  Hyperparameter  + ADASYN  with  30%  Test Size Model 7 Random Forest (RF) Default with 20% Test Size
Nama Model Deskripsi Model 8 RF  Default  +  ADASYN with 20% Test Size Model 9 RF Hyperparameter + ADASYN  with  20%  Test Size Model 10 LightGBM (LGBM) Default with 20% Test Size Model 11 LGBM Default + ADASYN  with  20%  Test Size Model 12 LGBM  Hyperparameter  + ADASYN  with  20%  Test Size Model 13 Random Forest (RF) Default with 10% Test Size Model 14 RF  Default  +  ADASYN with 10% Test Size Model 15 RF Hyperparameter + ADASYN  with  10%  Test Size Model 16 LightGBM (LGBM) Default with 10% Test Size Model 17 LGBM Default + ADASYN  with  10%  Test Size Model 18 LGBM  Hyperparameter  + ADASYN  with  10%  Test Size 4.5. Evaluasi
4.5.1. Confusion Matrix
Setiap  model  yang  telah  dibuat  akan melalui  tahap  evaluasi  untuk  mengetahui performa  model  pada  data  yang  dipelajari. Tahap  pertama  evaluasi  dilakukan  melalui confusion  matrix  yang  akan  menilai  seberapa baik  accuracy,  precision,  recall,  dan  f1  dari setiap model. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Confusion Matrix Nama Model Accu racy Preci sion Recal l F1 Model 1 96% 0% 0% 0% Model 2 88% 27% 100% 43% Model 3 88% 27% 100% 43% Model 4 94% 43% 100% 60% Model 5 86% 23% 100% 38% Model 6 86% 18% 67% 29% Model 7 98% 0% 0% 0% Model 8 88% 14% 100% 25%
Nama Model Accu racy Preci sion Recal l F1 Model 9 88% 14% 100% 25% Model 10 94% 25% 100% 40% Model 11 88% 14% 100% 25% Model 12 88% 14% 100% 25% Model 13 96% 0% 0% 0% Model 14 88% 25% 100% 40% Model 15 88% 25% 100% 40% Model 16 92% 33% 100% 50% Model 17 88% 25% 100% 40% Model 18 88% 25% 100% 40%
Berdasarkan Tabel 3 dapat dilihat bahwa model secara  keseluruhan  memiliki  nilai  yang  buruk pada  indikator precision dengan  5  model terbaik tidak mampu mencapai angka 50%. Hal ini dapat disebabkan salah satunya oleh dataset yang terlalu tidak seimbang ataupun variasi data yang sempit  sehingga membuat  model menghasilkan performa yang buruk. Sedangkan,  dari accuracy dan recall mampu mencatatkan performa keseluruhan yang cukup baik  meskipun  terdapat  tiga  model  yang mendapatkan  nilai  0%  pada  penilaian recall . Model  tersebut  adalah  Model  1,  Model  7  dan Model  13  yang  menggunakan  basis random forest tanpa  menggunakan  penanganan  kelas tidak seimbang ataupun
penyetelan hyperparameter .
Penggunaan ADASYN untuk melakukan sintesis  kelas  dan  hyperparameter  tuning nampaknya juga tidak memberikan hasil terbaik pada  pemodelan.  Karena  model  dengan performa terbaik justru merupakan model tanpa kostumisasi  apapun,  yaitu  model  4  yang menggunakan lightgbm default dengan test size 30%. Meskipun begitu, model dengan ADASYN  juga  memberikan  performa  yang tidak buruk. Hal ini dibuktikan dengan Model 2 dan  Model  3  yang  memiliki  nilai  keseluruhan yang baik apabila dibandingkan dengan Model lainnya.  Setelah  dilihat  secara  keseluruhan maka kelima model terbaik adalah Model 4, 10, 16, 2, dan 3.

## 4.5.2. CPU Usage and Processing Time
Tahap kedua adalah evaluasi berdasarkan penggunaan  cpu  dan  waktu  pemrosesan  untuk melihat  efektifitas  kinerja  dari  setiap  model. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil CPU Usage dan Processing Time Nama Model CPU Usage (%) Processing Time (seconds) Model 1 2.3 0.021 Model 2 1.0 0.022 Model 3 3.9 0.024 Model 4 11.9 0.004 Model 5 7.3 0.004 Model 6 6.2 0.004 Model 7 1.8 0.019 Model 8 1.4 0.022 Model 9 2.5 0.024 Model 10 8.6 0.004 Model 11 9.0 0.004 Model 12 7.8 0.004 Model 13 1.0 0.020 Model 14 2.5 0.021 Model 15 1.0 0.023 Model 16 8.0 0.004 Model 17 8.4 0.003 Model 18 7.4 0.003
Berdasarkan hasil pada  Tabel 4 diketahui  pola bahwa  model  dengan  basis random  forest memiliki  keunggulan  pada  penggunaan  cpu yang  rendah  dengan  kisaran  antara  1%  hingga 3,9%,  berbanding  terbalik  dengan lightgbm yang  menghabiskan  6,2%  hingga  11,9%. Namun, algoritma lightgbm secara keseluruhan mencatatkan  waktu  pemrosesan  yang  lebih singkat  di  sekitar  3  hingga  mili  seconds dibandingkan  dengan random  forest yang berada  pada  angka  20  mili  seconds.  Sehinga, dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  algoritma memiliki  keunggulan  masing  –  masing  yang saling berbanding terbalik.

## 4.5.3. Learning Curve
Tahap terakhir yaitu kurva pembelajaran atau learning  curve .  Hal  ini  dilakukan  untuk melihat apakah model yang dibuat sudah cukup stabil  atau  malah  terdapat  indikasi overfitting ataupun underfitting . Contoh implementasi dari kurva pembelajaran dapat dilihat pada Gambar 10 dan Gambar 11.
Gambar 10. Learning Curve Model 4
Gambar 11. Learning Curve Model 2
Setelah keseluruhan model dievaluasi menggunakan kurva pembelajaran, hasil menunjukan  bahwa  3  dari  5  model  dengan performa  terbaik  pada  tahap confusion  matrix terindikasi overfitting .  Model  tersebut  adalah Model  4,  10,  dan  16.  Ketiga  model  tersebut menunjukan ketidakmampuan dalam melakukan pembelajaran karena gap yang besar dari sisi training dan validation loss. Sementara, Model 2 dan 3 menunjukan pembelajaran yang cukup  stabil  karena  kurva  validation  loss  dan training  loss  menunjukan  penurunan  yang cukup  signifikan  seiring  mendekati  akhir pembelajaran.

## 4.5.4. Evaluasi Akhir
Berdasarkan  hasil  penilaian  yang  terlah dilakukan, penggunaan ADASYN pada Model 2 dan 3 yang berbasis random forest tampaknya mampu  membuat  model  menjadi  lebih  stabil dengan meningkatkan jumlah
kelas minoritasnya.  Model  2  dipilih  sebagai  model akhir  karena  waktu  pemrosesannya  yang  lebih singkat apabila dibandingkan dengan Model 3.
4.6. Deployment Fase deployment dilakukan  dengan melakukan  pembuatan  sistem  prediksi  yang akan  digunakan  untuk  melakukan  deteksi  dini diabetes  melitus  gestasional  pada  ibu  hamil dengan  nama  CheckDMG.  Implementasi halaman website yang telah dibuat dapat dilihat pada Gambar 12.

## Gambar 12. Halaman Prediksi
Model  2  digunakan  pada  website  ini  untuk kemudian  dilakukan  pengujian  pada  data validasi  yang  sebelumnya  telah  dibagi  pada tahap modeling .  Hasilnya,  Model  2  mampu memberikan  nilai accuracy sebesar  85%, precision sebesar  43%, recall sebesar  100%, dan f1 sebesar 60%.

## 5. KESIMPULAN
a. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dijalankan, algoritma lightgbm
mempunyai  performa default yang lebih baik dalam melakukan klasifikasi  pada  kelas  yang  tidak seimbang.  Hal  ini  terbukti  dari performa  algortima  default  yang masih mampu melakukan klasifikasi  dibandingkan  dengan algoritma random  forest yang memiliki skor 0 pada nilai precision , recall , dan f1 di keseluruhan model default -nya. Namun, secara keseluruhan  model random  forest mampu mengungguli lightgbm karena  performanya  yang  lebih stabil  pada  Model  2  dan  3  dengan bantuan ADASYN.
b. Model  2  mencatatkan  hasil  yang cukup  baik  pada  data  validasi dengan nilai accuracy sebesar 85%.
c. Pengujian cpu usage dan processing time memberikan  hasil  yang  saling berkebalikan. Model
dengan
algoritma random  forest unggul pada  penggunaan  cpu namun  kalah dalam waktu pemrosesan, sementara lightgbm unggul  dalam waktu  pemrosesan  namun  kalah dalam penggunaan cpu.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.-N.  Chan dkk. ,  “A  machine  learning approach  for  early  prediction  of  gestational diabetes  mellitus  using  elemental  contents  in fingernails,” Sci Rep , vol. 13, no. 1, hlm. 1–11, 2023, doi: 10.1038/s41598-023-31270-y.
[2]  F.  K.  Adli,  “Diabetes  Melitus  Gestasional : Diagnosis dan Faktor Risiko,” Jurnal Medika Hutama ,  vol.  03,  no.  01,  hlm.  1545–1551, 2021.
[3]  H.  Wang dkk. ,  “IDF  Diabetes  Atlas: Estimation of Global and Regional Gestational Diabetes  Mellitus  Prevalence  for  2021  by International  Association  of  Diabetes  in Pregnancy Study  Group’s Criteria,” Diabetes Res Clin  Pract , vol.  183, hlm. 109050, 2022, doi:
https://doi.org/10.1016/j.diabres.2021.109050 . [4]  PB  PERKENI,  “Pedoman  Diagnosis  dan Penatalaksanaan Hiperglikemia Dalam Kehamilan 2021,” Jul 2021.
[5]  P.  Saravanan dkk. ,  “Gestational  diabetes: opportunities for improving maternal and child health,” Lancet  Diabetes  Endocrinol ,  vol.  8, no. 9, hlm. 793–800, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/S2213- 8587(20)30161-3.
[6]  E. C. Johns, F. C. Denison, J. E. Norman, dan R.  M.  Reynolds,  “Gestational  Diabetes Mellitus: Mechanisms, Treatment, and Complications,” Trends  in  Endocrinology  & Metabolism ,  vol.  29,  no.  11,  hlm.  743–754,
2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.tem.2018.09.004.
[7]  T.  C.  Lee,  N.  U.  Shah,  A.  Haack,  dan  S.  L. Baxter, “Clinical Implementation of Predictive Models  Embedded  within  Electronic  Health Record  Systems:  A  Systematic  Review,” Informatics ,  vol.  7,  no.  3,  hlm.  25,  Jul  2020, doi: 10.3390/informatics7030025.
[8]  J.  A.  Solano,  D.  J.  Lancheros  Cuesta,  S.  F. Umaña  Ibáñez,  dan  J.  R.  Coronado- Hernández,  “Predictive  models  assessment based  on  CRISP-DM  methodology  for
students performance in Colombia - Saber 11
Test,” Procedia  Comput  Sci ,  vol.  198,  hlm.
512–517, Jan 2022, doi:
10.1016/J.PROCS.2021.12.278.
[9]  C.  Z.  V.  Junus,  T.  Tarno,  dan  P.  Kartikasari, “Klasifikasi  Menggunakan  Metode  Support Vector  Machine  Dan  Random  Forest  Untuk Deteksi  Awal  Risiko  Diabetes  Melitus,” Jurnal Gaussian , vol. 11, no. 3, hlm. 386–396, 2023, doi: 10.14710/j.gauss.11.3.386-396.
[10]  P.  Septiana  Rizky,  R.  Haiban  Hirzi,  U. Hidayaturrohman,  U.  Hamzanwadi  Selong  Jl TGKH  Muhammad  Zainuddin  Abdul  Madjid Pancor, dan L. Timur, “Perbandingan Metode LightGBM  dan  XGBoost  dalam  Menangani Data  dengan  Kelas  Tidak  Seimbang,”  2022.
[Daring]. Tersedia pada: www.unipasby.ac.id
[11]  S.  Revathy,  M.  Ramesh,  S.  Gowri,  dan  B. Bharathi,  “Gestational  Diabetics  Prediction Using Logisitic Regression in R,” dalam New Trends  in  Computational  Vision  and  Bio- inspired Computing: Selected works presented at  the  ICCVBIC  2018,  Coimbatore,  India ,  S. Smys,  A.  M.  Iliyasu,  R.  Bestak,  dan  F.  Shi, Ed., Cham: Springer International Publishing,
2020, hlm. 739–746. doi: 10.1007/978-3-030-
41862-5_73.
[12]  N. El-Rashidy, N. E. ElSayed, A. El-Ghamry, dan  F.  M.  Talaat,  “Prediction  of  gestational diabetes  based  on  explainable  deep  learning and fog computing,” Soft comput , vol. 26, no. 21,  hlm.  11435–11450,  Nov  2022,  doi:
10.1007/s00500-022-07420-1.
[13]  J.  Wang dkk. , “An early model to predict the risk  of  gestational  diabetes  mellitus  in  the absence  of  blood  examination  indexes: application  in  primary  health  care  centres,”
BMC Pregnancy Childbirth , vol. 21, no. 1, Des 2021, doi: 10.1186/s12884-021-04295-2.
[14]  M.  F.  Y.  Herjanto  dan  C.  Carudin,  “Analisis Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Sirekap Pada  Play  Store  Menggunakan  Algoritma Random Forest Classifer,” Jurnal Informatika dan  Teknik  Elektro  Terapan ,  vol.  12,  no.  2, hlm. 1204–1210, Apr 2024, doi:
10.23960/jitet.v12i2.4192.
[15]  J. Han, J. Pei, dan M. Kamber, Data Mining: Concepts  and  Techniques ,  Third  Edit.  dalam
The  Morgan  Kaufmann  Series  in  Data Management Systems. Elsevier Science, 2011. [Daring].
Tersedia
pada: https://books.google.co.id/books?id=pQws07t dpjoC
[16]  C.  C.  Olisah,  L.  Smith,  dan  M.  Smith,
“Diabetes  mellitus  prediction  and  diagnosis from  a  data  preprocessing  and  machine learning  perspective,” Comput  Methods
Programs  Biomed ,  vol.  220,  hlm.  106773, 2022, doi: 10.1016/j.cmpb.2022.106773.
[17]  V.  Chang,  M.  A.  Ganatra,  K.  Hall,  L. Golightly,  dan  Q.  A.  Xu,  “An  assessment  of machine  learning  models  and  algorithms  for early  prediction  and  diagnosis  of  diabetes using health indicators,” Healthcare Analytics , vol.  2,  no.  October,  hlm.  100118,  2022,  doi: 10.1016/j.health.2022.100118.
[18]  Y.  Wang  dan  T.  Wang,  “Application  of Improved LightGBM Model in Blood Glucose Prediction,” Applied  Sciences  (Switzerland) , vol.  10,  no.  9,  hlm.  1–16,  Mei  2020,  doi: 10.3390/app10093227.
[19]  G.  Ahmed dkk. , “DAD-Net: Classification of Alzheimer’s  Disease  Using  ADASYN Oversampling  Technique  and  Optimized Neural Network,” Molecules , vol.  27, no. 20, Okt 2022, doi: 10.3390/molecules27207085.