Diajukan 11 Juni 2023; Ditinjau 14 Juni 2023; Diterima 10 Desember 2023; Diterbitkan 30 Desember 2023 Copyright © 2023. The authors. This is an open access article under the CC BY-SA license

## Sistem pendukung keputusan berbasis decision tree algorithm untuk prediksi penyakit diabetes
Erfan Karyadiputra 1* , Agus Setiawan 2
1 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Jl. Adhyaksa No. 2, Banjarmasin, Kalimantan Selatan, Indonesia. 70104
*E-mail: erfantsy@gmail.com
2 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Jl. Adhyaksa No. 2, Banjarmasin, Kalimantan Selatan, Indonesia. 70104
Abstrak: Penyakit  kencing  manis  (diabetes)  adalah  penyakit  akut  yang  ditandai  dengan meningkatnya kadar gula darah (glukosa) yang tidak terkendali. Penumpukan glukosa dalam darah yang berlebihan dapat menyebabkan berbagai komplikasi penyakit dan jika dibiarkan tanpa ditangani secara tepat dapat membahayakan pasien. Pentingnya deteksi dini penyakit diabetes sebagai upaya pencegahan awal dan penanganan dini secara tepat pada pasien yang kemungkinan  terindikasi  penyakit  diabetes  namun  tidak  menunjukkan  gelaja  klinis  akibat adanya  fase  asimtomatik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sistem  pendukung keputusan yang dapat memprediksi kemungkinan awal pasien terindikasi penyakit diabetes. Penelitian ini menggunakan metode algoritma decision tree untuk analisis data dan metode waterfall untuk perancangan sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem pendukung  keputusan  berbasis decision  tree  algorithm dapat  melakukan  prediksi kemungkinan  awal  pasien  teindikasi  diabetes  dengan  keakuratan  hasil  prediksi  sebesar 96,35%.
Kata  Kunci: decision  tree ,  deteksi  dini  penyakit,  diabetes,  sistem  pendukung  keputusan, waterfall
Abstract: Diabetes is an acute disease characterized by uncontrolled increases in blood sugar (glucose) levels. Excessive buildup of glucose in the blood can lead to various complications of the disease and if left untreated can endanger the patient. The importance of early detection of diabetes as an effort to prevent early and early treatment appropriately in patients who may be indicated by diabetes but do not show clinical progress due to the asymptomatic phase. This study aims to create a decision support system that can predict the early likelihood of patients being indicated for diabetes. This research uses the decision tree algorithm method for  data  analysis  and  the  waterfall  method  for  system  design.  The  results  showed  that  the application of a decision tree-based decision support system can predict the initial possibility of patients indicated by diabetes with an accuracy of prediction results of 96.35%.
Keywords: decision  support  system,  decision  tree,  diabetes,  early  detection  of  disease, waterfall

## PENDAHULUAN
enyakit kencing manis (diabetes) merupakan salah satu penyakit akut dengan ciri khas  berupa tingginya kadar glukosa dalam darah (Handayanna, 2012).  Glukosa sendiri merupakan sumber utama energi, terutama energi yang dibutuhkan oleh sel manusia,  akan  tetapi  sejumlah  besar  glukosa  yang  terkumpul  di  dalam  darah  dapat menyebabkan  berbagai  macam  disfungsi  organ  dan  jika  tidak  dikontrol  dengan  baik, dapat  menyebabkan  berbagai  macam  komplikasi  penyakit  yang  mengancam  nyawa pasien  (Kementerian  Kesehatan  RI,  2021).  Menurut  International  Diabetes  Federation (IDF) pada tahun 2021,  sekitar 537 juta orang dewasa  (usia 20-79) mengidap diabetes sehingga Indonesia masuk ke dalam status waspada diabetes karena menempati urutan P
ke-7  dari  10  negara  dengan  jumlah  penderita  diabetes  terbanyak  di  dunia.  Prevalensi diabetes  di  Indonesia  telah  mencapai  6,2%  yang  berarti  akan  ada  sekitar  10,8  juta penderita diabetes pada tahun 2020 (International Diabetes Federation, 2021).
Ada  beberapa  cara  untuk  mendiagnosis  diabetes,  termasuk  mengukur  kadar  gula darah.  Jika  kadar  gula  darah  melebihi  batas  normal,  maka  orang  tersebut  tergolong diabetes  (Detikhealth,  2019).  Diagnosis  dini  diabetes  diperlukan  karena  terdapat  fase asimptomatik  yang  merupakan  kondisi  seseorang  terindikasi  diabetes  tetapi  tidak menimbulkan gejala-gejala klinis sehingga menyebabkan kondisi penyakit diabetes sudah terlalu parah untuk ditangani (Eldridge, 2022).
Diagnosis  dini  diabetes  hanya  mungkin  dilakukan  melalui  penilaian  yang  tepat terhadap gejala umum dan kurang umum yang ditemukan pada tahap berbeda dari awal penyakit hingga diagnosis (Islam et al., 2020). Salah satu teknik yang dapat diterapkan untuk  mendiagnosis  dini  diabetes  adalah data  mining . Data  mining merupakan  teknik untuk  mengekstrak  pola  informasi  baru  seperti  pola  tersembunyi  dari  suatu  data  dan database (Anggraeni & Ramadhani, 2018). Peran data mining dalam pelayanan kesehatan memiliki  potensi  yang  besar,  terutama  untuk  mengungkap  pola  tersembunyi  dalam kumpulan data rekam medis yang kemudian dapat digunakan untuk mendiagnosis secara klinis suatu penyakit (Edy, 2012).
Dalam beberapa kasus,  diagnosa penyakit sulit dilakukan karena beberapa gejala yang  tumpang  tindih  dengan  penyakit  lain  (Rumini  &  Nasruddin,  2021).  Sistem pendukung keputusan merupakan salah satu solusi yang dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan klinis seperti membantu dokter dalam mengambil keputusan diagnosa medis pasien (Rifqi, 2016). Metode decision tree merupakan metode dengan algoritma pohon keputusan  yang  mudah  dimengerti  dan  sangat  bergantung  pada  atribut  dari  komponen pembentuknya (Karyadiputra, 2019). Oleh karena itu, preprocessing data sangat penting untuk membuat model sederhana dengan akurasi tinggi (Suradiradja, 2012).
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  di  atas,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  memprediksi  kemungkinan  awal pasien terindikasi penyakit diabetes. Sistem pendukung keputusan berbasis decision tree algorithm ini  akan  membantu  dalam  memprediksi  pasien  yang  terindikasi  penyakit diabetes  dan  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  bahan  evaluasi  kebijakan  untuk pencegahan dini penyakit diabetes.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan untuk membangun sistem pendukung keputusan berbasis decision  tree  algorithm pada  penelitian  ini  yaitu  metode waterfall (Rahman,  2021) dengan tahapan sebagai berikut: (1) Analisis kebutuhan, pada tahap ini dilakukan analisis kebutuhan dengan mengidentifikasi kebutuhan fungsional dan non-fungsional dari sistem yang akan dikembangkan; (2) Desain, pada tahap ini, dilakukan perancangan sistem yang akan dibangun, termasuk arsitektur, struktur data, algoritma, dan antarmuka pengguna; (3)  Implementasi,  tahap  ini  adalah  tahap  pembuatan  sistem  secara  fisik  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  tertentu;  (4) Testing ,  setelah  implementasi  selesai, sistem  diuji  untuk  memastikan  kinerjanya  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah ditetapkan; (5) Deployment , setelah sistem lulus uji, tahap selanjutnya adalah penerapan sistem  secara  keseluruhan,  termasuk  instalasi  dan  konfigurasi  perangkat  keras  dan perangkat lunak; dan (6) Maintenance , setelah sistem diterapkan, dilakukan pemeliharaan dan perbaikan yang diperlukan untuk memastikan bahwa sistem selalu berfungsi dengan baik dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Gambar 1. Flowchart sistem pendukung keputusan
Prosedur penelitian berupa kerangka pemikiran dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Kerangka pemikiran

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, dilakukan pengumpulan data diabetes dari data publik UCI Machine Learning Repository . Karakteristik data terdiri dari 17 variabel yaitu 16 sebagai variabel dependen (atribut x) dan 1 sebagai variabel independen (kelas y) dengan jumlah data sebanyak 520 data. Dalam riset ini, data diabetes dikumpulkan dari data repositori
public UCI. Fitur data terdiri dari 17 variabel, yaitu 16 sebagai variabel dependen (atribut x) dan 1 sebagai variabel independen (kelas y) dengan jumlah 520 data.

## Tabel 1. Fitur dataset diabetes
Variabel Nama Keterangan Y Status Diabetes 1. Positive 0. Negative X1 Age (Umur) 00 – 65 Th X0 Gender (Jenis Kelamin) 1. Male 0. Female X3 Polyuria (Pasien kencing berlebihan) 1.Yes 0. No X4 Polydipsia (Pasien dehidrasi berlebihan) 1. Yes 0. No X5 Sudden Weight Loss (Penurunan berat badan secara signifikan) 1. Yes 0. No X6 Weakness (Pasien merasa lemah) 1. Yes 0. No X7 Polyphagia (Pasien merasa kelaparan berlebihan) 1. Yes 0. No X8 Genital Thrush (Pasien mengalamin infeksi jamur ragi) 1. Yes 0. No X9 Visual Blurring (Penglihatan kabur) 1. Yes 0. No X10 Itching (Pasien mengalami gatal-gatal) 1. Yes 0. No X11 Irritability (Pasien cepat marah) 1. Yes 0. No X10 Delayed Healing (Penyembuhan luka yang lambat) 1. Yes 0. No X13 Partial Paresis (Otot yang melemah) 1. Yes 0. No X14 Muscle Stiness (Pasien mengalami kekakuan otot) 1. Yes 0. No X15 Alopecia (Pasien mengalami rambut rontok) 1. Yes 0. No X16 Obesity (Pasien termasuk obesitas) 1. Yes 0. No
Data  kemudian  dianalisa  dan  dilakukan preprocessing sehingga  menghasilkan dataset  yang  baik.  Selanjutnya  dilakukan  eksperimen  pengujian performance menggunakan metode cross validation yang menghasilkan pengukuran nilai rata-rata dari 10 kali pengujian sehingga didapatkan hasil validasi yang lebih akurat (Witten & Frank, 2018). Performance model dianalisa berdasarkan confusion matrix yang berisi informasi tentang data aktual dan hasil prediksi (Febrian, 2011).
Tabel 2. Komparasi performance confusion matrix
Algoritma Akurasi Nilai AUC Decision Tree 96,35% 0,955 Naive Bayes 87,69%. 0,949 K-Nearest Neighbors 89,62% 0,959
Berdasarkan hasil perbandingan performance diatas menunjukkan bahwa algoritma decision  tree memiliki  tingkat  akurasi  prediksi  tertinggi . Pengujian  selanjutnya
menggunakan metode compare ROCs agar diketahui tingkat kehandalan dari algoritma yang diujikan .

## Gambar 1. Komparasi kurva ROC
Berdasarkan hasil perbandingan dari Compare ROCs di atas maka algoritma yang diuji  termasuk  dalam  kelompok excellent  classification (Permana  &  Patwari,  2021) . Pengujian  selanjutnya  menggunakan  metode paired  t-test yang  merupakan  pengujian berdasarkan hipotesis statistik satu objek dengan dua perlakuan yang berbeda (Hastuti, 1994).
Tabel 3. Hasil komparasi uji statistik T- Test Decision Tree Naive Bayes K-Nearest Neighbors Decision Tree 0,000 0,000 Naive Bayes 0,000 0,439 K-Nearest Neighbors 0,000 0,293
Hasil pengujian statistik paired t-test pada Tabel 3 menunjukkan bahwa algoritma decision  tree dominan  dan  signifikan  karena  mempunyai  nilai  probabilitas  <  0.05 terhadap algoritma lainya (Najib et al., 2019).

## Tabel 4. Hasil seluruh metode pengujian
Metode Decision Tree Naive Bayes K-Nearest Neighbors Confusion Matrix (akurasi) 96,35% 87,69%. 89,62% Compare ROCs (nilai AUC) 0,955 0,949 0,959 Paired T-Test (nilai uji statistik) Dominan Tidak dominan TidakdDominan
Hasil  seluruh  metode  pengujian  yang  digunakan  pada  tabel  4,  maka  dapat disimpulkan bahwa algoritma yang paling akurat dalam memprediksi awal kemungkinan seseorang  terindikasi  diabetes  adalah  algoritma decision  tree karena  memiliki  akurasi tertinggi sebesar 96,35% dan sangat dominan terhadap algoritma lainya serta termasuk excellent  classification. Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut  maka  algoritma decision
tree akan  diimplementasikan  kedalam  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  berbasis Web sehingga memudahkan melakukan prediksi penyakit diabetes (Putri et al., 2021).
Gambar 2. Halaman utama aplikasi
Gambar 3. Form input data

## Gambar 4. Halaman hasil prediksi

## KESIMPULAN
Algoritma decision tree adalah metode yang efektif untuk  memprediksi penyakit diabetes dengan menggunakan struktur pohon keputusan yang didasarkan pada aturan- aturan  yang  ada  dalam  data  uji.  Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  berbasis decision  tree untuk  prediksi  penyakit  diabetes  dapat  membantu  meningkatkan  kualitas perawatan pasien dan memungkinkan deteksi dini serta tindakan pencegahan yang lebih efektif terhadap penyakit diabetes serta dapat membantu dalam membuat keputusan yang lebih baik dan akurat terkait prediksi penyakit diabetes pada pasien. Dengan demikian, Sistem  Pendukung  Keputusan  berbasis decision  tree diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  signifikan  dalam  prediksi  penyakit  diabetes  dalam  pengambilan  keputusan yang lebih baik dalam perawatan pasien diabetes.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  tim  peneliti  Data  Science  Fakultas Teknologi  Informasi,  Universitas  Islam  Kalimantan  Muhammad  Arsyad  Al  Banjari Banjarmasin.  Penelitian  ini  didukung  dan  disponsori  oleh  Yayasan  Universitas  Islam Kalimantan  Muhammad  Arsyad  Al  Banjari  Banjarmasin  Nomor:  75/UNISKA- P2M/III/2023.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraeni, D., & Ramadhani, R. (2018). Analisa decision tree untuk prediksi diagnosa diabetes mellitus. Seminar Nasional Royal (SENAR) , 153-158.
Detikhealth. (2019). Mengenal Penyakit Diabetes, Penyebab dan Cara Mengatasinya. https://health.detik.com/berita-detikhealth/d-4468242/mengenal-penyakit-diabetes-penyebab-dan- cara-mengatasinya.
Edy,  E.  (2012).  Penerapan  Algoritma  C4.5  dengan  Seleksi  Atribut  Berbasis  Algoritma  Genetika  Dalam Diagnosa  Penyakit  Jantung  [Tesis].  Jakarta  Selatan:  Sekolah  Tinggi  Manajemen Informatika  dan
Komputer Eresha.
Eldridge,  B.  L.  (2022).  The  Significance  of  Diagnosing  a  Disease  as  Asymptomatic.  Verywell  Health. https://www.verywellhealth.com/asymptomatic-definition-importance-and-controversy-2249055.
Febrian, F. (2011). Algoritma Klasifikasi Data Mining Pada Akseptasi Data Fakultatif.  [Skripsi]. Jakarta Selatan: Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Eresha.
Hastuti,  K.  (1994).  Analisis  komparasi  algoritma  klasifikasi  data  mining  untuk  prediksi  mahasiswa  non aktif. Seminars in Neurology , 14(1), 241–249. https://doi.org/10.2307/j.ctv11hppt6.3.
International Diabetes Federation. (2021). Diabetes Facts and Figures.
https://www.idf.org/aboutdiabetes/what-is-diabetes/glossary.html.
Islam, M. M. F., Ferdousi, R., Rahman, S., & Bushra, H. Y. (2020). Likelihood prediction of diabetes at early stage using data mining techniques. Advances in Intelligent Systems and Computing , 992, 113– 125. https://doi.org/10.1007/978-981-13-8798-2_12.
Karyadiputra,  E.,  &  Hijriana,  N.  (2019).  Penerapan  algoritma decision  tree C4.5  untuk  klasifikasi penentuan daftar prioritas pengembangan jembatan. Technologia , 10(1), 43–46. Kementerian  Kesehatan  RI.  (2021).  Penyakit  Diabetes  Melitus.  http://p2ptm.kemkes.go.id/infographic- p2ptm/penyakit-diabetes-melitus.
Najib, A., Nurcahyono, D., & Setiawan, R. P. P. (2019). Klasifikasi diagnosa penyakit diabetes mellitus (DM) menggunakan algoritma C4.5. Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) , 11(2), 47- 58. https://doi.org/10.46964/justti.v11i2.153
Permana, B. A. C., & Patwari, I. K. D. (2021). Komparasi metode klasifikasi data mining decision tree dan Naïve Bayes untuk prediksi penyakit diabetes. Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi , 4(1), 63– 69. https://doi.org/10.29408/jit.v4i1.2994.
Putri, S. U., Irawan, E., &. Rizky, F. (2021). Implementasi data mining untuk prediksi penyakit diabetes dengan algoritma C4.5. KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen) , 2(1), 39–46.
Rahman,  F.  Y.  (2021).  Penerapan  metode waterfall pada  aplikasi laundry berbasis  web. Technologia: Jurnal Ilmiah , 12(2), 125–132.
Rifqi, M. (2016). Aplikasi Data Mining Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes Classification. [Skripsi]. Semarang: Universitas Diponegoro.
Rumini, & Nasruddin, A. (2021). Prediksi awal penyakit diabetes mellitus menggunakan algoritma Naive Bayes. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi , 20(2), 246–253.
Suradiradja,  K.  H.  (2012).  Deteksi  transaksi  pencucian  uang  dengan  algoritma  klasifikasi  C4.5. Jurnal Teknologi Informasi ESIT , 12(1), 62-66.
Witten, I. H., & Frank, M. A. H. E. (2018). Data mining: Practical machine learning tools and techniques.
Angewandte Chemie International Edition , 6(11), 951–952.