Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 205-213

## Optimalisasi Algortima Klasifikasi Ensemble Menggunakan Algortima Genetika Untuk Prediksi Resiko Diabetes
Aldi Kristiawan Febianto 1 , Castaka Agus Sugianto 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Politeknik TEDC Bandung, Jawa Barat, Indonesia
E-mail: 1 aldikristiawanfebianto@gmail.com, 2 Castaka@poltektedc.ac.id

## Abstract
Diabetes mellitus (DM) is a global health problem that affects the quality of life and life  expectancy  of  patients.  Diabetes  risk  prediction  can  help  in  disease  prevention  and management.  This  study  aims  to  optimize  ensemble  classification  for  diabetes  risk prediction  using  a  Genetic  Algorithm  (Optimize  Selection).  The  Ensemble  methods  used are  Bagging,  Random  Forest,  and  AdaBoost.  The  genetic  algorithm  is  applied  for Ensemble  model  hyperparameter  optimization.  The  data  used  is  the  Pima  Indians Diabetes  dataset  which  consists  of  768  samples  with  8  features.  Experimental  results show  that  Ensemble  Classification  optimized  with  the  Genetic  Algorithm  (Optimize Selection)  produces  quite  good  performance.  The  accuracy  of  the  Genetic  Algorithm (Optimize  Selection)  +  Ensemble  Bagging  Classification  Algorithm  got  a  result  of 97.14%,  the  Genetic  Algorithm  (Optimize  Selection)  +  Random  Forest  Ensemble Classification  Algorithm  got  a  result  of  98.57%,  and  the  Genetic  Algorithm  (Optimize Selection)  +  AdaBoost  Ensemble  Classification  Algorithm  got  a  result  of  99.87%.  %, These  results  indicate  that  this  approach  can  be  an  effective  solution  in  diabetes  risk prediction.
Keywords: Diabetes,  Ensemble  Classification,  Genetic  Algorithm,  Risk  Prediction, Hyperparameter Optimization.

## Abstract
Diabetes  mellitus  (DM)  merupakan  masalah  kesehatan  global  yang  mempengaruhi kualitas hidup dan harapan hidup pasien. Prediksi risiko diabetes dapat membantu dalam pencegahan  dan  manajemen  penyakit.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengoptimalkan klasifikasi ensemble untuk  prediksi  risiko  diabetes  menggunakan  Algoritma  Genetika (Optimize Selection). Metode Ensemble yang digunakan adalah Bagging , Random Forest, dan  AdaBoost.  Algoritma  genetika  diterapkan  untuk  optimasi  hiperparameter  model Ensemble. Data yang digunakan adalah dataset Pima Indians Diabetes yang terdiri dari 768  sampel  dengan  8  fitur.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  Klasifikasi  Ensemble yang dioptimalkan dengan Algoritma Genetika (Optimize Selection) menghasilkan kinerja yang  cukup  baik.  Akurasi  dari  Algortima  Genetika  (Optimize  Selection)+Algortima Klasifikasi  Ensemble  Bagging  mendapat  hasil  97.14%,  Algortima  Genetika  (Optimize Selection)+Algortima Klasifikasi Ensemble Random Forest mendapat hasil 89.57%, dan Algortima  Genetika  (Optimize  Selection)+Algortima  Klasifikasi  Ensemble  AdaBoost mendapat  hasil  99.87%,  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan  ini  dapat  menjadi solusi yang efektif dalam prediksi risiko diabetes.
Keywords: Diabetes, Klasifikasi EnsembleI, Algortima Genetika (Optimize Selection), Prediksi Resiko diabetes, Optimisasi Hiperparameter.

## 1. Pendahuluan
Diabetes  mellitus  adalah  penyakit  metabolik  kronis  yang  ditandai  dengan  kadar glukosa  darah  yang  tinggi  (hiperglikemia)  dan  gangguan  metabolisme  karbohidrat, lemak,  dan  protein  akibat  kekurangan  insulin  atau  resistensi  insulin  [1].  Diabetes mellitus  merupakan  faktor  risiko  utama  untuk  penyakit  jantung  koroner,  stroke,

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 205-213
gagal  ginjal,  kebutaan  [2].  Penyakit  ini  menjadi  masalah  kesehatan  global  dengan kasus  yang  terus  meningkat,  terutama  di  negara-negara  dengan  pendapatan menengah dan rendah [3].
Observasi mendalam terhadap data diabetes yang melibatkan faktor-faktor seperti riwayat  keluarga,  indeks  massa  tubuh  (BMI),  tekanan  darah,  dan  ketebalan  kulit telah  mengungkapkan  pola  dan  tren  tertentu  yang  berkorelasi  dengan  kemungkinan pengembangan  diabetes.  Faktor-faktor  genetika  juga  berkontribusi  dalam mempengaruhi risiko diabetes pada individu tertentu.
Self-monitoring  of  Blood  Glucose (SMBG)  telah  menjadi  komponen  penting dalam  pengobatan  diabetes  modern  [4].  Proses  ini  memungkinkan  pasien  untuk melakukan  pemeriksaan  glukosa  darah  sendiri  dengan  menggunakan  alat glucometer,  yang  dapat  meningkatkan  partisipasi  pasien  dalam  proses  te rapeutik mereka  [5].Penggunaan  model  machine  learning,  seperti  algoritma  genetika  dan klasifikasi  ensemble,  telah  menjadi  pendekatan  yang  menjanjikan  dalam memprediksi  risiko  diabetes  [6].  Algoritma  genetika  membantu  dalam  pemilihan fitur  yang  relevan,  sementara  klasifikasi Ensemble menggabungkan  kelebihan beberapa model machine learning untuk meningkatkan akurasi prediksi [7]. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan model machine learning untuk prediksi risiko  diabetes  menggunakan  kombinasi  algoritma  genetika  dan  klasifikasi ensemble. Dengan  memanfaatkan  kekuatan  algoritma  genetika  dalam  pemilihan  fitur  dan kemampuan  ensemble  learning  untuk  meningkatkan  kinerja  model,  diharapkan  dapat diciptakan model prediktif yang akurat dan dapat diandalkan.
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengunakan  algoritma Ensemble dilakukan oleh  Mirqotussa’adah  menerapkan  teknologi  data  mining  metode Ensemble pada Algoritma  C4.5  dalam  Mendiagnosa  Diabetes,  hasil  eksperimen  dengan  menambahkan teknik  bagging  pada  algoritma  C4.5  didapatkan  akurasi  sebesar  69,79%  [8].  Penelitian lainnya Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest untuk prediksi kemungkinan diabetes  pada  tahap  awal  yang  dilakukan  oleh  Widya  Apriliah  didapatkan  hasil  akurasi 97.88% [2]. Yang dilakukan oleh Muflih Ihza Rifatama untuk  menerapkan Seleksi Fitur menggunakan Xgboost pada  data Breast  Cancer  Wisconsin ( Diagnostic )  yang  memiliki 32  fitur  dengan  569  record.  Penyeleksian  fitur  dengan  metode XGBoost berdasarkan feature importance atau fitur yang berpengaruh bedasarkan metode XGBoost , seleksi fitur XGBoost yang menggunakan 9 fitur mendapatkan akurasi 97.5%  [9]. Penelitian Lainnya pernah  dilakukan  menggunakan  Klasifikasi Random  forest dengan  judul  “Penerapan Algoritma Random  Forest Dalam  Klasifikasi  Penjurusan  Di  SMA  Negeri  Tugumulyo” untuk  mencari  hasil  klasifikasi  untuk  penentuan  penjurusan  pada  SMA  Negeri Tugumulyo.  untuk  dataset  yang  dibuat  berjumlah  340  baris  yang  terdiri  dari  11  kolom, yaitu  kolom  nomor,  nama,  jenis  kelamin,  matematika,  bahasa  Indonesia,  fisika,  kima, ekonomi,  sejarah,  sosiologi,  dan  kolom  label  penjurusan.  Dan  mendapat  hasil  akurasi 93,14%[10].

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Menentukan Masalah
Sebelum  dilakukan  penelitian  tahap  pertama  identifikasi  masalah  dari  kinerja Klasifikasi Ensemble ,  Dari  segi  akurasi  algoritma Ensemble yang  saat  ini  digunakan. Untuk  lebih  mengoptimalkan  Klasifikasi Ensemble dari  pengelolaan  fitur,  Dilakukan penggabungan  Algoritma  Genetika  ( Optimize  Selection )+Klasifikasi Ensemble seperti Bagging, Random Forest, AdaBoost.

## 2.2. Menentukan Tujuan dan Ruang Lingkup
Untuk  mengoptimalkan  kinerja  Algoritma  Klasifikasi Ensemble dengan  memasukkan Algoritma  Genetika  untuk  lebih  dioptimasi  dalam  pengelolaan  fitur.  Tujuan  utama  dari penelitian ini  adalah  untuk  meningkatkan  akurasi,  dan  ketepatan  prediksi diabetes.  Agar
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 205-213
dapat  diketahui  model  mana  yang  yang  lebih  baik  selain  itu  dapat  mengoptimalkan pengelolaan fitur.

## 2.3. Mencari Litelaure
Mencari Litelature atau tijauan Pustaka untuk mendukung kerangka pemahaman yang berkaitan  dengan  data  mining,  Algortima  Genetika  (Optimize  Selection),  Algoritma Klasifikasi Ensemble. Data yang dikumpulkan Penulis melalui metode penelitian adalah.
1. Konsep data mining
2. algoritma klasifikasi ensemble
3. algoritma genetika ( Optimize Selection )
4. konsep RapidMiner
5. hasil penelitian terkait

## 2.4. Pegumpulan Data
Proses pengumpulan data merupakan langkah penting dalam sebuah penelitian, dimana peneliti  memperoleh  data  yang  diperlukan  untuk  keperluan  penelitian.  Tanpa  data  yang memadai,  hasil  penelitian  tidak  akan  dapat  dihasilkan.  Dalam  penelitian  ini,  penulis menggunakan metode pengumpulan data sebagai berikut:
1. Data Primer
Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari sumber yang terkait dengan penelitian. Dalam penelitian ini, data primer diperoleh dari dataset yang tersedia di platform ( Kaggle, .kaggle.com/datasets/uciml/pima-indians diabetes-database).
2. Data Sekunder
Data  sekunder  adalah  data  yang  diperoleh  melalui  pihak  kedua  yang  mengolah data  untuk  orang  lain.  Dalam  penelitian  ini,  data  sekunder  mencakup  jurnal, makalah,  artikel  yang  berkaitan  dengan  data  mining,  Algoritma  Genetika, Algortima Klasifikasi Ensemble , serta data-data terkait penelitian.
3. Observasi
Observasi  merupakan  cara  untuk  pengumpulkan  data  secara  langsung  atau  tatap muka, seperti mengumpulkan informasi, dan melakukan wawancara, baik secara langsung maupun melalui media tertentu.

## 2.5. Metode Yang Digunakan
Pada  Gambar  tersebut,  ada  enam  langkah  yang  dijelaskan  dalam  penelitian  ini.  Ini termasuk persiapan data diabetes, pengoptimalan pemilihan fitur menggunakan Algoritm Genetika  (Optimize  Selection)+Klasifikasi  Ensemble  evaluasi  model,  dan  output  yang dihasilkan. Klasifikasi Ensemble Seperti Bagging , Random Forest dan AdaBoost.
Gambar 1. Metode Yang Digunakan
Tahap pertama penelitian ini mengambil
data pada website
( Kaggle, .kaggle.com/datasets/uciml/pima-indians  diabetes-database).  Data  yang digunakan termasuk data publicyang terdiri dari 786 data, yang mempunyai 8 atribut seperti Pregnancies,
Glucose, BloodPressure, SkinThickness, Insulin,
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 205-213
BodyMasIndex, DiabetesPedigreeFunction, Age, Outcome. Adapun Data sebelum di preparasi seperti pada Tabel 1:
Tabel 1. Data Diabetes
No Pregnant Glucose Blood Pressure Skin Thickness Insulin Body Mas Index Pedigree Age Outcome 1 6 148 72 35 0 33.6 0.627 50 1 2 1 85 66 29 0 26.6 0.351 31 0 3 8 183 64 0 0 23.3 0.672 32 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 786 0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 1
Dari  data  pada  Tabel  1  terdapat  salah  satu  atribut  kelas  untuk  mediagnosa  ada tidaknya diabtes pada seseorang yaitu pada atribut Outcome . Kemudian data tersebut dilakukan preparasi data secara manual, Pada atribut Outcome yang berisikan angka (1)  dan  (0)  dilakukan  perubahan  menjadi  (1) Positive dan  (0)  menjadi Negative . Adapun data yang sudah di preparasi seperti Tabel 2:
Tabel 2. Hasil Preparasi
No Pregnant Glucose Blood Pressure Skin Thickness Insulin Body Mas Index Pedigree Age Outcome 1 6 148 72 35 0 33.6 0.627 50 Positive 2 1 85 66 29 0 26.6 0.351 31 Negative 3 8 183 64 0 0 23.3 0.672 32 Positive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 786 0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 Positive

## 2.6. Proses dan Hasil Penelitian
Algortima Genetika ( Optimise Selection ) + Klasifikasi Ensemble Seperti Random Forest,  Bagging,  dan  AdaBoost. Untuk  mengetahui  akurasi  mana  yang  lebih  besar dari  setiap  Klasifikasi Ensemble menggunakan  Algortima  Genetika  ( Optimize Selection ).  Algoritma  Genetika  dipakai  untuk  mengoptimalkan  pemilihan  atribut dari  Klasifikasi Ensemble pada  data  diabetes.  Hasil  dari  tahapan-tahapan  tersebut akan  menghasilnya  akurasi  mana  yang  lebih  besar  dan  dari  segi  atribut  mana  yang akan  di  pilih  atau  dioptimalkan  dari  setiap  tahapan  Algortima  Genetika  (Optimize Selection)+Klasifikasi Ensemble, Apakah  dari  setiap  Klasifikasi Ensemble  Random Forest,  Bagging,  AdaBoost pengoptimalnnya  dari  pemilihan  atributnya  akan  sama atau berbeda.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  dilakukan  mengetahui  nilai Accuracy ,  yang  keluar  dari  setiap  proses pengujian  menggunakan  Algoritma  Genetika  ( Optimize  Selection )+Klasifikasi Ensemble seperti Bagging, Random Forest, Adaboost.
3.1. Proses Pengujian Algortima Gentetika + Klasifikasi Ensemble Pengujian  ini  akan  dilakukan  memnggunakan  aplikasi RapidMiner ,  Disini  kita  akan memanfaatkan operator pada RapidMiner dapat dilihat pada Gambar 2 proses Algortima Genetika menggunakan operator RapidMiner Optimize Selection.
Gambar 2 . Proses Algoritma Genetika

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Proses pada Gambar 2 menunjukkan atribut yang digunakan dalam proses RapidMiner . Atribut Read CSV berfungsi untuk membaca dataset dari file CSV. Operator Set Role ini digunakan  untuk  menentukan  peran  tertentu  seperti  atribut  kelas. Operator Optimize Selection untuk melakukan proses pemilihan atribut secara otomatis dan mengoptimalkan set atribut yang digunakan dalam data mining . Backward Elimination. Pada penelitian penulis menggunakan Forwand Selection untuk pengoptimalan  dalam  pemilihan  fitur, Forwand  Selection Sendiri  adalah  proses  untuk membuat  atribut  yang  optimal  dengan  menambahkan  atribut  satu  per  satu  akan  terus seperti  itu  namun  akan  terus  seperti  itu  jika  penambahan  atribut  tersebut  meningkatkan kinerja  model.  Pada parameters generations  without  imroval dan keep  best mempunyai nilai  default  1  yang  berarti  algortima  pemilihan  fitur  standar  digunkan.  Namun  penulis menggunakan  nilai  5  agar  dapat  meningkatkan  waktu  proses  juga  dapat  lebih mengoptimalkan kinerja model. Dapat dilihat pada Gambar 3 Configuration parameters.

## Gambar 3. Configuration parameters
Proses  Selanjutnya  Detail  dari  Optimize  Selection  terdapat  operator  Klasifikasi Ensemble  yaitu  bagging,  bagging  sendiri  adalah  operator  termasuk  kedalam  Algoritma Ensemble  untuk  meningkatkan  akurasi  model  machine  learning.  Operator  ini  dapat melatih  beberapa  model  yang  berbeda  dan  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  baik  dari beberapa  model  yang  digabungkan.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  4  proses  rapid  miner pengujian Optimize Selection + Bagging.
Gambar 4. Proses Optimize Selection+Bagging
Dalam  detail  proses Bagging model  yang  digabungkan  itu  menggunakan Decision Tree dapat dilihat pada Gambar 5:
Gambar 5. Detail Proses Bagging
Pada Parameters Descision Tree yaitu criterion menjadi information-gain dapat dilihat pada Gambar 6:
Gambar 6. Detail Parameters Decision Tree

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 205-213
Dalam  konteks  ini,  Bagging  digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja  model Decision Tree Hasil  pengujian  Algortima  Genetika  ( Optimize  Selection )+ Bagging mendapat akurasi 97.14% dapat dilihat pada Gambar 7 berikut:
Gambar 7. Tabel Hasil Hasil Pengujian Optimize Selection+Bagging
Proses  Selanjutnya  Detail  dari Optimize  Selection terdapat  operator  Klasifikasi Ensemble yaitu Random Forest , Random Forest memiliki beberapa kelebihan, yaitu dapat meningkatkan  hasil  akurasi  jika  terdapat  data  yang  hilang,  dan  untuk  resisting  outliers, serta  efisien  untuk  penyimpanan  sebuah  data.  Selain  itu, Random  Forest mempunyai proses seleksi fitur dimana mampu mengambil fitur terbaik sehingga dapat meningkatkan performa terhadap model klasifikasi[10]. Dapat dilihat pada Gambar 8:
Gambar 8. Proses Optimize Selection + Random Forest
Pada Parameters Random Forest yaitu criterion menjadi information-gain dapat dilihat pada Gambar 9:
Gambar 9. Detail Proses Random Forest
Hasil Pengujian  Algoritma Genetika ( Optimize Selection )+klasifikasi Ensemble Random Forest mendapat hasil akurasi 98.57% dapat dilihat pada Gambar 10 berikut:
Gambar 10. Tabel Hasil Hasil Pengujian Optimize Selection+Random Forest
Proses  Selanjutnya  Detail  dari Optimize  Selection terdapat  operator  Klasifikasi Ensemble yaitu AdaBoost , AdaBoost sendiri sama seperti Algortima Klasifikasi Ensemble Bagging yang  menerapkan  beberapa  model  berbeda  juga  dapat  menghasilkan  akurasi yang baik. Dapat dilihat pada Gambar 11:
Gambar 11. Proses Optimize Selection+AdaBoost
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 205-213
dalam detail proses AdaBoost model yang digabungkan itu menggunakan Decision Tree dapat dilihat pada Gambar 12:
Gambar 12. Detail Proses AdaBoost
Dalam  konteks  ini, AdaBoost juga  digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja  model Decision  Tree Hasil  pengujian  Algortima  Genetika  ( Optimize  Selection )+ AdaBoostt mendapat akurasi 99.87% dapat dilihat pada Gambar 13:
Gambar 13. Tabel Hasil Hasil Pengujian Optimize Selection+AdaBoost
3.2. Hasil Pengujian Algortima Genetika ( Optimize Selection )+ Klasifikas Ensemble Hasil  pengujian  Algortima  Genetika  ( optimize  Selection )+Algortima  Klasifikasi Ensemble  Bagging,  Random  Forest,  AdaBoost dilihat  mendapat  hasil  yang  cukup  baik., Proses  selanjutnya  pembahasan  untuk  mendapatkan  hasil  penelitian  dari  hasil  pengujian Algortima  Genetika  ( optimize  Selection )+Algortima  Klasifikasi Ensemble, Hasil  dari proses pengujian tersebut dapat dilihat pada Gambar 14:
Gambar 14. Grafik Hasil Algoritma Genetika ( Optimize Selection )+ Klasifikasi Ensemble
3.3. Hasil Atribut Algortima Genetika ( Optimize Selection )+Klasifikasi Ensemble
Hasil  dari  pemilihan  atribut  yang  dioptimalkan  oleh  Algortima  Genetika  ( Optimize Selection )+Klasifikasi Ensemble berdeda  beda  tergantung  klasifikasi  Ensemble  yang digunakan.  Hasil  dari  pemilihat  atribut  yang  dioptimalkan  ole  Algortima  Genetika ( Optimize  Selection )+Kla  sifikasi Ensemble  Bagging adalah  semua  atribut  pada  data diabetes dipilih dapat dilihat pada Gambar 15:
Gambar 15. Grafik Pemilihan Atribut Optimize Selection +Klasifikasi Ensemble Bagging
Hasil  dari  pemilihat  atribut  yang  dioptimalkan  oleh  Algoritma  Genetika  ( Optimize Selection )+Klasifikasi Ensemble  Random  Forest tidak  semua  dipilih  dan  di  optimalkan namun  hanya  beberapa  seperti  Age,  DiabetesPedigreeFunction,  SkinThickness, Glucose, Pregnancies. Dapat dilihat pada Gambar 16:
Gambar 16. Grafik Pemilihan Atribut Optimize Selection +Klasifikasi Ensemble Random Forest
Hasil  dari  pemilihat  atribut  yang  dioptimalkan  oleh  Algoritma  Genetika  ( Optimize Selection )+Klasifikasi Ensemble  AdaBoost hampir  semua  dipilih  dan  di  optimalkan kecuali SkinThickness tidak termasuk. Dapat dilihat pada Gambar 17:
Gambar 17. Grafik Pemilihan Atribut Optimize Selection +Klasifikasi Ensemble AdaBoost

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  Algortima  Genetika ( Optimize  Selection )+Algortima  Klasifikasi Ensemble pada  data  diabetes dapat disimpulakan  bahwa  Algortima  Genetika  ( Optimize  Selection )  cocok  jika  diintegrasikan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 205-213
dengan  Algortima  Klasifikasi Ensemble karna  dari  hasil akurasi  bisa  dinilai  cukup  baik , Algortima  Genetika  ( Optimize  Selection )+Algortima  Klasifikasi Ensemble  Bagging mendapat  akurasi  97.14%.  Algortima  Genetika  ( Optimize  Selection )+Algortima Klasifikasi Ensemble  Random  Forest mendapat  akurasi  sebesar  98.57%.  Algortima Genetika  ( Optimize  Selection )+Algortima  Klasifikasi Ensemble  AdaBoost mendapat akurasi sebesar 99.87%. Dari hasil yang disebutkan bahwa integrasi Algortima Genetika ( Optimize  Selection ) akan mendapat hasil yang paling tinggi jika di integrasikan dengan algortima  klasifikasi Ensemble AdaBoost .  Dan  dari  hasil  pemilihan  atribut  yang  di optimalkan  akan  berbeda-berda  tergantung  Algortima  Klasifikasi Ensemble apa  yang digunakan.

## Daftar Pustaka
[1] O. Daanouni, B. Cherradi, and A. Tmiri, “Predicting diabetes diseases using mixed data  and  supervised  machine  learning  algorithms,” ACM  Int.  Conf.  Proceeding Ser. , no. October, 2019, doi: 10.1145/3368756.3369072.
[2] W. Apriliah, I. Kurniawan, M. Baydhowi, and T. Haryati, “Prediksi Kemungkinan Diabetes pada Tahap Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest,”
J.  Sist.  Inf. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  163–171,  2021,  [Online].  Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[3] L. M. Cendani and A. Wibowo, “Perbandingan Metode Ensemble Learning pada Klasifikasi Penyakit Diabetes,” J. Masy. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 33–44, 2022, doi: 10.14710/jmasif.13.1.42912.
[4] Amelia,  “Self-Monitoring  of  Blood  Glucose  dalam  Mencegah  Neropati  pada Ektremitas Bawah Pasien Diabetes Melitus Tipe II,” Indones. J. Nurs. Sci. Pract. , pp. 58–72, 2020.
[5] S.  K.  Kermani,  A.  Khatony,  R.  Jalali,  M.  Rezaei,  and  A.  Abdi,  “Accuracy  and precision  of  measured  blood  sugar  values  by  three  glucometers  compared  to  the standard  technique,” J.  Clin.  Diagnostic  Res. ,  vol.  11,  no.  4,  pp.  OC05–OC08, 2017, doi: 10.7860/JCDR/2017/23926.9613.
[6] V. Agustin, M. M. P. Putra, and A. Husni, “Impact of Enzymatic Hydrolysis  on Antioxidant  Activity  of  Snakehead  Fish  (Channa  striata)  Head  Protein Hydrolysate,” J.  Ilm.  Perikan.  dan  Kelaut. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  44–56,  2023,  doi: 10.20473/jipk.v15i1.38391.
[7] M.  Aryuni,  “Penerapan  Ensemble  Feature  Selection  dan  Klasterisasi  Fitur  pada Klasifikasi Dokumen Teks,” ComTech Comput. Math. Eng. Appl. , vol. 4, no. 1, p. 333, 2013, doi: 10.21512/comtech.v4i1.2745.
[8] M.  Mirqotussa’adah,  M.  A.  Muslim,  E.  Sugiharti,  B.  Prasetiyo,  and  S.  Alimah, “Penerapan  Dizcretization  dan  Teknik  Bagging  Untuk  Meningkatkan  Akurasi Klasifikasi  Berbasis  Ensemble  pada  Algoritma  C4.5  dalam  Mendiagnosa Diabetes,” Lontar  Komput.    J.  Ilm.  Teknol.  Inf. ,  vol.  8,  no.  2,  p.  135,  2017,  doi: 10.24843/lkjiti.2017.v08.i02.p07.
[9] Muflih  Ihza  Rifatama,  Mohammad  Reza  Faisal,  Rudy  Herteno,  Irwan  Budiman, and Muhammad Itqan Mazdadi, “Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dengan Seleksi Fitur Menggunakan Xgboost,” J.  Inform.  dan  Rekayasa  Elektron. ,  vol. 6, no. 1, pp. 64–72, 2023, doi: 10.36595/jire.v6i1.723.
[10] H.  Marlina,  A.  Zulius,  and  O.  L.  W.  H.  Wijaya,  “Penerapan  Algoritma  Random Forest Dalam Klasifikasi Penjurusan Di SMA Negeri Tugumulyo,” BRAHMANA J. Penerapan Kecerdasan Buatan Terakreditasi , vol. 4, no. 2, pp. 138–143, 2023, [Online].
Available:
https://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/brahmana/article/view/188.