## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 3 (2023) 127 - 134

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Evaluasi Model Klasifikasi Algoritma Terbimbing Kuantitatif terhadap Penyakit Diabetes
Arief Wibowo 1 , Selly Rahmawati 2
Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta Selatan
1 arief.wibowo@budiluhur.ac.id, 2 2211601055@student.budiluhur.ac.id

## Abstract
Diabetes  is  a  medical  condition  characterized  by  a  persistent  metabolic disorder  resulting  in  elevated glucose levels in the bloodstream. This ailment has a profound impact on various bodily organs, including the heart, blood vessels, eyes, kidneys, and nervous system. One significant factor contributing to the rise in diabetes cases is the delay in diagnosing the condition. The objective of this study was to assess different algorithms for the detection of  diabetes.  The  research  involved  an  imbalanced  dataset,  necessitating  the  application  of  oversampling techniques  like  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE)  to  address  this  imbalance.  Two classification methods, namely Support Vector Machine (SVM) and Logistic Regression (LR), were employed in this investigation. The study findings revealed that when the K-Fold Cross Validation technique was combined with  the  SMOTE  method,  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  model  exhibited  superior  levels  of  accuracy, precision, and recall in comparison to the Logistic Regression (LR) model, also utilizing the SMOTE technique. Nonetheless, if K-Fold Cross Validation was conducted without implementing the SMOTE technique, the results demonstrated  that  Logistic  Regression  outperformed  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  model  in  terms  of accuracy, precision, and recall.
Keywords: Diabetes; Support Vector Machine;  Logistic Regression; K-Fold Cross Validation.

## Abstrak
Diabetes adalah suatu kondisi medis yang ditandai dengan gangguan metabolisme persisten yang mengakibatkan peningkatan kadar glukosa dalam aliran darah. Penyakit ini berdampak besar pada berbagai organ tubuh, termasuk jantung,  pembuluh  darah,  mata,  ginjal,  dan  sistem  saraf.  Salah  satu  faktor  penting  yang  berkontribusi  terhadap peningkatan  kasus  diabetes  adalah  keterlambatan  diagnosis  kondisi  tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk menilai algoritma yang berbeda untuk mendeteksi diabetes. Penelitian ini melibatkan kumpulan data yang tidak seimbang, sehingga memerlukan penerapan teknik oversampling seperti Synthetic Minority Over-sampling Technique  (SMOTE)  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  ini.  Dua  metode  klasifikasi,  yaitu  Support  Vector Machine  (SVM)  dan  Logistic  Regression  (LR),  digunakan  dalam  penyelidikan  ini.  Temuan  penelitian mengungkapkan bahwa ketika teknik K-Fold Cross Validation dikombinasikan dengan metode SMOTE, model Support Vector Machine (SVM) menunjukkan tingkat akurasi, presisi, dan recall yang lebih unggul dibandingkan dengan  model  Logistic  Regression  (LR),  juga  menggunakan  teknik  SMOTE.  Meskipun  demikian,  jika  K-Fold Cross  Validation  dilakukan  tanpa  menerapkan  teknik  SMOTE,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  Regresi  Logistik mengungguli model Support Vector Machine (SVM) dalam hal akurasi, presisi, dan recall .
Kata kunci: Penyakit diabetes; S upport Vector Machine ; Logistic Regression ; K-Fold Cross Validation.
1. Pendahuluan
Menurut  Federasi  Diabetes  Internasional  (2019), Indonesia berada di peringkat ke-7 dalam hal prevalensi penyakit diabetes, dengan 10,7% dari populasi Indonesia [1]. Selain itu, menurut WHO sekitar 422 juta orang di seluruh dunia menderita diabetes kebanyakan penderita diabetes tinggal di negara-negara berpenghasilan rendah dan  menengah, dan  hingga  sebanyak  1,5 juta  kematian secara langsung dikaitkan dengan diabetes setiap tahun [2].
Menurut  data  yang  dirilis  oleh  International  Diabetes Federation (IDF), pada tahun 2022, Indonesia memiliki sekitar 41,8 ribu individu  yang  menderita diabetes tipe 1.  Hal  ini  menjadikan  Indonesia  sebagai  negara  di ASEAN  dengan  jumlah  penderita  diabetes  tipe  1 tertinggi, dan juga menempatkannya pada peringkat ke- 34  dari  204  negara  di  seluruh  dunia.  Dampak  dari kondisi  diabetes  dapat  mengakibatkan  kerusakan  pada organ-organ  tubuh  seperti  jantung,  pembuluh  darah, mata,  ginjal,  dan  saraf.  [3].  Adapun  jumlah  kasus maupun prevalensi diabetes ini terus meningkat selama beberapa dekade terakhir [4]. Sehingga alokasi anggaran Kesehatan  dunia  berkembang  hanya  untuk  menangani diabetes.
Diabetes  merupakan  suatu  penyakit  kronis  dan metabolic yang ditandai oleh  kadar glukosa darah atau gula  darah  yang  tinggi  [5].  Penyebabnya  adalah  gaya hidup  yang  tidak  sehat  dan  pola  makan  yang  tidak seimbang  [6].  Usia  terbanyak  penderita  penyakit diabetes adalah antara 49-59 tahun [7]. Salah satu faktor yang  menyebabkan  peningkatan  jumlah  penderita diabetes  adalah  keterlambatan  dalam  mendiagnosis penyakit  diabetes  [8].  Oleh  karena  itu,  diperlukan Teknik data mining untuk membantu para medis dalam melakukan  diagnosa  dini  atau  klasifikasi  berdasarkan variabel-variabel  riwayat  pasien  diabetes  sebelumnya. Adapun  Teknik  data  mining  ini  terbukti  mampu memberikan  dampak  secara  ilmiah  pada  penelitian sebelumnya [9], [5], [10], [11].
Studi  terdahulu,  telah  melakukan  pengklasifikasian penyakit diabetes menggunakan machine learning oleh Ichwanul  Muslim  et.al  [9].  Pada  penelitiannya menggunakan  SVM,  Decision  Tree  dan  Naïve  bayes. Hasil  penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa  SVM adalah  algoritma  dengan  kinerja  terbaik.  Selain  itu, Agung  Mulyo  dkk.  melakukan  perbandingan  performa algoritma  K-NN,  J48,  Naïve  Bayes,  dan  Regresi Logistik  dalam  klasifikasi  penyakit  diabetes  dalam penelitian  mereka  sebelumnya  [12].  Pada  penelitianya menunjukkan  algoritma  K-NN  menghasilkan accuracy tertinggi  yaitu  98%.  Selanjutnya,  penelitian  yang  telah dilakukan oleh Ginanjar Abdurrahman dengan menggunakan Adaboost Classifier untuk
mengklasifikasikan  penyakit  diabetes  [10].  Pada penelitiannya menggunakan Teknik imputing mean dan median untuk proses pengujiannya. Hasil penelitiannya menunjukkan  bahwa accuracy tertinggi  didapatkan dengan  menggunakan  Teknik imputing  mean yaitu 80.09%.  Penelitian  selanjutnya,  Nunu  et.al  melakukan komprasi  algoritma  ID3  dan  Naïve  Bayes  untuk klasifikasi Diabetes.
Pada  penelitiannya  menggunakan  pemograman  python diaplikasi  Jupiter  Notebook.  Berdasarkan  penelitian yang  telah  dilakukan,  algoritma  Naïve  bayes  memiliki hasil prediksi yang lebih tinggi dibandingkan ID3 [11]. Kemudian,  hilda  et.al  juga  melakukan  perbandingan metode Naïve bayes dan Support Vector Machine dalam klasifikasi  Diabetes.  Pada  penelitiannya  menggunakan lata bantu WEKA. Adapun hasil dari penelitian tersebut menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM  dengan  kernel polynomial  lebih  baik  dari  pada  Naïve  Bayes  [13]. Selanjutnya,  Naisah  et.al  juga  melakukan  komparasi algoritma  KNN  DAN  Naïve  bayes  pada  klasifikasi penyakit  Diabetes.  Studi  lain  yang  menggunakan tahapan KDD memiliki nilai akurasi paling tinggi pada algoritma Naïve bayes dibanding dengan KNN [14].
Berdasarkan sumber dari beberapa penelitian menjelaskan  bahwa  model  klasifikasi  dapat  membantu layanan  kesehatan  dalam  melakukan  penanganan  dan pencegahan terhadap penderita penyakit diabetes. Di sisi lain, model klasifikasi juga mampu melakukan prediksi yang  akurat.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk  meningkatkan  efektivitas  layanan  kesehatan dalam  menangani penyakit diabetes dengan  melakukan perbandingan  kinerja  antara  algoritma Support  Vector Machine (SVM)  dan Logistic  Regression  (LR) dalam klasifikasi penyakit diabetes.

## 2. Metode Penelitian
Pada tahap ini, dijelaskan mengenai proses dan tahapan metode  penelitian  yang  digunakan.  Tahapan  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Penelitian  ini  dimulai  dengan  langkah  Akuisisi  Data yang  berasal  dari  Kaggle  sebagai  sumber  data.  Setelah itu, proses berlanjut ke tahap pengolahan data, di mana data  diolah  menggunakan  teknik pre-processing . Selanjutnya,    data  diklasifikasikan  metode  untuk mengklasifikasikan  penyakit  diabetes,  yaitu Support Machine  Learning (SVM)  dan Logistic  Regression (LR).  Selanjutnya,  dilakukan  evaluasi  terhadap  dua metode tersebut untuk menentukan kinerja yang  paling optimal, sehingga menghasilkan performa terbaik.

## 2.1 Data Acquition
Data  Acquition  merupakan  suatu  tahapan  untuk pengambilan data. Data yang digunakan pada penelitian ini  yatiu  data  pasien  penderita  penyakit  diabetes sebanyak  2.000  objek  dengan  8  variabel  dan  1  kelas target.  Data  yang  digunakan  adalah  data  kuantitatif berupa  angka-angka  yang  akan  diolah  menggunakan metode  statistika.  Sumber  data  diambil  dari  catatan medis  yang  disetujui  oleh  Organisasi  Kesehatan  Dunia dan  tersedia  pada  tahun  2022.  Variabel-variabel  yang dianalisis meliputi Pregnancies, Glucose, BloodPressure,  SkinThickness,  Insulin,  BMI,  Diabetes Pedigree Function dan Age.

## 2.2 Preprocessing
Pada tahapan preprocessing penelitian ini mengimplementasikan  empat  fase  analitik  (analitik kualitas data, analitik deskriptif, analitik diagnostik, dan analitik  prediktif).  Fase  pertama  meliputi  pra- pemrosesan  data  termasuk  analitik  kualitas  data  dan analitik deskriptif. Setelah itu, hasil dari pra-pemrosesan data  diproses  untuk  menghasilkan  analitik  diagnostik dan  analitik  prediktif.  Adapun  pada  tahapan  yang digunakan  yaitu  seleksi  fitur,  cleaning  data  dan normalisasi data. Adapun Seleksi fitur merupakan suatu tahapan  untuk  pemilihan  atribut  yang  akan  digunakan pada  penelitian.  Sedangkan  Cleaning  data  merupakan suatu  tahapan  untuk  menghilangkan  data  dari  noise ataupun missing value [15]. Normalisasi data merupakan suatu  proses  untuk  merubah  penskalaan  data,  sehingga proses pengolahan menjadi lebih mudah [16].
2.3 Klasifikasi Penyakit Diabetes
Dalam  penelitian  ini,  akan  menerapkan  teknik oversampling  SMOTE.  SMOTE  (Synthetic  Minority Over-sampling  Technique)  merupakan  suatu  metode oversampling  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan jumlah  data  pada  kelas  minoritas  dengan  menciptakan data  sintetis  melalui  replikasi  data  kelas  minoritas. Dalam  SMOTE, over-sampling dilakukan  dengan mengambil instance dari kelas minoritas dan menemukan K-Nearest  Neighbor dari  masing-masing instance  tersebut.  Kemudian, instance sintetik  dibuat dengan  mempertimbangkan  instance-instance  tersebut, menghindari  replikasi  langsung  dari  instance  kelas
minoritas.  Dengan  demikian,  metode  ini  dapat membantu mengatasi masalah overfitting yang berlebihan [17].
SVM  (Support  Vector  Machine)  merupakan  suatu metode  pembelajaran  mesin  yang  dirancang  untuk mengidentifikasi  hyperplane  optimal  yang  dapat memisahkan  dua  kelas  dalam  ruang  masukan  [18]. Konsep dasar SVM merupakan salah satu metode yang termasuk  dalam  kategori  metode  terbimbing.  Metode terbimbing  mengacu  pada  metode  yang  memerlukan penggunaan data training dan data testing dalam proses pengujian atau evaluasi [19]. Logistic Regression adalah metode  untuk  menentukan  hubungan  antara  variabel respons yang memiliki sifat dikotomis atau polikotomis [20].
2.4 Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  dalam  penelitian  ini  berdasarkan confusion  matrix . Confusion  matrix merupakan  tabel yang  menunjukkan  klasifikasi  jumlah  data  uji  yang benar  dan  jumlah  data  uji  yang  salah  [21].  Adapun rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung accuracy, precision dan recall sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
Selain  itu,  dalam  penelitian  ini  dilakukan  evaluasi dengan menggunakan metode K-Fold Cross Validation dalam  pengujian. K-Fold  Cross  validation merupakan metode teknik penambangan data yang bertujuan untuk mencapai  akurasi  maksimum  dengan  membagi  data menjadi  dua  subset,  yaitu  data  pelatihan  dan  data pengujian  [22].  Dalam  klasifikasi,  model  dilatih  dan diuji dalam k iterasi. Pada setiap iterasi, salah satu subset digunakan  sebagai  data  pelatihan  dan  data  pengujian [23].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada tahapan penelitian ini, hasil dan pembahasan akan dijelaskan  berdasarkan  alur  penelitian.  Alur  penelitian dimulai  dari  data  acquition,  preprocessing,  modeling, evaluasi  serta perbandingan  model.  Adapun penjelasan mengenai hasil dan pembahasan dari setiap langkah alur penelitian sebagai berikut:

## 3.1 Pre-processing
Pada  tahap  preprocessing  dilakukan  beberapa  tahapan. Tahapan  pertama  yang  dilakukan  yaitu  mengubah  tipe data.  Perubahan  tipe  data  ini  bertujuan  agar  mudah dipahami dan meningkatkan efisiensi dalam pemrosesan data.  Tipe  data  yang  diubah  pada  tahap  ini  yaitu  int menjadi category .  Adapun  perubahan  tipe  data  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. tipe data sebelum diubah
Gambar 3. tipe data setelah diubah
Gambar 4. Sebelum Pembersihan Data

## Gambar 5. Setelah Pembersihan Data
Terlihat pada Gambar 3 bahwa setelah dilakukan seleksi data  pada  penelitian  ini  terjadi  perubahan  nilai  data. Seleksi  data  yang  dilakukan  menggunakan correlation based  fitur .  Kemudian,  dilakukan cleaning data. cleaning data  digunakan  untuk  mengatasi  data  dari missing value , duplikat data, noise dan outlier . Adapun proses  pembersihan (cleaning) data  dapat  dilihat  pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Setelah  dilakukan  cleaning  data,  dilanjut  dengan normalisasi data. Tahapan normalisasi data ini dilakukan guna  untuk  menghilangkan  perbedaan  skala  antar atribut.  Adapun  normalisasi  data  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Sebelum Normalisasi Data
Gambar 7 . Sesudah Normalisasi Data
3.2 Pemodelan
Data yang diperoleh dari sumber Kaggle tidak seimbang. Oleh karena itu, penelitian ini perlu diterapkannya suatu Teknik oversampling yaitu  SMOTE.  Adapun  data sebelum  dan  sesudah  menggunakan  teknik  SMOTE dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 8. Before SMOTE
Gambar 9. After SMOTE
Setelah menerapkan Teknik SMOTE, langkah berikutnya adalah menerapkan model dengan melakukan  pembagian  dataset  menggunakan  K-Fold Cross  Validation.  Setelah  dataset  dipartisi,  Langkah selanjutnya  adalah  melakukan  pemodelan  dengan menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Logistic  Regression (LR).  Setelah  itu,  evaluasi dilakukan  dengan  membandingkan  kinerja  SVM  dan Logistic  Regression (LR)  pada  dataset  yang  tidak mengalami  pemroesan  dengan  teknik  SMOTE  dan dataset yang telah melalui proses teknik SMOTE.
Tabel 1. Hasil K-Fold 1 Sampai 10 dengan SMOTE
Akurasi Precision Recall Akurasi Precision Recall 1 88% 81% 94% 80% 71% 92% 2 80% 87% 78% 73% 87% 65% 3 79% 75% 79% 78% 76% 74% 4 82% 81% 79% 75% 69% 82% 5 79% 85% 74% 78% 86% 69% 6 82% 85% 79% 75% 82% 65% 7 76% 82% 71% 76% 80% 73% 8 71% 76% 73% 68% 76% 65% 9 82% 77% 87% 76% 71% 79% 10 83% 81% 81% 78% 73% 81% Rata- Rata 80% 81% 80% 75% 77% 74% K-
Fold SVM Logistic Regression Tabel  2. Hasil K-Fold 1 Sampai 10 Tanpa SMOTE
Accuracy Precision Recall Accuracy Precision Recall 1 77% 86% 31% 72% 62% 26% 2 72% 82% 38% 72% 89% 33% 3 75% 70% 37% 75% 67% 42% 4 85% 85% 63% 85% 86% 63% 5 72% 65% 50% 77% 75% 54% 6 84% 86% 60% 79% 77% 50% 7 79% 57% 53% 82% 64% 60% 8 82% 73% 61% 82% 73% 61% 9 85% 73% 57% 80% 58% 50% 10 78% 71% 31% 80% 75% 37% Rata- Rata 79% 75% 48% 78% 72% 48% SVM
Logistic Regression K- Fold
Tabel 3. Perbandingan Performa Metode Acuraccy Precision Recall SVM 78% 71% 31% LR 80% 75% 37% SVM + SMOTE 83% 81% 81% LR + SMOTE 78% 73% 81%

## 3.3 Evaluasi
Penggunaan  metode  validasi  silang  K-Fold  dalam pengujian  dilakukan  untuk  mengurangi  distorsi  yang mungkin terjadi dengan data acak [24]. Dalam penelitian ini,  K-Fold  10  kali  lipat  dilakukan  dengan  membagi kumpulan data menjadi 10 lipatan dengan ukuran yang sama.  Selanjutnya,  dilakukan  pelatihan  dan  pengujian pada  model  sebanyak  10  kali.  Kemudian,  klasifikasi dilakukan  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine  (SVM) dan Logistic  Regression  (LR) dengan memanfaatkan metode SMOTE. Berikut hasil K-Fold 1 sampai 10 yang didapatkan pada Tabel 1,
Berdasarkan  Tabel  1,  diperoleh  bahwa accuracy dan recall tertinggi terdapat pada K-Fold 1 dengan accuracy SVM  88%, Recall 94%  dan  LR  80%, Recall 92%. Sedangkan Precision tertinggi  terdapat  pada K-Fold 2 dengan  SVM  97%  dan  LR  87%.  Tahap  selanjutnya penerapan  algoritma  SVM  dan Logistic  Regression tanpa  menggunakan  teknik  SMOTE  pada K-Fold 1 sampai K-Fold 10  dengan  hasil  pada  Tabel  2. Berdasarkan  Tabel  2,  diperoleh  bahwa accuracy dan
recall tertinggi terdapat pada K-Fold 4 dengan accuracy SVM  85%,  recall  85%  dan  LR  85%,  recall  86%. Sedangkan Precision tertinggi  terdapat  pada K-Fold 6 dengan  SVM  86%  dan Precision dengan  LR  tertinggi terdapat pada K-Fold 2 yaitu 89%.
3.4 Perbandingan Model
Berdasarkan pada penelitian sebelumnya [25] menunjukkan  diketahui  bahwa K-Fold 10  menjadi pemodelan  terbaik.    Ujicoba  pada  studi  ini  juga menggunakan K-Fold 10. Adapun hasil evaluasi tersebut ditunjukkan pada Tabel 3. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan K-Fold 10  didapatkan  nilai  rata-rata precision dan recall yang  lebih  rendah  dibandingkan dengan akurasi. Meskipun nilai rata-rata nilai precision dan recall rendah,  namun  model  tersebut  terbukti mendapatkan hasil akurasi yang baik. Kemudian, model klasifikasi  dengan  menggunakan  teknik  SMOTE mendapatkan  kenaikan  dibandingkan  dengan  model tanpa SMOTE. Pada tabel 3 menunjukkan bahwa SVM dengan  menggunakan  Teknik  SMOTE  lebih  unggul dibandingkan dengan Logistic regression . SVM dengan menggunakan Teknik SMOTE mendapat nilai accuracy 83%, preccision 81%  dan pecall 81%.  Sedangkan Logistic  Regression dengan  menggunakan  Teknik SMOTE  mendapat  nilai accuracy 78%, precision 73% dan recall 81%.  Adapun  perbandingan  tanpa  Teknik SMOTE, Logistic Regression
lebih unggul dibandingkan dengan SVM. Adapun Logistic Regression mendapat  nilai accuracy 80%, precision 75%  dan recall 37%.  Sedangkan  SVM  mendapat  nilai accuracy 78%, precision 71% dan recall 31%.

## 4.   Kesimpulan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  SVM  dengan menggunakan Teknik SMOTE memiliki nilai accuracy, precision, recall yang lebih tinggi dibandingkan dengan Logistic  Regression .  Adapun  SVM  mendapatkan  nilai accuracy 83%, precision 81%, dan recall 81%. Sedangkan Logistic Regression mendapat nilai accuracy 78%, precision 73%  dan recall 81%.  Akan  tetapi perbandingan tanpa Teknik SMOTE Logistic Regression lebih  unggul  dibandingkan  dengan  SVM. Adapun Logistic  Regression mendapat  nilai accuracy 80%, precision 75% dan recall 37%. Sedangkan  SVM mendapat nilai accuracy 78%, precision 71% dan recall 31%.  Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  ini  hanya membandingkan dua algoritma klasifikasi yaitu Support Vector  Machine (SVM)  dan Logistic  Regression (LR). Diharapkan pada penelitian selanjutnya dapat menggunakan  algoritma  lain,  sehingga  mendapatkan performa yang lebih baik dengan menggunakan dataset diabetes.

## Daftar Pustaka
[1] C.  D.  Mait,  J.  A.  Watuseke,  P.  D.  G.  Saerang, and S. R. Joshua, “Sistem Pendukung Keputusan
Menggunakan  Fuzzy  Logic  Tahani  Untuk Penentuan  Golongan  Obat  Sesuai  Dengan Penyakit Diabetes,” J. Media Infotama , vol. 18, no. 2, p. 344, 2022.
[2] C. Mela and A. Barkah, “Hubungan Dukungan Keluarga  Dengan  Kepatuhan  Menjalani  Diet Pada Pasien Diabetes Melitus Di Di Jorong Koto Kaciak  Nagari  Batu  Balang  Kecamatan  Harau …,” J. Pendidik. dan … , vol. 4, no. 1716–1724, pp.  1716–1724,  2022,  [Online].  Available: http://journal.universitaspahlawan.ac.id/index.p hp/jpdk/article/view/4949%0Ahttp://journal.uni versitaspahlawan.ac.id/index.php/jpdk/article/d ownload/4949/3403
[3] D.  Pademme  and  T.  Banna,  “Peer  Group Support  Terhadap  Self-  Efficacy  Pasien  DM Tipe II,” J. Ilm. Kesehat. , vol. 3, no. 3, pp. 210– 216, 2021, doi: 10.36590/jika.v3i3.202.
[4] V.A.R.Barao, R.C.Coata, J.A.Shibli, M.Bertolini,  and  J.G.S.Souza,  “Korelasi Glukosa  Urine  Dan  Berat  Jenis  Urine  Pada Penderita  Diabetes  Melitus  Tipe  2  Di  RSUD Budhi Asih,” Braz Dent J. , vol. 33, no. 1, pp. 1– 12, 2022.
[5] A.  M.  Argina,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi K-Nearest  Neigbor  pada  Dataset  Penderita Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 29–33, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.11.
[6] H. Hariawan, A. Fathoni, and D. Purnamawati, “Hubungan  Gaya  Hidup  (Pola  Makan  dan Aktivitas  Fisik)  Dengan  Kejadian  Diabetes Melitus di Rumah Sakit Umum Provinsi NTB,” J.  Keperawatan  Terpadu  (Integrated  Nurs. Journal) ,  vol.  1,  no.  1,  p.  1,  2019,  doi: 10.32807/jkt.v1i1.16.
[7] K.  Anis,  K.  P.  A.  Nugroho,  and  C. Natawirarindry,  “Gambaran  Pola  Makan  Pra Lansia terkait Risiko Inflamasi Diabetes Melitus Tipe 2 Pada masa Pandemi Covid-19 di Wilayah Kerja Puskesmas Sidorejo Lor, Kota Salatiga,” J. Sains dan Kesehat. , vol. 3, no. 6, pp. 807–815, 2021, doi: 10.25026/jsk.v3i6.463.
[8] Z.  Nurusshofa,  A.  Efraim,  N.  Gori,  R.  A. Claudia, and D. Melitus, “Edukasi Deteksi Dini Diabetes  Melitus  Kader  Puskesmas  Pondok Kacang Timur Tangerang Selatan Pendahuluan Pengabdian masyarakat , partisipasi aktif dosen dapat  dilaksanakan  dalam  berbagai  bentuk aplikasi  karya  dan  bakti  salah  satu  bentuk pengabdian mahasisw,” vol. 5636, no. 1, pp. 86– 90, 2023.
[9] I. M. Karo Karo and H. Hendriyana, “Klasifikasi Penderita  Diabetes  menggunakan  Algoritma Machine  Learning  dan  Z-Score,” J.  Teknol. Terpadu ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  94–99,  2022,  doi: 10.54914/jtt.v8i2.564.
[10] G. Abdurrahman, “Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus
Menggunakan
Adaboost
Classifier,”
JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi) , vol.  7,  no.  1,  pp.  59–66,  2022,  [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JUS TINDO
[11] N. Nurdiana and A. Algifari, “Studi Komparasi Algoritma  Id3  Dan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” INFOTECHjournal ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  18–23, 2020.
[12] D.  Random et  al. ,  “Komparasi  Performansi Algoritma Pengklasifikasi KNN , Bagging,” pp. 367–372, 2021.
[13] H.  Apriyani  and  K.  Kurniati,  “Perbandingan Metode  Naïve  Bayes  Dan  Support  Vector Machine  Dalam  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes Melitus,” J. Inf. Technol. Ampera , vol. 1, no. 3, pp. 133–143, 2020, doi:
10.51519/journalita.volume1.isssue3.year2020. page133-143.
[14] N.  M.  Putry,  “Komparasi  Algoritma  Knn  Dan Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus,” EVOLUSI  J. Sains dan  Manaj. ,  vol.  10,  no.  1,  2022,  doi: 10.31294/evolusi.v10i1.12514.
[15] R.  G.  Whendasmoro  and  J.  Joseph,  “Analisis Penerapan
Normalisasi Data Dengan
Menggunakan Z-Score Pada Kinerja Algoritma
K-NN,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 872, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4526.
[16] S. Mahrani, I. D. Pasi, A. K. Mutmainnah, S. W. P.  Samosir,  and  I.  Gunawan,  “Proses Pembangunan Smart City  Di  Indonesia Menggunakan Metode Big Data Analytis Dalam Penerapan E-Commerce,” Media J. Inform. , vol. 13, no. 2, p. 57, 2021, doi: 10.35194/mji.v13i2.1866.
[17] E. Sutoyo and M. A. Fadlurrahman, “Penerapan SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance  Class dalam  Klasifikasi  Television  Advertisement Performance  Rating  Menggunakan  Artificial Neural  Network,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. ,  vol.  6,  no.  3,  p.  379,  2020,  doi: 10.26418/jp.v6i3.42896.
[18] E.  Suryati,  A.  Ari  Aldino,  N.  Penulis Korespondensi,  and  E.  Suryati  Submitted, “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online Menggunakan Ekstraksi Fitur Model Word2vec Text Embedding Dan Algoritma Support Vector Machine  (SVM),”  vol.  4,  no.  1,  pp.  96–106,
2023, [Online]. Available:
https://doi.org/10.33365/jtsi.v4i1.2445
[19] Suhardjono, W. Ganda, and H. Abdul, “Prediksi Kellusan  Menggunakan  Svm  Berbasis  Pso,” Bianglala  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  97–101, 2019.
[20] R.  Susetyoko,  W.  Yuwono,  E.  Purwantini,  and
N. Ramadijanti, “Perbandingan Metode Random Forest, Regresi Logistik, Naïve Bayes, dan  Multilayer  Perceptron  Pada  Klasifikasi Uang Kuliah Tunggal (UKT),” J. Infomedia Tek. Inform. Multimed. Jar. , vol. 7, no. 1, pp. 8–16, 2022.
[21] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix Pada  Analisis  Sentimen  Berbasis  Teks  Pada Twitter,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI , vol.  5,  no.  2,  pp.  697–711,  2021,  [Online]. Available: http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti /article/view/369
[22] R. R. R. Arisandi, B. Warsito, and A. R. Hakim, “Aplikasi  Naïve  Bayes  Classifier  (Nbc)  Pada Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  Stunting  Dengan Pengujian  K-Fold  Cross  Validation,” J. Gaussian , vol. 11, no. 1, pp. 130–139, 2022, doi: 10.14710/j.gauss.v11i1.33991.
[23] L. Mardiana, D. Kusnandar, and N.
Satyahadewi, “Analisis Diskriminan Dengan K Fold  Cross  Validation  Untuk  Klasifikasi Kualitas Air Di Kota Pontianak,” Bimaster  Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter. , vol. 11, no. 1, pp. 97– 102, 2022, [Online]. Available:
https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jbmstr/articl e/view/51608
[24] T.  Ridwansyah,  “Implementasi  Text  Mining Terhadap Analisis Sentimen Masyarakat Dunia Di Twitter Terhadap Kota Medan Menggunakan K-Fold  Cross  Validation  Dan  Naïve  Bayes Classifier,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan Komput. , vol. 2, no. 5, pp. 178–185, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i5.362.
[25] C.  B.  Sonjaya,  A.  Fitri,  N.  Masruriyah,  and  D. Sulistya,  “The  Performance  Comparison  of Classification  Algorithm  in  Order  to  Detecting Heart Disease,” vol. 5, no. 2, pp. 166–175, 2022.
Halaman ini sengaja dikosongkan