## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 1043-1050 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of Deep Neural Network Method on Classification of Type 2 Diabetes Mellitus Disease

## Implementasi Metode Deep Neural Network pada Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus Tipe 2
Muhammad Rizky 1 , Andri Pramuntadi 2* , Wahit Desta Prastowo 3 , Deden Hardan Gutama 4
1,2,3 Department of Informatics, Faculty of Computers and Engineering, Universitas Alma Ata, Yogyakarta, Indonesia
E-Mail: 1 193200059@almaata.ac.id, 2 andripramuntadi@almaata.ac.id,
3 wahitdesta.almaata.ac.id, 4 hardan@almaata.ac.id
Received Feb 12th 2024; Revised May 15th 2024; Accepted Jun 5th 2024 Corresponding Author: Andri Pramuntadi

## Abstract
Diabetes mellitus is characterized by high levels of blood sugar, also known as glucose, as a result of the body's lack of or inability to use insulin efficiently. In 2021, the International Diabetes Federation (IDF) reported that five countries had the highest number of people with diabetes mellitus in the 20 to 79 age group. With 19.5 million people suffering, Indonesia ranks second. Various efforts have been made to stop the development of this disease. One of them is a study that uses the DNN  (Deep  Neural  Network)  classification  method  to  predict  a  person's  risk.  Using  a  dataset  from  the  Mergangsan Community Health Center (Puskesmas) in Yogyakarta City, DIY Province, this study used ten variables: gender, smoking, weight,  height,  body  mass  index  (BMI),  hypertension,  age,  physical  activity,  alcohol  consumption,  and  history  of  non- communicable diseases. DNN parameters such as number of layers, number of neurons, activation function, learning rate, batch size, weight, optimizer, loss function, epoch, and bias were used to build the prediction model. The K 10-fold CV method is used to partition the training and test data to build the prediction model. The results reached 90 percent, 85 percent, 95 percent, and 89 percent using f1 score, accuracy, precision, and recall, respectively.
Keyword: Artificial Intelligence, Deep Neural Network (DNN), Machine Learning, Type 2 Diabetes Mellitus

## Abstrak
Penyakit diabetes mellitus ditandai oleh tingginya kadar gula dalam darah, juga dikenal sebagai glukosa, sebagai akibat dari kurangnya atau ketidakmampuan tubuh untuk menggunakan insulin secara efisien. Pada tahun 2021, Federasi Diabetes Internasional (IDF) melaporkan bahwa lima negara memiliki jumlah penderita diabetes mellitus terbanyak di kelompok usia 20 hingga 79 tahun. Dengan 19,5 juta orang yang menderita, Indonesia menempati peringkat kedua. Berbagai upaya telah  dilakukan  untuk  menghentikan  perkembangan  penyakit  ini.  Salah  satunya  adalah  penelitian  yang  menggunakan metode  klasifikasi  Deep  Neural  Network  (DNN)  untuk  memprediksi  risiko  seseorang.  Menggunakan  dataset  dari Puskesmas Mergangsan di Kota Yogyakarta, Provinsi DIY, penelitian ini menggunakan sepuluh variabel: jenis kelamin, merokok, berat badan, tinggi badan,  Indeks Massa Tubuh (IMT), hipertensi, usia, aktivitas fisik, konsumsi alkohol, dan riwayat  penyakit  tidak  menular.  Parameter  DNN  seperti  jumlah  lapisan,  jumlah  neuron,  fungsi  aktivasi,  tingkat pembelajaran,  ukuran  batch,  berat,  optimizer,  fungsi  kehilangan,  epoch,  dan  bias  digunakan  untuk  membangun  model prediksi.  Metode  K  10-fold  CV  digunakan  untuk  mempartisi  data  pelatihan  dan  uji  untuk  membuat  model  prediksi. Hasilnya mencapai 90 persen, 85 persen, 95 persen, dan 89 persen masing-masing dengan menggunakan skor f1, akurasi, presisi, dan recall..
Kata Kunci: Deep Neural Network (DNN), Diabetes Melitus Tipe 2, Kecerdasan Buatan, Machine Learning

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  adalah  penyakit  yang  ditandai  dengan  tingginya  kadar  gula  (glukosa)  dalam  darah  karena tubuh  tidak  dapat  menggunakan  insulin  dengan  efektif  atau  tidak  memproduksi  cukup  insulin  [1].  Ketika
seseorang menderita diabetes, kadar gula dalam darahnya tinggi dan dapat menyebabkan komplikasi fisik yang timbul berupa, kerusakan mata, kerusakan ginjal, penyakit jantung, hipertensi, stroke [2].
Menurut International Diabetes Federation (IDF) pada tahun 2021, terdapat lima negara dengan jumlah penduduk  tertinggi  yang  menderita  diabetes  melitus  dalam  rentang  usia  20-79  tahun.  Salah  satunya  adalah Indonesia yang menempati peringkat kedua dengan jumlah penduduk penderita diabetes sebanyak 19,5 juta orang [3]. Pada Diabetes tipe 1 adalah jenis diabetes yang terjadi ketika sistem kekebalan tubuh menyerang dan menghancurkan sel beta di pankreas yang bertanggung jawab untuk menghasilkan insulin [4].
Sedangkan penyakit Diabetes Melitus (DM) tipe 2 adalah diabetes yang disebabkan kegagalan tubuh memanfaatkan  insulin  sehingga  mengarah  pada  pertambahan  berat  badan  dan  penurunan  aktivitas  fisik, berbeda dengan diabetes kehamilan yang ditemukan untuk pertama kalinya selama kehamilan yang disebut dengan  hiperglikemia  [5].  Berbagai  upaya  dilakukan  untuk  menekan  angka  pertumbuhan  penyakit  DM terutama pada DM tipe 2 yang dipengaruhi oleh pola gaya hidup sehari-hari. Pada bidang kesehatan, teknologi mulai  berperan  di  dalamnya  yang  dikenal  sebagai  Kecerdasan  Buatan  atau Artificial  Intelligence (AI). Penerapan teknologi AI dalam bidang kesehatan dapat memberikan manfaat dalam mendukung penanganan diabetes, meningkatkan pengelolaan penyakit, dan memberikan perawatan yang lebih efektif dan personalisasi. Namun, tetap penting untuk tetap meningkatkan kesadaran dan edukasi tentang pentingnya pola hidup sehat dalam pencegahan Diabete Melitus tipe 2, serta memanfaatkan teknologi sebagai alat bantu dalam mengelola kondisi tersebut.
Salah satu algoritma AI yang telah digunakan pada penelitian sebelumnya adalah Deep Neural Network (DNN)  merupakan  algoritma  dari  sub-bidang machine  learning yang  dapat  diimplementasikan  untuk memprediksi,  klasifikasi,  dan  regresi.  DNN  adalah  sebuah  salah  satu  algoritma  Deep  Learning  berbasis jaringan  saraf  yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan.  Jenis  algoritma  ini  merupakan  sebuah struktur algoritma yang berlapis-lapis dengan model sirkuit saraf kranial manusia dan hewan yang dirancang untuk mengenali pola yang disebut Neural Network (NN). Beberapa  penelitian  yang  menggunakan machine  learning dalam  memprediksi  telah  dilakukan sebelumnya.  Bala  Manoj  Kumar  P,  dkk  (2020)  dengan  implementasi  algoritma  DNN  untuk  memprediksi penyakit  DM  menggunakan  dataset Pima  Indiana  Diabetes  Datase (PIDD)  mendapat  akurasi  98.16%  [6]. Tawfik  Beghriche,  dkk  (2021),  penelitian  menggunakan  PIDD  ( Pima  Indiana  Diabetes  Dataset )  untuk melakukan  prediksi  awal  pada  seorang  pasien  menggunakan  metode  klasifikasi  DNN.  Hasil  menunjukkan performa pada metode DNN lebih dari 95% [7].
Othmane Daanouni, dkk (2019) penelitian yang serupa yaitu menggunakan PIDD pada metode  DNN hasil akurasi pada DNN yaitu 96.36% [8]. Kannadasan K, dkk (2019) melakukan prediksi menggunakan DNN. Hasil menunjukkan metode  DNN dengan hasil evaluasi akurasi 86,26%, presisi 90,66%, recall 87,92%,  f1- score 98,27% [9].
P. Nagaraj, dkk (2021) menggunakan metode model DNN. Hasil yang didapatkan adalah pada  DNN 98% [10]. Huaping Zhou, dkk (2020) melakukan penelitian dengan PIDD pada metode DNN dengan mendapat hasil akurasi 99,41% [11]. Mafas Raheem (2021) melakukan penelitian menggunakan  metode DNN dengan dataset Pima  Indiana  Diabetes  Dataset (PIDD).  Hasil  menunjukkan  DNN  dengan  hasil  akurasi  88%  [12]. Mahmoud Ragab, dkk (2022) yang melakukan prediksi menggunakan metode DNN dengan PIDD mendapat hasil akurasi 95%% [13].
Berdasarkan  latar  belakang  dan  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  penyakit  DM  tipe  2  dengan  membangun  permodelan  klasifikasi  dari dataset yang bersumber dari Puskesmas Mergangsan yang terletak di Kecamatan Mergangsan menggunakan metode Deep Neural Network . Tak hanya itu saja, penelitian ini juga bertujuan untuk memberikan manfaat bagi bidang ilmu kesehatan agar dapat meningkatkan kualitas model dalam prediksi diabetes dengan model tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada tahap ini merupakan alur dari penelitian yang akan dilakukan. Dimulai dengan pengumpulan data yang  bersumber dari  Puskesmas  Mergangsan,  kemudian  dataset  dilakukan preprocessing agar  skala dataset atribut  satu  dengan  lainnya  seimbang.  Selanjutnya  implementasi  metode  DNN  dengan  pengujian  nilai parameter  dimana  ditentukan  dengan  bentuk  model,  tahap  akhir  yaitu  melakukan  evaluasi  terhadap permodelan.

## 2.1 Diabetes Melitus Tipe 2
DM tipe 2 adalah diabetes yang disebabkan kegagalan tubuh memanfaatkan insulin sehingga mengarah pada  pertambahan  berat  badan  dan  penurunan  aktivitas  fisik,  berbeda  dengan  diabetes  kehamilan  yang ditemukan untuk pertama kalinya selama kehamilan yang disebut dengan hiperglikemia [5]. Pada penelitian ini,  cara  untuk  mengukur  seseorang  apakah  terkena  dan  tidak  terkena  diabetes  adalah  dengan  melakukan prediksi pada dataset yang mendukung faktor utama dari DM tipe 2.

## 2.2 Data Mining
Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketashui secara manual dari suatu basis data [14] . Data mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan  yang  menyatukan  teknik  dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola, statistic , database ,  dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar [15]. Data mining memiliki beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan yaitu deskripsi, klasifikasi, estimasi, dan clustering [16]. Data  mining juga  mempunyai  teknik  pembelajaran  antara  lain Supervised  Learning , Unsupervised Learning , dan Reinforcement Learning [17]. Sebagai suatu rangkaian proses, data mining dapat dibagi menjadi beberapa tahap. Tahap-tahap tersebut bersifat interaktif dimana pemakai terlibat langsung atau dengan perantaraan knowledge base [18]. Tahapan-tahapan tersebut, diantaranya Dataset, Pre-Processing dan Pembersihan Data, Model DNN, dan Pos-processing data.

## 2.3 Metode Deep Neural Network (DNN)
Metode  DNN  adalah  sebuah  salah  satu  algoritma  Deep  Learning  berbasis  jaringan  saraf  yang  dapat digunakan  untuk  pengambilan  keputusan.  Jenis  algoritma  ini  merupakan  sebuah  struktur  algoritma  yang berlapis-lapis  dengan  model  sirkuit  saraf kranial manusia dan  hewan  yang dirancang  untuk  mengenali pola yang disebut neural network (NN) [19]. Metode DNN (Deep Neural Network) menggunakan teknik Supervised Learning yang juga dikenal sebagai "programming by example". Teknik ini melibatkan penggunaan dataset yang telah diberi label dan digunakan untuk melatih algoritma machine learning untuk mengenali pola-pola yang ada di dalamnya. Supervised Learning adalah teknik pelatihan algoritma machine learning menggunakan dataset yang telah diberi label, di mana variabel target yang diinginkan sudah diketahui dan digunakan untuk mengkonfigurasi  data.  Tujuan  dari  supervised  learning  adalah  mengevaluasi  hubungan  antara  variabel independen dan variabel dependen pada metodologi, seperti klasifikasi dan regresi [20]. Berikut proses tahapan dalam klasifikasi DNN:
1. Membaca data untuk dimasukkan ke input layer.
2. Inisialisasi jumlah layer didalam hidden layer yang akan digunakan untuk trainng
3. Inisialisasi awal untuk bias dan bobot pada tiap node.
4. Mendefinisikan fungsi aktivasi ReLU:
𝑅𝑒𝐿𝑈 ∶ 𝑓 ( 𝑥 ) = max (0, 𝑥 ) (1)
5. Mendefinisikan jumlah epoch dan batch size.
6. Latih jaringan neural network.
7. Mencoba jaringan neural network untuk klasifikasi.
8. Mengevaluasi hasil dari Latihan dan percobaan menggunakan confusion matrix.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini merupakan alur dari penelitian yang akan dilakukan. Pada gambar 1 menjelaskan detail tahap pelaksanaan. Dimulai dengan pengumpulan data yang bersumber dari Puskesmas Mergangsan, kemudian dataset dilakukan preprocessing agar skala dataset atribut satu dengan lainnya seimbang. Selanjutnya dilakukan pembagian data menggunakan k-fold cv, kemudian implementasi metode DNN dengan pengujian data training, tahap akhir yaitu melakukan evaluasi terhadap permodelan untuk mendapatkan hasil dan kesimpulan. Tahapan penelitian dapat ditunjukkan pada gambar 1.

## 3.1. Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan pada penelitian ini yaitu dataset POSBINDU Puskesmas Mergangsan, Daerah Istimewa  Yogyakarta.  Pada  pengumpulan  dataset  didapatkan  melalui  laboratorium  puskesmas  yang sebelumnya pasien sudah dilakukan pemeriksaan. Dalam dataset ini berisi 1000 baris yang melibatkan pasien pria dan wanita. Dataset ini terdapat  10 atribut yaitu Jenis Kelamin, Merokok, Berat Bedan, Tinggi Badan, BMI, Hipertensi, Usia, Aktifitas Fisik, Konsumsi Alkohol dan sebagai klasifikasi yaitu atribut Riwayat PTM terdiri dari kelas terkena dan tidak terkena.
Tabel 1 . Data Awal No. Jenis Kelamin Merokok Berat Badan Tinggi Badan IMT 1 2 3 4 5 … 1000 Perempuan Laki-Laki Perempuan Perempuan Perempuan … Perempuan Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak … Tidak 45 69 34 69 51 … 72 155 169 153 158 157 … 175 19 24 15 28 21 … 24 Tabel 2 . Lanjutan Data Awal Tabel 1 No. Hipertensi Usia Aktivitas Fisik Konsumsi Alkohol Riwayat PTM 1 2 3 4 5 … 1000 Ya Tidak Ya Ya Tidak … Tidak 30-34 30-34 40-44 30-34 50-54 … 30-34 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak … Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak … Tidak Tidak Ya Ya Tidak Tidak … Tidak

## 3.2. Preprocessing Data
Pada  tahap preprocessing ini  melakukan  pemeriksaan  dataset  dari Label  Encoding ,  nilai null atau missing  values ,  nilai  duplikat  dan  normalisasi.  Pada  dataset  penelitian  ini  terdapat  beberapa  jenis  tipe  data objek.  Jenis  data  objek  tersebut  tidak  bisa  dilakukan  proses  ke  tahap  selanjutnya.  Maka  dari  itu,  dilakukan perubahan  ke  dalam  jenis  tipe  numerik  menggunakan  fungsi LabelEncoder() pada library seperti  sklearn. Berikut hasil dari penerapan LabelEncoder() pada tabel 3 :
Tabel 3 . Pemetaan Dataset No. Jenis Kelamin Merokok Berat Badan Tinggi Badan IMT 1 2 3 4 5 … 1000 1 0 1 1 1 … 1 0 0 0 0 0 … 0 45 69 34 69 51 … 72 155 169 153 158 157 … 175 19 24 15 28 21 … 24 Tabel 4 . Lanjutan Pemetaan Dataset No. Hipertensi Usia Aktivitas Fisik Konsumsi Alkohol Riwayat PTM 1 2 3 4 5 … 1000 1 0 1 1 0 … 0 1 1 3 1 5 … 1 0 0 0 0 0 … 0 0 0 0 0 0
… 0
0 1
1 0 0
…
0
Tahap berikutnya adalah melakukan normalisasi dataset menggunakan metode min-max normalization . Min-max normalization adalah metode normalisasi untuk mengukur performa transformasi linear pada data
asli sehingga menghasilkan nilai perbandingan yang seimbang antara data sebelum dan sesudah proses. Berikut rumus dari min-max normalization :
𝑋 𝑛𝑒𝑤 = 𝑋 − min (𝑋)
max(𝑋) − min (𝑋) (2)
Dengan keterangan:
X_new : Nilai baru dari hasil normalisasi X : Nilai lama Max (X)
: Nilai maksimum dalam dataset Min (X) : Nilai minimum dalam dataset
Untuk menemukan hasil X_new dari setiap variabel, tahap awal adalah menentukan nilai minimum dan nilai maksimum. Berikut nilai minimum dan maksimum pada setiap variabel pada tabel 5:
Tabel 5. Nilai Min-Max Atribut Atribut Nilai Minimum Nilai Maksimum Jenis Kelamin 0 1 Merokok 0 1 Berat Badan 90 34 Tinggi Badan 190 140 IMT 11 46 Hipertensi 0 1 Usia 0 7 Aktivitas Fisik 0 1 Konsumsi Alkohol 0 1 Riwatat PTM 0 1
Berikut hasil setelah kalkulasi min-max normalization:
Tabel 6. Hasil Kalkulasi Min-Max No. Jenis Kelamin Merokok Berat Badan Tinggi Badan IMT 1 2 3 4 5 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0.19642857 0.625 0 0.625 0.30357143 0.3 0.58 0.26 0.36 0.34 0.22857143 0.37142857 0.11428571 0.48571429 0.28571429 Tabel 7. Lanjutan Hasil Kalkulasi Min-Max No. Hipertensi Usia Aktivitas Fisik Konsumsi Alkohol Riwayat PTM 1 2 3 4 5 1 0 1 1 1 0.14285714 0.14285714 0.42857143 0.14285714 0.71428571 0.5 0.5 0.5 0 0.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0

## 3.3. K-Fold Cross Validation
Pada tahapan berikutnya dataset dibagi menjadi data training dan data testing menggunakan stratified K-fold cross validation. Nilai K yang digunakan pada penelitian adalah 10, dimana pembagian menjadi 80% pada data training dan 20% pada data testing, atau dalam jumlah 1000 data menjadi 800 pada data training dan 200 pada data testing . Berikut adalah hasil dari Cross Validation.
Tabel 8. Hasil Akurasi Tiap Fold Fold Ke- Akurasi Train Time Test Time 1 0,88333 114,31083011627197 0,16909360885620117 2 0,90000 105,42231750488281 0,18498492240905762 3 0,85000 144,62234497070312 0,17879557609558105 4 0,88333 139,2823667526245 0,5632367134094238
Fold Ke- Akurasi Train Time Test Time 5 0,88889 152,3426878452301 0,5843639373779297 6 0,89444 162,4478635787964 0,4622926712036133 7 0,83889 115,89492893218994 0,48441505432128906 8 0,86111 157,06661653518677 0,32413530349731445 9 0,86667 162,48391556739807 0,31109142303466797 10 0,86111 139,19499707221985 0,30817651748657227
Hasil akurasi pada setiap iterasi mendapatkan hasil yang baik dan  tinggi, berkisar 83% hingga 90%. Bisa  disimpulkan  bahwa  model  bekerja  dengan  baik  pada  setiap  iterasi  pengujian.  Lalu  konsistensi  model terlihat kuat dengan hasil akurasi dari setiap iterasi tetap konsisten dan tidak ada penurunan akurasi yang jauh.

## 3.4. Pemodelan Deep Neural Network (DNN)
Algoritma DNN beroperasi melalui serangkaian langkah, termasuk inisialisasi jaringan, propagasi maju, propagasi balik kesalahan, dan pelatihan untuk membuat prediksi. Gambar 2 menggambarkan arsitektur DNN yang kita gunakan untuk masalah tertentu, dengan dua lapisan tersembunyi. Algoritma DNN berjalan melalui serangkaian langkah, termasuk inisialisasi jaringan, propagasi maju, propagasi balik kesalahan, dan pelatihan untuk membuat prediksi.
Dalam fase inisialisasi jaringan, input untuk jaringan ditentukan, bersama dengan fungsi aktivasi. Setiap neuron menjaga bobotnya, dan lapisan input diberikan baris untuk setiap neuron berdasarkan dataset pelatihan. Langkah  selanjutnya  adalah  lapisan  tersembunyi,  diikuti  oleh  lapisan output ,  di  mana  setiap  nilai  kelas direpresentasikan oleh satu neuron. Untuk masalah klasifikasi biner kita, kita menginisialisasi input ke DNN dengan dimensi input sebanyak 1.
Lapisan  tersembunyi  terdiri  dari  dua  lapisan  padat  dengan  4  dan  2  neuron  masing-masing.  Fungsi aktivasi yang digunakan di lapisan output adalah 'sigmoid'. Terakhir,  model akan dikompilasi menggunakan ' binary_crossentropy ' sebagai fungsi kerugian dan 'adam' sebagai algoritma optimasi.

## Gambar 2 . Arsitektur NN

## 3.5. Pengukuran Performa
Setelah tahap membangun permodelan menggunakan metode DNN, tahap berikutnya adalah melakukan pengukuran  performa  menggunakan confusion  matrix ,  dilanjutkan  dengan  evaluasi  menggunakan  akurasi, presisi, recall , dan f1-score. Berikut hasil confusion matrix pada tabel 9.
Tabel 9 . Confusion Matrix Prediksi Jumlah True Positive 84 False Positive 4 False Negative 4 True Negative 78
Evaluasi berikutnya dari hasil confusion matrix yaitu berupa nilai rata-rata akurasi, presisi, recall , dan f1-score pada tabel 10.
Tabel 10. Evaluasi Parameter Nilai Akurasi 0,9000 Presisi 0,8500 Recall 0,9500 F1-score 0,8900
Evaluasi kinerja model ini menghasilkan akurasi  sebesar 90%, presisi 85%, recall 95%, dan f1-score 89%.  Hasil  ini menunjukkan bahwa  penerapan metode  klasifikasi  DNN  dapat  dijalankan  secara  efektif  dan memberikan performa yang memuaskan.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini, melakukan eksperimen menggunakan dataset Puskesmas Mergangsan yang terdiri dari 10 variabel yaitu usia, bmi, jenis kelamin, aktifitas fisik, merokok, hipertensi, konsumsi alcohol, tinggi badan, berat badan dan Riwayat penyakit diabetes dengan mengimplementasikan permodelan klasifikasi DNN. Parameter  yang  digunakan  pada  metode  DNN  adalah number  of  layers,  numbers  of  neurons,  activation function, learning rate, batch size, weight, optimizer, loss function, epochs dan bias . Pembagian data training dan  data  testing  pada  penelitian  ini  menggunakan  10  K-Fold  CV.  Hasil  evaluasi  pada  permodelan  ini menggunakan  akurasi,  presisi, recall, dan f1-score berturut-turut  adalah  90%,  85%,  95%  dan  89%.  Hal  ini menunjukkan bahwa implementasi metode klasifikasi DNN dapat diimplementasikan dan memberikan hasil evaluasi yang baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  pihak  Puskesmas  Mergangsan  yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk melaksanakan penelitian.

## REFERENSI
[1] A. M. Egan and S. F. Dinneen, “What is diabetes?,” Medicine (United Kingdom) , vol. 47, no. 1. Elsevier Ltd, pp. 1–4, Jan. 01, 2019. doi: 10.1016/j.mpmed.2018.10.002.
[2] M. A. Hi Djafar, R. Tuharea, D. Program Studi Kesehatan Masyarakat UMMU Ternate, and K. Penulis, “Risk of Complication Symptoms of Diabetes Mellitus Tipe II in the UPTD Diabetes Center Ternate City The Indonesian Journal of Health Promotion Media Publikasi Promosi Kesehatan Indonesia Risiko Gejala Komplikasi Diabetes Mellitus Tipe II di UPTD Diabetes Center Kota Ternate,” vol. 4, no. 1, 2021.
[3] “IDF Diabetes Atlas 10th edition.” [Online]. Available: www.diabetesatlas.org
[4] “A M E R I C A N D I A B E T E S A S S O C I A T I O N STANDARDS OF MEDICAL CARE IN DIABETES-2018,” 2017, [Online]. Available: www.copyright.com
[5] A.  Azzahra  Utomo et  al. ,  “FAKTOR  RISIKO  DIABETES  MELLITUS  TIPE  2:  A  SYSTEMATIC REVIEW.” [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/AN-NUR
[6] B.  M.  K.  P,  S.  P.  R,  N.  R  K,  and  A.  K,  “Type  2:  Diabetes  mellitus  prediction  using  Deep  Neural Networks classifier,” International Journal of Cognitive Computing in Engineering , vol. 1, pp. 55–61, Jun. 2020, doi: 10.1016/j.ijcce.2020.10.002.
[7] T. Beghriche, M. Djerioui, Y. Brik, B. Attallah, and S. B. Belhaouari, “An Efficient Prediction System for  Diabetes  Disease  Based  on  Deep  Neural  Network,” Complexity ,  vol.  2021,  2021,  doi: 10.1155/2021/6053824.
[8] O. Daanouni, B. Cherradi, and A. Tmiri, “Predicting diabetes diseases using mixed data and supervised machine  learning algorithms,”  in ACM  International  Conference  Proceeding  Series ,  Association  for Computing Machinery, Oct. 2019. doi: 10.1145/3368756.3369072.
[9] K.  Kannadasan,  D.  R.  Edla,  and  V.  Kuppili,  “Type  2  diabetes  data  classification  using  stacked autoencoders in deep neural networks,” Clin Epidemiol Glob Health , vol. 7, no. 4, pp. 530–535, Dec. 2019, doi: 10.1016/j.cegh.2018.12.004.
[10]  P. Nagaraj and P. Deepalakshmi, “Diabetes prediction using enhanced SVM and deep neural network learning techniques: An algorithmic approach for early screening of diabetes,” International Journal of Healthcare  Information  Systems  and  Informatics ,  vol.  16,  no.  4,  pp.  1–20,  Oct.  2021,  doi: 10.4018/IJHISI.20211001.oa25.
[11]  H. Zhou, R. Myrzashova, and R. Zheng, “Diabetes prediction model based on an enhanced deep neural network,” EURASIP  J  Wirel  Commun  Netw ,  vol.  2020,  no.  1,  Dec.  2020,  doi:  10.1186/s13638-020- 01765-7.
[12]  M. Raheem, “Deep Neural Network to Predict Diabetes A Data Science Approach,” The International Journal  of  Recent  Technology  and  Engineering  (IJRTE) ,  vol.  9,  no.  6,  pp.  1–5,  Mar.  2021,  doi: 10.35940/ijrte.E5255.039621.
[13]  M. Ragab, A. S. A. M. Al-Ghamdi, B. Fakieh, H. Choudhry, R. F. Mansour, and D. Koundal, “Prediction of Diabetes through Retinal Images Using Deep Neural Network,” Comput Intell Neurosci , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/7887908.
[14]  R.  Tri  Vulandari, DATA  MINING:  Teori  dan  Aplikasi  Rapidminer .  Yogyakarta:  PENERBIT  GAVA MEDIA, 2017.
[15]  D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  4,  no. 2,  p. 437, Apr. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[16]  Suyanto, DATA  MINING:Untuk  Klasifikasi  dan  Klasterisasi  Data .  Bandung:  Informatika  Bandung, 2017.
[17]  W.  Budiharto, Machine  Learning  &  Computational  Intelligence .  Yogyakarta:  C.  V  ANDI  OFFSET, 2016.
[18]  B. Gunawan Sudarsono, M. Ignatius Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan, “ANALYSIS DATA MINING NETFLIX  DATA  USING  THE  RAPID  MINER  APPLICATION,” Journal  of  Business  and  Audit Information Systems , vol. 4, pp. 13–21, 2021.
[19]  K. Yun, A. Huyen, and T. Lu, “DEEP NEURAL NETWORKS FOR PATTERN RECOGNITION.”
[20]  N.  R.  Dzakiyullah,  A.  Pramuntadi,  and  A.  K.  Fauziyyah,  “Semi-Supervised  Classification  on  Credit Card Fraud Detection using AutoEncoders,” Journal of Applied Data Sciences , vol. 2, no. 1, pp. 1–07, 2021.