Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 543-554 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Diabetes
Achmad Farhan Aldyno 1 , Faiza Ulinnuha Junaidi 2 , Haidar Rabbani 3 , Ahlam Nauf Oda 4 , Achmad Pratama Rifai 5
1,2,3,4,5 Departemen Teknik Mesin dan Industri, Universitas Gadjah Mada, Indonesia Email: achmad.f.a@mail.ugm.ac.id 1 , achmad.p.rifai@ugm.ac.id 5
Abstract
Diabetes  is  one  of  the  major  health  issues  worldwide,  affecting  10.5%  of  the  total  adult population  (20-79  years  old).  Often  referred  to  as  the  silent  killer,  nearly  half  of  those  affected  by diabetes  are  unaware  of  their  condition.  Diabetes  is  categorized  into  several  types,  namely  type  1 diabetes  mellitus,  type  2  diabetes  mellitus,  and  gestational  diabetes.  Detection  of  diabetes  can  be carried out through various methods, including blood sugar level tests, Hemoglobin A1c (HbA1c) tests, oral glucose tolerance tests, as well as physical examinations and medical history reviews by doctors. Interpreting the results of these tests can be used to identify the potential for  an individual to have diabetes, employing a machine learning approach as a decision support system for  doctors to make informed  decisions,  and  also  providing  patients  with  reminders  to  consult  with  a  doctor.  In  the machine  learning  model  we've  developed,  we  trained  and  tested  algorithms  using  the  'Diabetes prediction dataset,' consisting of 8 variables: age, gender, Body Mass Index (BMI), hypertension, heart disease,  smoking  history,  HbA1c  level,  and  blood  glucose  level.  The  algorithm  employed  was  the Artificial  Neural  Network  (ANN)  with  the  optimizer  using  Stochastic  Gradient  Descent  (SGD).  This application is intended to serve as a decision support system for  doctors and the general public. It's designed using Anvil for 8 types of input variables, providing 2 output variables: the percentage of an individual's potential to have diabetes and suggestions for preventing such risks.
Keywords : Diabetes, prediction, artificial neural networks, decision support systems

## Abstrak
Diabetes merupakan salah satu masalah kesehatan utama di seluruh dunia, mencapai 10,5% dari  total  populasi  orang  dewasa  (20-79  tahun).  Diabetes  seringkali  disebut  sebagai  silent  killer karena hampir  separuh penderitanya  tidak menyadari bahwa mereka  menderita  diabetes. Diabetes digolongkan menjadi beberapa jenis, yaitu diabetes melitus tipe 1, diabetes melitus tipe 2 dan diabetes gestasional. Deteksi diabetes dapat dilakukan dengan berbagai cara, antara lain pemeriksaan kadar gula  dalam  darah,  tes  Hemoglobin  A1c  (HbA1c),  tes  toleransi  glukosa  oral,  serta  pemeriksaan  fisik dan riwayat kesehatan oleh dokter. Interpretasi hasil tes tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi potensi  seseorang  menderita  diabetes  dengan  pendekatan  machine  learning  sebagai  sistem pendukung keputusan bagi dokter untuk mengambil keputusan, juga bermanfaat bagi pasien sebagai pengingat untuk memeriksakan diri ke dokter. Pada model machine learning yang kami buat, kami melatih dan menguji algoritma menggunakan dataset “Diabetes prediction dataset”, yang terdiri dari 8  variabel,  yaitu  age,  gender,  Body  Mass  Index  (BMI),  hypertension,  heart  disease,  smoking  history, HbA1c  level,  dan  blood  glucose  level.  Algoritma  yang  digunakan  adalah  Artificial  Neural  Network (ANN)  dengan  optimizer  menggunakan  Stochastic  Gradient  Descent  (SGD).  Aplikasi  ini  diharapkan dapat  menjadi  sistem  pendukung  keputusan  bagi  dokter  dan  masyarakat  umum,  yang  dirancang dengan menggunakan Anvil untuk 8 jenis variabel input dan memberikan 2 variabel output berupa persentase potensi seseorang menderita diabetes serta saran yang dapat dilakukan untuk mencegah risiko tersebut.
Kata kunci : Diabetes, prediks, artificial neural networks, sistem pendukung keputusan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 543-554 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  merupakan  salah  satu masalah kesehatan  utama  di  seluruh  dunia, yang  dapat  menyebabkan  berbagai  komplikasi  serius  jika  tidak  didiagnosis  dan dikelola  dengan  tepat.  Berdasarkan  laporan  International  Diabetes  Federation Atlas 2021, jumlah penderita diabetes di dunia mencapai 10,5% dari total populasi orang dewasa (20-79 tahun), dengan hampir separuhnya tidak menyadari bahwa mereka  menderita  diabetes.  Jumlah  penderita  diabetes  terus  mengalami peningkatan  dari  tahun  ke  tahun.  IDF  memprediksi  bahwa  pada  tahun  2045 jumlah penderita diabetes akan mengalami peningkatan sebesar 46% [1]. Diabetes seringkali disebut juga sebagai silent killer , mengingat kebanyakan dari penderita tidak  mengetahui  jika  mereka  memiliki  penyakit  tersebut  dari  awal  dan  secara mendadak  mengalami  komplikasi  pada  beberapa  organ  tubuh  yang  dimiliki. Diabetes sendiri dapat digolongkan menjadi beberapa jenis, yaitu diabetes melitus tipe 1, diabetes melitus tipe 2 dan diabetes gestasional.
Deteksi  diabetes  pada  umumnya  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa cara, yang  biasanya meliputi pemeriksaan kadar gula darah, tes Hemoglobin A1c (HbA1c), tes toleransi glukosa oral, serta pemeriksaan fisik dan riwayat kesehatan oleh  dokter.  Tren  terkini  dalam  deteksi  diabetes  adalah  dengan  ikut menggabungkan machine  learning sebagai  sistem  pendukung  keputusan  dan bahan  pertimbangan  tambahan  dokter.  Algoritma Machine  Learning (ML)  dapat menjadi  alat  bantu  yang  berguna  bagi  dokter  dalam  menyusun  diagnosis  yang lebih akurat dan rencana perawatan yang sesuai. Dalam praktek klinis, kombinasi antara  kecerdasan  buatan  (seperti  ML)  dengan  pengetahuan  medis  dan pengalaman  dokter  adalah  yang  terbaik  untuk  memberikan  perawatan  yang optimal  kepada  pasien.  Kedua  aspek  ini,  bila  digabungkan,  dapat  meningkatkan kualitas diagnosa dan perawatan yang diberikan oleh dokter kepada pasien.
Dengan  pengecekan  dan  diagnosa  diabetes  yang  lebih  baik,  pasien  berisiko tinggi  dapat  diberikan  pendidikan  kesehatan,  nasihat  nutrisi,  dan  rencana pengelolaan  gaya  hidup  yang  dapat  secara  signifikan  mengurangi  kemungkinan berkembangnya  diabetes,  utamanya  diabetes  tipe  2.  Hal  ini  sangat  penting  di Indonesia  yang  sistem  kesehatannya  menghadapi  berbagai  tantangan,  termasuk keterbatasan sumber daya dan akses terhadap perawatan kesehatan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  beberapa  tahun  terakhir Machine  Learning (ML)  sering  diaplikasikan dalam  sistem  pendukung  keputusan  yang  bersifat  klinis  pada  ranah  diabetes. Banyak  penelitian  menggunakan  dataset  medis  yang  berkaitan  dengan  diabetes untuk mendapatkan tujuan berupa melakukan diagnosa, penilaian risiko, prediksi awal, dan prognosis pada pasien [2]. Dataset ini sering kali terdiri dari informasi seperti riwayat medis, hasil tes laboratorium, informasi genetik, dan data lainnya yang relevan dengan kondisi kesehatan pasien.
Berbagai  jenis  algoritma  ML  dapat  diterapkan  untuk  deteksi  diabetes, termasuk Regresi Logistik [3-4], Decision Trees [5-6], Random Forests [7], Support Vector  Machines  [8-9],  Artificial  Neural  Networks  [10-12],  dan  lain-lain.  Setiap algoritma  memiliki  kelebihan  dan  kelemahan  yang  berbeda  dalam  menangani
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 543-554 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dataset tertentu. Identifikasi fitur-fitur penting yang berhubungan dengan diabetes juga  menjadi  beberapa  fokus  utama  dari  penelitian  lain.  Faktor-faktor  yang memiliki  korelasi  signifikan  dengan  kemungkinan  seseorang  terkena  diabetes, seperti  kadar  glukosa  darah,  BMI,  riwayat  keluarga,  tekanan  darah,  dan  lain sebagainya menjadi perhatian penelitian beberapa tahun ke belakang [13-15].
Setelah mendapatkan algoritma ML dan faktor-faktor  yang akan  digunakan, penting  untuk  melakukan  validasi  terhadap  model  yang  digunakan.  Untuk  kasus kategorisasi  biner,  metrik  validasi  yang  biasanya  digunakan  adalah Log  Loss ( Binary-Enthropy ), serta metrik ‘ accuracy’ , ‘ precision’ , dan ‘ recall’ . Selama pelatihan model, metrik dihitung pada dataset validasi terpisah untuk membantu mengukur kinerja model dalam mengklasifikasikan pasien dengan atau tanpa diabetes. Selain membangun model yang akurat, interpretasi hasil juga menjadi perhatian penting. Meskipun ada banyak penelitian yang menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam deteksi  diabetes  menggunakan  ML,  implementasi  klinis  dari  model-model  ini masih  memerlukan  validasi  lebih  lanjut  dan  integrasi  dengan  praktik  klinis  yang ada.  Untuk  mengintegrasikan  model  ini  ke  dalam  praktik  medis  secara  efektif, diperlukan  pengembangan  sistem  yang  intuitif  dan  mudah  digunakan,  terutama bagi  dokter  yang  mungkin  tidak  memiliki  latar  belakang  teknis  yang  mendalam. Adanya  Sistem  Pendukung  Keputusan  ( Decision  Support  System /  DSS)  dengan antarmuka  grafis  yang  mudah  dapat  menjadi  solusi  yang  sangat  berguna  dalam membantu  dokter  dalam  proses  diagnosa  dan  masyarakat  dalam  mengenali kondisi kesehatannya sendiri.
Dengan demikian, integrasi model ML ke dalam sistem pendukung keputusan yang  memiliki  antarmuka  grafis  yang  ramah  pengguna  akan  membantu  dokter maupun  masyarakat  awam dalam membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dan  lebih terinformasi terkait kesehatan badan. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi proses medis  serta  akurasi  diagnosa,  yang  pada  gilirannya  dapat  memberikan  manfaat yang besar bagi pasien.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengembangan Model Prediksi Diabetes
Dataset yang digunakan terdiri dari 8 variabel, yaitu : age, gender, Body Mass Index (BMI ),  hypertension,  heart  disease,  smoking  history,  HbA1c  level ,  dan blood glucose  level ,  dengan  jumlah  total  100.000  sampel.  Pada  dataset  ini  tidak ditemukan  nilai null .  Dataset  yang  didapat  diasumsikan  bersih  dan  sudah  ter- encode dengan  benar,  tanpa  perlu  melakukan  data cleaning ataupun  data preprocessing yang kompleks. Dataset diabetes didapatkan dari laman Kaggle [16] dalam format .csv. Penjelasan masing-masing variabel dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variasi Dataset Variable Data Type Data Range / Category Label Encoded (for categorical data) Gender Categorical {Male, Female, Other} Male = 1, Female = 2, Other = 3 Age Numerical 0 – 80 Hypertension Categorical {have hypertension, don’t have 1 = have, 0 = don’t have
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 543-554 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Variable Data Type Data Range / Category Label Encoded (for categorical data) hypertension} Heart_disease Categorical {have heart disease, don’t have heart disease} 1 = have, 0 = don’t have Smoking_history Categorical {'never': 1, 'former': 2, 'not current': 3, 'current': 4, 'ever': 5, 'No Info': 6} {1,2,3,4,5,6} sequentially Bmi Numerical 10.16 – 71.55 HbA1c_level Numerical 3.5 – 9 Blood_glucose_lev el Numerical 80 – 300 Diabetes Categorical {presence of diabetes, absence of diabetes} 1 = presence, 0 = absence
Data  kemudian  dikelompokkan  menjadi  dua  kelompok  terpisah,  yakni training  dataset yang  digunakan  untuk  melatih  algoritma,  dan test  dataset yang digunakan  untuk  menguji  algoritma  dengan  jumlah test  size sebanyak  20%  atau sekitar  20.000  dari  100.000  data.  Algoritma  yang  digunakan adalah  Artificial Neural    Network (ANN).  Algoritma    ini  berusaha  menyerupai  cara  kerja  neuron yang  ada  pada  otak  manusia.  ANN  ini  dibuat  dengan  menggunakan hyperparametric berupa Stochastic Gradient Descent (SGD) dari library Keras dan disimpan  dalam  format  .h5  untuk  kemudian  diunggah  dan  disimpan  di server module Anvil. Algoritma  ini kemudian diuji dan dicoba dengan jumlah hidden layer sebanyak 10, batch size sebanyak 5000, dan jumlah iterasi (epoch) setiap training - nya  sebanyak  32. Library yang  digunakan  adalah  NumPy,  Pandas,  TensorFlow, Joblib,  ScikitLearn  dan  Anvil Server .  Dalam  melatih  algoritma  ini  juga menggunakan feature scaling yang kemudian skalanya disimpan dalam bentuk .pkl dengan  menggunakan library StandardScaler  serta  joblib.  Untuk coding dapat dilihat pada Gambar 1 dan Gambar 2. Pelatihan model dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 1. Sebagian library yang digunakan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 543-554 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 2. Pembentukan hidden dan output layer
Gambar 3. Pembagian data untuk training dan untuk test serta feature scaling
Gambar 4. Training model
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 543-554 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Model  kemudian  dievaluasi  untuk  melihat  hasil  evaluasi  dari  model  ANN dengan  menggunakan  metrik  yang  dijelaskan  dalam  Tabel  2.  Ada  empat  metrik yang digunakan dalam melakukan evaluasi model, yakni loss untuk variabel X_test dan accuracy , precision ,  dan recall untuk  variabel  Y_test.  Masing-masing  metrik memiliki  kelebihan  dan  kekurangannya  masing-masing,  sehingga  untuk  menguji validasi  model  ML  ada  baiknya  menggunakan  beragam  metrik  dan  algoritma. Metrik loss menggunakan  algoritma  Fungsi cross-entropy  loss untuk  mengukur perbedaan  antara  label  sebenarnya  ( true  labels )  dan  label  yang  diprediksi ( predicted labels ). Fungsi ini cocok digunakan pada aplikasi klasifikasi biner (0 atau 1,  menderita  diabetes  atau  tidak),  yang  mana  kita  ingin  menilai  seberapa  baik model  telah  memprediksi  label  yang  benar  untuk  setiap  sampel  data.  Adapun ilustrasi confusion  matrix dan  rumus  dari metrik  accuracy , precision ,  dan recall dapat dilihat pada Gambar 5.
Tabel 2. Hasil evaluasi model ML Metrik Deskripsi Nilai Penjelasan dalam Konteks Diabetes Loss Mewakili kesalahan  antara prediksi & aktual 0,1122 Loss yang  lebih  rendah  menandakan akurasi  model  dalam  memprediksi  hasil terkait  diabetes  lebih  dekat  dengan  nilai aktual. Accuracy Keakuratan  secara keseluruhan  dari prediksi model 96,15%  Dari  semua  individu  yang  diuji  untuk diabetes,  model  memprediksi  dengan benar  sekitar  96,15%  dari  dataset  yang ada Precision Akurasi prediksi positif ~87,82 % Di  antara  yang  diprediksi  menderita diabetes,  sekitar  87,82%  dari  dataset yang  ada  dan  benar-benar  menderita diabetes,  mengurangi  kesalahan  prediksi yang tidak benar. Recall Kemampuan model untuk mengidentifikasi semua kasus positif ~63,61 % Model  berhasil  mengidentifikasi  sekitar 63,61% dari semua kasus diabetes aktual dalam  dataset,  mengurangi  kasus  yang terlewatkan
Gambar 5. Ilustrasi confusion matrix dan rumus dari metrik accuracy, precision, dan recall
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 543-554 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Model  kemudian  diuji  coba  dengan  dua  data  baru  yang  dapat  dilihat  pada Tabel  3.  Dengan  data  baru  tersebut,  didapatkan  hasil  yang  menunjukkan  bahwa pasien dengan data tersebut memiliki kemungkinan diabetes sebesar 0.184901% dan 0.384602%. Hasil dapat dilihat pada Gambar 6.
Tabel 3. Uji data baru Variabel Nilai New_Data Nilai New_Data2 Gender 2 2 Age 40 50 Hypertension 1 1 Heart_disease 1 1 Smoking_history 1 1 Bmi 30 28 HbA1c_level 4 4.3 Blood_glucose_level 120 125 Hasil [[0.00184901]] [[0.00384602]]
Gambar 6. Hasil uji coba dengan data baru di back-end
Dalam perancangan aplikasi DSS ini juga sempat ditemui beberapa error yang beragam jenisnya, dengan yang paling sering ditemui adalah sebagai berikut:
1. TypeError:  Kesalahan  ini  terjadi  saat  suatu  operasi  atau  fungsi  dilakukan pada  tipe  data  yang  tidak  mendukung  operasi  tersebut.  Kasus  ini  terjadi saat  mencoba  mengonversi  hasil  dari  model  dengan  persentase  tanpa coding yang  baik,  yang  menyebabkan  penambahan  sebuah string (%) dengan sebuah bilangan bulat (hasil model).
2. ValueError:  Kesalahan  ini  terjadi  saat  sebuah  fungsi  menerima  argumen dengan tipe data yang sesuai, namun memiliki nilai yang tidak sesuai. Pada kasus  ini,  terjadi  ValueError  saat  secara  tidak  sengaja  mencoba  untuk mengonversi sebuah string yang bukan merupakan representasi dari angka menjadi bilangan bulat.
3. AppOfflineError:  Kesalahan  ini  mengindikasikan  bahwa  aplikasi  sedang offline atau  tidak  dapat  terhubung  ke server ,  mungkin  karena  adanya pemeliharaan atau masalah koneksi.
4. SyntaxError:  Kesalahan  ini  menandakan  bahwa  kode  memiliki  masalah sintaksis. Ini terjadi ketika interpreter Python menemukan kode yang tidak sesuai  dengan  aturan  sintaksis  bahasa  tersebut.  Penyebab  umumnya termasuk  kurangnya  tanda  kurung  atau  tanda  kutip,  indentasi  yang salah, atau variabel yang salah ejaan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 543-554 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
5. DenseLayerExpected:  Kesalahan  ini  merupakan  salah  satu  kesalahan  yang cukup  signifikan,  karena  model  yang  harusnya  memiliki hidden  layer dengan jumlah yang telah ditentukan, namun saat dicek ternyata tidak ada. Hal  ini  bisa  terjadi  karena  model  yang  disimpan  tidak  dengan  sempurna, atau library yang terkait dengan model tidak ikut diunggah, misalnya library StandardScaler.

## 3.2. Perancangan Antarmuka Grafis DSS
Antarmuka  grafis Decision  Support  System (DSS)  yang  telah  dirancang menggunakan  tiga  jenis  input,  yakni text  box,  dropdown, dan radio  button yang dapat dilihat pada Gambar 7. Value dari text box dan dropdown bergantung pada angka  dan  pilihan  yang  dimasukkan,  sedangkan value dari radio  button memiliki nilai 1 untuk “Ya” dan 0 untuk “Tidak” sebagaimana pada Gambar 8. Setelah semua value  dimasukkan,  maka  pengguna  dapat  menekan  tombol  “ Submit ”  untuk memproses  nilai.  Hasil  akan  muncul  di  dalam text  box dengan  keterangan  yang menunjukkan  bahwa  pengguna  memiliki  potensi  diabetes  atau  tidak  dengan persentase tertentu seperti yang dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Antarmuka grafis aplikasi
Gambar 8. Dropdown , text box , dan radio button
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 543-554 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Pemilihan  antarmuka  menggunakan  jenis dropdown,  radio  button ,  dan text box didasarkan pada jenis input yang digunakan untuk mengantisipasi kesalahan dari  pengguna.  Konsep  ini  dikenal  juga  sebagai data validation .  Untuk  validasi input pada semua text box , digunakan fungsi yang berguna untuk membatasi tipe input berupa  angka.  Apabila  memasukkan  tipe  lain,  maka  akan  terjadi error dan diminta  melakukan input kembali.  Fungsi  tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  9 berikut. Adapun saat digunakan, aplikasi dapat memberitahukan risiko seseorang terkena  diabetes  dan  saran  untuk  mencegah  atau  memeriksakan  diri  ke  dokter sebagaimana terlihat di Gambar 9.
Gambar 9. Tipe input
Gambar 10. Hasil menggunakan aplikasi DSS
Adapun  mekanisme  Anvil  yang  berjalan  diilustrasikan  pada  Gambar  11  di bawah  ini.  Data  training  berupa  format  .csv  digunakan  untuk  melatih  dan membuat  model  di  Google  Colab  dengan  ML  library  yang  berasal  dari  Python. Model  ML  yang  terbuat  akan  disimpan  dalam  Anvil  di  Server  Module  atau  yang
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 543-554 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
biasa  disebut  juga  sebagai back-end .  Bagian front-end dan back-end diprogram dalam  bahasa  Python.  Anvil  kemudian  menerima  data  dari  pengguna  yang kemudian mengirimkannya bersama model yang tersimpan tadi ke Data Center & Saver  untuk  diolah.  Setelah  mendapatkan  hasilnya,  Anvil  kemudian menampilkannya ke pengguna melalui bagian front-end nya. Penjelasan lebih rinci terkait algoritma ML yang digunakan dibahas di bagian selanjutnya.
Gambar 11. Mekanisme Anvil yang berjalan
4.  SIMPULAN
Pengembangan  aplikasi  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  potensi  untuk mengembangkan DSS di bidang kesehatan, salah satunya pada kasus deteksi dini diabetes. Dengan adanya aplikasi ini, dokter dan masyarakat dapat mengenal lebih lanjut terkait kesehatan diri sendiri, gaya hidup sehat, serta pencegahan diabetes. Hasil pengujian untuk standar diagnosa medis mungkin masih rendah, utamanya pada metrik recall. Meskipun akurasi model adalah 96,15%, model hanya mampu mengidentifikasi kasus diabetes aktual dengan tingkat presisi sebesar 63,61%. Ini mengartikan  bahwa  meskipun  model  memiliki  akurasi  yang  tinggi,  namun  dari semua  kasus  yang  diprediksi  sebagai  diabetes,  hanya  sekitar  63,61%  yang menderita  diabetes.  Sebagai  suatu  bentuk  pembuktian  konsep  yang  menjadi purwarupa fungsional, aplikasi ini masih dapat dikembangkan jauh lebih baik lagi, dengan beberapa di antaranya adalah:
1. Sisi  tampilan  / front-end dan  juga  sisi back-end yang  dapat dikembangkan dalam bahasa lain,
2. Error  handling dan exceptions  handling yang  lebih  baik  dan komprehensif,
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 543-554 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
3. Pemilihan  dan  performa  model  ML  yang  dapat  direkayasa  lebih  lanjut untuk mendapatkan menghasilkan nilai metrik precision dan recall yang lebih tinggi,
4. Penambahan saran kesehatan yang lebih komprehensif dan fitur seperti tombol  konsultasi  dengan  dokter  atau  pencarian  klinik  /  rumah  sakit terdekat,
5. Penyimpanan  riwayat  entri  data  untuk  mencatat  dan  melihat  risiko diabetes secara historis, apakah ada tren risiko yang konstan, menurun, atau meningkat,
6. Eksplorasi  dataset  yang  lebih  baik  dan  mendetail,  termasuk penambahan dan pengurangan variabel-variabel baru, semisal genetika keluarga, tipe diabetes yang dialami, dan lain sebagainya, serta
7. Penggabungan DSS dengan alat fisik lain seperti timbangan BMI dan alat cek darah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] International  Diabetes  Federation  Atlas,  Brussels,  Belgium,  2021,  [Online]. Available: https://idf.org/about-diabetes/diabetes-facts-figures/.
[2] A. Tuppad and S.D. Patil, "Machine learning for diabetes clinical decision support: a review,"  Adv  Comput  Intell,  vol.  2,  no.  2,  p. 22,  Apr.  2022,  doi:  10.1007/s43674- 022-00034-y. Epub 2022 Apr 13. PMID: 35434723; PMCID: PMC9006199.
[3] P.  Rahimloo  and  A.  Jafarian,  "Prediction  of  Diabetes  by  Using  Artificial  Neural Network,  Logistic  Regression  Statistical  Model  and  Combination  of  Them,"  Bull. Société R. Sci. Liège, vol. 85, pp. 1148–1164, 2016.
[4] A. Mohebbi, T.B. Aradóttir, A.R. Johansen, H. Bengtsson, M. Fraccaro, and M. Mørup, "A  deep  learning  approach  to  adherence  detection  for  type  2  diabetics,"  in Proceedings  of  the  2017  39th  Annual  International  Conference  of  the  IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Jeju, Korea, 11–15 July 2017, pp. 2896–2899.
[5] N. Yuvaraj and K.R. SriPreethaa, "Diabetes prediction in healthcare systems using machine learning algorithms on Hadoop cluster," Clust. Comput., vol. 22, pp. 1–9, 2017.
[6] D. Sisodia and D.S. Sisodia, "Prediction of Diabetes using Classification Algorithms," Procedia Comput. Sci., vol. 132, pp. 1578–1585, 2018.
[7] J.P. Kandhasamy and S. Balamurali, "Performance Analysis of Classifier Models to Predict Diabetes Mellitus," Procedia Comput. Sci., vol. 47, pp. 45–51, 2015.
[8] Z.  Tafa,  N.  Pervetica,  and  B.  Karahoda,  "An  intelligent  system  for  diabetes prediction,"  in  Proceedings  of  the  2015  4th  Mediterranean  Conference  on Embedded  Computing  (MECO),  Budva,  Montenegro,  14–18  June  2015,  pp.  378– 382.
[9] A.  Negi  and  V.  Jaiswal,  "A  first  attempt  to  develop  a  diabetes  prediction  method based  on  different  global  datasets,"  in  Proceedings  of  the  2016  Fourth International  Conference  on  Parallel,  Distributed  and  Grid  Computing  (PDGC), Waknaghat, India, 22–24 December 2016, pp. 237–241.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 543-554 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[10] E.O.  Olaniyi  and  K.  Adnan,  "Onset  diabetes  diagnosis  using  artificial  neural network," Int. J. Sci. Eng. Res., vol. 5, pp. 754–759, 2014.
[11] Z.  Soltani  and  A.  Jafarian,  "A  New  Artificial  Neural  Networks  Approach  for Diagnosing Diabetes Disease Type II," Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 7, pp. 89– 94, 2016.
[12] M.  Mamuda  and  S.  Sathasivam,  "Predicting  the  survival  of  diabetes  using  neural network,"  in  Proceedings  of  the  AIP  Conference  Proceedings,  Bydgoszcz,  Poland, 9–11 May 2017, vol. 1870, pp. 40–46.
[13] F.K.  Adli,  "Diabetes  Melitus  Gestasional:  Diagnosis  Dan  Faktor  Risiko,"  Jurnal Medika Hutama, vol. 3, no. 01 Oktober, pp. 1545-1551, 2021, [Online]. Available: http://jurnalmedikahutama.com/index.php/JMH/article/view/312.
[14] S.  Trisnawati,  I.K.T.  Widarsa,  and  K.  Suastika,  "Risk  factors  of  type  2  diabetes mellitus  of  outpatients  in  the  community  health  centres  of  South  Denpasar Subdistrict," Public Health and Preventive Medicine Archive, vol. 1, no. 1, pp. 69– 73, 2013, doi: 10.53638/phpma.2013.v1.i1.p14.
[15] A.  Sanda,  F.  Mangarengi,  and  R.D.  Pakasi,  "Kadar  Asam  Urat  Berkorelasi  dengan Kadar Hemoglobin Terglikolisasi (HbA1c) Pasien Diabetes Melitus tipe 2," Cermin Dunia Kedokteran, vol. 45, no. 6, pp. 405–407, 2018, doi: 10.55175/cdk.v45i6.763.
[16] M. Mustafa, "Diabetes prediction dataset, Version 1," Retrieved Nov. 24, 2023, from https://www.kaggle.com/datasets/iammustafatz/diabetes-prediction-dataset, Apr. 2023.