PERBANDINGAN KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING - Tasya Syamsudin; Teny Handhayani; Muhammad Isnaini Syaifudin (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, 2024)
Diabetes adalah penyakit ketika tubuh manusia tidak dapat menggunakan insulin dengan baik. Apabila pada kasus tersebut berlangsung dalam waktu jangka panjang, maka kadar glukosa tersebut dapat merusak organ tubuh, bahkan kegagalan fungsi organ dan jaringan pada tubuh manusia yang dapat menyebabkan komplikasi bahkan kematian. Menurut International Diabetes Federation, pada tahun 2021, kematian yang disebabkan oleh diabetes sebanyak 236.711 ribu jiwa yang berusia sekitar 20-79 tahun. Perkembangan teknologi pada masa sekarang, dapat membantu manusia untuk mendapatkan informasi dan memprediksi penyakit tersebut serta dapat membantu dalam pengembangan pengobatan dan agar mencegah terjadinya penyakit diabetes tertentu lebih dalam menggunakan pendekatan machine learning dengan teknik klasifikasi. Algoritma klasifikasi yang akan digunakan penulis untuk memprediksi penyakit diabetes tersebut adalah Algoritma Decision Tree, Algoritma Support Vector Machine dan Algoritma Naïve Bayes. Data prediksi diabetes yang dikumpulkan sebanyak 2768 data dengan masing-masing algoritma memiliki 70% data training dan 30% data testing. Algoritma yang memiliki nilai evaluasi paling tinggi ialah Algoritma Naïve Bayes dengan rata-rata accuracy sebesar 78%, precision sebesar 77%, recall sebesar 78%, dan f1-score sebesar 77%.