Optimasi Prediksi Diabetes Dengan Algoritma XGBoost Dan Teknik Preprocessing Data - Brahmandjati, Andhika; Mizwar A. Rahim, Abd; Asharudin, Firman (LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan, 2024)
Diabetes adalah penyakit metabolik kronis yang menjadi tantangan kesehatan global dengan prevalensi yang terus meningkat. Dalam upaya meningkatkan deteksi dini, penelitian ini menggunakan algoritma XGBoost (Extreme Gradient Boosting) untuk klasifikasi data diabetes. Model dikembangkan dengan tahapan preprocessing data yang komprehensif dan diuji pada dataset yang seimbang. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan confusion matrix dan classification report. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki akurasi 98%, precision 98%, recall 97%-99%, dan F1-score 98% pada kedua kelas (positif dan negatif). Confusion matrix mencatat True Positive (TP) sebanyak 201, True Negative (TN) sebanyak 190, False Positive (FP) sebanyak 6, dan False Negative (FN) sebanyak 3. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa model memiliki performa yang sangat konsisten tanpa bias terhadap salah satu kelas. Dibandingkan dengan penelitian sebelumnya, model ini menunjukkan peningkatan akurasi yang signifikan hingga lebih dari 15%, dengan metode terbaik sebelumnya, yaitu Naive Bayes, hanya mencapai akurasi 82,3%. Keunggulan ini menjadikan algoritma XGBoost yang diterapkan dalam penelitian ini sebagai pendekatan yang lebih andal dan efektif untuk deteksi diabetes. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi baru dalam pengembangan sistem prediksi berbasis data untuk mendukung pengambilan keputusan klinis.