KLASIFIKASI TINGKAT RISIKO DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST - Setiawan , Andri; Nasution , Zikri Hardyan; Khairi, Zuriatul; Rahmaddeni; Efrizoni, Lusiana (Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik, 2024)
Diabetes mellitus, penyakit metabolik kronis, menyebabkan kadar gula darah berlebihan karena tubuh tidak menghasilkan cukup insulin atau tidak mampu menggunakannya secara efektif. Kondisi ini biasanya disebabkan oleh masalah organ tubuh. Peningkatan glukosa darah yang berlarut-larut akibat diabetes dapat menyebabkan gagal ginjal, kebutaan, dan serangan jantung. Diabetes dinyatakan pada pasien yang memiliki glukosa darah yang lebih tinggi dari nilai normal. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mengatakan bahwa pada tahun 2011, 4,6 juta orang meninggal karena diabetes, 2,2 juta karena kadar glukosa darah tinggi, dan 1,6 juta karena diabetes. Jumlah orang yang menderita diabetes pada tahun 2015 adalah 415 juta, dan diperkirakan akan meningkat menjadi 642 juta pada tahun 2040. Salah satu metode data mining yang membantu prediksi adalah klasifikasi data mining; tujuan penelitian ini adalah untuk membuat dan menerapkan klasifikasi ini. Penelitian ini juga menyelidiki epidemiologi diabetes, faktor risiko, strategi pencegahan dan pengelolaan diabetes, dan strategi untuk mengurangi beban penyakit diabetes di masa depan. Klasifikasi dapat dilakukan dengan algoritma Random Forest. Data tentang penyakit diabetes diolah oleh penulis melalui metode Random Forest. Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa algoritma Forest Random dapat mengklasifikasikan risiko diabetes dengan akurat. Dari seleksi rangking variabel, ditemukan bahwa ada 300 pasien dengan risiko diabetes rendah dan 20 pasien dengan risiko diabetes tinggi. Kami juga menemukan bahwa model biasanya dapat mengklasifikasikan data dengan benar dengan nilai akurasi sebesar 98%, dan AUC dikategorikan sebagai “Excellent Classification" karena kemampuan untuk membedakan kelas positif dan negatif dengan nilai Area Under Curve (AUC) 100%.