Implementasi Metode Gravitational Search Algorithm- Adaboost Untuk Pada Prediksi Diabetes Pada Anak Berdasarkan Data Ekspresi Gen - Farid, Mochammad Rafi; Kurniawan, Isman (eProceedings of Engineering, 2025)
Diabetes merupakan penyakit parah yang terjadipada saat insulin tidak dapat dihasilkan dengan baik plehpankreas atau pada saat tubuh tidak bisa menggunakaninsulin yang diproduksi oleh pankreas secara efektif, Insulinmerupakan suatu hormon dengan fungsi mengontrolglukosa dalam darah. Diabetes melitus tipe 1 (DMT1) seringterjadi pada anak dan remaja hingga 90%. Data yangberisi profil ekspresi gen pada anak-anak dengan T1D danT2D, pengukuran dilakukan saat diagnosis pada awal dandiulang 4 bulan setelahnya , dan juga setelah mendapatkanpengobatan, maka Matriks ekspresi gen kemudianditransposisikan dan tiga fitur demografis yang dianggappenting yaitu usia, jenis kelamin, dan ras. Setelahmelakukan proses GSA, dataset akan dilakukan prosesklasifikasi, dengan menggunakan metode utama yaituAdaptive Boosting (AdaBoost), selanjutnya ditambahkan 2metode ensemble sebagai pembanding yaitu KNeighbors(KNN), Multi- Layer Perceptron (MLP). Kemudiandilakukan hyperparameter tuning bertujuan untuk mencariniai yang paling optimal dengan meningkatkan kinerja padamodel. Parameter scanning pada proses tuning dilakukandengan menggunakan search cross validation (grid searchCV). tersebut akan menjadi tolok ukuruntuk mengevaluaisiketiga model yang digunakan sehingga diperoleh hasilpaling optimal yakni AdaBoost dengan accuracy 0,666 danF1-Score 0,769. Kata kunci: Diabetes melitus, Gravitational Search Algorithm, Multi-Layer Perceptron, Adaptive Boosting, KNeighbors