Prediksi Diabetes Menggunakan Algoritma Random Forest dan Support Vector Machine - Kuncoro, Krisnanto Dwi; Yudha, Rendy Galih Prasetya; Ariansyah, Azriel Alpanizar; Saputra, Renaldy; Septiani, Wisti Dwi; R, Syaifur Rahmatullah Abdul (Jurnal Pendidikan Tambusai, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi penyakit diabetes menggunakan algoritma Random Forest dan Support Vector Machine (SVM). Diabetes merupakan penyakit kronis yang prevalensinya terus meningkat dan berpotensi menimbulkan berbagai komplikasi serius, sehingga diperlukan metode prediksi yang akurat untuk mendukung deteksi dini dan pencegahan. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup parameter klinis dan fisiologis seperti kadar glukosa darah, tekanan darah, indeks massa tubuh (BMI), usia, riwayat keluarga, serta variabel kesehatan lainnya yang relevan.