Deteksi Penyakit Diabetes Gestasional Menggunakan Metode CNN Berbasis Web - Fitriani, Fitriani; Nurhaeni, Nurhaeni; Zulfadhilah, Muhammad; Cipta, Subhan Panji (Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah, 2024)
Abstrak - Latar Belakang: Diabetes adalah salah satu masalah kesehatan utama di seluruh dunia diabetes mellitus terbagi menjadi beberapa jenis salah satu diantaranya yaitu diabetes melitus gestasional deteksi dini sangat diperlukan untuk menjaring diabetes gestasional menggunakan beberapa algoritma pembelajaran mesinTujuan: Mengetahui tingkat akurasi yang didapatkan dari hasil deteksi dini penyakit diabetes melitus gestasional menggunakan metode convolutional neural network (cnn). Untuk mendeteksi penyakit dini Diabetes Melitus Gestasional menggunakan metode convolutional neural network (cnn).Metode: Penelitian ini menggunakan jenis penelitian eksperimental, yang mana pada penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dengan penelitian eksperimental ini, untuk mengklasifikasikan apakah seseorang tersebut terdeteksi penyakit dini diabetes gestasional yang dikumpulkan dari platform Kaggle dataset ini berjumlah 3525 entri data.Hasil: Dari percobaan yang dilakukan, hasil menunjukkan bahwa percobaan 1 mendapat akurasi sebesar 97%, percobaan 2 sebesar 98%, percobaan 3 sebesar 98%, Dengan demikian, penerapan convolutional neural network (CNN) untuk prediksi diabetes gestasional menggunakan percobaan 2 dengan pertimbangan hasil evaluasi metrix yang lebih baik dan pembagian data uji dan latih yang baik. Simpulan: Keterbatasan dari penelitian ini meliputi representasi dataset yang mungkin tidak mencakup variasi karakteristik demografis dan geografis secara umum, yang dapat mempengaruhi generalisasi model terhadap populasi yang lebih luas. Selain itu, ukuran relatif kecil dari dataset uji, meskipun diperluas pada percobaan ketiga, dapat membatasi evaluasi terhadap data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.Kata Kunci: cnn, diabetes gestasional, prediksi Abstract - Background: Diabetes is one of the major health issues worldwide. Diabetes mellitus is divided into several types, one of which is gestational diabetes mellitus (GDM). Early detection is crucial for screening gestational diabetes, employing several machine learning algorithms.Objective: To determine the accuracy level obtained from the early detection of gestational diabetes mellitus using the convolutional neural network (CNN) method. The aim is to detect early gestational diabetes mellitus using the CNN method.Method: This study is an experimental research using the Convolutional Neural Network (CNN) method. With this experimental research, the researchers aim to classify whether an individual is detected with early gestational diabetes. The dataset, collected from the Kaggle platform, consists of 3525 entries.Results: The experiments showed that Experiment 1 achieved an accuracy of 97%, Experiment 2 achieved 98%, and Experiment 3 also achieved 98%. Thus, the application of the convolutional neural network (CNN) for predicting gestational diabetes was most effective in Experiment 2, considering the better evaluation metrics and the appropriate division of test and training data. Conclusion: The limitations of this study include the representation of the dataset, which may not encompass the demographic and geographic variations in general, potentially affecting the model's generalization to a broader population. Additionally, the relatively small size of the test dataset, even though expanded in the third experiment, may limit the evaluation on new, unseen data.Keywords: cnn, gestational diabetes mellitus, prediction