Evaluasi Kinerja Model Random Forest Dalam Memprediksi Diabetes Berdasarkan Dataset Kesehatan di Indonesia - Susanto, Erliyan Redy; Inzaghi, M. Rana; Amarudin, Amarudin; Neneng, Neneng (CV Infinite Corporation, 2025)
Penyakit diabetes atau sering disebut dengan penyakit gula darah adalah sekelompok penyakit metabolik yang ditandai dengan tingginya kadar gula darah pada seseorang yang terkena, dan bertahan dalam jangka waktu lama. Di Indonesia sedikitnya terdapat 20 juta orang pada usia 20-79 tahun menderita diabetes pada tahun 2024. Hal ini disebabkan oleh kurangnya akses terhadap alat prediksi yang efektif, serta keterbatasan pada pendekatan tradisional bergantung pada diagnosis medis manual yang memakan waktu dan biaya. Permasalahan ini muncul karena kurangnya pemanfaatan teknologi berbasis data dalam menganalisis faktor risiko yang kompleks dan saling terkait. Penelitian ini bertujuan menggunakan model random forest untuk melakukan klasifikasi terhadap penyakit diabetes serta mengevaluasi nilai akurasi dengan evaluasi model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Teknik akurasi yang digunakan yaitu confusion matrix untuk mengukur performa dalam permasalahan sehingga menghasilkan nilai akurasi yang sesuai. Hasil penelitian ini dapat memberikan wawasan praktis tentang konfigurasi optimal model untuk aplikasi dunia nyata, sehingga meningkatkan akurasi dan keandalan sistem prediksi diabetes. Model diuji menggunakan data uji yang telah dipisahkan sebelumnya dengan rasio 80:20. Hasil evaluasi kinerja model menunjukkan akurasi sebesar 0.99%, presisi 0.99%, recall 0.99%, F1-score 0.99%, Specificity 0.99% dan ROC-AUC Score 89.2%. Hasil penelitian bermanfaat untuk membantu dokter dan tenaga kesehatan serta masyarkat umum untuk mendeteksi penyakit diabetes sejak dini.