Prediksi Diagnosa Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Decision Tree Berdasarkan Indikator Kesehatan Tubuh - Egi Mutiara Br Sitepu; Roberto Kaban (Shofanah Media Berkah, 2026)
Meningkatnya jumlah penderita diabetes mellitus secara global telah menimbulkan urgensi yang nyata terhadap ketersediaan sistem deteksi dini yang akurat, terjangkau, dan dapat diinterpretasikan secara klinis oleh tenaga medis. Penelitian ini bertujuan mengeksplorasi penerapan algoritma Decision Tree varian C4.5 dalam pembangunan model prediksi diagnosis diabetes yang bersumber dari data klinis secara otomatis. Sebagai dataset, digunakan Pima Indians Diabetes yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository, berisikan 768 rekaman medis perempuan berketurunan Indian Pima dengan delapan variabel prediktor kesehatan. Seluruh tahapan penelitian meliputi eksplorasi awal data, penanganan nilai tidak valid menggunakan imputasi median, normalisasi Min-Max, konstruksi pohon keputusan, serta evaluasi kinerja model dengan metode 10-fold cross-validation. Pengujian pada data independen menghasilkan akurasi sebesar 77,92%, recall 75,93%, presisi 66,13%, F1-Score 70,69%, dan nilai AUC-ROC 0,823. Variabel glukosa plasma tercatat memberikan kontribusi tertinggi terhadap kepentingan fitur yakni sebesar 38,14%, yang menegaskan posisinya sebagai penanda klinis utama dalam diagnosis diabetes. Temuan ini mengindikasikan bahwa algoritma Decision Tree C4.5 berpotensi dijadikan instrumen skrining awal diabetes pada fasilitas layanan kesehatan tingkat pertama.