<![CDATA[Diabetes adalah penyakit kronis yang ditandai oleh tingginya kadar gula (glukosa) dalam darah. Kondisi ini terjadi ketika tubuh tidak mampu memproduksi atau menggunakan insulin dengan baik. Ada banyak faktor yang bisa mempengaruhi seseorang terkena penyakit diabetes, karenanya diperlukan klasifikasi faktor apa saja yang paling sering menyebabkan penyakit diabetes. Dalam skripsi ini penulis melakukan klasifikasi menggunakan metode Classification and Regression Tree (CART). Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data penderita diabetes yang bersumber dari kaggle. Hasil penelitian menunjukkan bahwa diperoleh tingkat keakurasian algoritma Decision Tree Classification and Regression Tree (CART) dengan menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa tingkat sensitivity atau ketepatan prediksi pada kelas diabetes sebesar 100%, sedangkan tingkat specificity atau tingkat ketepatan prediksi pada kelas tidak diabetes sebesar 94.4%. Kemudian tingkat akurasi yang diperoleh mencapai 96.6%. Berdasarkan ketiga hasil tersebut, maka metode CART dapat digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes secara optimal dengan hasil yang cukup baik.]]>
Copyrights © 2023
