Implementasi Metode Decision Tree pada Prediksi Penyakit Diabetes Melitus Tipe 2: Implementation of Decision Tree Method for Diabetes Mellitus Type 2 Prediction

Abstrak

Diabetes Melitus Tipe 2 merupakan penyakit kronis yang apabila pankreas tidak memproduksi cukup insulin atau ketika tubuh tidak mampu menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif. Berbagai cara telah di upayakan untuk mengurangi penderita diabetes salah satunya adalah dengan deteksi dini. Kemajuan teknologi yang sangat pesat berdampak pada dunia medis, salah satunya adalah untuk deteksi dini suatu penyakit. Proses deteksi suatu penyakit menggunakan alat yang telah diprogram dan di intervensi oleh kecerdasan buatan.Terdapat banyak metode dari kecerdasan buatan yang digunakan sebagai model prediksi, salah satunya adalah Decision Tree (DT). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan membangun sebuah model prediksi penyakit Diabetes. Dataset yang digunakan adalah dataset yang berasal dari Puskesmas Mlati II Kabupaten Sleman. Model dalam penelitian ini meggunakan metode Decision Tree (Pohon Keputusan), adapun parameter yang digunakan adalah criterion = ‘entropy’, splitter = ‘best’, max_depth = None, min_samples_split = 4, min_samples_leaf = 10. Proses evaluasi model menggunakan akurasi, presisi, recall, dan f1-score yang masing-masing menghasilka nilai 92%, 0.92, 0.915, 0.915.