Decision Tree and K-Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm Based on Particle Swarm Optimization (PSO) for Diabetes Mellitus Prediction Accuracy Analysis

Andi Nur Rachman, Supratman Supratman, Euis Nur Fitriani Dewi

Abstract


Penyakit Diabetes Mellitus merupakan penyakit tidak menular, tetapi penyakit ini  merupakan salah satu penyakit yang mematikan bagi yang mengidapnya. Penyakit ini disebabkan oleh beberapa factor diantaranya pola makan hidup yang tidak teratur atau berlebihan. Apabila penyakit ini tidak dihentikan, maka penderita penyakit Diabetes Mellitus akan semakin memakan para pasien penderita penyakit ini. Menurut WHO atau World Health Organization, sekitar 425 juta orang menderita penyakit diabetes, kemudian 1,6 juta kematian setiap tahunnya di akibatkan oleh penyakit diabetes. Kemudian, pada tahun 2016 di Indonesia, kematian yang disebabkan oleh penyakit diabetes sekitar 99 ribu jiwa. Penyakit diabetes pada tahun ke tahun semakin meningkat, jadi perlu adanya sebuah sistem yang dapat membantu medis untuk melakukan klasifikasi terhadap diabetes berdasarkan data kesehatan pasien. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk memprediksi penyakit diabetes mellitus adalah dengan menggunakan data mining. Data mining merupakan suatu proses yang interaktif untuk memprediksi penyakit diabetes mellitus. Prediksi untuk mendiagnosis penyakit ini menggunakan seleksi fitur berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) pada dataset Kaggle.com. Dan metode klasifikasi yang digunakan yaitu metode Decision Tree dan K-Nearest Neighbors (K-NN). Hasil dari penelitian ini menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebanyak 79.8% dengan AUC 0.71 dengan menggunakan metode Decision Tree, dan untuk menggunakan optimasi metode K-Nearest Neighbors (K-NN) menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) memiliki nilai akurasi tertinggi sebanyak 77.09%.

Keywords


Diabetes Mellitus; Data Mining; Particle Swarm Optimization

Full Text:

PDF

References


R. Jundinatra, K. R. and H. Hermansyah, "ANALISA BAKTERIURIA ASIMTOMATIK PADA PENDERITA DIABETES MELLITUS TIPE 2 DI RUMAH SAKIT BHAYANGKARA PALEMBANG," Mitra Kesehatan, vol. 3, pp. 1-5, 2020.

M. A. Maharini and E. G. Zulfa Nugroho, "PENGARUH SENAM DIABETES MELLITUS TERHADAP PENURUNAN KADAR GULA DARAH PADA PENDERITA DIABETES MELLITUS TIPE 2 DI RSI NU DEMAK," Profesi Keperawatan, vol. 8, pp. 105-117, 2021.

R. R. Mahmudah and E. Aribowo, "PENGGUNAAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENEMUKAN ATURAN ASOSIASI PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT DI APOTEK (Studi Kasus : APOTEK UAD)," Sarjana Teknik Informatika, vol. 2, pp. 130-139, 2014.

N. Azwanti and E. Elisa, "Analisis Pola Penyakit Hipertensi Menggunakan Algoritma C4.5," Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, vol. 3, pp. 116-123, 2019.

M. Y. Kurniawan and M. E. Rosadi, "OPTIMASI DECISION TREE MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA DATA SISWA PUTUS SEKOLAH," JTIULM, vol. 2, pp. 15-22, 2017.

L. Andiani, S. and D. P. Rini, "Analisis Penyakit Jantung Menggunakan Metode KNN Dan Random Forest," Computer Science and ICT, vol. 5, pp. 165-169, 2019.

Y. E. Achyani, "Penerapan Metode Particle Swarm Optimization Pada Optimasi Prediksi Pemasaran Langsung," Informatika, vol. 5, pp. 1-11, 2018.




DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v7i2.34245

Article Metrics

Abstract view : 440 times
PDF - 336 times

Refbacks



Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)

Creative Commons License
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License