STIKOM BALISTIKOM BALI
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi risiko diabetes dengan memanfaatkan rekam medis pasien di Puskesmas Ngali menggunakan algoritma Random Forest. Kasus diabetes melitus terus meningkat, tetapi deteksi dini masih kurang optimal karena gejala awal sulit dikenali dan penggunaan data kesehatan untuk prediksi masih terbatas. Oleh karena itu, dibutuhkan metode pembelajaran mesin untuk membantu memprediksi risiko diabetes secara lebih akurat. Data yang digunakan terdiri dari variabel seperti kadar gula darah, tekanan darah, indeks massa tubuh (BMI), dan usia sebagai variabel prediktor, sedangkan status diabetes digunakan sebagai variabel target. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan data, pembagian data pelatihan dan pengujian, pengembangan model, dan evaluasi kinerja menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mampu memberikan kinerja klasifikasi yang baik dan stabil dalam memprediksi risiko diabetes. Selain itu, hasil analisis menunjukkan bahwa indeks massa tubuh, kadar gula darah, dan usia merupakan variabel yang paling berpengaruh dalam prediksi diabetes. Dengan demikian, model yang dihasilkan berpotensi digunakan sebagai alat deteksi dini diabetes dan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam pelayanan kesehatan.
Penelitian ini berhasil menghasilkan model prediksi yang cukup akurat dan mampu mengidentifikasi faktor-faktor penting yang mempengaruhi risiko diabetes.Model Random Forest menunjukkan kinerja klasifikasi yang baik dalam memprediksi risiko diabetes, dengan indeks massa tubuh, kadar gula darah, dan usia sebagai variabel paling dominan.Penelitian lebih lanjut disarankan untuk meningkatkan jumlah data, menambahkan variabel penelitian, dan mengoptimalkan model untuk meningkatkan hasil prediksi.
Untuk meningkatkan efektivitas model prediksi diabetes, penelitian lanjutan dapat fokus pada tiga aspek. Pertama, memperluas dataset dengan mencakup lebih banyak rekam medis pasien dari berbagai wilayah atau fasilitas kesehatan agar model lebih representatif dan adaptif terhadap variasi demografi. Kedua, menambah variabel prediktor seperti riwayat keluarga, aktivitas fisik, atau pola makan, yang mungkin memengaruhi risiko diabetes tetapi belum dipertimbangkan dalam penelitian ini. Ketiga, menguji algoritma machine learning lainnya seperti XGBoost atau Neural Network untuk membandingkan kinerjanya dengan Random Forest, serta mengeksplorasi teknik ensemble untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi bias model. Dengan pendekatan ini, penelitian dapat memberikan solusi yang lebih komprehensif dalam mendukung deteksi dini dan manajemen diabetes.
- PREDIKSI RISIKO DIABETES DENGAN METODE NAIVE BAYES: IDENTIFIKASI FAKTOR RISIKO UTAMA DAN EVALUASI AKURASI... ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/14078PREDIKSI RISIKO DIABETES DENGAN METODE NAIVE BAYES IDENTIFIKASI FAKTOR RISIKO UTAMA DAN EVALUASI AKURASI ejournal itn ac index php jati article view 14078
- Evaluasi Model Ensemble Learning pada Identifikasi Faktor Risiko Diabetes Mellitus | Jurnal Teknologi... doi.org/10.34010/Jati.V15i2.16238Evaluasi Model Ensemble Learning pada Identifikasi Faktor Risiko Diabetes Mellitus Jurnal Teknologi doi 10 34010 Jati V15i2 16238
| File size | 393.02 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
CRIACRIA Pada 5 minggu setelah aplikasi (WAA), M3, M4, dan M5 menghasilkan kerusakan visual sebesar 83%, 79%, dan 84% masing-masing, dan ketiga perlakuan tersebutPada 5 minggu setelah aplikasi (WAA), M3, M4, dan M5 menghasilkan kerusakan visual sebesar 83%, 79%, dan 84% masing-masing, dan ketiga perlakuan tersebut
KONSTANKONSTAN keberadaan teknologi saja tidak cukup tanpa desain pedagogis yang baik. Pengembang modul fisika berbasis Android di masa depan sangat disarankan beralihkeberadaan teknologi saja tidak cukup tanpa desain pedagogis yang baik. Pengembang modul fisika berbasis Android di masa depan sangat disarankan beralih
STIKOM BALISTIKOM BALI Sistem ini mampu mengelola data karyawan, jabatan, kehadiran, potongan, serta menghitung gaji secara otomatis dan terintegrasi, menggantikan proses penggajianSistem ini mampu mengelola data karyawan, jabatan, kehadiran, potongan, serta menghitung gaji secara otomatis dan terintegrasi, menggantikan proses penggajian
SHARIAJOURNALS UINJAMBISHARIAJOURNALS UINJAMBI Kesimpulan menunjukkan bahwa jiwa manusia dan darahnya harus dijaga dalam syariat Islam, dan setiap kehilangan jiwa tanpa keadilan harus diadili agar tidakKesimpulan menunjukkan bahwa jiwa manusia dan darahnya harus dijaga dalam syariat Islam, dan setiap kehilangan jiwa tanpa keadilan harus diadili agar tidak
EBSINAEBSINA Penelitian ini menggunakan desain studi kasus dengan satu subjek lansia penderita diabetes militus tipe 2. Pengumpulan data dilakukan dengan mengukur kadarPenelitian ini menggunakan desain studi kasus dengan satu subjek lansia penderita diabetes militus tipe 2. Pengumpulan data dilakukan dengan mengukur kadar
SHARIAJOURNALS UINJAMBISHARIAJOURNALS UINJAMBI Pembinaan pendidikan keluarga yang berbasis hak dan kewajiban dalam Islam sangat penting untuk menciptakan keluarga sakinah, mawaddah, dan rahmah yangPembinaan pendidikan keluarga yang berbasis hak dan kewajiban dalam Islam sangat penting untuk menciptakan keluarga sakinah, mawaddah, dan rahmah yang
STMIKLOMBOKSTMIKLOMBOK Masalah fleksibilitas sebuah sistem masih menjadi isu menarik di kalangan pengambang aplikasi teknologi informasi hingga saat ini. Artikel ini menyajikanMasalah fleksibilitas sebuah sistem masih menjadi isu menarik di kalangan pengambang aplikasi teknologi informasi hingga saat ini. Artikel ini menyajikan
STMIKLOMBOKSTMIKLOMBOK Kabupaten Bantul memiliki jumlah kasus DBD tertinggi di Provinsi DIY. Faktor ketinggian wilayah sangat mempengaruhi perkembangan nyamuk Aedes Aegepty.Kabupaten Bantul memiliki jumlah kasus DBD tertinggi di Provinsi DIY. Faktor ketinggian wilayah sangat mempengaruhi perkembangan nyamuk Aedes Aegepty.
Useful /
IKTGMIKTGM Penelitian ini adalah studi observasional dengan pendekatan deskriptif, menggunakan data sekunder yang dikumpulkan secara retrospektif melalui rekapitulasiPenelitian ini adalah studi observasional dengan pendekatan deskriptif, menggunakan data sekunder yang dikumpulkan secara retrospektif melalui rekapitulasi
UBLUBL Informan dalam penelitian ini berjumlah 7 orang, yaitu 1 Kepala Biro, 3 Kepala Seksi, dan 3 Sub-Seksi Kepala di Biro Umum Sekretariat Daerah Provinsi Lampung.Informan dalam penelitian ini berjumlah 7 orang, yaitu 1 Kepala Biro, 3 Kepala Seksi, dan 3 Sub-Seksi Kepala di Biro Umum Sekretariat Daerah Provinsi Lampung.
STIE YAISTIE YAI Hasil pengujian menunjukkan rata-rata audit report lag sebanyak 84 hari, data lulus uji asumsi klasik, dan variabel auditor reputation serta debt to equityHasil pengujian menunjukkan rata-rata audit report lag sebanyak 84 hari, data lulus uji asumsi klasik, dan variabel auditor reputation serta debt to equity
STIE YAISTIE YAI Sampel diperoleh menggunakan teknik purposive sampling. Data pada penelitian ini adalah data sekunder berupa data statistik tahunan. Terdapat 23 seri obligasiSampel diperoleh menggunakan teknik purposive sampling. Data pada penelitian ini adalah data sekunder berupa data statistik tahunan. Terdapat 23 seri obligasi