YUSUP, MUHAMAD (2025) ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI PENYAKIT DIABETES DENGAN IMPLEMENTASI ANTARMUKA BERBASIS WEB. S1 thesis, FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SULTAN AGENG TIRTAYASA.

	Text (Fulltext) Muhamad Yusup_3332200007_Fulltext.pdf Restricted to Registered users only Download (8MB) | Request a copy
	Text (BAB 1) Muhamad Yusup_3332200007_01.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 2) Muhamad Yusup_3332200007_02.pdf Restricted to Registered users only Download (389kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) Muhamad Yusup_3332200007_03.pdf Restricted to Registered users only Download (406kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) Muhamad Yusup_3332200007_04.pdf Restricted to Registered users only Download (738kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) Muhamad Yusup_3332200007_05.pdf Restricted to Registered users only Download (209kB) | Request a copy
	Text (Daftar Referensi) Muhamad Yusup_3332200007_Ref.pdf Restricted to Registered users only Download (223kB) | Request a copy
	Text (Lampiran) Muhamad Yusup_3332200007_Lamp.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB) | Request a copy
	Text (Cek Plagiasi) Muhamad Yusup_3332200007_CP.pdf Restricted to Registered users only Download (21MB) | Request a copy

Abstract

Diabetes merupakan salah satu penyakit kronis yang cukup serius dan menjadi perhatian utama di tingkat global. Menurut laporan dari International Diabetes Federation (IDF) tahun 2021, sekitar 10,5% dari populasi dunia, atau sekitar 536,6 juta orang berusia 20 hingga 79 tahun, hidup dengan penyakit ini. Yang mengkhawatirkan, hampir separuh dari mereka belum menyadari bahwa mereka mengidap diabetes. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membandingkan beberapa model prediksi diabetes yang memanfaatkan algoritma Machine Learning seperti Decision Tree, Naive Bayes, dan K-Nearest Neighbors (KNN). Model terbaik kemudian akan diterapkan dalam sebuah aplikasi web berbasis Streamlit sebagai alat bantu prediksi. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma Decision Tree tampil dengan kinerja paling baik, mencapai tingkat akurasi sebesar 95,2%. Selain itu, model ini juga menunjukkan hasil tertinggi dalam metrik precision, recall, dan F1-score bila dibandingkan dengan algoritma lainnya. Di sisi lain, dari segi kecepatan proses, Naive Bayes menempati posisi teratas sebagai metode dengan waktu komputasi tercepat di antara ketiganya. Kata Kunci: Diabetes, Machine Learning, Decision Tree, Naive Bayes, K-Nearest Neighbour.

Actions (login required)

View Item