eprintid: 51120
rev_number: 15
eprint_status: archive
userid: 14731
dir: disk0/00/05/11/20
datestamp: 2025-07-10 05:25:20
lastmod: 2025-07-10 05:25:20
status_changed: 2025-07-10 05:25:20
type: thesis
metadata_visibility: show
contact_email: 3332200007@untirta.ac.id
creators_name: YUSUP, MUHAMAD
creators_id: 3332200007
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: MASJUDIN, MASJUDIN
contributors_name: MAULANA, ALIEF
contributors_id: 198312312019031018
contributors_id: 197401242009121001
corp_creators: UNIVERSITAS SULTAN AGENG TIRTAYASA
corp_creators: FAKULTAS TEKNIK
corp_creators: JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
title: ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI PENYAKIT DIABETES DENGAN IMPLEMENTASI ANTARMUKA BERBASIS WEB
ispublished: pub
subjects: TK
divisions: Elektro
full_text_status: restricted
keywords: Machine Learning
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.
date: 2025-07-10
date_type: published
pages: 93
institution: FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SULTAN AGENG TIRTAYASA
department: TEKNIK ELEKTRO
thesis_type: sarjana
thesis_name: sarjana
citation:   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.   
document_url: https://eprints.untirta.ac.id/51120/1/Muhamad%20Yusup_3332200007_Fulltext.pdf
document_url: https://eprints.untirta.ac.id/51120/2/Muhamad%20Yusup_3332200007_01.pdf
document_url: https://eprints.untirta.ac.id/51120/3/Muhamad%20Yusup_3332200007_02.pdf
document_url: https://eprints.untirta.ac.id/51120/4/Muhamad%20Yusup_3332200007_03.pdf
document_url: https://eprints.untirta.ac.id/51120/5/Muhamad%20Yusup_3332200007_04.pdf
document_url: https://eprints.untirta.ac.id/51120/6/Muhamad%20Yusup_3332200007_05.pdf
document_url: https://eprints.untirta.ac.id/51120/7/Muhamad%20Yusup_3332200007_Ref.pdf
document_url: https://eprints.untirta.ac.id/51120/8/Muhamad%20Yusup_3332200007_Lamp.pdf
document_url: https://eprints.untirta.ac.id/51120/9/Muhamad%20Yusup_3332200007_CP.pdf