Analisis Orange Data Mining Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Menggunakan Model Decision Tree
Abstrak
Penelitian ini menerapkan Salah satu masalah kesehatan global saat ini adalah penyakit diabetes, yang prevalensinya terus meningkat dan karenanya diperlukan metode yang efektif untuk klasifikasinya. Tujuan dari penelitian ini adalah implementasi Orange Data Mining dalam klasifikasi penyakit diabetes menggunakan metode Decision Tree. Pemilihan spesifikasi tersebut disebabkan fakta bahwa model yang dihasilkannya mudah dipahami dan dapat diinterpretasikan. Data yang dianalisis diambil dari dataset diabetes publik yang mencakup berbagai atribut kesehatan. Proses analisis dilakukan melalui preprocessing, splitting, dan model Juvenile Decision Tree training. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Decision Tree mencapai akurasi hingga 85% dengan sensitivitas dan spesifisitas yang memadai. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa Orange Data Mining adalah alat yang efektif untuk klasifikasi penyakit diabetes, dan selama penggunaan setiap kali mendapatkan wawasan yang berguna berkenaan hasih adalah bagi keputusan seorang profesional. Karena itu, kesimpulan dari penelitian tersebut adalah meningkatnya akurasi dan kualitas klasifikasi penyakit diabetes dapat dicapai dengan metode Decision Tree dalam Orange Data Mining..
Referensi
Alim, S. (n.d.). Implementasi Orange Data Mining untuk klasifikasi Kelulsan
mahasiswa dengan Model K-Nearst Neighbor, Decision Tree serta Naive Bayes Orange data
Mining. In Jurnal Ilmiah NERO (Vol. 6, Issue 2).
Alpaydin, E. (2020). Machine Learning: The New AI. MIT Press.
Dito, A. (2021). Data Mining: Exploring and Analyzing Data for Knowledge Discovery.
International Journal of Data Mining and Knowledge Management Process, 11(2), 1-12.
doi:10.5121/ijdkp.2021.11201
Dwi Putra Negara, et al (2022). PENERAPAN METODE DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI
DATA PRODUK SKINCARE UNTUK IBU HAMIL MENGGUNAKAN APLIKASI
ORANGE. Jurnal Insand Comtech, 7(2).
Han, J., & Kamber, M. (2020). Data Mining: Concepts and Techniques (4th ed.). Morgan Kaufmann.
Hartanto, A. (n.d.). Implementasi Orange Data Mining Untuk Prediksi Penderita Diabetes.
In Prosiding Seminar Kecerdasan Artifisial, Sains Data, dan Pendidikan Masa Depan
PROKASDADIK (Vol. 1).
Ichsan, N., Fatah, H., Wahyuni, T., & Ermawati, E. (2022). IMPLEMENTASI ORANGE DATA
MINING UNTUK PREDIKSI HARGA BITCOIN. JURNAL RESPONSIF, 4(2), 118–125.
Kaur, H., & Singh, S. (2021). A Review on Diabetes Prediction Using Machine Learning Techniques.
International Journal of Computer Applications, 975, 8887.
Nabila, A., Haryadi, P., Setiawan, W., & Fatah, D. A. (2024). Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi
Penyakit Diabetes Menggunakan Metode Decision Tree. Jurnal Nasional Komputasi Dan
Teknologi Informasi (JNKTI), 7(6).
Nurussakinah, , ‘Klasifikasi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Decision Tree”, JURNAL
INFORMATIKA, Vol. 10 No. 2 Oktober 2023.
Prasetiyo, A. (2024). Pemanfaatan Algoritma Decision Tree C4.5 dalam Memprakirakan Hujan di
Stasiun Meteorologi Kelas I Sultan Hasanuddin. Buletin GAW Bariri, 5(1), 47–55.
https://doi.org/10.31172/bgb.v5i1.120
Puspitorini I, Sintawati D Ita. 2021. “Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Prediksi Produk Jenis
Makanan Kucing yang Sesuai Kebutuhan dengan Algoritma Decision Tree (ID3)”.
Jurnal AKRAB Juara, 6(4), hal 21-26. http://dx.doi.org/10.58487/akrabjuara.v6i4.1629
Ramadhon, R. N., Ogi, A., Agung, A. P., Putra, R., Febrihartina, S. S., & Firdaus, U. (2024).
Implementasi Algoritma Decision Tree untuk Klasifikasi Pelanggan Aktif atau Tidak Aktif pada
Data Bank (Vol. 3).
UCI Machine Learning Repository (2023). Diabetes Dataset. Diakses dari Kaggle:
https://www.kaggle.com/datasets/krishu22/diabetes-dataset
Widyaningrum, R., & Hidayat, R. (2021). Klasifikasi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma
C4.5. Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, 15(2), 45-56.
Widodo, A., & Rahayu, S. P. (2022). Penerapan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Diabetes Mellitus
Berbasis Data Imbalanced. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 9(2), 145-154.
World Health Organization (WHO). (2019). Diabetes Fact Sheet. Retrieved from WHO website.
Yunardi, I. R. T., Kom, N. Z. D. S., & Kom, M. (2022). DATA MINING dan MACHINE LEARNING
dengan Orange3 Tutorial dan Aplikasinya. Airlangga University Press.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 FAJAR FAJAR WIDIANTO
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
