Prediksi Penyakit Diabetes Untuk Pencegahan Dini Dengan Metode Regresi Linear

  • Niko Suwaryo Niko * Mail Universitas Medika Suherman, Indonesia
  • Arif Rahman Universitas Medika Suherman, Indonesia
  • Dewi Marini Umi Atmaja Universitas Medika Suherman, Indonesia
  • Amat Basri Universitas Medika Suherman, Indonesia
Keywords: Data Mining, Prediksi, Linear Regression, Diabetes, Estimation

Abstract

Estimation is a method in which we can estimate the population value by using the sample value and which can model an equation to calculate the estimate i.e. a linear regression algorithm attempts to model the relationship between two variables by fitting a linear equation to observe the data. The application of a simple Linear Regression algorithm model can be implemented well and is able to provide a new insight for the need for predictions about the condition of diabetes data quality in controlling sugar levels in the body. Predictions of diabetes in the future can be known through the use of datasets using a prediction method approach through structured stages in analyzing the data used to produce an RSME value when evaluating a model of 0.000 +/- 0.000. Performance testing of the models and algorithms used in the evaluation can produce a picture that is relevant to the scenario being modeled. The RMSE value is obtained when evaluating the model performance of 0.000 +/- 0.000 through the RapidMiner Studio application.

References

J. J. Pangaribuan, F. I. Komputer, U. Pelita, and H. Medan, “MENDIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MELITUS,” vol. 2, no. 2, 2016.

M. S. Efendi and H. A. Wibawa, “Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma ID3 dengan Pemilihan Atribut Terbaik ( Diabetes Prediction using ID3 Algorithm with Best Attribute Selection ),” vol. VI, pp. 29–35, 2018.

M. S. Mustafa and I. W. Simpen, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor ( KNN ) Untuk Memprediksi Pasien Terkena Penyakit Diabetes Pada Puskesmas Manyampa Kabupaten Bulukumba,” vol. VIII, no. 1, pp. 1–10.

C. Algoritma, D. R. Ente, S. A. Thamrin, and H. Kuswanto, “Klasifikasi faktor-faktor penyebab penyakit diabetes melitus di rumah sakit unhas menggunakan algoritma c4.5 *,” pp. 80–88, 2020.

F. Aris, “Penerapan Data Mining untuk Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus dengan Menggunakan Metode Klasifikasi,” vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2019.

Y. Amrale, J. No, Y. Amrale, A. Shedge, S. Singh, and A. Shaikh, “2016 , 148- 150 Journal of Advances in Computer Science and Technology DIABETES MELLITUS PREDICTION SYSTEM USING DATA MINING,” vol. 5, no. October, pp. 148–150, 2016.

M. A. C, “KLASIFIKASI DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MELLITUS ( DM ),” no. Dm.

T. Mardiana, E. M. Ditama, and T. Tuslaela, “an Expert System for Detection of Diabetes Mellitus With Forward Chaining Method,” J. Ris. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 69–76, 2020, doi: 10.34288/jri.v2i2.121.

M. I. Gunawan, D. Sugiarto, and I. Mardianto, “Peningkatan Kinerja Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression,” vol. 6, no. 3, pp. 280–284, 2020.

A. A. Aljumah, M. G. Ahamad, and M. K. Siddiqui, “Application of data mining : Diabetes health care in young and old patients,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci., vol. 25, no. 2, pp. 127–136, 2012, doi: 10.1016/j.jksuci.2012.10.003.

I. L. L. Gaol, S. Sinurat, and E. R. Siagian, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Regresi Linear Berganda Untuk Memprediksi Data Persediaan Buku Pada Pt. Yudhistira Ghalia Indonesia Area Sumatera Utara,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 130–133, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1579.

M. F. Rahman, M. I. Darmawidjadja, and D. Alamsah, “KLASIFIKASI UNTUK DIAGNOSA DIABETES MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN REGULARIZATION NEURAL NETWORK ( RBNN ),” vol. 11, pp. 36–45, 2017.

A. E. Wijaya and D. Alfian, “Sistem Rekomendasi Laptop Menggunakan Collaborative Filtering Dan Content-Based Filtering,” J. Comput. Bisnis, vol. 12, no. 1, pp. 11–27, 2018.

A. W. S. R. G. S. Sitohang, “PENERAPAN DATA MINING DALAM PEMILIHAN LAPTOP MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5 Anggi,” J. Comasie, vol. 5, pp. 63–70, 2021.

Suyanto, Data Mining. Yogyakarta: Informatika, 2017.

M. Ali, B. S. Wiriaatmadja, and A. D. Hartanto, “Klasifikasi Pasien Pengidap Diabetes Menggunakan Neural Network Backpropagation Untuk Prediksi Kesembuhan,” pp. 135–141, 2020.

R. Mean et al., “Evaluasi dan Validasi Evaluasi.”

A. Andriani, M. Informatika, P. Labu, and J. Selatan, “Sistem prediksi penyakit diabetes berbasis decision tree,” vol. I, no. 1, pp. 1–10, 2013.

D. Setyawan et al., “Implementasi web service dan analisis kinerja algoritma klasifikasi data mining untuk memprediksi diabetes mellitus,” vol. 8, no. 2, pp. 701–710, 2017.

E. Rahayu, I. Parlina, and Z. A. Siregar, “Penerapan Algoritma Regresi Linier Berganda Pada Estimasi Penjualan Sepeda Motor Application of Multiple Linear Regression Algorithm for Motorcycle Sales Estimation,” vol. 1, no. 1, 2022.

Dimensions Badge
Published
2023-09-25
How to Cite
Niko, N. S., Rahman, A., Marini Umi Atmaja, D., & Basri, A. (2023). Prediksi Penyakit Diabetes Untuk Pencegahan Dini Dengan Metode Regresi Linear. Bulletin of Information Technology (BIT), 4(3), 313 - 219. https://doi.org/10.47065/bit.v4i3.739
Section
Articles