relation: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31704/
title: PERBANDINGAN ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN RANDOM FOREST UNTUK ANALISIS PENYAKIT DIABETES DENGAN VISUALISASI
creator: GUNAWAN, MUHAMMAD HADI
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
description: Diabetes mellitus merupakan penyakit kronis dengan prevalensi yang terus  meningkat dan berpotensi menimbulkan komplikasi serius apabila tidak terdeteksi  sejak dini, sehingga diperlukan metode pendukung yang lebih akurat dalam  menganalisis risiko diabetes. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan  kinerja algoritma Artificial Neural Network (ANN) dan Random Forest (RF)  dalam klasifikasi diabetes dengan menggunakan dataset publik dari Kaggle.  Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data melalui penanganan nilai tidak  logis, normalisasi, dan penyeimbangan kelas dengan Synthetic Minority Oversampling    Technique (SMOTE), kemudian model dibangun menggunakan  algoritma ANN dan RF serta dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi,  recall, F1-score, dan AUC-ROC dengan tambahan visualisasi berupa confusion  matrix, kurva ROC, heatmap korelasi, dan feature importance. Hasil penelitian  menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memberikan performa lebih baik  dengan akurasi 77,67%, presisi 75,93%, recall 81,46%, F1-score 78,59%, dan  AUC 77,64%, sedangkan Artificial Neural Network memperoleh akurasi 75,67%,  presisi 71,43%, recall 86,09%, F1-score 78,08%, dan AUC 75,60%. Penelitian ini  diharapkan dapat memperkaya literatur akademik mengenai perbandingan  algoritma machine learning di bidang kesehatan serta memberikan dasar teoritis  bagi penelitian lanjutan terkait analisis penyakit diabetes.
date: 2025-09-17
type: Thesis
type: NonPeerReviewed
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31704/1/COVER.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31704/2/BAB%20I.pdf
format: text
language: en
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31704/3/BAB%20II.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31704/4/BAB%20III.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31704/5/BAB%20IV.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31704/6/BAB%20V.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31704/7/Daftar%20Pusataka%20dan%20Lampiran.pdf
format: archive
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31704/8/Source%20Code%20-%2021.11.4495.zip
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31704/9/Publikasi.pdf
identifier:   GUNAWAN, MUHAMMAD HADI  (2025) PERBANDINGAN ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN RANDOM FOREST UNTUK ANALISIS PENYAKIT DIABETES DENGAN VISUALISASI.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.