…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI DIABETES BERBASIS HYBRID ENSEMBLE DENGAN INTEGRASI SMOTE UNTUK OPTIMASI SKRINING DI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RUMAH SAKIT

PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI DIABETES BERBASIS HYBRID ENSEMBLE DENGAN INTEGRASI SMOTE UNTUK OPTIMASI SKRINING DI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RUMAH SAKIT
type: Thesis
type: Article
abstract: Diabetes mellitus merupakan masalah kesehatan masyarakat Indonesia yang semakin meningkat dengan prevalensi 10,9% pada populasi dewasa. Tantangan utama dalam sistem layanan kesehatan adalah fenomena underdiagnosis, di mana sekitar 70% kasus diabetes tidak terdiagnosis hingga stadium lanjut. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi diabetes yang akurat dengan memanfaatkan data klinis dasar dari Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) melalui pendekatan hybrid ensemble machine learning. Metode penelitian menggunakan data retrospektif dari SIMRS sebanyak 958 sampel dengan 7 variabel klinis awal. Tahapan penelitian meliputi: (1) prapemrosesan data dan validasi klinis, (2) advanced feature engineering yang mengembangkan 7 fitur menjadi 23 fitur melalui transformasi polynomial, clinical flags, dan interaction terms, (3) penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), (4) pengembangan model hybrid ensemble yang mengkombinasikan XGBoost, LightGBM, Random Forest, dan Gradient Boosting dengan mekanisme weighted voting, serta (5) optimasi threshold klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses feature engineering berhasil meningkatkan kapasitas prediktif dataset dengan peningkatan mutual information sebesar 87,5%. SMOTE efektif menangani ketidakseimbangan kelas ekstrem (rasio 1:4.04) dengan meningkatkan distribusi kelas minoritas dari 19,8% menjadi 33,3%. Model hybrid ensemble dengan konfigurasi bobot optimal (XGBoost: 0.40, LightGBM: 0.30, Random Forest: 0.20, Gradient Boosting: 0.10) mencapai akurasi 82,64%, mengungguli semua model individual. Performa model meningkat signifikan dengan recall 51,72% (+6,89% dari XGBoost individual), precision 57,69% (+9,54%), dan F1-score 54,55% (+8,12%). Optimasi threshold menemukan nilai optimal pada 0,504 (bukan 0,5 konvensional) yang memberikan balance terbaik antara precision dan recall untuk aplikasi skrining klinis. Penelitian ini memberikan kontribusi dal…
date: 2026-02-03
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI DIABETES BERBASIS HYBRID ENSEMBLE DENGAN INTEGRASI SMOTE UNTUK OPTIMASI SKRINING DI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RUMAH SAKIT (Text)
has version: PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI DIABETES BERBASIS HYBRID ENSEMBLE DENGAN INTEGRASI SMOTE UNTUK OPTIMASI SKRINING DI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RUMAH SAKIT (Text)
has published: PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI DIABETES BERBASIS HYBRID ENSEMBLE DENGAN INTEGRASI SMOTE UNTUK OPTIMASI SKRINING DI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RUMAH SAKIT (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer

PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI DIABETES BERBASIS HYBRID ENSEMBLE DENGAN INTEGRASI SMOTE UNTUK OPTIMASI SKRINING DI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RUMAH SAKIT (Text)
type: Document
has file: 22.55.2291 Muh Ikbal Sodikin.pdf
has part: 22.55.2291 Muh Ikbal Sodikin.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

PJJ Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Ema Utami
type: Person
given name: Ema
family name: Utami

Muh Ikbal Sodikin
type: Person
given name: Muh Ikbal
family name: Sodikin

HTML Summary of #31791 PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI DIABETES BERBASIS HYBRID ENSEMBLE DENGAN INTEGRASI SMOTE UNTUK OPTIMASI SKRINING DI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RUMAH SAKIT
format: text/html
primary topic: PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI DIABETES BERBASIS HYBRID ENSEMBLE DENGAN INTEGRASI SMOTE UNTUK OPTIMASI SKRINING DI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RUMAH SAKIT

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
type: Concept