ABSTRAK

Diabetes yang juga dikenal sebagai hiperglikemia, terjadi ketika kadar glukosa
dalam darah naik melebihi ambang batas wajar. Ketidakstabilan dalam
metabolisme glukosa ini menyebabkan serangkaian gangguan metabolisme yang
merusak berbagai sistem organ. Penelitian ini menggunakan analisis data yang
komprehensif untuk menunjukkan bagaimana algoritme klasifikasi dapat
digunakan untuk mendeteksi dan mengelola diabetes. Penelitian ini
membandingkan akurasi klasifikasi dari algoritma Logistic Regression dan
algoritma Naive Bayes. Membandingkan dan menganalisis hasil dari algoritme ini
dapat mengungkapkan kekuatan dan keakuratan algoritma tersebut dalam
mengklasifikasi individu dengan penyakit diabetes. Dalam percobaan, algoritma
Naive Bayes memperoleh akurasi 87,69%. Melalui 10-Fold Cross Validation,
kinerja algoritma ini didukung oleh nilai AUC sebesar 0,949 sedangkan metode
Logistic Regression memiliki akurasi klasifikasi sebesar 92,96% dan AUC sebesar
0,975.