Perbandingan Neural Network MLP, KNN, dan Decision Tree untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes - Sida Nanda, I Made Prenawa; Suputra, I Putu Gede Hendra (Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasnya; Vol 2 No 3 (2024): JNATIA Vol. 2, No. 3, Mei 2024, 2024)
Diabetes merupakan salah satu penyakit yang mendapat perhatian global karena dampaknya yang luas terhadap kesehatan masyarakat. Sebagian besar penderita diabetes tidak menyadari bahwa mereka menderita kondisi ini, situasi ini menekankan perlunya peningkatan pemahaman dan pengobatan yang lebih efektif terhadap penyakit ini. Dalam upaya mengatasi tantangan tersebut, penelitian ini membandingkan tiga algoritma machine learning untuk klasifikasi diabetes, ketiga algoritma tersebut adalah: Multi-Layer Perceptron (MLP), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Decision Tree. Data dari Dataset Diabetes yang digunakan untuk melatih dan menguji model-model tersebut akan melalui preprocessing terlebih dahulu mulai dari pembersihan data, encoding karena terdapat data string, analisis distribusi data dimana pada penelitian ini menggunakan undersampling untuk menyamakan data dan normalisasi menggunakan min-max normalization, Hasil evaluasi menggunakan Confusion Matrix dan Classification Report yang berisikan precision, recall, dan f1-score hasil dari evaluasi tersebut menunjukkan bahwa model Neural Network MLP mencapai akurasi paling tinggi yaitu sebesar 90.48%, diikuti oleh KNN dengan akurasi sebesar 88.15%, dan Decision Tree dengan akurasi sebesar 87.24%. Penelitian ini memberikan wawasan penting dalam memilih model yang optimal untuk aplikasi prediksi diabetes.