Prediksi Risiko Diabetes Menggunakan Model Regresi Logistik dan Random Forest - Setiadi, Winxy Tri; Jollyta, Deny; Setiawan, Erwin Budi (Seminar Nasional Informatika (SENATIKA); 2025: Prosiding SENATIKA, 2026)
Diabetes melitus merupakan krisis kesehatan publik yang terus meningkat, dengan sebagian besar kasus di Indonesia tidak terdiagnosis sehingga menuntut adanya metode deteksi dini yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan membandingkan kinerja dua model pembelajaran mesin—Regresi Logistik dan Random Forest—dalam memprediksi risiko diabetes. Metodologi penelitian mencakup pra-pemrosesan data, pelatihan model pada 80% data, dan pengujian pada 20% data. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest secara signifikan mengungguli Regresi Logistik di semua metrik, mencapai akurasi 97.03% dan recall 68.94%. Analisis kepentingan fitur mengidentifikasi kadar glukosa darah, level HbA1c, dan BMI sebagai prediktor paling signifikan. Model yang unggul kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi web interaktif berbasis Streamlit sebagai alat bantu skrining. Simpulan dari studi ini menegaskan bahwa model Random Forest memiliki potensi besar sebagai alat skrining non-invasif untuk deteksi dini diabetes, yang dapat membantu memprioritaskan individu untuk pengujian klinis lebih lanjut.