Abstract:
Diabetes Melitus atau kencing manis adalah gangguan kesehatan dimana jumlah
atau konsentrasi glukosa atau gula dalam darah melebihi atau tidak sesuai dengan
kondisi normal. Dataset yang digunakan yaitu dataset diabetes diperoleh dari
website Kaggle datasets. Data diabetes melitus ini terdiri dari 768 data. Dimana
data pasien yang negatif diabetes mellitus sebanyak 500 data dan pasien yang
positif diabetes mellitus sebanyak 268 data. Data ini terdiri dari 9 attribut. Data
yang ada dianalisis menggunakan algoritma C5.0, algoritma C5.0 dengan metoda
bagging, dan algoritma C5.0 dengan metode adaboost. Penggunaan metode
bagging dan adaboost untuk menangani data tidak seimbang yang terdapat pada
data diabetes melitus. Hasil klasifikasi berupa accuracy dengan menggunakan
data training 80?n data testing 20%. Nilai accuracy klasifikasi menggunakan
algoritma C5.0 sebesar 77,27%, algoritma C5.0 denga metode bagging sebesar
75,97%, dan algoritma C5.0 dengan metode adaboost sebesar 75,97%. Dalam
penelitian ini, algoritma C5.0 memiliki nilai accuracy yang paling baik
