Implementasi Neural Networks Untuk Prediksi Seseorang Terjangkit Diabetes Dengan Keras

Abstrak

Diabetes melitus merupakan salah satu penyakit kronis dengan prevalensi yang terus meningkat secara global dan dapat menimbulkan komplikasi serius seperti penyakit jantung, gagal ginjal, kebutaan, dan amputasi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kemungkinan seseorang terjangkit diabetes dalam lima tahun ke depan dengan memanfaatkan pendekatan pembelajaran mesin berbasis Neural Networks (NN) menggunakan library Keras. Permasalahan yang diangkat adalah keterbatasan diagnosis dini berbasis data medis yang akurat dan cepat. Metode penelitian meliputi tahap pra-pemrosesan data (pembersihan, normalisasi, dan penanganan data hilang), pembangunan model Neural Networks, serta evaluasi performa model menggunakan akurasi dan pengujian sampel data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 71,09% pada data uji serta menghasilkan kesesuaian prediksi sebesar 70% pada pengujian sampel. Hasil ini menunjukkan potensi signifikan dari pendekatan Neural Networks untuk mendukung deteksi dini risiko diabetes, sehingga dapat membantu tenaga kesehatan dalam pengambilan keputusan klinis dan perencanaan intervensi pencegahan.

Identifier

• OpenAlex: https://openalex.org/W7161811430
• DOI: https://doi.org/10.33998/jakakom.2026.6.1.2479