PREDIKSI DINI DIABETES BERBASIS MACHINE LEARNING Studi Perbandingan dan Evaluasi Kinerja

NAMA PENULIS : Muhammad Rosdiana, M.Kom.
ISBN : Proses
JUMLAH HALAMAN : 127 halaman
UKURAN : 15,5 x 23 CM
SINOPSIS : Buku ini membahas pendekatan modern dalam mendeteksi dini penyakit diabetes menggunakan teknologi machine learning. Melalui perpaduan kajian medis, teknik pengolahan data, dan analisis algoritmik, penulis menyajikan pemahaman komprehensif terkait bagaimana model kecerdasan buatan dapat membantu mempercepat proses diagnosis, meningkatkan efisiensi, serta mendukung pengambilan keputusan klinis.
Dimulai dengan pengantar epidemiologi dan karakteristik klinis diabetes, buku ini menjelaskan faktor risiko, mekanisme biologis, serta urgensi deteksi dini. Pembaca kemudian diarahkan pada pemahaman fundamental machine learning, mencakup konsep, klasifikasi algoritma, peluang, serta tantangan etis dalam implementasinya di bidang kesehatan.
Tahapan penting seperti prapemrosesan data klinis—meliputi pembersihan data, penanganan missing values, normalisasi, hingga seleksi fitur—dipaparkan secara sistematis agar pembaca memahami pentingnya kualitas data dalam pembentukan model prediktif yang andal. Pembahasan kemudian berlanjut pada perbandingan algoritma klasifikasi populer seperti Logistic Regression, KNN, Random Forest, SVM, dan XGBoost. Setiap metode dijelaskan dari sisi teori, kelebihan, kekurangan, serta konteks penggunaannya.
Buku ini juga memuat studi kasus nyata, yaitu prediksi diabetes menggunakan Pima Indians Diabetes Dataset. Implementasi model, evaluasi kinerja, serta interpretasi hasil disajikan secara terstruktur sehingga mudah diikuti. Ulasan mengenai berbagai pendekatan evaluasi, seperti akurasi, recall, F1-score, dan AUC memberikan gambaran menyeluruh mengenai keandalan model dalam konteks klinis.
Dengan bahasa yang jelas dan praktis, buku ini menjadi rujukan berharga bagi mahasiswa, akademisi, peneliti, maupun praktisi kesehatan yang tertarik menggali potensi machine learning dalam mendukung pencegahan dan deteksi dini diabetes. Kehadiran buku ini diharapkan mampu menjadi jembatan antara dunia kesehatan dan teknologi, serta mendorong terciptanya sistem diagnosis yang lebih cepat, akurat, dan efektif.