Integrasi Supervised Machine Learning dan Metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) Sebagai Upaya Pencegahan Komplikasi Penyakit Diabetes Melitus di Daerah Istimewa Yogyakarta

Abstract

Menurut data dari Riskesdas menunjukkan bahwa D.I. Yogyakarta menempati urutan ketiga dengan prevalensi penderita diabetes melitus tertinggi, setelah jakarta dan balikpapan, dengan total penderita mencapai 747.712 jiwa hingga tahun 2020 lalu. Hal tersebut seiring dengan peningkatan angka kematian yang disebabkan karena penderita diabetes melitus tipe II yang mengalami komplikasi karena faktor yang tidak diketahui. Oleh karenanya, untuk mengatasi hal tersebut maka diperlukan adanya upaya pencegahan faktor risiko komplikasi diabetes melitus bagi pada penderita untuk menekan angka kematian akibat komplikasi diabetes sekaligus meningkatkan kualitas hidupnya. Dalam penelitian diberikan solusi permasalahan dengan mengintegrasikan antara algoritma supervised machine learning dan Failure Method and Effect Analysis. Penerapan machine learning dilakukan menggunakan dataset dari Rumah Sakit Panti Rapih dan komunitas diabet di jogja, yaitu “Sobat Diabet”, dengan membandingkan tiga algoritma untuk memprediksi apakah seseorang berpotensi terkena komplikasi diabetes tipe apa, yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Random Forest. Dari hasil perbandingan tersebut menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki nilai akurasi yang paling tinggi, yaitu 98,82% sedangkan kedua algoritma lainnya, yaitu Naïve Bayes menghasilkan performansi sebesar 86% dan Support Vector Machine sebesar 69%, sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam studi kasus penelitian yang dilakukan, Random Forest merupakan algoritma yang paling optimal untuk memprediksi kemungkinan terjadinya komplikasi pada penderita DM. Setelah diketahui hasil prediksi berdasarkan output machine learning, selanjutnya akan diberikan rekomendasi upaya pencegahan untuk masing-masing jenis komplikasi pada diabetes melitus, yang dilakukan berdasarkan perhitungan nilai Risk Priority Number (RPN) dan Probability Impact Matrix dari FMEA.