Ciptakan Inovasi Diagnosa Digital, Mahasiswa UNNES Terapkan Decision Tree untuk Deteksi Awal Diabetes

Semarang-Diabetes adalah salah satu penyakit kronis yang menjadi perhatian global karena dampaknya yang luas pada kesehatan masyarakat. Di tengah perkembangan teknologi, mahasiswa dari Universitas Negeri Semarang (UNNES) jurusan Teknik Informatika berhasil menciptakan sebuah aplikasi berbasis web untuk mendeteksi potensi diabetes menggunakan algoritma Decision Tree. Inovasi ini menunjukkan bagaimana teknologi dapat dimanfaatkan untuk memberikan solusi praktis dalam dunia kesehatan.

Pada tanggal 7 Desember 2024, tiga mahasiswa UNNES, yaitu Khumaerotu Zahra, Muhammad Ariq Mu'afa, dan Irfan Setiawan, mengadakan uji coba aplikasi mereka bersama ibu-ibu PKK di Desa Pesawahan. Kegiatan ini menjadi langkah awal untuk memperkenalkan inovasi mereka sekaligus menguji keakuratan aplikasi dalam memberikan hasil diagnosa.

Para ibu-ibu peserta diminta memasukkan beberapa informasi pribadi melalui formulir interaktif yang terdiri dari:

1. Umur

2. Tinggi badan

3. Berat badan

4. Kadar gula darah sebelum makan

5. Tekanan darah diastolik

6. Jumlah anggota keluarga inti yang menderita diabetes

7. Riwayat keluarga yang didiagnosis diabetes pada usia muda (sebelum 40 tahun)

Setelah data dimasukkan, aplikasi memproses informasi tersebut menggunakan algoritma Decision Tree dan memberikan hasil berupa "Positif" atau "Negatif", yang langsung ditampilkan di layar pengguna. Salah 1 ibu-ibu mencoba untuk memberitahu informasi pribadinya lalu salah satu dari mahasiswanya mengisikan dan hasil dari uji cobanya menghasilkan "Positif".

"Disclaimer, web ini tidak 100% akurat karena ini hanya untuk mendeteksi awal saja dan kami pun tidak mempunyai alat-alat pendukung untuk mendeteksinya. Meskipun hasilnya di layar "positif" tetapi bisa jadi tidak benar" Ujar salah satu mahasiswa, Irfan Setiawan.

Inovasi yang dihasilkan oleh mahasiswa UNNES ini membuktikan bahwa generasi muda memiliki peran penting dalam menciptakan solusi berbasis teknologi untuk masalah-masalah kesehatan. Dengan implementasi algoritma Decision Tree, aplikasi ini mampu memberikan diagnosa awal yang cepat dan mudah diakses, sehingga dapat menjadi alat bantu penting dalam upaya pencegahan diabetes di masyarakat.