Description

• Buka Kaggle.com (https://www.kaggle.com) dan unduh dataset yang diinginkan.
  
   
• Setelah mengunduh dataset yang diinginkan, lalu masukan dataset yang telah diunduh tersebut ke google drive supaya google colaboratory dapat mengkoneksikan data yang sebelumnya diunduh dari website Kaggle
  
   
• Buka Google Colaboratory dan ketik program di bawah ini untuk mengkoneksikan Google Colaboratory dengan Google Drive
  
   
• Setelah Google Colaboratory dengan Google Drive terkoneksi maka selanjutnya adalah mengimport beberapa library yang diperlukan.
  
   
• Setelah library berhasil dimasukan maka selanjutnya adalah menampilkan dataset yang telah disiapkan dengan program : 
  “df=pd.read_csv('/content/drive/My Drive/Machine Learning/diabetes_data.csv') df”
  
   
• Jika ingin melihat jumlah baris dan kolom tanpa dataset maka dapat menggunakan perintah dibawah ini
  
   
• Jika ingin melihat jumlah baris, kolom, nama kolom, tipe data, jumlah data, nilai non-null dan penggunaan memori maka dapat menggunakan perintah dibawah ini.
  
   
• Setelah itu, masukan variable x dan y dengan perintah dibawah ini.
  
   
• Setelah itu, membagi dua data menjadi data latih (training data) dan data uji (testing data) menggunakan program dibawah ini.
  
   
• Setelah itu, masukan modelling ke dalam machine learning
  
   
• Dikarenakan pada kali ini saya menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Decision Tree maka masukan program dibawah ini untuk hasil dari metode KNN
  
  Metode KNN menghasilkan nilai akurasi 83%
  
  Masukan program dibawah ini untuk hasil dari metode Decision Tree
  
  Metode Decision Tree menghasilkan nilai akurasi 79%