Analisa Pola Data Penyakit Pada RSUD Johar Baru Jakarta Dengan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori

• CHITRA PERMANA PUTRA

---

ABSTRAK

 

ABSTRAK

Chitra Permana Putra (12207209), Analisa Pola Data Penyakit Pada RSUD Johar Baru Jakarta Dengan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori

Rumah sakit adalah tempat untuk merawat pasien yang datang dari berbagai daerah dengan berbagai macam penyakit, karena gaya hidup dan lingkungan berperan dalam perjalanan penyakit. Beberapa permasalahan yang timbul dalam menangani penyakit antara lain kurangnya informasi tentang penyebaran penyakit dan tingkat prosentase penyebaran penyakit yang ada di masyarakat. Salah satu solusi dari masalah tersebut yaitu penerapan metode association rule yang mencari pola atau hubungan antar item dalam suatu dataset yang ditentukan dengan algoritma apriori. Dengan tujuan untuk menemukan pola penyakit yang sedang berkembang di masyarakat. Hasil yang diperoleh dari perhitungan apriori adalah diketahui jika mengidap E11 maka mengidap E11.9 dengan nilai support 25% dan nilai confidence 100%. Dan jika mengidap E11.9 maka mengidap E11 dengan nilai support 25% dan confidence 75%.

KATA KUNCI

Algoritma Apriori,Association Rule,Pola Penyakit,Data Rekam Medis

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

1. O. Kristiani, “Association Rule Mining Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Pola Penyakit,” Simki-Techsin, vol. 01, no. 01, hal. 1–7, 2017.

2. H. Kurniawan, Fujiati, dan A. Saleh, “Analisa Pola Data Penyakit Rumah Sakit Dengan Menerapkan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori,” Semin. Nas. Inform., hal. 195–201, 2014.

3. amiq?;pujiono Budiono?; fahmi, “Penerapan Metode Association Rule,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap., vol. II, no. 2, hal. 221–227, 2016.

4. J. Han, M. Kamber, dan J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques. 2012.

5. A. Wanto et al., Data Mining: Algoritma dan Implementasi. Yayasan Kita Menulis, 2020.

6. Kusrini & Emha Taufiq, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: C.V Andi Offset, 2009.

7. R. Rianty, “PEMODELAN DATA MINING ALGORITMA APRIORI DALAM SISTEM,” hal. 175–180, 2019.

8. S.?; S.?; S. Arikunto, Penelitian Tindakan Kelas. PT Bumi Aksara, 2021.

9. D. A. Alijoyo, B. Wijaya, dan I. Jacob, “Structured or Semi-structured Interviews,” 2009, [Daring]. Tersedia pada: https://cyberwhale.co.id/wp- content/uploads/2020/03/Structured-or-Semi-structured-Interview.pdf.

10. E. M. Sangadji, Metodologi Penelitian. Andi Offset, 2010.

11. P. D. Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif,Kualitatif, dan R&D. 2017.

12. R. Yanto dan R. Khoiriah, “Implementasi Data Mining dengan Metode

13. Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat,” hal. 102–113.

14. K. Umam, D. Puspitasari, dan A. Nurhadi, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Loyalitas Nasabah PT Erdika Elit Jakarta,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 1, hal. 65, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1652.

15. Adminpkm, “kode-icd-x,” 28 Mei 2016 (Online), 2016. https://dinkes.wonogirikab.go.id/pkmbaturetno1/kode-icd-x/ (diakses Nov 26, 2021).

16. A. Alashqur, “Mining association rules: A database perspective,” J. Comput. Sci., vol. 8, no. 12, hal. 69–74, 2008.