DATA MINING DALAM PENGELOMPOKAN PENYAKIT PASIEN DENGAN METODE K-MEDOIDS (STUDI KASUS DI PUSKESMAS KUOK KABUPATEN KAMPAR)

Iswavigra, Dwi Utari (2021) DATA MINING DALAM PENGELOMPOKAN PENYAKIT PASIEN DENGAN METODE K-MEDOIDS (STUDI KASUS DI PUSKESMAS KUOK KABUPATEN KAMPAR). Masters thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

[img]
Preview
Text (Abstrak)
Thesis_Dwi Utari Iswavigra-192321035_Abstrak.pdf

Download (51kB) | Preview
[img]
Preview
Text (Bab I)
Thesis_Dwi Utari Iswavigra-192321035_Bab I.pdf

Download (116kB) | Preview
[img]
Preview
Text (Daftar Pustaka)
Thesis_Dwi Utari Iswavigra-192321035_Daftar Pustaka.pdf

Download (186kB) | Preview
[img] Text (Full Text)
Thesis_Dwi Utari Iswavigra-192321035_Full Text.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)

Abstract

Penyakit merupakan suatu kondisi di mana pikiran dan tubuh mengalami semacam gangguan dan ketidak-nyamanan bagi yang mengalaminya. Semakin hari, jumlah pasien di Puskesmas Kuok semakin meningkat dengan beragam jenis penyakit yang berbeda-beda. Peningkatan jumlah pasien mengharuskan staff Puskesmas Kuok harus selalu memperbaharui data rekam medis pasien. Data rekam medis pasien ini berupa laporan yang berisikan jumlah pasien dan penyakit yang diderita. Berdasarkan data tersebut, pihak Puskesmas perlu untuk mengetahui informasi tentang penyakit yang paling rentan dan banyak diderita pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data penyakit pasien untuk mengetahui penyakit yang paling banyak diderita oleh pasien di Puskesmas Kuok Kabupaten Kampar. Pengelompokan data penyakit pasien dilakukan dengan tahapan Data Mining Clustering dan dilanjutkan dengan tahapan metode K-Medoids. Selanjutnya, dilakukan implementasi menggunakan Software Rapid Miner. Terakhir, dilakukan pengujian cluster menggunakan Silhouette Coefficient. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pada cluster 1 penyakit yang paling banyak diderita oleh pasien adalah penyakit Diabetes Melitus tidak bergantung Insulin (tipe II) dengan total kasus sebanyak 435 kasus. Pada cluster 2, penyakit yang paling banyak diderita oleh pasien adalah penyakit Hipertensi Esensial (Primer) dengan total kasus sebanyak 2785 kasus. Untuk cluster ke 3, penyakit yang paling banyak diderita oleh pasien adalah penyakit Vulnus Laseratum, Punctum, dengan total kasus sebanyak 328 kasus. Dari hasil cluster yang diperoleh, maka didapatkan hasil pengujian Silhouette Coeficient sebesar 0,9608.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: 0 Research > Ilmu Komputer > Data Mining dan KDD
0 Research > Ilmu Komputer
Divisions/ Fakultas/ Prodi: Fakultas Ilmu Komputer > Magister Ilmu Komputer (S2)
Depositing User: Fani Alivia S.S.i
Date Deposited: 06 Mar 2023 02:37
Last Modified: 19 Jul 2024 08:36
URI: http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/4319

Actions (login required)

View Item View Item