DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING PENYAKIT INFEKSI SALURAN PERNAFASAN AKUT

Ariyanto, Davit (2022) DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING PENYAKIT INFEKSI SALURAN PERNAFASAN AKUT. Masters thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

[img]
Preview
Text
THESIS_DAVIT ARIYANTO_201321009_ABSTRAK.pdf

Download (184kB) | Preview
[img]
Preview
Text
THESIS_DAVIT ARIYANTO_201321009_BAB I.pdf

Download (276kB) | Preview
[img]
Preview
Text
THESIS_DAVIT ARIYANTO_201321009_DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (357kB) | Preview
[img] Text
THESIS_DAVIT ARIYANTO_201321009_FULLTEKS.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB)

Abstract

Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) adalah. Penyakit yang dapat menyerang salah satu bagian atau lebih dari saluran pernafasan, mulai dari hidung (saluran atas) hingga alveoli (saluran bawah) termasuk jaringan adneksanya sepertisinus, rongga telinga tengah, dan pleura. Dan ISPA juga merupakan jenis penyakit menular terutama kepada orang-orang yang memiliki kelainan pada sistem kekebalan tubuh, lanjut usia, dan anak-anak yang di mana sistem kekebalan tubuhnya belum terbentuk sepenuhnya. ISPA adalah penyakit yang menular di dunia disebabkan karena penyebab utama morbiditas dan mortalitas. Dan ISPA dapat mencapai empat juta orang meninggal setiap tahunya dan memiliki persentasi 98%-nya disebabkan oleh infeksi saluran pernapasan bawah. Di Indonesia bahkan menempati urutan pertama penyebab kematian pada anak-anak dan orang dewasa. ISPA di Indonesia menempati urutan pertama penyebab kematian pada anak dan dewasa. ISPA juga menempati berada di daftar 10 penyakit terbanyak. Untuk mendapatkan akurasi yang tepat dan cepat dalam mengklasifikasi gejala penyakit ISPA.Dalam penelitian ini memiliki data sebanyak 250 data pasein yang bersumber dari Klinik Rahmatan Lil Alamin. Selanjutnya data diolah menggunakan software RapidMiner. Menghasilkan 3 cluster yaitu cluster C1 (ISPA Biasa) dengan jumlah anggota 141, cluster C2 (ISPA Sedang) dengan jumlah anggota17, cluster C3 (ISPA Berat) dengan jumlah anggota 7. Dapat dilihat jumlah pasien penyakit ISPA terbanyak merupakan pasien dengan gejala ISPA biasa. Hasil pengujian cluster 1 mendapatkan 62 data set, cluster 2 mendapatkan 60 data set dan cluster 3 mendapatkan 43 data set. karena jumlah data set dari cluster 3 lebih kecil maka cluster tersebut bisa disebut optimal. Kata kunci : Data Mining, K-Means, Cluster, RapidMiner, ISPA.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: 0 Research > Ilmu Komputer > Algoritma
Divisions/ Fakultas/ Prodi: Fakultas Ilmu Komputer > Magister Ilmu Komputer (S2)
Depositing User: Tri Wahyuni Oktanita A.Md
Date Deposited: 08 Mar 2023 02:33
Last Modified: 08 Mar 2023 02:33
URI: http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/4375

Actions (login required)

View Item View Item