IMPLEMENTASI ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH (FPGROWTH) UNTUK MENENTUKAN PERSEDIAAN OBAT (STUDI KASUS DI PESANTREN DARUL MURSYID)

Pulungan, Akhiruddin (2024) IMPLEMENTASI ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH (FPGROWTH) UNTUK MENENTUKAN PERSEDIAAN OBAT (STUDI KASUS DI PESANTREN DARUL MURSYID). Masters thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang.

	Text Tesis_222321021_AKHIRUDDIN PULUNGAN_Abstrak.pdf Download (34kB)
	Text Tesis_222321021_AKHIRUDDIN PULUNGAN_BAB I.pdf Download (126kB)
	Text Tesis_222321021_AKHIRUDDIN PULUNGAN_Daftar Pustaka.pdf Download (229kB)
	Text Tesis_222321021_AKHIRUDDIN PULUNGAN_Full Text.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Pelayanan kesehatan adalah segala bentuk kegiatan dan serangkaian kegiatan pelayanan yang diberikan secara langsung kepada perseorangan atau masyarakat untuk memelihara dan meningkatkan derajjat Kesehatan masyarakat dalam bentuk promotif, preventif, kuratif, rehabilitatif, dan/atau paliatif. Pelayanan kesehatan yang berkualitas penting untuk meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan masyarakat secara keseluruhan. Ketersediaan obat tentunya juga termasuk salah satu pelayanan kesehatan. Tidak bisa dibayangkan jika pasien membutuhkan obat ketika diperlukan tetapi ketersediaan tidak tercukupi. Penelitian ini bertujuan untuk mengantisipasi kekurangan stok obat dengan memanfaatkan teknik Data Mining. Metode yang digunakan yaitu teknik asosiasi dengan Algoritma Frequent Pattern Growth. Algoritma ini memiliki tujuh tahapan yaitu menghitung frekuensi item set, menentukan support pada setiap item, membentuk FP-Tree, menentukan conditional pattern base, menentukan conditional FP-Tree, menentukan frequent pattern dan menghitung nilai support dan confidance. Dataset diambil dari riwayat kunjungan pasien pada bulan Maret-Mei 2023 sebanyak 70 kunjungan dan 32 jenis obat yang digunakan di klinik pesantren darul mursyid. Pada penelitian ini diberikan support sebesar 5% dan confidance 20 %. Hasil penelitian ini dapat menghasilkan aturan asosiasi sebanyak 9 aturan asosiasi, dengan aturan jika metoclorpamid maka parasetamol dengan support 5.71% dan confidance 57.14%, jika parasetamol maka omegtamin dengan support 8.57% dan confidance 23.08%, jika omegtamin maka parasetamol 8.57% dan confidance 75%, jika cefixim maka citirizine dengan support 5.71% dan confidance 25%, jika citirizine maka cefixim dengan support 5.71% dan confidance 40%, jika amoxicillin maka asam mefenamat dengan support 8.57% dan confidance 40%, jika asam mefenamat maka amoxicillin dengan support 8.57% dan 60%, jika amoxicillin maka parasetamol dengan support 5.71% dan confidance 26.67% dan jika cefixim maka parasetamol dengan support 7.14% dan confidance 31.25%. Pemanfaatan teknik asosiasi dapat disimpulkan bahwasanya algoritma frequent pattern growth dapat digunakan dalam mencari dan menghitung pola asosiasi yang saling berkait dan mencari item yang sering muncul. Kata kunci: Pelayanan Kesehatan, Ketersediaan Obat, Data Mining, Asosiasi, Frequent Pattern Growth

Actions (login required)

View Item