PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGIDENTIFIKASI POLA PENYAKIT RADANG SENDI

Authors

  • Budiono Budiono Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang
  • Amiq Fahmi Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang
  • Pujiono Pujiono Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang

DOI:

https://doi.org/10.33633/tc.v13i2.551

Abstract

Ada lima besar peringkat penyakit yang terdiagnosa oleh UPT Puskesmas Margorejo kabupaten Pati, yaitu radang sendi, influenza, ispa, darah tinggi dan radang lapisan perut (gastritis). Penyakit Radang Sendi menjadi peringkat pertama selama dua tahun berturut-turut. Untuk mengatasi masalah seperti penyuluhan tentang dampak dan bahaya penyakit radang sendi, memperkirakan ketersediaan obat, dan dalam melakukan perkiraan kebutuhan tenaga medis dokter ahli bidang penyakit persendian diperlukan pengolahan data rekam medis untuk mengidentifikasi dan menemukan pola penyakit radang sendi. Pengolahan data dengan aplikasi data mining Association Rule dengan Algoritma Apriori diharapkan mampu untuk mengidentifikasi tentang pola penyakit terutama Radang Sendi. Aplikasi yang dikembangkan dibatasi pada 4 (empat) atribut saja yaitu umur, jenis kelamin, pekerjaan dan gejala. Dari hasil pengolahan data, yaitu umur 45, jenis kelamin laki-laki, pekerjaan petani, dengan gejala kaku persendian dengan nilai support 21 % dan Confident 3 % dari total 4824 kasus penyakit radang sendi yang sering diderita oleh pengunjung dan dapat diartikan, pengunjung yang didiagnosa penyakit radang sendi yang berumur 45 berjenis kelamin laki-laki dan memiliki pekerjaan petani kemungkinan 3% pengunjung tersebut mempunyai gejala kaku persendian. Kata Kunci : Association Rule, Algoritma Apriori, Radang Sendi.

Downloads

Published

2014-08-20

Issue

Vol. 13 No. 2 (2014): Mei 2014 (Hal. 69-131)

Section

Articles

License

Copyright (c) 2014 Budiono Budiono, Amiq Fahmi, Pujiono Pujiono

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

 

License Terms

All articles published in Techno.COM Journal are licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This means:

1. Attribution

Readers and users are free to:

  • Share – Copy and redistribute the material in any medium or format.

  • Adapt – Remix, transform, and build upon the material.

As long as proper credit is given to the original work by citing the author(s) and the journal.

2. Non-Commercial Use

  • The material cannot be used for commercial purposes.

  • Commercial use includes selling the content, using it in commercial advertising, or integrating it into products/services for profit.

3. Rights of Authors

  • Authors retain copyright and grant Techno.COM Journal the right to publish the article.

  • Authors can distribute their work (e.g., in institutional repositories or personal websites) with proper acknowledgment of the journal.

4. No Additional Restrictions

  • The journal cannot apply legal terms or technological measures that restrict others from using the material in ways allowed by the license.

5. Disclaimer

  • The journal is not responsible for how the published content is used by third parties.

  • The opinions expressed in the articles are solely those of the authors.

For more details, visit the Creative Commons License Page:
? https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

 

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.