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

Budiono Budiono, Amiq Fahmi, Pujiono Pujiono

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.

Full Text:

PDF


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

Article Metrics

Abstract view : 780 times
PDF - 744 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Diterbitkan Oleh :

 

Jurnal Techno.Com terindex di :

    Screenshot-2024-02-11-at-17-10-53

Jurnal Teknologi Informasi Techno.Com (p-ISSN : 1412-2693, e-ISSN : 2356-2579) diterbitkan oleh LPPM Universitas Dian Nuswantoro Semarang. Jurnal ini di bawah lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.