JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa)
Prediksi Penyebaran Penyakit TBC dengan Metode K-Means Clustering Menggunakan Aplikasi Rapidminer
Muhammad Farid Iqbal Al-Rizki, Ida Widaningrum, Ghulam Asrofi BuntoroAbstract
Penambangan data (data mining) bertujuan untuk mendapatkan informasi penting yang bisa memberikan nilai tambah dari sekumpulan data yang sangat besar. Clustering merupakan salah satu teknik yang ada dalam data mining yang digunakan untuk mengumpulkan dataset pada database berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Clustering dapat digunakan salah satunya di bidang kesehatan, seperti untuk memprediksi penyebaran penyakit di suatu tempat. Tujuan dari penelitian ini untuk menentukan pola penyebaran penyakit Tuberculosis (TBC) yang terjadi di Kabupaten Ponorogo menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang merupakan standar pengolahan data mining untuk sebuah institusi maupan industri. Penelitian ini dapat digunakan sebagai data rujukan untuk Dinas Kesehatan Kabupaten Ponorogo dalam penanganan penyebaran penyakit TBC di Kabupaten Ponorogo. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh accuracy dan performa Area under the Curve (AUC) dari K-Means sebesar 84,13% dan 0,837. Pola penyebaran penyakit TBC tertinggi terdapat di daerah Puskesmas Ngebel, disusul kemudian daerah Puskesmas Babadan.
http://dx.doi.org/10.31544/jtera.v5.i1.2019.1-10
Keywords
References
R. A. Werdhani, Patofisiologi, Diagnosis, dan Klafisikasi Tuberkulosis, Jakarta: Dep. Ilmu Kedokt. Komunitas, Okupasi, dan Keluarga, FKUI, 2002.
(2018) Pusat Data dan Informasi Kementrian Kesehatan RI. [Online]. Available: https://pusdatin.kemkes.go.id/article/view/1810150.
J. Leskovec, A. Rajaraman, and J. D. Ullman, Mining of Massive Datasets 2nd Edition, Cambridge University Press, 2014.
J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining; Concepts and Techniques 3rd ed., USA: Elsevier Inc., 2012.
J. S. Setyo, A. Sudradjat, C. M. Pasien, and P. Kesehatan, “Penerapan Metode C4.5 Terhadap Penyakit Tuberkulosis Paru,†J. Kaji. Ilm., vol. 17, no. 3, pp. 111-118, 2017.
P. D. P. Silitonga and I. Sri, “Klusterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien Dengan Menggunakan K-Means Clustering,†TIMES (Technology Informatics Comput. Syst., vol. VI, no. 2, pp. 22-25, 2017.
K. Alsabti, S. Rank, and V. Sing, “An Efficient K-Means Clustering Algorithm,†Electrical Engineering and Computer Science, vol. 43, 1997.
A. K. Wardhani, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien pada Puskesmas Kajen Pekalongan (K-Means Algorithm Implementation for Clustering of Patients Disease in Kajen Clinic of Pekalongan),†Transform. J. Inf. Technol., vol. 14, no. 1, pp. 30-37, 2016.
S. Andayani and Y. Astuti, “Prediksi Kejadian Penyakit Tuberkulosis Paru Berdasarkan Usia Di Kabupaten Ponorogo Tahun 2016-2020,†Indones. J. Heal. Sci., vol. 1, no. 2, pp. 29-33, 2017.
N. S. Wahyuni and M. Verawati, Analisis penyakit Tuberculosis-HIV (TB-HIV) di kabupaten Ponorogo, Research Report UMM, 2017.
S. Andarmoyo, “Peyakit Tuberkulosis Paru dan Implikasinya Terhadap Beban Pendapatan Ekonomi Keluarga,†in Seminar Hasil-Hasil Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat 2015, 2015, pp. 356-361.
Rapidminer, RapidMiner Studio Manual. https://docs.rapidminer.com/downloads/RapidMiner-v6-user-manual.pdf, 2014.
R. Klinkenberg, “RapidMiner and RapidAnalytics: Past, Present, and Future.†www.rapid-i.com, Dortmund, Germany, p. 96, 2012.
Ediyanto, M. N. Mara, and N. Satyahadewi, “Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K-Means Cluster Analysis,†J. Ilm. Mat. Stat. dan Ter., vol. 02, no. 2, pp. 133-136, 2013.
N. Wakhidah, “Clustering Menggunakan K-Means Algorithm (K-Means Algorithm Clustering),†Transformatika, vol. 8, no. 1, 2010.
P. Chapman, Crisp-DM 1.0:Step-by-step data mining guide, CRISP-DM consortium, 2000.
Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia No. 269/MENKES/PER/III/2008 Tentang Rekam Medis, Menteri Kesehatan Republik Indonesia, 2008.
M. L. W. Mboeik, C. W. Pitoyo, T. H. Karjadi, A. Karuniawati, and E. Dewiasty, “Performa Pemeriksaan Xpert MTB/RIF dengan Menggunakan Spesimen Bilasan Lambung dalam Mendiagnosis Tuberkulosis Paru pada Pasien HIV Tersangka Tuberkulosis Paru,†J. Penyakit Dalam Indones., vol. 5, no. 1, pp. 29, 2018.
Kemenkes Kesehatan RI, Data dan Informasi Profil Kesehatan Indonesia 2019, Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, 2019.
Dinkes Provinsi Jawa Timur, Profil Kesehatan Jawa Timur 2018. Surabaya: Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur, 2019.
N. P. Lestari, N. S. Wahyuni, and R. Nasriati, “Upaya Pencegahan Penularan Penyakit Pada Keluarga Dengan Penderita TB Paru,†Heal. Sci. J., vol. 3, no. 2, 2019.
S. Andarmoyo, “Peran Perawat Komunitas sebagai Health Educator dalam Meningkatkan Kewaspadaan terhadap Penyakit Tuberkulosis Paru dalam Pencapaian MDGs di Kabupaten Ponorogo,†in Prosiding Seminar Kesehatan Nasional 2015 Politeknik Kesehatan Kementerian Kesehatan Surabaya, 2015, pp. 89-96.
S. Andayani and Y. Astuti, “Prediksi Kejadian Penyakit Tuberkulosis Paru Berdasarkan Usia Di Kabupaten Ponorogo Tahun 2016-2020,†Indones. J. Heal. Sci., vol. 1, no. 2, p. 29, 2017.
Dinkes Kabupaten Ponorogo, Profil Kesehatan Kabupaten Ponorogo Tahun 2016. Ponorogo: Dinas Kesehatan Kabupaten Ponorogo, 2016.
DOI: http://dx.doi.org/10.31544/jtera.v5.i1.2019.1-10
Abstract 1263 View
PDF viewed = 732 View
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2020 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright @2016-2023 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) p-ISSN 2548-737X e-ISSN 2548-8678.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
JTERA Editorial Office:
Politeknik Sukabumi
Jl. Babakan Sirna 25, Sukabumi 43132, West Java, Indonesia
Phone/Fax: +62 266215417
Whatsapp: +62 81809214709
Website: https://jtera.polteksmi.ac.id
E-mail: jtera@polteksmi.ac.id