PENENTUAN POLA PENYAKIT LANSIA DI WILAYAH KECAMATAN BATUNUNGGAL MELALUI ANALISIS DATA PENYAKIT DI PUSKESMAS IBRAHIM ADJIE MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE

ERLINA DAMAYANTI, - (2019) PENENTUAN POLA PENYAKIT LANSIA DI WILAYAH KECAMATAN BATUNUNGGAL MELALUI ANALISIS DATA PENYAKIT DI PUSKESMAS IBRAHIM ADJIE MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE. Skripsi thesis, Sekolah Tinggi Farmasi Indonesia.

[img] Text
COVER.pdf

Download (15kB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (187kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (469kB)
[img] Text
BAB III.pdf

Download (114kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (320kB)
[img] Text
BAB V.pdf

Download (6kB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (209kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (273kB)
Official URL: https://repository.stfi.ac.id

Abstract

Lansia adalah seseorang yang memiliki usia 60-74 tahun pada usia tersebut terjadi penurunan fungsi tubuh yang dapat mengakibatkan resiko penyakit yang cukup tinggi sehingga terjadi multidiagnosa. Oleh karena itu, perlu dilakukan penentuan pola penyakit agar dapat dilakukan upaya-upaya pencegahan maupun terjadinya multidiagnosa penyakit sehingga terwujud lansia yang sehat dan mandiri di wilayah kecamatan Batununggal. Pola penyakit lansia dianalisis dengan menggunakan metode association rule algoritma apriori. Analisis dilakukan pada data penyakit Puskesmas Ibrahim Adjie dengan tahapan analisis data yang berkaitan dengan data mining meliputi cleaning data, eksplorasi data, pembentukan pola dan pengembangan pola yang digunakan untuk menentukan aturan-aturang tertentu yang menghubungkan data yang satu dengan data yang lainnya. Berdasarkan hasil analisis data dengan niali minal support 10%, confidence 50% dan pertimbangan nilai lift 0,5 terbentuk 11 pola penyakit diantaranya jika hiperkolesterol maka hipertensi, jika myalgia maka hipertensi, jika athritis maka hipertensi, jika diabetes maka hipertensi, jika dyspepsia maka hipertensi, jika gonarthrosis maka hipertensi, jika konjungtivitas maka hipertensi, jika ISPA maka hipertensi, jika diabetes maka hipertensi, jika hipertensi dan gout maka hiperkolesterol, jika nasofaringitis maka hipertensi, jika gout maka hiperkolesterol. Beberapa kemungkinan terjadinya multidiagnosa tidak masuk dalam logika teori namun sebagian besar pasien memiliki multidiagnosa tersebut.;---Elderly is someone who has the age of 60-74 years at this time there is a decrease in the body that can occur in a fairly high disease multidiagnosis occurs. Therefore, it is necessary to determine the disease pattern so that prevention and multidiagnosis can be carried out so that healthy and independent elderly people in the Batununggal sub-district are realized. The disease pattern of the elderly was analyzed using the a priori algorithm association rule method. Analysis was carried out on Puskesmas Ibrahim Adjie disease data with the stages of data analysis related to data mining including cleaning data, data exploration, pattern formation and pattern development that are used to determine certain rules that link one data to another. Based on the results of data analysis with the minimum support of 10%, confidence 50% and consideration of the value of lift 0.5 formed 11 patterns of disease including hypercholesterolemia hypertension, if myalgia then hypertension, if athritis then hypertension, if diabetes then hypertension, if dyspepsia then hypertension , if gonarthrosis then hypertension, if conjunctivity then hypertension, if ISPA then hypertension, if diabetes then hypertension, if hypertension and gout then hypercholesterol, if nasopharyngitis then hypertension, if gout then hypercholesterolemia. Some possibilities for multidiagnosis do not fall into the logic of the theory, but most patients have the multidiagnosa.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: No Panggil : S-0959 Pembimbing : I. Novi Irwan Fauzi II. Iis Rukmawati NPM : S-0959
Uncontrolled Keywords: Lansia, Association rule, Algoritma Apriori, Pola Penyakit,Elderly, Association rule, Apriori Algorithm, Pattern of Disease
Subjects: R Medicine > RS Pharmacy and materia medica
Divisions: Prodi S1 Farmasi
Depositing User: pustakawan - -
Date Deposited: 02 Sep 2019 10:41
Last Modified: 02 Sep 2019 10:41
URI: http://repository.stfi.ac.id/id/eprint/27

Actions (login required)

View Item View Item