ASSOCIATION RULE MINING DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISA DATA POLA PENYAKIT
Author (Penulis)
Oktavia Kristiani
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Author Identity (NPM)
13.1.03.02.0127
Abstract
Rumah Sakit adalah tempat untuk menangani pasien dari berbagai daerah dengan jenis
penyakit yang berbeda-beda, karena cara hidup dan lingkungan berperan dalam perjalanan
penyakit. Salah satu rumah sakit yang menangani berbagai macam penyakit adalah RSUD
Gambiran Kota Kediri. Pada RSUD Gambiran Kediri jumlah data pasien di rekam medik
selalu bertambah setiap harinya. Kumpulan data yang banyak tersebut mempersulit pihak
rekam medik untuk menganalisa pola penyakit yang sedang berkembang di masyarakat. Jika
data tersebut tidak diolah secara tepat maka pihak rumah sakit akan kehilangan mutu dalam
melayani pasien.
Solusi yang dibuat dalam penelitian ini adalah memanfaatkan data diagnosa pasien yang
tercatat pada rekam medik RSUD Gambiran Kediri dengan tujuan untuk menemukan
informasi penting mengenai pola penyakit yang sedang berkembang di masyarakat. Kemudian
data rekam medik diolah menggunakan teknik data mining dengan menerapkan algoritma
apriori. Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu
kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Sedangkan
Algoritma Apriori adalah algoritma pengambilan data dengan aturan asosiatif (association
rule) untuk menentukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item. Association Rule yang
dimaksud dilakukan melalui mekanisme penghitungan support dan confidence dari suatu
hubungan penyakit.
Hasil yang diperoleh dari perhitungan apriori dengan sampel 20 penyakit, data diagnosa
penyakit pasien sebanyak 400 data, nilai threshold support 10.75% dan niai threshold
confidence 42.57% didapatkan hasil kombinasi 2 penyakit yaitu, kemungkinan terbesar jika
terjangkit penyakit jantung koroner maka akan terjangkit penyakit hipertensi dengan nilai
support x confidence 4.58%. Sedangkan hasil kombinasi 3 penyakit dengan nilai threshold
support 2.5% dan niai threshold confidence 18.87% didapatkan, kemungkinan terbesar jika
terjangkit penyakit diabetes melitus dan hipertensi maka akan terjangkit penyakit jantung
koroner dengan nilai support x confidence 0.47 %.