Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasifikasi Penyakit Ispa

Abstract

With the rapid development of technology in all fields, from the government, education, agriculture and especially in the health sector, technology can provide fast and accurate information for health teams, doctors, nurses and even patients themselves to make it easier to control their own health. The purpose of this study was to apply the K-Means method to classify ARI diseases and to obtain accurate and fast accuracy in classifying symptoms of ARI using the K-Means method. The method used is data mining techniques using the K-Means algorithm. This process resulted in 3 clusters, namely cluster C1 (Regular ISPA) with 81 members, cluster C2 (moderate ISPA) with 103 members, and cluster C3 (Heavy ISPA) with 66 members. It can be seen that the largest number of ARI patients are patients with mild ARI symptoms. Based on the results of the percentage analysis for each cluster, the first cluster has a percentage of 35% of data, the second cluster is 45% of data and the third cluster is 20% of data. Testing using the DBI (Davies Bouldin Index) validation obtained values for each cluster. Testing cluster 1 produces DBI value -0.244, cluster 2 DBI value -0.250, cluster 3 DBI value -0.239. Because the DBI value of cluster 3 is smaller, the cluster can be called optimal.

Analisis Tingkat Kebermanfaatan Mypertamina Menggunakan K-Means Clustering

“…Tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1. Proses algoritma k-means sendiri memiliki 6 tahap, yaitu [18]:…”

Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut

“…Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) adalah Penyakit yang dapat menyerang salah satu bagian atau lebih dari saluran pernafasan, mulai dari hidung hingga alveoli [1]. KDD adalah suatu metode yang dapat kita gunakan untuk menghasilkan pengetahuan dari database yang ada [2].…”

Klasifikasi Penderita ISPA Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

“…Lebih lanjut, metode Decision Tree (ID3) juga telah diterapkan untuk mengklasifikasikan 200 data penyakit ISPA berdasarkan atribut yang paling berpengaruh pada seseorang yang terjangkit ISPA [6]. Di penelitian terbaru, klasifikasi penderita ISPA menerapkan metode K-Means [7] yang menghasilkan tiga cluster penderita ISPA yaitu biasa, sedang dan berat dengan jumlah pasien penderita ISPA terbanyak adalah kategori ISPA ringan.…”

“…Infeksi Saluran Pernapasan Akut atau ISPA adalah infeksi akut yang menyerang saluran pernapasan yang dimulai dari hidung sampai alveoli termasuk adneksanya seperti sinus, rongga telinga bagian tengah dan pleura yang dapat berlangsung selama 14 hari dengan gejala batukpilek dan gejala lainnya [20]. ISPA memiliki tiga jenis klasifikasi yaitu ringan, sedang dan berat yang masingmasing memiliki gejala, kebutuhan fasilitas dan penanganan yang berbeda, mulai dari obat-obatan, alat kesehatan hingga tenaga kesehatan yang kompeten seperti dokter spesialis [7].…”