The Implementation of Data Mining for Association Patterns Determination Using Temporal Association Methods in Medicine Data

Zahrotun, Lisna; Soyusiawaty, Dewi; Pattihua, Rahma Sara

doi:10.1109/isriti.2018.8864322

Cited by 5 publications

(4 citation statements)

References 3 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…2.8 Lift Ratio Lift Ratio merupakan nilai yang menunjukkan kevalidan proses transaksi dan memberikan informasi kevalidan antara hubungan nilai X dan Y [21]. Biasanya nilai lift ratio dijadikan sebagai penentu valid atau tidaknya rule asosiasi [22]. Untuk mencari nilai lift ratio dapat menggunakan rumus 4 berikut:…”

Section: Association Ruleunclassified

P Penerapan algoritma equivalence class transformation (eclat) dalam pencarian adverse event obat simvastatin

Ali,

Alwis,

Iis

et al. 2023

CoSciTech

View full text Add to dashboard Cite

Kolestrol merupakan jenis lemak yang beredar di dalam aliran darah serta memiliki peranan penting bagi fungsi tubuh. Namun, kelebihan kadar kolestrol dapat menimbulkan berbagai permasalahan pada tubuh yang mengganggu sistem jantung, pembuluh darah, dan otak. Simvastatin adalah obat penurun lipid dalam darah yang dapat mengurangi kolestrol. Pada penelitian ini dilakukan pencarian adverse event yang merupakan kejadian pada dunia kesehatan yang tidak diinginkan pada konsumsi obat simvastatin dengan menggunakan algoritma Equivalence Class Transformation (ECLAT). Data yang digunakan berasal dari Food and Drug Administration (FDA) yang berjumlah 22560 data. Data dikelola dengan proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang melewati beberapa tahapan yaitu seleksi data, pemrosesan data, transformasi data, dan data mining. Hasil pengujian diukur berdasarkan nilai lift ratio yang bertujuan untuk mengukur kevalidan dari rule yang dihasilkan. Pengujian dilakukan menggunakan nilai minimum support 0.001 dan mendapatkan nilai lift ratio terbaik yaitu 886.00. Pada kombinasi 2 item mendapatkan rule terbaik yaitu “jika durasi therapy 98 Bulan maka mengakibatkan acute kidney injury” dari 1451 rule dengan waktu proses 2.70 detik. Kombinasi 3 item menghasilkan 39 rule dengan waktu proses 4.46 detik dengan rule terbaik “jika durasi therapy 142 Bulan dan terindikasi illdefined disorder maka mengakibatkan blood creatine increased”. Sedangkan pada kombinasi 4 item hanya menghasilkan rules sebanyak 18 data dengan rule terbaik “jika jenis kelamin f, durasi therapy < 1 Bulan dan terindikasi arteriogram coronary abnormal maka mengakibatkan anaphylactic shock” dalam waktu proses 3.45 detik.

show abstract

Section: Association Ruleunclassified

P Penerapan algoritma equivalence class transformation (eclat) dalam pencarian adverse event obat simvastatin

Ali,

Alwis,

Iis

et al. 2023

CoSciTech

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Search results from the highest frequent itemset value using the following Equation. The support value of the highest frequent itemset is obtained using Equation (1) [33].…”

Section: Dataset Analysismentioning

confidence: 99%

“…The association rules formation stage is carried out to select data that has met the support frequent itemset for merging. Noncompliant items set will be deleted, and those that meet the iteration will be used for the next process [33]. The value of the 2-itemset is obtained using the Equation (2):…”

Section: Establishment Of Association Rules With Minimum Supportmentioning

confidence: 99%

Optimizing Inventory with Frequent Pattern Growth Algorithm for Small and Medium Enterprises

Riadi,

Herman,

Fitriah

et al. 2023

matrik

View full text Add to dashboard Cite

The success of a business heavily relies on its ability to compete and adapt to the ever-changing market dynamics, especially in the fiercely competitive retail sector. Amidst intensifying competition, retail business owners must strategically manage product placement and inventory to enhance customer service and meet consumer demand, considering the challenges of finding items. Poor inventory management often results in stock shortages or excess. To address this, adopting suitable inventory management techniques is crucial, including techniques from data mining, such as association rule mining. This research employed the FP-Growth algorithm to identify patterns in product placement and purchases, utilizing a dataset from clothing store sales. Analyzing 140 transactions revealed 24 association rules, comprising rules with 2-itemsets and frequently appearing 3-itemset rules. The highest support value in the final association rules with 2-itemsets was 10% with a confidence level of 56%, and the highest support value in the 3-itemsets was 67% with the same confidence level. Additionally, three rules had a confidence level of 100%. Thus, the association rules generated by the FP-Growth frequent itemset algorithm can serve as valuable decision support for sales of goods in small and medium-sized retail businesses.

show abstract

“…Ukuran tersebut digunakan untuk mengetahui apakah aturan yang didapati valid atau tidak. Persamaan 4 berikut adalah rumus untuk mencari nilai lift ratio [18] 𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑎𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐵) 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑎𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐵)…”

Section: F Lift Ratiounclassified

Penerapan Algoritma Equivalence Class Transformation (Eclat) Dalam Pencarian Adverse Event Obat Diphenhydramine

Mardatillah

Nazir²,

Fikry³

et al. 2022

Restikom

View full text Add to dashboard Cite

Obat merupakan zat yang dapat menyembuhkan suatu penyakit. Peredaran obat di Indonesia diatur ke dalam beberapa golongan seperti obat golongan bebas, obat bebas terbatas, obat wajib apotik, obat keras, psikotropika dan narkotika. Obat golongan bebas dapat dibeli secara bebas oleh masyarakat untuk menangani suatu penyakit secara singkat. Obat diphenhydramine merupakan salah satu jenis obat golongan bebas yang berguna dalam menangani alergi, batuk, pilek dan obat tidur. Obat diphenhydramine memiliki banyak manfaat namun risiko, efek samping dan adverse event masih belum diketahui. Pada penelitian ini menggunakan data obat diphenhydramine Adverse Event Reporting System milik Food and Drug Administration Amerika Serikat (FAERS FDA) dari tahun 2016 hingga 2020 dengan 4 quarter pertahun serta 8 atribut dari 3 tabel untuk mencari adverse event dengan menggunakan algoritma Equivalence Class Transformation (ECLAT) dengan menerapkan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Pengujian yang dilakukan pada hasil penelitian ini menggunakan lift ratio untuk mengetahui kekuatan rule yang dihasilkan. Penelitian ini menghasilkan 2 jenis itemset, yaitu dengan menggunakan pengujian 2 itemset dengan mininum support 0.1% minimum cofidence 0.1% menghasilkan 416 rule, dan pengujian minimum support 1% minimum cofidence 1% menghasilkan 43 rule. Kemudian dilakukan pengujian dengan menggunakan 3 item set menggunakan minimum support 0.1% dan minimum cofidence 0.1% menghasilkan 882 rule.

show abstract

The Implementation of Data Mining for Association Patterns Determination Using Temporal Association Methods in Medicine Data

Cited by 5 publications

References 3 publications

P Penerapan algoritma equivalence class transformation (eclat) dalam pencarian adverse event obat simvastatin

P Penerapan algoritma equivalence class transformation (eclat) dalam pencarian adverse event obat simvastatin

Optimizing Inventory with Frequent Pattern Growth Algorithm for Small and Medium Enterprises

Penerapan Algoritma Equivalence Class Transformation (Eclat) Dalam Pencarian Adverse Event Obat Diphenhydramine

Contact Info

Product

Resources

About