Penerapan Data Mining dalam Memprediksi Penyakit  Berdasarkan Keluhan Pasien Studi Kasus pada  Puskesmas Sukomoro Nganjuk

Aryasita Cahyaning Hervinta

Informasi Umum

Kode

24.04.204

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Sistem Informasi, Ta

Dilihat

490 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Puskesmas Sukomoro Nganjuk, termasuk dalam fasilitas kesehatan, serta memiliki kemampuan dalam menangani masalah kesehatan yang di alami masyarakat. Dalam menghadapi Keluhan pasien dan bentuk tanggung jawab sebagai pelaksana fasilitas kesehatan, Puskesmas Sukomoro perlu optimalisasi penanganan keluhan pasien agar tidak terjadi antrian. Dimana pasien datang ke Puskesmas Sukomoro memiliki keluhan yang beragam serta adanya keterbatasan poli mengakibatkan menambah antrian yang ada oleh sebab itu, pada penelitian ini diperlukan sebuah cara untuk membantu melakukan klasifikasi penyakit pasien agar dapat mengurangi jumlah antrian. Dengan menggunakan penerapan teknik data mining diharapkan dapat membantu dalam memprediksi penanganan keluhan pasien. Algoritma Naive Bayes dipilih untuk membantu mengklasifikasikan pada pengolahan data suatu penyakit. Data tersebut

akan diolah menggunakan sistem Cross-Industry Standart Process for Data Mining (CRISP- DM) dengan bantuan tools google colab menjadi data hasil. Berdasarkan hasil penelitian pada

Puskesmas Sukomoro Nganjuk dengan membandingkan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree untuk klasifikasi penyakit, didapatkan kesimpulan bahwa kedua algoritma mampu melakukan klasifikasi penyakit dengan akurasi yang tinggi. Algoritma Decision Tree menghasilkan Accuracy 98%, Precision 100%, dan Recall 75%, sedikit lebih baik daripada Naive Bayes yang menghasilkan Accuracy 97%, Presicion 80%, dan Recall 80%. Meskipun demikian, kedua algoritma terbukti baik dalam memprediksi dan mengklasifikasikan penyakit berdasarkan gejala yang dialami oleh pasien Puskesmas Sukomoro. Hasil ini diharapkan dapat membantu optimalisasi penanganan keluhan pasien sehingga dapat mengurangi antrian di Puskesmas tersebut. Dengan penerapan data mining khususnya algoritma Naive Bayes dan Decision Tree, diagnosa penyakit pasien menjadi lebih akurat dan cepat.

Kata Kunci: Data Mining, Puskesmas Sukomoro, Keluhan, Naïve Bayes, Decision Tree C4.5, Google Colab