ABSTRAK
Jayus Lustrilanang
(19160141) Diagnosis Penyakit ISPA Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus :
Klinik Pratama Nirwana Kab.Sukabumi)
ISPA Infeksi saluran pernapasan akut adalah sebuah infeksi yang terjadi pada bagian sinus, tenggorokan, saluran udara, atau paru-paru, Jika tidak segera ditangani, infeksi ini dapat menyebar ke seluruh sistem pernapasan dan menyebabkan tubuh tidak mendapatkan cukup oksigen. Kondisi ini bisa berakibat fatal, bahkan sampai berujung pada kematian. Penyakit ISPA menjadi salah satu masalah kesehatan masyarakat yang penting untuk diperhatikan karena merupakan penyakit akut dan bahkan dapat menyebabkan kematian di berbagai negara berkembang termasuk negara Indonesia, ISPA juga merupakan penyakit yang sangat mudah menular, Pada penelitian ini menganalisis data penyakit ISPA Akut dan Pneumonia dengan menggunakan klasifikasi data mining yaitu algoritma C4.5. Dari 82 kasus yang telah dilakukan sampel yang terdiri dari 56 kasus pasien yang terkena ISPA akut dan 26 kasus pasien yang terkena penyakit pneumonia pada anak anak dan lanjut usia yang berasal dari Klinik Pratama Nirwana, dari hasil penilitian ini untuk nilai akurasi algoritma C4.5 senilai 94,03%, sedangkan untuk nilai precision senilai 92,00%.
ABSTRACT
Jayus Lustrilanang
(19160141) Diagnosis of ISPA Disease Using C4.5 Algorithm (Case Study: Nirwana
Pratama Clinic, Kab.Sukabumi)
ISPA Acute
respiratory infection is an infection that occurs in the sinuses, throat,
airways, or lungs. If not treated immediately, this infection can spread
throughout the respiratory system and cause the body to not get enough oxygen.
This condition can be fatal, even to the point of death. ISPA is one of the
important public health problems to consider because it is an acute disease and
can even cause death in various developing countries including Indonesia, ISPA
is also a very contagious disease. In this study analyzed data on acute ISPA
and pneumonia disease using data mining classification is C4.5 algorithm. Of
the 82 cases that have been sampled consisting of 56 cases of patients affected
by acute ISPA and 26 cases of patients affected by pneumonia in children and
elderly who come from the Nirwana Primary Clinic, from the results of this
study for the accuracy of the C4.5 algorithm value 94.03%, while the precision
value is 92.00%.
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI
BAB III
LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI
LEMBAR KONSULTASI
BAB II
LEMBAR PERSETUJUAN DAN PENGESAHAN
BAB I
KATA PENGANTAR
BAB IV
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
DAFTAR PUSTAKA
Ariadni, R., & Isye, A. (2015). Implementasi
Metode Pohon Keputusan Untuk Klasifikasi Data. June.
Bari, M., Sitorus, S. H., & Ristian, U. (2018). Implementasi
Metode Naive Bayes Pada Aplikasi Prediksi Penyebaran Wabah Penyakit Ispa (Studi
Kasus: Wilayah Kota Pontianak. 06(2338-493X), 205–214.
Br. Tarigan, D. M., Dr. Rini, D. P. M. ., & Puspita, V.
(2017). Perancangan Data Mining untuk Klasifikasi Prediksi Penyakit ISPA dengan
Algoritma C4.5. Computer Science and ICT, 3(1), 179–182.
Bustami. (2010). Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk
Mengklasifikasi Data Nasabah. TECHSI: Jurnal Penelitian Teknik Informatika,
4, 127–146.
Fatmawati, K., & Windarto, A. P. (2018). Data Mining:
Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam
Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan Provinsi. Computer Engineering, Science
and System Journal, 3(2), 173. https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9661
Fauzi, R., Wibowo, S., & Putri, D. Y. (2018). Perancangan
Aplikasi Marketplace Jasa Percetakan Berbasis Website. Fountain of
Informatics Journal, 3(1), 5. https://doi.org/10.21111/fij.v3i1.1824
Laia, D., Buulolo, E., & Sirait, M. J. F. (2018).
Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Driver Go-Jek Online
Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus: Pt. Go-Jek Indonesia). KOMIK
(Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 2(1),
434–439. https://doi.org/10.30865/komik.v2i1.972
Laia, Y., Tandian, C., & Saputra, A. (2019). Penerapan
Data Mining Dalam Memprediksi Pemenang Klub Sepak Bola Pada Ajang Liga Champion
Dengan Algoritma C4.5. Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Prima, 2(2),
91–98.
Lestari, A. (2018). KDI, Persepsi, Tekevisi. 1(2),
145–160.
Marlina, M., Saputra, W., Mulyadi, B., Hayati, B., &
Jaroji, J. (2017). Aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit ispa berbasis
speech recognition menggunakan metode naive bayes classifier. Digital Zone:
Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 8(1), 58–70.
https://doi.org/10.31849/digitalzone.v8i1.629
Rahayu, G. (2019). 済無No Title No Title. Journal of
Chemical Information and Modeling, 53(9), 1689–1699.
https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Ramadhani, T. F., Fitri, I., & Handayani, E. T. E.
(2020). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward
Chaining. JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science),
5(2), 81. https://doi.org/10.31328/jointecs.v5i2.1243
Saleh, A. (2015). Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes
Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Creative
Information Technology Journal, 2(3), 207–217.
Septiana, L. (2016). Perancangan Sistem Pakar Diagnosa
Penyakit Ispa Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android. None, 13(2),
1–7.
Sibuea, M. L., & Safta, A. (2017). Pemetaan Siswa
Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustring. Jurteksi, 4(1),
85–92. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i1.28
Soepomo, P. (2014). PENERAPAN DATA MINING UNTUK
KLASIFIKASI PREDIKSI PENYAKIT ISPA (Infeksi Saluran Pernapasan Akut) DENGAN
ALGORITMA DECISION TREE (ID3). 2(1), 160–168.
https://doi.org/10.12928/jstie.v2i1.2613
Sri, H. (2014). Gambaran Faktor Penyebab Infeksi Saluran
Pernafasan Akut (Ispa) Pada Balita Di Puskesmas Pasirkaliki Kota Bandung. Jurnal
Ilmu Keperawatan, 11(1), 62–67.
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/jk/article/view/137
Sugianto, C. A., & Maulana, F. R. (2019). Algoritma Naïve
Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( Studi Kasus
Kelurahan Utama ). Techno.Com, 18(4), 321–331.
https://doi.org/10.33633/tc.v18i4.2587
Vinanti, D. R. (2019). Penerapan algoritma c4.5 untuk
diagnosis penyakit ispa pada balita di puskemas nagrak.
Vogt, W. (2015). Proportional Stratified Random Sample. Dictionary
of Statistics & Methodology, 02(01).
https://doi.org/10.4135/9781412983907.n1534
Wahyuni, I., & Kusumawati, C. (2017). Diagnosis Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan pada Anak Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor. Seminar Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri, 1(2), 427–434.