Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Anissa Andiar Bhalqis
Sains Data, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Tiimur
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PENGELOMPOKAN PASIEN HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE AFFINITY PROPAGATION : Anissa Andiar Bhalqis; Kartika Maulida Hindrayani; Mohammad Idhom
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16891

Abstract

Hipertensi merupakan penyakit kronis yang berpotensi menimbulkan berbagai komplikasi serius, seperti penyakit jantung, stroke, dan gangguan ginjal, sehingga pemetaan risiko pasien menjadi penting dalam upaya pencegahan dan penanganannya. Peningkatan jumlah kasus hipertensi dari tahun ke tahun menunjukkan perlunya analisis pola kesehatan untuk memahami karakteristik pasien secara lebih komprehensif. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan pasien hipertensi berdasarkan variabel umur, jenis kelamin, indeks massa tubuh (BMI), tekanan darah sistolik, dan tekanan darah diastolik menggunakan metode Affinity Propagation (AP). Metode AP merupakan teknik clustering unsupervised yang mampu menentukan jumlah klaster secara otomatis melalui pemilihan exemplar sebagai pusat klaster. Tahapan penelitian meliputi pembersihan data, penghapusan data duplikat, serta transformasi data menggunakan Robust Scaler. Berdasarkan pengaturan parameter terbaik, metode AP menghasilkan 12 klaster dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,26, yang menunjukkan kualitas pemisahan klaster cukup baik. Hasil klasterisasi ini diharapkan dapat memberikan gambaran karakteristik kelompok pasien hipertensi serta mendukung strategi deteksi dini dan penanganan medis yang lebih tepat sasaran.
Co-Authors Kartika Maulida Hindrayani Mohammad Idhom