Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Informatics and Electronics Engineering
Devanti, Fifi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS POLA PENYAKIT DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS: PUSKESMAS CIGUGUR TENGAH) Yuliana, Ade; Devanti, Fifi
Journal of Informatics and Electronics Engineering Vol 5 No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Unit Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik TEDC Bandung Jl. Pesantren Km 2 Cibabat Cimahi Utara – Cimahi 40513 Jawa Barat – Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70428/jiee.v5i1.1106

Abstract

Indonesia termasuk dalam 10 besar negara dengan jumlah penderita diabetes melitus tertinggi di dunia. Di Kota Cimahi, Puskesmas Cigugur Tengah juga mencatatkan kasus diabetes melitus yang cukup tinggi. Namun, pengelolaan data masih terbatas pada analisis sederhana, yang membuat kebijakan penanggulangan kurang efektif. Karena itu, dibutuhkan metode yang lebih baik agar kebijakan yang diambil lebih tepat sasaran dan berdampak nyata dalam mengurangi penyakit ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola gejala pada penderita Diabetes Melitus (DM) di Puskesmas Cigugur Tengah menggunakan algoritma Apriori. Data yang digunakan terdiri dari 516 rekam medis pasien dengan 10 atribut gejala, seperti sering kencing, cepat lapar, kesemutan, dan usia ≥ 45 tahun. Melalui teknik data mining dengan nilai minimum support 3%, penelitian ini berhasil menemukan 5 (lima) kandidat itemset anamnesa. Berdasarkan analisis data dengan algoritma Apriori di RapidMiner, kombinasi gejala "Cepat Lapar," "Sering Kencing," dan "Kesemutan" memiliki frekuensi kemunculan tinggi (0.723) dan menjadi pola dominan dalam deteksi awal diabetes melitus, dengan gejala tunggal "Cepat Lapar" (0.959) dan "Sering Kencing" (0.864) sebagai indikator utama. Kombinasi ini, terutama jika ditambah gejala "Lemas" (support 0.516), menunjukkan keterkaitan yang kuat, sedangkan gejala "Sering Haus" dan usia ≥ 45 tahun berkontribusi lebih rendah pada pola ini. Kombinasi "Lemas" dan "Sering Haus" memiliki nilai lift tertinggi (1.383), menunjukkan hubungan signifikan dengan gejala lainnya, sehingga menguatkan potensi prediksi kondisi kesehatan terkait diabetes melitus. Kata Kunci: Diabetes Melitus, Algoritma Apriori, RapidMiner, Pola Gejala, Puskesmas.
Co-Authors Ade Yuliana, Ade