Aplikasi Association Rules dengan Menggunakan Algoritma Apriori dalam Mendeteksi Pola Penyakit DBD (Studi Kasus : Pasien DBD Puskesmas Cangkringan Sleman)

Nurhikmat, Triano
Yusnandar, Y
Muinah, Ummi Maftuhatul
Latupono, Boki
Widodo, Edy

Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
2018: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya

Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus nyamuk ditularkan melalui nyamukAedes aegypti dan Aedes albopictus. Ancaman penyakit ini berlaku di Indonesia sala satunya DI Yogyakarta. Ditjen Pencegahan dan Pengendalian Penyakit Kemenkes RI mencatat pada tahun 2015, Yogyakarta menempati urutan keempat dengan nilai incident rate 92,96. Beberapa faktor yang dapat menyebabkan terjadinya gejala DBD adalah demam tinggi, kadar trombosit turun, dan kadar hemotokrit naik hingga 20%. Berdasarkan faktor-faktor tersebut dibutuhkan pencarian informasi mengenai pola data penyakit DBD sebagai gambaran umum dalam melihat pola data penyakit tersebut. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk melihat pola penyakit DBD berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Salah satu metode untuk melihat pola data adalah metode Association Rules. Metode Association Rules merupakan suatu prosedur untuk mencari hubungan antar item dalam suatu data set yang ditentukan. Berdasarkan hasil dan pembahasan menghasilkan aturan asosiasi optimum sebanyak 4 kombinasi ( Large 5 itemset ) dengan nilai minimum support 0.41 = 41%, nilai confidance (tingkat kepercayaan) 1 = 100 %, dan lift ratio (tingkat akurasi asosiasi) = 1,619 dari seluruh faktor DBD.