Analisis Rekam Medis Pasien Diabetes Mellitus Melalui Implementasi Teknik Data Mining di RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta

Author:

Salim Marko Ferdian,Sugeng Sugeng

Abstract

Latar Belakang: Diabetes mellitus adalah penyakit kronis yang mempengaruhi beban ekonomi dan sosial secara luas. Data pasien dicatat melalui sistem rekam medis pasien yang tersimpan dalam database sistem informasi rumah sakit, data yang tercatat belum dianalisis secara efektif untuk menghasilkan informasi yang berharga. Teknik data mining bisa digunakan untuk menghasilkan informasi yang berharga tersebut.Tujuan: Mengidentifikasi karakteristik pasien Diabetes mellitus, kecenderungan dan tipe Diabetes melitus melalui penerapan teknik data mining di RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta.Metode: Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif observasional dengan rancangan cross sectional. Teknik pengumpulan data dilakukan secara retrospektif melalui observasi dan studi dokumentasi rekam medis elektronik di RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta. Data yang terkumpul kemudian dilakukan analisis dengan menggunakan aplikasi Weka.Hasil: Pasien Diabetes mellitus di RSUP Dr. Sardjito tahun 2011-2016 berjumlah 1.554 orang dengan tren yang cenderung menurun. Pasien paling banyak berusia 56 - 63 tahun (27,86%). Kejadian Diabetes mellitus didominasi oleh Diabetes mellitus tipe 2 dengan komplikasi tertinggi adalah hipertensi, nefropati, dan neuropati. Dengan menggunakan teknik data mining dengan algoritma decision tree J48 (akurasi 88.42%) untuk analisis rekam medis pasien telah menghasilkan beberapa rule.Kesimpulan: Teknik klasifikasi data mining (akurasi 88.42%) dan decision trees telah berhasil mengidentifikasi karakteristik pasien dan menemukan beberapa rules yang dapat digunakan pihak rumah sakit dalam pengambilan keputusan mengenai penyakit Diabetes mellitus.

Publisher

Universitas Gadjah Mada

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

1. Comparison of random forest algorithm, support vector machine, and k-nearest neighbor for diabetes disease classification;3RD INTERNATIONAL CONFERENCE OF BIO-BASED ECONOMY FOR APPLICATION AND UTILITY;2023

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3