Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Selama ini data yang berisi informasi mengenai pasien di Puskesmas belum dimanfaatkan dengan baik. Informasi tersebut sebenarnya dapat dijadikan suatu pengetahuan bagi Puskesmas, salah satunya untuk mengetahui pola kemunculan penyakit serta asosiasinya dengan variabel lain seperti usia dan obat. Pada penelitian ini digunakan metode Data Mining untuk mengetahui Association Rules yang terbentuk. Dengan menggunakan Predictive Apriori sebagai algoritma diperoleh 100 Association Rules yang dapat menunjukan pola kemunculan penyakit serta asosiasinya dengan obat dan usia. Hasil penelitian ini selanjutnya dapat dijadikan bahan pertimbangan untuk mengatasi permasalahan dalam pengelolaan obat-obatan.

---

Currently, patient's information data in Public Health Centre (Puskesmas) has not been explored properly. Actually, this information can produce knowledge for Puskesmas, such as to find the pattern of disease occurrence and its association with other variables such as age and medicine.

Data mining is used in this research to find Association Rules. By using Predictive Apriori Algorithm, a hundred of Association Rules is formed. It shows the patterns of disease occurrence and the association with age and medicine. The outcome of this research can be used to solve problem in management of medicine."

"Kabupaten Pangkajene dan Kepulauan Pangkep merupakan daerah yang berada pada wilayah Provinsi Sulawesi Selatan. Pengelolaan pegawai negeri sipil PNS lingkup pemerintah Kabupaten Pangkep dilakukan oleh Badan Kepegawaian Pendidikan dan Pelatihan Daerah BKPPD Kabupaten Pangkep. BKPPD Kabupaten Pangkep memberikan layanan kepada pegawai mulai dari perekrutan, penempatan, mutasi, pendidikan dan pelatihan, kedisiplinan, pemberhentian, dan pensiun. BKPPD dalam melakukan mutasi masih mengalami kesulitan dalam menentukan pegawai yang sebaiknya dipindahkan karena tidak adanya pola yang menjadi acuan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pola mutasi dengan menggunakan data mining mengacu pada metodologi CRISP-DM berdasarkan data riwayat mutasi pada sistem aplikasi layanan kepegawaian SAPK . Teknik klasifikasi dengan algoritme Decision Tree, Na ve Bayes, dan Support Vector Machine SVM diterapkan pada data riwayat mutasi untuk mengetahui algoritme terbaik.Algoritme yang memiliki tingkat akurasi paling baik yaitu decision tree dengan nilai sebesar 72,76 . Pola mutasi dapat diimplementasikan oleh BKPPD untuk merancang dokumen redistribusi pegawai lingkup Pemerintah Kabupaten Pangkep.

---

Pangkajene and Kepulauan Pangkep District is an area located in South Sulawesi Province. The management of civil servants PNS scope of government of Pangkep District is done by Regional Civil Servants, Education, and Training BKPPD of Pangkep District. BKPPD provides services to civil servants ranging from recruitment, placement, transfer, education and training, discipline, dismissal, and retirement. BKPPD in conducting mutations still have difficulty in determining which civil servants should be moved because of the absence of a reference pattern.

This study aims to obtain mutation patterns using data mining refers to the CRISP-DM methodology based on historical data on the employment service application system SAPK . Classification techniques with Decision Tree, Na ve Bayes, and Support Vector Machine SVM algorithms are applied to the mutation history data to find the best algorithm.Algorithm that has the best accuracy is the decision tree with a value of 72,76 . The mutation pattern can be implemented by BKPPD to design the redistribution document of Pangkep District Government civil servants."

"Divisi ABC PT XYZ sebagai organisasi managed care memiliki tujuan bisnis memperoleh selisih kapitasi atas pengendalian pelayanan kesehatan peserta managed care. Dalam proses bisnisnya, terdapat kendala dalam mengelola dan mengontrol biaya kesehatan untuk kasus-kasus penyakit katastropik, salah satunya penyakit gagal jantung. Upaya pengendalian biaya kesehatan selama ini dilakukan melalui utilization review yang bersifat retrospektif. Pengendalian ini selain memiliki keunggulan, memiliki kelemahan, karena dilakukan setelah pelayanan diberikan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model data mining yang akurat yang mampu mengenal pola terapi medis sebagai pertimbangan precertification yang merupakan prospective reviews. Model yang digunakan dalam kasus ini adalah dengan Naïve Bayes, SVM dan Decision Tree. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, diperoleh hasil bahwa model Naïve Bayes memiliki akurasi yang terbaik berdasarkan classification accuracy.

---

Division ABC PT XYZ as managed care organizations have the goal of obtaining a capitation difference for control participants managed care health services. In the business process, there are constraints in managing and controlling health care costs for catastrophic illness cases, one of which heart failure disease.

Efforts to control health care costs has been done through a retrospective utilization review. This control has an advantage in addition, has a weakness, because it is done after the service is provided. The purpose of this research is to create an accurate data mining models are able to recognize patterns of medical therapy as precertification consideration which is a prospective review. The model used in this case is the Naïve Bayes, SVM and Decision Tree.

Based on the tests performed, the results that Naïve Bayes models have the best accuracy of classification accuracy."

"Kehamilan tidak diinginkan menjadi sebuah tantangan sosial dan tantangan dalam kesehatan masyarakat karena dapat menimbulkan banyak dampak di berbagai aspek. Setiap tahunnya di seluruh dunia terdapat 80 juta kehamilan tidak diinginkan. Peningkatan jumlah penduduk yang diakibatkan oleh kehamilan tidak diinginkan apabila tidak di antisipasi dapat menimbulkan beban ekonomi dan sulit untuk mengontrol status kesehatan masyarakat. Salah satu faktor yang mempengaruhi kejadian kehamilan tidak diinginkan adalah jumlah anak. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan jumlah anak dengan kejadian kehamilan tidak diinginkan di Indonesia pada wanita pernah kawin usia 15-49 tahun. Penelitian ini menggunakan data SDKI 2017 dengan rancangan studi potong lintang. Sampel penelitian yaitu wanita pernah kawin usia 15-49 tahun yang memenuhi kriteria inklusi dan eksklusi berjumlah 1989 responden. Data dianalisis secara univariat, bivariat, dan multivariat. Persentase wanita yang memiliki kehamilan tidak diinginkan sebesar 12,4% dan 87,6% lainnya menginginkan kehamilannya. Sebagian besar wanita yang memiliki jumlah anak 1-3 (63,7%). Terdapat hubungan signifikan antara jumlah anak dengan kejadian kehamilan tidak diinginkan (p<0,05).

---

Unwanted pregnancy is a social challenge and a challenge in public health because it could have many impacts in various aspects. Every year worldwide there are 80 million unwanted pregnancies. The increase in population caused by unwanted pregnancies, if not anticipated, can create an economic burden and it is difficult to control the status of public health. One of the factors that influence the incidence of unwanted pregnancy is the number of children. This study aims to determine the association between the number of children and the incidence of unwanted pregnancy in Indonesia in evermarried women aged 15-49 years. This study used the 2017 IDHS data with a crosssectional study design. The sample of this research is ever-married women aged 15-49 years who meet the inclusion and exclusion criteria amounting to 1989 respondents. Data were analyzed using univariate, bivariate, and multivariate analyzes. The percentage of women who had unwanted pregnancies was 12.4% and another 87.6% wanted their pregnancies. Most of the women had 1-3 children (63.7%). There is a significant association between the number of children and the incidence of unwanted pregnancy (p <0.05)."

"Sebagai perusahaan milik negara yang memproduksi produk pertanian, PT Perkebunan Nusantara (PTPN) memiliki anak perusahaan bernama KPBN yang melakukan tender terbuka dalam menjual produknya. Untuk mengetahui perilaku bidder serta asosiasi diantara bidder, hubungan antara bidder tersebut dapat diidentifikasi dengan menggunakan apriori algorithm. Hasil dari identifikasi asosiasi dapat dijadikan saran untuk pemasok dalam menemukan bidder paling potensial. Perilaku bidder juga dapat membantu pemasok untuk mengetahui bidder yang paling sering melakukan bidding. Tahapan penelitian ini dimulai dengan pre-processing data selama tujuh bulan, kemudian membagi data tersebut menjadi tiga kelompok. Data tersebut kemudian diproses sehingga menghasilkan analisis asosiasi. Proses verifikasi hasil dan validasi aturan asosiasi dilakukan dengan menghitung derajat asosiasi dari seluruh aturan yang dihasilkan.

---

PT Perkebunan Nusantara (PTPN) is a state-owned company which produces agricultural product. To sell its product, PTPN has subsidiary named KPBN which held an open bidding. In order to identify bidder behavior and to investigate bidder association, association between bidders can be identified using the apriori algorithm. It could be as a suggestion to that supplier to find the most potential bidder. The behavior of bidders also may help the supplier to find out who the frequent bidder is.

The process of this research is started with pre-processing the data that had already been collected for seven months, spliting those data into three groups, generating the association analysis, and then calculating the degree association to verify and validated the rule."

"Pendahuluan, ditengah tumbuhnya rasa keingintahuan para pemimpin dan pembuat kebijakan. Teknologi Informasi di bidang kesehatan, seperti halnya informatika kesehatan, belum dipahami dengan baik dan bahkan terkadang belum dapat menemukan kata sepakat untuk digunakan oleh para akademisi dan profesional di lapangan. Oleh karena itu penggunaan program aplikasi teknologi informasi kesehatan dan sistem informasi manajemen rumah sakit, sangat penting untuk individu-individu yang bekerja di segmen terbesar dari rumah sakit, yaitu informatika klinis. Menghadapi kasus gawat darurat di Unit Gawat Darurat rumah sa'rit, kebanyakan dokter lebih mengutamakan penanganan klinis dari pada non klinis, demi keselamatan pasien. Salah satu yang sering terabaikan adalah pembuatan rekam medik secara tepat. Namun kenyataannya, rekam medik yang tidak tepat justru kerap menjadi sumber masalah di kemudian hari. Metode Penelitian, kualitatif dengan kuasi eksperimental menggunakan pre test dan post lesi, karena terdapat sistem yang sudah digunakan sebagai pembanding. Hasil Penelitian data empirik membuktikan bahwa dalam sistem pelayanan kesehatan masalah-masalah medical error sering terjadi dengan derajat yang beragam, Patient Safety Indicators (PSP) dikembangkan untuk mengidentifikasi masalah- masalah medik yang berpotensi menimbulkan outeome yang tidak diharapkan. Untuk mengatasi masalah-masalah tersebut, diperlukan suatu sistem yang berbasis komputer untuk penunjang suatu keputusan (Decision Support System=DSS), yang diharapkan dapat digunakan oleh seorang atau beberapa orang pemimpin pada setiap tingkatan organisasi di rumah sakit dalam membuat keputusan sebagai dasar untuk pemecahan masalah. Dalam hal ini pengolahan data dibutuhkan untuk, pengumpulan data yang menggambarkan aktivitas , manipulasi data menjadi bentuk yang berguna, menyimpan data sampai digunakan kembali, dan menghasilkan dokumen-dokumen yang dapat digunakan oleh perorangan ataupun kelompok.

---

Introduction, despite the growing interest by leaders, policy makers, and others, the terminology of health informal ion technology as well as health informatics is poorly understood and not even agreed upon by academics and professionals in the field. To make program application for health informatics technology and health informatics management is most important for individuals who work in the fargesi segment in the hospital, namely clinical informatics. Faced with the emergency cases in the emergency room hospitals, most doctors prefer the clinical treatment then non-clinical, for the safety of patients. One often overlooked is the design of appropriate medical records. But in reality, the medicai records that are not exactly a frequent source of problems later on. Research Methods, qualitative with quasi-experimental using pre test and post test because there is a system designed for comparison. Research Results, empirical data prove that the health care system problems of medicai errors often occur with a degree, Patient Safety Indicators (PSI) has been developed to identify medical problems that potentially lead to unexpected results. To overcome these problems, needs a computer-based system to support the decision (Decision Support System = DSS), which is expected to be used by one or more leaders at every level of organization at the hospital in making decisions as a basis for solving the problem. In this case, the processing of data necessary for, collecting data that describe the activities, manipulating data in a useful form, save the data to be used again, and produce documents that can be used by individuals or groups."

"Persaingan dalam dunia bisnis khususnya Industri Telekomunikasi semakin ketat membuat para pelaku harus memikirkan strategi-strategi atau terobosan yang dapat menjamin keberlangsungan bisnis mereka. Kepuasan pelanggan merupakan salah satu faktor yang sangat perlu diperhatikan untuk menjaga pelanggan agar tetap setia pada produk atau layanan yang ditawarkan. Dalam Industri Telekomunikasi data billing dan data kinerja Network dapat dikatakan sebagai data produksi yang sangat penting, bahkan merupakan asset yang berharga di dalam pengelolaan Industri Telekomunikasi. Hal ini menciptakan sebuah kebutuhan akan adanya teknologi yang dapat memanfaatkannya untuk menggali pengetahuan-pengetahuan baru, yang dapat membantu dalam perencanaan strategi bisnis di masa depan. Dalam hal ini teknologi data mining merupakan salah satu solusi yang dapat diterapkan. Dalam penelitian ini akan dibahas Implementasi Data Mining dan Data Warehouse untuk Menemukan Pola Pemakaian Layanan pada Industri Telekomunikasi. Model data mining meng gunakan association rules algoritma apriori. Association rules yang dihasilkan yang dapat diinterpetasikan menjadi pengetahuan baru mengenai karakteristik obyek produk atau layanan berbasis wireline salah satu operator telekomunikasi. Pengetahuan baru nantinya dapat digunakan sebagai bahan analisis dalam menentukan rencana kebijakan strategis di masa yang akan datang dalam rangka meningkatkan kinerja layanan agar keberadaan pelanggan dapat dipertahankan dan ditingkatkan.

---

Competition on business industry of telecommunication is very tighten. Consequently strategy and new idea should be thought by corporate executives, so that their business can be successful. Customer satisfaction is ones of important factor that must be noticed in order to customer will have loyality using their product. Data of billing and network performance are very important datas in the industry of telecommunication, even one valueable asset in business and management of telecommunication. Be related to that matter has used technology to explore new knowledge to help their business strategy planning in the future. Technology of data mining is one of the solution can be applied.

This research will explore Implementation of data mining for finding association rules with apriori algorithm, inside of industry of telecommunication. Association rules can be interpreted to be new knowledge, its about either characteristic of wireline product of operator telecommunication services. Better, the new knowledge can be used to analize of matter to increase performance services so that customer still believe and use their product."

"Makalah ini membahas perbandingan kinerja dari dua perangkat lunak data mining untuk menemukan pola asosiasi dari suatu basis data. Perangkat lunak yang pertama didasarkan pada metode yang berbasis pada graf asosiasi, sedang perangkat lunak yang kedua didasarkan pada penerapan metode dimensi frakta.Untuk memperoleh satu set pola asosiai pengguna dari kedua perangkat lunak harus menspesifikasi item-item dalam bagian antecedent dan consequent pada sistem antar-muka yang disediakan oleh masing-masing perangkat lunak. Pada perangkat lunak yang didasarkan pad agraf asosiasi, kualitas pola asossiasi yang dicari hanya didasarkan pada parameter minimum support dan minimum sonfidence. Sedang pada perangkat lunak yang didasarkan pada dimensi fraktal selain kedua parameter tersebut, dua parameter tambahan dilibatkan dalam mengukur kualitas pola aosiasi yang dihasilkan yaitu window support dan nilai ambang batas fraktal.Hasil kajian perbandingan terhadap kinerja dari kedua perangkat lunak secara umum dapat disimpulkan bahwa metode dimensi fraktal dapat menghasilkan jumlah asosiasi yang jauh lebih banyak dibandingkan metode yang didasarkan pada graf asosiasi. Selain itu waktu komputasi yang diperlukan oleh metode dimensi fraktal jauh lebih kecil dibandingkan dengan metode graf aasosisai untuk spesifikasi pola asosiasi yang sama."