ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulIMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN PENYAKIT HIPERTENSI PADA LANSIA (STUDI KASUS: POSYANDU LANSIA WILAYAH KERJA PUSKESMAS DESPOT) |
| Nama: I PUTU ADI SAPUTRA |
| Tahun: 2023 |
| Abstrak Hipertensi adalah suatu keadaan peningkatan tekanan darah seseorang diatas batas normal. Penelitian ini memiliki permasalahan terkait proses deteksi dini dan pengelompokkan penyakit hipertensi berdasarkan tingkatan kronis hipertensi pada lansia yang membutuhkan waktu relatif lama dan menjadi kurang efektif. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisa kembali data rekam medis lansia untuk mendapatkan informasi baru dari suatu dataset rekam medis terkait hipertensi agar pihak posyandu bisa mengetahui seberapa besar persentase lansia yang terindikasi hipertensi berdasarkan tingkatan kronisnya dan dapat melakukan intervensi pencegahan dini resiko kematian yang disebabkan oleh hipertensi. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data rekam medis lansia pada tahun 2022 dengan jumlah sebanyak 410 data yang diperoleh dari posyandu lansia wilayah kerja puskesmas despot. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah K-Means untuk melakukan proses clustering penyakit hipertensi pada data rekam medis lansia, proses clustering untuk mendapatkan hasil jumlah persentase lansia yang terindikasi hipertensi didasarkan pada perhitungan atribut dataset lansia, yaitu umur, berat badan, tekanan darah sistolic dan diastolic serta gejala/keluhan yang akan dihitung dengan persamaan Euclidean Distance dengan jumlah cluster atau centroid awal sebanyak 4 cluster (Normal, Prahipertensi, Hipertensi Stage I dan Hipertensi Stage II). Sehingga didapatkan hasil jumlah persentase lansia yang terindikasi hipertensi pada data rekam medis lansia, yaitu cluster normal 39.02%, cluster prahipertensi 13.17%, cluster hipertensi stage I 28.29?n cluster hipertensi stage II 19.51%. Berdasarkan pengujian akurasi Silhouette Coefficient pada seluruh data rekam medis lansia didapatkan hasil uji nilai Silhouette Coefficient pada setiap clusternya, yaitu cluster 1 bernilai 0,521770523, cluster 2 bernilai 0,555688805, cluster 3 bernilai 0,589752935 dan cluster 4 bernilai 0,611114659. Maka hasil rata-rata nilai pada semua cluster bernilai 0,569581731 dengan kategori “Medium Evidence”. Kata Kunci: Hipertensi, Rekam Medis Lansia, Data Mining, K-Means Clustering, Silhouette Coefficient. |