KLASIFIKASI PENERAPAN PENGOLAHAN DATA MINING DALAM BIDANG KESEHATAN

ICHSAN, MUHAMMAD CHALID (2023) KLASIFIKASI PENERAPAN PENGOLAHAN DATA MINING DALAM BIDANG KESEHATAN. S1 thesis, Universitas Mercu Buana.

Text (JURNAL MAHASISWA) Jurnal 41517010081 Muhammad Chalid Ichsan.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Data mining is the series of process explores the added value of knowledge of data sets that are not yet known manually. The method for analyzing data in data mining applications is Knowledge Discovery in Database (KDD) which consists of several stages, namely Cleaning and Integration, Selection and Transformation, Data Mining, and Evaluation and Interpretation. Data mining in the world of health is a technique that can be used to analyze data that is obtained from the processes in the world of medicine to obtain new information from the data that is owned so that it can be used for improving the quality of health and treatment. One method that can be done to increase knowledge is to predict the disease and symptoms of the patient. The large amount of data contained in the health center can be put to good use according to needs and processed into useful information so that the relationship between the attributes of the data in it can be analyzed and the expected output is a pattern of the patient's disease. In the world of health, the most common methods are clustering and classification. Keywords: Data Mining, Classification, Health Data mining adalah serangkaian proses untuk mengeksplorasi nilai tambah kumpulan data pengetahuan yang belum diketahui secara manual. Metode untuk menganalisa data dalam aplikasi data mining adalah Knowledge Discovery in Database (KDD) yang terdiri dari beberapa tahap, yaitu Pembersihan dan Integrasi, Seleksi dan Transformasi, Data Mining, dan Evaluasi dan Interpretasi. Data mining dalam dunia kesehatan merupakan teknik yang dapat digunakan untuk menganalisis data yang diperoleh dari proses dalam dunia kedokteran untuk memperoleh informasi baru dari data yang dimiliki sehingga berguna untuk meningkatkan kualitas kesehatan dan pengobatan. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk meningkatkan pengetahuan adalah dengan memprediksi penyakit dan gejala dari pasien. Banyaknya data yang terdapat di pusat kesehatan yang dapat dimanfaatkan dengan baik sesuai dengan kebutuhan dan diolah menjadi informasi yang bermanfaat sehingga dapat untuk mengetahui hubungan antara atribut-atribut data di dalamnya dapat di analisis dan keluaran yang diharapkan berupa pola dari penyakit pasien. Dalam dunia Kesehatan, metode yang paling umum yaitu clustering dan klasifikasi. Kata kunci: Data Mining, Klasifikasi, Kesehatan

Item Type:	Thesis (S1)
Call Number CD:	JM/INFO. 23 024
NIM/NIDN Creators:	41517010081
Uncontrolled Keywords:	Data Mining, Klasifikasi, Kesehatan
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 003 Systems/Sistem-sistem 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 003 Systems/Sistem-sistem > 003.5 Computer Modeling and Simulation/Model dan Simulasi Komputer 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika > 004.1 General Works on Specific Types of Computers/Karya Umum tentang Tipe-tipe Khusus Komputer
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	CALVIN PRASETYO
Date Deposited:	08 Nov 2023 03:02
Last Modified:	08 Nov 2023 03:02
URI:	http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/84001

Actions (login required)

View Item