ANALISIS DATA SEBARAN PENYAKIT PASIEN RAWAT JALAN DI KLINIK AZ-ZAINIYAH MENGGUNAKAN METODE GAUSSIAN MIXTURE MODEL (GMM)

Rahmawati, Aulia (2024) ANALISIS DATA SEBARAN PENYAKIT PASIEN RAWAT JALAN DI KLINIK AZ-ZAINIYAH MENGGUNAKAN METODE GAUSSIAN MIXTURE MODEL (GMM). Other thesis, UNIVERSITAS NURUL JADID.

Text Skripsi_2021400123_Aulia_Rahmawati_IF.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Rahmawati, Aulia. 2024. Analisis Data Sebaran Penyakit Pasien Rawat Jalan di Klinik Az-Zainiyah Menggunakan Metode Gaussian Mixture Model. Skripsi, Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid Paiton Probolinggo. Pembimbing: (I) Abu Tholib, M.Kom., (II) Moh. Furqan, M.Kom.

Kata Kunci: Clustering, Penyakit, Gaussian Mixture Model (GMM), DBSCAN, Klinik Az-Zainiyah.

Peningkatan kualitas pelayanan kesehatan di Klinik Az-Zainiyah memerlukan evaluasi berkala terhadap data riwayat kunjungan pasien guna memetakan tren penyakit di kalangan santri. Analisis sebaran penyakit ini sangat penting sebagai landasan pemberian penyuluhan dan edukasi kesehatan yang preventif. Penelitian ini memfokuskan pada pengolahan data penyakit pasien rawat jalan menggunakan teknik clustering untuk mengelompokkan jenis penyakit berdasarkan wilayah persebarannya. Metodologi yang digunakan melibatkan pengolahan awal dengan Pivot Table serta perbandingan dua algoritma data mining, yaitu Gaussian Mixture Model (GMM) dan Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). Berdasarkan hasil analisis, ditemukan bahwa jenis penyakit yang paling mendominasi di kalangan santri adalah Dermatitis dan ISPA, dengan konsentrasi sebaran wilayah tertinggi berada di Wilayah Dalbar, Putra Pusat, dan Daltim. Evaluasi model menunjukkan bahwa algoritma GMM memiliki performa yang lebih unggul dibandingkan DBSCAN dalam menangani dataset ini, dengan perolehan nilai Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0,63. Mengingat prinsip DBI bahwa semakin kecil nilai indeks maka semakin baik kualitas pemisahan klaster, maka hasil penelitian ini mengonfirmasi bahwa metode GMM efektif untuk digunakan sebagai instrumen pemetaan sebaran penyakit di Klinik Az-Zainiyah.

Item Type:	Thesis (Other)
Subjects:	Q Science > Q Science (General) Q Science > QA Mathematics R Medicine > R Medicine (General) R Medicine > RA Public aspects of medicine
Divisions:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Saiful Ghazi
Date Deposited:	28 Apr 2026 06:32
Last Modified:	28 Apr 2026 06:32
URI:	https://repository.unuja.ac.id/id/eprint/3201

Actions (login required)

View Item