Analisis Pasien Tuberkulosis Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Berbasis Python

Muhammad Fakhrul Rozi; Reni Wahyuning Astuti; Sukma Puspitorini

Muhammad Fakhrul Rozi Nurdin Hamzah University
Reni Wahyuning Astuti Universitas Nurdin Hamzah
Sukma Puspitorini Universitas Nurdin Hamzah

Abstract viewed = 0 times

PDF (Bahasa Indonesia) downloaded = 0 times

Abstract

Puskesmas Simpang Kawat merupakan fasilitas pelayanan kesehatan yang salah satunya berperan dalam penanggulangan penyakit Tuberkulosis. Untuk membantu puskesmas dalam mengambil keputusan secara praktis dengan menggunakan keputusan berbasis data, diperlukan klasterisasi data pasien yang dapat membantu mengidentifikasi kelompok pasien dengan karakteristik tertentu. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM) yang diimplementasikan ke dalam pemrograman Python. Data pasien yang digunakan mencakup variabel umur, jenis kelamin, klasifikasi berdasarkan riwayat pengobatan sebelumnya, terduga Tuberkulosis Resisten Obat, hasil pemeriksaan foto toraks, hasil pemeriksaan tuberkulin, riwayat HIV dan riwayat diabetes. Metode FCM digunakan karena kemampuannya dalam mengelompokkan data dengan memberikan nilai derajat keanggotaan pada setiap cluster, sehingga memungkinkan analisis yang lebih fleksibel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data pasien dapat dikelompokkan ke dalam tiga cluster, yaitu: cluster rendah, cluster sedang dan cluster tinggi. Dengan demikian, metode FCM terbukti mampu dalam mengelompokkan pasien Tuberkulosis, sehingga dapat menjadi dasar untuk perencanaan intervensi medis, prioritas pemantauan, serta alokasi sumber daya di Puskesmas Simpang Kawat.

References

[1] C. Khairunnisa, C. S. Nadira and Yuziani, "TINGKAT PENGETAHUAN TATALAKSANA TUBERKULOSIS PADA MAHASISWA KEDOKTERAN UNIVERSITAS MALIKUSSALEH," Jurnal Kedokteran dan Kesehatan Malikussaleh, vol. 7, no. 1, pp. 27-36, 2021.
[2] B. Yanti, "PENYULUHAN PENCEGAHAN PENYAKIT TUBERKULOSIS (TBC) ERA NEW NORMAL," Jurnal Pengabdian Masyarakat, vol. 4, no. 1, pp. 325-332, 2021.
[3] D. Andriani, Sukardin, R. Ramli and N. Ilmi, "Pengetahuan dan Sikap Keluarga Dengan Pencegahan Penularan Penyakit Tuberculosis (TBC) Di Wilayah Kerja Puskesmas Penana’e Kota Bima," Jurnal Ilmiah Ilmu Keperawatan Indonesia, vol. 10, no. 03, pp. 109-117, 2020.
[4] Sunarmi and Kurniawaty, "HUBUNGAN KARAKTERISTIK PASIEN TB PARU DENGAN KEJADIAN TUBERKULOSIS," Jurnal ‘Aisyiyah Medika, vol. 7, no. 2, pp. 182-187, 2022.
[5] S. Setyaningtyas, B. I. Nugroho and Z. Arif, "TINJAUAN PUSTAKA SISTEMATIS PADA DATAMINING: STUDI KASUS ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING," Jurnal TEKNOIF, vol. 10, no. 2, pp. 52-61, 2022.
[6] S. S. Prasetyo, Mustafid and A. R. Hakim, "PENERAPAN FUZZY C-MEANS KLUSTER UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN E-COMMERCE DENGAN METODE RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM)," JURNAL GAUSSIAN, vol. 9, no. 4, pp. 421-433, 2020.
[7] B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso and F. Hendrawan, "ANALISIS DATA MINING DATA NETFLIX MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER," Journal of Business and Audit Information Systems, vol. 4, no. 1, pp. 13-21, 2021.
[8] Y. D. Pradana, D. Erwanto and T. Handayani, "Implementasi Histogram Warna RGB dan Fuzzy C-Means untuk Prediksi Kebutuhan Pupuk Nitrogen Tanaman Padi," Jurnal Ilmiah Setrum, vol. 10, no. 2, pp. 1-12, 2021.