Manuel, Ricky (2016) Analisa Penentuan Skala Prioritas Obat Berdasarkan Klaster Penyakit Menggunakan Fuzzy C-Means (Studi Kasus : KecamatanN Sirimau Kota Ambon). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
2214206712-Master-Theses.pdf Download (1MB) | Preview |
Abstract
Penanganan penyakit pada wilayah Kecamatan Sirimau Kota Ambon yang masih bersifat manual dan belum sistematis dari pemerintah terkait menyebabkan antisipasi penyakit serta distribusi obat menjadi tidak efektif. Menanggapi hal ini penelitian dilakukan pada wilayah kecamatan sirimau dengan mengambil data penyakit pada 8 puskesmas.
Penelitian bertujuan untuk melihat pola perkembangan penyakit menggunakan algoritma Fuzzy C-Means yaitu metode pengelompokan atau Klaster dengan konsep dasar keanggotaan sebuah data tidak diberikan nilai secara tegas dengan nilai 1 menjadi anggota dan 0 tidak menjadi anggota. Cluster dilakukan terhadap data penyakit 8 puskesmas berdasarkan fitur musim. Hasil cluster kemudian dioptimalkan dengan validasi nilai PCI, PEI, MPCI, FSI, XBI, dan PCAESI.
Setiap Hasil Klaster dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means di dapat 3 kelompok kategori penanganan penyakit yaitu penyakit prioritas, sedang dan tidak prioritas. Untuk ke delapan puskesmas di dapat hasil, Puskesmas Waihoka memiliki 3 penyakit prioritas, 1 sedang dan 27 tidak prioritas, Puskesmas Ch.M.Tiahahu memiliki 7 penyakit prioritas, 1 sedang dan 29 tidak prioritas, Puskesmas Karang Panjang memiliki 2 penyakit prioritas, 8 sedang dan 27 tidak prioritas, Puskesmas Rijali memiliki 4 penyakit prioritas, 5 sedang dan 28 tidak prioritas, Puskesmas Air Besar memiliki 5 penyakit prioritas, 3 sedang dan 29 tidak prioritas, Puskesmas Belakang Soya memiliki 3 penyakit prioritas, 4 sedang dan 30 tidak prioritas, Puskesmas Kayu Putih memiliki 2 penyakit prioritas, 7 sedang dan 28 tidak prioritas, Puskesmas Waihoka memiliki 5 penyakit prioritas, 6 sedang dan 26 tidak prioritas. Dari hasil ini distribusi obat serta penanganan lainnya dapat di sesuaikan sesuai skala prioritas penyakit.==============================================================================================Handling of the disease in the District of Ambon city Sirimau from the government are still manualy cause disease anticipation and distribution of the drug becomes ineffective. In response to this, study was conducted in districts of Sirimau by taking the data of disease in 8 health centers.
The study aims to look at the pattern of disease progression using Fuzzy C-Means algorithm. It was a method of grouping or cluster with the basic concept of membership of a given data is not explicitly value, with values 1 is a member and 0 is not a member. Cluster conducted on the disease in eight health centers based on the features of the season. The results of the cluster and then optimized with PCI validation value, PEI, MPCI, FSI, XBI, and PCAESI.
Each cluster results using Fuzzy C-Means separate 3 groups categoryof disease management it called priority diseases, medium and not priority disease. For the eight health centers can result, Waihoka health center has 3 priority diseases, 1 mediumand 27 were not a priority, the health center Ch.M.Tiahahu has 7 priority diseases, 1 mediumand 29 were not a priority, Karang Panjang health center has 2 priorities disease, 8 were mediumand 27 is not a priority,Rijali health center had 4 disease a priority, 5 medium and 28 is not a priority,Air Besar health center has five disease priorities, 3 medium and 29 is not a priority, Belakang Soya health center has 3 disease of priority, 4 medium and 30 is not a priority, Kayu Putih health center has two priority diseases, 7 mediumand 28 were not a priority, Hative Kecil health center has 5 priority desease, 6 medium and 26 were not a priority. From these results the distribution of drugs and other interventions can be adjusted as priorities disease.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Penyakit; Klaster; Fuzzy C-Means; Disease; Cluster; Fuzzy C-Means |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA278 Cluster Analysis. Multivariate analysis. Correspondence analysis (Statistics) R Medicine > R Medicine (General) |
| Divisions: | Faculty of Civil Engineering and Planning > Architechture > 23201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | - RICKY MANUEL |
| Date Deposited: | 17 Mar 2017 05:45 |
| Last Modified: | 17 Mar 2017 05:45 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/2796 |
Actions (login required)
 |
View Item |