Prediksi Penyakit Kardiovaskular Berbasis Asosiation Rule

Penulis

  • Taryadi Taryadi STMIK Widya Pratama
  • Era Yunianto STMIK Widya Pratama

DOI:

https://doi.org/10.47775/ictech.v18i1.270

Kata Kunci:

Data mining; healthcare; association rules; cardiovascular disease; heart disease

Abstrak

Implementasi metode data mining dalam lingkup kesehatan merupakan bidang yang menarik dan sedang naik daun. Hal ini disebabkan semakin banyak tersedia data bidang kesehatan yang tersedia secara bebab sebagai bagian proses analisis dengan metode data mining. Saat ini data yang tersedia secara bebas tersebut telah banyak dianalisis dengan menggunakan metode data mining yang seperti klasifikasi dan klasterisasi, namun metode association rule belum banyak digunakan untuk menganalisis data tersebut. Metode data mining aturan aosiasi merupakan algoritma sederhana namun memiliki kekuatan yang memfokuskan pada hubungan tersembunyak antara atribut data dan melakukan validasi statistik. Hubungan yang terjadi antar atribut data dapat membantu untuk memahami penyakit dan penyebabnya dengan cara yang lebih baik, sehingga dapat membantu untuk mencegah terjadinya penyakit. Penelitian ini mengekplorasi metode aturan asosiasi dengan menggunakan data penyakit jantung yang tersedia di repositori UCI. Penyakit kasdiovaskular merupakan penyakit yang berhubungan dengan jantung dan sistem peredaran darah.

 

Biografi Penulis

Era Yunianto, STMIK Widya Pratama

 

 

Referensi

Crockett, D. Eliason, B. 2017. ”What is datamining in healthcare?”, Health Catalyst

Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G. and Smyth P. 1996. “From Data Mining to Knowledge Discovery: An Overview”, in Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. Cambridge, Mass.: MIT Press/AAAI Press.

Aqueel, A. Hannan, S.A. 2012. "Data Mining Techniques to Find Out Heart Diseases: An Overview", International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE) , September 2012, ISSN: 2278-3075, Volume-1, Issue-4

Jyoti, N.B.K. 2012, "A Novel Approach for Heart Disease Diagnosis using Data Mining and Fuzzy Logic", International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), September 2012, Volume 54–No.17

Chaurasia, V. 2013, "Early Prediction of Heart Diseases Using Data Mining Techniques", Carib J .SciTech, 2013,Vol.1,208-21

Sudhakar, K, Manimekalai, M., 2017, "Study of Heart Disease Prediction using Data Mining", International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, January 2017, Volume 4, Issue 1

Dominic, V., Gupta, D., Khare, S., 2015, "An Effective Performance Analysis of Machine Learning Techniques for CardioVascular Disease”, Applied Medical Informatics. March 2015, Vol 36, No 1, pp: 23-32.

Agrawal R., Imielinski T., Swami A. 2017, "Mining association rules between sets of items in large databases". In ACM SIGMOD Conference, pages 207–216.

Agrawal, R. Srikant, R. 2014, "Fast Algorithms for Mining Association Rules", In Proceedings of the 20th VLDB Conference, Santiago, Chile.

Liu, B. Hsu, W. Ma, Y. 2018, "Integrating classification and association rule mining". In Knowledge Discovery and Data Mining Integrating, pages 80–86.

UCI Heart Disease Dataset. tersedia di: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Heart+Disease

Unduhan

Diterbitkan

2023-04-30

Cara Mengutip

Taryadi, T., & Yunianto, E. (2023). Prediksi Penyakit Kardiovaskular Berbasis Asosiation Rule. IC-Tech, 18(1), 16–22. https://doi.org/10.47775/ictech.v18i1.270