PENERAPAN ASSOCIATION RULES MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN RESEP OBAT BERDASARKAN DATA REKAM MEDIS

• Main Author: Priatna, Abdul Aziz (Author)
• Format: Book
• Published: 2017-10-27.
• Subjects: Thesis; NonPeerReviewed
• Online Access: Link Metadata
• Notes: http://repository.upi.edu/31768/1/S_KOM_1307123_Title.pdf; http://repository.upi.edu/31768/2/S_KOM_1307123_Table%20of%20Content.pdf; http://repository.upi.edu/31768/3/S_KOM_1307123_%20Abstract.pdf; http://repository.upi.edu/31768/4/S_KOM_1307123_Chapter%201.pdf; http://repository.upi.edu/31768/5/S_KOM_1307123_Chapter%202.pdf; http://repository.upi.edu/31768/6/S_KOM_1307123_Chapter%203.pdf; http://repository.upi.edu/31768/7/S_KOM_1307123_Chapter%204.pdf; http://repository.upi.edu/31768/8/S_KOM_1307123_Chapter%205.pdf; http://repository.upi.edu/31768/9/S_KOM_1307123_Bibliography.pdf; http://repository.upi.edu/31768/10/S_KOM_13017123_Appendix.pdf
• Keywords: Q Science (General); R Medicine (General); RZ Other systems of medicine

Pelayanan kesehatan di rumah sakit terutama pada pelayanan resep obat seringkali meningkat sehingga mutu pelayanan yang diberikan semakin lamban. Lambanya mutu pelayanan kesehatan juga dipengaruhi dengan pencatatan rekam medis masih dicatat secara manual diatas kertas. Penelitian ini menerapkan salah satu teknik association rules dengan menggunakan algoritma apriori untuk memberikan rekomendasi pemilihan resep obat dengan menggunakan dataset dari rekam medis sebagai acuan untuk merekomendasikan resep obat yang di hasilkan oleh sistem. Hasil dari penelitian ini adalah: (1) Association rules dengan algoritma apriori dapat diterapkan pada sebuah sistem rekomendasi pemilihan resep obat dengan dataset yang dipakai menggunakan data rekam medis. (2) Hasil pemanfaatan rules yaitu deng meng-input nama penyakit atau nama obat yang mengeluarkan hasil rekomendasi berupa obat-obatan dengan nilai akurasi untuk rekomendasi yang didapat dari sistem tersebut berdasarkan penyakit yang memiliki obat-obatan dari data rekam medis memiliki rata-rata nilai akurasi sebesar 89%.---------- Health services in hospitals, especially in prescription services often increase so that the quality of services provided more slowly. The low quality of health services is also influenced by the recording of medical records still recorded manually on paper. This research applies one of the association rules technique by using a priori algorithm to provide recommendation of prescription drug selection by using dataset from medical record as reference to recommend prescription medicines produced by system. The results of this study are: (1) Association rules with an a priori algorithm can be applied to a recommendation system of prescription drug selection with dataset used using medical record data. (2) The result of the use of the rules is by inputting the name of the disease or the name of the drug issuing the recommendation result of drugs with accuracy value for the recommendation obtained from the system based on on diseases data have medicines from medical record data have an average accuracy of 89%.