Show simple item record

Analisis Rekam Medis Penyalahgunaan Napza berdasarkan Karakteristik Individu dengan menggunakan Teknik Decision Tree Algoritma C4.5

dc.contributor.authorFatimah
dc.contributor.authorMilkhatun
dc.contributor.authorHerlina, Nunung
dc.date.accessioned2021-02-15T02:33:05Z
dc.date.available2021-02-15T02:33:05Z
dc.date.issued2020-06-30
dc.identifier.citationAini & Rangkuti. 2015. Pengambilan Keputusan Untuk Memakai Narkoba pada Dewasa Awal Yang Pernah Menempuh Pendidikan di Pondok Pesantren. Jurnal Penelitian dan Pengukuran Psikologi Vol. 3. Amanda, M. E. 2017. Penyalahgunaan Narkoba di Kalangan Remaja (Adolescent Substance Abuse). Jurnal Penelitian & PPM, ISSN: 2442-448X. Andri, M. 2015. Pencegahan Penyalahgunaan Narkotika Oleh Badan Narkotika Nasional Kota Pekanbaru Terhadap Pelajar di Kota Pekanbaru. Jurnal Fakutas Hukum, vol. 2 no. 2. Angra, S & Ahuja, S. 2016. Analysis of Student’s Data Using Rapid Miner. Journal on Today’s Ideas – Tomorrow ‘s Technologies. doi: 10. 15415. Arfian, Z. 2016. Gambaran Pelaksanaan Therapeutic. Naskah Publikasi. UMP. Diakses pada 24 Juli 2019, pukul 19.30. Available at: http://repository.ump.ac.id/2258/1/ZICO ARFIAN COVER.pdf Arief. 2017. Analisis Kelengkapan Pengisian Berkas Rekam Medis Rawat Inap Di RSUD Sabang Tahun 2017. Naskah Publikasi. UST. Arikunto, S. 2010. Prosedur Penelitian: Suatu pendekatan Praktik. Edisi Revisi. Jakarta: Rineka Cipta. Asmadi. 2013. Materi Napza. Naskah Publikasi. UST. Diakses 24 Juli 2019, pukul 19.00. Available at: http://repository.usu.ac.id/bitstream/ handle/123456789/38090/Chapter II.pdf. Azmiyati, SR, dkk. 2014. Gambaran penggunaan NAPZA pada anak jalanan di Kota Semarang. Jurnal Kesehatan Masyarakat (KEMAS), 9 (2): 137-143 BNN RI. 2016. Laporan Akuntabilitas BNN. Jakarta Timur: BNN. ----------. 2017. Survey Nasional Penyalahguna Narkoba di 34 Provinsi 2017. Pusat Penelitian Data & Informasi BNN RI. ----------. 2018. Executive Summary Survey Penyalahgunaan Narkoba Di Indonesia Tahun 2017. Jurnal Survei Nasional BNN, vol. II, no. 1. Chairunnisa, M. e. (2019). Relationship of Knowledge, Age, and Types of Mixture On The Use Of Drug In Youth North Sumatera Province. Jurnal Diversita, ISSN: 2461-1263. Dahlan, M. S. 2014. Statistik untuk Kedokteran dan Kesehatan: Deskriptif, Bivariat, dan Multivariat, Dilengkapi Aplikasi Menggunakan SPSS, 6ed, Epidemiologi Indonesia. Jakarta: Salemba Medika. Depkes RI. 2009. Klasifikasi Umur Menurut Kategori. Jakarta: Ditjen Yankes Djamaluddim, M. e. 2015. Hubungan Faktor Individu Dengan Penyalahgunaan Narkoba pada Tahanan Polrestabes Makassar. UNHAS Makassar. Eska, J. 2016. Penerapan Data Mining Untuk Prekdiksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4.5 STMIK Royal Ksiaran. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), vol. 2, no. 2, ISSN: 2407-1811. Farida, M. I. 2015. Analisis Pengelolaan Data Rekam Medis Di Rumah Sakit Angkatan Udara (RSAU) Lanud Iswayudi. Naskah Publikasi. UMS. Fiandra, et. al. 2017. Penerapan Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Data Rekam Medis berdasarkan International Classification Diseases (ICD-10). Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 1, no. 2, ISSN: 2580-0760. Fitrah, N. 2017. Determinan Kelengkapan Berkas Rekam Medis Rawat Inap di Rumah Sakit Umum Daerah Bangkinang Kabupaten Kampar Riau Tahun 2016. Naskah Publikasi. USU. Hidayat, A. A. A. 2014. Metode Penelitian Keperawatan dan Teknik Analisis. Jakarta: Salemba Medika. Kitcharoen. 2016. Rapid Miner Framework For Manufacturing Data Analysis on The Clouds. International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE). Luthfi, E. 2009. Algoritma Data Mining. Yogjakarta: Andi Offset. Manikantan & Latha. 2013. Predicting The Analysis of Heart Disease Symptoms Using Medicinal Data Mining Methods. International journal on Advanced Computer Theory and Engineering (IJACTE). Vol. 2, ISSN: 2319-2526. Mardi, Y. 2018. Data Mining Rekam Medis Untuk Menentukan Penyakit Terbanyak Menggunakan Decision Tree C4.5. Jurnal Sains dan Informatika, vol. 4, no. II, ISSN: 2459-9549. Matmiwiyadi. 2014. Relationship between The level of Education and work withidus. Jurnal Kesehatan Komunitas Vol. 2. Muflikhak, et. al. 2018. Data Mining. Edisi Pertama. Malang: Universitas Brawijaya Press. Mujiasih, S. 2011. Pemanfaatan Data Mining Untuk Prakiraan Cuaca. Jurnal Meteorologi dan Geofisika, Vol. 12, No. 2, ISSN: 2527-5372 Nasution, H. 2016. Penyalahgunaan Napza. Divisi Psikosomatis – Departemen Ilmu Penyakit Dalam FK-USU/ RSUP H. Adam Malik Medan. Universitas Sumatera Utara Nofriansyah, D. 2017. Modul Data Mining. Medan: STMIK Triguna Dharma. Nurcahyo, G. W. 2015. Algoritma Data Mining Dan Pengujian. Yogjakarta: Deepublish. Nursalam. 2013. Metodologi penelitian: pendekatan praktis. Edisi 3. Jakarta: Salemba Medika. Permenkes RI. 2008. No. 269 Tentang Rekam Medis. -----------------. 2013. No. 55 Tentang Penyelenggaraan Pekerjaan Perekam Medis. ----------------. 2015. No. 50 Tentang Petunjuk Teknis Pelaksanaan Wajib Lapor Dan Rehabilitasi Medis Bagi Pecandu, Penyalahgunaan Dan Korban Penyalahgunaan Narkotika. Rahmadika, K. 2018. Penyalahgunaan Narkoba Pada Warga Binaan Di Rutan Kelas 1 A Surakarta. Jurnal Kesehatan Masyarakat. FKM UMS. Ratna. 2017. Penyalahgunaan Zat Adiktif Pada Siswa Kelas VIII Di Sekolah Menengah Pertama Negeri 05 Kota Kendari. Rusli, A. & Rasad, A. 2006. Manual Rekam Medis. Jakarta: Konsil Kedokteran Indonesia. Safitri, N. 2016. Analisis Kelengkapan Pengisian Berkas Rekam Medis Rawat Inap di Rumah Sakit Haji Medan Tahun 2016. Naskah Publikasi. FKM USU. Salim, M. F. & Sugeng, S. 2018. Analisis Rekam Medis Pasien Diabetes Mellitus Melalui Implementasi Teknik Data Mining di RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta. Jurnal Kesehatan Vokasional, vol. 2, no. 2. Saragih, R. I. E. & Sembiring, H. 2017. Penerapan Algoritma Apriori Data Mining Untuk Mengetahui Kecurangan Skripsi. Jurnal Teknik Informatika. USU. Sastroasmoro, S. & Ismael, S. 2010. Dasar-Dasar Metodologi Penelitian Klinis. Jakarta: Sagung Seto. Shekarchizadeh, H., Ekhtiari, H., Khami, M. R., & Virtanen, J. I., 2012, "Patterns Of Pre-Treatment Drug Abuse, Drug Treatment History And Characteristics Of Addicts In Methadone Maintenance Treatment In Iran", Harm Reduction Journal,Vol 9 No.18. Simangunsong. J. 2015. Penyalahgunaan Narkoba Di Kalangan Remaja (Studi Kasus Pada Badan Narkotika Nasional Kota Tanjung Pinang) Tahun 2015. E-Jurnal Program Studi Ilmu Sosiologi Fakultas Ilmu Sosial Dan Politik Universitas Maritim Raja Ali Haji Tanjung Pinang. Siregar, A. M. & Puspabhuana, A. 2018. Data Mining: Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan RapidMiner. Surakarta: CV Kekata Group. Soetjiningsih. 2004. Tumbuh Kembang Anak. Jakarta: EGC Sugiyono. 2012. Metode Penelitian, Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta. Sukamto, E. 2018. Gerakan Kelompok Dasa Keluarga Siaga Narkoba. Revisi. Yogjakarta: Rohima Press. Suryawati, et. al. 2015. UGM Mengajak: Raih Prestasi Tanpa Narkoba. Yogjakarta: Gadjah Mada University Press. Undang-Undang RI No. 5 Tahun 1997. Tentang Psikotropika. Undang-Undang RI No. 35 Tahun 2009. Tentang Narkotika. Yan-yan, S. & Ying, L. U. 2015. Decision Tree Methods: Applications For Classification And Prediction. Shanghai Archives of Psychiatry vol. 27, no. 2, ISSN: 1002-0829.id_ID
dc.identifier.urihttps://dspace.umkt.ac.id//handle/463.2017/1871
dc.description.abstractLatar Belakang, kasus penyalahgunaan napza semakin tahun terjadi peningkatan yang signifikan hal ini juga mempengaruhi rehabilitasi penyalahgunaan napza sebagai tempat perawatan pasien kasus penyalahgunaan napza, untuk itu dibutuhkan rekam medis dengan jumlah yang banyak, kemudian dari hal ini peneliti tertarik untuk meneliti rekam medis dengan menggunakan teknik data mining C4.5. Tujuan, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis rekam medis penyalahgunaan napza berdasarkan karakteristik individu dengan menggunakan teknik Decision tree dengan algoritma C4.5 di Balai Rehabilitasi Badan Narkotika Nasional Tanah Merah Samarinda. Metode, metode yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan pendekatan retrospektif, kemudian sampel yang digunakan adalah rekam medis pada tahun 2016-2019 dengan melihat karakteristik individu penyalahgunaannapza. Analisa data menggunakan aplikasi software Rapid Miner 9.6.0 dengan teknik decision tree algoritma C4.5 dengan jumlah sampel 577 rekam medis. Hasil dan Kesimpulan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa bahwa akar dari pohon keputusan adalah kategori usia pasien yang dimana jumlah terbanyak adalah kategori dewasa awal (26-35 th) (259 pasien) pada Balai Rehabilitasi BNN, yang kemudian diikuti oleh jenis kelamin laki-laki (562 pasien), pendidikan SMA (308 pasien), dan pekerjaan yang tidak bekerja (231 pasien) sebagai cabang pohon keputusan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah karakteristik responden penyalahgunaan napza seperti usia, pendidikan, dan pekerjaan sangat berpengaruh sebagai faktor terjadinya penyalahgunaan napza. Peneliti menyarankan untuk sosialisasi bahaya napza kepada masyarakat dengan berbagai kalangan dapat lebih sering dilaksanakan dan untuk algoritma ini dapat diaplikasikan serta dikembangkan ke berbagai objek.id_ID
dc.language.isoidid_ID
dc.publisherUniversitas Muhammadiyah Kalimantan Timurid_ID
dc.subjectRekam Medisid_ID
dc.subjectPenyalahgunaan Napzaid_ID
dc.subjectNapzaid_ID
dc.subjectKarakteristik Individuid_ID
dc.titleAnalisis Rekam Medis Penyalahgunaan Napza berdasarkan Karakteristik Individu dengan menggunakan Teknik Decision Tree Algoritma C4.5id_ID
dc.title.alternativeMedical Record Analysis of Drug Abuse based on Individual Characteristics using Decision Tree Algorithm C4.5id_ID
dc.typeSkripsiid_ID


Files in this item

Thumbnail
Name:
Skripsi.pdf
Size:
5.791Mb
Format:
PDF
View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record