• English
    • Bahasa Indonesia
  • Bahasa Indonesia 
    • English
    • Bahasa Indonesia
  • Login
View Item 
  •   UMKT-DR Home
  • Faculties and Schools
  • Faculty of Nursing
  • S1 Final Project
  • View Item
  •   UMKT-DR Home
  • Faculties and Schools
  • Faculty of Nursing
  • S1 Final Project
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Analisis Rekam Medis Penyalahgunaan Napza berdasarkan Lingkungan Sosial dengan menggunakan Teknik Decision Tree Algoritma C4.5

Thumbnail
View/Open
Skripsi (1.168Mb)
Skripsi (529.1Kb)
Skripsi (1.216Mb)
Skripsi (789.9Kb)
Skripsi (899.8Kb)
Skripsi (503.3Kb)
Skripsi (515.9Kb)
Skripsi (2.493Mb)
Naskah Publikasi (1.221Mb)
Date
2020-06-30
Author
Nisa, Khairun
Milkhatun
Herlina, Nunung
Metadata
Show full item record
Abstract
Latar Belakang: Penyalahgunaan NAPZA merupakan penggunaan salah satu atau beberapa jenis narkoba secara berkala atau teratur di luar indikasi medis, sehingga menimbulkan gangguan kesehatan fisik, psikis dan gangguan fungsi sosial. Penyalahgunaan narkoba memberikan dampak yang tidak baik yaitu dapat mengakibatkan adiksi (ketagihan) yang berakibat pada ketergantungan. Tujuan: Tujuan penelitian ini adalah bagaimana analisis rekam medis penyalahgunaan NAPZA berdasarkan lingkungan sosial dengan menggunakan teknik decision tree dengan algoritma C4.5. Metode: Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif. Teknik pengumpulan data dilakukan secara retrospektif melalui observasi dan studi dokumentasi rekam medis di Balai Rehabilitasi BNN Tanah Merah Samarinda. Data yang terkumpul kemudian dilakukan analisis dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner. Hasil dan Kesimpulan: Berdasarkan hasil penelitian, analisis data mining, dan pembahasan yang dilakukan pada rekam medis pasien penyalahgunaan NAPZA dengan karakteristik pasien di Balai Rehabilitasi Badan Narkotika Nasional Tanah Merah Samarinda, maka dapat disimpulkan bahwa jumlah rekam medis yang dianilisa menggunakan data mining sebanyak 577 dengan hasil kategori riwayat teman sekolah tidak (No) sebanyak 521 pasien menjadi root node atau akar dari decision tree, yang diikuti kategori riwayat keluarga inti tidak (No) sebanyak 452 pasien, kategori riwayat keluarga lainnya tidak (No) sebanyak 420 pasien, kategori riwayat teman sebaya iya (Yes) sebanyak 369 pasien. Decision trees telah berhasil mengidentifikasi karakteristik pasien di Balai Rehabilitasi BNN Tanah Merah Samarinda dan menemukan beberapa rules yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.
URI
https://dspace.umkt.ac.id//handle/463.2017/1964
Collections
  • S1 Final Project
UMKT-DR  © 2018  Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur
Contact Us | Send Feedback
 

 

Browse

All of UMKT-DRCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login
UMKT-DR  © 2018  Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur
Contact Us | Send Feedback