Bertho, Erizal and Martaleli, Bettiza and Alena, Uperiati (2021) PERBANDINGAN ALGORITMA MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA REKAM MEDIS BERDASARKAN ICD-10 (Studi Kasus: RSUD Raja Ahmad Tabib Kota Tanjungpinang). S1 thesis, Universitas Maritim Raja Ali Haji.

Text Bertho Erizal_160155201019_Informatika - Bertho Erizal.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Data rekam medis yang bertambah setiap harinya dapat mengalami penumpukan data sehingga mempengaruhi kelancaran kerja tenaga kesehatan dan sulitnya mengetahui pola kecenderungan penyakit yang diderita pada kelompok masyarakat. Oleh karena itu dibuatlah sistem untuk melakukan klasifikasi data rekam medis berdasarkan kode ICD-10. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil klasifikasi data rekam medis dan mendapatkan hasil perbandingan antara algoritma Modified K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes berdasarkan tingkat akurasi. Data yang digunakan adalah data rekam medis yang diperoleh dari RSUD Raja Ahmad Tabib kota Tanjungpinang Tahun 2019 yang memiliki variabel kecamatan, umur, jenis kelamin, bulan masuk dan kode ICD-10. Hasil akurasi tertinggi dari 3 kategori ICD-10 menggunakan metode Modified K�Nearest Neighbor sebesar 70% sedangkan metode Naive Bayes sebesar 72% dari 89 data uji dan 365 dataset. Sehingga pada penelitian ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes lebih baik dari pada Modified K-Nearest Neighbor berdasarkan tingkat akurasi.

Actions (login required)

View Item