PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN DATA PASIEN BERDASRKAN JENIS PENYAKIT MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING (STUDI KASUS KLINIK MITRA ND)
Bibliographic record
Abstract
Dalam menemukan informasi baru berdasarkan data medis pasien yang ada di Poliklinik Mitra Nd. Pengelompokan data medis pasien berdasarkan jenis penyakit menggunakan metode clustering merupakan cara tepat yang dapat dilakukan dari semua pengelompokan-pengelompokan yang sudah ditentukan. Berdasarkan hasil pengelompokan tersebut, penulis akan menggali informasi penting yang dapat digunakan untuk mengetahui variabel-variabel apa saja yang menjadi pengelompokan jenis penyakit untuk pengclusteran pada data. kriteria yang telah ditentukan yaitu umur, tempat tinggal dan jenis penyakit, oleh karena itu dengan memnfaatkan data penyakit pasien dapat diketahui informasi tentang data penyakit pasien yang terdapat di klinik nd melalui teknik data mining. Tools yang digunakan untuk membuat aplikasi penerapan data mining adalah dengan MATLAB R2008. Dikatahui data yang telah dijelaskan sebelumnya pada bab IV bahwa untuk Grup 1 Centroid = 3,7778 2,5505 2,5707 (terdapat 198 data). Berdasarkan perhitungan diatas dapat di ketahui bahwasanya pada cluster 1 pada cluster 1 berpusat pada centroid dengan grup Umur (X) adalah >25 Tahun, dengan tempat tinggal (Y) bertempat tinggal di paret rimo, dengan jenis penyakit (Z) yaitu Penyakit Fever. Grup 2 Centroid 2 = 3,6806 6,3351 2,5497 (terdapat 205 data). Berdasarkan perhitungan diatas dapat di ketahui bahwasanya pada pada cluster 2 berpusat pada centroid dengan grup Umur (X) adalah >25 Tahun, dengan tempat tinggal (Y) bertempat tinggal di gardu, dengan jenis penyakit (Z) yaitu Penyakit Fever. Grup 3 Centroid 3 = 3,1559 4,1559 6,6828 (terdapat 186 data). Berdasarkan perhitungan diatas dapat di ketahui bahwasanya pada cluster 3 berpusat pada centroid dengan grup Umur (X) adalah 16-25 Tahun, dengan tempat tinggal (Y) bertempat tinggal di sawit seberang, dengan jenis penyakit (Z) yaitu Penyakit DBD.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.016 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".