IMPLEMENTASI DATA MINING PENGELOMPOKAN JENIS PENYAKIT PASIEN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING (STUDI KASUS : PUSKESMAS SAMBIREJO)
Bibliographic record
Abstract
Penyakit adalah dimana suatu kondisi terdapat keadaan tubuh yang abnormal, yang menyebabkan hilangnya kondisi normal yang sehat Data mining adalah sebuah proses menemukan informasi dengan mengindentifikasi pola pada data set. Proses menemukan informasi dapat dilakukukan dengan pengelompokkan data yaitu menggunakan metode Clustering dengan algoritma K-Means. Metode K-Means merupakan salah satu metode dalam analisis kelompok dimana data dikelompokkan berdasarkan k kelompok (k=1,2,3..k). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memudahkan pengelompokkan jenis penyakit mana yang paling banyak diderita oleh pasien di Puskesmas Sambirejo Kabupaten Langkat berdasarkan umur, desa dan nama penyakit pada data pasien tahun 2017-2019. Dari hasil analisa program yang telah diuji dengan menggunakan matlab dan telah ditentukan variabel-variabel dapat diketahui bahwa, untuk cluster 1 hasil pengelompokkan jenis penyakit pasien jumlah data 366 data yaitu antara umur 24-40 tahun, pada desa sambirejo, dengan nama penyakit bronkhitis. untuk cluster 2 hasilpengelompokkan jenis penyakit pasien jumlah data 376 data yaitu antara umur 24-40 tahun, pada desa perdamaian, dengan nama penyakit hiperurisemia. untuk cluster 3 hasilpengelompokkan jenis penyakit pasien jumlah data 258 data yaitu antara umur 24-40 tahun, pada desa suka makmur, dengan nama penyakit hiperurisemia.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.007 |
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".