## Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Data Penyakit Pada Anak Usia Dini (Studi Kasus: RS. Estomihi)

## Citra Verawati Purba, Efori Buulolo
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: citraverawati31@gmail.com Submitted 15-04-2020; Accepted 23-04-2020; Published 26-04-2020

## Abstrak
Rumah Sakit merupakan tempat untuk menngani pasien dengan jenis penyakit yang berbeda-beda, dan rumah sakit juga merupakan salah satu pelayanan kesehatan yang bersifat pengobatan, penyembuhan dan pemulihan bagi  pasien. Banyak kalangan masyarakat yang ingin berobat kerumah sakit baik orangtua maupun termasuk didalamnya anak usia dini. Berdasarkan hal tersebut peneliti tertarik suatu pencarian pola dari data yang berskala besar dan mengasosiasikan data yang satu dengan yang lainnua dengan menggunakan algoritma Apriori. Dengan  demikian  maka  penyakit  yang  diderita  anak  usia  dini  dapat  diklasifikasikan  dengan  berdasarkan  data  rekam  medis  tersebu t, sehingga pola dari penyakit anak usia dini tersebut dapat diketahui. Informasi yang dihasilkan dapat digunakan oleh pihak Rumah Sakit maupun  dokter  yang  bertugas  di    Rumah  sakit  tersebut  untuk  melakukan  tindakan-tindakan  yang  diperlukan  agar  dapat  mencegah penyebaran suatu peyakit dan juga dapat mengurangi resiko kematian pasien yang mengalaimi penyakit.
Kata Kunci: Algoritma Apriori, Data Mining,Pola Penyakit.

## Abstract
Hospital is a place to treat patients with different types of diseases, and hospitals are also one of the health services that are medical, healing and recovery for patients. Many people who want to seek treatment at the hospital both parents and including  early  childhood. Based on this,  researchers  are  interested  in  looking  for  patterns  from  large-scale  data  and  associating  data  with  one  another  using  the  Apriori algorithm. Thus, the diseases suffered by early childhood can be classified based on the medical record data, so that the  pattern of early childhood disease can be known. The information produced can be used by the Hospital and the doctors on duty at the hospital to take the necessary actions in order to prevent the spread of a disease and also reduce the risk of death of patients suffering from disease.
Keywords: Apriori Algorithm, Data Mining, Pattern of Disease.

## 1. PENDAHULUAN
Rumah sakit merupakan tempat untuk menangani pasien dengan jenis penyakit yang berbeda–beda dan, Rumah Sakit juga merupakan salah satu  pelayanan kesehatan yang bersifat pengobatan,  penyembuhan dan pemulihan bagi pasien. Termasuk Rumah  Sakit  Umum  Estomihi  melaksanakan  upaya  kesehatan,  mengutamakan  penyembuhan  dan  pemulihan  yang dilaksanakan  secara  serasi.  Banyak  kalangan  masyarakat  yang  ingin  berobat  kerumah  sakit  baik  itu  orangtua  maupun termasuk didalamnya anak usi dini.
Anak usia dini secara umum adalah anak-anak yang berusia di bawah 6 tahun, sehingga dari anak itu lahir hingga mencapai umur 6 tahun anak akan dikategorikan sebagai anak usia dini. Anak usia dini sering juga disebut dengan istilah golden age atau masa emas.  Dimana pada masa ini  hampir seluruh potensi anak mengalami masa peka untuk tumbuh dan berkembang secara cepat dan hebat. Pola penyakit yang sering terjadi pada anak usia dini yaitu penyakit syndrom nefrotik, penyakit ini merusak sistem penyaringan ginjal. Ketika albumin darah keluar, maka otomatis kadar protein dalam darah akan turun.  Hal  ini  lah  yang  akan  menimbulkan  serangkaian  gejala  sindrom  nefrotik,  seperti  cairan  merembes  keluar  dari pembuluh  darah  terkecil  (kapiler)  tubuh  dan  mengendap  ke  dalam  jaringan  disekitarnya.  Hal  ini  menyebabkan pembengkakan,  mata  sembab,  kaki  bengkak  dan  bisa  bengkak  seluruh  tubuh.  Pada  kondisi  normal,  urine  biasanya  tidak mengandung  protein,  sindrom  nefrotik  juga  mempunyai  gejala  sampingan  seperti  :  mudah  lelah,  nafsu  makan  menurun, muntah dan diare, serta penyusutan otot dan perubahan warna kulit menjadi putih (leukonychia)[1].
Selain  itu  masyarakat  pada  umumnya,  atau  rumah  sakit  pada  khususnya  kurang  mengetahui  pola  penyakit  yang diderita oleh anak usia dini, sehingga  penyakit syndrom nefrotik yang diderita oleh anak usia dini saat ini semakin bertambah. Untuk  mengetahui  pola  data  penyakit  anak  usia  dini  ,  diperlukan  suatu  cara  untuk  menganalisa  pola  dan  penyebab  yang mempengaruhi terjadinya suatu penyakit yaitu dengan memanfaatkan data mining.
Berdasarkan  masalah  yang  diuraikan  di  atas  maka  penulis  menggunakan  Algoritma  Apriori.  Algoritma  Apriori merupakan  suatu  metode  untuk  mencari  pola  hubungan  antar  satu  atau  lebih  item  dari  dataset.  Dengan  demikian  maka penyakit yang di derita anak usia dini dapat klasifikasikan berdasarkan data rekam medis tersebut, sehingga pola dari penyakit anak usia dini tersebut dapat diketahui. Dengan diketahui pola dari penyakit anak usia dini maka penyakit yang di derita oleh anak  usia  dini  tersebut  dapat  ditangani  dengan  baik  serta  dapat  mencegah  atau  mengurangi  penyakit  yang  akan  dialami pasien.Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  penulis  menyimpulkan  bahwa  metode  algoritma  apriori  dapat  melakukan penelusuran pada data historis untuk mengidentifikasi pola penyakit yang diderita pada anak usia dini, dan penelitian yang dilakukan  oleh  penulis  dengan  menemukan  hubungan  antar  item  penyakit  anak  usia  dini  untuk  menemukan  pola-pola hubungan yang berbeda[2].
Penggunaan  aplikasi  weka  dalam  pembuatan  data  mining  dikarenakan  aplikasi  weka  memiliki  algoritma  machine learning  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  generalisasi  atau  formulasi  dari  sekumpulan  data  sampling.  Kelebihan aplikasi weka terletak pada algoritma yang semakin lengkap dan canggih, tetapi keberhasilan data mining tetap terletak pada
faktor pengetahuan manusia yang melakukan pengumpulan data yang berkualitas dan pengetahuan yang diperlukan untuk menjamin keakuratan formulasi yang diharapkan..

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining, sering  juga disebut knowledge discovery in  database (KDD), adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk  menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar[1]. Keluaran dari data mining bisa dipakai untuk memperbaikin pengambilan keputusan dimasa depan Dari defenisi-defenisi yang telah disampaikan, hal penting yang terkait dengan data mining adalah:
1. Data mining merupakan suatu proses otomatis terhadap data yang sudahada.
2. Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar.
3. Tujuan data mining adalah mendapatkan hubungan atau pola yang akan mungkin memberikan indikasi yangbermanfaat

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma Apriori bertujuan untuk menemukan frequent itemset yang dijalankan pada sekumpulan data. Pada iterasi ke-k, akan ditemukan semua itemset yang memiliki k item, disebut dengan k-itemset. Berikut ini adalah dasar algoritma apriori [6]:
1. Membangun Analisa pola frekuensi tinggi
2. Pembentukan aturan assosiatif.
3. Analisa Penerapan Algoritma Apriori
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimu dari nilai support dari data penyakit. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus 1 berikut:
Support (A)= pasien Jumlah A mengandung yang pasien Jumlah (1) Support (A,B)=P(A∩B) = pasien
Jumlah B dan A mengandung yang pasien jumlah
. (2)

## 2.3 Anak Usia Dini
Masa anak usia dini sering disebut dengan istilah “golden age” atau masa emas. Pada masa ini hampir seluruh potensi anak mengalami masa peka untuk tumbuh dan berkembang secara cepat dan hebat. Perkembangan setara anak tidak sama karena setiap  individu  memiliki  perkembangan  yang  berbeda.  Makanan  yang  bergizi  dan  seimbang  serta stimulasi  yang  intensif sangat  dibutuhkan  unuk  pertumbuhan  dan  perkembangan  tersebut.  Apabila  stimulasi  secara  intensif  dari  lingkungannya, maka anak akan mampu menjalani tugas perkembangannya dengan baik. Sedangkan hakikat anak usia dini adalah individu yang unik dimana ia memiliki pola pertumbuhan dan perkembangan dalam aspek fisik, kognitif, sosioemosional, kreativitas, bahasa dan komunikasi yang khusus yang sesuai dengan tahapan yang sedang dilalui oleh anak tersebut. Usia dini merupakan masa emas, masa ketika anak mengalami pertumbuhan dan perkembangan yang pesat. Pada usia  ini anak paling peka dan potensial untuk mempelajari sesuatu, dan rasa ingin tau anak sangat besar [7] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Rumah Sakit adalah tempat untuk menangani pasien dari berbagai daerah dan jenis penyakit tersebut berbeda-beda, karena cara hidup dan lingkungan berperan dalm perjalanan penyakit. Rumah sakit juga merupakan salah satu pelayanan kesehatan yang bersifat pengobatan, penyembuhan dan pemulihan bagi pasien. Termasuk Rumah Sakit Estomihi melaksanakan upaya kesehatan mengutamakan penyembuhan dan pemulihan yang dilaksanakan secara serasi. Banyak kalangan masyarakat yang ingin berobat kerumah sakit baik orang tua maupun termasuk didalamnya anak usia dini. Salah satu cara alternatif sebagai solusi  dari  masalah tersebut  adalah membuat suatu  pencarian pola atau hubungan Association  rule (Aturan asosiatif) dari data  yang  berskala  besar  dan  kaitannya  erat  dengan  data  mining  yang  dapat  digunakan  untuk  menemukan  aturan-aturan tertentu yang menasosiasikan data yang satu dengan data yang lainnya dengan  Metode Algoritma Apriori bisa melakukan penelusuran  pada  data  historis  untuk  mengidentifikasi  pola  data  yang  didasarkan  pada  sifat-sifat  yang  teridentifikasi sebelumnya..
Masalah  yang  di  analisa  berupa  pencarian  pola  penyakit  berdasarkan association  rule dengan  apriori.  Data  yang digunakan merupakan data penyakit yang diderita oleh Anak usia dini di Rumah Sakit Estomihi Medan dari . Pemrosesan data mining menggunakan algoritma apriori adalah meneukan hubungan antar item  memerlukan pembacaan data penyakit yang besar untuk menemukan pola-pola hubungan yang berbeda. Berikut ini merupakan data rekam medis pasien di Rumah Sakit Estomihi Medan:
Tabel 1. Data  Rekam Medis Pasien RS Estomihi Medan No  Nama Anak  Jenis kelamin Penyakit Usia 1 Roma Pr Infeksi Saluran Pernapasan Atas,Demam Dengue, Bacterial Infection 5 2 Andi Lk Bacterial Infection, Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Prolonged Fever 5 3 Risma Pr Prolonged Fever, Viral Infection, Demam Dengue 5 4 Didi Lk Demam Dengue, Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Bacterial Infection 5 5 Diana Pr Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Bacterial Infection, Demam Dengue 5 6 Dede Lk Demam Dengue, Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Viral Infection 5 7 Rudi Lk Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Bacterial Infection, Prolonged Fever 5 8 Ani Pr Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Prolonged Fever, Viral Infection 5 9 Afni Pr Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Thypoid, Demam Dengue 5 10 Rita Pr Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Thypoid, Demam Rematik, 5 11 Dedi Lk Thypoid, Demam Rematik, Infeksi Saluran Pernapasan Atas 5 12 Eka Pr Viral Infection, Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Demam Dengue 5 13 Vera Pr Viral Infection, Bacterial Infection, Infeksi Saluran Pernapasan Atas 5 14 Rado Lk Thypoid, Prolonged Fever, Bacterial Infection 5 15 Santa Pr Bacterial Infection, Prolonged  Fever, Infeksi Saluran Pernapasan Atas 5 16 Dodi Lk Demam Rematik, Thypoid, Prolonged  Fever 5 17 Rama Pr Prolonged  Fever, Demam Rematik, Infeksi Saluran Pernapasan Atas 5
Algoritma Apriori bertujuan untuk menemukan frequent itemset yang dijalankan pada sekumpulan data. Pada iterasi ke-k,  akan  ditemukan  semua  itemset  yang  memiliki  k  item,  disebut  dengan  k-itemset.  Berikut  ini  adalah  dasar  algoritma apriori : 1. Membangun Analisa pola frekuensi tinggi
2. Pembentukan aturan assosiatif.
3. Analisa Penerapan Algoritma Apriori
Untuk mengetahui pola penyakit yang terjadi di rumah sakit Estomihi Medan, maka diambil data anak usia dini dan penyakit yang terjadi dengan 7 kasus penyakit terbanyak yang diderita oleh pasien sebagai berikut:

## 3.1 Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimu dari nilai support dari data penyakit. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus 1 berikut:
Data tersebut diatas dalam database Anak dipresentasikan dalam bentuk seperti tampak pada Tabel 2. berikut
Tabel 2. Representasi Data Penyakit Anak Jln Anak Penyakit 5 Thypoid 6 Demam Dengue 8 Bacterial Infection 8 Prolenged Fever 14 Infeksi saluran pernapasan atas 4 Demam Rematik 5 Viral Infection Tabel 3. Calon kandidat Pertama Anak Penyakit Support  Support (%) 1 Thypoid 5 294,12 2 Demam Dengue 6 352,94 3 Bacterial Infection 8 294,12 4 Prolenged Fever 8 294,12 5 Infeksi saluran pernapasan atas 14 823,53 6 Demam Rematik 4 235,29 7 Viral Infection 5 294,12 Tabel 4. Calon 2-itemset Combinasi Support Support (%) Thypoid, Demam dengue 1 176,47 Thypoid, Bacterial Infection 1 58,82 Thypoid, Prolonged Fever 2 117,65
Thypoid, Infeksi Saluran Pernapasan 3 176,47 Thypoid, Viral Infection 3 176,47 Thypoid, Demam Rematik 3 176,47 Demam Dengue, Bacterial Infection 3 176,47 Demam Dengue, Prolonged Fever 1 176,47 Demam Dengue, infeksi Saluran Pernapasan Atas 6 352,94 Demam Dengue,Viral Infection 3 176,47 Demam Dengue, Demam Rematik 0 0 Bacterial Infection, Prolenged Fever 4 235,29 Bacterial Infection, Infeksi Saluran Pernapasan Atas 7 411,76 Bacterial Infection, Viral Infection 2 117,65 Bacterial Infection, Demam Rematik 0 0 Prolonged Fever, Infeksi Saluran Pernapasan 7 411,76 Prolonged Fever, Viral Infection 3 176,47
Tabel 5. berikut yang menunjukkan calon 2-itemset dari data penyakit pada Tabel 4.1 dari data tersebut diatas, jika ditetapkan nilai ɸ = 3 maka F2 {Demam Dengue, Bacterial Infection}, {Demam Dengue, Infeksi Saluran Pernapasan Atas}, {Bacterial Infection}, {Prolonged Fever,Infeksi Saluran Pernapasan}.
Tabel 5. Calon 3-Itemset Combination Count Demam Dengue, Bacterial Infection, Saluran Pernapasan Atas 3 Demam Dengue, Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Viral Infection 1
Dengan demikian F3 = {Demam Dengue, Bacterial Infection, Infeksi Saluran Pernapasan Atas }}, karena hamya kombinasi inilah yang memilliki frekuensi kemunculan >= ɸ

## 3.2 Pembentukan Aturan Assosiatif
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditentukan,  barulah  dicari  aturan  assosiatif  yang  memenuhu  syarat  minimum  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan assosiatif  A dan  B nilai confidence dari aturan A  dan B diperoleh dari Rumus 3 berikut :
Confidence = P(B | A) =
A mengandung yang pasien Jumlah B dan A mengandung yang pasien Jumlah
(3)
Dari F3 yang telah ditemukan, dapat dilihat besarnya nilai support dan confidence dari calon aturan asosiasi seperti tampak pada tabel 6. berikut:
Tabel 6. Calon Aturan Asosiasi Dari F3 If Antecedent then Confidence Support Confidence IF Mengidam Demam Dengue end Bacterial Infection Then Infeksi Saluran Pernapasan Atas 3/17= 27,3%  3/4= 75% If Mengidam Demam Dengue end Saluran Pernapasan Atas Then Viral Infection 3/17= 27,3%  3/6 = 50%
Confidence minimal adalah 75% maka aturan yang bisa terbentuk adalah aturan dengan 1 antecedent berikut: “IF Mengidam Demam Dengue end Bacterial Infection, Then Mengidam Infeksi Saluran Pernapasan Atas”
Sementara itu calon aturan asosiasi dari F2 dilihat dari pada tabel 7. berikut:
Tabel 7. Calon Aturan Asosiasi Dari F2 IF Antecedent then Consequent Support Confidence IF Mendidam Demam Dengue Then Mengidam Bacterial Infection 3/17= 17,6% 3/7= 41,8% IF Mengidam Bacterial Infection Then Mengidam Demam Dengue 3/17= 17,6% 3/8= 37,5% IF Mengidam Demam Dengue, Then Mengidam Infeksi Saluran Pernapasan Atas 5/17= 29,,4% 6/7= 85,7% IF Mengidam Infeksi Saluran Pernapasan Atas Then Mengidam Demam Dengue 5/17= 29,4% 5/13= 38,4% IF Mengidam Bacterial Infection  Then Mengidam Infeksi Saluran Pernapasan Atas  6/17= 35,2% 6/8= 75% IF Mengidam Infeksi Saluran Pernapasan Atas Then Mengidam Bacterial Infection 6/17= 35,2% 6/13= 46,1% IF Mengidam Prolonged Fever Then Mengidam Infekai Saluran Pernapasan Atas 5/17= 29,4% 5/8= 62,5% IF  Mengidam Infeksi Saluran Pernapasan Atas Then Mengidam Prolonged Fever 5/17= 29,4% 5/13= 38,4%
Aturan assosiasi final terurut berdasarkan Support Confidence terbesar dapat dilihat pada tabel 8. berikut:
Tabel 8. Aturan Assosiasi Final IF Antecedent then Consequent Support Confidence Support x Confidence IF Mendidam Demam Dengue Then Mengidam Bacterial Infection 4/17= 36,4% 4/7= 41,8% 0,1818 IF Mengidam Bacterial Infection Then Mengidam Demam Dengue 4/17= 36,4% 4/8= 37,5% 0,2424 IF Mengidam Demam Dengue, Then Mengidam Infeksi Saluran Pernapasan Atas 6/17= 54,5% 6/7= 85,7% 0,4091 IF Mengidam Infeksi Saluran Pernapasan Atas Then Mengidam Demam Dengue 6/17= 54,55 5/13= 38,4% 0,3636 IF Mengidam Bacterial Infection  Then Mengidam Infeksi Saluran Pernapasan Atas 5/17= 45,5% 6/8= 75% 0,3788 IF Mengidam Infeksi Saluran Pernapasan Atas Then Mengidam Bacterial Infection 5/17= 45,5% 6/13= 46,1% 0,2525 IF Mengidam Prolonged Fever Then Mengidam Infekai Saluran Pernapasan Atas 3/17= 27,3% 5/8= 62,5% 0,2045 IF  Mengidam Infeksi Saluran Pernapasan Atas Then Mengidam Prolonged Fever 3/17= 27,3% 5/13= 38,4% 0,0909
Berikut Tabel penerapan cara kerja Apriori:
Tabel 9. Data Pasien Code Pasien Item Penyakit 1 Infeksi Saluran Pernapasan Atas,Demam Dengue, Bacterial Infection
2 Bacterial Infection, Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Prolonged Fever
3 Prolonged Fever, Viral Infection, Demam Dengue
4 Demam Dengue, Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Bacterial Infection
5 Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Bacterial Infection, Demam Dengue
6 Demam Dengue, Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Viral Infection
7 Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Bacterial Infection, Prolonged Fever
8 Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Prolonged Fever, Viral Infection
9 Bacterial Infection, Demam Dengue, Demam Rematik
10 Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Thypoid, Demam Dengue,
11 Thypoid, Demam Dengue, Infeksi Saluran Pernapasan Atas
1. Pada iterasi pertama Algoritma, setiap item adalah anggota sari set calon 1-itemset, C1. Agoritma akan secara langsung memriksa semua penyait yang ada untuk dapat menghitung kejadian munculnya setiap item. Jika diasumsikan bahwa minimum support yang dibutukan adalah 2 (misalnya min_sup = 4/17= 36,4%. Set dari 1-itemset, L1, dapat ditentukan yaitu semua calon 1-itemset yang memenuhi minimum support.
Tabel 10. C1 dan L1 Untuk mencari 1-itemset
Jumlah Anak   Item Penyakit 2 Thypoid 8 Demam Dengue 6 Bacterial Infection 4 Prolonged Fever 9 Infeks Saluran Pernapasan Atas 3 Viral Infection 1 Demam Rematik
Untuk  menemukan  2-itemset,  L2,  algoritma  ini  menggunakan  pengkombinasian  C1  dengan  L1  untuk  menhasilkan candidate set dari 2-itemset, C2. C2 merupakan hasil kombinasi dai L1. Penyakit yang ada dalam database D diperiksa dan support count dari setiap calon itemset yang ada di C2 ditambahkan, seperti yang diajukan pada Tabel
Tabel 11. C2 dan L2, Untuk mencari 2-itemset
Combinasi Count Thypoid, Demama Dengue 2 Thypoid, Bacterial Infection 0 Thypoid, Prolonged Fever 0 Thypoid,  Infeksi Saluran Pernapasan Atas 2 Thypoid, Viral Infection 0 Thypoid, Demam Rematik 0
Demam Dengue, Bacterial Infection 4 Demam Dengue, Prolonged Fever 1 Demam Dengue, Infeksi Saluran Pernapasan Atas 6 Demam Dengue, Viral Infection 2 Demam Dengue, Demam Rematik 1 Bacterial Infectioan, Prolonged Fever 2 Bacterial Infectioan, Infeksi Saluran Pernapasan Atas 5 Bacterial Infectioan, Viral Infection 0 Bacterial Infectioan, Demam Rematik 1 Prolonged Fever, Infeksi Saluran Pernapasan Atas 3 Prolonged Fever, Viral Infection 2 Prolonged Fever, Demam Rematik 0 Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Viral Infection 2 Infeksi Saluran Pernapasan Atas, Demam Rematik 0 Viral Infection, Demam Rematik 0
2. Set dari 2-itemset, L2 dapat ditentukan, yaitu semua candidate 2 itemset yang memenuhi minimum support. Proses untuk menghasilkan  suatu  set  candidate  dari  3-itemset,  C2,  dijelaskan  secara  lebih  detail  pada  Tabel4.7,  4.8,  4.9  pertama dapatkan  C3,  yaitu  dengan  cara  mengkombinasikan  L2  dengan  C2,  maka  menghasilkan  (  Demam  Dengue,  Bacterial Infection,  infeksi  Saluran  Pernapasan)  berdasarkan  pada  algoritma  apriori,  maka  semua  sumset  dari  frequent  itemset diatas, harus juga frequent, dapat dipastikan  kemudian ke-empat candidat terakhir tidak mungkin akan frequent. Oleh karena itu harus disingkirkan dari C3, dengan demikian dapat menghemat usaha yang tidak diperlukan untuk melakukan perhitungan  Algoritma akan melakukan kombinasi antara C3 dengan L3 untuk menghasilkan candidate dari 4-itemset, C4. Dengan demikian, C4?, dan algoritma berhenti karena telah menemukan frequent itemset.
Tabel 12. Tabel prediksi pola yang sering diderita anak usia dini Combination Support Demam Dengue, Infeksi Saluran Pernapasan Atas 85,7 % Bacterial Infection, Infeksi Saluran Pernapasan Atas, 75%
Jadi  pola  data  yang  sering  diderita  anak  usia  dini  yaitu  {Demam  Dengue,  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Atas},  Dan {Bacterial Infection, Infeksi Saluran Pernapasan Atas} Dilihat Dari Tabel 12..

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil-hasil analisis dan percobaan yang dilakukan pada bab sebelumnya, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut:
1.  Pola  penyakit  pasien  anak  usia  dini  dapat  diketahui  dengan  menggunakan  data  rekam  medis  dari  rumah  sakit  dan mengambil data-data yang dapat mempengaruhi penyakit pasien tersebut.
2.  Penerapan Algoritma Apriori pada teknik data mining sangat efisien dan dapat mempercepat proses pembentukan pola kombinasi itemset pada anak usia dini pada RS Estomihi , yaitu dengan support dan confidence yang tertinggi..
3.  Penghitungn  data  mining  dengan  weka  sangat  mudah  dilakukan  dengan  mengi-input  data  ke  dalam  sebuah  file  yang berformat .csv kemudian menyimpan file tersebut dengan format .arrf yang terdapat di dalam weka untuk mendapatkan hasil prediksi dari aplikasi tersebut.

## REFERENCES
[1]   Usman, Nurdin;, "Implementasi," konteks informasi berbasis kurikulum, no. Grasindo, p. 72, 2002.
[2]   M.sc, Dr. Suyanto, S.T.,;, DATA MINING untuk klasifikasi dan klasterisasi data, Jawa Timur: INFORMATIKA, 2017.
[3]   Sutrisno;  Afriyudi;  Widianto;,  "PENERAPAN  DATA  MINING  PADA  PENJUALAN  MENGGUNAKAN  METODE CLUSTERING," Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer, vol. X, p. 4, 2010.
[4]   Hermawati , Fajar Astuti;, DATA MINING, Yogyakarta: ANDI, 2013.
[5]   Luthfi Emha Taufiq dan kusrini, ALGORITMA DATA MINING, Yokyakarta: ANDI, 2009.
[6]   C. N. Parkinson, M. Rustomji and W. E. Viera, Marketing Potensial, semarang: Dahara Prize Semarang, 1993.
[7]   Rony  Setiawan,  "PENERAPAN  DATA  MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS  CLUSTERING  UNTUK MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI MAHASISWA BARU," JURNAL LENTERA ICT, vol. 3, p. 80, 2016.
[8]   T.  Yulianita  and  I.  Deden  ,  "implementasi  algoritma  K-Modes  untuk  menentukan  prioritas  rehabilitasi  daerah  aliran  sungai berdasarkan parameter lahan kritis," URECOL, no. universitass muhammadiyah magelang, p. 434, 2017.