Penerapan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Perilaku Dan Gaya Hidup Terhadap Penderita Hipertensi
Authors: Putri Hara Novina , Budianita Elvia , Syafria Fadhilah , Insani Fitri 
Published: December 2022

Abstrak - Data mining merupakan teknik menggali informasi baru dari gudang data, informasi sangat penting dan berharga karena dengan menguasai informasi maka dengan mudah mencapai sebuah tujuan, hal ini membuat setiap orang berlomba untuk memperoleh informasi, demikian juga pada bidang kesehatan terkhusus yang diteliti penulis yaitu penderita hipertensi. Hipertensi merupakan penyakit tidak menular yang prevalensinya sebesar 22% pada kelompok usia 18 tahun pada 2014 dan terus meningkat serta mampu meningkatkan risiko penyakit jantung koroner sebesar 12% dan meningkatkan risiko stroke sebesar 24%. Kebanyakan gejala yang dialami penderita tidak dapat dideteksi secara dini. Karenanya, perlu dilakukan penelitian dalam mendiagnosa pola perilaku dan gaya hidup terhadap penderita hipertensi menggunakan metode algoritma apriori. Data yang didapatkan melalui penyebaran kuisioner di puskesmas Melur dan rumah sakit Aulia Hospital. Atribut yang digunakan pada penelitian ini adalah jenis kelamin, usia, kebiasaan merokok, kebiasaan mengkonsumsi alkohol, intensitas aktifitas fisik, olahraga, dan pola konsumsi makanan. Pada pengujian parameter algoritma apriori dalam mencari pola dengan melihat hasil nilai support dan confidence pada metode algoritma apriori. Pengujian penelitian ini menggunakan tools Tanagra versi 1.4. Dari pengujian 300 data penderita hipertensi menggunakan nilai support 30% dan confidence 85% ditemukan 6 pola/rules dengan lift ratio ≥1.Kata kunci: Hipertensi, Diagnosa, Algoritma apriori, support, confidence, lift ratio Abstract - Data mining is a technique to dig new information from the data warehouse, information is very important and valuable because by mastering information, it is easy to achieve a goal, this makes everyone compete to obtain information, as well as in the field of health, especially those studied by the author, namely people with hypertension. Hypertension is a non-communicable disease whose prevalence was 22% in the age group of ≥ 18 years in 2014 and continues to increase and is able to increase the risk of coronary heart disease by 12% and increase the risk of stroke by 24%. Most of the symptoms experienced by sufferers cannot be detected early.Therefore, it is necessary to conduct research in diagnosing behavioral patterns and lifestyles for hypertension patients using the a priori algorithm method. The data obtained through the distribution of questionnaires at the Melur health center and Aulia Hospital. The attributes used in this study were gender, age, smoking habits, alcohol consumption habits, intensity of physical activity, exercise, and food consumption patterns. In testing the parameters of the a priori algorithm, it is produced in looking for patterns by looking at the results of support and confidence values in the a priori algorithm method. Testing this study using Tanagra tools version 1.4. From testing 300 data on hypertension patients using support values of 30% and confidence of 85% found 6 patterns / rules with an lift ratio of ≥1.Keywords: Hypertension, Diagnosis, Apriori algorithm, support, confidence, lift ratio