| dc.identifier.citation | Agrawal, R., Mannila, H., Srikant, R., Toivonen, H., & Verkamo, I. (1996). Fast Discovery of Association Rules. AKDDM,AAAAI/MIT Press, 307-328. Anggraeni, H. (2012). Aplikasi Data Mining Analisis Data Transaksi Penjualan obat menggunakan Algoritma Apriori . Jurnal Masyarakat Iformtik, 2086-4930. Budiono, Fahmi, A., & Pujiono. (2014). Penerapan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Mengidentifikasi Pola Penyakit Radang Sendi. Techno.COM, 115-124. Berry, M., & Gordon S, L. (2004). Data Minig Techniques : For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. : John Willey & Sonns, Inc. Brin, S., M., & Silverstain. (1997). Beyond Market Baskets : General-Izing Association Rule to Correlations. Proceedings ACM SIGMOID Conference on Management of Data (SIGMOID1997), (hal. 265-276). Budiono, Fahmi, A., & Pujiono. (2014). Penerapan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Mengidentifikasi Pola Penyakit Radang Sendi. Techno.COM, 115-124. Fadlina. (2014). Data Mining untuk Analisis Tingkat Kejahatan Jalanan dengan Algoritma Association Rule Metode Apriori. Jurnal Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), Vol 3, No.1 PP 144-154. Han, J., & M. Kamber. (2006). Data Mining : Concepts and Techniques, Second Edition. San Fransisco: Morgan Kaufmmann Publisher. Jiawei, H., & Kamber, M. (2000). Data Mining: Concepts and Techniques : Chapter 6. Mining Association Rules in Large Databases. Los Angles: Simon Fraser University. Kementrian Kesehatan RI. (2010). Demam Berdarah Dengue di Indonesia Tahun 1968-2009. Jakarta: Buletin Jendela Epidemiologi Agustus 2010. Kuswardani, d. (2011). Metode Association Rule untuk Analisis Citra CT Organ Pasien Kanker Ovarium Kursor. Jurnal Science, vol 6 No. 2. Mansjoer. (2001). Penyakit Autoimun dan Gejalanya. Surabaya: Fakultas Kedokteran Unair. Rasyada, A. (2014). Hubungan Nilai Hematokrit pada Jumlah Trombosit Pada Penderita Dema Berdarah Dengue. Jurnal Kesehatan Andalas, 3(3). Rindengan, A. (2012). Perandingan Association Rule Berbentuk Binner dan Fuzzy C-Partition Pada Analisis Market Basket dalam Data Mining. Manado: Skripsi Universitas Sam Ratulangi. Susanto, H., & Sudiyanto. (2014). Data Mining untuk Memprediksi Prestasi Sisa Berdasarkan Sosial Ekonomi, Motivasi, Kedisiplinan, dan Prestasi Masa Lalu. Jurnal Pendidikan Vokasi, Vol 4 No2. Ulmer, D. (2002). Mining an Online Auctions Data Warehouse. Pace Univeristy: Proceeding of MASPLAS'02 The Mid-Atlantic Students Workshop on Prograamming Languages and System. Waluyo, S., & Putra, B. (2012). 100 Question and. Jakarta: PT Elex Media Komputindo. Zhao, Y. (2013). R and Data Mining : Examples and Case Studies. London: Elsevier. | id_ID |
| dc.description.abstract | Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus nyamuk
ditularkan melalui nyamukAedes aegypti dan Aedes albopictus. Ancaman penyakit ini berlaku di
Indonesia sala satunya DI Yogyakarta. Ditjen Pencegahan dan Pengendalian Penyakit Kemenkes
RI mencatat pada tahun 2015, Yogyakarta menempati urutan keempat dengan nilai incident rate
92,96. Beberapa faktor yang dapat menyebabkan terjadinya gejala DBD adalah demam tinggi,
kadar trombosit turun, dan kadar hemotokrit naik hingga 20%. Berdasarkan faktor-faktor tersebut
dibutuhkan pencarian informasi mengenai pola data penyakit DBD sebagai gambaran umum
dalam melihat pola data penyakit tersebut. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk melihat
pola penyakit DBD berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Salah satu metode untuk
melihat pola data adalah metode Association Rules. Metode Association Rules merupakan suatu
prosedur untuk mencari hubungan antar item dalam suatu data set yang ditentukan. Berdasarkan
hasil dan pembahasan menghasilkan aturan asosiasi optimum sebanyak 4 kombinasi (Large 5
itemset) dengan nilai minimum support 0.41 = 41%, nilai confidance (tingkat kepercayaan) 1 =
100 %, dan lift ratio (tingkat akurasi asosiasi) = 1,619 dari seluruh faktor DBD. | id_ID |
