Prediksi Faktor yang Mempengaruhi Hipertensi dengan Metode Data Mining untuk meningkatkan Pelayanan Kesehatan di UPT Puskesmas Ngoro

Alliza Sapto Novari; Umi Khoirun Nisak S

doi:10.47134/pslse.v1i2.201

Authors

Alliza Sapto Novari Program Studi Manajemen Informasi Kesehatan, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
Umi Khoirun Nisak S Program Studi Manajemen Informasi Kesehatan, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo

DOI:

https://doi.org/10.47134/pslse.v1i2.201

Keywords:

Hipertensi, Data Mining, Prediksi

Abstract

Menentukan prediksi dari faktor yang mempengaruhi hipertensi di puskesmas ngoro, mojokerto. Hipertensi merupakan salah satu dari penyakit tidak menular yang sampai saat ini menjadi masalah kesehatan masyarakat daerah. Pasien dengan hipertensi selain membutuhkan pengobatan yang berkelanjutan, bahkan bisa dibilang harus dilakukan terus menerus selama hidup. Maka dari itu perlu di bentuk prediksi pasien hipertensi agar pelayanan kesehatan dapat meningkatkan pelayanannya. Prediksi ini menggunakan beberapa metode yaitu studi awal, identifikasi masalah, pengumpulan dataset, identifikasi dan perumusan masalah, data processing, dan hasil evaluasi prediksi dari algoritma logistik regresi dan naïve bayes. Tujuan penelitian ini untuk sesuatu kebutuhan atau aktifitas pada masa-masa mendatang, maka satu prinsip yang tidak boleh dilupakan adalah meramalkan, mengenai yang akan terjadi pada masa yang akan datang. guna perbaikan penanganan pelayanan dan lebih tersedianya obat-obat yang menunjang untuk para penderita Hipertensi. Hasil dari penelitian ini menghasilkan prediksi pasien hipertensi pada tipe kategori pra hipertensi, sistole dan distole, jenis kelamin, dan rentan umur. Hasil evaluasi model prediksi menggunakan metode regresi logistik menunjukkan kinerja yang baik dalam memprediksi faktor yang mempengaruhi hipertensi. Dengan menggunakan model ini, faktor risiko seperti usia, jenis kelamin, kebiasaan merokok, konsumsi alkohol, dan IMT dapat diprediksi dengan akurasi yang tinggi. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa faktor risiko hipertensi di UPT Puskesmas Ngoro meliputi usia di atas 60 tahun, jenis kelamin perempuan, IMT ideal, serta tidak adanya kebiasaan merokok dan konsumsi alkohol yang signifikan. Model regresi logistik dapat digunakan sebagai alat prediksi untuk faktor risiko hipertensi

References

Amalia, V. N., & Sjarqiah, U. (2020). Gambaran Karakteristik Hipertensi pada Pasien Lansia di Rumah Sakit Islam Jakarta Sukapura Tahun 2020.

Basith, Z. A., & Prameswari, G. N. (n.d.). Pemanfaatan Pelayanan Kesehatan di Puskesmas.

Bell, O. N. (2020). Medical-Financial Partnerships: Cross-Sector Collaborations Between Medical and Financial Services to Improve Health. Academic Pediatrics, 20(2), 166–174. https://doi.org/10.1016/j.acap.2019.10.001

Damanik, S., & Sitompul, L. N. (2019). Hubungan Gaya Hidup dengan Hipertensi pada Lansia di Klinik Tutun Sehati Tahun 2019.

Damuri, A., Riyanto, U., Rusdianto, H., & Aminudin, M. (n.d.). Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako.

Fitri. (n.d.). Literature Review: Hubungan Pengetahuan dengan Kepatuhan Lansia Hipertensi dalam Menjalani Pengobatan. Journal of Borneo Holistic Health.

Geldsetzer, P. (2019). Community health workers to improve uptake of maternal healthcare services: A cluster randomized pragmatic trial in dar es salaam, tanzania. PLoS Medicine, 16(3). https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002768

Implementasi Data Mining pada Modul Analisis Data Penjualan di Finance Chikoisme System Menggunakan Algoritma Apriori. (n.d.). Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi.

Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Penyakit Jantung Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Logistic Regression. (n.d.). Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi Dan Komputer).

Indriarini, M. Y. (2015). Analisis Faktor Resiko yang Berhubungan dengan Kejadian Hipertensi di Rumah Sakit Swasta Bandung Periode Januari–Desember 2015.

Janto, M. (2022). Oral Health among Elderly, Impact on Life Quality, Access of Elderly Patients to Oral Health Services and Methods to Improve Oral Health: A Narrative Review. Journal of Personalized Medicine, 12(3). https://doi.org/10.3390/jpm12030372

Jingga, D. P., & Indarjo, S. (2022). Gaya Hidup yang Mempengaruhi Hipertensi pada Usia Produktif di Puskesmas Andalas.

Kiltz, U. (2019). Development of ASAS quality standards to improve the quality of health and care services for patients with axial spondyloarthritis. Annals of the Rheumatic Diseases. https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2019-216034

Kristantio, J. E., & Halim, S. (2017). Hubungan Indeks Massa Tubuh dengan Tekanan Darah pada Mahasiswa Fakultas Kedokteran Universitas Tarumanagara 2017. 1(3).

Kuswardhani, R. T., & Geriatri, D. (2006). Penatalaksanaan Hipertensi pada Lanjut Usia. Vol. 7.

Mangendai, Y., Rompas, S., & Hamel, R. S. (n.d.). Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Kepatuhan Berobat pada Pasien Hipertensi di Puskesmas Ranotana Weru.

Mbunge, E. (2022). Are we there yet? Unbundling the potential adoption and integration of telemedicine to improve virtual healthcare services in African health systems. Sensors International, 3. https://doi.org/10.1016/j.sintl.2021.100152

O’Brien, J. (2021). A scoping review of the use of co-design methods with culturally and linguistically diverse communities to improve or adapt mental health services. Health and Social Care in the Community, 29(1), 1–17. https://doi.org/10.1111/hsc.13105

Oktavia, K. A. (n.d.). Asuhan Keperawatan pada Penderita Jantung Koroner dengan Masalah Intoleransi Aktivitas di Desa Pohgedang, Pasrepan.

Penerapan Kompres Hangat dan Tarik Nafas dalam Mengatasi Nyeri Akut Pasien Hipertensi. (n.d.). Abdisoshum: Jurnal Pengabdian Masyarakat Bidang Sosial Dan Humaniora.

Peters, S. E. (2020). Ensuring Organization-Intervention Fit for a Participatory Organizational Intervention to Improve Food Service Workers’ Health and Wellbeing: Workplace Organizational Health Study. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 62(2). https://doi.org/10.1097/JOM.0000000000001792

Putra, S. (n.d.). Pengaruh Gaya Hidup dengan Kejadian Hipertensi di Indonesia (A: Systematic Review).

Sanchez, A. L. (2022). Person-Centered Cultural Assessment Can Improve Child Mental Health Service Engagement and Outcomes. Journal of Clinical Child and Adolescent Psychology, 51(1), 1–22. https://doi.org/10.1080/15374416.2021.1981340

Sangging, P. R. A., & Sari, M. R. N. (n.d.). Efektivitas Teh Daun Sirsak (Annona Muricata Linn) terhadap Hipertensi.

Sulaiman, E. S. (n.d.). Manajemen Kesehatan: Teori dan Praktik di Puskesmas.

Suprihati, F. R. (n.d.). Analisis Klasifikasi SMS Spam Menggunakan Logistic Regression.

Syahdan. (n.d.). Data Mining Penjualan Produk dengan Metode Apriori pada Indomaret Galang Kota. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI).

Syahra. (n.d.). Penerapan Data Mining dalam Pengelompokkan Data Nilai Siswa untuk Penentuan Jurusan Siswa pada SMA Tamora Menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Saintikom (Jurnal Sains Manajemen Informatika Dan Komputer).

Wibowo, N. M. (n.d.). Strategi Pengembangan Pelayanan Rawat Inap Puskesmas Berbasis Service Delivery System.

Wright, M. (2021). Our journey, our story: a study protocol for the evaluation of a co-design framework to improve services for Aboriginal youth mental health and well-being. BMJ Open, 11(5). https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-042981

Yue, D. (2019). Enabling services improve access to care, preventive services, and satisfaction among health center patients. Health Affairs, 38(9), 1468–1474. https://doi.org/10.1377/hlthaff.2018.05228