Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

PENCARIAN HUBUNGAN ADVERSE EVENT YANG TIMBUL AKIBAT MENGKONSUMSI OBAT ASPIRIN MENGGUNAKAN EQUIVALENCE CLASS TRANSFORMATION (ECLAT)

Muhammad Ichsanul Bukhari, - and Alwis Nazir, - and Elin Haerani, - and Fadhilah Syafria, - (2022) PENCARIAN HUBUNGAN ADVERSE EVENT YANG TIMBUL AKIBAT MENGKONSUMSI OBAT ASPIRIN MENGGUNAKAN EQUIVALENCE CLASS TRANSFORMATION (ECLAT). Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika dan Ilmu Komputer (SENTIMETER), 1 (1).

[img]
Preview
Text
Muhammad Ichsanul - Jurnal Adverse Event.pdf

Download (883kB) | Preview

Abstract

Aspirin merupakan salah satu jenis obat yang paling banyak digunakan di dunia. Di Indonesia, aspirin termasuk dalam golongan obat bebas sehingga dapat dibeli secara bebas oleh masyarakat. Mengonsumsi obat aspirin memberikan banyak manfaat namun penggunaan yang tidak sesuai aturan dapat menimbulkan efek samping maupun Adverse Event dapat terjadi pula. “Adverse Event adalah pengalaman yang tidak diinginkan terkait penggunaan obat. Penelitian ini menggunakan data dari FAERS FDA (Food and Drug Administration) Amerika Serikat dengan menggunakan Association Rule algoritma Equivalence Class Transformation (ECLAT) untuk menemukan hubungan antara itemset yang dihasilkan”. FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) adalah database yang berisi laporan Adverse Event, medication error reports dan keluhan kualitas produk yang mengakibatkan Adverse Event yang disampaikan ke food and drug administration. Data yang digunakan di dalam penelitian ini merupakan data Adverse Event yang mengandung nama obat aspirin dengan sebanyak 1100 record data dan menggunakan 8 atribut. Hasil dari pengujian dengan menetapkan minimum support 0.1% dan confidence 0.1 % menghasilkan rule sebanyak 393 rule dimana rule paling tinggi merupakan hubungan antara Adverse Event Abdominal Discomfort dengan hubungan obat aspirin. Hasil lain dari pengujian yang dilakukan menghasilkan rule yang paling banyak pada minimum support 0.1% dan confidence 0.1 % sebanyak 393 rule dan rule paling sedikit terdapat pada nilai min support 40% dan confidence 10% sebanyak 2 buah rule.

Item Type: Article
Subjects: 000 Karya Umum > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
000 Karya Umum > 005 Program Komputer, program-program, data
600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan > 620 Ilmu Teknik
000 Karya Umum
600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 09 Jun 2022 00:53
Last Modified: 09 Jun 2022 00:53
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/60364

Actions (login required)

View Item View Item