(studi kasus : rsud syarifah ambami rato ebu

L/O/G/O

Pemilihan Diet Nutrien bagi Penderita Hipertensi

Menggunakan Metode Klasifikasi Decision Tree

(Studi Kasus : RSUD Syarifah Ambami Rato Ebu)

Peneliti:

Ranny Wahyu Ningrat

2508 100 100

Pembimbing:

Prof. Ir. Budi Santosa, M.S.,Ph.D.

19690512 199402 1001

www.themegallery.com

Content

Pendahuluan

Pengumpulan & Pengolahan

Kesimpulan & Saran4

1

2

3

Tinjauan Pustaka

5 Daftar Pustaka


Latar Belakang

Perubahan pola

perilaku dan

pola makanan

Penurunan

penyakit infeksi

dan meningkatnya

penyakit

degeneratif

Hipertensi

Pemilihan

nutrien yang

sehat dan

seimbang

Khasanah (2012)


Latar belakang (1)

Kadar kolestrol,

garam yang

tinggi

Tingginya

peluang

Hipertensi

Komplikasi

beberapa

penyakit

degeneratif

Mambantu ahli gizi

dalam pemilihan

makanan selama

periode rawat inap


Latar Belakang (2)

Natrium Lemak Karbohidrat

Pemilihan nutrien bagi penderita hipertensi dan

komplikasi

Protein


Rumusan Masalah

Bagaimana menentukan nutrien yang sesuaibagi pasien rawat inap penderita hipertensi

di RSUD Syarifah Ambami Rato EbuBangkalan dengan menggunakan metode

klasifikasi decision tree.


Tujuan Penelitian

Mengetahui pola data untukmengklasifikasikan kondisi pasien

Memilih model decision tree yang tepat untuk permasalahan ini

Menentukan diet nutrien yang tepat bagi penderita hipertensi.


Manfaat Penelitian

Sebagai rekomendasi bagi pihak RSUD

Syarifah Ambami Rato Ebu Bangkalan

agar dapat meningkatkan pelayanan

kesehatan bagi masyarakat.

Bagi penulis, dapat digunakan sebagai

proses pemahaman mengenai aplikasi

ilmu keteknik industrian khususnya

data mining pada bidang klinis.


Ruang Lingkup

1. Penelitian dilakukan padapasien rawat inap penderitahipertensi di RSUD SyarifahAmbami Rato Ebu Bangkalanpada Irna B dan Irna F.

2. Data yang dipergunakan padapenelitian ini merupakan data periode Januari 2011 hinggaMaret 2012.

3. Variabel psikis dan genetik tidak dipertimbangkan dalam penelitian ini.

BATASAN

1. Obat yang diberikan dokterkepada penderita hipertensisudah sesuai dengankondisi pasien.

2. Data yang digunakandianggap cukup.

3. Variabel dari hasil uji laboratorium yang tidak ada nilainya dianggap bernilai normal.

ASUMSI


Data MiningDecision

Tree

CART C 4.5

Pemilihan Nutrien


Data Mining

TUJUAN :• Mendapatkan informasi pada data yang

berskala besar.• Menemukan keteraturan, pola atau hubungan

data yang berukuran besarSantosa (2007)


Decision Tree

• Bertujuan untuk mempartisi data secarasekuensial sehingga dapat memaksimalkanperbedaan pada variabel yang bersifatdependen.

Santosa (2007)


CART

• CART merupakan algoritma dari decision tree

yang memiliki pemisah atribut biner. Hal inidikarenakan CART menggunakan partisi rekursifuntuk membagi data training ke dalam duasegmen. Dimana setiap segmen berisi nilaioutput yang seragam. Aviad & Roy, (2011)

𝐼𝐺 𝐴 = 1 − 𝑝𝑘2

𝑐

𝑘=1

………

Santosa (2007)


C4.5

• Merupakan decision tree yang tidak binerkarena dapat memiliki cabang lebih daridua pada setiap simpulnya.

Santosa (2007)

𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑦 = −𝑝1𝑙𝑜𝑔2𝑝1 … − 𝑝𝑛 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑛

𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑦,𝐴 = 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑦 − 𝑦𝑐

𝑦 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑦𝑐

𝐶 𝜖 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴

𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑆,𝐴 = − 𝑆𝑖

𝑆

𝑐

𝑡=1

𝑙𝑜𝑔2

𝑆𝑖

𝑆

𝐺𝑎𝑖𝑛𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 𝑆, 𝐴 = 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆,𝐴)

𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝑆, 𝐴)


Pengumpulan & Pengolahan

Data

Proses Pemilihan Nutrien Eksisting

Data Pasien

Pembuatan Decision Tree


Proses Penentuan Nutrien

Start

Masuk

Irna

Ada

Perubahan

Kindisi

Pasien Mencatat

Perubahan

Kondisi Pasien

Ya

Tidak

Mengantar Makanan

& Bertanya Kondisi

pada Pasien

Memeriksa

Rekam Medik

Pasien

AB

A

Ada Perubahan

Kindisi Pasien ?Mencatat

Perubahan

Kondisi Pasien

Ya

Tidak

Telah Masuk

semua Irna?

Tidak

Ya

B

Kembali ke

Instalasi Gizi

Menilai

Perubahan

Kondisi Pasien

Mempengaruhi

Pemberian

Nutrien ?

Tidak

Mengganti

Perubahan

Nutrien

Ya

Menghubungi

Instalasi Gizi

End


Standar Pemilihan Nutrien

HASIL DI ATAS NORMAL HASIL DI BAWAH NORMAL

Albumin Tinggi karbohidrat dan protein

Cholesterol Rendah lemak (lemak kolesterol)

Triglyceride Rendah karbohidrat dan lemak

Glucose Rendah gula murni

Creatinine Rendah protein nabati

Uric Acid Rendah purin

JENIS

PEMERIKSAAN

DIET NUTRIEN

Tinggi protein dan gula, rendah makanan

pengawet dan mengandung karbonGPT / AST


Variabel

Triglyceride

CreatinineUsia

Glucose

Urid acid

Nutrien

Variabel

Jenis

Kelamin

Albumin

GPT

TDSTDD

Cholesterol


Pengumpulan Data

• Dilakukan pada 232 pasien• Terkumpul 1.305 data• Dipergunakan 146 data


Simbol Diet

1 Rendah natrium

2 Rendah natrium dan gula murni

3 Rendah natrium, gula murni, karbohidrat, dan lemak

4 Rendah natrium, karbohidrat, dan lemak

5 Rendah natrium, gula murni, karbohidrat, lemak, dan kolesterol

6 Rendah natrium dan kolesterol

7 Rendah natrium, gula murni, dan kolesterol

8 Rendah natrium, karbohidrat, lemak, dan kolesterol

9 Rendah natrium, gula murni, karbohidrat, lemak, kolesterol, dan protein

10 Rendah natrium, karbohidrat, dan protein

11 Rendah natrium, gula murni, karbohidrat, kolesterol, dan protein

12 Rendah natrium, gula murni, karbohidrat, lemak, dan protein

13 Rendah natrium, karbohidrat, lemak, kolesterol, dan protein

14 Rendah natrium, karbohidrat, lemak, dan protein

15 Rendah natrium, karbohidrat, kolesterol, dan protein

16 Rendah natrium, gula murni, dan kolesterol; tinggi karbohidrat dan protein

17 Rendah natrium, dan gula murni; tinggi karbohidrat dan protein

KeteranganSimbol

Nutrien


Simbol Diet

18 Rendah natrium, dan kolesterol; tinggi karbohidrat dan protein

19 Rendah natrium; tinggi karbohidrat dan protein

20 Rendah natrium; tinggi protein, dan gula

21 Rendah natrium, karbohidrat, lemak, dan kolesterol; tinggi protein, dan gula

22 Rendah natrium, dan kolesterol; tinggi karbohidrat, protein, dan gula

23 Rendah natrium; tinggi karbohidrat, protein, dan gula

24 Rendah natrium, gula murni, dan protein nabati

25 Rendah natrium, gula murni, karbohidrat, lemak, dan protein nabati

26 Rendah natrium, kolesterol, dan protein nabati

27 Rendah natrium, gula murni, kolesterol, dan protein nabati

28 Rendah natrium, gula murni, karbohidrat, dan protein

29 Rendah natrium, gula murni, karbohidrat, lemak, kolesterol, dan purin

30 Rendah natrium, gula murni, dan purin

31 Rendah natrium, dan protein nabati; tinggi protein, dan gula

32 Rendah natrium, gula murni, protein nabati, dan purin

33 Rendah natrium, gula murni, kolesterol, protein nabati, dan purin; tinggi karbohidrat

KeteranganSimbol

Nutrien


Hasil CART Gl

Tg

AlCr

Cl Al

Cl

Cl

UA

Tg

Cl

<110 >=110

>=151<151>=146,5<146,5

>=3,84<3,84 >=0,935<0,935>=200,5<200,5

>=205,5<205,5<3,855 >=3,855

<221 >=221

<218 >=218<5,4 >=5,4

4

19 6

7 24 32

33

3 5

Cr

10

<1,035 >=1,035

GPT

<34,5 >=34,5

23 GPT

<34,5 >=34,5

20Al

<5,9 >=5,9

10

1

Cr

<34,5 >=34,5

32

17

Gl

<606 >=606

3GPT

<44 >=44

20

2

UA

<6,95 >=6,95

30


Hasil C4.5Cl

Gl

Al

Cr

GPT Tg

UC

<=217 >217

>5,7>109<=109

>3,75<=3,75

>=0,935<=0,9

>143

19

Cr

<=1,08 >108

GPT

<=34 >34

23 Tg

<=143 >143

1 Cr

<=1,01 >1,01

10

>59

6

Cl

<606

<=116

5

26

33

<=34 >34

20

U

<=59

31

4

>3,75

1

Al

<=3,75

>147

Tg

<=147

>44

GPT

<=44

>6,8

2

UC

<=6,8

30

Tg

25

20

3

<=147 >147

>4,2

24

UC

<=4,2

32

<=5,7

<=143

>116

>69

7

U

<=69

<606

>225

7

Gl

<=225

6


Analisa

1. Ukuran 39 simpul dengan 20 daun.

2. Variabel penanya adalah glucose.

3. Tidak menggunkan variabel jenis kelamin, usia, TDS, dan TDD.

4. Menghasilkan 15 keputusan yang berbeda.

5. Jumlah perbedaan 157.

CART

1. Ukuran 43 simpul dengan 22 daun.

2. Variabel penanya adalah cholesterol.

3. Tidak menggunkan variabel jenis kelamin, TDS, dan TDD.

4. Menghasilkan 18 keputusan yang berbeda.

5. Jumlah perbedaan 32.

C4.5


Kesimpulan

Pola

• Pola data yang terbentuk pada kedua model yang digunakan tidak mempertimbangkan variabel jenis kelamin, TDS, dan TDD.

Model

• Model yang sesuai untuk kasus ini yaitu model C4.5, dimana pertimbanggan yang diperoleh tidak memiliki perbedaan yang signifikan dengan kondisi eksisting.

Variabel

• Pemilihan diet nutrien yang tepat bagi pasien hipertensi dapat dilakukan dengan mempertimbangkan kandungan cholesterol dalam darah, kemudian diikuti dengan nilai glukose, uric acid, albumin, creatinin, GPT, triglyseride, dan usia.


Penelitian selanjutnya

dilakukan dengan data hasil uji

laboratorium yang memiliki

kelengkapan nilai.

Memasukkan faktor masalah

psikologis (seperti stres) dan

faktor genetis.

Saran


Daftar Pustaka• Aviad, B. & Roy, G. 2011. Classification by Clustering Decision Tree-Like

Classifier Based on Adjusted Clusters. Expert System with Applications, 38, 8220-8228.

• Beck, M.E. 2011. Ilmu Gizi dan Diet, Hubungannya dengan Penyakit-Penyakit untuk Perawat & Dokter. Yogyakarta : Andi Yogyakarta.

• Chien, C.F., & Chen, L.F. 2008. Data Mining to Improve Personel Selection and Enhace Human Capital: A Chase Study in High-Technology Industry. Expert Systems with Applications, 34, 280–290.

• Deshpande, S.P. 2010. Data Mining System and Applications: A Review. International Journal of Distributed and Parallel Systems, 1, 32-44.

• Dash, U.N. 2000. Nutritional Factor in the Pathobiology of Human AssentialHypertension.

• Fathina, U.A. 2007. Hubungan Asupan Sumber Lemak dan Indeks MasaTubuh (IMT) dengan Tekanan Darah pada Penderita Hipertensi. ArtikelPenelitian. Semarang. Universitas Diponogoro.

• Hardinge, M.G., & Shryock, H. 2003. Kiat Keluarga Sehat : Mencapai HidupPrima dan Bugar. Jilit 1 : Pola Hidup. Bandung : Indonesia Publising House.


Daftar Pustaka

• Hardinge, M.G., & Shryock, H. 2003. Kiat Keluarga Sehat : Mencapai HidupPrima dan Bugar. Jilit 3 : Kesehatan Keluarga dan Berbagai PenyakitUmum. Bandung : Indonesia Publising House.

• Irza, S. 2009. Analisis Faktor Resiko Hipertensi pada Masyarakat NagariBungo Tanjung, Sumatra Barat. Skripsi. Medan. Universitas Sumatra Utara.Khasanah, N. 2012. Waspadai Beragam Penyakit Degeneratif Akibat PolaMakan. Jogjakarta : Laksana.

• Kim, M.J., Lee, S.J., Ahn, Y.H, Bowen, P., & Lee, H. 2008. Nutrient Profiles of Korean-Amerikas, Non-Hispanic Whites and Blacks With and Without Hypertension in the United States. Asian Nursing Research, 2(3), 141-149.

• Kiranja, N., et al. 2007. Acceptability of Sodium-reduced Research Diets Including the Dietary Approaches to Stop Hypertension Diet, among Adult with Prehypertension and Stage 1 Hypertension. American Dietetic

Association, 107, 1530-1538.• Kurnia, R. 2007. Karakteristik Penderita Hipertensi yang Dirawat Inap di

Bagian Penyakit Dalam Rumah Sakit Umum Kota Padang Panjang Sumatra Barat Tahun 2002-2006. Skripsi. Medan. Universitas Sumatra Utara.


Daftar Pustaka

• Murwani, A. 2011. Perawatan Pasien Penyakit Dalam. Yogyakarta : Goshyen Publishing.

• Nurrahmani, U. 2012. Stop! Hipertensi. Yogyakarta : Familia.• Oztekin, A., Kong, Z.J., & Delen, D. 2011. Development of a Structural

Equation Modeling-Based Decision Tree Methodology for the Analysis of Lung Transplantations. Decision Support System, 51, 155-166.

• Roslina. 2008. Analisa Determinan Hipertensi Esensial di Wilayah KerjaTiga Puskesmas Kabupaten Deli Serdang Tahun 2007. Tesis. Medan. Universitas Sumatra Utara.

• Santosa, B. 2007. Data mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk KeperluanBisnis. Yogyakarta : Graha Ilmu.

• Syahril, M. 2011. Konversi Data Training tentang Penyakit Hipertensi menjadi Bentuk Pohon Keputusan dengan Teknik Klasifikasi menggunakan Tools Rapid Miner 4.1. Jurnal SAINTIKOM, 10, 103-109.

• Silitonga, L. 2009. Karakteristik Penderita Hipertensi yang di Rawat Inap diRumah Sakit Umum Daerah Porsea Kabupaten Toba Samosir Tahun 2005-2007. Skripsi. Medan. Universitas Sumatra Utara.


Daftar Pustaka

• Simarmata, M. A. 2006. Perilaku Pegawai PT. Bank Kesawan Tbk, CabangPematang Siantar terhadap Pencegahan Penyakit Degeneratif Tahun 2006. Skripsi. Medan. Universitas Sumatra Utara.

• Tjokoprawiro, A., Setiawan P.B., Santoso, D., & Soegiarto, G. 2007. BukuAjar Ilmu Penyakit Dalam. Surabaya : Airlangga University Press.

• Yeh, J-Y., Wu, T-H., & Tsao, C-W. 2011. Using Data Mining Techniques to Ptedict Hospitalization of Hemodialysis Patients. Decision Support System, 50, 439-448.


Surat Penerimaan

L/O/G/O


Thank You!

(studi kasus : rsud syarifah ambami rato ebu

Documents