KLASTERISASI DATA REKAM MEDIS PADA DIAGNOSA PENYAKIT BERDASARKAN USIA PASIEN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DI PUSKESMAS LUBUK ALUNG

Hendra Nusa Putra, Dinda Putri Anisa

Sari


Clustering is a process of grouping data sets into several groups. K-Mean is an innovation or new knowledge for puskesmas in calculating patient disease data. This study aims to determine the clustering of medical record data using the k-mean algorithm. This type of research uses descriptive quantitative data. The population of medical record data taken is the last 3 months of 2020. The type of data used is secondary data, data collection by observation and data analysis using thealgorithm K-Mean. The result of the research is that there are 3 clusters determined. Among them are the Low Suffering Disease Cluster, Medium Suffered Disease and High Suffered Disease Cluster. Low suffering disease which is coded to cluster A there are 97 patients with a percentage (14%), high suffering disease is coded to cluster B there are 318 patients with a percentage (45%), and moderate illness is coded to cluster C there are 292 patients with a percentage (41%). Disease The most common at the Lubuk Alung Health Center are Diabetes, Schizophrenia, Hypertension, Stroke, Refractive Disorders, Rheumatism, Tinea, Gout, Epilepsy and Cataracts. From this pattern, the researcher compared with several sources, that the pattern of the disease is indeed suffered by a lot of people in the age range above 30 years. The K-Mean method can be a new innovation that is expected to make it easier to calculate patient disease data at the Lubuk Alung Health Center.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Ali, A. (2019). Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Metode K- Means Clustering di Rumah Sakit Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 19(1), 186–195. https://doi.org/10.30812/matrik.v19i1.529

Asroni, R. A. (2015). Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang. Ilmiah Semesta Teknika, 18(1), 76–82.

Iswandy, E., Komputer, D. S. T. M. I., & Padang, S. J. (2015). Sistem Penunjang Keputusan Untuk Menentukan Dan Santunan Sosial Anak Nagari Dan Penyaluran Bagi Mahasiswa Dan Pelajar Kurang Mampu. Jurnal TEKNOIF, 3(2). https://doi.org/2338-2724

Juninda, T., & Andri, E. (2019). Penerapan Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokan Penyakit di Pekanbaru Riau. November, 42–49.

Pujiono, S., Amborowati, A., & Suyanto, M. (2013). Analisis Kepuasan Publik Menggunakan Weka Dalam Mewujudkan Good Governance Di Kota Yogyakarta. Data Manajemen Dan Teknologi Informasi (DASI), 14(2), 45.

Putri, D. L., & Santoso. (2016). Implementasi Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Penyakit Pasien ( Studi Kasus : Puskesmas Kajen ) K-Means Algorithm Implementation for Classification of Disease Patient ( Case Study : Health Centers Kajen Regency Pekalongan ). 1.

Rahmayani, M. T. I. (2018). Analisis Clustering Tingkat Keparahan Penyakit Pasien Menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Inovasi Teknik Informatika, 1(2), 40–44.

Sastika, W. (2018). Analisis Kualitas Layanan dengan Menggunakan E-service Quality untuk Mengetahui Kepuasan Pelanggan Belanja Online Shoppe (Studi Kasus: Pelanggan. Journals.Upi-Yai.Ac.Id, 2, 6.

Silitonga Irene Sri, P. M. (2017). Klusterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien Dengan Menggunakan K-Means Clustering. Jurnal TIMES, VI(Vol 6, No 2 (2017)), 22–25. http://ejournal.stmik- time.ac.id/index.php/jurnalTIMES/article/view/584

Siregar, A. M. (2019). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Daerah Rawan Bencana Di Indonesia. INTERNAL (Information System Journal), 1(2), 1–10. https://doi.org/10.32627/internal.v1i2.42

Wardani, N. W., Murni, N. N., Luka, S. S. P., & G.Indrawan. (2016). Analisis Penerapan K-means Untuk Pengelompokkan Diagnosa Penyakit Kulit dan Kelamin Berdasarkan Rentang Usia. Senapati, Senapati.

Wardani, N. W., Murni, N. N., Luka, S. S. P., & G.Indrawan. (2016). Analisis Penerapan K-means Untuk Pengelompokkan Diagnosa Penyakit Kulit dan Kelamin Berdasarkan Rentang Usia. Senapati, Senapati.




DOI: https://doi.org/10.33559/eoj.v3i5.983

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Jumlah Kunjungan

Negara Pengunjung

Flag Counter

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional.