Implementasi Data Mining Algoritma K-Means untuk Clustering Penyakit di RS Panti Waluyo Surakarta
DOI:
https://doi.org/10.47701/dutacom.v15i2.2009Keywords:
Penyakit, Data mining, Algoritma K-meansAbstract
Kebutuhan informasi dan pengetahuan baru untuk pendukung keputusan Rumah Sakit sangat diperlukan, ancaman gangguan kesehatan mulai diutarakan oleh badan kesehatan dunia dan menjadi fokus pemerintahan dalam usaha peningkatan kesejahteraan kesehatan masyarakat. Untuk itu diperlukan pengelompokan penyakit untuk mengetahui pola / jenis gangguan kesehatan dengan jumlah banyak maupun sedikit. Dikarenakan jumlah data rekam medis dan variabel data yang banyak maka dibutuhkan metode untuk mempermudah pengelompokan penyakit. Dengan pendekatan pengklasteran K-means, pembagian kelompok penyakit dapat dilakukan berdasarkan 3 variabel yaitu umur (vu), kode penyakit (vi) dan kecamatan (vk). Pada penelitian ini dilakukan pengklasteran menggunakan algoritma K-means yang diimplementasikan kedalam kode bahasa pemrograman. .Hasil dari pengelompokkan direpresentasikan dalam bentuk grafik sehingga pihak eksekutif lebih mudah memahami hasil pengelompokan data tersebut. Dari proses pengelompokan 200 data rekam medis periode rebruari 2019 didapatkan 3 kelompok yaitu cluster 1 dengan penyakit tertinggi Chronic ischaemic heart disease, unspecified usia terbesar lansia dengan wilayah wilayah laweyan, cluster 2 penyakit tertinggi Fever, unspecified usia terbesar dewasa dengan wilayah terbanyak laweyan, dan cluster 3 dengan penyakit tertinggi Low back pain usia lansia dengan wilayah terbanyak banjarsari dan laweyan.
References
Aditya, Mikael W. K. M. 2017. Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Mengelompokan Potensi Produksi Buah-Buahan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Skripsi. Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.
Anisa, Yunita Wandyra. 2016. Rekayasa perangkat lunak pengendalian inventori menggunakan metode sma (single moving average) berbasis ajax (asynchronous javascript and xml) (studi kasus: ptp nusantara vi (persero) unit usaha kayu aro ). Jurnal. TEKNOIF. Vol 4 No 2. Institute Teknologi Padang.
Ayu, Indah Septriyaningrum, dkk. 2016. Perancangan Dan Pengembangan Prototype Sistem Parkir. Jurnal. KLIK. Vol 3 No 3. Universitas Lambung Mangkurat. [4].Bastian, Adi dkk. 2018. Penerapan Algoritma K-Menas Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka). Jurnal. Jurnal Sistem Informasi. Vol 14 No 1. Universitas Majalengka.
Chafid, Nurul dan Ismail Ari Wibowo. 2018. Implementasi Data Mining Untuk Clustering Daerah Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Di Kota Tangerang Selatan Menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal. Satya Inforamtika. Vol 3 No 1. Tangerang.
Eliana dan Sri Sumiati. 2016. Kesehatan Masyarakat. E-book. Pusdik SDM Kesehatan. Desember 2016. Jakarta.
Fajarianto, Otto. 2016. Prototype Pelayanan Akademik Terhadap Komplain Mahasiswa Berbasis Mobile. Jurnal. LENTERA ICT. Vol 3 No 1. STMIK Bina Sarana Global.
Hadijah. 2016. Analisis Kualitas Pelayanan Rawat Inap Di Rumah Sakit Umum Daerah Undata Palu Provinsi Sulawesi Tengah. Jurnal. Katalogis. Vol 4 No7. Universitas Tadulako.
Hakam, Fahmi, dkk. 2017. Analisis Sistem Dan Teknologi Informasi Sebagai Acuan Dalam Perancangan Rencana Strategis Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi (RENSTRA SI/TI) Di Rumah Sakit Islam Yogyakarta PDHI. Jurnal. JSI. Vol 9 No 1. Universitas Surabaya.
Hendini, Ade. 2016. Pemodelan UML Sistem Informasi Monitoring Penjualan Dan Stok Barang (Studi Kasus : Distro Zhezha Pontianak). Jurnal. KHATULISTIWA. Vol 4 No 2.
AMIK BSI Pontianak.
Ika, Aulia Pratiwi, dkk. 2019. Analisis Kepuasan Pasien Terhadap Kualitas Layanan Poli Gigi di Rumah Sakit Banyu Manik Semarang. Jurnal. Manajemen Kesehatan Indoensia. Vol 7 No 1. Universitas Diponegoro.
Irwan, SKM. 2017. Epidemiologi Penyakit Menular. CV Absolute Media. Yogyakarta
Khrisna, Anindya Wardhani. 2016. Implementasi Algoritma K-Means untuk pengelompokkan penyakit pasien pada puskesmas kajen pekalongan. Jurnal.
TRANSFORMATIKA. Vol 14 No 1. Universitas Diponegoro.
Normala, Evi. 2018. Implementasi K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Penderita Penyakit Berdasarkan Analisis Asociation Rule. SKRIPSI. Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
Lolong, Steven dkk. 2016. Aplikasi Kamus Penyakit Manusia Berbasis Android. Jurnal. COGITO. Vol 2 No 2. Universitas Klabat.
Prasetijono, Purwito Soegeng. 2009. Perancangan Sistem Informasi Pemanfaatan Kamar Operasi (OK) Rumah Sakit Islam Sultan Agung Semarang. Tesis. Universitas Diponegoro Semarang.
Rianto, Aurelia. 2017. Implementasi Metode K-Means Clustering Dalam Mengelompokkan Emosi Senang, Marah, dan Netral Berdasarkan Vokal Manusia. Skripsi. Universitas Multimedia Nusantara.
Rusdiansyah, 2018. Membangun Prototype Sistem Informasi Arsip Elektronik Surat Perjanjian Kerjasama Pada Business Support Departement. Jurnal. Pilar Nusantara Mandiri. Vol 14 No 2. Universitas Bina Sarana Informatika.
Silitongga, Parasian D P dan Romanus Damanik. 2016. Implementasi Algoritma K-menas Clustering pada analisis penyebaran penyakit pasien pengguna Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS). Jurnal. JTIUST. Vol 01 No 01. Unika Santo Thomas.
Suendri. 2018. “Implementasi Diagram UML (Unified Modelling Language) Pada Perancangan Sistem Informasi Remunerasi Dosen Dengan Database Oracle (Studi Kasus : UIN Sumatera Utara Medan)â€. Jurnal. ALGORITMA. Vol 3 No 1. Universitas Islam Negeri Sumatera Utara.
Vitalocca Dyah, dkk. 2018. Perancangan Sistem Informasi Data Dosen Jurusan Pendidikan Teknik Elektro Universitas Negeri Makassar Berbasis Web. Jurnal. MEKOM. Vol 5 No 1. Universitas Negeri Makassar.
Yustiningsih, Rini 2019. “10 Ancaman Kesehatan Terbesar Tahun 2019†https://www.solopos.com/10- ancaman-kesehatan-terbesar-tahun-2019- 967164. Diakses pada 20 Desember 2019.
