Implementasi Teknik Klastering K-Means Untuk Optimalisasi Alokasi Sumber Daya Di Rumah Sakit

Abstract

Alokasi sumber daya perlu dioptimasi untuk meningkatkan efisiensi manajemen rumah sakit. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengelompokkan pasien berdasarkan karakteristik pasien guna meningkatkan efisiensi manajemen rumah sakit. Metode yang digunakan adalah klastering K-Means dengan variabel usia, jenis kelamin, diagnosa utama, frekuensi kunjungan, jenis perawatan, jenis obat, prosedur medis, lama perawatan, waktu tunggu, utilisasi ruang, jumlah pasien per tenaga medis, dan kepuasan pasien. Variabel-variabel ini dipilih karena mencerminkan faktor-faktor penting yang mempengaruhi kebutuhan perawatan pasien dan penggunaan sumber daya rumah sakit. Hasil menunjukkan bahwa dengan Silhouette Score sebesar 0.457, klaster yang terbentuk memiliki tingkat keterpisahan yang cukup baik. Silhouette Score mengindikasikan seberapa mirip objek dalam satu klaster dibandingkan dengan objek di klaster lainnya, dan skor ini menunjukkan bahwa sebagian besar pasien dalam klaster memiliki karakteristik yang serupa. Davies-Bouldin Index sebesar 0.831 menandakan bahwa klaster-klaster tersebut memiliki pemisahan yang jelas dan kompak. Nilai Davies-Bouldin yang rendah menunjukkan bahwa klaster yang terbentuk memiliki jarak internal yang kecil dan jarak antar klaster yang besar, yang berarti bahwa klaster tersebut terdefinisi dengan baik. Inertia sebesar 1662.2 mengindikasikan bahwa data dalam klaster terkelompok dengan baik. Inertia mengukur seberapa erat data dalam satu klaster terkelompok dan semakin kecil nilainya, semakin baik klaster tersebut dalam mengelompokkan data. Metode klastering K-Means terbukti efektif dalam mengelompokkan pasien berdasarkan berbagai variabel penting. Hasil klastering ini memberikan informasi yang berharga bagi manajemen rumah sakit untuk mengoptimalkan alokasi sumber daya.