IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN PASIEN BERDASARKAN TIPE PENYAKIT
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Volume data pasien yang terus meningkat di rumah sakit membutuhkan manajemen dan analisis data yang efisien untuk mendukung pengambilan keputusan dalam layanan kesehatan. Studi ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering dalam sistem informasi berbasis web untuk mengelompokkan pasien berdasarkan karakteristik penyakit di Rumah Sakit Otak Dr. Drs. M. Hatta (RSOMH) Bukittinggi. Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian dan pengembangan yang melibatkan pengumpulan data, analisis sistem, desain sistem, implementasi, dan pengujian. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, sementara algoritma K-Means digunakan untuk mengklasifikasikan data pasien berdasarkan kesamaan atribut klinis. Sistem secara otomatis melakukan klasterisasi dengan menghitung jarak Euclidean dan memperbarui sentroid klaster secara iteratif hingga konvergensi tercapai. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan berhasil mengelompokkan pasien ke dalam klaster yang bermakna, memudahkan analisis data pasien yang lebih cepat dan akurat dibandingkan metode konvensional. Selain itu, sistem ini menyediakan informasi berguna untuk manajemen rumah sakit dalam memantau pola penyakit, mengoptimalkan alokasi sumber daya, dan mendukung pengambilan keputusan layanan kesehatan berbasis data.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
S. H. Putra, J. Jamaludin, H. Simbolon, I. Ibrahim, and R. Rubianto, “Data Mining untuk Pola Perbaikan Pelayanan Pasien dengan Metode Klustering K-Means pada Rumah Sakit Mitra Sejati,” Remik, vol. 9, no. 3, hlm. 1000–1012, 2025, doi:
33395/remik.v9i3.15192.
R. Y. Ekadianti, A. Voutama, and A. A. Ridha, “Rancang Bangun Sistem Informasi Pendaftaran Pasien Berbasis Website di Rumah Sakit Permata,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), vol. 8, no. 3, hlm. 249, 2024, doi: 10.30998/string.v8i3.17552.
J. muhammad Jabbar and T. F. Prasetyo, “Sistem Informasi Stok Barang Menggunakan Metode Clustering Kmeans (Studi Kasus Rmd Store),” Jurnal INFOTECH, vol. 8, no. 1, hlm.
–75, 2022, doi:
31949/infotech.v8i1.2280.
D. Abdullah, S. Susilo, A. S. Ahmar, R. Rusli, dan R. Hidayat, "Penerapan K-means clustering untuk klasterisasi provinsi di Indonesia atas risiko pandemi COVID-19 berdasarkan data COVID-19," Yang mana. Kuantitatif., vol. 56, no. 3, hlm. 1283–1291,
, doi: 10.1007/s11135-021-01176-W.
A. Yani, Z. Azmi, and D. Suherdi, “Implementasi Data Mining Menganalisa Data Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 2, no. 2,
pp. 315–323, 2023, doi:
53513/jursi.v2i2.6357.
S. Maharani, Y. Wendra, R. Rahim, dan Melladia, "Implementasi algoritma K-means clustering berdasarkan tingkat keparahan diabetes pada pasien menggunakan platform situs web," TOFEDU: Jurnal Masa Depan Pendidikan, vol. 4, no. 7, hlm. 3749–3761,
, [Online]. Tersedia: https://doi.org/10.61445/tofedu.v4i7.933
U. A. Naibaho, H. Akbar, and B. Hadibrata, “Determinasi Kepuasan Pelanggan: Analisis Kualitas Pelayanan, Harga Dan Kualitas Produk (Literature Review Strategic Marketing Management),” Jurnal Manajemen Pendidikan Dan Ilmu Sosial, vol. 3, no. 2, hlm. 1079–1089, 2022, doi:
38035/jmpis.v3i2.1346.
R. G. Solechati and A. Jananto, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Data Brain Stroke Untuk Pengelompokan Profile Pasien,” semanTIK, vol. 9, no. 1, p. 39, 2023, doi: 10.55679/semantik.v9i1.29446.
I. Prabujaya, Rahman, F. Ibrahim, and A. Azhari Muin, “Sistem Klasterisasi Data Rekam Medis pada Puskesmas Kampili Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 1, no. 2, pp. 106–120, 2025, [Online]. Available: https://librarium.id/index.php/synctech106%7 C
J. Hendrik and Joni, “Perancangan Sistem Informasi Pengklasifikasian Rumah Sakit Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Buletin Riset Ilmu Komputer, vol. 4, no. 2, hlm. 225–232, 2024, doi:
47065/bulletincsr.v4i2.338.
G. Alasi and R. A. Putri, “Penerapan K-Means Clustering untuk Pengelompokan Pasien Rumah Sakit berdasarkan Tingkat Keparahan Penyakit,” Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi, vol. 07, no. 03, hlm. 475–486,
, [Online]. Tersedia: https://journal.cattleyadf.org/index.php/jatili ma/index
S. Magdalena, V. Paramarta, P. A. Laksono, and R. S. Gusti, “Pengembangan Sistem Informasi Sumber Daya Manusia Keperawatan Rumah Sakit,” Jurnal Ilmu dan Teknologi Kesehatan, vol. 1, no. 3, hlm. 149–
, 2023.
S. A. D. Darmawan and Karmilasari, “Penerapan Metode K-Means Clustering dan Rata-rata bergerak sederhana untuk Memprediksi Jenis Penyakit di Provinsi Jawa Timur,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 11, no. 4, hlm. 877–886, 2024, doi: 10.25126/jtiik.1148703.
M. Maulana, “Rancang Bangun Sistem Informasi Berbasis Web untuk Digitalisasi Pelayanan Pasien di Rumah Sakit Otika Medika,” vol. 2, no. 1, pp. 38–43, 2026.