KLASTERISASI DATA PASIEN ASURANSI KESEHATAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS (Studi Kasus RSUP. H. Adam Malik Medan)
| Main Authors: | Damanik, Rudolfo, Nainggolan, Rocky SN |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Pelita Informatika: Informasi dan Informatika
, 2017
|
| Online Access: |
http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/770 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/770/697 |
Daftar Isi:
- Perkembangan teknologi sangat berpengaruh besar bagi dunai kesehatan, berdasarkan penelitian yang telah dilakukan pada RSUP. H. Adam Malik Medan, daerah-daerah di Sumatera Utara masih rentan terkena penyebaran berbangai penyakit ini dibuktikan dengan tingginya angka pasien yang berobat dan dicatat pada bagian Rekam Medik RSUP. H. Adam Malik Medan. Banyaknya data pasien yang disimpan gudang data dapat diolah untuk menghasilkan informasi baru. Data mining merupakan suatu teknik proses penggalian dan pengolahan banyak data(gudang data) yang bertujuan untuk menghasilkan sebuah informasi baru bagi dunia kesehatan. K-means clustering adalah suatu metode pada data mining yang berfungsi untuk mengelompokan banyak data kedalam satu kelompok data atau lebih berdasarkan kararteristik yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokan data pasien agar menghasilkan sebuah informasi baru mengenai pola penyebaran penyakit di Sumatera Utara sehingga dapat dilakukan penyuluhan dan pencengahan terhadap daerah yang banyak terjakit penyakit. Hasil dari penelitian yang dilakukan, terdapat 2 clusteryaitu pada cluster 1 pada usia dibawah 52 tahun pemerintah dapat mengetahui daerah , jenis kelamin dan jenis penyakit yang banyak diderita oleh pasien. Begitu juga dengancluster 2 pada usia diatas 52 tahun.