PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS DALAM MENGELOMPOKKAN PENYAKIT PASIEN DI PUSKESMAS TALANG BAKUNG
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Dinamika Bangsa
Author
Prasetyo S, Kristanto
Subject
Artificial Intelligence
Datestamp
2023-06-23 13:11:12
Abstract :
Puskesmas Talang Bakung melakukan pelayanan pengobatan kepada masyarakat sekitar. Catatan pelayanan pengobatan di catat kedalam laporan data pasien secara manual. Jumlah pasien bahkan bisa mencapai ratusan orang dalam satu hari sehingga menghasilkan data kunjungan pasien yang sangat banyak. Dari data tersebut, Puskesmas Talang Bakung membutuhkan pengolahan data penyakit lebih lanjut untuk dapat mengambil tindakan kebijakan dalam antisipasi pengobatan dan pencegahan penyakit salah satunya yaitu dengan melakukan penyuluhan atau sosialisasi. Data Mining merupakan proses penggalian informasi yang penting pada kumpulan data. Data yang didapatkan diolah menggunakan metode clustering (klasterisasi) dan dihitung menggunakan Algortitma K-means sehingga menghasilkan cluster 1 sebanyak 34 data pasien menderita penyakit kelainan kulit, cluster 2 sebanyak 31 data pasien menderita penyakit yang berhubungan dengan talinga, hidung, tenggorokan (THT), cluster 3 sebanyak 28 data pasien menderita penyakit diabetes. Dengan dilakukan metode pengelompokkan data seperti ini, diharapkan Puskesmas dapat memakai data untuk melakukan pengendalian penyakit maupun menyediakan persediaan obat lebih.
Puskesmas Talang Bakung melakukan pelayanan pengobatan kepada masyarakat sekitar. Catatan pelayanan pengobatan di catat kedalam laporan data pasien secara manual. Jumlah pasien bahkan bisa mencapai ratusan orang dalam satu hari sehingga menghasilkan data kunjungan pasien yang sangat banyak. Dari data tersebut, Puskesmas Talang Bakung membutuhkan pengolahan data penyakit lebih lanjut untuk dapat mengambil tindakan kebijakan dalam antisipasi pengobatan dan pencegahan penyakit salah satunya yaitu dengan melakukan penyuluhan atau sosialisasi. Data Mining merupakan proses penggalian informasi yang penting pada kumpulan data. Data yang didapatkan diolah menggunakan metode clustering (klasterisasi) dan dihitung menggunakan Algortitma K-means sehingga menghasilkan cluster 1 sebanyak 34 data pasien menderita penyakit kelainan kulit, cluster 2 sebanyak 31 data pasien menderita penyakit yang berhubungan dengan talinga, hidung, tenggorokan (THT), cluster 3 sebanyak 28 data pasien menderita penyakit diabetes. Dengan dilakukan metode pengelompokkan data seperti ini, diharapkan Puskesmas dapat memakai data untuk melakukan pengendalian penyakit maupun menyediakan persediaan obat lebih.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
