Pengelompokan Penyebaran Penyakit Ispa Di Wilayah Kota Sekayu Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus: Rsud Sekayu)

Tria Anjar Sari; Megawaty Megawaty; Ade Putra

Tria Anjar Sari Universitas Bina Darma
Megawaty Megawaty Universitas Bina Darma
Ade Putra Universitas Bina Darma

Keywords: Data mining, Clustering, K-Means

Abstract

The Sekayu general hospital is one of the major hospitals in the city of Sekayu. Every day the number of patients who come and do medical treatment at the hospital is relatively large. The high number of patient visits causes the number of medical records to be very large as well. So far, data that contains information about patients in hospitals has not been used properly. This information can actually be used as knowledge for hospitals, one of which is to classify the spread of ARI disease by region. In this study the Data Mining method is used to find out which clusters are formed. Using the K-Means algorithm is expected to produce a grouping of the spread of ARI disease based on the area of its spread, which can then be used as a consideration to overcome problems in the supply of drugs in the nearest pharmacy and in the prevention of similar cases and to provide more effective future services.

Rumah sakit umum daerah Sekayu adalah salah satu rumah sakit besar yang ada di daerah kota Sekayu. Setiap harinya jumlah pasien yang datang dan melakukan perawatan medis di rumah sakit relatif banyak. Tingginya jumlah kunjungan pasien ini menyebabkan jumlah data rekam medis menjadi sangat banyak pula. Selama ini data yang berisi informasi mengenai pasien di rumah sakit belum dimanfaatkan dengan baik. Informasi tersebut sebenarnya dapat dijadikan suatu pengetahuan bagi rumah sakit, salah satunya untuk mengelompokkan penyebaran penyakit ISPA berdasarkan wilayahnya. Pada penelitian ini digunakan metode Data Mining untuk mengetahui cluster yang terbentuk. Dengan menggunakan algoritma K-Means diharapkan dapat menghasilkan pengelompokkan penyebaran penyakit ISPA berdasarkan wilayah penyebarannya, yang kemudian dapat dijadikan bahan pertimbangan untuk mengatasi masalah dalam persediaan obat di apotik terdekat dan dalam pencegahan kasus yang hampir sama serta untuk memberikan pelayanan ke depannya yang lebih efektif.