{"title":"基于K-Means算法的希尔瓦尼滨海医院病案数据聚类数据挖掘分析","authors":"Wahyu Surya Nanda, Akim Manaor Hara Pardede, Magdalena Simanjuntak, Article Info, K-Mean Rekam Medis Clustering, Wahyu Surya","doi":"10.60076/indotech.v1i2.43","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Rekam medis adalah rekaman riwayat dari pasien yang melakukan pengobatan di rumah sakit maupun klinik. RSU Sylvani memiliki banyak pasien, setiap bulannya dan membuat data history pasien menumpuk di dalam data rekam medis, Namun tidak ada tindak lanjut manfaat dari data-data yang tersedia. Padahal data-data tersebut memiliki potensi yang besar untuk memberikan informasi baru dan wawasan yang berharga jika digali dengan data mining menggunakan metode k-means clustering. Jumlah data yang uji sebanyak 893 data dan menghasilkan 4 kelompok dari variabel diagnosa penyakit, jenis kelamin dan alamat. Dimana kelompok 1 berjumlah 268 data dengan pusat diagnosa penyakit Hipertension dan jenis kelamin perempuan pada alamat Kebun Lada. Kelompok 2 berjumlah 289 data dengan pusat diagnosa penyakit Asma dan jenis kelamin perempuan pada alamat Pahlawan. Kelompok 3 berjumlah 185 data dengan pusat diagnosa penyakit GERD dan jenis kelamin laki-laki pada alamat Kebun Lada. kelompok 4 berjumlah 151 data dengan pusat diagnosa penyakit Pembesaran Prostat dan jenis kelamin laki-laki pada alamat Kebun Lada.","PeriodicalId":404516,"journal":{"name":"Indonesian Journal of Education And Computer Science","volume":"541 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Data Mining Analysis For Medical Record Data Clasterization Using K-Means Algorithm In Sylvani Binjai Hospital\",\"authors\":\"Wahyu Surya Nanda, Akim Manaor Hara Pardede, Magdalena Simanjuntak, Article Info, K-Mean Rekam Medis Clustering, Wahyu Surya\",\"doi\":\"10.60076/indotech.v1i2.43\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Rekam medis adalah rekaman riwayat dari pasien yang melakukan pengobatan di rumah sakit maupun klinik. RSU Sylvani memiliki banyak pasien, setiap bulannya dan membuat data history pasien menumpuk di dalam data rekam medis, Namun tidak ada tindak lanjut manfaat dari data-data yang tersedia. Padahal data-data tersebut memiliki potensi yang besar untuk memberikan informasi baru dan wawasan yang berharga jika digali dengan data mining menggunakan metode k-means clustering. Jumlah data yang uji sebanyak 893 data dan menghasilkan 4 kelompok dari variabel diagnosa penyakit, jenis kelamin dan alamat. Dimana kelompok 1 berjumlah 268 data dengan pusat diagnosa penyakit Hipertension dan jenis kelamin perempuan pada alamat Kebun Lada. Kelompok 2 berjumlah 289 data dengan pusat diagnosa penyakit Asma dan jenis kelamin perempuan pada alamat Pahlawan. Kelompok 3 berjumlah 185 data dengan pusat diagnosa penyakit GERD dan jenis kelamin laki-laki pada alamat Kebun Lada. kelompok 4 berjumlah 151 data dengan pusat diagnosa penyakit Pembesaran Prostat dan jenis kelamin laki-laki pada alamat Kebun Lada.\",\"PeriodicalId\":404516,\"journal\":{\"name\":\"Indonesian Journal of Education And Computer Science\",\"volume\":\"541 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-08-31\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Indonesian Journal of Education And Computer Science\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.60076/indotech.v1i2.43\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Indonesian Journal of Education And Computer Science","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.60076/indotech.v1i2.43","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Data Mining Analysis For Medical Record Data Clasterization Using K-Means Algorithm In Sylvani Binjai Hospital
Rekam medis adalah rekaman riwayat dari pasien yang melakukan pengobatan di rumah sakit maupun klinik. RSU Sylvani memiliki banyak pasien, setiap bulannya dan membuat data history pasien menumpuk di dalam data rekam medis, Namun tidak ada tindak lanjut manfaat dari data-data yang tersedia. Padahal data-data tersebut memiliki potensi yang besar untuk memberikan informasi baru dan wawasan yang berharga jika digali dengan data mining menggunakan metode k-means clustering. Jumlah data yang uji sebanyak 893 data dan menghasilkan 4 kelompok dari variabel diagnosa penyakit, jenis kelamin dan alamat. Dimana kelompok 1 berjumlah 268 data dengan pusat diagnosa penyakit Hipertension dan jenis kelamin perempuan pada alamat Kebun Lada. Kelompok 2 berjumlah 289 data dengan pusat diagnosa penyakit Asma dan jenis kelamin perempuan pada alamat Pahlawan. Kelompok 3 berjumlah 185 data dengan pusat diagnosa penyakit GERD dan jenis kelamin laki-laki pada alamat Kebun Lada. kelompok 4 berjumlah 151 data dengan pusat diagnosa penyakit Pembesaran Prostat dan jenis kelamin laki-laki pada alamat Kebun Lada.