PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA REKAM MEDIS PASIEN BERDASARKAN JENIS PENYAKIT DENGAN ALGORITMA CLUSTERING (Studi Kasus : Poli Klinik PT.Inecda)

Ordila, Rian; Wahyuni, Refni; Irawan, Yuda; Sari, Maulita Yulia

doi:10.33060/jik/2020/vol9.iss2.181

Cited by 29 publications

(25 citation statements)

References 13 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…K-means, which divides data into K sub-regions, is well known for its ability to classify and outline large amounts of data quickly. The k-means algorithm is thought to have a high enough level of accuracy to be used in this research to produce knowledge of the group characteristics of the area [6]. K-Means is a clustering algorithm that uses an iterative process.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

K-Means Clustering in Determining the Category of Stock Items In Angkasa Mart

Hardianto

Ramadhan

Pane

et al. 2022

Knowbase : International Journal of Knowledge in Database

View full text Add to dashboard Cite

A good and accurate stock management system is crucial in any institution or organization that conducts product buying and selling transactions. This is done to improve stock efficiency, reduce storage costs, be more effective, and meet customer expectations. This research produced three groups of the most desirable products for large stock quantities, moderate stock quantities for products of interest, and low stock quantities for products that were less or not in demand. Data was processed using the clustering method, specifically the K-Means method, which was based on historical sales data that includes the product code, number of transactions, and average sales. This study was carried out using web-based calculations. Testing with the rapid miner application. The research yielded three members of the product group for large stock, 238 large stock, 273 medium stock, and 25 low stock.

show abstract

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

K-Means Clustering in Determining the Category of Stock Items In Angkasa Mart

Hardianto

Ramadhan

Pane

et al. 2022

Knowbase : International Journal of Knowledge in Database

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Bahasa medis yang biasa dilakukan oleh dokter dalam melakukan identifikasi suatu penyakit lalu memberikan tindakan atas penyakit tersebut berupa bahasa kedokteran (rekam medis) yang selanjutnya dikodekan menjadi kode-kode ICD. Kode ini adalah bahasa standar yang biasa digunakan oleh dokter pada umunya walaupun bukan dokter spesialis, dalam membaca kode ini sesuai dengan aturan yang telah ditetapkan [2].…”

Section: Pendahuluanunclassified

“…Inecda dengan menggunakan metode k-means clastering. Data yang dipakai yai tu data rekam medis 600 pasien, Sehingga mendapatkan klasifikasi data berdasarkan wilayah, jenis penyakit, dan umur [2]. Segmentasi tumor otak dengan menggunakan metode k-means, penelitian ini dilakukan pada data MRI yang telah dianalisis, menghasilkan tingkat ke akurasian yang tinggi dalam mendiagnonsa tumor [6].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Classification of Patient Complaints against Patient Medical Record Data Using the K Means Method

Ideal

2022

jsisfotek

View full text Add to dashboard Cite

Keluhan pasien merupakan efek dari tubuh yang sedang terjangkit oleh suatu penyakit. Keluhan yang dialami pasien dapat disebabkan oleh beberapa faktor, Faktor penyebab keluhan penyakit pasien seperti faktor internal dan faktor eksternal. Penyakit yang disebabkan oleh faktor internal seperti penyakit yang disebabkan oleh pengaruh gen yang ada pada pasien. Penyakit yang diesebabkan oleh faktor eksternal seperti penyakit yang disebabkan oleh kondisi lingkungan sekitar dari pasien. Mengetahui faktor penyebab keluhan pasien, maka pihak puskesmas dapat melakukan pencegahan suatu penyakit dengan efektif dan memberikan pelayanan kesehatan masyarakat dengan tepat sasaran. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data keluhan pasien yang berada pada data rekam medis pasien. Data rekam medis adalah berkas yang berisikan pencatatan dari biodata dan rincian pelayanan yang telah diterima pasien. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan kelompok data keluhan pasien dan Mengetahui parameter pada setiap keluhan pasien. klasifikasi keluhan pasien dapat memberikan Analisa dan pertimbangan terhadap penentuan pihak puskesmas dalam memberikan pelayanan kesehatan dan penanganan yang tepat berdasarkan data keluhan pasien. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data keluhan pasien dalam jangka waktu 6 bulan yang terdiri dari 72 kategori keluhan pasien .Data maining adalah suatu cara pengolahan data yang bertujuan untuk menemukan atau menggali informasi dari data yang diolah, salah satu metodenya yaitu metode k means. Metode k-means mengelompokkan data dengan system partisi. Hasilnya adalah melakukan klasifikasi data dengan metode k-means yang menghasilkan kelompok data berdasarkan keluhan sehingga dapat menjadi bahan acuan untuk mengabil keputusan yang lebih tepat dalam penanganan Kesehatan masyarakat. penelitian ini menghasilkan klasifikasi berdasarkan keluhan pasien sehingga pihak puskesmas dapat menemukan pola informasi yang ada pada data dan dapat membantu pihak puskesmas dalam pengendalian penyakit yang ada pada masyarakat.

show abstract

“…Rapidminer merupakan salah satu software data mining [19]. Rapidminer juga bisa digunakan untuk algoritma data mining lainnya [20].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Trend Saham LQ-45 selama Pandemi Covid-19 dengan K-Means Clustering

Hanjasto¹

2022

INFEB

View full text Add to dashboard Cite

Stocks are one of the investment instruments that have great risks and benefits. Large profits in a very fast time often make investors forget about the risks that may occur. Dynamic price changes at any time require in-depth analysis to determine the decision to buy, hold or sell. The COVID-19 pandemic has had a major effect on economic growth, investment and culture. This study aims to group stocks that have the same trend during the pandemic so that they can get returns and minimize the risk of loss. The stock price data in this study is sourced from finance.yahoo.com with a time span from 2019 to 2021. The stocks to be analyzed are stocks belonging to the LQ-45 stock category from 2019 to 2021. will be grouped with K-means Clustering. This study groups LQ-45 stocks into 3 clusters which are the right considerations by investors in stock investments during the Covid-19 pandemic.

show abstract

PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA REKAM MEDIS PASIEN BERDASARKAN JENIS PENYAKIT DENGAN ALGORITMA CLUSTERING (Studi Kasus : Poli Klinik PT.Inecda)

Cited by 29 publications

References 13 publications

K-Means Clustering in Determining the Category of Stock Items In Angkasa Mart

K-Means Clustering in Determining the Category of Stock Items In Angkasa Mart

Classification of Patient Complaints against Patient Medical Record Data Using the K Means Method

Analisis Trend Saham LQ-45 selama Pandemi Covid-19 dengan K-Means Clustering

Contact Info

Product

Resources

About