IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK KLASTERISASI DATA PENYAKIT PASIEN DI RSUD KOTA BANDUNG
##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##
Downloads
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Abstract
Penyakit adalah suatu keadaan abnormal dimana tubuh ataupun pikiran mengalami ketidaknyamanan atau disfungsi terhadap orang yang dipengaruhinya. Setiap harinya jumlah pasien di rumah sakit selalu bertambah dengan jenis penyakit yang berbeda. Tumpukan data penyakit pasien yang berada pada rumah sakit pun hanya sebatas memberikan laporan jumlah pasien yang berobat dengan penyakit yang diderita. Oleh sebab itu, perlu adanya pengelompokan untuk membantu pihak rumah sakit menemukan informasi mengenai penyakit yang paling banyak diderita oleh pasien. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan data penyakit pasien menggunakan teknik data mining clustering dengan menggunakan algoritma K-Medoids. K-Medoids merupakan salah satu metode clustering yang berfungsi untuk memecah dataset menjadi kelompok-kelompok dan mampu mengatasi kelemahan dari metode K-Means yang sensitive terhadap outlier. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan 3 cluster menjadi jumlah cluster terbaik dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,409373. Dari pengujian yang dilakukan didapatkan hasil clustering yaitu cluster 0 sebanyak 18 data yang didominasi oleh penyakit yang berada pada klinik gawat darurat, lalu pada cluster 1 sebanyak 2 data yang didominasi oleh penyakit pada klinik kemuning dan klinik gawat darurat, sedangkan pada cluster 2 sebanyak 197 data yang didominasi oleh penyakit pada klinik rehab medik sebanyak 20 data.
##plugins.themes.academic_pro.article.details##
Pemberitahuan Hak Cipta
Usulan kebijakan untuk jurnal yang menawarkan akses terbuka Syarat yang dibutuhkan penulis adalah sebagai berikut:
1. Penulis memegang hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama secara bersamaan di bawah lisensi di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0), yang mengizinkan orang lain untuk menyalin dan mendistribusikan ulang materi ini dalam bentuk atau format apa pun termasuk menyusun, memodifikasi, dan membuat turunan materi ini untuk tujuan apa pun, termasuk tujuan komersial.
2. Penulis dapat membuat pengaturan kontrak terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi dekaden publikasi jurnal (misalnya mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan mengakui publikasi aslinya di jurnal ini.
3. Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting artikel secara online (misalnya di repositori institusional atau di situs web mereka) seperti pada Garuda, Academia, researchgate atau repository lainnya sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menghasilkan pertukaran yang produktif dan kutipan artikel yang diterbitkan lebih awal dan lebih maju (periksa: Efek Akses Terbuka)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
Asmiatun, S., Wakhidah, N., & Putri, A. N. (2020). Penerapan Metode K-Medoids Untuk Pengelompokkan Kondisi Jalan Di Kota Semarang 1,2. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 6(2), 171–180.
Herliana, A., Setiawan, V. A., & Prasetio, R. T. (2018). Penerapan Inferensi Backward Chaining Pada Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Tulang. Jurnal Informatika, 5(1), 50-60.
Juninda, T., Mustakim, & Andri, E. (2019). Penerapan Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokan Penyakit di Pekanbaru Riau. Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi Dan Industri (SNTIKI), November, 42–49.
Muningsih, E., & Kiswati, S. (2015). Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok Barang. Jurnal Bianglala Informatika, 3(1). (17 Mei 2020)
Prasetio, R. T., & Riana, D. (2015, November). A comparison of classification methods in vertebral column disorder with the application of genetic algorithm and bagging. In 2015 4th international conference on instrumentation, communications, information technology, and biomedical engineering (ICICI-BME) (pp. 163-168). IEEE.
Prasetio, R. T. (2014). Inventory Control Using Statistics Forecasting on Manufacture Company. Jurnal Informatika, 1(2).
Prasetio, R. T., & Pratiwi, P. (2015). PENERAPAN TEKNIK BAGGING PADA ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK MENGATASI KETIDAKSEIMBANGAN KELAS DATASET MEDIS. Jurnal Informatika, 2(2).
Prasetio, R. T., & Ripandi, E. (2019). Optimasi Klasifikasi Jenis Hutan Menggunakan Deep Learning Berbasis Optimize Selection. Jurnal Informatika, 6(1), 100-106.
Prasetio, R. T., Rismayadi, A. A., & Anshori, I. F. (2018). Implementasi Algoritma Genetika pada k-nearest neighbours untuk Klasifikasi Kerusakan Tulang Belakang. Jurnal Informatika, 5(2), 186-194.
Prasetio, R. T., & Susanti, S. (2019). Prediksi Harapan Hidup Pasien Kanker Paru Pasca Operasi Bedah Toraks Menggunakan Boosted k-Nearest Neighbor. JURNAL RESPONSIF: Riset Sains & Informatika, 1(1), 64-69.
Riana, D. (2018). Classification of Pap Smear. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 8(6), 5415-5424.
Silitonga, P. D. P., & Sri, I. (2017). Klusterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien Dengan Menggunakan K-Means Clustering. Jurnal Times, VI(2), 2005–2008.
Sundari, S. S., & Ariani, N. (2019). Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Penyakit Dengan Algoritma Fuzzy C-Means ( Studi Kasus : UPT Puskesmas Salawu ). Jurnal VOI (Voice of Informatics), 8(2), 63–76.
Triyanto, W. A. (2015). Algoritma K-Medoids Untuk Penentuan Strategi Pemasaran. Jurnal SIMETRIS, 6(1), 183–188.