Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceeding of TIK
Hayqal Murtadha
Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Sistem Deteksi Penyakit Ginjal menggunakan Metode Clustering K-Means Hayqal Murtadha; Azhar Azhar; Salahuddin Salahuddin
eProceeding of TIK Vol 6, No 1 (2026): eProTIK: Mei, 2026
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penyakit ginjal kronis merupakan masalah kesehatan global dengan prevalensi tinggi dan sering terlambat terdeteksi sehingga memengaruhi kualitas hidup pasien serta biaya pengobatan. Diagnosis konvensional melalui pemeriksaan laboratorium dinilai akurat, tetapi memiliki keterbatasan dari segi biaya, waktu, dan ketersediaan fasilitas. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem deteksi dini penyakit ginjal menggunakan algoritma clustering K-Means untuk membantu tenaga medis mengelompokkan pasien berdasarkan parameter fisiologis seperti kadar kreatinin, tekanan darah, berat jenis urin, albumin, dan gula urin.Metode penelitian meliputi pengumpulan data primer dan sekunder, pra-pemrosesan data berupa normalisasi dan pembersihan, penerapan algoritma K-Means, serta evaluasi kualitas klaster menggunakan Silhouette Score. Sistem yang dikembangkan berbasis web dengan pengujian black-box dan white-box untuk memastikan fungsionalitas sesuai rancangan.Hasil akan membentuk lima klaster risiko penyakit ginjal normal, stadium 1, stadium 2, stadium 3, stadium 4 dengan nilai Silhouette Score ≥ 0,75, sehingga mendukung deteksi dini secara lebih cepat, efisien, dan berbasis data.
Co-Authors Azhar Azhar Salahuddin Salahuddin