Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.66
P-Index
This Author published in this journals
All Journal LINK JUTIK : Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal Informasi Kesehatan Indonesia (JIKI) Jurnal Kesehatan Indonesian of Health Information Management Journal (INOHIM) INSERT: Information System and Emerging Technology Journal Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Genitri: Jurnal Pengabdian Masyarakat Bidang Kesehatan UNBI Mengabdi
I Nyoman Mahayasa Adiputra
Universitas Bali Internasional
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Health Professions Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences

Published : 20 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : INSERT: Information System and Emerging Technology Journal

 1 
Clustering Penyakit DBD pada Rumah Sakit Dharma Kerti Menggunakan Algoritma K-Means Adiputra, I Nyoman Mahayasa
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol 2, No 2 (2021)
Publisher : Prodi Sistem Informasi, FTK, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v2i2.41673

Abstract

Clustering merupakan teknik pengelompokkan record pada basis  data  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Hasil clustering diberikan  kepada  pengguna  akhir  untuk  memberikan gambaran tentang apa yang terjadi pada basis data. Dalam SIMRS Rumah Sakit Dharma Kerti yang diambil dari tahun 2014 sampai 2018, memiliki 6038 record data rekam medis pasien. Jumlah diagnosa tertinggi adalah DBD, untuk mengetahui gambaran yang terjadi dalam data diagnosa DBD tersebut dilakukan clustering dengan menggunakan algoritma k-means. Hasil dari penelitian ini adalah Pasien dengan diagnosa DBD pada RS Dharma Kerti yang paling sedikit jumlahnya adalah pada rentang usia 25 sampai 45 tahun. Setiap kelompok usia memiliki jumlah hari perawatan yang merata, bisa disimpulkan bahwa usia hampir tidak mempengaruhi hari perawatan. Lama perawatan yang paling banyak di lalui oleh pasien adalah dari 3 hari sampai 5 hari perawatan.
Clustering Penyakit DBD pada Rumah Sakit Dharma Kerti Menggunakan Algoritma K-Means Adiputra, I Nyoman Mahayasa
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 2 No. 2 (2021)
Publisher : Prodi Sistem Informasi, FTK, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v2i2.41673

Abstract

Clustering merupakan teknik pengelompokkan record pada basis  data  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Hasil clustering diberikan  kepada  pengguna  akhir  untuk  memberikan gambaran tentang apa yang terjadi pada basis data. Dalam SIMRS Rumah Sakit Dharma Kerti yang diambil dari tahun 2014 sampai 2018, memiliki 6038 record data rekam medis pasien. Jumlah diagnosa tertinggi adalah DBD, untuk mengetahui gambaran yang terjadi dalam data diagnosa DBD tersebut dilakukan clustering dengan menggunakan algoritma k-means. Hasil dari penelitian ini adalah Pasien dengan diagnosa DBD pada RS Dharma Kerti yang paling sedikit jumlahnya adalah pada rentang usia 25 sampai 45 tahun. Setiap kelompok usia memiliki jumlah hari perawatan yang merata, bisa disimpulkan bahwa usia hampir tidak mempengaruhi hari perawatan. Lama perawatan yang paling banyak di lalui oleh pasien adalah dari 3 hari sampai 5 hari perawatan.
Co-Authors ., Ni Putu Ayu Laksmini A. A. Istri Ita Paramitha Bagus Sayoga D. Mahadipha Farmani, Putu Ika Karma I Gede Bagus Wangsa Ariadi I Ketut Tunas Ida Ayu Elisa Junianthi Iswari, Putu Widhi Junianthi, Ida Ayu Elisa Kartika Dewi, Ni Made Umi Made Karma Maha Wirajaya Mahawirajaya, Made Karma Muhammad Agus Muljanto Mulana, Victorinus Alfred Saptiono Mulana, Viktorinus Alfred Saptiono Ni Made Sudiari Ni Made Umi Kartika Dewi Putu Ika Farmani Saptiono Mulana, Viktorinus Alfred Viktorinus Alfred Saptiono Mulana Viktorinus Alfred Saptiono Mulana