Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer
Maulita Yulia Sari
STMIK Hang Tuah Pekanbaru
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA REKAM MEDIS PASIEN BERDASARKAN JENIS PENYAKIT DENGAN ALGORITMA CLUSTERING (Studi Kasus : Poli Klinik PT.Inecda) Rian Ordila; Refni Wahyuni; Yuda Irawan; Maulita Yulia Sari
Jurnal Ilmu Komputer Vol 9 No 2 (2020): Jurnal Ilmu Komputer
Publisher : STMIK Hang Tuah Pekanbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33060/JIK/2020/Vol9.Iss2.181

Abstract

Data Mining adalah suatu metode pengolahan data untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut. Rekam Medis adalah berkas yang berisikan catatan dan dokumen tentang identitas pasien, pemeriksaan, pengobatan, tindakan, pelayanan lain yang telah diberikan kepada pasien. Poli klinik PT.Inecda menerima pasien sebanyak 20 pasien s/d 40 pasien dalam satu hari, dalam satu bulan bisa mencapai 600 pasien s/d 750 pasien, sedangkan dalam satu tahun Poli klinik PT.Inecda bisa menerima pasien kurang lebih sekitar 8.400 pasien dalam satu tahun. K-Means Clustering adalah suatu metode penganalisaan data atau metode Data Mining yang melakukan proses pemodelan tanpa supervisi (unsupervised) dan merupakan salah satu metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi. Hasilnya adalah melakukan pengelompokan dengan menggunakan K-Means Clustering dan RapidMiner yang dapat membantu melakukan pengelompokan berdasarkan wilayah, jenis penyakit dan Umur.
Co-Authors Refni Wahyuni Rian Ordila Yuda Irawan