PENERAPAN DATA MINING UNTUK CLUSTERING PENYAKIT DIARE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS: STUDI KASUS: PUSKESMAS BEBER - Kholil, Kholil AldiYatna; Rahaningsih, Nining; Danar Dana, Raditya (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Masih menjadi tantangan utama di Indonesia, termasuk di Kabupaten Cirebon, penyakit diare terus meningkatkan kekhawatiran kesehatan. Puskesmas Beber Cirebon mengalami lonjakan kasus diare yang mencolok dalam beberapa tahun terakhir. Selain jumlah penderita yang meningkat, penelitian ini juga menyoroti kurangnya pemahaman tentang pola, karakteristik, dan penyebaran diare di daerah Beber. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengelompokkan data diare di wilayah kerja Puskesmas Beber menggunakan teknik data mining dengan algoritma K-Means. Data dari rekam medis pasien Puskesmas Beber yang menderita diare dianalisis dan dikelompokkan ke dalam 3 cluster menggunakan algoritma K-Means. Hasilnya menunjukkan nilai K optimal adalah 3, dengan cluster 0 memiliki jumlah kasus tertinggi (386 kasus), diikuti oleh cluster 1 (132 kasus) dan cluster 2 (61 kasus).Temuan ini memberikan wawasan penting tentang pola dan faktor risiko diare di wilayah tersebut, berpotensi untuk meningkatkan diagnosis, penanganan, dan pencegahan diare. Penerapan data mining pada rekam medis juga dapat meningkatkan manajemen informasi di Puskesmas, efisiensi layanan kesehatan, dan mendukung kebijakan penanggulangan penyakit yang lebih terarah. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi metodologis dan praktis yang berharga dalam upaya mengatasi masalah diare di tingkat lokal atau Puskesmas