Implementasi Metode K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Pasien Berdasarkan Tipe Penyakit Di Dr. Drs. M. Hatta Brain Hospital, Bukittinggi - Irzal Arief Wisky; Ridha Utami (Jurnal Teknik dan Teknologi Tepat Guna, 2026)
Volume data pasien yang terus meningkat di rumah sakit membutuhkan manajemen dan analisis data yang efisien untuk mendukung pengambilan keputusan dalam layanan kesehatan. Studi ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering dalam sistem informasi berbasis web untuk mengelompokkan pasien berdasarkan karakteristik penyakit di Rumah Sakit Otak Dr. Drs. M. Hatta (RSOMH) Bukittinggi. Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian dan pengembangan yang melibatkan pengumpulan data, analisis sistem, desain sistem, implementasi, dan pengujian. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, sementara algoritma K-Means digunakan untuk mengklasifikasikan data pasien berdasarkan kesamaan atribut klinis. Sistem secara otomatis melakukan klasterisasi dengan menghitung jarak Euclidean dan memperbarui sentroid klaster secara iteratif hingga konvergensi tercapai. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan berhasil mengelompokkan pasien ke dalam klaster yang bermakna, memudahkan analisis data pasien yang lebih cepat dan akurat dibandingkan metode konvensional. Selain itu, sistem ini menyediakan informasi berguna untuk manajemen rumah sakit dalam memantau pola penyakit, mengoptimalkan alokasi sumber daya, dan mendukung pengambilan keputusan layanan kesehatan berbasis datan.