KLASTERISASI PASIEN BPJS DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING GUNA MENUNJANG PROGRAM JAMINAN KESEHATAN NASIONAL DI RUMAH SAKIT ANWAR MEDIKA BALONG BENDO SIDOARJO - Ali, Amir; Masyfufah, Lilis (LP2M IIK (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Institut Ilmu Kesehatan) Bhakti Wiy, 2021)
Latar belakang: Manajemen RS Anwar Medika mengalami kesulitan dengan tumpukan data di dalam database sehingga database kurang optimalkan dalam penggunaannya. Tujuan: Menemukan informasi baru dari data rekam medis rawat inap pasien BPJS. Metode: Penelitian ini merupakan diskriptif kuantittif. Data didapatkan dengan melakukan pengelompokkan data dengan metode teknik data mining dengan menggunakan algoritma K-Means. Hasil: Menghasilkan 3 cluster; cluster 1 terdiri dari 91 pasien perempuan (51%), cluster 2 terdiri dari 26 pasien perempuan (14%), dan cluster 3 terdiri dari 63 pasien laki-laki (35%). Kecamatan asal pasien yang terbanyak berasal dari Krian dan Balongbendo. Diagnosis yang banyak diderita adalah Born in Hospital, Diarrgoea, dan Hemorrhagic. Kesimpulan: Banyak pasien BPJS didiagnosis dengan kode ICD X Z38.0, A09+E86, dan A91, sehingga bisa digunakan untuk penentuan anggaran rumah sakit. Saran: Penelitian selanjutnya dapat menggunakan kolaborasi dengan metode clustering hierarki agar didapatkan hasil pengelompokan data yang lebih baik.