KLASTERISASI DATA PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN K-MEANS DALAM SISTEM INFORMASI KESEHATAN - Saskia Adinda; Andrianingsih Andrianingsih (Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri, 2025)
Penyakit jantung merupakan salah satu isu kesehatan utama yang memerlukan perhatian serius dalam pengelolaannya, terutama dalam menentukan skala prioritas penanganan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode K-Means Clustering dalam analisis data pasien penyakit jantung menggunakan Heart Disease UCI Dataset dari Kaggle, yang mencakup berbagai atribut medis seperti usia, jenis kelamin, tekanan darah, kadar kolesterol, dan jumlah pembuluh darah yang terdeteksi. Tahapan penelitian mencakup pembersihan data, normalisasi, seleksi fitur, serta penerapan algoritma K-Means untuk mengelompokkan pasien berdasarkan kemiripan karakteristik medis mereka. Hasil klasterisasi ini bertujuan untuk membantu tenaga medis dalam menentukan prioritas penanganan pasien berdasarkan tingkat risiko penyakit jantung. Evaluasi menunjukkan bahwa metode K-Means Clustering mampu mengelompokkan pasien dengan baik dan dapat diintegrasikan ke dalam sistem informasi kesehatan rumah sakit untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan data serta mempercepat pengambilan keputusan medis. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi dalam pemanfaatan teknologi analitik guna meningkatkan kualitas layanan kesehatan dalam menangani pasien penyakit jantung.