Implementation of K-Means Clustering Algorithm for Segmentation of Patient Visit Patterns in Public Hospital (Case study: Rumah Sakit Umum Pekerja) - Marlina, Marlina; Hindrawan, Dimas; Kornela, Andhini; Heikal, Jerry (LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia, 2025)
Kebutuhan informasi dan pengetahuan baru untuk pendukung keputusan Rumah Sakit sangat diperlukan, pengelolaan kunjungan pasien merupakan tantangan utama bagi rumah sakit, terutama dalam mengoptimalkan sumber daya dan meningkatkan kualitas layanan. Untuk itu diperlukan pengelompokan poli klinik dirumah sakit demi mengetahui pola atau jenis kebutuhan pasien dengan jumlah banyak maupun sedikit. Rumah Sakit Umum Pekerja (RSUP) menghadapi kompleksitas dalam memahami pola kunjungan pasien yang bervariasi berdasarkan waktu, jenis layanan, dan frekuensi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means Clustering guna mengelompokkan pola kunjungan pasien, sehingga dapat membantu rumah sakit dalam merancang strategi layanan yang lebih efisien dan terfokus. Metode penelitian menggunakan data kunjungan pasien selama tiga bulan, mencakup demografis, jenis layanan, dan frekuensi kunjungan dengan jumlah data 29.628 pasien yang menghasilnya 10 klaster. Data dianalisis menggunakan algoritma K-Means untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok pasien dengan karakteristik pola kunjungan yang serupa. Hasil segmentation, targeting and positioning (STP) menunjukkan bahwa pasien dapat dibagi menjadi beberapa kelompok sesuai dengan poli klinik yang dituju yang disesuaikan dengan kebutuhan penyakit pasien, dimana hasil segmentasi yang memiliki jumlah pasien paling banyak dalam kurun waktu 3 bulan dan dengan usia pasien diatas 45 tahun dapat diprioritaskan. Strategi Online Value Proposition (OVP) kemudian disesuaikan dengan karakteristik setiap segmen untuk meningkatkan kepuasan pasien serta efisiensi operasional rumah sakit.