{"title":"Pemanfaatan Data Rekam Medis dalam Menentukan Cluster Penyakit Melalui Data Mining di Rs Aisyiyah Siti Fatimah Tulangan Sidoarjo","authors":"Umi Khoirun Nisak, Brema Arya Yudano, Uce Indahyanti","doi":"10.35584/carejournal.v2i1.98","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Jumlah rekam medis yang masuk setiap hari mengalami penambahan jumlah data di rumah sakit Aisyiyah Siti Fatimah Tulangan Sidoarjo. Namun, data yang tersimpan terbatas menjadi tumpukan data yang belum tergali secara optimal dalam pemanfaatannya. Pemanfatan data yang belum optimal seharusnya dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan informasi baru jika digali lebih dalam dengan metode data mining. Penelitian ini bertujuan melakukan clustering diagnosa penyakit berdasarkan data rekam medis menggunakan algoritma K-Means. Metode penelitian menggunakan deskriptif. Hasil proses clustering software RapidMiner dengan 5 cluster mendapatkan hasil C0 didominasi diagnosa I11.0, C1 didominasi diagnosa E11.8, C2 didominasi diagnosa A15.3, C3 didominasi diagnosa E05.9, C4 didominasi diagnosa E11.8. Uji validitas cluster menggunakan metode Davies Bouldin Index (DBI) dengan 5 cluster mendapatan nilai 0.469 \n ","PeriodicalId":51984,"journal":{"name":"Emergency Care Journal","volume":"18 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.4000,"publicationDate":"2022-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Emergency Care Journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35584/carejournal.v2i1.98","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"EMERGENCY MEDICINE","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1
Abstract
Jumlah rekam medis yang masuk setiap hari mengalami penambahan jumlah data di rumah sakit Aisyiyah Siti Fatimah Tulangan Sidoarjo. Namun, data yang tersimpan terbatas menjadi tumpukan data yang belum tergali secara optimal dalam pemanfaatannya. Pemanfatan data yang belum optimal seharusnya dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan informasi baru jika digali lebih dalam dengan metode data mining. Penelitian ini bertujuan melakukan clustering diagnosa penyakit berdasarkan data rekam medis menggunakan algoritma K-Means. Metode penelitian menggunakan deskriptif. Hasil proses clustering software RapidMiner dengan 5 cluster mendapatkan hasil C0 didominasi diagnosa I11.0, C1 didominasi diagnosa E11.8, C2 didominasi diagnosa A15.3, C3 didominasi diagnosa E05.9, C4 didominasi diagnosa E11.8. Uji validitas cluster menggunakan metode Davies Bouldin Index (DBI) dengan 5 cluster mendapatan nilai 0.469
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
分享
求助内容：
应助结果提醒方式：
扫码关注我们
