Implementasi K-Means Clustering Untuk Segmentasi Pasien Berdasarkan Riwayat Kunjungan Dan Diagnosis

Natanael Maruli Tua Limbong; N P Dharshinni

doi:10.69688/juksit.v4i2.135

Authors

Natanael Maruli Tua Limbong Universitas Prima Indonesia, Medan
N P Dharshinni Universitas Prima Indonesia, Medan

DOI:

https://doi.org/10.69688/juksit.v4i2.135

Keywords:

Segmentasi Pasien, Riwayat Kunjungan Pasien, Diagnosis Medis, Pengelompokan K-Means, KNIME

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan pasien berdasarkan riwayat kunjungan dan diagnosis medis. Dataset yang digunakan diperoleh dari Kaggle, berisi data pasien seperti usia, kondisi medis, tipe admisi, jumlah tagihan, dan lama rawat inap. Proses penelitian meliputi pra-pemrosesan data, transformasi, normalisasi, dan implementasi algoritma KMeans menggunakan aplikasi KNIME. Jumlah klaster yang digunakan dalam penelitian ini adalah tiga. Hasil menunjukkan bahwa data pasien dapat dikelompokkan menjadi tiga kategori: tingkat kondisi rendah, sedang, dan tinggi. Klaster dengan tingkat kondisi tinggi memiliki jumlah anggota terbanyak, mengindikasikan pasien yang membutuhkan perawatan lebih intensif. Hasil pengelompokan ini memberikan wawasan tentang pola segmentasi pasien dan dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan serta meningkatkan kualitas layanan kesehatan

References

A. Sapitri and Y. Afrilia, “Implementation of Clustering Method Using K-Means Algorithm for Grouping BPJS Health Patient Medical Record Data,” vol. 9, no. 5, 2025.

L. Mayola, M. Hafizh, and H. Syahputra, “Klasterisasi Rumah Sakit berdasarkan Kunjungan Pasien menggunakan Algoritma K-Means : Data 2019-2023,” vol. 7, no. 1, pp. 15–21, 2025.

G. Mafela, M. Sujak, H. N. Rofiq, and F. I. Tawakal, “Implementation of K-Means Clustering for Optimizing Non-Communicable Disease Budgets Implementasi K-Means Clustering untuk Optimalisasi Anggaran Penyakit Tidak Menular,” vol. 5, no. January, pp. 67–74, 2025.

W. Aulia, A. Putera, U. Siahaan, L. Marlina, and M. Iqbal, “K-Means Clustering Algorithm Analysis For Grouping Patient Medical Record Data Based On Disease Type,” vol. 14, no. 04, pp. 832–843, 2024, doi: 10.54209/infosains.v14i04.

T. A. Munandar, A. Yunizar, and Y. Pratama, “Regional Clustering Based on Types of Non-Communicable Diseases Using K-Means Algorithm,” vol. 23, no. 1, pp. 285–296, 2024, doi: 10.30812/matrik.v23i2.3352.

M. Solihin, S. C. Shani, and T. Sari, “Segmentation of Clinical Patients Based on Visit Patterns and Diagnoses Using Clustering Algorithms at Klinik Pratama UIN Sunan Kalijaga,” vol. 6, no. 2, pp. 30–40, 2025.

I. Lestari, “Formulasi Baru K-Means dalam Pengelompokkan Desa Berdasarkan Ketersediaan Fasilitas Kesehatan,” pp. 181–190, 2025.

R. Anggraini, E. Haerani, and I. Afrianty, “Pengelompokkan Penyakit Pasien Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 9, no. 6, pp. 1840–1849, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5145.

R. D. Putri and R. Muliono, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Pasien Berdasarkan Riwayat Kesehatan dan Jenis Layanan Kesehatan,” vol. 5, no. 2, pp. 250–268, 2025, doi: 10.34007/incoding.v5i2.973.

O. J. Harmaja, H. Halawa, W. S. Hulu, and S. Loi, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien Pada Puskesmas Pulo Brayan,” vol. 5, no. 1, pp. 150–157, 2023.

R. B. Prasetyo, Y. A. Pranoto, and R. P. Prasetya, “IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PENYAKIT PASIEN RAWAT JALAN PADA KLINIK DR . ATIRAH,” vol. 7, no. 4, pp. 2144–2151, 2023.

M. Andriani, A. Manaor, H. Pardede, and M. Simanjuntak, “Pengelompokan Penyakit pada Pasien Berdasarkan Usia dengan Metode K-Means Clustering ,” no. 4, 2024.

H. Dilawati, “Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Metode,” vol. 5, no. 2, pp. 5–8, 2024.

E. A. Herdiaman, A. Sudiarjo, M. Hikmatyar, T. Informatika, U. Perjuangan, and J. Barat, “RSUD MENGGUNAKAN METODE K-MEANS,” vol. 12, no. 3, 2024.

I. Kanedi and E. Suryana, “Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Data Pasien Rawat Inap Peserta BPJS Di Rumah Sakit Umum Daerah Kabupaten Kaur,” vol. 20, no. 2, pp. 493–500, 2024.

P. Supratman, I. Teknologi, B. Dian, and C. Cendikia, “PENERAPAN METODE K-MEANS UNTUK MENGELOMPOKKAN REKAM MEDIS PASIEN BERDASARKAN DIAGNOSA P,” no. November, 2024.

M. S. Sasmita, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING DATA PENYAKIT DI PUSKESMAS KOTAGEDE 2 YOGYAKARTA,” vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2024.

D. Natalia, B. Purba, M. Sihombing, and I. Ambarita, “Pengelompokan Data Rekam Medis pada Pasien Penyakit dalam Untuk Meningkatkan Manajemen Informasi Kesehatan Berdasarkan Wilayah Kota Binjai .,” vol. 2, no. 3, 2024.

G. Alasi and R. A. Putri, “Penerapan K-Means Clustering untuk Pengelompokan Pasien Rumah Sakit berdasarkan Tingkat Keparahan Penyakit,” vol. 07, no. 03, pp. 475–486, 2025.

I. N. Sjamsuddin, D. A. Firmansyah, and Y. Laferani, “Klasterisasi Pasien Rawat Inap BPJS pada RS Islam Assyifa Sukabumi menggunakan Metode K-Means,” vol. 7, no. 01, pp. 355–368, 2025.

S. H. Putra, “Data Mining untuk Pola Perbaikan Pelayanan Pasien dengan Metode Klustering K-Means pada Rumah Sakit Mitra Sejati,” vol. 9, no. 3, pp. 1000–1012, 2025.

A. A. Ardiansyah, E. A. Khaeroshi, and R. R. Wicaksono, “Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Metode K- Means Clustering Di RSUD Muhammadiyah Bantul,” vol. 13, no. 2, pp. 141–150, 2025.