Analisis Rekam Medis Pasien Dengan Algoritma K-Means Clustering Berdasarkan Waktu Kunjungan Dalam Upaya Strategi Pelayanan

Eva Mufida Padilla; Aidul Safi’i; Indra Nasution; Maisya Fitri Anugrah; Muhammad Syahputra Novelan

doi:10.36520/jai.v9i2.188

Authors

Eva Mufida Padilla Universitas Panca Budi
Aidul Safi’i Universitas Panca Budi
Indra Nasution Universitas Panca Budi
Maisya Fitri Anugrah Universitas Panca Budi
Muhammad Syahputra Novelan Universitas Panca Budi

DOI:

https://doi.org/10.36520/jai.v9i2.188

Keywords:

Rekam Medis, Pasien, Waktu Kunjungan

Abstract

Penelitian ini menyajikan kerangka kerja analitis untuk mengoptimalkan strategi pelayanan di fasilitas kesehatan primer, khususnya Klinik Bidan, melalui pemanfaatan data rekam medis. Mengingat kompleksitas data kunjungan pasien yang fluktuatif, pendekatan konvensional berbasis intuisi sering kali gagal mengantisipasi lonjakan beban kerja dan kebutuhan logistik secara akurat. Penelitian ini menerapkan algoritma Unsupervised Machine Learning, yaitu K-Means Clustering, untuk mengelompokkan pasien berdasarkan variabel waktu kunjungan, diagnosis, dan demografi. Hasil analisis memberikan landasan objektif bagi manajemen untuk menyusun strategi pelayanan yang adaptif—mulai dari pengaturan shift tenaga medis, manajemen antrean, hingga efisiensi persediaan farmasi—demi meningkatkan kepuasan pasien dan efektivitas operasional.

References

T. S. Alasi, Ilmu Komputer, 1st ed. Deli Serdang, 2024.

S. M. N. Sipayung, S. Ramadhany, S. Abdy, P. Fitriani, A. Afifudin, T. S. Alasi, and M. Dwita, “Implementasi Dan Pengembangan E-Bisnis Era Revolusi Industri 4.0,” in Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan, 2022.

A. M. Ikotun, A. E. Ezugwu, L. Abualigah, B. Abuhaija, and J. Heming, “K-means clustering algorithms: A comprehensive review, variants analysis, and advances in the era of big data,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 622, pp. 178–210, 2023.

S. M. Miraftabzadeh, C. G. Colombo, M. Longo, and F. Foiadelli, “K-means and alternative clustering methods in modern power systems,” Ieee Access, vol. 11, pp. 119596–119633, 2023.

M. Zubair, M. D. A. Iqbal, A. Shil, M. J. M. Chowdhury, M. A. Moni, and I. H. Sarker, “An improved K-means clustering algorithm towards an efficient data-driven modeling,” Ann. Data Sci., vol. 11, no. 5, pp. 1525–1544, 2024.

S. S. Kavitha and N. Kaulgud, “Quantum K-means clustering method for detecting heart disease using quantum circuit approach,” Soft Comput., vol. 27, no. 18, pp. 13255–13268, 2023.

S. E. Hashemi, F. Gholian-Jouybari, and M. Hajiaghaei-Keshteli, “A fuzzy C-means algorithm for optimizing data clustering,” Expert Syst. Appl., vol. 227, p. 120377, 2023.

S. Aryza, M. S. Novelan, and M. R. Islam, “A Data-Driven Framework for Integrating Decision-Making and Operational Efficiency in Multi-Product Retail: A Case Study with Experimental Evaluation,” ZERO J. Sains, Mat. dan Terap., vol. 9, no. 1, pp. 140–149, 2025.

Q. Adawiyah, S. Defit, and others, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Mengelompokkan Rekomendasi Metode Kontrasepsi Berbasis Machine Learning di Puskesmas,” J. KomtekInfo, pp. 300–305, 2024.

C. T. N. Handayani and M. N. N. Sitokdana, “Comparison of K-Means++ and Agglomerative Hierarchical Methods in Clustering Healthcare Workers,” INOVTEK Polbeng-Seri Inform., vol. 10, no. 2, pp. 717–728, 2025.

D. F. Prakasa, N. Novriyenni, and L. A. N. Kadim, “Pengelompokan Menggunakan Metode Clustering Pada Pola Hidup Pengguna KB,” Repeater Publ. Tek. Inform. dan Jar., vol. 2, no. 4, pp. 90–104, 2024.

U. T. Simatupang, E. R. Simarmata, and G. Lumbantoruan, “Perancangan Sistem Informasi Persediaan Obat Pada Toko Obat Anugerah Jaminpa,” TAMIKA J. Tugas Akhir Manaj. Inform. Komputerisasi Akunt., vol. 1, no. 2, pp. 50–54, 2021.