Pengelompokkan Data Penyakiti Pada Rekam Medis di Rumah Sakit Natar Medika Menggunakan Metode K-Means Clustering Berbasis Website

Rocky Pratama, okii (2022) Pengelompokkan Data Penyakiti Pada Rekam Medis di Rumah Sakit Natar Medika Menggunakan Metode K-Means Clustering Berbasis Website. Skripsi thesis, Informatics & Business Institute Darmajaya.

	Text COVER.pdf Download (22kB)
	Text Halaman Persetujuan.pdf Download (217kB)
	Text Halaman Pengesahan Oke.pdf Download (218kB)
	Text ABSTRAK b.indo.pdf Download (4MB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (31kB)
	Text BAB I.pdf Download (115kB)
	Text BAB II.pdf Download (333kB)
	Text BAB III.pdf Download (661kB)
	Text BAB IV.pdf Download (622kB)
	Text BAB V.pdf Download (109kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (191kB)
	Text Book1.pdf Download (247kB)
	Text Book2.pdf Download (245kB)
	Text Form Bimbingan.pdf Download (225kB)
	Text Izin Penelitian.pdf Download (155kB)
	Text Listing Program.pdf Download (234kB)
	Text SK.pdf Download (1MB)

Abstract

PENGELOMPOKKAN DATA PENYAKIT PADA REKAM MEDIS DI RUMAH SAKIT NATAR MEDIKA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING BERBASIS WEBSITE ABSTRAK Rumah Sakit merupakan salah satu lembaga kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan berupa pelayanan rawat inap, rawat jalan serta gawat darurat. Rumah Sakit memiliki Rekam Medis, yaitu berkas yang berisi catatan dan dokumen terhadap identitas pasien, hasil pemeriksaan, pengobatan yang telah diberikan, serta tindakan dan pelayanan lain kepada pasien. Sebuah catatan data pasien dan jumlah pasien pada setiap harinya bertambah, dimana data tersebut hanya digunakan sebagai arsip saja. Salah satu data yang perlu diperhatikan yaitu mengenai penyakit akut dan tidak akut yang banyak diderita pasien pada Rumah Sakit Natar Medika. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, dilakukan penelitian menggunakan K-Means Clustering untuk mengelompokkan data rekam medis. Metode K-Means Clustering mengelompokkan data berdasarkan kedekatan dari suatu karakteristik sampel data yang ada dengan menggunakan rumus jarak Euclidean. Metode Pengembangan Perangkat Lunak yang digunakan adalah Prototype dengan tahapan Komunikasi, Membangun dan Memperbaiki Sistem, Desain Sistem (Modeling Quick Design), Pengujian Aplikasi, Penyerahan Sistem ke Pengguna (Deployment Delivery & Feedback). Alat bantu sistem yang digunakan adalah Use Case Diagram, Activity Diagram serta Class Diagram. Use Case Diagram merupakan diagram yang menggambarkan hubungan antara actor dengan sistem. Activity Diagram digunakan untuk menggambarkan alur dari awal sebuah sistem, melakukan, dan mengakhiri proses. Class diagram digunakan untuk menampilkan kelas-kelas maupun paket-paket pada suatu sistem yang akan digunakan. Hasil dari penelitian ini berupa sistem pengelompokkan data penyakit pada rekam medis Rumah Sakit Natar Medika menggunakan metode K-Means Clustering berbasis website. Sistem ini memberikan manfaat dan menghasilkan informasi kepada Dinas Kesehatan sebagai bahan pertimbangan kasus luar biasa. Kata Kunci: Pengelompokkan Data Penyakit, K-Means Clustering, Rekam Medis

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	Ilmu Komputer eSkripsi
Divisions:	Skripsi/TA & PKPM/KP - Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Rocky Pratama
Date Deposited:	22 Mar 2022 02:03
Last Modified:	22 Mar 2022 02:03
URI:	http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/6679

Actions (login required)

View Item