## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 225-232 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.338

## Perancangan Sistem Informasi Pengklasifikasian Rumah Sakit Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Jackri Hendrik * , Joni
Teknik Informatika, STMIK TIME, Medan, Indonesia Email: 1,* Jackri.hendrik@gmail.com, 2 joni@stmik-time.ac.id Email Penulis Korespondensi: Jackri.hendrik@gmail.com
Abstrak− Fasilitas umum adalah sarana yang disediakan untuk kepentingan umum seperti jalan raya, lampu penerangan jalan, halte, trotoar, dan jembatan penyebrangan. Fasilitas yang disediakan ini merupakan sarana yang memberikan kemudahan bagi masyarakat sehingga harus dipelihara dengan baik. Fasilitas pejalan kaki berfungsi memisahkan pejalan kaki dari jalur lalu lintas kendaraan guna menjamin  keselamatan  pejalan  kaki  dan  kelancaran  lalu  lintas.  Rumah  sakit  memiliki  klasifikasi  sesuai  dengan  Peraturan  Menteri Republik  Indonesia Nomor 56 Tahun 2004 tentang  Klasifikasi  dan Perizinan Rumah Sakit.  Hal ini sejalan  dengan penelitian  yang dilakukan oleh peneliti bahwa tidak semua rumah sakit menangani seluruh masalah/penyakit yang muncul pada individu sakit, terdapat klasifikasi yang telah tertuang dalam peraturan tersebut. Text mining (menambang teks) merupakan analisis teks dimana sumber data biasanya didapatkan dari  dokumen,  dan tujuannya adalah  mencari  kata-kata  yang  dapat mewakili  isi dari  dokumen sehingga dapat dilakukan analisa keterhubungan, keterkaitan dan kelas antar dokumen . Sistem Informasi Pengklasifikasian Rumah Sakit yang dibuat dapat melakukan pengklasifikasikan rumah sakit berdasarkan data  yang  dapat diakses menggunakan smartphone berbasis Android. Sistem Informasi Pengklasifikasian Rumah Sakit ini dibuat dengan Metode K- Means Clustering dalam pengklasifikasian rumah sakit.
Kata Kunci: Fasilitas; Umum; Rumah Sakit; K-Means
Abstract− Public facilities are facilities provided for public purposes such as roads, street lighting, bus stops, sidewalks, and crossing bridges. The facilities provided are facilities that provide convenience for the community so that they must be properly maintained. Pedestrian facilities function to separate pedestrians from vehicle traffic lanes to ensure pedestrian safety and smooth traffic. Hospitals have a classification according to the Regulation of the Minister of the Republic of Indonesia Number 56 of 2004 concerning Hospital Classification and Licensing. This is in line with research conducted by researchers that not all hospitals treat  all problems/diseases that arise in sick individuals, there are classifications that have been stated in these regulations. Text mining is text analysis where data sources are usually obtained from documents, and the goal is to find words that can represent the contents of the document so that an analysis  of the  relationships, linkages and  classes between  documents  can be  carried out. The  Hospital Classification  Information System  created  can  classify  hospitals  based  on  the  data  entered  which  can  be  accessed  using  an  Android-based  smartphone.  This Hospital Classification Information System was created using the K-Means Clustering Method in hospital classification.
Keywords : Facilities; General; Hospital; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Fasilitas umum adalah sarana yang disediakan untuk kepentingan umum seperti jalan raya, lampu penerangan jalan, halte, trotoar, dan jembatan penyebrangan. Fasilitas yang disediakan ini merupakan sarana yang memberikan kemudahan bagi masyarakat sehingga harus dipelihara dengan baik. [1] Fasilitas pejalan kaki berfungsi memisahkan pejalan kaki dari jalur lalu lintas kendaraan guna menjamin keselamatan pejalan kaki dan kelancaran lalu linta  [2]. Salah satu fasilitas umum yang  akan  dibahas  adalah  rumah  sakit.  Rumah  Sakit  bagian  terpenting  dalam  dunia  kesehatan,  dimana  terdapat  jenis pelayanan yang mendukung kesehatan masyarakat. Tidak semua rumah sakit memiliki mutu pelayanan yang tinggi. Mutu pelayanan  kesehatan  sangat  penting  untuk  mengukur  seberapa  jauh  Rumah  Sakit  dalam  memberikan  pelayanannya kepada  pasien  [3].  Rumah  sakit  memiliki  klasifikasi  sesuai  dengan  Peraturan  Menteri  Republik  Indonesia  Nomor  56 Tahun 2004 tentang Klasifikasi dan Perizinan Rumah Sakit. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh peneliti bahwa  tidak  semua  rumah  sakit  menangani  seluruh  masalah/penyakit  yang  muncul  pada  individu  sakit,  terdapat klasifikasi yang telah tertuang dalam peraturan tersebut [4] [5]. Banyaknya jenis rumah sakit membuat orang umum sulit dalam  klasifikasi  jenis  rumah  sakit  tersebut  sehingga  dibutuhkan  Text  Minig  dalam  klasifikasi  [6].  Text  mining (menambang teks) merupakan analisis teks dimana sumber data biasanya didapatkan dari dokumen, dan tujuannya adalah mencari kata-kata yang dapat  mewakili  isi dari dokumen sehingga dapat  dilakukan analisa keterhubungan, keterkaitan dan kelas antar dokumen [7] [8] [9] [10]. Salah satu metode pada clustering yang terkenal daripada algoritma clustering lainnya adalah K-means karena kesederhanaan algoritma dan efisiensinya. Kesederhanaan pada algoritma tersebut yang membuat algorithma K-means dapat diaplikasikan diberbagai bidang, seperti penelitian yang dilakukan oleh penelitian sebelumnya [11] [12] [13] [14]. Hingga saat ini, belum ada metode pengolahan data yang sempurna. Semua metode pasti memiliki  kelebihan  dan  kekurangannya  masing-masing.  Begitupun  untuk  K-Means  Clustering.  Berikut  ini  adalah kelebihan yang dimiliki oleh K-Means Clustering yaitu terbilang cukup mudah untuk dipahami dan diimplementasikan dan proses pembelajaran membutuhkan waktu relatif cepat serta sangat umum digunakan teknik clustering [15] [16] [17].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penulis melakukan analisis masalah, analisis kebutuhan sistem, analisis proses dan pemodelan sistem

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 225-232 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.338

## 2.2 Pemodelan Sistem
Aktor   di   use   case   diagram   sistem   adalah   pengguna, deskripsi    use    case diagram ini adalah mengklasifikasian rumah sakit akan kategori. Pilihan normal yaitu mengklasifikasian dengan mengajukan   pertanyaan yang akan dijawab oleh pengguna akan data yang timbul pada pengguna untuk pengklasifikasian rumah sakit [18] [19] [20]. Hal ini kemudian di  knowledge  dan  menghasilkan  output.  User  dapat  mengecek  hasil  klasifikasi  setelah  selesai  menjawab  pertanyaan klasifikasi sesuai data yang dimasukkan. User dapat mengakses petunjuk pemakaian aplikasi sistem dan info program.

## Gambar 1. Use Case Diagram

## 2.1.1 Sequence Diagram
Pada Gambar 2 menunjukkan sequence diagram untuk skenario melakukan proses klasifikasi yang dilakukan oleh aktor user. Dimulai dari actor memasuki menu utama kemudian memasukan input data. Dilanjutkan system akan memproses dan menampilkan hasil klasifikasi.

## Gambar 2. Sequence Diagram Klasifikasi
Pada Gambar 3 menunjukkan sequence diagram untuk skenario melihat info petunjuk yang dilakukan oleh aktor user.   Dimulai dari memasuki menu utama kemudian menu diagnosis. User akan dapat memilih untuk membuka halaman bantuan di halaman input data.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 225-232 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.338
Pada Gambar 4 menunjukkan sequence diagram untuk skenario melihat info program yang dilakukan oleh aktor user. Dimulai melalui menu utama kemudian user dapat memilih untuk membuka info program melalui pilihan yang ada di halaman utama.
Gambar 4 . Sequence Diagram Info Program

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap hasil sistem ini akan dibahas mengenai penerapan dan aplikasi dari hasil analisis dan perancangan sistem yang telah dipaparkan dalam bab sebelumnya, serta perangkat yang dibutuhkan untuk menjalankan aplikasi ini. 1. Tampilan Index
Halaman ini menunjukkan halaman index pada saat membuka aplikasi halaman index ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Index
2. Tampilan Awal
Halaman ini menunjukkan halaman awal pada saat index telah berakhir. halaman home ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Home
Halaman ini menunjukkan halaman home pada saat berhasil memasukkan user id dan password yang sesuai dengan database pengguna. halaman utama ditunjukkan pada gambar 7.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 225-232 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.338
Gambar 7. Tampilan Utama
4. Tampilan Profile
Halaman ini menunjukkan halaman profile pengguna. halaman profile ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8 . Tampilan Profile
5. Tampilan About Us
Halaman ini menunjukkan tampilan tentang kami. halaman tentang kami ditunjukkan pada gambar 9. Pada tampilan tentang kami ini, pengguna dapat melihat informasi mengenai aplikasi yang dibuat.
6. Tampilan Jenis
Halaman ini menunjukkan halaman jenis program. halaman jenis ditunjukkan pada gambar 10. Pada tampilan jenis ini, pengguna dapat menambah jenis baru dengan menekan tombol tambah.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 225-232 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.338
Gambar 10. Tampilan Jenis
7. Tampilan Tambah Jenis
Halaman ini menunjukkan halaman tambah jenis program. halaman tambah jenis ditunjukkan pada gambar 11. Pada tampilan tambah jenis ini, pengguna dapat mengisi nama dan keterangan.
Gambar 11. Tampilan Tambah Jenis
8. Tampilan Kelas
Halaman ini menunjukkan halaman kelas program. halaman kelas ditunjukkan pada gambar 12. Pada tampilan jenis ini, pengguna dapat menambah kelas baru dengan menekan tombol tambah.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 225-232 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.338
9. Tampilan Tambah Kelas
Halaman ini menunjukkan halaman tambah kelas program. halaman tambah kelas ditunjukkan pada gambar 13. Pada tampilan tambah kelas ini, pengguna dapat mengisi nama dan keterangan.

## Gambar 13. Tampilan Tambah Jenis
10. Tampilan Rumah Sakit
Halaman ini menunjukkan halaman rumah sakit program. halaman dataset ditunjukkan pada gambar 14. Pada tampilan rumah sakit ini, pengguna dapat menambah rumah sakit baru dengan menekan tombol tambah.
Gambar 14. Tampilan Rumah Sakit
11. Tampilan Tambah Rumah Sakit Halaman ini menunjukkan halaman tambah rumah sakit program. halaman tambah rumah sakit ditunjukkan pada gambar 15. Pada tampilan tambah rumah sakit ini, pengguna dapat mengisi semua kebutuhan sistem.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 225-232 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.338
12. Tampilan Proses Clustering
Halaman  ini  menunjukkan  halaman  proses  program.  halaman  tambah  dataset  ditunjukkan  pada  gambar  12.  Pada tampilan proses ini, pengguna wajib mengisi semua data untuk dapat proses data.

## Gambar 12. Tampilan Proses Clustering
13. Tampilan Hasil Halaman ini menunjukkan halaman hasil program. halaman hasil ditunjukkan pada gambar 13. Pada tampilan hasil ini, pengguna diberikan tampilan terhadap hasil setelah perhitungan.

## Gambar 13. Tampilan Hasil

## 4. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  terhadap  sistem  yang  dirancang  oleh  penulis  antara  lain  sebagai  berikut:  Sistem  Informasi Pengklasifikasian  Rumah  Sakit  yang  dibuat  dapat  melakukan  pengklasifikasikan  rumah  sakit  berdasarkan  data  yang dimasukkan yang dapat diakses menggunakan smartphone berbasis Android. Sistem Informasi Pengklasifikasian Rumah Sakit ini yang dibuat dengan Metode K-Means Clustering dalam pengklasifikasian rumah sakit.

## REFERENCES
[1]   N.  A.  Temesvari  dan  D.  B.  Subakti,  “Hubungan  Fasilitas  Kerja  dengan  Kepuasan  Kerja  di  Unit  Rekam  Medis Rumah Sakit,” J. Kesehatan, Vol. %1 dari %2175-181, p. 2, 2020.
[2]   S. E. Ramdhany, Pemanfaatan Sarana Publik Pedestrian Di Kota Bandung Sebagai Latar Pemotretan FotografiStill Life. Sanny Eka Ramdhany, 2019.
[3]   M. B. Hajrah, “Manajemen  Kualitas Pelayanan Rumah Sakit Umum Daerah Batara Siang Kabupaten Pangkep,” KAIZEN, vol. 1, pp. 1-9, 2019.
[4]   R.  B.  Prasetyo,  Y.  A.  Pranto  dan  R.  P.  Prasetya,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PENYAKIT PASIEN RAWAT JALAN PADA KLINIK DR. ATIRAH DESA SIOYONG, SULTENG,” JATI, pp. 2144-2151, 2023.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 225-232 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.338
[5]   I.  N.  M.  Adiputra,  “CLUSTERING  PENYAKIT  DBD  PADA  RUMAH  SAKIT  DHARMA  KERTI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” Information System and Emerging Technology Journal, pp. 99- 105, 2021.
[6]   E. Mayasari, N. Munna, L. Kodriyah, I. Herawati dan a. R. S. Aditya, “Keputusan Masyarakat Dalam Pemilihan Rumah Sakit Untuk Pelayanan Kesehatan Di Wilayah Malang Raya,” JKEP, vol. 5, pp. 114-121, 2020.
[7]   Hartanto, “Text Mining Dan Sentimen Analisis Twitter Pada Gerakan Lgbt,” Intuisi J. Psikol. Ilm, vol. 9, pp. 18- 25, 2017.
[8]   M.  N.  Al-Kabi,  G.  Kanaan,  R.  Al-Shalabi,  S.  Al-Sinjilawi  dan  R.  S.  Al-Mustafa,  “Al-Hadith  Text  Classifier,” Journal of Applied Sciences 5, pp. 584-587, 2005.
[9]   F.  Harrag  dan  E.  El-Qawasmah,  “Neural  Network  for  Arabic  Text  Classification,”  2009  Second  International Conference on the Applications of Digital Information and Web Technologies, pp. 778-783, 2009.
[10]  M. Zhang dan Z. H. Zhou, “Multilabel neural networks with applications to functional genomics and text,”  IEEE transactions on Knowledge and Data Engineering, pp. 1338-1351, 2006.
[11]  A.  A.  Lesmana,  Y.  Purwanto  dan  A.  Dinimaharawati,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K-MEANSUNTUK CLUSTERING PENYAKIT HIV/AIDS DI INDONESIA,”  e-Proceeding of Engineering, vol. 6, pp. 5564-5580, 2019.
[12]  D. Aulia, M. Safii dan D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Proses Clustering Penilaian Kinerja Aparatur Sipil Negera di Sekretariat DPRD Pematangsiantar,” JURASIK, vol. 6, pp. 47-60, 2021.
[13]  N.  Mirantika,  A.  Tsamratul'Ain  dan  F.  D.  Agnia,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS  CLUSTERING UNTUK  PENGELOMPOKAN  PENYEBARAN  COVID-19  DI  PROVINSI  JAWA  BARAT,”  J.  Nuansa Informatika, vol. 15, pp. 92-98, 2021.
[14]  E.  F.  A.  Pratama  dan  J.  Jumadi,  “Implementasi  Metode  K-Means  Clustering  Pada  Segmentasi  Citra  Digital,”  J. Media Infotama, vol. 18, pp. 291-301, 2022.
[15]  G. Gustientiedina, M. H. Adiya dan Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat- Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist, vol. 5, pp. 17-24, 2019.
[16]  S.  Setyaningtyas,  B.  I.  Nugroho  dan  Z.  Arif,  “TINJAUAN  PUSTAKA  SISTEMATIS  PADA  DATA MINING:STUDI KASUS ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING,” J Teknoif Teknik Informatika, vol. 10, pp. 52-61, 2022.
[17]  F. Nasari dan C. J. M. Sianturi,  “Penerapan  Algoritma  K-Means ClusteringUntuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kabupaten Langkat,” Cogito Smart Journal, vol. 2, pp. 108-119, 2016.
[18]  R. K. Dinata, B. dan Ridwan, “Analisis Chebyshev Distance pada Algoritma  K-Nearest Neighbor dalam Sistem Klasifikasi Rumah Sakit,” JETI, vol. 3, pp. 13-22, 2022.
[19]  A.  Faisal,  B.  dan  C.  R.  Sari,  “SISTEM  INFORMASI  PENGKLASIFIKASIAN  HASIL  BELAJAR  PESERTA DIDIK  DENGAN  TEKNIK  DATA  MINING  METODE  K-NEAREST  NEIGHBOR  (K-NN),”  J.  Peqguruang: Conference Series, vol. 2, pp. 79-84, 2020.
[20]  E.  R.  Rachmawati  Jasin  dan  S.  Al-Faraby,  “Klasifikasi  Anjuran,  Larangan  dan  Informasi  pada  Hadis  Sahih  Al- Bukhari,” e-Proceeding of Engineering, p. 4683, 2017.