## PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOLAAN DATA REKAM MEDIS MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA RUMAH SAKIT ROYAL PRIMA MEDAN
Windania Purba 1) , Gamaliel Armando Sembiring 2) , Andreas Saputra 3) , Mawar Theresia Turnip 4) , Ben Jua Ivand Manihuruk 5) 1,2,3,4,5 Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia windania@unprimdn.ac.id , gamaliel.sembiring11@gmail.com , tniasinaga@gmail.com , mawarturnip11@gmail.com , benjuaivand05@gmail.com

## Abstract
In this digital era, medical record data in hospitals has grown to be very large and complex. This medical record  data  includes  information  about  the  patient,  diagnosis,  treatment,  and  other  medical  history. Efficient  and  effective  management  of  medical  record  data  is  essential  to  improve  the  quality  of  health services, appropriate decision-making, and medical research. This study uses data mining techniques with the K-Means Clustering method to cluster patient medical record data. Cluster 1 consists of 1827 people suffering  from  Emergency,  Orthopedics,  Obgyn,  Internal  Medicine,  Pulmonary,  NICU/PISU,  Heart Disease, Perinatology, Neonatal and Growth and Development, Obstetrics Oncology, as well as male and female  9227  and  8990  respectively.  Cluster  4  consists  of  417  people  who  suffer  from  Urology,  ENT, General, Neurology, Rheumatology diseases, and the male gender is 195 people and the female gender is 112  people. by  using data  mining,  researchers  can  find  new  information about  how  royal  prima  medan hospital  manages  various  types  of  care.  Researchers  hope  to be  a  reference  for  hospitals,  to  be able  to socialize and prevent sources of disease based on gender and treatment.

## Keywords: Cluster, Data Mining, K-Means Clustering, Medical Record

## 1. PENDAHULUAN
Di  masa  digital  disaat  ini,  data  rekam medis  rumah  sakit  sangat  besar  dan  kompleks dengan  mencakup  data  tentang  penderita diagnosis, pengobatan, serta riwayat medis yang ada.  Pengelolaan  data  rekam  medis  yang  baik sangat berguna buat pengambilan keputusan yang tepat  dan  penelitian  medis  akan  berguna  untuk meningkatan layanan kesehatan.
Akan  tetapi  pengelolaan  data  rekam medis yang baik masih menjadi tantangan untuk rumah  sakit.  Pengelolaan  data  rekam  medis bagian  penting  dari  pengelolaan  rumah  sakit karena  data  ini  merupakan  informasi  penting dalam  memberikan  layanan  kesehatan  kepada pasien [1].
Oleh  sebab  itu,  pengelolaan  data  rekam medis wajib dilakukan dengan baik serta  efektif dan salah satu teknologi data yang bisa digunakan
buat  pengelolaan  data  rekam  medis  merupakan dengan memanfaatkan data mining .
Data  mining menggambarkan  suatu proses yang memakai cara statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  serta  mesin  pembelajaran yang  mengekstraksi  serta  mengenali  data  yang berguna  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai  data  yang  sangat  besar [2]–[13].  Salah satu  guna data  mining merupakan k-means clustering .  Dalam  konteks  ini,  penerapan data mining dengan  menggunakan  metode k-means clustering dapat  menjadi  solusi  yang  efektif untuk  mengelola  data  rekam  medis  di  rumah sakit. Metode k-means clustering menggambarkan  proses  pengelompokan  titik- titik  informasi  ke  dalam  2  kelompok  ataupun lebih sehingga titik-titik informasi yang tercantum  di  dalam  kelompok  yang  sama  lebih mirip satu sama lain [14].
Penelitian terdahulu terkait dengan topik penelitian  ini  yaitu  sebagai  berikut:  penggunaan data  mining dengan  metode k-means  clustering , yang  dapat  mengindentifikasi  informasi  rekam medis  bersumber  pada  jenis  kelamin,  serta  usia [16].  Dengan  adaya data  mining prosedur k- means  clustering ,  dapat  mengenali  data  rekam medis  dari  rumah  sakit  anwar  medika  medis berdasarkan kecamatan, diagnosa penyakit, umur serta jenis kelamin [2].
Dengan  demikian,  penerapan data mining dengan  memanfaatkan  metode k-means clustering dalam  mengelola  data  rekam  medis pada  Rumah  Sakit  Royal  Prima  Medan mempunyai relevansi yang besar dalam menaikkan  efisiensi,  mutu  pelayanan,  serta penelitian kedokteran di industri kesehatan dikala ini.
Berlandaskan latar belakang diatas yang maka diterapkan penggunaan data mining dengan menggunakan metode k-means clustering dengan memanfaatkan  data  rekam  medis  pada  Rumah Sakit Royal Prima Medan, yang bertujuan untuk mendapatkan informasi guna mengelola bermacam  jenis  perawatan  bagi  pasien  yang sedang  dirawat  pada  Rumah  Sakit  Royal  Prima Medan  sebagai  pedoman  bagi  rumah  sakit  guna meningkatkan mutu pelayanan dalam penangkalan sumber penyakit.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam menyelesaikan penelitian adalah dengan mengumpulkan  informasi  dari library  research serta field  research ,  setelah  dikumpulkan dilanjutkan  dengan  Pengelolaan data  mining , sesudah  melakukan  proses  pengelolaan data mining berikutnya dilanjutkan dengan menggunakan k-means clustering untuk mencari informasi  jenis  perawatan  yang  sedang  dirawat pada  Rumah  Sakit  Royal  Prima  Medan.  Proses penelitian terdapat pada gambar 1.

## 2.1. Pengumpulan Data
Peneliti  mengumpulkan  informasi  serta data  lewat library  research serta field  research.
Library Research merupakan aktivitas penelitian
yang dilakukan dengan mengumpulkan data serta informasi yang terdapat di perpustakaan ataupun sumber  dari  internet  yang  berkaitan  dengan permasalahan yang akan dipecahkan [15].
Gambar 1. Proses Penelitian
Metode  pengamatan  ( field  research) pada  penelitian  ini  menggunakan  penelitian lapangan    dengan  pendekatan  kualitatif  [17]. Pada  penelitian  ini dataset yang  digunakan berasal dari data rekam medis Rumah Sakit Royal Prima  Medan. Dataset ini  diambil  dari  tahun 2021 hingga 2022, data ini mempunyai 5 kolom serta 19936 baris. Yang dimana data ini berisikan informasi data pasien yang tengah dirawat. Detail dataset tersebut bisa dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Dataset Rawat Inap 2021 – 2022

## 2.2. Data Mining
Proses data  mining merupakan proses  terdiri pengumpulan  data,  ekstraksi  data,  analisa  data, dan statistik data [18]–[22]. Proses ini juga umum dikenal sebagai knowledge discovery , knowledge extraction , data/pattern analysis , information harvesting , dan lainnya.

## 2.3. K-Means Clustering
Pada  tahap  ini,  terdapat  beberapa  tahap yang  perlu  dilakukan  untuk  proses  pengelolaan cluster k-means clustering , yaitu [17] : a. Melakukan preprocessing data dilanjutkan  transformasi  data,  kemudian menentukan jumlah cluster ( Number of K )
b. Memilih centroid sebanyak  random sebanyak jumlah K yang ditentukan,
c. Menghitung  jarak centroid ke  objek  dan mengelompokkan berdasarkan jarak minimum,
d. Melakukan pengecekan, jika objek bergerak maka dilanjutkan proses iterasi,
e. Jika  objek  tidak  bergerak  maka cluster terakhir dicatat sebagai hasil cluster yang terbentuk.
f.
Detail flowchart dari k-means clustering pada gambar 3.
Mulai Jumlah cluster K Tentukan Centroid Tentukan jarak setiap dokumen terhadap setiap centroid Objek tidak ada yang berpindah group? Selesai Benar Tidak Kelompokkan dokumen berdasar jarak terkecil
Gambar 3. Flowchart K-Means Clustering

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Permasalahan  yang  dialami  dalam  penelitian ini  merupakan  mengumpulkan  informasi  dari data rekam medis yang sudah terkumpul dan buat mengenali kelompok pengidap dengan karakteristik yang sama. Oleh sebab itu, rumusan permasalahan  dalam  penelitian  ini  merupakan bagaimana  menerapkan data  mining dengan memanfaatkan metode k-means clustering dengan  menggunakan  data  rekam  medis  pada Rumah Sakit Royal Prima Medan, sehingga dapat digunakan  sebagai  pedoman  buat  rumah  sakit guna  meningkatkan  kualitas  pelayanan  dalam penangkalan sumber penyakit.

## 3.1. Identifikasi Data
Data  diambil  melalui  Rumah  Sakit  Royal Prima  Medan,  informasi  ini  merupakan  data rawat  inap  pasien  dari  tahun  Januari  -  2021 hingga  Juni  -  2022.  Dimana  tiap  informasi tersebut  mempunyai  jumlah  baris  sebanyak 19936 dengan 5 kolom.
Gambar 4. Dataset Pengumpulan Data

## 3.2. Pengolahan Data
Pada  sub  bab  ini  mangulas  tentang  tahapan penelitian  adalah  dari  import  Libraries,  proses pengolahan data mining serta k-means clustering .

## 3.3. Library
Beberapa  libraries  ini  diperlukan  untuk melakukan pengolaan data mining , dan melakukan pemodelan k-means clustering .
no_pendaftaran jeniskelamin jeniskasuspenyakit_nama tgl_pendaftaran ruangan_nama RJ2105030052 PEREMPUAN Bedah 03/05/2021 09:27 Lantai 15 RJ2102170209 PEREMPUAN Bedah 17/02/2021 15:52 Lantai 9 RJ2101150060 LAKI-LAKI Bedah 15/01/2021 10:39 Lantai 9 RJ2205300032 LAKI-LAKI Bedah Digestif 30/05/2022 09:40 B-Lantai 12 RJ2205260004 LAKI-LAKI Bedah Digestif 26/05/2022 13:28 Lantai 12 RJ2205230020 LAKI-LAKI Bedah Digestif 23/05/2022 09:15 B-Lantai 11 RJ2205190007 PEREMPUAN Bedah Digestif 19/05/2022 08:33 B-Lantai 5 RJ2205160009 PEREMPUAN Bedah Digestif 16/05/2022 10:18 B-Lantai 5 RJ2204260034 LAKI-LAKI Bedah Digestif 26/04/2022 09:48 B-Lantai 5

## Gambar 5. Potongan Kode Libraries Yang Dipakai Untuk Penelitian
3.4. Data Mining
Peneliti  akan  membahas  proses  pengolaan data  ming  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya, yaitu :

## 3.4.1. Hasil Data Cleaning
Data  cleaning berguna  buat  menghapus noise data yang bisa mengusik proses penelitian [23].
Gambar 6. Potongan Kode Data Cleaning
Gambar 7. Data Setelah dilakukan Cleaning

## 3.4.2. Data Transformation
Data transformation adalah proses mengubah atau  mengkonversi  data  dari  satu  bentuk  atau format  ke  bentuk  yang  lain  untuk  memudahkan analisis atau pemrosesan [24].
Gambar 8. Potongan Kode Data Transformation
Gambar 9. Data Setelah Transformation 3.4.3. Data Selection Data  selection merupakan  dari  sekumpulan data  operasional  yang  butuh  dilakukan  saat sebelum  sesi  penggalian  data  dalam Knowledge Discovery in Database (KDD) diawali Data hasil pilih  yang  hendak  digunakan  buat  proses  data mining, disimpan  dalam  sesuatu  berkas  terpisah dari basis data operasional [25].
Data  di  selection  adalah  kolom  "Jenis Perawatan" sebagai fitur memungkinkan peneliti akan  menggunakan  informasi  di  dalamnya sebagai  variabel  yang  akan  digunakan  dalam pemodelan atau analisis lebih lanjut.
Gambar 10. Potongan Kode Data Selection

## 3.4.4. Melakukan Pengkodean Variabel Kategorial
Mengencoding variabel kategorikal
memungkinkan  transformasi  nilai  kategori menjadi  representasi  numerik,  sehingga  dapat digunakan  dalam  analisis  atau  pemodelan  yang membutuhkan input numerik.
Gambar 11. Pengkodean Variabel Kategorial
Dengan menggunakan LabelEncoder, variabel  kategori  dalam  features  akan  diubah menjadi  bilangan  bulat  yang  sesuai.  Ini diperlukan  karena  banyak  algoritma machine learning membutuhkan  input  numerik,  dan dengan  mengubah  variabel  kategori  menjadi bilangan  bulat,  kita  dapat  menggambarkan informasi  kategori  dalam  bentuk  yang  dapat diproses oleh algoritma tersebut.

## 3.4.5. Melakukan Data Normalization
Data  normalization merupakan  salah  satu proses  yang  dicoba  pada  fase  pra  proses  data. Pada  normalisasi  dicoba  penskalaan  kembali nilai-nilai  sehingga  bisa  membuat  pemrosesan lebih gampang [26].
Pada  penelitian  ini, data  normalization yang dilakukan  menggunakan Min-Max  Scaler yang merupakan  salah  satu  metode Scaling dan memiliki rentang [0, 1].

## Gambar 12. Melakukan Data Normalization
Fungsi  dari  kode  di  atas  adalah  untuk melakukan penskalaan data pada dataframe . Pada objek MinMaxScaler() akan dibuat dan disimpan dalam  variabel  "scaler".  MinMaxScaler  adalah salah  satu  metode  penskalaan  yang  digunakan untuk mengubah nilai-nilai fitur menjadi rentang yang ditentukan, dalam hal ini, rentang antara 0 dan 1.
Kemudian, array fitur yang sudah di-enkode, yaitu "features_encoded", diubah ke bentuk baru menggunakan  metode  reshape().  Metode  ini digunakan  untuk  mengubah  bentuk  array  tanpa mengubah  datanya.  Dalam  hal  ini,  array "features_encoded"  diubah  menjadi  array  2 dimensi dengan ukuran (-1, 1), yang berarti array akan  diubah  menjadi  satu  kolom  dan  ukuran barisnya  disesuaikan  secara  otomatis  sesuai dengan  jumlah  elemen  dalam  array.  Hasil  dari penskalaan  fitur  disimpan  dalam  variabel "features_scaled".

## 3.3. K-Means Clustering
Setelah  dilakukan  proses  pengolahan data mining ,  maka  penelitian  dimulai  dengan melakukan  pemodelan  terhadap dataset data pasien rawat inap.

## 3.3.1. Menentukan Jumlah Cluster
Pada  gambar  dibawah  ini  adalah  kodingan yang  terkait  dengan  menentukan  nilai  k  pada algoritma k-means  clustering salah  satunya adalah  dengan  menghitung  wss  dan  skor silhouette serta membuat plot grafik dari wss dan skor  silhouette.  Tujuan  kedua  fungsi  ini  adalah untuk  membantu  dalam  menentukan  jumlah cluster yang paling ideal untuk algoritma k-means clustering .
Gambar 13. Potongan Kode Menentukan Cluster Dengan Menggunakan 2 Metode
Gambar 14. Potongan Kode Untuk Menampilkan Cluster Dengan Menggunakan 2 Metode Setelah  melakukan  proses cluster dengan menggunakan k-means  clustering ,  selanjutnya adalah  evaluasi,  dan  evaluasi  umum  digunakan
setelah k-means clustering adalah elbow method dan silhouette method [27], [28].
Grafik yang dihasilkan akan membantu dalam menentukan  jumlah cluster yang  tepat  untuk dataset .  Berikut  adalah  gambar  menampilkan hasil visualisasi dengan menggunakan 2 metode setelah melakukan pemanggilan fungsi tersebut.
Gambar 15. Visualisasi Hasil Evaluasi Jumlah Cluster Metode Elbow
Gambar 16. Visualisasi Hasil Evaluasi Jumlah Cluster Metode Silhouette
Peneliti  dapat  menyimpulkan  bahwa, dengan  menggunakan  metode  wss  dan  skor silhouette,  nilai cluster yang  memenuhi  syarat adalah  bentuk  lekukan  siku  pada  grafik cluster
untuk  menerapkan k-means  clustering dan yang optimal berada pada cluster 4.

## 3.3.2. Membuat Model K-Means Clustering
Pada  tahap  ini  peneliti  menentukan  jumlah cluster dengan  baris  pertama  k  =  4  menentukan jumlah  cluster  yang  diinginkan.  Setelahnya peneliti,  akan  membuat  objek  KMeans  dari pustaka  scikit-learn.  Objek  yang  dibuat  dengan parameter n_clusters=k,  yang  menentukan jumlah cluster yang diinginkan, dan random_state=42 yang digunakan untuk mengatur  inisialisasi  acak  agar  hasilnya  dapat direproduksi. Melakukan fitting pada data kmeans.fit(features_scaled) mengaplikasikan
algoritma  K-Means  Clustering  pada  data  yang telah diubah skala (features_scaled). Metode fit() akan  mencari  pusat-pusat  cluster  yang  optimal dan  mengelompokkan  setiap  sampel  ke  dalam cluster  yang  sesuai  berdasarkan  jarak  Euclidean atau metrik jarak lainnya.
Gambar 17. Membuat Model Sesuai Jumlah

## Cluster
Setelah proses fitting selesai, model KMeans akan  berisi  pusat-pusat cluster yang  telah ditemukan  dan  informasi  lainnya  seperti  inersia (SSE, Sum of  Squared  Errors ).  Model  ini  dapat digunakan untuk memprediksi cluster mana yang sesuai  untuk  data  baru  atau  untuk  melakukan analisis lebih lanjut pada hasil clustering .

## 3.3.3. Membuat Centroid
Pada tahap selanjutnya peneliti akan membuat centroid . Centroid digunakan  untuk  mengakses koordinat pusat-pusat cluster yang telah ditemukan oleh pada pembuatan model K-Means. Untuk menampilkan hasil clustering maka perlu
fungsi  enumerate(),  untuk  dapat  mengakses indeks dan koordinat pusat dari cluster_centers .
Gambar 18. Membuat Centroid Setelah menjalankan program tersebut, maka peneliti  dapat  lihat  hasil  dari  nilai  centroid  dan akan dijelaskan pada gambar dibawah ini :

## Gambar 19. Hasil Nilai Centroid
Dapat dianalisis bahwa dari pusat centroid ini adalah  bahwa  setiap centroid mewakili  sebuah cluster dalam  hasil clustering .  Koordinat  nilai centroid tersebut  menggambarkan  pusat  atau representasi  rata-rata  dari  sampel-sampel  yang termasuk dalam cluster tersebut.

## 3.3.4.  Menentukan  Jarak  Setiap  Data  Setiap Centroid
Setelah  melakukan  perhitungan centroid , tahap selanjutnya peneliti akan menghitung jarak setiap  data  terhadap  setiap centroid dan  akan ditunjukkan  pada  gambar  potongan  kodingan dibawah ini :
Gambar 20. Menentukan Jarak Setiap Data Setiap Centroid
Gambar dibawah ini akan menunjukkan hasil perhitungan  jarak  setiap  data cluster terhadap setiap centroid :
Gambar 21. Hasil dari Jarak Setiap Data Setiap

## Centroid
Berdasarkan  jarak  data  1  ke  masing-masing pusat cluster dan jarak data 2 ke masing-masing pusat  cluster  yang  diberikan,  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
Jarak Data 1:
a. Data 1 memiliki jarak terdekat dengan cluster 4, dengan jarak sebesar 1.0318663322494406.
b. Data 1 memiliki jarak tertinggi dengan cluster 3, dengan jarak sebesar 2.100728665201719.
c. Data  1  memiliki  jarak  menengah  dengan cluster 1, dengan jarak sebesar
1.2673846389382994.
d. Data 1 memiliki jarak sedang dengan cluster 2, dengan jarak sebesar 1.716222811879347. Jarak Data 2:
a. Data 2 memiliki jarak terdekat dengan cluster 4, dengan jarak sebesar 3.0315513114843258.
b. Data 2 memiliki jarak tertinggi dengan cluster 3, dengan jarak sebesar 4.00101265270609.
c. Data  2  memiliki  jarak  menengah  dengan cluster 1, dengan jarak sebesar 3.252872171683422.
d. Data 2 memiliki jarak sedang dengan cluster 2, dengan jarak sebesar 3.656291855359525. Dengan demikian, berdasarkan jarak terdekat, kedua  data  1  dan  data  2  dapat  diklasifikasikan sebagai  bagian  dari cluster 4.  Sedangkan berdasarkan  jarak  tertinggi,  kedua  data  tersebut memiliki kemiripan paling rendah dengan cluster 3. Dengan demikian data tersebut tidak ada yang berpindah  jarak group ,  sehingga  penelitian dengan menggunakan algoritma metode k-means clustering sudah selesai.

## 3.3.5.  Memvisualisasi  Hasil  Analisis  Dan Pembagian Data Cluster
Pada  tahap  ini,  setelah  selesai  melakukan proses cluster metode k-means  clustering .  Pada tahap  ini peneliti  akan  melakukan  menganalisis, memahami,  dan  menggambarkan  pemetaan distribusi data pada setiap cluster .
Gambar 22. Membuat Visualisasi Pembagian Data Cluster Gambar  dibawah  ini  akan  menunjukkan visualisasi hasil analisis pembagian data cluster :
Gambar 23 . Hasil Visualisasi Pembagian Data Setiap Cluster
Pada  gambar  diatas  menunjukkan  hasil pembagian  data  setiap cluster bahwa  18217 (91,4%) data pasien dari 19936 total data pasien yang berada di cluster 1, 1016 (5.1%) data pasien dari  19936  total data  pasien  berada  di cluster 2, 396 (2%) data pasien dari 19936 total data pasien berada  di cluster 3,  dan  307  (1,5%)  data  pasien dari 19936 total data pasien berada di cluster 4.

## 3.3.6. Hasil Analisa Data Setiap Cluster
Hasil  akhir  ditampilkan  dalam  tabel  berikut berdasarkan  data  yang  ditunjukkan  pada  tabel dibawah :
Tabel 1. Hasil Analisa Data Pada Cluster 1 Dan
Cluster 2 Hasil Analisa Cluster 1 Hasil Analisa Cluster 2 Terdiri dari 18217 Orang yang berasal dari, Jenis Perawatan : 1. Pelayanan Gawat Darurat : 17796 2. Orthopedi : 280 3. Obgyn : 64 4. Penyakit Dalam : 55
5. Paru – Paru : 14
6. NICU / PISU : 2
7. Penyakit Jantung : 2
8. Perinatologi : 2
9. Neonatal & Tumbuh Kembang : 1 10. Onkologi Kebidanan : 1 Terdiri dari 1016 Orang yang berasal dari, Jenis Perawatan : 1. Gigi & Mulut : 413
2. Kemoterapi : 368
3. Kesehatan  Anak  :
221 4. Mata : 6 5. Gastro Entero Hepatologi : 2 6. Isolasi : 2 7. Endoscopy : 1
8. ICU : 1
9. Kesehatan  Syaraf  :
1 10. Kulit  &  Kelamin  : 1 Jenis Kelamin : 1. Perempuan : 9227 2. Laki – Laki : 8990 Jenis Kelamin : 1. Perempuan : 583 2. Laki – Laki : 433
Tabel 2. Hasil Analisa Data Pada Cluster 3 Dan Cluster 4 Hasil Analisa Cluster 3 Hasil Analisa Cluster 4 Terdiri  dari  396  Orang yang berasal dari, Jenis Perawatan : 1. Bedah  Onkologi  : 172 2. Bedah Digestif : 58 3. Bedah Saraf : 57
4. Bedah Umum : 48
5. Bedah Plastik : 28
6. Bedah Syaraf : 21
7. Endokrin : 7
8. Bedah : 3
9. Bedah Orthopedi : 2
Terdiri  dari  417  Orang yang berasal dari, Jenis Perawatan : 1. Urology : 147 2. THT : 129 3. Umum : 19 4. Saraf : 7 5. Reumatologi : 5
Jenis Kelamin :
1. Perempuan : 228 2. Laki – Laki : 168 Jenis Kelamin : 1. Perempuan : 112 2. Laki – Laki : 195
Dari tabel di atas, kita dapat menemukan empat  kolom  cluster.  Cluster  1  terdiri  dari  1827 orang yang menderita penyakit Pelayanan Gawat Darurat,  Orthopedi,  Obgyn,  Penyakit  Dalam, Paru-Paru,  NICU/PISU,  Penyakit  Jantung, Perinatologi,  Neonatal  dan  Tumbuh  Kembang, Onkologi Kebidanan, dan laki-laki dan perempuan  masing-masing  9227  dan  8990. Cluster  4  terdiri  dari  417  orang  yang  menderita penyakit Urologi, THT, Umum, Saraf,
Reumatologi,  dan  jenis  kelamin  laki-laki sebanyak  195  orang  dan  perempuan  sebanyak 112 orang.

## 4. KESIMPULAN
Bedasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  penerapan data  mining untuk Pengelolaan  data  rekam  medis  menggunakan metode k-means  clustering pada  rumah  sakit royal  prima  medan,  maka  dapat  diambil kesimpulannya  sebagai  berikut,  Peneliti  dapat menyimpulkan  hasil  analisis  bahwa  data  rekam medis  dapat  dikelompokkan  menjadi  4 cluster dengan 2 variabel, yaitu : jenis kelamin dan jenis perawatan dan hasil analisis ini memperoleh hasil cluster 1  sebanyak  18217  pasien, cluster 2 sebanyak  1016  pasien, cluster 3  sebanyak  396 pasien dan cluster 4 sebanyak 307 pasien yang di rawat  inap  pada  Rumah  Sakit  Royal  Prima Medan.

## 5. REFERENSI
[1] C. Sanggamele, F. K. Kolibu, and F. R. R.
Maramis, “ANALISIS PENGELOLAAN REKAM  MEDIS  DI  RUMAH  SAKIT UMUM PANCARAN KASIH MANADO.” [2] A.  Ali,  “Klasterisasi  Data  Rekam  Medis
Pasien  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering di Rumah Sakit Anwar Medika Balong  Bendo  Sidoarjo,” MATRIK    J.
Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa Komput. ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  186–195,
2019, doi: 10.30812/matrik.v19i1.529.
[3] I.  Oktanisa  and  A.  A.  Supianto,
“Perbandingan Teknik Klasifikasi Dalam
Data Mining Untuk Bank Direct Marketing,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 567, 2018, doi:
10.25126/jtiik.201855958.
[4] P.  Kasih,  “Pemodelan  Data  Mining Decision  Tree  Dengan  Classification Error  Untuk Seleksi  Calon  Anggota  Tim Paduan  Suara,” Innov.  Res.  Informatics , vol.  1,  no.  2,  pp.  63–69,  2019,  doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918.
[5] D. S. O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon Dengan  Regresi  Linear  Berganda,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 56, Feb. 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947. [6] R. Annisa, “Analisis Komparasi
Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi  Penderita  Penyakit  Jantung,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 3, no. 1, pp.
22–28, 2019, [Online]. Available: https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/J TIK/article/view/141/156
[7] J.  Wandana,  S.  Defit,  and  S.  Sumijan, “Klasterisasi  Data  Rekam  Medis  Pasien Pengguna  Layanan  BPJS  Kesehatan Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Inf. dan  Teknol. ,  vol.  2,  pp.  4–9,  2020,  doi:
10.37034/jidt.v2i4.73.
[8] J. P. Gultom and A. Rikki, “Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma C- 45  pada  Data  Masyarakat  Kecamatan Garoga untuk Menentukan Pola Penerima Beras Raskin,” Kumpul. Artik. Karya Ilm. Fak. Ilmu Komput. , vol. 02, no. 01, 2020.
[9] W.  Purba,  W.  Siawin,  and  .  H., “Implementasi  Data  Mining  Untuk Pengelompokkan Dan Prediksi Karyawan Yang  Berpotensi  Phk  Dengan  Algoritma K-Means  Clustering,” J.  Sist.  Inf.  dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol.  2,  no.  2,  pp.  85–90,  2019,  doi: 10.34012/jusikom.v2i2.429.
[10] I.  T.  Julianto,  D.  Kurniadi,  M.  R. Nashrulloh, and A. Mulyani,

## “Comparison  of  Data  Mining  Algorithm
For Forecasting Bitccoin Crypto Currency Trends,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 245–248, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.2.194. [11] S.  P.  Tamba,  M.  Sitanggang,  B.  C. Situmorang, and G. Laura,
“APPLICATION  OF  DATA  MINING
TO DETERMINE THE LEVEL OF FISH
SALES IN PT . TRANS RETAIL WITH FP-GROWTH METHOD,” vol. 10, no. 2, pp. 905–913, 2022.
[12] A.  Riani,  Y.  Susianto,  and  N.  Rahman, “Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi Penyakit Jantung Mengunakan  Metode  Naive  Bayes,” J. Innov. Inf. Technol. Appl. , vol. 1, no. 01, pp. 25–34, 2019, doi: 10.35970/jinita.v1i01.64. [13] W.  Purba,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Metode  Apriori  Untuk Menyusun  Pola  Persediaan  Inventaris Barang  Pada  Biro  Sarana  Dan  Prasarana Universitas  Prima  Indonesia,” J.  Sekol.
POSD  FIP  UNIMED ,  vol.  3,  no.  9,  pp. 191–196, 2019.
[14] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-
Means  Untuk  Clustering  Data  Obat- Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5,  no.  1,  pp.  17–24,  Apr.  2019,  doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[15] M. Sari, “Penelitian Kepustakaan (Library Research)  dalam  Penelitian  Pendidikan IPA.”
[16] R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan, and M. Yulia  Sari,  “PENERAPAN  DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA REKAM MEDIS PASIEN BERDASARKAN  JENIS  PENYAKIT DENGAN ALGORITMA CLUSTERING (Studi Kasus : Poli Klinik PT.Inecda),” J. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2,  pp.  148–153,  Oct.  2020,  doi:
10.33060/jik/2020/vol9.iss2.181. [17] A.  Yati,  “METODE  KOMUNIKASI DA’I PERBATASAN ACEH

## SINGKILDALAM
MENJAWABTANTANGAN
DAKWAH”.
[18] W. N. Purba, D. Situmorang, Y. Alfani, D.
Hutabarat, and F. W. Anggiono, “Implementasi  Data  Mining  Dengan
Metode  Pohon  Keputusan  Algoritma  Id3 Untuk Menentukan Memprediksi Penjualan Pada CV. Mitra Baja
Cemerlang,” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 82–86, 2019.
[19] C. S. D. B. Sembiring, L. Hanum, and S. P.  Tamba,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Menentukan  Judul  Skripsi  Dan  Jurnal Penelitian  (Studi  Kasus  Ftik  Unpri),” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  5,  no.  2, pp. 80–85, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuk omputer.v5i2.2393.
[20] S. P. Tamba, A. W. Tan, Y. Gunawan, and ...,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pembuatan  Paket  Promosi  Penjualan Menggunakan  Kombinasi  Fp-Tree  Dan Tid-List,” …  (Teknik  Inf.  dan  … ,  vol.  4,
2021.
[21] B.  Budiman,  “Perbandingan  Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Penelusuran  Minat  Calon  Mahasiswa Baru,” Nuansa Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 37–52, 2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i2.4162. [22] N.  L. P. P.  Dewi,  I. N.  Purnama,  and N. W.  Utami,  “Penerapan  Data  Mining Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus:  STMIK  Primakara),” J.  Ilm. Teknol.  Inf.  Asia ,  vol.  16,  no.  2,  p.  105, Jul. 2022, doi: 10.32815/jitika.v16i2.761.
[23] H.  Erasmus  Simanjuntak,  “JURNAL
MEDIA INFORMATIKA
BUDIDARMA  Analisa  Data  Mining Menggunakan  Frequent  Pattern  Growth pada  Data  Transaksi  Penjualan  PT  Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi Strategi Pemasaran Produk Internet”, doi:
10.30865/mib.v4i4.2300.
[24] M.  B.  Abdul  Majid,  Y.  M.  Cani,  and  U. Enri, “Penerapan Algoritma K-Means dan Decision  Tree  Dalam  Analisis  Prestasi
Siswa  Sekolah  Menengah  Kejuruan,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 355, Dec. 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5299. [25] P. Bidang Komputer Sains dan Pendidikan  Informatika,  D.  Akademi Perekam  dan  Informasi  Kesehatan  Iris
Padang Jl Gajah Mada No, and S. Barat, “Jurnal  Edik  Informatika  Data  Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5 Yuli Mardi”.
[26] J.  Homepage,  I.  Permana,  and  F.  Nur Salisah,  “IJIRSE:  Indonesian  Journal  of Informatic Research and Software Engineering The Effect of Data Normalization on the Performance of the Classification Results of the Backpropagation  Algorithm  Pengaruh Normalisasi  Data  Terhadap  Performa Hasil Klasifikasi Algoritma Backpropagation”. [27] D.  Ayu,  I.  C.  Dewi,  and  K.  Pramita, “Analisis  Perbandingan  Metode  Elbow
dan Sillhouette pada Algoritma Clustering
K-Medoids dalam Pengelompokan
Produksi Kerajinan Bali,” 2019.