Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penyakit Di Klinik Keluarga

Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan rekomendasi materi penyuluhan untuk membantu Koordinator Promkes & Marketing di Klinik Keluarga dalam menentukan materi penyuluhan kesehatan yang tepat di suatu wilayah. Terdapat beberapa penyakit dengan tingkat prevalensi cukup tinggi diantaranya adalah stroke sebesar 11,44% hingga penyakit jantung sebesar 1,62%. Salah satu cara untuk mengetahui pola penyebaran penyakit adalah dengan cara melakukan pengelompokan penyakit. Dengan menerapkan data mining clustering materi penyuluhan yang tepat dapat diketahui melalui hasil karakteristik kelompok penyakitnya. Data mining dengan algoritma K-Means dapat digunakan untuk mengetahui pola penyebaran penyakit berdasarkan karateristiknya seperti nama penyakit, kecamatan, desa dan jumlah pasien sebagai acuan untuk menghasilkan rekomendasi materi penyuluhan. Untuk mendapatkan pengetahuan rekomendasi materi penyuluhan maka dibuatlah aplikasi yang dapat melakukan pengelompokan penyakit dari data rekam medis penyakit pasien sehingga mendapatkan karakteristik yang hasil akhirnya akan memberikan informasi terkait rekomendasi materi penyuluhan. Berdasarkan hasil analisis dan pengujian yang dilakukan, aplikasi pengelompokan penyakit dapat melakukan pengelompokan dan menghasilkan rekomendasi materi penyuluhan. Dari hasil pengujian tersebut didapatkan rata-rata sebesar 0,2 yang berarti pengelompokan yang dilakukan sudah baik. Hasil penelitian yang telah dilakukan mulai dari perancangan, implementasi hingga pengujian dapat disimpulkan bahwa aplikasi pengelompokan penyakit ini dapat menghasilkan rekomendasi materi penyuluhan sehingga dapat membantu pihak Koordinator Promkes & Marketing di Klinik Keluarga untuk menentukan materi penyuluhan yang tepat bagi masyarkat.