Penerapan Data Mining Clustering Untuk Pengolahan Data Rekam Medis Pada Puskesmas Cipatat

Puskesmas memiliki program kerja yaitu Promosi Kesehatan salah satu kegiatannya berupa penyuluhan kesehatan. Menerapkan promosi kesehatan dengan topik penyuluhan mengenai suatu penyakit yang tepat bagi masyarakat desa dapat menjadi salah satu upaya terbaik untuk meningkatkan kepercayaan masyarakat terhadap Puskesmas. Ketersediaan data rekam medis yang begitu besar tentu pihak puskesmas dapat mengolah data rekam medis. Dikarenakan pihak Puskesmas saat ini belum mengetahui cara pengolahan data rekam medis yang berakibat tidak tepatnya pemilihan materi penyuluhan suatu penyakit. Teknik pengelompokan dapat digunakan untuk mengelompokkan jenis-jenis penyakit berbahaya berdasarkan karakteristik atau sifat-sifat penyakit pasien. Metode Hierarchical Agglomerative Clustering digunakan untuk mengelompokkan pasien yang belum diketahui berdasarkan data rekam medis. Segmentasi diawali dengan merepresentasikan setiap objek pada data sebagai satu segmen, kemudian dilakukan perhitungan jarak (distance measure) antar segmen tersebut. Setelah itu, sepasang segmen yang memiliki jarak terdekat digabungkan menjadi sebuah segmen baru. Proses perhitungan jarak dan penggabungan sepasang segmen dilakukan secara iteratif hingga tersisa satu buah segmen yang berisi seluruh objek. Jumlah segmen yang diinginkan dapat ditentukan dengan memotong dendrogram pada suatu jarak tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode tersebut berhasil membentuk segmentasi pasien. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa sistem segmentasi pasien ini dapat memudahkan bagian Promosi Kesehatan puskesmas untuk menentukan topik penyuluhan mengenai suatu penyakit tertentu yang tepat bagi masyarakat desa.

As a step in the development of insight health, Clinics have a work program, namely the one of health promotion activities in the form of health education. Applying health promotion topics with guidance about a disease that is right for the people of the village can be one of the best efforts to boost public confidence towards the clinic. Look at the condition of medical record data availability is so great of course parties clinics can cultivate medical record data. Because the parties are currently Clinics know how a medical record data processing result is not exactly an election material imparts a disease. According to medical science, clustering techniques can be used to classify the types of malignancies based on the characteristics or properties of the patient's diseases. Agglomerative Hierarchical Clustering methods can be used to stratify patients unknown attributes based medical records. Segmentation begins by representing each object in the data as a single segment, then calculate the distance (distance measure) between segments. After that, a segment that has the shortest distance are combined into a new segment. The process of calculating the distance and the incorporation of a pair of segments performed iteratively until only one segment of the entire object. Quantity of the segment can be determined by cutting dendrogram at a certain distance. The results showed that the method of forming of patient segmentation. Based on this research can be concluded that patients segmentation system can facilitate health center Health Promotion section to determine the topic of education about a particular disease that is appropriate for everyone.