ANALISIS VISUALISASI DATA PASIEN GIGI DAN MULUT DENGAN ALGORITMA K-MEANS BERBASIS WEB

Authors

  • Putri Salma Universitas Putra Indonesia YPTK
  • Eva Rianti Universitas Putra Indonesia YPTK
  • Liga Mayola Universitas Putra Indonesia YPTK
  • Retno Devita Universitas Putra Indonesia YPTK
  • Ondra Eka Putra Universitas Putra Indonesia YPTK

DOI:

https://doi.org/10.54314/jssr.v9i3.6579

Keywords:

Decision Support System, Dental and Oral Patients, K-Means Clustering, Standard Scaler

Abstract

RSGM Baiturrahmah serves as a medical institution that generates a high volume of daily patient records. However, this wealth of data has not been optimally utilized by management as a primary consideration for strategic decision-making. The identified core problem is the absence of comprehensive patient characteristic mapping, which often leads to an uneven distribution of medical resources. To address this critical issue, this study applies advanced data mining techniques using the K-Means Clustering algorithm to group 1,708 dental and oral disease patient records. The clustering process was conducted by determining three main clusters based on three crucial attributes patient age, the total number of diagnoses received, and the duration of medical service provided. The results of this study successfully classify all patients into three specific service categories, namely Basic Service, Intermediate Service, and Intensive Service. This research also produced a comprehensive web-based decision support system developed using the Python programming language and MySQL database. The system is specifically designed to assist the management of RSGM Baiturrahmah in accurately visualizing the characteristics of each patient group. With the successful implementation of this system, hospital management can be more effective in formulating highly personalized and targeted service strategies for every patient group.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Alexander, H., Umaidah, Y., & Jajuli, M. (2023). Implementasi Clustering Untuk Menentukan Efektivitas Nilai Siswa Sesudah Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 7(3), 1493–1500.

Amna, S, W., Sudipa, I. G. I., Putra, T. A. E., Wahidin, A. J., Syukrilla, W. A., Wardhani, A. K., Heryana, N., Indriyani, T., & Santoso, L. W. (2023). Data mining (D. Ediana & A. Yanto (eds.)). PT. Global Eksekutif Teknologi.

Apriyani, P., Dikananda, A. R., & Ali, I. (2023). Penerapan Algoritma K-Means dalam Klasterisasi Kasus Stunting Balita Desa Tegalwangi. Jurnal Ilmu Komputer.

Effendi, E., Widiowati, N., Agung, M., Asyari, F., Dakwah, J. M., Dakwah, F., & Komunikasi, D. (2023). Studi Literatur : Konsep Sistem Informasi Manajemen Dakwah. 7, 1917–1925.

Fauziah, R., & Purnamasari, A. I. (2023). Implementasi Algoritma K-Means pada Kasus Kekerasan Anak dan Perempuan Berdasarkan Usia. Jurnal Ilmu Komputer.

Manik, R. A., & Ariesta, A. (2023). Data Mining Untuk Klasterisasi Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Data Pokok Pendidikan Nasional. Jurnal TICOM (Technology of Information and Communication), 11, 159–164.

Millah, A. S., Arobiah, D., Febriani, E. S., & Ramdhani, E. (2023). Analisis Data dalam Penelitian Tindakan Kelas. Jurnal Kreativitas Mahasiswa, 1(2), 140–153.

Ni’amillah, A., Alfin, A. A., & Kurniasari, I. (2023). Siklus Hidup Pengembangan Sistem Basis Data Pada Sistem Informasi Buku Tamu di Badan Pusat Statistik Kabupaten Kediri Menggunakan MySQL. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi, 6(1), 115–121.

Ningsih, W., & Nurfauziah, H. (2023). Perbandingan Model Waterfall dan Metode Prototype untuk Pengembangan Aplikasi pada Sistem Informasi. Jurnal Ilmiah Metadata, 5(1), 83–95.

Purba, W., Sembiring, G. A., Saputra, A., Turnip, T., Jua, B., Manihuruk, I., Sains, F., & Teknologi, D. (2023). Penerapan Data Mining Untuk Pengelolaan Data Rekam Medis Menggunakan Metode K-Means Clustering Pada Rumah Sakit Royal Prima Medan. Jurnal TEKINKOM, 6(1), 158–168. https://doi.org/10.37600/tekinkom.v6i1.857

Rahmadayanti, F., Anggraini, I., & Susanti, T. (2023). Pengklasterisasian Data Penyakit Hipertensi dengan Menggunakan. Journal of Information System Research (JOSH), 4(2), 737–741. https://doi.org/10.47065/josh.v4i2.2905

Riyanto, O. S., Fuad, & Chrisjanto, E. (2023). Pelayanan Kesehatan Yang Berkeadilan: Peran Tenaga Kesehatan Dalam Menjamin Hak Setiap Pasien. Jurnal Riset Dan Kajian Hukum Hak Asasi Manusia, 77–87.

Siswanto, E., Magriyanti, A. A., & Bachtiari, A. (2025). Penerapan Teknologi Sistem Informasi untuk Mendukung Informasi dan Promosi pada Kaliwungu Printing. Jurnal Ilmu Teknik Dan Informatika, 5, 36–46.

Subagio, K. A., & Limbong, A. M. N. (2023). Dampak Teknologi Informasi Terhadap Aktivitas Pendidikan. 2(1), 43–52. https://doi.org/10.33830/jlt.v2i1.5844

Ummah, W. K., Hadi, S., & Edi, I. S. (2023). Pengetahuan Pasien Poli Gigi Tentang Kasies Mencapai Pulpa dan Jaringan Penyangga Gigi. Jurmal Ilmah Keperawatan Gigi (JIKG), 4(3).

Vania, P., & Sari, betha nurina. (2023). Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette untuk Penentuan Jumlah Klaster yang Optimal pada Clustering Produksi Padi menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 9(November), 547–558.

Vetdri, A. A., Mulyono, H., & Junaidi, S. (2023). Perancangan Sistem Informasi Pembayaran SPP Berbasis Desktop pada SMK Muhammadiyah 1 Padang. 7, 2446–2457.

Wasik, A., Fatah, Z., & Munazilin, A. (2024). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Accessoris Handphone dan Handphone Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Seri 02, 1(2), 469–479.

Wayahdi, M. R., & Ruziq, F. (2023). Pemodelan Sistem Penerimaan Anggota Baru dengan Unified Modeling Language ( UML ) ( Studi Kasus : Programmer Association of Battuta ). Jurnal Minfo Polgan, 12, 1514–1521.

Wororomi, J. K., Reba, F., Mandowen, S. A., M.Sroyer, A., Manurung, H. E., Koibur, M. E., Yulianan, H., Yusuf, M., & Dinata, R. M. (2024). Data Mining (Memahami Pola di Balik Angka) (N. R. Jayanti (ed.)). Eureka Media Aksara.

Downloads

Published

2026-06-22

Issue

Vol. 9 No. 3 (2026): June 2026

Section

Artikel

License

Copyright (c) 2026 Putri Salma, Eva Rianti, Liga Mayola, Retno Devita, Ondra Eka Putra

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.