Sistem Cerdas Rekomendasi Klinik Pratama di Kota Medan Berbasis Data Mining Dengan Metode K-Means Untuk Pasien BPJS dan Umum

Abstrak

Pertumbuhan jumlah klinik di Kota Medan seiring dengan peningkatan jumlah penduduk memicu kebutuhan akan pelayanan kesehatan yang lebih efisien dan tepat sasaran. Namun, pasien sering kali mengalami kesulitan dalam memilih klinik yang sesuai dengan kebutuhan medis mereka, terutama bagi pengguna BPJS Kesehatan dan pasien umum. Hal ini disebabkan oleh minimnya informasi mengenai fasilitas, kualitas layanan, dan lokasi klinik yang optimal. Untuk mengatasi permasalahan ini, diperlukan sebuah Sistem Cerdas Rekomendasi Klinik Pratama yang mampu memberikan saran klinik berdasarkan profil dan kebutuhan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi klinik Pratama di Kota Medan berbasis data mining menggunakan metode K-Means Clustering. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan klinik berdasarkan beberapa kriteria penting, seperti lokasi, jenis layanan, ketersediaan dokter, serta kemampuan klinik dalam menerima pasien BPJS maupun umum. Data pasien yang dianalisis meliputi riwayat medis, jarak tempat tinggal dari klinik, dan preferensi pelayanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi berbasis K-Means dapat secara efektif mengelompokkan klinik dan memberikan rekomendasi yang relevan sesuai dengan profil pasien. Sistem ini tidak hanya memudahkan pasien dalam menentukan pilihan klinik yang tepat, tetapi juga membantu meningkatkan efisiensi distribusi pasien di Klinik Pratama di Kota Medan. Dengan penerapan sistem ini, diharapkan akses terhadap layanan kesehatan dapat lebih merata dan kualitas pelayanan meningkat, baik bagi pasien BPJS maupun umum.