MIK.umsida.ac.id – Penelitian yang dilakukan oleh tim dari Universitas Muhammadiyah Sidoarjo (Umsida) membawa angin segar bagi pengelolaan data medis di Indonesia, khususnya di RS Aisyiyah Siti Fatimah, Sidoarjo. Artikel berjudul “Pemanfaatan Data Rekam Medis dalam Menentukan Cluster Penyakit Melalui Data Mining” ini mengulas berbagai keunggulan dari pendekatan data mining dengan algoritma K-Means dalam mengelompokkan penyakit berdasarkan data rekam medis.
Baca juga: Meningkatkan Efisiensi Pelepasan Informasi Rekam Medis di Rumah Sakit Bhayangkara Lumajang
Delapan keunggulan utama penelitian ini:
1. Optimalisasi Data Rekam Medis
Rumah sakit sering menghadapi tantangan dalam pengelolaan data rekam medis yang menumpuk. Penelitian ini menunjukkan bahwa data yang awalnya tidak terstruktur dapat diolah menjadi informasi yang bernilai. Dengan algoritma K-Means, data rekam medis yang sebelumnya pasif kini dapat menjadi landasan untuk pengambilan keputusan strategis.
2. Pengelompokan Diagnosa yang Akurat
Penelitian ini menghasilkan lima cluster penyakit dengan diagnosa utama seperti hipertensi, diabetes tipe 2, dan TBC. Pengelompokan ini memanfaatkan software RapidMiner, yang terbukti mampu mengidentifikasi pola-pola penting dalam data medis. Akurasi pengelompokan ini dinilai menggunakan indeks Davies-Bouldin, dengan hasil 0,469, menunjukkan kinerja clustering yang sangat baik.
3. Peningkatan Efisiensi Operasional
Dengan memanfaatkan hasil clustering, RS Aisyiyah Siti Fatimah dapat memprioritaskan upaya preventif pada wilayah tertentu. Sebagai contoh, cluster dengan dominasi diabetes tipe 2 dapat menjadi dasar untuk melakukan edukasi kesehatan secara spesifik di wilayah yang paling terdampak.
4. Metodologi Sistematis
Proses penelitian yang menggunakan metode deskriptif dan alat bantu seperti RapidMiner memastikan hasil yang terukur. Langkah-langkah seperti data preprocessing, data integration, hingga running algoritma menunjukkan bahwa penelitian ini dilakukan dengan pendekatan yang sistematis dan terstruktur.
5. Pemanfaatan Teknologi Modern
Penelitian ini memanfaatkan teknologi canggih, seperti algoritma K-Means dan perangkat lunak RapidMiner. Pendekatan ini mencerminkan bagaimana teknologi modern dapat diterapkan untuk meningkatkan kualitas layanan kesehatan.
6. Relevansi dengan Kebutuhan Lapangan
Data yang digunakan berasal dari laporan rekam medis pasien rawat jalan dan rawat inap pada periode tertentu. Ini memastikan bahwa hasil penelitian relevan dengan kondisi nyata di lapangan, memberikan solusi praktis untuk permasalahan rumah sakit.
7. Kemudahan Implementasi
Hasil penelitian ini dapat langsung diterapkan di rumah sakit lain dengan sumber daya serupa. Proses seperti inisialisasi data dan pemanfaatan atribut ICD-10 memudahkan rumah sakit untuk mengadaptasi metode ini tanpa membutuhkan infrastruktur tambahan yang kompleks.
8. Dukungan Kebijakan Kesehatan
Penelitian ini memberikan landasan ilmiah untuk pengambilan kebijakan kesehatan berbasis data. Misalnya, dengan mengetahui wilayah yang dominan terkena penyakit tertentu, pihak rumah sakit dapat bekerja sama dengan pemerintah daerah untuk menargetkan penyuluhan atau intervensi medis yang lebih tepat sasaran.
Pemanfaatan data mining dalam pengelolaan data memberikan banyak keuntungan, mulai dari optimalisasi data hingga dukungan kebijakan kesehatan berbasis bukti. Penelitian ini membuktikan bahwa inovasi teknologi seperti algoritma K-Means dapat meningkatkan kualitas layanan kesehatan secara signifikan.
Dengan hasil yang menjanjikan, pendekatan ini diharapkan menjadi inspirasi bagi rumah sakit lain di Indonesia untuk mengadopsi teknologi data mining dalam pengelolaan data rekam medis. Langkah ini tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional tetapi juga memberikan dampak positif langsung bagi masyarakat luas.
Sumber: Umi Khoirun Nisak Pemanfaatan Data Rekam Medis dalam Menentukan Cluster Penyakit Melalui Data Mining di Rs Aisyiyah Siti Fatimah Tulangan Sidoarjo
Penulis: Ayunda H
