Implementasi Metode K-Medoids Dalam Pengelompokan Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Rumah Sakit


  • Tri Handayani * Mail Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
  • Syamsul Bahri Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
  • Kasliono Kasliono Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia http://orcid.org/0000-0002-7992-5756
  • (*) Corresponding Author
Keywords: Metode K-Medoids; Grouping; Surveys; Service; Sillhouette Coefficient

Abstract

Service is an effort made to meet customer's direct needs with the aim of helping their needs. One of the institutions that provides services in the health sector is a hospital. The public satisfaction survey aims to assess the level of public satisfaction with service quality to improve it. Assessment of public satisfaction with service quality can vary. With these diverse survey results, a system is needed that supports grouping public satisfaction with services. In this research, the K-Medoids method is used to classify public satisfaction with services. The variables used for grouping consist of service requirements, service procedure systems and mechanisms, service time, costs/tariffs, product specifications, types of service, competence of implementers, behavior of implementers, quality of facilities and infrastructure, and complaint handling. This research resulted in different categories, such as very good, good, poor and not good. The criteria for measuring the results of K-Medoids using the Silhouette Coefficient from the results of 26 experimental data obtained the best evaluation results with a value range of 0.9 – 1.00 which is included in the criteria for a strong structure with total cluster of 4. The results of 400 data that have been implemented into the web-based system on the 26 experimental data described above, from the results of each cluster for each iteration it can be concluded that the community's satisfaction with the services at RSUD Dr. Soedarso Pontianak, from the sum of the results of 9.365 cluster members from all iterations, is in cluster 4 with the very good category.

Downloads

Download data is not yet available.

References

I. Zulvia, F. A. Hidayatulloh, dan E. Rahmawati, “Analisis Kepuasan Pasien Terhadap Pelayanan Kesehatan di Klinik Alkindi Herbal Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 6, no. 2, hal. 261, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i2.612.

A. D. C. Aqil, “Studi Kepustakaan Mengenai Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pasien Rawat Jalan Di Rumah Sakit,” J. Ilm. Pamenang, vol. 2, no. 2, hal. 1–6, 2020, doi: 10.53599/jip.v2i2.58.

D. Muhammad, Almasyhuri, dan L. A. Setiani, “Evaluation of the Level of Patient Satisfaction with Pharmaceutical Services at Sekarwangi Cibadak Hospital, Sukabumi Regency.,” J. Ilm. Ilmu Terap. Univ. Jambi, vol. 4, no. 2, hal. 174–186, 2020, doi: 10.22437/jiituj.v4i2.11606.

Y. Soumokil, M. Syafar, dan A. Yusuf, “Analisis Kepuasan Pasien Di Rumah Sakit Umum Daerah Piru,” J. Ilm. Kesehat. Sandi Husada, vol. 10, no. 2, hal. 543–551, 2021, doi: 10.35816/jiskh.v10i2.645.

M. Abdur Rofik, A. Mutoi Siregar, dan D. Sulistya Kusumaningrum, “Perbandingan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Pelayanan Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means Dan K-Medoids,” vol. II, no. 1, 2021.

A. D. Andini dan T. Arifin, “Implementasi Algoritma K-Medoids Untuk Klasterisasi Data Penyakit Pasien Di Rsud Kota Bandung,” J. Responsif Ris. Sains dan Inform., vol. 2, no. 2, hal. 128–138, 2020, doi: 10.51977/jti.v2i2.247.

C. -, E. Claudyo, L. -, H. K. Manullang, dan A. I. Zebua, “Analisis Pelayanan Rumah Sakit Umum Dengan Perbandingan Antara Metode Algoritma Kmeans, Dan K-Medoids Clustering,” J. Teknol. Dan Ilmu Komput. Prima, vol. 6, no. 2, hal. 106–111, 2023, doi: 10.34012/jutikomp.v6i2.4145.

K. Fadilah, Alia;Primajaya, Aji;Prihandani, “Pengelompokan Kabupaten atau Kota di Indonesia Berdasarkan Pelayanan Kesehatan Maternal dengan Algoritma K-Medoids,” vol. 8, no. July, hal. 252–265, 2022.

B. Irawan, R. A. Kurnia, E. Daniel, S. Achmady, dan M. Sembiring, “Pelayanan Rumah Sakit Berdasarkan Metode Service Quality ( Servqual ),” Jkf, vol. 3, no. 1, hal. 58–64, 2020.

M. Sholeh dan K. Aeni, “Perbandingan Evaluasi Metode Davies Bouldin, Elbow dan Silhouette pada Model Clustering dengan Menggunakan Algoritma K-Means,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 8, no. 1, hal. 56, 2023, doi: 10.30998/string.v8i1.16388.

F. Ramadhan, Y. H. Chrisnanto, dan A. K. Ningsih, “Sistem Segmentasi Keluhan Pelanggan di Perumda Air Minum Tirta Raharja Cimahi Menggunakan Metode K-Medoids,” Informatics Digit. Expert, vol. 3, no. 1, hal. 6–9, 2021, doi: 10.36423/index.v3i1.674.

S. Bahri dan D. M. Midyanti, “Penerapan Metode K-Medoids untuk Pengelompokan Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 10, no. 1, hal. 165–172, 2023, doi: 10.25126/jtiik.20231016643.

H. Jiawei dan M. Kamber, Data Mining : Concept and Techniques Second Edition. Morgan Kaufmann, 2006.

S. Darma dan G. W. Nurcahyo, “Klasterisasi Teknik Promosi dalam Meningkatkan Mutu Kampus Menggunakan Algoritma K-Medoids,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 3, hal. 89–94, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i3.87.

R. N. Ibrahim, M. N. Hayati, dan F. D. . Amijaya, “Penerapan Algoritma K-Medoids pada Pengelompokan Wilayah Desa atau Kelurahan di Kabupaten Kutai Kartanegara,” J. EKSPONENSIAL, vol. 11, hal. 153–158, 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/658

S. Paembonan dan H. Abduh, “Penerapan Metode Silhouette Coefficient untuk Evaluasi Clustering Obat,” PENA Tek. J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek., vol. 6, no. 2, hal. 48, 2021, doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.

R. H. Sachrrial dan A. Iskandar, “Analisa Perbandingan Complate Linkage AHC dan K-Medoids Dalam Pengelompokkan Data Kemiskinan di Indonesia,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 5, no. 2, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i2.4310.

E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi - Efori Buulolo - Google Buku. Yogyakarta: Yogyakarta : CV. Budi Utama, 2020.

N. Mirantika, T. S. Syamfithriani, dan R. Trisudarmo, “Implementasi Algoritma K-Medoids Clustering Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan,” J. Nuansa Inform., vol. 17, no. 1, hal. 2614–5405, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilkom

N. Bunafit, PHP dan MySQL dengan Editor Dreamweaver MX. Yogyakarta: Andi, 2004.

S. Sundari, I. S. Damanik, A. P. Windarto, H. S. Tambunan, J. Jalaluddin, dan A. Wanto, “Analisis K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokkan Data Imunisasi Campak Balita di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. September, hal. 687, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.75.

D. A. I. . Dewi dan D. A. . Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada Algoritma Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” Matrix J. Manaj. Teknol. dan Inform., vol. 9, no. 3, hal. 102–109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.

B. Wira, A. E. Budianto, dan A. S. Wiguna, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering untuk Mengetahui Pola Pemilihan Program Studi,” J. Terap. Sains Teknol., vol. 1, no. 3, hal. 54–69, 2019.


Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Implementasi Metode K-Medoids Dalam Pengelompokan Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Rumah Sakit

Dimensions Badge
Article History
Submitted: 2024-06-12
Published: 2024-07-19
Abstract View: 283 times
PDF Download: 238 times
How to Cite
Handayani, T., Bahri, S., & Kasliono, K. (2024). Implementasi Metode K-Medoids Dalam Pengelompokan Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Rumah Sakit. Journal of Information System Research (JOSH), 5(4), 1006-1017. https://doi.org/10.47065/josh.v5i4.5331
Issue
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)