Klasifikasi Data Rekam Medis dengan Algoritma K-Nearest Neighbor pada Klinik SMEC Lubuk Pakam

Abstract

Perkembangan teknologi digital mendorong peningkatan volume data medis yang dihasilkan oleh institusi kesehatan, termasuk Klinik Spesialis Mata SMEC Lubuk Pakam. Namun, pengelolaan data rekam medis di klinik tersebut masih dilakukan secara konvensional, sehingga sering menimbulkan kendala dalam identifikasi penyakit, keterlambatan diagnosis, serta kesulitan pencarian data historis pasien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem klasifikasi rekam medis berbasis algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) guna meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan data medis. Data yang digunakan berupa rekam medis pasien dengan fitur numerik (usia) dan kategorikal (gejala mata), yang kemudian diubah ke dalam vektor numerik menggunakan one-hot encoding serta dinormalisasi dengan metode Z-Score. Proses klasifikasi dilakukan dengan menghitung jarak Euclidean untuk menentukan kelas penyakit berdasarkan mayoritas tetangga terdekat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN mampu mengelompokkan data pasien baru sesuai pola historis, sehingga dapat mendukung tenaga medis dalam proses diagnosis dan pengambilan keputusan klinis. Dengan demikian, sistem berbasis web yang dibangun tidak hanya mempercepat pencarian data dan klasifikasi penyakit mata, tetapi juga memberikan kontribusi terhadap pengembangan Sistem Pendukung Keputusan berbasis data medis di masa depan.