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.
