Data Mining Pengelompokan Biaya Pengeluaran Rumah Sakit Oleh BPJS Kesehatan Menggunakan Algoritma K-Means

Smart Comp

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Data Mining Pengelompokan Biaya Pengeluaran Rumah Sakit Oleh BPJS Kesehatan Menggunakan Algoritma K-Means
 
Creator nabyla, fuaida; Universitas Peradaban
 
Subject
 
Description Sejak dioperasionalkan BPJS Kesehatan sebagai pelaksana Jaminan Kesehatan Nasional (JKN), berbagai kalangan mengkhawatirkan tarif yang diberlakukan dengan mengacu kepada INACBG. Sering kali rumah sakit mengalami kerugian karena tidak sesuainya biaya yang dikeluarkan rumah sakit terhadap tarif INACBG. Pengelompokan dalam data mining dapat digunakan untuk menganalisa kelompok biaya tiap-tiap diagnosa penyakit yang mengalami kerugian atau biaya yang rumah sakit keluarkan tidak sesuai dengan INACBG. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam teknik pengelompokan adalah algoritma KMeans. Algoritma K-Means yang merupakan metode data clustering non hirarki yang mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok lain. Tujuan dari penelitian ini mengelompokan biaya yang rumah sakit keluarkan terhadap tarif INACBG apakah telah sesui dengan semestinya. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai sistem pendukung keputusan rumah sakit dalam menetapkan tarif rumah sakit. Kata Kunci : Algoritma K-Means, Clustering, INACB.
 
Publisher Politeknik Harapan Bersama
 
Contributor
 
Date 2021-06-20
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Format application/pdf
 
Identifier http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/smartcomp/article/view/2128
10.30591/smartcomp.v10i2.2128
 
Source Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer; Vol 10, No 2 (2021): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer; 79-83
2549-0796
2089-676X
10.30591/smartcomp.v10i2
 
Language eng
 
Relation http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/smartcomp/article/view/2128/pdf_52
 
Rights Copyright (c) 2021 Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library