Data Mining Analysis For Medical Record Data Clasterization Using K-Means Algorithm In Sylvani Binjai Hospital
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Rekam medis adalah rekaman riwayat dari pasien yang melakukan pengobatan di rumah sakit maupun klinik. RSU Sylvani memiliki banyak pasien, setiap bulannya dan membuat data history pasien menumpuk di dalam data rekam medis, Namun tidak ada tindak lanjut manfaat dari data-data yang tersedia. Padahal data-data tersebut memiliki potensi yang besar untuk memberikan informasi baru dan wawasan yang berharga jika digali dengan data mining menggunakan metode k-means clustering. Jumlah data yang uji sebanyak 893 data dan menghasilkan 4 kelompok dari variabel diagnosa penyakit, jenis kelamin dan alamat. Dimana kelompok 1 berjumlah 268 data dengan pusat diagnosa penyakit Hipertension dan jenis kelamin perempuan pada alamat Kebun Lada. Kelompok 2 berjumlah 289 data dengan pusat diagnosa penyakit Asma dan jenis kelamin perempuan pada alamat Pahlawan. Kelompok 3 berjumlah 185 data dengan pusat diagnosa penyakit GERD dan jenis kelamin laki-laki pada alamat Kebun Lada. kelompok 4 berjumlah 151 data dengan pusat diagnosa penyakit Pembesaran Prostat dan jenis kelamin laki-laki pada alamat Kebun Lada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.006 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it