Clustering Pasien Pada Penyakit Mata Berdasarkan Data Demografi Menggunakan Teknik K-Means dan Gaussian Mixture (GMM)

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara data demografi pasien dengan penyakit mata menggunakan teknik clustering K-Means dan GMM. Data yang digunakan merupakan rekam medis 2.703 pasien dari rumah sakit di Cikampek, Jawa Barat, yang berisi informasi usia, jenis kelamin, dan jenis penyakit mata. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan, pra-pemrosesan data, dan penerapan algoritma clustering untuk mengelompokkan pasien berdasarkan karakteristik demografi dan diagnosis penyakit mata. Hasil analisis menunjukkan pembagian pasien dalam beberapa klaster yang merepresentasikan kelompok usia dan jenis penyakit berbeda, seperti astigmatisme, miopia, katarak, dan glaucoma. K-Means memberikan performa yang lebih baik dibandingkan GMM dalam mengelompokkan pasien. Penelitian ini memberikan wawasan penting untuk memahami keterkaitan demografi dengan penyakit mata, yang dapat mendukung pengembangan strategi pencegahan dan pengobatan yang lebih tepat sasaran. Kesimpulannya, teknik clustering efektif dalam segmentasi pasien berdasarkan data klinis dan demografi, serta direkomendasikan untuk validasi klinis lebih lanjut dan eksplorasi model alternatif agar hasil lebih komprehensif.

Kata kunci: clustering, demografi pasien, penyakit mata, K-Means, GMM, segmentasi pasien