Peramalan Jumlah Kasus Penyakit Terbanyak Pasien Rawat Inap di Rumah Sakit Pertamina Balikpapan Menggunakan Machine Learning

Syahfa, Reyhana Nuri (2025) Peramalan Jumlah Kasus Penyakit Terbanyak Pasien Rawat Inap di Rumah Sakit Pertamina Balikpapan Menggunakan Machine Learning. Bachelor thesis, Institut Teknologi Kalimantan.

	Text 10211078_cover.pdf Download (276kB)
	Text 10211078_statement_of_authenticity.pdf Download (105kB)
	Text 10211078_publishing_agreement.pdf Download (129kB)
	Text 10211078_approval_sheet.pdf Download (142kB)
	Text 10211078_preface.pdf Download (340kB)
	Text 10211078_abstract_id.pdf Download (294kB)
	Text 10211078_abstract_en.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (295kB) | Request a copy
	Text 10211078_table_of_content.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (366kB) | Request a copy
	Text 10211078_illustrations.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (240kB) | Request a copy
	Text 10211078_tables.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (243kB) | Request a copy
	Text 10211078_notations.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (330kB) | Request a copy
	Text 10211078_chapter_1.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (565kB) | Request a copy
	Text 10211078_chapter_2.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (509kB) | Request a copy
	Text 10211078_chapter_3.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (352kB) | Request a copy
	Text 10211078_chapter_4.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (1MB) | Request a copy
	Text 10211078_conclusions.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (289kB) | Request a copy
	Text 10211078_bibliography.pdf Download (249kB)
	Text 10211078_enclosure.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (2MB) | Request a copy
	Text 10211078_paper.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (755kB) | Request a copy
	Text 10211078_Form. TA-020.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (629kB) | Request a copy
	Text 10211078_presentation.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Perkiraan penyakit yang akurat dapat menjadi data penting bagi pengambil kebijakan dalam merancang program kesehatan yang sesuai dengan kebutuhan masyarakat di sekitar rumah sakit. Penggunaan machine learning untuk menghasilkan wawasan dan prediksi pada data kesehatan terus berkembang, meskipun penerapannya pada peramalan data time series masih jarang dilakukan karena kompleksitas tekniknya. Penelitian ini, bertujuan untuk mengetahui pola jumlah kasus sepuluh penyakit terbanyak yang akan mendatang di Rumah Sakit Pertamina Balikpapan dengan memanfaatkan teknik peramalan. Dengan memanfaatkan data instalasi rawat inap, model ini mampu memberikan wawasan yang mendalam dibandingkan dengan model tradisional dalam memprediksi sepuluh penyakit terbanyak di masa depan. Metode penelitian meliputi pengumpulan data instalasi rawat inap dari Rumah Sakit Pertamina Balikpapan, data preprocessing, data cleaning, implementasi algoritma machine learning seperti Extreme Gradient Boosting (XGBoost), dan implementasi hasil. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan menggunakan metrik Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model XGBoost mampu menangkap pola sepuluh penyakit terbanyak dengan rata-rata nilai MAPE masuk dalam kategori Baik, yaitu 12,39%.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi > Sistem Informasi
Depositing User:	Reyhana Nuri Syahfa
Date Deposited:	08 Jul 2025 03:56
Last Modified:	08 Jul 2025 03:56
URI:	http://repository.itk.ac.id/id/eprint/22670

Actions (login required)

View Item