Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Manajemen rumah sakit yang baik dapat meningkatkan kualitas pelayanan medis. Rumah sakit merupakan institusi pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan secara paripurna yang menyediakan pelayanan rawat inap, rawat jalan, dan gawat darurat. Rumah sakit diharuskan untuk mengelola berbagai jenis sumber daya untuk meningkatkan efisiensi manajemen secara keseluruhan, seperti mengelola jadwal tim dan staf medis, manajemen tempat tidur, dan jalur perawatan. Penyakit jantung merupakan penyakit penyebab kematian tertinggi di dunia yang sangat membutuhkan penanganan medis dengan segera. Penyakit jantung membutuhkan salah satu pelayanan pada rumah sakit yaitu pelayanan rawat inap. Pelayanan rawat inap melibatkan sumber daya yang berkaitan dengan biaya dan waktu. Dengan adanya prediksi durasi rawat inap pada pasien penyakit jantung akan membantu pihak pasien dalam menyiapkan kebutuhan yang diperlukan serta pihak rumah sakit dalam manajemen tempat tidur rawat inap pasien penyakit jantung. Pada penelitian ini, dilakukan prediksi durasi rawat inap pasien penyakit jantung dengan menggunakan pendekatan ensemble machine learning dengan tujuan untuk mendapatkan metode terbaik dalam memprediksi dengan membandingkan dua metode ensemble machine learning yaitu random forest dan extreme gradient boosting, serta metode logistic regression sebagai baseline. Kemudian tujuan lainnya yaitu untuk mengetahui faktor yang paling berpengaruh terhadap durasi rawat inap. Ketiga metode yang digunakan merupakan bagian dari supervised machine learning. Selain itu, dilakukan optimasi hyperparameter untuk meningkatkan performa dari hasil model prediksi. Setelah membuat model prediksi dan melakukan evaluasi terhadap model, didapatkan metode terbaik yaitu random forest dengan optimasi hyperparameter yang mendapat hasil akurasi sebesar 83,9% dan nilai AUROC sebesar 92,86% serta faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap durasi rawat inap antara lain jumlah limfosit total, urea, trombosit, hemoglobin, glukosa, usia, kreatinin, peptida natriuretik otak, fraksi ejeksi dan hipertensi. ...... Good hospital management can improve the quality of medical services. The hospital is a health service institution that provides complete individual health services in inpatient, outpatient, and emergency services. Hospitals are required to manage various types of resources to improve overall management efficiency, such as managing medical team and staff schedules, bed management, and clinical pathways. Heart disease is the leading cause of death in the world and requires immediate medical treatment. Heart disease requires one of the services at the hospital, namely inpatient services. Inpatient services involve resources related to cost and time. Predicting the duration of hospitalization in heart disease patients will help the patient prepare for the necessary needs and the hospital in managing inpatient beds for heart disease patients. In this study, the prediction of the duration of hospitalization for heart disease patients using an ensemble machine learning approach was carried out with the aim of getting the best method of predicting by comparing two ensemble machine learning methods, namely random forest and extreme gradient boosting, as well as the logistic regression method as a baseline. Then another goal is to find out the most influential factors on the duration of hospitalization. The three methods used are part of supervised machine learning. In addition, hyperparameter optimization is carried out to improve the performance of the prediction model results. After making a predictive model and evaluating the model, the best method was obtained, namely random forest with hyperparameter optimization which obtained an accuracy of 83.9% and an AUROC value of 92.86% and the factors that most influence the duration of hospitalization include the number of total lymphocytes, urea, platelets, hemoglobin, glucose, age, creatinine, brain natriuretic peptide, ejection fraction and hypertension.

Abstrak :
Metode Machine Learning sangat bermanfaat untuk menyelesaikan berbagai masalah, terutama pada masalah big data. Salah satu masalah yang terkait dengan big data adalah prediksi klaim asuransi di industri asuransi. XGBoost adalah metode machine learning yang menggunakan pendekatan ensemble learning dengan decision tree sebagai model dasarnya. XGBoost terdiri dari beberapa hyperparameter yang nilainya perlu ditentukan sebelum proses training. Partial grid search adalah optimasi hyperparameter yang biasanya digunakan untuk XGBoost. Random search adalah optimasi hyperparameter yang menentukan nilai hyperparameter secara random. Pada penelitian ini, diterapkan dan dianalisis metode pengoptimalan lain untuk XGBoost, yaitu Bayesian search untuk prediksi pengajuan klaim asuransi (dengan klasifikasi) dan besarnya klaim asuransi yang diajukan (dengan regresi). Tujuan dari penelitian ini yaitu membandingan performa ketiga metode optimasi hyperparameter pada XGBoost: random search, partial grid search, dan Bayesian search pada klasifikasi dan regresi. Hasil simulasi menunjukkan bahwa partial grid search memberikan akurasi yang sedikit lebih baik dibandingkan dengan random search dan Bayesian search. Namun, waktu running pada Bayesian search jauh lebih cepat daripada partial grid search. Random search memiliki akurasi dan waktu komputasi yang sedikit kurang bagus dibandingkan dengan Bayesian search. ......Machine Learning Method is very useful for solving various problems, especially in the big data problem. One of the problems associated with big data is the prediction of insurance claims in the insurance industry. XGBoost is a machine learning method that uses an ensemble learning approach with a decision tree as its basic model. XGBoost consists of several hyperparameters which values need to be determined before the training process. Partial grid search is a hyperparameter optimization approach which is usually used for XGBoost. Random search is a hyperparameter optimization method which determines the value of hyperparameter randomly. In this study, another optimization method for XGBoost called Bayesian search is applied and analyzed for predicting insurance claims submissions (by classification) and the size of insurance claims submitted (by regression The purpose of this study is to compare the performance of the three hyperparameter optimization methods on XGBoost: random search, partial grid search, and Bayesian search on classification and regression. The simulation results show that partial grid search gives a slightly better accuracy compared to random search and Bayesian search. However, the running time on Bayesian search is much faster than partial grid search. Random search has an accuracy and computation time that is a little less good compared to Bayesian search.