Analisis Prediksi Length of Stay Pasien Infeksi Paru Menggunakan Algoritma Klasifikasi

Abstract

This study investigates the relationship between age, gender, and other factors in attributes with Length of Stay (LOS) in patients with pulmonary disease. The main objective of the study was to help predict the LOS of new patients presenting with the same diagnosis and to help reduce the cost of care related to the duration of hospital stay. The theory used in this study is that the factors of age, gender, diagnosis, leukocyte values and chest X-ray results can affect the duration of their stay in the hospital. Data for this study was obtained from the medical records of one of the hospitals in West Java during the study period for approximately 3 months. The methods and techniques used are Artificial Neural Network-MLP (ANN), naïve bayes, J48 and Random Tree to analyze and model the relationship between input variables (age, gender, secondary diagnoses and others) and output variables (LOS). The results of this study are expected to provide a better understanding of the factors that influence LOS in patients with pulmonary diseases, as well as contribute to the development of prediction methods that can help better patient management and clinical decision-making in hospitals.Penelitian ini menginvestigasi hubungan antara faktor usia, jenis kelamin, dan faktor lain dalam atribut dengan Length of Stay (LOS) pada pasien dengan penyakit paru. Tujuan utama penelitian adalah untuk membantu memprediksi LOS pasien baru yang datang dengan diagnosa yang sama dan untuk membantu mengurangi biaya perawatan yang berkaitan dengan durasi tinggal di rumah sakit. Teori yang digunakan dalam penelitian ini adalah factor usia, jenis kelamin, diagnose, nilai leukosit dan hasil rontgen dada dapat mempengaruhi durasi tinggal mereka di rumah sakit. Data untuk penelitian ini diperoleh dari rekam medis salah satu rumah sakit di Jawa Barat selama periode penelitian selama kurang lebih 3 bulan. Metode dan teknik yang digunakan adalah Artificial Neural Network-MLP (ANN), naïve bayes, J48 dan Random Tree untuk menganalisis dan memodelkan hubungan antara variabel input (usia, jenis kelamin, diagnosa sekunder dan lain-lain) dan variabel output (LOS). Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor yang memengaruhi LOS pada pasien dengan penyakit paru, serta memberikan kontribusi dalam pengembangan metode prediksi yang dapat membantu manajemen pasien dan pengambilan keputusan klinis yang lebih baik di rumah sakit