Implementasi Algoritma AES untuk Keamanan Data Rekam Medis

Pertumbuhan teknologi yang sangat pesat tentunya sangat mempengaruhi berbagai bidang. Berbagai pekerjaan sehari hari pun juga terbantu dengan adanya teknologi. Selain dampak positif yang diperhatikan dampak negatif pun juga perlu diwaspadai  yaitu perihal keamanan dokumen. Bidang kesehatan merupakan contoh yang bidang berhubungan dengan privasi. Salah satunya yaitu dokumen rekam medis. Tidak sedikit kasus kebocoran data pasien yang terjadi. Peristiwa yang kurang diinginkan seperti ini dapat terhindarkan dengan melakukan pengamanan dengan Kriptografi. Terdapat berbagai macam kriptografi salah satunya yaitu AES (Advanced Encryption Standard). Berdasarkan uraian tersebut penelitian ini bertujuan untuk melakukan simulasi pengamanan  dokumen rekam medis pada salah satu klinik dengan menggunakan metode AES. Hasil simulasi menunjukan bahwa algoritma AES dapat menjadi rekomendasi bagi perlindungan data. Dengan melalui proses enkripsi data akan diubah menjadi bentuk yang tidak dimengerti dan harus diproses menggunakan proses dekripsi agar bisa kembali dimengerti. Keuntungannnya adalah tidak semua orang bisa mengakses dokumen tersebut

Prediction of Hospital Intesive Patients Using Neural Network Algorithm

This study aims to predict whether the patient deserves to be inpatient or outpatient by comparing several machine learning techniques, namely, logistic regression, decision tree, neural network, random forest, gradient boosting. The research method uses three stages of research, namely data collection, data preprocessing, and data modeling. Implementation of program code using google colab and python programming language. The dataset used as the research sample is Electronic Health Record Predicting data. Based on the accuracy results generated in this study, the use of the Neural Network machine learning algorithm to predict hospitalization decisions for patients has proven to be a machine learning algorithm that has the highest accuracy rate reaching 74, 47% compared to other comparison machine learning algorithms, namely logistic regression, decision tree, neural network, random forest, gradient boosting