Prediksi Peningkatan Kunjungan Pasien Dimasa Mendatang Mengunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation

Abstract

Sebagai lembaga kesehatan pertama pada suatu wilayah dalam memberikan pelayanan kesehatan jumlah kunjungan pasien tidak bisa kita prediksi kedatangannya dan pada waktu-waktu tertentu jumlah pasien membludak sehingga menjadi tidak sesuai dengan tenaga kesehatan (nakes) yang sedang bertugas. Karena banyak pasien yang datang dan tidak sesuai dengan nakes yang sedang bekerja menyebabkan banyaknya pasien yang mengantri bahkan sampai tidak bisa dilayani dan dianjurkan untuk pemeriksaan besok harinya. Inilah yang menyebabkan pelayanan kesehatan menjadi kurang optimal serta beberapa aspek dari puskesmas tidak berjalan dengan sempurna. Berdasarkan masalah tersebut diatas, perlu dilakukannya sebuah penelitian yang komprehensif guna memperkirarkan jumlah kedatagan pasien dimasa yang akan datang. metode jaringan saraf tiruan (JST) bakcpropagation akan dipakai dalam membantu penelitian ini. Penggunaan metode ini dengan mempertimbangkan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan mempunyai kemampuan belajar dari pola-pola yang di masukan di ajarkan dan melakukan komputasi dengan paralel. Data yang dipakai meneliti adalah data kunjungan-kunjungan pasien pada tahun lampau yang akan dijadikan data training. Tujuan dari penelitian ini mengharapkan JST menggunakan Backpropagation dapat memperkirakan keberhasailan latihan kerja secara akurat. Hasil dari penelitian ini adalah Setelah dilakukan tahapan propagasi balik. Hasil prediksi yang optimal diperoleh sebesar 0.98946, mendekati nilai target (1). Terdapat kemungkinan kesalahan sebesar 0.00011 atau 0.01% yang terjadi.