A multi-level Process Comparison Analysis of The Congestive Heart Failure Diseases using Process Mining - Dalam bentuk buku karya ilmiah
RIRIS MATUA LUBIS

Informasi Umum

Kode

25.05.902

Klasifikasi

658.403 8 - Information management, Gathering of information by management for use in managerial decision making, Information resources, Knowledge management

Jenis

Karya Ilmiah - Thesis (S2) - Reference

Subjek

Business Process Management

Dilihat

193 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<div>Dalam dunia perawatan kesehatan yang semakin kompetitif, memahami perkembangan penyakit pasien sangat penting, terutama untuk penyakit kronis seperti Gagal Jantung Kongestif (CHF). CHF memiliki dampak medis dan ekonomi yang signifikan karena membutuhkan perawatan jangka panjang dengan biaya tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perjalanan penyakit pasien CHF untuk mengidentifikasi pola klinis dan operasional yang dapat mendukung peningkatan efisiensi perawatan kesehatan. Metode process mining digunakan untuk mengeksplorasi pola perjalanan penyakit berdasarkan data sampel dari BPJS Kesehatan. Tahapan penelitian meliputi data <em>preprocessing, process discovery, conformance checking</em>, dan <em>evaluation</em>. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah <em>Inductive Miner</em>. Perbandingan multi-level dilakukan berdasarkan abstraksi diagnosis ICD-10, yaitu pada level <em>Chapter, Group, </em>dan<em> Specific Code</em>, untuk menentukan level mana yang menghasilkan model proses yang paling representatif. Dengan menganalisis data <em>event log</em> dari sampel BPJS Kesehatan, penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan baru mengenai manajemen penyakit CHF dan menjadi dasar strategi untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi pelayanan dalam kerangka program JKN-KIS di Indonesia. Menggunakan algoritma Inductive Miner karena kemampuannya untuk secara rekursif membangun pohon proses dari event log dan menghasilkan model alur kerja yang baik. Algoritma ini membangun model Petri net yang selaras dengan perilaku yang diamati sambil meminimalkan penyimpangan, sehingga cocok untuk menemukan model proses yang terstruktur dan dapat dipahami dari data perawatan kesehatan. Hasil dari penelitian ini yaitu memperoleh hasil tertinggi pada level <em>Chapter</em>, yaitu pada <em>threshold</em> 0,6 menunjukkan <em>fitness</em> sangat tinggi 0,9910 dengan <em>generalization</em> 0,8549, <em>precision </em>0<em>,</em>9462 dan <em>simplicity </em>0,6000 sehingga model ini sangat baik dalam merepresentasikan <em>log</em> proses dan cukup fleksibel terhadap variasi jalur baru.<br />  <br /> Kata Kunci: Penyakit Gagal Jantung Kongestif, Proses <em>Multi</em> <em>Level</em>, <em>Process</em> <em>Mining</em></div>

• CAK74AA6 - TUGAS AKHIR 2

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook