Prediksi Diagnosa Berdasarkan Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Support Vector Regression - Muhammad Nasrul Tsalatsa Putra; Agus Eko Minarno; Setio Basuki (Jurnal Repositor, 2020)
Rekam medis merupakan suatu berkas dari hasil pemeriksaan kesehatan, pengobatan yang diberikan, tindakan, dan pelayanan lain yang telah diberikan kepada pasien. Penelitian ini dilandasi oleh beberapa permasalahan, diantaranya (1) kurangnya pengawasan, informasi, dan tidak meratanya pemberian layanan kesehatan, (2) terhambatnya perencanaan puskesmas dalam menangulangi kasus yang sudah ada atau yang sering terjadi karena tingginya jumlah dan keberagaman kasus/diagnosa yang ditemukan di masyarakat. Dari permasalahan tersebut dapat diterapkan sistem prediksi diagnosa dengan menerapkan metode Support Vector Regression (SVR). Model SVR yang diterapkan yaitu kernel Linear, kernel Polynomial, serta kernel Radial Basis Function. Pengujian dilakukan dengan membagi dataset ke dalam data uji dan data latih, kumudian dilakukan proses pengujian hingga 9-fold untuk masing-masing model dengan susunan data yang berbeda. Hasil pengujian menunjukkan fungsi kernel RBF memiliki kinerja terbaik dibanding dengan fungsi lainnya dimana nilai NRMSE tertinggi 0.0797 dan nilai akurasi terendah sebesar 0.4826. Hasil prediksi tersebut dapat memberikan sebuah gambaran dan trend mengenai diagnosa yang akan datang berdasarkan data rekam medis pasien.