ANALISIS PRIORITAS PASIEN COVID-19 UNTUK RAWAT INAP MENGGUNAKAN LOGISTIC REGRESSION DAN AHP - Prasetio, Dimaz Arno; Zein, Hamada; Kusrini, Kusrini; Supriatin, Supriatin (CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal), 2021)
Kondisi bertambahnya pasien covid-19 ini tidak sebanding dengan jumlah kamar yang tersedia di rumah sakit atau tempat khusus yang ditunjuk sebagai tempat isolasi pasien covid-19. Kekurangan ruang isolasi dan fasilitas juga dialami oleh rumah sakit lainnya diseluruh wilayah Indonesia. Sedikitnya jumlah kamar yang tersedia pada rumah sakit dan terbatasnya jumlah dan tenaga para dokter dan perawat maka diperlukan sebuah sistem untuk membantu dokter memberikan rekomendasi perangkingan pasien yang dapat masuk sebagai pasien rawat inap sehingga pasien, penggunaan ruangan, fasilitas serta tenaga yang ada menjadi lebih efisien serta mampu menolong semua pasien yang benar-benar membutuhkan. Dengan pemodelan yang diajukan AHP dapat membantu memberikan keputusan yang cepat dan dengan algoritma logistic regression mampu membantu mempercepat keputusan dari salah satu kriteria pada AHP yang digunakan dengan tingkat akurasi pengklasifikasian kondisi paru paru pasien sebesar 97.14%.