Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Kelengkapan Rekam Medis Rawat Inap 1x24 Jam Di RSUP Dr. Sardjito: Implementation of the Naive Bayes Algorithm in Predicting the Completeness of Inpatient Medical Records within 1x24 Hours at Dr. Sardjito General Hospital - Aditya Kristiawan; Trismianto Asmo Sutrino; Sri Mulyono (Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Mitra Husada Karanganyar, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naive Bayes dalam memprediksi kelengkapan rekam medis rawat inap dalam waktu 1x24 jam di RSUP Dr. Sardjito. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif dengan teknik data mining menggunakan dua software yaitu RapidMiner dan Orange. Data yang dianalisis terdiri dari 561 rekam medis rawat inap yang diperoleh dari SIMRS RSUP Dr. Sardjito untuk semester 1 tahun 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi kelengkapan rekam medis 1x24 jam pada RapidMiner menghasilkan 81 (72,32%) rekam medis lengkap dan 31 (27,68%) rekam medis tidak lengkap. Sedangkan pada Orange, hasil prediksi menunjukkan 80 (71,43%) rekam medis lengkap dan 32 (28,57%) rekam medis tidak lengkap. Meskipun terdapat sedikit perbedaan dalam hasil prediksi antara kedua software, keduanya menunjukkan konsistensi yang cukup baik dalam penerapan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi kelengkapan rekam medis. Algoritma Naive Bayes dapat diterapkan untuk memprediksi kelengkapan rekam medis rawat inap dalam waktu 1x24 jam di RSUP Dr. Sardjito. Rekam medis yang berpeluang tidak lengkap 1x24 jam dapat diketahui lebih dini, sehingga dapat dikelola sehingg amenjadi lengkap dalamwaktu 1x24 jam. Hal ini akan berdampak pada angka kelengkapan rekam medis 1x 24 di RSUP Dr. Sardjito jam menjadi naik.