Prediksi Kebutuhan Tempat Tidur Menggunakan Metode Data Mining

Abstract

Dalam studi kasus yang dilakukan di bangsal Umar di Rumah Sakit Islam (RSI) Kendal, Jawa Tengah, diketahui bahwa pada tahun 2020 bangsal tersebut memiliki 22 tempat tidur. Berdasarkan data statistik yang diperoleh, nilai indikator Barber-Johnson yang ada pada bangsal Umar masing-masing adalah BOR 65.2%; LOS 2.85; TOI 1.52; dan BTO 83.68. berdasarkan indikator tersebut efisiensi penggunaan tempat tidur di bangsal Umar di RSI Kendal masih belum tercapai. Maka dari itu, agar mutu pelayanan kesehatan khususnya dalam hal efisiensi penggunaan tempat tidur pada bangsal Umar di RSI Kendal tercapai, penelitian ini mengimplementasikan metode data mining random forest untuk melakukan prediksi jumlah tempat tidur sesuai dengan standar Barber Johnson untuk tahun 2021 hingga 2023. Dari hasil pengolahan data didapatkan jumlah tempat tidur untuk tahun 2021 hingga 2023 pada bangsal Umar diprediksi memiliki 20 hingga 22 tempat tidur. Evaluasi terhadap tingkat efisiensi penggunaan tempat tidur di bangsal Umar dilakukan dengan memanfaatkan grafik Barber-Johnson. Dari grafik yang dihasilkan, dapat disimpulkan bahwa hasil prediksi jumlah tempat tidur mampu mencapai tingkat efisien. Hal ini disebabkan karena pada grafik Barber-Johnson bangsal Umar untuk tahun 2021 hingga 2023 titik pertemuan indikator tepat berada di daerah efisien.