Implementasi algoritma fuzzy time series untuk prediksi jumlah kunjungan pasien di puskesmas / Kirana Fimelya Saputri

Saputri, Kirana Fimelya (2020) Implementasi algoritma fuzzy time series untuk prediksi jumlah kunjungan pasien di puskesmas / Kirana Fimelya Saputri. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

RINGKASAN Saputri, Kirana Fimelya. 2019. Implementasi Algoritma Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Jumlah Kunjungan Pasien di Puskesmas. Skripsi, Program studi S1 Teknik Informatika, Jurusan Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang, Pembimbing: (I) Harits Ar Rosyid, S.T., MT., Ph.D. (II) Muhammad Iqbal Akbar, S.ST.,M.MT. Kata Kunci : Prediksi, Algoritma Fuzzy Time Series, Jumlah Pasien Puskesmas Prediksi jumlah kunjungan pasien menjadi hal yang penting bagi puskesmas, karena dapat digunakan untuk membantu pihak manajemen puskesmas dalam melakukan perencanaan dan pengambilan keputusan yang baik. Permasalahan yang biasa terjadi di puskesmas yaitu banyaknya jumlah pasien yang tidak sebanding dengan jumlah tenaga medis, ruang perawatan, obat-obatan, serta fasilitas-fasilitas lain yang dibutuhkan. Apabila jumlah kunjungan pasien dapat diprediksi secara akurat maka dapat membantu pihak puskesmas dalam pengambilan keputusan dan perencanaan dimasa depan. Maka dari itu diperlukan suatu teknologi yang dapat mengatasi permasalahan tersebut. Dengan memanfaatkan teknologi untuk mengenali pola trend data perubahan jumlah kunjungan pasien di puskesmas setiap harinya, maka diharapkan dapat diketahui jumlah pasien di puskesmas yang akan datang. Pada penelitian ini menggunakan algoritma Fuzzy Time Series untuk memprediksi jumlah kunjungan pasien di puskesmas. Sistem peramalan dari algoritma Fuzzy Time Series yaitu menangkap pola dari data yang telah lalu kemudian digunakan untuk memproyeksikan data yang akan datang. Kelebihan algoritma Fuzzy Time Series ini yaitu yang mampu memprediksi data berukuran besar, menghasilkan prediksi yang akurat, serta efisien dalam memprediksi data time series. Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan, pertama adalah pengumpulan data yang akan digunakan menjadi objek penelitian, kedua adalah pengolahan data atau preprocessing untuk menyiapkan data agar dapat digunakan dengan baik dalam proses prediksi, ketiga adalah implementasi algoritma Fuzzy Time Series untuk melakukan prediksi jumlah pasien, dan tahap terakhir evaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan hasil rata-rata 7.81%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: ?? ??
Divisions: Fakultas Teknik (FT) > Jurusan Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika
Depositing User: Users 2 not found.
Date Deposited: 14 Jan 2020 04:29
Last Modified: 09 Sep 2020 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/99061

Actions (login required)

View Item View Item