Penerapan Metode Monte Carlo pada Simulasi Antrian Poliklinik RSUD DR. RM. Djoelham
Notice bibliographique
Résumé
Long queues at the polyclinic of RSUD RM DR Djoelham Binjai often cause inconvenience to patients and reduce service efficiency. This study aims to analyze the queuing system at the hospital's polyclinic using the Monte Carlo method, which is able to model uncertainty in patient arrivals and service times. With this method, it is expected that a more accurate picture of patient waiting time and queue performance can be obtained so that improvement measures can be identified. The data used in this simulation includes the number of patients who come and the service time in the polyclinic. Monte Carlo simulations are carried out to predict various queuing scenarios based on variations that occur in patient arrivals and service duration. The simulation results provide information related to the estimated average waiting time of patients, and the level of queue density. This study shows that the application of the Monte Carlo method is effective in providing a more measurable solution to minimize waiting time and improve service quality at the polyclinic of RM DR Djoelham Binjai Hospital. These results are expected to be a reference for hospital management in making strategic decisions related to the optimization of health services. With the average waiting time for patients in the queue is 10.59 minutes while the average patient time is 25.34 minutes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».