PERANCANGAN SISTEM INFORMASI REKAM MEDIS RAWAT JALAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN BERORIENTASI OBJEK DI RUMAH SAKIT KHUSUS GIGI DAN MULUT (RSKGM) KOTA BANDUNG
Bibliographic record
Abstract
Rekam medis kedokteran gigi adalah suatu dokumen yang sistematis mengenai riwayat perawatan kesehatan gigi seorang pasien oleh sarana pelayanan kesehatan. Rumah Sakit Khusus Gigi dan Mulut (RSKGM) Kota Bandung yang mengkhususkan diri pada pelayanan gigi dan mulut merupakan Rumah Sakit Khusus tipe C, rumah sakit ini telah menggunakan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS), namun rekam medis masih berupa lembaran-lembaran berkas yang harus diisi kembali baik oleh pasien yang mengisi identitas, maupun dokter/perawat yang telah selesai melakukan pemeriksaan dan tindakan. Selain itu, masalah yang sering terjadi adalah berkas yang sudah dikirimkan ke poli sering terjadi kesalahan dalam pencarian, terkadang berkas tidak ada atau pun belum sampai ke poli sehingga membuat pasien menunggu cukup lama dalam menerima pelayanan rumah sakit. Perancangan sistem informasi rawat jalan ini menggunakan pendekatan berorientasi objek dengan penggambaran menggunakan alat bantu Unified Modelling Language (UML) dan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Database MySQL. Diharapkan melalui perancangan ini proses pelayanan rekam medis dapat lebih efektif dan efisien.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.018 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".