Data Mining Pengelompokan Pasien Rawat Inap Berdasarkan Kelas Bpjs Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus : Rumah Sakit Umum Daerah Dr. Rm. Djoelham Binjai)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
RSUD Dr. R.M. Djoelham Kota Binjai merupakan lembaga penyedia jasa layanan kesehatan berdiri sejak tahun 1927 di kota Binjai yang menyediakan pelayanan rawat inap bagi pasien yang sedang sakit, kecelakaan maupun pemulihan kondisi (pasca operasi). RSUD Dr. R.M. Djoelham memberikan pelayanan rawat inap yang baik, dari segi pelayanan yang diberikan perawat, pelayanan medis, pelayanan kamar, maupun fasilitas lainnya. BPJS kesehatan membantu ketersediaan untuk semua kebutuhan biaya dokter, obat-obatan, rawat inap, sampai dengan tindakan operasi. Pengelompokkan pasien rawat inap berdasarkan kelas BPJS menjadi hal yang penting pada database rumah sakit terdiri dari banyak kelas BPJS yang digunakan dalam kegiatan rawat inap rumah sakit. Namun, dalam kegiatan ini masih susah untuk didentifikasikan karena disetiap harinya banyak pasien masuk. Teknik data mining dapat menggali data kasus yang berjumlah besar dan menghasilkan informasi tentang pengelompokkan pasien rawat inap berdasarkan kelas BPJS sesuai dengan clustering masing-masing.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.012 | 0.021 |
| Research integrity | 0.000 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it