Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Pasien Rawat Inap Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus : Rsud DR. RM. Djoelham Binjai)
Bibliographic record
Abstract
RSUD Dr. R.M. Djoelham Kota Binjai merupakan rumah sakit umum di kotaBinjai penyedia jasa layanan kesehatan berdiri sejak tahun 1927 yang menyediakan pelayanan rawat inap bagi pasien yang sedang sakit, kecelakaan maupun pemulihankondisi (pasca operasi). Dalam kegiatan paisen rawat inap, tidak dapat diprediksi jumlah kunjungan yang terjadi. Memprediksi jumlah pasien rawat sangat penting untuk mengelola rumah sakit, mengatur sumber daya manusia dan keuangan, serta untuk mendistribusikan sumber daya material dengan benar. Jaringan syaraf tiruan digunakan untuk meramalkan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang dengan berdasarkan pola kejadian yang ada di masa yang lampau. Backpropagation berfungsi sebagai tempat untuk mengupdate dan menyesuaikan bobot, sehingga didapatkan nilai bobot yang baru yang bisa diarahkan mendekati dengan target output untuk memprediksi kemungkinan yang akan datang. Dapat disimpulkan bahwa hasil prediksi tahun 2020 dan data dari RSUD DR. RM. Djoelham binjai dengan hasil yaitu tahun 2020 yaitu dibulan januari berjumlah 245 pasien dan hasil berupa valid.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.014 |
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".