Diabetes merupakan salah satu penyakit kronis yang banyak dimiliki oleh masyarakat. Penyakit diabetes ini bahkan mengalami kenaikan yang besar disaat pandemi, dimana dapat menyebabkan angka persentase masyarakat yang terjangkit Covid-19 lebih besar dan dapat menyebabkan banyak kematian. Dengan banyaknya masyarakat yang memiliki penyakit diabetes ini, Rumah sakit diharapkan dapat mengayomi pasien untuk mendapatkan perawatan yang baik agar mencegah pasien dengan penyakit diabetes tidak terkena virus Covid-19. Salah satu cara untuk membantu rumah sakit dalam mencegah terlalu banyaknya pasien diabetes adalah dengan memprediksi jumlah kedatangan pasien diabetes. Untuk mengetahui prediksi pasien diabetes yang akan check-in di saat mendatang, dilakukan proses prediksi dengan menggunakan metode LSTM (Long Short Term Memory) terhadap pasien diabetes.
Penelitian dilakukan dengan menggunakan data pasien dari Puskesmas Modopuro, Kecamatan Mojosari, Kabupaten Mojokerto. Proses prediksi dilakukan dengan cara melakukan proses perhitungan data secara manual, lalu mencari korelasi data sesuai dengan metode LSTM, yaitu mengidentifikasi koefisien autokorelasi pada dua sampai tiga time-lag yang berbeda. Data yang diamati merupakan data harian dari tanggal 02 Januari 2021 sampai dengan 20 april 2022 sebanyak 345 data. Dari hasil perhitungan tersebut didapatkan nilai RMSE sebesar 3,184 sedangkan GRU menghasilkan RMSE sebesar 1,747. sehingga dapat disimpulkan GRU dapat lebih baik dalam memprediksi jumlah kunjungan pasien penyakit Diabetes pada poli penyakit dalam.
Penulis: Eka Mala Sari Rochman; Miswanto; Herry Suprajitno; Aeri Rachmad; Ratih Nindyasari; Fika Hastarita
Jurnal: Cite as: 2022 IEEE 8th Information Technology International Seminar (ITIS),
DOI:
Published Online: 12 January 2023
