PERBANDINGAN METODE FUZZY LOGIC DENGAN METODEWEIGHTED MOVING AVERAGE DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH PASIEN RAWAT JALAN DI RSUD SITI FATIMAH AZ ZAHRA PALEMBANG

Fadilah, Muhammad Aulia and Setiawan, Herri and Ramadhan, Mustafa (2024) PERBANDINGAN METODE FUZZY LOGIC DENGAN METODEWEIGHTED MOVING AVERAGE DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH PASIEN RAWAT JALAN DI RSUD SITI FATIMAH AZ ZAHRA PALEMBANG. Masters thesis, Ilmu Komputer.

[thumbnail of MuhammadAuliaFadilah_2020110035_File Cover - Daftar Isi.pdf] Text
MuhammadAuliaFadilah_2020110035_File Cover - Daftar Isi.pdf

Download (502kB)
[thumbnail of MuhammadAuliaFadilah_2020110035_File Full Karya Ilmiah.pdf] Text
MuhammadAuliaFadilah_2020110035_File Full Karya Ilmiah.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB) | Request a copy
[thumbnail of 2020110035_AGU_2024_2.pdf] Text
2020110035_AGU_2024_2.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (119kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas antara metode
Fuzzy Logic dan metode Weighted Moving Average dalam memprediksi
jumlah pasien rawat jalan di RSUD Siti Fatimah Az Zahra Palembang.
Data yang digunakan adalah data historis jumlah pasien rawat jalan
selama beberapa bulan terakhir. Metode Fuzzy Logic digunakan untuk
mengatasi ketidakpastian dan kompleksitas dalam data, sementara
metode Weighted Moving Average digunakan untuk menghitung rata�rata tertimbang dari data historis.Penelitian ini menggunakan pendekatan
kuantitatif dengan analisis statistik untuk mengevaluasi keakuratan kedua
metode dalam memprediksi jumlah pasien rawat jalan. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa metode Fuzzy Logic memberikan hasil yang lebih
akurat dibandingkan dengan metode Weighted Moving Average dalam
memprediksi jumlah pasien rawat jalan di RSUD Siti Fatimah Az Zahra
Palembang.Temuan ini dapat memberikan kontribusi penting bagi
manajemen rumah sakit dalam mengoptimalkan perencanaan dan
pengelolaan layanan rawat jalan, sehingga dapat meningkatkan kualitas
pelayanan kesehatan bagi masyarakat. Penelitian ini juga dapat menjadi
dasar bagi penelitian lebih lanjut dalam pengembangan metode prediksi
yang lebih canggih dan akurat dalam bidang kesehatan.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: R Medicine > R Medicine (General)
Z Bibliography. Library Science. Information Resources > Z665 Library Science. Information Science
Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika S1
Depositing User: S.Kom Muhammad Aulia Fadilah
Date Deposited: 18 Aug 2024 11:46
Last Modified: 18 Aug 2024 11:46
URI: http://repository.uigm.ac.id/id/eprint/2288

Actions (login required)

View Item
View Item