Browsing by Author "DHIKA SURYA PANGESTU"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    MODEL PENENTUAN BIAYA CADANGAN PENANGANAN PASIEN COVID-19 MENGGUNAKAN PENDEKATAN MODEL SUSCEPTIBLE, INFECTED, DEATH, RECOVERED
    (2021) DHIKA SURYA PANGESTU; Nursanti Anggriani; Sukono
    COVID-19 merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2. Hingga tanggal 6 Juni 2022, telah terdapat 6.057.142 kasus positif COVID-19 di Indonesia. Angka ini menempati peringkat pertama sebagai kasus positif terbanyak di Asia Tenggara. Untuk kasus kematian yang diakibatkan oleh COVID-19, Indonesia menempati peringkat ketiga terbanyak di Asia dengan angka 156.622 kematian. Pemerintah Indonesia telah mengambil berbagai kebijakan untuk menangani pandemi COVID-19 yang terjadi. Salah satu pertanyaan penting yang perlu dijawab adalah seberapa besar peningkatan pengeluaran kesehatan dalam waktu dekat untuk: (i) mengurangi dampak kesehatan dari COVID-19 pada populasi masyarakat, dan (ii) memberikan bantuan pada pasien yang membutuhkan perawatan medis. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan estimasi cadangan biaya perawatan kesehatan pasien COVID-19, yang meliputi: (a) pasien memperoleh perawatan hingga sembuh; dan (b) penambahan kapasitas bed rumah sakit ketika itu diperlukan. Metode estimasi cadangan biaya perawatan kesehatan pasien COVID-19 dilakukan dengan menggunakan pendekatan model epidemiologi. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan model Susceptible, Infected, Death, Recovered (SIDR) diskrit untuk memproyeksikan jumlah pasien yang membutuhkan rawat inap, menggunakan informasi tentang biaya perawatan kesehatan berdasarkan ketentuan yang ditetapkan negara, dan membuat asumsi berkaitan dengan kendala kapasitas di sektor perawatan kesehatan pasien COVID-19. Hasil analisis yang diharapkan, dengan adanya pembatasan kegiatan masyarakat dan karantina kasus positif yang efektif diharapkan dapat mengurangi pengeluaran biaya perawatan kesehatan tambahan yang harus dipersiapkan oleh pemerintah.
  • No Thumbnail Available
    Item
    PERAMALAN JUMLAH KASUS AKTIF COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE MULTILAYER PERCEPTRON FEED FORWARDS NEURAL NETWORKS
    (2021-04-12) DHIKA SURYA PANGESTU; Yuyun Hidayat; Jadi Suprijadi
    Sejak awal kemunculannya perkembangan jumlah kasus COVID-19 di Indonesia terus meningkat, hingga 9 Januari 2021, telah ada kasus aktif sebanyak 120,928 kasus di Indonesia. Kasus aktif berbicara mengenai pasien yang membutuhkan perawatan medis. Prediksi jumlah kasus aktif COVID-19 menjadi hal yang strategis untuk dilakukan karena berkaitan langsung dengan kapasitas rumah sakit. Pada penelitian ini kasus aktif diprediksi menggunakan Multilayer Perceptron Feedforwards Neural Networks (MLP). Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari CSSE Johns Hopkins University. Data merupakan jumlah kasus positif, sembuh dan meninggal penderita COVID-19 di Indonesia pada periode 2 Maret 2020 - 9 Januari 2021. Berdasarkan hasil testing yang dilakukan pada 19 September - 9 Januari 2021. Peramalan menggunakan arsitektur (10,7,2) dan learning rates 0.01 memberikan hasil paling akurat dibandingkan dengan setting lainnya, dengan nilai MAPE 4.12 % dan nilai APE peramalan tidak pernah melebihi 15%. Hasil penelitian ini dapat bermanfaat bagi pemerintah sebagai referensi dalam pengkondisian kapasitas bed rumah sakit untuk menghadapi kasus aktif COVID-19 di Indonesia, sehingga tidak ada pasien yang ditolak oleh rumah sakit dengan alasan rumah sakit penuh.