Clustering Pasien Penyakit Menular Menggunakan Model Rfm Yang Dikembangkan Untuk Mengidentifikasi Pendapatan Rumah Sakit

Rospricilia, Tita Ayu (2022) Clustering Pasien Penyakit Menular Menggunakan Model Rfm Yang Dikembangkan Untuk Mengidentifikasi Pendapatan Rumah Sakit. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6026201018-Master_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pasien merupakan stakeholder penting pada pengembangan rumah sakit umum. Salah satunya adalah pasien penyakit menular pada Rumah Sakit Umum Haji Surabaya. Saat ini, Rumah Sakit Umum Haji Surabaya belum bisa melakukan identifikasi pendapatan dari pasien penyakit menular dan belum bisa meningkatkan kepuasan pasien penyakit menular jenis asuransi. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan clustering pasien penyakit menular dengan menggunakan model RFM yang dikembangkan dan mengidentifikasi pendapatan pasien penyakit menular jenis asuransi berdasarkan hasil cluster, sehingga dapat digunakan untuk mengkategorikan elemen kepuasan pasien berdasarkan hasil clustering. Penerapan model RFM tidak dapat mengidentifikasi pendapatan rumah sakit karena variabel M (monetary) hanya menganalisis biaya pengobatan pasien, tidak dengan biaya yang ditanggung oleh asuransi kesehatan. Penelitian ini menggunakan metode clustering dengan model RFM dan menambahkan variabel insurance untuk mengidentifikasi pendapatan Rumah Sakit Umum Haji Surabaya dari pasien penyakit menular. Maka dapat memberikan perspektif baru yang original atau novelty berupa model iRFM. Tahapan penelitian yang dilakukan adalah pemilihan topik, telaah artikel, penentuan state-of-the-art, identifikasi permasalahan, perumusan tujuan, pengembangan model RFM, pengumpulan data, analisis spektrum penyakit, data preprocessing, formatting of variables, analisis statistik deskriptif, proses clustering, model verification, penyusunan elemen kepuasan pasien, diskusi,dan kesimpulan. Penelitian ini menghasilkan 3 cluster yaitu cluster 1 dengan presentase 0,2% menghasilkan 77.996.233 rupiah, cluster 2 dengan presentase 28,1% menghasilkan 32.277.349.259 rupiah, dan cluster 3 dengan presentase 71,7% menghasilkan 16.818.053.196 rupiah pada periode Januari 2020 sampai November 2021. Hasil analisis dari clustering menghasilkan elemen kepuasan pasien pada setiap cluster yang mana dapat digunakan sebagai preferensi rumah sakit. Penelitian ini dapat membantu rumah sakit umum dalam mengidentifikasi jumlah pendapatan yang dihasilkan dari pasien penyakit menular jenis asuransi.
==============================================================================================================================
Patients are important stakeholders in the development of public hospitals. One of them is an infectious disease patient at Haji General Hospital Surabaya. Currently, Haji Surabaya General Hospital has not been able to identify income from infectious disease patients and has not been able to increase the satisfaction of insurance-type infectious disease patients. For this reason, this study aims to cluster infectious disease patients using the developed RFM model and identify the income of infectious disease patients from insurance types based on cluster results, so that it can be used to categorize elements of patient satisfaction based on clustering results. The application of the RFM model cannot identify hospital income because the M (monetary) variable only analyzes the patient's medical costs, not the costs borne by health insurance. This study uses the clustering method with the RFM model and adds insurance variables to identify the income of the Surabaya Haji General Hospital from infectious disease patients. So it can provide a new perspective that is original or novelty in the form of the iRFM model. The stages of the research are topic selection, article review, state-of-the-art determination, problem identification, goal formulation, RFM model development, data collection, disease spectrum analysis, preprocessing data, formatting of variables, descriptive statistical analysis, clustering process. , model verification, preparation of patient satisfaction elements, discussions, and conclusions. This study resulted in 3 clusters, namely cluster 1 with a percentage of 0.2% yielding 77,996,233 rupiah, cluster 2 with a percentage of 28,1% yielding 32,277,349,259 rupiah, and cluster 3 with a percentage of 71.7% yielding 16,818.053,196 rupiah in the period January 2020 to November 2021. The results of the analysis of clustering produce elements of patient satisfaction in each cluster which can be used as hospital preferences. This research can assist general hospitals in identifying the amount of income generated from insurance-type infectious disease patients.

Item Type:	Thesis (Masters)
Additional Information:	RTSI 519.53 Ros c-1 2022
Uncontrolled Keywords:	manajemen hubungan pelanggan, clustering, rumah sakit, pasien, RFM. customer relationship management, clustering, hospital, patient, RFM.
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T58.6 Management information systems
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 59101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	07 Jul 2026 03:33
Last Modified:	07 Jul 2026 03:33
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/134408

Actions (login required)

View Item