Penelitian menganalisis impelementasi Clinical Pathway (CP) Typhoid fever melalui deskripsi utilisasi pelayanan serta tagihannya pada periode sebelum dan sesudah implemenatsi CP. Studi dilakukan di RS PMI Bogor bertujuan untuk mengeksplor siklus pembuatan CP serta utilisasi pelayanan kesehatan yang diberikan sehingga menimbulkan tagihan. Metode kualitatif digunakan untuk menjelaskan tahapan dalam pembuatan CP dan metode kuantitatif digunakan untuk mengeksplor utilisasi layanan dan tagihan yang ditimbulkan serta melihat signifikansi implementasi CP terhadap utilisasi pelayanan dan billing. Simulasi INA-CBG dilakukan akibat temuan dalam penelitian. Data berasal dari sistem informasi rumah sakit, billing dan rekam medis. Hasil penelitian menunjukan bahwa tidak ada signifikansi/perubahan pada utilisasi pelayanan secara statistik p-value >0.05 antara kelompok pada periode sebelum dan sesudah implementasi CP melalui Uji T dan Uji non parametrik Mann-Whitney U dengan tingkat kepercayaan 95%. Namun secara substansi terjadi perubahan tagihan pasca implementasi clinical pathway Typhoid fever dari Rp. 4,269,051 meningkat menjadi Rp. 5,225,384. Setelah dilakukan penyesuaian obat yang berfungsi terapeutik dan simtomatik terhadap Typhoid fever, maka total tagihan menjadi Rp. 4,771,016 dan meningkat menjadi Rp. 5,959,796. Proses pencatatan diagnosis di dalam rekam medis menjadi isu di RS PMI Bogor. Adanya potensi undercode yang mempengaruhi severity level kasus INA-CBGs (A-4-14), rumah sakit berpotensi kehilangan sebesar Rp. 485,200 hingga Rp. 1,450,400.
This research elaborated Typhoid fever Clinical Pathway (CP) implementation which were described using service utilization and the incurred billing before and after the implementation of CP. Study was conducted in PMI hospital Bogor and aimed to explore CP development cycle and the later service utilization delivered and hence, the incurred billing from each period (before and after CP implementation). Qualitative method was used to explore stages in CP development and quantitative method was used to explore the significance of CP implementation to service utilization and the billing. INA-CBGs grouping simulation was conducted due to a research finding. Data were derived from hospital information system, billing, and medical records. Study resulted in no significance of service utilization before and after CP implementation and it was predicted using T-test and Mann-Whitney U test showing p-value >0.05. However, changes in billing substantially changed from IDR 4,269,000 to IDR. 5,225,384. Adjustment was done by excluding drugs other than for therapeutic and symptomatic pursposes resulting in the increment of billings (e.g. IDR. 4,771,016 before and IDR. 5,959,796 after CP implementation). Simulation through INA-CBGs grouping showed that there were potential undercoding from higher severity level of Typhoid fever case (A-4-14). Hospital might subsequently lose IDR 485,200 up to IDR.1,450,400 each case reimbursed.
"Insiden Demam Berdarah Dengue (DBD) terjadi pertama kali di Indonesia pada tahun 1968. DBD adalah penyakit yang disebabkan oleh infeksi virus dengue dan disebarkan oleh nyamuk Aedes aegypti. World Health Organization (WHO) menyatakan bahwa Indonesia adalah negara dengan kasus DBD tertinggi di Asia Tenggara. Pada awal tahun 2019 tercatat jumlah penderita DBD sebesar 13.683 penderita, dilaporkan dari 34 Provinsi, termasuk Provinsi DKI Jakarta. Pada Skripsi ini, jumlah insiden DBD di DKI Jakarta diprediksi menggunakan Elman Neural Network (ENN) dan modifikasi dari ENN, yaitu Piecewise Weighted-Gradient Regularized Elman Neural Network (PWRENN). ENN dan PWRENN dipilih karena memiliki koneksi bolak-balik dan memori untuk menyimpan hasil perhitungan sebelumnya. Memori ini meningkatkan hasil prediksi menjadi lebih akurat dibandingkan model Neural Network yang tidak memiliki koneksi bolak-balik. Prediksi dihasilkan berdasarkan jumlah insiden dan faktor cuaca sebelumnya yang terdiri atas rata-rata temperatur udara, rata-rata kelembapan relatif, dan curah hujan. Model yang dibentuk dievaluasi dengan Root Mean Squared Error (RMSE). Pada Skripsi ini, prediksi insiden DBD terbaik di wilayah Jakarta Barat, Jakarta Pusat, Jakarta Selatan, Jakarta Timur, dan Jakarta Utara dihasilkan oleh model PWRENN dengan RMSE pada data testing berturut-turut sebesar 1,02370, 0,94291, 2,15366, 2,79465, dan 2,25341.
The incidence of Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) first occurred in Indonesia in 1968. DHF is a disease caused by dengue virus infection and spread by the Aedes aegypti mosquito. World Health Organization (WHO) states that Indonesia is a country with the highest DHF cases in Southeast Asia. In early 2019 the number of DHF patients was recorded at 13,683, reported from 34 provinces, including DKI Jakarta. In this research, the number of DHF incidents in DKI Jakarta is predicted using Elman Neural Network (ENN) and modification of ENN, namely Piecewise Weighted-Gradient Regularized Elman Neural Network (PWRENN). ENN and PWRENN were chosen because they have recurrent connections and memory to store the results of previous calculations. This memory improves the prediction results to be more accurate than Neural Network models without recurrent connections. Prediction is generated based on the number of previous incidents and previous weather factors consisting of average air temperature, average relative humidity, and rainfall. The model formed was evaluated by Root Mean Squared Error (RMSE). In this research, the best prediction of the DHF incidents in the West Jakarta, Central Jakarta, South Jakarta, East Jakarta, and North Jakarta regions is generated by the PWRENN model with RMSE on testing data respectively 1,02370, 0,94291, 2,15366, 2,79465, dan 2,25341.
"