PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI MAKANAN PASIEN RAWAT INAP PADA INSTALASI GIZI RSUD LUBUK BASUNG MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO DAN NAIVE BAYES

PUTRI, IFAUDINARA (2023) PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI MAKANAN PASIEN RAWAT INAP PADA INSTALASI GIZI RSUD LUBUK BASUNG MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO DAN NAIVE BAYES. Sarjana thesis, Universitas Putra Indonesia "YPTK" Padang.

	Text SKRIPSI_19101152630265 IFAUDINARA PUTRI_FULTEKS.pdf Restricted to Repository staff only Download (7MB)
Preview	Text SKRIPSI_19101152630265 IFAUDINARA PUTRI_ABSTRAK.pdf Download (40kB) | Preview
Preview	Text SKRIPSI_19101152630265 IFAUDINARA PUTRI_BAB I.pdf Download (211kB) | Preview
Preview	Text SKRIPSI_19101152630265 IFAUDINARA PUTRI_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (118kB) | Preview

Abstract

Pengelolaan makanan yang sehat dan aman dikonsumsi merupakan faktor penting dalam layanan Instalasi Gizi di setiap rumah sakit. Upaya yang dilakukan dengan memperhatikan makanan yang berkualitas, jumlah sesuai kebutuhan serta pelayanan gizi yang aman dan sehat dapat menunjang proses penyembuhan bagi pasien. Keberhasilan pengelolaan makanan tentu tidak lepas dari jumlah produksi makanan yang harus optimal. Salah satu penentu Jumlah produksi makanan akan optimal yaitu jika perencanaan bahan makanan memiliki aspek manajemen yang baik. Kurangnya monitoring dari sistem penyelenggaraan makanan dari perencanaan yang kurang tepat dapat mengakibatkan makanan bersisa yang dapat mempengaruhi pemborosan biaya. Permasalahan pada RSUD Lubuk Basung yang sering terjadi seperti pasien puasa, pasien pulang dan perubahan kondisi pasien yang tiba-tiba berubah menyebabkan makanan dapat bersisa. Kondisi Jumlah pasien dan permintaan pasien yang terus berubah yang tidak menentu tersebut dapat menjadikan jumlah produksi bersisa sehingga masalah ini perlu diatasi oleh sebuah sistem yang dapat memprediksi jumlah produksi makanan agar optimal. Masalah ketidakpastian jumlah produksi makanan dapat diatasi dengan metode Fuzzy Tsukamoto. Hasil dari perhitungan Fuzzy akan diprediksi dan diuji menggunakan algoritma Naive Bayes untuk dilihat probabilitas jumlah produksi dalam mengklasifikasikan kategori menjadi bersisa/habis/kurang dengan teknik data mining yang belajar dari data sebelumnya. Data penelitian didapatkan di Instalasi Gizi RSUD Lubuk Basung. Website data mining ini sudah mendapatkan akurasi 77,41%. Sistem ini diharapkan dapat menentukan jumlah produksi pada Instalasi gizi RSUD yang tepat setiap harinya.

Actions (login required)

View Item