## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## PERAMALAN PADA LAYANAN PEMBEDAHAN RUMAH SAKIT MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI
Safitri Juanita 1 , Anisah Hasratniwati Daeli 2
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2, Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta, Indonesia e-mail : safitri.juanita@budiluhur.ac.id

## ABSTRAK
Ruang bedah merupakan salah satu fasilitas terpenting di Rumah Sakit yang memerlukan sarana dan prasarana  yang  lengkap,  serta  waktu  proses  ketersediaan  ruangan  yang  cepat.  Namun  kapasitas  ruang bedah  pada  rumah  sakit  memiliki  keterbatasan,  sehingga  diperlukan  prediksi  jumlah  layanan  bedah  agar rumah  sakit  dapat  merencanakan  kapasitas  ataupun  layanan  pada  ruang  bedah.  Rumah  Sakit  Umum  Haji Surabaya,  Jawa  Timur  memiliki  data  pengguna  layanan  pembedahan  selama  6  tahun  dari  tahun  2018 hingga 2023, namun dataset ini belum diolah menjadi informasi yang berguna bagi pihak rumah sakit dalam merencanakan jumlah  layanan  bedah  pada  semua  spesialisasi  di  masa  mendatang. Sehingga  penelitian ini melakukan  studi  komparasi  kinerja  dari  dua  algoritma  klasifikasi  untuk  meramalkan  jumlah  layanan pembedahan  pada Rumah  Sakit  Umum  (RSU)  Haji  Surabaya  di  masa  depan.  Tujuan  penelitian ini adalah menemukan model terbaik dari kedua algoritma klasifikasi untuk memprediksi jumlah layanan kamar bedah khususnya  pada  RSU  Haji  Surabaya.  Pada  tahap  modeling,  pengujian  menggunakan  metode  Split  dengan perbandingan  80:20  pada  kedua  algoritma  klasifikasi  SVM  dan  KNN.  Kesimpulan  penelitian  ini  adalah algoritma  KNN  memiliki  kinerja  lebih  unggul  dari  algoritma  SVM  dalam  memprediksi  jumlah  layanan pembedahan di RSU Haji Surabaya di masa mendatang.
Kata kunci : Peramalan, Ruang Bedah, Algoritma Klasifikasi, SVM, KNN.

## ABSTRACT
The  surgical  room  is  one  of  the  most  important  facilities  in  the  hospital  that  requires  complete facilities  and  infrastructure,  as  well  as  a  fast  room  availability  process  time.  However,  the  capacity  of  the surgical room in the hospital has limitations, so it is necessary to predict the number of surgical services so that  the hospital  can  plan  capacity  or  services in the  surgical  room.  Haji  General  Hospital  Surabaya, East Java has data on surgical service users for 6 years from 2018 to 2023, but this dataset has not been processed into useful information  for the  hospital in  planning the  number  of  surgical  services in  all  specialties  in the future.  Therefore,  this  research  conducted  a  comparative  study  of  the  performance  of  two  classification algorithms  to forecast  the  number  of  surgical  services  at the  Haji  Surabaya  General  Hospital  (RSU)  in the future. The purpose of this research is to find the best model of the two classification algorithms to predict the number of surgical room services, especially at RSU Haji Surabaya. In the modeling stage, testing uses the Split  method  with  a  ratio  of  80:20  on both  SVM  and  KNN classification  algorithms.  The conclusion  of  this research is that the KNN algorithm has superior performance to the SVM algorithm in predicting the number of surgical services at RSU Haji Surabaya in the future.
Keywords : Forecasting, Surgery, Classification Algorithm, SVM, KNN.
1. PENDAHULUAN
Pelayanan rumah sakit yang optimal memberikan  kepuasan  bagi  pasien.  Tentu  saja tingkat  kepuasan  dapat  terukur,  dan  salah  satu ukurannya  adalah  kepuasan  pasien  terhadap layanan  pada  fasilitas  ruang  operasi  atau  bedah (Amin et al., 2022). Ruang operasi merupakan area yang  dinamis  dan  kompleks  dimana  keselamatan dan  kualitas  pelayanan  pasien  yang  menjalani operasi  adalah  hal  yang  terpenting  (Gousario,
Manafe, Perseveranda, & Paridy, 2023).
Pelayanan operasi atau bedah pada rumah sakit merupakan  salah  satu  layanan  penting  yang seharusnya  memiliki  waktu  tunggu  yang  cepat. Namun  terkadang  ada  faktor-faktor  yang  membuat layanan  operasi  berjalan  dengan  lambat,  salah  satu faktor  adalah  alat  dan  sarana  yang  didapatkan  tidak lengkap  serta  persetujuan  yang  lambat  sehingga kelengkapan  ijin  kamar  operasi  menjadi  lebih  lama (Asriadi,  Firmansyah,  &  Husain,  2022).  Faktor

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
lainnya  menurut  (Syahrul  &  Sukma,  2023)  salah satunya  adalah  tidak  tersedia  ruang  operasi,  serta penjadwalan yang kurang baik.
Berkaitan  dengan  permasalahan  tersebut, maka  diperlukan  penelitian  untuk  menemukan model  klasifikasi  yang  dapat  membantu  untuk meramalkan atau memprediksi
layanan pembedahan  pada  semua  spesialisasi  di  rumah sakit.
Sebelumnya telah dilakukan beberapa penelitian  untuk  peramalan  atau  prediksi  beberapa kasus  di  masyarakat  menggunakan  algoritma klasifikasi,  diantaranya  adalah  penelitian  tentang prediksi  permintaan  donor  darah  di  masa  datang menggunakan algoritma SVM (Pratama, Sukmono, Putra,  &  Sulistiyowati,  2022),  penelitian  ini mampu  memprediksi  jumlah  permintaan  tiap golongan darah.
Kemudian  penelitian  tentang  peramalan menggunakan  metode  KNN  untuk  memprediksi harga  saham  (Rozi  &  Junianto,  2023),  penelitian ini  mampu  meramalkan  perkiraan  harga  saham  di masa  depan.  Serta  Prediksi  harga  bahan  pangan (Rahmadini,  Lubis,  Priansyah,  R.W.N,  &  Meutia, 2023),  penelitian  ini  berhasil  memprediksi  harga beras di masa mendatang.
Selain  itu  terdapat  beberapa  penelitian  yang melakukan komparasi algoritma untuk meramalkan beberapa kasus di masyarakat juga telah dilakukan, diantaranya  adalah  penelitian  untuk  prediksi harga bitcoin  dengan  membandingkan  antara  2  (dua) algoritma klasifikasi yaitu Support Vector Machine
(SVM) dan K-Nearest
Neighbors (KNN) (Indriyanti,  Ichsan,  Fatah,  Wahyuni,  &  Ermawati,
2022),  penelitian  ini  menemukan  bahwa  algoritma SVM lebih unggul dari algoritma KNN.
Kemudian penelitian yang perbandingan beberapa  algoritma  untuk  memprediksi  kemenangan tim  pertandingan  sepak  bola  liga  italia  (Karim, Prasetyo, & Saputro, 2023), penelitian ini menemukan bahwa algoritma SVM memiliki kinerja yang  lebih  baik  dalam  memprediksi  dibandingkan algoritma  KNN  dan  Random  Forest.  Selain  itu, penelitian  untuk  peramalan  jumlah  produksi  minyak kelapa  dengan  membandingkan  beberapa  algoritma (Drajana & Botutihe, 2023), penelitian ini menemukan bahwa SVM memiliki kinerja yang lebih baik dari kedua algoritma yaitu KNN dan NN.
Penelitian  lainnya  adalah  komparasi  algoritma peramalan  untuk  prediksi  harga  emas  (Muharrom, 2023),  penelitian  ini  menemukan  bahwa  algoritma regresi  linier  memiliki  kinerja  lebih  unggul  dari algoritma  SVM  dan  KNN.  Kemudian  penelitian untuk  prediksi  kasus  Covid-19  di  Jakarta  (Septhiani &  Hendry,  2023)  membandingkan  algoritma  KNN, Linear Regression, Random Forest, SVM dan Neural Network  (NN),  penelitian  ini  menemukan  bahwa algoritma KNN memiliki kinerja unggul dibandingkan 4 algoritma lainnya.
Selain itu terdapat penelitian untuk memprediksi  harga  cabai  dengan  membandingkan  3 algoritma  yaitu  Support  Vector  Machine  (SVM),  K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  and  Neural  Network (NN),  hasil  penelitian  menemukan  bahwa  algoritma NN  memiliki  kinerja  yang  lebih  unggul  dari  2 algoritma lainnya.
Berdasarkan  masalah  dan  studi  literatur penelitian  sebelumnya  maka  pada  penelitian  ini
Gambar  1.  Tahapan  Penelitian  Peramalan  pada  Layanan  Pembedahan  Rumah  Sakit  menggunakan Algoritma Klasifikasi

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
dilakukan  komparasi  algoritma  klasifikasi  yang dapat  memprediksi  jumlah  kamar  bedah  pada rumah  sakit  umum  haji  Surabaya,  Jawa  Timur. Tujuan  penelitian  ini  adalah  membandingkan  2 model  klasifikasi  (SVM  dan  KNN)  yang  dapat membantu  meramalkan  atau  memprediksi  jumlah layanan  pembedahan  sehingga  membantu  rumah sakit  merencanakan  ketersediaan  layanan  bedah dengan optimal.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada Gambar 1 merupakan tahapan penelitian.yang memiliki beberapa tahapan penelitian diantaranya yaitu:
a. Tahap Pengumpulan data Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang berisi  data  jumlah  layanan  pembedahan di  Rumah Sakit  Umum  Haji  Surabaya,  Jawa  Timur.  Dataset berjumlah  650  baris  selama  6  tahun  mulai  dari Januari 2018-November 2023.
Adapun  atribut  yang  terdapat  pada  dataset adalah  spesialisasi,  total,  khusus,  besar,  sedang, kecil  dan  periode_update.  Namun,  dataset  yang digunakan  pada  penelitian  ini  telah  ditransformasi dan tampil pada Tabel 1.
Tabel 1. Transformasi Spesialisasi Spesialisasi Kode Bedah Umum BU Ortopedi OR Obgyn OB Urologi U Mata M THT T Bedah Syaraf BS Bedah Plastik BP Bedah Gigi Mulut BGM

## b. Pra-Pemrosesan data
Pada  tahapan  ini  melakukan  pembersihan dataset dengan menggunakan bahasa pemrograman Python  dan  menggunakan tools Google  Collab namun  tidak  menemukan  duplikasi  data,  ataupun data yang kosong sehingga  dataset yang digunakan sama seperti data mentah.
c. Persiapan Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengujian model dengan menggunakan metode SPLIT dengan pembagian 80:20, yaitu 80% dataset digunakan utk training dan 20% dataset digunakan untuk testing.
d. Modeling dengan Algoritma Klasifikasi
Pada  bagian  ini  dilakukan  proses  modeling dengan  membandingkan  2  algoritma  klasifikasi yaitu  algoritma  SVM  dan  KNN.  Tahap  ini dilakukan  menggunakan  pemrograman  Python yang  diimplementasikan  pada  perangkat  Collab Google dan menggunakan package Scikit-Learn.
e. Metode evaluasi Performa model
Berikut  ini  adalah  beberapa  metode  yang dipakai untuk evaluasi performa algoritma klasifikasi SVM  dan  KNN  (Vujović,  2021); Mean  Absolute Error (MAE)  untuk mengukur  rata-rata  kesalahan absolut  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  sebenarnya. Root  Mean  Square  Error (RMSE),  akar  kuadrat  dari MSE.  Ini  memberikan  estimasi  kesalahan  rata-rata dalam  unit  yang  sama  dengan  variabel  dependen. Mean  Squared  Error (MSE),  MSE  mengukur  rata- rata  kesalahan  kuadrat  antara  prediksi  dan  nilai sebenarnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  semua  tahapan penelitian hingga hasil penelitian.
a. Persiapan Pengujian Modeling
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengujian model  dengan  menggunakan  metode  SPLIT  dengan pembagian  80:20,  yaitu  80%  dataset  digunakan  utk training dan 20% dataset digunakan untuk testing. b. Modeling dengan Algoritma Klasifikasi
Pada  bagian  modeling,  telah  dilakukan  proses modeling  menggunakan  2  algoritma  klasifikasi: Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors  (KNN).  Hasil  pengujian  kinerja  kedua model  tersebut  pada  dataset  yang  berisi  jumlah layanan pembedahan di beberapa spesialisasi terdapat pada Tabel 2.
Berdasarkan  hasil  pengujian  kinerja  pada  Tabel 2  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma klasifikasi  KNN  lebih  unggul  algoritma  klasifikasi SVM  karena  memiliki  nilai  RMSE,  MAE  dan  MSE lebih  kecil  dibeberapa  spesialisasi  yaitu  bedah  gigi mulut, bedah syaraf, bedah umum, bedah mata, bedah obgyn,  bedah  ortopedi,  bedah  THT  dan  bedah urologi.  Sedangkan  algoritma  SVM  hanya  unggul saat memprediksi spesialisasi bedah plastik.
Tabel 2. Perbandingan Kinerja Algoritma Klasifikasi SVM  dan  KNN  pada  Layanan  Pembedahan di RSUD
Model Spesialisasi RMSE  MAE MSE SVM Bedah Gigi Mulut 17.16 13.54  294.52 KNN 13.52 11.40  182.84 SVM Bedah Plastik 6.50 4.92 42.29 KNN 15.78 15.00  248.89 SVM Bedah Syaraf 14.22 12.25  202.17 KNN 12.46 10.90  155.15 SVM Bedah Umum 26.72 24.85  714.21 KNN 15.98 13.10  255.38 SVM Mata 7.71 6.45 59.37 KNN 4.60 3.48 21.15 SVM Obgyn 19.05 13.99  362.90 KNN 14.73 12.04  216.94 SVM Ortopedi 29.54 26.42  872.33 KNN 20.09 17.44  403.67 SVM THT 5.92 4.87 35.01

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
KNN 3.91 3.29 15.25 SVM Urologi 22.66 20.30  513.51 KNN 14.71 12.13  216.26
c. Hasil  Prediksi  Layanan  Bedah  pada  semua spesialisasi  menggunakan  model  terbaik KNN
Pada Tabel 3 merupakah tampilan luaran dari pemrosesan  dataset  menggunakan  metode  KNN yang  berisi  perbandingan  data  aktual  (A)  dan  data prediksi (P) pada Bedah Gigi Mulut, Bedah Plastik, Bedah  Syaraf,  Bedah  Umum,  bedah  Mata,  Obgyn, Ortopedi, bedah THT dan bedah Urologi.
Hasil  Prediksi  merupakan  perbandingan  data aktual pada periode agustus 2022 hingga November 2023  atau  selama  16  Bulan.  Berdasarkan  Tabel  3, terdapat  hasil  prediksi  yang  tepat  dengan  data aktual  pada  spesialisasi  bedah  mata  dan  urologi pada Juni 2023, Bedah Obgyn pada Agustus 2023, Bedah THT pada Januari 2023.
Pada  tabel  3  juga  menghasilkan  beberapa prediksi yang melebih data aktual, yaitu bedah gigi mulut terdapat 3 data, bedah syaraf terdapat 2 data, bedah mata terdapat 5 data, bedah Obgyn terdapat 7 data,  bedah  ortopedi  terdapat  3  data,  dan  bedah THT terdapat 6 data.

## d. Evaluasi  Perbandingan  Kinerja  Algoritma Klasifikasi
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan metode SPLIT dengan komposisi 80/20 pada kedua model  yaitu  SVM  dan  KNN,  maka  secara keseluruhan  hasil  kinerja  kedua  model  terdapat pada  Tabel  5.  Dari  hasil  perbandingan  secara keseluruhan  terlihat  bahwa  algoritma  KNN  lebih
unggul  dari  algoritma  SVM  dalam  memprediksi jumlah  layanan  kamar  bedah  pada  Rumah  Sakit Umum Haji Surabaya.
Tabel  4.  Perbandingan  Kinerja  Algoritma  SVM  dan
KNN secara keseluruhan Model  RMSE  MAE MSE SVM 18.55 14.18  344.03 KNN 13.81 10.97  190.61

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  komparasi  dua algoritma  klasifikasi  yaitu  SVM  dan  KNN  untuk menemukan  model  yang  terbaik  untuk  peramalan jumlah layanan pembedahan pada semua spesialisasi  menggunakan  dataset  jumlah  layanan pembedahan pada Rumah Sakit Umum (RSU) haji Surabaya,  Jawa  Timur.  Hasil  modeling  kedua algoritma  diketahui  bahwa  algoritma  KNN memiliki  performa  yang  lebih  baik  dari  algoritma SVM, dimana berdasarkan hasil evaluasi performa model  secara  keseluruhan,  algoritma KNN memiliki nilai kesalahan yang lebih kecil dari nilai SVM  yaitu  RMSE  (13.81),  MAE  (10.97),  dan MSE (190.61).

## 5. REFERENSI
Amin,  H.  H.,  Sommeng,  F.,  Polanunu,  N.  F.  A., Latief,  S.,  Wiriansya,  E.  P.,  Harahap,  W.,  … Putra,  F.  M.  (2022).  Tingkat  Kepuasan  Pasien Terhadap  Pelayanan  Kamar  Bedah  Rumah Sakit Ibnu Sina Makassar Tahun 2020. Fakumi Medical Journal , 2 (8), 552–564.
Asriadi, A. A., Firmansyah, F., & Husain, N. (2022). Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi
Tabel 3. Hasil Prediksi Layanan Bedah pada Semua Spesialisasi menggunakan KNN
PERIODE BGM BP BS BU M OB OR T U A P A P A P A P A P A P A P A P A P 2022-08-31 40  16  22 5 26 8 91 87 5 3 66  39  61  46 7 5 52  35 2022-09-30 40  28  16  11  10  13  100  79 8 10  41  60  58  62 6 10  46  42 2022-10-31 35  19  20 8 17 9 86 82 7 9 45  37  58  60 6 9 53  42 2022-11-30 36  19  21  10  21  15 92 88 5 8 37  48  66  44 6 8 47  42 2022-12-31 40  19  21 8 19  10  112  88 6 4 52  55  59  48  12 6 47  42 2023-01-31 40  19  27 6 22  10 84 79  10  11  53  52  59  47 9 9 59  42 2023-02-28 21  19  22  10  18  13 88 70  15 9 50  64  62  52 7 8 53  41 2023-03-31 40  21  29 6 22  11 85 80  15 2 64  53  76  44  11 8 57  42 2023-04-30 25  20  25  10  11  13 88 86 3 8 32  54  55  58 2 8 29  42 2023-05-31 19  32  30 8 28  11  101  74  10 4 65  35  91  62 8 5 46  43 2023-06-30 17  22  24  10  16  13 89 75 11  11 40  54  84  59 4 11 46  46 2023-07-31 13  24  19 8 29 9 83 79 9 5 47  37  75  62  10 5 61  38 2023-08-31 19  12  24 6 28  13 99 88 7 8 48  48 87  56  12  10  74  46 2023-09-30 12 7 21  10  29  10 96 72  13  12  59  72  82  62 7 8 49  44 2023-10-31 12  11  21 8 29  11 96 79  13 9 59  54  82  62 7 8 49  42 2023-11-30 9 14 30 8 20 11 109 82 14 10 52 47 93 62 7 11 69 42

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Pendapatan  Usaha  Ternak  Ayam  Petelur  Di Kecamatan  Kajang  Kabupaten  Bulukumba. Jurnal Agri Sains , 6 (1), 72–82.
Drajana,  I.  C.  R.,  &  Botutihe,  M.  H.  (2023). Perbandingan Metode Forecasting K-NN, NN dan  SVM  untuk  Peramalan  Jumlah  Produksi Coconut  Oil. Tecnoscienza , 7 (2),  298–311.
Retrieved from https://journal.fkpt.org/index.php/BIT/article/ view/986/509
Gousario,  Y.,  Manafe,  H.  A.,  Perseveranda,  M.  E.,
& Paridy, A. (2023). Penerapan Keselamatan Pasien Preoperasi dan Post Operasi di Rumah Sakit. Jurnal  Ilmiah  Universitas  Batanghari Jambi , 23 (2), 2018–2025.
https://doi.org/10.33087/jiubj.v23i2.3579 Indriyanti, I., Ichsan, N., Fatah, H., Wahyuni, T., &
Ermawati,  E.  (2022).  Implementasi  Orange Data  Mining  untuk  Prediksi  Harga  Bitcoin. Jurnal  Responsif :  Riset Sains Dan Informatika , 4 (2), 118–125. https://doi.org/10.51977/jti.v4i2.762
Karim,  A.  A.,  Prasetyo,  M.  A.,  &  Saputro,  M.  R.
(2023). Perbandingan Metode Random Forest, K-Nearest Neighbor, dan SVM Dalam
Prediksi  Akurasi  Pertandingan  Liga  Italia. Stains  (Seminar  Nasional  Teknologi  &
Sains) , 377–382. Kediri: Universitas
Nusantara  PGRI  Kediri.  Retrieved  from https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/s tains/article/view/2877/2033
Muharrom,  M.  (2023).  Analisis  Komparasi Algoritma  Data  Mining  Naive  Bayes,  K- Nearest Neighbors dan Regresi Linier Dalam Prediksi Harga Emas. Bulletin of Information Technology  (BIT) , 4 (4),  430–438.  Retrieved from
https://journal.fkpt.org/index.php/BIT/article/ view/986
Pratama,  N.  P.  P.,  Sukmono,  T.,  Putra,  B.  I.,  &
Sulistiyowati,  W.  (2022).  Forecasting  the Amount  of  Blood  Storage  Using  the  Support Vector  Machine  (SVM)  Method. Procedia  of Engineering  and  Life  Science , 3 .  Sidoarjo: Universitas
Muhammadiyah
Sidoarjo. https://doi.org/10.21070/pels.v3i0.1359
Rahmadini, R., Lubis, E. E. L., Priansyah, A., R.W.N, Y.,  &  Meutia,  T.  (2023).  Penerapan  Data Mining  untuk  Memprediksi  Harga  Bahan Pangan  di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal Mahasiswa Akuntansi Samudra , 4 (4), 223–235. https://doi.org/10.33059/jmas.v4i4.7074
Rozi,  F.,  &  Junianto,  M.  B.  S.  (2023).  Penerapan
Machine Learning untuk Prediksi Harga Saham PT.Telekomunikasi Indonesia Tbk Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors. Jurnal  Informatika  MULTI , 1 (1),  18–24.
Retrieved from
https://jurnal.publikasitecno.id/index.php/multi/ article/view/4
Septhiani,  A.,  &  Hendry,  H.  (2023).  Analisis Perbandingan  Algoritma  Supervised  Learning untuk  Prediksi  Kasus  Covid-19  di  Jakarta. Jurnal  Sains  Komputer  Dan  Informatika  (J- SAKTI) , 7 (2),  583–594.  Retrieved  from https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakt i/article/view/668/643
Syahrul,  M.  Z.,  &  Sukma,  M.  (2023).  Faktor  Yang Menyebabkan  Keterlambatan  Mulai  Operasi Pertama  Pasien  Elektif:  Literatur  Review.
Human Care Journal , 8 (1), 98–104. https://doi.org/10.32883/hcj.v8i1.2334
Vujović,  Ž.  D.  (2021).  Classification  Model Evaluation  Metrics. International  Journal  of Advanced  Computer  Science  and  Applications , 12 (6), 1–8. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2021.012067 0