3374 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3374-3382 E- ISSN 2503-2933

## Prediksi Lama Rawat Pasien Covid-19 Berbasis Machine Learning
Prima Syahputra 1 , Abba Suganda Girsang 2
1,2 Master of Computer Science, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia 11480 Email: prima.syahputra001@binus.ac.id 1 , agirsang@binus.edu 2

## Abstrak
Pandemi  Corona  Virus  Disease  19  (COVID-19)  menjadi  ancaman  kesehatan  yang berdampak secara global. Penyebaran covid-19 yang sangat cepat di indonesia khususnya DKI Jakarta  mengakibatkan  kebutuhan  ruang  perawatan  di  Rumah  Sakit  meningkat  signifikan melampaui  kapasitasnya.  Tujuannya  mengembangkan  suatu  model  yang  dapat  memprediksi lama perawatan pasien Covid-19 dengan target "LOS Panjang > 10 Hari dan LOS Pendek <= 10 hari", serta mengidentifikasi fitur yang mempengaruhi lama perawatan. Data dikumpulkan dari  salah  satu  RS  Khusus  Covid-19  yaitu  RSUD  Pasar  Minggu,  dimana  data  yang  diseleksi adalah  seluruh  pasien  dengan  hasil  PCR  Test  positif  tahun  2020-2022.  Kami mengimplementasikan empat model machine learning, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN), Super Vector  Machine  (SVM),  Random  Forest  (RF)  dan  Gradient  Boosting  (GB).  Data  yang  di training  mencakup  1.564  record,  dimana  lama  perawatan  diketahui  sebelumnya.  Model  RF memiliki test score tertinggi yaitu 73.3% dibanding dengan model KNN, SVM dan GB dimana masing-masing memiliki nilai test score 72.3%, 71.3% dan 71.35% dalam mengklasifikasi lama rawat. Penelitian ini mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi lama perawatan pasien covid-19  berdasarkan  kombinasi  dari  data  demografi,  asesmen,  dan  hasil  penunjang Laboratorium  atau  Radiologi.  Model  Prediksi  diharapkan  dapat  berfungsi  sebagai  alat pendukung  untuk  para  petugas  medis  dan  stake  holder  dalam  memaksimalkan  pemanfaatan ruang rawat dan pemanfataan sumber daya.
Kata kunci —Length Of Stay, Covid-19, Machine Learning, KNN, SVM, Random Forest

## Abstract
The Corona Virus Disease 19 (COVID-19) pandemic is a global health threat. The fast spread  of  the  COVID-19  in  Indonesia,  especially  DKI  Jakarta,  has  resulted  in  the  need  for treatment  rooms  in  hospitals  to  increase  significantly  beyond  their  capacity.  The  aim  is  to  1) develop a model that can predict the length of stay of Covid-19 patients with the target of "Long LOS > 10 Days and Short LOS <= 10 days", as well as 2) identify features that affect length of stay. The data was collected from one of the Covid-19 Special Hospitals, namely Pasar Minggu Hospital, where the data selected were all patients whose PCR Test results were positive for the 2020-2022 period. We implemented four machine learning models, namely K-Nearest Neighbor (KNN),  Super  Vector  Machine  (SVM),  Random  Forest  (RF)  and  Gradient  Boosting  (GB).  The data in the training included 1,564 records, where the length of treatment is known beforehand. The RF model has the highest test score of 73.3% compared to the KNN, SVM and GB models where  each  has  a  test  score  of  72.3%,  71.3%  and  71.35%  in  classifying  length  of  stay.  This study  identifies  factors  affecting  the  length  of  treatment  for  COVID-19  patients  based  on  a combination of demographic data, assessments, and laboratory or radiological support results. The  prediction  model  developed  can  serve  as  a  supporting  tool  for  medical  officers  and stakeholders in maximizing the utilization of the ward and resource utilization.
Keywords — Length Of Stay, Covid-19, Machine Learning, KNN, SVM, Random Forest
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3374-3382 E- ISSN 2503-2933 3375

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  virus  corona  (COVID-19)  telah  membuat  sistem  pelayanan  kesehatan di  dunia terutama di Indonesia mengalami peningkatan di berbagai lini baik kebutuhan ruang perawatan maupun kebutuhan akan tenaga medis, tingkat kematian yang tinggi pun juga menjadi masalah yang  dihadapi  di  setiap  negara  khususnya  di  Indonesia.  Sistem  Pelayanan  Kesehatan  di Indonesia khususunya di DKI Jakarta menghadapi tantangan yang sangat serius pada saat terjadi lonjakan  kasus  covid-19,  dimana  kebutuhan  akan  Oksigen,  tenaga  kesehatan  dan  ruang perawatan  telah  melampaui  batas  kemampuan  dan  kapasitas  yang  dimiliki  masing-masing RS [1] .
Dampak  dari  peningkatan  jumlah  kasus  covid-19  di  Indonesia  berakibat  langsung terhadap  kebutuhan  pasien  akan  ruang  perawatan  sehingga  hal  tersebut  mengakibatkan penumpukan  pasien  di  lini  depan  yaitu  di  instalasi  gawat  darurat  (IGD) [2] .  Lonjakan  kasus covid 19b yang meningkat secara signifikan menjadikan pelayanan kesehatan melampaui batas kemampuannya sehingga harus memilki strategi dalam menangani keterbatasan ruang rawat dan keterbatasan  tenaga  mediss.  LOS  yang  berkepanjangan  dan  beraneka  ragam  merupakan  salah satu faktor penyebab terjadinya keterbatasan ruang rawat, hal ini dikarenakan karena covid-19 merupakan  penyakit  yang  baru  sehingga  belum  ada  standarisasi  perawatan  untuk  penyakit ini [2] .
Lama  perawatan  pasien  covid-19  selama  di  ruang  rawat  inap  yang  berkepanjangan  dan beranekaragam  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  diantaranya  usia,  gejala  awal  dan  hasil pemeriksaan  penunjang  baik  lab  maupun  radiologi  serta  treatment  yang  dilakukan  selama  di IGD [3] .  parameter 10  hari yang  dijadikan  sebagai  penentu  antara  Los  panjang  atau  pendek  ini merupakan  nilai  rata-rata  (mean)  dan  nilai  tengah  (Median)  dari  kumpulan  data  LOS  seluruh pasien  covid-19  yang  dirawat  inap  di  RSUD  Pasar  Minggu  periode  2020-2021.  LOS Berkepanjangan  >10  hari  mengakibatkan  inefisiensi  bagi  rumah  sakit  dan  mengakibatkan penumpukan  pasien,  oleh  sebab  itu  diharapkan  dengan  memprediksi  lama  perawatan  pasien covid-19  saat  berada  di  IGD  RS  dapat  melakukan  pelayanan  kesehatan  semaksimal  mungkin sehingga  manajemen  bed  dapat  seefisien  mungkin  di  gunakan  dan  mencegah  penumpukan pasien untuk menekan kematian yang tinggi [3] .
Studi  sebelumnya  yang  dilakukan  dalam  menentukan  LOS  khususnya  untuk  penyakit covid-19 menggunakan model seperti survival analysis (model AFT), multiple linear regression, logistic regression, decission tree. Teknik Data Mining menggunakan Machine Learning dipilih karena  dapat  mempertimbangkan  banyak  variabel-variabel  yang  dapat  mempengaruhi  LOS (yaitu  diantaranya,  Umur,  Jenis  Kelamin,  hasil  asesmen,  beberapa  indikator  hasil  Uji laboratorium  dan  hasil  expertise  dari  pemeriksaan  radiologi)  dan  permutasi,  yang  dapat memudahkan identifikasi variabel mana yang berpengaruh terhdap LOS pasien cov 19. sejauh pengetahuan kami, belum didapati penelitian yang menggabungkan antara biodata pasien seperti umur dan jenis kelamin, hasil pemeriksaan penunjang (lab/rad), asesment (gejala yang dialami) dan treatment (tindakan atau Obat) untuk pasien dengan hasil PCR Positif yang dilakkukan pada saat  di  IGD  untuk  menentukan  LOS  rawat  Inap  selanjutnya.  pada  penelitian  ini  kami mengimplementasikan  beberapa  model  machine  learning  menggunakan  bahasa  Phyton diantaranya  model  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Super  Vector  Machine  (SVM)  dan  Random Forest  (RF)  di  berbagai  tahap  pemrosesan  data  untuk  mencari  model  yang  terbaik  dalam memprediksi lama rawat inap pasien covid 19 [4] .
Penelitian  diawali  dengan  melakukan  identifikasi  terlebih  dahulu  dari  faktor  usia,  jenis kelamin,  gejala  yang  dialami,  penyakit  penyerta,  yang  kemudian  dilanjutkan  dengan mempertimbangkan  hasil  pemeriksaan  Lab,  ekspertise  dari  Radiologi  dan  hasil  asesment dimana  data  tersebut seluruhnya  ditarik  dari  Sistem  Informasi  kesehatan  RSUD  pasar  Minggu
3376 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3374-3382 E-ISSN 2503-2933
selama  pasien  berada  di  IGD  untuk  mkemudian  dilakukan  prediksi  untuk  mengidentifikasi apakah pasien tidak perlu di rawat (LOS = 0 hari), di rawat Inap (LOS <=10 hari atau LOS > 10 Hari).  Dengan  dapat  diprediksinya  lama  perawatan  setiap  pasien  covid-19  saat  berada  di  IGD maka petugas medis dapat mengantisipasi penumpukan pasien, memaksimalkan pelayanan dan memaksimalkan  Sumber  daya  tenaga  medis  berdasarkan  Output  dari  klasifikasi  LOS  yang dihasilkan  oleh  model  macine  learning.  Selain  itu,  model  prediksi  dapat  berguna  sebagai  alat pendukung  untuk  meningkatkan  koordinasi  perawatan,  evaluasi  untuk  para  manajemen  dan tenaga  medis  d  rumah  sakit,  sebagai  bahan  dalam  mengevaluasi  pelayanan  dan  umpan  balik kepada pasien tentang perkiraan lama perawatan mereka.

## 2. PENELITIAN TERKAIT
Meningkatnya  Pasien  Covid-19  secara  signifikan  menyebakan  kebutuhan  akan  ruang perawatan  di  RS  khususnya  di  RSUD  Pasar  Minggu  telah  mencapai  batas  kemampuan  yang dimiliki  RS  tersebut,  sehingga  dibutuhkan  solusi  yang  tepat  dalam  mengantisipasi  kejadian serupa.  Beberapa  peneliti  sebelumnya  telah  melakukan  beberapa  penelitian  terkait mengantisipasi keterbatasan sumber daya baik itu ruang perawatan maupun tenaga medis yang dimiliki  RS  jika  terjadi  lonjakan  pasien  yang  cukup  signifikan.  LOS  menjadi  salah  satu alternatif yang sering digunakan di dunia dalam memaksimalkan sumber daya yang ada di RS jika  terjadi  lonjakan  Pasien.  sebagian  besar  Para  peneliti  mengembangkan  suatu  model  yang dapat  memprediksi  LOS  yang  berbasis  pada  data-data  klinis  pasien.  kami  menyajikan  studi terkait LOS dan Covid-19 dalam beberapa paragraf berikutnya [5] Pada  tahun  2022, [6] mengembangkan  suatu  model  yang  dapat  memprediksi  lama perawatan di IGD untuk pasien Covid-19 dengan target adalah ≥ 4 Jam dan < 4 Jam perawatan di  IGD,  Data  yang  dikumpulkan  sebanyak  3.301  data  dan  16  variabel  Klinis  dimana  data tersebut  berasal  dari  pasien  IGD  RS  Henry  Ford  Hospital  (HFH)  yang  didiagnosis  covid-19 mulai dari tanggal 16 Maret-29 Desember 2020. terletak di Detroit, Wayne County, Michigan. Beberapa model di latih diantaranya logistic regression (LR), gradient boosting (GB), decision tree(DT),  dan random  forest  (RF)  dimana  algoritma  GB  unggul  dengan  akurasi  85%  dan  skor F1 0.88. Terdapat 16 fitur klinis dengan 4 fitur teratas diantaranya adalah ketersediaan dokter, ketersediaan tempat tidur, ketersediaan perawat, dan pasien dengan riwayat CKD.
Pada Tahun 2021, [7] melakukan studi kohort retrospektif untuk memprediksi lama rawat inap dari pasien covid-19. Data yang dikumpulkan sebanyak 97 pasien di RS You’An Beijing antara 21 Januari 2020 dan 21 Maret 2020. Pemilihan variabel yang berkorelasi seperti variabel demografis  dan  variabel  klinis  Peneliti  menggunakan  Multivariate  Cox  proportional  hazards regression  berdasarkan  nilai  akaike  terkecil  untuk  menilai  model  nomogram.  Variabel  yang memiliki korelasi terhadap lama perawatan yang lebih lama diantaranya Usia, Kadar ALT dan AST  yang  tinggi,  Pneumonia  Kritis  dan  Berat,  Kadar  Miglobin  yang  tinggi  meningkat. Sedangkan  Variabel  yang  memiliki  korelasi  terhadap  lama  perawatan  yang  lebih  pendek diantaranya  jenis  kelamin  perempuan,  jumlah  trombosit  yang  tinggi,  jumlah  limfosit  yang tinggi,  rasio  PF  tinggi  dan  peningkatan  laju  filtrasi  glomerulus.  Target  atau  Label  yang digunakan  adalah  mengkllasifikasikan  LOS  Pasien  ke  dalam  3  kelompok  yaitu  10,20,30  hari perawatan  di  RS.  Nilai  AUC  untuk  Model  Nomogram  pada  kelompok  hari  10,20,  dan  30 masing-masing adalah 0.79, 0.89, dan 0.96.
Selanjutnya  pada  tahun  2020, [8] melakukan  penelitian  terkait  covid-19  dimana  pada penelitian menghasilkan tiga prediksi, diantaranya memprediksi karakteristik pasien yang perlu atau tidak di rawat di ICU, prediksi lama rawat selama di ICU, dan Prediksi apakah pasien tetap meninggal  walau  mendapat  perawatan  di  ICU.  Data  yang  dikumpulkan  sebanyak  733  pasien rawat inap yang terkonfirmasi Covid-19 di Wuhan, china 18 Maret 2020. Variabel terkait yang
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3374-3382 E- ISSN 2503-2933 3377
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
dikumpulkan dan dianalisi menggunakan Machine Learning diantaranya Demografi, Klinis dan Laboratorium. 10 variabel klinis teratas yang secara signifikan berpengaruh terhadap LOS ICU diantaranya limfosit, eritrosit, kolesterol, antibodi IgM adenovirus, hs-CRP, troponin I, varians dari  kolesterol  total,  Antibodi  IgM  Rickettsia  dan  komorbid  Jantung.  Mean  Absolut  Error didapatkan hasilnya 0.723 dengan melakukan 3-Fold Cross Validation.

## 3. METODE PENELITIAN

## DESAIN STUDI, POPULASI, SETTING, DAN HASIL
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu model yang dapat mengklasifikasikan jenis LOS (LOS Panjang yaitu > 10 hari dan LOS Pendek yaitu <=10 hari) pada  pasien  yang  terdiagnosis  covid-19.  Fitur-fitur  awal  pada  saat  pasien  di  IGD  seperti  Data demografi,  Hasil  Asesmen,  Hasil  pemeriksaan  penunjang  seperti  Laboratorium  dan  Radiologi dikumpulkan  dan  dijadikan  sebagai  Fitur  awal  yang  dianggap  berkorelasi  dengan  lama perawatan  pasien.  Data  –  data  awal  Pasien    yang  dianggap  berkorelasi  diambil  dari  Database Hospital  Information  System  (HIS)  milik  RSUD  Pasar  Minggu  mulai  dari  tanggal  03  Maret 2020  hingga  31  Mei  2022.Dalam  menentukan  variabel  awal  yang  terkait  kami  melakukan penarikan  seluruh  data  yang  tersedia  di  HIS  mulai  dari  data  demografi,  hasil  pemeriksaan penunjang  dan  hasil  asesmen  pada  HIS,  selanjutnya  kami  mengikutsertakan  variabel  terkait berdasarkan variabel yang paling banyak setelah itu kami melakukan wawancara dengan dokter terkait dari hasil variabel-variabel yang di tarik sebagai dasar kami dalam menentukan variabel yang akan dijadikan dasar dalam penelitian selanjutnya [9] . RSUD Pasar Minggu adalah Rumah Sakit milik Pemerintah Provinsi DKI Jakarta dengan jumlah tempat tidur sebanyak 496. Jumlah Kunjungan  Rawat  Inap  tahun  2021  mencapai  X  pasien.  RSUD  Pasar  Minggu  pada  masa pandemi  yaitu  tahun  2019  sampai  dengan  saat  ini  ditetapkan  sebagai  salah  satu  rumah  sakit rujukan  khusus  Covid-19  oleh  kementerian  kesehatan  Republik  Indonesia.  Pasien  yang memerlukan  Rawat  Inap  sebelumnya  berasal  dari  2  sumber  kunjungan  awal  baik  dari  IGD maupun  dari  Rawat  Jalan  yang  nantinya  data-data  kunjungan  awal  ini  yang  dijadikan  sebagai variabel untuk melakukan prediksi lama perawatan pasien Covid-19 [10] .
Jumlah  total  kunjungan  Rawat  Inap  mengalami  peningkatan  di  tahun  2020  sebanyak 12.280  dan  penurunan  di  tahun  2021  sebanyak  6.969.  Penanganan  Biaya  pasien  terkonfirmasi Covid-19 di Indonesia di tanggung seluruhnya oleh kementerian kesehatan RI, oleh karena itu kami dalam memisahkan data pasien Covid-19 dengan pasien Non Covid berdasarkan Provider dimana  Provider  Kemenkes  adalah  provider  yang  digunakan  untuk  pasien-pasien  yang terkonfirmasi positif covid-19.  Hasil Test  Swab  PCR  tidak  dijadikan dasar  dalam  menentukan Pasien  Covid  dikarenakan  banyak  pasien  Covid-19  yang  melakukan  Swab  PCR  maupun Antigen  di  luar  RSUD  Pasar  minggu [11] .  Dalam  Penelitian  ini  Kami  mengecualikan  pasien- pasien dengan provider kemenkes yang selama perawatan pernah mendapat perawatan di Ruang Intensive  Care,  hal  ini  untuk  menghindari  bias  pada  LOS  pasien  selama  berada  di  ruang intensive  care.  Smpel  penelitian  terdiri  dari  1000  (50.4%)  pasien  laki-laki  dan  986(49.6%) pasien  Perempuan.  Pada  kategori  Umur  Balita  (0-5),  Kanak-kanak  (6-11),  Remaja  (12-25), Dewasa (26-45), Lansia (46-65), Manula (65 keatas) masing-masing adalah 1.36%, 0.7%, 6.4%, 30.5%, 42.9%, 18.2%. Kategori umur lansia menjadi kategori umur yang mayoritas di rawat di RSUD Pasar Minggu. Hasil studi utama adalah mengetahui lebih awal (pada saat pasien akan di transfer  ke  rawat  inap)  LOS  pasien  apakah  perawatan  akan  memakan  waktu  dengan  LOS Pendek (<= 10 Hari) atau Los Panjang (> 10 hari).
3378 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3374-3382 E-ISSN 2503-2933
DATA Exploratory Data Analysis (Quick EDA), Data Preprocessing And Preliminary Exploration Improvement Data Feature Engineering Improvement with Another Model Data Training Dataset Splitting Data Testing PREPOCESSOR (Column Transformer) Algoritma Machine Learning : KNN SVM RF Gradient Boosting PIPELINE (PREPROCESSOR + ALGORITMA) Grid Search + Cross Validation Model Evaluation : • Accuracy • F-1 Score

## Clinical Prediction LOS
Gambar 1. Kerangka Kerja
Gambar  1.  Kerangka  kerja  prediksi  lama  rawat  Inap  pasien  COVID-19.  Data  yang diambil  dari  database  rumah  sakit  diproses sebelumnya  dan  dibersihkan  untuk  analisis.  Model dikembangkan untuk memprediksi LOS pasien COVID-19 saat masuk Rawat Inap.
Kami  mengilustrasikan  Tahapan-tahapan  prediksi  analitik  dimana  bertujuan  untuk mengetahui  perkiraan  LOS  pasien  Covid-19  saat  akan  ditransfer  ke  rawat  inap  (Gambar  1). Gambar 1 menjelaskan bagaimana proses dari data yang dikumpulkan di ekstraksi, diproses, dan dibagi menjadi 2 data set yaitu data set training dan data set testing untuk selanjutnya dilakukan analisis.  Dalam  penelitian  ini  kami  menerapkan  empat  algoritma  Machine  Learning  untuk memprediksi LOS dan melakukan evaluasi model untuk menentukan kinerja dari setiap model [12] . Kami menerapakan empat algoritma Machine Learning dengan beberapa tahap pemrosesan data diantaranya:
1. Data Set Splitting membagi data menjadi 2 bagian yaitu data set training dan dataset testing
2. Preprocessor  yaitu  proses  pemilahan  data  dengan  membagi  data  menjadi  2  tipe  data  yaitu categorical dan numerical
3. Pipeline merupakan Proses menggabungkan Processor dengan Algoritma
4. Tuning menggunakan Grid Search Cross Validation untuk memperoleh score akurasi terbaik
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3374-3382 E- ISSN 2503-2933 3379
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## PENGUMPULAN DAN ANALISIS DATA
Data  HIS  yang  dikumpulkan  sebanyak  X  variabel  dimana  diantaranya  termasuk  Data Demografi, Data Penunjang Lab dan Radiologi, dan hasil asesment saat pasien di IGD. Variabel penting  termasuk  diantaranya  mayoritas  pemeriksaan  laboratorium  Hemalengkap,  D-Dimer, Umur,  Asesment  Early  Warning  Score  (EWS)  saat  di  IGD.  Variabel  target  adalah  lama perawatan pasien selama di rawat Inap dihitung pada saat pasien di transfer ke ruang rawat inap sampai  pasien pulang  dengan  parameter acuan  adalah  10  Hari,  yaitu  LOS  Pendek  (<=10  hari) dan LOS Panjang (>=10 Hari).

## PRA-PROCESSING DAN EXPLORASI DATA AWAL
Kami  melakukan  pengumpulan  data  melalui  HIS  terhadap  pasien-pasien  yang  pernah dirawat inap dengan status pulang adalah diizinkan pulang atau lanjutkan perawatan non covid, mulai  dari  03  Maret  2020  –  31  Mei  2022  dengan  Provider  Kemenkes.  Kami  mengecualikan pasien  rawat  inap  yang  pernah  dirawat  di  Ruang  Intensive  Care  dan  mengecualikan  pasien- pasien  dengan  status  meninggal  dan  pulang  atas  permintaan  sendiri.  Pada  tahap  ini  data  awal yang peroleh sebanyak 4.826 pasien.
Selanjutnya dilakukan penarikan data lebih lanjut yaitu data pemeriksaan Lab saat pasien berada di IGD. Pemeriksaan Lab terbanyak untuk pasien covid-19 terbanyak ditampilkan pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Jumlah Pemeriksaan Laboratorium di IGD
Nama Lab ID Lab Nama ID Test Jumlah Glukosa Sewaktu GDSFULL Glukosa Darah Sewaktu 4.642 Hema Lengkap (Hema  l  +  hi  +  E  + NER + LEDI) BASOFIL Basofil 4.606 EOS Eosinofil 4.606 ERI Eritrosit 4.606 HB Hemoglobin 4.606 LEKO Leukosit 4.606 LIMFOSIT  Limfosit 4.606 MCH MCH 4.606 MCHC MCHC 4.606 MCV MCV 4.606 MONOSIT  Monosit 4.606 NEUTB Neutrofil Batang 4.606 SEGMEN Segmen 4.606 HCT Hematokrit 4.605 RDW RDW 4.605 PLT Trombosit 4.605 NLR1 NLR 4.550 LED LED 4.299 Elektrolit (Na,K,CI) CL Chlorida 4.425 K Kalium 4.425 NA Natrium 4.425 SGPT I ALAT 37' C SGPT SGPT 4.399 Kreatinin CREAT Kreatinin 4.390 SGOT /ASAT 37 C SGOT SGOT 4.380
3380 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3374-3382 E-ISSN 2503-2933
Ureum UREUM Ureum 4.373 CRP Kwantitatif M-CRP CRP Kuantitatif 4.047 D Dimer DDIMER D-Dimer 2.025 APTT APTTHSL APTT 1.710 PT/INR PTINR INR 1.708 PTHSL PT 1.707
Tahap selanjutnya dilakukan pengecekan data kosong terbanyak berdasarkan Tahun, dan didapat hasilnya sebagai berikut:
Tabel 2. Jumlah Data NULL Periode 2020-2022 Tahun M- CRP D-Dimer APTTH SL PTTINR PTHSL 2020-2022 16% 58% 65% 65% 65% 2021-2022 17% 27% 42% 42% 42% 2022 42% 46% 47% 47% 47%
Dari  Tabel  diatas  kami  memilih  data  yang  persentase  nilai  NULL  nya  lebih  kecil  yaitu Tahun 2021-2022 dengan jumlah data saat ini sebanyak 2.702 Pasien.

## FEATURE ENGINEERING AND SELECTION
Kami  melakukan  uji  normalitas  untuk  masing-masing  variabel  bebas  dengan  variabel terikat dan didapatkan hasil dari Uji K-S p < 0.05 yang berarti menunjukan data menyimpang secara signifikan dari distribusi Normal. Dengan p < 0.05 dimana berarti data tidak terdistribusi normal  maka  kami  selanjutnya  melakukan  tahap  uji  korelasi  dengan  metode  Spearman  untuk pemilihan  fitur.  Dalam  melakukan  Transformasi  Data  bertipe  categorical  dengan  metode  One Hot  Encoder  (merubah  data  kategorical  menjadi  variabel  Biner).  Sedangkan  untuk  tipe  data Numeric  dilakukan  scaling  dengan  metode  Min  Max  Scaler.  Variabel  target  yaitu  LOS  rawat Inap diklasifikasikan sebagai Biner (yaitu ‘LOS Panjang’ dan ‘LOS Pendek’). Metode Binning diimplementasikan pada beberapa variabel yang beratribut kontinue menjadi variabel kategori. Fitur saat ini menjadi x fitur setelah dilakukannya proses feature-engineering

## MODEL PREDIKSI
Dalam  penelitian ini  kami  menerapkan  empat  algoritma  machine  learning: KNN,  SVM, Random  Forest,  dan  Gradient  Boosting.  Random  forest  merupakan  kombinasi  dari  masing  – masing  pohon  (tree)  dari  model  Decision  Tree  yang  baik,  dan  kemudian  dikombinasikan  ke dalam  satu  model.  Penggunaan  tree  yang  semakin  banyak  akan  mempengaruhi  akurasi  yang akan  didapatkan  menjadi  lebih  baik.  Penentuan  klasifikasi  dengan  random  forest  diambil berdasarkan  hasil  voting  dari  tree  yang  terbentuk.  Kami  membangun  model  klasifikasi menggunakan Random Forest untuk memprediksi LOS Rawat Inap.

## EVALUASI MODEL
Kami  Mengukur  akurasi  prediksi  model  dengan  menggunakan  metode  evaluasi  Area Under Curve (AUC). Pada setiap model, perbandingan yang digunakan antara data training dan data testing masing-masing adalah 80% dan 20%. K-Fold Cross Validation diterapkan pada data training untuk menghindari akurasi yang bias, pada model ini kami menggunakan k=3.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3374-3382 E- ISSN 2503-2933 3381

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## PATIENT SELECTION
Tercatat  sebanyak  7.387  Pasien  yang  di  Rawat  Inap  di  RSUD  Pasar  Minggu  periode tahun 2020-2022. Dari 5.295 pasien melakukan PCR dan hasilnya Positif, Ada sebanyak 4.046 pasien  yang  status  nya  sembuh.  Dari  4.096  ada  sebanyak  3.189  pasien  yang  dipilih  dimana pasien  tersebut  berada  full  di  ruang  rawat  inap.  Kami  mengesampingkan  pasien  yang  sempat dirawat  di  ICU  untuk  menghindari  ketidakvalidan  hasil  prediksi.  Dari  3.189  sebanyak  1564 pasien memiliki data hasil asesment dan penunjang yang lengkap.
Kohort  studi  terakhir  yang  digunakan  dalam  analisis  ini  adalah  1.564  pasien  dengan beberapa  parameter  yaitu  hasil  RT-PCR  positif,  Status  pasien  saat  pulang  adalah  sembuh  dan tidak pernah dirawat di ICU.

## COVID-19 PATIENT DATA DESCRIPTION
Kami menemukan bahwa sebanyak 230 pasien (14.7%) berusia lebih dari 65 tahun, dan usia  rata-rata  pasien  berada  di  kategori  Lansia  (46-65)  tahun,  hal  ini  menunjukan  bahwa prevelensi covid-19 pada pasien yang lebih tua. Pada data penelitian, 49.6% adalah laki-laki dan 50,3% adalah Perempuan.

## PREDICTION RESULTS
Sebanayk 1.564 pasien dilibatkan, terdiri dari 862 pasien dengan LOS kurang atau sama dengan 10 hari dan 702 pasien dengan LOS lebih dari 10 hari. Sebanyak 32 variabel di training menggunakan beberapa model algoritma machine learning yaitu KNN, Super Vector Machine, Gradiant  Boosting  dan  Random  Forest  dengan  masing-masing  memiliki  Test  Score  72.3%, 71.3% , 71.35% dan 73.3%. Didapat Nilai SVM memiliki Nilai Test Score paling tinggi yaitu 73.3%.  Setelah  mendapatkan  nilai  test  score  terbaik  dan  model  terbaik,  selanjutnya  dilakukan futur  mean  score  decrease  untuk  mendapatkan  10  variabel  berpengaruh  yaitu  umur,  CRP, Ureum, SKOR_EWS, Glukosa Darah Sewaktu, D-Dimer, NLR dan Limfosit. Nilai Test Score Saat dilakukan pengurangan variabel tidak mempengaruhi test score sebelumnya yaitu 73.3%.

## 5. KESIMPULAN
Pada  kesimpulan  ini  kami  mendefinisikan  beberapa  indikator  hasil  pemeriksaan penunjang seperti laboratorium dan radiologi serta hasil asesmen medis selama pasien berada di IGD.  Penelitian  ini  mengidentifikasi  10  variabel-variabel  penting  untuk  memprediksi  lama perawatan pasien covid-19 diantaranya adalah demografi pasien yaitu umur, Hasil pemeriksaan lab  yaitu  SGOT,  Glukosa  Sewaktu,  Hema  lengkap,  Natrium,  D-Dimer,  CRP  dan  Asesment Early Warning Score (EWS). kami secara inovatif melatih empat model prediksi dari algoritma machine  learning  dengan  menggunakan  variabel-variabel  tersebut  untuk  memprediksi  lama pasien covid-19 di rawat di rawat inap. diharapkan model dari hasil penelitian ini nantinya akan dapat  berfungsi  sebagai  alat  analisa  para  manajemen  RS  dalam  memonitor,  mengevaluasi  dan memaksimalkan pemakaian tempat tidur serta memanfaatkan sumber daya medis yang dimilki RS,  selain  itu  diharapkan  juga  para  tenaga  medis  dapat  meng-evaluasi  dan  menganalisa pelayanan  sehingga  dapat  mengurangi  LOS  yang  berkepanjangan  sehingga  dapat  menekan terjadinya  penumpukan  pasien.  meskipun  data  yang  dikumpulkan  dan  dilatih  merupakan  data lokal di RSUD pasar Minggu diharapka model tersebut dapat dilatih ulang dan dikembangkan lebih lanjut agar tidak hanya memprediksi lama rawat inap untuk pasien covid-19 saja tapi juga untuk penyakit lainnya dengan memanfaatkan variabel-variabel seperti demografi pasien, hasil
3382 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3374-3382 E-ISSN 2503-2933
pemeriksaan  laboratorium  dan  radiologi  serta  berdasarkan  asesment  selama  pasien  berada  di IGD

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Saraswati, “Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Pasar  Saham  di  Indonesia,” AD: Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan Dewantara , 2020.
[2] Y.  Mahendradhata et  al. , “The  Capacity  of  The  Indonesian  Healthcare  System  To Respond To COVID-19,” Frontiers in Public Health , Vol. 9, p. 887, 2021.
[3] W.  J.  Wiersinga,  A.  Rhodes,  A.  C.  Cheng,  S.  J.  Peacock,  and  H.  C.  Prescott, “Pathophysiology,  transmission,  diagnosis,  and  treatment  of  coronavirus  disease  2019 (COVID-19): A Review,” Jama , Vol. 324, No. 8, pp. 782–793, 2020.
[4] M.  Nemati,  J.  Ansary,  and  N.  Nemati, “Machine-Learning  Approaches  in  COVID-19 Survival  Analysis  and  Discharge-Time  Likelihood  Prediction  Using  Clinical  Data,” Patterns , 2020, doi: 10.1016/j.patter.2020.100074.
[5] R.  H.  Long,  T.  D.  Ward,  M.  E.  Pruett,  J.  F.  Coleman,  and  M.  C.  Plaisance , “Modifications  of  Emergency  Dental  Clinic  Protocols  To  Combat  COVID-19 Transmission,” Special Care in Dentistry . 2020. doi: 10.1111/scd.12472.
[6] E.-E. Etu et al. , “Identifying Indicators Influencing Emergency Department Performance During  A  Medical  Surge:  A  Consensus-Based  Modified  Fuzzy  Delphi  Approach,”  PloS One , Vol. 17, No. 4, p. e0265101, 2022.
[7] X.-H. Yao et al ., “A Cohort Autopsy Study Defines COVID-19 Systemic Pathogenesis,” Cell Research , Vol. 31, No. 8, pp. 836–846, 2021.
[8] S. S. Chatterjee, M. Barikar C, and A. Mukherjee , “Impact of COVID-19 Pandemic On Pre-Existing  Mental  Health  Problems,” Asian  Journal  of  Psychiatry .  2020.  doi: 10.1016/j.ajp.2020.102071.
[9] I.  Demir et  al. , “Deepglobe  2018:  A  Challenge  To  Parse  The  Earth  Through  Satellite Images,” in Proceedings  of  The  IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition Workshops , 2018, pp. 172–181.
[10]  E. S. Sinaga, I. R. Ginting, R. K. Kusumaratna, and T. Marthias , “Evaluation of National Health  Insurance  Program  Implementation  in  Jakarta  Province,  Indonesia,” Jurnal Kebijakan Kesehatan Indonesia: JKKI , Vol. 10, No. 3.
[11]  M. Iwagami, B. Caplin, L. Smeeth, L. A. Tomlinson, and D. Nitsch , “Clinical Codelist- Read Codes for Hypothyroidism,” 2018.
[12]  E.  Christodoulou,  J.  Ma,  G.  S.  Collins,  E.  W.  Steyerberg,  J.  Y.  Verbakel,  and  B.  Van Calster, “A Systematic Review Shows No Performance Benefit of Machine Learning Over Logistic Regression For Clinical Prediction Models,” Journal of Clinical Epidemiology , Vol. 110, pp. 12–22, 2019.