Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan untuk Estimasi Kunjungan Pasien Rehabilitasi Medis - Eka Ramadhani Putra; Tesa Vausia Sandiva; Melati Rahma Suri (PROSIDING SENANTIAS: Seminar Nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, 2025)
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan salah satu model kecerdasan buatan yang dirancang menyerupai sistem kerja jaringan syaraf biologis, khususnya dalam mengenali dan mempelajari pola data yang kompleks. Dalam penerapannya, algoritma Backpropagation berfungsi sebagai metode pelatihan utama untuk menyesuaikan bobot dan bias guna meningkatkan akurasi model. Penelitian ini memanfaatkan JST dengan algoritma Backpropagation untuk memprediksi jumlah kunjungan pasien rehabilitasi medis di masa depan. Data yang digunakan bersumber dari laporan tahunan Rumah Sakit Otak Dr. Drs. M. Hatta Bukittinggi selama periode 2015 hingga 2024. Proses penelitian terdiri dari enam tahap, yaitu input data, normalisasi, pelatihan, pengujian, perhitungan akurasi, dan prediksi. Pemrograman Python digunakan sebagai alat bantu pengolahan data dan pelatihan model karena memiliki pustaka yang mendukung pengembangan JST. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan struktur jaringan 3-10-1 mampu melakukan prediksi jumlah kunjungan pasien rehabilitasi medis selama lima bulan ke depan secara berturut-turut, yaitu 2547, 2506, 2463, 2482, dan 2495 pasien. Model ini menunjukkan waktu komputasi yang sangat cepat, yakni 0,001 detik, dengan rata-rata tingkat kesalahan sebesar 8,794% dan akurasi sebesar 91,706%. Dengan demikian, model JST Backpropagation ini dapat menjadi alternatif yang andal untuk membantu manajemen rumah sakit dalam merencanakan pelayanan rehabilitasi medis secara lebih efisien dan terukur.